【獲李嘉誠1800萬美元投資，耐能研發(fā)超低耗能的NPU IP系列AI芯片】2017年，中國AI芯片創(chuàng)業(yè)異常熱鬧，大量資本也集中到了這個領域：阿里巴巴就投資了包括中天微、寒武紀、BarefootNetworks、深鑒、耐能、翱捷科技在內的五家芯片公司，英特爾領投了地平線近億美元A+輪融資。數(shù)據(jù)顯示，僅去年下半年，在芯片制造巨頭臺積電的生產(chǎn)線上，就有超過30家AI芯片排隊等待流片。

作為人工智能的基礎層，AI芯片的重要性不言而喻。據(jù)MarketWatch網(wǎng)站報道，知名市場調研公司ReportLinker預計，到2023年，全球人工智能（AI）芯片市場規(guī)模將達到108億美元，復合年均增長率達到53.6%。

AI芯片目前有三個明確的技術路徑——更為通用的GPU（既能作為圖形處理器引爆游戲業(yè)務，又能滲透數(shù)據(jù)中心橫掃訓練端）、更可編程的FPGA（適用于迭代升級，各類場景化應用前景超大），以及更專業(yè)的ASIC（TPU、NPU等，叩開終端AI的大門）。

從實際應用來看，GPU擁有最完善的生態(tài)系統(tǒng)支撐。傳統(tǒng)的CPU/GPU雖然通用，但是處理深度學習效率低下、能耗高。據(jù)了解，2010年谷歌僅是為了訓練一個識別貓臉的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡，就使用了1.6萬個處理器。

因此，一種可以將深度學習系統(tǒng)做到小型化，并且能用在嵌入式系統(tǒng)中的處理器——NPU應運而生。NPU處理器的信息處理能力比CPU要高出100倍甚至1000倍，因為NPU采用了“數(shù)據(jù)驅動并行計算”架構，這種數(shù)據(jù)流類型的處理器大大提升了計算能力與功耗的比率，特別擅長處理視頻、圖像類的海量多媒體數(shù)據(jù)。

記者近期獲悉，NPUIP供應商耐能(Kneron)完成由李嘉誠旗下維港投資領投的1800萬美元A1輪融資。耐能于2017年11月完成A輪融資，投資者包含阿里巴巴創(chuàng)業(yè)者基金(AlibabaEntrepreneursFund)、中華開發(fā)資本國際(CDIB)、奇景光電(HimaxTechnologies,Inc.)、高通(Qualcomm)、中科創(chuàng)達(Thundersoft)、紅杉資本(SequoiaCapital)的子基金Cloudatlas，以及創(chuàng)業(yè)邦。截至目前為止，Kneron獲得的融資金額累計超過3300萬美元。

耐能(Kneron)CEO劉峻誠告訴記者，本輪資金將主要用于人員擴充、產(chǎn)品研發(fā)和市場拓展。

耐能(Kneron)作為AI芯片的最上游廠商，向下游芯片廠商、端設備廠商等提供NPUIP，并應用于手機、智能家居、安防等端設備上。劉峻誠告訴記者，KneronNPUIP系列包括三款產(chǎn)品，分別為超低功耗版KDP300、標準版KDP500、以及高效能版KDP700，可滿足智能家居、智能安防、智能手機，以及各種物聯(lián)網(wǎng)設備的應用。

產(chǎn)品主打三個優(yōu)勢——功耗低、面積小、算力大。KneronNPUIP功耗為100毫瓦等級，超低功耗版的KDP300甚至不到5毫瓦，同類產(chǎn)品功耗多在瓦級，耐能僅為其他產(chǎn)品功耗的200分之一。全系列產(chǎn)品的每瓦效能在1.5TOPS/W以上。

其面向手機和智能家居市場的NPUIP已經(jīng)產(chǎn)品化并已有出貨。2017年僅開發(fā)費用就達數(shù)百萬美元。今年耐能(Kneron)會進入安防市場，并已和大華建立了合作關系。

短期來看，耐能(Kneron)主要前期賺取開發(fā)費用和產(chǎn)品出貨階段收取IP授權費用。劉峻誠告訴記者，長期來看，耐能(Kneron)會從某個新興的垂直行業(yè)切入，做IC產(chǎn)品。不過在手機、安防等巨頭壟斷的行業(yè)，耐能(Kneron)還是會選擇和巨頭合作。

國內現(xiàn)已產(chǎn)品化并產(chǎn)生收入的NPUIP供應商主要還有寒武紀，它先后獲得中科院1000萬元專項資金支持和1億美元的A輪融資，目前估值已接近10億美元。劉峻誠告訴記者，寒武紀業(yè)務集中在云端NPU芯片上，耐能(Kneron)業(yè)務集中在設備端的NPU芯片上。不過手機行業(yè)由于出貨量大、市場規(guī)模大，兩家均有涉獵。

耐能(Kneron)現(xiàn)有80人，核心團隊來自海外北京清華微電子系校友，還在擴充中。CEO劉峻誠是UCBerkeley、UCLA和UCSD博士，曾參與NASAJPT、IARPA、BellLabs的研發(fā)項目，曾在三星研發(fā)中心和高通任職。