2018年以来，人工智能芯片领域热闹非凡。尤其在中国，丰富的垂直应用场景为AI芯片的发展提供了沃土。目前，中国已涌现出像深鉴科技、寒武纪、地平线等一批知名创业公司。 作为在芯片领域驻足长达30年之久的高通，不论在投资赛道上还是对芯片行业的理解上，其观点都具备一定的参考价值。 5月9日-10日，2018Demo China创新中国春季峰会在国家会议中心举行，高通全球副总裁、高通创投董事总经理沈劲接受创业邦独家专访。 “人工智能芯片的确是现在创投圈的热点”，沈劲回答。 高通作为一家无线技术与芯片公司，在产品定位上一直重视研发策略。 沈劲谈到高通目前在AI芯片上的布局：利用其SoC芯片可编程的异构计算能力，用分布式运算单元做AI运算，面向不同的功能、基于不同类型的数据，在不同的计算精度水平上支持广泛的人工智能框架、软件和算法，如TensorFlow、Caffe/Caffe2等人工智能神经网络框架。 基于高通自身是一家经验丰富的半导体芯片设计公司，对行业规律的把握为其投资这类企业提供了“内在方法论”。 偏好投资能够规模化的芯片企业 这两年，高通在AI芯片领域投资布局了AI+IoT方向的创业公司，比如去年投资的耐能，这类公司在端上的AI 运算要求要具备效率高、发热低、功耗低等功能。 另一方面，「高通投资的芯片企业非常看重其是否能够规模化」，沈劲解释称「任何芯片，如果不能规模化，产品竞争力一定是有问题」。 随后，沈劲算了“一笔账”，现阶段很多芯片研发，某种程度上靠国家补贴，「但补贴不是永远的」，后期商业化时，一旦离开补贴，如果不能拿出性价比高、可规模化的产品，最终都会被市场淘汰。 而芯片领域，时间的积累尤为重要，可以说芯片公司的成长历程远大于现在互联网公司的成长周期，芯片产业链长，流程复杂且变现难。 「但现在不管是投资人还是创业者，有些不能摆脱互联网创业思维」，认为3到5年就能打造一个大型的公司，「其实有这方面思想做产品很危险」。 3到5年的时间，芯片创业公司不管在产品还是收入上可能还都无法真正做起来。沈劲提醒到，投资人和创业者涉足这个领域时，需要做好10、20年的长跑打算。 所以在高通被投企业上，一定会把这种理念带入，「长期给予支持，希望在规模化道路上帮到他们」。 识别“真人才”，少走弯路 「芯片行业现在很多人都跳进去了，但是很多公司的人才是远不够用的」，沈劲抛出了一个现实问题。 芯片不像做软件，后期能修修补补，这方面的人才非常重要，但从整个芯片发展历程来看，主要还是聚集在美国和中国台湾，中国内地人才储备还有待加强。 「现在很多人说自己会做芯片，但实际上不会做」。 沈劲拿自己举例，「在高通工作15年，你让我讲讲芯片可以，但做芯片真不会」。 所以其实很多公司找到的人并不是真正会做芯片设计以及半导体工艺的人，「多数可能是一些软件人员、或是以前做芯片测试等周边的人」。 除了告诫公司甄选真正的人才外，沈劲同时强调了企业一定找到应用场景。没有好的应用场景，前期靠资本注资还能支撑。「但后期资本说走就走了」。 算法和算力同样都还存在很大的想象空间 大家在谈及人工智能时，更多的会涉及各种算法。 但当各大企业都具有开发相关算法能力的时候，甚至初创企业也可以利用开源的算法库应用到自己的产品中的时候，那么由算法所贡献的那部分优势就变得越来越小。这也造成很多人认为算法红利期已过，更多的人将目标转移至算力上。 但沈劲对此有不一样的解读，他认为算法还存在很大想象空间。 「拿我们投资的商汤科技举例，从之前的用单颗摄像头做人脸识别，到最近用几万颗摄像头识别，后者算法比前者复杂很多。所以说仅在图像识别方面，依然存在很大的提升空间」。 除此之外，沈劲强调，在设备识别、云端识别亦或是云端与设备端的联动识别上，都不是简单的、轻量的代码就能解决。 同样，在算力方面，AI芯片主要还是基于中国有很多的应用场景，政府也比较鼓励自主原创的芯片。如果没有要求自主原创的诉求，实际上在国际市场上还是有很多发展机会，所以不存在所谓的算法到瓶颈算力还有空间的说法。两个方面存在的空间都还很大。 | 
