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澳门新京浦所有官网-一块芯片开发成本或需2500万美元,AI芯片企业融资够吗?

本文摘要:目前市场上对于AI芯片没具体定义,一般指出,AI芯片即为面向人工智能应用于的芯片。少见的芯片底层架构有四种:CPU、GPU、FPGA和ASIC。但是CPU是个万能逻辑芯片,呼吸困难用作继续执行AI任务,不论用在训练或是假设的任务,性能展现出都太差,因此学界转而用于GPU,也就是英伟达的芯片,英伟达的GPU曾多次在计算机视觉领域的盛事——ImageNet竞赛中获得胜利。

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目前市场上对于AI芯片没具体定义,一般指出,AI芯片即为面向人工智能应用于的芯片。少见的芯片底层架构有四种:CPU、GPU、FPGA和ASIC。但是CPU是个万能逻辑芯片,呼吸困难用作继续执行AI任务,不论用在训练或是假设的任务,性能展现出都太差,因此学界转而用于GPU,也就是英伟达的芯片,英伟达的GPU曾多次在计算机视觉领域的盛事——ImageNet竞赛中获得胜利。

可是GPU也不是AI专用芯片,即便利用并联技术可以增大处置效率,但GPU天生高耗能的特性有利于大量部属或部署在终端设备上。后来陈天石博士团队的“DianNao”系列论文,说明了使用向量矩阵矩阵运算设计,可大幅度提高运作效率,也才有后来的Google TPU和寒武纪 MLU,以及现在国内外大量看见的AI芯片。即便科学家和工程师渐渐突破技术瓶颈,但新创的AI芯片企业经营容易,传统上芯片设计的商业模式有IP设计、芯片设计代工和芯片设计三种。

本文将再行科普芯片设计的商业模式,再行讲解芯片开发成本,最后以融资情况让读者理解芯片企业的经营困境。AI芯片企业的三种商业模式IP设计:IP设计相对于芯片设计是在更加顶层的产业链方位,以IP核许可收费居多。传统的IP核许可企业是以安谋(arm)为代表,新创的AI芯片企业虽然也不会设计出有新型IP核,但因许可模式容易以规模效应建构相当可观收益,新创企业一般不以此作为主要盈利模式。另外还有获取自动化设计(EDA tool)和芯片设计检验工具的cadence和Synopsys,也在大力部署人工智能专用芯片领域。

芯片设计代工:芯片设计代工和制造业的代工一样,获取代工设计服务的企业,并无法在产品上贴上自己的标签,也无法对外声称该产品为自己设计的芯片。芯原科技早已专门从事涉及服务多年,也和恩智浦(NXP)有合作关系。芯片设计:大部分的人工智能新创企业是以芯片设计居多,但在这个领域中不存在传统敌手,看起来英伟达、英特尔、赛灵思(Xilinx)和恩智浦,因此目前少数AI芯片设计企业不会转入传统芯片企业的产品领域,看起来寒武纪与英伟达竞争服务器芯片市场,地平线与英伟达及恩智浦竞争自动驾驶芯片市场,其余是在物联网场景上布局,看起来获取语音辨识芯片的云知声,获取人脸识别芯片的中星微,或者是获取边缘计算出来芯片的耐能科技。

在这其中,自由选择芯片设计,并将芯片呈报晶圆代工厂流片的AI芯片企业,开发成本非常低,虽然可以原作有所不同的研发目标,来降低成本,看起来使用FPGA芯片,增加流片成本。但是自由选择展开ASIC架构芯片研发的企业,融资金额就沦为关键,影响企业的研发能力。开发成本:AI芯片开发成本居高不下,融资金额为研发关键对于芯片设计企业来说,从研发到成品的IP核许可、开发软件和生产/封测等费用是无可避免的开发成本。一般而言,ASIC芯片的研发费用非常低,根据IBS的估计数据,按照有所不同制程,65nm芯片研发费用有2850万美元,5nm芯片研发费用则为54220万美元,差距甚大。

在人工智能应用领域,依据芯片的部署方位和任务市场需求,不会使用有所不同的制程,在云端不会使用7nm制程,看起来寒武纪的MLU100芯片;在边缘末端和部分移动末端设备不会使用16nm或10nm做成的芯片。终端设备中较为经常使用的是65nm和28nm做成的芯片,末端看芯片的构建程度,若当作系统芯片用于,宜使用28nm做成的设计。但以上分类并非严苛界定,芯片设计的工艺是各不相同客户的市场需求,看起来智慧型手机的系统芯片设计早已使用7nm制程。

根据亿欧智库的调查,目前国内AI芯片的研发费用高于IBS的估计金额。系统芯片的研发费用仅有为IBS估计金额的20-50%,协处理器又仅有为系统芯片的30-40%。以终端常用的28nm做成的芯片为事例,AI系统芯片的研发费用大约为2500万美元,AI协处理器研发费用大约为800万美元。融资情况:中国AI芯片融资总金额超强30亿美元,但仅有3家企业融资总金额多达2亿美元根据亿欧智库不几乎统计资料,目前中国的一级投资市场上,以AI芯片设计为主要业务的企业中,有20家参予融资活动。

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按照投融资阶段分类,有4家企业在A轮之前的阶段(天使轮和Pre-A轮),11家企业在A轮阶段(A和A+轮),3家在B轮阶段,仅有2家在C轮阶段之后。其中,同属B轮的寒武纪和地平线都是独角兽企业,估值分别为25亿美元和30亿美元。此外,Pre-IPO阶段的比特大陆估值在2018年7月时曾低约120亿美元,但现在虚拟世界货币价格不欠佳,导致矿机公司利润上升,于是以从矿机转型为AI芯片企业。上述在天使再来Pre-IPO融资阶段的芯片企业中,仅有3家融资总额多达2亿美元以上,分别是比特大陆、寒武纪和地平线;有2家企业融资总额在5000万美元到2亿美元之间,分别是触景无限和ThinkForce(熠知电子)。

其余15家企业的融资总金额都在5000万美元以下,甚至有9家企业的融资总金额不多达1000万美元。这些企业融资总金额合计多达30亿美元。结语根据前述ASIC芯片研发的成本估计,融资总金额严重不足5000万美元的芯片企业需谨慎用于资金,防止在下一期融资到账前再次发生财务危机。

即便部分AI芯片设计的费用相对而言较为较低,但超过800-2500万美元以上的芯片研发费用,再加长达1-3年的开发周期,AI芯片企业在融资的早期阶段必须投资人的大量资金浥录,才需要决胜负没产品销售的阶段,并且顺利踏进第一步。


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