GPU大芯片创业的点球大战

在多多少少经历过纷争，内耗和部分人员的离场之后，是否统一了路线，是否找到了落地方向，找到的落地方向空间如何，一年的毛利有多少？如果说之前花掉的是试错成本，那么剩下的就是公司实实在在的造血能力。

大模型和AGI让算力的市场空间爆发式增长，国家还贴心的准备了东数西算，一带一路等一干大礼包，创企们从碗里抢饭吃变成了盆里打饭吃，理论上饿不着了。但是能不能打到饭吃就得看自己之前有没有“为生成式AI带来的的范式革命做‘好锹’，‘做好’锹”。

而且在国家改变了扶持逻辑之后，某些一年骗一个大项目的公司还能骗多久，这是个不小的问题。‍‍‍

曾经某上市AI芯片公司离职群里有一位神人，反复强调该公司芯片技术优于华为，只是拿不到产能，由于言论过于反智，最终被管理员踢出群组。

在AI算力需求暴增，国家和企业也愿意给国产芯片腾地方试错的时候，最合适的做法就是把产品顶上去，做好服务，别的都是空谈。

而顶上去，就得有产能。不管是台积电还是中芯国际，有芯片就有机会，甚至制程落后一点都没关系，国家西部有的是便宜的电能。

那么如何保证产能呢？第一，要有一位优秀的COO，维持良好的供应链关系，第二，学会在媒体上闭嘴。在当今政治环境下，没声音、有产能的公司，绝对是优秀的公司，而某些公司做军工做得人尽皆知，本人深以为不智。‍‍‍

基金退出期到了必须退出，但是IPO条件不成熟，市场上又暂时找不到可以接替的基金，这样的问题，相信很多创企都会遇到，那么如何在不打乱公司经营节奏的前提下妥善解决，就必须有专业人士来处理了。

说到这里，掐指一算，有一部分创企应该即将或者已经在面对这样的问题了。除了这样具体的问题，如何选择上市的时间点，在哪里上市，要不要做营收，这些都是非常现实且关乎公司和持股平台员工实际利益的问题。

这些问题，本人不专业，但是我知道，处理不好的影响会很大。‍‍‍

如果说大模型是当前的主线，那么基于这条主线，边缘芯片要怎么做，云端芯片要怎么做，软件生态怎么建设，更具体一点，如何拥抱AI Infra和MaaS对GPU芯片的需求，如何引入大模型训练和推理优化公司来丰富自己的软件生态，如何面对一批新成立的大模型芯片公司的竞争，如何布局AIPC和以AIGC为核心的云服务……这些都是需要去考虑的问题。

对于公司的创始人和核心团队来说，像zeku那样的关闭方式其实不算痛苦，而在一次一次决策中逐步落后，最终慢慢被淘汰，才是最痛苦的离场方式，这一球，最为难踢。

一场盛宴，四篇文章，中国GPU大芯片的创业从零开始，如今盘点，有过意气风发，也有过一地鸡毛，但是最大的成就，是终点不是零，我们有理由相信，能够熬过经济寒冬的芯片公司会成为中国芯的中坚力量，失败了也不要紧，放下身段，寻求收编，毕竟我22年8月就预言过这样的事情。

无论如何，祝愿每一位参与过这一场GPU创业浪潮的人，即使历尽千帆，还能不改初心，还能有向前的勇气。