|AI芯片这一行,撑得过明年吗?( 五 )


与寒武纪相对 , 大多国内的AI芯片企业则集中在进入门槛较低的终端AI芯片方面 , 如云天励飞、肇观电子等企业 , 均以研发智能视觉芯片为主 , 也有一些企业在集中研究智能语音芯片 。

芯片研发比AI语言的更迭速度慢 , 当芯片面市时 , 其采用的AI语言可能已经过时了 。 这种问题首先体现在量产 , 但归根结底 , 缺乏杀手级应用场景才是最致命的 。 AI芯片厂商高投入研发过后 , 却不知道自己的产品要卖给哪些客户或者说应用到哪些产品上 , 无法找到可持续性的落地场景 。
缺乏杀手级应用使得现有的AI 芯片大多没有清晰的定位 , 无法高度优化PPA 。 做半导体的都知道PPA有多么重要 , 尤其是Performance 。 AI芯片需要针对应用场景进行设计 , 以此来指导研发调整优化方向 , 引导客户进行正确选择 , 同时能够促进行业有序协同向前发展 。



加速去AI化 , 决胜2023
AI芯片初创成立之初都以AI为核心 , 提供基于AI芯片的解决方案 。 然而 , 经过这几年的探索 , 跨过亏损和量产的两大障碍之后 , AI芯片公司的AI标签不再那么突出 , 呈现去AI化趋势 , AI芯片公司间的分水岭也即将出现 。
在多个从业者看来 , AI芯片并非一个独立的存在 , “只是场景中的一部分” , 如果想让产品真正落地 , 创业者们需要掌握的是“场景理解能力” 。
早年间 , CV四小龙几乎都在探索AI+行业 , 而“行业”则包含金融、零售、安防、汽车、物流等领域 , 不同点在于各自的领域各有侧重 。 但从2019年前后 , 同处计算机视觉下的AI四小龙开始讲起了“独特”故事:

  • 旷视把目标定在了AIoT上 , 所有业务都要带上“物联网” 。 基于此 , 还打造了“算法+软件+硬件”的一体化产品体系 , 推出物联网时代的AIoT操作系统 。 目前 , 在招股书中 , 其主要业务分为物联网解决方案、城市物联网解决方案、供应链物联网解决方案
  • 依图则在探索应用场景过程中发现了产业链上的“芯片”一环 , 于是打开了“算力提供商”的新世界 , 以人工智能芯片技术和算法技术为核心
  • 商汤招股书中 , 其主营业务分类为智慧商业、智慧城市、智慧生活和智慧汽车 。 将自身定位成人工智能软件平台型公司 , 打出了“1(基础研究)+1(产业结合)+X(行业伙伴)”战略 , AI+“所有” , 没有给自己限定场景 , 什么行业都做
  • 云从则是涉及智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业四个领域
  • 作为CV领域的“小弟” , 格灵深瞳的业务分类为城市管理产品及解决方案、智慧金融产品及解决方案、商业零售产品及解决方案
AI 企业家们现在讲出的故事 , 早已不再能如同此前般打动人心 。 二级市场的表现倒挂一级市场 , 这让投资者们对“估值高、回报周期久”的AI公司已经失去了信心和耐心 。 资本冷却的重担最先就砸在了“CV四小龙”所在领域 。 这堪称“三十年河东三十年河西” , 此前 , 由于早期需求明确、数据好获取 , CV是中国市场AI行业中技术和落地均发展最快的市场 。 按照2021年2月的报道数据 , 我国各种类型的机器视觉企业已经超过4000家 。 现在 , 它却成为“卷”得最厉害的窄巷 。
市场对AI企业们正在提出新的要求 。 与过去以技术单点为发力方向、抓住某一场景持续烧钱获取、处理、训练数据的方式不一样 , 如今业界更多地开始强调AI技术在向工业场景迁移过程中的落地能力 。
在这一过程中 , 人工智能作为一种底层技术 , 当深入具体的产业及行业深处时 , 它们面临的便不再仅仅是技术层面的挑战 , 甚至之前它们所依赖的技术优势 , 正在逐步被削弱 。