作者 | 周伊雪
8月上旬，深鑑科技CEO姚頌出現在北京一場以科技創新趨勢為主題的小規模交流會中。
姚頌今年25歲，是國內人工智能芯片領域冉冉升起的新星。 兩年半前，他與在清華的導師、學長共同創立深鑑科技，專注於深度學習加速解決方案的研發。 創立後在A輪融資中得到了賽靈思、螞蟻金服、聯發科等知名產業資本的投資。
就在20多天前，深鑑科技突然宣布被芯片巨頭、也是其A輪投資方之一的賽靈思收購，令不少行業人士感到意外。 有知情人士向界面新聞記者透露，就在被賽靈思收購之前，深鑑科技B輪融資已經接近尾聲。
產業界和資本界對於深鑑科技被收購顯示出兩種截然不同的態度。 樂觀者如寒武紀創始人陳雲霽，他認為這是人工智能領域正面、積極的範例；悲觀者則看到，AI芯片初創企業想要獨立發展壯大，至少在當下面臨較大困難。
在這場交流會中，姚頌首次公開談及了收購事件。 “在國內，大家普遍覺得公司活不下去了才會勉強接受併購。但在矽谷，被併購代表技術實際價值被認可，可以通過更大平台讓更多人用起來。”他表示，與公司做到 什麼狀態（被併購或是IPO）相比，他更在意施展自己的技術理想。
深鑑科技所面對的，是擺在所有AI芯片創業公司面前的難題：人工智能的發展催生出全新的AI芯片市場，尤其是在種類繁多、場景複雜的終端市場尚未被巨頭充分定義，這 給了初創公司機會。 但一切剛剛開始，在相當長一段時間內，這些公司的技術優勢並不能夠完全轉化為商業優勢。
AI芯片潮興起
風投調研機構CB Insights的數據顯示，2017年全球共有152億美元資金流向AI初創企業，中國AI創業者獲得了73億美元投資，佔比為48%。 其中，對AI企業的投資主要集中在面部識別與芯片領域。
作為國內最具知名度的AI芯片公司，寒武紀、地平線、深鑑科技所獲得的投資佔據相當大的比例。 2018年6月，寒武紀宣布完成數億美元B輪融資，投後估值25億美元。 另據知情人士透露，地平線也將於近期完成B輪融資。
除了上述AI芯片公司外，一批主打計算機視覺、語音識別技術的公司也紛紛進軍AI芯片市場。 如語音公司雲知聲、ROKID、思必馳已經或即將發布AI芯片。 視覺公司依圖科技則在去年底投資了AI芯片初創團隊ThinkForce。 比特大陸——一家以銷售礦機起家的公司也在去年底發布了其初代AI芯片，宣布轉型為AI芯片公司。
華創資本合夥人熊偉銘告訴界面新聞記者，現在的AI芯片就像之前的團購，二線以下的各種產業投資人、政府相關基金都熱情極高。 但一線投資機構態度則比較謹慎，因為頭部的創業公司已經出來，現在更多是跟風的創業者。
另一位AI芯片公司高管則表示，他見過多家VC投資機構，AI芯片成為市場熱點，有投資人稱對AI芯片已經“不敢不投、不能不看”。
AI芯片按照使用場景可分為雲端（服務器端）與終端（移動端）兩種。 雲端看重算力，終端則更強調低功耗與性價比。 雲端芯片市場集中，英偉達佔據全球GPU超過70%的市場份額。 終端芯片則應用於智能音箱、自動駕駛汽車、攝像頭等分散場景中，國內多數AI芯片創業公司皆瞄准在這一市場。
渤海華美基金董事總經理周惠平告訴界面新聞記者，在垂直領域的應用場景中，對應的神經網絡與深度學習算法不同，並且有特定功耗要求，通用芯片往往不能夠滿足這些需求。 那些擅長軟件、算法的AI初創公司剛好可以填補市場的空缺。
出門問問曾嘗試用軟件開發工具包的方式輸出自家的人工智能技術。 去年4月，出門問問發布SDK，支持用戶在其平台上開發集成，使其硬件產品具備語音交互能力。 但最終效果並不太好，“因為下載SDK是純軟件方式，對用戶門檻比較高，集成也非常麻煩，需要不停溝通才能用起來。”出門問問CEO李志飛告訴界面新聞記者。
為了解決這個問題，今年5月份，出門問問又發布了AI語音芯片模組“問芯”，該模組採用軟硬一體化的解決方案，在智能電視、智能機頂盒等領域可以快速集成。 “例如以前集成需要3個月，現在3個星期就可以，雙方都能節省巨大的成本。” 李志飛說。
語音公司雲知聲做AI芯片的理由與此類似。 “我們的客戶想要有一家供應商（提供各種產品），就像直接拿到一台蘋果電腦，而不是自己去選主板、硬盤。”雲知聲UniOne芯片研發負責人李霄寒解釋道。
除了市場需求外，另一個重要原因在於，AI初創公司普遍存在的營收困境。
一位曾經看過地平線B輪融資資料的投資人告訴界面新聞記者，根據地平線給出的2018年財務預測，他估算2017年地平線的營收在兩千萬人民幣左右。 他還透露，目前國內尚未有一家AI公司營收過億元。 但頭部AI公司的估值已經非常高，像地平線目前估值已經達到10多億美元。
前述VC投資人告訴界面新聞記者，現在很多人工智能語音公司的主要收入都來源於其他公司的研發外包，“原因在於這批公司目前沒人能夠像蘋果，創造出一個全新市場（IPhone系列）。 做研發外包他們也很痛苦。”另外一家AI公司高管也表示，“做項目外包不容易爆發，最終還是要做產品，否則AI人才那麼貴，做外包怎麼能賺回來？”
相較於提供研發外包服務，出售包含芯片在內的軟硬一體化解決方案被認為是一種更好的商業模式，營收上的想像空間更大。 據李志飛測算，僅在電視行業，國內一年出貨量達到4000萬台，如果全部裝上語音交互芯片，市場規模可達數億元人民幣。
2017年底，地平線發布了兩款AI芯片，分別是面向智能駕駛的征程1.0和麵向智能攝像頭的旭日1.0。 地平線智能解決方案與芯片事業部總經理張永謙告訴界面新聞記者，地平線會提供包括芯片在內的軟硬一體化解決方案，在“算法+芯片+雲”戰略下，未來AI芯片都是物聯網的 節點，大部分都會連接上雲端。 借助這種商業模式，AI芯片公司可以通過提供雲服務獲取收益，而不用考慮當下能否覆蓋芯片的成本。
此外，對技術實力相差不大的各家AI公司來說，向底層做硬件也是提高其自身競爭壁壘的方式。 “公司都希望提高自己的護城河，有底層芯片就相當於控制住了命脈。”周惠平說。
走入行業
多位接受界面新聞記者採訪的人士均認為，在雲端市場，有英特爾、英偉達這樣強大的巨頭存在，初創公司很難勝出。 但在智能家居、安防等細分終端場景，初創公司有一定機會。 原因在於，這類細分場景當前市場規模較小，巨頭興趣有限。
但AI芯片初創公司很快發現，在細分市場，絕非只是賣芯片這麼簡單。
傳統芯片時代奉行一種說法：生態遠比技術更重要。 芯片是底層硬件，在此之上，還需要有適配的操作系統、軟件開發環境、算法，再到應用軟件。 只有整個生態鏈條成熟，芯片才能真正發揮價值。
英特爾便是靠與微軟公司結成Wintel聯盟——微軟的操作系統只配對英特爾的芯片，一舉成為PC當道期的芯片霸主。 而與英特爾同期誕生的其他芯片公司，如DEC公司、SUN公司，如今大多數已銷聲匿跡。
但在AI時代，遊戲規則變了。 多位接受界面新聞記者採訪的人士均認為，傳統的芯片公司、軟件算法公司涇渭分明，這種模式已經不適應AI時代。 未來，人工智能芯片公司必須要有“芯片加算法”，提供完整解決方案的能力。
實際上，AI芯片之王英偉達，也早已不是一家純粹的芯片公司，而更像是系統與平台廠商。 除了GPU外，英偉達還發布通用開發環境CUDA，讓開發者可以簡單方便地在其平台上開發各種應用程序。
“英偉達一直在做生態，當開發者（群體）越來越大，軟件生態越來越成熟，硬件性能不斷迭代提升時，就到了這麼一個時間點——很多早期做深度學習的人，會把 實驗、開發（從CPU）轉到GPU上。”浪潮集團AI與高性能產品總經理劉軍曾對媒體這樣表示。
一位自動駕駛行業從業者也認為，現在英偉達的CUDA已經成為目前事實上的行業標準。
這也是深鑑科技願意被賽靈思收購的原因之一。 姚頌覺得，AI芯片初創公司必須要走入行業，走入應用層面，“必須要從芯片公司變成系統公司、解決方案公司。（只有）掌握整條堆棧的時候，才能確保芯片被用起來 …….如果只看芯片兩個字，公司(一定)會死掉。”
商業化難題
2018年5月，地平線發布了新一代自動駕駛AI芯片——征程2.0，以及基於征程2.0架構的自動駕駛計算平台Matrix1.0。 這款芯片針對自動駕駛場景做了優化，能夠滿足該場景下高性能與低功耗的要求。
目前這款芯片正在市場推廣階段。 張永謙透露，按照正常週期，今年出貨量預計不會太多，目標是明年達到百萬級。
張永謙告訴界面新聞記者，AI芯片初創公司發展存在兩方面的挑戰：一是技術挑戰，芯片從實驗室落地到真實場景，需要面臨非常多的變數。 既要做到低功耗、高性價，又要很好地處理場景中的各種問題，技術挑戰很大。 另一方面則是商業化的挑戰，“即便解決了技術問題，價值多大？市場接受度如何？（客戶）願意花多少錢買單？這些都還在摸索階段。”
據界面新聞記者了解，目前大部分無人駕駛公司都更願意購買英偉達的通用GPU芯片，雖然價格貴功耗高，但性能更為穩定，且有成熟完善的CUDA開發環境。 “現階段無人駕駛公司對成本問題並不十分關注，關鍵是能先讓車跑起來。英偉達芯片更成熟，改個車都十幾萬美金，加個片子算什麼？”熊偉銘說。
前述自動駕駛行業從業者態度更為悲觀，“自動駕駛還沒有成熟產品出來，大家都是直接用英偉達的顯卡跑，算法都還沒定，現在就談自動駕駛專用芯片可能為時過早。”
但這並不意味著地平線這樣的AI芯片初創公司毫無機會。 一旦自動駕駛行業成熟，在消費級市場爆發，價格低廉、低功耗的芯片將迎來巨量的市場需求。
“英偉達、Mobileye（2017年被英特爾收購的一家自動駕駛系統及芯片公司）都在這個領域競爭。地平線需要不停向前跑，等待L3（有條件自動駕駛）、L4（高度自動駕駛）起量 ，並且能夠生產出性能不差、價格更便宜（相比於GPU）的芯片，那就是它的機會。但現在必須要熬著。”周惠平說。
姚頌則認為，現在不可能有任何一家公司正面挑戰英偉達的霸主地位，除非在其壁壘尚未建立起來的特定垂直行業有可能打敗英偉達。 而在這個特定場景，AI芯片初創公司還必須具備打通產業鏈上下游的能力。
深鑑科技選擇切入安防市場。 安防行業有海量計算需求，而視覺識別技術能夠高效解決這一問題。 眾多以視覺識別算法見長的人工智能公司都在這一領域找到了商業化落地的場景，如商湯、曠視。 傳統安防巨頭海康、大華也在積極佈局人工智能，前者目前正在進行視覺AI芯片的研發與產業化。
這意味著，深鑑科技避開了英偉達，但卻要與垂直行業的傳統巨頭短兵相接。 深鑑科技的優勢在於其AI技術能力，但傳統安防巨頭有多年深耕下來的渠道和資源壁壘，並且也在加緊研發自己的AI視覺芯片。
相較於視覺識別，語音技術公司目前仍未找到一個市場空間足夠大的行業去落地。 一位語音獨角獸公司內部人士告訴界面新聞記者，語音識別的場景很多，但現階段能實現商業落地的很有限。
“技術上，語音識別準確率依然比較低，普遍在80%多，而視覺識別的準確率已經做到90%以上。語音市場爆發需要有一個核心放量的設備，但目前看來智能音箱還是比較 牽強。”華創資本合夥人熊偉銘對界面新聞記者表示，由於技術與體驗都不是特別好，加上場景缺失，現在所有語音公司都處在一種頗為尷尬的境地，靠做技術外包獲得營 收。
芯片成功流片後，接下來面臨的問題是出貨量是否足夠大。 一款芯片設計研發成本高昂，銷量需要達到百萬顆級別才能達到盈虧平衡。 據界面新聞記者了解，現在各大AI芯片公司都在狂鋪銷售。
雲知聲在發布其物聯網AI芯片UniOne後，宣布開源該芯片針對智能家居、智能音箱場景的語音交互方案。 李霄寒承認，做這件事的商業訴求就是為了將芯片賣出去。
顯然，“芯片”故事給語音技術公司設定了更高的天花板和更大的想像空間。 但問題在於，有太多因素將直接影響語音AI芯片的市場前景，例如智能音箱的出貨量，語音應用的市場規模等等。 在這些問題得到解決之前，很難說語音技術公司的未來會一片通途。
在行業格局遠未落定之時，AI芯片創業公司所能做的，便是在新興市場插旗圈地，以最快的速度佔領更多場景，並且需要在細分場景打通上下游產業鏈 ，建立壁壘。
如同任何新興技術的發展曲線一樣，AI芯片行業在一輪創業及融資熱潮之後，也將經歷一輪洗牌。 中國半導體行業協會IC設計分會理事長、清華大學微電子學研究所所長魏少軍教授認為，從產業發展規律來看，在今明兩年之內AI芯片將持續火熱，大家扎堆進入；但是到了2020年 前後，則將會出現一批出局者，行業洗牌開始。
多位接受界面新聞記者採訪的人士均表示，在2020年左右，這股AI芯片熱潮泡沫會破滅。 大量沒有營收、產品不具備市場競爭力的初創公司會死掉，行業將加速併購整合，開始洗牌。
“AI芯片初創公司需要持續向前跑，將領先一點的技術優勢轉化為商業優勢，再反過來支撐技術研發。等到其他人都’死’了，而你活下來就算成功。”一位AI芯片 投資人說。
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