传统芯片受制于人 中国AI芯片能否逆势起飞？

清华学霸、七次创业、涉猎金融，现为专业投资人——星瀚资本创始合伙人杨歌既是「技术理想主义」的拥护者，也是「市场驱动创新」的推广者。

两年间，杨歌马不停蹄接触了几百个AI团队、上百个芯片项目，在人工智能列车呼啸而来的前夜，他是中国AI芯片的坚定看多者和实际参与者。

杨歌亦是中关村集成电路设计园的老朋友，并曾在园区举办的芯片主题活动上，对人工智能的发展做出深入浅出的阐释，给「创芯」企业留下深刻的印象。

2019年5月，中美贸易战愈演愈烈，芯片竞争硝烟四起。我们不禁要问，传统芯片受制于人，中国AI芯片能否逆势起飞？中国AI赛道的创新创业生态是什么？怎样的AI芯片团队才能取胜？AI创业只要技术领先就能成功么？

在繁忙的工作间隙，杨歌在三里屯办公室与《明芯会客厅》进行了一次深入对话，他的答案非常清晰。

1芯片产业要突破，AI很关键

杨歌认为，AI芯片对中国来说是一次「回归零点、重新赛跑」的机会，不容错失。

接触了不少国际顶尖团队，杨歌认为，在传统芯片领域，国内外的技术有一定的差距，要赶超还需要时间。

但是智能时代的到来，带来了全新的机会。

AI芯片全球几乎同时起步，此时，人工智能领域尚未出现「独步天下」的国际巨头。在此基础上，国内厂商建立芯片应用生态、寻求合作伙伴之路才不会过于荆棘丛生，这也是新生代国产芯片选手们谋求「弯道超车」占据的「天时」优势。

杨歌认为，技术的发展遵循「金字塔规律」：技术理论在最底层，硬件→系统→软件→数据→内容→商业模式层层递升。这个规律在以往的产业演化过程中已被验证，「上一代计算机的软件、商业模式早就成熟了」，而人工智能已经处在拥有理论、向硬件爆发的阶段，是真正的前沿技术。

杨歌是理工科专业背景，更曾在创业阶段担任过公司CTO，对于当前AI芯片的3条主流技术路径非常熟稔：

第一条路径：借助传统芯片执行AI算法，比如CPU、GPU，选择这条路径的，多是英伟达、高通等传统芯片巨头。

第二条路径：半定制电路即FPGA，具备硬件可编程的特性，计算能力很强，全球有60多家公司先后斥资数十亿美元研发FPGA。

第三条路径：高定制、高性能的ASIC，也就是根据特定需求专门设计并制造芯片，其性能、功耗均优于上述两种芯片，目前国内的寒武纪、地平线、华为等都采用了该种技术路线，并且脱颖而出。

杨歌更看好第三条路线。

「地平线、寒武纪、华为这样的公司从底层潜心研究，开始浮出水面了，到这个阶段你会发现，第三种路径的加速度明显高于前两种」。

杨歌认为，掌握了ASIC芯片的企业，更有可能开发出市场空间广阔的通用AI芯片，进而成为AI芯片领域的「英特尔」。

如今，英特尔是全球通用芯片领域的最大霸主，占据服务器芯片95%以上的市场，但其早期发展也是从ASIC专用芯片起步的。

上世纪60年代，英特尔为不同客户开发定制芯片，A芯片只适用于A，B芯片只适用于B，每个公司都是一个专项芯片。做得越多越费劲，于是英特尔就琢磨做一个通用型芯片：给所有公司都一样，个性化需求只需简单修改。这就诞生了如今的CPU、GPU，也形成了英特尔独步全球芯片市场的格局。

「AI芯片正在经历这个过程」，杨歌说，「A公司做智能驾驶，B公司做人脸识别，C公司做语音识别，每个公司要求都不一样，一个一个定制，但做到一定程度，通用性、容错性、鲁棒性、可复制性达到一定水平，通用型AI芯片就有可能成功了」。

进入AI时代，芯片技术将率先爆发，而其中专注ASIC的企业更可能成为「明日英特尔」——这是杨歌对整个人工智能大趋势的判断，也是杨歌押注AI芯片的投资逻辑。

2“撩”过上百个AI芯片，只投了这两家

底层逻辑清晰，到了具体选择阶段、面对几百个AI项目，作为投资人的杨歌又如何判断？

毫不夸张的说，近两年，星瀚资本接触了几百家人工智能公司、上百家AI芯片创业项目。但最终，星瀚仅投资了两家AI公司：鲲云科技和rct studio。

杨歌为何对这两家公司青睐有加？

首先，在安全的场景中寻找爆发点 。「人工智能先在什么领域爆发？不是医疗、驾驶，因为它事关人命，AI将先在不关人命的系统里壮大」，杨歌认为。

据介绍，鲲云科技的应用主要集中在ToB的工业领域，其产品主要应用于航空航天、工业监控、智慧城市等物联网领域。而rct工作室专注开发交互式电影的开发，通俗说，就是用AI写剧本、拍电影。

无论是工业物联网还是娱乐交互，都属于「安全场景」，有更高的容错空间，这对于AI创业是极其重要的。

第二，顶尖的技术团队。鲲云科技由师生二人陆永青和牛昕宇2016年共同创立，两位创始人的背景和履历可用「豪华」二字来形容。

陆永青和牛昕宇均来自英国帝国理工学院。陆永青深耕定制计算芯片领域30余年，发表过450多篇专业论文，获得2项国际专利，曾参与开发全球首款针对定制芯片的高层编译软件Handel-C，并率先将定制计算运用到金融及AI领域。作为行业内有全球影响的权威学者，陆永青身兼英国皇家工程院院士、英国帝国理工学院教授、斯坦福大学客座教授、中英AI联合实验室主任、AI领域权威期刊ACM-TRETS的创刊主编等多个要职。而牛昕宇则是英国帝国理工学院的全奖博士和最年轻的助理研究员，获得七项发明专利、一项国际专利以及诸多国际奖项。

rct studio的创始人，则为曾轰动AI圈和创投圈的吕骋。90后的吕骋是一位连续创业者，其明星AI项目渡鸦科技曾被百度AI收购，其本人则挑起百度智能硬件事业部总经理的重任，更与「科研大神」陆奇有着亦师亦友的深厚交往。

第三，「三态」相符。杨歌所谓的「三态」是指形态、业态和生态。AI投资是典型的技术投资，技术的领先性往往会得到创始人的格外重视，但业态、生态却往往被忽视。鲲云科技和 rct studio吸引杨歌的地方便在于，创始人对于业态和生态的思考同样清晰。所谓业态，是指产业链上下游，是否能组成完整的产业链；所谓生态，则指业态之后的扩展性，是否会有相关行业与本业共振。

据了解，如今，鲲云科技已经研制出「雨人」、「星空」两款AI芯片，与中国商飞等大客户达成了战略合作。

3波士顿动力威猛，但AI更需要「短链」爆破

除了专注企业投资，技术控的杨歌保持着对国际领先AI趋势的洞察。

「连续五年关注波士顿动力，从惊讶到激动到赞叹到恐惧。站在世界经济与局势的节点上，未来的30年将经历怎样的经济和技术变革，积累了15年的时间仍然在山雨欲来前颤抖不已」杨歌在朋友圈写道。

这天，波士顿动力旗下的Atlas机器人又公布了新的技术进展：能通过自主规划在狭窄的地形上行走，能过独木桥、会踩梅花桩。

波士顿动力机器人所展示的技术进步速度令人感到惊叹甚至是恐惧，但杨歌认为，相对于这种缺乏应用场景的「长链」进步，国内的AI公司更需要在「短链」找到突破。

「人工智能要想大踏步发展，必须要在短链场景上迅速脱颖而出一家公司。第一能够给大家信心，第二能够快速迭代短链条下的技术」杨歌说。

所谓长链和短链，是指从理论到应用的环节多寡。

在杨歌看来，人工智能现阶段还是一个典型的长链条行业。

「从理论到底层的算法调试、硬件制造，关系到模型参数、样例选取、模型调整，过程极其复杂。而且，到了应用场景环节，还有大量的算例、样例，开发者需要根据应用场景进行反馈，直到全线跑通。」

「长链意味着离钱太远，只有大公司可以做研发，小公司想直接立竿见影，在市场里面赚钱非常难，这就是人工智能非常典型的特点」杨歌指出。

从理论到应用的过程过长，导致人工智能发展并不快，很多所谓的AI产品只能充当玩具。

但AI中的「相对短链」场景出现了迅猛发展——尤以图象识别领域表现突出，不仅吸纳了90%的创业团队，并能快速迭代，应用于市场。

杨歌认为，技术上的领先不等于商业上的成功。

对于AI来说，技术落地不仅要求技术领先，还需要资本能看懂、市场能看懂、应用者能看懂。

杨歌曾经也是一位技术理想主义者，期待做出完美、甚至推动历史进步的开创性产品，但后来他意识到，推动历史不完全靠技术，还要技术被大家接受。

「做一个特别厉害的技术但没人懂，你就等同于在欺骗」杨歌说，「正确的做法是技术领先半步，随市场发展在5年内落地。」