电子发烧友App
还记得5年前的“AI芯片热”。那时，这个代表未来的概念让很多同事都动了心，且不少AI芯片企业方都能开出高于传统芯片职位一半、乃至翻倍的薪水更是让人诱惑。彼时，他身边的许多人都选择了跳槽，加入到那些雨后春笋一样崛起的AI芯片创业企业。
往日的热闹逝去已久。尽管AI芯片的市场规模稳步上升，相关调研称，整体AI市场规模将在2022年达到596.2亿美元，但蛋糕日益向巨头们倾斜。而那些曾试图在这一波热潮中崛起的创业公司，正在变得愈发尴尬。
不知从什么时候起，蓝宝王发现来公司“挖人”的AI芯片企业越来越少，那些跳槽的前同事似乎暗暗又换了工作，他慢慢意识到，“AI芯片”的风口已经过去了。
在一些投资人眼中，AI芯片的创业企业不再是好的投资标的。“不敢说所有人，但我认识的一些做芯片投资的同行，的确是绕着AI芯片走的。”晨晖创投合伙人曾浩燊坦言，作为芯片行业曾经的从业者、如今的投资人，他不再看好AI芯片概念。
如果不是寒武纪在3月底提交了招股说明书，AI芯片已许也久未出现在大众视野中了。
但这家“AI芯片准第一股”带来的消息难以称得上乐观，在这份行业龙头的招股书背后，整个AI芯片行业亏损严重、方向不明、商业落地难等问题，昭然若揭。
AI芯片行业发展五年后，正面临着更加艰难的挑战。
两大困境：亏损和落地难
“在这一波AI芯片创业企业里面，无论是从影响力、技术来看，寒武纪肯定都是最好的，”一位芯片从业者表示，“如果说有能赚钱的企业，应该也就是这一家。”
但他没有预料到，寒武纪同样是亏损的。
2017年、2018年和2019年，寒武纪招股书显示的亏损金额分别为3.8亿、4.1亿和11.8亿元。在财务方面，这不是一家表现良好的企业，除了亏损，在2017年至2019年三年中，寒武纪经营活动产生的现金流量净额同样为负，并在2019年从千万元级别扩大至亿元级别。
亏损与寒武纪在研发上的重投入密切相关。在2017年，寒武纪的研发费用是2986万，但营收仅有784万元，仅为前者的四分之一，即使营收增长后的2019年，高达5.4亿元的研发支出，仍然超过营收总额。
寒武纪的这份研发投入高、亏损严重的招股书，代表了几乎所有AI芯片企业的现状，当然，中尾部企业的状态可能更差。
高投入是芯片研发的特质，而在AI芯片这一细分领域上，显得尤为明显。根据亿欧智库调查，以28nm制程为例，国内AI芯片的开发费用约为2500万美元，AI协处理器开发费用约为800万美元。
芯片设计是一个漫长的过程，开发周期短则一年，长则两三年，这是一段几乎没有收入的时间，“烧钱”是所有企业的共性。
一位AI芯片创业公司的客户经理透露他所在的企业由几名资深芯片工程师创立而成，很难说研发团队不专业，但自2016年创立之后，历经研发、流片失败，直到去年底，才首次流片成功。而在这三年中，为了能够给公司带来些许收入，创始团队选择了同时对外销售例如智能眼镜等消费电子产品——但在那些被出售的智能眼镜中，并未搭载他们的自研芯片。
即使研发成功，如何把自研芯片卖出去，是企业面临的另一个困境，这甚至比前一个更为困难。
“很多AI芯片的创业公司，对下游的需求和沟通方式并不熟悉，”某头部AI芯片企业的资深工程师章渝认为，“多数初创企业经常是从硬件角度做，不考虑软件感受，缺乏可编程性。经常出现和下游企业没有共同语言，难以达成共识的现象。”
这些在成熟度上有所欠缺的产品，却同样需要在市场上与英伟达等国际大厂的产品一同竞争，“技术没优势、品牌没优势，最多就是价格便宜些，可企业客户看重的远不仅是价格。”章渝感慨。
“落地难”的原因有无数个，例如芯片研发比AI语言的更迭速度慢，当芯片面市时，其采用的AI语言可能已经过时了；再例如，很多人将AI芯片的落地希望寄托于自动驾驶，但这是一个至今尚未爆发的市场。
2018年，深鉴科技被美国的赛灵思收购，后者是深鉴科技的A轮投资方和芯片底层架构提供者。深鉴科技与云天励飞、寒武纪和地平线共同被称为“天寒地鉴”的中国AI芯片四小龙，因而，这一收购在行业内引起高度关注与讨论。
当时，在众多对收购事件战略意义的分析声音中，清华大学微电子研究所所长魏少军表达了另一个声音：AI芯片即将迎来挫折期，大部分创业者将变成“先烈”。其观点暗指，企业被收购是一个更为稳妥的方向。
“深鉴被收购可以说是很好的结果，一举解决了资金和商业化的问题，”曾浩燊分析说，“到了2020年，AI芯片企业就很难过了，大多数还是很缺钱，但他们已经发展至一定体量，融资比较难、被收购更难，在这样一个瓶颈期，最关键的是找到钱。”
寒武纪不是唯一一家正在计划上市的AI芯片企业，在其提交招股书的一星期之后，云天励飞宣布完成近10亿人民币的Pre-IPO融资，预计不久后也将冲刺IPO。
他们代表了这个行业中头部企业的现状，有能力的企业，在尝试传从公开市场上募集更多资金，度过“钱荒”；而在他们背后，更多中小AI芯片企业，或将在多重困境下“死去”。
那一年，风来了
章渝承认，在5年前，他并没有预计到今天AI芯片企业的窘境。
那时，他离开英伟达，加入现在这家颇被看好的AI芯片企业时，心里为自己总结了跳槽的三个原因：好玩、能赚钱、做一件伟大的事。
“一件伟大的事”，章渝自嘲地笑了笑，如今的他对此已不再抱有期望，但在那一年，他是真心相信的。
“很多人都对AI芯片抱着很高期待，”曾浩燊回忆说。他也曾是一名芯片从业者，并创立过一家嵌入式软件公司和两家移动互联网企业，正是在AI芯片迎来风口的那一年，他转型成为一名投资人。
借助从业者的敏锐嗅觉，当时他和章渝一样，相信这个领域大有可为，“起初，我们相信AI芯片的底层架构是和以前的芯片不一样的，不是X86、ARM这些，会有一个新的架构。新架构可以成就一批新企业，这个领域的空间是很广阔的。”
人们信心满满，“中国的英特尔”、“代替英伟达”，种种目标被写在商业计划书里，被从业者挂在嘴边。
2015年，是整个国产芯片的春天，被从业者称为“大基金”的国家千亿级芯片产业扶持基金刚刚成立。钱和人都涌了进来，芯片设计企业的数量更是突飞猛进，在中国半导体行业协会集成电路设计分会的统计中，2015年，国内拥有736家芯片设计企业，一年后，翻倍至1362家。
AI芯片是其中最受追捧的一个领域：这是一个全新方向，尚无巨头的加入，正是创业者们的好机会。
曾浩燊兴致勃勃，作为团队中专注半导体投资的投资人，他看了不少AI芯片项目，对还在酝酿中的深鉴科技产生了兴趣。当时，深鉴科技的创始人CEO姚祺才即将大学毕业，他放弃了卡耐基梅隆大学的Offer，在导师汪玉的支持下，开始了这次创业。
“我去看了他们的团队，当时整个行业能够形成方案的企业很少，他们有方案、团队好，我很想投他们的天使轮。”当时的AI芯片炙手可热，曾浩燊稍稍晚了一步，2016年的春节刚过，深鉴科技就拿到了高榕资本和金沙江创投的天使轮融资，共500万美元。
新企业层出不穷。
中兴通讯的芯片设计总监陈宁也感受到了这一波浪潮。2014年，他找到在美国佐治亚理工学院的校友田第鸿，共同创建了云天励飞，研发安防领域的AI芯片，很快，他们与华为和深圳龙岗区共同打造的安防项目“深目”上线，协助公安破案、寻人。
地平线、云从科技、寒武纪、肇观电子等等，无数AI芯片企业在2015至2016年成立，分别向通用型AI芯片、AI视觉等领域发展，他们的创始人大多来自中科大、清华大学等高等学府，拥有着国内外知名企业的工作背景。
很少有一个风口，聚集了如此多的“高精尖”。
同样在这前后，蓝宝王身边的同事，有不少人被“挖”或主动跳槽去了新兴的AI芯片企业，工资翻倍，前景可观。他所在的芯片原厂，也成立了自己的AI芯片研发部，“都认为不跟进就落后了，所以很多传统的芯片企业也在组建自己的AI芯片部门，”蓝宝王记得，“我们的AI部门有十几个名额，很多人都想去，觉得是加入了一个前沿领域。”
这阵风口的高光时刻，是寒武纪与华为的合作。在寒武纪推出首款AI处理器Cambricon-1A之后不久，华为与寒武纪合作，并将后者的AI处理器IP整合进手机处理器麒麟970中，两者共同推出了“全球首款集成AI处理器的手机芯片”。
这是一场“名利双收”的合作，不仅奠定了寒武纪在AI芯片行业的龙头地位，而且在2017年和2018年，华为分别为其带来了771万和1.14亿元营收，占其总营收的98.34%和97.63%。
来自巨头的挤压
潜在的风险和挑战也正在风口中滋长。
当蓝宝王所在的公司新增AI芯片研发部时，无数传统芯片大厂，同样新增了这一研发方向——相比创业者，巨头们可能会迟到，但他们不会缺席。
华为在麒麟970、980两代CPU中采用寒武纪IP的同时，也在争分夺秒地研发自有AI芯片。终于，在2018年10月的华为连接大会上，华为向外公布了“达芬奇计划”，宣布布局消费终端、公有云等五大类AI应用场景的同时，首次发布了应用于云端的AI芯片昇腾910和应用于边缘计算的昇腾310。
当然，不是所有的大厂都成功进军。
例如蓝宝王的公司，热热闹闹地成立了人工智能部门后，几乎没了下文，“开始主要是做预研，尝试看能不能用到我们自己的芯片上，后来发现很难落地，慢慢就不再投入了，”在他的印象中，这个部门已经“名存实亡”，当时大多数加入该部门的同事，现都已转岗或离职。
但华为在自研芯片上的成功，无疑是对寒武纪的一个打击——2019年，华为在中端处理器麒麟810上试水“达芬奇架构”的AI处理器之后，结束了与寒武纪的合作。同年，华为给寒武纪带来的营收骤降至6365万元，占总营收比例仅14.34%。
寒武纪与华为的恩怨纠葛在芯片行业中成为一个经典案例，被人热议。“其实，可能在签合同的那一刻，寒武纪就能够预料到这样的未来了，”一位资深从业者分析说，“他们其实是没有选择的，日后回顾，带来几千万营收的客户突然没了，很难看；但放在当时，没有创业公司能拒绝这样的订单。”
比起大公司，创业公司很难“挑选客户”，他们往往比客户弱势许多。前述从业者将创业公司可能面临的客户分为三类：其一，促进产品成熟，但不给钱；其二，不给钱，但能够带来其他客户，例如共建生态；其三，带来营收。“能满足其中一个，已经是好客户了，很难奢求更多。”他说。
虽然多数创业者知道巨头的入局、竞争和挤压，在未来是一种必然。但在风口来临的最初两年，许多创业者都在“赌一个未来”，赌巨头入局没有这么快，能够让创业公司们抢占一个窗口期，得以发展成独立生存的独角兽；也赌一个技术门槛，如果门槛如预期般高耸，对手势必也无法快速跟上。
这些期待显然都落空了。“突然之间，AI芯片好像变成了一件很容易的事情，人人都能做。”蓝宝王回忆。
在2018年，也正是华为推出独立AI芯片架构的那一年，ARM也宣布进入人工智能领域，带来两款AI芯片设计。据专业人士介绍，ARM的产品，迅速降低了AI芯片的门槛，“以前很多人以为是AI芯片是全新架构，技术门槛高，所以前景大。结果到这时发现，拿着ARM的core改一改就是一款AI芯片，几乎没有门槛了。”
巨头挤压下，创业公司的空间日益缩小，人们突然发现，这个领域似乎既不赚钱，也没有想象中的庞大前景。
一些末端的AI芯片企业率先出局。蓝宝王记得，他的一位朋友跳槽去了一家“看着有些技术能力”的公司，起初亦有融资，但直到这笔资金用完时，项目距离落地依然遥遥无期，“发不出工资，他换了工作，公司没过多久也倒闭了。”
AI芯片企业的“消失”
更多企业想要活下去。而在亏损和落地难的双重困境下，他们需要更合适的方向。
与华为分道扬镳之后，寒武纪暂时放弃了IP授权的道路，转向研发云端智能芯片及加速卡业务与智能计算集群业务，这也为他们带来了那笔高达2亿元营收的珠海市横琴新区项目。
AI芯片概念发展数年来，基本被分成了两类，一类是用于云端服务器的芯片，一类是用于终端的AI芯片。
两者对比，云端芯片的门槛更高，无论是对半导体工艺、封装技术和配套软件都有很高要求，一旦成型，其他企业亦很难进入，可以形成竞争壁垒。同时，这个领域更为通用，前景更广，是让企业真正有希望成为“中国英伟达”的方向。
但云端芯片也需要更多的资金和生态支持，高门槛使得大多数创业公司几乎加入无望。尤其是在华为与阿里巴巴两大巨头下场，并先后推出云端芯片之后，如今，寒武纪几乎是唯一一家仍在坚持云端芯片方向的AI创业公司。
可这个方向同样困难重重。一位芯片从业者分析说，寒武纪的确拥有不错的研发技术能力，但是做云端服务器的条件是拥有生态资源。“比如你需要有数据库资源，要训练自己的芯片，这对于大厂是天然的，可是创业公司没有，要花巨资去购买。”
在招股书公布后，行业对于寒武纪未来的看法更加两极化，支持者强调着这家公司的技术能力与前景，而看衰者则着重考虑持续亏损、竞争力低于巨头等因素，对其充满疑虑。
与寒武纪相对，大多国内的AI芯片企业则集中在进入门槛较低的终端AI芯片方面，例如，云天励飞、肇观电子等企业，均以研发智能视觉芯片为主，也有一些企业在集中研究智能语音芯片。
另外一方面，由于自动驾驶等技术尚未实际落地，也限制了AI芯片产业的发展。“这是现在AI芯片企业落地难的一个重要原因，”蓝宝王这样理解，“因为在自动驾驶这样的场景下，对AI芯片的需求是很大的，等到场景爆发的那天，AI芯片还会迎来一波机会。”
根据全球市场洞察公司的最新报告显示，在2019年，AI芯片组市场规模约为80亿美元，预计到2026年，将增长至700亿美元。
但并非每家企业都有能力去瓜分这块蛋糕。
在多个从业者看来，AI芯片并非一个独立的存在，“只是场景中的一部分”，如果想让产品真正落地，创业者们需要掌握的是“场景理解能力”。
“技术其实没那么重要，”曾浩燊给出这样的答案，“很多企业的技术水平差不多，更重要的是理解场景，安防、自动驾驶或者其他，寻找一个垂直场景，理解AI芯片在其中的作用，比如需要低功耗，就专注做低功耗，越精准，越可能被客户接受。”
今年3月，在一片市场寒冬中，肇观电子成功完成了3亿元的B轮融资。多位从业者看来，这是一家很典型“具备生存能力”的AI芯片企业：转做垂直领域、倚靠大公司。“肇观电子只做安防视觉，方向垂直，而且背后有海康威视的投资，解决了钱和落地问题，即使规模不大，但也能一直有空间。”有从业者分析。
曾浩燊坦言，无论从技术门槛、落地场景和市场竞争来看，如今AI创业的窗口期已过，他和一些同行也不再考虑这一领域的投资。但对于那些已经前进了几年的创业公司，他依然给予了肯定的态度，“理解一个场景，深挖和精准研发，甚至整合这个场景的解决方案，企业还是有机会活下去。”
不过，他补充说，如若能做到，这些企业也许已转型为某个场景方案解决商，而不再是“AI芯片企业”。
工商网监
评论