在營收規(guī)模和虧損的雙重壓力下，如何存活下來成為AI芯片企業(yè)的重要命題。

AI的浪潮下，有的AI芯片企業(yè)沖出重圍，有的AI芯片企業(yè)跌入谷底。但如今，潮水過后，以寒武紀(jì)為代表的AI芯片企業(yè)的日子過的算不上紅火。在一波又一波的資本涌入后，AI芯片好似一灘渾水。

許多AI芯片企業(yè)，都面臨著生存的難題。

中國AI芯片企業(yè)已過成長期

近兩年來，中國AI芯片被炒的火熱。AI芯片掀起一波又一波的投資風(fēng)潮。去年，AI芯片行業(yè)共有109起投資事件，投資金額達(dá)到達(dá)396.36億元。其中有至少8起單筆融資的金額逾10億人民幣，單筆最高融資達(dá)53.5億人民幣。2021年沐曦集成電路、星云智聯(lián)、摩爾線程等四家AI芯片廠商均獲得了上億元融資。

在資本的裹挾下，AI芯片企業(yè)迅速增長。從2016年AI芯片潮大爆發(fā)，傳統(tǒng)芯片廠商、算法公司、互聯(lián)網(wǎng)巨頭等紛紛涌入，上百家公司投身造芯。2017年時我國AI芯片企業(yè)僅有1110家，到了2021年企業(yè)數(shù)量迅速暴漲至13492家。

與此同時，AI芯片企業(yè)也推出各類的AI芯片產(chǎn)品，包括：寒武紀(jì)第三代云端AI芯片思元370；地平線整車智能計算平臺征程 Journey 5；昆侖芯2；阿里平頭哥含光800；燧原“邃思”2.5云端AI推理芯片；瀚博半導(dǎo)體AI推理芯片SV100等。

但潮水褪去，AI企業(yè)生存的好嗎？

中國首家人工智能AI芯片研發(fā)廠商寒武紀(jì)，在2020年登陸科創(chuàng)板時，當(dāng)日股價最高飆升至295元/股，總市值一度沖破千億。但最近，寒武紀(jì)頻繁遭股東減持，核心高管梁軍出走，股票已跌至67元/股。

并且，寒武紀(jì)已經(jīng)連續(xù)五年虧損，累計或近30億元。營收無法覆蓋研發(fā)投入，對于寒武紀(jì)2021年預(yù)虧的業(yè)績表現(xiàn)，國金證券點評公司“虧損難改善，費用高于預(yù)期”。國金證券認(rèn)為在研發(fā)費用方面，公司預(yù)計在2021年投入了10.44億元-12.76億元，同比增長 35.9%-66.1%，明顯高于其之前9.5億元的預(yù)期。

物轉(zhuǎn)星稀，火熱的AI芯片1.0時代成為了過去，趨于冷靜的AI芯片2.0的序幕正緩緩拉開。

AI芯片企業(yè)能否撐過明年？

競爭激烈

AI芯片的市場極大，根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)表示，2025年，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模將達(dá)到4000億元人民幣，其中基礎(chǔ)層芯片及相關(guān)技術(shù)的市場規(guī)模約1740億元。這樣高潛力的市場意味著AI芯片這塊市場并非只有AI芯片企業(yè)眼饞。

近幾年來，不少企業(yè)都紛紛跨界造芯，并且都瞄準(zhǔn)了AI芯片。例如，百度在2010就開始采用FPGA自研AI芯片，2021年發(fā)布昆侖芯2；阿里在2018年成立了“平頭哥半導(dǎo)體有限公司”入局AI芯片，在2019年首發(fā)AI芯片“含光800”；騰訊2020年自立門戶下場造AI芯片；字節(jié)也被爆出自研云端AI芯片。此外，也有不少機器視覺、語音賽道的AI獨角獸，也開始把將目光投到芯片領(lǐng)域，有意把自身在AI算法上的積累與硬件放在一起。

AI芯片的大蛋糕，早已被眾多企業(yè)盯上。

研發(fā)關(guān)卡

雖然大量公司涌入AI芯片賽道，但AI芯片的研究并非如此簡單。正確的架構(gòu)取決于對 AI 的理解，一些芯片專家芯片設(shè)計能力很強，但對 AI 的計算或應(yīng)用特點理解不深入；一些 AI 算法科學(xué)家在底層知識上有所欠缺。芯片從實驗室落地到真實場景，需要面臨非常多的變數(shù)，既要做到低功耗、高性價，又要很好的處理場景中的各種問題。

對研發(fā)的高需求讓AI芯片行業(yè)承受著虧損的煎熬。寒武紀(jì)曾在財報中指出，虧損主要系為進(jìn)一步推進(jìn)“云邊端”產(chǎn)業(yè)布局，擴大產(chǎn)品線，加大研發(fā)投入和人才引進(jìn)力度所致，并表示智能芯片研發(fā)需要大量開支，未來一段時間，將存在持續(xù)虧損并面臨潛在風(fēng)險，尤其是無法保證未來幾年內(nèi)實現(xiàn)盈利。

生態(tài)需求明顯

但研發(fā)AI芯片需要的不止是一廂情愿，還需要芯片生態(tài)的配合。芯片本身除了要達(dá)到客戶要求，還需要軟件、工具鏈、方案等生態(tài)上的配合。

面向不同場景時，AI芯片的利用率、兼容性等有待提高，各類基于不同AI芯片的異構(gòu)設(shè)備協(xié)同困難。但企業(yè)發(fā)展從軟向硬比較難，從硬向軟則相對容易。因為軟件的學(xué)習(xí)周期比較快，而芯片的周期是以年為單位的，做硬件的人一旦有合適的軟件團(tuán)隊就能較快迭代，但從軟到硬則需要花費很長的學(xué)習(xí)周期。

對初創(chuàng)企業(yè)眾多的AI芯片企業(yè)來說，有一個很大的挑戰(zhàn)在于創(chuàng)企要自己摸準(zhǔn)市場的方向，甚至產(chǎn)品推廣的方式和客戶的需求都要自己去摸索。他們需要在做芯片的同時，達(dá)到讓客戶能用某款產(chǎn)品的狀態(tài)，這就需要軟件、工具鏈、解決方案等在內(nèi)的生態(tài)加持，這對于芯片公司來說是非常具有挑戰(zhàn)性的一面。

量產(chǎn)困難

有兩個量產(chǎn)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，第一是18個月，第二是百萬顆。18個月是說，一款 AI 芯片的研發(fā)周期一般在 18 個月左右，一款 AI 芯片產(chǎn)品問世后，可能要歷經(jīng) N 次迭代后才能獲得較大市場份額。百萬顆則是指，一款芯片設(shè)計研發(fā)成本高昂，銷量需要達(dá)到百萬顆級別才能達(dá)到盈虧平衡。

這兩個數(shù)據(jù)都對AI芯片公司提出了極大的要求。芯片行業(yè)本身就是一個高投入的行業(yè)，研發(fā)成本非常高，光是每次流片可能就需要花費好幾千萬元，并且流片的失敗率很高。AI專用芯片一般都是面向特定應(yīng)用需求而定制，一旦流片，功能就無法更改，因此需要有量的保證，這對一些還處于發(fā)展早期的芯片企業(yè)來說有很大的挑戰(zhàn)。

在芯片成功流片后，還需要考慮出貨量的問題。百萬顆的銷量要求，也對某些AI芯片企業(yè)能否做到打了問號。

目前來看，大部分無人駕駛公司都更愿意購買英偉達(dá)的通用GPU芯片，雖然價格貴功耗高，但是性能更為穩(wěn)定。國產(chǎn)AI芯片在沒有經(jīng)歷市場驗證的情況下，被認(rèn)可后廣泛商用還有很長一段路要走。

拯救AI芯片

“AI芯片初創(chuàng)公司需要持續(xù)向前跑，將領(lǐng)先一點的技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為商業(yè)優(yōu)勢，再反過來支撐技術(shù)研發(fā)。等到其他人都’死’了，而你活下來就算成功?！币晃籄I芯片投資人說。

在營收規(guī)模和虧損的雙重壓力下，如何存活下來成為AI芯片企業(yè)的重要命題。

回看中國AI企業(yè)，AI四小龍尋找新出路。

商湯科技將自己定位為“AI工廠”,而為了支撐整個“工廠”的不斷運轉(zhuǎn),商湯科技投入了約50億元的資金用于建超算中心、開源核心算法。在IPO時期，募集資金60%投入研發(fā),包括擴大AIDC算力、加強人工智能芯片設(shè)計、自研現(xiàn)有芯片解決方案、提升模型有關(guān)能力和進(jìn)一步開發(fā)產(chǎn)品等。

云從科技奔著提供高效人機協(xié)同操作系統(tǒng)和行業(yè)解決方案的人工智能。從曾經(jīng)的AI芯片做切口的想法，變?yōu)榱巳缃竦拿嫦蛑腔劢鹑凇⒅腔壑卫怼⒅腔鄢鲂?、智慧商業(yè)四個領(lǐng)域提供綜合的人工智能解決方案。

依圖科技在AI賽道的選擇中，從醫(yī)學(xué)影象分析轉(zhuǎn)戰(zhàn)AI芯片+算力廠商。募資75．05億元,主要用于新一代人工智能IP及高性能SoC芯片項目、基于視覺推理的邊緣計算系統(tǒng)項目等5個項目以及補充流動資金。

曠視科技在主要以物聯(lián)網(wǎng)作為人工智能技術(shù)落地的載體,開發(fā)創(chuàng)新性的AIoT軟硬一體化解決方案,是將AI、軟件和硬件結(jié)合的軟硬一體化產(chǎn)品體系。

AI公司的商業(yè)化落地尚未尋找到可行的商業(yè)模式，對AI賽道的調(diào)整與選擇是每個初創(chuàng)AI企業(yè)需要邁過的難關(guān)。

另一個，AI企業(yè)想要建立起自己的‘護(hù)城河’，要么是靠自己的產(chǎn)品，要么是在細(xì)分領(lǐng)域里面能夠有真正的核心算法和技術(shù)能力。

AI芯片要學(xué)會全面發(fā)展，在不同領(lǐng)域結(jié)合。

這里的結(jié)合并是不是指其他領(lǐng)域公司跨界造芯，AI芯片很難成為一個獨立的產(chǎn)品，AI應(yīng)用場景的落地才是真正的考驗。

在面對強大的巨頭沖擊下，初創(chuàng)AI芯片企業(yè)想要與之抗衡，需要深耕垂直領(lǐng)域而不是通用類產(chǎn)品，靠自己產(chǎn)品和技術(shù)的差異化來打開巨頭的封鎖。在垂直領(lǐng)域積累用戶和數(shù)據(jù)，結(jié)合技術(shù)和算法優(yōu)勢，才有機會成為垂直領(lǐng)域的顛覆者。

在細(xì)分領(lǐng)域上，合二為一是一個創(chuàng)新的方式。以如今緊缺的汽車AI芯片市場為例，目前的汽車AI市場要么就是AI芯片公司做汽車AI芯片，已經(jīng)推出的包括黑芝麻智能科技的華山系列、華為昇騰系列芯片、地平線征程系列芯片、寒武紀(jì)的MLU系列芯片。要么就是MCU芯片公司在做車規(guī)MCU，類似公司有復(fù)旦微、杰發(fā)科技、賽騰微電子、上海航芯、中微半導(dǎo)體、極海半導(dǎo)體、兆易創(chuàng)新、芯旺微等等。但國內(nèi)汽車AI芯片公司與國產(chǎn)車規(guī)MCU公司之間合作并不深，導(dǎo)致汽車芯片上AI與MCU發(fā)展割裂。

因此，AI落地細(xì)分領(lǐng)域場景，是AI芯片企業(yè)的破局之法。

熬過冬，就是夏

在良莠不齊的芯片市場中，哪類企業(yè)泡沫較大？

北極光創(chuàng)投合伙人楊磊曾觀察到，對于優(yōu)秀的公司來說，很多半導(dǎo)體公司每年會有50%~100%的凈利潤增長，這些就是好公司。從如今的生態(tài)環(huán)境來看，無論是在IP、設(shè)計服務(wù)、供應(yīng)鏈管理等方面，芯片行業(yè)的設(shè)計變得越來越容易了，業(yè)界出現(xiàn)了一句口號叫做“天下沒有難做的芯片”。

在風(fēng)潮之下，AI芯片企業(yè)數(shù)量暴漲，但并非所有AI芯片企業(yè)公司能夠熬到最后。

確實有很多人可以去做芯片，但是做出來的芯片能不能成為一個芯片公司，并在芯片這條路上長久走下去，答案是不一定的。