在AI時(shí)代具備競(jìng)爭(zhēng)力，必須構(gòu)建垂直整合的生態(tài)體系。

在人工智能浪潮席卷全球的當(dāng)下，芯片作為這場(chǎng)技術(shù)革命的底層基石，正迎來(lái)一個(gè)全新的發(fā)展周期。

從云端算力到邊緣智能，AI不僅催生了前所未有的芯片需求，重塑著整個(gè)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的技術(shù)路徑、生態(tài)格局與競(jìng)爭(zhēng)法則。在這場(chǎng)關(guān)乎未來(lái)的「芯」競(jìng)賽中，中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)與歷史性的機(jī)遇。

在8月21日舉辦的「渡口——2025甲子引力X中國(guó)科技產(chǎn)業(yè)投資大會(huì)」現(xiàn)場(chǎng)，元禾璞華合伙人?？X擔(dān)任主持，與龍鼎投資創(chuàng)始人兼董事長(zhǎng)吳葉楠、新鼎資本創(chuàng)始合伙人兼董事長(zhǎng)張馳、華映資本管理合伙人章高男、泰達(dá)科投合伙人張鵬、松禾資本董事總經(jīng)理陳穎峰、同創(chuàng)偉業(yè)董事總經(jīng)理?xiàng)顣悦?，六位深耕半?dǎo)體領(lǐng)域的頂級(jí)投資人，共同剖析AI時(shí)代的芯片破局之路。

圍繞中國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)的宏觀格局，嘉賓們普遍認(rèn)為，盡管在核心制造與軟件生態(tài)上仍扮演“跟隨者”角色，但貼近終端應(yīng)用市場(chǎng)、快速迭代的商業(yè)模式以及在特定場(chǎng)景的系統(tǒng)級(jí)創(chuàng)新，正構(gòu)成中國(guó)獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

張馳直言，若制造與裝備端無(wú)法突破，設(shè)計(jì)端的創(chuàng)新便無(wú)從談起，根本性追趕有賴(lài)于此。章高男和張鵬則從另一視角強(qiáng)調(diào)，AI時(shí)代芯片與算法、軟件的深度耦合，正打破過(guò)往“軟硬解耦”的模式，為具備跨界理解與系統(tǒng)架構(gòu)能力的企業(yè)帶來(lái)了新的機(jī)會(huì)。

對(duì)于如何突破NVIDIA的CUDA生態(tài)壁壘，吳葉楠提出了“兼容現(xiàn)有生態(tài)”與“尋找特定場(chǎng)景突破”的雙軌路徑，而張馳則預(yù)判市場(chǎng)將分化為商業(yè)化與“信創(chuàng)”兩大生態(tài)并長(zhǎng)期共存。

針對(duì)先進(jìn)制程受限的困境，陳穎峰認(rèn)為以Chiplet為代表的先進(jìn)封裝技術(shù)，是中國(guó)有望實(shí)現(xiàn)“從跟隨到引領(lǐng)”的賽道。章高男則指出，汽車(chē)是未來(lái)五到七年最大的增量市場(chǎng)，將為專(zhuān)用芯片提供廣闊空間。

展望芯片投資的“下半場(chǎng)”，嘉賓們一致認(rèn)為，GPU等傳統(tǒng)算力芯片的投資窗口期已過(guò)，未來(lái)機(jī)會(huì)更多存在于高速互聯(lián)、光電芯片、先進(jìn)封裝以及下游AI應(yīng)用等領(lǐng)域。

正如張鵬在最后所總結(jié)的：“未來(lái)很美，現(xiàn)在很難”。AI芯片產(chǎn)業(yè)無(wú)疑蘊(yùn)藏巨大潛力，但從業(yè)者還需跨越層層周期與挑戰(zhàn)。

以下是本場(chǎng)「AI終端驅(qū)動(dòng)下的芯片產(chǎn)業(yè)：新周期的起點(diǎn)與方向」圓桌對(duì)話實(shí)錄，經(jīng)「甲子光年」編輯，有刪改。

牛俊嶺（元禾璞華合伙人）：今天非常榮幸作為嘉賓和主持，與六位業(yè)內(nèi)大咖一起探討新AI驅(qū)動(dòng)下芯片未來(lái)的新機(jī)會(huì)。請(qǐng)六位專(zhuān)家先介紹一下自己、所在公司，以及在芯片領(lǐng)域的投資情況。

吳葉楠（龍鼎投資創(chuàng)始人兼董事長(zhǎng)）：大家好，我是龍鼎投資的吳葉楠。龍鼎投資成立于2015年，成立之初就專(zhuān)注于半導(dǎo)體賽道的投資，把半導(dǎo)體作為核心方向。目前在產(chǎn)業(yè)鏈上下游已投出90多家企業(yè)，涵蓋設(shè)計(jì)、EDA、IP，以及裝備、材料、制造等環(huán)節(jié)。

龍鼎伴隨半導(dǎo)體行業(yè)從“冷門(mén)”到“熱門(mén)”逐步成長(zhǎng)。目前管理規(guī)模突破100億元，仍然聚焦在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈，通過(guò)資源整合尋找新方向，孵化新項(xiàng)目。

張馳（新鼎資本創(chuàng)始合伙人、董事長(zhǎng)）：大家好，我是新鼎資本的張馳。新鼎資本成立于2015年，到今年剛好十年。我們一直專(zhuān)注于五大賽道：集成電路、商業(yè)航天、人工智能、生物醫(yī)藥、新能源汽車(chē)，其中集成電路占比最高。十年間累計(jì)投資90多億元，其中集成電路超過(guò)一半，約50多億元，覆蓋約100個(gè)項(xiàng)目。目前已有21個(gè)項(xiàng)目成功上市，還有一批在推進(jìn)中，累計(jì)備案基金超過(guò)270只。

在集成電路領(lǐng)域，我們過(guò)去重點(diǎn)布局在裝備和材料環(huán)節(jié)。例如，在寒武紀(jì)投資了約1億元，在海光投資了2億多元。在光刻、離子注入等設(shè)備，以及材料和頭部項(xiàng)目上，我們的布局相對(duì)完整。整體上偏向于投資后期的成熟項(xiàng)目，同時(shí)也覆蓋設(shè)計(jì)類(lèi)企業(yè)和第三代半導(dǎo)體等核心領(lǐng)域。

此外，我們也在加快布局商業(yè)航天、低空經(jīng)濟(jì)、人工智能、機(jī)器人等新興領(lǐng)域的項(xiàng)目。

章高男（華映資本管理合伙人）：大家好，我是華映資本的章高男。華映資本成立于2008年，累計(jì)管理規(guī)模約120億元，投資了超280家公司。整體投資方向主要包括消費(fèi)科技和硬科技等。我個(gè)人更偏重科技賽道。

在芯片領(lǐng)域，我們的布局沒(méi)有張總那么專(zhuān)業(yè)，但因?yàn)閳?jiān)持選擇高技術(shù)門(mén)檻的方向，自然會(huì)投到芯片。算力是我們最主要的方向，我過(guò)去投過(guò)三家GPU公司，涉及算力、存儲(chǔ)、高速互聯(lián)，這些都是長(zhǎng)期的基礎(chǔ)性賽道，以芯片為核心。未來(lái)我還會(huì)在服務(wù)器級(jí)別CPU和一些異構(gòu)的XPO端持續(xù)關(guān)注，包括存儲(chǔ)技術(shù)的創(chuàng)新，這些都是我個(gè)人重點(diǎn)方向之一。

我過(guò)去投了本源量子做通用量子計(jì)算，這里面也有核心的芯片設(shè)計(jì)，另外衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)，無(wú)論是是激光通信還是微波通信都與芯片相關(guān)，這是我個(gè)人特別關(guān)注的方向，我們正在簽署一個(gè)做相控陣數(shù)字波束成型（DBF）的芯片公司，我個(gè)人很看好這個(gè)方向的發(fā)展空間。

在汽車(chē)領(lǐng)域，我們關(guān)注高技術(shù)難度的供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)，最近我們投資了線控制動(dòng)和電驅(qū)及熱管理兩個(gè)項(xiàng)目。其中熱管理項(xiàng)目就涉及碳化硅芯片的設(shè)計(jì)和封裝。

智能制造也是我們重點(diǎn)關(guān)注的方向，已經(jīng)持續(xù)六年。比如在視覺(jué)芯片方面，投過(guò)3D結(jié)構(gòu)光項(xiàng)目，以及基于新型CMOS實(shí)現(xiàn)高精度感光的企業(yè)。雖然我們涉獵不少芯片項(xiàng)目，但并非從產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)性角度布局。目前也在觀察AI帶來(lái)的芯片產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)性變化與設(shè)備升級(jí)的機(jī)會(huì)。

張鵬（泰達(dá)科投合伙人）：大家好，我是泰達(dá)科投的張鵬。泰達(dá)科投成立于2000年，主要聚焦半導(dǎo)體、生物醫(yī)藥和智能制造方向的投資。在半導(dǎo)體領(lǐng)域，我們算是國(guó)內(nèi)的“老兵”，持續(xù)投資布局十多年，累計(jì)投資接近100家產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)，涵蓋芯片設(shè)計(jì)、裝備材料和半導(dǎo)體制造及服務(wù)。目前已有18家被投半導(dǎo)體企業(yè)在國(guó)內(nèi)A股上市。

泰達(dá)科投重點(diǎn)關(guān)注半導(dǎo)體等硬科技領(lǐng)域的早期和成長(zhǎng)期投資，未來(lái)也會(huì)繼續(xù)深耕產(chǎn)業(yè)鏈，并關(guān)注AI帶來(lái)的算力和基礎(chǔ)設(shè)施方面的新機(jī)會(huì)。

陳穎峰（松禾資本董事總經(jīng)理）：大家好，我是松禾資本的陳穎峰。松禾資本總部位于深圳，是國(guó)內(nèi)最早一批專(zhuān)注硬科技的投資機(jī)構(gòu)之一。從1997年開(kāi)始做科技投資，到現(xiàn)在累計(jì)管理規(guī)模超200億元，投出500多個(gè)標(biāo)的，上市退出項(xiàng)目超過(guò)七十家。

我們是綜合性機(jī)構(gòu)，重點(diǎn)投資數(shù)字經(jīng)濟(jì)、精準(zhǔn)醫(yī)療、創(chuàng)新材料三大板塊。其中，芯片半導(dǎo)體是主要賽道之一，早在多年前就開(kāi)始系統(tǒng)性布局，尤其在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)投入最多。同時(shí)我們也關(guān)注前沿領(lǐng)域，比如EDA、IP、大算力芯片等AI基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目。在設(shè)備和材料環(huán)節(jié)，我們更關(guān)注封裝相關(guān)項(xiàng)目，類(lèi)腦芯片等方向也有所布局。

楊曉敏（同創(chuàng)偉業(yè)董事總經(jīng)理）：大家好，我是同創(chuàng)偉業(yè)的楊曉敏。同創(chuàng)偉業(yè)成立已有25年，是國(guó)內(nèi)老牌投資機(jī)構(gòu)，目前管理規(guī)模約350億元，投資了700家企業(yè)，其中100多家已經(jīng)上市。

我們的投資方向包括硬科技、數(shù)字經(jīng)濟(jì)和醫(yī)療健康。硬科技主要涉及半導(dǎo)體、先進(jìn)制造和新能源，其中新能源是非常重要的賽道。半導(dǎo)體方面，我們覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈布局，從材料、裝備到設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)都有深入投資。近年來(lái)也重點(diǎn)關(guān)注AI相關(guān)的算力驅(qū)動(dòng)方向。半導(dǎo)體是我們收獲頗豐的領(lǐng)域，值得深入探討。

?？X（元禾璞華合伙人）：在半導(dǎo)體領(lǐng)域，我們也深耕多年。我簡(jiǎn)單介紹一下我們公司：目前管理規(guī)模約200億元，投資了超過(guò)200個(gè)項(xiàng)目，其中50多個(gè)已上市。我們對(duì)整個(gè)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈持續(xù)關(guān)注和布局已超過(guò)十年。

元禾璞華合伙人?？X

1.AI時(shí)代的“芯”格局

?？X：現(xiàn)在最新的浪潮就是AI浪潮。在這個(gè)周期里，它的特點(diǎn)是什么？是以技術(shù)范式為主的架構(gòu)創(chuàng)新，還是以商業(yè)模式為主的變革？

吳葉楠：我先談一下經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。AI是半導(dǎo)體領(lǐng)域中對(duì)芯片需求量最大的賽道之一，也是推動(dòng)全球半導(dǎo)體市值增長(zhǎng)的重要力量?，F(xiàn)在各地都在建設(shè)數(shù)據(jù)中心，需求極其龐大，尤其是美國(guó)的數(shù)據(jù)中心建設(shè)規(guī)模比中國(guó)高一個(gè)數(shù)量級(jí)。這些都需要大量的GPU、互聯(lián)網(wǎng)芯片、光通信芯片、以太網(wǎng)接口芯片、交換芯片、電源芯片等，需求量大幅提升。

半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)整體是以技術(shù)驅(qū)動(dòng)為主。談到技術(shù)創(chuàng)新，國(guó)內(nèi)相對(duì)較弱，更多是跟隨。硅谷承擔(dān)創(chuàng)新，國(guó)內(nèi)則負(fù)責(zé)低成本化。

硅谷可能十年磨一劍，推出跨時(shí)代的產(chǎn)品；兩三年后，國(guó)內(nèi)企業(yè)會(huì)逐步消化并迭代，推出2.0、3.0的低成本版本。當(dāng)一個(gè)產(chǎn)品毛利低于50%時(shí)，硅谷公司會(huì)放棄；低于30%時(shí)，日韓公司會(huì)放棄；低于20%時(shí)，主要由大陸企業(yè)來(lái)做。

國(guó)內(nèi)企業(yè)的優(yōu)勢(shì)更多在于貼近客戶(hù)。

大部分終端廠商在中國(guó)，國(guó)內(nèi)企業(yè)利用成熟技術(shù)為客戶(hù)提供更有利的解決方案。整體來(lái)看，中國(guó)模式大約是“70%技術(shù)驅(qū)動(dòng)+30%商業(yè)創(chuàng)新”，與歐美大公司的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品形成差異化，這正是優(yōu)勢(shì)。特別是在先進(jìn)制程受限的情況下，本土要生產(chǎn)高性能芯片難度很大。

國(guó)內(nèi)曾提出過(guò)一些新架構(gòu)，比如存算一體、光計(jì)算。但這些應(yīng)用范圍很窄，難以在未來(lái)五到七年內(nèi)替代先進(jìn)制程的高性能計(jì)算。它們更多停留在科學(xué)研究和細(xì)分領(lǐng)域。

表面上看，這些架構(gòu)似乎可以繞開(kāi)先進(jìn)制程的瓶頸，但短板明顯，僅針對(duì)特定算法，集成度和通用性都不如先進(jìn)制程。因此，國(guó)內(nèi)主要任務(wù)還是結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景，做快速迭代的產(chǎn)品，而不是拼性能和指標(biāo)。

龍鼎投資創(chuàng)始人兼董事長(zhǎng)吳葉楠

張馳：我比較認(rèn)同吳總的觀點(diǎn)。在人工智能大爆發(fā)的時(shí)代，中國(guó)在AI芯片領(lǐng)域仍是跟隨者。但這是一個(gè)大機(jī)會(huì)，所有投資機(jī)構(gòu)都在關(guān)注。底層主要有三類(lèi)機(jī)會(huì)：算力芯片、存儲(chǔ)芯片和傳輸芯片。

這些芯片國(guó)內(nèi)大多處于跟隨階段，主要做國(guó)產(chǎn)替代。光芯片和電芯片90%以上依賴(lài)進(jìn)口，GPU算力芯片也幾乎完全依賴(lài)進(jìn)口，還沒(méi)有形成自主創(chuàng)新突破。

目前國(guó)內(nèi)的邏輯是：做到和進(jìn)口產(chǎn)品差不多，但性?xún)r(jià)比更高，從而實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)替代。

AI芯片要真正追趕，本質(zhì)問(wèn)題在制造能力，比如14納米、7納米光刻機(jī)。GPU已經(jīng)進(jìn)入7納米時(shí)代，而中國(guó)在光刻機(jī)上仍有明顯短板。

如果制造和裝備端沒(méi)有突破，設(shè)計(jì)端也難以發(fā)揮。要實(shí)現(xiàn)反超，必須先在制造、裝備和光刻機(jī)領(lǐng)域取得突破，設(shè)計(jì)端才有可能產(chǎn)生真正創(chuàng)新。

目前投資AI芯片的邏輯，就是看誰(shuí)能接近或替代進(jìn)口產(chǎn)品。在中美博弈的背景下，只要能實(shí)現(xiàn)替代，就會(huì)有客戶(hù)使用，也就有投資機(jī)會(huì)。

章高男：我從另一個(gè)角度談一下。我曾在手機(jī)行業(yè)工作十年，對(duì)芯片發(fā)展有一些體會(huì)。最初是PC驅(qū)動(dòng)，以?xún)|級(jí)規(guī)模計(jì)數(shù)；隨后真正帶動(dòng)芯片產(chǎn)業(yè)的是手機(jī)，每年達(dá)到十億級(jí)規(guī)?！，F(xiàn)在是AI的算力需求驅(qū)動(dòng)，也會(huì)帶來(lái)巨大的增量。

AI端芯片和PC、手機(jī)端芯片在底層上有差異。PC和手機(jī)時(shí)代，軟硬件相對(duì)解耦。硬件只需IC設(shè)計(jì)，CPU內(nèi)核數(shù)、內(nèi)存、接口都相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)，操作系統(tǒng)則獨(dú)立發(fā)展，雙方相互配合。

而AI芯片與算法的解耦沒(méi)有完全實(shí)現(xiàn)，尤其是與模型和框架高度耦合。模型是多維算法的組合，這決定了芯片架構(gòu)會(huì)發(fā)生變化。

例如，DeepSeek推出后，F(xiàn)P8結(jié)構(gòu)迅速流行，特別是最近剛火的Deepseek UE8M0 FP8，直接影響到芯片的結(jié)構(gòu)，這使得我投資的很多GPU公司馬上面臨新的挑戰(zhàn)，下一代產(chǎn)品必須重新考慮。這說(shuō)明AI芯片設(shè)計(jì)和算法框架高度耦合，對(duì)算力芯片提出了兩點(diǎn)要求：

第一，做AI算力芯片不僅要懂芯片，還必須深刻理解算法和框架的發(fā)展趨勢(shì)，只有跨界結(jié)合才能做出好產(chǎn)品。

第二，算力依賴(lài)高速互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，比如CXL的異構(gòu)互聯(lián)，scale-up和scale-out的技術(shù)路線、光模塊的LPO, CPO 以及未來(lái)OIO帶來(lái)的帶寬巨大升級(jí)潛力等等。這些都需IC設(shè)計(jì)者要具備系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)能力，而不僅僅是單點(diǎn)突破。

張鵬：我也有類(lèi)似觀點(diǎn)。從PC時(shí)代到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，再到AI時(shí)代，都可以看到芯片+操作系統(tǒng)這一核心推動(dòng)力的身影。正如PC時(shí)代奠定了Intel和Windows的地位；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，服務(wù)器端還是Intel和Windows，但終端側(cè)則轉(zhuǎn)向高通和安卓，AI時(shí)代又出現(xiàn)了英偉達(dá)和OpenAI。

泰達(dá)科投合伙人張鵬

這說(shuō)明硬件和軟件的耦合推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)發(fā)展。但AI時(shí)代卻又與前兩次浪潮有一些不同：

第一，AI行業(yè)快速的技術(shù)迭代和對(duì)算力需求指數(shù)級(jí)的提升，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈和商業(yè)模式重構(gòu)。

過(guò)去硬件性能由芯片企業(yè)定義，而硬件性能又決定了應(yīng)用的范圍，開(kāi)發(fā)者只能基于芯片定義的功能開(kāi)發(fā)應(yīng)用。這個(gè)生態(tài)相對(duì)封閉，迭代速度較慢，行業(yè)的價(jià)值分配被芯片和操作系統(tǒng)企業(yè)定義分配。

而AI時(shí)代則有較大變化，大模型對(duì)算力的需求快速提升，模型迭代速度也在不斷加快，這種趨勢(shì)打破了過(guò)往在PC時(shí)代和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代由芯片企業(yè)推動(dòng)定義行業(yè)應(yīng)用發(fā)展的模式，進(jìn)而帶來(lái)了商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)的機(jī)會(huì)。

芯片性能迭代的速度跟不上模型迭代速度提升的需求，越來(lái)越成為發(fā)展的約束條件。而這將推動(dòng)出現(xiàn)芯片架構(gòu)創(chuàng)新、及系統(tǒng)性公司定義芯片的新趨勢(shì)和新機(jī)遇。

第二，應(yīng)用牽引和模型創(chuàng)新推動(dòng)芯片技術(shù)發(fā)展帶來(lái)供應(yīng)鏈的重構(gòu)。

目前國(guó)內(nèi)AI芯片供應(yīng)鏈?zhǔn)芟抻诿绹?guó)長(zhǎng)臂管制的原因，造成我們?cè)诠に嚿蠈?shí)現(xiàn)上無(wú)法達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，而AI芯片設(shè)計(jì)和工藝工藝能力又是強(qiáng)綁定的，這種內(nèi)生推動(dòng)力和外部約束環(huán)境，將推動(dòng)從系統(tǒng)端設(shè)計(jì)到加工封裝工藝改進(jìn)、以及新的設(shè)備和材料應(yīng)用的諸多新變化，同時(shí)也會(huì)孕育新的機(jī)會(huì)，這和過(guò)去按部就班的模式有一定的差異。

總體來(lái)看，隨著對(duì)算力的極大需求，未來(lái)對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的推動(dòng)是值得期待的。

陳穎峰：PC時(shí)代是“Windows+Intel”，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是“ARM+安卓”，都是相對(duì)解耦的巨頭體系。而AI時(shí)代發(fā)生了較大變化，主要源于AI任務(wù)的復(fù)雜性。訓(xùn)練、推理、邊緣和云端的多樣化應(yīng)用，都需要芯片與軟件的深度優(yōu)化和協(xié)同。

松禾資本董事總經(jīng)理陳穎峰

這造就了英偉達(dá)的領(lǐng)先地位。它不僅有完整的硬件體系，還有配套的軟件生態(tài)，開(kāi)發(fā)者脫離它的成本極高，形成了從硬件到軟件再到開(kāi)發(fā)者的良性循環(huán)。

這表明，在AI時(shí)代具備競(jìng)爭(zhēng)力，必須構(gòu)建垂直整合的生態(tài)體系。這個(gè)生態(tài)中有很多價(jià)值節(jié)點(diǎn)，值得深入挖掘。

同時(shí)，技術(shù)創(chuàng)新迭代很快，新架構(gòu)層出不窮。例如存算一體等概念已經(jīng)提出很久，未來(lái)是否會(huì)出現(xiàn)實(shí)質(zhì)性突破，從而加速生態(tài)演進(jìn)、形成新格局，需要持續(xù)關(guān)注。AI時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)，既包括生態(tài)體系之爭(zhēng)，也包括技術(shù)架構(gòu)的突破。

楊曉敏：前面幾位嘉賓已經(jīng)講得很全面。我補(bǔ)充一個(gè)關(guān)于時(shí)機(jī)的觀點(diǎn)。當(dāng)前正處于技術(shù)爆發(fā)期，從深度學(xué)習(xí)到Transformer、大模型，迭代速度極快，未來(lái)也會(huì)持續(xù)加快。這種背景下，無(wú)論是AI終端芯片還是云端芯片，創(chuàng)業(yè)和投資都有新的機(jī)會(huì)。

過(guò)去芯片行業(yè)基礎(chǔ)相對(duì)落后，尤其與國(guó)際水平相比差距很大。但現(xiàn)在從材料到制造，全產(chǎn)業(yè)鏈都在推進(jìn)，差距正在縮小。一旦新技術(shù)出現(xiàn)，國(guó)內(nèi)的承接能力也明顯增強(qiáng)。

同創(chuàng)偉業(yè)董事總經(jīng)理?xiàng)顣悦?/p>

另外，中美科技競(jìng)爭(zhēng)反而為國(guó)內(nèi)企業(yè)創(chuàng)造了保護(hù)性市場(chǎng)。即便產(chǎn)品性能暫時(shí)不足，也有試錯(cuò)和迭代的機(jī)會(huì)。從時(shí)機(jī)上看，現(xiàn)在正是AI芯片創(chuàng)業(yè)和投資的黃金時(shí)期。

2.投資路徑與應(yīng)用突圍

?？X：接下來(lái)想針對(duì)每位嘉賓提一些問(wèn)題。第一個(gè)問(wèn)題請(qǐng)教吳總和楊總：在AI領(lǐng)域，你們是采取“廣撒網(wǎng)”的投資邏輯，還是更注重精準(zhǔn)選擇，從多個(gè)項(xiàng)目中挑出最優(yōu)的？

吳葉楠：我們的策略是在賽道早期階段，挑選最優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行重點(diǎn)孵化。一個(gè)賽道通常只布局一到兩家企業(yè)，我們更看重生態(tài)體系的建設(shè)，而不僅僅是單點(diǎn)投資。

在AI領(lǐng)域，我們研究了很久。從芯片角度看，靈活性和效率始終是蹺蹺板，靈活性越高效率往往越低。

我們對(duì)軟件定義有很深的關(guān)注，靈活性強(qiáng)意味著軟件復(fù)雜度高，生態(tài)建設(shè)周期也更長(zhǎng)。英偉達(dá)黃仁勛一直強(qiáng)調(diào)，英偉達(dá)本質(zhì)上是一家軟件公司，它真正的護(hù)城河在于軟件生態(tài)，而非單顆芯片，這是國(guó)內(nèi)公司最難替代的地方。

國(guó)內(nèi)GPGPU公司之所以發(fā)展較好，是因?yàn)槟軌蚪栌肅UDA生態(tài)，減少了大量生態(tài)建設(shè)的工作。

而NPU或DSA架構(gòu)的公司發(fā)展不如GPU，原因在于大模型需要更高的靈活性而非單純效率。大模型訓(xùn)練需要高精度計(jì)算，通常依賴(lài)FP32、FP64，甚至TF16、BF32等特殊格式。

而很多NPU仍停留在FP8或FP16水平，其他的算子效率較低，導(dǎo)致在訓(xùn)練精度和效率上不足，結(jié)果就是國(guó)內(nèi)仍難以擺脫對(duì)英偉達(dá)架構(gòu)的依賴(lài)。

所以算力和帶寬的單點(diǎn)提升沒(méi)有意義。

CUDA迭代速度極快，算子庫(kù)更新頻繁，軟件生態(tài)壁壘越來(lái)越高。未來(lái)需要探索兩條路徑：

一是兼容現(xiàn)有生態(tài)，少走彎路，實(shí)現(xiàn)快速產(chǎn)業(yè)化；

二是在特定應(yīng)用和場(chǎng)景中找到突破口，降低對(duì)軟件生態(tài)的依賴(lài)，轉(zhuǎn)而追求能效比，這些方向可能實(shí)現(xiàn)對(duì)GPU的替代。

楊曉敏：我們機(jī)構(gòu)的特點(diǎn)是人民幣基金色彩比較明顯，這也是當(dāng)前主流基金的特征。整體來(lái)說(shuō)我們采用兩種路徑：一方面會(huì)重點(diǎn)布局具備確定性、符合IPO要求、業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)穩(wěn)定、合規(guī)且符合政策導(dǎo)向的成熟項(xiàng)目；另一方面也會(huì)投早、投小，布局種子項(xiàng)目和早期團(tuán)隊(duì)，關(guān)注AI的新技術(shù)、新架構(gòu)和新人才。

總體上，我們不會(huì)盲目撒網(wǎng)，而是基于深入研究進(jìn)行早期和后期的結(jié)合式布局。

?？X：下面想請(qǐng)章總談?wù)?。AI終端的推理芯片，包括GPGPU、專(zhuān)用芯片等，其中專(zhuān)用芯片已經(jīng)有不錯(cuò)的應(yīng)用。未來(lái)在AI PC、智能汽車(chē)、機(jī)器人等終端場(chǎng)景中，哪些應(yīng)用對(duì)于專(zhuān)用芯片而言會(huì)形成最大的市場(chǎng)空間？哪些又可能只是碎片化的市場(chǎng)？

章高男：無(wú)論是否有AI，我的投資思路一直是“端—邊—云”全面覆蓋。

AI出現(xiàn)后，市場(chǎng)的增量依然由需求決定。就需求規(guī)模來(lái)看，最大的增量市場(chǎng)首先來(lái)自汽車(chē)。

傳統(tǒng)汽車(chē)需要300—500顆芯片，新能源汽車(chē)芯片芯片數(shù)量要求更多，隨著不同級(jí)別自動(dòng)駕駛的普及，芯片需求將大幅增加。汽車(chē)市場(chǎng)規(guī)模龐大，計(jì)算和安全需求極高，是未來(lái)五到七年最大的增量市場(chǎng)。

相較之下，工業(yè)端需求也會(huì)增長(zhǎng)，但是相對(duì)長(zhǎng)尾分散，沒(méi)有單一大家伙，但我相信未來(lái)至少還有一兩家能達(dá)到瑞芯微級(jí)別公司的機(jī)會(huì)。

若放到二十年時(shí)間跨度，機(jī)器人尤其是具身智能機(jī)器人是芯片巨大的增量市場(chǎng)，但當(dāng)前極不成熟，需要相當(dāng)?shù)臅r(shí)間耐心觀察。

華映資本管理合伙人章高男

?？X：請(qǐng)問(wèn)陳總，在先進(jìn)制造和新材料領(lǐng)域，你們也有很多經(jīng)驗(yàn)。先進(jìn)封裝和新材料在后摩爾時(shí)代可能發(fā)揮重要作用，您怎么看其在AI端的應(yīng)用前景？

陳穎峰：我們本身在設(shè)備和材料端聚焦于封裝，Chiplet就是非常具有革命性的路徑。通過(guò)異構(gòu)集成和堆疊，可以更好地實(shí)現(xiàn)算力與能效的平衡，同時(shí)降低成本，滿(mǎn)足碎片化的需求。

它能夠?qū)⒂?jì)算、存儲(chǔ)、加速模塊堆疊在一起，把先進(jìn)制程與成熟制程結(jié)合，在先進(jìn)制程受限的情況下開(kāi)辟一條新道路。終端需求零散多樣，Chiplet正好可以靈活應(yīng)對(duì)。

這為國(guó)內(nèi)先進(jìn)封裝產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了巨大機(jī)遇。我認(rèn)為未來(lái)封裝將不再只是后端工序，而會(huì)演變?yōu)榫C合性服務(wù)商，產(chǎn)業(yè)地位實(shí)現(xiàn)躍遷。中國(guó)憑借強(qiáng)大的工藝體系，有望在這一方向上實(shí)現(xiàn)從跟隨到引領(lǐng)的轉(zhuǎn)變。這一過(guò)程中，從設(shè)備到材料，都蘊(yùn)含著豐富的投資機(jī)會(huì)。

?？X：我也非常認(rèn)同陳總的觀點(diǎn)。先進(jìn)封裝和新材料未來(lái)有望成為中國(guó)超越美國(guó)的重要賽道。剛才大家也提到，終端芯片不僅需要硬件，還需要軟件生態(tài)。目前國(guó)內(nèi)AI終端芯片領(lǐng)域依然多以跟隨為主，許多產(chǎn)品需要兼容CUDA，還沒(méi)有形成自己的獨(dú)立生態(tài)。請(qǐng)問(wèn)張總，您認(rèn)為中國(guó)該如何突破這一問(wèn)題？

張馳：我認(rèn)為可以從兩方面來(lái)看。第一，出于商業(yè)化的考慮，很多企業(yè)只能借鑒美國(guó)和英偉達(dá)的CUDA生態(tài)。下游客戶(hù)像騰訊、阿里、字節(jié)等都要求產(chǎn)品“拿來(lái)即用”，這迫使上游GPU公司必須兼容CUDA或ARM架構(gòu)。當(dāng)前市場(chǎng)上主流GPU企業(yè)幾乎都采用這種方式，生態(tài)已經(jīng)形成。

第二，還有一部分市場(chǎng)是“信創(chuàng)”市場(chǎng)，必須實(shí)現(xiàn)自主可控和國(guó)產(chǎn)替代。在這個(gè)市場(chǎng)中，特定場(chǎng)景和核心行業(yè)需要使用自主可控的底層芯片架構(gòu)，避免后門(mén)和安全隱患。

新鼎資本創(chuàng)始合伙人兼董事長(zhǎng)張馳

因此，未來(lái)會(huì)出現(xiàn)市場(chǎng)切分：大部分GPU公司做商業(yè)化，服務(wù)于大廠；另一部分企業(yè)則深耕信創(chuàng)市場(chǎng)，形成獨(dú)立的生態(tài)和系統(tǒng)，服務(wù)超算中心、保密系統(tǒng)等八大核心行業(yè)。

最終，商業(yè)化生態(tài)和自主生態(tài)會(huì)長(zhǎng)期并存，就像CPU市場(chǎng)曾演變出多家核心企業(yè)一樣，GPU市場(chǎng)也會(huì)走向多元化。

?？X：張鵬總也投資了很多半導(dǎo)體項(xiàng)目。過(guò)去大家都強(qiáng)調(diào)國(guó)產(chǎn)替代，如今在此基礎(chǔ)上又強(qiáng)調(diào)自主可控。您認(rèn)為未來(lái)有哪些挑戰(zhàn)和機(jī)遇？

張鵬：過(guò)去國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體投資主要目標(biāo)就是國(guó)產(chǎn)替代，如今依然如此。但在自主可控的大背景下，我認(rèn)為最大的挑戰(zhàn)在于產(chǎn)業(yè)鏈差距，特別是在先進(jìn)工藝制造上的差距。受制于設(shè)備、材料等因素，中國(guó)目前仍在追趕。

目前，大家討論比較多的是能否通過(guò)先進(jìn)封裝的方式繞開(kāi)工藝短板。我認(rèn)為這很難是一個(gè)一勞永逸的辦法。硬件和軟件行業(yè)有一個(gè)較大的不同是顛覆式創(chuàng)新或者體系化創(chuàng)新的不確定性和成本很大，換句話講就是很難出現(xiàn)彎道超車(chē)的機(jī)會(huì)，尤其是半導(dǎo)體這種需要全產(chǎn)業(yè)鏈共同創(chuàng)新的行業(yè)。

因此，一方面我們必須沿著先進(jìn)工藝路線持續(xù)投入，補(bǔ)齊短板；另一方面可以考慮在系統(tǒng)層面進(jìn)行創(chuàng)新。比如從系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)入手，推動(dòng)AI芯片的定制化開(kāi)發(fā)。

硬件迭代周期遠(yuǎn)長(zhǎng)于軟件，沿著別人走過(guò)的路追趕雖安全但也較為漫長(zhǎng)，但在特定應(yīng)用中進(jìn)行系統(tǒng)級(jí)創(chuàng)新是有機(jī)會(huì)的。

此外，局部的技術(shù)突破也可能彌補(bǔ)差距。例如通過(guò)先進(jìn)封裝等方式彌補(bǔ)部分工藝短板。從整體來(lái)看，自主可控的關(guān)鍵仍在制造、設(shè)備和材料環(huán)節(jié)。

3.芯片投資的下半場(chǎng)

?？X：在今天的主題下，請(qǐng)各位嘉賓結(jié)合自身觀察，談一談在芯片與AI結(jié)合的背景下，未來(lái)最值得關(guān)注的投資方向和機(jī)會(huì)在哪里。

吳葉楠：從中國(guó)自身發(fā)展來(lái)看，要實(shí)現(xiàn)自主可控、應(yīng)對(duì)海外制裁，需要從幾個(gè)方面著手：

一是軟硬件一體化，通過(guò)軟件優(yōu)化降低硬件消耗，使軟硬件結(jié)合后性能接近國(guó)際一流水平；

二是應(yīng)用新技術(shù)，包括先進(jìn)封裝和高效互聯(lián)技術(shù)，提升算力集群整體性能。通過(guò)綜合手段，避免在國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)中掉隊(duì)，形成相對(duì)可用的一流水平。

張馳：我們一直在思考人工智能芯片的投資邏輯。當(dāng)前GPU賽道機(jī)會(huì)有限，國(guó)內(nèi)GPU公司基本已經(jīng)跑出來(lái)，算力領(lǐng)域也沒(méi)有太多新增機(jī)會(huì)；存儲(chǔ)市場(chǎng)被頭部企業(yè)占據(jù)，顆粒級(jí)機(jī)會(huì)不多；

光模塊中國(guó)已經(jīng)有突破，剩下的可能在上游光芯片和電芯片。人工智能芯片還存在互聯(lián)芯片、集群芯片的投資機(jī)會(huì)，但整體來(lái)看，最大的投資窗口已過(guò)，未來(lái)更多機(jī)會(huì)會(huì)出現(xiàn)在下游的AI應(yīng)用和應(yīng)用級(jí)市場(chǎng)。

章高男：我認(rèn)同張總的觀點(diǎn)，大機(jī)會(huì)確實(shí)不多。我關(guān)注兩個(gè)方向，一個(gè)是混合計(jì)算XPU方面的創(chuàng)新和突破，這個(gè)跟具體場(chǎng)景相關(guān)特別是工業(yè)里有很多需求。

另一個(gè)是算力高速互聯(lián)，既包括異構(gòu)芯片的CXL，也包括AI算力芯片RDMA的級(jí)聯(lián)方式，目前主要是兩類(lèi)，一類(lèi)是高速專(zhuān)有通信接口，另一類(lèi)是博通為代表的高速以太網(wǎng)；同時(shí)配套的光模塊技術(shù)的演進(jìn)；我認(rèn)為都有機(jī)會(huì)，也是我個(gè)人關(guān)注的重點(diǎn)。

張鵬：未來(lái)很美，但現(xiàn)在很難。整體而言，我依然看好國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體在先進(jìn)工藝和AI帶動(dòng)下的發(fā)展機(jī)會(huì)。作為半導(dǎo)體從業(yè)者，我覺(jué)得這個(gè)賽道已開(kāi)始進(jìn)入下半場(chǎng)。

上半場(chǎng)我們做了很多事情，拉近了和國(guó)外先進(jìn)國(guó)家的技術(shù)差距。但需要正視的是我們與國(guó)外仍有很大的差距，尤其在先進(jìn)工藝上。值得期待的是，在AI應(yīng)用的引領(lǐng)下，產(chǎn)業(yè)鏈和供應(yīng)鏈價(jià)值的重塑，以及對(duì)半導(dǎo)體尤其是先進(jìn)工藝需求的快速提升，未來(lái)依然有很大的想象空間。

陳穎峰：我們的策略和前面幾位嘉賓基本一致。在生態(tài)體系的競(jìng)爭(zhēng)中，仍有一些難啃的環(huán)節(jié)。雖然機(jī)會(huì)不像以前那么多，但互聯(lián)、光芯片等硬核領(lǐng)域仍然值得關(guān)注。同時(shí)我們也緊盯前沿方向，包括量子、光子計(jì)算等，持續(xù)跟進(jìn)最新趨勢(shì)。

楊曉敏：從汽車(chē)到AI應(yīng)用，再到具身智能機(jī)器人，這些未來(lái)場(chǎng)景都能清晰預(yù)見(jiàn)。AI芯片整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈依然有很大成長(zhǎng)空間。寒武紀(jì)股價(jià)的走勢(shì)也能帶來(lái)啟示：從高點(diǎn)下跌后，再經(jīng)歷十幾倍的增長(zhǎng)。AI芯片的創(chuàng)業(yè)投資同樣如此，可能會(huì)經(jīng)歷低谷，但只要堅(jiān)持，最終依然大有可為。

?？X：未來(lái)我們這些半導(dǎo)體人、AI人，要在“0到1”的創(chuàng)新上加快突破，同時(shí)加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)整合，努力培育出具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的巨頭企業(yè)。感謝六位專(zhuān)家，也感謝各位的參與！

（封面圖及文中配圖來(lái)源：「渡口——甲子引力X2025科技產(chǎn)業(yè)投資大會(huì)」）