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AMD|扬言秒杀NVIDIA的国产芯片公司 快被现实打趴了( 二 )


两家起了大早赶了晚集的AI芯片公司，一个从公司经营的维度，另一个从产品的维度，展现了大芯片创业的巨大挑战 。
两次动荡，前途未卜
A公司成立很早，2018年就发布了首款产品，占据了先发优势，但这家公司的前员工向雷峰网透露，在公司发布首款产品的一年多之后，融资一直处于B轮，融资进度跟不上研发需求，于是开始缩减业务、欠薪、裁员，连CEO也被“裁”了 。
A公司的前员工透露，“那次的大变动，公司只保留了芯片团队，公司管理层和业务大洗牌 。不过融资也只是公司动荡的其中一个因素，实际是各种因素的共同作用 。”
业界的说法是，这家公司的CEO和联合创始人在技术路线上理念不合，联合创始人和投资人一起让CEO出局 。
创始人被踢出局的戏码算不上新鲜，但不幸的是公司的关键人物变动似乎成了这家公司的“劫” 。
A公司在第一次动荡之后重整旗鼓，发布了新产品，迎来新的掌舵人，正当一切都重回正轨之时，再次遭遇动荡 。
“A公司新任CEO气焰有些嚣张，声称某公司的项目势在必得，2022年能落地2亿的项目 。”多位AI芯片业界人士都向雷峰网提及 。
但这位经验丰富的CEO还没实际创造2亿的营收就遭遇了调查 。
“一时间，香饽饽CEO好像成了烫手山芋，不说2亿，不知道A公司今年能不能实现几千万的营收？”这成了同行会关注的话题 。
AMD|扬言秒杀NVIDIA的国产芯片公司 快被现实打趴了
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每代产品不同样，没有高质量落地项目
A公司因为人的因素没能占尽先机之时，B公司被局限在了创始团队的认知里 。
“软件做的真的太差，客户没办法用起来，自然难落地 。”几位B公司前员工以及业内同行都如此评价 。
软件没做起来，是因为硬件设计也有问题 。
“B公司的芯片迭代到了第三代，但每一代芯片架构思路都在变，甚至首席架构师都不同，设计出的硬件微架构也有很大的不同，硬件架构没有延续性，就算软件的工程师再努力，软件也难以复用，每一代产品软件就像是从零开始 。”了解B公司的马超（化名）说：“另一方面，B公司没有能真正掌控整个软件栈的技术大牛 。”
一位B公司的前员工透露，公司没有业界顶尖的大牛，软件团队的人背景虽然都还不错，但就背景差不多造成了相互看不上，怎么可能做出好产品 。当然，公司请过一个业内某技术领域的高手，但面对AI芯片这么大一摊子软件，估计也很难把控，待了一个多月两个月就离开了 。
对于这种情况，几位业界人士有一些共识，这家公司的创始人确实是有深厚积累的芯片专家，但毕竟不是芯片架构方面的专家，有局限性也很正常 。但这家公司的创始团队中没有软件的大牛，外部招来的人即便能力再强，也很难被“接纳”，在核心管理团队中没有话语权，也很难发挥合力做出好产品 。
没有高效、好用的软件，也是B公司的投资人虽然购买了少量芯片测试，但没能通过灰度测试，进入大规模采购环节的关键原因 。当然，B公司也拿到了政府项目，订单金额不小，但实际能不能产生真实利润都存疑，算不上高质量、可复制的落地项目 。
其实，目前国内AI云端芯片公司大部分创始团队都是有深厚的芯片从业背景，在对软件的理解和重要性的认知上有明显的局限 。
一位国内AI芯片公司软件的负责人直言：“CEO和CTO都听不懂我的工作 。一些国内AI公司创始人对软件的认知，相比领先的国际大公司，我认为有十几年的差距 。”
那么，AI芯片的软件到底难在哪？
被AI软件栈困扰的AI芯片公司负责人陈俊（化名）指出，一方面，AI芯片的软件是从零开始，具有天然的复杂性，与CPU不同，各家的AI芯片计算架构和指令都不同，从编译器到库再到框架的适配，都不像CPU一样有开源可以复用的东西 。
另一方面，AI的软件生态实际上就是英伟达生态，但英伟达的软件生态，尤其是CUDA相关的核心部分都是闭源、封闭的，想要将自家的软件与英伟达的生态兼容的难度可想而知，想要短期内自己建立一个新的AI生态，无异于痴人说梦 。
最后，云端AI推理应用的多变性 。目前AI的算法和模型仍然在快速发展和迭代，好不容易实现了图像分类ResNet 50模型的优化，新的语言模型BERT模型又开始流行，自然语言处理模型又开始越变越大，BERT的各种变形枝繁叶茂，这也增加了AI芯片软件的开发难度 。


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