站在 2016 年的时间节点，杨磊回首北极光在芯片领域的投资布局，谈到：「成立 11 年，我们一共投了十家公司，其中有三家上市，两家并购退出，其余五家全部融到了B轮或者C轮。换句话说，我们没有开错过一枪，零失误。」
杨磊是这家成立于 2005 年的投资机构的董事总经理，2010 年加入北极光前，他拥有10 余年的技术开发、公司战略和运营、以及投资经验。在他看来，北极光在芯片投资领域交出了这样的成绩单，并非出于偶然的好运气。
「做通用芯片的话，我们很难干过英伟达。」杨磊说，「要和英伟达、英特尔这样的企业竞争，我们必须要选择另外一条道路，把应用吃得非常深，并针对应用构建硬件。」
因此，北极光的每一个被投企业都是从一个细分的角度进行切入，例如专注于 IoT 无线射频的 BlueX，专注传感器的 Cista、镭神智能，专注处理器的 Spreadtrum、OURS，专注 DSA（Domain Specific Architecture）的登临、黑芝麻科技、亿智科技等，专注存储的 Crossbar, 以及专注音频前端处理的 GMEMS。
五月初的一个下午，在北京华贸顶层能够俯瞰全城的北极光办公室里，杨磊和北极光的芯片投资团队同我们聊了聊投资这十支团队背后的逻辑。
只投行业老兵
「今天的 AI 芯片产业里有一个怪象。」杨磊说：「几年前开始，有一些企业进入这一领域，我认为他们是非常有前瞻性的，但这些公司大多是学院派。」
杨磊曾是学院派，2000 年他读博士的时候，曾进行过芯片设计。「当时我博士毕业，只需要一颗器件能用就可以毕业。但是真正要做产品的话，良率需要达到95%以上，这是很难的。因为我以前也做过很多研发，所以对学院派一点也不迷信。」他说
他认为，学院派创业者只能带动起二流的产业人，因为顶级的产业人会亲自独立操盘，胜算大很多。「我们看到现在很多 AI 芯片公司已经达到了一百人或者以上的规模，也开了发布会，但是发布会过后问卖了多少颗，就没声了。」杨磊说。
「这些公司在很早期的时候我们都有接触到，但是都没有投。」与杨磊的观察相对应的，北极光的十家被投企业全部来自产业，大多拥有核心 IP，团队经历过半导体领域的几个起伏周期，很多都有创业成功经验，属于二次创业。
「芯片领域，时间的积累非常重要，我非常崇尚一万小时的原则。」北极光投资经理赵顾说，在加入北极光之前，他曾是 Intel 人工智能中国区商务负责人，有逾 14 年的芯片研发管理、运营以及市场销售经验。
赵顾算了一笔账，一个有经验有能力的芯片工程师，在产业至少需要五年的培养周期、大概几百万人民币量级的投入。如果一个学院派团队有一百人，那就意味着几个亿的学费成本。
「从墨菲定律的角度看，学院派创业，这个学费是必须要付的。」赵顾说，「这也是我认可北极光投资理念的原因，投资成建制公司，在他们过往的经历中，学费已经付过了。」
冯诺伊曼架构将不再适用
在 AI 芯片大热的今天，北极光的着眼点并非 AI 芯片本身，而是计算架构的变革。曾经不论是个人计算机还是云服务器，基础都是 Intel 的 x86 架构。在 AI 时代，底层基础已经从 CPU 转换成 GPU，并即将进化为例如 TPU 的其他形态。
「底层变了，整个生态都会发生巨大的改变。」杨磊说，「就像是多米诺骨牌一样，一个倒了一连串的东西都会发生变化，所以我花很长时间去思考，这些变革会在什么地方发生。」
首先，杨磊认为，虽然当前 AI 计算主要依赖英伟达的 GPU，但未来 2-3 年，我们能够看到一些其他的企业跑进来。他看到，虽然英伟达芯片的灵活性无与伦比，但同时也存在功耗较高的问题。谷歌的 TPU 虽然是针对 AI 任务研发，但在外界看来，太难用，太硬了。
「真正的机会在这两个极端之间。」杨磊说，「要找到一个平衡态，但这个平衡态到底在哪个位置，很少有团队能想清楚。」
在北极光看来，这个「平衡态」并不单单是计算的「平衡态」，也是计算与存储结合的「平衡态」。自计算机诞生以来产业界就在遵循的冯诺伊曼架构在未来可能会被下一代人工智能的计算方式所颠覆。
「今天的芯片一部分做处理，一部分做存储，但是我们人类的大脑不是这样划分的。在生物大脑中，计算和存储是合二为一的。」杨磊说，「我们的一家被投企业在这方面已经有很多的思考。」
云、边缘、端、传感器
「是不是未来只有云和端？」杨磊抛出了一个问题。「我们的观点：不是的。」
北极光认为，出于响应时间、效率和安全的考虑，未来一定会有一些存储和计算放在边缘。任何一家医院就是一个数据中心，任何一辆车也是一个数据中心，甚至任何一个家庭都是一个数据中心，也就是说，边缘将迎来翻天覆地的变革。
另外，北极光认为，在未来，并非所有的终端设备都会变得智能，而是会呈两极分化的态势——一类非常简单，而另一类非常智能。
简单的芯片只需具备连接、简单的计算以及存储几个基本功能，北极光在这一领域布局了一家公司，并推出「芯片即模组」概念。也就是说，今天模组上需要很多芯片才能完成的任务，在未来单一芯片上就能完成，且这颗芯片具备成本低、功耗低，体积小的特点。
而智能的芯片涵盖图像和声音两种能力，北极光在这两个领域也都有相应的布局。
在此基础上，北极光认为传感器将产生非常重要的价值，在图像传感器、Lidar 等领域都有相关投资。
AI 芯片，「芯片」的比重更大
「大家在谈 AI 芯片的时候，更多的谈的是 AI，但我认为芯片的比重更大。」赵顾说。北极光认为，芯片的生产需要实践与经验的积累，存在较高门槛。
「难点在哪？芯片是一个是产业链很长，流程复杂的严谨的工业，任何一个环节出现短板都不能达到预期产品和商业目标。有一些公司在算法红利逐渐消失之后，又开始找新的话题，想要通过芯片的方式变现，实际上没有那么简单。」赵顾说。
对于现阶段一些算法公司着手自研芯片的现象，北极光认为，算法公司与芯片公司合作将是更可取的方式。
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