電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/周凱揚(yáng)）作為補(bǔ)上機(jī)器學(xué)習(xí)算力空缺的另一大主力軍，這幾年間涌現(xiàn)的AI芯片初創(chuàng)公司們紛紛推出新品，力求以更快的速度填補(bǔ)這個(gè)窟窿。這也讓AI在飛速發(fā)展的5年內(nèi)吸引到了不少投資，可令不少人困惑的是，除了AIoT、自動(dòng)駕駛市場(chǎng)這些初創(chuàng)企業(yè)有掀起一點(diǎn)浪花外，其他AI市場(chǎng)的格局似乎并未因他們的出現(xiàn)產(chǎn)生任何變化，甚至連他們自己也都危機(jī)纏身。

產(chǎn)品和人才問題

AI芯片初創(chuàng)公司面臨的最大問題之一就是產(chǎn)品的可用性，與那些年年都能推出新品的大廠不同，這些初創(chuàng)公司的發(fā)布節(jié)奏就要慢多了。由于設(shè)計(jì)流片昂貴、周期長等等原因，不少公司哪怕已經(jīng)脫離了stealth階段，也遲遲沒有公開產(chǎn)品面世。這些公司的官網(wǎng)也往往十分簡單，比如對(duì)其技術(shù)的一大串文字描述，在研芯片的概念渲染圖等等，供外界獲取的信息少之又少。

哪怕真正公布了產(chǎn)品，離大規(guī)模量產(chǎn)和開箱即用也還有很大的差距。正因如此，此前行業(yè)大佬才會(huì)放話說“雖然現(xiàn)在不少AI初創(chuàng)公司都在打造AI芯片，卻遲遲沒有可用的產(chǎn)品。”而且這個(gè)問題困擾的不僅是AI芯片初創(chuàng)公司，那些想要自行設(shè)計(jì)AI芯片的互聯(lián)網(wǎng)廠商也都面臨著這樣的問題。

其次是AI硬件行業(yè)的“一超”局面實(shí)在壓得有些AI芯片公司喘不過氣，英偉達(dá)的GPU占據(jù)了絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)地位，對(duì)于AI產(chǎn)業(yè)所需的硬件和軟件，都被英偉達(dá)做到了極致?？緼I芯片初創(chuàng)公司的實(shí)力，要想從中撕開一個(gè)口子，可以說是難于登天。

別說商用AI了，就連AI研究方面，英偉達(dá)的GPU也是不折不扣的霸主。在Zeta Alpha的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中，2022年AI論文中英偉達(dá)GPU的提及使用次數(shù)達(dá)到21452次，遠(yuǎn)超其他的ASIC、FPGA硬件，其V100也成了最受歡迎的型號(hào)，就連RTX 3090這樣的消費(fèi)GPU也有3663次的提及。

產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力不夠的另一大原因源自人才，從表面上看去，尤其是創(chuàng)始人團(tuán)隊(duì)，這些初創(chuàng)公司的陣容都不差。有為大廠設(shè)計(jì)了多款SoC的行業(yè)老將，機(jī)器學(xué)習(xí)算法領(lǐng)域的大神，但在總?cè)藬?shù)和整體實(shí)力上還是略顯遜色的，這些大佬定下架構(gòu)后還需要各個(gè)環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)工程師協(xié)作，并由軟件工程師進(jìn)行優(yōu)化，才能打造出完美的AI芯片。很明顯，從這些初創(chuàng)公司一直擺著的職位清單來看，人才無疑是他們的痛點(diǎn)。

資金和收購問題

今年針對(duì)半導(dǎo)體初創(chuàng)企業(yè)的VC融資有了一個(gè)明顯的下滑，根據(jù)PitchBook統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，總金額只有78億美元，這與去年相比有了46%的下滑。但在這種種挑戰(zhàn)面前，資本市場(chǎng)其實(shí)仍未丟失對(duì)AI芯片的青睞，甚至你不把AI這個(gè)詞放在自己的產(chǎn)品描述里，成功融資的可能性都會(huì)減少。

最近AI芯片初創(chuàng)企業(yè)完成的融資也不少，比如剛完成3500萬美元A輪融資的以色列企業(yè)NeuReality、完成2700萬美元A輪融資的荷蘭企業(yè)Axelera，還有完成了6700萬美元B1輪融資的SiMa.ai等等。

但初期的投資只夠這些初創(chuàng)公司維持短暫的時(shí)間，在半導(dǎo)體這個(gè)研發(fā)揮金如土的行業(yè)中，如果在產(chǎn)品正式售賣前沒有穩(wěn)定的資金投入，很快就會(huì)陷入絕境。比如美國模擬AI芯片廠商Mythic，就陷入了資金鏈斷裂的危機(jī)中。

在AI芯片這個(gè)較為碎片化的市場(chǎng)中，被大廠商收購是再稀松平常不過的一件事，比如前些年英特爾花重金收購的Habana Labs等。話雖如此，近兩年大廠收購AI初創(chuàng)公司的動(dòng)作越來越少了，他們更愿意先投資，而不是直接下手。所以現(xiàn)在這個(gè)階段，除非產(chǎn)品已經(jīng)做得小有起色，或是技術(shù)與這些大廠特別匹配（尤其是在服務(wù)器領(lǐng)域），成功把自己“賣”出去也不容易。

小結(jié)

可能會(huì)更讓AI芯片初創(chuàng)公司難過的莫過于現(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)下行趨勢(shì)了，無論是汽車還是服務(wù)器，似乎都有了一些下滑與砍單的跡象。如果不能撐過這一段時(shí)間，AI硬件市場(chǎng)肯定會(huì)迎來又一輪的洗牌。