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落地下半场AI 芯片实现极致性价比也与应用强相关。 卢涛觉得，如果在一些应用中，能够做到 5 倍、10 倍、20 倍的性能时，性价比的问题也就变得简单了。

找到合适的场景，实现利润率合理的、规模化的出货量，并逐步搭建起自己的生态圈，是衡量一家 AI 芯片公司商业化路径成功的关键标准。

智慧安防、智能终端、自动驾驶、云计算等场景是目前 AI 芯片主要的应用场景，尤其在安防领域，几乎所有的 AI 芯片公司都在该领域有所布局，安防硬件巨头们也都在紧锣密鼓进行 AI 芯片研发。

自动驾驶是其中落地较快，能够相对独立地为用户提供价值，颇具应用潜力的场景。现在自动驾驶技术在实际落地上还不成熟，有些“雷声大、雨点小”，这也在很大程度上限制了 AI 芯片的落地。

长期关注 AI 芯片行业的媒体人刘宇(化名)对自动驾驶的未来持怀疑态度。他认为，自动驾驶本身就不靠谱。在他看来，“靠谱”的 AI 芯片应该具备类似指纹识别这种应用特征 — 计算量不大、有效性好、成本足够低。另外，不要与深度学习过度“绑定”，因为深度学习的红利基本上已经被“吃尽”了。

刘宇对一些 AI 芯片公司的商业模式感到有些失望。“它们基本上都是 TO VC 路线，为了更好地投资人讲好故事，它们存在的前提就是不断有人来融资。有些公司真正的商业模式是‘以芯片为名’拿地，营收主要来自房地产、政府补助等”。

今年 4 月，寒武纪 披露的 IPO 文件显示，其 AI 芯片研发投入巨大，但盈利和落地状况堪忧。在与前第一大客户华为“分手”之后，寒武纪的前五大客户中，第一大、第二大客户均为政府，存在客户集中度过高且高度 TO G 的问题。寒武纪是国内 AI 芯片的第一梯队，其财务表现也是整个行业盈利能力的缩影，现阶段，能够实现盈利的 AI 芯片公司还寥寥无几。

也是在这个月，有外媒消息称，美国 AI 芯片公司 Wave Computing 接近倒闭，已申请破产保护。今年年初，比特大陆的 AI 芯片业务被曝大幅裁员。上述现象不禁令人对国内外 AI 芯片公司的生存状况感到担忧。

AI 芯片是资金投入最大的 AI 垂直领域之一。当资本市场有较大波动时，影响必然会传导到 AI 芯片创业公司。 受自 2018 年下半年开始的资本寒冬，以及外部不确定性的大环境等因素影响，有些投资人也从“不能不看 AI 芯片项目了”变成了“不再看 AI 芯片项目了”。资本市场逐渐趋于理性为 AI 芯片创业公司的落地带来了很大压力，在还没赚到钱之前，它们不得不开始“勒紧”自己的钱袋子了。

王少军认为“钱荒”问题并没有那么严重。他所认识的大部分 AI 芯片企业都发展不错，有一些存在问题的多是经营与战略问题。他认为，市场上优质的 AI 芯片公司在商业化落地上逐步找到了定位，有了持续造血的能力。“大多数 AI 芯片公司还是认真做产品、认真推落地的，在目前行业逐步重视落地、回归商业本质的趋势下，AI 行业的发展会逐步进入良性增长的趋势”。

AI 芯片从产品到实现商业化落地，这中间存在着巨大的鸿沟。 首先是技术层面上的，当一款 AI 芯片出来后，是否有良好的工具链、支持大规模商用部署的丰富软件库，能否与主流机器学习框架实现无缝衔接。对于用户来说，是否具备良好的可移植性、可开发性及可部署性能。

更为重要的，是怎样在行业扎下根去。

声智科技合伙人 &CSO 李智勇认为，AI 芯片实现落地的核心点不是技术问题，而是如何实现市场化并完成商业闭环(从技术 - 产品 - 用户反馈)的问题。 芯片周期长、投入大，形成商业闭环的挑战更大。消化技术红利的过程满足产品化和用户正向反馈两个条件时，落地规模才能持续放大，进而出现并扩宽盈利空间。

而且，就 AI 落地而言，目前主要有两种思路，其一是采用含算法的 ASIC 芯片，其二是采用通用芯片 + 算法在云端的通用系统。在不同场景中两种途径各有优势，在语音交互场景下声智科技选择了第二种，推出多模态人工智能交互系统 SoundAI Azero，可屏蔽不同底层操作系统的差异，提供简单易用的技能开发工具和 Turnkey 软硬件解决方案，满足万物互联时代不同行业应用的需求。

“深”探行业还需要拿捏一定的度。很多现实场景中的需求是无边界的，AI 的能力有限，必须清楚地界定问题的边界，并且用经济的技术手段解决这些问题后才能实现落地。 例如，人脸识别必须加上具体的应用场景限定(包括成像角度、人脸数量等技术约束)，才是一个可落地的问题。这个边界如何界定清楚是落地进程中的一道难关。

“AI 公司实际上不应该存在，因为 AI 技术是一套基础性支撑技术，是软件方法，而软件方法本身不能够成为商业模式，它必须跟某一个特定的问题相结合才能够成为商业公司，换句话说，未来所有的公司都是 AI 公司”，AI 行业资深从业者周凌然(化名)的观点有些非主流，“一家公司如果仅拥有算法，是无法站住脚的，本质上在于如何与领域深度结合，如何真正为用户带来终极价值”。

从这个角度来考量 AI 芯片未来的发展。一家 AI 芯片公司未来不能仅仅只有 AI 芯片，而与行业深入结合，变成一家领域解决方案公司或许才是成功之道。AI 芯片应用于各个场景之中为用户所带来的实际效果应当是商业化成果的最终检验标准。

（编辑：信阳站长网）

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