10月27日，由雷鋒網 & AI掘金志主辦的「全球AI芯片·城市智能峰會」，在深圳大中華喜來登酒店盛大召開。
延續雷鋒網大會一貫的高水準、高人氣，「全球AI芯片·城市智能峰會」以“城市視覺計算再進化”為主題，全面聚焦城市視覺與城市算力領域，是業內首個圍繞“算法+算力”展開的大型智能城市論壇。
峰會邀請到了業內極具代表性的14位業內知名專家，世界頂尖人工智能科學家、芯片創業大牛、產業巨頭首席技術高管、明星投資人齊聚，為行業資深從業者們分享前瞻的技術研究與商業模式方法論。
在大會下午環節，中歐資本董事長、前華為副總裁張俊博士發表了題為《芯片產業趨勢與產業投資》的精彩演講。
張俊博士表示，中美貿易戰倒逼了中國包括芯片在內的技術創新，因此它對中國科技界來說既是危機，也是一次重大機遇。
作為技術派投資的代表，張俊博士介紹到，中歐資本是一家專注0-1原創技術創新、技術控制點的投資公司，聚焦人工智能、物聯網、半導體、5G、工業互聯網等領域，自創立以來，“投資下一個華為”一直是中歐資本的願景。
由於美國的制裁，華為轉向扶持國內供應商，目前有多家國內供應商進入華為供應鏈體系，從某種程度上而言，美國對華為的制裁加速了中國半導體業的發展。
任正非此前表示，華為已經開始生產不含美國零部件的5G基站，而華盛頓郵報也指出，華為將換用自己的產品，當然華為雖有全能之相，但並非事事皆完美，備胎計劃也是無奈之策，其自研芯片的性能仍與世界領先廠商有一定差距，任正非也多次表示，希望與世界合作共贏，始終堅決支持全球化，決不會只顧著埋頭補“飛機”，就忘了還要在全球化道路繼續前進。
隨後他在演講中指出，以AI四小龍為代表的獨角獸企業在過去幾年裡已經取得了非常出色的成績，但它們的發展也存在一點隱憂，那就是估值過高。張俊博士認為，創業公司估值過高卻沒有業績支撐、沒有利潤繼續燒錢、PE市盈率越來越高的離譜，相當於把自己懸在空中下不來了，是非常危險的。
另外一個AI困局是應用場景問題。應用場景太少，扎堆在安防等領域，打價格戰。還沒有看見藍海，就陷入一片紅海，軍閥混戰。
切記：對於創業公司談情懷、不賺錢、燒vc的資金，都是耍流氓！
例如典型案例：某AI公司，孫正義的軟銀LP，因為估值太高，在投決會一票否決，拒絕GP的投資建議。
他預判，明年科技圈將會有兩大泡沫破裂：一個是人工智能獨角獸企業估值過高的泡沫會破裂；第二個是新能源汽車、互聯網造車新勢力的泡沫會破裂。
以下是張俊的全部演講內容，雷鋒網做了不改變原意的整理與編輯：
女士們、先生們，下午好！
今天我主要跟大家分享兩方面的內容：一、中歐資本對芯片產業趨勢的觀察與思考；二、中歐資本在集成電路芯片——尤其是AI芯片、5G新品、智能製造新品，以及新崛起的第二/三代半導體領域的投資佈局。
我是從硅谷回來的，風美國風格比較自由活潑，大家有什麼問題可以不舉手直接問我，我們隨時互動。
談芯片必須要先分析一下國際和國內形勢。當前，中國已經不知不覺成為了GDP排名世界第二的大國，但我們在芯片——尤其是傳統芯片領域仍遠遠落後於歐美。
大家都知道芯片製造非常難，具體難在哪呢？主要三點原因：
一、最強技術握在巨頭手中。芯片研發具有投入大、週期長、風險高、競爭激烈等特點。從芯片的技術之爭來看，全球芯片製造業的核心技術長期被控制在Intel、AMD等行業巨頭企業手中，國內芯片產業從產業規模、技術水平、市場份額等方面都與英特爾、三星、高通等國際領軍企業有較大差距，即便與臺資企業也有不小差距。
二、高端IC設計能力是國內芯片行業最薄弱的環節。國內大量依賴進口集成電路很大一部分原因是中國企業在高端的IC設計上的滯後。
三、國內企業一般先有產品後有市場調研。國內多數從事高端研發的芯片IC設計公司在開發高端產品時，基本不做市場調研。而最普遍做法是先有產品，而後去找市場。這種違反市場規律做法的出現，源頭在許多 IC設計公司的取巧心理。
不過國內芯片行業正迎來了一個前所未有的發展機會。大家都知道美國對中國發起了貿易戰和科技戰，這是危機也是機遇，因為它倒逼了中國的改革開放和科技進步。前幾天國家還強調，要把人工智能和區塊鏈作為中國技術發展的戰略重心。
一直以來，華為都是國內芯片領域的翹楚，推出了許多非常優秀的芯片產品。然而，美國的技術制裁使華為面臨著技術斷供的風險。這種情況下，華為勢必要尋找國產替代，這無疑為國內芯片產業鏈創造了巨大的機會。
華為只是一家芯片設計公司，而且也不是所有芯片都能設計，因此對於產業鏈中的其他玩家來說，封測、晶圓代工和材料等方面都存在著大量機會。
國產芯片的另一重機會在於AI芯片。和傳統芯片相比，AI芯片誕生的時間並不長，它是一項全新的事物。
因此，對於我們來說，AI芯片不是彎道超車而是一次換道超車的機會。目前，國內在AI芯片領域已經誕生了一批不錯的企業，AI4小龍。這些企業非常有實力，但它們在資本方面犯了一個致命的錯誤，那就是估值太高，有泡沫。泡沫大了就一定會破滅。創業公司估值過高相當於把自己懸在空中下不來了，是非常危險的。
我預判，明年科技圈將會有兩大泡沫破裂：一個是人工智能獨角獸企業估值過高的泡沫會破裂；第二個是新能源汽車、互聯網造車新勢力的泡沫會破裂。
AI芯片按照不同的維度可以分成很多個類別：按技術架構可以分成GPU、半定製化的FPGA、全定製化 ASIC、神經擬態芯片；按功能可以分成訓練芯片（需要龐大的計算規模，通常使用英偉達的GPU集群、Google 的TPU2.0/3.0）和推斷芯片（大量的矩陣運算）；按應用場景可以分成服務器端芯片（高性能計算的技術路線）和移動端芯片（需求場景不同匹配不同的AI芯片）。
AI芯片的一大難點在於通用性與功耗的平衡，不同技術架構的芯片在這兩點特性上的側重點有所不同。
CPU通用性最強，但延遲嚴重，散熱高，效率最低。
GPU通用性強、速度快、效率高，特別適合用在深度學習訓練方面，但是性能功耗比較低。
FPGA具有低能耗、高性能以及可編程等特性，相對於CPU與GPU有明顯的性能或者能耗優勢，但對使用者要求高。
ASIC可以更有針對性地進行硬件層次的優化，從而獲得更好的性能、功耗比。但是ASIC 芯片的設計和製造需要大量的資金、較長的研發週期和工程週期，而且深度學習 算法仍在快速發展，若深度學習算法發生大的變化，FPGA能很快改變架構，適應最新的變化，ASIC類芯片一定製則難於進行修改。
隨著未來 5G 通訊、傳感器(MEMS)、可穿戴設備、物聯網、工業機器 人、VR/AR 以及人工智能等新興領域市場的發展擴大，對計算類芯片性能、技術、能耗等方面的需求將繼續驅動各種計算類芯片在技術上得到更加快速的發展。
不同架構的AI芯片在訓練端和推理端均有所應用，我們可以看下圖對它們做一個簡單對比。
總體來說，AI芯片未來的發展將朝著這幾個方向演進：更高效的大卷積解構/複用、更低的 Inference計算/存儲位寬、更多樣的存儲器定製設計、更稀疏的大規模向量實現、計算和存儲一體化。
另外，最近一年多我們關注到一個趨勢，如何把計算集群或訓練中心的芯片算力轉移到泛物聯網前端成了行業關注的重心。這意味著AI芯片正在從大型機、客戶端服務器、雲移動設備，逐漸向智能邊緣一步步演進。
其中必然會孕育出大量的機會。
AI芯片並不是一個孤立的產品，它背後有著一套非常完整的體系，因此AI芯片技術的發展勢必催生產業鏈上下游的一系列需求，比如晶圓代工、存儲芯片、ODM和半導體設備、半導體材料等需求。
我認為，AI 是後智能手機時代半導體產業發展的最大推動力。它將為晶圓代工、存儲芯片、ODM 和半導體設備帶來新的需求，並推動行業向7納米/5納米先進製程前進，延續乃至超越摩爾定律。
最後介紹一下中歐資本的投資佈局。中歐資本目前主要聚焦物聯網、人工智能、先進製造、芯片/傳感器、智能硬件、量子計算、5G（NB-IOT、車聯網）、新能源車、區塊鏈、工業互聯網等領域，主要投資標的為B、C、D、preIPO輪的企業。
我們尤其關注有自主知識產權的核心競爭力/技術、有發明專利的技術驅動型公司，特別關注從0-1原創技術創新。
我們有23位產業專家，都曾經擔任過世界500強企業的技術高管，有幾十年從業經歷，擁有豐富的實戰經驗。他們能做些什麼呢？首先，從技術上，幫助GP在科技創新產業投資佈局的技術路徑選擇上做優化，並實現產業生態深度佈局；其次，從商業邏輯上，技術專家型合夥人的實戰經驗，能幫助GP快速甄別優質項目；最後，從產業配套上，技術專家型合夥人的行業資源積累，能夠幫助GP對科技創新類項目的投後管理注入直接有效產業助力。
以下是我們在人工智能領域的一些投資佈局。
最後我想說，深圳是一個非常好的平臺，尤其是最近被國家列為先行示範區。立足深圳，我覺得你們中間應該能誕生下一個獨角獸，下一個華為。我們中歐資本的願景就是投資下一個華為。謝謝大家！
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