去年开始，“AI芯片”逐渐成为人工智能行业的关注焦点。而早在几年之前，国内多家公司就已经意识到了这一市场风口，并提前着手布局。目前，针对物联网、自动驾驶、安防等领域，国内厂商已经相应的公布了AI芯片解决方案。

　　在近一段时间以来，因为“中兴被禁”事件，我们再次意识到了国内集成电路产业的薄弱。不过，虽然AI芯片也是集成电路的一部分，但不少业内人士都表示了积极的态度。在他们看来，虽然中国在通用芯片领域“受制于人”，但在人工智能时代，AI行业本身还处于发展初期，AI芯片的格局也尚未明朗，而依托中国人口红利的海量数据、资本加持、巨大的应用场景和市场需求，中国AI芯片有望“弯道超车”。

　　AI芯片：一切的基础

　　为什么说AI芯片是AI技术的基础？当AI技术进一步发展，所需要的信息和运算量会进一步提升，CPU已经无法提供更加庞大的算力，目前人们用GPU来代替CPU进行深度学习，但为了考虑到算力膨胀和兼容性的问题，研发AI芯片已是大势所趋。

　　而且芯片作为高投入、高尖精的技术，又是底层硬件基础，如果严重依赖它人，AI公司本身会非常难受——就和今天的中兴一样，命门一掐，受制于人。因此众多互联网大佬都在自行研发AI芯片，如谷歌、亚马逊、苹果、Facebook等。

　　AI芯片分为深度学习和专用类，前者可以搭载在大量AI平台内，进行深度学习和智能运算；后者用途则更加垂直，比如用于安防识别、智能家居、自动驾驶、云端运算，这也是目前AI芯片最为火热的四个落地场景。

　　但深度学习AI芯片更加意义重大，一般是为深度学习框架而设计，这意味着它对开源架构进行了优化，能让开发者更顺利、更快捷地开发出更多的AI应用，形成数目繁多、品类齐全的AI应用生态。此外，AI芯片与深度学习框架的一体化意味着标准的建立，如果选择这款AI芯片的开发者越多，企业的AI护城河就越稳固，类似PC之于Windows。

　　中国“芯”应该怎么造？

　　承载算力的芯片是人工智能发展的基石，是最重要的基础设施资源，特别是在终端侧对功耗、性能、稳定都有很高的要求。无论从国家战略、还是行业市场来看，都需要做AI芯片。

　　从整个AI产业角度看，芯片并非一个孤立的硬件。就像前文说的，它同时也要结合深度学习框架，以及AI应用生态，三者形成良性的循环。深度学习框架相当于AI的操作系统，一颗专用的AI芯片能让深度学习框架运转速度更快，也更兼容，吸引更多的开发者使用这样的操作平台，来产生更多的AI应用，当生态足够大，不愁吸引不到足够的用户。

　　因此，AI芯片布局不仅要看地基，还要着眼高层，还需要做好深耕五年十年甚至二十年的准备，这需要企业家拥有非凡的战略眼光和全面布局AI生态的勇气。

　　相反，如果只看到了中兴事件之后的民族情绪，随着全民造芯的大流在芯片上层层加码，而忽略了其他层次的构建，甚至还有“未见芯片先见性能”的冒进，恐怕吸引目光、呼唤投资的意义要更大一些。

　　AI芯片的投资和创业逻辑

　　基于人工智能的发展趋势，我们认为基于软件算法的技术创新类项目未来竞争壁垒会进一步降低，而硬件技术的创新比软件算法创新更具壁垒，同时在大厂路径依赖的情况下，某些领域创业公司反而更快、更有优势。

　　但是，芯片研发周期性很长，研发成功率低，是一个资金密集型和人力密集型行业。作为门槛较高的领域，要实现国产芯片的赶超，做芯片的创业公司对团队和投资人都有一定要求。

　　首先需要团队背景过硬，团队本身有强大的技术、资源等光环，只有这样的团队才更容易获得资本的支持。

　　二是投资者需要了解行业。芯片投资是高风险、高回报的，芯片创业不像做企业服务，3个月产品就能上线，半年之后产生数据，芯片的研发就需要三到五年，芯片的投资也是长期的而不是短期的，这是跟其很多行业都不同的投资逻辑。

　　作为投资人，必须懂芯片，才能了解为什么在天使阶段就有高估值，才了解行业规律愿意承担投资的风险，在早期参与进去并且保证创业团队不会因为资金问题而无法坚持。

　　目前我国已经在政策层面多次出台相关文件，将人工智能作为重点布局领。AI芯片是AI行业发展的必然路径，行业驱动因素较为明显。虽然目前英伟达在GPU上获得了较高的地位，但随着技术的演进以及前端芯片的打开，未来行业格局仍有可能有较大的改变。

　　数科邦编辑：http://www.shukeb.com/

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