功耗的限制、場景的需求、技術的突破——歡迎來到“後摩爾時代”：統治半導體行業半個世紀的摩爾定律走下神壇，技術創新的變數被放大，半導體行業終於不再是資本和規模的無聊遊戲。
在“後摩爾時代”，場景定義計算和去中心化成為兩大最鮮明的特徵，從AI訓練、模型推理、雲端計算、邊緣計算、智慧駕駛、智慧中控……場景定義計算的需求層出不窮。
“雖然不一定每個領域都會實現十億美金的年收入，但是做好一個產品就足以成就一家上市公司，這個市場就是這麼大。” —— 中國半導體行業迎來最好的時代，這裡有“天時”、“地利”、“人和”。
北極光董事總經理楊磊對此深信不疑。
北極光創投，是一家成立於2005年忠實於技術價值的投資機構，見證了近十餘年裡半導體行業的潮起潮落。他們執著於半導體投資，從感測器到無線連線再到CPU，從場景定義計算的SUC再到儲存，幾乎每年都參與半導體投資。
與此同時，他們又是剋制的，從成立日起到2016年，僅投了10家半導體企業，卻成績斐然：展訊、炬力、兆易創新三家公司先後成功上市，兩家併購，五家退出。
在今年的北極光半導體行業溝通會上，北極光董事總經理楊磊上分享了近年來的投資經驗和行業感悟，內容提要包括：
1、半導體產業的發展離不開摩爾定律和Scaling。前者指半導體單位面積中的電子元件每 18-24 個月會翻一倍；後者則意味著，每當電晶體數目加倍，就能達到更低功耗。
2、2010 年，北極光的策略開始轉向 " 非摩爾定律驅動 "，即尋找能夠不依賴於摩爾定律的技術——獨特的演算法、特殊的工藝、軟硬體結合等都有可能建立摩爾定律以外的機會，半導體公司更像是系統公司。
3、場景化計算的趨勢包括：1）雲與邊緣的分裂導致響應時間提高，如何平衡高效率與高靈活性成為關鍵。2）萬億節點的端智慧將低成本，低功耗，高安全和智慧化的要求提升到極致。3）ReRAM、基於儲存的計算將成為主流。
4、在中國 " 造芯熱 "的背景下，創業者和投資人都需要注意：躲避低端市場陷阱、捉住品類分化的機會、掌握獨特的核心IP。
以下為楊磊就《場景定義計算》主題的演講全文及PPT，經機器之心編輯。
北極光是一家早期科技的投資機構，今天如果你說我做早期科技投資，我不投半導體，你可能都不敢出門，因為半導體現在變成了一個巨大的熱點。但是實際情形不是這樣的。
我今天特別感慨看到很多老朋友，這都是十多年的老朋友，十年前我投半導體，估計可能就是兩桌，五年前的時候，從兩桌變成了一桌，也就是一桌的人在繼續投半導體。為什麼半導體投資這麼慘呢？
因為半導體的投資專業性強，用網際網路的方法投資半導體行業死的可能性也很大。不能撒，要精準打擊。在前面已經有無數的先烈留下了汗水，留下了血，今天跟大家分享一下我們認為在半導體領域投資有什麼不同。
今天是一個特殊的時點，對半導體關注的人越來越多，這是大勢所趨。中國超過3千億的半導體進口，每年還在繼續增加。中興事件和中美貿易戰，這些都造成了我們對半導體行業的關注。半導體的產業機會就在這3千億，半導體推動十倍的產業發展，從三千億到三萬億之間會發生很多化學反應，這裡面也孕育著非常多的機會。
中國的網際網路可以說在全球網際網路領域佔了半壁江山；但是半導體行業呢？我最近查了2018年全球最大的15家半導體公司，仍然沒有大陸公司，我希望十年之後，50%以上的半導體大企業來自中國。
一個不能不提的“定律”：摩爾定律
提到半導體，不得不一位老先生摩爾，摩爾定律其實不是一個定律，講的是半導體單位面積裡面的電晶體，大概每18-24個月翻一番。
回顧21年前，我本科畢業去讀博士的時候，在摩爾定律的影響下，我的博士論文方向就是怎麼把電晶體做得非常小。電晶體要做得小，其實就像篆刻一樣，刻刀一定要小，半導體裡的刀不是一把刀，而是光，工藝叫做光刻，最小的波長是你能夠想到的X光，用X光來做半導體。IBM當時推動用X光來做，但是X光的光源大概有多大？北京有一個高能物理所，上海有一個，全球最大的光源，直徑小的100米，大的幾公里，不能用這麼大的光源，能不能找找其他的？所以行業20年前想出了一個東西叫EUV，這基本上站在X光的門口了，但還不是X光。
我自己個人在這個行業裡20多年，有酸甜苦辣，在摩爾定律下其實致勝法則非常簡單，就是一個英文詞Scaling，意思就是說我希望用更先進的製程，更細的刻刀，去刻電晶體，這樣我在單位面積裡面放的電晶體就更多，這樣可以在單位面積裡有更多的功能，每個電晶體的功耗也會更小。
20年前，我的一個學生做的就是這件事情，整個行業都是圍繞它，其實這是非常了不起的，美國有一個組織叫SIA，是半導體產業協會，每年會釋出一個東西是ITRS，就是工業半導體的路線圖，每年會把摩爾定律遇到的問題，分解成幾百個問題，然後大家分門別類去解決這些問題。
摩爾定律有它的優勢，簡單，但其實也很粗暴，因為在這個粗暴之下，創新變得不那麼重要了，在這種時候更大的價值是規模和製造。北極光也有慘痛的教訓，這裡面給大家列的是我投資的公司，曾經在摩爾定律的作用下，因為稍微晚了一拍，淨利潤從一個季度的1500萬美金到一年之後變成了0，最後不得不賣給另外一個廠家，本來可以成為獨角獸的。
“非摩爾定律”驅動原則
在2010年我們就在思考半導體應該怎麼投，當時有一個策略叫非摩爾定律驅動。這裡面大概有兩個階段，北極光在這個領域的思考。
第一個，什麼東西不依賴於摩爾定律？
一個是類比電路，電感電容不能把它壓得太狠，壓得太狠，這個效能會不一樣了。雖然工藝進步了，但是你如果有獨特的演算法，確實是可以獲得很高的利潤。我們投資了一家 NAND 快閃記憶體控制器公司叫 Tidal System , 他們的糾錯演算法 LPDC 和資料壓縮演算法在全世界算是比較領先的。公司僅成立了兩年就被美國最大的儲存公司Micron收購了，北極光獲得了8倍的回報。除了獨特的演算法，還有特殊的工藝，這些都是建立摩爾定律以外的可能。
2015年我們開始認識到軟硬結合系統，我們意識到把軟體和硬體結合在一起可以產生更大的機會，這樣的公司往往不是傳統的半導體的公司，更像是一個系統的公司。
摩爾定律本身遇到了很多問題，遇到了兩堵牆。
第一垛牆是前面的物理牆，從我讀研究生開始到現在20多年了，終於EUV量產了，每臺裝置是1.2億美金，甚至在研發裝置的時候，和全球唯一的廠商，必須讓幾個大的客戶出錢，一起來研發，因為經濟性已經沒有辦法證明了。我們後面看的是一個龐大的裝置，大概三個人高，長度也非常長，中間這一塊其實有很多的學問，如果做光學的人知道這是反射體系，不是投射體系，已經沒有任何透鏡在EUV這個波長上面可以用了。更可怕的是整個EUV下面是什麼，沒人知道。即使你知道上一個難題，已經花了20年，如果你不知道呢？
第二，功耗強，功耗為什麼是一個問題？
每個器件的功耗越來越小，但是單位面積裡面的電晶體的數字在快速的增加，隨著器件變小，單位面積的功耗在急速上升，尤其是靜態的功耗，你沒在使用的時候，這個功耗在快速的上升，在20奈米的時候發生了一個特殊的事情，靜態功耗超過了動態功耗，這是行業遇到的一個巨大的挑戰。所以大家開始想說我能不能用更復雜的器件結構，fin-Gate由此而產生，結構變得非常複雜，fin-Gate成本更高。
半導體遇到了一個前所未有的挑戰，摩爾定律已經悄悄地走下了歷史舞臺。
這是圖靈獎得主David Patterson在2018年ISSCC會議演講用的一張圖片。David也是我們投資的 Ours Technology CEO 譚章熹在伯克利的博士導師。
這張圖片講的是CPU在過去四十年的進展。摩爾定律有點像一個人，1965年提出來的，前20年像一個人一樣，在穩步的成長，效能在逐漸的提高。到了中青年的時候，1985年到2005年這個成長速度更猛了，更有力量，正好是當年一樣。過了40年，到了2005年，成長速度開始慢慢緩慢下來，到了2015年的時候，基本上走不動了，看來不是一個現代的人，可能是本世紀初的人，壽命就是50多歲。
半導體投資的“天時地利人和”
整個行業現在面臨著巨大的挑戰，在這個時候我反而覺得這是半導體投資的良機，因為在現在創新變得重要了，不是一個資本和規模的遊戲了。我們怎麼看未來投資的機會？
這個是趙顧的PPT，總結得非常好，整個計算架構其實像鐘擺一樣在不斷的擺動，這裡面有兩個特點，第一個特點就是從IBM的大機時代，到了PC的去中心化時代，到了PC網際網路的弱去中心，到了移動網際網路的強中心，它在擺動。
現在我們看到整個行業在往去中心化的方向走，帶動去中心化的是場景定義計算，是AI和智慧物聯網帶來的一系列的機會。
還有一個特點是每一次轉折，其實都會有新的英雄湧現出來，第一次湧現出來的是IBM，到了PC時代是英特爾，到了移動網際網路是高通，智慧物聯網時代的英雄會是誰，希望是我們投資的企業。
我們看智慧物聯網，會推動節點數的快速成長，為什麼我們關心節點數，因為節點數就是半導體，就是市場、機遇。
如果我們從大機時代，可能不到一千萬的機器，到了移動網際網路，超過10億臺裝置，現在應該是超過100億了。我們認為從移動網際網路到智慧物聯網，還有一百倍的空間，這是一個巨大的市場潛力，這也會帶來很多不同的機遇。
現在是一個投資半導體的絕好的時機，就是中國人講天時地利人和。
天時是摩爾定律已經走到了終結，在這個時間點，其實創新變得非常重要，而資本和規模變得不那麼重要了；
地利是智慧物聯網時代很多客戶，很多的應用場景其實都在我們周圍。在中國，第一次全世界最新的這些需求，首先是在中國湧現的，所以給我們看到這些場景的機會，就像亞馬遜和阿里巴巴為什麼在雲端計算上面能夠跑得特別快，因為他們可以最先接觸到場景，在智慧物聯網也一樣，中國的企業可以接觸到最新的場景。
還有一個地利，就是中國的資本湧現出來了，今天來的大概有70、80家基金，體現了在這個領域已經不是兩桌人的遊戲了，會是帶動一個時代的變革。
人和，我們投資的很多企業都是在規模工作了十年，甚至時間更長的團隊，他們以前有產品管理的經驗，有研發的經驗，然後到中國來做自己的企業，當然人和還有一個川普“幫了”我們的忙，督促我們去改變自己。
“後摩爾時代”下的三大趨勢
我講了去中心和場景定義計算帶來的趨勢，雲與邊緣的分裂，端智慧的崛起和基於儲存的計算，我儘量用通俗易懂的語言來講我們對這個產業的認識。
趨勢1: 雲與邊緣的分裂
先講雲與邊緣的分裂，今天我們在移動網際網路時代，我們把雲想成是一個大的細胞，未來會怎麼樣，這個大的細胞會分化出無數個小的細胞，一群小的細胞會分裂，這就是我們講的雲與邊緣的分裂。為什麼要分裂呢？
分裂才能帶來響應時間的提高，很多物聯網的應用，對延時和功耗都有非常高的要求，而計算又非常密集，把計算從我們這個房間送到鄂爾多斯，再送回來不划算，可能更好的方法可能在這個房間就把這個計算做了，或者在這個樓，在這個邊緣節點上把計算做了。
第二點是多米諾骨牌效應，當我們細胞分裂之後，每一個細胞內部像有一個多米諾骨牌一樣，第一張牌是晶片，晶片倒了之後，一串牌都會倒掉，它帶來的變化其實比雲端計算帶來的變化大得多，到了智慧物聯網時代，這個變化會變得非常大。當第一張牌倒下的時候，後面很多東西都會倒下，我們熟悉的MangoDB，Hadoop，ElasticSearch...這些東西可能全都要推倒重來，重新去寫，這裡面意味著就有大量2B的機會會應運而生。
我們投資了一家不一樣的AI晶片公司登臨，李建文在半導體行業非常資深，很早以前就在大的半導體企業做到了副總，後來自己創業一家GPU公司，賣了1億美金。他到北極光做了一段時間研究，當時解決的問題就是說未來的計算構建在雲和邊緣會是什麼樣的，今天所有的解決方案都有問題。
比如說ASIC，代表的公司就是谷歌的TPU；靈活性和可程式設計非常高的GPU，就是英偉達，這兩者之間存在的一個矛盾關係。TPU的效能非常好，但是TPU非常不靈活，谷歌可以找很多的軟體工程師幫他去解決這些遇到的不靈活性的問題，大多數客戶不會願意，所以今天大多數客戶選擇的還是英偉達，因為英偉達的靈活性對他們來說是最重要的。
在這種場景下，登臨做的就是如何去平衡靈活性和效率，做到軟體定義的異構計算，在一個異構平臺的計算上面有一個軟體，上層的軟體改變的時候，不會影響到下面底層的硬體。只有做到這種隔離，才有可能做到效率和可程式設計性的兩者的統一，其實非常難，不像一般做一顆晶片，我有一個演算法，把它AC化就可以了，其實在整個系統構架的設計和軟體上面都需要非常深的功底，一般的團隊是不敢碰。
趨勢2: 端智慧的崛起
端智慧的崛起，端智慧的數量會非常多，前面提到了一萬億節點裡面，其實大多數會是端，所以它會呈幾何集數的增長，非常快的成長。
我們認為在端智慧裡面有兩個趨勢，有人說就是智慧終端，其實在智慧之前更重要的是簡單化。
在大多數的端智慧裡面，其實需要一個簡單化的半導體器件，主要是兩低一高，低成本，低功耗，高安全，這裡面其實不是新增更多的功能，而是把這三個特性做到極致。
矽麥為代表的聲音相關感測器，CMOS 影像感測器、LiDAR、毫米波雷達、X-ray、紅外、紫外為代表的影像相關感測器會是最重要的感測器。
第二個趨勢，就是智慧化，智慧化又有兩條路，一條路是圖象和視覺，還有一條路是聲音。
我們在智慧終端晶片的時候，我們有一些體會，第一，端的智慧往往受到電池功耗的限制，因為電池的原因，功耗受到限制，受到計算資源的限制，所以在端其實軟硬結合是一個非常重要的事情，只有軟硬結合你才能達到最高的效率。
很多人講端就是一級SOC，今天冒出了很多做SOC的團隊。SOC太複雜，做了半導體很長時間的人是不敢碰SOC的。SOC要成建制的團隊，我們有幸碰到了這樣的公司。
兩輛車，如果把它零部件看起來都差不多，比如說一臺五萬元的國產車，還有保時捷，有輪子，有發動機，轉向系統，都有，但是每個零部件不同，之間的協調不同，造成了一個是賣5萬元，一個賣200萬，這就是SOC的難度。
從晶片執行的難度上面看，其實要比我們說的車還要更加的難。
案例一：低成本、低功耗的IoT晶片
給大家講幾個例子，我們有的時候跟一些企業交流的時候，我突然有眼睛一亮的感覺，這個就是簡單的晶片，把三個功能做到極致，低成本，低功耗，高安全。
下面這個圖是全世界最領先的低功耗藍芽晶片的廠商，紅框是射頻類比電路的部分，這個東西很難壓，不遵從摩爾定律。第二，裡面有一些儲存器件也很難壓，這兩個加在一起大概將近是50%的面積。邊上還有一些IO，這些IO也很難壓，換句話說，你要降低成本，幾乎不可能。
當初跟一位創始人交流的時候，說可以把RF部分做到別人的七分之一，讓我非常的吃驚。他們做了一個晶片，聯睿（BlueX）比競爭對手多40%，在多40%的情況下，晶片的大小隻有別人的三分之一，現在華米把這個晶片用到他們的手環和一系列的產品上面。這是硬體。
還有軟體，Bluex在很多尤其是室內的場景會用得非常多，他們的軟體也做到了非常多的連線節點數，應該在全世界算是最靠前的。
再就是這一套體系，射頻和類比電路的體系，其實不僅僅可以用於低功耗藍芽，也可以用於wifi，所以這是一個平臺技術。
案例二：智慧駕駛
我們在無人駕駛領域投資了多家企業，我們覺得在這個領域，中國一定要有一個自己的計算平臺，很難說長期依靠國外的產品。黑芝麻同時在這個領域也是採取了一個軟硬結合的系統方法來解決這個問題。
上面是今天軟體這些結果，包括現在在車廠裡面都需要的一些產品，360環視，駕駛員的監控系統和ADAS，我們看到輔助駕駛ADAS的demo的時候，都是一些比較簡單的場景，黑芝麻專門挑這種大雨、大雪的夜晚，逆光這些特殊的場景去展示他們技術的能力。為什麼他可以做到這個？
因為在做這個的時候，可能只是做了一個神經網路的加速器，而黑芝麻做的是一個軟體加上SOC整體的解決方案，這個問題其實很難，因為跨度非常大，所以對團隊整個駕馭能力和執行力都非常高。
黑芝麻的晶片把多路的感測器，鐳射雷達和毫米波雷達，通過ISP再交給AI引擎去處理，他的ISP也很獨特，這個團隊原來跟給90%的德系車提供給ISP。創始人單記章常說，如果你要做一個車規晶片。你做完的時候，也是你完了的時候，因為你做出來不是車規，基本上要從頭開始，第一顆晶片在他以前的公司花了五年，第二顆晶片花了三年，這是有多艱難的一個問題。
案例三：語音智慧前端
我們為什麼看重語音，因為我們覺得語音是一個巨大的入口，雲這個領域我們的機會不大，像科大訊飛、百度、阿里、騰訊這些企業，肯定會抓住雲不放，對於一個初創公司的機會在端，而端的數目其實是非常多的。
要把一個雲前端做好，其實要有兩個突破，第一個突破，你的硬體一定要好，就是你的麥克風要能做到最高的性噪比，Gmems的產品已經和全世界最好的麥克風效能是一樣的，明年初的時候70BD，也就是說比樓氏還要好的產品會做出來，大家覺得66到70沒有多少，其實性燥比是將近三倍的差別。
另外就是軟體和硬體一定要強握手，今天很多麥克風陣列都有很多的挑戰，一個就是說麥克風的位置必須特別確定，一換就不行，麥克風要做前除錯，如果不做除錯是不行的，當你軟硬結合的，生產商各種各樣的問題都迎刃而解的，而且你可以用比別人更小的資源來達到你的目標。
趨勢3：基於儲存的計算
第三個趨勢是基於儲存的計算，這可能是最尖深的一個事。這個事也是我們關注了很長的時間，大家都知道馮諾伊曼計算架構，核心是計算，儲存是一個邊緣的裝置。
但是未來應該是基於儲存的計算，而不是基於計算的儲存，你會問我為什麼？
每個人的大腦裡面有300億個神經元。但沒有說裡面是CPU，右邊是儲存，中間有一個匯流排。每個神經元都是一個儲存和計算兩者融合一體的東西。要做到這個其實非常非常難，今天這個問題其實還沒有完全解決，但是我們可以展望一下，如果解決了會怎麼樣？
如果解決了，我們剛才說的IOT的晶片，它就變成了一個模組，會帶連線，待處理的功能，帶儲存的功能。你不需要模組，單晶片就是一個模組。如果發生了，今天的作業系統在雲和在邊緣上的作業系統要重新寫，因為我們今天的作業系統其實做的都是搬運工的活。如果你有一個高速的儲存器件，這些工作都不需要做了。
下一代儲存構架：ReRAM
今天很多AI晶片最大的瓶頸就是CPU和儲存，明天也許很遙遠，也許不算太遙遠，這是一個還沒有成功的投資案例。
但是這個案例我們已經投資了七年，非常辛苦，和多家基金一共投資一個多億美金，2019年有可能是ReRAM得見天日的一天，今天有不少客戶在和公司合作，但是今天的良率還達不到我們的要求。
從時間上，我們已經等了七年，它是不是能夠跑出來呢？今天你問我，我還不能夠沒有確定。但是如果出來了會怎麼樣？
這個器件藍色是邏輯電路，橙色是類比電路，他們已經有一些demo的產品，可以展示怎麼把一個邏輯器件和一個儲存器件合二為一，十萬張裡面挑一張，還是一千里面挑一張，算的速度是一樣的，所以更大的提升在基於儲存的計算。也許是2019年，也許是2020年，但是我堅信基於儲存的計算會發生。
在中國投資晶片的三條建議
下面談談我對於中國半導體投資的一些建議，第一點是躲避低端陷阱。
通常是因為做不了中高階的產品。如果我們去看整個市場的需求，低端佔很少的一部分，像一個橄欖球一樣，中高階其實是大多數，中國的現象低端是大多數，中高階其實佔的比例非常小，在這個領域裡面我們見到更多的是低端惡性競爭，而不是見到一些非常獨特的、創新的企業脫穎而出。
所以在半導體這個領域，如果散著投，你就投到了低端的陷阱裡面。中高階在半導體領域裡面才能掙到錢。
第二類是品類分化，抓住品類分化對於中國的初創企業其實非常重要。過去其實有三大需求，PC、移動和雲，剛才提到了15家最大的半導體公司，幾乎都在某一個領域有非常強的拳頭產品。
但是同時也給了我們機會，因為整個公司的機制是圍繞著一年做十億美金的收入的產品和設計。對於一個大的企業，如果你做一年一億美金的產品，沒有意義，所以沒有人去關注品類的分化，因為品類的分化不會帶來它的業績的成長，但是這恰恰是我們的機會。
由於摩爾定律走到頭了，功耗的限制、場景的需求、和技術的突破，由此而帶來的是一系列的場景。我在這邊列了一大堆，從AI訓練、推理、雲端計算、邊緣計算、智慧駕駛、智慧中控非常多，每一個不一定是十億美金單年的收入——但是對於創業公司來說，做好一個產品可以成就一個上市公司，這個市場就是這麼大。
而這個領域其實大公司非常難打，因為客戶在中國，又變化非常快，技術變化變化又非常快，軟體技術支援又要求非常快，這種情況下國外企業其實是非常難打的。
第三，獨特的核心IP才是生存之道。我們希望更多的半導體公司不是簡單拼湊的一些IP，而是每一家公司有自己獨到的IP。
這裡面列的是北極光投資的一些半導體的公司，從一些感測器到無線連線再到CPU、到場景定義計算的SUC再到儲存。我們在過去的14年裡面，投資了15家企業，我覺得應該說北極光在半導體的投資是非常執著的，因為幾乎每年都投，但是非常謹慎的，14年只投資了15家。
2016年我們做了一個分析，10年投資了十家公司，在那個時間點，五家已經退出，三家上市，兩家併購，成績還可以，所以我們就大膽一點。在後面兩到三年裡，我們投資了五家，大膽一點我們也是一年投一到兩家。我也希望在座的各位不要一下去散太多的企業，而是集中精力投幾家好的企業，幫助他們成長。
從我們的戰績來看，今天為止15家企業沒有死掉，如果被投了，死掉的可能性不會太大。第二，我們投到了15家企業都融到了下一輪，融到下一輪的可能性是接近百分之百的。
日本今天的首富是柳井正，優衣庫的創始人，這是一個非常悲慘的事情，因為經濟不好，大家都買便宜的東西。我希望拼多多的創始人黃崢同學做一點犧牲，千萬不要成為首富，我希望是投資半導體的同志，或者是半導體的CEO成為中國未來的首富。謝謝大家！