'對話北極光楊磊：AI芯片賽道現在進場已經晚了'

楊磊，北極光創投董事總經理。

“北極光在半導體領域投資從無敗績？”

“從來沒有。”楊磊回答地斬釘截鐵。

“北極光在半導體領域十四年投資了 15 家公司，其中有八家是孵化的，剩餘的 7 家很多在我們投資的時候還沒有產品，但這些公司沒有一家沒有把產品做出來，沒有一家公司死掉，我們在 2016 年投了 10 家公司的時候，做過一個覆盤分析，這 10 家公司 50% 已經退出，其中，展訊、炬力、兆易創新三家公司已經成功上市，有兩家公司併購退出，其餘五家全部融到了 B 輪或者 C 輪階段，處於發展上升期。”

上個月，左林右狸頻道為撰寫《2019 AI 芯片行業創投白皮書》專程拜訪了北極光創投董事總經理楊磊，在半導體投資圈，北極光是無法繞過的名字，從 2005 年成立之日起就關注半導體領域投資，被北極光投資的半導體初創公司都經過了「千挑萬選」，雖然最新出現的創業項目都會考察，但北極光出手卻極為謹慎，十四年只投資了 15 家公司，幾乎保持著每年只投一家公司的節奏。

北極光創投董事總經理 楊磊

自 2015 年開始，AI 芯片的相關研發逐漸成為學術界和工業界研發的熱點，寒武紀、地平線等一批 AI 芯片創新公司也相繼成立，根據 Synopsys AI Lab AI 芯片專家唐杉博士整理的數據顯示，截至目前，全世界範圍內的已經公開的 AI 芯片公司超過 104 家，其中，中國已經存在超過 20 家以上的 AI 芯片初創公司。

北極光投資的三家 AI 芯片公司，登臨科技（2017）、億智科技（2016）、黑芝麻智能（2016）目前都發展迅速，而且各有特點。

登臨科技專攻雲端 AI 芯片，並且靈活性很高，可以和英偉達的 CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一計算設備架構）兼容；億智科技則是以 AI 機器視覺算法和 SoC 芯片設計為核心的系統方案供應商，其產品已經完全量產並已商業化落地；黑芝麻智能科技則把神經網絡的計算做成專用芯片，用作自動駕駛，把前端的 ISP 能力和後端 AI 芯片的能力結合在一起，對神經網絡利用效率非常高，其剛剛發佈了“華山一號”車規級自動駕駛芯片 A500，據稱在關鍵性指標上已經超越了 Mobileye 的 EyeQ4。

以下為左林右狸頻道和楊磊的對話實錄（節選）：

左林右狸頻道：AI 芯片賽道還有沒有機會？

楊磊：從北極光角度，我們覺得 AI 芯片投資基本上到了收官的階段了，換句話說，如果是去年或者今年才成立去做 AI 芯片公司，基本上已經太晚了。

左林右狸頻道：為什麼太晚了？

楊磊：在 AI 芯片這塊，我們佈局了三家公司。一個是 2015 年成立的做從端到雲的 SoC 芯片的億智科技，一個是做車載感知芯片的黑芝麻智能科技（2016 年成立），還有做雲端芯片的登臨科技（2017 年成立）。

因為這些芯片基本上都需要很長的時間去開發，這三家做的芯片沒有一塊芯片是在二年之內可以做好，基本上時間都是在三年左右才能夠第一次流片。所以如果有新的公司今年或去年再做的話，感覺就已經有點晚了。

這個行業還有一些特點，不管是雲端的芯片還是端的芯片，其實賣給客戶的時候還有大量的跟客戶握手服務的過程，所以如果比這批公司晚一年到兩年再做的話，基本上也沒什麼人願意買，因為替換成本非常高。

從計算構架來說，我們認為雲端芯片構架需要非常靈活，適配性要做得好，到端的時候其實構架會更加固定一些，這個時候其實算法的適配都是很累的，比如一家做人機系統的公司已經做了一些人臉識別的算法，換一個芯片就需要再重新做一遍，時間和資金成本都很高。

所以我覺得後來再做的芯片公司可能都會有一些挑戰，所以我們的佈局相對來說比較早一些。

左林右狸頻道：目前 AI 芯片創投市場存在哪些盲點？

楊磊：我覺得盲點有很多。

第一，認為做算法的人也可以做芯片。做芯片其實是一個非常專業的事情，做算法的人不能夠做芯片。

第二，認為只要是原來芯片大公司（比如英偉達、AMD）出來的人就可以做 AI 芯片了，這也是一個巨大的錯誤。

不是說從英偉達、AMD 或者從英特爾出來的人，就一定能夠駕馭雲端 AI 芯片或是 SoC。首先要認識這個產品的複雜性，知道里面有哪些核心的點，然後要看這群人是不是在這些領域具有經驗。需要知道這些機構的組織機構、管理方法、什麼人做什麼事情，歷史是什麼樣的，如果不知道的話，其實很容易被誤導。

一個以前在 AMD 擔任管理崗位的人不一定就能夠做芯片。每一個芯片都有自己獨特的一些難點，這個團隊是不是有合適的人有經驗去解決這些問題才是最關鍵的。其實市場上做 AI 芯片的公司非常非常多，但是做出來的幾乎沒有。

包括現在市場上有一些自稱是 AI 芯片的公司，但是其實打開看的話，其實是把 AI 算法再移植到 DSP 上這種方法去做的，這個其實不是我們說的端或雲的 AI 芯片。

第三點，盲目追風，覺得大廠能做的，自己也能做。

舉個例子，很多人覺得谷歌做 TPU，我也做 TPU 吧，其實好多公司剛開始做的構架很像 TPU，但是最後做出來就死了。

谷歌的 TPU 其實動用了大量的軟件工程和算法的人把算法移植到谷歌 TPU 上面，由於谷歌體量太大了，只要某些任務在上面跑，這個 TPU 就有價值。

但是如果是一個第三方，做了一個 TPU，會遇到兩個問題：第一，自己沒體量，假設自己算法這些東西都做，那麼只能在非常小的一個範圍內用自己的 TPU 的芯片，一遇到其它的任務就用不了了。第二，隨著時間的推移，算法改變了，效率就非常低，這也是為什麼有些公司出了芯片了，用他們當時的某些神經網絡跑起來還好，但是一到實際場景去一跑就傻了，效率極低。

我覺得在做複雜芯片的時候，一定要有前瞻性，一定要看到未來再去做。

我們投的登臨科技其實在雲端芯片這塊，他最主要考慮的是要有靈活性，在靈活性的前提下，再把效率給提上去，如果沒有靈活性，沒人會接受的。但是今天做的這些雲端的 AI 芯片裡頭，很少有公司是把靈活性作為最重要的一點去做。據我所知，在雲端的AI芯片能夠和英偉達的 CUDA 兼容的，只有登臨一家。

跟 CUDA 兼容其實非常重要，因為立即就可以把 CUDA 的生態利用起來，很多 AI 算法工程師都是用 CUDA 在寫程序，他們寫的程序不需要改，直接就可以在登臨的芯片上跑。我覺得這是第三個盲點，簡單的覺得做 AI 芯片就是一個方向，然後就往前跑，跑一大半才發現做出來可能會有很大問題。

雲端芯片的性能和靈活性非常重要，比如車的芯片，一定要有做車規的軟件和硬件經驗，車的 ISP 其實是非常硬的坎兒，如果以前沒有做過車的 ISP 的話，大概率會失敗，我們也知道有某一家大的互聯網公司在做車的芯片，做出來的話 ISP 不行，沒法用。

在端側，整體的集成性、功耗是非常重要的，整個的設計一定是 IP 應該是自有的，而且能夠把功耗控制得非常好，功耗跟帶寬有關係，設計的時候要把帶寬和功耗能夠融合在一起考慮。

整體來說，這是一個很難的事情，機會也非常大，一定出非常大的公司，但是這不是隨便一個團隊就可以乾的，即使是最優秀的芯片公司出來的人，絕大多數是做不成的，如果沒有最主要的那幾個最核心的人，其實也沒有用。

在 AI 芯片投資領域，其實很多投資人專業度都不夠，輕信學術權威，輕信有名的公司裡面出來的高管，沒有對技術的複雜度有敬畏。

左林右狸頻道：您怎麼看光子芯片和類腦芯片？

楊磊：我覺得太早了，而且真正在做的時候會遇到一大堆的挑戰。

左林右狸頻道：哪些挑戰？

楊磊：適用範圍很低，本身工藝不成熟，最後跑出來的時候良率非常低，非常有侷限性，模型特別小，穩定性比較差。我覺得這塊做做研發還可以，真正要商業化還是有非常大的挑戰。

左林右狸頻道：這兩類芯片什麼時候可以商業化落地？

楊磊：很難說。

左林右狸頻道：您好像對學院派不太看好，而是更傾向於具有產業經驗的創業者。

楊磊：首先我們在看一個創業公司需要什麼的時候，會發覺其實產業經驗太重要了。寫一篇論文，做學術研究，只是研究最中間的一點點東西，說實話你看得懂論文你也知道這個事兒該怎麼做，但是寫出論文和真正能把產品做出來，這中間差得非常遠。

如果科學家都能夠創業且成功的話，今天中國可能也不會遇到這個挑戰，我們有大把的科學家、有大把的研究成果，但是我們在這些關鍵領域都沒做好。

舉個例子，比如說藍牙芯片，藍牙芯片低端的產品也能執行藍牙協議，但是功耗非常高，穩定性很差，這些芯片可能很多中國公司可以做，但是一旦這個藍牙芯片要用在比較工業的場景，需要穩定性非常好，功耗非常低，我們就做不了了。

在很多領域，我們只有低端，在中端和高端是沒有產品的。舉個例子，比如說射頻前端，目前中國的公司只能做 4G 低端，而且只能賣到亞非拉。而做高端射頻前端芯片的，只有美國的兩家公司 Skyworks 和 Qorvo。目前 4G 手機開放市場射頻 PA 市場中，Skyworks 佔了 55%，Qorvo 的市場份額是 25%，而中國公司市場份額只有 20%，集中在中低端手機，旗艦手機依然被 Skyworks 和 Qorvo 所壟斷。

所以我建議關注半導體的投資人，不要投低端了，低端是一個陷阱，投也是紅海，要投中端和高端。

中國經濟發展到這個階段，容易摘的果子，早就被人摘光了。只要是大家都能做的就掙不了錢，一定要躲避低端陷阱，去投資中端和高端那些真正空白的領域，這也是為什麼說需要產業軍團，只是一個教授不太可能一出來就做一個高端產品。

創業者需要經過幾個完整的產品週期，從最開始設計到推到市場，到檢驗，到迭代升級。硬件基本上是五年一個週期，所以經歷兩個產品週期就是十年，再加上前期認知積累階段，要沒有 15 年到 20 年的行業經驗，是做不好的。

左林右狸頻道採訪了業內 20 餘家 AI 芯片創業公司，並深度面對面訪談了包括北極光在內的 12 家在硬科技領域進行重點投資佈局的 VC 機構，更多關於投資人對 AI 芯片行業的觀點和分析，請關注左林右狸頻道旗下會員組織「AI 投研邦」推出的《2019 AI 芯片行業創投白皮書》。

想了解其他故事，可以關注左林右狸知識星球，也歡迎各位鄰里在今日頭條、百家號、搜狐號、企鵝號、網易號等關注@左林右狸頻道。