学院出身，喊话英伟达，技术惊艳，框架开源，融资激进……剧本是否似曾相识，套用在那些响当当的明星AI芯片公司身上似乎都能对号入座，但是很不幸，先驱已经倒在了退潮期的沙滩上。过分追求性能、功耗等参数上的优越性很大程度上将造成在实际应用上脱节——编程困难和不可移植，很难在实际应用中发挥效果，更难建立生态。换句话说，产品再好，但客户用不上。

撰文

徐丹、吴昕

编辑

四月

年，第一家AI芯片公司倒在了黎明前。

美国AI芯片公司WaveComputing接近倒闭，已申请破产保护，中国区工厂全部关闭。尽管WaveComputing负责人第一时间向媒体解释，公司并非倒闭，只是申请破产保护，进行资产重组。但显然并不能改变什么。

WaveComputing，年成立于美国加利福尼亚坎贝尔，公司愿景是「数据追踪」，定位云计算市场，从数据中心到边缘云，对客户的数据进行深度学习训练。核心产品是基于dataflow技术架构的芯片DPU，每项技术都处在行业研究前沿，在加速神经训练上甚至能够超越GPU倍。可以称得上最早的一批AI芯片公司。

Wave早期团队与学院派出身的MIPS渊源颇深，甚至说脱胎于MIPS也不为过——Wave的七位高管有四位都曾任职MIPS，其中CEODerekMeyer曾经是MIPS销售与营销副总裁。而作为最早最早的商业化RISC架构芯片之一的MIPS，比ARM早了数年进入市场，在中高性能的嵌入式设备和通讯市场大放光彩，曾与ARM、x86一同誉为全球三大主流架构。

这家明星公司一度被誉为全球最有前途的AI公司之一，从资本市场中共获得超过2亿美元投资。在最高光的年，先后被评为「机器学习行业技术创新领导者」，「25大人工智能供应商」之一，又入选全球半导体联盟(GSA）「最受尊敬的私营半导体公司」奖，坐拥超过余项专利。

一DPU的挫败：「AI芯片的核心竞争力是生态」

年的高性能芯片峰会HotChips上，WaveComputing一鸣惊人。其CTODr.ChrisNicol在大会上公开表示，他们的DPU产品「在加速神经网络训练上能够超越GPU倍」。

考虑到GPU在目前深度学习市场的地位，刚成立5年的wave发出这样的宣言实在是艺高人胆大。「超越GPU」，这一产品的最初定位也成了他们走错的第一步。虽然如今这已成为AI芯片宣传的惯用套路，但回到年，仍然称得上「惊世骇俗」。

传统的CPU、GPU有一些不足的地方，使用冯诺依曼（vonNeumann）架构，提供各个精度的高并行的科学运算，数据输送流程繁复。但深度学习算法往各个领域渗透时却只需要低精度的累乘加运算，无法在GPU上获得很好的性能功耗比。

WaveComputing正式看准了这个市场，推出独创的基于DataFlow技术架构芯片DPU，欲出售给正在寻找GPU替代产品的大型互联网数据中心和企业。

从技术角度看，DPU无论在哪个维度都非常惊艳。它采用了采用非冯诺依曼（vonNeumann）架构的软件可动态重构处理器CGRA（Coarsegrainreconfigurablearray/accelerator）技术，数据驱动执行，全异步电路，以及数十万核的静态调度工具链，每一项都是业界最前沿的研究方向。

DPU晶片具有个处理元件、个以上的运算单位及独特的自定时机制，使用粗粒可重组式架构(coarsegrainedreconfigurablearchitecture)，有（16nm，KPEs，mm^2，W）的超低功耗和（6.7GHz）的超高效率频。

中国区总经理熊大鹏博士曾在采访中表示，DPU的解决方案相比传统GPU更适用于边缘计算，价格功耗相同的情况下，DPU在能效、可扩展性和性价比方面更有优势。

正是因为这些无与伦比的性能参数，WaveComputing一直都是资本的宠儿。年D轮融资，投资方包括三星电子和TallowedVenture，年E轮融资，领投公司为OakmoutCorporation，目前为止总投资已经超过领2亿美元。

但与资本市场高歌猛进的态势相反，WaveComputing的市场表现很惨淡，一直没能做出相应的成绩。

WaveComputingDPU

对此，研究机构TiriasResearch首席分析师KevinKrewell猜测，「可能是因为Wave的AI数据流处理器并没有对英伟达或者Graphcore造成多少实质性的威胁。」

DPU在参数上的确可以胜过GPU，但是对AI来说，核心竞争力并不是这颗芯片真正的性价比怎么样，而是生态环境。

WaveComputing无法对英伟产生实质性威胁，其中的关键是无法挑战庞大的CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）生态，CUDA是一种由英伟达推出的通用并行计算架构，具有极强的灵活性和可编程性，可为不同领域做定制化的高效率加速，CUDA在消费级市场、科研市场和金融市场等都有非常广泛的应用。目前CUDA已开发到第10代，在全球拥有超过50万开发者使用。

再回头看，像WaveComputing一样的公司其实是牺牲了通用性来获得某个领域的专用加速，Google，百度，阿里都在很短时间里组建了自己的硬件设计团队并推出了各自的加速器和编程框架。在各家的宣传中，对GPU的性能可以说都是数十倍的提升。

专用于某个特定领域的芯片牺牲通用性完全没有问题，但对WaveComputing来说，过分追求性能、功耗会造成在实际应用上的编程困难和不可移植，很难在实际应用中发挥效果，更难建立生态。

换句话说，DPU再好，但客户用不上。

二加速坠落：一桩事先张扬的收购案

年6月，WaveComputing做了一件震惊AI届的事情——收购硅谷老前辈MIPS。并于12月正式启动MIPSOpen项目，免费开源MIPS架构，年3月发布了32/64位指令集Release6版本。

对于一家只有多名员工的初创企业收购另一家规模相当的老前辈的行为，当时很多业内人士认为非常冒险。

但是站在WaveComputing的角度，在DPU产品在市场萎靡不振的情况下，收购MIPS或许是可以拯救他们的最后一搏，并且，WaveComputing和MIPS还有内在的「血缘关系」，多达7位高管都来自MIPS，在内部磨合方面应该会更轻松。

说到MIPS就不得不提及他的历史，这是一家颇具传奇性又命运多舛的公司。

MIPS架构流水线

MIPS全名为「无内部互锁流水级的微处理器」（Microprocessorwithoutinterlockedpipedstages），是基于精简指令集（RISC）的衍生架构之一。

它曾是安卓系统支持的三大处理器之一，一度比ARM还要火，比ARM诞生还早六年，算是他的同门师兄。

早期MIPS公司是对标英特尔，面向中高端市场输出产品，设计多被用来游戏机、路由器、计算机等终端设备上。

不过，在后辈英特尔果断踏入移动时代的大门并迅速完善生态时，MIPS却固守在高清盒子、打印机等原来的市场，错失了7-移动手机发展的黄金十年，在生态较量中铩羽而归。后来在SiliconGraphics、英特尔、ImaginationTechologies、TallwoodCapital手上几经辗转，业绩一直处于亏损状态。

或许是几度卖身长期寄人篱下削减了它的锋芒，MIPS兵败如山倒，再也没能恢复往日的辉煌。

年MIPS「卖身」给Imagination时收购价高达一亿美元。可惜，收购并没给Imagination带来预期的效果，反而还拖累了业绩。去年5月，Imagination开始出售MIPS，在不到五年的时间内价值从1亿美元缩水到万美元。到WaveComputing接手时，虽然具体价格未披露，但想必是在基础上又缩了水。

即便如此，Imagination还是有其独特的价值，在一些多线程技术上，MIPS甚至比ARM所能提供的更为先进。并且它还能在一些实时、功率敏感的应用中发挥重要作用，例如LTE、人工智能(AI)和物联网(IoT)。

对于WaveComputing来说，MIPS作为一个成熟的计算方案，可为其提供「从边缘到数据中心」的数据流处理技术，为全球客户提供解决方案，使WaveComputing成为一个「可拓展、统一的AI平台」，执行整个AI工作，而无需CPU干预或消耗CPU资源，更加高效。

另外，借MIPS在网通设备上的影响力，WaveComputing也可以强化自己的终端大计，从中心云进入到边缘云市场。

前两任CEODerekMeyer对于MIPS寄予了厚望，他多次谈到将人工智能从数据中心推向边缘的愿望，表示「开源MIPS是这一战略最关键的一环」。

可惜的是，不到一年的时间MIPSOPEN计划就宣布失败，给客户的邮件中说：

「WaveComputing，inc.及其附属公司(『Wave』)遗憾地宣布关闭MIPS开源计划，并自年11月14号起生效。从现在开始，Wave将不再提供免费下载MIPSOpen组件的服务，这些组件包括MIPS架构、核心、工具、IDE、模拟器、FPGA包，以及/或与之相关的任何软件代码或计算机硬件。」

开源失败可以说是压死WaveComputing的最后一根稻草。一方面耗费了大量的现金流，另一方面去年WaveComputing的硬件峰会也宣布取消，资本市场开始对其产生怀疑，WaveComputing可能很难再靠技术和战略故事融资。

三连续出走的CEO和掌权的「门外汉」

如果最后一搏成功，WaveComputing的故事可能还会继续讲下去，为什么这个野心勃勃的开源计划不到一年就夭折了？

从IP市场来看，MIPS开源「外患」不小，面临着ARM和RISC-V的双重夹击。

往前看，吃到智能手机红利的ARM已经拥有全球性的生态，基本垄断全球移动芯片市场，并且在一步步往终端市场攻城略地，ARM白皮书称，「将在物联网模块和数据服务上花费1万亿美元」。

往后看，同样开源的RISC-V发展迅速，咄咄逼人。相比ARM，RISC-V具备精简、灵活、模块化、可配置、没有历史包袱等特性，在发展领域上同样标准了边缘或终端市场，且二者技术没有明显差异，未来会不可避免的进行竞争。谁能取胜就要看政策、商业模式、管理等其他因素。

很不幸，MIPSOpen的内部管理机制非常混乱，比「外患」更严重的是「内忧」。

年WaveComputing经历了两次换帅，现任CEO为SanjaiKohli，于年从只任职4个月的ArtSwift手中接任CEO一职。

现任CEO为当时EETimes采访了ArtSwift，问及为什么这么快就离开WaveComputing，Swift拒绝透露详情，只回应称：「我在短期筹资策略上与董事会意见不一致。」

ArtSwift

频繁变动公司高层变动会对开源产生很大的影响，因为有效的管理对于确保MIPS客户开发工具、应用程序和MIPS开放生态系统提供的其他增值特性和服务都至关重要。

事实上，经历过这两次变动后，WaveComputing内部也几乎没有人能带领MIPS开源计划。正如Krewell所说，「Swift走后，WaveComputing内部已经没有偏爱MIPS的人了。」

开源原本是前两任CEODerekMeyer的计划，他同时也是MIPS的资深人士，自收购MIPS以来一直在悄悄推动开源。

Meyer走后，Swift接替其成为MIPS授权业务总裁，他也十分熟悉MIPS，曾在该公司担任营销和业务开发副总裁四年。

同时，Swift还是prpl基金会的主席，prpl基金会成立于年，是一个开源的、社区驱动的联盟，专注于实现嵌入式设备的安全性和互操作性，例如客户端设备，物联网和家庭网关系统，ArrisTechnology，英特尔，沃达丰，高通等都在其会员名单内。

所以Swift在社区管理方面很有自己的见解，而MIPS未来的成功在很大程度上取决于社区的努力，「我们能够建立一个多么有活力、多么繁荣的社区，这是关键。走开源不仅仅是一句空话。」

可惜，Swift最后因为内部不合选择出走，MIPS开源计划就此损失了一员大将，也几乎断了WaveComputing于MIPS之间的血脉。

新来的SanjaiKohli别说对MIPS，甚至在人工智能方面都是一个「门外汉」，Kohli曾是多家初创公司的创始人和CTO，包括SiRF、WirelessHome，TruSpan和Inovi。但据熟悉他的人表示，Kohli在GPS和电信方面有很深的造诣，但在人工智能领域却没有太多令人信服的成就。

内忧外患之下，MIPS开源失败也就不足为奇。

四马太效应下，初创企业退潮裸泳

「应该会有不少企业去他那里抢人吧。」

WaveComputing倒闭之后，有一些业内人士发出了这样的感慨。调侃背后，也有对这家昔日明星公司的惋惜，毕竟它有独创性的技术，也曾被誉为AI创业公司的标杆。

而它倒下的背也反应出了一些行业性焦虑。对于广大的AI创业公司来说，或许，Winteris

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