北極光楊磊：半導體投資要警惕“低端陷阱”，場景定義計算創新
智東西(公眾號:zhidxcom)
文 | 心緣
寫在前面：在成功舉辦國內首場AI晶片峰會「GTIC 2018全球AI晶片創新峰會」之後，智東西聯合AWE、極果將於3月15日在AWE期間於上海舉辦「GTIC 2019全球AI晶片創新峰會」。屆時，全球AI晶片領域的20+位技術大牛和產業大咖齊聚，將就AI晶片的生態構建、架構創新與應用落地進行闡述和討論。大會前夕，智東西對大會嘉賓進行系列深度訪談，提前一睹他們的風采和對產業的真知灼見。本期訪談嘉賓為北極光創投董事總經理楊磊，楊磊屆時會參加本屆AI晶片創新峰會上午場的“投資人高峰對話”環節。
剛過完年的北京，彷彿還沒有從年的安寧中甦醒過來，姍姍來遲的幾場冬雪將天空沖洗的了無塵埃。北京朝陽區32層的高樓之上，俯瞰窗外，街道縱橫，高樓林立，頗有“一覽眾山小”的意味。
在這裡，智東西和北極光創投董事總經理楊磊進行了一場深入對話。楊磊是先進科技方向的資深投資人，在智慧系統、半導體、感測器、新材料、物聯網、機器人等多個技術創新驅動的領域有豐富的投資經驗。
站在投資者的角度，他如何在AI和半導體領域做出投資判斷？AI晶片發展有哪些重點、痛點、盲點、風險和生機？半導體行業的機會是在增加還是減少？中國AI在哪裡些領域還有創新可能？……
今年是楊磊加入北極光的第十年。對於智東西丟擲的這些問題，楊磊邏輯清晰地娓娓道來，詳解自己的投資心法，並且每每切中問題背後的核心盲區，點出更為全面的思路。
楊磊曾參與多家美日歐大型科技企業的重組轉型、跨國併購整合及管理提升，在北極光投資及負責投後管理的專案包括Crossbar，Drive.ai，Savioke，優點智慧，黑芝麻智慧，清智科技，圓融科技，易美芯光，安集微電子，諾菲納米科技，Diamond Foundry，億智科技，Aibee科技，指南創新等。
一、AI晶片虛火背後：“螺旋上升”與“低端陷阱”
在剛開始交談時，楊磊引用了比爾·蓋茨的一句名言：“人們總是高估了未來一到兩年的變化，低估了未來十年的變革。”
正如Christensen在《創新者的窘境》所述，所有技術都是從最容易的改變開始，一層一層地改變世界。人工智慧（AI）亦如是，技術在循序漸進地成長，但人的印象形成非常快，會迅速建立起一個認知，相信AI一來就能替代50%的工作，但這往往是一個N年之後才會實現的事情。
當人類出現期望值，會高估技術的應用價值，但漸漸發現技術變現的領域只有一小塊時，期望值馬上又會回落；但當你只聚焦在某一小塊時，技術的影響力又會逐漸擴大，你又會低估它的力量。
AI的壁壘在什麼地方？可能大家的認識不盡相同，楊磊認為，這永遠是一個螺旋上升、不斷轉移的過程，或許此時演算法更重要，彼時算力、資料變得更重要。人常常犯的錯誤，是陷入到極端思維，盲目跟著熱點，沒有選好一個領域就一頭扎進去。
這一問題同樣出現在晶片領域。近年來，硬體公司、演算法公司紛紛開始跨界造芯，晶片界出現虛火現象。
對此，楊磊認為大多數人還不夠清醒。中國半導體進口額去年突破3000億美元，超過石油，這3000億的坑在過去的幾十年裡都沒能被填，今天突然誰都能夠涉足是太不可能的。
根據他們做過的一些分析，中國造成這3000億落差的原因是四個字——“低端陷阱”。
所謂“低端陷阱”，指的是全世界的半導體市場像一個橄欖球，低端少、中端大、高階少。而中國的供給更像是一個金字塔，有大量的低端、一點點中端、幾乎沒有高階。從低端到中端和高階，有非常難逾越的屏障，這是中國3000億的落差所在，而這巨型屏障不是缺錢造成的。
晶片和網際網路有一個本質區別，網際網路不存在核心的產品和技術的壁壘，各家拼的就是執行，錢多能很有幫助。但在晶片領域，錢多起不了太大作用。在中國，能跨越低端陷阱的人寥寥無幾，這也解釋了為什麼今天有些做晶片的公司融了很多錢卻沒有做出像樣的產品。
二、打破投資盲點，初見創始人最想提的三個問題
楊磊介紹到，北極光創投每年每個人都會見100到500家公司，但最終在晶片領域一年僅投資一兩家。在楊磊主導的投資中，他有怎樣的投資邏輯？他最看中創企的哪些特質呢？
假設你是投資人，在開第一個和創始人見面的會議時，你最想了解什麼？是不是想問技術、產品、市場、團隊、營銷方式以及供應鏈？
“不是，其實根本不是要回答這些問題。”楊磊乾脆地否決了上述提問思路，他說：“我根本不是問創始人，我是問我自己。”
他問自己三個問題：
1、這個人是不是很了不起的人，並且有著特殊經歷（exceptional person with exceptional experiences）？
2、我是不是對他講的技術有最根本的認識？
3、他要做的事情是不是有特別大的市場，同時他有很有意思的方法來切入市場？
第一個問題是要去理解創始人的經歷，去弄明白他在技術、產品和市場方面有哪些獨特的積累，以及他這個人在性格方面和別人有什麼不同之處。
第二個問題表面上是講技術，本質說的還是人。楊磊不僅要理解這個人能做的技術，還要對它的邊界到底在哪裡，對什麼能做什麼做不了、什麼好做什麼不好有很清晰的認識。
第三個表面是在問市場和產品切入，其實問的還是人。一個創始人對於一個市場的認識，應當是有真知灼見的，別人都覺得小的市場，他能看到新的機會，他尋找的切入市場的方法，是基於他過去技術和產品的積累的。
所以這三個問題，其實最終回答的問題都是人，都要理解說他跟別人不一樣的地方到底在哪裡，瞭解他的經驗能否支撐他的邏輯體系。
楊磊強調道，螺旋上升沒有既定之規，打破大家認知時才會創造價值。不過，所謂“操千曲而後曉聲，觀千劍而後識器”，楊磊的博聞強識來自於長期的積累，他的這套方法論非常複雜，要對技術真正有非常深刻的認識，未必適用於其他投資人。
“我們會一剝到底。比如說我們講AI的時候，我們對晶片、演算法、計算機架構、感測器等都要熟悉，有一體化的認識。”楊磊說，“如果不瞭解技術時，你聽什麼都覺得很興奮，然後就很有可能踩到坑裡。”
這也是北極光創投的獨特投資風格，北極光彙集了一批曾經深耕各種技術的人，有做射頻的、做網路安全的、做晶片構架的、做製程工藝的、做材料的等等，他們會從不同角度去向創始人提問，然後在此基礎上給創始人提供建議。
楊磊表示，歡迎任何晶片公司來找北極光聊一聊。雖說北極光一年在晶片領域僅投資一兩家公司，好在今年還沒開槍，這個機會還大大的在。
三、AI與半導體投資經：場景定義計算
除了躲避“低端陷阱”外，北極光在AI、半導體領域的投資策略圍繞著“場景定義計算”做文章。楊磊告訴我們，低端陷阱解釋今天的問題，場景定義計算解釋的是未來的機會。
▲北極光董事總經理楊磊與智東西總編輯張國仁
因此，他們圍繞著場景計算，投資了一家做語音的創企和四家做影象的創企。影象方面又分了四個不同的場景，分別是雲端、邊緣、汽車和消費類。
從晶片角度，以做伺服器端AI晶片的登臨科技為例，其創始人李建文此前一直在做GPU，曾創辦一家GPU公司並賣了1億美金。當初李建文提出想做像谷歌TPU的晶片時，楊磊建議他先放一放，到北極光做幾個月EIR（Entrepreneur in Residence），大家一起找方向，和業內大咖們全都聊一遍後再做決定。
聊了一圈後，李建文發現谷歌TPU做的很不靈活，因為演算法演變太快，固化到硬體上就很難修改。於是李建文選擇做一顆叫GPGPU（General Purpose Graphics Processing Unit）的晶片，它具有類似於GPU的靈活性，但效能又比GPU更強。
為什麼這件事李建文能做成？因為他做了一輩子的GPU，而全世界能做GPU的人寥寥無幾，李建文以前做的GPU核心IP，曾被賣給高通、飛思卡爾、英特爾、大華等半導體界赫赫有名的公司。在這一基礎上，他看問題的方法就和別人不同，早在2017年，李建文就意識到TPU這條路不好走，如今一些美國AI晶片公司才開始往這個方向轉。
楊磊打了個形象的比方：“創業有點像走計算機裡面的“二叉樹”，就是每到一個點分兩個方向，你要做的決定就是往左還是往右，如果早期的決定走偏了，你走的越深，離正確答案越遠。”
他表示，作為早期投資，北極光在AI和晶片方面想投的幾個細分領域均已涉足，接下來就是看完成的結果。
四、主投非摩爾定律方向，看好下一代儲存構架
楊磊讀博士的時候是1997年，當時在摩爾定律的影響下，他主要研究如何把半導體器件做得儘可能小。現在新出來的光刻工藝叫EUV（Extreme Ultraviolet Lithography，極紫外光刻）。就像寫小字需要更細的筆一樣，最新光刻波長就是筆芯的寬度，13nm的EUV稍微帶點傾角寫，就有可能寫出7nm的東西。
比EUV波長更小的是X光，X光裝置的直徑最少200米，好的甚至有兩公里。EUV的問題用了20年的時間去解決，下一個問題解決時間可能要比20年更長。更可怕的是，沒人能說清楚EUV下面是什麼，下一步未必往X光走，還有可能往量子計算走。
美國半導體產業協會（SIA）每年會發布工業半導體的路線圖（ITRS），會將摩爾定律遇到的問題分解成幾百個問題去解決。2010年，因為摩爾定律的迭代，北極光也曾吃一些虧，楊磊投資的公司有一家利潤從一個季度1500萬美元，到第二年基本不掙錢了。那個時候，他們定下了幾個非摩爾定律的方向，一個是特殊工藝，一個與演算法相關，還有MEMS器件。
後來到了2015年，他們開始認識到軟硬一體的價值，近幾年所投的公司都不是純晶片，都走的是軟硬體結構耦合的路線。同時，他們也發現晶片公司往上走容易，上游公司往下走非常難，這是因為知識體系不同，越底層的東西越難。
以前科技圈只存在三個場景，移動手機、雲端計算、PC，這三個場景造就了大多數公司。功耗限制和技術突破帶來了今天越來越分化的場景，對晶片的要求也更加分化，分化就意味著每一顆晶片能賣的量不會那麼多，因此固定成本就要控制。
在晶片領域，楊磊看好一個顛覆性儲存構架ReRAM，他認為一個技術上的重大轉變即將發生，使得這一構架有望在今年或明年撥雲見日。如果能將邏輯器件與儲存器件合為一體，將推動基於儲存的計算的發展。楊磊認為這一領域相當具有研究價值。
五、半導體行業機會正在增加，投資應押注核心領域
楊磊他們曾做過一個統計，在2016年前的11年間，北極光在半導體領域投資了十家公司，其中三家上市，兩家被併購。之後，從2016-2018年3年間，北極光投了5家公司，一年投1-2家，其中大部分是北極光深度孵化的，這一行業的投資速度和佈局是在加快的。
從“早期科技創新型優秀企業”這個產業鏈的上下游看，楊磊認為中國AI在底層晶片會有較大的創新機會。因為對手基本都來自高通、英特爾、英偉達等大公司，在場景分化的大環境下並不好做，因此在未來10到15年間，中國AI在晶片和系統的AI解決方案上很有創新的機會。
首先製造不是問題，大多數人可以去找臺積電流片；其次，設計方面，中國只要有20家非常出色的半導體公司就足以解決大問題，關鍵是能不能有20家拔地而起。
另外，美國投半導體的投資人差不多都被基金幹掉了，基本沒有投半導體的，而華登國際、北極光等中國關注半導體的VC都還在茁壯成長，中國的產業人才也在迴流，這些都是中國AI在晶片的機會。
楊磊認為，中國現在真正的機會在於國際先進水平的晶片，還需嘗試一些比過去邁更大步子的創新方式。做晶片不能僅考慮成本，還要從產業基礎、場景、差異化、技術突破等多維度來考量。看起來特別容易掙錢的事，最終往往是掙不到錢。
至於跨國併購，楊磊覺得中國很難依靠此舉快速成長。“好的東西永遠是買不來的，”楊磊強調說，首先高通、英特爾等眾所周知的最好的公司，就算給出再高價錢也買不下來。即便買下行業前排的公司，整合也會成為大難題。很多中國公司跨國併購時，因為缺乏經驗在某些關鍵問題上犯錯後，核心人員就七七八八走光了。而科技公司往往是一代產品決定未來，人才一跑，下一代產品沒跟上，這個公司就團滅了。
對於投資晶片公司，楊磊提了一個建議。他說中美競爭就像打德州撲克，中國是短籌，美國是長籌，中國要在核心問題上下注。他認為，相比廣撒網、亂燒錢，還是要把籌碼下注在核心領域，不要浪費在過剩產能。
楊磊對經濟走勢的態度也很樂觀，他認為即便經濟放緩也未嘗不是一件好事。對於投資人而言，每一次經濟轉冷都是挖人的好機會，是以合理價格投資到青睞的公司的好機會，還能多為創企儲備些資金。對創企來說，好的公司還能融到錢，而且競爭的成本會變低。
結語：2019年，AI晶片之戰將見真章
在剛剛過去的一年，AI晶片更加炙手可熱。各種新興概念不絕於耳，硬體公司、雲端計算公司、演算法公司紛紛釋出造芯計劃，將這股熱潮推向新的高度。然而從上層到底層的轉變何其難矣，科技巨頭多選擇收購晶片公司，多數中小型企業則是和半導體公司合作， 所謂“自研”二字還有待商榷，造芯的成果究竟如何尚未可知。
面對洶湧的市場“泡沫”，AI賽道的投資人們開始趨於理性，投資熱潮已經漸漸降溫。但正如比爾·蓋茨的那句名言，人們總是高估技術短期的影響，而忽略技術長期的影響，AI晶片迎來洗牌期是必然，但與此同時，這個賽道真正具有造血能力的公司會脫穎而出。