寒武纪“失速”，是AI芯片行业的阵痛？

以人脸识别起家的旷视科技，是国内AI四小龙之一。2011年成立至今，共计融资100亿人民币。据2019年，旷视科技在港交所递交的招股书显示，2016年至2019年上半年亏损幅度翻倍增长，累计亏损96.53亿。2019年上半年亏损达52亿，超过2018年全年的33.52亿。

AI人工智能概念宽泛，涉及的领域众多，但以CV、NLP、语音识别等领域的企业占比最大，落地相对容易。越往基础层，如芯片、云计算、大数据层面，难度越大，企业越少。

旷视科技所在的计算机视觉领域，属于AI技术中较为好落地的领域。灼识咨询报告显示，旷视科技在手机软件人脸识别算法服务市场占率超60%，但收入只有1.73亿元。AI变现能力不足，研发投入较大，让旷视科技营收不足以支撑支出。

计算机视觉领域尚且如此，再看AI芯片行业。

5月7日，云端AI芯片公司燧原科技获得B轮融资。燧原科技表示，资金将用于产品量产，业务规模扩大，扩充技术支持团队，高端专家引进，以及继续投入第二代云端训练和推断产品的开发。资金用途透露出一个关键信号，即产品量产、产品研发、人才引进需要资金支持。

燧原科技在此时获得融资是一个幸运儿，据媒体报道，AI芯片行业升温、降温的速度同等迅速。曾经被投资人吹捧的赛道，如今避之唯恐不及。据全天候科技报道，AI芯片的风口已经过去。AI芯片创业公司不再是好的投资标的，不少投资人开始绕着AI芯片走，不再看好AI芯片概念。

侧面印证了，AI芯片研发投入大、周期长、落地慢、落地难。

但这并不意味着，AI芯片不能盈利。以英伟达为例，AI芯片一直是英伟达着重布局的业务。早在2015年，黄仁勋就称英伟达是一家人工智能公司。2016年，英伟达先后推出面向深度学习的芯片Tesla P40、Tesla P4、Tesla P100，2017年推出面向高性能计算的Tesla V100，2018年推出AI训练、推理的Tensor Core......

据其公布的截至1月26日的2020财年第四财季财报显示，其营收31.05亿美元，较同期增长41%，净利润9.5亿美元，同比增长68%。“皮衣教主”黄仁勋称，财报数据主要得益于英伟达加速计算业务，以及数据中心收入创下纪录。

英伟达的吸金能力惊人，亏损并不是AI芯片行业的“常态”。

04、寒武纪何处去?

回到寒武纪的困境上。2018年，寒武纪开始云边端一体化布局。AI芯片分为云端、边缘端、终端三类。网络公开数据显示，云端AI训练芯片占比最大，达49.5%，其次是终端AI推理芯片，占比29.8%，第三是云端AI推理芯片，占比20.7%。

据IDC数据显示，云端推理和训练所产生的云端智能芯片市场需求，预计将从2017年的26亿美元增长到2022年的136亿美元，年均复合增长率达39.22%。 云端AI芯片市场前景广阔。

因而，市场上既有英伟达、英特尔这样的传统芯片厂商，又有谷歌、阿里巴巴、微软、IBM、深鉴科技在内的互联网、IT厂商、初创企业。但它们分别属于GPU、CPU、ASIC、FPGA、DSP等不同类型的AI芯片。

寒武纪思元与华为海思昇腾310/910、阿里巴巴含光800、谷歌TPU、TPU EDGE属于同一类型，即ASIC类AI芯片。GPU、ASIC又都属于通用型AI芯片。

寒武纪的AI芯片类型以及一体化战略，必将与英伟达、华为海思，甚至阿里巴巴、谷歌产生正面交锋。面对巨头，寒武纪有自己的优劣势。

与英伟达相比，寒武纪优势在于，可以针对国内客户的生态和需求进行优化，并且为客户提供快速响应、灵活的技术支 持服务，充分发挥芯片产品的性能。

较华为海思的优势在于，进入该领域的时间更早，具备先发优势。定位于独立、中立的芯片公司，采用的是类似安卓理念的中立生态策略。

（编辑：西安站长网）

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