AI芯片可能只是FPGA的附庸

来源：东方头条 日期： 09: 6:50 导读：央行放水之后，催生出了一大批手握重金的投资机构，而国内优秀的投资标的，特别是高科技领域的标的极为稀缺，AI芯片获得投资易 央行放水之后，催生出了一大批手握重金的投资机构，而国内优秀的投资标的，特别是高科技领域的标的极为稀缺，AI芯片获得投资易如反掌，一时间冒出来几百家AI芯片公司，也给投机分子可乘之机

作为国内最优秀的AI芯片公司，深鉴科技被以 亿美元的价格卖给FPGA巨头赛灵思过去两年，深鉴科技是国内AI芯片领域冉冉升起的一颗明星这家2016年 月成立的初创公司目前已完成三轮融资，投资方包括金沙江创投、蚂蚁金服、三星风投、赛灵思、联发科等知名机构和公司据媒体报道，其估值远超过10亿美金如今以 亿美元卖出，并且据称核心团队要锁定4年内不得离开赛灵思难道深鉴科技被贱卖当然没有这是因为中国真正优秀的企业太少，而追逐的资本太多，优秀企业的估值已经到了完全没有理性的地步如果这些企业在美国，估值会萎缩数倍以上

为什么人工智能ASIC要赔钱

人工智能算法不大可能用ASIC，因为ASIC的开发周期太长，最少也需要 年才能量产，而人工智能算法迭代速度很快，几乎是每半年就迭代一次，所谓人工智能ASIC，没出厂就已经过时另一个原因是人工智能芯片需要7纳米工艺

7纳米时代，不是90纳米时代，除非你像谷歌的TPU那样自产自销，否则，铁定长期亏损根据Gartner推算，10纳米芯片的总设计成本约为1.2亿美元，7纳米芯片则为2.71亿美元，较10纳米高出两倍之多为什么人工智能芯片一定要用7纳米

所谓制程纳米，是CMOS FET晶体管闸极的宽度，也就是闸长闸长可以分为光刻闸长和实际闸长，光刻闸长则是由光刻技术所决定的由于在光刻中光存在衍射现象以及芯片制造中还要经历离子注入、蚀刻、等离子冲洗、热处理等步骤，因此会导致光刻闸长和实际闸长不一致的情况另外，同样的制程技术下，实际闸长也会不一样，比如虽然三星也推出了 14nm 制程芯片，但其芯片的实际闸长和 Intel 的 14nm 制程芯片的实际闸长依然有一定差距

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