Protocol:人工智能风口助推芯片初创企业投资在过去五年里翻番

2022年04月16日 11:34 次阅读 稿源:cnBeta.COM 条评论

Protocol 报道称:机器学习(ML)所需的原始算力,极大地推动了计算机芯片行业的蓬勃发展,最终让该领域的投资在过去五年里翻了一番。人工智能(AI)市场领导者英伟达估计 —— 每个两年,大多数 ML / AI 任务的算力需求就会增长 25 倍。而最先进的自然语言处理(NLP)模型,甚至需要高达 275 倍的算力提升。

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资料图(via Nvidia)

相比之下,摩尔定律对台式机 / 服务器上使用的中央处理器的性能预测,也只是每两年翻一番。

计算能力需求的大幅增长,助推英伟达成为了美国最有价值的芯片公司,因其图形芯片和软件堆栈可被高效地用于机器学习类应用。

与此同时,行业繁荣也为许多 AI 芯片初创企业带来了更多的机会。比如 Celesta Capital 创始人合伙人 Nicholas Brathwaite 就在接受采访时称:

随着这些 AI 工作负载开始扩张,其为初创企业提供了视同专用半导体设备的机会。与通用型设备相比,这些专用设备能够更好地满足特定需求。

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(图自:Pitchbook,via Protocol

PitchBook 数据指出,去年全球 AI 芯片销售额飙涨 60% 至 359 亿美元。而手机中的专用 AI 芯片,贡献了其中大约一半。

预计到 2024 年,市场的年增长率将略高于 20%(达到 649 亿美元)。此外 Allied Market Research 预测,到 2030 年的时候,这一数字或上升至 1949 亿美元。

长期芯片行业观察家、兼富达投资组合经理 Adam Benjamin 在接受 Protocol 采访时称:

随着人工智能主题概念的兴起,半导体投资组合迎来了这样的复苏。重点在于这需要大笔资金投入,而且除了公共领域,私有资金也有大量涉足。

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(数据来自:PitchBook,via Protocol)

在 2015 年之前,只有少数风投人士意识到 AI 带来的巨大机遇,且对资助芯片公司的整体兴趣并不大。一方面是因为半导体制造成本高昂,新厂建设动要数百亿美元的投资。

想要打造一款先进的处理器,前期投入可轻松突破 500 万美元。即使将芯片外包给台积电等代工厂,也动辄需要 3000~4000 万美元的资金,更何况芯片设计人才相当稀缺。

好消息是,现时行业已经迎来了巨大的转变。正如 Benjamin 所述,即使芯片开发成本依然高企、需要更多风投资金来推动起步,但行业趋势已不再让广大投资者望而却步。

参考 PitchBook 提供的数据,半导体公司风投较 2017 年增加了一倍多。在去年 18 亿美元的基础上,今年还有望进一步攀升。截止 4 月初,融资规模已接近 10 亿美元。

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