严伯钧|圆桌论坛：2021缺芯故事，浪潮背后的危与机｜WISE2021新经济之王大会( 五 ) 远程端|云端|系统|智能测试|阴

下面给孔总的问题是，在这样的大环境下，投资逻辑和策略相比以往会有什么变化？以及在这样的情况下更看重企业的哪些特质？
孔令国：其实在半导体行业的每个细分赛道里，最后都是赢者通吃，老大吃肉、老二喝汤、老三什么都没有。所以可持续的竞争力是我们做投资最主要的考量点，不管是现在还是二十年前，我们都是这样做判断的。
在这种前提下，针对市场状况的变化，比如大量资本的涌入、产能短期的紧缺，我们会合理调整我们的投资节奏。
今年年初，我们在跟LP汇报今年的投资策略中提到，和利大部分投的是中早期项目，我们会减少对马上需要大规模量产芯片的企业的投资。因为直到2022年，台积电的产能基本都卖光了，假设我投资一个企业，它告诉我今年营收变多少、明年翻多少，但其实根本拿不到产能，（代工厂）明年能够给你今年的产量就不错了。
所以这种情况下，假设按照当下资本在半导体投资的估值方式，今天投了一个项目，三个月估值要翻一番，从投资的角度来说是很不划算的。假设这个公司刚创立，我们也相信这个团队具有持续的竞争力，我相信到明年年底产能可能比较宽松的时候，它刚好会起飞，这是我们很愿意下注的。
另外，如果这家公司在一两年内不会有大规模的产能需求，或者是团队本身就已经有拿产能的能力，比如已经是二次创业、三次创业，这些人在产业界的资源足够扎实，这些也是我们可以投的。
总的来说，基金管理者有一个很大的挑战，不但要看对方向，也要抓准时机，因为基金是有期限的，我们也要保证对LP的负责和回报。
严伯钧：对吴总的问题是，刚才我们一直讲到“存算一体”。第一个问题，您能否简单介绍一下什么是“存算一体”？您的公司叫后摩智能，摩尔定律已经差不多快来到极限了，再往后就有点量子力学效应了，再往下可能就不好弄了。想问问吴总，“存算一体”芯片对于AI芯片行业的重要性体现在什么地方？它有哪些难点？
吴强：先讲讲为什么要用“存算一体”做AI芯片这个事。因为人类智能化是一个大趋势，很多的人工智能应用像智能驾驶、AR/VR设备会逐渐普及，但是这些智能应用的背后有一个基础和依赖，那就是“大算力”。
比如像L5级别的智能驾驶，需要4000 TOPS甚至更高的算力，其次它需要高能效的大算力，比如4000 TOPS，大概1W 1TOPS的水平，4000 TOPS意味着4000 W甚至更多的功耗，这不管从散热还是其它角度都是没法部署的。所以我们需要高能效下的大算力，能效是十倍、百倍的提升，才能推动人工智能应用落地。
对于芯片公司来说，如何提供大算力、高能效的芯片是一个难题。AI计算是以数据为主的计算，数据带宽及数据搬运带来的功耗是主要瓶颈之一，也就是所谓的存储墙问题。
我们选择了“存算一体”这条技术路线，本质上是把计算和存储完全融合在一起，避免了数据搬运，真正地解决存储墙的问题，能够真正做到大算力、能效比提升十倍、甚至百倍，改变未来计算格局，这是我们希望做的事情。
当然做这个事也非常有挑战，怎么进行大算力的“存算一体”电路设计、怎么做DFT、怎么做冗余、怎么在AI环境下做架构、编译器、算法等，这些都需要我们蹚出来，一旦蹚出来就是我们的壁垒。

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吴强｜后摩智能创始人兼CEO
严伯钧：对陈总的问题是，GPU领域已经有一些巨头在占领市场，沐曦从去年成立到今年，可以说是资本市场的明星项目了。如果回归到产品本身的话，您认为像沐曦这样的新入局者，如何在激烈的市场竞争中打出差异化优势？