根据亿欧智库调查，以28nm制程为例，国内AI芯片的开发费用约为2500万美元，AI协处理器开发费用约为800万美元。
高投入在AI芯片这一细分领域上显得尤为突出，如此巨额的花费，在市场使用场景尚未得到明确验证之时，入局企业必然会产生无序的方向性亏损。
而亏损对于早期AI芯片的投资者而言，明面上是完全可以接受的，出现这种情况的原因在于，AI芯片投资额本就不小，但资本涌进AI赛道之时，整个行业离场景落地还有一段距离，资本对于 AI 技术背后所能承载的市场规模大小没有一个较为清晰的认知，导致AI公司估值存在不合理性，但是AI热早已冲昏了投资人的头脑而盲目投资。
这也是亏损多年的寒武纪在上市之初市场就给出了超千亿的市值的根本原因，只是当市场逐步厘清AI应用本质之时，其发展遮羞布便被拨开，风潮落下后，一地鸡毛。
随着AI芯片整体赛道已经逐步回归理性，仅凭技术和行业前景便可随便拿到天量投资的时代已成过去式。
在市场热情退却，融资开始变的困难的大背景下，极度烧钱的AI企业走向衰落便成了理所应当。
烧光3亿美金的Wave Computing便是一个极具代表性的例子，而相对于Wave Computing的消亡，已成功上市的寒武纪虽在短期内不太可能重蹈Wave Computing的覆辙，但资本市场对于其持续亏损仍是抱有不满之意。
相较于其上市之初的超千亿市值，在多轮下跌后寒武纪已不足650亿，而在早年丧失华为这一终端客户后，寒武纪似乎仍未找出明确且长期的替代方向。
当巨头入局，“寒武纪们”都开始变的挺难
AI企业风头最盛之时，莫过于在寒武纪推出首款AI处理器Cambricon-1A之后，华为与寒武纪技术联姻。
华为将AI处理器IP整合进手机处理器麒麟970中，并由两者共同推出了“全球首款集成AI处理器的手机芯片”。
这场合作让华为赚足了AI的噱头，也让寒武纪成功的抱上了华为的大腿，成为了国内首屈一指的AI芯片企业。
在两者深入合作的几年中，华为成了寒武纪最大的单一客户，在2017年和2018年，华为分别为其带来了771万和1.14亿元营收，占其总营收的98.34%和97.63%。
遗憾的是这种合作并非一场双方完全对等的合作，技术提供方寒武纪所扮演的角色过于被动，其出售单一 IP的商业模式具有一定的脆弱性，在合作之初便埋下了祸根。
在以 IP 授权为盈利的商业模式中，主要是依靠算法和 Konw-how 进行授权收费。而对于大多数AI创业公司而言，缺乏Konw-how积累，只能以自身算法为主。
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