北大者有“雄芯志”| 北大创新评论
导读:

   

9月8日,由北大信息科学技术学院电子学系为主的120余位校友创立的“燕园雄芯”平台,与北大新世纪集团、久友资本联合发起的北大校友科创高峰论坛在京举行。

来自深圳傲科光电子有限公司董事长商松泉、北京知存科技创始人王绍迪、北极光创投董事总经理杨磊三位校友在论坛上,针对5G、AI、半导体的产业解读和未来发展方向等角度进行深度分析,以下内容为在不改变原意的情况下,根据发言实录整理所得:

“光电子作为基础设施提升的技术正迎来产业机遇”  


5G是中国科技力量崛起重要的历史机遇。2019年6月,工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放了4张5G商用牌照,中国正式进入5G商用元年。


当所有创业者掘金5G时代,投身物联网、自动驾驶、远程医疗等等应用端的创业时,一些人将目光投向了5G基础建设带来的市场机会。


演讲者:商松泉 78级电子系毕业生、深圳傲科光电子有限公司董事长



大家都在谈5G,同时也都谈物联网,实际上我们处在第三代互联网的一个时期。这个互联网时期这个网络与过去有很大的区别,过去的传统网络只有终端设备和基础设施,现在新的网络里还有数据中心,数据中心除了传统的计算与存储,互联也是非常重要的一个环节。


数据从一个地方搬到另外一个地方并不是免费的,大家知道英特尔的芯片有多核,为什么采用多核,主要原因就是因为时钟的速率受到限制,如果你的速度太快,它就像一个微波天线一样,数据还没有收到的时候都已经辐射掉了,都变成了热量。


随着万物互联以后,对这些基础设施、对于数据中心的要求就更加严格了,光电子是作为一个技术带来了很多机会。


我们的网络情况存在摩尔定律,摩尔定律是英特尔戈登•摩尔的观察(注释:当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍),核心网络和数据的接口都有这样的规律。



为什么造成这样的规律呢?


实际上是应用趋势,大家可以想象到,我们自己的切身体会,第一代,当年要看电影固网的时候没法看,只能夜里下载、第二天看,是网络的速率不够。那时候的核心网络是建立在2.5G的网络上。


第二代有了移动互联网,现在每个人可以拿着手机可以高清的电视。


但是我们的顾客的体验、顾客的需求没有限制在这个地方。


我们知道现在要有人工智能、要有自动驾驶。人工智能现在很多刷脸的软件是干什么呢?实际就是要把它的很多数据给就地处理掉,因为从前端到后端这个网络带宽是一个巨大的成本。


我们有了自动驾驶以后,每个车自己的带宽就需要6个,我们今天LTE达不到这个速度,这是无线网络继续发展。但是我们整个网络,大家知道要有核心网络、接入网络和无线,都是由于数据、由于图像等等的需求来促使我们有今天的摩尔定律。 


虽然摩尔定律从物理的角度已经到了极限,但是应用的趋势永远没有极限,就是我们社会永远不断增长的驱动力。


数据中心本身现在也采用一种基本架构,对功耗、速度、速率都有严格的要求,我们可以看到带宽的需求呈指数增加,但是功耗不能够增长那么多,而且数据中心的尺寸也是有一定的大小。


由于这些限制,对于我们未来的产品是什么方向,就有很明确的定义。



光模块是一个非常普遍采用的,来实现光互联的一个产业,这个行业随着应用的趋势不断增长,我们国家是通信的大国,有将近50%的光模块用在中国,这还不包括出口的部分,所以我们具有巨大的市场优势。


在光模块里头,光芯片和电芯片是主要的成本,光模块包括、比如说我们有接收、有发射,类似于手机也有PDA一样的道理。


光通讯产业链现状(资料来源:根据演讲整理所得)


这个行业实际上类似于半导体,是一个非常长的产业链,我们的长处是因为我们有华为、中兴、烽火在直接跟我们的三大运营商对接,比如说移动、电信、联通,后面有光模块的厂商、封装厂商,还有代工厂商、芯片设计厂商,而我们的弱点则还是主要体现在芯片。


·以华为、烽火、中兴为代表的国内设备厂商,占有全球电信设备市场的主要份额;


·在光模块制造领域,国内厂商在10Gb/s以下低端产品拥有市场竞争优势,国外厂商占领高端市场;数据中心需求的出现,国内厂商对4x25G市场的占有率出现明显上升;


·国内晶圆厂仍没有高速光电器件制造能力,在高速芯片封装方面略有发展;


·芯片设计企业仍以10Gb/s以下器件和电芯片为主。


  后摩尔时代,也是芯片和创业的黄金时代     


AI依赖的算法是庞大和复杂的网络,AI在矩阵乘法运算中带来了非常多的参数,量级达到千万、上亿级甚至几十亿级别,运算中需要大量的数据调入,并同时做乘加法的运算。


AI需要大量算力,但它的运算非常简单,做乘法和加法占了99%的运算容量。


在众多AI推理运算中,90%以上的运算资源都消耗在数据搬运的过程。


芯片内部到外部的带宽以及片上缓存空间限制了运算的效率,存算一体化则成为后摩尔时代,解决这一问题的另外一项重要技术。

演讲者:王绍迪,07级微电子系毕业生、北京知存科技创始人


我在UCLA(注:加州大学洛杉矶分校)的时候,当时上北大81级校友丛京生老师,也是美国工程院院士的一门课程,他在很早的时候提出,当摩尔定律走到尽头的时候应该怎么去做,他认为有一些专业的领域要做一些定制化的芯片设计,当时想FPGA相比于传统的CPU在做专业计算时效率可以提高10倍,如果采用ASIC芯片设计,效率可以再提高10倍,提高到100倍。


大跨度的性能提升,就是在原先摩尔定律走到尽头时非常关键的节点。


图灵奖得主David  Patterson也说,现在是芯片,包括创业的最好时代,主要原因就是摩尔定律走到尽头。


最近几年,过去20年没有被验证成功的架构又被重新提起,像异构集成、不同工艺集成在同一个芯片上,将来会是一个给创业者的新的好时机,也是各种计算方式井喷式的新时期。


2012年,机器学习非常依赖芯片,二十多年的老算法跑起来非常依赖AI,谷歌用巨大的数据中心跑AlphaGo,当时整个的消耗功耗超过10万瓦,后来谷歌做了优化的设计,把整个芯片功耗降到1万瓦,算法对算力的需求是非常大的。



人工智能本身是需要非常好的芯片设计,包括未来的设计,需要芯片要有好的效率,同时要有很低的成本低的功耗才能帮助人工智能落地。


预计到2025年人工智能将达到200-300亿的芯片市场,云端芯片首先拥有一个巨大市场,但是端侧的芯片,尤其是随着物联网快速发展,物联网和人工智能正好结合起来,边缘侧的需求会越来越多,像推理芯片预计几年后就可以在端侧的应用场景超过云端的应用场景,因为在端侧人工智能这样一个场景其实是大家更注重的场景,它是一个快速发展的增量市场。


端到云的计算,在人工智能本身的应用场景是很广的,本身人工智能或者说深度学习算法,它本身并不是一个市场,而是潜入不同的应用场景中,帮助现有的场景提升效率。


而人工智能对计算能力的要求很大,但它运算时,不管是卷积运算,还是全互联的运算,都是做了一个非常大的矩阵乘法运算。


而这个大量运算目前在芯片中效率是非常不高的,包括成本非常高等原因,是现在架构中最大的瓶颈。


存算一体化,其实就是解决这个问题的一个方式。


简单来说,存算一体化就是我们在运算的时候,把原先的计算单元和存储单元分立的架构,改成计算和存储融合的结构,这样运算中就没有数据的搬运,大幅度提高这个芯片的效率。


2012年,美国DARPA提出来用非易失性存储做计算的想法,当时还没有芯片做出来,只是有一个想法如何实现这样的功能,2012年开了第一期项目,后来UCSB、密西根两个大学在2016年都做出来自己早期的原形芯。


同时在2017年,DRAPA开了第二期项目,用更多的存储器的介质去尝试做这个存算一体的工作。



如何把存算一体应用到市场上,除了效率可以提升50-100-200的提升,需要产业链的带动作用,一种新型技术都需要经历的时间是一样的,从软件架构、芯片设计,以及中间编译的过程都需要很多的工作开发。


应用场景其实有很多,目前主要是看深度学习、人工智能这个应用场景。


其实做芯片大家都知道,必须是由应用驱动来设计,没有应用场景、没有足够大的市场、效率提升也不会有技术去实现它。

“我对未来5-10年的观察:资本过剩、技术分叉、融合发展”   


To B公司靠什么,靠模式创新吗?我觉得那只是骗投资人的;

靠黏性吗?我们每天琢磨To B的公司怎么能有黏性,最后发现那都是梦。

2B的公司只能靠壁垒,我做了这么多年投资看的就是壁垒,不要想黏性、也不要想模式创新,那都是不可能的事情。

演讲者:杨磊, 93级化学系毕业生、北极光创投董事总经理


我的分享主要有三个关键词:第一个关键词,前面很多创业者都提到“坚持”,第二是“大势”,第三是“聚焦”。


我从第一个“坚持”开始谈。其实创业者,尤其是硬科技的创业者和投资者特别需要坚持。


在我们最开始做硬科技投资的时候,其实没有退出的通道。


中国那时候创业板还没有,上市的基本上是一些国企,民企非常少。


第一波科技公司上市的时候,是去了纳斯达克。


在半导体里面像珠海炬力、展讯等,这些公司其实都是美国上市。


创业板的时候,才真正打开了科技公司在中国上市的可能,这里面有一些像富瀚微、兆益科技这类公司。最近比较热是科创板,第一批有25家。


我们做了一个分析,第一批上市的25家科创板公司,平均成立时间是11.6年。


在这里面如果把海归和本土分开,再看一下海归的平均时间要比本土的长一年半左右。但是海归有好归的好处,我们把公司的毛利分析一下,海归的毛利40%以上,本土的毛利在45%向下一直到10%以下都有。


从这里看海归还是在做一些非常有壁垒的公司,毛利是一个比较好的显示。


所以坚持非常重要,不仅是对于创业者来说坚持非常重要,其实对于投资人来说也一样。



硬科技投资也经历了三步曲,我这里特指是半导体类投资。


如果说十年前谁做半导体投资,大概全中国可以坐一大桌,十来个人、十来个基金。到五年前,做半导体投资只剩一小桌了,四五个人,没什么人再去投半导体了。


但是今天,说谁去做半导体投资,估计就是一个一个的大会场,如果说不投半导体,你都不好意思说我做投资,这个世界变化非常得快。


今天很多人做硬科技的创业和投资,前面的路还非常长,中间有非常多的坎坷,只有坚持才能挺过去。


第二关键词是“大势”,今天对于硬科技创新来说,是一个最好的时代,也是最坏的时代。


我这里讲的大势不是大家都认同的大势,如果大家都认同,其实就没有价值了。我非常喜欢Peter Thiel讲的,有点像逆向思维。


逆向思维的关键,是你和别人有不同的认知,而且你看到了事务的本质,其实这个非常非常难。


我们在投资的时候也一样,不断在寻找有什么东西只有我认可的,别人都不认可的,而且只有我才能够适合去做的事情。


我希望大家都去思考这个问题,在这个“大势”里面要找到对自己最有利的势,而不是对所有人都有利的势。



今天的“大势”我给大家主要讲两个:一个是资本过剩,现在有很多人做投资,资金、资本可以创造所有可以创造的价值,也可以摧毁所有可以摧毁的价值。


这其实意味着,在今天科技投资里面竞争会更加激烈。


在过去,你可以闷着头慢慢搞的事,今天有别人和有大量的资金。


第二是技术分叉,中美战略竞争不可逆,这是一个“大势”,在这个环境下肯定会创造很多机会,投资已经开始向To B领域倾斜,而且从应用向底层技术倾斜。这是我认为的一个势,不一定是真理。


我想跟大家分享的是,我觉得今天中国低端为王的时代已经过去,中国3000亿进口,进口不是低端半导体器件,进口的是中高端。


中国的市场需求,或者全球市场需求,中端和高端非常庞大,但是没人能填补这个空白。


而中国的供应半导体基本上在做低端,我们按品类做过详细分析,几乎每一个品类低端的中国都有产品,中高端都是空白。


所以这个对于在座各位来说,如果你要做半导体的创业,去做中高端。


我们投资公司其实经历了一个非常有趣的过程,从第一批半导体投资的公司,像展讯和兆益创新,基本的路数,我叫Me worse,我能够做而且比你做的差,但就是便宜。


在那个时间点我们有一个非常好的,就是中国有低端的供应链,需要满足低端供应链产品。到了今天科创版公司,你看到的至少是Me too,安集微电子、中微、澜起等这些产品都非常不错。



我大概看了我们投资的公司,一款国际先进的产品需要三年时间,你需要一群人愿意和你一起奋斗,你才能够奋斗出来。所以我希望大家往Me better/first in class这个方向去走。


未来的机会,我觉得有一个品类分化的机会非常大,因为过去在整个计算场景只有三个大的品类,PC、移动、云。


PC里面有英特尔,移动里面有高通,云里面其实还是英特尔。


今天这个品类会变得非常多,针对这些品类和这些场景,计算构架会发生非常大的变化,我们能不能深刻思考,比如说在边缘视频,应该是什么样的构架才能在5G时代、在云计算和5G融合的时候是一个什么样的状态,我希望大家能够在产品上面有深入的思考,有真知灼见,能够提前几年去布局,肯定是要冒很大的风险,肯定要非常努力、非常坎坷,但是如果你不去冒这个风险,几乎你没有胜出的可能。


还有一个趋势就是融合,我比较看中信息科学、物理科学、生命科学三者的融合。


每一条跑道上都在发生巨大的变化,这三者怎么融合、怎么创造价值,这是我希望大家去思考的。在座的,也不要只跟本系的同学们交流,要跨出去,和生物系、化学系的同学去交流。


我希望北大的同学一定要有跨维度的思考能力,三个维度:跨时间轴、跨行业产业链和在每一个领域要看得更加深。


END.

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