芯片行业是一个高投入、高风险、慢回报的行业。芯片研发周期非常长，从立项到上市通常需要两年左右时间。作为创业企业，特别是从事算法的企业，如果自己独立研发芯片，在时间和资金方面都面临巨大压力，其中最重要的原因是芯片成本高，对错误零容忍。
与软件可以修正和快速迭代不同，据千讯咨询发布的《中国芯片市场前景调查分析报告》显示，芯片的迭代周期会很长。如果已经流片，纠正一个错误可能需要半年以后花几百万美元再去流一次片。你得有非常强大的心理素质、极其严谨的工作作风，以及对任何事情宁可错杀一千，不能漏掉一个的态度去做，不仅是要一个这样的人，而且是需要一个这样的团队，才能把这个事做好。
这是芯片行业本身具有的特点，但目前AI算法尚未固定，如果直接做专用芯片无疑又有新的风险。传统芯片公司在设计IP和做一个芯片之前，已经确定了目标客户，“如果你做一个很大的决定的话，要有一个头部的大客户一起合作。相当于芯片还没出来，你已经确定谁会用它，怎么用它或者对一个市场研究得很透”。但这是传统的方式，AI芯片则有所不同，他指出，“现在的AI落地还在早期，你没有办法事先就已经知道谁一定会用你，这个时候是带有一定风险的，也需要考验一定的眼光。如果你要盯着有量的市场去做AI芯片，首先这样的判断也有可能错，第二你在做出来的时候已经晚了。等你看到有量再去做，有一些预判的公司已经做出来，在那个市场里面等着了。”
该公司于2016年初确定布局AI芯片，而在当时该款芯片也没有明确的客户。当时为什么敢做这个决策？我们认为这些算法底层的架构都基于神经网络来做。不管你的形态怎么变，那个核心不太会变。另一方面，没有产品也很难和客户深入接触，“去跟客户聊过，但是通常来说，当你还没有一个东西的时候，你跟客户去聊需求的时候，通常来说聊不到很深入。上市半年后，目前该芯片已经有百万级的订单。