AI芯片市場已經(jīng)迎來爆發(fā),2022年才過去半個月,該行業(yè)已經(jīng)發(fā)生多起融資事件,足見資本對于這個領域有多看重。作為一個高精尖的技術領域,AI芯片可應用于企業(yè)云端、個人終端的無數(shù)場景中,然而,盡管市場需求旺盛,不少AI芯片企業(yè)卻深陷虧損泥潭。在業(yè)內(nèi)人士看來,這是因為芯片研發(fā)本身具有研發(fā)成本高、回報周期長的特點,適用AI芯片的商業(yè)模式很多都還在創(chuàng)新探索階段。
資本的寵兒
北京商報記者發(fā)現(xiàn),這半個月AI芯片企業(yè)的融資多在億元及以上規(guī)模。
比如,上海深聰半導體有限責任公司近日完成的上億元A輪融資,雅迪科技集團、珠海大橫琴集團、元禾控股、蘇州工業(yè)園區(qū)科創(chuàng)基金及思必馳科技股份有限公司聯(lián)合參投。
近期完成融資的還有墨芯人工智能,該公司日前宣布完成數(shù)億元A輪融資。本輪融資由基石資本、大灣區(qū)共同家園發(fā)展基金領投,同威資本、華盛資本及深圳天使母基金跟投,融資主要用于首顆芯片量產(chǎn)以及稀疏化生態(tài)系統(tǒng)的拓展等。華興資本擔任本輪獨家FA。
隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展,AI芯片行業(yè)也成為資本青睞的領域。據(jù)不完全統(tǒng)計,2021年超10家AI大算力芯片企業(yè)完成超15輪的融資,單是上半年,地平線就完成了從C2到C7共6輪融資,透露的投資額顯示超25.5億美元,2021年12月完成融資的四家公司的融資金額均在1億元以上。
企業(yè)在融資的同時,也研發(fā)出了越來越多的AI芯片產(chǎn)品。1月11日,海信正式發(fā)布中國首顆全自研8K AI畫質(zhì)芯片,這是海信5代畫質(zhì)芯片,代表了國內(nèi)單顆畫質(zhì)芯片的最高處理能力。該芯片首次實現(xiàn)了從4K到8K的跨越式發(fā)展,通過配備具有“深度神經(jīng)網(wǎng)絡”技術的人工智能,實現(xiàn)高精度的圖像處理,支持3300+萬像素的精確重構。目前海信8K AI畫質(zhì)芯片已經(jīng)用于整機,今年將全面覆蓋海信、東芝兩大品牌在內(nèi)的多系列顯示產(chǎn)品。
據(jù)悉,墨芯人工智能的首顆芯片云端AI芯片英騰處理器ANTOUM也將于2022年初推出。ANTOUM可以支持高達32X稀疏率,是目前業(yè)界最高且唯一,相比于目前的行業(yè)旗艦產(chǎn)品,英騰處理器(ANTOUM)能效比提高了1個數(shù)量級,單卡算力提高了5-10倍,同時它支持目前市場主流的開發(fā)框架及廣泛的AI算子庫和模型,可編譯通過的神經(jīng)網(wǎng)絡模型超200個。
商業(yè)落地難
AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡,即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。當前,AI芯片主要分為GPU 、FPGA 、ASIC。
在物聯(lián)網(wǎng)正在迅速發(fā)展的今天,從云端到網(wǎng)絡再到邊緣側(cè),市場對于AI芯片的需求日益增長。有數(shù)據(jù)顯示,2020年全球AI芯片市場規(guī)模約為101億美元,隨著人工智能技術日趨成熟,數(shù)字化基礎設施不斷完善,人工智能商業(yè)化應用將加速?落地,2020-2025年中國AI芯片市場規(guī)模年復合增長率將達到52.1%。
因此,自主做AI芯片的終端廠商以及創(chuàng)業(yè)專做AI芯片的企業(yè)越來越多。然而,這個行業(yè)卻普遍承受著虧損的煎熬,即便是被稱為“AI芯片第一股”的寒武紀也沒逃過這個魔咒。
寒武紀公布的2021年三季度業(yè)績公告顯示,三季度該公司實現(xiàn)營業(yè)收入約8455萬元,同比增長20.22%,虧損2.38億元;2021年前三季度,寒武紀實現(xiàn)營收2.22億元,虧損6.29億元。地平線公布的2021年半年度報告也顯示,報告期內(nèi)該公司實現(xiàn)營業(yè)收入約1802萬元,同比下滑15.42%,虧損194.4萬元。
關于虧損原因,北京商報記者采訪了寒武紀、地平線等芯片公司,截至發(fā)稿,對方未給出回復。不過,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(chǎn)業(yè)布局,擴大產(chǎn)品線,加大研發(fā)投入和人才引進力度所致,并表示智能芯片研發(fā)需要大量開支,未來一段時間,將存在持續(xù)虧損并面臨潛在風險,尤其是無法保證未來幾年內(nèi)實現(xiàn)盈利。
在文淵智庫創(chuàng)始人王超看來,AI芯片企業(yè)現(xiàn)階段的虧損非常正常,一方面,芯片行業(yè)本身就是一個高投入行業(yè),研發(fā)成本非常高,光是每次的流片可能就需要花費好幾千萬元,而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(fā)展早期的芯片企業(yè)來說有很大的挑戰(zhàn)。”產(chǎn)業(yè)觀察家丁少將說。
另一方面,王超對北京商報記者表示,產(chǎn)品研發(fā)出來后,不會很快就被市場接納,應用場景也不是很成熟,這需要一個適應過程。“其實現(xiàn)在很多行業(yè)都離不開芯片的加持,比如自動駕駛、智能手機、智能家居、云計算等。然而,普及程度不同代表應用的廣泛度也不同,像人手一部或幾部的智能手機行業(yè)完全不缺芯片的應用,而無人駕駛還處于探索階段,只要場景不落地,相關芯片的應用就只能停留在試驗階段”。
當然,即便當下的盈利存在困難,AI芯片產(chǎn)業(yè)仍然是需要重點關注的方向。工信部電子信息司副司長徐文立就指出,“我國在消費電子領域已經(jīng)做到了全球規(guī)模最大,但制約產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的瓶頸仍然是芯片,產(chǎn)業(yè)配套芯片依然需要大量進口,在某種程度上影響了產(chǎn)業(yè)升級和高端產(chǎn)品的普及”。
(北京商報記者 石飛月)

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