智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 心緣
編輯 | 漠影
自文明誕生起，人類一直在尋求能夠更加有效存儲信息的方式。
從遠(yuǎn)古時代用結(jié)繩計數(shù)，到在木板、石塊、紙本上記錄文字，再到數(shù)字存儲技術(shù)誕生，唱片、磁帶、光盤、硬盤、閃存等風(fēng)靡于世，每一輪存儲介質(zhì)的更新?lián)Q代，都會開啟新的市場機(jī)遇之門。
如今，創(chuàng)新帷幕再度拉開，被寄予打破“內(nèi)存墻”限制、突破功耗瓶頸的存算一體芯片技術(shù)，在后摩爾時代拔地而起。
這在楊越眼中，是任何一次底層的技術(shù)革新都可能難遇的“人生機(jī)會”，可能每隔10年乃至更長時間，才會出現(xiàn)一次。
嗅到這一風(fēng)向，2021年2月，一家領(lǐng)域?qū)＜壹Y(jié)的初創(chuàng)公司蘋芯科技正式起航。
其核心團(tuán)隊技術(shù)背景深厚：由新型存儲器及人工智能（AI）芯片領(lǐng)域知名學(xué)者、杜克大學(xué)電子與計算機(jī)工程系正教授、IEEE/ACM Fellow陳怡然，以及覆蓋軟硬件設(shè)計的技術(shù)專家楊越、章堯君、許振隆組成。
陳怡然和楊越是清華大學(xué)校友，陳怡然畢業(yè)于電子系，楊越畢業(yè)于自動化系，章堯君是陳怡然的首位博士畢業(yè)生，許振隆曾在臺積電任職多年。
在創(chuàng)始團(tuán)隊光環(huán)加持下，蘋芯科技從公開露面至今一直備受業(yè)界關(guān)注。就在本周，這家創(chuàng)企剛剛完成新一輪千萬級美元融資，此前它已經(jīng)完成三款存算一體芯片的流片，其科研成果還入選了今年舉辦的固態(tài)電路頂會ISSCC 2022。
蘋芯科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO楊越告訴智東西，蘋芯除了目前三款I(lǐng)P芯片，今年下半年將有一款面向端側(cè)低功耗應(yīng)用的完整SoC流片，并以此規(guī)劃打造完整“智能感知決策系統(tǒng)”，這顆SoC芯片將具備語音處理、人臉檢測等多模態(tài)功能，用于完成系統(tǒng)商業(yè)化落地的目標(biāo)。
一、清華“90后”師兄弟組隊創(chuàng)業(yè)，要革傳統(tǒng)計算體系的命
在清華園求學(xué)的那段時光，楊越和陳怡然并無交集，也不會想到多年以后，這位比自己大4屆的師兄將在美國斯坦福大學(xué)旁的餐館里，向自己發(fā)起組隊創(chuàng)業(yè)的邀請。
1998年，楊越被保送進(jìn)入清華自動化系，正值陳怡然學(xué)完本科課程、開啟碩士學(xué)業(yè)。三年后，陳怡然赴美國普度大學(xué)讀博士，期間索尼的一篇論文，給了他研發(fā)非易失性存儲器技術(shù)的靈感。
楊越在清華讀完書，又到加拿大多倫多大學(xué)計算機(jī)工程系攻讀博士，開始接觸存儲相關(guān)技術(shù)，側(cè)重研究軟件方向。
另一邊，畢業(yè)后的陳怡然選擇先進(jìn)入工業(yè)界歷練一番。他曾在新思科技、希捷等芯片和存儲名企做研發(fā)，早在2009年已經(jīng)開始探索用非易失性存儲器做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速。后來他轉(zhuǎn)向?qū)W術(shù)界，2010年加入美國匹茲堡大學(xué)，后加入美國杜克大學(xué)電子與計算機(jī)工程系，長期潛心科研。
值得一提的是，因?qū)π滦痛鎯ζ鳌⑸窠?jīng)擬態(tài)計算及深度學(xué)習(xí)加速等方面的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)，陳怡然教授當(dāng)選了IEEE和ACM雙料Fellow。迄今他已發(fā)表近500篇論文，獲得8次國際會議和研討會的最佳論文獎、1次最佳海報獎和14次最佳論文提名，在存儲及AI計算研究領(lǐng)域聲名遠(yuǎn)揚(yáng)。
楊越則在存儲行業(yè)持續(xù)沉淀，先是博士期間參與創(chuàng)辦一家固態(tài)硬盤（SSD）公司，并主要負(fù)責(zé)整個軟件的開發(fā)測試；后來于2019年初到美國存儲芯片巨頭美光科技的3D XPoint組做首席系統(tǒng)架構(gòu)師），其團(tuán)隊研發(fā)的前沿存儲硬盤3D XPoint X100，性能比傳統(tǒng)SSD快了1000倍。
▲楊越
就在他們專注于各自工作時，信息產(chǎn)業(yè)掀起一股新的巨浪——自2016年AI系統(tǒng)AlphaGo首次擊敗世界圍棋冠軍起，AI浪潮開始席卷全球，各類AI芯片如雨后春筍般破土而出。
彼時，傳統(tǒng)的馮·諾依曼計算機(jī)體系架構(gòu)，是大多數(shù)AI芯片的根基。但這類架構(gòu)存在一大局限性：不必要的功耗浪費(fèi)太多了。
對于動輒處理海量數(shù)據(jù)的AI計算來說，這種局限性日益顯得捉襟見肘。該體系下，計算單元與存儲單元完全分離，數(shù)據(jù)在兩者之間頻繁搬運(yùn)，造成額外的延時和能耗開銷。讀寫一次內(nèi)存數(shù)據(jù)的能耗，甚至?xí)扔嬎阋淮螖?shù)據(jù)的能耗多幾百倍。
當(dāng)摩爾定律逼近極限，傳統(tǒng)架構(gòu)的芯片性能“天花板”近在咫尺，要做到10倍乃至100倍的性能提升，必須實(shí)現(xiàn)架構(gòu)層面的顛覆式創(chuàng)新。
存內(nèi)計算技術(shù)，作為極具潛力的AI芯片未來方向，終于從幕后走到臺前。
隨著新型存儲器和AI硬件兩大技術(shù)潮流交匯，計算與存儲之間的界限變得模糊，一個史無前例的時代機(jī)遇，擺在了陳怡然、楊越等人的眼前——基于存內(nèi)計算的底層架構(gòu)創(chuàng)新，將是一條AI計算的通途。
二、“我們不想做第1001家AI芯片公司”
在斯坦福大學(xué)旁邊，陳怡然跟楊越一起吃了頓飯，聊起創(chuàng)辦存算一體AI芯片公司的想法。
兩人一拍即合，楊越覺得，這非常符合他對新興事物的追求，他相信存內(nèi)計算的技術(shù)路線能將整個芯片系統(tǒng)的性能提上一個新的臺階。
顧名思義，存內(nèi)計算方法用存儲器做計算，從根本上解決時延、功率等方面的損耗，打破了“內(nèi)存墻”、“功耗墻”的瓶頸，因此能做到數(shù)量級程度地提升相關(guān)的計算效率、能效比等核心指標(biāo)。
再加上當(dāng)前AI深度學(xué)習(xí)算法涉及大量矩陣乘加運(yùn)算，這些矩陣擺放數(shù)據(jù)的方式與數(shù)據(jù)在內(nèi)存中的存放方式相似，用存儲器做AI計算加速的思路日漸成熟，各路資本也紛至沓來，爭相下注。
此時不創(chuàng)業(yè)，更待何時？
另外兩位技術(shù)大牛也決定和陳怡然、楊越組隊“干大事”。
一位是章堯君，他畢業(yè)于上海交通大學(xué)，后在匹茲堡大學(xué)電子工程系讀博士，師從陳怡然教授，他已在新型存儲器領(lǐng)域工作十年，曾設(shè)計開發(fā)多款MRAM商用芯片。
另一位是許振隆，他本碩畢業(yè)于中國臺灣新竹清華大學(xué)，多年任職于臺積電，擁有逾
20年芯片設(shè)計經(jīng)驗(yàn)，曾帶領(lǐng)團(tuán)隊成功交付多款量產(chǎn)芯片。
當(dāng)時參與規(guī)劃組建這個團(tuán)隊的，還有同為清華校友、現(xiàn)任清華大學(xué)電子工程系系主任的汪玉教授。汪玉曾參與創(chuàng)辦國內(nèi)明星AI芯片企業(yè)深鑒科技，后來該公司被全球FPGA龍頭賽靈思收購，他與楊越還是高中同窗。
就這樣，2021年2月，蘋芯科技呱呱墜地。
存內(nèi)計算的英文是「Processing in memory」，縮寫為PIM，蘋芯科技的英文名「PIMCHIP」便由此而來?！疤O芯”的“蘋”，即是PIM的諧音。
蘋芯創(chuàng)始團(tuán)隊兵分兩路，陳怡然教授作為董事長總攬全局，CEO楊越和CTO章堯君在北京搭建起蘋芯的初始團(tuán)隊，負(fù)責(zé)整個系統(tǒng)的研發(fā)；許振隆則帶隊負(fù)責(zé)搭建存內(nèi)計算的內(nèi)核。
“我們不想做第1001家AI芯片公司。”聊起創(chuàng)業(yè)初心，楊越希望在AI時代背景下，將蘋芯科技發(fā)展成為非馮·諾依曼架構(gòu)新計算范式的引領(lǐng)者。
在他看來，用一個新的技術(shù)去解決一個舊的問題，這沒什么意思，存算一體的使命不只是為了迎合市場需求，而應(yīng)該去開辟一些新的戰(zhàn)場，這才是創(chuàng)新技術(shù)的長遠(yuǎn)價值所在。
“我們更多思考的是，在人工智能時代里面，關(guān)注的點(diǎn)到底是什么。你要去做1001家AI芯片公司，還是去為一個之前沒有智能化的公司完成智能化轉(zhuǎn)型，哪一個對我們來說是更有意義的？”
三、創(chuàng)業(yè)半年，SRAM存內(nèi)計算加速器測試成功
什么對蘋芯是更有意義的？
為了回答這個問題，蘋芯團(tuán)隊走訪了很多客戶，了解對方的痛點(diǎn)、對技術(shù)的要求，以及能利用技術(shù)實(shí)現(xiàn)什么核心價值。
“我們一直對技術(shù)抱有敬畏之心，在戰(zhàn)略層面沿著先做技術(shù)、再做平臺、然后做產(chǎn)品的思路，發(fā)展過程中幾條腿同時走路。”楊越相信比起與巨頭狹路相逢，初創(chuàng)公司的機(jī)會更多是在細(xì)分領(lǐng)域中，能夠快速迭代，了解新領(lǐng)域的know-how，快速滿足用戶的剛需。
令楊越很有成就感的是，蘋芯的團(tuán)隊氛圍非常融洽?！拔夷芨杏X到大家每天都是非常希望來上班的，工作目標(biāo)、職業(yè)規(guī)劃都制定得很清晰?！?/p>
在他眼中，這是一群特別靠譜的工作伙伴。
作為一家初創(chuàng)公司，蘋芯必須保持很快的流片節(jié)奏。第二款芯片流片測試完成后，大家非常淡定，出去吃了頓簡單的慶功宴，便馬不停蹄地開始推進(jìn)下一個研發(fā)任務(wù)。
2021年9月7日，蘋芯科技宣布其基于SRAM架構(gòu)的存內(nèi)計算加速器S200已經(jīng)測試成功。它可以將深度學(xué)習(xí)算法中占主導(dǎo)的基本運(yùn)算在存儲器內(nèi)完成，能大幅提升計算效率，并能完成無損精度的運(yùn)算。蘋芯團(tuán)隊稱，這款加速器「首次將商用存內(nèi)計算帶入28nm時代」。
▲S200芯片性能參數(shù)概覽
該成果還發(fā)表在有“固態(tài)電路領(lǐng)域奧林匹克”之稱的芯片頂會ISSCC 2022上。其32Kb無ADC架構(gòu)SRAM存內(nèi)計算加速單元基于28nm工藝搭建模塊，能效比高達(dá)27.38TOPS/W INT8，同時實(shí)現(xiàn)1.041Mb/mm2的高面效比。
而在同等條件下，世界上多數(shù)加速器測試結(jié)果，通常介于2-3TOPS/W之間。
足足將能效比提升10倍，蘋芯是怎么做到的？
四、兩大技術(shù)優(yōu)勢，三個未來目標(biāo)
蘋芯的存內(nèi)計算加速器S200有兩大技術(shù)優(yōu)勢：28nm工藝和全數(shù)字化設(shè)計。
楊越說，選擇28nm是綜合考慮的決定。先進(jìn)節(jié)點(diǎn)固然能帶來更高性能，但也意味著更高的流片和量產(chǎn)成本，這與端側(cè)芯片對成本的苛刻要求相矛盾。28nm則相對成本更低，同時也能展現(xiàn)出SRAM向高級制程節(jié)點(diǎn)兼容性好的優(yōu)勢。
此外，多家晶圓代工廠具備28nm制造能力，在供給產(chǎn)能方面更加穩(wěn)定和充裕。
S200的另一重優(yōu)勢，是全數(shù)字化設(shè)計。
以前存內(nèi)計算芯片主要是模擬芯片，優(yōu)勢是能效高，但會犧牲一定精度。而蘋芯研發(fā)的無ADC架構(gòu)SRAM存內(nèi)計算加速單元，不僅能保障精度，能效性也能做到更加領(lǐng)先。除了整型數(shù)據(jù)的支持外，楊越提到浮點(diǎn)數(shù)據(jù)也在蘋芯的技術(shù)支持范圍內(nèi)，處于持續(xù)優(yōu)化驗(yàn)證的過程中。
▲蘋芯科技存算一體AI芯片實(shí)物照片
軟件研發(fā)同樣是AI芯片公司的戰(zhàn)略重心。
據(jù)楊越觀察，端側(cè)客戶相對沒那么關(guān)心芯片底層設(shè)計，他們更在乎端側(cè)芯片的實(shí)際表現(xiàn)，包括性能、成本以及好不好用，有三種常見訴求：一是易用性，即上手不費(fèi)勁；二是可定制性，客戶可能有自己的算子，有二次開發(fā)需求；三是可擴(kuò)展性，當(dāng)硬件計算能力升級，軟件不能成為瓶頸。
蘋芯也非常重視軟硬件協(xié)同工作，定義有自己的指令集，并圍繞上述訴求展開研發(fā)，既支持做定制，又顧及升級至數(shù)百TOPS板卡時的支持。楊越透露說，蘋芯還在做Turnkey方案的準(zhǔn)備。
為了公司能夠堅持自有發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃的實(shí)施，蘋芯在初期客戶與合作伙伴的選擇上非常慎重，除了發(fā)展理念的契合，還會考慮客戶業(yè)務(wù)需求面臨的痛點(diǎn)是否主要由傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)的瓶頸導(dǎo)致?，F(xiàn)階段，他們希望能通過更多實(shí)踐，能夠充分展現(xiàn)存內(nèi)計算技術(shù)的優(yōu)勢，讓這一先進(jìn)技術(shù)能夠真正扎根于實(shí)際應(yīng)用，并拓展更寬廣的未來。
談及未來三年目標(biāo)，楊越說，首先是實(shí)現(xiàn)落地，二是繼續(xù)鞏固蘋芯在SRAM存內(nèi)計算方向的領(lǐng)先地位，三是在新型存儲器研發(fā)方面有所突破。
“我們要維護(hù)蘋芯本身的技術(shù)先進(jìn)性和領(lǐng)先性，因此不管在SRAM還是新型存儲器方向，我們都在持續(xù)進(jìn)行著最前沿的探索?！睏钤秸f。
五、探索打開高能效計算之門的金鑰匙
在楊越看來，存算一體AI芯片公司直面的競爭對手不是彼此，而是那些傳統(tǒng)的AI芯片公司。
“我覺得市場并沒有進(jìn)入同質(zhì)化競爭的階段?！彼劦溃案匾氖谴蠹乙獢Q成一股繩，把存內(nèi)計算技術(shù)的先進(jìn)性和可落地性展現(xiàn)出來。”
相較傳統(tǒng)AI芯片，存算一體AI芯片的挑戰(zhàn)會更加寬泛。存內(nèi)計算本身是一門技術(shù)壁壘森嚴(yán)的設(shè)計方法學(xué)，需要多年經(jīng)驗(yàn)積累、大量資源以及時間投入才能實(shí)現(xiàn)。也正因此，過去六年，存算一體AI芯片創(chuàng)業(yè)幾乎均由技術(shù)專家主導(dǎo)。
▲國內(nèi)在研存算一體AI芯片的企業(yè)（智東西制表）
當(dāng)前存算一體AI芯片創(chuàng)業(yè)呈多元化趨勢，有模擬芯片與數(shù)字芯片之分，有NOR Flash、ReRAM、SRAM、MRAM等不同新型存儲器。其目標(biāo)市場也各不相同，從可穿戴設(shè)備、智能家居、視頻監(jiān)控到智能駕駛、云端數(shù)據(jù)中心應(yīng)有盡有。
這種“各自為政”的特點(diǎn)，使存算一體很難出現(xiàn)一個統(tǒng)一的編程標(biāo)準(zhǔn)，大家都是針對自己的應(yīng)用場景和性能目標(biāo)，各建各的軟件棧。無論選擇小算力還是大算力應(yīng)用，企業(yè)都得摸著石頭過河。
考慮到現(xiàn)階段的實(shí)際情況與技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)規(guī)律，蘋芯團(tuán)隊選擇先在小算力上完成全技術(shù)通路和商業(yè)通路，積累更多能力后，再將算力做大。
▲當(dāng)前主流AI芯片設(shè)計對比（智東西制表）
之所以選擇SRAM來完成技術(shù)驗(yàn)證與落地，蘋芯團(tuán)隊主要出于四點(diǎn)考慮：
一是SRAM在存儲器歷史長河中長期存在，技術(shù)相對成熟，穩(wěn)定性和良率都有保障；二是它具備先進(jìn)節(jié)點(diǎn)的兼容性，客戶從65nm升級到16nm，能保證繼續(xù)使用；三是在開發(fā)接口方面比非易失性存儲器更簡單；四是非常短的讀寫延遲和無限次的in-place擦寫次數(shù)。
盡管SRAM屬于易失性存儲器，掉電后數(shù)據(jù)就丟了，但AI實(shí)際應(yīng)用很少出現(xiàn)按分按秒的頻繁斷電情形，否則這對計算體系結(jié)構(gòu)的其他部分傷害很大，是一個應(yīng)該主要規(guī)避的問題。
楊越認(rèn)為，無論從算力還是落地容易程度來看，SRAM最先可能在端側(cè)取得較大規(guī)模的產(chǎn)業(yè)化。
AI時代的終端及邊緣計算需求日益旺盛。如果所有計算都傳至云端處理，傳輸過程會造成時延；此外，很多用戶不愿意將自己的隱私數(shù)據(jù)上傳至云端，AI計算本地化的需求正在興起。這對AI芯片帶來新的要求——更高效率、更低功耗，而基于SRAM的存算一體方法恰恰擅長于此。
“每一個SRAM的內(nèi)核能夠做到多少絕對算力，我們非常清楚?！睏钤秸f，芯片的算力、面積、效率等基礎(chǔ)指標(biāo)互相牽制。如果想突出高能效比及成本等優(yōu)勢，那么算力難免要做些平衡。
相比其他類型的存儲器，SRAM存在單元面積偏大、存在靜態(tài)功耗高、成本略高等問題，但楊越認(rèn)為，僅從SRAM本身來考慮，是不全面的。
存內(nèi)計算在系統(tǒng)中扮演協(xié)處理器的角色，要比的不止是存儲器，而應(yīng)該從整個系統(tǒng)層面來看性能表現(xiàn)和成本影響。SRAM的這些短板，可以通過系統(tǒng)設(shè)計來矯正差距。
例如，端側(cè)發(fā)生的大多事情都是主控設(shè)備不感興趣的，利用這一特點(diǎn)，蘋芯降低功耗的解決方案是在設(shè)備待機(jī)時將大部分SRAM存算單元關(guān)掉，只預(yù)留一個睡眠模式，在最小的模塊里保持監(jiān)測狀態(tài)，當(dāng)物體檢測、語音交互等感興趣的事件發(fā)生時，存內(nèi)計算模塊才會被喚醒。
當(dāng)前存算一體芯片的拳頭優(yōu)勢是能效比，其高能效比主要體現(xiàn)在存儲單元層，但這個數(shù)字還沒有跨越到系統(tǒng)級。這是因?yàn)閮?nèi)核與系統(tǒng)之間的通信，會受帶寬和其他數(shù)據(jù)處理需求的限制，很多存內(nèi)計算資源沒有被飽和地利用起來，從而沒有最大化的發(fā)揮存算一體的優(yōu)勢。
蘋芯正在做面向存算一體的AI算法改良工作，即通過軟硬件協(xié)同設(shè)計，提高計算單元利用率，釋放其在兼顧吞吐量和效率方面的優(yōu)勢。
考慮到存儲密度的限制，目前SRAM更適合做計算密集型應(yīng)用。但在真實(shí)應(yīng)用場景中，很多網(wǎng)絡(luò)模型非常復(fù)雜，可能存儲密集與計算密集兼而有之，因此蘋芯還計劃研發(fā)一個混合設(shè)計架構(gòu)，讓ReRAM或MRAM和SRAM搭配協(xié)作，不同的存儲器各司其職，最終獲得更好的整體性能。
畢竟，誰能率先設(shè)計出兼顧計算密度與存儲密度的存內(nèi)計算硬件架構(gòu)，誰就擁有了打開高能效計算之門的金鑰匙。
六、60個問題與CEO角色適應(yīng)
現(xiàn)在，楊越的筆記本電腦里，正躺著一個長期思考的問題清單，里面已經(jīng)列了60個關(guān)乎公司發(fā)展的重要問題，足足填滿了5頁slides。
楊越說，他需要化繁為簡，先去解決前三項最重要的問題。
最近他在看一本書《我在硅谷管芯片：芯片產(chǎn)品線經(jīng)理生存指南》，這是一位硅谷芯片產(chǎn)品線經(jīng)理寫的，總結(jié)了芯片設(shè)計、生產(chǎn)、銷售、管理到市場營銷和升級維護(hù)的工作全流程。
他覺得，CEO應(yīng)扮演好兩個角色，一是有銷售的屬性和精神，是一種不達(dá)目的不罷休的精神；二是成為一個好的產(chǎn)品經(jīng)理，努力提升整個公司的一個形象和品牌，完成技術(shù)變現(xiàn)。
對于已在海外生活多年的楊越來說，回國創(chuàng)業(yè)意味著要融入新環(huán)境，但他并沒有為此感到負(fù)擔(dān)。他更看重“能夠有機(jī)會參與科技的變革和升級的浪潮，并有幸做出貢獻(xiàn)。這些人生際遇與經(jīng)歷的價值將遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過安穩(wěn)的生活。”
“我這個人適應(yīng)能力和學(xué)習(xí)能力都非常強(qiáng)?！睏钤交貞浧饎?chuàng)業(yè)初期，朋友們給了他很多有價值的參考意見。如果非要說有什么需要適應(yīng)的，那大概是環(huán)境的改變：國內(nèi)外創(chuàng)業(yè)氛圍大不相同，國內(nèi)的創(chuàng)業(yè)沖勁好過世界上任何一個國家，節(jié)奏相對更快、對結(jié)果要求更多，而國外很多創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊以技術(shù)為導(dǎo)向，更在乎對技術(shù)本身的追求。
“我本身是有技術(shù)潔癖的人，如果看到一些技術(shù)上的不求甚解，或者說沒有打破砂鍋問到底的態(tài)度，我都會指出并提出嚴(yán)格的要求?！?創(chuàng)業(yè)后，楊越的思維發(fā)生了一些轉(zhuǎn)變，做公司不止是在技術(shù)上展現(xiàn)控制力，而是要在整個行業(yè)逐漸樹立一個“先行者”的角色。
壓力當(dāng)然也是有的。
“每天都是在救火狀態(tài)，”楊越說，每天大大小小的挑戰(zhàn)接踵而至，包括公司的戰(zhàn)略發(fā)展制定、合作伙伴溝通、日常運(yùn)營，甚至研發(fā)中的debug，跟一眾芯片公司搶奪人才等等。
由于蘋芯團(tuán)隊擴(kuò)張很快，他們還總是面臨辦公室空間不夠用的問題。還有一些突發(fā)事件的應(yīng)急。比如，今年上半年，連綿不絕的新冠疫情，給蘋芯做封裝、板級demo等方面帶來一些進(jìn)度延遲。因此，楊越還在持續(xù)學(xué)習(xí)、自我提升。
工作之余，他也會參加一些體育活動，比如他喜愛的足球?！霸趧?chuàng)業(yè)之后，踢球的時間越來越少，所以非常珍惜每次踢球的時間。”原來在上大學(xué)時，楊越曾是清華自動化系的足球隊隊長，獲得過校聯(lián)賽冠軍；出國后，他還在高手云集的多倫多華人聯(lián)賽中獲得過最佳射手。
七、先讓第一家客戶用起來
現(xiàn)階段的蘋芯，面臨“理想與面包”的選擇問題。其商務(wù)拓展戰(zhàn)略團(tuán)隊分布很廣，既有跟進(jìn)消費(fèi)電子類的，也有智能制造、智慧農(nóng)業(yè)等方向。
楊越很清楚，等需求到眼前再行動，會很被動。尤其是創(chuàng)企，必須主動創(chuàng)造需求，將技術(shù)帶來的直觀價值送到客戶面前。AI芯片公司得先貼上一個“能落地”的標(biāo)簽，讓第一家、第二家客戶用起來，第三家到第一百家客戶才會接踵而至。
“我們根本邏輯是想去解決一些能夠拓展認(rèn)知邊界的問題，這樣才叫人工智能?！睏钤秸f，很多人希望AI將人類能完成的事情做到更好，但這不是AI真正的意義所在?！拔覀兊南敕ㄊ?，讓AI去完成人完成不了的事情，或者說是很難去完成的事情，換句話說，它應(yīng)該去做雪中送炭的事，而不應(yīng)該去做錦上添花的事?！?/p>
據(jù)他判斷，AI的殺手級應(yīng)用還在探索過程中，市場有巨大的開拓空間，目前AI芯片市場仍然處于爆發(fā)前的勢態(tài)。但他相信很快將有一兩家AI芯片公司，在非消費(fèi)電子類行業(yè)里打開一個市場。
今年上半年，半導(dǎo)體行業(yè)普遍面臨的資本縮圈問題，但楊越發(fā)現(xiàn)，也許是得益于技術(shù)先進(jìn)性，這一趨勢對存算一體芯片企業(yè)的融資進(jìn)程和估值并沒有造成很大的影響。不過他也觀察到，技術(shù)先進(jìn)性已經(jīng)不是資本唯一的考量標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)在投資正慢慢回歸理性，投資機(jī)構(gòu)要看落地方向、財務(wù)預(yù)期，以及一些芯片創(chuàng)業(yè)的經(jīng)典邏輯。
看向未來，存算一體AI芯片要走向大規(guī)模商業(yè)落地，他認(rèn)為關(guān)鍵在于解決市場需求問題。回顧當(dāng)年美國半導(dǎo)體的興起，科學(xué)及產(chǎn)業(yè)政策的驅(qū)動起到很大助力，僅靠補(bǔ)貼、優(yōu)惠等策略，不足以解決實(shí)際需求問題，要帶動上游芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，必須鼓勵下游的企業(yè)使用新的技術(shù)產(chǎn)品。
在楊越看來，現(xiàn)階段存算一體AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的主要變量，是政策層面如何幫助芯片公司實(shí)現(xiàn)收入的從負(fù)轉(zhuǎn)正，即構(gòu)建正確的商業(yè)營收模型，幫助半導(dǎo)體公司生存下來。
至于技術(shù)難題，那終將會被克服。
結(jié)語：站著走出去，才是勝利
時間過得很快，蘋芯科技轉(zhuǎn)眼已創(chuàng)辦18個月了。
芯片架構(gòu)創(chuàng)新的必要性，正隨著摩爾定律放緩而愈發(fā)凸顯。當(dāng)制程工藝演進(jìn)逐漸逼近物理極限，后摩爾時代的芯片優(yōu)化路徑，需要借助先進(jìn)制程、先進(jìn)封裝與架構(gòu)創(chuàng)新的組合拳。
不同時代對計算的要求不同。某種程度上，楊越希望蘋芯能夠成為「人工智能時代的Arm」。
就如當(dāng)年Arm解決了移動端的芯片需求，現(xiàn)在，蘋芯團(tuán)隊也看到了類似Arm當(dāng)年的機(jī)會——當(dāng)一個硬件設(shè)計和創(chuàng)新，能實(shí)現(xiàn)更可靠、更穩(wěn)定的AI計算，能做到多、快、好、省，那么終端智能將變得無處不在。
在充滿變動的時代背景下，蘋芯團(tuán)隊對很多事情也提前做好最壞的打算，為此儲備糧草，控制好現(xiàn)金流，專注提升核心競爭力，持續(xù)提高自身抵抗風(fēng)險的能力，以期走得更加長遠(yuǎn)。
進(jìn)門雖已屬不易，能站著走出去，才是勝利。
