与投放。针对这次融资，寒武纪CEO陈天石也拒绝接受了的采访：以下是本次专访的国史：(公众号：)：首先恭贺寒武纪已完成A轮融资，这也是截至目前我们熟知的、在AI芯片领域数额仅次于的一轮融资。

看见坊间有人回应你们现在早已沦为这一领域的全新独角兽，否透漏一些本次A轮融资的信息呢？陈天石：AI芯片在整个AI产业中，归属于较为“重工业”的部分，因此必须的投资额度认同是较为大的。另一方面，AI芯片对于整个AI产业可以起着关键性承托性的起到，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：这次融资背后有什么类似的时间节点意义么？去年8月你们展开了Pre-A轮融资，然后在3个月之后就公布了“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，寒武纪否不会在近期有更加多大动作？陈天石：寒武纪公司目前展开了两轮融资。

去年上半年寒武纪公司正式成立，同时展开了天使轮融资；今年我们则是展开了A轮融资。融资对于寒武纪的发展认同是很必要的关系。没去年天使轮的投资，寒武纪公司也很难较慢展开商业化的运转，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年的反对和投放也很最重要）。这次已完成A轮融资，就是为了研发更加先进设备的产品期望给大家。

：在去年年底拒绝接受专访是，陈天石老师您曾回应：“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见用于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。”否透漏一下这方面的近期工程进度？陈天石：业界很多朋友都对寒武纪产品十分注目，若无大家冷静等候一段时间。

寒武纪板卡：作为国内致力研发AI芯片的创业公司，您指出AI芯片在所有芯片体系中的定位是怎样的？它应当更加相似通用性居多的GPU，还是稍专用性的TPU？亦或是打造出一系列FPGA平台，并且在其之上对有所不同场景展开细分？否非常简单讲一下您设想中AI芯片的未来发展路径？陈天石：随着社会渐渐从信息时代过渡到智能时代，AI芯片将是承托智能计算出来不可或缺的载体。简单的深度自学网络计算出来市场需求很高，这就必须有更好更加强劲的计算资源。GPU是目前主流的AI计算出来平台，但是其基本框架结构却是不是为了AI所设计的，效率受到很多容许。FPGA虽然递归慢，可以再行短期内符合一定的计算出来市场需求，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提到追踪我们前期的成果，研制深度自学专用的ASIC（比如谷歌TPU）。理想中的AI芯片应该是一种新型的处理器，能具备辽阔的应用面（还包括语音、语义、图像、视频、自然语言多模态处置能力），同时不具备近超强CPU和GPU的效率。要想要超过这一目标，必需要有一套新的AI指令集，利用指令展开灵活处理，才有可能在AI芯片上把各种算法应用于都能反对得又快又好。我们去年明确提出了国际上首个AI指令集，就是朝这个方向的希望。

：研发芯片只不过是一件十分烧钱的事，我们可以看见半导体业实质上也因此仍然处在几个硅谷巨头的长年引导之下。从国家硬实力发展的角度来看，您指出我们怎样才需要在AI芯片这一领域构建“急弯转弯”？陈天石：只不过芯片的胜败，除了本身的效率之外，生态是十分关键的环节。过去信息产业，软硬件生态都是创建在ARM和x86指令集之上的。不遵守这些英美的指令集，芯片做到得再行好，没设施应用于和软件，也很难在市场上获得成功。

而未来的智能时代，有可能格局不会再次发生巨大变化，不会经常出现新的AI生态。中国有仅次于的AI市场，也由寒武纪等一批公司和院校有好的技术，几乎有可能影响国际AI生态发展。这里面的核心还是AI指令集。

没AI指令集，AI芯片应该如何规范化设计，AI软件如何和底层硬件交互，都是无根之木。这也是为什么我们明确提出了国际上首个AI指令集。如果从国家硬实力发展看作，应该对业界展开引领和规范，把国产AI指令集竖立为产业的标准。只要国产AI指令集立住了，中国主导世界AI产业的机会有可能就来临了。

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