|AI芯片这一行，撑得过明年吗？( 二 )

其实，也不是所有的初创企业都有实力不计代价的砸钱。如果没钱怎么办？可以许诺股份。由于没有上市，估值就有很大的随意性。因此，招人的时候，可以许诺价值数百万的股份，一样可以吸引很多人加入。当然，到变现的时候，就要看造化了。
另外一种企业，就是大名鼎鼎的互联网巨头。财富，声望都完全吊打创业公司。无论是老BAT（百度，阿里，腾讯）还是新三巨头（字节，阿里，腾讯），都已经入局。这类企业，资金雄厚，认准一个行业，重金投入，然后将整个行业洗牌。

共享单车、滴滴快滴大战、外卖，这些企业以及代理，凭借雄厚实力，砸入重金，疯狂补贴。一般企业哪里见过这样的世面？要么被收购，要么就得倒闭。

如今，这些企业进入到芯片行业。传统芯片行业，凭借搞芯片赚取的微薄利润，如何和这些互联网企业竞争？这些企业的海量资金，不是来自于芯片，而是流量。他们可以拿出传统芯片企业难以拿出的薪水，再加上初创公司难以企及的名气，成为了吸引人才无往不利的大招。
芯片行业并不是暴利行业。要不是中美科技战，芯片行业可能根本不会吸引众多人才的注意。
传统芯片公司，像海思这样背后有着实力雄厚靠山的企业少之又少。长期以来，更多的企业一直在欧美等芯片巨头的阴影之下发展。芯片火热的大背景下，这些企业，原本以为自己有了机会，有了出头之日。但可悲的是他们还没来得及高兴，互联网公司来了。
这就出现了非常吊诡的现象：芯片行业受到了前所未有的重视，很多芯片公司也打开了市场，结果赫然发现，自己的团队，或被挖空，或集体出走。以往，芯片公司往往会死于没有市场，如今，他们的死亡的可能又多了两样：

死于没有产能
死于没有员工

互联网企业，赚的是快钱，芯片，却是需要长期的投入，却往往看不到什么利润。互联网企业现在可以重金砸向芯片，如果不见什么利润的话，会不会始乱终弃，最后搞得一地鸡毛？那就真的是历史的罪人了。

被低估的软件复杂度AI 芯片的快速发展，其中一个回避不了的问题就是软件复杂度的指数级提升。很多公司花了两年甚至更短的时间做出一款芯片，却发现需要更长的时间支持繁多的框架、紧跟算法的进步，适配从终端到数据中心的各类平台。当错过了部署和量产的窗口期，即便做出了芯片也会很快落伍。
与设计通用架构不同，设计 AI 芯片这样的专用架构需要同时考虑到软件设计和优化。芯片公司往往乐观估计了软件适配和优化的成本，指望通过中间件和编译器来解决所有问题。事实上，从 Intel 到 Google 再到 Nvidia ，大量的软件工程师正被投入到适配各种平台，手动优化网络性能当中。而对于初创公司，芯片早已 tapeout 却一再延期交付的问题比比皆是。
从本质来看，当我们开始不断挖掘芯片架构的潜力时，软件层的抽象也会变的越来越困难，因为其不得不在上层抽象中引入底层的架构的模型或参数。现在的通常做法是做底层芯片架构与上层软件之间的中间件，然而开发这些中间件的代价也往往被低估。
AI是一个全新领域， AI芯片需要支撑的不仅是AI计算，更要面向场景，实现完整的功能。芯片公司多年的积累不是主要矛盾，其主要矛盾是如何将软硬件结合起来，开发出一个高效能、低功耗、低成本，同时能够又快又准的完成自主机器人的任务。