AI芯片风口背后：拿来主义盛行

AI时代的中国芯机遇：人工智能芯片的崛起

风起云涌的科技浪潮中，人工智能芯片成为了新的英雄角色，一批批科技先驱在这片广阔的舞台上奋勇争先。在这股潮流中，中国正迎来一次前所未有的机遇，主角便是人工智能芯片。

深度学习技术的飞速发展，犹如一管强大的兴奋剂，让整个半导体产业沸腾起来。它不仅让现有的芯片性能有望提升一万倍，更在某种程度上缓解了“摩尔定律失效”带来的危机。业界人士纷纷表示，这是一个令人振奋的时刻，传统半导体行业的颠覆者正手握前沿算法，野心勃勃地挑战现状。

作为全球最大的电子产品制造国，中国在芯片领域一直有着自己的心病。尽管中国市场消耗着全球近三分之一的芯片，但自给率却不高。随着人工智能技术的崛起，依托大数据、资本加持、人才和巨大的市场需求，中国正成为人工智能时代最具潜力的选手。更是将人工智能芯片列为八大关键技术之一，志在实现“人工智能强国”的宏愿。

在这个舞台上，人工智能芯片创业者们成为了最耀眼的明星。他们中的许多人是软件算法出身，摒弃了传统硬件的束缚，以更开放的思维和创新精神，打造出更具竞争力的产品。他们的创业故事充满挑战和激情，如同新时代的代言人，慷慨激昂地讲述着陡峭的性能提升曲线。

中科寒武纪便是其中最耀眼的一家。他们成功拿下华为麒麟970芯片的合作订单，将人工智能芯片的设计专利植入其中，为华为Mate10、荣耀V10等旗舰手机加速。据业内人士透露，该款芯片的出货量将达到惊人的3000万片。创始人陈云霁是一位入选《麻省理工科技评论》“全球最佳创新人士”的天才人物，他毕业后一直专注于芯片领域的研究。他和弟弟陈天石的团队将算法与芯片完美结合，诞生了寒武纪人工智能芯片。

在全球科技巨头纷纷布局人工智能芯片的背景下，中国的追风人也加快了自己的步伐。英特尔等巨头通过收购进一步巩固在AI领域的地位，而中国的地平线等初创企业也在迅速崛起。地平线在创立仅两年后，就获得了英特尔的投资，其首款专用人工智能芯片也在年底成功落地。创始人余凯表示这是一个非常具有远见的事情，他看到了别人还没有看到的事情。

在这个充满变革的时代，软件的“软”与硬件的“硬”正在深度融合，创造出前所未有的机遇。算法的进步正在打破硬件的束缚，使得芯片的迭代周期大大缩短。那些曾经被视为不可能的梦想正在逐步成为现实。这是一个充满激情和机遇的时代，让我们一起见证中国芯在人工智能时代的弯道超车之旅！在人工智能的浪潮中，芯片产业正在经历一场前所未有的变革。商汤科技与高通达成战略投资，人工智能芯片初创团队熠知科技成功完成巨额融资，深鉴科技、耐能科技等公司也备受瞩目。这些公司的背后，是人工智能芯片产业的蓬勃发展。

早在2014年，国家集成电路产业投资基金的成立就标志着人工智能芯片产业的重要性。尽管资本狂欢已经掀起，但对于人工智能芯片的定义，业内仍存在争议。一些人认为AI芯片是个伪概念，定义宽泛且模糊。但地平线CEO余凯则指出，广义的人工智能芯片是指能够支持主流算法的芯片，而狭义的人工智能芯片则对内部架构和计算存储单元有更高要求。在美国，人工智能加速芯片需要通过严苛的NSF认证。在实际操作中，人工智能芯片的真假和含量难以辨别。一些公司为了吸引眼球，可能会采取“拿来主义”，将竞争对手的技术作为自己的宣传噱头。这种现象令人担忧，因为这可能会对整个行业的健康发展造成负面影响。

耐能科技的创始人刘峻诚曾在三星、高通等巨头公司任职，他深知人工智能芯片行业的竞争和挑战。他认为，人工智能芯片的技术含量极高，需要深厚的硬件背景和对算法的研究。深鉴科技的CEO姚颂也是一位年轻的科技领军人物，他在本科期间就发表过多篇相关论文。他们的团队都是一群拥有丰富经验和技能的专家组成的精英团队。这些团队的背景和能力为他们在人工智能芯片领域取得突破提供了坚实的基础。

Kevin向AI财经社详细解释了这一情况，同时引用了论文原文和对应内容作为证据。他补充说，这项专利已在美、中两国申请了方法型专利保护，而在中国台湾地区，申请流程还在进行中。由于知识产权纠纷案件的取证和指控都相当困难，Kevin并不打算投入时间和精力去起诉对手公司。知识产权维权的难点在于取证的困难。上海浦瑞律师事务所的邢路合伙人表示，侵犯商业秘密案件的取证难度远高于其他知识产权案件，诉讼时间长主要是因为取证过程复杂。

Kevin确信竞争对手“窃取”了他们的专利技术，一个佐证是，该篇论文的一名作者在2017年初被挖到了竞争对手公司。“那是我们团队当时的一名学生，他深知该专利的技术细节。”Kevin强调。

激烈的技术竞争背后隐藏着人才争夺的激烈拉锯战。虽然高价码的薪资具有吸引力，但这也带来了代价。张然，现为某上市公司深度学习加速项目负责人，分享了他的经历。春节后，他打算跳槽到更有活力的创业公司，但面试经历却让他心生别扭。

“在面试中，他们都会委婉地询问我是否能迅速复制原公司或研究成果。”张然解释说，“也就是说，让你把原公司的技术带到新公司。”这种情况在人工智能行业尤为普遍。某知名创业公司CEO一语道出了行业的“潜规则”。在这个高门槛行业中，旁观者往往缺乏判断力。另一位人工智能芯片业者也表达了类似的观点。

在“拿来主义”的背后，是各家争相出头、一味追求速度的急功近利心态。芯片设计不再是高深的科技艺术，而是一些追风者比拼的仅仅是组装能力。一些初创芯片公司选择成立专门的系统级芯片设计部门，但这存在风险。一旦市场暗淡或产品未能及时量产，之前的大量投入将付诸东流。一批设计代工厂商应运而生，提供完整的芯片设计打包方案。一些芯片创业公司选择将前端设计也外包给代工方，以求快速推出产品。

在产业化落地方面，安防和智能手机是主要切入的市场和领域。尽管安防产业是巨大的，以海康威视和大华为代表的公司在摄像头中融入人工智能芯片的能力展示出该市场的潜力巨大，但这个市场依然是一个看上去很美但撬开大门并不容易的地方。尽管AI芯片市场对于安防设备应用人工智能技术有期待，但目前只有一小部分安防设备应用了人工智能技术。对于AI芯片创业公司来说，他们需要面对的是有限的增量市场以及缺乏独立话语权的问题。现阶段他们所能提供的多为折中方案，如采购第三方FPGA芯片进行编程和优化。他们需要寻找像海康威视这样需求量大的大客户来维持正常运转。深度洞察：AI芯片产业的繁荣与挑战

对于初创企业来说，芯片的价格和用量无疑是极其敏感的问题。用量大可能导致整体成本飙升，而在议价权方面，FPGA厂商占据主动权，他们并不会因为创业公司的方案而轻易降价。对于那些如英特尔般的芯片巨头，他们则能够为客户提供包含多种芯片的整合方案，其中涉及的芯片用量并不会影响方案的整体价格。

摩尔定律在人工智能芯片领域展现出了其强大的生命力：“每隔18个月，芯片性能提升一倍，同时价格减半。”这一趋势让许多从业者和投资人坚信AI芯片的增量市场仍然充满巨大的机遇。

在实际应用中，性能和功耗之间的平衡成为了一个核心问题。追求高性能的也必须考虑到功耗的问题。云知声IoT副总裁李霄寒提到，与格力的合作就充分说明了这一点，因为格力对产品质量和相关标准有着极为严格的要求。

自动驾驶领域，尽管备受关注，但也面临着实际应用的挑战。真正意义上的自动驾驶汽车尚未量产，用于汽车的芯片性能考核机制也更为严苛，涉及工作温度范围、抗震能力、冗余设计等多个方面的安全考量。仍有一些敢于挑战的创业者，如地平线，在这个领域深耕细作，通过与英特尔等合作伙伴的合作，获得了在自动驾驶领域的入场资格。

在异构智能中国区总裁周斌看来，AI芯片在自动驾驶的训练和测试阶段就已经有着巨大的需求。今年的CES展上，该领域的需求可见一斑。可以预见，2018年将是AI芯片产业密集落地的一年，许多芯片公司如深鉴科技、云知声、异构智能等都将完成流片。

随着产业的快速发展，一些乱象和泡沫也开始出现。概念模糊、贴牌式厂商、拿来主义、急功近利等现象随着落地步伐的加速而放大。站在机遇和泡沫共存的十字路口，每一位从业者都在理性与野心之间寻找平衡。

这个风口上的狂欢背后，是无数创业者、投资者和从业者的深度洞察与明智抉择。他们深知，只有真正把握技术趋势、深入理解市场需求、坚持长期价值创造，才能在繁荣与泡沫共存的市场中走得更远。