導讀: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。
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潮。去年,AI芯片行業(yè)共有109起投資事件,投資金額達到達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,在2020年登陸科創(chuàng)板時,當日股價最高飆升至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2021年預虧的業(yè)績表現(xiàn),國金證券點評公司“虧損難改善,費用高于預期”。國金證券認為在研發(fā)費用方面,公司預計在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)模將達到4000億元人民幣,其中基礎層芯片及相關技術的市場規(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計能力很強,但對 AI 的計算或應用特點理解不深入;一些 AI 算法科學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。寒武紀曾在財報中指出,虧損主要系為進一步推進“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。因為軟件的學習周期比較快,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隊就能較快迭代,但從軟到硬則需要花費很長的學習周期。
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,一款芯片設計研發(fā)成本高昂,銷量需要達到百萬顆級別才能達到盈虧平衡。
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,將領先一點的技術優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為商業(yè)優(yōu)勢,再反過來支撐技術研發(fā)。等到其他人都’死’了,而你活下來就算成功。”一位AI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計、自研現(xiàn)有芯片解決方案、提升模型有關能力和進一步開發(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。
另一個,AI企業(yè)想要建立起自己的‘護城河’,要么是靠自己的產(chǎn)品,要么是在細分領域里面能夠有真正的核心算法和技術能力。
AI芯片要學會全面發(fā)展,在不同領域結(jié)合。
這里的結(jié)合并是不是指其他領域公司跨界造芯,AI芯片很難成為一個獨立的產(chǎn)品,AI應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,需要深耕垂直領域而不是通用類產(chǎn)品,靠自己產(chǎn)品和技術的差異化來打開巨頭的封鎖。在垂直領域積累用戶和數(shù)據(jù),結(jié)合技術和算法優(yōu)勢,才有機會成為垂直領域的顛覆者。
在細分領域上,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,類似公司有復旦微、杰發(fā)科技、賽騰微電子、上海航芯、中微半導體、極海半導體、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,導致汽車芯片上AI與MCU發(fā)展割裂。
因此,AI落地細分領域場景,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、設計服務、供應鏈管理等方面,芯片行業(yè)的設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。