对于AI芯片的热潮，鲲云科技创始人兼任CEO牛昕宇告诉他(公众号：)，AI芯片之所以受到注目一方面是国内信息产业面对技术升级的市场需求，另一方面AI本身就有很高的关注度，芯片作为底层技术大自然也取得注目。那AI芯片在2018年短路了吗？地平线牵头创始人、算法副总裁黄畅指出，AI芯片在2018年的火热程度显然没预料到，市场不存在短路的情况，但大部分公司都正处于初期规划和刚跟上的阶段。探境科技创始人兼任CEO鲁勇则回应：“2018年AI芯片还谈不上短路，芯片这个行业被忽视了很长时间，芯片的重要性刚被新的驳回，这只是个结尾，在中国过于必须对芯片行业的注目。

”华登国际副总裁苏东也指出AI芯片还无法算数短路，未来不会会短路或者说产生泡沫最关键的是AI芯片的应用于能否落地，需要落地就会短路。资本寒冬下大概率不会倒地的AI芯片公司转入2019年，或者说从2018年下半年开始，更加多的企业感受到了资本寒冬带给的变化。另外，国际半导体产业协会（SEMI）考虑到全球经济上升、美中贸易纷争未解、半导体行业人士态度并转趋激进及下游库存调整有可能沿袭到年中等四大因素，上调2019年全球半导体设备未来发展，预计全年产值将比去年衰落9%，中止2016年以来倒数三年的快速增长走势。

必须认为，半导体设备市场的动向可以体现各大半导体厂商的投资状况，市场不佳的时候半导体设备市场大自然不会陷于下滑。根据SEMI的数据，三星、英特尔、SK海力士等公司都增加了资本开支。我们告诉，芯片行业具备资本和人才密集且周期长的特点，在资本寒冬以及整个半导体市场陷于下滑的情况下，受访人大都指出2019年有相当大概率不会看见AI芯片公司倒地。黄畅认为，2019年资本和市场都期望看见阶段性的成果，很多2018年宣告做到AI芯片的公司必须拿走自己的成绩单来拒绝接受市场检验，成绩好的企业将之后受到市场和资本的注目，成绩不佳的企业将不会面对十分大的压力。

牛昕宇也回应资本市场的波动不会对没肝脏能力的公司导致影响，对于需要证明自己近期及长年盈利能力的公司，影响不会小很多，对于有核心技术实力和产品落地能力的AI芯片公司，反而不会构成更佳的核心区效应。鲁勇指出，只不过不仅是资本寒冬以及市场环境的问题，更加核心的是AI芯片创业公司确实有技术突破性和商业落地能力的公司只不过很少，在热潮中即便没这样的能力也可以享用热潮带给的利处，热潮过去之后就十分危险性，我们在2019年相当大概率不会看见AI芯片倒地。苏东从投资人的角度更加明确地阐释了他指出在2019年有相当大概率倒地的AI芯片公司特性。他回应：“如果给AI芯片做到一个非常简单的分类，对于早已有一定规模的芯片公司，在有数的体系里引进AI芯片是准确的自由选择，因为他们更容易看见客户的市场需求，AI芯片也更容易落地。

我较为担忧的是初创公司，芯片本身就有较为宽的周期，再加AI芯片是软件和硬件的融合，成本也较为低，如果无法持续融资，在资本环境较为宽的情况下就更容易倒地。”苏东同时认为，AI芯片初创公司也可以分成两类，擅长于算法和硬件的公司，对于擅长于算法的公司，因为他们的融资能力很强，有充足的现金储备，再加有自己的应用于场景，所以最好的情况自研的芯片可以出租，比较安全性一些。

全然获取AI芯片硬件的公司，由于还须要客户的研发，并且第一代芯片在芯片性能及成熟度方面都无法超过极致，因此下游客户对芯片的接受程度是他们仅次于的风险。在2019年，融资的周期变长到九个月或更加长时间，如果现金流掌控很差就有相当大的概率不会倒地。因此，我们无法具体某一家或某几家公司不会倒地，但可以看见AI芯片初创公司如果在2019年找不出被接纳的成绩单，并且没确实的技术突破性和商业落地能力，在融资周期变长的情况下，掌控很差现金流的AI芯片公司在相当大概率都会在2019年倒地。

为什么2019年AI芯片落地是关键？对于大部分AI芯片公司而言，如何童年2019年的资本寒冬是他们更加注目的问题。苏东指出，在资本寒冬，投资机构为了安全性考虑到，还是投资头部企业。对于非头部企业而言，由于投资者对投资标的的拒绝不会更高，更为探讨产品落地能较慢构建相反现金流才更容易展开下一轮融资。当然，这种情况下AI初创公司的估值也不会更加无穷大于合理。

鲁勇某种程度指出2019年最关键的一点就是应用于落地，并且AI芯片还是一个十分蓝海的市场，在资本寒冬里芯片是资本注目的一个重点领域，这对中国芯片的发展是一个好事。牛昕宇回应，能否取得资本市场否注目无非有两点：现在的盈利能力以及未来的盈利能力。

2019年，AI芯片公司的众多挑战是如何在维持自己核心技术领先性、持续递归产品的同时，证明自己的商业化能力，证明自己具备需要将技术优势转化成为商业顺利的商业模式。而构建规模商用的核心点在于寻找符合客户市场需求的差异化优势。黄畅回应：“AI芯片只有落地场景中才能反映其价值，也才能反映AI芯片公司的价值。

对于AI芯片公司，一方面要充分发挥和培育自己的核心技术优势，大大抛光和递归自己的产品；另一方面要了解场景，挖出和解读场景市场需求，以对外开放的心态推展产业合作、赋能产业升级，推展AI芯片在场景中的落地。”2019年的AI“刺客级”应用于既然产品落地在2019年对AI芯片公司至关重要，那么究竟哪些AI芯片应用于在2019年能更慢落地和普及？必须理解的是，2018年手机芯片巨头们近期的SoC还包括苹果A12、海思麒麟980、三星Exynos9820、高通骁龙855、联发科Helio P90的都已专门AI市场需求减少了加快单元，因此手机AI的竞争早已从硬件南北应用于的探寻。手机AI之外，黄畅指出，新的刺客级应用于有可能来自智能IoT场景以及智能驾驶场景。

他同时认为，AI应用于场景非常丰富，建构对外开放的平台，在AI芯片上获取非常丰富的软件、有力的服务，赋能客户在AI芯片上研发出来更加多、更加非常丰富的应用于，才可以在更加广大的长尾场景上为AI落地建构机会。如果意味着将AI芯片当作一个硬件，缺少适当的软件和服务，没能为开发者建构较好的生态，那芯片不能是一块石头。据报地平线在3年前开始投放研发AI芯片，目前第一代AI芯片早已开始大规模商业化，征程处理器在自动驾驶领域早已和全球四大汽车市场Tier1s和OEMs创建了合作关系，AIoT领域在2018年下半年为20多家设备供应商获取旭日处理器。黄畅透漏，第二代芯片预计将在今年一季度流片。

苏东则寄予厚望无人驾驶和安防的落地，他回应：“2019年安防领域不会有更加多的应用于，无论是用于海思的芯片还是做到涉及算法公司的芯片，可以意识到不会有更加多的落地应用于。无人驾驶也是AI芯片一个较为好的落地场景，但无人驾驶归属于汽车的前装，所以周期不会比较宽一些。

”除了安防和自动驾驶，鲁勇寄予厚望AI芯片在智能家居领域的落地。他指出之前技术没超过一个比较理想的状态，成本也没上升到合适普及的程度，而2019年技术和成本都会步入拐点，并且基于用户对智能家居更加低的接受度，2019年智能家居也不会较慢普及，也将造就AI芯片的落地。鲲云的星空加速卡在智慧城市、工业生产等领域构建批量落地，针对物联网前端的雨人加速卡也在安防、教育等领域已完成了规模拷贝。牛昕宇回应，除了大家较为注目的安防和自动驾驶领域，工业、金融等横向行业的差异化市场需求也渐渐明晰，鲲云在2019年将反对更加多金融、工业生产领域的人工智能落地场景和芯片应用于。

【图片来源：insightssuccess】AI芯片的技术突破访谈人们寄予厚望AI芯片在2019年的落地，但AI的发展依然必须AI芯片的大大递归。目前AI芯片最不受注目的就是算力的提高，由于AI芯片更为特别强调韧一体的融合，因此韧更佳地融合提高AI芯片算力十分关键。回应，黄畅回应韧融合不会更进一步发展，芯片架构革命的机会之一在于领域专有架构（Domain Specific Architectures），2019年我们不会看见更好的领域专有架构和领域专有语言（Domain Specific Languages）的协同设计。

牛昕宇认为，鲲云科技在正式成立之初就有芯片+编译器，为人工智能应用于获取算力承托，减少用于门槛。另外，内存墙问题也更加沦为AI芯片注目的焦点。鲁勇回应：“我们仍然在用黯淡的声音呼喊AI芯片存储是最重要的，因为存储对功耗的影响仅次于，探境科技用自己创意的架构解决问题了AI芯片的存储问题。

”牛昕宇回应：“短期而言，AI芯片公司可以在芯片架构中更加多考虑到对于片上数据适配以及片下内存比特率的反对，将内存墙对于性能的影响尽量减少。在这方面，自定义化架构和数据流架构由于不不受指令集的容许，不会较为有优势。

”黄畅指出内存墙问题在2019年会有所减轻，一方面是韧融合兼容场景可以使AI芯片公司可预先对数据的读取有更加精确地估算，从而更加有针对性地设计精致的层次化存储技术；另一方面随着场景的具体，可以更进一步除去那些“不必要的准确”，使用更为保守的分析或稠密化方式，大幅度增加数据读取的压力。小结2018年，AI芯片市场有不少玩家重新加入，并且在资本和政策的助推下AI芯片步入了热潮，对于竞争并不充份的AI芯片市场，更好AI芯片公司的转入以及热潮都不利于AI的发展和普及。只是，2019年的资本寒冬以及整个半导体市场的下滑，将不会让那些没技术独特性以及缺少商业落地能力现金流掌控有很差的AI芯片公司面对极大挑战，也将有相当大的概率在2019年倒地。

未来，经历市场和资本的检验之后，AI芯片公司的竞争也将激化，无论是大公司还是初创企业，技术独特性、商业落地能力、韧一体AI芯片持续递归的能力都将沦为其在竞争中维持优势的关键。涉及文章：终端AI芯片硬件相近，软件才是顺利的关键？2018年中美互联网巨头的AI芯片战，BAT能否挑战FANG？原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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