【摘要】当壁仞召集了一批聪明人来到公司，反面是华为系与AMD系长久的路线之争。
当一大批厂商追寻DSA专用架构，反面是算法飞速迭代造成的适配难题；
当海归出身、资本加持的光环笼罩在壁仞头上，反面却是逃不脱的国产GPU周期律。
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以下为正文：
一个颇有意思的现实是：尽管国产AI芯片发展不过几年光景，却产生了一家芯片人才的“黄埔军校”——壁仞。
大凡新晋公司的创始人、内部具备核心力量的高管，多多少少都能看到壁仞的身影。
原联合创始人焦国方，目前任职某公司研发负责人、CTO；另一位联合创始人徐凌杰，今年6月份正式成立了魔形智能，提供面向大模型的软硬件一体优化平台。
加上流入各企业的资深工程师，壁仞可谓聚是一团火，散是满天星。
而这样一家聚集了各类大牛的公司，才刚刚成立5年，也还并没有完成上市。
业内提及壁仞，从不敢小视其人才质量，但论落地成果，目前鏖战的各家好像也并没有分出个胜负。
尤其是这几年，当壁仞的核心力量逐渐出走，在各个领域有自己的新生意的时候；当AI芯片似乎迎来新一轮井喷却又好像有着无形瓶颈之时，再来重新审视这家公司，或许能看到不少待解的答案。
01当聪明人都来到同一家公司
2019年9月，一名哈佛大学的法学博士建起了一个响彻资本界的队伍。
这位法学博世叫张文，壁仞科技创始人，游走于联合国和华尔街工作多年，先后成为高级律师和私募基金总经理，操刀过超百亿的并购交易，有着“资本狂人”的标签，2018-2019年，任职AI巨头商汤科技总裁。
但回国之前，还有一件事要做——招人。
而属于张文“三顾茅庐”故事的其中一个版本是：借助哈佛师弟的帮助，张文拿到了一份芯片领域顶级人才的长名单，此后一一拜访，尽数收入麾下。
这份名单的豪华之处在于，上面每一个人单拎出来，几乎都能独立创办一家公司。
焦国方，GPU团队负责人，华为公司GPU首席科学家、高通骁龙GPU团队首席架构师；
李新荣，联席CEO，AMD前全球副总裁、中国研发中心总经理；
徐凌杰，总裁，曾就职于阿里云智能事业群总监、在三星、AMD和英伟达担任过多个GPU项目的高级管理和架构师的职位；
洪洲，CTO，担任过海思自研GPU负责人和首席架构师，曾就职于英伟达，拥有30年GPU架构设计经验。
单单是以上这个F4组合，就已经足够讲出一个充满想象力的故事。
面对如此多的猛将，彼时的张文直言：“创业公司付不起动辄千万的年薪，兄弟如果你要走的话就早点走，千万别做到一半离开。”
但从后续的结果看，所有人都选择了留下。彼时正处于2019年，缺芯危机和创业浪潮的交界点，每一个试图在半导体领域有所建树的人都知道，机会来了，但选择一个好的伙伴也至关重要，张文组建的这个班底，也同样让团队内的彼此有充足的信心。
于是，一个充满了“聪明人”的公司成立了。
从2019年9月9日注册成立，到2021年3月完成B轮融资，短短18个月里，壁仞科技融资额超过47亿元，创下了国内芯片创业公司的融资纪录。
企查查显示，一直到去年中，壁仞都颇受资本市场关注。
图源：企查查
这是中国芯片产业史上难得的市场化资金突破“卡脖子”难题的尝试，其中的经验教训尤为珍贵。
明星班底加上海量资金支持，壁仞故事的开头足够亮眼。
但细数这个顶级创始班底的履历，可能已经有人能发现问题：高手众多，实际基本来源于两家公司——海思和AMD。
问题也恰恰出在这里。
在壁仞内部，华为系的带头人是洪洲，据知情人士透露，其人性格强硬，技术功底深厚，也颇有海思之风，身上具备了“狼性”“卷”“雷厉风行”等多个标签，与之相应的，内部华为系员工也都保持着这种做事经验、成功模式与工作习惯。
而与华为系争斗最明显的，是AMD系，后一类员工是海外大厂出身，角色分工相对更细、建制更加完整，属于各司其职类型，也没有那么卷，AMD背景的员工一般还细分到前、中、后端。
两种风格碰撞下，站在谁的立场考虑问题至关重要。
值得注意的是，据一位接近洪洲的人士透露，洪洲本人是硬件出身，相对更重视硬件方面的思路，而AMD系恰好具有追崇软件驱动硬件的风格，二者相遇，迸出火花之事常有。
基于此，到底是应该围绕软件来做，还是把硬件做好之后，让软件来适配硬件，在壁仞的内部争论不休。
显然，前几年的壁仞，在CTO洪洲的带领下，走的是硬件驱动软件的思路。
但事情可能在近期有所变化。有知情人士透露，近期壁仞内部有提拔梁刚主要负责软件的意向。
梁刚也是壁仞的合伙人之一，值得注意的是，其加入壁仞之前，在英特尔、Marvell、AMD都做过将近二十年的工作，从事软件方面的管理。由此可见，梁刚身上的AMD背景和软件色彩较重，一旦其提拔上来，必定会带动壁仞软件方面的建设更上一层。
实际上，这也顺应了壁仞产品的发展大趋势。在经历了前几轮的迭代后，目前芯片定义基本成型，后期需要做更多软件工作，此时提拔梁刚是一个说得过去的逻辑。
截至目前，公司技术的最高话语权还是在CTO洪洲身上。
继两位元老级人物焦国方、徐凌杰纷纷离职之后，壁仞的高管层变化引人瞩目。
张文的这次选人，已经堪称99分。剩下的1分，则不可避免地受制于华为和AMD系的行事风格不同，一众经验定型的聪明人同台合作，路线权衡势必时有发生。
显然在壁仞内部，这个问题并不好解决。
02做一款中立的芯片架构
GPGPU（General-Purpose Graphics Processing Unit，通用图形处理器）本身是指将GPU用于通用计算的技术和方法。
GPGPU的应用领域非常广泛。被用于科学计算、数据分析、机器学习、深度学习、密码学、图像处理等各种领域。通过利用GPU的并行处理能力，GPGPU可以加速这些领域中的计算任务，提高计算效率，缩短计算时间。
这部分厂商可以被称为传统“英伟达”模式的追随者，但相应的，成本更大、难度更高。
另一个架构是DSA（Domain Specific Architecture，领域特定架构），是指为特定领域或应用定制的计算机架构。与通用计算架构相比，DSA专注于解决某一特定领域或应用的需求，通过定制化硬件和软件设计来提供更高的性能和效率。
如此做成本更低、成果转化更快。
两者各有优缺点，核心是算法的迭代速度有多快。
做DSA架构的厂商，往往在产品定义最初，就有过一波市场数据收集，也评估过当时主流算法的适配，但这部分厂商没有想到的是，短短两年间，很多算法已经改变，这意味着初代产品做的极好的产品，可能到了现在已经不再适配、或较少适配主流算法，这无疑会给产品发布带来极坏的影响。
一些业内人士认为，燧原在早期做的是比较偏向DSA架构的产品。而在敲定芯片架构的早期，是很难判断算法会以怎样的形式飞速迭代的，而事实证明，算法的发展速度在近几年突飞猛进，已经超过了很多公司的预期。
燧原的该架构专用性很高，比较早地固化了AI算法和框架，此前设定的一些过于专用的路线，会出现与当下算法不适配的状况，也因为燧原较强的AMD系高管背景，一些问题可以通过其较强的软件工程落地能力解决，这也是业界认为燧原相对其他厂商强的部分。
壁仞的聪明点在于，走折中路线，一位业内人士认为，其通用化和DSA架构结合得较好。
市场方面，搭配原创开发的BIRENSUPA软件开发平台，壁砺系列目前已实现商业化、规模化落地应用。
其壁砺系列已经成功在华北、华东、华南等多地的智算中心与终端应用客户处落地，支持包括互联网、能源、金融、教育等众多应用场景，且已经打入浪潮等厂商的云计算场景。
在AI大模型训练与推理场景中，壁仞科技也已经与诸多合作伙伴开展了落地合作，并完成了主流大模型的适配与调优。
当然，在算法飞速更新的当下，预期芯片的迭代只会更快，基于此，在产品设计时留下越来越多的通用性至关重要。
03国产GPU的第一轮历史周期律
历史回到2018到2019年，彼时的大背景是国内半导体做AI芯片的浪潮初步涌起，而小背景则是一大批包括壁仞、燧原高管等在内的海归回国。
“海归博士、国际大厂背景、立足政策风口之上，在重资本加持下规划五年时间完成上市”，这在当时几乎成了一套创业范式。
理由也很简单，当时创业的那批高管，此前大多在诸如AMD之类的海外大厂独当一面，能够接触到一些高精尖的技术时间窗，从2013年到2018年的经验，几乎完全够在当时的国内，定义一款足够有吸引力的产品。
事实也正是如此，虽然资本狂热，但当时的各个班底也确实定义了不少充满想象力的产品。
AI芯片市场在后续的两三年间也确实发展的不错。
但时间进展到现在，再细数当时的明星芯片企业们，却会发现并没有多少完成了断层式领先，甚至像壁仞这样的顶级阵容、充沛弹药，都还没有成功上市。
国产GPU的发育似乎在这一节点开始慢了下来。
一个很重要的原因在于，此前积累下来的海外经验可能已经消耗殆尽了。
过去靠经验落地项目，能够在一到两代项目中很快实现复刻，能帮助自家快速打出知名度。
但5年过去了，当真正要靠自家公司形成原创性的时候，捉襟见肘的恐怕不在少数。
基于此，国产GPU的下一个5年，预期会比上一个5年更冷静、也更加发育缓慢。
04尾声
好消息在于国产GPU班底深厚、大环境支持力度足够大，板凳坐得十年冷，不一定是件坏事。
同时，告别过去5年的飞速增长期，下一个5年，厂商难以避免地要面临生存压力。这一点，可以从近期不断爆火的智算中心to G项目争夺战中看出，即使部分地方实际存在空转现象。
等度过这一轮市场化求解阶段，再跑出的厂商，也许才真正有实力完成5年前许下的豪言。
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