英偉達的蝴蝶風暴：一國產GPU公司的困境之問

今天小編分享的财經經驗：英偉達的蝴蝶風暴：一國產GPU公司的困境之問，歡迎閲讀。

南方财經全媒體記者江月上海報道

甚至還沒有一遍遍遭受客户技術問題的折磨，工程師小勤就被公司通知裁員了。這家位于四川成都的 GPU 公司，在 5 月底與小勤解約，直到 8 月底還沒有支付解約合同上説好的 2 個月工資賠償款。

在該公司工作的一年零兩個月裏，小勤經歷了 " 光環加身 " 到夢想破碎的職業極速下墜。由于對公司和 GPU 行業還處在 " 初步了解 " 的階段，他并不十分清楚為什麼一家本來看起來很好的公司會突然連員工的工資都拿不出來。

在 9 月初，這家公司向留存的絕大多數員工發出了解約通知，僅保留少量人員維持必要運營。這場 GPU 公司 " 關停風暴 " 掀起了行業不小的震動，更多同行在問：有沒有下一家？

回溯小勤前東家的隕落過程，一些端倪在去年下半年已經隐隐出現。在低于預期的銷售結果下，一些個人高層成了整場 " 失敗 " 的替罪羊，而通過南方财經全媒體記者與多位該公司前員工的訪談，一幅由美國 GPU 公司英偉達引起的蝴蝶風暴圖景慢慢呈現。最後讓人哀嘆的是，在這個時代的科技革命中，資本和概念炒作比以往任何時候都更有力量，它們正面目猙獰地摧毀大批踏實的科研創新，但貌似沒有人能夠阻止這一切。

" 擔心的事終于發生了 "

暫且稱小勤的前東家為 X 公司。8 月 30 日，該公司召開全員會議，會上該公司創始人、董事長兼 CEO 唐某宣布，公司目前遭到股東起訴，資金賬户已被凍結。考慮到當前及未來再無資金進賬，當下選擇與全體員工解除勞動合同。

這個消息首先被外界解讀為 " 全員解散 " 和 " 公司破產清算 "，于是 9 月 1 日晚間，X 公司又在公眾号上發布了一則澄清公告，表示公司并未采取解散或清算的措施，目前将保留核心研發及運營團隊，還将繼續争取融資。

多位員工對南方财經全媒體記者反映，融資困難早在 2023 年年底就已經初步施展影響了。

據了解，在 2023 年上半年時，大多數員工尚未發覺 X 公司的經營問題，當時 X 公司的崗位可算得上同行裏的 " 香饽饽 "。

一位在 5 月底離職、此前在 X 公司工作了兩年的員工告訴南方财經全媒體記者，對這家公司的感受是 " 真的很好的公司，離開之後再也找不到這麼好的公司了 "。

X 公司給予的福利待遇位居行業中上遊水平，此外 " 文化很好 "，意思是指工作氛圍和諧、不内卷，不少人也反映當時幾乎不需要加班。

但到 2023 年年底該發年終獎時，很多人才第一次意識到 " 是不是要另覓出路 "。原應在年底發放的年終獎，當時被集體延遲到了 3 月底。

" 當時就有一部分人先跳槽了。" 小勤説，但大多數人猜測 " 是不是出于避税或者什麼原因 "，各種不合理的原因都套上了，唯獨沒有朝公司運營問題上去想。

3 月底，年終獎并未打到各人工資卡上，于是在 4 月上旬，公司又開了一次全員會議。會上，創始人唐某表示，年終獎可以轉換為股票。

" 他是特意開了這次會議説的，不是亂説的。" 有員工向南方财經全媒體記者強調。據他介紹，員工原始股計劃在 2023 年沒有實行過，但早年入職的員工曾有過，" 有的人出了 10 萬（元人民币認購員工原始股），高的還有上百萬，最後統共應該有 7500 萬。"

然而，下一步就到了 5 月底的裁員。在裁員過程中，"HR 對唐某説的轉股票計劃只字不提，説沒有聽説過。" 有人反映。

這一輪裁員大約涉及一兩百人，HR 給出 n+1 賠償方案，但賠償金要到 9 月 30 日才支付。

此後留存的員工更加不安，工資也發生持續的拖欠。8 月 30 日的裁員，猶如一只落地的靴子，" 一直擔心的事情終于還是發生了。"

分析上面一步步公司飄零的迹象，多名員工表示，作為公司的普通一員，從未得到上層管理者的解釋，不能理解公司最終落到這一步的原因。在這長達數月的過程中，大家都依據一些傳聞進行各種猜測，不斷有人向公司高層打探消息，有的人被安撫了，有的人沒有被説服。

挫折早已出現

在這一波 GPU 創業潮中，X 公司并非第一個遭遇挫折，它與過去的失敗者有一些共性的困難。

2020 年前後，多個 GPU 創業團隊出現在國產市場上，融資之密集帶來了一波市場震撼。

同時這些創業團隊星光熠熠，大多數是來自大公司的技術高管。他們原本領着高薪、手握價值高漲的股票和期權，但願意躬身入局到創業中，可見創業前景吸引力之大。

不過在 2024 年之前，一些 GPU 創業公司已經率先傳出經營問題。

有 GPU 創業公司前員工告訴南方财經全媒體記者説，通常銷售團隊首先 " 背鍋 "，他們被認為銷售能力不強，所以導致創造不出業績。

銷售團隊則會反過來説，研發能力不行。有到客户現場的銷售，覺得自己整天為研發 " 背鍋 "，客户會説產品有這樣那樣各種技術問題，軟體硬體各種不适配，如果不能解決，就不予采購。而如果銷售反過來對研發提要求，研發就會認為他們越職 " 指手畫腳 "。

在 X 公司内部，銷售和研發的矛盾也成為很多人的 " 共識 "。多位 X 公司前員工告訴南方财經全媒體記者，公司很多人都認為，銷售團隊一位姓 M 的負責人，要對公司目前的處境背很大的責任。

據公司内部的傳言，M 姓負責人來自創始人前司，屬于 " 嫡系 "。然而，這位負責人 " 只會喝酒 "，經常帶領團隊喝到半夜，員工三點才能到家。在搞不定客户的時候，又把責任推到研發身上，還派出 " 親信 " 的 FAE（現場應用工程師）去幹擾研發團隊的工作，但最終也沒能把產品銷售出去。

然而，大多數受訪的 X 員工也向南方财經全媒體記者表示，作為其他部門的員工，他們其實從未見過 M 姓負責人，平時他們的工作也都來自于本部門上級的派發，上述傳言止于 " 很多人都這麼認為 "。

在 GPU 公司裏占比不到 10% 的銷售團隊，經常和人數占到 80% 的研發團隊打輿論戰，盡管他們本來應該處在一個同盟裏。" 銷售和研發怎麼會是對立的關系呢？他們應該協同協調作戰。" 一位 GPU 創業公司員工對于 X 公司内部上述傳聞感到驚訝。

但其實 GPU 創業本來就面臨難于登天的技術壁壘。GPU 創業公司上述這樣那樣的問題，有一部分原因來自這個壁壘。

1990 年代初，在美國硅谷有數百家創業小團隊率先着手發明 GPU，他們認為 GPU 處理影像要比擅長處理邏輯計算的 CPU 效果好得多。

因此美國 GPU 發展歷史已經超過 30 年，而其中，在 90 年代率先發明了關鍵架構的英偉達，在創業潮中成功突圍，而其他絕大多數創業者都以破產收場。英偉達在 2019 年中國 GPU 創業潮之前已經成為全球首屈一指的 GPU 公司，它占有絕大部分市場份額，還圈起了自己的技術生态。

一名 GPU 創業公司員工告訴南方财經全媒體記者，GPU 創業使用開源 IP，起步并不難，但要打破英偉達壁壘很難。如果要讓客户轉換 GPU，那基本不可能，成本太高了，只有向新的客户、新的用途拓展市場，才有一線機會。因此可以説，撇開英偉達另起 GPU 的 " 爐灶 "，本來就是難于登天之事。

在 2023 年，英偉達以壓倒性的優勢占據了各類 GPU 的大部分市場份額。根據 Jon Peddle Research 的數據（Add-in-board 份額，即顯卡廠商份額），從 2023 年第一季度到 2024 年第一季度，英偉達在全球 GPU 市場上的出貨量占比介于 80% 至 88%，AMD 占據剩餘的 12% 至 19%，其他企業瓜分為數不多的剩餘市場需求。

換言之，GPU 創業本來已經面臨巨大的技術挑戰，而團隊的協作力應該是公司實力的一個加分項。在某些情況下，團隊協作力的丢失，進一步削弱了公司的研發和銷售能力。

公司創始人唐某的角色也在這場危機中令人反思。唐某被認為中國處理器芯片領網域泰鬥級人物，不少員工當初向 X 公司求職時，是看重唐某光環的，去 X 公司的目标也是 " 拿國家項目 "。

唐某在最後幾次面向員工的會議露面，也缺乏溝通策略。有員工反映，多次關鍵的會議采取線上形式，400 多名員工都被臨時通知參會，會上本來説好的員工提問環節總是被取消，員工反映的問題在會上被無視、缺乏回應，董事長發完言，會議就被掐斷了。

銷售力、研發力、領導力，以及部門之間、上下級之間的協作力，都是公司 " 實力 " 的組成部分。部分能力上的 " 稚嫩 "，首先是 X 公司遭遇此次危機的第一道原因。

蝴蝶效應

按照唐某所述，被起訴是因為公司曾經與股東籤署過一份對賭協定，公司在協定中承諾 B 輪融資規模要達到 5 億元。如今這一目标未達成，對方便發起了訴訟，并凍結了公司賬户。

投資人對 X 公司的考察，究竟在哪一個環節出現了問題？

要分析 X 公司的融資困難，需要和研發進展進行同步分析。

根據 X 公司的官方消息，該公司在成立 3 年半中，研發出了兩款芯片。第一款芯片，在 2022 年 6 月即成立 1 年 9 個月時，Pangu A0 芯片流片，8 月 A 輪融資，9 月一次點亮成功，發布了 " 天鈞一号 "，并在 2023 年 6 月量產。第二款芯片，2023 年 2 月 Pangu B0 流片，9 月發布，尚未量產。

上述 " 流片 "" 點亮 "" 量產 " 等名詞令外行人頭暈，流片實際上是指把初步設計方案交付給個别晶圓廠制作成芯片成片，點亮是指将流片產品進行驗證測試後實現電路通路，而量產意味着獲得客單進入銷售。

換句話説，X 公司現有的兩款產品，主要依賴 2023 年 2 月之前的設計方案。而在 2023 年 9 月之後，公司資金沒有支持更多芯片設計走向新一輪的流片。

這是為什麼呢？一名 X 公司前員工告訴南方财經全媒體記者，事實上，天鈞一号和第二款芯片走的都是 " 圖形 GPU" 路線，而投資人在 2023 年下半年不再看好這種芯片繼續流片了：流片 " 相當花錢 "。

投資人為何做出這樣的判斷？要知道，流片可以被認為是芯片設計公司最重要的一步，如果沒有流片能力，幾乎意味着公司無需再進行任何研發工作，也就相當于 " 掐死 " 了公司的存活機會。

有幾種可能：一，投資人對于 " 天鈞一号 " 的銷售情況不滿意，也就是從 2022 年 9 月 " 點亮 " 以來，銷量不夠，或者説在客户現場遇到了太多未能解決的問題。

這就驗證了銷售和研發之間的矛盾，可能投資人認為 X 公司在圖形技術路線上是無法解決技術問題的。

第二種可能，投資人可能對 X 公司的技術路線選擇不滿意。如果投資人尋求退出，他們想看到的是公司估值不斷提高。

" 我認為公司專注于圖形 GPU 的技術路線選錯了，導致融資不順。" 一名受訪的員工説。

GPU（圖形處理單元）最初設計用于圖形和影像的繪制和處理，這也是它以 " 圖形 " 命名的原因。随着技術的發展，人們發現 GPU 在處理大量并行計算任務方面具有巨大潛力，這導致了計算 GPU 的誕生。

不帶影像能力，專門用于數據中心通用計算的 GPU 被稱為 GPGPU（General-Purpose Graphics Processing Units，通用 GPU）。架構上，它不包含用于圖形渲染的專用硬體單元，如光栅操作單元、紋理映射單元等。

以龍頭廠商英偉達為例，該公司在 1999 年首次推出标志性的圖形 GPU 產品系列 Geforce，直到 2008 年才推出計算 GPU 系列 Tesla。英偉達的做法也帶動了全行業進行兩種技術分野，AMD 在 2016 年推出 Radeon、英特爾在 2010 年推出 Xeon Phi 系列争奪超級電腦、數據中心和深度計算帶來的機會，而圖形 GPU 繼續在遊戲、設計、虛拟現實等市場上賽跑。

因此圖形 GPU 和計算 GPU 原本是兩種并行產品，兩者不能進行技術比較、價值比較。

在 GPU 創業之初，一眾公司為了 " 彎道超車 " 英偉達，紛紛先着手 GPGPU。當時，雲服務概念大為流行，數據中心建設飛速，也大量消耗 GPGPU。

2020 年，全球芯片設計商加強了對雲和數據中心所需的 AI 處理器市場之重視，英偉達計算 GPU 獲得的全球市占率（按銷售額）為 80.6%（Omdia 數據）。不過彼時，數據中心業務在英偉達的全年銷售額中只占據 27.3%。

在一個新興市場上，GPU 創業公司尋求着生存機會。Omdia 高級計算首席分析師 Jonathan Cassell 當時表示，盡管英偉達的產品仍是市場的 " 默認選擇 "，但 " 随着市場對基于 GPU 的替代芯片和其他類型的人工智能處理器的接受度增加，其他芯片供應商将在未來幾年獲得相當大的市場份額 "。

然而，一名 GPU 公司創始人曾經向南方财經全媒體記者表示：" 做好影像，才是真正會做 GPU。"

圖形 GPU 技術難度比 GPGPU 更大，這可以體現在兩個方面。首先，需要和客户有更多的需求溝通，有時候還需要 GPU 公司 " 深入到客户的機房中 "，其次，圖形 GPU 面向的更多是 to C 市場，接受遊戲玩家、影像設計師等更多個體消費者的檢驗，這有時候比 to B 更難。

圖形 GPU 和計算 GPU，是否在初創市場上遇到了投資人的厚此薄彼？

根據南方财經全媒體記者的不完全統計，在 2023 年到 2024 年，摩爾線程、沐曦、壁仞、瀚博半導體、燧原等 GPU 初創公司均獲得市場融資，盡管 GPGPU 獲得了優先級的宣傳，但圖形能力也被重點列入諸多公司的產品説明。

只是在估值市場上，影像 GPU 和計算 GPU 似乎得到了不同 " 待遇 "。2024 财年（即 2023 年 1 月底到 2024 年 1 月底），英偉達全年股價大漲約 300%，而這似乎與其數據中心業務的增長發生線性關聯，在這期間，英偉達數據中心銷售額較前一年大增 217%，而遊戲業務按年增長率僅有 15%。

" 英偉達因為走計算 GPU 路線估值翻了多少倍，而走圖形 GPU 路線，現在比較受冷落。" 上述員工向南方财經全媒體記者表示。

基于混沌理論，氣象學家在 1963 年發明了 " 蝴蝶效應 " 這個概念。一些條件的微小變化通過非線性的系統性作用，導致了巨大的影響。眼下，在市場對數據中心的需求、AI 點燃的科創熱情、投資人的回報壓力等多種復雜的因素下，圖形 GPU 和計算 GPU 的微妙關系被放大成了路線之争，影響着從業者的情緒，也或影響着創業公司的生死。

風暴與磐石

" 螃蟹吃到懷疑人生，遇到了各種匪夷所思的 bug。" 近期，人工智能科學家李沐在談論 AI 大模型創業時，談及所租用的及購買的計算 GPU 群組時，發表了這樣一句感慨。

"GPU 市場可能非常復雜，難以駕馭。" 人工智能公司 Lepton.ai 也發布公開文章表示。

Meta 在 92 頁超長 Llama 3.1 論文中則稱，GPU 集群（16K GPU training）的復雜性和可能出現錯誤的概率，遠大于規模更大的 CPU 集群。

一位科技領網域風險投資人向南方财經全媒體記者表示：" 以為創業就是彎道超車，以為創業就是堆估值，這都沒有正确認識科技創業的復雜性。"

計算 GPU 的設計難度、工藝難度和交付難度，仍然比趨勢創業者 " 選路線 " 的投資者想象得要難。

根據李沐所説，即便最先進的計算 GPU 仍存在本身的設計和工藝問題，包括供電、光纖切割角度、推薦的網絡布局。

根據 Lepton.ai 文章所説，計算 GPU 的落地相當復雜，至少要在徹底的預生產和老化測試、廣泛主動監控、IDC 現場人員配備和 SLA（服務水平協定）保證等三方面進行布局。可以想象到，如果服務商在上述工作中存在缺陷，那麼使用者就會遭遇訓練不暢的麻煩，這将帶來巨大的金錢損失。

并非説因為困難，創業團隊就應該繞行。尤其是在當前時代背景下，自主是科技業的一個關鍵命題。據南方财經全媒體記者不完全統計，2015 年往後、尤其在 2020 年之後，中國 GPU 創業已經爆發，目前正處于市場試煉期和融資關鍵期。