AI芯片就像冰山，看熱鬧的人只看到AI浮在水面，水下重要的芯片卻被忽視。所以，看不清、看不懂的投資人會觸礁沉沒。
芯片產業真的難
為何說做芯片難，因為上下游鏈條長、流程嚴謹。
芯片行業的設計、生產、加工、封裝、測試等流程複雜，對管理水平要求很高。所以AI芯片就像冰山，看熱鬧的人只看到AI浮在水面，水下更重要的芯片卻被忽視，看不清看不懂的投資人會觸礁沉沒。雖然芯片發展空間大，國內和國外設計的差距在縮小，但是這個道路非常曲折。製程和工藝差距越來越大，幾年前差18個月，現在差2代。18個月就是一個週期，也許剛開始銷售，技術就已經落後了。芯片講的是全球的競爭，產品比對手差5%就有可能沒客戶要了。
不要迷信學院派
市面上，我們現在能看到有兩種類型的公司，一方面是科研機構孵化或者是各大研究機構裡面科研人員成立的創業公司，另外是產業化人才成立的創業公司。對比之下，芯片在學院派和產業派兩種公司裡發展是不同的，其中產業派的人更加務實，落地性更強，這也是我們關注的重點。
在計算構架的變革進程中，最初的計算構架主要依託於intel。與以往不同，現在的芯片底層變了，已經從CPU變成了GPU。就像多米諾骨牌一樣，當底層基石改變後，一連串關聯技術都會變化。芯片類型中一部分是做處理，一部分是做存儲。一般來說計算和存儲是二合一的，因此很多人認為做一個跟谷歌類似的TPU就可以，但目前看並不是這樣。底層芯片未來機遇既不是CPU也不是GPU也不是TPU，也可能是另外一種構架，這個架構中性能會有10~100倍的提升。
AI芯片的機會在哪裡
從以往經驗來看，一個大的產業在產業鏈的某些節點上逐漸成熟後會實現標準化。對於新進入的企業，能深耕的是一些產業鏈條上相對非標準的部分。現在可看到的是，雲端的服務可能會最先標準化，相對更適合巨頭，對於垂直中小企業，更多機會是在端上。巨頭會把算法算力標準化。最後我們相信在端上會更多樣化，在端上會找到更多機會。
我們更看好IoT裡多樣化的人工智能處理器的機會。但要注意的是，多樣化後每個單獨細分的機會可能性不大，而中國市場很難出現真正的小而美的公司，小了生存空間也小，往往最後也美不起來了。
但讓人高興的是，現在的芯片人才和門檻相對於10年前好很多。硅谷一些高端人才都在美國取得好成績後回國，製程中部分成熟的老工藝成本在降低，所以IoT行業的各種端智能的機會會更多。對初創公司來說，有三類端的機會：極致低成本、低功耗的芯片；AI運算部分移植到端的芯片；結合領先傳感技術的智能傳感芯片。
文章選編：賀玲玲
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