267
本周，有兩家 AI 公司接連披露了最新融資進展：
25 日，AI 芯片公司鯤云科技宣布今年 3 月份完成數千萬 A+輪融資，由方廣資本獨家投資。方廣資本由前華為公司輪值 CEO 和前富達風險投資公司（Fidelity Asia）中國區(qū)合伙人聯合創(chuàng)立，?？怠⒋笕A等安防龍頭企業(yè)相關股東為其 LP。該輪融資講主要用于核心產品技術的研發(fā)、供應鏈和渠道伙伴生態(tài)建設。鯤云科技核心產品目前包括：基于定制數據流技術的 AI 芯片 CAISA 及星空系列加速卡，星空 X3 加速卡已量產，可以滿足邊緣和高性能場景中的 AI 圖像加速需求。
27 日，AI 語音公司思必馳宣布獲得數億元人民幣 Pre-IPO 輪戰(zhàn)略融資，參與本輪投資的包括珠海大橫琴、美的資本、上海交大基金會旗下菡源資產、中信證券投資和元禾控股等投資機構。這是繼今年 4 月，思必馳完成 4.1 億元 E 輪后的又一輪融資進展。本輪融資后，思必馳將持續(xù)加大核心技術的研發(fā)投入，加大對 AI 芯片、軟硬一體化的語音交互解決方案的研發(fā)投入。
不似前幾年資本一浪接一浪的涌入和爭奪，以及動輒就是獨角獸們令人咋舌的融資金額和“天價”估值，今年的 AI 領域顯得有點風平浪靜，有人說 AI 已經泡在了冰水中。
結合這兩輪最新的融資消息，<與非網>梳理了 1-8 月份國內 AI 芯片領域涉及 9 家公司的 11 起融資事件?？梢园l(fā)現 AI 投融資雖不似前幾年高調熱鬧，卻也穩(wěn)中有變，行業(yè)底層內驅力逐漸增強，基礎技術受重視程度有所加大。主要趨勢如下：
圖：2020 年 1-8 月 AI 芯片公司融資事件，<與非網>整理自公開資料，2020.08.27.
一、AI 落地需算力支撐，市場機會聚攏于此
在上一波資本紅利期，AI 應用場景尚未成熟，并未過多得到市場驗證。當時，AI 公司都處于基礎技術積累階段，核心驅動因素是團隊、人才。有相當一部分 AI 公司熱衷于各項國際賽事的刷榜比拼，以及在頂級會議發(fā) paper。由于技術商業(yè)化程度不足，多數都是類似于項目制的服務形式，簡單粗暴地賣模型、賣算法。
但這種單一的發(fā)展維度很快就遇到了瓶頸，尤其是深度學習領域算法紅利期變得越來越短，人才缺口也在被逐漸填補，算法公司開始不再局限于只做軟件；另一方面，深度學習算法在傳統(tǒng)通用芯片上運行，提升計算效率的能力越來越有限。這兩方面因素主導下，算法公司開始嘗試從硬件層面進行優(yōu)化，努力開發(fā)配套的 AI 專用芯片，并通過軟硬件一體化的全棧能力來提升競爭壁壘。
思必馳是典型代表。作為算法背景的公司，從 2017 年開始啟動 AI 芯片項目，2018 年成立了深聰智能公司開始定制芯片，于 2019 年年初發(fā)布了首款聚焦于語音場景的 AI 專用芯片 TAIHANG。這既是算法落地的需求，也是用戶和市場的需求。
此外，AI 視覺與自然語音及語言作為占據 80%以上市場份額的 AI 應用領域，仍是當前發(fā)展較為成熟、也最受產業(yè)各方關注的領域。思必馳、啟英泰倫都專注于語音應用領域，肇觀電子則專注于 AI 視覺芯片和計算機視覺系統(tǒng)研發(fā)。云端 AI 芯片因龐大的應用市場規(guī)模及前景，也是競逐的熱點。
二、“云邊端”算力渴求，催生 AI 芯片新物種
毫無疑問，算力對于 AI 的普及具有重要意義。隨著深度學習算法快速迭代和 AI 應用走向行業(yè)縱深，各方對于算力的極致追求將催生出更豐富的芯片“新物種”。
這 9 家 AI 芯片公司中，鯤云科技聚焦于云端 / 邊緣推理，曦智科技、燧原科技、Moffett AI/ 墨子人工智能都主要聚焦于云端訓練市場，還有思必馳、肇觀電子、奕斯偉、啟英泰倫、耐能聚焦于豐富的 IoT 場景。云邊端的協(xié)同發(fā)展，也將使 AI 真正賦能萬物。
除了應用維度上有不同，芯片架構層面也呈現出了多樣性。鯤云科技主要基于數據流架構，通過數據流動控制計算順序來提升實測性能，提供更高的算力性價比；曦智科技摒棄了傳統(tǒng)的電子芯片，采用光子芯片在高速度、低延遲和低功耗方面達到顯著改進；燧原科技基于可重構計算架構 DTU 的云端 AI 芯片，可滿足 E 級數據中心大規(guī)模訓練需求；耐能基于可重組架構推出了一款 IoT 專用 SoC，針對不同應用可通過指令集進行組合，能夠支持多種神經網絡模型、并保持了架構的精簡性。
奕斯偉因創(chuàng)始人王東升的身份也備受關注，由他卸任京東方董事長一職后創(chuàng)辦。從產品與技術布局來看，以智能電視 SoC 為牽引，延伸到了 AI 芯片、RISC-V 指令集 IP 等，首款基于 RISC-V 架構的通用并行計算 AI 加速芯片已完成流片。
隨著摩爾定律失效，經典的馮諾依曼架構處理器應用于深度學習計算時面臨內存墻挑戰(zhàn)，AI 的發(fā)展更加期待新架構的出現。2017 年，兩位圖靈獎得主 John L. Hennessy 和 David A. Patterson 就曾預言，未來十年將是計算機體系架構領域的“新的黃金十年”。AI 芯片新物種目前在商用落地以及資本市場方面，已經顯現出了這樣的趨勢。
三、早期項目、成熟項目更受偏好
從這些融資事件的輪次分布來看，可以發(fā)現早期投資居多，究其原因應該是早期融資金額及估值相對合理，泡沫較小，對未來有龐大布局的機構有較大吸引力。
而隨著 AI 企業(yè)的不斷成長及市場環(huán)境的不斷成熟，資本對于成長、成熟期的企業(yè)也會樂于投入，例如思必馳經過多年不斷完善全棧式布局，競爭壁壘越來越顯著，落地場景日漸豐富，成為優(yōu)質標的、走向 IPO 都是水到渠成。
寫在最后
AI 發(fā)展受制于算力不足，已經成為普遍的行業(yè)性問題，這其中存有較大的市場空間。另外從“新基建”政策方向來看，新型基礎設施的普及將催生更多更豐富的應用場景，也給 AI 芯片的落地帶來了新動能。
但同時也必須看到，從去年開始，AI 領域融資事件及規(guī)模就開始出現滑落，行業(yè)泡沫弱化，資本趨于理性。今年受市場環(huán)境及新冠疫情影響，整體 AI 投融資數量仍在下降。根據 CB Insights 的數據，2020 年第一季度的整體 AI 融資交易數量從上一季度的 542 起降到了 506 起，而 2019 年第三季度待交易數量是 660 起。
一是嚴酷的資本環(huán)境，二是周期長、投入高的芯片產業(yè)固有屬性，三是走向落地的 AI 應用催生出的算力渴求。資本“彈藥”必不可少，但只有擁有核心壁壘、找準市場痛點需求、落地能力優(yōu)秀的 AI 芯片企業(yè)才更受資本青睞。
2020 年的 AI 芯片市場，注定暗潮涌動。
?
