36氪专访｜普华资本蒋纯：半导体国产替代的窗口期或许就3-5年，判断趋势很重要( 六 ) 作者

第二是新技术。我们不能光补上产业的缺口，还要随着技术的迭代发展看到新机会。
例如， AI趋势的发展对计算芯片提出了新的挑战，因为在传统的冯·诺伊曼架构下，计算和存储是分离的，这在过去没有任何问题，但如今AI产生的大量计算需求，意味着大量数据需要在存储和计算之间频繁搬运，这就出现了存储墙问题。这个问题需要用架构性的方式去解决，比如说存内计算，我们早期投资了知存和苹芯两家这个赛道的领先公司。
另外就是一些新工艺，比如3D堆叠。现在芯片制程已经相当于几个硅晶格的大小，逼近摩尔定律的物理极限，怎么办？平房建不了，那就建楼房，往3D方向走，做堆叠（stacking）。而且这个技术在国内还有特别的意义。美国把7nm给禁了，要突破它难度还是非常高的。我们就需要在相对成熟的制程上做突破， 3D堆叠就是其中一种可能的路径，在这个领域我们早期投资了3D堆叠技术的公司芯盟。
现在存储领域也出现了新技术，如相变存储器，但相比之下MRAM磁存储器更接近成熟和实用，我们在这里面同样进行了投资，早期投资了这个领域重要的两家公司致真和亘存。
我们的投资也不限于国内。比如在英国，我们前几年投了一家芯片公司叫pragmatIC ，他们用“塑料”来做芯片，就使得芯片可以用在日化品、织物，甚至纸张上真正实现万物都可芯片，万物都可智联。这个场景和意义非常重大。

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普华资本已投的部分高新科技企业（图源：普华资本官网）
36氪：针对中下游不同环节，您更注重企业的哪些特质？
蒋纯：我们比较看重团队的履历和经验。因为在半导体行业，你必须要有足够多的经验和行业资源来协调，才能够把这件事做起来。
举个例子，你要做工艺开发，就要在半导体工厂待过，而不是在学校里待着就能出来做个新工艺。还有一些先进技术，不能光研究就行，你得有成品流片，证明你能够做这个事。例如存内计算我们投的知存科技，他们创始人团队在过去做研究时已经流过片了，后面无非就是继续地优化调整。
包括我们刚才说的堆叠，国内做堆叠技术，长江存储的Xstacking是一个标杆。因此当杨士宁先生创立芯盟的时候，我们就毫不犹豫投了这个公司，因为显然他们团队的经验和能力是最有可能做成这事的。
36氪：从2020年起，普华资本在半导体领域的投资基本都集中在B轮之前，尤其是A轮阶段，投资开始出现向光电芯片、SiC设备、化合物半导体等更前沿、更上游的企业倾向，这一变化背后公司有何思考？另外今年1月至今只披露了2起投资，为何今年出手会比较少？
蒋纯：可能是披露时间的原因，其实我们今年在半导体领域出手并不少，被投企业也有他们自己的官宣节奏。今年在半导体相关领域，我们大概已经投了5、6家公司。
在投资倾向上，其实我们没有本质的变化。从某种角度来说，我们心里对半导体产业有一个地图，很多领域我们都在关注。等到合适的标的出现，我就会去投。从时间节奏上来看，它会有一个逐步覆盖的过程。所以这表面投资顺序的本身并没有特别的含义，我们更多是在观察和把握时机。
36氪：在半导体领域投资市场，既有像华登国际等老基金长期深耕半导体赛道，也有像和利资本等垂直投半导体领域的机构，还有小米、华为这些终端公司加速密集布局投资自己的芯片上游，您如何看待当下半导体投资产业格局？尤其是小米、华为的入局会对市场带来哪些影响或实质性改变？