“现在中国的创投市场，硬件赛道的融资机会肯定要比软件好。”耀途资本合伙人杨光告诉《AI光年》。
         
杨光在国内已有十年半导体投资经验。2015年，杨光和前同事白宗义一起创立了耀途资本，布局半导体领域围绕消费电子、汽车电子、数据中心与云计算等应用场景，投资了壁仞科技、瀚博半导体、爱芯元智、云豹智能、Hailo、Vayyar和星宸科技（301536）等企业。
         
耀途最近的一次投资是袁进辉的新项目硅基流动（SiliconFlow)。“虽然硅基流动核心是软件，但所处的赛道属于大模型基础设施层，我们也关注生成式AI基础设施变化带来的机会。”与第一次和王慧文合作创业对标OpenAI不同，袁进辉此次创业选择做大模型时代的AI基础设施（AI Infra），降低大模型应用成本和开发门槛。
         
当下，AI和芯片成为全球资本市场2024年最大的风口，英伟达一骑绝尘。杨光认为，中美在AI领域目前来看，仍有不少的差距。而在目前地缘政治的大环境下，华为是最有机会挑战英伟达的。
             
“华为的系统能力强，华为有自研的CPU鲲鹏、 AI处理器昇腾；此外也有自己的网卡等互联技术。英伟达有CUDA生态，华为也在构建自己的生态。从系统能力上来讲，它是最接近英伟达的，目前GPU或AI领域能正面与英伟达直接PK的，肯定是华为。”杨光诠释。
         
在与《AI光年》对话中，杨光深度复盘了国内芯片产业的现状，以下是对话整理实录：
         

消费电子芯片中国已经全球领先
         
《AI光年》：消费电子、汽车电子、数据中心与云计算，这三类领域的芯片投资逻辑有什么异同，目前发展状况有什么不一样？
         
杨光：消费电子门槛相比汽车和数据中心稍微低一些，又是中国的优势行业，华米OV都做的很好。耀途布局的时候，中国消费电子品牌厂商已经做的不错了，但竞争也非常激烈，消费电子厂商在寻求差异化，不像海外市场苹果三星近乎垄断竞争并不激烈，对新功能需求不那么迫切，中国当下还在一个快速迭代和竞争的过程中，消费电子非常内卷，我们投了一些跟影像、充电技术相关的芯片，目前拍照成像、快充和无线充电这块，中国的手机要比苹果和三星做的好很多。
         
消费电子这一块现在中国已经做到全球领先了，很多应用是中国来定义的，比如中国安卓手机的充电速度是苹果的5倍，需求是中国客户提出来的，逼着中国的公司要做到全球最好。消费电子里我们投到了很多企业，受应用驱动已经做到了全球最好。
             
汽车我觉得是第二波，早期欧美绝对领先，今天也慢慢出现消费电子这种趋势了，很多应用中国领先了。
         
新能源车也好，燃油车也罢，自动驾驶相关的激光雷达、智能座舱相关的车机、显示屏、HUD、DMS等，这些功能都是由中国厂商积极推动的创新，比亚迪、蔚小理、小米等都很创新，他们有些18个月就能迭代一款新车型，逼着中国的创业公司做了很多新的东西出来，这块已经明显反超欧美厂商了。
         
数据中心当下中国还是一个跟随的状态，我们的思路是看欧美特别是以色列和美国在做什么样的技术创新，然后我们能够跟住就好。英伟达的多数创新能够跟住就好，短时间要超越它很难，不管是硬件还是软件，它的发展都更加的领先。
         
我觉得这三个赛道里面目前的阶段是不一样的，前两个赛道相对来说是比较市场化的，而数据中心还是一个受保护的市场，不像消费电子，是一个很市场化的竞争环境，数据中心与云计算这个赛道确实还需要一定的政策扶持。
         
《AI光年》：华为徐直军曾在2023年世界计算大会上强调了国产芯片的重要性，也呼吁多用国产芯片，目前国产芯片哪些场景能直接替代，哪些还有很大差距？
         
杨光：像手机这样的消费电子产品里面，现在只有一颗芯片也就是AP（应用处理器，支持系统和APP的运行)依赖先进制程，目前国产化率比较低，苹果手机这颗芯片是苹果自己做的，中国厂商除华为以外很多都是高通和联发科的，国内芯片厂商里做的最好的是海思，其次还有展讯，海思现在还没有恢复到原来的产能，后面就要靠国内先进制程的芯片制造起来的速度了。  
         
汽车里面现在有差距的是自动驾驶的芯片和座舱、底盘域里的芯片。自动驾驶芯片做的最好的海外就是英伟达和以色列公司Mobileye，2017年英特尔耗资153亿美元收购Mobileye，国内地平线、黑芝麻、爱芯元智这些创业公司都在努力替代他们的市场；智能座舱的Soc主芯片，用来支持仪表盘、车机等显示屏的，主要的供应商是高通，国内有芯擎和芯驰，域控等MCU主要是英飞凌和恩智浦，国内有杰发、芯旺、旗芯微等几家厂商在做。
         
可以预见国产替代的比例未来几年会显著提升。
         
服务器和数据中心里面有很多芯片，目前国产化率是非常低的，中国公司全部加起来市场份额都不到1%，全球亦是如此，英伟达一家独大，这块现在的挑战和机会都比较大。
         
其实数据中心领域也不仅仅是英伟达，海外还有很多巨头，现在英伟达市值超过2万亿美金，博通市值超6200亿美金，英特尔市值1600亿美金，Marvell 市值600多亿美金，这些公司的一些技术目前还是卡脖子状态，产品领先于中国公司。
         
依靠一家中国公司很难与英伟达相抗衡，但是我们布局了一圈企业，比如算力层面有壁仞（GPGPU）、瀚博（GPU）、进迭（RISC-V CPU），网络层有云豹智能（DPU）、网迅（SmartNIC）、NeuReality（AI NAPU）、电科星拓（PCIe Retimer）、Xconn（PCIe Switch/CXL Switch），通信传输有默升科技Credo（光模块DSP）、赛勒（硅光芯片）、纵慧（光模块VCSEL），存储有得一微（存储主控）。  
         
这些企业都是生成式AI基础设施里的重要环节，联合起来就可能构建出能与英伟达相媲美的系统。
         
《AI光年》：你怎么看现在中国与美国的差距？
         
杨光：现在来看，有着不小的差距。差距不仅仅是算力本身，英伟达整个系统里算力只是一部分，它有很多跟网络和通信相关的技术，构成了整个英伟达的核心硬件体系，叫DGX Station。为什么大家喜欢使用英伟达的成套系统，因为它可以迅速把大模型的训练给跑起来。
         
有一篇文章叫英伟达的三大AI法宝——CUDA、Nvlink&NVSwitch、InfiniBand。CUDA就是一套软件，怎么样用这套软件更好调用GPU；Nvlink&NVSwitch就是多芯片间的集群协同和数据传输，这是服务器内部的情况；InfiniBand是一种高性能计算网络通信标准，英伟达2020年收购了一家以色列公司Mellanox是当前的佼佼者，完成了数据中心内服务器之间的高速互联。
         
AIGC火热后，中国也有表现很出色的基础设施公司，也有业绩支撑，比如光模块全球龙头中际旭创，总的来说国内不乏优秀的公司，但是整体上还是差距不小。
         

华为会成为中国的英伟达
         
《AI光年》：如果非要找出一家，你觉得未来谁能成为中国的英伟达？
         
杨光：如果一定要列举一家，那肯定是华为，刚才讲了英伟达有很多能力其实是在它系统上面的，它既有高算力的GPU和AI芯片，又有互联和网络，而华为也是个系统级公司。

在华为被美国打压之前，系统和芯片都有做，只有特别核心能主导系统性能的芯片才会海思自己做，但今天不一样，华为很多东西都自己做，华为的系统能力特别强，华为有自研的CPU鲲鹏、 AI处理器昇腾；此外也有自己的网卡等互联技术。英伟达有CUDA生态，华为也在构建自己的生态。从系统能力上来讲，它是最接近英伟达的，目前GPU或AI领域能正面与英伟达直接PK的，肯定是华为。
         
《AI光年》：华为昇腾现在的竞争力提升了？
         
杨光：昇腾当下在市场上肯定是很有竞争力的。一方面它是华为服务器的一环，华为 CPU是鲲鹏，然后 GPU和AI是昇腾，整体上来讲我觉得未来竞争力应该是挺强的。昇腾现在是910B,马上会推出910C，未来从性能和参数各方面应该都很不错，华为的另外一个优势是有自己的供应链，这个是所有的创业公司目前不具备的，所以华为肯定会占据相当的市场份额。
         
《AI光年》：做了十年投资，你觉得国内的芯片投资分几个阶段？
             
杨光：中国第一波芯片公司的兴起是随着中国3C产品的出口，那时候3C产品很多都是走低价线路，所以需要比较高性价比的芯片，就出现了展讯、锐迪科等一批优秀的芯片公司；第二波就是做消费电子和家电等品牌客户，现在都在创业板和科创板上市了，比如卓胜微、圣邦微、恒玄科技等；现在进入到第三波，也是最难的阶段，要啃很多难啃的骨头，比如我们投资组合里的瀚博半导体、壁仞科技、云豹智能、爱芯元智都是在做数据中心或汽车里的大芯片，它们面对的竞争对手都很强，挑战也很大，但做成的回报也同样巨大。
         
《AI光年》：当下芯片一级市场有共识吗？
         
杨光：国内的一级市场相对来说比较情绪驱动，一旦大家都关注某个方向形成共识，很多人都要投，公司估值就水涨船高，就跟Gartner曲线一样：刚开始一个新的技术出来，大家都非常的热情，甚至过度乐观，低估了这个技术的难度，估值会冲很高。过了一段时间，大家发现投了那么多钱，好像产品、业务进展都比较缓慢，于是投资意愿降低，企业有一段很困难的时期。但随着坑一个个被踩过，产品技术都ready了，客户也ready了，然后又开始重新起来，其实Gartner曲线概括了很多一级市场热门赛道的发展历程。
         
《AI光年》：芯片投资这个赛道这两年你觉得卷吗？
         
杨光：卷肯定是卷的。大家都开玩笑，就是说中国只有两个赛道，一个是大家都会做的，一个大家都不会做，大家都会做就很卷，大家都不会做就卷不起来，光刻机就卷不起来了。

但现在的形势不太一样。这里的问题是之前市场太好了，市场好的时候创业者也心高气傲，投资人也拼了命想投进去。很多早期的投资人都有自己的ego，第一轮没投进去，第二轮涨了三五倍也不想投了，就去搞个团队，然后投第一轮，因此就催生了2018到2020年市场最火爆的时候，每个赛道都出来很多团队，比如GPU和AI这个赛道，理论上不应该出来那么多团队，每个赛道出个三四家是合理的，但最后出来了十多家，且这十多家都拿到了相当可观的投资。 
《AI光年》：对社会资源的一种浪费？
         
杨光：对，其中包括人力、资本。之前因为市场太好了，大家都去投并各自扶持了很多公司，其实可能只有三四家能跑出来，其余的七八家都要挂。

但今天市场环境就不一样了，创业难度变大了。对一个创始人来说，首先他要考虑的是我要不要创业，有没有那么多人会跟随我？三四年前很多人或许想离开大厂出来创业或加入创业公司，但是现在这个大环境可能就不会了；

另一方面，融资也不好融了。因为投资人也面临着募资难和退出难的状况，基金投资都变得很谨慎，就像前面说的，即使今天再出来一个自动驾驶公司或大芯片公司，相似的背景，一样的赛道，肯定融不到当年那么多钱。现在相对来说，就卷不起来了，尤其那些需要超大额融资的方向。

云厂商会亲自下场做芯片
         
《AI光年》：ChatGPT和sora给芯片投资带来的变化是什么？
             
杨光：目前市面上大部分芯片都还不是专门为大模型设计的，ChatGPT是2022年11月正式上线，而一款芯片从设计、流片到量产，需要两三年。直到ChatGPT爆火后大家才思考说针对大模型，我的芯片要怎么优化，市面上绝大部分芯片还是为了上一代的AI架构去设计的。
         
前阵子美国 AI 芯片公司 Groq发布了新的芯片，国内很多AI芯片公司也已经在规划设计，如何更好的支持transformer，怎样增加带宽和显存容量，以GPT3为例，他把全世界的知识压缩到了1750 亿参数的大模型里，对于芯片来讲，现在很大的瓶颈是数据交换，上下文尤其是长文本拥有巨大的信息量，生成一个token需要读取显存中全部数据，带宽要求也高，影响用户体验的就是响应速度：第一个token吐出来的时间以及后续token出来的时间，文生图、文生视频也是，除了效果，响应速度也都还不快。
         
背后是因为AI芯片算力、容量、带宽都还有瓶颈，从硬件的维度有非常多优化的可能性，这个方向所有的从业者都看到了，英伟达也在拼命优化，其它自研芯片的云厂商和芯片公司也在做，就看谁能够更快推出产品。
         
最后大模型的落地和应用场景一定是算账的，现在的商业模式很简单，都是卖token，100万的token卖多少钱？对于云厂商和GPU厂商来讲，会算一笔账，我生成一个token会花多少钱，卖一个token能赚多少钱，从硬应用角度就是要把token的产出成本降到最低，这个成本如果能降到很低，比如说目前成本的10%，AI就会进入到大量的生产环节里去。

现在大家做训练的时候都主要用英伟达的A和H系列，也在尝试用华为，但是到推理环节大家都会算账，参数不那么大的模型甚至会用英伟达的4090去做推理，因为比A和H系列会便宜很多，因此在推理环节，把经济的帐算好，才有可能胜出，现在大部分的研发都在往那个方向去，大家不会只拼绝对算力，而是拼整个系统背后的运营成本。  
         
《AI光年》：国内AI推理芯片市场上哪些人在做？
         
杨光：我觉得这里面更多的机会留给了一些市场上已经做的不错的芯片创业公司，因为这些公司手上有钱、有人才、有经验。我们投资组合里的壁仞、瀚博、星宸、爱芯元智、Hailo，他们都已经在原来的芯片上优化设计，更好的支持Transformer架构。现在也有一些新的创业公司出来，但我们还在调研和观望，因为一个新的团队专门为大模型做推理芯片，要实现量产大致需要500-1000人，需要融10-20亿，但在今天这种市场环境下，还是非常挑战的。
         
《AI光年》：今天这种市场环境下，投GPU的时间窗口已经结束了？
         
杨光：至少目前不是最好的timing。目前AI芯片算力，我觉得留给小公司或者新创公司的机会不大，应该是目前市场上前三四家，他们会按照目前大模型需求做下一代新的算力芯片，更好地迎合大模型的应用。
         
《AI光年》：这个会很难吗？
         
杨光：我觉得还好吧。只要有大客户愿意牵引，创业公司是有机会的，最怕的就是客户不用，但在今天的环境下，国内的客户一定会开放一些应用场景，相信优秀的国内公司在部分场景里可以做得很好。  
         
《AI光年》：全球芯片领域的未来格局会是什么样的？
         
杨光：我觉得未来可能是应用定义芯片，也可以叫第四波芯片创业投资潮。很多可能应该是大厂亲自下场做，就像美国现在一样，美国现在的趋势是云厂商自己做芯片，因为谷歌、微软、亚马逊，还有OpenAI大部分的投资都给了英伟达，英伟达躺着挣钱。我觉得中国如果再往后面看五六年，跟美国应该差不多。美国现在做手机芯片做的最好的，已经不是高通了而是苹果，苹果自己下场做芯片；汽车芯片里做的最好的，以前是以色列的Mobileye，现在是特斯拉。
         
现在在AI芯片这个领域没有公司能超越英伟达，但谷歌、微软、亚马逊都已经下场了，OpenAI也计划自研芯片，客户开始下场做类似于软硬件的垂直整合。中国过去能这么做的只有华为，华为在手机里做得很好，云厂商里面阿里有平头哥，百度有昆仑芯，腾讯、字节都有很深的布局。

成功的创业者都敢ALL IN
         
《AI光年》：近几年来， “黑天鹅”和“灰犀牛”频频出现，你如何看待这种不确定性？
         
杨光：很多行业都是周期性行业就像有一段时间手机芯片非常的缺，手机厂商都必须囤货，缺了一颗芯片，手机就造不出来。芯片供应商为了保证芯片产能就要去晶圆厂锁晶圆然后晶圆厂又设定了非常苛刻的条件，结果就是overbook非常严重，手机厂商一颗芯片料号真实需求1000万颗，最后可能供应商总共备货了1500万颗，多的500万是安全库存……各个环节传导，市场上的量远远超过真实的需求量。接下来就是去库存，去库存花了两年多时间，之后汽车芯片也遭遇了一波缺芯，其实是一个很正常周期。新能源赛道也一样，锂电也过剩，光伏也过剩，大家忙打价格战，去年光伏的价格跌到一个历史最低点，过剩产能出清后价格也会再回来，这背后都是周期。  
         
从投资角度来讲，你投的项目都会经历周期，从我们的角度来讲，要选择好进去的时间和退出的时间，尽量不要在一个市场最差的时候退出，也不在一个市场最热的时候进入。芯片赛道最缺芯的时候投进去的项目一定是最贵的，上市的时候如果遇到整个行业去库存，那么投资回报率肯定很差，投资人要尽量要避开。
         
《AI光年》：不追热点，尽量不投机？
         
杨光：但也很难避免，因为大家都在追热点，我们想努力做到的是提前布局热点赛道，但热点赛道一样有周期性。一个项目从投资到上市，在中国至少是8-10年，经历周期是必然的，创始人到底有没有抗周期的能力，顺风局简单，更多是市场推起来的，逆风局怎么打，这个更考验创始团队的能力。
         
《AI光年》：非常考验创始人对未来的判断能力？
             
杨光：在周期性行业我们非常喜欢投一些创业的老鸟。经历过周期的人就不会太冲动，没有经历过周期的往往会很激进，“客户说了有多少货要多少货”，把所有的现金都花出去备货了，最后客户要不了那么多，怎么办？有很多人只会打顺风局。当下的市场肯定是逆风局，在这种逆风的状况下，创始人要如何跟供应商、客户和员工形成合力，都很考验创始人。
         
《AI光年》：你怎么判断一个创始人是否值得投？
         
杨光：我刚才说了投老鸟，仅限于一些有周期的行业，新能源、半导体，我们喜欢投有经验的人，但在AI这个方向，我们喜欢投年轻人，在AI这个领域，年纪不能太大，要在新技术领域有很hands on的经验，才能跟上技术的飞速迭代。
         
《AI光年》：你的学习方法论是什么？
         
杨光：我觉得好奇心是重要的，人都是有惰性的，要不停地突破舒适圈。比如说我们半导体投得挺好的，半导体的创业者画像大概是这个样子的：国内外名校教育背景，大厂工作10-20年；

但这个画像在新能源领域又有差异，新能源领域海归很少，更多是本土的草根英雄做起来的，我们会去本土的上市公司里找那些2号位3号位的人出来创业；

另外前沿科技，前沿科技的人基本都在高校院所里，我们就会做学术溯源，找到相应领域最好的教授们聊，教授们一般缺乏些商业化经验，我们也会花时间帮他们一起物色CEO，优化设计股权结构等等，说服他们做董事长，CTO或者首席科学家，CEO会建议找已经在产业界打拼过的人来做等等。  
         
《AI光年》：我们机构去年出手投了多少个项目？

杨光：27个。
         
《AI光年》：你比较欣赏谁？
         
杨光：马斯克，这样的人凤毛麟角。他身上有很多特质，比如可以前瞻性的预见未来的技术趋势，三次创业都是完全不同的方向；另外更难能可贵的是他是一个为了创业ALL IN的人，我们喜欢这样的遇到困境能够ALL IN把自己的身家性命都押上去的创业者，很多创业者都做不到。
         
我们经常和我们投的创始人聊这样的事情，如果公司遇到困难，需要我追加投资，你自己愿意再投多少钱进公司。EV领域跑出来的那些创始人，以前创业赚过钱，在困境的时刻把自己的身家都押进去了，创始人ALL IN，投资人也会被打动了追加投资，最后才度过了难关，特斯拉也是，而做不到这点的创始人往往也没法得到投资人的持续加注，最后都失败了。
         

MR和AR是消费电子下一个亿级的终端
         
《AI光年》：耀途资本与以色列市场很有渊源，这意味着什么？
         
杨光：我跟我合伙人2011年到2015年在一家以色列背景的基金工作，比较了解以色列的技术生态。那时候我们在国内投了很多公司，有一些技术的渊源是来自于以色列。2015年我们创业做了耀途资本之后，我们的理念就是同时投资以色列和中国。如果我们看了一个很好的赛道，技术也很领先，只有以色列的公司在做，没有中国公司做，我们就干脆投一家以色列公司，这家以色列公司以后可以去美国、欧洲、中国实现商业化。  
         
以色列所有的技术公司都在看一个非常长远的技术变化，都在押注很核心的技术，以色列国土面积狭小，跟周边阿拉伯国家的关系都不好，很难做生意。所以以色列的模式就是做一个0-1的颠覆性的技术创新，卖给美国或者欧洲。
         
《AI光年》：以色列的科技创新也很强，跟硅谷比有什么不同？
         
杨光：以色列被称为中东的硅谷。跟硅谷不同的是他们就想做一些点上的创新，更纯粹，也不想做特别大，只做0-1。
         
《AI光年》：我们投芯片类早期，方法论是什么？
         
杨光：我们一开始在看GPU和AI的时候，这个时间点2016年以色列出现了第一家公司Habana，我们很看好，他们当时用一种新的架构去挑战英伟达，认为这个是有机会的，后来我们在国内发掘并投资了瀚博半导体。瀚博两位创始人是从AMD出来的，为什么？
         
全球只有三家公司成功地做出来过GPU，两家美国的AMD和英伟达，还有一家就是海思，如果要投GPU赛道的话，我们需要找到英伟达、AMD或者海思背景的人事匹配的技术团队。瀚博和壁仞就有来自于上述两家大厂的资深技术人员。  
         
《AI光年》：怎么判定这波大厂里出来的人适合创业？
         
杨光：我们找大厂里面的人，不仅要找管理岗的高段位的人，也要找纯技术岗的大牛，而且所从事的技术领域要跟创业方向高度匹配。
         
瀚博半导体创始人兼CEO钱军拥有28年以上高端芯片设计经验，曾于AMD全面负责GPU芯片设计和生产。另一位创始人兼CTO、总架构师张磊拥有25年以上芯片设计丰富经验，深耕AI和视频等领域。这个搭配就很完美。
         
第二个就是成建制的团队，什么叫成建制的？就是过去合作磨合过，这样整个团队互相信任，比较互补，不需要太多时间去磨合的。
         
《AI光年》：你们投资了一家XR芯片公司万有引力，当下，字节的PICO在人员缩减，苹果头显Vision Pro也就火了一阵，怎么看这个领域的起起落落？
         
杨光：万有引力我们是2022年初投的，那个时候苹果的Vision Pro已经快研发好了，到今天为止，万有引力这个细分领域也没有其他人在做这个事情，这个产品也需要10-20亿才能做出来。
         
我们认为消费电子的下一波肯定在MR和AR。从消费电子承载的终端上来看，现在应用最广的终端是手机，手机最大的限制是屏幕不可能变得更大，其次，如果要加很多AI相关功能，如智能识别、目的地导航等，用户体验可能并不好，你都要拿出手机来拍照、识别。但眼镜是非常自然的，我们认为，MR和AR是消费电子下一个亿级的终端。  
         
AR和MR也经历过Gartner曲线，2015年是第一波，当时非常多的创业公司进入VR和AR赛道，硬件、零部件、甚至做服务的都有，我们2016年就投过一家以色列的光波导公司Lumus，这家公司现在已经拿到了一线国际大厂的design win，不过我们当时也是过于乐观，认为2021年左右消费型的AR会出来，现在看可能2026年或者2027年才会出来。
         
苹果这次推出的Vision Pro其实已经不是VR，是MR（mixed reality混合现实），眼镜戴上去之后，它有很多摄像头，会把真实的环境拍摄完了给你低延时的重新显示出来，叫VST（Video see  through）可以很清楚地看到整个物理世界，它非常接近于AR，VR和AR的区别就在于能不能看到真实的环境。
         
Vision Pro是有革命性的，再改个几版，价格一定是大幅下调的。所谓PICO发展的不顺利，包括裁员，这都跟上一代VR相关，Vision Pro起来后，我相信中国的厂商会去跟随，大家都会有一个策略上的调整去开发更高端的接近Vision Pro体验的产品，像字节这样的公司是不会错过的。
         
苹果做了很多技术原创式的创新。Vision Pro的专用芯片R1是苹果内部自研的，是苹果定义出来的需求。这也是我们当时投万有引力的原因，因为大部分人都不知道这个需求，且这个事情能做的人非常少，万有引力部分创始成员就出自苹果。  





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