星瀚資本創始合伙人楊歌與星瀚系企業鯤云科技CEO牛昕宇接受了億邦動力的采訪。在人工智能，這個未來科技發展的必爭之地上，針對初創型AI企業的發展前景、商業化應用方向以及如何把握市場機會等話題進行了分享。

AI芯片的江湖在“中國芯”的呼喚和人工智能浪潮席卷一切行業的趨勢下，火的不要不要的。

傳統的芯片巨頭英偉達、英特爾、高通，互聯網巨頭谷歌、阿里、百度，以及創業領頭羊如寒武紀、深鑒科技、地平線等，都從資本層面先來了一番高舉高打，投資的、融資的額度都在千萬美元起步。

此外，還有比特大陸和嘉楠耘智這樣從應用市場直接跑出來的黑馬，從一個單一的比特幣挖礦中就跑出了礦機芯片，并開始向其他應用領域延伸。

在一個大鱷玩家必爭的市場里，初創企業到底有沒有機會？機會在哪兒？如何抓住機會？億邦動力跟頗為低調的鯤云科技聊了聊。

鯤云科技作為AI芯片創業大軍中的一員，團隊背景不出所料的華麗。團隊靈魂人物陸永青為英國皇家工程院、電子電氣工程師協會（IEEE）、英國計算協會三院院士，帝國理工教授，1992年開始就研究定制計算芯片，參與開發了全球首款針對定制芯片的高層編譯軟件Handel-C。

其CEO牛昕宇及團隊的核心研發人員很多是陸永青院士的學生，牛昕宇稱，鯤云科技幾乎搬空了帝國理工大學各大AI實驗室的人才。

目前，鯤云科技在英國有實驗室研究團隊，在深圳和上海有算法、硬件、產品、運營等團隊。

與其他人工智能芯片的高舉高打不同，鯤云科技一開始的技術能力就定位在針對物聯網終端、垂直領域，提供定制化的端到端AI應用解決方案。

“我們芯片的架構分兩層，上層是定制型的數據，底層是統一的芯片架構。定制化可以保證芯片性能足夠強，通用化可以保證成本足夠低。我們實驗室積累的技術就是通過編譯器把不同算法的需求，自動化配置到芯片，用編譯器解決個性化，既解決了定制化又保證了高性能，同時又解決了通用性問題。”這項技術通過編譯器來模擬人的設計過程，自動化生成定制化的芯片，這極大的降低了芯片設計的門檻和成本。

在Pre-A輪就投資了鯤云科技的星瀚資本創始合伙人楊歌也提到，芯片是個高投入的行業，開個板動輒幾百萬到上千萬，還需要不斷的迭代升級，而整個人工智能的應用市場還很初級，很多領域的應用都在嘗試階段，市場極度分散，傳統的芯片對市場來說太貴，要開發針對細分市場的芯片成本投入又太高。而鯤云科技的技術可以做到極大的定制化與通用性兼顧，并能夠提供比較好的市場性價比。

“LoT市場初創企業的機會更多是跟著市場來成長，目前市場的特點是非常廣、非常分散、同時規模又很大，這就給了我們成長的機會。有些領域如智能手機，市場非常大，需求相對單一，就很適合巨頭在里面拼殺。一些領域對AI芯片有要求，需要功耗足夠低、性能足夠高、能夠嵌在前端，同時市場又還沒有像手機一樣歸一化，巨頭在這些領域的投入產出就不太成正比。

這樣就導致了一個市場的GAP產生。

很多創業公司都從實驗室出來，有技術實力，團隊夠小夠快，能快速響應這類市場需求。跟巨頭比起來，有一個速度和成本上的優勢，在技術上保持優勢的前提條件下，就有了這類公司成長的先決條件。”

牛昕宇和楊歌都同樣看到了這樣的機會。

據了解，鯤云科技的打法是針對一個個垂直細分領域，定制整套的端到端的軟硬件一體解決方案，通過將人工智能算法模型定制化成模塊，配置到統一的底層芯片，解決行業實際問題，促成芯片的流片。

“芯片本身沒有價值，只有讓方案運行在芯片上，解決客戶實際問題才能提供價值。AI市場還沒有成熟到只提供芯片就能解決問題的程度，還處于剛起步的階段。拿出一塊芯片，不難，但創業公司要考慮怎么迅速落地和產業化。芯片行業的發展是順著產業化來的，芯片是產業發展的結果，不是原因。”牛昕宇稱。

除了中國商飛、中國航天這樣的大客戶，鯤云科技將重點領域放在了智慧城市、工業監控、智能制造和智慧金融等幾個領域。牛昕宇告訴億邦動力網，鯤云科技挑選行業的標準有三個：

第一是市場夠大，達到千億級別；第二是市場深度夠深；第三要離商業化夠近。

看上去智慧城市、金融等幾乎是所有AI公司瞄準的行業，一個單一化的市場，但其實鯤云選擇做這個大市場里的長尾、深度分散的市場。“市場越深，我們可以積累的定制化方案就越多，慢慢積累下來一個個場景，根據應用場景迭代自己的芯片架構，這是我們可以積累下來的價值。”

與在安防領域里賣人臉識別的AI公司不同，鯤云科技強調提供除了人臉識別之外的其他能力，用一整套更定制化的方案打動客戶，解決需求。這在目前的AI發展階段，非常容易獲得客戶的認可。

一個個領域去攻占市場做解決方案其實并不是鯤云科技的終極目的。作為一家芯片公司，牛昕宇們的期待是通過親自積累一個個行業場景、開發算法，深入了解滿足每個細分行業的需求，形成一套套實際可行的方案，從而不斷優化鯤云科技的AI開放平臺，讓平臺上的用戶都能低成本的開發設計針對細分行業的解決方案，最終將方案落地到底層芯片，規模化的降低芯片成本。

鯤云AI開發平臺主要聚焦于人工智能芯片領域，能夠做到從數據標注、硬件編譯到板卡測試的全自動化支持。只需用戶提供數據標注就可以自動化、定制化的提供針對特定領域的AI前端產品及解決方案，無需底層硬件專業知識，極大降低了用戶使用門檻。

“我們的發展必然是越來越多的開放合作，現階段我們作為一家初創企業去號召所有人用我們的開發平臺，這是有難度的。相反我們做好了就可以吸引大家一起來做。

我們能給市場提供什么價值？穩定的芯片、足夠低的價格、成熟的應用案例，讓開發者能賺到錢。如果一家AI芯片公司做不到這幾點，是不太會有比較大的成長機會的。”牛昕宇稱。

對于即將滾滾駛來的LoT大市場，所有的芯片創業者都期望成為機會的幸運兒。但目前很多領域的落地還采用將數據計算等AI功能放在云端的方式，只因AI芯片的價格還太高，要在終端普及并不現實，個別有錢的買家也只在局部測試方案中將AI能力放在終端。

未來讓終端設備都有一顆AI芯片，是否是一個一定確定的趨勢？

牛昕宇認為終端+云端的趨勢基本是未來的格局。一些算法訓練、大量只能進不能出的保密數據都適合放在云端，而很多沒必要儲存的數據、隱私數據、需要快速反饋的數據更適合放在終端處理。

以商場的人流管理為例，如果將所有攝像頭的數據都傳輸到云端來處理，一個攝像頭一天就產生半個T的數據，這些數據有很多跟商業應用是不相關的，都傳輸到云端不但寬帶成本高、后端服務器存儲成本也高。尤其對連鎖商場來說，只靠云端部署是撐不起來的。

相反，如果每個攝像頭可以處理基本的人臉提取、跟蹤等計算，僅將提取后的數據傳輸到云端匯總分析，就可以極大的降低成本，提高效率。而這里就需要一個足夠低成本的芯片嵌入到攝像頭。這也是鯤云科技要突破的發展方向。

“芯片的特點是量越大成本越低，先用在軍工、大企業最后到個人消費。零售其實就是把芯片直接拉到了相當于C端消費的程度，如果一個攝像頭方案做到幾百塊在個人消費領域就比較有競爭力了。”

不過這個時間何時能到來，牛昕宇還不能給出準確的答案，更多的是市場需求驅動。

目前，AI芯片的買單方還主要以政府機構、大型企業為主，真正的LoT時代還在黎明前的暗夜探索。

“整個AI芯片生態剛剛起步，英偉達、谷歌等大公司也在開始的探索階段，但最終勝利的那一個生態將會形成行業壟斷，像是PC時代的intel, 移動互聯網時代的ARM。”

誰能在壟斷之前順利靠岸？所有AI芯片的創業者都希望是自己。