上周五出了个大新闻——国内AI芯片创业公司寒武纪科技（Cambricon）完成了A轮融资，融资总额达到1亿美元。除了数额，本轮融资的参与者同样抢眼：领投方国投创业（国投集团子公司），阿里巴巴、联想、国科投资、中科图灵加入，原pre-A轮投资方，元禾原点创投、涌铧投资继续跟投。
雷锋网也向寒武纪进行了求证，确认寒武纪已经成为全球AI芯片中的第一只独角兽创业公司。
寒武纪板卡
作为全球第一个成功流片（批量生产实物芯片）的AI芯片公司，寒武纪在2016年就已经发布了“寒武纪1A”深度学习专用处理器，在运行主流AI算法时，性能功耗全面超越传统处理器。公司创始人、首席执行官陈天石教授，在处理器架构和人工智能领域深耕十余年，是国内外学术界享有盛誉的杰出青年科学家，曾获国家自然科学基金委员会“优青”、CCF-Intel青年学者奖、中国计算机学会优秀博士论文奖等荣誉。
同时寒武纪也是中科院计算所（中国科学院计算技术研究所）所孵化出的一个公司，不仅对寒武纪进行了天使轮融资，同时还给与了长期的支持与投入。
针对这次融资，寒武纪CEO陈天石也接受了雷锋网的专访：以下是本次采访的实录：
雷锋网：首先恭喜寒武纪完成A轮融资，这也是截至目前我们所知的、在AI芯片领域数额最大的一轮融资。看到坊间有人表示你们现在已经成为这一领域的全新独角兽，可否透露一些本次A轮融资的信息呢？
陈天石：AI芯片在整个AI产业中，属于比较“重工业”的部分，因此需要的投资额度肯定是比较大的。另一方面，AI芯片对于整个AI产业可以起到关键性支撑性的作用，而寒武纪在AI芯片领域的领导性和领先性，也让资本和市场对于寒武纪的发展充满信心。
寒武纪芯片
雷锋网(公众号：雷锋网)：这次融资背后有什么特殊的时间节点意义么？去年8月你们进行了Pre-A轮融资，然后在3个月之后就发布了“寒武纪1A”芯片，这两者之间有关联么？以此类推，这次A轮融资之后，寒武纪是否会在近期有更多大动作？
陈天石：寒武纪公司目前进行了两轮融资。去年上半年寒武纪公司成立，同时进行了天使轮融资；今年我们则是进行了A轮融资。融资对于寒武纪的发展肯定是很直接的关系。没有去年天使轮的投资，寒武纪公司也很难快速进行商业化的运转，以及寒武纪1A处理器IP的科研成果产业化（当然中科院计算所长期的支持和投入也很重要）。这次完成A轮融资，就是为了研发更先进的产品回馈给大家。
雷锋网：在去年年底接受采访是，陈天石老师您曾表示：“芯片从研发、量产到商用，是一个以年为单位的周期，所以在明年，大家将可以在市面上看到使用寒武纪技术的芯片产品，比如在手机、安防监控等智能终端和云端服务器上。”可否透露一下这方面的最新进度？
陈天石：业界很多朋友都对寒武纪产品非常关注，敬请大家耐心等待一段时间。
寒武纪板卡
雷锋网：作为国内致力开发AI芯片的创业公司，您认为AI芯片在所有芯片体系中的定位是怎样的？它应该更接近通用性为主的GPU，还是偏专用性的TPU？亦或是打造出一系列FPGA平台，并且在其之上对不同场景进行细分？可否简单谈一下您设想中AI芯片的未来发展路径？
陈天石：随着社会逐渐从信息时代过渡到智能时代，AI芯片将是支撑智能计算不可或缺的载体。复杂的深度学习网络计算需求很高，这就需要有更多更强大的计算资源。GPU是目前主流的AI计算平台，但是其基本框架结构毕竟不是为了AI所设计的，效率受到很多限制。FPGA虽然迭代快，可以再短期内满足一定的计算需求，但从计算速度和能耗比来说，和专用的AI芯片还是有差距的。目前还有很多公司和高校也在引用跟踪我们前期的成果，研制深度学习专用的ASIC（比如谷歌TPU）。
理想中的AI芯片应当是一种新型的处理器，能具有广阔的应用面（包括语音、语义、图像、视频、自然语言多模态处理能力），同时具备远超CPU和GPU的效率。要想达到这一目标，必须要有一套新的AI指令集，利用指令进行灵活处理，才有可能在AI芯片上把各种算法应用都能支持得又快又好。我们去年提出了国际上首个AI指令集，就是朝这个方向的努力。
雷锋网：开发芯片其实是一件非常烧钱的事，我们可以看到半导体业实际上也因此一直处在几个硅谷巨头的长期引领之下。从国家硬实力发展的角度来看，您认为我们怎样才能够在AI芯片这一领域实现“弯道超车”？
陈天石：其实芯片的成败，除了本身的效率之外，生态是非常关键的环节。过去信息产业，软硬件生态都是建立在ARM和x86指令集之上的。不遵从这些英美的指令集，芯片做得再好，没有配套应用和软件，也很难在市场上获得成功。而未来的智能时代，可能格局会发生巨大变化，会出现新的AI生态。
中国有最大的AI市场，也由寒武纪等一批公司和院校有好的技术，完全有可能影响国际AI生态发展。这里面的核心还是AI指令集。没有AI指令集，AI芯片应当如何规范化设计，AI软件如何和底层硬件交互，都是无根之木。这也是为什么我们提出了国际上首个AI指令集。
如果从国家硬实力发展角度看，应当对业界进行引导和规范，把国产AI指令集树立为产业的标准。只要国产AI指令集立住了，中国主导世界AI产业的机会可能就到来了。
