获李嘉诚旗下维港投资领投A1轮融资，「耐能」推出超低功耗NPU IP产品

2017年，中国AI芯片创业异常热闹，大量资本也集中到了这个领域：阿里巴巴就投资了包括中天微、寒武纪、Barefoot Networks、深鉴、耐能、翱捷科技在内的五家芯片公司，英特尔领投了地平线近亿美元A+轮融资。数据显示，仅去年下半年，在芯片制造巨头台积电的生产线上，就有超过30家AI芯片排队等待流片。

作为人工智能的基础层，AI芯片的重要性不言而喻。据MarketWatch网站报道，知名市场调研公司ReportLinker预计，到2023年，全球人工智能（AI）芯片市场规模将达到108亿美元，复合年均增长率达到53.6%。

AI芯片目前有三个明确的技术路径——更为通用的GPU（既能作为图形处理器引爆游戏业务，又能渗透数据中心横扫训练端）、更可编程的FPGA（适用于迭代升级，各类场景化应用前景超大），以及更专业的ASIC（TPU、NPU等，叩开终端AI的大门）。

从实际应用来看，GPU拥有最完善的生态系统支撑。传统的CPU/GPU虽然通用，但是处理深度学习效率低下、能耗高。据了解，2010年谷歌仅是为了训练一个识别猫脸的深度学习神经网络，就使用了1.6万个处理器。

因此，一种可以将深度学习系统做到小型化，并且能用在嵌入式系统中的处理器——NPU应运而生。NPU处理器的信息处理能力比CPU要高出100倍甚至1000倍，因为NPU采用了“数据驱动并行计算”架构，这种数据流类型的处理器大大提升了计算能力与功耗的比率，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。

36氪近期获悉，NPU IP供应商耐能(Kneron)完成由李嘉诚旗下维港投资领投的1800万美元A1轮融资。耐能于2017年11月完成A轮融资，投资者包含阿里巴巴创业者基金(Alibaba Entrepreneurs Fund)、中华开发资本国际(CDIB)、奇景光电(Himax Technologies, Inc.)、高通(Qualcomm)、中科创达(Thundersoft)、红杉资本(Sequoia Capital) 的子基金Cloudatlas，以及创业邦。截至目前为止，Kneron获得的融资金额累计超过3300万美元。

耐能(Kneron)CEO刘峻诚告诉36氪，本轮资金将主要用于人员扩充、产品研发和市场拓展。

耐能(Kneron)作为AI芯片的最上游厂商，向下游芯片厂商、端设备厂商等提供NPU IP，并应用于手机、智能家居、安防等端设备上。刘峻诚告诉36氪，Kneron NPU IP系列包括三款产品，分别为超低功耗版KDP 300、标准版KDP 500、以及高效能版KDP 700，可满足智能家居、智能安防、智能手机，以及各种物联网设备的应用。

产品主打三个优势——功耗低、面积小、算力大。Kneron NPU IP功耗为100毫瓦等级，超低功耗版的KDP 300甚至不到5毫瓦，同类产品功耗多在瓦级，耐能仅为其他产品功耗的200分之一。全系列产品的每瓦效能在1.5 TOPS/W以上。

其面向手机和智能家居市场的NPU IP已经产品化并已有出货。2017年仅开发费用就达数百万美元。今年耐能(Kneron)会进入安防市场，并已和大华建立了合作关系。

短期来看，耐能(Kneron)主要前期赚取开发费用和产品出货阶段收取IP授权费用。刘峻诚告诉36氪，长期来看，耐能(Kneron)会从某个新兴的垂直行业切入，做IC产品。不过在手机、安防等巨头垄断的行业，耐能(Kneron)还是会选择和巨头合作。

国内现已产品化并产生收入的NPU IP供应商主要还有寒武纪，它先后获得中科院1000万元专项资金支持和1亿美元的A轮融资，目前估值已接近 10 亿美元。刘峻诚告诉36氪，寒武纪业务集中在云端NPU芯片上，耐能(Kneron)业务集中在设备端的NPU芯片上。不过手机行业由于出货量大、市场规模大，两家均有涉猎。

耐能(Kneron)现有80人，核心团队来自海外北京清华微电子系校友，还在扩充中。CEO刘峻诚是UC Berkeley、UC LA和UC SD博士，曾参与NASA JPT、IARPA、Bell Labs的研发项目，曾在三星研发中心和高通任职。