2018年以來，人工智能芯片領(lǐng)域熱鬧非凡。尤其在中國，豐富的垂直應(yīng)用場景為AI芯片的發(fā)展提供了沃土。目前，中國已涌現(xiàn)出像深鑒科技、寒武紀(jì)、地平線等一批知名創(chuàng)業(yè)公司。

　　作為在芯片領(lǐng)域駐足長達(dá)30年之久的高通，不論在投資賽道上還是對芯片行業(yè)的理解上，其觀點(diǎn)都具備一定的參考價值。

　　5月9日-10日，2018Demo China創(chuàng)新中國春季峰會在國家會議中心舉行，高通全球副總裁、高通創(chuàng)投董事總經(jīng)理沈勁接受創(chuàng)業(yè)邦獨(dú)家專訪。

　　“人工智能芯片的確是現(xiàn)在創(chuàng)投圈的熱點(diǎn)”，沈勁回答。

　　高通作為一家無線技術(shù)與芯片公司，在產(chǎn)品定位上一直重視研發(fā)策略。

　　沈勁談到高通目前在AI芯片上的布局：利用其SoC芯片可編程的異構(gòu)計算能力，用分布式運(yùn)算單元做AI運(yùn)算，面向不同的功能、基于不同類型的數(shù)據(jù)，在不同的計算精度水平上支持廣泛的人工智能框架、軟件和算法，如TensorFlow、Caffe/Caffe2等人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架。

　　基于高通自身是一家經(jīng)驗(yàn)豐富的半導(dǎo)體芯片設(shè)計公司，對行業(yè)規(guī)律的把握為其投資這類企業(yè)提供了“內(nèi)在方法論”。

　　偏好投資能夠規(guī)?；男酒髽I(yè)

　　這兩年，高通在AI芯片領(lǐng)域投資布局了AI+IoT方向的創(chuàng)業(yè)公司，比如去年投資的耐能，這類公司在端上的AI 運(yùn)算要求要具備效率高、發(fā)熱低、功耗低等功能。

　　另一方面，高通投資的芯片企業(yè)非常看重其是否能夠規(guī)?！梗騽沤忉尫Q任何芯片，如果不能規(guī)?；?，產(chǎn)品競爭力一定是有問題。

　　隨后，沈勁算了“一筆賬”，現(xiàn)階段很多芯片研發(fā)，某種程度上靠國家補(bǔ)貼，但補(bǔ)貼不是永遠(yuǎn)的，后期商業(yè)化時，一旦離開補(bǔ)貼，如果不能拿出性價比高、可規(guī)?；漠a(chǎn)品，最終都會被市場淘汰。

　　而芯片領(lǐng)域，時間的積累尤為重要，可以說芯片公司的成長歷程遠(yuǎn)大于現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)公司的成長周期，芯片產(chǎn)業(yè)鏈長，流程復(fù)雜且變現(xiàn)難。

　　但現(xiàn)在不管是投資人還是創(chuàng)業(yè)者，有些不能擺脫互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)思維，認(rèn)為3到5年就能打造一個大型的公司，其實(shí)有這方面思想做產(chǎn)品很危險。

　　3到5年的時間，芯片創(chuàng)業(yè)公司不管在產(chǎn)品還是收入上可能還都無法真正做起來。沈勁提醒到，投資人和創(chuàng)業(yè)者涉足這個領(lǐng)域時，需要做好10、20年的長跑打算。

　　所以在高通被投企業(yè)上，一定會把這種理念帶入，長期給予支持，希望在規(guī)模化道路上幫到他們。

　　識別“真人才”，少走彎路

　　芯片行業(yè)現(xiàn)在很多人都跳進(jìn)去了，但是很多公司的人才是遠(yuǎn)不夠用的，沈勁拋出了一個現(xiàn)實(shí)問題。

　　芯片不像做軟件，后期能修修補(bǔ)補(bǔ)，這方面的人才非常重要，但從整個芯片發(fā)展歷程來看，主要還是聚集在美國和中國臺灣，中國內(nèi)地人才儲備還有待加強(qiáng)。

　　現(xiàn)在很多人說自己會做芯片，但實(shí)際上不會做。

　　沈勁拿自己舉例，在高通工作15年，你讓我講講芯片可以，但做芯片真不會。

　　所以其實(shí)很多公司找到的人并不是真正會做芯片設(shè)計以及半導(dǎo)體工藝的人，多數(shù)可能是一些軟件人員、或是以前做芯片測試等周邊的人。

　　除了告誡公司甄選真正的人才外，沈勁同時強(qiáng)調(diào)了企業(yè)一定找到應(yīng)用場景。沒有好的應(yīng)用場景，前期靠資本注資還能支撐。但后期資本說走就走了。

　　算法和算力同樣都還存在很大的想象空間

　　大家在談及人工智能時，更多的會涉及各種算法。

　　但當(dāng)各大企業(yè)都具有開發(fā)相關(guān)算法能力的時候，甚至初創(chuàng)企業(yè)也可以利用開源的算法庫應(yīng)用到自己的產(chǎn)品中的時候，那么由算法所貢獻(xiàn)的那部分優(yōu)勢就變得越來越小。這也造成很多人認(rèn)為算法紅利期已過，更多的人將目標(biāo)轉(zhuǎn)移至算力上。

　　但沈勁對此有不一樣的解讀，他認(rèn)為算法還存在很大想象空間。

　　拿我們投資的商湯科技舉例，從之前的用單顆攝像頭做人臉識別，到最近用幾萬顆攝像頭識別，后者算法比前者復(fù)雜很多。所以說僅在圖像識別方面，依然存在很大的提升空間。

　　除此之外，沈勁強(qiáng)調(diào)，在設(shè)備識別、云端識別亦或是云端與設(shè)備端的聯(lián)動識別上，都不是簡單的、輕量的代碼就能解決。

　　同樣，在算力方面，AI芯片主要還是基于中國有很多的應(yīng)用場景，政府也比較鼓勵自主原創(chuàng)的芯片。如果沒有要求自主原創(chuàng)的訴求，實(shí)際上在國際市場上還是有很多發(fā)展機(jī)會，所以不存在所謂的算法到瓶頸算力還有空間的說法。兩個方面存在的空間都還很大。