国内智能计算集成电路跑道增加新玩家

计算速度快、功耗大的高效集成电路及其解决方案可应用于泛智能机器人/无人驾驶汽车等大边缘端，其云托管逻辑推理和训练。近年来，人工智能产业链中出现了越来越多的智能计算专用集成电路。中国是世界上最大的人工智能集成电路销售市场。

国内智能计算集成ic公司“豪墨智能”(南京豪墨信息科技有限公司)成功完成数千万美元天使投资。这一轮股权融资由今日的首创中国基金牵头，经纬中国、联想创投、展腾创投、IMO创投等资产期权的刺激。

据了解，厚墨智能成立于2020年底，致力于原有的技术创新、智能计算集成电路和软硬件集成平台。后摩托车智能化主要节省了计算技术和存储处理技术的集成，重点改善了智能计算集成ic的特性和功能丧失的缺点，加快了人工智能技术的普及。计算速度快、功耗大的高效集成电路及其解决方案可应用于泛智能机器人/无人驾驶汽车等大边缘端，其云托管逻辑推理和训练。

后摩洛哥的智能股权融资，意味着国内集成ICt台又多了一个新的游戏玩家。回顾整个2020年，集成电路领域也将由股权融资支撑。

天研查互联网大数据研究院近日发布的《中国芯片半导体品牌近十年投融资报告》显示，2020年中国集成电路半导体材料将有458项投融资活动，涉及392家公司，股权融资总额1097.69亿元。

如今，集成电路半导体材料已经成为拥挤的跑道。

对于中国芯片公司来说，如果他们想在许多领域超越游戏玩家，找到新的衡量现代性，并在新的细分行业中完成追逐和超越老板，这可能是替代方法之一。

01.云、缘、端供不应求，高能效集成ic成为中国芯片的突破点。

2020年，英国对华贸易的集成ic供应被切断，SMic被禁止，使得集成ic的国内生产成为全体员工关注的高科技话题。

数据显示，中国占据全球集成电路销售市场的三分之一，是全球最大的集成电路出口国，每年集成电路进口额超过2万亿。其中，很大一部分来自英国。尽管销售市场份额正在逐渐下降，但英国仍占据着全球集成电路销售市场50%的份额。

如今，面向PC、手机、网络服务器等硬件配置的传统集成电路销售市场，美国企业仍然是领域管理者。然而，在智能计算集成电路这一新的细分行业，国内AO3423芯片游戏玩家的阵营一直在不断崛起。

目前，海思、寒武、黎明明时分等公司已有数款集成电路用于电影制作并投放市场。然而，行业对中国芯片销售市场的预期也在细分行业转向捕捉和超越。

此外，国内智能计算集成电路制造商也在不断寻找新的切入点。计算速度快、功耗大的高效集成电路就是其中之一。

随着人工智能技术的逐渐商业化，5G和物联网的不断升级，具有复杂AI工作能力的智能产品会越来越多。这类机器设备对计算速度要求较高，但受供电系统和续航能力等问题的限制，目前的智能计算集成电路和测量服务平台很难满足其要求。

比如智能物流管理中心没有乘客的智能机器人，必须根据监控摄像头和各种传感器进行实时认知分析计算。传统的集成电路不能满足这类机械设备的运算速度要求，选择运算速度快的集成电路不能同时具备供电系统和耐久性。计算率和功能损失的差异，立即限制了机械设备的智能化系统水平。

其实不仅仅是边缘端，云托管的AI计算，更迫切需要计算速率大、功耗大的AI解决方案。

目前大多数云数据中心对智能计算的要求越来越高，市面上流行的智能计算集成IC(NVIDIA显卡的特斯拉系列GPU)的高计算速率所带来的高功耗和高价格也非常感人，成为了困扰当今云数据中心的一个困境。此外，目前智能计算集成电路的高功耗也对网络服务器的相对密度测量、散热和制冷系统提出了巨大的挑战。

02.如何平衡计算速率和功耗？

在集成电路领域，传统的观点是不能考虑大的计算速度和功耗。

以无人驾驶场景为例，现阶段业界普遍认为，为了完成最高水平的L5无人驾驶，车辆测量服务平台的计算率至少要达到1000TOPS。在GTC2020交流会上，英伟达显卡展示了之前达到2000TOPS的Robotaxi测量服务平台，其功能损耗也达到了令人震惊的800W。

大功率测量服务平台不仅降低了汽车的续航能力，也给汽车的散热等技术阶段带来了巨大的挑战。使集成电路具有高计算速度、高功耗和优异的性能一直是集成电路领域追求的完美。

“存储器中计算”的技术细节通常被翻译成中文的“存储器中计算”，被认为是解决集成电路特性的缺点和提高能效水平的合理方法。

后Mo智能化的创始人吴强向36kr表示，目前，与量子计算机等最前沿的技术相比，存储与计算一体化正处于从学术界向工业领域转移的关键时期。然而，采用集成存储和计算技术的集成电路有望将集成电路每瓦功能损耗的计算率提高5-10倍。

什么是存款和计算的“高科技”融合？短篇小说应该从1946年开始。

一开始，计算机之父冯·诺依曼设计了世界上第一台现代计算机——EDVAC。在这台电子计算机上，冯·诺依曼为it产业奠定了两个理论基础——二进制运算与存储、计算模式分离的战略模式，“冯框架”后来问世。

从那以后，冯的框架主导了it行业。众所周知，在电子计算机的发展过程中，集成电路作为一种计算方法的发展趋势是快速发展的，而存储器的加载和加载速度却缓慢增加。特别是在人工智能测量服务平台上，存储数据信息网站的开放速度跟不上数据处理方式的速度，导致存储墙问题日益严重，成为所有测量服务平台的制约因素。

如果集成电路被认为是加工厂的生产线，那么仓库就是原材料堆放的仓库。生产车间和仓库的中间商会消耗大量资源。但是由于存储和计算的技术集成，存储和计算方法集成在同一个控制模块上，去掉了“存储墙”，可以立即大大降低集成电路的功能损失。

“存储和计算的集成架构是一个颠覆性的创新管理系统。希望摆脱传统计算速率的缺点，使集成ic更适合边缘端的各种智能计算场景及其云托管。”陈迩冬，国际海事组织风险投资项目的投资伙伴，一个后摩洛哥的聪明投资者，向36kr表示。

从某种意义上说，存储和计算集成的技术性已经摆脱了传统的冯·诺依曼框架，这也代表了人工智能领域的一种新的升级。

在人工智能领域，优化算法、数据信息和计算速率一直被认为是该领域的三个基本前提。过去这三个因素是相互分离的——优化算法留在手机软件里；数据存储在内存中；而计算速度主要取决于GPU集成电路。

近年来，人工智能产业链中出现了越来越多的智能计算专用集成电路。大多选择FPGA或者ASIC，专门针对特殊AI优化算法进行定制或者升级。这意味着在AI产业链中，优化算法和计算速率逐渐结合。

如今，集成存储和计算的集成电路的出现也意味着数据信息逐渐被集成到集成电路中。优化算法、数据信息和计算速度之间的相关性也更接近。

在存储与计算一体化技术领域，后摩擦智能化选择了静态随机存储器/RRAM等关键技术，完成读写能力特性、功能损耗、可可读写与成本、加工工艺质量指标之间的平衡。为了更好地保证 集成电路能尽快落地，后摩托智能化也成立了大牌明星级创始精英团队。

在精英团队的创建中，创始人吴强是黎明明的前CTO，更早为Intel、AMD、Facebook工作。普林斯顿大学吴强博士论文，即能效等级计算集成ic和C语言编译器，获得计算机管理架构顶级会议MICRO最佳毕业论文。他先后在AMD和Facebook工作过。回国后，他加入黎明明，担任CTO。在管理系统架构和手机软件方面积累了很多，对edge和云托管应用领域和工程项目实践活动有很深的了解。

此外，还有许多关键人物，他们来自世界各地的著名大学，如英国宾夕法尼亚大学、新加坡国立大学、加州大学、清华大学、北京大学和自动化技术大学，以及AMD、英伟达、海思和黎明明时分等一线集成电路公司。精英团队成员在优秀存储器件和存储与计算集成技术方向积累了近十五年的科研经验，获得了EDAA优秀博士论文奖，以及国际微电子技术固体元件交流大会“国际最佳青年专家学者”，成果在ISSCC、ISCA、HPCA等地发表，是集成电路领域最大的国际学术会议。精英团队成员在性能优异的CPU/FPGA/ASic集成ic的核心设计方案和大批量生产方面有近20年的经验，先后交付了数款国际一流的集成ic(0.18um-6nm)，包括GPU、CPU、高性能的汽车规格的AI集成IC。

“这个学术和工业领域聚集在一起，组建了一个精英团队，这使得后摩洛哥变得聪明，并具有关键的技术优势。此外，它还可以快速完成集成电路的流式、批量生产和商业化。这也成为后摩托车智能的关键技术优势。”联想副总裁兼联想风险投资集团总裁何志强表示。

03.国内智能计算集成电路谁会出类拔萃？

从早期的“砂纸磨芯”到现在，国内芯片领域进入了一个前所未有的春天。

吴强告诉36kr:“今天的中国芯片领域可以和1999年的互联网技术相提并论。”国产芯片自主创业的土壤层也足够坚实。中国不仅有广大人民群众对集成电路实际应用的政治、冶金需求和诉求，而且有十多年积累的优秀人才和技术力量。“因此，近年来，越来越多的国内芯片公司已经超越了简单使用集成电路，逐渐设计出高复杂度的测量集成电路。”

国产芯片尤其是AI集成ic的爆发是不可避免的。AIMedia2020年9月发布的报告强调，2019年全球AI集成电路市场容量为110亿美元；到2025年，这一数字预计将达到726亿美元，年均复合增长率预计为93.3%。

中国是世界上最大的人工智能集成电路销售市场。报道的数据信息显示，2019年中国AI集成电路市场容量约为115.5亿元；2023年预计达到1338.8亿元。云计算技术、智能安防系统、智能机器人将成为AI集成电路的关键落地销售市场。

这么大的销售市场，肯定能容纳很多新玩家。未来，集成电路制造商有什么特点可以脱颖而出？后莫智能投资人经纬的中国合伙人强调，未来赢得机会有两个关键点:一是利用新技术应用，在特殊行业做出颠覆性创新产品；二是组建最强的精英团队，为外资企业做同样或更高计算率的产品，然后情报只是两者的集合。

人工智能技术的计算速度是智能经济发展的基础设施建设的关键，而驱动集成电路芯片产业发展规划的颠覆性创新正在接近极限，因此集成电路产业链迫切需要升级传统冯·诺依曼架构的“后分子”解决方案。在存储与计算一体化技术领域，后摩托车智能化作为国内具有整体实力的学术研究与工业生产并重的全栈开发精英团队，承担着打造新的功能损耗降低率为100TOPS瓦特的智能计算集成ic的任务，使AI测量可以应用于每一个场景。