12月10日，嘉楠科技董事长兼CEO张楠赓接受36Kr记者专访。
2021年上半年国内AI行业大额融资创新高，涉及项目仅23个，标志国内AI行业正在进入分水岭。
随着AI进入落地期，论文数量、芯片参数等纸面实力标准式微，拥有产业和流片量产经验的AI芯片公司会更受青睐。
嘉楠已经培养了一支成建制的工程师团队，能够自主实现芯片前后端全流程研发。
不同于市面上一些采购成熟IP再集成的芯片厂商，嘉楠科技拥有丰富的自研IP矩阵。
建立更全面的IP自研体系，非常考验系统、模块设计、算法等不同团队的磨合。
研发投入保持三年连续增长，2021年前三季度研发投入超2亿元。
经过两年摸索，嘉楠在智能教育硬件、智能家居等市场正打开局面。
“AI芯片”这一概念，产业早已不再陌生。
受益于人工智能与芯片半导体的双重利好，近年来，AI芯片产业发展速度惊人。根据集微咨询数据，仅2021年1～4月，中国AI芯片产业融资规模就高达89.65亿元，始终保持着高速增长的势头。
然而，这近90亿元的融资金额，却只涉及23个融资项目，单个项目平均融资金额超过3亿元，远高于AI芯片概念兴起时的平均金额。
毫无疑问， AI芯片产业，正在走入分水岭。
AI算法的兴起催生了强大的算力需求，英伟达乘此东风一飞冲天，专用AI芯片也应运而生。
在“AI芯片”这一概念的诞生之初，国内外一大批创业公司如雨后春笋般崛起，其早期团队大多以学术背景为主，致力于解决“从0到1”“从无到有”的问题。
嘉楠科技对PWSH投资310万美元:8月11日消息，嘉楠科技宣布向美国像素科技有限公司 Pixelworks, Inc.（纳斯达克股票代码：PXLW）子公司 Pixelworks Semiconductor Technology Co., Ltd. (PWSH) 投资 310 万美元。根据嘉楠科技团队公告，他们通过其全资子公司Hangzhou Canaan Creative Information Technology Limited. 与 PWSH 签订协议，目前 PWSH 致力于生产、推广和销售视觉显示处理半导体、视频应用 ASIC、视频基础设施设备和高端流媒体设备。（u.today）[2021/8/11 1:49:08]
此后，随着科技巨头、产业专家、终端客户等企业纷纷入局，AI芯片全面开花，打响了一场长达数年的百家争鸣之战，一时好不热闹。
这是AI芯片的第一战场。由于既没有成型的产业规模，也没有成熟的用户需求，衡量一个企业优秀与否的标志，只能依靠企业的论文数量、报告的芯片参数、以及团队的学术背景进行评判。
此后，随着市场对于“AI芯片”概念的进一步接受，相关技术、产品、应用也逐渐走向成熟。无论是投资人还是终端用户，都开始逐渐将目光从学术转向产业，AI芯片的比拼战场，也在悄然发生转变。
在这片第二战场中，一批拥有先进产品技术、丰富产业经验的「新芯力量」脱颖而出，成为这第二阶段的明星玩家。
比如嘉楠科技——这家有着8年芯片研发经验，在2019年11月成功登陆纳斯达克，成为第一家在美上市的中国自主知识产权AI芯片公司。
在这个第二战场中，参数、融资、PPT成为了次要因素，产业越来越重视AI芯片的落地、应用、以及生态。
美股区块链板块盘前大涨，嘉楠科技涨超12%:行情显示，美股区块链板块盘前大涨，Marathon Patent涨超19%，嘉楠科技涨12.3%，第九城市、Riot Blockchain涨超15%，Bit Digital涨近14%；比特币日内一度站上48000美元，此前特斯拉投资总计15亿美元的比特币。[2021/2/9 19:20:44]
事实上，嘉楠科技CEO张楠赓告诉36氪，近年来，AI芯片应用市场的需求正在快速增加，市场不断走向成熟。目前嘉楠科技的AI芯片销售增长迅速，已经实现了在AI STEAM教育、智能家居和智能传感器等领域的商用落地。
（嘉楠科技董事长兼CEO张楠赓）
作为现代工业的掌上明珠，芯片半导体是标准的“重资本、重人才、重技术”高壁垒行业。
以国际芯片霸主英特尔为例，这家有着超过40年历史的老牌芯片公司，至今每年在技术研发上的投入依旧高得惊人——根据财报显示，英特尔2020年研发总投入达到了135.56亿美元，超过860亿人民币。
而且，高额的研发投入只是一方面，与互联网、算法研发等适合“小步快跑，快速试错迭代”的软件技术不同，芯片行业的另一壁垒是其研发周期长、风险高、投入大，试错成本极高。
尤其是对于“AI芯片”这类尚未有明确成型定义的前沿技术而言，更是如此。
算法研发与产品化投入，一款先进制程的AI芯片一次流片成本将达到千万元级别，低于10nm的顶尖制程研发成本则高达数亿元。一次流片失败将致使大量人力物力付诸东流。
嘉楠科技和亿邦国际均推出新款比特币矿机:中国两大矿机制造商亿邦国际（Ebang Communications）与嘉楠科技（Canan Inc.）都推出了新型ASIC挖矿设备。其中，嘉楠科技发布了新型设备AvalonLiner 1146 Pro （63TH/s），功耗约为3276瓦；亿邦国际发布了E12+（50TH/s），功耗约为2500瓦，每台售价1500美元。
值得一提的是，目前这两款新设备还远不及比特大陆和比特微最新设备的算力高。截止发稿，嘉楠科技股价为2.5美元，亿邦国际股价为4.57美元。（Bitcoin.com）[2020/8/3]
因此，不仅仅是人力物力的资源投入，对于AI芯片的研发与工程团队而言，成熟的行业经验与丰富产业Know-how积累必不可少。
然而，人才缺口却始终是国内芯片领域所面临的一大挑战。
根据《中国集成电路产业人才发展报告（2020-2021年版）》数据，当前，我国集成电路产业正处于布局和发展期，行业薪酬不断提升，2020年全国直接从业人员约54.1万人，但预计到了2023年，全行业人才需求将达到76.65万人左右，人才缺口依旧显著。
这也是为什么，近年来半导体工程师薪酬疯狂上涨，不少缺乏工程化能力的企业愿意付出两倍、甚至三倍的水平“挖角”成熟人才。
根据前程无忧数据显示，2020年，在同期55个行业毕业生薪酬没有明显增长的情况下，集成电路/半导体领域的毕业生平均薪酬涨幅都在20~25%以上。
由于缺少行业知名度，不少成立较晚的AI芯片企业在人才积累方面，始终面临着不小的挑战。
不过对于2013年成立的嘉楠科技而言，这一问题似乎并不严重。
声音 | 上海交通大学胡捷：嘉楠科技的挖矿场景应用短期有一定优势，从长期来看也是劣势:金色财经报道，上海交通大学高级金融学院实践教授胡捷表示，“嘉楠科技靠芯片起家，抓住了比特币挖矿这一场景应用，在短时间内抓住了风口，从短期来看有一定优势。不过，比特币挖矿这一优势从长期来看也是劣势，主要体现在两方面，一是挖矿这一市场太小，市场需求很快就会达到饱和状态，对于其后期发展会有致命影响；另一方面行业还会面临政策影响及监管风险”。胡捷进一步补充道，芯片行业竞争特别激烈，各类互联网公司、科技巨头云集。在挖矿这一细分领域，因竞争者少，嘉楠科技有发展优势，但是在竞争激烈的人工智能芯片行业，可能很难走下去。[2019/11/22]
2013年，人工智能尚未走出实验室，“国产替代”热潮也还在襁褓之中。大众对于“芯片”的认知还停留在陌生的领域，远远预料不到几年之后它将火遍大江南北。
作为一项对工程管理能力要求极高的技术，芯片研发与工程团队的积累、磨合、以及对产业链的认知都尤为重要。在这样的背景下，率先切入区块链芯片的嘉楠科技拥有了明确的先发优势。
张楠赓告诉36氪，目前，嘉楠科技已经培养了一支成建制的工程师团队，能自主实现芯片前端、后端和验证的设计需求，而不是像一些同体量的公司选择将后端业务外包给团队。
同时，嘉楠科技在后端的物理设计和实现上也建立了较高的门槛，并且拥有与多家晶圆厂合作打造的针对不同工艺的流片和量产能力。
早在2016年，嘉楠科技就已经是国内前十实现10nm工艺的芯片公司。2017年，嘉楠科技成为了台积电首批7nm战略合作伙伴。2018年，嘉楠科技又发布了全球第一款7nm制程的ASIC芯片。
现场 | 嘉楠科技CEO张楠赓：资本是帮助科技实现飞跃发展的关键因素之一:金色财经现场报道，嘉楠科技CEO张楠赓敲钟前现场表示：我从北京来到纽约，这是一段非常神奇的旅行，纽约是一个诞生无数神奇的地方，也是一个见证无数奇迹发生的地方。我希望嘉楠上市也能成为纽约见证和发生的神奇事件之一。
科技是提升社会运行效率，改善人类生活方式最有效的途径，嘉楠从诞生伊始，就是为了这个愿景而奋斗的，而资本是帮助科技实现飞跃发展的关键因素之一，我们希望通过上市获得更多资本的支持，最终实现我们的愿景。[2019/11/21]
张楠赓说，“嘉楠在过去的14次流片中，一直保持着100%的成功率。”
目前，嘉楠科技的业务板块包括：区块链芯片和整机开发、终端AI芯片研发。
这是两款看似应用场景截然不同的芯片，但张楠赓告诉36氪，在底层技术上，它们有着重要的共通之处。
举个例子，随着AI算法模型的应用逐渐走向成熟，端侧AI芯片正在朝着高性能、低功耗的方向发展。
高性能是为了不断提高用户体验，完成更有挑战的用户需求；低功耗则是因为端侧应用普遍属于功耗敏感型场景，对于芯片的体积、发热量、耗电量都有着明确的限制。
然而，“高”性能与“低”功耗本就是两项互相矛盾的属性，十分难以兼顾。
但幸运的是，这两大属性恰恰是嘉楠科技的老本行——区块链芯片——所需要克服的最大挑战之一。区块链芯片既对于计算效率有着最极端的需求，同时又要不断降低由此带来的功耗。
因此，在区块链芯片市场摸爬滚打多年的嘉楠科技，在高性能、低功耗ASIC芯片设计、近阈值电路设计、以及先进制程芯片的设计上，都积累了丰富的经验与大量专利技术，能够极好地为其AI芯片设计提供养料。
不过，由于同时横跨两大业务，不同部门的分工与合作也是嘉楠科技所面临的业务难点。
针对这一点，嘉楠科技建立了从FinFET SPICE仿真设计到post-Si硅后验证的完整流程，前期市场调研、芯片规格定义、前端总体架构、编译器、算法和软件架构设计协同进行。
张楠赓告诉36氪，特别是自研IP的部分，由于嘉楠科技建立了比传统芯片公司更全面的自研IP体系，需要协同算法、模块设计、SoC系统集成和封装设计等多个团队的协同，非常考验不同环节之间的磨合。
8年的产业积累，让嘉楠科技在众多技术攻关领域得到了充分锤炼，积累了丰富的研发经验与大量的专利技术。
截至目前，嘉楠科技累计拥有349项专利知识产权、70项IC布图设计权和105项软件著作权。
同时，不同于市面上一些采购成熟IP再集成的芯片厂商，嘉楠科技拥有丰富的自研IP矩阵：硬件包括自主定制开发的CPU、神经网络加速引擎KPU、PHY高速传输接口等；软件方面包括适用于全系勘智AI芯片的编译器、针对IP核性能优化的算法软件等。
目前，嘉楠科技有超过360名员工，其中研发人员占比在70%左右，公司每年投入的研发资金总体呈上升趋势，从2016到2019年间，研发投入年增幅分别为150%、226%和43%。
在2021年前三季度，嘉楠科技的研发投入已经超过2亿元。
与市面上大多数AI芯片企业不同，嘉楠科技是国内最早采用RISC-V指令集设计端侧AI芯片的代表企业之一。就在今年，嘉楠科技推出了其第二代自主研发的IP核架构KPU2.0和勘智K510芯片，瞄准端侧AI芯片市场。
目前，嘉楠科技的AI芯片在AI STEAM教育、高校教研、智能家居和智能传感器等场景均有成功落地项目。
比如，在疫情期间，嘉楠科技与美国传感器厂商VergeSense合作，研发基于AI芯片的智能传感器，用于办公区域特定人流量及社交距离检测，依据人流密集程度进行告警。
在AI STEAM教育领域，嘉楠科技与机器人巨头厂商优必选达成合作，研发了基于K210的智能编程积木Ukit2.0。
而在智能家居领域，嘉楠与广州昂宝电子合作，在智能人脸猫眼门锁、智能人脸联网门锁、4G路由器、迎宾机器人等多款产品中搭载了勘智AI芯片。
在AI芯片概念兴起的早期——第一战场阶段——市场对于AI芯片并不了解，终端客户缺少开发能力，有能力的开发者们又不知道自己明确的需求。
张楠赓告诉36氪，公司第一代AI芯片勘智K210的推广落地过程中遇到了比较大的挑战。
一开始，嘉楠科技对于勘智K210的市场推广方案更加类似传统芯片——“把芯片做出来，把文档准备好，去社区等渠道推广……”
然而在最开始的一两个月，这种市场推广的效果却不尽如人意。
首先，芯片属于产业链上游，其产品导入周期普遍较长，最长的甚至能到两三年。
其次，AI芯片不仅是个“新玩意”，而且使用门槛很高，需要用户对AI算法、数据、训练等都有积累，而这恰恰是很多终端设备厂商所不具备的——“甚至大家都不知道你的芯片可以干什么”。
随后，嘉楠科技开始逐渐调整市场策略，先是在推广芯片的技术上，自己造出概念型的POC产品（Proof of Concept），让客户能够直观地看到勘智AI芯片的实际效果，进而对性能产生合理预期。
在2018年的春节后，嘉楠科技对市场战略进行了进一步的摸索调整，逐渐形成了一套涵盖算法、芯片、模组、甚至产品解决方案的完整产品矩阵，如智能门锁模组、无感门禁系统、智能电表模组等，有着不同开发能力的终端设备企业可以按需取用，促进了AI芯片的商用落地步伐。
与此同时，嘉楠科技仍在保持着每两年迭代一款AI芯片的速度进行研发，其新一代K510芯片就吸取了大量前代芯片的用户反馈，在产品的规格定义上更偏向于中高端的视觉推理市场，重新设计了IP核架构，并尝试了诸如TOF等新技术，以满足对于智能家居机器人、无人航拍等新兴用户端市场的潜在需求。
举个例子，今年7月，在AI智能教育硬件市场，嘉楠科技与机器狗创业公司陆吾智能达成了合作，其最新一代桌面级产品XGO-mini就搭载了勘智K210芯片。
在海外众筹网站Kickstarter上，陆吾智能XGO-mini上线12小时内就筹到了7万多美金，颇受市场关注。由于陆吾智能生产的XGO-mini机器狗有12个自由度，可以做出各种动作，还能进行语音指令、人脸追踪等应用，不仅对勘智AI芯片的性能提出了更高的要求，也进一步打开了勘智AI芯片的市场空间和影响力。
在大火了近5年之后，AI芯片已经走出实验室的象牙塔，逐渐来到了大规模商用落地的前夜。
张楠赓告诉36氪，今年大家可以看到，有能力开发AI芯片的客户多了很多，许多客户还有自己的AI算法。市场在成熟，应用场景也在不断增加。
但与此同时，在目前的AI消费级市场中，用户的实际产品体验和预期还存在不小差距，这些都迫使嘉楠科技的工程师不断研究思考，要通过怎样的设计，才能实现更低的延迟、更低的功耗以及更高的计算性能，为用户带来更好的产品体验。
张楠赓说：“在当下，我们看到处理器的发展不再局限于摩尔定律，深度学习、区块链等新兴的计算需求迫使人们重新思考芯片设计，以实现更低的功耗成本和更高的计算效能，来解决目前人们生活中对于数据隐私、数据智能所提出的问题。”
“这正是嘉楠一直在做的事情。”
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