國產(chǎn)智能計(jì)算芯片企業(yè)“后摩智能”（南京后摩智能科技有限公司）已完成數(shù)千萬美元天使輪融資。本輪融資由紅杉資本中國基金領(lǐng)投，經(jīng)緯中國、聯(lián)想創(chuàng)投、弘毅創(chuàng)投、IMO創(chuàng)投等資本跟投。

據(jù)介紹，后摩智能成立于2020年底，專注于原創(chuàng)新型智能計(jì)算芯片及軟硬件一體化平臺的打造。后摩智能主攻存算一體技術(shù)和存儲工藝，致力于突破智能計(jì)算芯片性能及功耗瓶頸，加速人工智能的普惠落地。其提供的大算力、低功耗的高能效比芯片及解決方案，可應(yīng)用于泛機(jī)器人/無人小車等大邊緣端，以及云端推理和訓(xùn)練。

后摩智能完成融資，意味著風(fēng)頭正熱的國產(chǎn)芯片賽道再添一位新玩家。回顧整個2020年，芯片行業(yè)也是融資不斷。

企查查大數(shù)據(jù)研究院日前發(fā)布的《近十年我國芯片半導(dǎo)體品牌投融資報(bào)告》顯示，2020年，國內(nèi)芯片半導(dǎo)體發(fā)生投融資事件458起，涉及392家企業(yè)，總?cè)谫Y金額高達(dá)1097.69億元。

如今，芯片半導(dǎo)體已經(jīng)成為了一條擁擠的賽道。

而對于身處其中的國產(chǎn)芯片企業(yè)而言，要想從眾多行業(yè)玩家中脫穎而出，尋找新的計(jì)算范式，并在新的細(xì)分領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)對巨頭的追趕、超越，也許是可選路徑之一。

01. 云、邊、端急需，高能效比芯片成國產(chǎn)芯片突破口

2020年，美國對華為的芯片斷供，以及對中芯國際的制裁，讓芯片國產(chǎn)化成為一個全民關(guān)注的科技話題。

數(shù)據(jù)顯示，中國占據(jù)了全球三分之一的芯片市場，是全球最大芯片進(jìn)口國，每年進(jìn)口的芯片價(jià)值2萬多億元。這其中，有相當(dāng)一部分來自美國。盡管市場占比逐年下降，但美國仍然把持著全球50%的芯片市場。

如今，面向PC、手機(jī)、服務(wù)器等硬件的傳統(tǒng)芯片市場，美國企業(yè)仍然是行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者。但在智能計(jì)算芯片這一新興細(xì)分領(lǐng)域中，中國芯片玩家的勢力，正在不斷崛起。

目前，華為海思、寒武紀(jì)、地平線等企業(yè)，已有多款芯片完成流片，并投入市場。而業(yè)界對于國產(chǎn)芯片的市場期望，也轉(zhuǎn)向在細(xì)分領(lǐng)域上的占領(lǐng)、超越。

與此同時，國產(chǎn)智能計(jì)算芯片廠商們，也在不斷尋找新的突破口。大算力、低功耗的高能效比芯片，就是其中之一。

隨著人工智能的逐步商業(yè)化落地，以及5G、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷升級，搭載復(fù)雜AI能力的智能設(shè)備也將越來越多。這些設(shè)備對算力的需求較高，但受限于供電、續(xù)航等問題，現(xiàn)有的智能計(jì)算芯片及計(jì)算平臺，很難滿足它們的需求。

例如，現(xiàn)代物流中心中常見的無人載貨機(jī)器人，需要通過攝像頭及各種傳感器做實(shí)時感知分析與計(jì)算。傳統(tǒng)的芯片無法滿足這類設(shè)備的算力需求，而采用大算力芯片，又無法兼顧供電和續(xù)航。算力與功耗的矛盾，直接限制了設(shè)備的智能化程度。

事實(shí)上，不止在邊緣端，云端的AI計(jì)算，也迫切需要大算力、低功耗的AI解決方案。

目前，大多數(shù)云計(jì)算中心的智能計(jì)算量需求越來越大，而市面上的主流智能計(jì)算芯片（英偉達(dá)的Tesla系列GPU）高算力帶來的高功耗和價(jià)格也非常“感人”，這也成為當(dāng)下困擾云計(jì)算中心的兩難問題。同時，現(xiàn)有智能計(jì)算芯片的高功耗對服務(wù)器的計(jì)算密度、散熱、冷卻系統(tǒng)，也帶來了極大挑戰(zhàn)。

02. 大算力、低功耗如何兼得？

在芯片行業(yè)，傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，大算力與低功耗往往不可兼得。

以自動駕駛場景為例，目前業(yè)界普遍認(rèn)為，要想實(shí)現(xiàn)最高級別的L5自動駕駛，汽車計(jì)算平臺的算力至少要達(dá)到1000 TOPS。在GTC 2020大會上，英偉達(dá)曾經(jīng)展示了高達(dá)2000 TOPS的Robotaxi計(jì)算平臺，而它的功耗也達(dá)到了驚人的800W。

高功耗的計(jì)算平臺，不僅降低了車輛的續(xù)航能力，也給散熱等汽車設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)帶來了不小的挑戰(zhàn)。讓芯片同時具備高算力與低功耗，實(shí)現(xiàn)高性能，一直都是芯片行業(yè)的共同追求。

而“存算一體”（compute-in-memory，也常常被翻譯為“存內(nèi)計(jì)算”）技術(shù)，被視作是解決芯片性能瓶頸及提升能效比的有效技術(shù)手段。

后摩智能創(chuàng)始人吳強(qiáng)對36氪表示，目前，相較于量子計(jì)算等更加前沿的技術(shù)，存算一體正處于學(xué)術(shù)界向工業(yè)界遷移的關(guān)鍵時期。而搭載存算一體技術(shù)的芯片，有望將芯片每瓦功耗的算力提升5-10倍。

堪稱“黑科技”的存算一體究竟是什么？故事還要從1946年說起。

當(dāng)年，計(jì)算機(jī)之父馮·諾依曼設(shè)計(jì)出了世界第一臺現(xiàn)代計(jì)算機(jī)——EDVAC。在這臺計(jì)算機(jī)上，馮·諾依曼為計(jì)算機(jī)行業(yè)奠定了兩大理論基礎(chǔ)——二進(jìn)制運(yùn)算與存儲器、計(jì)算器分離的設(shè)計(jì)模式，“馮氏架構(gòu)”自此誕生。

自此之后，馮氏架構(gòu)一直主宰了計(jì)算機(jī)行業(yè)。然而，在計(jì)算機(jī)發(fā)展史上，作為計(jì)算器的芯片發(fā)展速度突飛猛進(jìn)，而存儲器的讀取、寫入速度卻增長緩慢。尤其是在AI計(jì)算平臺上，存儲器數(shù)據(jù)訪問速度跟不上數(shù)據(jù)處理速度，導(dǎo)致了“存儲墻”問題越來越嚴(yán)重，這也成為整個計(jì)算平臺的掣肘。

如果把芯片想象成工廠中的生產(chǎn)車間，那么存儲器就是堆放生產(chǎn)原料的庫房。車間與庫房之間人來車往，必然會浪費(fèi)掉大量的資源。而存算一體技術(shù)，則將存儲器與計(jì)算器整合在同一塊模塊上，打破了“存儲墻”，可直接大幅降低芯片功耗。

“存算一體架構(gòu)是一種顛覆性的體系，有望打破傳統(tǒng)算力瓶頸，并讓芯片更加適合于邊緣端以及云端的各類智能計(jì)算場景。”后摩智能投資方IMO創(chuàng)投投資合伙人陳爾東對36氪表示。

從某種程度上看，存算一體技術(shù)打破了傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)，也意味著AI行業(yè)迎來了一次新的升級。

在AI行業(yè)，算法、數(shù)據(jù)和算力一直被視作是行業(yè)的三大基本要素。以往，這三大要素彼此分離——算法停留在軟件層面；數(shù)據(jù)存儲在存儲器內(nèi)；而算力則大多依賴于GPU芯片。

而近些年，AI產(chǎn)業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了越來越多的智能計(jì)算專用芯片，它們大多采用了FPGA或ASIC的形式，專為特定AI算法定制或優(yōu)化。這意味著，在AI產(chǎn)業(yè)，算法與算力兩大要素開始融合。

而現(xiàn)在，存算一體芯片的出現(xiàn)，也意味著數(shù)據(jù)也開始被融合至芯片內(nèi)。算法、數(shù)據(jù)、算力三者之間的關(guān)系，也更加緊密。

在存算一體技術(shù)領(lǐng)域，后摩智能選擇了基于SRAM/RRAM等的核心技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑，以實(shí)現(xiàn)讀寫性能、功耗、可擦寫與成本、工藝成熟度之間的平衡。為了確保芯片盡快落地，后摩智能也組建了一支明星級的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)。

在創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)中，創(chuàng)始人吳強(qiáng)是地平線前CTO，早年曾任職于Intel、AMD、Facebook。吳強(qiáng)在普林斯頓大學(xué)期間的博士論文，即為高能效比計(jì)算芯片及編譯器，獲計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)頂級會議MICRO當(dāng)年最佳論文。他先后工作于AMD、Facebook，回國后加入地平線擔(dān)任CTO，在體系架構(gòu)和軟件方面積累深厚，對邊緣端和云端應(yīng)用場景都有深刻理解和工程實(shí)踐。

除此之外，還有多位核心成員，來自美國Penn State大學(xué)、新加坡國立大學(xué)、加州大學(xué)、清華大學(xué)、北京大學(xué)、電子科技大學(xué)等國內(nèi)外知名高校和AMD、Nvidia、華為海思、地平線等一線芯片企業(yè)。團(tuán)隊(duì)成員在先進(jìn)存儲器件及存算一體技術(shù)方向有近15年的研究積累，曾獲得EDAA優(yōu)秀博士論文獎，及國際微電子固態(tài)器件大會“國際最佳青年學(xué)者“，成果發(fā)表在國際芯片最高學(xué)術(shù)會議ISSCC， ISCA，及HPCA等。團(tuán)隊(duì)成員有近20年的高性能CPU/FPGA/ASIC芯片內(nèi)核設(shè)計(jì)及量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)設(shè)計(jì)及交付過多款世界級的芯片（0.18um-6nm）， 包括GPU、CPU，及高性能車規(guī)級AI芯片等。

“這支學(xué)術(shù)界與工業(yè)界齊聚的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)，讓后摩智能在具備核心技術(shù)優(yōu)勢的同時，也能迅速實(shí)現(xiàn)芯片的流片、量產(chǎn)與商業(yè)化變現(xiàn)。這也成為了后摩智能的核心技術(shù)優(yōu)勢。”聯(lián)想集團(tuán)高級副總裁、聯(lián)想創(chuàng)投集團(tuán)總裁賀志強(qiáng)表示。

03. 國產(chǎn)智能計(jì)算芯片，誰將脫穎而出？

從早年的“砂紙?jiān)煨尽保浆F(xiàn)在的國產(chǎn)芯片百花齊放，中國芯片行業(yè)正在迎來一個前所未有的春天。

吳強(qiáng)對36氪表示：“現(xiàn)在的國產(chǎn)芯片行業(yè)，可以與1999年的互聯(lián)網(wǎng)類比。”而中國芯片創(chuàng)業(yè)的土壤也足夠堅(jiān)實(shí)，中國既有芯片自主化的政治訴求與民眾呼聲，又有經(jīng)歷了十余年積累的人才、技術(shù)儲備。“所以，近兩年來，越來越多的中國芯片企業(yè)超越了簡單的應(yīng)用芯片，開始設(shè)計(jì)高復(fù)雜度的計(jì)算芯片。”

中國芯片特別是AI芯片行業(yè)的爆發(fā)，已成必然。艾媒咨詢2020年9月發(fā)布的報(bào)告指出，2019年，全球AI芯片市場規(guī)模為110億美元；而到2025年，這一數(shù)字有望達(dá)到726億美元，其年均復(fù)合增長率預(yù)計(jì)為93.3%。

而中國則是全球范圍內(nèi)最大的AI芯片市場。上述報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，2019年中國AI芯片市場規(guī)模約為115.5億元；而2023年有望達(dá)到1338.8億元。云計(jì)算、智能安防與機(jī)器人將成為AI芯片的主要落地市場。

如此之大的市場，自然也將容納大量新玩家的入場。而在未來，具備哪些特質(zhì)的芯片廠商能夠脫穎而出？后摩智能投資方經(jīng)緯中國合伙人王華東指出，未來的勝出機(jī)會主要有兩點(diǎn)：一是用新技術(shù)做出某特定領(lǐng)域有顛覆性的產(chǎn)品；二是組建最強(qiáng)大的團(tuán)隊(duì)，做出外企同等或更高算力的產(chǎn)品，而后摩智能正是兩者的結(jié)合體。

人工智能算力是數(shù)字化經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施的核心，而驅(qū)動集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展的摩爾定律已逼近極限，芯片產(chǎn)業(yè)亟需突破傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)的“后摩爾”解決方案。在存算一體技術(shù)領(lǐng)域，作為國內(nèi)極具實(shí)力的學(xué)術(shù)和工業(yè)兼?zhèn)涞娜珬F(tuán)隊(duì)，后摩智能以打造每瓦功耗下算力高達(dá)100TOPS的新型智能計(jì)算芯片為使命，讓每個場景都用得起AI計(jì)算。
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