AI芯片初创公司单纯卖芯片还是捆绑算法的商业模式更好？

雷锋网在《资本寒冬，这样的AI芯片公司2019年危矣》一文中已经提到，2019年的资本寒冬以及整个半导体行业的低迷，将会让那些没有技术独特性以及缺乏商业落地能力，且现金流控制不好的AI芯片公司面临巨大的挑战，甚至大概率会倒下。

因此，AI芯片在2019年落地的重要性已经毋庸置疑，那么，对于AI芯片公司，接下来关键问题就是如何在2019年实现产品的规模商用？哪种商业模式是更好的选择？

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芯片公司的商业模式

芯片不仅是一个技术密集、资本密集、人才密集的高门槛行业，同样也是产业链很长的行业。在这条很长的产业链里，仅芯片公司，也有着不同的盈利模式。

比如我们熟知的英特尔和AMD，用户可以直接购买其芯片，高通则为手机厂商提供芯片，英特尔、AMD和高通取得的成绩也证明了这一商业模式的成功。除了卖芯片，IP授权的模式也成就了一些芯片公司，典型的例子就是Arm，Arm靠提供芯片的知识产权发家，凭借着与英特尔的差异化竞争，Arm架构的芯片如今已经搭载在了大部分的移动智能设备中。还有如今AI芯片领域的代表英伟达，英伟达最早也出售芯片，后来慢慢转变为卖GPU卡。

到了AI时代，我们已经看到不同的AI芯片公司也在用不同的商业模式探索AI芯片的落地。AI IP公司典型的就是AI独角兽公司寒武纪，并且寒武纪IP落地已经有成功案例，其IP搭载在麒麟970和麒麟980的SoC中。

不过，在AI时代的AI芯片公司似乎更倾向于提供AI加速卡以及相关的服务。雷锋网此前报道，在华为AI芯片发布会后的采访中，华为轮值董事长徐直军多次强调，华为昇腾910和310芯片将不会对外单独销售，而是以AI加速卡、加速模块、服务器和一体机等模式对外销售。另外，比特大陆、云天励飞等拥有AI芯片的公司也都更倾向于提供模块化的方案。

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到底选择哪种商业模式更好？

这是否意味着一体化的方案更适合AI芯片初创公司？探境科技CEO鲁勇接受采访时表示，AI芯片相较于传统芯片的特点是多了算法，这意味着AI芯片这样软硬结合的产品，单独出售芯片可能无法工作，而AI算法也是一个稀缺资源，所以将算法和芯片捆绑作为一体化的方案也就成了许多公司的想法。

鲁勇同时指出，客户的需求多种多样，有的只需要芯片，而有的则需要同时需要芯片和算法。不同的AI芯片公司会根据自身的特点选择合适的商业模式，这不能只看表面，要看其实质。因此，到底哪种方式更适合不能一概而论，商业是多种多样的。

据了解，探境既可以单独提供芯片，也可以提供软硬一体的方案。至于是否会卖IP，鲁勇表示从Arm的经验和营收看，这并不会是探境优先选择的方式。

以算法见长，在本月初发布AI语音芯片的思必驰同样会根据市场的需求提供芯片。思必驰CTO/深聪智能CEO周伟达接受雷锋网专访时表示：“如果客户希望从我们这里采购马上就能满足他们应用的方案，我们可以提供Turnkey的方案。但对于那些拥有自己开发团队，也对芯片硬件平台比较了解的团队，我们也可以只提供芯片。根据客户的需求和他们判断，思必驰以比较开放的心态根据市场的需求来提供不同的产品。”

地平线联合创始人、算法副总裁黄畅认为：“AI芯片的大规模商用需要产生围绕AI芯片的杀手级应用，我们认为新的杀手级应用可能来自智能IoT场景、智能驾驶场景。聚焦这些场景，软硬结合、深度优化、协同设计，将最大限度地提升性能、为客户创造最大的价值。同时，AI应用场景非常丰富，构建开放的平台，在AI芯片上提供丰富的软件、有力的服务，赋能客户在AI芯片上开发出来更多、更丰富的应用，则可以在更广大的长尾场景上为AI落地创造机会。”

鲲云科技创始人兼CEO牛昕宇表示：“实现AI芯片规模商用的核心点在于找到满足客户需求的差异化优势，这个对于每家公司都一样。”

至于直接提供芯片还是一体化方案更好的问题，牛昕宇认为，一体化方案是差异化竞争的一种方式，因为目标客户从方案公司变为了终端用户。一体化方案与单纯卖芯片一样，都是实现商业化的手段，提供一体化方案要考虑如何发挥自己的芯片优势、长期的竞争优势如何建立等；提供芯片要考虑如何快速落地实现规模化拓展以及如何把使用门槛降低，这是对于市场的不同切入角度，没有优劣之分。

雷锋网小结

2019年对AI芯片初创公司而言无疑是一个巨大的考验，AI芯片公司拥有技术独特性确实是其保持竞争力的重要部分，不过从目前的情况看大多数公司都在进行FMA（浮点乘法累加）和混合精度数学（整型8位和浮点16位和32位）的工作，这是更容易获得成果的方法。

因此，AI芯片落地的商业模式的选择也十分重要。需要看到，芯片公司无论是提供芯片还是一体化的方案，都要根据公司自身的特点，结合客户的需求提供更具性价比的方案，才能获得用户任认可实现芯片的更快落地。

还需看到的是，AI芯片的软硬一体化也将让硬件团队和软件团队进行跟紧密的协作，这也是AI芯片在规模落地过程中需要面对的问题。

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