算力在人工智能的發(fā)展過程中始終扮演著重要作用,關(guān)鍵因素之一就是云計算能力的提升,由云端AI芯片的迭代在推動。隨著數(shù)據(jù)的海量爆發(fā),算力缺口在不斷放大,云端AI芯片競爭日趨白熱化。
ABI Research的報告“云端AI芯片:市場前景和供應商定位”顯示:云端AI推理和訓練所產(chǎn)生的AI芯片市場,預計將從2019年的42億美元增長到2024年的100億美元。邊緣端AI芯片市場也將達到近80億美元。
老牌的云端服務商,如AWS、Microsoft Azure、Google、阿里云、百度云和騰訊云,以及在企業(yè)數(shù)據(jù)中心深耕多年的廠商,如:VMware、Rackspace、NetApp、HPE、Dell等公司,這兩股傳統(tǒng)力量,憑借深厚的技術(shù)積累和行業(yè)資源積累,將繼續(xù)在云端市場延續(xù)強大優(yōu)勢。
值得一提的是,就在昨天,金山云作為國內(nèi)最大的獨立云服務提供商、第三大互聯(lián)網(wǎng)云服務提供商,在美國納斯達克成功上市,董事長雷軍表示,在AIoT、萬物智聯(lián)的大趨勢下,云的重要性更加凸顯。未來金山將“All in”云服務。本次上市募集的資金將主要投向基礎(chǔ)架構(gòu)的擴展和升級;技術(shù)和產(chǎn)品研發(fā),尤其是在人工智能、大數(shù)據(jù)、云技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,以及生態(tài)系統(tǒng)的擴展和國際影響力建設(shè)等方面。
第三股力量以英偉達和英特爾兩大業(yè)界巨擎為代表。英偉達的GPU先期已經(jīng)獲得了大范圍應用,牢牢占據(jù)了云端特別是云端訓練市場。近年來,除了在芯片架構(gòu)上不斷迭代,英偉達也越來越重視配套軟件資源和相關(guān)服務。據(jù)其2020財年第四季度及全年的財務報告中顯示,數(shù)據(jù)中心收入達到創(chuàng)紀錄的29.8億美元,比上年增長2%。對于未來,英偉達方面表示,需要加速的計算平臺,并且軟件豐富性至關(guān)重要,數(shù)據(jù)中心可以由軟件定義。根據(jù)IDC的調(diào)研數(shù)據(jù),8卡GPU服務器和英偉達的V100加速卡成為去年上半年的采購熱點,均占據(jù)30%以上的份額。
英特爾2020年第一季度財報顯示,其數(shù)據(jù)中心業(yè)務同比增長43%。英特爾這些年在不斷強化其數(shù)據(jù)中心的異構(gòu)計算能力,并在跨多架構(gòu)的開發(fā)過程中進行統(tǒng)一和簡化。去年底斥資約20億美元收購的以色列人工智能公司Habana Labs,有助于提振英特爾面向數(shù)據(jù)中心的AI服務。Habana Labs的AI訓練處理器Gaudi,與使用同等數(shù)量GPU構(gòu)建的系統(tǒng)相比,基于Gaudi的大節(jié)點訓練系統(tǒng)的吞吐量預計將增加4倍。
第四股力量就是國內(nèi)外的新入局者,通過架構(gòu)創(chuàng)新,推出了一批新的專用人工智能芯片。在云端訓練或推理芯片方面,以百度、阿里、華為、寒武紀、依圖、比特大陸、燧原等為代表的國內(nèi)企業(yè),已陸續(xù)發(fā)布多款代表性芯片,并實現(xiàn)產(chǎn)品應用。在面向前沿的類腦計算領(lǐng)域,也涌現(xiàn)出了西井科技、靈汐科技等開發(fā)AI神經(jīng)網(wǎng)絡平臺芯片的代表性企業(yè)。
第五股力量就是FPGA。以Xilinx為顯著代表,去年發(fā)布的7nm芯片平臺Versal Premium,最大賣點就是自適應大帶寬,專為解決核心網(wǎng)所承載的巨大壓力。其預構(gòu)建連接能力能夠更快投入市場并提供ASIC級功耗和性能,同時滿足較高的安全需求。這個里程碑級別的產(chǎn)品,更加昭示了FPGA在數(shù)據(jù)中心的野心和能力。其他創(chuàng)業(yè)公司,如雪湖科技,放眼于推斷運算加速場景,通過深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡+FPGA芯片/加速卡等,已成功為公有云、私有云、自動駕駛等提供神經(jīng)網(wǎng)絡加速IP。還有鯤云科技,該公司基于數(shù)據(jù)流架構(gòu)的通用AI底層CAISA芯片架構(gòu),目前已推出FPGA加速卡,在安防、航空、航天、電力、工業(yè)等領(lǐng)域落地,據(jù)透露今年也將推出新一代的芯片產(chǎn)品。
值得關(guān)注的新秀還有成立于2018年、注冊地在美國硅谷的Moffett AI公司,該公司今年3月獲得了近千萬美元天使輪融資,由凱旋創(chuàng)投領(lǐng)投、創(chuàng)享基金和云天使基金跟投。該公司致力于研發(fā)下一代高算力的AI芯片,宣稱目前已實現(xiàn)FPGA芯片小批量量產(chǎn),目標是通過優(yōu)化計算模式,支持全面稀疏化神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā),提供超高算力、超低功耗的通用AI計算平臺。
盡管多方力量決戰(zhàn)云端,但目前為止,云端AI市場仍由NVIDIA的GPU和Intel的CPU主導,計算架構(gòu)方面以CPU+GPU、CPU+FPGA等異構(gòu)計算為主流。在巨大的利好面前,AI云端芯片逆勢突圍的勢頭將更為明顯。
鮮花著錦、烈火烹油,就在云端市場激戰(zhàn)正酣之時,最近在創(chuàng)業(yè)公司身上發(fā)生的幾件事既是個例,卻也是行業(yè)競爭加劇之下的一個縮影。
日前,Wave Computing被曝出申請破產(chǎn)保護,正在進行資產(chǎn)重組。該公司曾是AI芯片領(lǐng)域被看好的新興公司之一,愿景是“數(shù)據(jù)追蹤”,即從數(shù)據(jù)中心到邊緣云,對客戶的數(shù)據(jù)進行深度學習訓練。曾經(jīng)繁盛一時的明星企業(yè)落得這般景況的確讓人唏噓,推測可能的原因,一方面是核心產(chǎn)品在大規(guī)模部署時遇到阻力,沖擊英偉達即有市場份額失??;另一方面,去年半年內(nèi),兩度換任CEO;加之MIPS開源計劃擱淺等等,多重原因?qū)е聼o力正常運轉(zhuǎn)。
寒武紀近來也受到了很高的關(guān)注,起因是其IPO材料,業(yè)界對其商業(yè)化能力產(chǎn)生了巨大質(zhì)疑。在終端處理器IP業(yè)務失去華為后,寒武紀將重心放在云端市場的開拓上。在公開回應中,寒武紀也剖析了自己與競爭對手的優(yōu)劣勢。目前行業(yè)內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)從終端、邊緣端到云端完整智能芯片產(chǎn)品線的企業(yè)包括英偉達和華為海思。寒武紀認為,這兩者得益于長期的技術(shù)積累、資金優(yōu)勢和人力優(yōu)勢,在芯片整體研發(fā)經(jīng)驗和綜合設(shè)計能力方面領(lǐng)先于自己。2020財年英偉達的研發(fā)費用達到28.29億美元,而華為海思在2019年的研發(fā)投入也達到24.39億美元。更為關(guān)鍵的是,英偉達已經(jīng)構(gòu)建了完善的生態(tài)CUDA,且英偉達和海思兩家公司都有成熟和完善的銷售網(wǎng)絡、更大的市場知名度。這些都是寒武紀不能及的優(yōu)勢。
寒武紀本次IPO擬募資28.01億元,初步估計未來3年內(nèi)除募集資金外,仍需30-36億元資金投入項目研發(fā),5-6款芯片產(chǎn)品需繼續(xù)進行研發(fā)投入。與終端AI芯片相比,云端AI芯片通常具有更高的計算能力,更高的功耗,更大的物理占用面積,因此也相對更加昂貴。寒武紀未來的業(yè)務造血能力、商業(yè)化能力進入關(guān)鍵考驗期。
比特大陸這位昔日的礦機霸主一度希望將AI芯片作為新的增長點,并先后在2017、2018年推出兩代AI云端芯片,2018年推出第一代AI終端芯片。該公司去年公開宣稱AI芯片已經(jīng)賺到錢,但具體數(shù)字沒有透露。不過近來,讓比特大陸成為焦點的,既不是新品發(fā)布,也不是方案落地,而是高層綿延已久的人事糾葛。行業(yè)正在窗口期,比特大陸短期內(nèi)最大的危機就是能否平順度過人事危機,穩(wěn)定人心,加快產(chǎn)品市場化步調(diào)。
燧原科技日前宣布完成B輪7億元人民幣融資,由半導體產(chǎn)業(yè)基金武岳峰資本領(lǐng)投,騰訊、上海雙創(chuàng)、海松資本,萬物資本、達泰資本、紅點創(chuàng)投中國基金跟投。據(jù)其官方透露,該輪資金將用于產(chǎn)品量產(chǎn)和業(yè)務規(guī)?;⒓夹g(shù)支持團隊擴充、高端專家人才引進,以及繼續(xù)投入第二代云端訓練及推斷產(chǎn)品的開發(fā)。燧原科技CEO趙立東表示,“從公司創(chuàng)立伊始,我們堅持業(yè)務落地與產(chǎn)品開發(fā)同等重要,只有實現(xiàn)產(chǎn)品落地和業(yè)務規(guī)模化,才能實現(xiàn)盈利。”這或許也給了資方一枚定心丸。企業(yè)可持續(xù)發(fā)展,需要在市場方向、產(chǎn)品定位、融資、商業(yè)合作等一系列決策中做出戰(zhàn)略性選擇。燧原方面表示,針對“新基建”智能數(shù)據(jù)中心的廣闊前景,正與政府和上下游商業(yè)伙伴展開合作。
另外,從市場空間來看,根據(jù)艾瑞咨詢?nèi)ツ甑恼{(diào)研及梳理,云端推斷市場未來增速和空間將高于訓練市場。對于致力于云端AI芯片的企業(yè)來說,聚焦于更具成長性的推斷市場也是不錯的選擇。
根據(jù)筆者與眾多業(yè)內(nèi)人士溝通交流得到的啟發(fā),做芯片并不難,最難的是定義芯片。因為芯片有其物理周期,如何能夠預知兩年之后的市場需求——這是定義芯片最難的地方。大公司養(yǎng)得起優(yōu)秀的人才,有足夠的試錯能力,甚至可以用賺錢的業(yè)務來養(yǎng)芯片開發(fā),總有做成的時候。另外大公司有成熟的生態(tài)體系,甚至可以去主導需求、定義標準,這些都是創(chuàng)業(yè)公司望塵莫及的優(yōu)勢。同時,大公司的組織架構(gòu)體系更為成熟完善,核心領(lǐng)導團隊較為穩(wěn)定,這對于一家公司的穩(wěn)定運轉(zhuǎn)都是非常關(guān)鍵的因素。
AI在不斷回歸理性,這是任何新興技術(shù)在經(jīng)歷過高峰期之后都會呈現(xiàn)出來的一個最正常且健康不過的過程。在這個過程中,接地氣的公司找準方向后,落地、融資、上市都會水到渠成,否則難免陷入危機,特別是中小型的AI芯片公司,未來1~2年,只有通過市場檢驗和篩選的優(yōu)質(zhì)團隊才能夠繼續(xù)獲得產(chǎn)業(yè)、和資本的青睞,更為穩(wěn)定地發(fā)展下去。
本文由電子發(fā)燒友網(wǎng)原創(chuàng),未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。如需轉(zhuǎn)載,請?zhí)砑游?a target="_blank">信號elecfans999.
ABI Research的報告“云端AI芯片:市場前景和供應商定位”顯示:云端AI推理和訓練所產(chǎn)生的AI芯片市場,預計將從2019年的42億美元增長到2024年的100億美元。邊緣端AI芯片市場也將達到近80億美元。
圖:2017 年至 2024 年 AI 芯片銷售年度總收入對比及預測
(來源:ABI Research)
(來源:ABI Research)
五股力量決戰(zhàn)云端
進入2020年,中央將“新基建”提到了前所未有的戰(zhàn)略高度,疫情刺激下各種在線應用大爆發(fā),都直接帶動了云端市場的火爆。根據(jù)新基建投資測算,預計2025年,AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)新增投資約為2200億元,人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元,這將使AI芯片市場規(guī)模超過300億元,年均增速達到20%。行業(yè)巨大利好之下,云端市場競爭更為激烈,對行業(yè)、企業(yè)都是巨大考驗。老牌的云端服務商,如AWS、Microsoft Azure、Google、阿里云、百度云和騰訊云,以及在企業(yè)數(shù)據(jù)中心深耕多年的廠商,如:VMware、Rackspace、NetApp、HPE、Dell等公司,這兩股傳統(tǒng)力量,憑借深厚的技術(shù)積累和行業(yè)資源積累,將繼續(xù)在云端市場延續(xù)強大優(yōu)勢。
值得一提的是,就在昨天,金山云作為國內(nèi)最大的獨立云服務提供商、第三大互聯(lián)網(wǎng)云服務提供商,在美國納斯達克成功上市,董事長雷軍表示,在AIoT、萬物智聯(lián)的大趨勢下,云的重要性更加凸顯。未來金山將“All in”云服務。本次上市募集的資金將主要投向基礎(chǔ)架構(gòu)的擴展和升級;技術(shù)和產(chǎn)品研發(fā),尤其是在人工智能、大數(shù)據(jù)、云技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,以及生態(tài)系統(tǒng)的擴展和國際影響力建設(shè)等方面。
第三股力量以英偉達和英特爾兩大業(yè)界巨擎為代表。英偉達的GPU先期已經(jīng)獲得了大范圍應用,牢牢占據(jù)了云端特別是云端訓練市場。近年來,除了在芯片架構(gòu)上不斷迭代,英偉達也越來越重視配套軟件資源和相關(guān)服務。據(jù)其2020財年第四季度及全年的財務報告中顯示,數(shù)據(jù)中心收入達到創(chuàng)紀錄的29.8億美元,比上年增長2%。對于未來,英偉達方面表示,需要加速的計算平臺,并且軟件豐富性至關(guān)重要,數(shù)據(jù)中心可以由軟件定義。根據(jù)IDC的調(diào)研數(shù)據(jù),8卡GPU服務器和英偉達的V100加速卡成為去年上半年的采購熱點,均占據(jù)30%以上的份額。
英特爾2020年第一季度財報顯示,其數(shù)據(jù)中心業(yè)務同比增長43%。英特爾這些年在不斷強化其數(shù)據(jù)中心的異構(gòu)計算能力,并在跨多架構(gòu)的開發(fā)過程中進行統(tǒng)一和簡化。去年底斥資約20億美元收購的以色列人工智能公司Habana Labs,有助于提振英特爾面向數(shù)據(jù)中心的AI服務。Habana Labs的AI訓練處理器Gaudi,與使用同等數(shù)量GPU構(gòu)建的系統(tǒng)相比,基于Gaudi的大節(jié)點訓練系統(tǒng)的吞吐量預計將增加4倍。
第四股力量就是國內(nèi)外的新入局者,通過架構(gòu)創(chuàng)新,推出了一批新的專用人工智能芯片。在云端訓練或推理芯片方面,以百度、阿里、華為、寒武紀、依圖、比特大陸、燧原等為代表的國內(nèi)企業(yè),已陸續(xù)發(fā)布多款代表性芯片,并實現(xiàn)產(chǎn)品應用。在面向前沿的類腦計算領(lǐng)域,也涌現(xiàn)出了西井科技、靈汐科技等開發(fā)AI神經(jīng)網(wǎng)絡平臺芯片的代表性企業(yè)。
第五股力量就是FPGA。以Xilinx為顯著代表,去年發(fā)布的7nm芯片平臺Versal Premium,最大賣點就是自適應大帶寬,專為解決核心網(wǎng)所承載的巨大壓力。其預構(gòu)建連接能力能夠更快投入市場并提供ASIC級功耗和性能,同時滿足較高的安全需求。這個里程碑級別的產(chǎn)品,更加昭示了FPGA在數(shù)據(jù)中心的野心和能力。其他創(chuàng)業(yè)公司,如雪湖科技,放眼于推斷運算加速場景,通過深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡+FPGA芯片/加速卡等,已成功為公有云、私有云、自動駕駛等提供神經(jīng)網(wǎng)絡加速IP。還有鯤云科技,該公司基于數(shù)據(jù)流架構(gòu)的通用AI底層CAISA芯片架構(gòu),目前已推出FPGA加速卡,在安防、航空、航天、電力、工業(yè)等領(lǐng)域落地,據(jù)透露今年也將推出新一代的芯片產(chǎn)品。
值得關(guān)注的新秀還有成立于2018年、注冊地在美國硅谷的Moffett AI公司,該公司今年3月獲得了近千萬美元天使輪融資,由凱旋創(chuàng)投領(lǐng)投、創(chuàng)享基金和云天使基金跟投。該公司致力于研發(fā)下一代高算力的AI芯片,宣稱目前已實現(xiàn)FPGA芯片小批量量產(chǎn),目標是通過優(yōu)化計算模式,支持全面稀疏化神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā),提供超高算力、超低功耗的通用AI計算平臺。
盡管多方力量決戰(zhàn)云端,但目前為止,云端AI市場仍由NVIDIA的GPU和Intel的CPU主導,計算架構(gòu)方面以CPU+GPU、CPU+FPGA等異構(gòu)計算為主流。在巨大的利好面前,AI云端芯片逆勢突圍的勢頭將更為明顯。
變局之下,“落地”還是“墜崖”?
大約從2018年開始,AI芯片的“落地”被反復強調(diào),今年的看點仍然在于新產(chǎn)品的迭代和落地。加速人工智能應用落地,只有以市場需求為驅(qū)動的芯片才能持續(xù)創(chuàng)造價值,這對每一家AI芯片企業(yè)的核心技術(shù)以及對市場需求的洞察能力都是巨大考驗。如果今年不能實現(xiàn)快速落地,一些廠商可能會墜入絕望的深淵,被市場遠遠拋下。鮮花著錦、烈火烹油,就在云端市場激戰(zhàn)正酣之時,最近在創(chuàng)業(yè)公司身上發(fā)生的幾件事既是個例,卻也是行業(yè)競爭加劇之下的一個縮影。
日前,Wave Computing被曝出申請破產(chǎn)保護,正在進行資產(chǎn)重組。該公司曾是AI芯片領(lǐng)域被看好的新興公司之一,愿景是“數(shù)據(jù)追蹤”,即從數(shù)據(jù)中心到邊緣云,對客戶的數(shù)據(jù)進行深度學習訓練。曾經(jīng)繁盛一時的明星企業(yè)落得這般景況的確讓人唏噓,推測可能的原因,一方面是核心產(chǎn)品在大規(guī)模部署時遇到阻力,沖擊英偉達即有市場份額失??;另一方面,去年半年內(nèi),兩度換任CEO;加之MIPS開源計劃擱淺等等,多重原因?qū)е聼o力正常運轉(zhuǎn)。
寒武紀近來也受到了很高的關(guān)注,起因是其IPO材料,業(yè)界對其商業(yè)化能力產(chǎn)生了巨大質(zhì)疑。在終端處理器IP業(yè)務失去華為后,寒武紀將重心放在云端市場的開拓上。在公開回應中,寒武紀也剖析了自己與競爭對手的優(yōu)劣勢。目前行業(yè)內(nèi)能夠?qū)崿F(xiàn)從終端、邊緣端到云端完整智能芯片產(chǎn)品線的企業(yè)包括英偉達和華為海思。寒武紀認為,這兩者得益于長期的技術(shù)積累、資金優(yōu)勢和人力優(yōu)勢,在芯片整體研發(fā)經(jīng)驗和綜合設(shè)計能力方面領(lǐng)先于自己。2020財年英偉達的研發(fā)費用達到28.29億美元,而華為海思在2019年的研發(fā)投入也達到24.39億美元。更為關(guān)鍵的是,英偉達已經(jīng)構(gòu)建了完善的生態(tài)CUDA,且英偉達和海思兩家公司都有成熟和完善的銷售網(wǎng)絡、更大的市場知名度。這些都是寒武紀不能及的優(yōu)勢。
寒武紀本次IPO擬募資28.01億元,初步估計未來3年內(nèi)除募集資金外,仍需30-36億元資金投入項目研發(fā),5-6款芯片產(chǎn)品需繼續(xù)進行研發(fā)投入。與終端AI芯片相比,云端AI芯片通常具有更高的計算能力,更高的功耗,更大的物理占用面積,因此也相對更加昂貴。寒武紀未來的業(yè)務造血能力、商業(yè)化能力進入關(guān)鍵考驗期。
比特大陸這位昔日的礦機霸主一度希望將AI芯片作為新的增長點,并先后在2017、2018年推出兩代AI云端芯片,2018年推出第一代AI終端芯片。該公司去年公開宣稱AI芯片已經(jīng)賺到錢,但具體數(shù)字沒有透露。不過近來,讓比特大陸成為焦點的,既不是新品發(fā)布,也不是方案落地,而是高層綿延已久的人事糾葛。行業(yè)正在窗口期,比特大陸短期內(nèi)最大的危機就是能否平順度過人事危機,穩(wěn)定人心,加快產(chǎn)品市場化步調(diào)。
燧原科技日前宣布完成B輪7億元人民幣融資,由半導體產(chǎn)業(yè)基金武岳峰資本領(lǐng)投,騰訊、上海雙創(chuàng)、海松資本,萬物資本、達泰資本、紅點創(chuàng)投中國基金跟投。據(jù)其官方透露,該輪資金將用于產(chǎn)品量產(chǎn)和業(yè)務規(guī)?;⒓夹g(shù)支持團隊擴充、高端專家人才引進,以及繼續(xù)投入第二代云端訓練及推斷產(chǎn)品的開發(fā)。燧原科技CEO趙立東表示,“從公司創(chuàng)立伊始,我們堅持業(yè)務落地與產(chǎn)品開發(fā)同等重要,只有實現(xiàn)產(chǎn)品落地和業(yè)務規(guī)模化,才能實現(xiàn)盈利。”這或許也給了資方一枚定心丸。企業(yè)可持續(xù)發(fā)展,需要在市場方向、產(chǎn)品定位、融資、商業(yè)合作等一系列決策中做出戰(zhàn)略性選擇。燧原方面表示,針對“新基建”智能數(shù)據(jù)中心的廣闊前景,正與政府和上下游商業(yè)伙伴展開合作。
GPU并非完美,創(chuàng)新技術(shù)空間巨大
云端AI芯片仍以NVIDIA一家獨大,這個局面短期內(nèi)難以被撼動。尤其是在訓練端,主要原因是英偉達GPU產(chǎn)品線豐富,編程環(huán)境成熟,產(chǎn)品支持市場上主要的開發(fā)框架和語言,產(chǎn)品廣受AI開發(fā)者好評。但同時其產(chǎn)品也存在著功耗、價格昂貴等問題,市場也在期待GPU之外的產(chǎn)品形成競爭力。另外,從市場空間來看,根據(jù)艾瑞咨詢?nèi)ツ甑恼{(diào)研及梳理,云端推斷市場未來增速和空間將高于訓練市場。對于致力于云端AI芯片的企業(yè)來說,聚焦于更具成長性的推斷市場也是不錯的選擇。
根據(jù)筆者與眾多業(yè)內(nèi)人士溝通交流得到的啟發(fā),做芯片并不難,最難的是定義芯片。因為芯片有其物理周期,如何能夠預知兩年之后的市場需求——這是定義芯片最難的地方。大公司養(yǎng)得起優(yōu)秀的人才,有足夠的試錯能力,甚至可以用賺錢的業(yè)務來養(yǎng)芯片開發(fā),總有做成的時候。另外大公司有成熟的生態(tài)體系,甚至可以去主導需求、定義標準,這些都是創(chuàng)業(yè)公司望塵莫及的優(yōu)勢。同時,大公司的組織架構(gòu)體系更為成熟完善,核心領(lǐng)導團隊較為穩(wěn)定,這對于一家公司的穩(wěn)定運轉(zhuǎn)都是非常關(guān)鍵的因素。
AI在不斷回歸理性,這是任何新興技術(shù)在經(jīng)歷過高峰期之后都會呈現(xiàn)出來的一個最正常且健康不過的過程。在這個過程中,接地氣的公司找準方向后,落地、融資、上市都會水到渠成,否則難免陷入危機,特別是中小型的AI芯片公司,未來1~2年,只有通過市場檢驗和篩選的優(yōu)質(zhì)團隊才能夠繼續(xù)獲得產(chǎn)業(yè)、和資本的青睞,更為穩(wěn)定地發(fā)展下去。
本文由電子發(fā)燒友網(wǎng)原創(chuàng),未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。如需轉(zhuǎn)載,請?zhí)砑游?a target="_blank">信號elecfans999.
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