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    標題 揚言秒殺 NVIDIA 的國產芯片公司 快被現實打趴了
    分類 熱點事件
    內容

    與三四年前國內云AI芯片公司在發布會PPT上超越英偉達的遠大志向形成鮮明對比的是，現在這些公司在現實中處處碰壁，很多甚至北都找不到。

    剛過完年，我們把芯片發給客戶測試的時候，發現我們的軟件根本無法滿足客戶的應用場景需求，因為有些功能設計的時候沒有考慮到，當場傻眼了。\'

    這還是有AI芯片的公司能感受到的痛。產品還沒出來的公司，正在2022年的資本寒冬中苦苦融資。

    我只能用血雨腥風來形容融資搶劫的恐怖。目睹了人工智能芯片公司之間融資競爭的從業者露西說，“為了獲得融資，一些初創公司全力以赴地撰寫抹黑競爭對手的報告，然后分別發給投資者，以阻止競爭對手的融資?！?

    當然，為了拿到融資，也有AI芯片公司講一個GPU的新故事。

    不懂的人不會投。真正懂的人只會投真正能落地的AI芯片公司。這幾乎是業界的共識。

    但當云AI芯片公司落地后，才真正意識到設計出來的芯片只是拿到了‘入場券’，才真正意識到軟件做起來有多難。

    真正的云AI芯片的創業者更清楚的是，賣出一張AI加速卡才是最現實的目標，更何況超越英偉達。

    這就留下了一個值得深思的問題。如果AI芯片的參與者和投資者只是想賺快錢，那么狂歡的結局會給國內半導體行業留下什么？

    在資本寒冬，不惜一切搶融資。

    對于單個芯片開發成本高達數億元，員工年薪支出高達數億元的大型芯片創業公司來說，大量的融資成為了生存的關鍵?！坝辛烁嗟娜谫Y，你就有更大的機會干掉競爭對手，最終活下來?！睌底滞顿Y行業和芯片行業的人士告訴Leifeng.com(微信官方賬號：雷鋒網)。

    融資已經成為一個大的芯片創業公司掌舵人的重要能力。2022年的資本寒冬，將更考驗大芯片公司的創始人。

    市場上的資本是有限的，為了獲得融資，一些公司除了拼實力，還玩了一把花招。露西有點憤怒。某芯片公司為了阻礙競爭對手融資，請競爭對手的前員工挖黑料，請第三方機構一對一給投資人出具全調報告。在收到全面調整報告后，投資者質疑其可信度，并要求撰寫報告的機構予以證實。代理處支支吾吾，回復說是實習生寫的。這種方法有點笨拙。\'

    這個GPGPU(通用圖形處理器，一種人工智能芯片)的啟動很容易理解。畢竟作為為數不多的還沒有正式發布產品的公司，它的處境很尷尬。為了拿到入場門票，它只能先拿到融資，尤其是2022年，投資人更加謹慎理性。

    還好創始人當時‘騙’了我們。如果創始人給我們分析了投資大籌碼的風險，我們就不敢投資大籌碼了。既然我們上船了，我們就一起去劃船。一位回過味來的AI芯片投資人，在2022年變得更加謹慎。

    與幾年前的情況大相徑庭。

    2016年左右，AI火熱的時候，AI芯片公司的創始人甚至在沒有一份完整的商業計劃書的情況下，就能拿到上億的融資。后來AI芯片公司創始人可以通過在PPT上超越英威達獲得融資。但如今，投資者不僅要看產品，還要看芯片的MLPerf基準(一套衡量和提高機器學習軟硬件性能的通用基準)。更實際的投資者直接看籌碼落地的訂單發票。AI芯片從業者張偉(化名)看得很清楚。

    陪AI芯片初創公司太難了。即使我們的天使輪投資了一家非常有潛力的AI芯片公司，他們的產品也在落地過程中，但是高估值支撐不夠，對我來說壓力很大。我們正在考慮辭職。投資過幾個早期項目的投資人王軍(化名)說出了自己的真實想法。

    關于AI芯片公司的估值，放棄投資AI芯片初創企業的投資者布萊克(Blake)表示，‘AI芯片公司的估值沒有好的錨。它可以上調或下調50%，這對投資者來說不是一個好機會。

    為什么資本還在涌入AI云芯片領域？一個是賽道的邏輯?？吹接ミ_業務好，市值高，就會投資。另一類是一級市場的投資者群體。還有很多投資者并不專業，尤其是跨專業的投資者和機構。布萊克認為。

    其實不光是沒有產品的公司在搶融資，有產品但資金緊張的AI芯片公司也參與了‘搶融資’。

    早起趕一集《早起的鳥兒》

    說起來挺有意思的，A公司有產品但還需要搶融資，之前就面臨過融資危機，公司兩次劇變給前景蒙上了陰影。另一家AI芯片創業公司B，起得早，早早準備好產品，卻受困于軟件，先發優勢耗盡。

    兩個早起晚趕的AI芯片公司，一個從公司運營的維度，一個從產品的維度，展現了大芯片創業的巨大挑戰。

    兩次動蕩，前途未卜。

    A公司成立很早，2018年發布了第一款產品，占據了先發優勢。然而，這家公司的前員工向Leifeng.com透露，公司發布第一款產品一年多后，融資一直在B輪，融資進度跟不上R&D需求，于是開始縮減業務，欠薪，裁員，連CEO都被\'裁\'了。

    一位公司前員工透露，‘在那次大變動中，公司只保留了芯片團隊，公司管理層和業務都進行了洗牌。不過，融資只是公司動蕩的因素之一，實際上是多種因素的共同作用。

    業內稱，這家公司的CEO和聯合創始人在技術路線上想法不同，聯合創始人和投資人一起讓CEO出局。

    創始人被踢出局的戲碼并不新鮮，但不幸的是公司關鍵人物的變動似乎是這家公司的‘劫’。

    A公司在第一次動蕩后重整旗鼓，發布新產品，迎來新的掌舵人。就在一切重回正軌的時候，又遭遇了一次動蕩。

    A公司新CEO有點狂妄，聲稱公司有些項目是必然的，2022年可以落地2億項目。很多AI芯片行業的人都向雷鋒網提過。

    但這位經驗豐富的CEO在實際產生2億營收之前就被調查了。

    一時間，項伯的CEO似乎成了燙手山芋，更別說2億元了。不知道A公司今年能不能做到幾千萬的營收？這成為了同行們都會關注的話題。

    632aaf8a8e9f090552173b8c_10243057.jpg每一代產品都不一樣，沒有優質的落地項目。

    當A公司因為人為因素導致牽頭失敗時，B公司局限于創始團隊的認知。

    “軟件真的很差，客戶用不了，自然很難落地?！盉公司的幾位前員工和業內同行都對此發表了評論。

    軟件不行，因為硬件設計也有問題。

    B公司的芯片已經迭代到第三代，但是每一代的芯片架構思路都在變，甚至首席架構師都不一樣，設計的硬件微架構也大相徑庭。硬件架構沒有連續性，即使軟件工程師再努力，軟件也很難復用。每一代產品軟件都像是從零開始。很了解B公司的馬超(化名)說，‘另一方面，B公司沒有一個真正能掌控整個軟件棧的技術大牛。\'

    B公司一位前員工透露，公司沒有業內頂尖的牛。雖然軟件團隊背景不錯，但背景幾乎讓他們看不起對方。他們如何做出好的產品？當然，公司聘請了業內某個技術領域的高手，但是面對AI芯片這么大的軟件量，估計很難駕馭。過了一個多月兩個月才離開。

    對于這種情況，幾位業內人士都有一些共識。這家公司的創始人確實是有深厚積累的芯片專家，但畢竟不是芯片架構的專家，有局限性很正常。但這家公司創始團隊沒有軟件大牛，即使外部招聘的人能力再強，也很難被‘接受’。沒有核心管理團隊的話語權，也很難發揮合力做出好的產品。

    沒有高效易用的軟件，這也是B公司的投資人雖然買了少量芯片測試，卻沒能通過灰度測試，進入大規模采購流程的關鍵原因。當然，B公司也拿到了政府項目，訂單量也不小，但能否真正產生真正的利潤值得懷疑，這并不是一個優質的、可復制的落地項目。

    事實上，目前國內AI云芯片公司的創始團隊大多具有深厚的芯片行業背景，對軟件重要性的理解和認知存在明顯的局限性。

    一位國內AI芯片公司的軟件負責人直言：CEO和CTO不了解我的工作。與領先的國際公司相比，國內人工智能公司的一些創始人在軟件知識方面有十多年的差距。

    那么，AI芯片的軟件到底難在哪里？

    被AI軟件棧困擾的AI芯片公司負責人陳俊(化名)指出，一方面，AI芯片的軟件從零開始，具有天然的復雜性。不同于CPU，不同家族的AI芯片的計算架構和指令都不一樣。從編譯器到庫再到框架適配，沒有什么像CPU一樣是開源和可重用的。

    另一方面，AI的軟件生態其實就是Nvidia的生態，但是Nvidia的軟件生態，尤其是與CUDA相關的核心部分是封閉的?？上攵?，要讓自己的軟件兼容英偉達的生態是很難的。短時間內構建新的AI生態無異于癡人說夢。

    最后，云AI推理應用的可變性。目前AI的算法和模型還在快速發展和迭代。最后，實現了圖像分類ResNet 50模型的優化。新的語言模型BERT模型又開始流行，自然語言處理模型也越做越大。BERT的各種變形蓬勃發展，也增加了AI芯片軟件的開發難度。

    尤其是編譯器開發的難度，以及不依賴手動優化的針對不同模型的自動性能優化的泛化能力。這種能力的缺失，幾乎成了大部分AI芯片停留在‘送測’，拿不到訂單的核心原因。

    這些是所有英偉達挑戰者面臨的技術難題，也是人才的挑戰。

    馬超與大部分AI芯片的從業者持相同觀點。要構建一個完整易用的AI軟件棧，必須有一個軟件巨頭，他不僅熟悉驅動、固件等基礎軟件，還能自上而下地看，對整個AI軟件生態系統有全面的了解，有足夠的經驗和能力?！?

    在AI芯片普及之前，在國內做編譯器是一個非常冷門的職業。陳俊表示，‘編譯器是AI芯片軟件棧的重要組成部分，國內芯片相關軟件人才非常匱乏。\'

    拿著準考證，我敗在了客戶“變態”的模式里

    AI芯片創業公司軟件棧問題無解。落地百度的昆侖芯和落地字節跳動的Sim Computing，是國內為數不多的經過商業市場檢驗的AI芯片公司，找到了一條可復制的商業之路。

    熟悉Sim計算的王磊(化名)說，‘軟件都是和場景相關的。想做好軟件，只能走近客戶，深入業務?！粌H要和客戶負責系統的人談，還要和運維、業務場景、算法方面的人深入交流，否則很難把軟件做好?！?

    想做好軟件，沒有捷徑可走。國內所有AI芯片公司都在同一起跑線上，都有互聯網大公司的投資人。Sim的計算能跑快一點，還是負責市場落地的人天天在客戶辦公室和工廠磨。但即使如此，也沒有顧

    但AI芯片公司并不能輕易獲得與客戶深入交流的機會。一般來說，有需求的公司(如BAT、移動運營商)會公開招標，AI芯片公司會尋求合作。經過初步篩選，符合需求的AI芯片公司可以將產品送去測試，現場運行客戶給出的AI模型。

    很多公司連編制的水平都過不去。王磊說，‘就算能編，很多公司號稱計算能力是英偉達同級別產品的兩倍，實際上不到性能的四分之一。\'

    張偉說，‘主要是編譯器不夠好。通常是根據芯片的內存特性，針對特定型號進行人工優化，不具備泛化能力。所以，當你遇到客戶特別‘變態’的型號，你就會遇到困難。即使是手動編譯，性能也是有限的。比如正常情況下96*96大小的圖片都能流暢編譯，吞吐性能不錯。但是客戶會根據自己的業務需求調整輸入圖片大小，比如調整到1280*720，性能會受到很大影響，甚至會出現編譯失敗的情況。更何況模型結構會發生變化，比如基本運算符和邏輯，所以編譯器的泛化能力很難支持直接運行?！?

    這是AI芯片編譯器的另一個難點。由于客戶的AI模型與其業務密切相關，涉及商業機密，不會直接將模型交給芯片公司，AI芯片公司也很難提前進行針對性的優化。

    但即使進度再快，昆侖芯也需要更多的時間來完善軟件棧。張偉知道的是，昆侖芯的AI芯片在搜索場景下比英偉達的產品有一倍以上的性能優勢，而在其他場景下優勢很小或者沒有優勢。

    “在聽到昆侖芯客戶的反饋和已經離開昆侖芯的人幫助調試后，仍然很難使用芯片?！标惪≌f，這個軟件仍然不好用。所有的AI芯片公司還需要時間去打磨。這需要一個過程。

    這是所有云AI芯片公司都需要花費大量時間和精力的工作。在落地的過程中，可能需要為客戶開發上百個功能。這是一個在硬件設計和軟件棧開發之初無法完全定義的需求，甚至用戶都不知道自己會有什么應用場景和需求。

    :今年632aaf8a8e9f090552173b8d_10243057.jpg，2024年淘汰。

    AI芯片公司的落地競賽已經開始。馬超認為，今年下半年是AI芯片公司給投資者和市場答案的時候。如果今年不能交付，一些公司可能會在今年年底或明年年初開始收縮。

    陳俊認為，明年云推理人工智能芯片的格局會更加清晰。

    王磊認為，即使是募資數十億的AI芯片公司，按照一千人的規模，人均一百萬的薪酬，最多也能募到2024年，到時候才能看到真正裸泳的人。

    想要在AI市場的競爭中不被淘汰，產品和選擇一樣重要。AI云芯片公司優先考慮頭部互聯網公司和采購規模數十億美元的政府項目。

    張偉說，政府項目看起來需求量很大，但實際需求遠小于預期。

    政府的項目看起來是一筆巨款，芯片公司自己也要承擔高昂的成本，但實際上利潤并不高。更何況，政府的AI項目并不具有連續性和可復制性?！皬埑f，‘這幾年寒武紀每年都簽政府項目，現在市值不到300億，足以說明資本的態度?！?

    那些項目落地失敗，估值都快趕上寒武紀的公司，未來如何繼續發展？AI芯片圈很多人都質疑過。

    所以，此刻測試一家云AI芯片公司，無論是采用DSA (Domain Specific Architecture)還是GPGPU架構，能在互聯網公司落地都是硬實力的體現。

    互聯網公司對AI芯片有著嚴格的性能和穩定性要求，能在互聯網公司的場景中落地，既證明了產品的可用性，也說明了其AI芯片落地的可復制性。

    但也要看到BAT的增長在放緩，AI算法的迭代速度也在放緩。雖然AI芯片前途光明，但道路依然曲折，尤其是NVIDIA這種難以逾越的領頭羊。

    英偉達花了十幾年的時間，建立了一個基于CUDA的AI生態系統。大量的合作伙伴共同優化軟件，適應最新的算法。業界頂尖的硬件團隊不斷迭代產品，客戶早已習慣了英偉達的軟件平臺。怎樣才能在幾年內趕上別人十幾年的成功？做夢都不敢這么做。這是一家AI芯片創業公司CEO的心聲。

    差距和難度確實存在，但很多人就是想賺快錢。第一，他們把公司做大，不把產品打磨好，急于商業化，然后盡快上市變現。他們最終能為中國半導體產業留下什么？這是從業者留下的一個沒有答案的問題。

         揚言秒殺 NVIDIA 的國產芯片公司 快被現實打趴了 眉開眼三番五次鳳毛麟角笑23. 比流星多芒，流星一閃而隕滅，螢光據說卻是求偶的訊號，那樣安靜的傳情啊。比群星燦然，因為螢光中多一份綠意，仿佛是穿過草原的時候不小心染綠的。50.科技的飛速更新 the ever-accelerated updating of science and technology185.文章千古事，得失寸心知?！杜碱}》    宴清都　盧祖皋卻下水晶簾，玲瓏望秋月。ai芯片,芯片,融資,ai,投資人The author’s proposal is inconsistent with the author’s conclusion about the consequences of adopting an ethics code.
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