中欧资本董事长、华为原副总裁张俊博士： 芯片产业趋势与产业投资

10月27日，由雷锋网 & AI掘金志主办的「全球AI芯片·城市智能峰会」，在深圳大中华喜来登酒店盛大召开。

延续雷锋网大会一贯的高水准、高人气，「全球AI芯片·城市智能峰会」以“城市视觉计算再进化”为主题，全面聚焦城市视觉与城市算力领域，是业内首个围绕“算法+算力”展开的大型智能城市论坛。

峰会邀请到了业内极具代表性的14位业内知名专家，世界顶尖人工智能科学家、芯片创业大牛、产业巨头首席技术高管、明星投资人齐聚，为行业资深从业者们分享前瞻的技术研究与商业模式方法论。

在大会下午环节，中欧资本董事长、前华为副总裁张俊博士发表了题为《芯片产业趋势与产业投资》的精彩演讲。

张俊博士表示，中美贸易战倒逼了中国包括芯片在内的技术创新，因此它对中国科技界来说既是危机，也是一次重大机遇。

作为技术派投资的代表，张俊博士介绍到，中欧资本是一家专注0-1原创技术创新、技术控制点的投资公司，聚焦人工智能、物联网、半导体、5G、工业互联网等领域，自创立以来，“投资下一个华为”一直是中欧资本的愿景。

由于美国的制裁，华为转向扶持国内供应商，目前有多家国内供应商进入华为供应链体系，从某种程度上而言，美国对华为的制裁加速了中国半导体业的发展。

任正非此前表示，华为已经开始生产不含美国零部件的5G基站，而华盛顿邮报也指出，华为将换用自己的产品，当然华为虽有全能之相，但并非事事皆完美，备胎计划也是无奈之策，其自研芯片的性能仍与世界领先厂商有一定差距，任正非也多次表示，希望与世界合作共赢，始终坚决支持全球化，决不会只顾着埋头补“飞机”，就忘了还要在全球化道路继续前进。

随后他在演讲中指出，以AI四小龙为代表的独角兽企业在过去几年里已经取得了非常出色的成绩，但它们的发展也存在一点隐忧，那就是估值过高。张俊博士认为，创业公司估值过高却没有业绩支撑、没有利润继续烧钱、PE市盈率越来越高的离谱，相当于把自己悬在空中下不来了，是非常危险的。

另外一个AI困局是应用场景问题。应用场景太少，扎堆在安防等领域，打价格战。还没有看见蓝海，就陷入一片红海，军阀混战。

切记：对于创业公司谈情怀、不赚钱、烧vc的资金，都是耍流氓！

例如典型案例：某AI公司，孙正义的软银LP，因为估值太高，在投决会一票否决，拒绝GP的投资建议。

他预判，明年科技圈将会有两大泡沫破裂：一个是人工智能独角兽企业估值过高的泡沫会破裂；第二个是新能源汽车、互联网造车新势力的泡沫会破裂。

以下是张俊的全部演讲内容，雷锋网做了不改变原意的整理与编辑：

女士们、先生们，下午好！

今天我主要跟大家分享两方面的内容：一、中欧资本对芯片产业趋势的观察与思考；二、中欧资本在集成电路芯片——尤其是AI芯片、5G新品、智能制造新品，以及新崛起的第二/三代半导体领域的投资布局。

我是从硅谷回来的，风美国风格比较自由活泼，大家有什么问题可以不举手直接问我，我们随时互动。

谈芯片必须要先分析一下国际和国内形势。当前，中国已经不知不觉成为了GDP排名世界第二的大国，但我们在芯片——尤其是传统芯片领域仍远远落后于欧美。

大家都知道芯片制造非常难，具体难在哪呢？主要三点原因：

一、最强技术握在巨头手中。芯片研发具有投入大、周期长、风险高、竞争激烈等特点。从芯片的技术之争来看，全球芯片制造业的核心技术长期被控制在Intel、AMD等行业巨头企业手中，国内芯片产业从产业规模、技术水平、市场份额等方面都与英特尔、三星、高通等国际领军企业有较大差距，即便与台资企业也有不小差距。

二、高端IC设计能力是国内芯片行业最薄弱的环节。国内大量依赖进口集成电路很大一部分原因是中国企业在高端的IC设计上的滞后。

三、国内企业一般先有产品后有市场调研。国内多数从事高端研发的芯片IC设计公司在开发高端产品时，基本不做市场调研。而最普遍做法是先有产品，而后去找市场。这种违反市场规律做法的出现，源头在许多 IC设计公司的取巧心理。

不过国内芯片行业正迎来了一个前所未有的发展机会。大家都知道美国对中国发起了贸易战和科技战，这是危机也是机遇，因为它倒逼了中国的改革开放和科技进步。前几天国家还强调，要把人工智能和区块链作为中国技术发展的战略重心。

一直以来，华为都是国内芯片领域的翘楚，推出了许多非常优秀的芯片产品。然而，美国的技术制裁使华为面临着技术断供的风险。这种情况下，华为势必要寻找国产替代，这无疑为国内芯片产业链创造了巨大的机会。

华为只是一家芯片设计公司，而且也不是所有芯片都能设计，因此对于产业链中的其他玩家来说，封测、晶圆代工和材料等方面都存在着大量机会。

国产芯片的另一重机会在于AI芯片。和传统芯片相比，AI芯片诞生的时间并不长，它是一项全新的事物。

因此，对于我们来说，AI芯片不是弯道超车而是一次换道超车的机会。目前，国内在AI芯片领域已经诞生了一批不错的企业，AI4小龙。这些企业非常有实力，但它们在资本方面犯了一个致命的错误，那就是估值太高，有泡沫。泡沫大了就一定会破灭。创业公司估值过高相当于把自己悬在空中下不来了，是非常危险的。

我预判，明年科技圈将会有两大泡沫破裂：一个是人工智能独角兽企业估值过高的泡沫会破裂；第二个是新能源汽车、互联网造车新势力的泡沫会破裂。

AI芯片按照不同的维度可以分成很多个类别：按技术架构可以分成GPU、半定制化的FPGA、全定制化 ASIC、神经拟态芯片；按功能可以分成训练芯片（需要庞大的计算规模，通常使用英伟达的GPU集群、Google 的TPU2.0/3.0）和推断芯片（大量的矩阵运算）；按应用场景可以分成服务器端芯片（高性能计算的技术路线）和移动端芯片（需求场景不同匹配不同的AI芯片）。

AI芯片的一大难点在于通用性与功耗的平衡，不同技术架构的芯片在这两点特性上的侧重点有所不同。

CPU通用性最强，但延迟严重，散热高，效率最低。

GPU通用性强、速度快、效率高，特别适合用在深度学习训练方面，但是性能功耗比较低。

FPGA具有低能耗、高性能以及可编程等特性，相对于CPU与GPU有明显的性能或者能耗优势，但对使用者要求高。

ASIC可以更有针对性地进行硬件层次的优化，从而获得更好的性能、功耗比。但是ASIC 芯片的设计和制造需要大量的资金、较长的研发周期和工程周期，而且深度学习 算法仍在快速发展，若深度学习算法发生大的变化，FPGA能很快改变架构，适应最新的变化，ASIC类芯片一定制则难于进行修改。

随着未来 5G 通讯、传感器(MEMS)、可穿戴设备、物联网、工业机器 人、VR/AR 以及人工智能等新兴领域市场的发展扩大，对计算类芯片性能、技术、能耗等方面的需求将继续驱动各种计算类芯片在技术上得到更加快速的发展。

不同架构的AI芯片在训练端和推理端均有所应用，我们可以看下图对它们做一个简单对比。

总体来说，AI芯片未来的发展将朝着这几个方向演进：更高效的大卷积解构/复用、更低的 Inference计算/存储位宽、更多样的存储器定制设计、更稀疏的大规模向量实现、计算和存储一体化。

另外，最近一年多我们关注到一个趋势，如何把计算集群或训练中心的芯片算力转移到泛物联网前端成了行业关注的重心。这意味着AI芯片正在从大型机、客户端服务器、云移动设备，逐渐向智能边缘一步步演进。

其中必然会孕育出大量的机会。

AI芯片并不是一个孤立的产品，它背后有着一套非常完整的体系，因此AI芯片技术的发展势必催生产业链上下游的一系列需求，比如晶圆代工、存储芯片、ODM和半导体设备、半导体材料等需求。

我认为，AI 是后智能手机时代半导体产业发展的最大推动力。它将为晶圆代工、存储芯片、ODM 和半导体设备带来新的需求，并推动行业向7纳米/5纳米先进制程前进，延续乃至超越摩尔定律。

最后介绍一下中欧资本的投资布局。中欧资本目前主要聚焦物联网、人工智能、先进制造、芯片/传感器、智能硬件、量子计算、5G（NB-IOT、车联网）、新能源车、区块链、工业互联网等领域，主要投资标的为B、C、D、preIPO轮的企业。

我们尤其关注有自主知识产权的核心竞争力/技术、有发明专利的技术驱动型公司，特别关注从0-1原创技术创新。

我们有23位产业专家，都曾经担任过世界500强企业的技术高管，有几十年从业经历，拥有丰富的实战经验。他们能做些什么呢？首先，从技术上，帮助GP在科技创新产业投资布局的技术路径选择上做优化，并实现产业生态深度布局；其次，从商业逻辑上，技术专家型合伙人的实战经验，能帮助GP快速甄别优质项目；最后，从产业配套上，技术专家型合伙人的行业资源积累，能够帮助GP对科技创新类项目的投后管理注入直接有效产业助力。

以下是我们在人工智能领域的一些投资布局。

最后我想说，深圳是一个非常好的平台，尤其是最近被国家列为先行示范区。立足深圳，我觉得你们中间应该能诞生下一个独角兽，下一个华为。我们中欧资本的愿景就是投资下一个华为。谢谢大家！

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