7月初，2021年世界人工智能大会世博展览馆，人声鼎沸。
在公司展位里一间临时的会客室，赵立东就坐在记者面前。他说话的声音不大，却能让人暂时忽略周围的嘈杂。
在此之前，他正在公司展台附近密集地与人交流着。对于每个问题，赵立东都能快速给出简洁回答。
“中国何时能出现赶超类似基于CUDA软件生态的英伟达的企业?”他说短期内不可能。
“产业生态有没有像产品1.0、2.0一样的进度表?”他说这个问题本身就有问题，生态不是一家公司说了算的事情，需要与整个产业的上下游伙伴合作，而且不断地积累。“怎么说服厂商加入燧原的生态?”他说这是市场导向，客户觉得有价值就会参与。
此刻，赵立东眼睛因长时间待机有些充血，但思路依旧清晰。至少三年前，他和张亚林刚创立的燧原科技，并不是这样的状态。一群纯粹走技术路线的研发者，彼时的燧原显得神秘而低调。
18个月就一次性流片成功技术门槛最高的AI训练芯片;三年完成两次产品迭代，这次在世界人工智能大会上发布的2.0版本的“邃思”，是中国首个支持TF32数据精度的AI芯片，成为大会十大镇馆之宝之一。
谋局高端
赵立东和曾在AMD共事的张亚林，是背后的谋局者。赵立东是燧原CEO，张亚林是COO。
但在他们的背后，还有AI芯片时代下的中国，若像CPU时代核心技术、产业生态被国外巨头把持，人工智能产业必将面临“卡脖子”的巨大隐忧。
事实上，几乎所有围绕人工智能的里程碑事件，都发生在了英伟达的硬件上：无论是吴恩达的YouTubecatfind-er，还是DeepMind的围棋冠军AlphaGo。
英伟达的GPU(graphicsprocess-ingunit图形处理器)正在制霸全球AI芯片市场。这是中国芯片研发者们，不愿看到的局面。但2018年逐渐显现的云端训练和推理芯片市场，让他们看到了追赶英伟达的一种可能。
尽管AI泡沫喊了很多年，在赵立东看来，这个行业在过去五六年才真正开始起步。国内BAT等企业，也是近两三年才开始大量采购英伟达的AI训练及推理产品。
“GPU架构并非专为AI设计，爆发式增长的数据及算法模型带来的算力需求，为专为AI设计的新的芯片架构提供了机会。”
机会背后还有赵立东口中英伟达眼下的优势、未来的劣势：CUDA软件生态的封闭性，“所有厂商都希望参与的是开源开放的生态，而不是被谁深度捆绑。”
看到机会的，远不止燧原。更为资本熟知的还有寒武纪、地平线等。
但相比前者从终端或推理芯片的入局思路，上来就切入技术门槛最高且被巨头高度垄断的云端训练市场，燧原科技有自己的底牌。事实上，与燧原初代产品同期发布、竞争领域最为接近的，只有华为海思的昇腾910。
行业沉潜
但过去5年间，赵立东眼中刚刚起步的AI芯片，迅速经历了潮起潮退的跌宕。你却很难从他脸上，看到这种变化带来的沮丧。
赵立东最为外界熟知的标签之一，是同为英伟达竞争对手的微处理巨头AMD在上海研发中心的搭建者。2007-2012年，赵立东回国参与组建了超过2000人的AMD中国研发中心，他带领的团队超过1000人。
但鲜为外界知道的是，2012年后，他一人回到了AMD位于美国德州奥斯汀的总部。他当时有个大胆的计划：把AMD一条完整产品线移到中国，完成从产品定义、开发到市场销售的全流程，以中国市场为中心，服务全球市场。但Austin的进展并不顺利。
直到2014年9月，中国芯片产业发生了两件大事：大基金在9月9日宣布成立;英特尔向紫光旗下的展讯通信和锐迪科投资90亿元。
在AMD待了近8年的赵立东，做出辞职回国的决定，12月就投入了中国芯片的发展大潮。
特别是当2018年AI芯片风口正劲，赵立东和张亚林俩人一拍即合。
“高举高打，创业做最高端的芯片。”在被垄断的云端AI训练芯片领域，重新定义一款中国芯。身后是建制完整、有实战经验的工程化团队，从设计、验证到项目流程管理，对标世界级芯片公司。但在2019年12月首款云端训练芯片和训练产品出世前，只有极少数人知道这家公司的背景。
18个月就一次性流片成功。一年后，初代人工智能训练加速卡和由其组成的多卡分布式训练集群已在云数据中心落地，实现商用。今年7月，燧原完成了训练芯片的二次迭代。
产品更迭正严格按照规划好的剧本在推进，且速度惊人。但在赵立东看来，自主研发、做大芯片很难，但围绕中国AI芯片产业的生态搭建是更难且必须要做的事情。这是他眼下以及未来思考的方向和重点。
燧原做的是通用芯片，目标在于实现底层的普惠算力。赵立东希望燧原以开放合作的形式搭建技术和产业生态，这个过程需要科研单位、产业伙伴、开发者社区的共同参与，才能实现。
|对话|
经济观察报：怎么理解生态?对比AI芯片巨头英伟达，为什么说做生态比做AI芯片要更难?
赵立东：芯片上面是整个软件栈支持AI的框架，AI的应用程序是基于这些框架开发的。软件栈包括了驱动程序、编译器、函数库、算字库、工具包等等，是实现高性能、高通用性、高易用性，以及针对不同应用场景深度优化的关键。
英伟达的GPU从游戏加速到高性能计算，再到人工智能算力加速，软件栈有数十年的积累，在这个基础上开发当然更快。这也是英伟达能华丽转身的原因，CUDA生态是其成功的关键。
燧原是要从头开始建立一个多维度的生态，生态建设远比造芯片更难更复杂，需要很多合作伙伴和客户的共同参与。芯片开发周期长，生态建设的时间更长，但这是必须要做的事情。
经济观察报：英伟达的生态是一点点长出来的，它是否可以说是生态的规则制定者，后来者如何与这个生态抗衡?
赵立东：英伟达不是规则的制定者，它有的是大家围绕CUDA的使用惯性。CUDA的生态形成了这么多年，开发者们会顺着这个生态做。惯性的确在那里，这是我们需要克服的。但实际上客户们都希望多一个可选项，不然没有话语权。
克服有几个方向，从我们客户的分类来看，有互联网、传统行业还有新基建。
互联网客户的生态依赖惯性是最强的，在这个领域落地也会是最慢最难的。传统行业本身进入领域的时间不长，有些干脆还没进入，AI赋能现在对他们来讲还没完全展开，因此惯性较低。有很多企业希望国产化，会考虑卡脖子、断供、数据安全等各种风险，所以这个领域更容易实现突破。
比如说AI在金融领域的应用已走在前列。银行现在用AI用得最多的是风险控制，比如说贷款要查这个人过去的信贷记录、背景，过去就是用数据库，有人在那里看。现在AI模型全部搞定。保险也类似，有些保险公司五千块以下的车险已经不需要人，从图片上传到图片识别，再到后续的理赔，甚至客服全部都是人工智能在做。
除了金融以外，交通、医疗、教育、电力，还有网络运营商等等，他们的需求也正在慢慢显现。中国经济要数字化，AI赋能为数字化经济提供了一个台阶。这些才刚刚起步，但趋势非常明显。
经济观察报：此前英伟达就要收购ARM，但如今美国一些芯片厂商也有支持的声音，如果并购成功将如何影响全球的格局?
赵立东：Arm如果被英伟达收购，英伟达就会实现从云到端的一统江湖。
英伟达今天所有的布局，包括收购Arm、收购Mellonax，都是围绕数据中心的算力在布局，希望扭转由英特尔主导的服务器市场格局，同时进一步增强他们在产业内的话语权，获取更大的市场份额。如今，通过AI、数据中心，英伟达已经实现了市值反超。
但这同样也是我们的机会，我们要在技术和产品上加速迭代，拉近与世界先进水平的距离，这也会加速商业化落地。
经济观察报：燧原的“驭算Top-sRider”软件平台与英伟达的生态有什么不同?
赵立东：不一样。英伟达的CUDA其实是不开放不开源的生态，这是它现在的优势，其实也是弱点。优势是因为这样的生态会绑定客户，绑得很紧。但对于我们来说这是机会，客户都希望握有选择权，希望有一个开放开源的生态，所以我们要走开放开源的道路。
我们发布了“燎原”生态计划，具有原始创新、标准化、以及合作共建三大特点。如果不是合作共建，生态是建不起来的。
经济观察报：AI芯片火的背后，有哪些好或者不好的一面?怎么看估值过高的泡沫?
赵立东：我觉得没什么不好的。我认为是有泡沫的，但这个泡沫非常必要。
我们做高性能芯片，在技术链的最高端，按照过去传统估值是做不起的。燧原创立之初，我们就提出高举高打，这是有代价的。代价就是我们必须要有最高端的人才、用最高级的设备和工具，以及最先进的工艺。
资本市场也在与时俱进，对于我们而言这是好事。如果是认真做产品，这些所谓的资本泡沫，能够让我们更有资源把这件事情做成做好。
我刚刚说了，比芯片开发更难的是生态的构建。如果目标是对的，走的路是对的，就可以利用现在的天时地利人和、利用资源工具达到这个目标。
