电子发烧友网报道(文/周凯扬)作为补上机器学习算力空缺的另一大主力军,这几年间涌现的AI芯片初创公司们纷纷推出新品,力求以更快的速度填补这个窟窿。这也让AI在飞速发展的5年内吸引到了不少投资,可令不少人困惑的是,除了AIoT、自动驾驶市场这些初创企业有掀起一点浪花外,其他AI市场的格局似乎并未因他们的出现产生任何变化,甚至连他们自己也都危机缠身。
产品和人才问题
AI芯片初创公司面临的最大问题之一就是产品的可用性,与那些年年都能推出新品的大厂不同,这些初创公司的发布节奏就要慢多了。由于设计流片昂贵、周期长等等原因,不少公司哪怕已经脱离了stealth阶段,也迟迟没有公开产品面世。这些公司的官网也往往十分简单,比如对其技术的一大串文字描述,在研芯片的概念渲染图等等,供外界获取的信息少之又少。
哪怕真正公布了产品,离大规模量产和开箱即用也还有很大的差距。正因如此,此前行业大佬才会放话说“虽然现在不少AI初创公司都在打造AI芯片,却迟迟没有可用的产品。”而且这个问题困扰的不仅是AI芯片初创公司,那些想要自行设计AI芯片的互联网厂商也都面临着这样的问题。
其次是AI硬件行业的“一超”局面实在压得有些AI芯片公司喘不过气,英伟达的GPU占据了绝对的优势地位,对于AI产业所需的硬件和软件,都被英伟达做到了极致。靠AI芯片初创公司的实力,要想从中撕开一个口子,可以说是难于登天。
别说商用AI了,就连AI研究方面,英伟达的GPU也是不折不扣的霸主。在Zeta Alpha的统计数据中,2022年AI论文中英伟达GPU的提及使用次数达到21452次,远超其他的ASIC、FPGA硬件,其V100也成了最受欢迎的型号,就连RTX 3090这样的消费GPU也有3663次的提及。
产品竞争力不够的另一大原因源自人才,从表面上看去,尤其是创始人团队,这些初创公司的阵容都不差。有为大厂设计了多款SoC的行业老将,机器学习算法领域的大神,但在总人数和整体实力上还是略显逊色的,这些大佬定下架构后还需要各个环节的设计工程师协作,并由软件工程师进行优化,才能打造出完美的AI芯片。很明显,从这些初创公司一直摆着的职位清单来看,人才无疑是他们的痛点。
资金和收购问题
今年针对半导体初创企业的VC融资有了一个明显的下滑,根据PitchBook统计的数据,总金额只有78亿美元,这与去年相比有了46%的下滑。但在这种种挑战面前,资本市场其实仍未丢失对AI芯片的青睐,甚至你不把AI这个词放在自己的产品描述里,成功融资的可能性都会减少。
最近AI芯片初创企业完成的融资也不少,比如刚完成3500万美元A轮融资的以色列企业NeuReality、完成2700万美元A轮融资的荷兰企业Axelera,还有完成了6700万美元B1轮融资的SiMa.ai等等。
但初期的投资只够这些初创公司维持短暂的时间,在半导体这个研发挥金如土的行业中,如果在产品正式售卖前没有稳定的资金投入,很快就会陷入绝境。比如美国模拟AI芯片厂商Mythic,就陷入了资金链断裂的危机中。
在AI芯片这个较为碎片化的市场中,被大厂商收购是再稀松平常不过的一件事,比如前些年英特尔花重金收购的Habana Labs等。话虽如此,近两年大厂收购AI初创公司的动作越来越少了,他们更愿意先投资,而不是直接下手。所以现在这个阶段,除非产品已经做得小有起色,或是技术与这些大厂特别匹配(尤其是在服务器领域),成功把自己“卖”出去也不容易。
小结
可能会更让AI芯片初创公司难过的莫过于现在的经济下行趋势了,无论是汽车还是服务器,似乎都有了一些下滑与砍单的迹象。如果不能撑过这一段时间,AI硬件市场肯定会迎来又一轮的洗牌。
产品和人才问题
AI芯片初创公司面临的最大问题之一就是产品的可用性,与那些年年都能推出新品的大厂不同,这些初创公司的发布节奏就要慢多了。由于设计流片昂贵、周期长等等原因,不少公司哪怕已经脱离了stealth阶段,也迟迟没有公开产品面世。这些公司的官网也往往十分简单,比如对其技术的一大串文字描述,在研芯片的概念渲染图等等,供外界获取的信息少之又少。
哪怕真正公布了产品,离大规模量产和开箱即用也还有很大的差距。正因如此,此前行业大佬才会放话说“虽然现在不少AI初创公司都在打造AI芯片,却迟迟没有可用的产品。”而且这个问题困扰的不仅是AI芯片初创公司,那些想要自行设计AI芯片的互联网厂商也都面临着这样的问题。
其次是AI硬件行业的“一超”局面实在压得有些AI芯片公司喘不过气,英伟达的GPU占据了绝对的优势地位,对于AI产业所需的硬件和软件,都被英伟达做到了极致。靠AI芯片初创公司的实力,要想从中撕开一个口子,可以说是难于登天。
别说商用AI了,就连AI研究方面,英伟达的GPU也是不折不扣的霸主。在Zeta Alpha的统计数据中,2022年AI论文中英伟达GPU的提及使用次数达到21452次,远超其他的ASIC、FPGA硬件,其V100也成了最受欢迎的型号,就连RTX 3090这样的消费GPU也有3663次的提及。
产品竞争力不够的另一大原因源自人才,从表面上看去,尤其是创始人团队,这些初创公司的阵容都不差。有为大厂设计了多款SoC的行业老将,机器学习算法领域的大神,但在总人数和整体实力上还是略显逊色的,这些大佬定下架构后还需要各个环节的设计工程师协作,并由软件工程师进行优化,才能打造出完美的AI芯片。很明显,从这些初创公司一直摆着的职位清单来看,人才无疑是他们的痛点。
资金和收购问题
今年针对半导体初创企业的VC融资有了一个明显的下滑,根据PitchBook统计的数据,总金额只有78亿美元,这与去年相比有了46%的下滑。但在这种种挑战面前,资本市场其实仍未丢失对AI芯片的青睐,甚至你不把AI这个词放在自己的产品描述里,成功融资的可能性都会减少。
最近AI芯片初创企业完成的融资也不少,比如刚完成3500万美元A轮融资的以色列企业NeuReality、完成2700万美元A轮融资的荷兰企业Axelera,还有完成了6700万美元B1轮融资的SiMa.ai等等。
但初期的投资只够这些初创公司维持短暂的时间,在半导体这个研发挥金如土的行业中,如果在产品正式售卖前没有稳定的资金投入,很快就会陷入绝境。比如美国模拟AI芯片厂商Mythic,就陷入了资金链断裂的危机中。
在AI芯片这个较为碎片化的市场中,被大厂商收购是再稀松平常不过的一件事,比如前些年英特尔花重金收购的Habana Labs等。话虽如此,近两年大厂收购AI初创公司的动作越来越少了,他们更愿意先投资,而不是直接下手。所以现在这个阶段,除非产品已经做得小有起色,或是技术与这些大厂特别匹配(尤其是在服务器领域),成功把自己“卖”出去也不容易。
小结
可能会更让AI芯片初创公司难过的莫过于现在的经济下行趋势了,无论是汽车还是服务器,似乎都有了一些下滑与砍单的迹象。如果不能撑过这一段时间,AI硬件市场肯定会迎来又一轮的洗牌。
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