新科技创业2019 | 自研IP成功流片ASIC AI芯片,「异构智能」已服务海外一线客户

陈绍元 · 2019-06-11
2019年,异构智能将进一步拓展国内市场,包括安防、零售等行业。

新科技创业2019 | 自研IP成功流片ASIC AI芯片,「异构智能」已服务海外一线客户

受访公司:异构智能 NovuMind

受访人及Title:吴韧 创始人 & CEO

公司所处大赛道:人工智能

公司所在细分赛道标签:AI芯片

Q1、2019年至今 , 公司在技术、产品、市场、商业化、融资、团队等方面取得了哪些进展?

2018年底,异构智能第一款自主设计的人工智能推理ASIC芯片NovuTensor G1流片成功。2019年上半年, 异构智能团队完成基于NovuTensor G1的PCIE加速卡以及边缘服务器的设计与制作,已与客户合作测试开发,并获得良好反馈,签订多项采购及合作合同。同时,异构智能团队致力于新一代芯片NovuTensor G2的研发,该芯片将在性能功耗比与G1相比有进一步显著提升,预计2019年4季度NovuTensor G2 将进行流片。

Q2、2019年, 公司在技术、产品、市场、商业化、融资、团队等方面,可能还会有哪些新进展?

从技术与产品上来看,NovuTensor G1在28nm制程上已经实现全球领先的性能功耗比,新一款G2芯片将以实际数据进一步证明NovuTensor架构的发展空间,及其对于AI计算的支持能力与意义。在市场层面,异构智能现有客户主要为海外一线公司,2019年内异构智能会进一步拓展国内市场,在安防、零售等行业与合作伙伴一同力推人工智能落地与商业化。融资对芯片公司的重要性不言而喻,异构智能近期将引入重要战略及产业投资人,在商业合作的基础上进一步加深资本层面合作。

Q3、2019年至今,行业内发生的对所在行业影响最大的三件事?

1.特斯拉推出自研芯片,自动驾驶技术发展所需要的计算能力达到新水平。

2.大部分人工智能芯片公司对自己的芯片产品化不再高调。

3.持续升级的制程战争,7nm 制程走向普及期,5nm成为关注热点。

Q5、2019年, 自己所在的行业、所在的细分方向大概率会出现的事情和趋势会有哪些?

主要趋势有两点:

第一,通用处理器时代已经过去,专用领域构架(DSA, Domain Specific Architecture)将是未来的趋势。DSA必须达到足够低的成本,足够高的硬件性能,以及易用的软件工具链,才能在市场和实际应用中具备真正的竞争力。

第二,边缘计算的优势将会俞发明显,随着联网设备的增多,新兴生态系统中的许多玩家将推动边缘计算市场规模线性增长。

没有核心技术, 没有市场支持的初创企业面临巨大风险。

Q6、2019年,公司所在的行业会呈现出来什么样的竞争格局,行业未来最重要的竞争力是什么?公司的竞争力体现在哪里?

异构智能是AI芯片公司,必然涉及到人工智能与半导体这两个大行业,在应用场景上又会涉及到自动驾驶、安防、医疗等其他行业。人工智能行业整体对商业化与落地的需求较为紧迫,而人工智能落地有两个至关重要的点,第一是效果,第二是成本。

从效果上来说,神经网络算法目前在图像识别领域有一定成熟度,通过一些复杂的深度模型可以胜任甚至在一些任务上超过人类。从成本看,因为算法模型一旦训练完成,就可以在多场景使用,成本较低,但硬件成本是很多解决方案中难以降低的部分。异构智能提供的NovuTensor芯片确保提供强劲的性能指标,支持复杂的深度模型在低延迟情境下提供数倍于英伟达芯片的性能与分析能力,并且在价格上会有明显优势,就是针对人工智能落地的考虑。

从半导体行业看,我们认为芯片公司有两种模式,一些芯片公司可能来自应用行业,对行业需求有丰富认识,因此可以通过购买IP提供商所研发的人工智能加速IP及其他IP,将这些IP SOC在一块芯片上进行流片,提供基于该芯片的各类产品。这类公司的优势在于场景明确,有一定销售渠道,可以较快量产出货。

异构智能选择另一条道路,也就是从底层做核心架构与技术的研发,所有的核心IP都由公司自研。这样的好处是切实掌握核心技术,不会受到外部条件的限制,并且因为自研架构的独特性与创新性,最终芯片产品可得到优于外购IP所能实现的性能指标。在目前的国际背景与环境下看,我们认为掌握核心技术的价值将会不断攀升。

Q7、2019年,公司是否会有一些里程碑节点?

我们的技术已经非常成熟, 后面重要的里程碑就是我们宣布前两个大客户, 前十个大客户, 以及前100个客户, 等等。

Q8、2019年,公司所在的赛道上的公司,有什么一定要做的事情或者争夺的市场,如果错过了,可能就会落后或者出局?

一定要做的, 就是把技术做到最极致, 核心技术没有竞争力, 其他都不管用。

积极寻求与培养合作伙伴也是至关重要的,无论从AI看还是从半导体看都是这样。AI公司的落地一定需要场景,与有场景、有解决方案能力的公司合作可以加速商业化落地进程。

现在AI的市场并不大,重点不是去在某一个项目抓到更多的利润,更重要的是先抓到更大的市场,也就是说要先把AI的蛋糕做大,再去考虑分配的问题。从芯片的角度看,芯片必然不是可以直接应用的终极产品,而是其他企业用来提供服务或解决方案的工具,因此建立与下游合作伙伴的合作关系,共同开发,才能更好地发挥芯片的作用。

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