红杉资本和芯片的“那些事儿”
来自：红杉资本中国基金2018-04-28
是时候谈一谈芯片。首先是芯片制造，它就像用乐高盖房子，先用晶圆做“地基”，在此基础上再堆叠流程。其实这与芯片产业投资有几分相像，从创始人背景、投资脉络，再到支持中国国产技术自主研发，红杉资本与芯片产业也奠定了很深的渊源。而从更广泛的经济视角来看，投资机构本质上是金融服务行业，与经济结构调整以及推动产业发展密切相关，那么投资芯片产业必然是服务实体经济的工作重心所在。
不过，在全面介绍红杉在芯片产业的多层次布局之前，我们先来解答几个芯片产业的基础问题。
芯片有多重要？
电子控制系统是一切工业、科技的核心，而芯片则是所有电子控制系统的核心。
中国芯片多依赖进口？
2017年中国集成电路进口量达3770亿片，进口额2601亿美元，同期原油进口总额约1500亿美元——中国在半导体芯片进口额接近原油的两倍。
做芯片有多难？
根据摩尔定律，当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目每隔18个月会增加一倍，性能提升一倍。在高速创新发展中，芯片持续降低成本、提升性能、增加功能，加之做芯片资本投入大、高端人才稀缺，因此要起步并赶超正变得越来越难。
红杉资本与芯片颇具渊源红杉资本与半导体产业渊源颇深，并且很早就意识到芯片在科技产业中的重要性。红杉资本创始人唐DonValentine)早年就职于仙童半导体公司，离开之后，他创办了美国国家半导体公司，可以说，在他职业生涯的前半部分，始终专注在半导体产业。
1972年，当他创办红杉资本开启投资之旅后，很快挖掘出了一批当时潜力巨大的芯片领域初创企业，并帮助这些公司实现长远发展。例如上世纪90年代，在NVIDIA第一代GPU发布之前，红杉资本就对其进行了投资，GPU的发布极大地推动了PC游戏市场的发展，重新定义了现代计算机图形技术，并彻底改变了并行计算。目前，NVIDIA公司已经是全球视觉计算技术的行业领袖。此外，红杉资本投资的世界上第一个可编程芯片公司BarefootNetworks在2016年同时接受了来自阿里巴巴和腾讯的投资。
红杉中国青睐自主创新沿着服务实体经济，支持科技产业自主创新的思路，红杉中国提前在芯片产业进行了大量布局。
投资的企业包括中国领先的图像传感器芯片设计公司格科微电子，嵌入式人工智能全球领导者地平线，全球高性能计算芯片领先企业比特大陆，英国人工智能芯片硬件设计公司Graphcore，以开发深度学习智能芯片作为核心技术的ThinkForce等等。因看重芯片应用领域崛起的机遇，红杉中国很早便投资了该领域的一批头部公司，并十分看好有领先技术、深度KnowHow以及超强执行力的创始人与团队。
格科微电子
以成为世界一流的芯片公司为愿景
格科微电子创立于2003年，是中国领先的图像传感器芯片设计公司，目标瞄准全球移动设备及消费电子市场。红杉中国早在2006年便投资了格科微电子。
格科总部位于上海浦东张江高科技园区，在中国大陆(上海、深圳、北京)、香港、台湾等设有分支机构。
格科设计、开发及销售具成本优势的高质量CMOS图像传感器芯片，该芯片可采集光学图像并转换成数字图像输出信号。其图像传感器主要用于功能手机、智能手机及平板计算机等移动终端。
格科亦设计、开发及销售LCD驱动芯片，该装置可驱动LCD面板将图像数据显示于屏幕上。
多年来，格科一直在国内CMOS图像传感器芯片的市场占有率排名第一，全球市场占有率排名第二，仅次于索尼。
值得一提的是，格科十分重视技术创新，目前，格科至少有十余项专利，属于本领域内非常基础却又非常具有突破性的创新。
地平线
嵌入式人工智能全球领导者
这家名为地平线的北京AI芯片开发商创立于2015年，当年便接受了红杉中国的投资，致力于将AI神经网络的能力融合到芯片的大脑处理单元(BPU)里，在短短的3年多时间里，地平线已经开发了多款嵌入式人工智能视觉芯片。
其中，旭日1.0芯片面向智能摄像头，具备在摄像头前端实现大规模人脸检测跟踪、视频结构化的处理能力，可广泛用于智慧城市、智能零售等场景。征程1.0芯片面向自动驾驶，可同时对行人、机动车、非机动车、车道线、交通标识牌、红绿灯等多类目标进行精准的实时监测和识别，实现FCW/LDW/JACC等高级别辅助驾驶功能。
地平线创始人余凯坦言，实际上，地平线已经悄悄地实现了美国公司用中国芯。“美国公司做4级自动驾驶世界上最领先的公司，其实现在有的美国公司用的不是美国公司的处理器，而是地平线的处理器。”
比特大陆
全球高性能计算芯片领先企业
比特大陆成立于2013年，是一家专注于高性能低功耗ASIC芯片设计研发的科技公司，拥有丰富的16nm和更高制程工艺集成电路的设计和量产经验，成功设计量产了多款ASIC定制芯片和集成系统，多款产品在全球市场处于领先地位。面向全球的企业及个人用户，销售服务网络已覆盖全球100多个国家和地区。
其最新研发的AI加速芯片SophonBM1680专门用于加速云端的深度学习训练和推断算法，与谷歌的TPU芯片相似，可广泛应用于包括图像和语音识别、自动驾驶、智能监控、机器人和物联网等领域。
在区块链领域，比特大陆的全球市场占有率在八成左右，其中大约有一半产品销往国外。高性能芯片设计是其核心竞争力，拥有最全球最先进的7nm制程设计能力。
ThinkForce
人工智能的加速引擎
ThinkForce于2017年由来自芯片设计，算法软件，系统开发领域的资深专家创立，并在创立当年就获得了来自红杉中国的早期投资。
ThinkForce计划推出的AI芯片基于业界先进的半导体制程工艺，采用自主研发的微内核ManyCore架构，能完成AI云虚拟化调度在芯片级的实现，此架构将AI云的弹性计算和调度提升一个量级，类似CPU的虚拟化给云计算的弹性调度带来成倍的成本节约。
同时，该技术结合自主研发的固件和TFDL软件SDK能够实现对于各类神经网络模型的计算加速，相对于NVIDIA主流计算卡能实现5倍以上的功耗和成本节省。
Graphcore
Thefutureiscoming.We’rejustbringingitcloser.
英国历来居于芯片行业的中间地带，而在业界颇具知名度的Graphcore继承了英国在这一领域的优良传统。为了推动下一波创新浪潮，Graphcore近期推出了“智能处理单元”(IPU)，这是一种专门为机器学习算法而设计的新型芯片，经过一次产品迭代后，其性能比GPU提升了100倍。这种芯片可以部署于各种机器学习的应用，例如物联网设备、自动驾驶、云计算以及机器人等领域，越来越多的企业将使用这些技术。
Graphcore的创始人团队并非芯片领域的新人，他们曾成功地开发出11款微处理器，已将其销售到全球市场。
2017年，Graphcore宣布获得由红杉资本中国基金与红杉资本美国基金共同领投的C轮融资。 |
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