【中國(guó)傳動(dòng)網(wǎng) 行業(yè)動(dòng)態(tài)】 如今，互聯(lián)網(wǎng)的高光時(shí)刻已經(jīng)過去，轉(zhuǎn)入需要以核心技術(shù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，而半導(dǎo)體，則是個(gè)千億美金級(jí)市場(chǎng)機(jī)會(huì)。據(jù)悉，中國(guó)每年在半導(dǎo)體技術(shù)、芯片、集成電路等方面進(jìn)口花費(fèi)超過3000億，遠(yuǎn)超過其他能源、資源進(jìn)口。

這兩年，國(guó)內(nèi)諸多玩家入局AI芯片，除華為、阿里巴巴等大廠外，也產(chǎn)生了如地平線、寒武紀(jì)一類的獨(dú)角獸。今年四月，中興危機(jī)爆發(fā)，更催生了國(guó)內(nèi)“造芯”熱，國(guó)內(nèi)資本也將更多關(guān)注投向半導(dǎo)體行業(yè)。

其實(shí)，從2005年起，北極光創(chuàng)投就在半導(dǎo)體行業(yè)布局。在今年的北極光半導(dǎo)體行業(yè)溝通會(huì)上，北極光董事總經(jīng)理?xiàng)罾诰汀秷?chǎng)景定義計(jì)算》進(jìn)行了演講，探討半導(dǎo)體技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用機(jī)會(huì)，以及北極光在該領(lǐng)域的投資策略。

摩爾定律終結(jié)，半導(dǎo)體投資“天時(shí)地利”

半導(dǎo)體技術(shù)發(fā)展離不開摩爾定律和DenardScaling。前者是指半導(dǎo)體單位面積中的電子元件每18-24個(gè)月會(huì)翻一倍；后者則指在摩爾定律下，每當(dāng)電晶體數(shù)目加倍，就能達(dá)到更低功耗。

2010年，那時(shí)還處于摩爾定律有效的年代，北極光的策略卻是“非摩爾定律驅(qū)動(dòng)”，即尋找能夠不依賴于摩爾定律的技術(shù)。他們認(rèn)為獨(dú)特的算法、特殊的工藝等都有可能建立摩爾定律以外的機(jī)會(huì)。北極光當(dāng)年投資的NAND閃存控制器公司TiDAlSystem，僅成立兩年就被美國(guó)最大存儲(chǔ)公司Micron收購，得到八倍的投資回報(bào)。

然而到了2015年，制程工藝發(fā)展讓晶體管尺寸不斷逼近物理極限，隨著晶體管尺寸變小、單位面積里晶體管數(shù)量的快速增加，20nm芯片上靜態(tài)功耗竟超過了動(dòng)態(tài)功耗。摩爾定律放緩了，投資邏輯又要發(fā)生變化。北極光認(rèn)識(shí)到軟硬結(jié)合或許是下一機(jī)會(huì)點(diǎn)，而這樣的公司則不是傳統(tǒng)的半導(dǎo)體公司，而更像一個(gè)系統(tǒng)公司。

到現(xiàn)在，單處理器核心性能每年提升率已經(jīng)下降到3%。36氪曾專訪過2017年圖靈獎(jiǎng)得主DavidPatterson,他判斷：發(fā)展至今50余年，摩爾定律已經(jīng)結(jié)束。

鐘擺運(yùn)動(dòng)：計(jì)算架構(gòu)變動(dòng)路線圖

對(duì)此，楊磊認(rèn)為：雖然摩爾定律終結(jié)給半導(dǎo)體行業(yè)帶來了巨大挑戰(zhàn)，但卻是半導(dǎo)體投資的良機(jī)。首先，摩爾定律終結(jié)，創(chuàng)新成為第一要義，靠資本和規(guī)模的游戲再不靈光；再者，從大機(jī)時(shí)代的IBM，到PC時(shí)代的Intel,再到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的高通，正在發(fā)生的智能物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代也需要跑出主流的半導(dǎo)體芯片，而智能物聯(lián)網(wǎng)絕大多數(shù)的需求和場(chǎng)景都是中國(guó)首次涌現(xiàn)。離場(chǎng)景越近，機(jī)會(huì)則越大。

智能物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，場(chǎng)景定義計(jì)算

對(duì)于智能物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，北極光認(rèn)為其核心趨勢(shì)是去中心化和以場(chǎng)景定義計(jì)算，具體拆分來有三點(diǎn)：

云與邊緣分裂

智能物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代應(yīng)用對(duì)于低延時(shí)、低功耗、高隱私性都有要求，且計(jì)算密集，因而需要將云和邊緣分裂開，在邊緣節(jié)點(diǎn)上完成計(jì)算。

云和邊緣的分裂或帶來多米諾骨牌效應(yīng)，隨著底層計(jì)算架構(gòu)的變化，在此上的中間件、PaaS、系統(tǒng)級(jí)軟件、數(shù)據(jù)庫都會(huì)發(fā)生變化，這也會(huì)衍生出大量2B的機(jī)會(huì)。

在邊緣計(jì)算場(chǎng)景下，未來AI芯片很可能既不是TPU也不是GPU。Google的TPU雖然功耗低，但是不靈活，可編程性差；GPU雖然靈活，但是功耗高。對(duì)創(chuàng)業(yè)公司而言，在這兩者中找到平衡點(diǎn)便是機(jī)會(huì)。

北極光投資的「登臨科技」便是從平衡靈活性和效率入手，做到軟件定義的異構(gòu)計(jì)算，在一個(gè)異構(gòu)平臺(tái)的計(jì)算上面有一個(gè)軟件，上層的軟件改變的時(shí)候，不會(huì)影響到下面底層的硬件。

端智能的指數(shù)級(jí)增加

相對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的100億設(shè)備，智能物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代會(huì)催生100倍的節(jié)點(diǎn)，其中大多數(shù)是端，并將以幾何級(jí)增長(zhǎng)。硅麥為代表的聲音相關(guān)傳感器，CMOS圖像傳感器、LiDAR、毫米波雷達(dá)、X-ray、紅外、紫外為代表的圖像相關(guān)傳感器會(huì)是最重要的傳感器。

在未來，端將向簡(jiǎn)單化和智能化發(fā)展。簡(jiǎn)單化體現(xiàn)在更低成本、更低功耗、更高安全性。智能化則體現(xiàn)在圖像和視覺、聲音上。對(duì)于端智能而言，電池是一個(gè)挑戰(zhàn)，電池功耗的限制同樣會(huì)使端智能的計(jì)算資源受限，此時(shí)軟硬結(jié)合就顯得尤為重要。

在這一領(lǐng)域，北極光從各個(gè)場(chǎng)景入手布局，包括低功耗低成本IoT的無線射頻BlueX、應(yīng)用于智能駕駛領(lǐng)域的軟硬結(jié)合系統(tǒng)公司黑芝麻科技、應(yīng)用于智能語音終端場(chǎng)景的GMEMS等。

基于存儲(chǔ)的計(jì)算

現(xiàn)在的CPU、GPU采用的都是馮諾依曼架構(gòu)，其內(nèi)核是計(jì)算，而存儲(chǔ)是一個(gè)邊緣的設(shè)備，這是“基于計(jì)算的存儲(chǔ)”。而在未來，這一趨勢(shì)或被顛覆，“基于存儲(chǔ)的計(jì)算”將成為主流。

具體來說，從云智能到端智能，未來芯片的集成度會(huì)越來越高，可能單一芯片就能達(dá)到今天一個(gè)模組的性能，即在一個(gè)芯片上實(shí)現(xiàn)連接、傳感、存儲(chǔ)、計(jì)算功能。

這一領(lǐng)域，目前還沒有特別成功的投資案例。北極光在七年前投資了下一代存儲(chǔ)構(gòu)架ReRAM，基于存儲(chǔ)的計(jì)算是否可成立還需要時(shí)間檢驗(yàn)。

“造芯”熱當(dāng)下，研發(fā)獨(dú)特核心IP尤為重要

到2018年，北極光已經(jīng)投資了15家半導(dǎo)體公司，幾乎每年一家，投資風(fēng)格偏謹(jǐn)慎。2016年時(shí)，共有三家公司上市（展訊、炬力、兆易創(chuàng)新）、兩家被并購。

北極光在半導(dǎo)體領(lǐng)域的所投公司覆蓋了從傳感器、無線連接、到CPU、場(chǎng)景定義計(jì)算的SOC、存儲(chǔ)多個(gè)關(guān)鍵鏈條，且均以研發(fā)核心IP見長(zhǎng)。楊磊提到：在未來，希望看到更多半導(dǎo)體公司不再簡(jiǎn)單拼湊一些IP，而是每一家都能有自研的獨(dú)特核心IP。

北極光創(chuàng)投在半導(dǎo)體行業(yè)的投資布局

除之前提到的幾家公司外，北極光投資的核心IP公司還包括傳感器方面的Cista、鐳神智能，處理器方面的Spreadtrum（展訊）、OURS，DSA領(lǐng)域的億智科技、存儲(chǔ)方面的Crossbar等。

在當(dāng)下的中國(guó)“造芯熱”時(shí)點(diǎn)上，北極光對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)創(chuàng)業(yè)者和投資人有兩點(diǎn)建議：

躲避低端陷阱：中國(guó)半導(dǎo)體市場(chǎng)目前做低端需求和產(chǎn)品的公司居多，中高端所占比例較小，而半導(dǎo)體行業(yè)在中高端領(lǐng)域才能賺到錢。因而，楊磊建議投資人集中精力投資具備獨(dú)特核心IP研發(fā)能力，且著眼大市場(chǎng)空間的半導(dǎo)體公司，切忌調(diào)入低端陷阱。

抓住品類分化：摩爾定律終結(jié)，智能物聯(lián)時(shí)代到來，這都催生了大量的場(chǎng)景和需求，如AI訓(xùn)練、推理、云計(jì)算、邊緣計(jì)算、智能駕駛、智能中控等。對(duì)于大公司而言，細(xì)分場(chǎng)景需求并非其關(guān)注重心，這就給了初創(chuàng)公司機(jī)會(huì)。從品類分化入手，做出該領(lǐng)域最強(qiáng)的產(chǎn)品，占據(jù)市場(chǎng)空間方為生存之道。