Ai芯片領域這兩年變得極其火熱，ta被看做是中國“彎道超車“的另一把利器，不論是資本市場還是創(chuàng)業(yè)公司，無不對其表現(xiàn)出極大的熱情。作為創(chuàng)投領域最懂技術(shù)的北極光創(chuàng)投也不例外。

5月3日，在北極光創(chuàng)投舉辦的“Ai芯片媒體溝通會”上，董事總經(jīng)理楊磊、投資副總裁張黎、投資經(jīng)理趙顧，為在場嘉賓分享了北極光創(chuàng)投在Ai芯片領域布局的邏輯，以及詳細介紹了北極光“Ai芯片家族”企業(yè)各自在行業(yè)中取得的成果。

簡單來講，北極光在投資Ai芯片公司上，一貫秉承嚴謹?shù)耐顿Y風格，楊磊稱，在北極光成立的第11個年頭里（自成立到2016年），機構(gòu)共投資了10家半導體公司。

除了嚴謹?shù)耐顿Y風格外，北極光更加看重創(chuàng)業(yè)團隊在芯片領域的經(jīng)驗、是否擁有大量核心IP、是否能夠提供基于芯片的全棧解決方案，而機構(gòu)本身也非常注重此類項目的孵化。

此外，楊磊還表示就目前的Ai芯片業(yè)而言，英偉達產(chǎn)品靈活性好，但功耗高，而谷歌產(chǎn)品用起來相對不那么靈活，所以他認為真正的機會在于GPU和TPU兩個極端中間的位置，“但平衡態(tài)的產(chǎn)品很難做”。

北極光所投企業(yè)Crossbar，于2010年創(chuàng)建于美國硅谷，產(chǎn)品ReRAM解決Ai的瓶頸需要的新的存儲器件。有了ReRAM，設計人員可以從“持續(xù)計算”中創(chuàng)建全新的子系統(tǒng)。被集成的數(shù)據(jù)端口從來不對“智能存儲器”關閉，“智能存儲器”從每一個交互中進行學習，并自動檢索，過濾，計算數(shù)據(jù)，而無需CPU干預。形象來說就是解決CPU與GPU之間通信的速度問題。

人工智能領域，成功的商業(yè)應用應具備先進的算法、海量有價值的數(shù)據(jù)、強大的算力和一套體系構(gòu)架，加上好的商業(yè)模式即可稱之為“成功”。

趙顧的看法是，近兩年算法紅利逐漸消失，芯片（算力）優(yōu)勢逐漸凸顯，但趙顧強調(diào)，芯片難做，難在其產(chǎn)業(yè)鏈太長、流程復雜等，北極光在投資相關企業(yè)時更加看重具有市場應用的產(chǎn)品，能給客戶“交鑰匙工程“，結(jié)合場景，提供一整套解決方案。

而在端智能方面，張黎認為，人工智能產(chǎn)業(yè)很明顯，巨頭具備資源、人力等優(yōu)勢，更加適合搭建云服務。小企業(yè)更多的機會在端。張黎解釋，最近2年IOT多樣化處理器越來越多，根據(jù)應用定義的處理器的端機會也變的越來越多。

Ai對計算構(gòu)架的影響方面，北極光認為，Ai的影響遠大于云計算。楊磊稱，在這次變革中，中國在底層技術(shù)上需要有自己的生態(tài)，才能降低對國外產(chǎn)品的依賴。

目前，在Ai相關芯片方向，北極光投資的核心IP目前包括了傳感器方面的BlueX、CISTA、雷神智能，存儲方面的Crossbar, 音頻領域的GMEMS， DSA（Domain-Specific Architecture）方面的登臨、處理器方面的Spreadtrum、OURS，黑芝麻科技、億智科技等。