引言

作为全球领先的区块链硬件厂商，嘉楠科技向人工智能领域的跨界探索，曾被视为传统矿机企业技术多元化的典型样本。本文基于公开财报数据、芯片技术演进路径及行业竞争格局，深度剖析其AI业务从技术布局到战略收缩的完整脉络，重点探讨RISC-V架构选型的技术权衡、边缘AI商业化瓶颈及矿机企业转型的底层逻辑，为硬件厂商技术多元化提供参考镜鉴。

一、2019年AI业务收入：初期增长与目标落差的深层矛盾

2019年嘉楠AI业务实现收入260万元，较2018年的30万元增长8倍，其中Q4单季收入达120万元，占全年近50%，呈现季度性加速态势。这一阶段收入主要来自消费级AI模组，集中于智能门锁、人脸识别门禁等边缘场景的小规模商用。但与年中设定的数千万元目标相比，实际完成度不足10%，暴露出技术商业化初期的典型困境。

深入来看，2019年正值AI芯片行业泡沫期，寒武纪等企业虽凭借资本市场热度估值高企，但终端落地普遍面临算法适配复杂、算力需求碎片化等问题。嘉楠的收入表现并非个案，而是折射出初创期技术企业在「实验室算力」向「产业级应用」转化过程中的共性挑战——如何在有限资源下平衡技术通用性与场景定制化。

二、RISC-V架构选型：技术理想与生态现实的碰撞

嘉楠选择RISC-V架构作为AI芯片底座，核心逻辑在于开源特性带来的成本优势与生态可塑性。其技术演进路径清晰：第一代K210采用双核RISC-V架构，算力0.3TOPS，聚焦低功耗边缘场景；2021年K510将算力提升至2TOPS，新增ISP模块支持多路视频处理；2022年K230进一步优化能效比，算力达4TOPS并支持更复杂的神经网络模型。

但架构选择的技术红利被生态成熟度不足严重抵消。截至2025年，RISC-V在AI领域的工具链完善度仅为ARM生态的35%，开发者需自行优化算子库，导致客户迁移成本居高不下。财报数据显示，2021-2024年嘉楠AI业务研发投入累计超2亿元，芯片出货量却不足50万片，单位成本始终无法下探至商业化临界点，凸显架构理想与市场现实的尖锐矛盾。

三、行业竞争格局：泡沫退去后的生存空间挤压

AI芯片行业在2017-2020年投资热潮后，2025年已进入深度洗牌期。寒武纪2024年亏损扩大至12亿元，地平线通过聚焦车规级芯片实现战略收缩，这些案例共同指向通用AI芯片商业模式的脆弱性。矿机厂商转型阵营中，比特大陆虽持续投入AI算力芯片，但2025年相关收入占比不足5%；神马矿机则直接放弃自研，转向第三方IP授权模式。

行业并购趋势同样值得关注：英特尔收购Habana Labs、英伟达收购Mellanox等案例表明，头部企业更倾向于通过资本运作快速获取技术资产，而非从零构建生态。嘉楠所处的中端市场正面临双重挤压：高端市场被英伟达Jetson系列以90%份额垄断，低端市场则受ESP32-AIoT等开源方案冲击，生存空间持续收窄。

四、业务进展与战略收缩：投入产出比的理性回归

嘉楠AI业务曾展现出明确的场景落地尝试。K510芯片在智慧农业场景中实现作物病虫害图像识别准确率92%，与某软饮料厂商合作的工业视觉检测方案将产线缺陷率检测效率提升30%；海外市场方面，K210模组在日本开发者社区积累超10万用户，形成一定生态基础。

但商业数据揭示残酷现实：2024年AI业务收入仅90万美元，占总营收0.8%，而研发与运营成本占比却高达15%，投入产出比严重失衡。2025年6月宣布终止AI业务，核心原因可归结为三点：其一，RISC-V生态建设速度滞后于技术迭代，未能形成开发者网络效应；其二，边缘AI市场碎片化导致规模效应缺失，单芯片利润不足1美元；其三，比特币挖矿业务回暖，促使公司重新聚焦核心竞争力。

五、矿机行业周期与转型启示：技术多元化的再思考

矿机行业的强周期性是嘉楠转型的底层驱动力。2020-2022年比特币价格暴涨期间，矿机业务毛利率超50%，但2023年减半周期来临后，行业竞争加剧导致毛利率骤降至15%以下。AI业务的尝试本质上是对冲矿机周期性的战略布局，但其失败揭示出技术跨界的高门槛——芯片设计需同步解决架构选择、生态建设、场景定义三重挑战，而非单纯的算力参数堆砌。

未来，嘉楠聚焦矿机ASIC芯片的战略调整，短期内可通过5nm等先进制程工艺提升能效比，巩固挖矿领域优势；长期来看，区块链与AI的技术融合场景（如隐私计算节点、链上智能合约执行引擎）仍存在战略机遇。但这需要建立在对技术边界的清醒认知之上——任何转型都应始于核心能力的延伸，而非脱离根基的激进冒险。

总结

嘉楠科技AI业务的起落，是传统硬件企业技术多元化的典型案例。其基于RISC-V的架构选择展现了对开源生态的战略押注，但受制于生态成熟度与市场碎片化，未能突破商业化临界点。终止AI业务并非技术路线的失败，而是对投入产出比的理性审视。

这一案例为行业提供双重启示：其一，边缘AI需在垂直场景（如工业物联网、智能穿戴）建立深度定制化方案，而非陷入通用算力竞赛；其二，开源架构的生态建设需要跨企业协作，单一厂商难以承担全链条投入成本。随着RISC-V基金会推动AI扩展指令集标准化，以及区块链与AI融合场景的深化，未来或许仍存在技术重启的可能性——但前提是找到与核心业务的战略协同点。