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2022-09-07 13:15

入行16年,我没有在赚到钱的公司干过

本文来自微信公众号:投中网 (ID:China-Venture),作者:黎曼,题图来源:视觉中国


我见了王峰2次,他瘦长的身形总是穿着让人记不清的灰色衣裤,他的脚步很快逻辑很明晰,迥奕的眼神底下挂着与年纪相衬的眼袋,以及后移的发际线和不够茂盛的发量,都与他的职业气质相符——搞芯片技术的。


做了16年芯片,现在他多了另一重身份,创业者。他递给我一份他投了BP的VC长名单,市场上有头有脸的VC都在列。但效果不理想,大部分VC连见面的机会都没有给。


他去见了看半导体的前三名VC。一家拒绝了,另一家说“你先做,过段时间再聊”。还有最后一家,把面聊的时间约在了9月末,这被团队视作最后的机会。


王峰开启创业生涯是在今年三月,一位朋友问他要不要创业去,他觉得可以一试。上半年组团队,下半年融资。他们定下契约,如果到年底还拿不到融资,这个团队将原地解散。


第一次接触资本,王峰没想到融资这么难。之前他想的是:我们确实是个实干的企业团队,每个人都是可以下场做实事的,这个角度难道不能打动投资人?


摸索一圈后,他发现是自己一厢情愿了。但也并非全然无获,他得到两个反馈:


  • 一是,团队可以不明星,但发起人一定需要光鲜的履历;


  • 另一个是时机不好,资本寒冬+半导体赛道低谷,机构出手很谨慎。


既然大环境不好,在VC的选择上,团队一直存在争议。一定要拿知名机构的钱,还是只要拿到钱谁的都行?现在看来,他们觉得前者更重要一些。


确实有VC跟我说,好项目是有标签的。比如,有没有被抢,有没有被大机构投。假如不被大机构青睐,项目不是技术不行,就是项目一般,赛道一般。这样的评判标准已经成为大多数VC投半导体的一种无需明说的投资逻辑。


没有知名机构背书的话,后续融钱得打问号,这份事业也将被认为是不可持续的。王峰有些泄气了,他的首次创业很大概率会倒在融资上面。


 一、“没有在赚到钱的公司干过”


为什么创业?


提到这个问题,王峰不断望向远处,过往的一幕幕如电影般在脑海中放映。除了岁月的沉淀以及技术经验的积累外,对王峰来说,更底层的驱动力源自“失意”。


对于大多数人来说,失意=不成功。而最世俗的成功无非是获得金钱与声名。对王峰来说,他的失意比最世俗的成功还差。“先不说个人赚到多大财富,取得多大成绩,坦率讲,我之前所在的企业没有一家赚到钱。”


能触动王峰内心的,不是公司融了多少钱,有多少明星VC押注,而是“芯片热卖了没有”。


上大学时,王峰受到硅谷创富故事影响,对科技改变命运、改变世界深信不疑,于是选择了微电子行业。2006年,王峰从微电子研究生专业毕业,迄今为止从业16年,呆过三四家企业,无一例外都以无法落地告终,更别提创富了。


不仅没有创富,他还陷入了苦闷。不仅是他,还有他的同行。他的朋友圈子坐在一起聚会闲谈时,都会垂头扼腕地提到一个共同话题:我们都没有在太赚过钱的企业干过。


这个圈子的人都有以下特点:国内芯片的第一批从业者,高学历、肯专研、能吃苦、干实事。但他们的职业命运却没有像互联网从业者那样光鲜,站在聚光灯下,获得丰厚的果实。


从个体窥探群体,投身在他们身上的正是芯片行业的真实写照。


成功的公司都是什么样的?


时间拉回到2006年,王峰懵懵懂懂毕业,勉勉强强入了行。他入职了一家当时看起来前途比较光明的外企。


之所以这么说,是因为当时正值国内芯片行业的第一个低谷。


国内芯片行业的第一个高潮是2000年到2005年,这次高潮出现的本质是现Fabless的出现,Fabless是指没有制造业务、只专注于设计的集成电路设计的一种运作模式。此前,像英特尔、摩托摩拉这样的大厂都是集制造、设计于一体的模式。有了Fabless之后,没有建厂负担,创业团队也可以专注在 IC的设计研发上了。


1998年,第一波硅谷大牛拿着硅谷的钱回来创业了。此后,如雨后春笋般,国内进入芯片行业的人就多了起来,大部分是海归。


但五年后,90%以上的公司都关门了。原因并不如媒体所说,市场不好。恰恰相反,市场很好,但芯片却研发不出来。


几百家公司在2005年左右消失了。这个低谷使国内资本是对这个行业更加爱不起来,既看不懂也赚不到钱。


不过,还是跑出了比较著名三家企业:


  • 第一家是海归博士邓中翰在中关村科技园创办的中星微,这个地址延续至今;


  • 另一家是大家熟知的元禾璞华合伙人陈大同创办的展讯通信;


  • 第三家是一个从台企出来创立的本土企业。


王峰总结,这三家企业能脱颖而出,归根到底有一个共同点,技术全部是从0做起。


此外,当时的芯片企业并不那么烧钱:


  1. 规模小;


  2. 工艺相对落后;


  3. 人工成本也不高,以本科生为例,工资只有3000元,研究生6000元。


企业只要稍微向VC拿到天使,甚至找亲朋好友众筹就能支撑事业起步。


王峰在低谷期毕业了。当时,北京陆续有外企在北京建立研发中心。坐落在北京上地七街的一家台企就是最典型的一家。至今为止,这家企业依旧被业内公认为芯片的“黄埔军校”。王峰在这里呆了两年多。


因为向往创富故事,他对创业公司一直有憧憬。跃跃欲试的他进入了一家做视频编解码的芯片公司。


这家公司的创业背景源自微软提出的“维纳斯”计划。这个计划预判,随着互联网技术的发展,流媒体时代即将到来。因此它需要一个相当于现在的机顶盒子的东西,这就需要一款解码芯片。


好景不长。由于该计划碰了广电的蛋糕而无法推行,最终王峰所在项目也无疾而终。随后,公司自救转战电视芯片,但由于门槛太高,没办法解决技术难题最终黄了。


两年+四年后,他心里生困:创业公司到底能不能成功?成功的公司都是什么样的?


抱着这个动机,他去了上海一家芯片设计服务的平台。在这个平台上,王峰有机会看到多家芯片公司的产品,它们用的是什么技术,里面有什么样的关键点。尽管学到了很多,但他在里面看到的芯片公司还是谈不上成功。大家都面临着相同困境:毛利率低且过得苦哈哈。


二、AI芯片,是个伪命题


所以说,到底成功的生存之道是什么?带着这样的疑惑,王峰即将奔向下一个目的地——AI。


坦率讲,从2010年之后,半导体行业可做的方向并不是想象中这么多。因为从1958年半导体行业真正的开启之后,走了将近一个甲子的时间,能够开发的领域也基本开发殆尽,新领域真是不多。不过,当时IoT 的概念开始有了,AR/VR的概念也冒出来了。


2015年底,一次偶然的机会,老同事找王峰聊天,告诉他AI这个事。王峰回去马上恶补了知识。直觉上,他觉得方向挺不错。


当他开始关注AI芯片的时候,好像忽如一夜春风来。阿尔法狗的事件让 AI热度空前。AI的文章每天霸占着媒体头条。科技媒体90%的篇幅都是AI。“如果不做点跟AI相关的事,好像都没有赶上潮流的感觉。”


身边的一位同事去了Face++。同事临走时跟他说,这家公司很牛,绝对是未来的技术。当时,除了旷视,格林深瞳、商汤因为明星资本的押注,都慢慢有了名气。


作为旁观者总是看不清,索性就踏踏实实做一次。王峰加入了一家做端侧加速的AI芯片公司。


加入两年多之后,王峰不仅没有找到上面的答案,又再次陷入困局。


首先,AI的定义都很模糊。在王峰看来,在很长一段时间大家在谈论AI的时候,其实谈的都是“卷积神经网络”,即一种AI算法。这只是AI众多算法中的一个,完全代表不了AI。这种感觉,就像是你在谈论武二郎的时候,聊的却是武大郎。 


虽然,AI技术到今天确确确实实在各个方面都有提高,但仅仅只有提高而已。它从最早的5层浅层神经网络,走到了今天1000层的高度,只不过是从99%走到99.99%的过程罢了。体现在应用上,是识别率提高了,但依旧做不到100%。


有没有根本性解决问题?没有。最主要的原因是它背后的数学原理并不清楚,这也是AI存在的最本质问题。


但是资本来了,明星企业出现了,乱象也来了:所有的企业都在铺天盖地的比拼算力高低,但纸面算力跟真实算力却有很大落差。


为什么某某某家的 AI芯片宣称的算力是多少多少,但实际上感受不到?王峰解释,很多算力是带有约束条件的,只有满足种种约束条件下,用户才可以用到这个算力。


除了乱象,AI的商业化迟迟难落地。最核心的困难有两个。


一是,大数据问题。端侧落地需要根据场景定制AI模型,而训练模型需要大数据,此时大数据的获取就成了问题。


比如,一个智能读取绘本的功能要运行,需要绘本的数据才能训练,但是绘本数据在云端,掌握在互联网企业手中。要拿到数据,无异于虎口抢食,必然不会顺畅。这就导致了整个AI应用开发的活跃程度其实并不算高。


二是,技术问题。AI芯片的难点更多在于软件部分,即配套的工具链,这其中两个工具很重要:一个是编译器,另一个是量化工具。没有这两个工具根本无法端侧落地。


起初,王峰所在公司认为这个问题可以通过技术解决。当时,公司聘请了包括斯坦福、伯克利这类世界顶尖大学的专家团队一起做,但最后都不理想。


学术界顶尖团队都搞不定的事情,大家都觉得一时半会不好搞定。即使搞定,大数据的问题也难以解决。这样的困局出现在2018年中,王峰和同事开始对AI产生悲观情绪。


总要给投资方一个交代。困局出现后,公司也在找寻新的方向。2019年公司试图转型车规级芯片,但是算力要求太高。在融资上,由于没有落地案例,融资金额并不理想。


2020年,公司换了CEO。新CEO上任,第一件事是开源节流。先用人脉关系跟一些大企业签合同框架,但实际合作还不能马上产生。其次就是优化人员和业务条线。又两年,夹杂着疫情,项目停滞了。


AI的现状,大家都看到了:基本是To VC而非销售成功的商业模式。


据知名市场分析机构Gartner统计,全球有 50 多家公司正在专门为 AI 制造芯片。根据市场研究公司 PitchBook Data Inc 的数据,AI芯片初创公司在2021年通过 170 笔交易获得了约 99 亿美元的风险投资,这个数字是AI 芯片初创公司在2020年获得的总资金的三倍多。


观察市场上的AI应用,可能大家能看到被广泛应用的场景就是智慧安防。据称,商汤的最大一笔订单来自于澳门赌场,功能是识别老千。


三、到底什么是成功?


一晃眼十几年过去了,到底什么是成功?王峰心中大抵也有了眉目。


在王峰看来,芯片企业要在行业内大获成功必须符合两个要点:产品大卖和原创技术。但这确实不大可能。从某种程度上说,这个时代的芯片创业者注定都是失意的。


今天我们走进任何一家芯片公司,如果允许打开他的服务器去看看所有的芯片代码,无一例外都来自于美国。总是把“innovation”放在嘴边的企业,没有一家经得起推敲。如果有公司一年就做出流片了,不拿国外现成的电路跟代码,其实已经违背行业发展规律了。“所以,不管你在演讲台上有多光鲜,当你回家躺在床上时,心里就全明白了。”


业内一直有个悖论,“要不要从0做起”。如果你跟资本说,从0做起,资本大概率不会投你,还会说你是书呆子。如果不从0做起,国内实现芯片自主基本不可能。而追根溯源造成差距的原因,是基础教育的缺失。国内培养的是engineering,而不是science。


展望行业未来,王峰表示,摩尔定律也走到尾声了。目前业内都基于硅来做半导体介质,假以时日,换一种新的半导体材料行不行?如果中国能赶上这波趋势,或许可以出很多原创的东西。


对于VC来说,投芯片的成功指标就是财务回报。尽管AI短期内无法规模化落地,也并非没有退出通道,并购和上市都是一种成功。


行业和VC的成功有标准,但个体的成功却是多样的。


比如,我们的人才全力去消化国外的知识,也是一种成功。能做到的已经达到了国内一流人才的水平。


王峰心中最敬佩的企业家有两个:


  • 一个是位于广州的安凯微电子,做的芯片算不上高端,但是团队里有很大一部分比例是残疾人,如今已经上市却很低调。


  • 另一家企业叫集创北方,今年刚上市。创始人张晋芳凭着对行业的热爱,一路坚持。而他背后的天使投资人,是他的煤老板爸爸。


到这个岁数了,王峰也想自己出去闯一把。他打算做一款模拟类芯片,开销相对小,工艺也没有很先进,但确实是非常值得做的技术方向。


三月里,天气回暖,北京街头的树木正开始长出新芽。王峰离开了全情投入6年的岗位,开启创业之路,于是就出现了本文开头的故事。尽管当下融资很难,但因为他在圈内扎根地足够深,相信这个困境必定不会困扰他太久。


本文来自微信公众号:投中网 (ID:China-Venture),作者:黎曼

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