2018年，中興事件引發中國“缺芯“的大討論，恰逢第三次AI熱潮，國內外科技巨頭也紛紛入局AI芯片市場，再加上傳統芯片巨頭以及初創公司的積極布局，2018年的AI芯片市場十分熱鬧。不過，2019年全球迎來資本寒冬，國際貿易環境和半導體市場也不容樂觀，需要大量資本且較長的芯片周期讓AI芯片玩家面臨巨大挑戰。那么，誰會大概率先倒下?

雷鋒網采訪了處于不同商業化進程的3家AI芯片初創公司的創始人，以及擅長在半導體領域投資的投資人，共同回顧AI芯片的2018年并展望2019年。

2018年AI芯片過熱了嗎?

2018年的AI芯片市場引發了企業、資本甚至國家之間的競賽。老牌芯片廠商英特爾、英偉達不僅收獲了更多AI芯片的訂單，還持續增加對AI芯片的投入。與此同時，科技巨頭們的自研AI芯片也引發關注，谷歌TPU迭代至第3代，亞馬遜發布了機器學習芯片Inferentia，Facebook與英特爾聯合研發深度學習芯片，特斯拉AI芯片也即將面世。

國內的AI芯片市場更加引人關注，阿里在4月份全民討論中國缺芯之時宣布阿里巴巴達摩院正在研發名為Ali-NPU的神經網絡芯片，5月，平頭哥半導體有限公司更是因其命名引發熱議。7月，百度發布自研AI芯片昆侖，包含訓練和推理芯片。10月，華為發布人工智能IP和芯片昇騰(Ascend)系列。

除了巨頭，在資本的推動下AI初創公司接連不斷的巨額融資消息及自研AI芯片計劃和產品也增加了AI芯片的熱度。2018年5月，探境科技宣布數千萬美元的第二輪融資;云知聲宣布獲得6億人民幣C+輪融資并宣布研發AI芯片;耐能宣布獲得1800萬美元A1輪融資。6月，思必馳宣布獲得5億人民幣融資同時宣布推動AI芯片等的落地;寒武紀也獲得數億美元B輪融資。10月，地平線創始人兼CEO余凱接受媒體采訪時透露將在2018年底完成新一輪5-10億美元的融資。

推動AI芯片發展的還有政策，無論是國外還是國內，政府都出臺了針對人工智能的利好政策，國內芯片的發展還有規模幾千億的大基金支持。

對于AI芯片的熱潮，鯤云科技創始人兼CEO牛昕宇告訴雷鋒網，AI芯片之所以受到關注一方面是國內信息產業面臨技術升級的需求，另一方面AI本身就有很高的關注度，芯片作為底層技術自然也獲得關注。

那AI芯片在2018年過熱了嗎?地平線聯合創始人、算法副總裁黃暢認為，AI芯片在2018年的火熱程度確實沒有預料到，市場存在過熱的情況，但大部分公司都處于初期規劃和剛剛起步的階段。

探境科技創始人兼CEO魯勇則表示：“2018年AI芯片還談不上過熱，芯片這個行業被忽視了很長時間，芯片的重要性剛剛被重新提起，這只是個開頭，在中國太需要對芯片行業的關注。”

華登國際副總裁蘇東也認為AI芯片還不能算過熱，未來會不會過熱或者說產生泡沫最關鍵的是AI芯片的應用能否落地，能夠落地就不會過熱。

資本寒冬下大概率會倒下的AI芯片公司

進入2019年，或者說從2018年下半年開始，越來越多的企業感受到了資本寒冬帶來的變化。另外，國際半導體產業協會(SEMI)考慮全球經濟放緩、美中貿易紛爭未解、半導體行業人士態度轉趨保守及下游庫存調整可能延續到年中等四大因素，下調2019年全球半導體設備展望，預計全年產值將比去年衰退9%，終止2016年以來連續三年的增長走勢。

需要指出，半導體設備市場的動向可以反映各大半導體廠商的投資狀況，市場不佳的時候半導體設備市場自然會陷入低迷。根據SEMI的數據，三星、英特爾、SK海力士等公司都減少了資本支出。

我們知道，芯片行業具有資本和人才密集且周期長的特點，在資本寒冬以及整個半導體市場陷入低迷的情況下，受訪人大都認為2019年有很大概率會看到AI芯片公司倒下。黃暢指出，2019年資本和市場都希望看到階段性的成果，很多2018年宣布做AI芯片的公司需要拿出自己的成績單來接受市場檢驗，成績好的企業將繼續受到市場和資本的青睞，成績不佳的企業將會面臨非常大的壓力。

牛昕宇也表示資本市場的波動會對沒有造血能力的公司造成影響，對于能夠證明自己近期及長期盈利能力的公司，影響會小很多，對于有核心技術實力和產品落地能力的AI芯片公司，反而會形成更好的集聚效應。

魯勇認為，其實不僅是資本寒冬以及市場環境的問題，更為核心的是AI芯片創業公司真正有技術突破性和商業落地能力的公司其實很少，在熱潮中即便沒有這樣的能力也可以享受熱潮帶來的利處，熱潮過去之后就非常危險，我們在2019年很大概率會看到AI芯片倒下。

蘇東從投資人的角度更具體地闡述了他認為在2019年有很大概率倒下的AI芯片公司特性。他表示：“如果給AI芯片做一個簡單的分類，對于已經有一定規模的芯片公司，在已有的體系里引入AI芯片是正確的選擇，因為他們更容易看到客戶的需求，AI芯片也更容易落地。我比較擔心的是初創公司，芯片本身就有比較長的周期，加上AI芯片是軟件和硬件的結合，成本也比較高，如果不能持續融資，在資本環境比較長的情況下就容易倒下。”

蘇東同時指出，AI芯片初創公司也可以分為兩類，擅長算法和硬件的公司，對于擅長算法的公司，因為他們的融資能力很強，有足夠的現金儲備，加上有自己的應用場景，所以最差的情況自研的芯片可以自用，相對安全一些。單純提供AI芯片硬件的公司，由于還需客戶的開發，并且第一代芯片在芯片性能及成熟度方面都無法達到完美，因此下游客戶對芯片的接受程度是他們最大的風險。在2019年，融資的周期拉長到九個月或更長時間，如果現金流控制不好就有很大的概率會倒下。

因此，我們無法明確某一家或某幾家公司會倒下，但可以看到AI芯片初創公司如果在2019年拿不出被認可的成績單，并且沒有真正的技術突破性和商業落地能力，在融資周期拉長的情況下，控制不好現金流的AI芯片公司在很大概率上會在2019年倒下。

為什么2019年AI芯片落地是關鍵?

對于大部分AI芯片公司而言，如何度過2019年的資本寒冬是他們更關注的問題。蘇東認為，在資本寒冬，投資機構為了安全考慮，還是投資頭部企業。對于非頭部企業而言，由于投資者對投資標的的要求會更高，更加聚焦產品落地能較快實現正向現金流才更容易進行下一輪融資。當然，這種情況下AI初創公司的估值也會更趨近于合理。

魯勇同樣認為2019年最關鍵的一點就是應用落地，并且AI芯片還是一個非常藍海的市場，在資本寒冬里芯片是資本關注的一個重點領域，這對中國芯片的發展是一個好事。

牛昕宇表示，能否獲得資本市場是否青睞無非有兩點：現在的盈利能力以及未來的盈利能力。2019年，AI芯片公司的一大挑戰是如何在保持自己核心技術領先性、持續迭代產品的同時，證明自己的商業化能力，證明自己具有能夠將技術優勢轉化為商業成功的商業模式。而實現規模商用的核心點在于找到滿足客戶需求的差異化優勢。

黃暢表示：“AI芯片只有落地場景中才能體現其價值，也才能體現AI芯片公司的價值。對于AI芯片公司，一方面要充分發揮和培養自己的核心技術優勢，不斷打磨和迭代自己的產品;另一方面要深入場景，挖掘和理解場景需求，以開放的心態推動產業合作、賦能產業升級，推動AI芯片在場景中的落地。”

2019年的AI“殺手級”應用

既然產品落地在2019年對AI芯片公司至關重要，那么到底哪些AI芯片應用在2019年能更快落地和普及?需要了解的是，2018年手機芯片巨頭們最新的SoC包括蘋果A12、海思麒麟980、三星Exynos9820、高通驍龍855、聯發科Helio P90的都已專為AI需求增加了加速單元，因此手機AI的競爭已經從硬件走向應用的探索。

手機AI之外，黃暢認為，新的殺手級應用可能來自智能IoT場景以及智能駕駛場景。他同時指出，AI應用場景非常豐富，構建開放的平臺，在AI芯片上提供豐富的軟件、有力的服務，賦能客戶在AI芯片上開發出來更多、更豐富的應用，才可以在更廣大的長尾場景上為AI落地創造機會。如果僅僅將AI芯片當成一個硬件，缺乏相應的軟件和服務，沒有能為開發者創造良好的生態，那芯片只能是一塊石頭。

據悉地平線在3年前開始投入研發AI芯片，目前第一代AI芯片已經開始大規模商業化，征程處理器在自動駕駛領域已經和全球四大汽車市場Tier1s和OEMs建立了合作關系，AIoT領域在2018年下半年為20多家設備供應商提供旭日處理器。黃暢透露，第二代芯片預計將在今年一季度流片。

蘇東則看好無人駕駛和安防的落地，他表示：“2019年安防領域會有更多的應用，無論是使用海思的芯片還是做相關算法公司的芯片，可以預見會有更多的落地應用。無人駕駛也是AI芯片一個比較好的落地場景，但無人駕駛屬于汽車的前裝，所以周期會相對長一些。”

除了安防和自動駕駛，魯勇看好AI芯片在智能家居領域的落地。他認為之前技術沒有達到一個相對理想的狀態，成本也沒有下降到適合普及的程度，而2019年技術和成本都會迎來拐點，并且基于用戶對智能家居越來越高的接受度，2019年智能家居也會快速普及，也將帶動AI芯片的落地。

鯤云的星空加速卡在智慧城市、工業制造等領域實現批量落地，針對物聯網前端的雨人加速卡也在安防、教育等領域完成了規模復制。牛昕宇表示，除了大家比較關注的安防和自動駕駛領域，工業、金融等垂直行業的差異化需求也逐漸清晰，鯤云在2019年將支持更多金融、工業制造領域的人工智能落地場景和芯片應用。

AI芯片的技術突破

受訪人們看好AI芯片在2019年的落地，但AI的發展仍然需要AI芯片的不斷迭代。目前AI芯片最受關注的就是算力的提升，由于AI芯片更加強調軟硬一體的結合，因此軟硬更好地結合提升AI芯片算力非常關鍵。

對此，黃暢表示軟硬結合會進一步發展，芯片架構革命的機會之一在于領域專有架構(Domain Specific Architectures)，2019年我們會看到更多的領域專有架構和領域專有語言(Domain Specific Languages)的協同設計。

牛昕宇指出，鯤云科技在成立之初就有芯片+編譯器，為人工智能應用提供算力支撐，降低使用門檻。

另外，內存墻問題也越來越成為AI芯片關注的焦點。魯勇表示：“我們一直在用微弱的聲音吶喊AI芯片存儲是最重要的，因為存儲對功耗的影響最大，探境科技用自己創新的架構解決了AI芯片的存儲問題。”

牛昕宇表示：“短期而言，AI芯片公司可以在芯片架構中更多考慮對于片上數據復用以及片下內存帶寬的支持，將內存墻對于性能的影響盡可能降低。在這方面，定制化架構和數據流架構由于不受指令集的限制，會比較有優勢。”

黃暢認為內存墻問題在2019年會有所緩解，一方面是軟硬結合適配場景可以使AI芯片公司可預先對數據的存取有更為準確地估計，從而更有針對性地設計精巧的層次化存儲技術;另一方面隨著場景的明確，可以進一步去除那些“不必要的精確”，采用更加激進的量化或稀疏化方式，大幅減少數據存取的壓力。