对话北极光杨磊:AI芯片赛道现在进场已经晚了

2019-09-02 10:47:03 来源:雷锋网
“北极光在半导体领域投资从无败绩?”

“从来没有”。杨磊回答地斩钉截铁。
 

“北极光在半导体领域十四年投资了15家公司,其中有八家是孵化的,剩余的7家很多在我们投资的时候还没有产品,但这些公司没有一家没有把产品做出来,没有一家公司死掉,我们在2016年投了10家公司的时候,做过一个复盘分析,这10家公司50%已经退出,其中,展讯、炬力、兆易创新三家公司已经成功上市,有两家公司并购退出,其余五家全部融到了B轮或者C轮阶段,处于发展上升期。”
 

上个月,「AI投研邦」为撰写《2019AI芯片行业创投白皮书》专程拜访了北极光创投董事总经理杨磊,在半导体投资圈,北极光是无法绕过的名字,从2005年成立之日起就关注半导体领域投资,被北极光投资的半导体初创公司都经过了「千挑万选」,虽然最新出现的创业项目都会考察,但北极光出手却极为谨慎,十四年只投资了15家公司,几乎保持着每年只投一家公司的节奏。

 

 


图:北极光创投董事总经理 杨磊
 

自2015年开始,AI芯片的相关研发逐渐成为学术界和工业界研发的热点,寒武纪、地平线等一批AI芯片创新公司也相继成立,根据 Synopsys AI Lab AI 芯片专家唐杉博士整理的数据显示,截至目前,全世界范围内的已经公开的AI芯片公司超过104家,其中,中国已经存在超过20家以上的AI芯片初创公司。
 

北极光投资的三家AI芯片公司,登临科技(2017)、亿智科技(2016)、黑芝麻智能(2016)目前都发展迅速,而且各有特点,登临科技专攻云端 AI 芯片,并且灵活性很高,可以和英伟达的 CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)兼容;亿智科技则是以AI机器视觉算法和 SoC 芯片设计为核心的系统方案供应商,其产品已经完全量产并已商业化落地;黑芝麻智能科技则把神经网络的计算做成专用芯片,用作自动驾驶,把前端的ISP能力和后端AI芯片的能力结合在一起,对神经网络利用效率非常高,其刚刚发布了”华山一号“车规级自动驾驶芯片A500,据称在关键性指标上已经超越了 Mobileye 的 EyeQ4。
 

以下为雷锋网和杨磊的对话实录(节选):
 

雷锋网:AI芯片赛道还有没有机会?
 

杨磊:从北极光角度,我们觉得AI芯片投资基本上到了收官的阶段了,换句话说,如果是去年或者今年才成立去做AI芯片公司,基本上已经太晚了。
 

雷锋网:为什么太晚了?
 

杨磊:在AI芯片这块,我们布局了三家公司。一个是2015年成立的做从端到云的SoC芯片的亿智科技,一个是做车载感知芯片的黑芝麻智能科技(2016年成立),还有做云端芯片的登临科技(2017年成立)。
 

因为这些芯片基本上都需要很长的时间去开发,这三家做的芯片没有一块芯片是在二年之内可以做好,基本上时间都是在三年左右才能够第一次流片。所以如果有新的公司今年或去年再做的话,感觉就已经有点晚了。
 

这个行业还有一些特点,不管是云端的芯片还是端的芯片,其实卖给客户的时候还有大量的跟客户握手服务的过程,所以如果比这批公司晚一年到两年再做的话,基本上也没什么人愿意买,因为替换成本非常高。
 

从计算构架来说,我们认为云端芯片构架需要非常灵活,适配性要做得好,到端的时候其实构架会更加固定一些,这个时候其实算法的适配都是很累的,比如一家做人机系统的公司已经做了一些人脸识别的算法,换一个芯片就需要再重新做一遍,时间和资金成本都很高。
 

所以我觉得后来再做的芯片公司可能都会有一些挑战,所以我们的布局相对来说比较早一些。
 

雷锋网:目前AI芯片创投市场存在哪些盲点?
 

杨磊:我觉得盲点有很多。
 

第一,认为做算法的人也可以做芯片。做芯片其实是一个非常专业的事情,做算法的人不能够做芯片
 

第二,认为只要是原来芯片大公司(比如英伟达、AMD)出来的人就可以做AI芯片了,这也是一个巨大的错误。
 

不是说从英伟达、AMD 或者从英特尔出来的人,就一定能够驾驭云端AI芯片或是SoC。首先要认识这个产品的复杂性,知道里面有哪些核心的点,然后要看这群人是不是在这些领域具有经验。需要知道这些机构的组织机构、管理方法、什么人做什么事情,历史是什么样的,如果不知道的话,其实很容易被误导。一个以前在 AMD 担任管理岗位的人不一定就能够做芯片。每一个芯片都有自己独特的一些难点,这个团队是不是有合适的人有经验去解决这些问题才是最关键的。其实市场上做AI芯片的公司非常非常多,但是做出来的几乎没有。
 

包括现在市场上有一些自称是AI芯片的公司,但是其实打开看的话,其实是把 AI 算法再移植到DSP上这种方法去做的,这个其实不是我们说的端或云的AI芯片
 

第三点,盲目追风,觉得大厂能做的,自己也能做。
 

举个例子,很多人觉得谷歌做 TPU ,我也做 TPU 吧,其实好多公司刚开始做的构架很像 TPU,但是最后做出来就死了。
 

谷歌的TPU其实动用了大量的软件工程和算法的人把算法移植到谷歌 TPU 上面,由于谷歌体量太大了,只要某些任务在上面跑,这个 TPU 就有价值。但是如果是一个第三方,做了一个TPU,会遇到两个问题:第一,自己没体量,假设自己算法这些东西都做,那么只能在非常小的一个范围内用自己的TPU芯片,一遇到其它的任务就用不了了。第二,随着时间的推移,算法改变了,效率就非常低,这也是为什么有些公司出了芯片了,用他们当时的某些神经网络跑起来还好,但是一到实际场景去一跑就傻了,效率极低。
 

我觉得在做复杂芯片的时候,一定要有前瞻性,一定要看到未来再去做。
 

我们投的登临科技其实在云端芯片这块,他最主要考虑的是要有灵活性,在灵活性的前提下,再把效率给提上去,如果没有灵活性,没人会接受的。但是今天做的这些云端的AI芯片里头,很少有公司是把灵活性作为最重要的一点去做。据我所知,在云端的AI芯片能够和英伟达的CUDA兼容的,只有登临一家。
 

跟 CUDA 兼容其实非常重要,因为立即就可以把 CUDA 的生态利用起来,很多AI算法工程师都是用 CUDA 在写程序,他们写的程序不需要改,直接就可以在登临的芯片上跑。我觉得这是第三个盲点,简单的觉得做AI芯片就是一个方向,然后就往前跑,跑一大半才发现做出来可能会有很大问题。
 

云端芯片的性能和灵活性非常重要,比如车的芯片,一定要有做车规的软件和硬件经验,车的ISP其实是非常硬的坎儿,如果以前没有做过车的ISP的话,大概率会失败,我们也知道有某一家大的互联网公司在做车的芯片,做出来的话ISP不行,没法用。
 

在端侧,整体的集成性、功耗是非常重要的,整个的设计一定是IP应该是自有的,而且能够把功耗控制得非常好,功耗跟带宽有关系,设计的时候要把带宽和功耗能够融合在一起考虑。
 

整体来说,这是一个很难的事情,机会也非常大,一定出非常大的公司,但是这不是随便一个团队就可以干的,即使是最优秀的芯片公司出来的人,绝大多数是做不成的,如果没有最主要的那几个最核心的人,其实也没有用。
 

AI芯片投资领域,其实很多投资人专业度都不够,轻信学术权威,轻信有名的公司里面出来的高管,没有对技术的复杂度有敬畏。
 

雷锋网:您怎么看光子芯片和类脑芯片
 

杨磊:我觉得太早了,而且真正在做的时候会遇到一大堆的挑战。
 

雷锋网:哪些挑战?
 

杨磊:适用范围很低,本身工艺不成熟,最后跑出来的时候良率非常低,非常有局限性,模型特别小,稳定性比较差。我觉得这块做做研发还可以,真正要商业化还是有非常大的挑战。
 

雷锋网:这两类芯片什么时候可以商业化落地?
 

杨磊:很难说。
 

雷锋网:您好像对学院派不太看好,而是更倾向于具有产业经验的创业者。
 

杨磊:首先我们在看一个创业公司需要什么的时候,会发觉其实产业经验太重要了。写一篇论文,做学术研究,只是研究最中间的一点点东西,说实话你看得懂论文你也知道这个事儿该怎么做,但是写出论文和真正能把产品做出来,这中间差得非常远。
 

如果科学家都能够创业且成功的话,今天中国可能也不会遇到这个挑战,我们有大把的科学家、有大把的研究成果,但是我们在这些关键领域都没做好。
 

举个例子,比如说蓝牙芯片,蓝牙芯片低端的产品也能执行蓝牙协议,但是功耗非常高,稳定性很差,这些芯片可能很多中国公司可以做,但是一旦这个蓝牙芯片要用在比较工业的场景,需要稳定性非常好,功耗非常低,我们就做不了了。
 

在很多领域,我们只有低端,在中端和高端是没有产品的。举个例子,比如说射频前端,目前中国的公司只能做4G低端,而且只能卖到亚非拉。而做高端射频前端芯片的,只有美国的两家公司Skyworks 和 Qorvo。目前4G手机开放市场射频PA市场中,Skyworks 占了55%,Qorvo 的市场份额是25%,而中国公司市场份额只有20%,集中在中低端手机,旗舰手机依然被 Skyworks 和 Qorvo 所垄断。
 

所以我建议关注半导体的投资人,不要投低端了,低端是一个陷阱,投也是红海,要投中端和高端。
 

中国经济发展到这个阶段,容易摘的果子,早就被人摘光了。
 

只要是大家都能做的就挣不了钱,一定要躲避低端陷阱,去投资中端和高端那些真正空白的领域,这也是为什么说需要产业军团,只是一个教授不太可能一出来就做一个高端产品。
 

创业者需要经过几个完整的产品周期,从最开始设计到推到市场,到检验,到迭代升级。硬件基本上是五年一个周期,所以经历两个产品周期就是十年,再加上前期认知积累阶段,要没有15年到20年的行业经验,是做不好的。
 

AI投研邦」采访调研了业内20余家AI芯片创业公司,并深度面对面访谈了包括北极光在内的12家在硬科技领域进行重点投资布局的VC机构,更多关于投资人对AI芯片行业的观点和分析请关注「AI投研邦」即将推出的《2019 AI芯片行业创投白皮书》。

 

 

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关键词: AI 半导体

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