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| 本文作者： 包永剛 | 2019-01-31 10:41 |
雷鋒網在《資本寒冬，這樣的AI芯片公司2019年危矣》一文中已經提到，2019年的資本寒冬以及整個半導體行業的低迷，將會讓那些沒有技術獨特性以及缺乏商業落地能力，且現金流控制不好的AI芯片公司面臨巨大的挑戰，甚至大概率會倒下。
因此，AI芯片在2019年落地的重要性已經毋庸置疑，那么，對于AI芯片公司，接下來關鍵問題就是如何在2019年實現產品的規模商用？哪種商業模式是更好的選擇？
【 圖片來源：alltechasia 】
芯片公司的商業模式
芯片不僅是一個技術密集、資本密集、人才密集的高門檻行業，同樣也是產業鏈很長的行業。在這條很長的產業鏈里，僅芯片公司，也有著不同的盈利模式。
比如我們熟知的英特爾和AMD，用戶可以直接購買其芯片，高通則為手機廠商提供芯片，英特爾、AMD和高通取得的成績也證明了這一商業模式的成功。除了賣芯片，IP授權的模式也成就了一些芯片公司，典型的例子就是Arm，Arm靠提供芯片的知識產權發家，憑借著與英特爾的差異化競爭，Arm架構的芯片如今已經搭載在了大部分的移動智能設備中。還有如今AI芯片領域的代表英偉達，英偉達最早也出售芯片，后來慢慢轉變為賣GPU卡。
到了AI時代，我們已經看到不同的AI芯片公司也在用不同的商業模式探索AI芯片的落地。AI IP公司典型的就是AI獨角獸公司寒武紀，并且寒武紀IP落地已經有成功案例，其IP搭載在麒麟970和麒麟980的SoC中。
不過，在AI時代的AI芯片公司似乎更傾向于提供AI加速卡以及相關的服務。雷鋒網此前報道，在華為AI芯片發布會后的采訪中，華為輪值董事長徐直軍多次強調，華為昇騰910和310芯片將不會對外單獨銷售，而是以AI加速卡、加速模塊、服務器和一體機等模式對外銷售。另外，比特大陸、云天勵飛等擁有AI芯片的公司也都更傾向于提供模塊化的方案。
【 圖片來源：smart2zero 】
到底選擇哪種商業模式更好？
這是否意味著一體化的方案更適合AI芯片初創公司？探境科技CEO魯勇接受采訪時表示，AI芯片相較于傳統芯片的特點是多了算法，這意味著AI芯片這樣軟硬結合的產品，單獨出售芯片可能無法工作，而AI算法也是一個稀缺資源，所以將算法和芯片捆綁作為一體化的方案也就成了許多公司的想法。
魯勇同時指出，客戶的需求多種多樣，有的只需要芯片，而有的則需要同時需要芯片和算法。不同的AI芯片公司會根據自身的特點選擇合適的商業模式，這不能只看表面，要看其實質。因此，到底哪種方式更適合不能一概而論，商業是多種多樣的。
據了解，探境既可以單獨提供芯片，也可以提供軟硬一體的方案。至于是否會賣IP，魯勇表示從Arm的經驗和營收看，這并不會是探境優先選擇的方式。
以算法見長，在本月初發布AI語音芯片的思必馳同樣會根據市場的需求提供芯片。思必馳CTO/深聰智能CEO周偉達接受雷鋒網專訪時表示：“如果客戶希望從我們這里采購馬上就能滿足他們應用的方案，我們可以提供Turnkey的方案。但對于那些擁有自己開發團隊，也對芯片硬件平臺比較了解的團隊，我們也可以只提供芯片。根據客戶的需求和他們判斷，思必馳以比較開放的心態根據市場的需求來提供不同的產品。”
地平線聯合創始人、算法副總裁黃暢認為：“AI芯片的大規模商用需要產生圍繞AI芯片的殺手級應用，我們認為新的殺手級應用可能來自智能IoT場景、智能駕駛場景。聚焦這些場景，軟硬結合、深度優化、協同設計，將最大限度地提升性能、為客戶創造最大的價值。同時，AI應用場景非常豐富，構建開放的平臺，在AI芯片上提供豐富的軟件、有力的服務，賦能客戶在AI芯片上開發出來更多、更豐富的應用，則可以在更廣大的長尾場景上為AI落地創造機會。”
鯤云科技創始人兼CEO牛昕宇表示：“實現AI芯片規模商用的核心點在于找到滿足客戶需求的差異化優勢，這個對于每家公司都一樣。”
至于直接提供芯片還是一體化方案更好的問題，牛昕宇認為，一體化方案是差異化競爭的一種方式，因為目標客戶從方案公司變為了終端用戶。一體化方案與單純賣芯片一樣，都是實現商業化的手段，提供一體化方案要考慮如何發揮自己的芯片優勢、長期的競爭優勢如何建立等；提供芯片要考慮如何快速落地實現規模化拓展以及如何把使用門檻降低，這是對于市場的不同切入角度，沒有優劣之分。
雷鋒網小結
2019年對AI芯片初創公司而言無疑是一個巨大的考驗，AI芯片公司擁有技術獨特性確實是其保持競爭力的重要部分，不過從目前的情況看大多數公司都在進行FMA（浮點乘法累加）和混合精度數學（整型8位和浮點16位和32位）的工作，這是更容易獲得成果的方法。
因此，AI芯片落地的商業模式的選擇也十分重要。需要看到，芯片公司無論是提供芯片還是一體化的方案，都要根據公司自身的特點，結合客戶的需求提供更具性價比的方案，才能獲得用戶任認可實現芯片的更快落地。
還需看到的是，AI芯片的軟硬一體化也將讓硬件團隊和軟件團隊進行跟緊密的協作，這也是AI芯片在規模落地過程中需要面對的問題。
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