在營收規模和虧損的雙重壓力下，如何存活下來成為AI芯片企業的重要命題。

作者：九林

AI的浪潮下，有的AI芯片企業沖出重圍，有的AI芯片企業跌入谷底。但如今，潮水過后，以寒武紀為代表的AI芯片企業的日子過的算不上紅火。在一波又一波的資本涌入后，AI芯片好似一灘渾水。

許多AI芯片企業，都面臨著生存的難題。

中國AI芯片企業已過成長期

近兩年來，中國AI芯片被炒的火熱。AI芯片掀起一波又一波的投資風潮。去年，AI芯片行業共有109起投資事件，投資金額達到達396.36億元。其中有至少8起單筆融資的金額逾10億人民幣，單筆最高融資達53.5億人民幣。2021年沐曦集成電路、星云智聯、摩爾線程等四家AI芯片廠商均獲得了上億元融資。

在資本的裹挾下，AI芯片企業迅速增長。從2016年AI芯片潮大爆發，傳統芯片廠商、算法公司、互聯網巨頭等紛紛涌入，上百家公司投身造芯。2017年時我國AI芯片企業僅有1110家，到了2021年企業數量迅速暴漲至13492家。

與此同時，AI芯片企業也推出各類的AI芯片產品，包括：寒武紀第三代云端AI芯片思元370；地平線整車智能計算平臺征程 Journey 5；昆侖芯2；阿里平頭哥含光800；燧原“邃思”2.5云端AI推理芯片；瀚博半導體AI推理芯片SV100等。

但潮水褪去，AI企業生存的好嗎？

中國首家人工智能AI芯片研發廠商寒武紀，在2020年登陸科創板時，當日股價最高飆升至295元/股，總市值一度沖破千億。但最近，寒武紀頻繁遭股東減持，核心高管梁軍出走，股票已跌至67元/股。

并且，寒武紀已經連續五年虧損，累計或近30億元。營收無法覆蓋研發投入，對于寒武紀2021年預虧的業績表現，國金證券點評公司“虧損難改善，費用高于預期”。國金證券認為在研發費用方面，公司預計在2021年投入了10.44億元-12.76億元，同比增長 35.9%-66.1%，明顯高于其之前9.5億元的預期。

物轉星稀，火熱的AI芯片1.0時代成為了過去，趨于冷靜的AI芯片2.0的序幕正緩緩拉開。

AI芯片企業能否撐過明年？

競爭激烈

AI芯片的市場極大，根據有關數據表示，2025年，中國人工智能核心產業市場規模將達到4000億元人民幣，其中基礎層芯片及相關技術的市場規模約1740億元。這樣高潛力的市場意味著AI芯片這塊市場并非只有AI芯片企業眼饞。

近幾年來，不少企業都紛紛跨界造芯，并且都瞄準了AI芯片。例如，百度在2010就開始采用FPGA自研AI芯片，2021年發布昆侖芯2；阿里在2018年成立了“平頭哥半導體有限公司”入局AI芯片，在2019年首發AI芯片“含光800”；騰訊2020年自立門戶下場造AI芯片；字節也被爆出自研云端AI芯片。此外，也有不少機器視覺、語音賽道的AI獨角獸，也開始把將目光投到芯片領域，有意把自身在AI算法上的積累與硬件放在一起。

AI芯片的大蛋糕，早已被眾多企業盯上。

研發關卡

雖然大量公司涌入AI芯片賽道，但AI芯片的研究并非如此簡單。正確的架構取決于對 AI 的理解，一些芯片專家芯片設計能力很強，但對 AI 的計算或應用特點理解不深入；一些 AI 算法科學家在底層知識上有所欠缺。芯片從實驗室落地到真實場景，需要面臨非常多的變數，既要做到低功耗、高性價，又要很好的處理場景中的各種問題。

對研發的高需求讓AI芯片行業承受著虧損的煎熬。寒武紀曾在財報中指出，虧損主要系為進一步推進“云邊端”產業布局，擴大產品線，加大研發投入和人才引進力度所致，并表示智能芯片研發需要大量開支，未來一段時間，將存在持續虧損并面臨潛在風險，尤其是無法保證未來幾年內實現盈利。

生態需求明顯

但研發AI芯片需要的不止是一廂情愿，還需要芯片生態的配合。芯片本身除了要達到客戶要求，還需要軟件、工具鏈、方案等生態上的配合。

面向不同場景時，AI芯片的利用率、兼容性等有待提高，各類基于不同AI芯片的異構設備協同困難。但企業發展從軟向硬比較難，從硬向軟則相對容易。因為軟件的學習周期比較快，而芯片的周期是以年為單位的，做硬件的人一旦有合適的軟件團隊就能較快迭代，但從軟到硬則需要花費很長的學習周期。

對初創企業眾多的AI芯片企業來說，有一個很大的挑戰在于創企要自己摸準市場的方向，甚至產品推廣的方式和客戶的需求都要自己去摸索。他們需要在做芯片的同時，達到讓客戶能用某款產品的狀態，這就需要軟件、工具鏈、解決方案等在內的生態加持，這對于芯片公司來說是非常具有挑戰性的一面。

量產困難

有兩個量產的關鍵數據，第一是18個月，第二是百萬顆。18個月是說，一款 AI 芯片的研發周期一般在 18 個月左右，一款 AI 芯片產品問世后，可能要歷經 N 次迭代后才能獲得較大市場份額。百萬顆則是指，一款芯片設計研發成本高昂，銷量需要達到百萬顆級別才能達到盈虧平衡。

這兩個數據都對AI芯片公司提出了極大的要求。芯片行業本身就是一個高投入的行業，研發成本非常高，光是每次流片可能就需要花費好幾千萬元，并且流片的失敗率很高。AI專用芯片一般都是面向特定應用需求而定制，一旦流片，功能就無法更改，因此需要有量的保證，這對一些還處于發展早期的芯片企業來說有很大的挑戰。

在芯片成功流片后，還需要考慮出貨量的問題。百萬顆的銷量要求，也對某些AI芯片企業能否做到打了問號。

目前來看，大部分無人駕駛公司都更愿意購買英偉達的通用GPU芯片，雖然價格貴功耗高，但是性能更為穩定。國產AI芯片在沒有經歷市場驗證的情況下，被認可后廣泛商用還有很長一段路要走。

拯救AI芯片

“AI芯片初創公司需要持續向前跑，將領先一點的技術優勢轉化為商業優勢，再反過來支撐技術研發。等到其他人都’死’了，而你活下來就算成功。”一位AI芯片投資人說。

在營收規模和虧損的雙重壓力下，如何存活下來成為AI芯片企業的重要命題。

回看中國AI企業，AI四小龍尋找新出路。

商湯科技將自己定位為“AI工廠”,而為了支撐整個“工廠”的不斷運轉,商湯科技投入了約50億元的資金用于建超算中心、開源核心算法。在IPO時期，募集資金60%投入研發,包括擴大AIDC算力、加強人工智能芯片設計、自研現有芯片解決方案、提升模型有關能力和進一步開發產品等。

云從科技奔著提供高效人機協同操作系統和行業解決方案的人工智能。從曾經的AI芯片做切口的想法，變為了如今的面向智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商業四個領域提供綜合的人工智能解決方案。

依圖科技在AI賽道的選擇中，從醫學影象分析轉戰AI芯片+算力廠商。募資75．05億元,主要用于新一代人工智能IP及高性能SoC芯片項目、基于視覺推理的邊緣計算系統項目等5個項目以及補充流動資金。

曠視科技在主要以物聯網作為人工智能技術落地的載體,開發創新性的AIoT軟硬一體化解決方案,是將AI、軟件和硬件結合的軟硬一體化產品體系。

AI公司的商業化落地尚未尋找到可行的商業模式，對AI賽道的調整與選擇是每個初創AI企業需要邁過的難關。

另一個，AI企業想要建立起自己的‘護城河’，要么是靠自己的產品，要么是在細分領域里面能夠有真正的核心算法和技術能力。

AI芯片要學會全面發展，在不同領域結合。這里的結合并是不是指其他領域公司跨界造芯，AI芯片很難成為一個獨立的產品，AI應用場景的落地才是真正的考驗。

在面對強大的巨頭沖擊下，初創AI芯片企業想要與之抗衡，需要深耕垂直領域而不是通用類產品，靠自己產品和技術的差異化來打開巨頭的封鎖。在垂直領域積累用戶和數據，結合技術和算法優勢，才有機會成為垂直領域的顛覆者。

在細分領域上，合二為一是一個創新的方式。以如今緊缺的汽車AI芯片市場為例，目前的汽車AI市場要么就是AI芯片公司做汽車AI芯片，已經推出的包括黑芝麻智能科技的華山系列、華為昇騰系列芯片、地平線征程系列芯片、寒武紀的MLU系列芯片。要么就是MCU芯片公司在做車規MCU，類似公司有復旦微、杰發科技、賽騰微電子、上海航芯、中微半導體、極海半導體、兆易創新、芯旺微等等。但國內汽車AI芯片公司與國產車規MCU公司之間合作并不深，導致汽車芯片上AI與MCU發展割裂。

因此，AI落地細分領域場景，是AI芯片企業的破局之法。

?熬過冬，就是夏

在良莠不齊的芯片市場中，哪類企業泡沫較大？

北極光創投合伙人楊磊曾觀察到，對于優秀的公司來說，很多半導體公司每年會有50%~100%的凈利潤增長，這些就是好公司。從如今的生態環境來看，無論是在IP、設計服務、供應鏈管理等方面，芯片行業的設計變得越來越容易了，業界出現了一句口號叫做“天下沒有難做的芯片”。

在風潮之下，AI芯片企業數量暴漲，但并非所有AI芯片企業公司能夠熬到最后。

確實有很多人可以去做芯片，但是做出來的芯片能不能成為一個芯片公司，并在芯片這條路上長久走下去，答案是不一定的。

編輯：黃飛

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