海松沙龙五期硬核干货：AI时代的“芯”投资要与泡沫共舞

编者按：本文来自微信公众号“海松资本”（ID:Oceanpine_Capital），作者：深耕硬核科技的，36氪经授权发布。

9月23日，AI时代的“芯”机遇与“芯”趋势”暨海松沙龙第五期成功举办。当下，AI芯片创新力量风雷涌动，荡涤环宇，本期沙龙特别邀请了来自芯片领域的三位重量级演讲嘉宾，同场出席的观众嘉宾包括泛林资本亚太投资总经理祝波、联想之星总经理 & 主管合伙人王明耀、临芯投资合伙人吴全及多位业内知名头部投资机构代表，大家对目前的芯片行业投资风口话题展开了热烈深入的探讨。

PART1 圆桌分享

• 演讲嘉宾

 李亚军丨临芯投资董事长&CEO、兼澜起科技董事

 余凯丨地平线创始人兼CEO

 张亚林丨燧原科技创始人兼COO

▲嘉宾 观点分享

李亚军先生的分享

▌ 临芯投资成立以来已成功投出澜起、博通集成、中微半导体、芯原、思瑞浦等多家有影响力的半导体/芯片企业，以下是李亚军关于临芯投资逻辑的分享：

临芯投资于2015年成立，至今投资40家公司，已上市9家，其中最重要的一笔投资为澜起科技，临芯拥有11.5%股权占比，投资金额总计15亿，如今澜起的市值已达上千亿。2016年，临芯参与投资了中微，之后连续加注两轮，投资金额总计2亿，拥有股权占比3个多点，如今中微也是千亿市值。2018年，临芯2亿投资芯原微，彼时芯原微估值20亿，如今市值已涨到700亿。思瑞浦上，初始投资了400万，目前还拥有3个多点，今日思瑞浦市值达200亿。还有一个临芯的被投企业新洁能，近期也将挂牌。公司投资的整体浮盈超过200亿。

李亚军先生毕业于北邮后，在央企工作了30余年，后转向芯片、投资领域。在成为投资人之前，其大部分时间任职央企CFO，曾参与大唐电信投资中芯国际，后大唐成立了大唐联芯，李亚军先生便开始涉足芯片业务。当时国内手机基带展讯、锐迪科、联芯三足鼎立，犹如三国演义。为了生存，孙吴联合是唯一的出路，因此，李亚军先生着手策划锐迪科和联芯科技的合并，但未能如愿。后来就发生了紫光收购展讯事件，给予市场很多启发。李亚军再次策划收购锐迪科，由此引发清华紫光与浦东科投的“小路条之争”，成为当年投资领域里程碑事件。

2013年澜起科技登陆纳斯达克，其后开始新一轮定增，李亚军团队本想参加澜起科技当年的定增，后因股价从10块涨到26而放弃。但后来澜起被做空股价大幅下跌，形成价值洼地，李亚军团队果断抓住了这一难得的机遇，联合中国电子集团完成了对澜起科技的全面收购。

2014年芯原微电子开始G轮融资，彼时其业务仍在亏损边缘，生存艰难，融资不易。李亚军却逆势看好芯原微的客户、技术积累以及创始人的格局、情怀，因此雪中送炭，领投了一轮3000万美元。2016年，李亚军成功推动了芯原微电子与硅谷公司图芯科技的合并，使芯原从单纯的设计服务公司摇身变成了AI公司，焕发了新生。到2018年，芯原再次融资，在众多投资人犹豫之际，临芯投资再次牵头入股2亿元，使之顺利完成了融资。此次投资的核心逻辑是：从传统观点来看，芯原是设计服务公司，估值不会太高，但是打开来看，其中包含了一个极具价值的AI公司，其价值远超过设计服务公司。

时间来到2016年，中微半导体寻求融资，当时业内的投资公司因其长期亏损，后期投入巨大，大多望而止步。临芯投资再次展现了其独特的投资理念，果断投资，再次捕捉到未来的独角兽。此次投资的基本逻辑是：当时国家大基金已经成立，各级政府及机构公布的各种产线已达几十条，由于国内产线上的半导体设备几乎都是外国进口，国产化将是大势所趋。临芯看好半导体设备的基本面，非常关注设备国产化的机会。而中微又在国产公司里面鹤立鸡群，虽然临芯当时对中微刻蚀机的研发和产品的前景还存在担心，还是果断地投资了中微。后续中微的发展和上市，再次证明了临芯投资独到的投资眼光。

临芯的投资逻辑并不复杂，主要是大道至简，着重长远！

余凯博士的分享

▌ 选择切入车载芯片原因

互联网企业有资金、有资源，且大概率从云端芯片切入，为错开竞争，地平线选择端侧计算芯片。

余凯创立百度自动驾驶，深知车载端的关键“痛点”，与数据中心不同，车载芯片无散热系统，加上外部运作环境不可控，因此车载器件对功耗和散热有极高要求，技术门槛高。预判未来汽车将成为超级计算机，车载传感器将远超手机传感器且带来海量数据。

时间门槛。从项目启动，到量产上车，再到销售，至少需要5年时间。

芯片行业是软件+硬件的综合竞争。地平线具备完整的软硬件能力。

▌ 地平线的进展及现状

2019年，以“中国速度”推出第一款车规级人工智能芯片。芯片从流片送回，到量产推向消费者，大概仅消耗16个月-17个月（手机芯片从流片送回，到量产销售，大概6个月）。

2020年合作的第一款车型是长安UNI-T，目前该车型每个月出货将近2万辆，是爆款车型。

目前市场上有20多款车型已经采用了或正在采用地平线的芯片，公司产品的各项指标已超Mobileye。

下一目标：对标英伟达供应特斯拉L3级的自动驾驶芯片，预计2023年实现该芯片量产。

▌ 对汽车行业以及特斯拉的看法

汽车行业的上半场竞争——电动化，下半场竞争——智能化。真正的比赛在下半场。

自动驾驶领域，特斯拉领先了竞争对手大概5年。特斯拉的速度助推了整个行业的发展，地平线将抓住时代机遇，聚焦自动驾驶领域成为世界的龙头公司。

芯片公司的竞争力：软件+硬件的综合竞争。地平线具备完整的软硬件能力。

张亚林先生的分享

▌ 背景与创业初衷

张亚林先生2000年毕业，2007年到AMD中国工作，AMD在国内落在号称“上海硅谷”的张江大厦（最早是火炬创业园）——“中国芯”萌芽的地方。博通、Qualcomm、AMD、Marvell、英伟达等一众国外芯片企业都在张江落地，培养出大批掌握芯片核心科技的人才。张亚林先生离开AMD时，AMD在上海有2,000人（芯片/IP/软件的团队均在上海），上海是AMD全球研发的中心，执行对全球研发的管理。2017年，张亚林和赵立东决定出来创业，决心和英伟达竞争，用最优秀的人才做最有挑战性的事情。

▌ 燧原的策略

2018年赵立冬和张亚林成立燧原科技。当时燧原1.0时代的策略是从0到1，做出一颗云端训练芯片，对标英伟达V100。芯片从立项到流片要1年时间，从流片到量产再要1年时间，但核心工作其实更在量产环节，流片点亮仅能算完成了30%的工作。因此燧原的做法是去打通全产业链，掌握所有参数，才能控制良率、优化成本。目前燧原已进阶到了2.0时代，是要从1做到N，是修“内功”。燧原1.0时代是150个人做一颗芯片，现在300个人做4个项目，组织效能很重要。张亚林认为很多创业企业不是倒在从0到1阶段，而是倒在从1到N阶段。因此张亚林自身目前主要精力也投入在培养团队稳定性上，99%时间花在内部。而目前单点的训练芯片向推理芯片推动，也验证了燧原强大的执行力。

▌ 对于新发布的集群卡产品的评价

IDC在云端的集群，目前全球能做到的只有几家企业，除燧原外，还有英伟达、谷歌及华为。对集群的需要，以燧原的核心客户的游戏业务举例，其需要几十台服务器做集群训练，因此芯片需要支持集群。

▌ 对于云端AI芯片的评价

当下评论云端AI，不能只谈芯片和架构。英伟达不仅做卡和芯片，而在做系统和集群。英伟达收购以色列的Mellanox Technologies以及ARM，是要做服务器的“全垒打”。去年英伟达数据中心收入首次超过游戏部分，也验证了这一点。因此当下讨论云端AI，谈的是系统——互联、生态、集群。

▌ 与英伟达竞争的策略

云端芯片初创企业面对的困难在于，现有英伟达的使用者，不愿将已有的开发及KPI模式转移到新架构上。所以燧原采取的战略是，首先跟随英伟达的脚步，但通过产品成本优势和本土化服务的优势，逐步掌握话语权，最终拿下to B市场。

PART2 互动问答

Q1:李总带领团队在跨境并购，即将国外技术、人才与中国资本、市场嫁接和融合方面，做得风生水起，曾主导和参与澜起、OmniVision等多起海外并购。此前从美国能买到不少好标的，但新的地缘政治形势下，直接收购美国标的很难了。临芯的海外并购策略如何调整，挑战主要在哪里以及如何做好并购后的整合？

李亚军：从RDA到澜起，我们总结了自己的并购分级理论，第一是和他交流，谈并购，文化很关键，投后管理也很重要。我们把并购对象分为四类，国内的企业是并购1.0，国内运营海外架构的是2.0，纯海外的是4.0。此外，我们把华人管理的国外企业单独拿出来整理，因此接触到了豪威项目。这个过程和摘桃子一样，越摘越少，现在去美国做并购已经比较艰难，但欧洲还是可以的，只是略有难度，日韩、以色列也还可以。大型的并购确实不好做了，小型的还有可以做的地方。日本、台湾存在限制，美国基本不可能。海外并购还是要积极去做，物美价廉的标的基本很难存在于国内。国内小而美的很多，但就算上市，过一两年之后，没有增长的企业会有很多，即使公司有利润，但不增长也会使得投资人抛售，其最后的估值趋近于净资产，因此对国内并购造成很大困难。

Q2：目前科技企业收入增长还需要爬坡时间，关于AI芯片公司估值的问题，各位如何解释其高估值的合理性？

李亚军：投资估值具体可以分为4个阶段，第一阶段我们可以叫“市梦率”，即被投公司对自己的公司未来有合理的发展规划，但是暂时还没有盈利的能力；第二阶段是市销率，如果公司已经有稳定的收入来源，则可以参考公司市销率，市销率越低，这个公司投资的价值也越大；第三阶段是市盈率，公司已经有盈利的能力的时候，我们会参考市盈率，一般认为市盈率越低，代表投资者能够以相对较低价格购入股票；过高则代表该股票的价值被高估，泡沫比较大。但这并不是绝对的，不同行业的市盈率有所不同；最后是看市净率，市价高于账面价值时公司资产的质量较好，有发展潜力，反之则资产质量差，没有发展前景。

对于半导体行业未来的投资，从大逻辑看，我国半导体走向可以参照20年前的通讯行业或者汽车行业，两者都持续了20年，未来我国科技发展也会持续20年，集成电路是其中的龙头，也要持续20年。至于提到的市场泡沫问题，市场泡沫任何时候都存在，我们也需要和市场泡沫共生共存，未来市场泡沫也是会长期存在。最后是挑选真正有实力的产品，未来我国的高科技公司80%最终都会被淘汰，10%勉强可以维持，10%是真正有实力的公司，因此还要看自己有没有能力从中找到真正有价值的高科技公司。

余凯：作为创业者，只能踏浪而行，地平线不变的是战略目标，即瞄准智能汽车赛道-车载边缘端计算芯片。我们认为，智能汽车赛道将是半导体产业的第一大垂直产业，且目前已出现拐点，但应用生态还不健全。展望未来，预计2023年交付的整车可盈利1万元/辆-2万元/辆，且这一趋势正在加速。

张亚林：燧原估值的合理性体现在以下方面：1）唯一性：高端的AI云端芯片市场，我认为燧原有两年领先优势，华为方曾评价燧原已经做到了4年的领先优势。因此其他企业从现在开始做，赶超至少需要3年；2）良好的历史记录：成立以来，燧原做到了所有对外界承诺的；3）成长性：以团队良好的tracking record及具备的先发优势，燧原未来的发展具有想象空间，值得期待。

Q3：AI芯片公司在自动驾驶和云计算/数据中心之外，是否有其他市场空间巨大的赛道？

李亚军：我觉得未来生物科学、生物科技是非常重要的赛道。现在的美国就是20年后的中国，现在美国对于投半导体行业已经习以为常，没有太大的兴趣，未来能够独占鳌头的还是生物科学和生物科技，好在半导体的发展和生物科学是有交集的，这次疫情期间，很多做半导体材料的公司调转到生物科学领域，因为半导体材料需要极高的质量和纯度，这些材料也可以满足生物医学。

余凯：大数据时代之后，人类将进入大计算的时代（即很多物理定律引发的过程，都可以在计算、仿真、虚拟的世界实现）。比如AlphaGo训练不需要外部数据，我认为未来大算力、大计算比数据本身更重要。自动驾驶、生命科学、金融等领域未来同样可以在虚拟的世界中进行学习训练，其发展值得期待。此外，大计算时代的背后，像底层基础厂商台积电、中芯国际、英伟达等头部厂商都值得关注。

张亚林：非常同意余博士关于算力部分的分享。延伸来说，可以关注算力的载体——材料。台积电的roadmap中，未来10-15年，可以实现3nm甚至2nm的制程，但在材料学上没有突破，仍是使用硅。我认为很多东西包括存储介质，会在未来10-15年走到材料学瓶颈。因此想投未来硬科技，建议关注材料学，这是算力的承载。

Q4：如何看待3D视觉识别？以及3C端产品，算力无法支撑算法的多样性？对目前存算一体发展阶段的看法？

余凯：智能汽车比AR/VR可创新的空间更大，手机是第一个真正意义上的个人化设备，未来智能汽车将成为一个颠覆性的个人化设备。届时，人们可能会车内办公、娱乐等。我并不认为汽车会因共享而变少，反而会更多，因为所有人都需要个人空间。

存算一体是未来可创新及突破的方向，存算一体会突破人工智能计算的摩尔定律，从而实现有效的人工智能计算。

张亚林：关于3D视觉应用，在AMD工作期间曾和微软讨论，VR、AR产品没有用户粘性，用户仅出于新奇去体验，但难以适应头戴的方式。微软统计过，微软XBOX产品的用户粘性比VR产品HoloLens高很多。

关于存算一体，现在分为存内计算和存边计算两大类。存边计算根本在于数字和模拟的结合，目前的壁垒在于设计的methodology。现在还没有一套工具链能将memory cell和数字的compute结合在一起。因此核心在于业内工具链的突破。

Q5：大数据及算力方面的提升、存储数据的爆发、非结构数据的爆发、IDC数据中心的应用变化，投资角度来看，是否存储方面存在新的机会，如何看待软件定义存储等新的领域？

李亚军：10年前投互联网赚钱，这是软件的领域；近年投集成电路赚钱，这是硬件的领域，未来投资的方向，是软件硬件相结合的领域。现在新基建是投资的热点，新基建中也提到了数据存储，所以未来数据存储也会是投资的大方向之一。

余凯：地平线是智能计算平台公司，为智能汽车提供智能芯片及操作系统。地平线坚持软硬结合，公司软件/算法工程师人数远超过芯片设计工程师。我认为软硬结合的企业更有生命力。目前智能汽车操作系统领域参与者不多，而操作系统和芯片总需要一对一的藕合。PC时代也是如此，比如微软与X86紧密藕合。

未来智能汽车时代是软件和硬件的时代，即将操作系统和芯片结合。智能汽车时代对计算能力的要求很高，在此背景下，在一个组织内同时做操作系统和芯片更有未来、迭代速度更快。

张亚林：从服务器和新基建角度，用户不关心芯片成本，而关注TCO（Total Cost OfOwnership），即单位空间算力的运维成本。因此用户要求的是整套解决方案，要做的一是把TCO优化到极致，二是把服务做到极致。我认为存储领域，没有几百亿无法涉足，因为量产爬坡很困难。因此想要投资存储企业，需要考核团队实现研发落地的工程化能力。

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