寒武纪“失速”，是AI芯片行业的阵痛？

而与两者相比，劣势在于，资金实力及研发投入方面，英伟达2020年财年研发投入28.29亿美元;华为海思2019年约为24.39亿美元。软件生态方面，英伟达的CUDA软件平台及相关生态完善。销售网络方面，英伟达、华为海思销售网络成熟，认知度、知名度高。

可以看出，寒武纪的优势主要集中在中立、服务等“软件”优势上。一旦硬碰硬，劣势将会显露无疑。以营收和研发为例，2020年财年英伟达营收达109.18亿美元，华为海思2018年营收75.73亿美元，是寒武纪的几百倍。

营收高，自然能够支撑较高的研发投入。2019年，英伟达研发投入28.29亿美元，研发费用率24.15%;英特尔133.62亿美元 ，18.57% ;华为海思24.39亿美元，21.12%。寒武纪的0.76亿美元，不但远远超出自身营收收入，还不足巨头的一个零头。

总而言之，巨头高研发，是在自我造血功能良好的情况下，良性支撑未来战略、产品规划布局。而寒武纪等创业型公司，没有资金、营收优势，只能依靠外部输血，支撑业务向前。

2018年，成立刚刚两年的国内AI芯片初创企业深鉴科技，被全球最大的FPGA企业赛灵思收购，成为国内众多AI芯片明星创业公司第一个被巨头收编的企业。

如今，优秀的创业公司被巨头收购，或成为巨头嫡系，找巨头作靠山已经成为一种宿命。但也有一些像寒武纪等的企业，试图挑战、动摇巨头的市场份额。

无论结局如何，寒武纪未来不可避免将受到两方面的重压，一个自然是前述提到的资金链与研发可持续的问题;另一个就是AI芯片的发展规律。

AI芯片不仅涉及工艺、制程，还与软件、算法休戚相关。黄仁勋曾谈及芯片软件栈的难度，深度学习的挑战之一在于软件的丰富度，数据、模型、超参数需要慢慢学习。训练方面，让人们信任看不见的复杂系统障碍很大。推理方面，模型种类太多，下一步发展到多模型、多领域将会更难。

软硬结合才是真正的AI芯片。AI芯片发展到后期，算法、软件都将成为芯片性能提高的掣肘。两年前，清华大学微电子研究所所长魏少军教授曾表示，AI芯片很可能在未来两到三年遇到挫折期，随着AI芯片在资本市场的热度下降，落地难度加大，大部创业者将成为先烈。

寒武纪如何“解题”，只能留给时间来解答。

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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