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深鉴科技“卖身” 折射的是国内AI初创公司的困境

2018-07-23 09:13  证券时报

近日,国内AI初创公司圈内出现了一条重磅消息,创业两年、估值超10亿美元的国内AI芯片初创公司深鉴科技,宣布将被全球芯片巨头赛灵思(Xilinx)收购。

创业至今,深鉴科技一直是国内AI芯片领域备受关注的明星企业。此前,深鉴科技共完成三轮融资,投资方包括金沙江创投、蚂蚁金服、三星风投、赛灵思、联发科等知名机构和公司,估值也一度超过10亿美元。

事实上,自2016年成立以来,深鉴科技就一直基于赛灵思的技术平台开发机器学习解决方案。深鉴科技推出的两个用于深度学习处理器的底层架构——亚里士多德架构和笛卡尔架构的DPU产品,都是基于赛灵思FPGA器件 。而深鉴科技在FPGA技术方面也有自己的开创之处;在FPGA 2017大会上,来自深鉴科技的《ESE: Efficient Speech Recognition Engine with Sparse LSTM on FPGA 》被评为唯一的最佳论文。

从这一点看,深鉴科技一直与芯片行业巨头赛灵思一直有紧密的关系,双方此次收购交易可谓“早有预示”。6月26日,深鉴科技也是颇为突然地对外宣布,已经完成面向自动驾驶/高级辅助驾驶领域的技术整合及商业布局,实现了方案落地及产品转化,正式加入自动驾驶赛道。

在去年的A+轮融资新闻发布会上,深鉴科技CEO姚颂曾表示,深鉴科技的主攻方向有三个:安防、金融和手机。A+轮融资一部分将继续用于安防和大数据领域的产品开发和市场销售,落地更多安防监控的终端产品和服务。另一方面,蚂蚁金服的战略资源注入,会帮助深鉴进一步开拓包括金融在内的更多应用场景;与三星之间,则侧重于存储等方面的合作,为AI芯片打造以深度学习处理器为核心的智能化解决方案和高效的整体系统,以便多领域拓宽和产品落地,加速深鉴科技迈进商业化阶段。

不过,姚颂也曾直言,由于公司早期的研发投入非常高,预计大概还需要两三年左右才能实现营收平衡。在业内人士看来,深鉴科技的困境,恰好折射了整个国内AI芯片目前的窘况。

近几年,一大批国内AI芯片公司崭露头角。据统计,目前国内从事AI芯片研发生产的公司已超过40家,且这些企业不缺资金,业内的初创公司过去两年被资本热捧,估值提升迅速。

有分析认为,目前AI成熟的应用场景太少,安防领域芯片的市场空间有限,备受瞩目的无人驾驶汽车距离真正落地还有很长时间。

有投资人接受记者采访时表示,目前国内做AI芯片离应用场景还是比较远的,AI芯片要很好地契合应用场景并非易事,不同的场景靠不同的终端驱动,对应的客户、商业模型都是有区别的,这是国内AI芯片公司将来要面对的难题。

此外,在AI芯片行业,深鉴科技不仅要面对英特尔、英伟达等超级巨头的压制,在国内还要和寒武纪、地平线等公司竞争。在国外大厂几近垄断CPU、GPU和FPGA市场的情况下,再加上技术壁垒很高,中国AI芯片厂商在芯片领域一直缺乏关键核心自主技术,仅凭市场、企业单方面的力量难以在CPU、GPU和FPGA方面有所突破,只能另辟蹊径。

而通过此次赛灵思并购深鉴科技,国内诸多AI芯片企业有相当数量仅是在人家的架构之上再做些二次开发,优化和应用层面的事情,只是换了个新奇的名称和叫法而已,与传统的芯片产业竞争一样,表面锣鼓喧天的中国AI芯片依然是依附性的生存模式。

而在一级市场资金收紧的当下,AI领域的投融资环境也正在发生变化,头部公司融资依旧一马当先,小公司却无人问津。有业内人士指出,对于国内AI芯片的初创公司而言,2018年可能是生死攸关的一年。而深鉴科技此次被赛灵思收购,更有可能是行业“并购潮”即将到来。

事实上,从全球范围来看,AI领域的并购案例正在逐年增多。根据CB Insights数据显示,2010年至今,Alphabet(谷歌母公司)在AI领域进行了多达14笔收购,苹果进行了13笔收购,Facebook完成了6笔收购,英特尔、亚马逊、英特尔、微软各完成了5笔收购。

有投资人表示,行业整合并购潮是大势所趋。目前国内涉足AI芯片的初创公司上百家,而造芯片难度高、投入大、周期长,行业洗牌是大势所趋。成功的企业必须要在长时间内耐得住寂寞,持续专注地迭代技术与落实商业化,以不变应万变,构造技术高地,而非跟随资本风口。

他进一步指出,不只是芯片,做算法、应用的AI公司也需要考虑技术的差异化和商业化的护城河。对很多初创公司来说,并购不失为一条好的路径,但这根本上取决于公司有没有被并购的价值。创业公司需要认真思考自己的技术、产品和落地的优势与差异化到底是什么。

也有业内人士指出,目前AI领域内大量公司难以产生商业价值,也缺乏技术积累,行业可能即将迎来的是比“并购潮”更惨烈的“倒闭潮”,今后会有不少AI企业融资困难、商业化进展不顺利,最终被淘汰。但好公司的价值也会进一步凸显, AI行业经过一番优胜劣汰之后,真正在技术积累、商业化应用方面做得好的公司,未来估值会有很大的提升。

责任编辑:郭俊
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