红杉资本中国基金
红杉资本中国基金作为「创业者背后的创业者」,专注于科技/传媒、医疗健康、消费品/服务、新能源/清洁技术/先进制造四个方向的投资机遇。十二年来,红杉资本中国基金投资的企业数量已超过300家。
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红杉资本和芯片的“那些事儿”

2018-04-28 10:10··TMT  爱芯片的  红杉资本中国基金  收藏
   
红杉资本创始人唐・瓦伦丁(Don Valentine)早年就职于仙童半导体公司,离开之后,他创办了美国国家半导体公司,可以说,在他职业生涯的前半部分,始终专注在半导体产业。

  是时候谈一谈芯片。 

  首先是芯片制造,它就像用乐高盖房子,先用晶圆做“地基”,在此基础上再堆叠流程。其实这与芯片产业投资有几分相像,从创始人背景、投资脉络,再到支持中国国产技术自主研发,红杉资本与芯片产业也奠定了很深的渊源。  

  而从更广泛的经济视角来看,投资机构本质上是金融服务行业,与经济结构调整以及推动产业发展密切相关,那么投资芯片产业必然是服务实体经济的工作重心所在。

  不过,在全面介绍红杉在芯片产业的多层次布局之前,我们先来解答几个芯片产业的基础问题。

  芯片有多重要?

  电子控制系统是一切工业、科技的核心,而芯片则是所有电子控制系统的核心。

  中国芯片多依赖进口?

  2017 年中国集成电路进口量达 3770 亿片,进口额 2601 亿美元,同期原油进口总额约 1500 亿美元——中国在半导体芯片进口额接近原油的两倍。

  做芯片有多难?

  根据摩尔定律,当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目每隔 18 个月会增加一倍,性能提升一倍。在高速创新发展中,芯片持续降低成本、提升性能、增加功能,加之做芯片资本投入大、高端人才稀缺,因此要起步并赶超正变得越来越难。

  红杉资本与芯片颇具渊源 

  红杉资本与半导体产业渊源颇深,并且很早就意识到芯片在科技产业中的重要性。红杉资本创始人唐・瓦伦丁(Don Valentine)早年就职于仙童半导体公司,离开之后,他创办了美国国家半导体公司,可以说,在他职业生涯的前半部分,始终专注在半导体产业。

  1972 年,当他创办红杉资本开启投资之旅后,很快挖掘出了一批当时潜力巨大的芯片领域初创企业,并帮助这些公司实现长远发展。例如上世纪 90 年代,在 NVIDIA 第一代 GPU 发布之前,红杉资本就对其进行了投资,GPU 的发布极大地推动了 PC 游戏市场的发展,重新定义了现代计算机图形技术,并彻底改变了并行计算。目前,NVIDIA 公司已经是全球视觉计算技术的行业领袖。  

  此外,红杉资本投资的世界上第一个可编程芯片公司 Barefoot Networks 在 2016 年同时接受了来自阿里巴巴和腾讯的投资。

  红杉中国青睐自主创新  

  沿着服务实体经济,支持科技产业自主创新的思路,红杉中国提前在芯片产业进行了大量布局。

  投资的企业包括中国领先的图像传感器芯片设计公司格科微电子,嵌入式人工智能全球领导者地平线,全球高性能计算芯片领先企业比特大陆,英国人工智能芯片硬件设计公司 Graphcore,以开发深度学习智能芯片作为核心技术的 ThinkForce 等等。  

  因看重芯片应用领域崛起的机遇,红杉中国很早便投资了该领域的一批头部公司,并十分看好有领先技术、深度 Know How 以及超强执行力的创始人与团队。

  格科微电子

  以成为世界一流的芯片公司为愿景

  格科微电子创立于 2003 年,是中国领先的图像传感器芯片设计公司,目标瞄准全球移动设备及消费电子市场。红杉中国早在 2006 年便投资了格科微电子。

  格科总部位于上海浦东张江高科技园区,在中国大陆(上海、深圳、北京)、香港、台湾等设有分支机构。

  格科设计、开发及销售具成本优势的高质量 CMOS 图像传感器芯片,该芯片可采集光学图像并转换成数字图像输出信号。其图像传感器主要用于功能手机、智能手机及平板计算机等移动终端。

  格科亦设计、开发及销售 LCD 驱动芯片,该装置可驱动 LCD 面板将图像数据显示于屏幕上。

  多年来,格科一直在国内 CMOS 图像传感器芯片的市场占有率排名第一,全球市场占有率排名第二,仅次于索尼。

  值得一提的是,格科十分重视技术创新,目前,格科至少有十余项专利,属于本领域内非常基础却又非常具有突破性的创新。

  地平线

  嵌入式人工智能全球领导者

  这家名为地平线的北京 AI 芯片开发商创立于 2015 年,当年便接受了红杉中国的投资,致力于将 AI 神经网络的能力融合到芯片的大脑处理单元(BPU)里,在短短的 3 年多时间里,地平线已经开发了多款嵌入式人工智能视觉芯片。

  其中,旭日 1.0 芯片面向智能摄像头,具备在摄像头前端实现大规模人脸检测跟踪、视频结构化的处理能力,可广泛用于智慧城市、智能零售等场景。征程 1.0 芯片面向自动驾驶,可同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标识牌、红绿灯等多类目标进行精准的实时监测和识别,实现 FCW/LDW/JACC 等高级别辅助驾驶功能。

  地平线创始人余凯坦言,实际上,地平线已经悄悄地实现了美国公司用中国芯。“美国公司做 4 级自动驾驶世界上最领先的公司,其实现在有的美国公司用的不是美国公司的处理器,而是地平线的处理器。”

  比特大陆

  全球高性能计算芯片领先企业

  比特大陆成立于 2013 年,是一家专注于高性能低功耗 ASIC 芯片设计研发的科技公司,拥有丰富的 16nm 和更高制程工艺集成电路的设计和量产经验,成功设计量产了多款 ASIC 定制芯片和集成系统,多款产品在全球市场处于领先地位。面向全球的企业及个人用户,销售服务网络已覆盖全球 100 多个国家和地区。

  其最新研发的 AI 加速芯片 Sophon BM1680 专门用于加速云端的深度学习训练和推断算法,与谷歌的 TPU 芯片相似,可广泛应用于包括图像和语音识别、自动驾驶、智能监控、机器人和物联网等领域。

  在区块链领域,比特大陆的全球市场占有率在八成左右,其中大约有一半产品销往国外。高性能芯片设计是其核心竞争力,拥有最全球最先进的7nm制程设计能力。

  ThinkForce

  人工智能的加速引擎

  ThinkForce 于 2017 年由来自芯片设计,算法软件,系统开发领域的资深专家创立,并在创立当年就获得了来自红杉中国的早期投资。

  ThinkForce 计划推出的 AI 芯片基于业界先进的半导体制程工艺,采用自主研发的微内核 ManyCore 架构,能完成 AI 云虚拟化调度在芯片级的实现,此架构将 AI 云的弹性计算和调度提升一个量级,类似 CPU 的虚拟化给云计算的弹性调度带来成倍的成本节约。

  同时,该技术结合自主研发的固件和 TFDL 软件 SDK 能够实现对于各类神经网络模型的计算加速,相对于 NVIDIA 主流计算卡能实现 5 倍以上的功耗和成本节省。

  Graphcore

  The future is coming. We’re just bringing it closer.

  英国历来居于芯片行业的中间地带,而在业界颇具知名度的 Graphcore 继承了英国在这一领域的优良传统。为了推动下一波创新浪潮,Graphcore 近期推出了“智能处理单元”(IPU),这是一种专门为机器学习算法而设计的新型芯片,经过一次产品迭代后,其性能比 GPU 提升了 100 倍。这种芯片可以部署于各种机器学习的应用,例如物联网设备、自动驾驶、云计算以及机器人等领域,越来越多的企业将使用这些技术。

  Graphcore 的创始人团队并非芯片领域的新人,他们曾成功地开发出 11 款微处理器,已将其销售到全球市场。

  2017年,Graphcore 宣布获得由红杉资本中国基金与红杉资本美国基金共同领投的 C 轮融资。  

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