MEFI:嘉楠科技CEO张楠赓:AI芯片走入第二战场

12月10日,嘉楠科技董事长兼CEO张楠赓接受36Kr记者专访。

专访速览

2021年上半年国内AI行业大额融资创新高,涉及项目仅23个,标志国内AI行业正在进入分水岭。

随着AI进入落地期,论文数量、芯片参数等纸面实力标准式微,拥有产业和流片量产经验的AI芯片公司会更受青睐。

嘉楠已经培养了一支成建制的工程师团队,能够自主实现芯片前后端全流程研发。

不同于市面上一些采购成熟IP再集成的芯片厂商,嘉楠科技拥有丰富的自研IP矩阵。

建立更全面的IP自研体系,非常考验系统、模块设计、算法等不同团队的磨合。

研发投入保持三年连续增长,2021年前三季度研发投入超2亿元。

经过两年摸索,嘉楠在智能教育硬件、智能家居等市场正打开局面。

以下为专访全文

“AI芯片”这一概念,产业早已不再陌生。

受益于人工智能与芯片半导体的双重利好,近年来,AI芯片产业发展速度惊人。根据集微咨询数据,仅2021年1~4月,中国AI芯片产业融资规模就高达89.65亿元,始终保持着高速增长的势头。

然而,这近90亿元的融资金额,却只涉及23个融资项目,单个项目平均融资金额超过3亿元,远高于AI芯片概念兴起时的平均金额。

毫无疑问,AI芯片产业,正在走入分水岭。

AI芯片的第二战场

AI算法的兴起催生了强大的算力需求,英伟达乘此东风一飞冲天,专用AI芯片也应运而生。

在“AI芯片”这一概念的诞生之初,国内外一大批创业公司如雨后春笋般崛起,其早期团队大多以学术背景为主,致力于解决“从0到1”“从无到有”的问题。

机构H.C.Wainwright&Co:嘉楠科技的基本面良好,看好其北美市场发展:7月8日消息,美国东部时间7月6日,据投行机构H.C.Wainwright&Co发布的研究报告,首次覆盖嘉楠科技(Nasdaq:CAN)并给予买入评级。

H.C.Wainwright&Co指出,嘉楠科技在矿机性能、客户关系、联合挖矿和在美国市场建立运营实体方面取得了明显改善。该机构进一步指出,嘉楠科技正在为未来投资,并在美国加州圣何塞建立了业务基地,与北美的矿工客户群体建立更牢固的联系。自今年晚些时候起,挖矿业务有可能提振嘉楠科技的业绩表现。

H.C.Wainwright&Co认为嘉楠科技的基本面良好,并看到该公司的一系列优势。[2022/7/8 2:00:50]

此后,随着科技巨头、产业专家、终端客户等企业纷纷入局,AI芯片全面开花,打响了一场长达数年的百家争鸣之战,一时好不热闹。

这是AI芯片的第一战场。由于既没有成型的产业规模,也没有成熟的用户需求,衡量一个企业优秀与否的标志,只能依靠企业的论文数量、报告的芯片参数、以及团队的学术背景进行评判。

此后,随着市场对于“AI芯片”概念的进一步接受,相关技术、产品、应用也逐渐走向成熟。无论是投资人还是终端用户,都开始逐渐将目光从学术转向产业,AI芯片的比拼战场,也在悄然发生转变。

在这片第二战场中,一批拥有先进产品技术、丰富产业经验的「新芯力量」脱颖而出,成为这第二阶段的明星玩家。

比如嘉楠科技——这家有着8年芯片研发经验,在2019年11月成功登陆纳斯达克,成为第一家在美上市的中国自主知识产权AI芯片公司。

在这个第二战场中,参数、融资、PPT成为了次要因素,产业越来越重视AI芯片的落地、应用、以及生态。

美股区块链概念股盘前走强,嘉楠科技涨3.09%:行情显示,美股区块链概念股盘前走强,SOS涨26.74%,Bit Digital涨3.81%,亿邦国际涨3.43%,嘉楠科技涨3.09%。此前消息,马斯克表示特斯拉、SpaceX和他本人都不会出售任何比特币,且有可能恢复比特币支付。[2021/7/22 1:09:32]

事实上,嘉楠科技CEO张楠赓告诉36氪,近年来,AI芯片应用市场的需求正在快速增加,市场不断走向成熟。目前嘉楠科技的AI芯片销售增长迅速,已经实现了在AISTEAM教育、智能家居和智能传感器等领域的商用落地。

14次流片,成功率100%

作为现代工业的掌上明珠,芯片半导体是标准的“重资本、重人才、重技术”高壁垒行业。

以国际芯片霸主英特尔为例,这家有着超过40年历史的老牌芯片公司,至今每年在技术研发上的投入依旧高得惊人——根据财报显示,英特尔2020年研发总投入达到了135.56亿美元,超过860亿人民币。

而且,高额的研发投入只是一方面,与互联网、算法研发等适合“小步快跑,快速试错迭代”的软件技术不同,芯片行业的另一壁垒是其研发周期长、风险高、投入大,试错成本极高。

尤其是对于“AI芯片”这类尚未有明确成型定义的前沿技术而言,更是如此。

算法研发与产品化投入,一款先进制程的AI芯片一次流片成本将达到千万元级别,低于10nm的顶尖制程研发成本则高达数亿元。一次流片失败将致使大量人力物力付诸东流。

美股区块链股普跌,嘉楠科技跌超5%:行情显示,美股区块链股普跌,嘉楠科技、Riot Blockchain、Marathon Digital跌超5%,Bit Digital、亿邦国际、迅雷等跟跌。[2021/7/20 1:05:45]

因此,不仅仅是人力物力的资源投入,对于AI芯片的研发与工程团队而言,成熟的行业经验与丰富产业Know-how积累必不可少。

然而,人才缺口却始终是国内芯片领域所面临的一大挑战。

根据《中国集成电路产业人才发展报告》数据,当前,我国集成电路产业正处于布局和发展期,行业薪酬不断提升,2020年全国直接从业人员约54.1万人,但预计到了2023年,全行业人才需求将达到76.65万人左右,人才缺口依旧显著。

这也是为什么,近年来半导体工程师薪酬疯狂上涨,不少缺乏工程化能力的企业愿意付出两倍、甚至三倍的水平“挖角”成熟人才。

根据前程无忧数据显示,2020年,在同期55个行业毕业生薪酬没有明显增长的情况下,集成电路/半导体领域的毕业生平均薪酬涨幅都在20~25%以上。

由于缺少行业知名度,不少成立较晚的AI芯片企业在人才积累方面,始终面临着不小的挑战。

不过对于2013年成立的嘉楠科技而言,这一问题似乎并不严重。

2013年,人工智能尚未走出实验室,“国产替代”热潮也还在襁褓之中。大众对于“芯片”的认知还停留在陌生的领域,远远预料不到几年之后它将火遍大江南北。

作为一项对工程管理能力要求极高的技术,芯片研发与工程团队的积累、磨合、以及对产业链的认知都尤为重要。在这样的背景下,率先切入区块链芯片的嘉楠科技拥有了明确的先发优势。

美股区块链板块普涨,嘉楠科技、Riot Blockchain涨超7%:行情显示,美股区块链板块普涨,嘉楠科技、Riot Blockchain涨超7%,Marathon Patent涨超6%,第九城市涨超4%。[2021/4/13 20:15:39]

张楠赓告诉36氪,目前,嘉楠科技已经培养了一支成建制的工程师团队,能自主实现芯片前端、后端和验证的设计需求,而不是像一些同体量的公司选择将后端业务外包给团队。

同时,嘉楠科技在后端的物理设计和实现上也建立了较高的门槛,并且拥有与多家晶圆厂合作打造的针对不同工艺的流片和量产能力。

早在2016年,嘉楠科技就已经是国内前十实现10nm工艺的芯片公司。2017年,嘉楠科技成为了台积电首批7nm战略合作伙伴。2018年,嘉楠科技又发布了全球第一款7nm制程的ASIC芯片。

张楠赓说,“嘉楠在过去的14次流片中,一直保持着100%的成功率。”

目前,嘉楠科技的业务板块包括:区块链芯片和整机开发、终端AI芯片研发。

这是两款看似应用场景截然不同的芯片,但张楠赓告诉36氪,在底层技术上,它们有着重要的共通之处。

举个例子,随着AI算法模型的应用逐渐走向成熟,端侧AI芯片正在朝着高性能、低功耗的方向发展。

高性能是为了不断提高用户体验,完成更有挑战的用户需求;低功耗则是因为端侧应用普遍属于功耗敏感型场景,对于芯片的体积、发热量、耗电量都有着明确的限制。

然而,“高”性能与“低”功耗本就是两项互相矛盾的属性,十分难以兼顾。

但幸运的是,这两大属性恰恰是嘉楠科技的老本行——区块链芯片——所需要克服的最大挑战之一。区块链芯片既对于计算效率有着最极端的需求,同时又要不断降低由此带来的功耗。

美国Scott+Scott律师事务所寻找嘉楠科技集体诉讼相关投资者:3月5日,美国Scott+Scott?Attorneys?at?Law?LLP律师事务所通知投资者,一项针对嘉楠科技(NASDAQ:CAN)和某些其他被告的集体诉讼已被提起,涉及涉嫌违反1933年《证券法》的行为。投资者如果购买了与该公司2019年11月20日IPO相关的ADS,并遭受重大实际或留存损失,麻烦联系律所。据此前报道,2月20日,投资分析平台Marcus Aurelius Value发布对嘉楠科技的看空报告。次日,美国律师事务所 Schall Law宣布将对嘉楠耘智进行调查。之后美国律所Rosen、Bragar Eagel&Squire张贴布告寻找嘉楠耘智的投资者,号召投资者联系律所以提起集体诉讼。3月4日,嘉楠投资者Phillippe Lemieux在美国俄勒冈州地方法院提起集体诉讼。除起诉嘉楠耘智之外,原告同时起诉其IPO承销商Galaxy Digital、华兴资本、华泰金融控股和招银国际金融等。(Businesswire)[2020/3/7]

因此,在区块链芯片市场摸爬滚打多年的嘉楠科技,在高性能、低功耗ASIC芯片设计、近阈值电路设计、以及先进制程芯片的设计上,都积累了丰富的经验与大量专利技术,能够极好地为其AI芯片设计提供养料。

不过,由于同时横跨两大业务,不同部门的分工与合作也是嘉楠科技所面临的业务难点。

针对这一点,嘉楠科技建立了从FinFETSPICE仿真设计到post-Si硅后验证的完整流程,前期市场调研、芯片规格定义、前端总体架构、编译器、算法和软件架构设计协同进行。

张楠赓告诉36氪,特别是自研IP的部分,由于嘉楠科技建立了比传统芯片公司更全面的自研IP体系,需要协同算法、模块设计、SoC系统集成和封装设计等多个团队的协同,非常考验不同环节之间的磨合。

8年的产业积累,让嘉楠科技在众多技术攻关领域得到了充分锤炼,积累了丰富的研发经验与大量的专利技术。

截至目前,嘉楠科技累计拥有349项专利知识产权、70项IC布图设计权和105项软件著作权。

同时,不同于市面上一些采购成熟IP再集成的芯片厂商,嘉楠科技拥有丰富的自研IP矩阵:硬件包括自主定制开发的CPU、神经网络加速引擎KPU、PHY高速传输接口等;软件方面包括适用于全系勘智AI芯片的编译器、针对IP核性能优化的算法软件等。

目前,嘉楠科技有超过360名员工,其中研发人员占比在70%左右,公司每年投入的研发资金总体呈上升趋势,从2016到2019年间,研发投入年增幅分别为150%、226%和43%。

在2021年前三季度,嘉楠科技的研发投入已经超过2亿元。

瞄准端侧AI芯片

与市面上大多数AI芯片企业不同,嘉楠科技是国内最早采用RISC-V指令集设计端侧AI芯片的代表企业之一。就在今年,嘉楠科技推出了其第二代自主研发的IP核架构KPU2.0和勘智K510芯片,瞄准端侧AI芯片市场。

目前,嘉楠科技的AI芯片在AISTEAM教育、高校教研、智能家居和智能传感器等场景均有成功落地项目。

比如,在疫情期间,嘉楠科技与美国传感器厂商VergeSense合作,研发基于AI芯片的智能传感器,用于办公区域特定人流量及社交距离检测,依据人流密集程度进行告警。

在AISTEAM教育领域,嘉楠科技与机器人巨头厂商优必选达成合作,研发了基于K210的智能编程积木Ukit2.0。

而在智能家居领域,嘉楠与广州昂宝电子合作,在智能人脸猫眼门锁、智能人脸联网门锁、4G路由器、迎宾机器人等多款产品中搭载了勘智AI芯片。

在AI芯片概念兴起的早期——第一战场阶段——市场对于AI芯片并不了解,终端客户缺少开发能力,有能力的开发者们又不知道自己明确的需求。

张楠赓告诉36氪,公司第一代AI芯片勘智K210的推广落地过程中遇到了比较大的挑战。

一开始,嘉楠科技对于勘智K210的市场推广方案更加类似传统芯片——“把芯片做出来,把文档准备好,去社区等渠道推广……”

然而在最开始的一两个月,这种市场推广的效果却不尽如人意。

首先,芯片属于产业链上游,其产品导入周期普遍较长,最长的甚至能到两三年。

其次,AI芯片不仅是个“新玩意”,而且使用门槛很高,需要用户对AI算法、数据、训练等都有积累,而这恰恰是很多终端设备厂商所不具备的——“甚至大家都不知道你的芯片可以干什么”。

随后,嘉楠科技开始逐渐调整市场策略,先是在推广芯片的技术上,自己造出概念型的POC产品,让客户能够直观地看到勘智AI芯片的实际效果,进而对性能产生合理预期。

在2018年的春节后,嘉楠科技对市场战略进行了进一步的摸索调整,逐渐形成了一套涵盖算法、芯片、模组、甚至产品解决方案的完整产品矩阵,如智能门锁模组、无感门禁系统、智能电表模组等,有着不同开发能力的终端设备企业可以按需取用,促进了AI芯片的商用落地步伐。

与此同时,嘉楠科技仍在保持着每两年迭代一款AI芯片的速度进行研发,其新一代K510芯片就吸取了大量前代芯片的用户反馈,在产品的规格定义上更偏向于中高端的视觉推理市场,重新设计了IP核架构,并尝试了诸如TOF等新技术,以满足对于智能家居机器人、无人航拍等新兴用户端市场的潜在需求。

举个例子,今年7月,在AI智能教育硬件市场,嘉楠科技与机器狗创业公司陆吾智能达成了合作,其最新一代桌面级产品XGO-mini就搭载了勘智K210芯片。

在海外众筹网站Kickstarter上,陆吾智能XGO-mini上线12小时内就筹到了7万多美金,颇受市场关注。由于陆吾智能生产的XGO-mini机器狗有12个自由度,可以做出各种动作,还能进行语音指令、人脸追踪等应用,不仅对勘智AI芯片的性能提出了更高的要求,也进一步打开了勘智AI芯片的市场空间和影响力。

结语

在大火了近5年之后,AI芯片已经走出实验室的象牙塔,逐渐来到了大规模商用落地的前夜。

张楠赓告诉36氪,今年大家可以看到,有能力开发AI芯片的客户多了很多,许多客户还有自己的AI算法。市场在成熟,应用场景也在不断增加。

但与此同时,在目前的AI消费级市场中,用户的实际产品体验和预期还存在不小差距,这些都迫使嘉楠科技的工程师不断研究思考,要通过怎样的设计,才能实现更低的延迟、更低的功耗以及更高的计算性能,为用户带来更好的产品体验。

张楠赓说:“在当下,我们看到处理器的发展不再局限于摩尔定律,深度学习、区块链等新兴的计算需求迫使人们重新思考芯片设计,以实现更低的功耗成本和更高的计算效能,来解决目前人们生活中对于数据隐私、数据智能所提出的问题。”

“这正是嘉楠一直在做的事情。”

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