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10月27日，雷锋网& AI挖金杂志主办的“全球AI芯片城市智能峰会”在深圳大中华喜来登酒店隆重召开。
雷锋网络大会一贯高水平受欢迎，“全球AI芯片城市智能峰会”以“城市视觉计算再演化”为主题，全面关注城市视觉和城市计算能力领域，是业界首个围绕“算法计算能力”的大型智能城市论坛。
峰会邀请了代表业界的14位业界知名专家，聚集了世界领先的人工智能科学家、芯片创业大牛、产业巨头的最高技术负责人、明星投资者，向业界老手们分享了前瞻性的技术研究和业务模式方法论。
大会下午，中欧资本会长、前华为副社长张俊博士发表了题为“芯片产业趋势和产业投资”的精彩演讲。
张俊博士说，中美贸易战争是中国科学技术界的危机，也是中国科学技术界的重大机遇。
作为技术派投资的代表，张俊博士介绍，中欧资本是一家集中于0-1原创技术创新、技术控制点的投资公司，集中于人工智能、物联网、半导体、5G、工业互联网等领域，自创立以来，“为下一步华为投资”一直是中欧资本的设想
由于美国的制裁，华为支援国内供应商，现在很多国内供应商都将华纳列入供应链体系，在一定程度上，对美国华为的制裁加快了中国半导体业的发展。
任正非此前已经开始生产不含美国零部件的5G基站。 华盛顿邮报也指出，华为要更换自己的产品。 当然华为有全能的相，但并非都完美，备用轮胎计划也是无能之策。 自己的研究芯片的性能还和世界顶尖厂商有一定的差距。 任正非多次与世界合作，说想支持全球化，决不忘记在全球化的道路上继续前进。
之后，他在演讲中，以AI四小龙为代表的独角兽企业在过去几年取得了很好的成绩，但对他们的发展也有些担心，那就是评价过高。 张俊博士认为，创业公司评价过高却没有业绩支撑，利润不上升，PE市的收益率越来越高，相当于把自己悬挂在空中，非常危险。
另一个AI贫困局是应用场景的问题。 应用场景太少，在安防等领域进行价格竞争。 没看见蓝色的大海就掉进红海，军阀混乱了。
记住:向创业公司倾诉爱情，赚钱，烧vc的资金，都是流氓！
例如，一家AI公司，孙正义的软银LP，因为评价过高，在投票会上否决，拒绝GP的投资提案。
他预计明年科技圈将爆发两大泡沫:一是人工智能独角兽企业评价高的泡沫爆发二是新能源汽车、互联网汽车新势力泡沫爆发。
以下是张俊的演讲内容，雷锋网做了原意不变的整理和编辑
女士们先生们，你们好
今天我主要分享两个方面的内容:一、中欧资本芯片产业趋势观察与思考二、中欧资本集成电路芯片，特别是AI芯片、5G新产品、智能制造新产品，以及新兴的第二/三代半导体领域的投资布局。
我是从硅谷回来的，风美式比较自由活泼，大家有什么问题请不要举手直接问我。 我们随时交流。
谈小费，首先要分析国际和国内形势。 目前，中国在无意识中成为世界第二大国，但我们在芯片，特别是传统芯片领域远远落后于欧美。
大家都知道芯片的制造非常困难，但具体来说哪里有困难呢？ 主要三个原因:
一、最强的技术掌握在大手中。 芯片开发具有投入大、周期长、风险高、竞争激烈等特点。 从芯片技术争端看，世界芯片制造业的核心技术长期受英特尔、AMD等大型企业支配，国内芯片产业在产业规模、技术水平、市场份额等方面与英特尔、三星、高通等国际领导企业有很大差距，与台资企业也有很大差距。
二、高端集成电路设计能力是国内芯片行业最薄弱的环节。 国内很大程度上依赖进口集成电路的原因大多是中国企业落后于高端IC设计。
三、国内企业一般持有产品后有市场调查。 国内许多从事高端开发的芯片集成电路设计公司在开发高端产品时，很少进行市场调查。 最常见的办法是带着产品再找市场。 这种违反市场规则的出现，源于很多IC设计公司的巧妙心理。
然而，国内芯片行业迎来了前所未有的发展机遇。 美国知道对中国发动贸易战和科技战争。 这也是危机，因为追赶了中国的改革开放和科学技术进步。 前几天，国家强调人工智能和区块链应当成为中国技术发展的战略重点。
到目前为止，华为是国内芯片领域的设想，销售了很多非常优秀的芯片产品。 但是，美国的技术制裁使华为面临着技术供给中断的风险。 在这种情况下，华为需要寻找国产替代品，这无疑为国内芯片产业链创造了巨大机遇。
华为只是一家芯片设计公司，而且并非所有的芯片都能设计，对产业链的其他玩家来说，在封测、晶片代理和材料等方面都有很多机会。
国产芯片的另一个机会是AI芯片。 与传统芯片相比，AI芯片诞生的时间不长。 那是全新的。
因此，对我们来说，AI芯片不是曲线超越，而是一次超越的机会。 目前，国内在AI芯片领域诞生了好企业AI4龙。 这些企业很有实力，但在资本方面犯了致命的错误。 那是评价过高，有泡沫。 泡一大定会破的。 创业公司的评价过高相当于把自己吊在空中，十分危险。
预计明年科技圈将爆发两大泡沫。 一是人工智能独角兽企业评价很高的泡沫破裂二是新能源汽车、网络汽车的新势力泡沫破裂。
AI芯片可按不同维度分为多种:按技术结构可分为GPU、半定制FPGA、全定制ASIC、神经伪芯片的功能分为训练芯片(需要庞大的计算规模，通常为英达GPU集群、谷歌的 和可分为估计芯片(大量矩阵运算)的每个应用场景可分为服务器侧芯片(高性能计算的技术路线)和移动侧芯片(需求场景不同匹配的AI芯片)。
AI芯片的一大难点是通用性与功耗的平衡，不同技术架构的芯片在这两个特性方面有所不同。
CPU的通用性最高，但延迟大，散热高，效率最低。
GPU通用性强，速度快，效率高，特别适合高级学习训练，但性能功耗低。
FPGA具有低功耗、高性能、可编程等特性，与CPU和GPU相比，具有明显的性能和功耗优点，但对用户有很高的要求。
ASIC可以更清楚地优化硬件级别，从而提高性能和能耗的比例。 但是，ASIC芯片的设计和制造需要大量的资金、长的研发周期和工程周期，而且深度学习算法还在快速发展，深度学习算法发生很大变化，FPGA可以立即改变结构，适应最新的变化，ASIC芯片在一定制度下得到修正
随着未来5G通信、传感器( MEMS )、可穿戴设备、物联网、工业机器人、VR/AR、人工智能等新兴领域市场的发展，计算芯片在性能、技术、能耗等方面的需求将继续使各种计算芯片在技术上得到快速发展。
不同体系结构的AI芯片应用于训练侧和推理侧，因此可通过查看下图作简单比较。
总之，AI芯片的未来发展朝着更高效的大卷积结构/复用、更低的inflatione计算/存储比特宽度、更多种存储器定制设计、更稀疏的大矢量实现以及计算和存储集成的方向发展。
另外，近年来我们关注一个趋势，如何将计算集群和训练中心的芯片计算能力转移到普适网络的前沿成为业界关注的中心。 这意味着AI芯片正在从大型机、客户机服务器和云移动设备逐渐向智能边缘发展。
其中必然会产生很多机会。
由于AI芯片不是孤立的产品，其背后有非常完整的系统，所以AI芯片技术的发展产生了产业链上下游的一系列需求，如晶片代理、存储芯片、ODM和半导体设备、半导体材料等。
我认为AI是后智能手机时代半导体产业发展的最大推动力。 它给晶片的代工、存储芯片、ODM和半导体设备带来了新的需求，推动行业走向7纳米/5纳米的先进过程，超越摩尔法则。
最后介绍中欧资本的投资布局。 中欧资本目前主要集中在物质网络、人工智能、先进制造、芯片/传感器、智能硬件、量子计算、5G(NB-IOT、汽车网络)、新能源车、区块链、工业互联网等领域，主要投资目标为b、c、d、preIPO环
我们特别关注拥有自主知识产权的核心竞争力/技术、发明专利的技术驱动型公司，特别关注0-1的原创技术革新。
我们有23位产业专家，担任过世界500强企业的技术干部，有数十年的经验，有丰富的实战经验。 他们可以做些什么，首先从技术角度来说，帮助GP优化技术创新产业投资布局的技术路径选择，实现产业生态的深层布局，然后从业务逻辑来看，技术专家型合作伙伴的实战经验，帮助GP快速筛选优质项目，最后， 从一套产业中积累了技术专家型合作伙伴的行业资源，可以帮助GP在技术创新类项目投入后管理中直接投入有效的产业辅助力。
以下是人工智能领域的投资布局。
最后，我认为深圳是一个非常好的平台，特别是最近国家被指定为先行示范区。 立足于深圳，我想你们之间会产生下一个独角兽，下一个华为。 我们中欧资本的愿景是为下一次华为投资。 非常感谢你
