“中國芯”今年以來成為業界關注的熱點話題之一，而在一級市場上，由於投入成本高、門檻高、周期長等原因，芯片行業此前長期處於不溫不火的狀態，更有投資人直言“投了好幾個都血本無歸”。
但在強調自主創新、走高質量發展道路的當下，大力扶持發展“中國芯”成為行業共識。今年以來，資本對芯片設計、AI芯片制造商等多個細分領域加大投資力度，行業內也頻頻傳來融資消息。
國內芯片創企頻現巨額融資
當前，在國內AI芯片制造商創企當中，地平線和寒武紀無疑是兩塊響亮的招牌。近日，據媒體報道，地平線將在新一輪融資中籌集至多10億美元資金，其估值將在30億至40億美元之間。
地平線成立至今3年，由英特爾支持、百度自動駕駛項目負責人余凱聯合創立，專注於為自動駕駛汽車、監控攝像頭和其他聯網智能設備開發人工智能芯片。據了解，如果此次融資成功，將是中國新興的人工智能芯片領域規模最大的融資之一。目前地平線的投資者包括高瓴資本、紅杉資本和創新工場等知名創投機構。
龍頭日子過得好，其余賽道裡的參賽者似乎也“與有榮焉”。近日，芯片設計加速平台摩爾精英宣布完成1億元人民幣A輪融資，由清控銀杏及合肥高投受托管理的基金聯合投資。官方介紹資料顯示，摩爾精英是領先的芯片設計加速平台，願景是“讓中國沒有難做的芯片”，業務包括芯片設計服務、供應鏈管理、人才服務、孵化服務，客戶覆蓋1500家半導體公司和50萬工程師。
同樣發生在近日，國內高端芯片設計公司思朗科技宣布完成數億元天使輪融資，領投方為上海聯和投資有限公司，遠翼投資跟投。據介紹，思朗科技是一家專注系統架構創新的高性能芯片設計公司，其核心創始團隊來自中國科學院自動化研究所。本輪融資完成后，思朗科技將加大芯片架構優化升級和軟件生態鏈的研發投入，同時進一步加強公司團隊建設，加快在超算、移動通信、多媒體等方向的應用落地。
據悉，中國每年在半導體技術、芯片、集成電路等方面進口花費超過3000億，遠超過其他能源、資源進口。這兩年，國內諸多玩家入局AI芯片，當中不乏華為、阿裡巴巴等大廠。
在投資層面，諸如高瓴資本、紅杉資本、北極光創投等多家國內一線創投機構也紛紛入局芯片領域。今年年初，由小米創始人雷軍擔任董事長的順為資本首次投資國內的芯片設計公司，同樣引發了業界關注。
凱旋創投執行合伙人周志雄認為，其實現在中國市場的機會很大，因為芯片的應用全都在中國，但是挑戰更大。如何踏實下來，建造自己的能力，耐心地好好投一個對行業有影響的技術公司，這在今天還是具有一定挑戰和困難的。
中國芯片公司的投資機會
不過，業內人士表示，近年來，伴隨著“摩爾定律”和“登納德縮放定律”的逐漸失效，處理器體系結構設計已經進入了一個全新的時代：芯片發展不能再依賴於集成電路復雜程度的提高來獲得提升，領域定制架構（DSA：Domain Specific Architectures）和伴隨而生的領域定制編程語言（DSL：Domain Specific Languages）成為了學術界和工業界提升處理器性能的新方向。例如，區別於傳統可編程通用處理器和領域定制芯片，可以根據應用需求進行調整的“可重構的”物理結構在業界得到了大量的研究和應用。
北極光創投董事總經理楊磊在今年的北極光半導體行業溝通會上表示，雖然摩爾定律終結給半導體行業帶來了巨大挑戰，但卻是半導體投資的良機。首先，摩爾定律終結，創新成為第一要義，靠資本和規模的游戲再不靈光﹔再者，從大機時代的IBM，到PC時代的Intel, 再到移動互聯網時代的高通，正在發生的智能物聯網時代也需要跑出主流的半導體芯片，而智能物聯網絕大多數的需求和場景都是中國首次涌現。離場景越近，機會則越大。
在投資人看來，芯片行業投入成本高，且開弓沒有回頭箭，一旦失敗就是“血本無歸”。從近期披露的幾個融資案例來看，即便是天使輪價格都已經上億，投資成本之高可見一斑。
金沙江創投董事總經理朱嘯虎在一場公開論壇上就表示，中國的芯片公司大部分是單一產品公司，因為前期投入很大，公司的估值都不高，對VC來說，投入和回報是不成比例的。其次，從中期來看，任何大的行業都有周期性，先出來的肯定是做硬件的公司。
他認為，芯片的投入一旦形成平台，新公司很難做。尤其是芯片公司前期投入非常大，如果你的競爭對手靠先機佔據市場，把設備成本攤銷掉以后，你沒辦法與其競爭，成本曲線會遠遠落后於競爭對手，那你無法競爭，除非靠政府的大量補貼和支持。
但他也指出，中國在人工智能芯片上還有機會，最近市場上很火的人工智能芯片公司他們投了一、兩家。“此外在我看來，在國內，先積累資金和實力然后走技術路線是比較靠譜的。今天的互聯網巨頭，不管是阿裡、騰訊還是滴滴，花很多錢到核心技術研發上。滴滴在美國建立了實驗室，招聘了很多優秀的工程師。這是我覺得比較現實的路徑。”
楊磊則提出兩點建議。首先是躲避低端陷阱，投資人應該集中精力投資具備獨特核心IP研發能力，且著眼大市場空間的半導體公司，切忌調入低端陷阱。其次是抓住品類分化，他強調，摩爾定律終結，智能物聯時代到來，這都催生了大量的場景和需求，如AI訓練、推理、雲計算、邊緣計算、智能駕駛、智能中控等。對於大公司而言，細分場景需求並非其關注重心，這就給了初創公司機會。從品類分化入手，做出該領域最強的產品，佔據市場空間方為生存之道。
