[E-DailyKim Hyun-ah 记者] “我们已经是一家销售系统的公司，而不是销售芯片的公司。与其说销售芯片，不如说我们的目标是成为一家基础设施系统全栈企业。”
Mobilin特首席执行官申东柱（36岁）眼中的AI半导体市场下一战场，并不止于数据中心。他判断，在企业、工厂、监控中心等产生数据的现场部署AI服务器进行推理的“本地AI”，正逐渐成为一个现实的市场。
虽然MobilinT此前以设备端和边缘AI半导体企业著称，但目前其主力产品是服务器。搭载首款NPU“ARIES”的产品也以服务器为主。
Mobilin特首席执行官申东柱。[E-Daily 方仁权 记者]
Mobilin特代表申东柱正在介绍NPU芯片ARIES和低功耗设备端AI（SoC）REGULUS。[E-Daily 方仁权记者]
要立即将现有闭路电视全部更换为AI摄像头并不容易，因为全国范围内已安装了大量摄像头。但将海量视频全部传输至云数据中心也同样令人负担沉重。
保留现有闭路电视系统，在视频汇集的监控中心等后端接入AI服务器进行数据分析，这种方式可以成为切实可行的替代方案。
申代表解释道：“目前无法立即替换已大量部署的监控摄像头，因此最终必须在后端接入系统以实现智能化”，并补充道：“难道要把所有数据都发送到云数据中心吗？那也很困难……所以就改由边缘端的服务器来处理。”
像工厂和工业现场的异常征兆、火灾探测等需要实时处理的领域也是如此。他认为，企业引入生成式AI也将推动本地部署需求。这是因为出于成本、信息安全及监管等原因，企业往往不愿将数据发送至外部云端。
申代表强调：“就在三年前，‘设备端’还是一个完全陌生的概念”，并表示：“我个人认为，本地部署的时代已经到来。”
Mobilin正以Eris和Regulus为基础，将AI半导体业务从本地部署扩展至设备端。从长远来看，该公司计划进军机器人、无人机等物理AI领域。
AI半导体企业Mobilin的系列产品。[E-Daily 方仁权 记者]
设备端AI是一种不在云服务器上，而是在智能手机、PC、汽车、机器人等设备本身处理AI的技术。由于无需将数据发送至外部服务器，因此有利于实现快速响应和保障安全，但必须在有限的功耗和空间内集成CPU、GPU、NPU等多种半导体IP，并将其嵌入实际产品中进行量产。
申代表表示：“就我个人而言，我认为设备端，也就是边缘计算市场更具挑战性。坦率地说，我认为数据中心要容易得多。”
他接着补充道：“边缘计算之所以现在看起来容易，并不是因为它本身简单，而是因为尚未打开的市场看起来更容易。”
这是因为一旦市场全面开放，就必须在智能手机、PC、汽车等领域与三星电子、高通、苹果等全球企业展开竞争。
申代表表示：“高通、三星、苹果都是行业巨头，而这三家企业自主研发NPU的时间都已接近10年”，并指出：“目前国内尚无任何一家公司像SamsungElectronics(005930)那样真正实现过NPU的量产。”
特别是，在设备上（On-Device）无法仅凭单个NPU的性能取胜。需要具备将CPU、GPU、NPU等多种IP集成到单一SoC中，并将其应用于产品进行量产的能力。
申代表解释道：“加速器芯片体积很大，但芯片结构很简单”，而用于机器人的SoC或AP则“包含数十种芯片IP”。
MobilinT首席执行官申东柱。[E-Daily 方仁权 记者]
他在韩国NPU行业特别强调的是时间和参考案例。
“目前最缺乏的就是时间。”
鉴于AI市场变化迅速，不能仅局限于国内市场。
申代表表示：“AI市场变化太快，不能仅局限于国内，必须无条件地瞄准全球市场。”
他还呼吁政府，与其提供单纯的研发（R&D）支持，不如创造一个能够快速获得实际客户案例的市场。
原因在于，“客户在引进芯片时，最看重的终究是当前拥有多少有说服力的成功案例”。
Mobilin特代表申东柱。[E-Daily 方仁权 记者]
“如果企业的实际价值相同，我认为估值越低越好。”
他的意思是，如果企业估值一次性被抬高，而后续增长曲线趋于平缓，新加入的员工将难以分享增长的红利。
“如果估值一次性定得太高，而增长曲线随后趋于平缓，那么在那个时间点加入的员工将很难分享增长红利。”
他表示：“我真心希望公司与每位员工共同成长，并切实分享这一成长带来的估值收益，”并强调：“这比争取我个人的利益更为重要。”
在组织运营方面，公司也更重视协作而非规模。目前Mobilin的员工规模在120至130人之间。
这是因为AI半导体不仅需要优化芯片设计，还需同时优化内核、编译器、软件、算法等多项技术。
申代表表示：“要让两个各100人的团队进行如此紧密的合作是很困难的”，并强调：“团队之间以及团队内部的沟通与协作必须非常紧密，这一点至关重要。”
他的意思是，如果各部门各自为政解决问题，即使技术问题得到了解决，整体产品性能也可能因此下降。
“虽然也需要招募优秀的人才，但我们从一开始就非常专注于招募那些不仅具备出色能力，更能通过团队协作对周围产生积极影响的人……”
自2019年创业以来一直致力于发展AI半导体业务的新代表所规划的下一阶段，并非仅仅是制造NPU芯片。
短期内，计划在将AI服务器接入现有监控摄像头、工业现场及企业基础设施的本地部署市场中获取实际案例；长期来看，则计划将“Moblinto Inside”扩展至智能手机、PC、汽车及机器人领域。
超越芯片性能竞争，打造实际应用于现场的系统，并以本地部署中积累的案例为跳板，进一步拓展至设备端——这正是申代表为Moblin特规划的下一个制胜关键。
Mobilin特首席执行官申东柱（36岁）眼中的AI半导体市场下一战场，并不止于数据中心。他判断，在企业、工厂、监控中心等产生数据的现场部署AI服务器进行推理的“本地AI”，正逐渐成为一个现实的市场。
虽然MobilinT此前以设备端和边缘AI半导体企业著称，但目前其主力产品是服务器。搭载首款NPU“ARIES”的产品也以服务器为主。
申代表表示：“边缘的对立面竟然变成了服务器”，并称“我们同时拥有用于数据中心云端的服务器，以及用于本地部署或边缘计算的服务器。”他接着表示：“由于ARIES的最主要产品是服务器，因此目前我们的主力产品就是服务器。”
在本地部署环境中，关键不在于NPU的单纯性能，而在于它能否轻松适配现有基础设施。
申代表强调：“从客户角度来看，当试图用NPU替代现有GPU时，需要一种能够适配其运营的各种外形规格环境的解决方案”，并指出：“关键在于如何兼顾效率与通用性。”
监控摄像头展现的本地AI现实监控摄像头是本地AI需求日益增长的典型案例。
要立即将现有闭路电视全部更换为AI摄像头并不容易，因为全国范围内已安装了大量摄像头。但将海量视频全部传输至云数据中心也同样令人负担沉重。
保留现有闭路电视系统，在视频汇集的监控中心等后端接入AI服务器进行数据分析，这种方式可以成为切实可行的替代方案。
申代表解释道：“目前无法立即替换已大量部署的监控摄像头，因此最终必须在后端接入系统以实现智能化”，并补充道：“难道要把所有数据都发送到云数据中心吗？那也很困难……所以就改由边缘端的服务器来处理。”
像工厂和工业现场的异常征兆、火灾探测等需要实时处理的领域也是如此。他认为，企业引入生成式AI也将推动本地部署需求。这是因为出于成本、信息安全及监管等原因，企业往往不愿将数据发送至外部云端。
申代表强调：“就在三年前，‘设备端’还是一个完全陌生的概念”，并表示：“我个人认为，本地部署的时代已经到来。”
Mobilin正以Eris和Regulus为基础，将AI半导体业务从本地部署扩展至设备端。从长远来看，该公司计划进军机器人、无人机等物理AI领域。
“设备端AI看似简单，是因为市场尚未打开”从长远来看，他将设备端AI列为更具挑战性的市场。
设备端AI是一种不在云服务器上，而是在智能手机、PC、汽车、机器人等设备本身处理AI的技术。由于无需将数据发送至外部服务器，因此有利于实现快速响应和保障安全，但必须在有限的功耗和空间内集成CPU、GPU、NPU等多种半导体IP，并将其嵌入实际产品中进行量产。
申代表表示：“就我个人而言，我认为设备端，也就是边缘计算市场更具挑战性。坦率地说，我认为数据中心要容易得多。”
他接着补充道：“边缘计算之所以现在看起来容易，并不是因为它本身简单，而是因为尚未打开的市场看起来更容易。”
这是因为一旦市场全面开放，就必须在智能手机、PC、汽车等领域与三星电子、高通、苹果等全球企业展开竞争。
申代表表示：“高通、三星、苹果都是行业巨头，而这三家企业自主研发NPU的时间都已接近10年”，并指出：“目前国内尚无任何一家公司像SamsungElectronics(005930)那样真正实现过NPU的量产。”
特别是，在设备上（On-Device）无法仅凭单个NPU的性能取胜。需要具备将CPU、GPU、NPU等多种IP集成到单一SoC中，并将其应用于产品进行量产的能力。
申代表解释道：“加速器芯片体积很大，但芯片结构很简单”，而用于机器人的SoC或AP则“包含数十种芯片IP”。
“目前最缺乏的是时间……必定以全球市场为目标”申代表于2013至2014年在韩国科学技术院（KAIST）电气与电子工程系柳会俊教授的研究室开始从事NPU研究，并于2018年以“低功耗高性能AI半导体处理器”为主题获得博士学位。 Rebellion公司首席技术官（CTO）吴振旭是他的前辈。2019年，年仅30岁的他亲自创办了公司。
他在韩国NPU行业特别强调的是时间和参考案例。
“目前最缺乏的就是时间。”
鉴于AI市场变化迅速，不能仅局限于国内市场。
申代表表示：“AI市场变化太快，不能仅局限于国内，必须无条件地瞄准全球市场。”
他还呼吁政府，与其提供单纯的研发（R&D）支持，不如创造一个能够快速获得实际客户案例的市场。
原因在于，“客户在引进芯片时，最看重的终究是当前拥有多少有说服力的成功案例”。
“估值越低越好……团队合作比个人才华更重要”关于今年在C轮融资中筹集700亿韩元的Mobilin的估值，申代表也阐述了自己的经营哲学。
“如果企业的实际价值相同，我认为估值越低越好。”
他的意思是，如果企业估值一次性被抬高，而后续增长曲线趋于平缓，新加入的员工将难以分享增长的红利。
“如果估值一次性定得太高，而增长曲线随后趋于平缓，那么在那个时间点加入的员工将很难分享增长红利。”
他表示：“我真心希望公司与每位员工共同成长，并切实分享这一成长带来的估值收益，”并强调：“这比争取我个人的利益更为重要。”
在组织运营方面，公司也更重视协作而非规模。目前Mobilin的员工规模在120至130人之间。
这是因为AI半导体不仅需要优化芯片设计，还需同时优化内核、编译器、软件、算法等多项技术。
申代表表示：“要让两个各100人的团队进行如此紧密的合作是很困难的”，并强调：“团队之间以及团队内部的沟通与协作必须非常紧密，这一点至关重要。”
他的意思是，如果各部门各自为政解决问题，即使技术问题得到了解决，整体产品性能也可能因此下降。
“虽然也需要招募优秀的人才，但我们从一开始就非常专注于招募那些不仅具备出色能力，更能通过团队协作对周围产生积极影响的人……”
自2019年创业以来一直致力于发展AI半导体业务的新代表所规划的下一阶段，并非仅仅是制造NPU芯片。
短期内，计划在将AI服务器接入现有监控摄像头、工业现场及企业基础设施的本地部署市场中获取实际案例；长期来看，则计划将“Moblinto Inside”扩展至智能手机、PC、汽车及机器人领域。
超越芯片性能竞争，打造实际应用于现场的系统，并以本地部署中积累的案例为跳板，进一步拓展至设备端——这正是申代表为Moblin特规划的下一个制胜关键。
