100、10000、100W!看投資人如何判定AI產業繁榮

商湯最近C+融資6.2億美元之後估值高達40多億美元,前日依圖科技宣佈完成2億美元C+輪融資,而寒武紀前不久也估值20多億美元,這些高估值意味著什麼?AI究竟產生是泡沫還是浪花?在AI的這條賽道上,到底什麼樣的選手能堅持到最後?

最重要還是固守陣地

無論是算法還是芯片的“打法”,現在的狂歡不等於最終的勝局。將門投資管理顧問(北京)有限公司創始合夥人兼CTO沈強認為,在AI的早期階段,最重要的還是固守陣地。商湯的策略比較清晰,算法是根基,但這並不意味著停留在算法層面,可以向上嚮應用走,向下拓展芯片,商湯在應用層面已經做了很多工作,而在芯片的合作甚至開發也是很自然的途徑。

目前因為產業處於早期,因而算法的成熟度還要不斷提升,但長久來看算法穩定了之後會趨於開源化,影響也會比較大。但是在這段時間總會發現一些特定場景的算法,然後開源化之後,價值被更具市場能力的公司獲取,同時還有新的挑戰算法要實現。

對於寒武紀等廠商來說,芯片是看家本領。“但芯片要應用好,不與應用相結合是不可能最大化芯片效能的,因而這方面需要不斷加強,不斷演練。” 沈強分析說。

在芯片層面的變數也很多,目前扮演AI芯片的角色從CPU到GPU、FPGA再到ASIC,未來是否會出現通用芯片?沈強的判斷是在AI領域談通用芯片還為時過早。他說,因為算法在不斷演進,硬件是沒有辦法固化不變的。CPU是因為關鍵控制邏輯很穩定,因而可以固化。但AI新的網絡模型、新的算法不斷在優化,目前的芯片大多側重簡單的底層加速等。

“在AI領域絕對要有看家本領,固守一個陣地,在陣地牢靠之後,再在這一陣地不斷延伸。” 沈強表示,“延伸的目的不是搶奪市場空間,是為了讓陣地價值更好地體現出來。”

啃骨頭要與產業合拍

而AI產業所處的發展階段決定了其技術的分界特性還不是那麼“涇渭分明”。

沈強提到,從PC走過的路徑來看,經過幾十年發展,PC業的CPU、軟件分工明確,界限清晰,因而配合默契。而目前AI處於早期,硬件、軟件的邊界沒有定義地那麼清晰。比如在移動場景中的人臉識別這一個小的細分場景中,手動導致圖像模糊、光線變化等等的技術都沒有READY,沒有可靠地解決。這需要技術供應商在傳感器、算法和硬件上都需要綜合考慮,要做很多的提升。

“PC產業也是走過了不同架構不同嘗試的彎路之後,慢慢出現了CPU、軟件的專業分工,在垂直創新成熟度高了之後實現了水平創新的機會。到PC產業發展到智能手機階段,蘋果打造了一個芯片、OS、應用都自己做的新生態,表明產業是螺旋式上升的。目前AI還處於垂直創新階段,就像CPU、軟件沒有分工之前的PC業一樣,可以說做AI加速芯片的企業啃的都是硬骨頭。” 沈強提到。

而無論是狹義的AI芯片比如神經網絡加速器,還是廣義的應用層芯片,比如語音處理、人臉識別、自動駕駛等,要把骨頭啃下最重要的是跟隨產業的節奏。

沈強提及,芯片的價值是在場景中體現的,如何與產業的節奏合拍,激活應用場景實現商業價值是最終的要義。沈強舉例說,比如自動駕駛已在路上,從L1-L5的產業發展週期來看也很清楚,因而技術供給的速度要與產業發展的速度匹配,在規劃產品路徑時不斷匹配所需的性能、功耗、算法、成本要求,才能合拍。而且汽車有很成熟的供應商體系,市場壁壘很高,在開發芯片的同時要積極構建合作伙伴體系,與車廠、Tier1等合作,要有提前量,要花時間執行,這也意味著對行業的理解至關重要。

“所以在AI市場上,又要看賽道,又要看選手,而且不會獨立來看,要與產業的發展相得益彰。” 沈強強調。

AI繁榮的標誌

對於AI繁榮的標誌,沈強用了幾個數字來概括:即成本降低100倍,性能提升10000倍,有100萬個應用。

這是大有依據的。沈強分析說,在性能上,AI的繁榮、成熟意味著大量的人可降低成本地投入到AI開發中來。蘋果生態能做起來的原因一是蘋果設備普及,二是應用開發低,一個人一個筆記本就可進行應用開發。但如今做一個典型的自動駕駛應用開發,比如英偉達做汽車級100-400TB的數據訓練,採用最高端服務器的GPU,進行模型訓練就需要166到700多天,平均要1萬多小時,應用開發週期太長了,只有提升到一個小時左右才能促進應用生態成熟,因而10000倍性能提升是必要的,而這來自於工藝、算法、軟件等的綜合。

“100倍價格的降低是在於英偉達的AI芯片需要100萬元,這方面需要不斷地降低成本,這是一個漸進過程。就像PC開始也很貴,經過幾十年發展已經人人都能消費得起。”沈強說到。

而100萬個應用亦是關鍵。“安卓蘋果的生態系統形成相對穩定的生態,標誌事件是應用商店中的應用大致有100萬個,這也意味著底層的架構趨於穩定,通用架構將大行其道。”沈強認為。

“因而,AI需要達到成本降低100倍,性能提升10000倍,應用實現100萬個,這是AI產業成熟的重要標誌,而這其中將有大量的創新。”沈強總結說。

對於AI熱的“泡沫”說,沈強認為,目前AI的投資太多,泡沫是有的,但關鍵是度的把握,一點點泡沫會促進產業的發展。將門投資基金還是關注於選擇通過技術創新激活商業場景,實現商業價值的初創企業,著重分析其技術、團隊以及在產業中構建價值鏈地位的能力。據悉,將門投資基金已經投資了包括量化派、碼隆科技、偉景智能、禾賽科技等超過10傢俱有高成長潛力的技術型創業公司。同時將門還不斷對接龍頭企業,加強雙方戰略合作和資源匹配。 (校對/範蓉)

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