这是一个没有奇迹的行业，它不需要爆发和热闹，需要耐心。
文｜马慧 程曼祺
编辑｜程曼祺
2020 年 6 到 8 月，一家成立刚刚半年的 GPU 公司壁仞科技密集披露了 3 轮大额融资，几乎网罗了市场上最知名的财务机构和产业资本，包括启明创投、IDG、高瓴、华登国际 、中芯聚源等。“每三周就融一轮。” 一位投资圈人士回忆壁仞给市场带来的震撼。
在这前后，另外两家新 GPU 公司，摩尔线程和沐曦也在 2020 年年中成立，吸引了红杉、五源、GGV、深创投、字节、腾讯、联想创投、和利资本、真格、经纬、光速中国等投资方。
到去年年底，这三家主要的 GPU 创业公司合计融资约 100 亿元人民币，其中壁仞融资超过 47 亿元；壁仞、摩尔的估值逼近 200 亿元。中国 GPU 创业潮浮出水面。
这本来是一个不该存在的机会。
在 1990 年代起步的 GPU（图像处理器，也被称为显卡），早已经历过创业潮到巨头独大的转变。这个市场一度有英伟达、ATI、S3、Trident 等 70 多个玩家，现在除了手机和电脑里的集成 GPU，整个市场只剩下英伟达、 AMD 两家巨头。去年 11 月末，两家公司的市值之和已经超过万亿美元。如果完全看商业竞争，这里没📖有新公司的立足之地。
过去 20 多年里，中国有过院校、国资主导的芯片创业，在最能代表芯片技术的 CPU 领🦂域。1990 年代末以来，在政府推动下，以院校、国企为主体，诞生了一批希望实现自主可控 CPU 的公司，但它们多局限在信创等特定市场，期间还出现了汉芯这样震动一时的造假事件。
中国也有过民营芯片创业潮，但多集中在蓝牙、WiFi 芯片、MP3 主控芯片等相对中低端🦄、投入可🍃控的领域，这里竞争没有那么白热。华为海思是一个例外，它是一个成熟大公司，在主营业务有强大盈利能力的基础上，向产业链上游的成功探索。
这一轮 GPU 创业潮却具有截然不同的特点：它吸引了前所未有的大额投资、高级别人才和资源，它也是民营创业力量，第一次剑指一个回报丰厚，但已被巨头ꩲ掌控的高难度市场。
它🔯得益于全球化的退潮：2018 年以来♔的中美科技竞争和脱钩趋势，为 GPU 带来了国产 CPU 曾不具备的更大市场。
它也离不开过去几十年里的芯片业的全球合作：这批 GPU 公司的创始团队和核心人员，多有在海外或外企中国ꦑ部门💦的多年工作经验。
很长一段年时间里，这群人没有跳出来的契机。一位 GPU 公司创始成员🎐告诉《晚点 LatePost》：“我们这些人一直在学习，学习了 20 年，才迎来一个非常大、非常好的机会。”
这种学习机会短时间内难再复制。包括 GPU 在𝄹内的这轮大芯片创业潮是中国芯片设计行业有史以来最大一次机会，也可能是长时间里的最后一次。
在长周期的芯片༺行业，以这批公司普遍约 2 年的发展时间，尚难判断结局走向。但从行业已经显现的各种状态里，我们可以寻找答案🦋的蛛丝马迹。
一个门外汉搅起热潮
中国 GPU 创业开始吸引大资本关注，始于壁仞。
作为擦亮火柴的人，创立壁仞的张文并不像一个传统意义的芯片创业者。他出生 1970 年代，本科学电子工程，后进入哈佛法学院深造，做过律师，和中芯国际创始人张汝京在上海做过 LE🌱D 产业园和一家 LED 公司，管过基金，2017 年加入商汤担任总裁，负责战略运营🧸、销售、政府事务等。他以教科书般的精英形象示人：西装笔挺、相貌英俊。张文此前没有任何 GPU 公司的开发或管理经验。
张文曾在一些场合调侃说，自己对中国 GPU 行业的一大贡献就是 “降低了创业门槛”。
在壁仞开始筹建的 2019 年中，GPU 的机会还不像后来那样明朗。
诞生在 90 年代的 GPU，原本为游戏图像渲染设计，但 2012 年以来，人们发现 GPU 的并行计算模式非常适于处理人工智能中的深度学习算法。GPU 帮🌳深度学习突破了算力瓶颈，由此获得了广阔的增量市场，包括数据中心 AI 计算、通用计算和自动驾驶等，成为了云计算和智能时代最重要的基𝓰础芯片。
到 2021 🐻年 Q4，数据中心 GPU 已占到英伟达总收入的 43%，比 2018 年初时翻了一番。不带图像渲染能力，专门用于数据中心通用计算的 GPU 被称为 GPGPU（General-Purpose Graphics Processing Units），即通用计算 GPU，这是现在中国 GPU 创业最主流的方向。
英伟达的股价也在 2016 年之后起飞，从 1999 年上市以来常年不到 10 美元的水平ꦐ飙涨至去年底 330 美元的历史高点。
这是一个巨头仍在快速增长、持续扩大优势的市场。所以当 2018 年，中美科技竞争掀起国产替代浪潮𒅌时，并没有🐼多少创业公司涉足 GPU。
敢于叫板的是实力雄厚的华为海思，它在 2018 年搭建了 ♈GPU 项目笛卡尔，汇聚了一个豪华团队，其中有后来壁仞的联合创始人兼首席架构师洪洲和沐曦联合创始人兼 ♎CTO 杨建等。
也有一批创业公司另辟蹊径，选择以 AISC（Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路）架构，即 AI 芯片进入英伟达、AMD 看中的云端 AI 计算、自动驾驶场景。ASIC 的设计思路是把一🌳些算法固定到硬件上，它的复杂度和开发难度更低、前期投入更小，针对特定任务的效率更高，但灵活性和通用性不如 GPU，整体市场空间更小。寒武纪、燧原、瀚博、地平线、黑芝麻、比特大陆是这批公司的代表。
同一时刻，壁仞却试图讲述另一个宏大故事♚：一个从 0 起步正面对阵英伟达，向大量风投开放机会的 GPU 公司。
张文撬动市场的做法，是让最强的人才和最有影响力的资本相互说服。
一位接近壁仞的人士告诉《晚点 LatePost》，张文创业时并没有现成的班底，他请朋友列了一个牛人名单，逐一去聊，最先接触到了在硅谷人脉甚广的阿里云 AI 基础架构负责人徐凌杰。经他介绍认识了在海思负责自研 GPU 的洪洲、前高通 GPU 团队负责人焦国方，以及海光海外 GꦐPU 部门副总裁张凌岚。
这些身处美国的人更早感受到了中美科技业的撕裂。张文告诉他们这是一个历史机遇，阿里等大公司的芯片更多是成本中心，与其做一个二线部门 𒊎CTO，不如一起出来做事业。徐凌杰、洪洲、焦国方、张凌岚都成为了壁仞的联合创始人。他们在加入壁仞前，有在英伟🍸达、AMD、S3、Trident 等海外 GPU 公司的多年经验。
以这个超强阵容，张文在 2020 年初说服了启明创投、老牌科技投资机构 IDG 和知名半💫导体投资💮机构华登国际参与了壁仞的 A 轮。一位接近此事的人士称，张文创业之初，IDG 的某位合伙人曾说，如果你能请到所列名单里的哪怕 1 个人，我就投一轮，在看到他招人的执行力后，IDG 后来连投了 3 轮。
熟悉张文的人称，他在吸引人才上的思路是，既要有共同理念，也要分好利益。做过律师的张文借鉴律所合伙制，设计了特别的股权结构：公司创立时，张文与联创按不同ꦇ比例持股，后续期权将从这些创始人的股份里按比例切出，以让后来的关键人员也能获得足够的利益。2021 年 8 月，壁仞成立 2 年后又引入了一位核心高管，AMD 前全球副总裁、统管大中华区的李新荣，他🃏目前是壁仞的联席 CEO。
多让利益、多找朋友的思路也表现在融资上：机构多、速度快，一如他在商汤主导了密集的大额融资。
一位投资人告诉《晚点 LaꦑtePost》，2019 年出手壁仞的第一个机构投资者，启明创投曾投过 AI 四小龙，认可张文在四小龙竞争🔴中为商汤发挥的作用，“完全赌这个人”。
2020 年 5 月之后，随着美国对华为禁令升级，台积电等芯片代工厂不能再服务华为，本来最有希望的海思 GPU 尚未流片就陷入停滞。GPU 创业公司𝓡的机会变得明朗。
壁仞♍在 2020 年 6 月之后，创造了 3 周就融一轮的速度。截止去年 3 月，壁仞的 5 轮融资汇聚了近 50 家机构。
但作为非 GPU 行业出身的创始🙈人，协调一群💃技术出身的联创对张文是一个挑战。这是一些投资人没有投壁仞的原因。
一位壁仞前员工告诉《晚点 LatePost》，在开发阶段，壁仞核心技术人员曾有一场争论，一派主张精简验证流程，不用招那么大的验证团队，还可以加快速度；另෴一派认为 GPU 结构复杂，出 bug 的几率更高，打破常规验证流程会欲速不达。这时张文会向其他公司的技术朋友寻求意见。经过激烈的内部争论，壁仞最终达成共识，确定采用严格和完整的验证流程。
一批投资人转而支持更有芯片背景的团队。在壁仞密集融资的 2020 年年中，另外两家 GPU 公司，摩尔线程和沐曦相继成立。前者由英伟达中国区前负责人张建中创立，后者由 AMD 😼中国前图形研发高级总监陈维良创立。
沐曦的一位投资人强调，他看中成建制的、有配合经验的团队和成功开发过产品的经验。沐曦的三位创始人，CEO 陈维良、负责软件的杨建和负责硬件的彭莉在 AMD 中国是多年的前同事。据《▨晚点 LatePost》了解，沐曦团队曾参与开发 Frontier 超级计算机使用的 AMD Instinct MI250X GPU，Frontier 在今年国际超算大会发布的 Top 500 榜单中排名第一。
不管是门外汉组局，还是资深从业者下场，整个行业的融资节奏自 2020 年年꧃中以后大🎃为加快。或是在观察已久后觉得时机已到，或是害怕错过，投资人蜂拥入场。
摩尔在成立不到 100 天内，于 2021 年 2 月获得了数十亿元的 Pre-A 轮融资。接近此事的人士称，只用一个月，摩尔🐓ꦡ就搞定了从确认估值、设计交易结构到交割的全流程。留给投资机构的时间只有 2-3 周，最快的投资方一星期就完成了交易。
一些更早成立、但融๊资缓慢的 GPU 公司，也在此时获得支持。2017 年成立的登临科技，在 2020 年宣布获得天使轮融资。ꦉ2015 年成立，2017 年转向 GPU 领域的天数智芯，其 5 轮融资中的 3 轮发生在 2021 年之后。2007 年成立，一度做矿机芯片的芯动科技在 2020 年转向 GPU，并在当年底获得第一轮融资。
随着一批公司集中亮相，GPU 热潮轰然而至。
更快的速度，更大的产品
英伟达去年全球𓂃收入近 270 亿美元，中国市场占 1/4。一些投资人认为，༒如果一家 GPU 公司能从中国大盘子里切 5% 到 10%，就足以支撑起 1000 亿人民币的市值。
但能分到蛋糕的人很少。这是一个赢家通吃的市场，它由开发、生产芯片硬件的规模效应，和与硬件配套的软件带来的生态壁垒构筑。中国这批新公司中只会𓄧有 1-2 个胜出者，其它人会沦为陪跑；更坏的情况则是全军覆没。
在融资热潮兴起 1 年多以后，现在ไ这批 GPU 公司正加速来到产品面市的临界点。这是 GPU 淘汰赛的第一关。
一路狂奔而来，很难照顾姿势优雅，争议和质疑由此产生。
去年 10 月，壁仞宣布首款用于计算中心的 GPGPU BR 100 已交付流片；1 个月后，摩尔线程宣布其首款全功能 GP🅘U 已研制成功，今年 3 月末，壁仞宣布 BR 100 成功点亮。
一些半导体从业者不屑 “交付流片”、“研制成功”、“成功点亮” 等说法。一款 GPU 从设计到量产，要经历设计、验证、流片（交给台积电等代工厂小规模试生产）、回片🎃后的功能和性能测试（如数据通路没问题被称为点亮）、送往客户处测试、根据反馈进行软硬件调优、获取订单并交付工厂大规模生产的流程。
交付流片是芯片研💃发的必经环节，不代表成功；“成功点亮” 只代表功能没问题，客户是否用还是未知数；“研制成功” 更是意义不明。“这是他们为了融资发明的里程碑。” 一位从业者说。
自动驾驶芯片公司地平线创始人余凯在今年 4 月发布ﷺ了一条言辞强烈的朋友圈，说现在国内芯片创业，流片成功此起彼伏，“投资小白” 不了解，在当前条件下，数字芯片想要流片失败都挺难，流片成功毫无意义，卖出去才是水平。“量产呢？！量产呢？！再问一句——量产呢？革命的春天不是叫出来的，是做出来的好不好。” 这条朋友圈如此结尾。
其实去年 5 月时，地平线的官方公众号也曾发文章称，其第三代车规级芯片征程 5“一次性流片成功且顺利点亮”。在激烈的融资、招人竞争中，芯片公司不得不更早、更高频🎃地放出进展。
更大的争议来自超出寻常的研发速度。
主要面向军用、信创市场，由国防科大团队创🦂立的景嘉微研发中国第一款 GPU （2014 年发🔯布）用了约 5 年，又过了 4 年，才发布第二款产品。
新一批 GPU 企业中，壁仞的第一款产品在 2020 年 3 月立项，19 个月后交付流片，又 5 个月后点亮。沐曦也曾透露，会在今年发布首款芯片；🍨据《晚点 LatePost》了解，沐曦的产品也已交付流片。摩尔的速度最为惊人，它在今年 3 月末正式发布第一代产品，这距离研发启动只有 14 个月，是正常节奏的 2 倍。
加班加点和精简流程，可以部分解释创业公司ꩲ超﷽常的开发速度。但起更大作用的是一种多数公司不会提及的做法——买 IP。
IP 是能实现一些功能的成熟设计💙模块，它就像搭建芯片的积木，在买来的 IP 上做整体架构和完整设计，可以节省工作量、缩短开发时间。
芯动科技去年底发布风华 1 号时，提及他们使用了 Imagination 的 GPU IP。据《晚点 LatePost》了解，其实大多数新 GPU ♍公司都购买了 IP，但不会主动说明。供应商包括 Imagination 和芯原微电子，尤以 Imagination 为主。这是一家成立于 1985 年的英国企业，在 2017 年被中资凯桥资本以 5.5 亿英镑收购。2020 年，当中方想委派四名人员进入 Imagination 董事会时，被英国政府阻止。
除提供核心能力的 IP，一颗 GPU 里还有许多周边功能 IP。如 PCIe IP，它提供 GPU 和 CPU 的通信功能。这是个成熟模块，GPU 公司没必要自己做，PCIe IP 的最大供应商是美国公司新思科技。它同时是全球 EDA 三巨头之一。EDA 是芯片设计必须使用的一种工业软件，是行业的另一个 “卡脖子ಌ” 环节。
在过去全球大分工的环境中，买 IP 是一个正常的商业选择。但在如今 GPU 领域不绝于耳的 “自主创新”、“国产自主” 的宣传中，在外界对 “国产替代” 超越商业价值的期待中，到底买没买 IP，买了什么 IP，成了一个讳莫🌃如深的话题。
有从业者认为，即使买了 IP，也不能完全解释为什么开发速度这么快。速度最快的摩尔尤其引起疑问。
一位国际芯片大厂人员告诉《晚点 LatePost》，他们公司大部分产品使用自有 IP，但一ꦏ款新产品从启动研发到流片回来需要一年多，回片到完成验证又需要大半年，加起来要两年。
⛎速度更快的同时，产品规划也更加激进。景嘉微的第一代 GPU 主要用在军用飞机上，市场窄，但需求确定。
壁仞、沐曦、登临、天数智芯的第一代产品则是为大型云计算厂商、互𒐪联网公司等客户提供的不带图像能力的 GPGPU（数据中心主要用 GPU 做 AI 计算和高性能计算，不需要图像能力）。这是比信创、军用场景难度更高的市场，面临与英伟达的正面竞争。去年 9 月，壁仞又宣布开启图像 GPU 产品线。
摩尔直接挑战了最难的全功🦩能 GPU，既有图像能力，又有 AI 𒐪计算、高性能计算能力。摩尔在今年 3 月末一口气发了三个产品，分别是全功能 GPU 、面向 PC 与工作站的桌面级 GPU 和面向数据中心的 GPU。
壁仞则紧跟巨头战略，与众多资方一起布局了英伟达最看好的数据中心和自动驾驶场景。
英伟达创始人黄仁勋在 2020 年首次提出 “CPU+GPU+DPU（Data Processing Unit 数据处理器）” 这一数据中心系统解决方案。壁仞在去年下半年先后投资了 DPU 创业公司云脉芯联和 Arm 服务器 CPU 公司鸿钧微。前者还获得了 IDG 和字节跳动的投资，后者至今已融资 8 亿元，获得了高瓴、鼎晖、松禾资本和 C 资本等的投资。今年 2 月，张文又以董𒈔事长身份推动成立了一家 L4 自动驾驶公司云骥智行，其天使轮投资方为高瓴、华登国际、云晖资本、松禾资本、碧桂园创投，上述机构也都投ღ了壁仞。
这批 G💝PU 公司，比前一批 AI 芯片公司描绘了更大胆的故事和远方。但芯片行业最后靠产品说话，一旦潜在客户拿到 GPU 样片，就是 BP 和团队履历中✱的各种 “魔法” 消失的时刻。
仍在观望的客户
随着摩尔、壁仞等公司相继流片或发布正式产品，客户意愿开始变得重要。
中国 GP🥀U 客户中，最大头的是阿里、腾讯等云计算厂商、字节等大型互联网公司，然后是商汤、旷视、自动将驾公司等 AI 公司和大型金融、能源企业。它们的处境、需求各不相同，即使中美脱钩为国产 GPU 创造了有利环境，也不存在一声令下，就被开辟出的一大片市场。
国企中的运营商、能源和金融企业愿意支持国产公司，这背后有国家支持。今年正式启动的 “东数西算” 工程，刺激了一批🔥数据中心的新建。据《晚点 LatePost》了解，一些地方政府或央企牵♓头的项目会要求国产化率。一份项目资料显示，某项目新建设施软硬件国产化率应超过一定数值，优先使用国产基础芯片和深度学习框架。
一位参与类似项目的人士告诉《晚点 LatePost》，政府补贴可促进采购，但能否转化为长期商业关系仍要看产品：“政府也清楚，不能为了支持国产，东西根本不能用或体💖验极差，影响科研和别的产业发展。”
特定项目之外，大部分企业采购 GPU 时看重性价比和使用体验。
此时，影响客户采纳的不止硬件性能，更难逾越的是软件生态壁垒。早在 2007 年，英伟达就推出了计算平台 CUDA，它是把 GPU 资源用起来的软件工具。🔥没有 CUDA 之前，要把原本为图像渲染设计的 GPU 用到通用计算上，需要复杂的编程和调优。CUDA 帮助开发者解决了这一问题。这是学界能用 GPU 训练深度学习算法，继而开启 AI 革命的条🌜件之一。
经过 15 年发展💧，CUDA 已成为一种 AI 基础设施。使用 GPU 的公司能从市场上招到的大部分人都用 CUDA，这决定了公司的订单走向。
创业公༺司短期内不可能另起炉灶搞自己的软件生态，它们的办法是在编译器、数据库层与 CUDA 做兼容，让开发者调用 CUDA API 时，能被翻译成这些ꦜ新公司产品可执行的代码，但兼容能否保证和 CUDA 相似的性能与易用性尚不确定，取决于公司产品的硬件架构和对软件生态的投资力度。
对 CUDA 生态依赖较小的图像渲染场景的客户态度更积极。一家云游戏公司人士告诉《晚点 LatePost》，去年开始，就🗹有多🦩家 GPU 公司陆续接触他们，如对方真能拿出可用的卡，即使价格相当，他们也会考虑。
云游戏的一环是在数据中心部署大量有图像渲染能力的 GPU，远程支持手机等计算力相对低的设备跑更高质量的游戏。该公𒅌司去年使用了大量 GPU，今年将翻倍。但量级还不足以获得英伟达的优先供应和技术支持，这使他们对新产品兴趣浓厚。他们计划在不久之后测试某款国产 GPU。
而采购 GPU 最多、且主要用于 AI 计算的客户，云计算和互联网公司却没那么容易更换供应商。据《晚点 LatePost》了解，字节跳动自 2018 年起开始用 GPU 处理推荐算法（此前 GPU 更擅长 AI 中的图像识别任务），这是抖音、今日头条等字节最主要 App 上的核心任务。
即使用了🌠英伟达的成熟产品，完成硬件架构转换也用了大半年，字节投入了数名工程师做优化。“你的系统要𒁏和它做匹配，接入成本很高，而且全世界（AI）工程师都用 CUDA，很难切换。” 一位在字节使用 GPU 的工程师说。
大公司采购新产品时的另𝓰一担忧是，好不容易上手了新东西ꦇ，供应商却倒闭了。相比于价格，他们更在意产品性能、稳定性和服务可持续。
作为中间环节的服务器公司，也会跟着云计算、互联网走。一位被某家 GPU 公司列为合作伙伴的服务器公司采购人员称，𒆙他们不会特别倾斜国产产品，最终要看下游客户选谁。这位人士称，除了英伟达，现在 “其他家的没销路”，他们也采购过寒武纪的产品（寒武纪 AI 芯片在数据中心里和 ♊GPU 有替代关系），但量不大。“都想摆脱（英伟达），摆脱不了。” 他说。
商业化的不确定性还在于，GPU 市场的大客户和供应商之间，存在自研还是外🐷采的竞争；同时有 🔜GPU 和 AI 芯片（ASIC）的路线之争。
一位在美国的英伟达工程师称，英伟达在意的竞争对手是 Google 2016 年推出的 ASIC 架构的 TPU（Tensor P𒆙rocessing Unit，张量处理器），专门针对🎃 AI 计算做优化；Google 正在完善软件工具，试图向外推广 TPU。
全球市占率第一的云计算公司亚马逊 AWS 也自 2018 起陆续推出了 Inferentia 和 Trainium 两款 AI 芯片，并推出了配套的软件工具 Neur𒁏on。
在国内，华为的昇腾、阿里的含光 800、百度的昆仑，和创业公司寒武纪、燧原、瀚博的产品都🅷是面向数据中心的 AI 芯ও片，地平线、黑芝麻、寒武纪则在做自动驾驶 AI 芯片。新一批 GPU 公司面临多重竞争对手。
钱还不够，人也是
当下的 GPU 热潮，一边是众多投资机构入局和看起来醒目的融资，一边是资金和人才的相对匮乏。
对比几年里投入了上千亿的在线教育或社区团购，GPU 创业并没有获得惊人多的钱。行业里近 10 家主要公司去年总融资额约 100 亿元。公司股权的稀释𝔍也很大，壁仞 20꧋0 亿的估值里，有 47 亿是融来的现金。
头部公司的总融资目前在 30 到 50 亿元之间，这只是够用。一位 GPU 公司高管告诉《晚点 LatePost》，以 2000 人计算（他认为这一个 GPU 公司正常运𒊎转所需的较少人数），公司一年的人力成本约 10 亿；投片一次，算上买 IP、流片、做板卡等各种费用，需要 6000 万到 8000 万美元。在第一款产品获得收入前，一般需要 2 到 3 年。这意味着至少 30 亿砸下去，等 3 年，才能听到一声响。这还是一切顺利，第一款ܫ产品就大获成功的情况，但这不一定发生。创业公司需要更多钱来容错。
这些资金和巨头相比更是毛毛雨。英伟达去年研发投入为 53 亿美元。英特尔现在也在更激进投入 GPU，今年 3 月，它时隔 2♋0 年再次推出独立显卡 ，又在 5 月宣布将于年内发布首款面向数据中心的 GPU。
大公司有规模化优势，在买 IP、流片和生产时，都可以🔯获得供应商的更多折扣。中美人力成本的差距也在近年来被水涨船高的薪资拉平。
💟比钱更难解决的问题是人才。目前壁仞、摩尔人数已近千人，沐曦团队超过 600 人，扩张速度很快，但仍不够。
抢人的不仅 GPU 公司。一位从业者回顾了这几年一山还比一山高的行情：先是 2018 年前后，燧原、瀚博等 AI 芯片公司成立，带动了一波上涨；然后 2020 年壁仞出手，给出翻倍工资；再来是哲库（哲库是 OPPO 旗下芯片公司，于 2019 年成立）开始抢人，“比壁仞还高”，下一棒是摩尔，“比哲库还高”。
黄雀在后的是蔚小理，这三家造车新势力都在招募芯片人才。据《晚点 LatePost》了解，已有一批 GPU 公司人员流向这些汽车公司。最受欢迎的是还没上市的超级独角兽字节跳动。一位猎头称ꦆ，字节发 10 个芯片 offer，有 5 个候选人会接，“是最高的”。
AMD 是这些公司的主要人才来❀源。AMD 工程师分为 MTS（主任工程师，一般工作 8 年后会自然成为 MTS）、SMTS（资深主任工程师，这需要一定成果）和 PMTS（首席主任工程师）等职级。
一位猎头称，MTS 过去的年薪约为 40 万，但 GP✃U 公司最高可以给到 80-100 万；本来年薪约 80 万的 SMTS，可以涨到 120-150 万；原本 120-150 万的 PMTS 可以到 180 到 300 万；AMD 中国去年资深主任（ SMTS ）级别以上的工程师流失了约 30%。
部分开始校招的 GPU 公司，现在♔给重点高校硕士毕业生开出了 40 万的年薪，这是过去 5-8 年的芯片工程师的水平。
激烈的薪资涨幅刻画了人才的稀缺。其中最抢手的是芯片架构师🐭、编译器人员和算法人员。后两类都是软件人员。
一位在芯片外企的工程师评价：美国同事写的代码，注释详细、格式规范，“基本上可以一段一段读，跟看小说似的”，印度人写的代码 “看一行要琢磨半天，乱七八糟”。至于中国工程师写的代码，取决于 “从哪儿 copy 的，抄得好就比较舒服，抄得不好就乱七八糟”。一位 GPU 从业者称，中国的设计🅺人才相对不缺了，软件人才非常缺，因为很多软件的人🍰都去了互联网。
一个没有奇迹的行业
过去 20 年中国最受关注的创业故事发生在互联网行业，人们习惯了从车库起步、颠覆传统行业的边缘突破，习惯了百倍、千倍的回报。芯片业从来不⛦是这种爆发式增长的主角。
2018 年以来的中美竞争，是芯片行业难得的戏剧性事件。它造就了一个巨大的创业窗口，也一朝变现了积攒多年的中国半🐈导体人才。
此时这些人已不再年轻。他们中的一些人，博士毕业开始工作时，上世纪末的互联网热潮还未发生。他们后来见证了泡沫的破灭，又旁观了客户的崛起。那些名头闪耀的公司：亚马逊、🅘Google、苹果、Meta、阿里巴巴、腾讯、字节跳动……都使用他们开发的产品。他们是互联网传奇的 “幕后人员”。
得益于过去芯片业的全球合作，这群人在海外或外企中国部门获得了宝贵的经验。
壁仞的洪洲、焦国方、张凌岚、徐凌杰在加入壁仞前常年在美国工作；AMD 曾在中国有重要的研发项目和团队，规模一度接近 2000 人。VEGA 20，这款一度供应苹果 Mac 电脑的 GPU 即由中国团队开发。AIꦆ 芯片公司中，瀚博创始人钱军，燧原的两位创始人赵立东和张亚林都曾供职 AMD 中国。沐曦的三位创始人是他们的前同事。
这种学习机会往后难再复制。一🍎位 AMD 中国前员工称，2018 年后，AMD 逐步把重要的设计工作转移到了美国、加拿大或印度。另一位 AMD 前员工说，自 2018 年起，美国 AMD 不再招募持中国护照的实习🏅生，也不再允许任何 AMD 雇员前往有 “千人计划” 的中国高校做交流。
从投资人、潜在客户到政府，很多人期待这批 GPU 公司的成功。它们处于新的历史机遇中，它们有更灵活、更市场化的运作方式，它们有中🦋国芯片领域短时ꦰ间再难凑齐的一批最强阵容。
但芯片等硬科技创业，难以靠💎美好愿望或伟大♒意志成就。你不可能违背研发规律，不可能快速逾越技术差距和生态壁垒。
今年以来，GPU 的融资温度已在降低。一些更早期或估值更低的项目，如深流微、砺算科技、芯瞳半导体等仍有融资。而去年底就已启动新一轮融资的高估值公司如壁仞☂、摩尔还不见声响。
人们往往会高估 2 年的变化，𓃲而🐓低估 5 到 10 年的变化。英伟达在 2007 年开始布局显卡之外的 GPU 市场，反映在股价上已是十年之后。这是一个没有奇迹的行业，它不需要爆发和热闹，需要耐心。
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