写在前面：在成功举办国内首场ai芯片峰会「GTIC 2018全球ai芯片创新峰会」之后，智东西联合AWE、极果将于3月15日在AWE期间于上海举办「GTIC 2019全球ai芯片创新峰会」。届时，全球ai芯片领域的20+位技术大牛和产业大咖齐聚，将就ai芯片的生态构建、架构创新与应用落地进行阐述和讨论。大会前夕，智东西对大会嘉宾进行系列深度访谈，提前一睹他们的风采和对产业的真知灼见。本期访谈嘉宾为北极光创投董事总经理杨磊，杨磊届时会参加本届ai芯片创新峰会上午场的“投资人高峰对话”环节。

刚过完年的北京，仿佛还没有从年的安宁中苏醒过来，姗姗来迟的几场冬雪将天空冲洗的了无尘埃。北京朝阳区32层的高楼之上，俯瞰窗外，街道纵横，高楼林立，颇有“一览众山小”的意味。

在这里，智东西和北极光创投董事总经理杨磊进行了一场深入对话。杨磊是先进科技方向的资深投资人，在智能系统、半导体、传感器、新材料、物联网、机器人等多个技术创新驱动的领域有丰富的投资经验。

站在投资者的角度，他如何在ai和半导体领域做出投资判断？ai芯片发展有哪些重点、痛点、盲点、风险和生机？半导体行业的机会是在增加还是减少？中国ai在哪里些领域还有创新可能？……

今年是杨磊加入北极光的第十年。对于智东西抛出的这些问题，杨磊逻辑清晰地娓娓道来，详解自己的投资心法，并且每每切中问题背后的核心盲区，点出更为全面的思路。

杨磊曾参与多家美日欧大型科技企业的重组转型、跨国并购整合及管理提升，在北极光投资及负责投后管理的项目包括Crossbar，Drive.ai，Savioke，优点智能，黑芝麻智能，清智科技，圆融科技，易美芯光，安集微电子，诺菲纳米科技，Diamond Foundry，亿智科技，aibee科技，指南创新等。

ai芯片虚火背后：“螺旋上升”与“低端陷阱”

在刚开始交谈时，杨磊引用了比尔·盖茨的一句名言：“人们总是高估了未来一到两年的变化，低估了未来十年的变革。”

正如Christensen在《创新者的窘境》所述，所有技术都是从最容易的改变开始，一层一层地改变世界。人工智能（ai）亦如是，技术在循序渐进地成长，但人的印象形成非常快，会迅速建立起一个认知，相信ai一来就能替代50%的工作，但这往往是一个N年之后才会实现的事情。

当人类出现期望值，会高估技术的应用价值，但渐渐发现技术变现的领域只有一小块时，期望值马上又会回落；但当你只聚焦在某一小块时，技术的影响力又会逐渐扩大，你又会低估它的力量。

ai的壁垒在什么地方？可能大家的认识不尽相同，杨磊认为，这永远是一个螺旋上升、不断转移的过程，或许此时算法更重要，彼时算力、数据变得更重要。人常常犯的错误，是陷入到极端思维，盲目跟着热点，没有选好一个领域就一头扎进去。

这一问题同样出现在芯片领域。近年来，硬件公司、算法公司纷纷开始跨界造芯，芯片界出现虚火现象。

对此，杨磊认为大多数人还不够清醒。中国半导体进口额去年突破3000亿美元，超过石油，这3000亿的坑在过去的几十年里都没能被填，今天突然谁都能够涉足是太不可能的。

根据他们做过的一些分析，中国造成这3000亿落差的原因是四个字——“低端陷阱”。

所谓“低端陷阱”，指的是全世界的半导体市场像一个橄榄球，低端少、中端大、高端少。而中国的供给更像是一个金字塔，有大量的低端、一点点中端、几乎没有高端。从低端到中端和高端，有非常难逾越的屏障，这是中国3000亿的落差所在，而这巨型屏障不是缺钱造成的。

芯片和互联网有一个本质区别，互联网不存在核心的产品和技术的壁垒，各家拼的就是执行，钱多能很有帮助。但在芯片领域，钱多起不了太大作用。在中国，能跨越低端陷阱的人寥寥无几，这也解释了为什么今天有些做芯片的公司融了很多钱却没有做出像样的产品。

打破投资盲点，初见创始人最想提的三个问题

杨磊介绍到，北极光创投每年每个人都会见100到500家公司，但最终在芯片领域一年仅投资一两家。在杨磊主导的投资中，他有怎样的投资逻辑？他最看中创企的哪些特质呢？

假设你是投资人，在开第一个和创始人见面的会议时，你最想了解什么？是不是想问技术、产品、市场、团队、营销方式以及供应链？

“不是，其实根本不是要回答这些问题。”杨磊干脆地否决了上述提问思路，他说：“我根本不是问创始人，我是问我自己。”

他问自己三个问题：

1、这个人是不是很了不起的人，并且有着特殊经历（exceptional person with exceptional experiences）？

2、我是不是对他讲的技术有最根本的认识？

3、他要做的事情是不是有特别大的市场，同时他有很有意思的方法来切入市场？

第一个问题是要去理解创始人的经历，去弄明白他在技术、产品和市场方面有哪些独特的积累，以及他这个人在性格方面和别人有什么不同之处。

第二个问题表面上是讲技术，本质说的还是人。杨磊不仅要理解这个人能做的技术，还要对它的边界到底在哪里，对什么能做什么做不了、什么好做什么不好有很清晰的认识。

第三个表面是在问市场和产品切入，其实问的还是人。一个创始人对于一个市场的认识，应当是有真知灼见的，别人都觉得小的市场，他能看到新的机会，他寻找的切入市场的方法，是基于他过去技术和产品的积累的。

所以这三个问题，其实最终回答的问题都是人，都要理解说他跟别人不一样的地方到底在哪里，了解他的经验能否支撑他的逻辑体系。

杨磊强调道，螺旋上升没有既定之规，打破大家认知时才会创造价值。不过，所谓“操千曲而后晓声，观千剑而后识器”，杨磊的博闻强识来自于长期的积累，他的这套方法论非常复杂，要对技术真正有非常深刻的认识，未必适用于其他投资人。

“我们会一剥到底。比如说我们讲ai的时候，我们对芯片、算法、计算机架构、传感器等都要熟悉，有一体化的认识。”杨磊说，“如果不了解技术时，你听什么都觉得很兴奋，然后就很有可能踩到坑里。”

这也是北极光创投的独特投资风格，北极光汇集了一批曾经深耕各种技术的人，有做射频的、做网络安全的、做芯片构架的、做制程工艺的、做材料的等等，他们会从不同角度去向创始人提问，然后在此基础上给创始人提供建议。

杨磊表示，欢迎任何芯片公司来找北极光聊一聊。虽说北极光一年在芯片领域仅投资一两家公司，好在今年还没开枪，这个机会还大大的在。

ai与半导体投资经：场景定义计算

除了躲避“低端陷阱”外，北极光在ai、半导体领域的投资策略围绕着“场景定义计算”做文章。杨磊告诉我们，低端陷阱解释今天的问题，场景定义计算解释的是未来的机会。

▲北极光董事总经理杨磊与智东西总编辑张国仁

因此，他们围绕着场景计算，投资了一家做语音的创企和四家做图像的创企。图像方面又分了四个不同的场景，分别是云端、边缘、汽车和消费类。

从芯片角度，以做服务器端ai芯片的登临科技为例，其创始人李建文此前一直在做GPU，曾创办一家GPU公司并卖了1亿美金。当初李建文提出想做像谷歌TPU的芯片时，杨磊建议他先放一放，到北极光做几个月EIR（Entrepreneur in Residence），大家一起找方向，和业内大咖们全都聊一遍后再做决定。

聊了一圈后，李建文发现谷歌TPU做的很不灵活，因为算法演变太快，固化到硬件上就很难修改。于是李建文选择做一颗叫GPGPU（General Purpose Graphics Processing Unit）的芯片，它具有类似于GPU的灵活性，但性能又比GPU更强。

为什么这件事李建文能做成？因为他做了一辈子的GPU，而全世界能做GPU的人寥寥无几，李建文以前做的GPU核心IP，曾被卖给高通、飞思卡尔、英特尔、大华等半导体界赫赫有名的公司。在这一基础上，他看问题的方法就和别人不同，早在2017年，李建文就意识到TPU这条路不好走，如今一些美国ai芯片公司才开始往这个方向转。

杨磊打了个形象的比方：“创业有点像走计算机里面的“二叉树”，就是每到一个点分两个方向，你要做的决定就是往左还是往右，如果早期的决定走偏了，你走的越深，离正确答案越远。”

他表示，作为早期投资，北极光在ai和芯片方面想投的几个细分领域均已涉足，接下来就是看完成的结果。

主投非摩尔定律方向，看好下一代存储构架

杨磊读博士的时候是1997年，当时在摩尔定律的影响下，他主要研究如何把半导体器件做得尽可能小。现在新出来的光刻工艺叫EUV（Extreme Ultraviolet Lithography，极紫外光刻）。就像写小字需要更细的笔一样，最新光刻波长就是笔芯的宽度，现在13nm的EUV稍微带点倾角写，就有可能写出7nm的东西。

比EUV波长更小的是X光，X光设备的直径最少200米，好的甚至有两公里。EUV的问题用了20年的时间去解决，下一个问题解决时间可能要比20年更长。更可怕的是，没人能说清楚EUV下面是什么，下一步未必往X光走，还有可能往量子计算走。

美国半导体产业协会（SIA）每年会发布工业半导体的路线图（ITRS），会将摩尔定律遇到的问题分解成几百个问题去解决。2010年，因为摩尔定律的迭代，北极光也曾吃一些亏，杨磊投资的公司有一家利润从一个季度1500万美元，到第二年基本不挣钱了。那个时候，他们定下了几个非摩尔定律的方向，一个是特殊工艺，一个与算法相关，还有MEMS器件。

后来到了2015年，他们开始认识到软硬一体的价值，近几年所投的公司都不是纯芯片，都走的是软硬件结构耦合的路线。同时，他们也发现芯片公司往上走容易，上游公司往下走非常难，这是因为知识体系不同，越底层的东西越难。

以前科技圈只存在三个场景，移动手机、云计算、PC，这三个场景造就了大多数公司。功耗限制和技术突破带来了今天越来越分化的场景，对芯片的要求也更加分化，分化就意味着每一颗芯片能卖的量不会那么多，因此固定成本就要控制。

在芯片领域，杨磊看好一个颠覆性存储构架ReRAM，他认为一个技术上的重大转变即将发生，使得这一构架有望在今年或明年拨云见日。如果能将逻辑器件与存储器件合为一体，将推动基于存储的计算的发展。杨磊认为这一领域相当具有研究价值。

半导体行业机会正在增加，投资应押注核心领域

杨磊他们曾做过一个统计，在2016年前的11年间，北极光在半导体领域投资了十家公司，其中三家上市，两家被并购。之后，从2016-2018年3年间，北极光投了5家公司，一年投1-2家，其中大部分是北极光深度孵化的，这一行业的投资速度和布局是在加快的。

从“早期科技创新型优秀企业”这个产业链的上下游看，杨磊认为中国ai在底层芯片会有较大的创新机会。因为对手基本都来自高通、英特尔、英伟达等大公司，在场景分化的大环境下并不好做，因此在未来10到15年间，中国ai在芯片和系统的ai解决方案上很有创新的机会。

首先制造不是问题，大多数人可以去找台积电流片；其次，设计方面，中国只要有20家非常出色的半导体公司就足以解决大问题，关键是能不能有20家拔地而起。

另外，美国投半导体的投资人差不多都被基金干掉了，基本没有投半导体的，而华登国际、北极光等中国关注半导体的VC都还在茁壮成长，中国的产业人才也在回流，这些都是中国ai在芯片的机会。

杨磊认为，中国现在真正的机会在于国际先进水平的芯片，还需尝试一些比过去迈更大步子的创新方式。做芯片不能仅考虑成本，还要从产业基础、场景、差异化、技术突破等多维度来考量。看起来特别容易挣钱的事，最终往往是挣不到钱。

至于跨国并购，杨磊觉得中国很难依靠此举快速成长。“好的东西永远是买不来的，”杨磊强调说，首先高通、英特尔等众所周知的最好的公司，就算给出再高价钱也买不下来。即便买下行业前排的公司，整合也会成为大难题。很多中国公司跨国并购时，因为缺乏经验在某些关键问题上犯错后，核心人员就七七八八走光了。而科技公司往往是一代产品决定未来，人才一跑，下一代产品没跟上，这个公司就团灭了。

对于投资芯片公司，杨磊提了一个建议。他说中美竞争就像打德州扑克，中国是短筹，美国是长筹，中国要在核心问题上下注。他认为，相比广撒网、乱烧钱，还是要把筹码下注在核心领域，不要浪费在过剩产能。

杨磊对经济走势的态度也很乐观，他认为即便经济放缓也未尝不是一件好事。对于投资人而言，每一次经济转冷都是挖人的好机会，是以合理价格投资到青睐的公司的好机会，还能多为创企储备些资金。对创企来说，好的公司还能融到钱，而且竞争的成本会变低。

结语：2019年，ai芯片之战将见真章

在刚刚过去的一年，ai芯片更加炙手可热。各种新兴概念不绝于耳，硬件公司、云计算公司、算法公司纷纷发布造芯计划，将这股热潮推向新的高度。然而从上层到底层的转变何其难矣，科技巨头多选择收购芯片公司，多数中小型企业则是和半导体公司合作， 所谓“自研”二字还有待商榷，造芯的成果究竟如何尚未可知。

面对汹涌的市场“泡沫”，ai赛道的投资人们开始趋于理性，投资热潮已经渐渐降温。但正如比尔·盖茨的那句名言，人们总是高估技术短期的影响，而忽略技术长期的影响，ai芯片迎来洗牌期是必然，但与此同时，这个赛道真正具有造血能力的公司会脱颖而出。

2019年，第二季ai芯片大战刚刚拉开序幕，除了多家传统半导体巨头和ai芯片公司的新一代ai芯片陆续出场，ai芯片跨界玩家们的成果也陆续见真章，随着各家纷纷亮剑，谁的芯片是真本事，谁的芯片是空噱头，大家将一目了然。