芯片国产替代

半导体产业的另一大投资新方向是AI芯片：



AI芯片是人工智能技术链条的核心，对人工智能算法处理尤其是深度神经网络至关重要。



一颗传统数字芯片仅有30%的时间用于计算，另70%用于内存读取，所以AI芯片的核心作用在于提升内存读取效率。这在摩尔定律逐渐失效的当下，意义重大，因为我们已经无法通过物理办法很快的提升芯片性能。



AI芯片的应用场景很广阔，简单来说，如果某个地方有大量的AI算法计算，同时又可以由芯片来承载，那么这就是AI芯片可以运用的场景。



首先摄像头（智能安防）就是一个巨大的应用市场，通过AI算法去识别人脸或人流，并且技术导入周期不长。其次是汽车，包括高级辅助驾驶、车载信息娱乐系统等。这两方面是最大的市场。



另外在推荐系统（比如“千人千面”）中，每位用户都会对应一个推荐算法模型，不断根据输入反馈来训练，模型很小但量却很大，这方面也有大量AI芯片需求，但整个市场可能会被巨头瓜分，最终市场空间只能支撑除巨头外的1-2家公司。



但从2018年开始，AI芯片的进步也在趋缓，因为计算潜能已经逐渐被挖掘到极致，核心公司的商业化效果也不及预期。并且AI芯片的技术壁垒不算太高，更多是一个生态的游戏，一端是开源的项目数量，另一端是开发者的数量，当两方面都突破到一定量级，就可以自然地滚动起来，其背后逻辑类似于滴滴的交易平台属性，这主要是巨头的游戏。



一些人开始尝试另辟蹊径，用新方式来做AI计算，比如光芯片、数模混合芯片、忆阻器芯片等等。经纬在这方面投资了光学AI芯片公司Lightelligence，沈亦晨团队希望通过光子技术进行AI计算，有望将现有AI芯片的计算能力提升1000倍，同时将能耗降低至百分之一。



但这些新概念离量产还比较遥远，目前还没有一种能在产品上赶超传统数字芯片。从投资的角度来说，我们认为需要有前瞻性的眼光和布局，但也不能过度为技术概念买单。

看看美军的AI，再看民间水平，都被行业领袖们忽悠瘸了。DARPA无疑掌握了全世界最
顶尖的技术，民间能有10%就不错。