北极光创投杨磊:成本低功耗、算法、传感技术,初创公司做芯片的三个机会

2018-05-11 11:15· 微信公众号: 投资人说  joyce 
   
AI芯片就像冰山,看热闹的人只看到AI浮在水面,水下的芯片被忽视但是更重要,看不清看不懂的投资人会触礁沉没。

  AI芯片就像冰山,看热闹的人只看到AI浮在水面,水下的芯片易被忽视但却更重要,所以,看不清、看不懂的投资人会触礁沉没。

  自从美国对中兴芯片制裁后,芯片产业重新成为人们关注的焦点,谈到芯片投资,不得不提到北极光创投。这家成立于2005年的投资机构,见证了十余年半导体行业的潮起潮落,从成立日起到2016年,他们仅投了10家半导体企业,但却成绩斐然。展讯、炬力、兆易创新三家公司先后成功上市,另外有两家并购退出,其余五家全部融到了B轮或者C轮阶段。

  近日,北极光创投董事总经理杨磊、投资副总裁张黎、投资经理赵顾向媒体介绍了北极光创投最近几年的芯片投资逻辑并介绍了目前芯片发展状况。

  芯片产业难点在于链条长、流程严谨 

  投资经理赵顾曾经供职于Intel,据他回忆,在2016年初,AI算法已经被产业圈和创投圈热捧,当时业界普遍认知是AI有三个支点:算法 、数据 、芯片。最近几年,算法红利逐渐消失,数据资源掌握在巨头手里,芯片是最坚实的产业落地方式,难度也最大。为何说做芯片难,因为上下游链条长、流程严谨。  

  因为芯片行业从设计、生产、加工、封装、测试等等流程复杂,对管理水平要求很高。新企业成本主要有两方面,流片成本和人力成本。公司是否能成也取决于创始人,创始人对产业和产品理解不够深刻的话,很难造就优秀公司,如果公司在产品设计上定错了应用方向,接下来一系列的努力均白费。”赵顾说,“产品的市场定位正确的前提下,拼的是技术和运营团队的执行力和配合度,任何一个环节失误都有可能导致产品失去竞争力,有点像踢足球,不是一个明星在战斗就能赢球。减少失误最可行的方案就是选择有经验的团队,培养一个芯片行业工程师需要几百万,时间至少五年,对于没有产业经验的创业的公司来说这都是巨大的沉默成本和机会成本。”

  AI芯片就像冰山,看热闹的人只看到AI浮在水面,水下的芯片被忽视但是更重要,看不清看不懂的投资人会触礁沉没。

  国产高性能芯片 与世界领先企业存在差距  

  杨磊感慨道,对未来芯片发展有很大期许,但是这个道路非常曲折。虽然设计的差距在缩小,但制程和工艺越来越大,几年前差18个月,现在差2代。所以,能遇到好团队,也是投资机构的幸运,因为好的团队太难见到了。

  “芯片讲的是全球的竞争,产品比对手差5%有可能就没客户要了,18个月就是一个周期,也许刚开始销售,技术就已经落后了。”杨磊说。“如何缩短中美差距?可以从产品、定义 、方向上智取。”

  建议投资机构不要迷信学院派  

  显然,入行的门槛较高,但市面上我们现在能看到有两类型公司,一方面是科研机构孵化或者是各大研究机构里面科研人员成立的创业公司,另外是产业化人才成立的创业公司,谁的技术更接地气更符合市场发展?对此,董事总经理杨磊给出他的观点,芯片在学院派和市场略有不同,“北极光更喜欢在产业里出来的人。”杨磊表示,“有一个市场怪象,有人说自己做芯片,开发布会,问到具体卖多少颗就没有声音了。大多数学院派出来创业的人,只有二流产业人才愿意跟他们合作。”

  可以发现北极光投过公司有一共性特点:都是成建制,即一个团队已经拥有70-80人成熟的团队,而且不少企业都是经历过成功的二次创业团队,有的企业获得他们的天使轮投资比A轮还多。

  杨磊认为,谈到芯片发展要先谈计算构架的变革,曾经的计算构架主要依托于intel,同以往不同,现在的芯片底层变了,已经从CPU变成了GPU,就像多米诺骨牌一样,当底层基石改变后,一连串关联技术都会变化。芯片一部分是做处理一部分是做存储。对于常人计算和存储是二合一的,很多人认为做一个跟谷歌类似的TPU就可以,但目前看认为不是这样。底层芯片未来机遇既不是CPU也不是GPU也不是TPU,也可能是另外一种构架,这样性能会有10-100倍提升。

  AI对于云计算的影响  

  AI对于计算构架的影响比云计算要多很多,目前英伟达是龙头企业,虽然他们的技术灵活性最好,但缺点是功耗过高。不过预计未来2-3年,还会有新企业不断涌入。中国在这次变革中,需要建立自己的生态系统,从而降低对国外产品的依赖。

  如图所示:杨磊介绍称,真正的机会在这两个极端之间。要找到一个平衡态,但这个平衡态到底在哪个位置,很少有团队能想清楚。在云和边缘上未来会有很多变化,未来的医院、车、家庭都是数据中心,在云和边缘发生变化。

  智能从云向端迁移 多应用场景下不可避免  

  端的两极分化会进一步加剧,一类变的简单,一类变得智能。在声音和图像两大领域,北极光有一些布局。简单化指的是简单的链接和存储已足够,模组方面未来都可以在一个芯片上完成,包括通讯、存储和计算功能,成本都会变的非常低,传感器在这方面就很有价值。云、边缘、端智能,北极光做了全局思考。

  在AI相关芯片方向,北极光投资的核心IP目前包括:专注于 IoT无线射频的 BlueX,专注传感器的Cista、镭神智能,专注处理器的 Spreadtrum、OURS,专注 DSA(Domain Specific Architecture)的登临、黑芝麻智能科技、亿智科技等,专注存储的Crossbar以及专注音频前端处理的 GMEMS。

  从2005-2016的11年间,北极光只投资10家半导体企业,其中,展讯通信在中国市场份额排名第一世界第三,兆易创新主要专注闪存存储器、MCU(Microcontroller Unit,微控制单元)。黑芝麻智能科技擅长做图像处理,如何获得更好质量的图片更重要,现在德系高端车90%都是这家的ISP。Gmems擅长做软硬件结合的智能语音前端,目前小米在用这家公司的算法。blueX公司以低功耗、无线连接芯片为名,支持蓝牙技术,未来会支持wifi,华米手环主要采用该芯片,OURS公司的负责人为图灵奖获得者的学生,算法比较先进。

  对于其他创业公司是否还有入行机会,杨磊表示,做通用的芯片很难赶超英伟达,所以创业公司针对应用建立构架来做的话才有机会。

  从投资风格来看,北极光比较谨慎,这些被投企业拥有大量IP,接下来他们希望核心IP在被投企业中生态里能流动起来,互相成长。

  AI芯片端智能有哪些机会

  北极光投资特点: 

  1、有足够履历和能力,有经验 ;

  2、清楚了解核心技术点 。

  据投资副总裁张黎介绍,从以往经验来看,一个大的产业在逐渐成熟后产业链的某些节点上会实现标准化,这波之后,能长期做的是一些产业链条上相对非标准的部分。现在可看到的是,云端的服务可能会最先逐渐标准化,相对更适合巨头,对于垂直中小企业,更多机会是在端上。巨头会把算法算力作标准化,最后我们相信在端上会是多样化的,所以端上会找到更多机会。

  北极光最近看好IoT里多样化的人工智能处理器的机会。但要注意的是,多样化后每个单独的细分机会可能不大,而中国市场很难出现真正的小而美公司,小了生存空间也小,往往最后也美不起来了。

  芯片人才和门槛相对于10年前好很多,硅谷一些高端人才都在美国取得很好的成绩后回国,制程中部分成熟的老工艺成本在降低,所以看好IOT行业的各种端智能的机会,北极光认为对初创公司来说,有三类端的机会:  

  1、极致低成本低功耗的芯片;

  2、AI运算部分移植到端的芯片 ;

  3、结合领先传感技术的智能传感芯片。

  其中,第一个方向需要低成本低功耗的相关技术 ,第二个需要算法和架构能力 ,第三个需要结合传感技术。但如果做端的垂直市场,需要有自己的独门绝技,才有希望持续发展成系列 ,否则只是离某个市场近, 只做一两款产品,就不具备持续竞争力。

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