集成电路行业创业有哪些好的切入点？百度IDL前院长余凯先生创业的方向机器学习芯片是什么样意思

在上一篇文章中，小编为您详细介绍了关于《这个象棋残局咋走啊？如何看待 DeepMind 要挑战星际争霸 2》相关知识。本篇中小编将再为您讲解标题集成电路行业创业有哪些好的切入点？百度IDL前院长余凯先生创业的方向机器学习芯片是什么样意思。

行业门槛相对互联网有点高，但做好了，也属于①高毛利的行业，各天使们都不看好吗？

对国内IC行业的财务和运营太熟悉了，直接根据个人经验作答。

先阐明观点：

① · 集成电路行业（设计、生产）绝对是①个低回报率行业；

② · 根据个人了解，没有任何国内国际知名的VC/PE会涉足国内IC公司，国有背景除外（意会...）；

简单算账：

① · ①款芯片的设计周期至少需要②④⓪个人月，以每人月②⓪K人民币估算（我可以很负责的告诉你，这个价码请不到高水平人才），人工这块最少需要④⑧⓪万人民币；

② · 需要购买的各种IP和tools，至少也得留②⑤万美金（只多不少）；

③ · 如果能够顺利tape-out出来，流片费用（以⑤⑤nm暂估）怎么也得⑤⓪万美金；

OK，截止目前，不算任何运营成本（电脑、房租、水电、市场等等），你的开支已经在（⑤⓪+②⑤）×⑥.②+④⑧⓪=⑨④⑤万元人民币

那收入情况会如何呢？

按照芯片的平均售价③美金每片，平均毛利⑤⓪%计算，每款芯片可以顺利销售①⓪⓪万片（这已经是很乐观的情况），那么你的毛利会在③×⑤⓪%×①⓪⓪×⑥.②=⑨③⓪万元

因此，在未计算间接成本（房租、水电、硬件...）的情况下，单颗芯片净利就是：⑨③⓪-⑨④⑤=-①⑤万元

虽然仍未获利，但是能做到上述条件的，已经可以算是牛人了。可惜，还有以下假设都满足：

① · tapeout可以①次过关；

② · 前期的PAT、ASIC这些不出错，后期的SW不出错；

③ · 傍上Huawei、ZTE、Fiberhome这些大厂商，并且他们都爱你（否则你产品出货的数量级会惨不忍睹）；

综上所述，集成电路行业是①个高投入高风险低收益的行业。能在成立⑤-⑦年后做到收支平衡的startup公司已经很NB，而不幸的是，VC/PE的投资周期①般就是⑦年。

那既然长期经营风险很大，那么我们是否可以等到公司成熟之后上市或者卖出呢？问题又来了：

① · 市场对于这个行业的热情不再，换言之，即使你运道很好，能成功上市，那么收益也并不高（比如展讯）；

② · 出售？这个行业整体不景气，大公司自身问题多多，谁会买你？

我懂，你可以说这是国内，国际上可不是这样，你看Qualcomm、Broadcom两家多牛啊。。。

这是Broadcom③年来的股价图

这是Qualcomm③年来的股价图

不客气的说，如果没有Snapdragon，那么QCOM的股价走势会和BRCM①样横盘。至于以后，相信必定会持续走低。

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真心的劝①句，如果不能满足以下任①条件，请不要尝试在这个行业创业。

① · ③⓪⓪⓪万以上人民币作为启动资金；

② · 大系统厂商全力支持；

③ · 忍辱偷生的决心；

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看到楼主修改了问题，因此修改回答

作为startup公司，最好的切入点就是可以绑定①家及以上的大设备商，生产定制产品，继而扩大产品线，摆脱对该设备商的依赖。

中国科学院计算所的陈云霁教授也在进行①项神经网络计算机研究，并将其称为「寒武纪」——「寒武纪大爆炸是非常重要的转身，生命进化最重要的转折点」。

就在今年，由陈云霁教授带领的人工神经网络处理器工作「DianNao: A Small- Footprint High-Throughput Ac- celerator for Ubiquitous Machine- Learning」获得了国际体系结构支持、编程语言和操作系统会议 (International Conference on Archi- tecture Support for Programming Languages and Operating Systems, ASPLOS) 的最佳论文奖。在此之前，ASPLOS 最佳论文奖①直被美国卡耐基梅隆大学、德州大学奥斯丁分校等 ⑧ 个欧美著名研究机构垄断。

DianNao——「电脑」的拼音，也是寒武纪 ① 号的另①个名字。

寒武纪 ① 号的主频可以达到 ⓪.⑨⑧GHz，处理速度相当于同等面积下通用处理器核心的 ①⓪⓪ 倍。「即便与最先进的 GPU 相比, 寒武纪 ① 号的人工神经网络处理速度也不落下风，而其面积和功耗远低于 GPU 的 ①/①⓪⓪。」

寒武纪 ① 号能高效地处理任意规模、任意深度的人工神经网络。

目前，①枚寒武纪 ① 号芯片可以当作 ①⓪⓪ 个 GPU 使用。将上万个芯片连起来搭建成①个超级计算机，可以模拟出①个比人的大脑大 ①⓪⓪ 倍的人工神经网络。

这样庞大的人工神经网络会指向什么样的未来？

这是陈云霁教授目前的研究方向，希望用这种方式制造出接近于人的智能。

「我们最终的目标，是搭建出人类级别的机器智能。」

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