獨家｜對話百度昆侖芯CEO歐陽劍：國產AI芯片想突圍，就要接近并局部趕超英偉達

5月8日，百度旗下AI芯片企業——昆侖芯（北京）科技股份有限公司，于2026年4月29日同中金公司簽署輔導協議，正式啟動科創板IPO輔導進程。

事實上，今年1月1日，昆侖芯已向港交所秘交上市申請。換言之，昆侖芯的A+H兩地上市進程正在同步推進。

輔導文件顯示，目前昆侖芯的控股股東為百度，占公司57.67%的股份。因此，受此消息影響，百度港股(09888.HK)今天開盤漲近3%。

智能紀元AGI團隊之前調研時發現，過去一年，百度港股漲了66.24%，幾乎每個漲幅高點，都與昆侖芯有相關性，其中包括去年12月7日傳昆侖芯IPO、今年昆侖芯公告秘交上市申請等消息。

百度在今年年初的公告中指出，分拆昆侖芯獨立上市，一方面可使其業務吸引專注于通用AI計算芯片和相關軟硬件系統業務的投資者群體；另一方面亦可提升昆侖芯在其客戶、供應商和潛在戰略合作伙伴中的形象，并提高其協商凈額爭取更多業務的地位。

所以，昆侖芯，似乎成為百度在資本市場的新故事之一。

早在2011年，昆侖芯就成立了，當時作為百度旗下FPGA（現場可編程邏輯門陣列，如AMD Xilinx、英特爾Altera）計算芯片部門，主要研發的是非常適合實時數據處理的集成電路芯片。

而在2012年-2013年，谷歌DeepMind的AlphaGo贏戰了人類棋手、AlexNet在ImageNet競賽中取得突破性成果后，深度學習（Deep Learning）和AI迎來了新一輪熱潮。

2013年百度成立了深度學習研究院（IDL），李彥宏親自擔任院長，并推動了百度在圖像和語音識別上的應用。

在深度學習熱潮下，百度智能語音部門開始用GPU替代傳統CPU系統，但團隊發現，GPU也有問題，主要針對AI場景的定制化做得不夠，而百度自身的深度學習技術對于數據中心需求強烈。

所以當時李彥宏拍板，百度內部啟動了定制化AI芯片研發。

2020年，李彥宏親自公布了昆侖芯1代系列產品，率先應用于百度內部數據中心，完成了技術驗證與場景初探。

2021年，百度“造車”引發廣泛關注，以及美股市場強勢崛起，也讓百度“分拆”成為內部想法，包括小度科技、昆侖芯等多個團隊從百度拆分。

2021年8月，百度宣布第二代昆侖芯片正式量產，搭載自研第二代XPU架構，性能、通用性、易用性較1代產品都有顯著增強。成為昆侖芯科技從百度拆分以來首次對外公布芯片進展。

如今來看，昆侖芯是百度獨立拆分中比較成功的一家ASIC（專用集成電路）芯片公司。

就在2021年末，昆侖芯拆分獨立半年后，昆侖芯科技CEO（當時是title為總經理）歐陽劍接受了我和智東西的專訪。

種種原因，智東西的采訪當時已對外發布，而我的文章一直在后臺草稿里面。

過去五年，昆侖芯以及GPU/AI這類大芯片行業發展很快，有種“從無名微末蛻變成真龍”的感覺。

IDC數據顯示，2024年中國加速計算芯片市場出貨量層面，昆侖芯6.9萬片，位居國產AI芯片廠商第二名。

據界面援引一份調研紀要報道，昆侖芯2025年全年營收預計在35億元左右，較2024年的20億元大幅增長。

2025年2月，昆侖芯成功點亮P800萬卡集群，這是國內首個正式點亮的自研萬卡AI集群。同年4月，該集群規模進一步擴展至3.2萬卡。

根據昆侖芯的路線圖，聚焦大規模推理場景的昆侖芯M100，于2026 年年初正式上市；集成256張P800芯片的天池256超節點、實現萬億參數模型訓練的天池512超節點，分別將于今年上半年、下半年上市；而AI大模型訓推一體的AI算力芯片昆侖芯M300，計劃于2027年初上線。

百度預計到2030年，百舸業務實現百萬卡昆侖芯單集群點亮。

下面，智能紀元 AGI 將復盤梳理歐陽劍2021年底接受的1個多小時的正常專訪對話。

這也是歐陽劍在昆侖芯分拆后的首個大的專訪，也是近五年來為數不多的公開專訪內容，而且是時長最長的一對二溝通交流。

彼時，昆侖芯、壁仞科技、摩爾線程、燧原科技等國產 AI 芯片企業均處在創業初期，正全力從產品研發向商業化落地艱難爬坡。

而2023年，ChatGPT熱潮給整個AI算力行業帶來了巨大的機會，英偉達從一家專門做游戲渲染GPU的公司，成長為五萬億美元的AI算力巨頭，而國內一大批GPU、AI芯片公司異軍突起，摩爾線程、沐曦、壁仞、天數也成功完成IPO上市。

因此，歐陽劍當時說的“跨越鴻溝”也已經實現。

雖然這段訪談已有年頭，很多預言和細節都已經成為“過去時”，但我希望大家仍然能從中窺見行業視角下昆侖芯拆分之初的真實情況，以及國產AI芯片行業五年來的發展蛻變與成長脈絡。

以下是歐陽劍對話整理：

一、分拆是因為百度更重視昆侖芯

問：昆侖芯這個新業務原本是百度智能芯片的內部業務，現在突然要獨立出來，Robin（李彥宏）團隊對此是什么意見？決定把這個業務獨立出來時，從團隊角度來看是什么想法？

歐陽劍：從我們團隊來看，大家肯定特別興奮，這意味著業務從成長走向發展的一個轉折點，我們有機會在更大的平臺上大展拳腳，對所有人來說都是很好的機會，大家都很認可這件事。

百度把智能芯片業務獨立出來，外界其實有不少誤解，甚至競品還會拿這個事抹黑我們，說百度不做這個業務、要放棄這塊了，但實際恰恰相反，這是百度對這個業務更加重視的表現，希望它能發展得更大更強。

獨立之后，我們一方面能繼續獲得百度的諸多支持，包括百度的場景、業務和生態合作方面；另一方面也能擁有更靈活的發展空間，還能對接更多社會資源，借著這個機會把這個業務做成更大的事業，這就是獨立的核心邏輯。

問：這個決策最早是什么時候定的？去年（2020年）嗎？

歐陽劍：正式做決策是在去年12月到今年1月之間。

問：我記得您是2016年進的百度？我印象里您之前在微軟亞洲研究院，對吧？

歐陽劍：對，我之前在微軟研究院做相關工作，當時那個團隊非常厲害，也很有淵源，那會兒團隊就在做計算加速相關的研究。這個工程團隊培養出了很多優秀人才。

問：能不能簡單回顧一下你是怎么和百度結緣的？你剛才說2009年從微軟研究院加入百度，對吧？

歐陽劍：我之前在微軟亞洲研究院待了一年多，2007到2009年之間，當時微軟亞洲研究院是國內做科研最好的機構之一，在那里鍛煉了一年，成長很多。

當時百度發展速度非常快，也是國內頂尖的互聯網公司之一，我從研究院出來后，很順利就拿到了百度的offer，當時百度提供的發展條件也非常好。

問：當時百度應該還沒有開始做AI吧？

歐陽劍：當時百度發展很快，但確實還沒布局AI，我入職后主要做數據中心、架構創新相關的工作，這和我之前在研究院做的工作有相似之處。當時百度還沒有相關的技術積累，所以也是從0到1搭建體系，做了很多開創性的工作。

問：還記得百度開始做AI芯片的契機是什么嗎？

歐陽劍：大概是10到11年前，也就是2013年左右，了解AI發展的人應該知道，當時深度學習剛在語音識別領域落地應用，有團隊做了相關研究，把語音識別的準確率提升到了可用的水平，這是一個重要的節點。

國內公司大概在2014年開始嘗試，用GPU替代傳統系統，讓語音識別的效果有了質的提升。

我們看到了這個需求，就想辦法解決行業的痛點。

當時，英偉達的GPU在AI計算上表現不錯，但我們發現它也有問題，針對AI場景的定制化做得不夠，雖然比CPU好很多，但還有很大的優化空間，所以我們就決定走自研芯片的路線。我們集中資源做的FPGA原型，效果比GPU好2到3倍，表現非常亮眼。

而且在做這個工作之前，我一直都在做計算加速相關的研究，也在美國做過不少相關工作，所以做AI芯片對我來說算是老本行，整個過程順理成章。

問：你剛才說去年年底開始考慮把業務獨立出來，主要的推動因素是什么？是不是因為當時業務的基礎已經足夠扎實了？

歐陽劍：最主要的還是百度集團的決策，從集團層面來看，獨立運營更適合這個業務的長遠發展。

問：比如其他互聯網巨頭，并沒有把芯片業務獨立出來，對比來看，咱們的發展思路有什么不一樣？

歐陽劍：首先他們的芯片業務做得不夠好，獨立出來自然也沒有意義；其次每個公司的戰略想法不一樣，就不多說了。我覺得Robin（李彥宏）是那種要落地、有實際成果才會對外發聲的人，昆侖芯實現量產、有商業化進展了，他才會考慮分拆獨立。

問：獨立之后，咱們有新的定位和核心目標嗎？

歐陽劍：我們的使命是“讓計算更智能”，核心就是實現計算的更快、更強、更省，這也是用戶對算力的核心訴求，所以我們所有的工作都是圍繞這個定位展開的。

問：獨立之后，整個團隊有沒有什么變化？比如人員擴充，我記得之前有軟件部、硬件部、驗證部門，還有各類流程相關的崗位，現在擴充的話，會不會新增更多類型的部門？

歐陽劍：獨立之后成為了獨立公司，我們的人員擴張速度非常快。除了傳統的硬件、軟件、服務、驗證這些芯片研發、項目相關的崗位人力得到了大量補充，商業化團隊（銷售、產業研發）以及職能團隊這兩大板塊，也有了很大的擴充，整個公司完全按照獨立公司的模式來運作了。

問：人員增長有沒有具體的比例？大概50%以上還是60%以上？

歐陽劍：到現在為止，人員已經翻了一倍多，這個過程推進得非常快。

問：你剛才說獨立之后人員擴充是一大變化，除此之外，還有哪些讓你感受很深的變化？

歐陽劍：首先人員變多了，組織架構也更完善了，真正成為了一家獨立公司；其次昆侖芯二代芯片成功量產，測試表現非常好，性能突出，也得到了很多客戶的認可，不少客戶已經開始小批量部署了，進展非常快；另外三代芯片也已經進入研發階段了。

問：這些發展都在你的預期之內嗎？

歐陽劍：其實超出了我的預期，如果從半年前看現在的發展，很多成果都是意料之外的。

問：那你自身的工作范疇，有沒有發生比較大的變化？

歐陽劍：運營一家獨立公司，和之前在大公司里帶領一個團隊，工作內容完全不一樣。

問：比如日常思考的核心問題，應該都不一樣了吧？

歐陽劍：產品和技術層面的工作，和之前有一定相似性，但運營公司需要看得更長遠，所以在產品技術上的思考會更深入、更全面；同時還要保障公司的商業成功，需要花大量的時間和精力在客戶和市場拓展上。

問：你之前說我們在場景應用上的積累更多，技術積累也更深厚，是不是因為百度有豐富的應用場景，給了我們很多實踐機會？

歐陽劍：對，剛才提到的積累，包括場景理解、技術迭代、團隊建設，都離不開百度的支持。百度的海量場景給了我們很多落地實踐的機會，再加上我們團隊自身的努力，形成了獨有的先發優勢。

問：過去10年，咱們在技術積累這塊有哪些變化？最大的技術積累體現在哪？是軟件框架方面，還是硬件底層？

歐陽劍：做芯片非常看重積累，從我們的角度來看，積累主要體現在三個方面：

第一是對場景的理解，這是很關鍵的一點，大家可能覺得AI有開源模型、開源算法就夠了，但這只是很粗淺的層面，真正要落地，必須知道真實場景中該怎么用、客戶的AI計算核心訴求是什么、AI模型的發展路徑是怎樣的，這些都需要在真實場景中去摸索體會。過去10年，我們伴隨百度AI體系的發展，不管是內部業務落地還是外部商業化，對AI場景的理解都非常透徹。

第二是技術層面的沉淀。我們從2011年就開始做AI計算加速，和谷歌TPU項目啟動是同一年。這10年里，我們總共部署了超過1.2萬張芯片卡，做了三大類產品、兩代芯片，在芯片架構、軟件棧搭建上都有深厚的積累，很多技術坑、技術難點，都在真實的用戶場景中驗證解決過。包括我們后來提出的XPU架構，都是在這些積累的基礎上實現的技術提升。

還有一個難得的積累是團隊本身。這個團隊特別能打，軟硬件能力均衡，成員之間互相信任，團隊精干，這也是我們很重要的優勢。

二、從“萬重山”中獨立走出來，要做商業化上的成功

問：兩代芯片都是設計完成后一年半左右，一次流片成功，你覺得昆侖芯能做到這一點，核心的技術和業務優勢是什么？

歐陽劍：流片成功其實在行業內不算特別難，不少公司都能做到，流片成功不代表長遠的商業成功，這一點要區分開。我們的優勢在于，兩代芯片不僅流片成功，產品落地和商業化表現都很好，這背后是團隊綜合能力的體現。

問：在芯片設計、流片以及場景落地的過程中，有沒有讓你印象特別深刻的故事可以分享？

歐陽劍：2020年第一代昆侖芯的芯片出來的時候，正好是疫情最嚴重的階段，大環境非常不好，當時整個市場對芯片的需求很低迷；而且疫情導致工作無法正常開展，芯片做出來了，不知道怎么賣、怎么推廣，處境很艱難。

第一代芯片是2020年年初流片成功的，當時我們要做全年的需求預測，當時和供應商見了一面，大家對整個行業行情都非常悲觀，都在擔心芯片做出來了沒人用，考慮能不能落地。

但到了4、5月份，我們抓住了一個很好的機會，用一個月的時間完成了百度搜索核心業務的算力升級，小流量測試的表現非常好，性能比當時的CPU提升了一倍多。這一仗我們打得很漂亮，也拿到了2萬片的訂單，供應商也給了我們很大的支持，在短時間內完成了產能交付。

問：如果用一個詞總結昆侖芯科技過去一年的發展特點，你會用什么？

歐陽劍：其實我經常想到的不是一個詞，而是一句詩，“輕舟已過萬重山”，我覺得這句話特別貼合這個行業、我們公司，還有這個時代。

問：你說的“萬重山”指的是什么？

歐陽劍：就是回頭看會發現，不管是一年前還是半年前，很多事情都發生了翻天覆地的變化，行業和公司的發展都超出了預期，市場分化的速度也超出了預期。

問：主要是云端AI芯片這個行業的變化很大，對吧？

歐陽劍：公司的變化也很大，不管是產品、技術還是商業化的進展，變化和競爭都很激烈。

問：現在很多云端芯片企業也在說“更快、更強、更省”，你覺得我們和他們的不同在哪？

歐陽劍：首先其他公司并沒有把這句話當做使命提出來，而我們是真的把它作為核心行動準則。

問：你剛才說從10年前布局FPGA到現在，用“輕舟已過萬重山”形容，那在這個過程中，云端ASIC的需求端最大的變化是什么？

歐陽劍：其實核心需求沒變，用戶還是想要更快、更強、更省的算力。做芯片產品和做用戶產品有共通之處，用戶的核心訴求是相對穩定的。

但需求的表現形式一直在變，比如AI模型越做越大、越來越復雜，以前的經典模型現在基本不用了，新模型不斷涌現；應用場景也越來越豐富，從最初的數據中心，拓展到自動駕駛、工業設備等領域，這些變化都非常快，發展速度遠超摩爾定律的迭代節奏。

問：這應該給了團隊很大的信心吧？復盤這件事的時候，你覺得最關鍵的是什么？

歐陽劍：這也印證了“輕舟已過萬重山”的含義，短短兩個月，市場和行業的變化天差地別。我們核心是抓住了非常短暫的市場窗口，集中團隊所有的力量，讓用戶快速體驗到了第一代產品的價值，而且產品的實際表現數據非常亮眼，這是最關鍵的。

問：我看了您在新思中國（Synopsys）上的視頻采訪，當時提到了軟件架構層面的困難，說相關需求一直存在，而且硬件和軟件的驗證需求、開發需求其實不一樣，這里面有一個價值鏈的過程，能不能詳細說說？怎么去平衡軟件和硬件部門？

歐陽劍：當時那段話其實也調侃并反映了國內做芯片團隊的一個現狀，就是很難找到軟硬件能力都很扎實的團隊。

國內很多AI芯片團隊的能力都是分散的。尤其是面向應用需求的場景，產品其實是軟件驅動的，但硬件也同樣重要，最終產品落地還是需要軟硬件協同實現。

我們的模式是，由產品端直接對接用戶獲取需求，再把需求轉化為硬件需求，這個過程需要軟件團隊做過濾和分析，整個團隊一起對需求做解讀和研判，再把需求傳遞到硬件端去實現。有些需求硬件端暫時實現不了，也會不斷反饋給軟件端做迭代調整。

我之前也說過，我們團隊的核心優勢就是軟硬件能力非常平衡，在這方面的積累很深厚。

問：這兩年發展過程中有沒有遇到什么困難？你覺得獨立之后，最大的挑戰是什么？

歐陽劍：獨立公司和在大公司內部做業務，面臨的挑戰肯定不一樣。在大公司里，只要把產品做出來、能跑通，基本就算成功了；但獨立公司不一樣，必須實現商業上的成功，產品落地后的市場表現才是關鍵，這兩者的挑戰天差地別。

問：之前從FPGA階段到最近這兩年做昆侖芯一代、二代，團隊遇到的最大挑戰是什么？

歐陽劍：具體的挑戰肯定非常多，產品研發中的技術難題、量產過程中的供應鏈問題、交付環節中客戶側的實際對接問題，各種各樣的困難都有，這其實是常態。

如果說最大的挑戰，首先還是剛才說的，作為獨立公司，要實現商業上的成功、驗證商業邏輯的可行性，這是非常大的挑戰。目前國內的AI芯片公司，其實都還沒有真正證明過自己的商業成功，不管是芯片設計公司還是其他相關企業，商業層面的落地都還不夠成熟。

其次產品研發也有挑戰，AI行業發展太快了，用戶的需求一直在提升，對芯片的要求無非是性能更強、性價比更高、通用性更好，這些訴求一直都在。

而且，以前行業可能是按摩爾定律的節奏發展，但現在AI計算模型越來越大，對算力的需求增長速度，比摩爾定律的迭代速度還要快，怎么滿足這個需求、怎么比競品更好地滿足這個需求，這是持續的挑戰。

問：你覺得摩爾定律失效了嗎？

歐陽劍：這其實是另一個話題了，核心還是AI產業對算力的要求、用戶對算力的需求，比以前提升了不止一個檔次。

問：我們該怎么把產品賣出去？針對非百度體系的客戶，怎么實現商業化落地？這些客戶又該怎么建立對我們的信任？

歐陽劍：目前我們對接的客戶差不多有100個，從數量來看已經不少了，所以我們對商業化落地還是比較有信心的。

昆侖芯一代芯片是一個成功的產品，已經實現了商業上的初步成功。不管是百度內部，還是外部的AI計算客戶，核心訴求其實都是一樣的：產品要通用、好用、性能高、價格實惠，這些是最基本也是最核心的點，誰能把這些做好，誰就有機會。

我們在這些方面做得并不差，和競品比，有優勢也有不足，不可能全面超越，但至少我們的產品能達到用戶的心理預期，這一點非常重要。

問：你覺得和競品之間有差距嗎？比如我們的產品兼容CUDA嗎？

歐陽劍：我們有和CUDA很接近的編程模型，和競品比，確實各有優劣，如果全面不如對方，百度內部也不會用我們的產品，外部也不會有這么多客戶。

性能上，我們的表現比競品更好，性價比就更不用說了；當然在通用性、可編程性以及生態方面，我們確實和頭部競品有差距。但總體來說各有千秋，至少我們的產品能打破用戶的選擇門檻，這是關鍵。

問：能不能具體說說我們最大的優勢是什么？

歐陽劍：如果和GPU相比，用戶能直觀感受到的第一個優勢是性能，其次是性價比，還有我們的核心指標表現都不錯；通用性和實用性方面我們做得也不差，雖然還達不到頭部競品的水平，但足以滿足用戶的核心需求。

問：我們的銷售形式是怎樣的？

歐陽劍：我們本質上是一家生態型公司，以產品為核心，對外主要銷售板卡，同時也會提供SDK。在和客戶合作的過程中，尤其是客戶早期使用階段，他們有時會需要整體的解決方案，我們會和合作伙伴一起，結合百度的技術能力去打造。

外部的很多場景，我們也會和合作伙伴一起做定制化開發，不只是提供芯片，而是給到一整套的解決方案。

問：我看到咱們的愿景是“成為劃時代全球領先的智能計算公司”，想問問怎么理解“劃時代的智能計算”？最近不少同行也都在提類似的概念，我們和他們有什么區別？

歐陽劍：很多同行只是喊出了這個口號，但并沒有真正理解背后的含義。

所謂劃時代，信息產業發展了五十多年，經歷了大型機、小型機、PC、移動互聯網、云計算這些劃時代的階段，當然還有很多細分的發展階段，而AI就是下一個劃時代的發展方向。我們希望能在AI這個新時代里，成為領先的智能計算公司。

問：我們的XPU架構具體的最大創新在哪？

歐陽劍：我們在2017年的論文里就提出了XPU的概念，核心是“多樣性”。AI計算本身就是一種多樣性的計算，不只是單一的算力運算，三四年前很多人還沒意識到這一點，還在做單一架構的探索，所以他們的計算架構局限性很大。

我們經過10年的積累，很早就意識到AI計算的多樣性，同時我們還有更大的愿景，希望在AI計算之外，把高性能計算等領域也做好，XPU架構就是基于這個目標定義出來的。

問：昆侖芯二代芯片同時支持訓練和推理，我了解到其他同行要么只做推理，要么只做訓練，分化得比較嚴重。

歐陽劍：核心是產品定義要精準，同時架構要能支撐，讓同一顆芯片既能做好訓練，又能做好推理，這其實并不容易。

英偉達的芯片能做到這一點，我們的芯片現在也具備同樣的能力。

而且我們的芯片本身性能很高，包括內存帶寬、芯片間互聯帶寬都有優勢，還有完整的軟件棧做支撐，技術上能保障單芯片實現訓練和推理的雙重功能。未來從產品規劃來看，我們也會做產品線拆分，推出更多針對性的產品。

問：還有一個關于PPA（芯片設計三要素，功率、性能和面積）的問題，現在大家都在提異構計算，算力、數據、算法都特別重要，現在很多企業甚至通過AI來做芯片的PPA優化。你覺得從芯片設計角度，我們該怎么把這些優化轉化為實際性能，怎么提升PPA指標？

歐陽劍：技術發展確實很快，但核心是要形成一個完整的技術閉環，這也是我們過去10年一直在做的。

單是IP這塊，我們就迭代了三個大版本，芯片也做了兩代，落地使用的芯片大概有1萬片，在這個過程中我們收到了大量用戶反饋。

我們能明確知道技術該往哪個方向改進，通過真實數據指導技術迭代，這樣就能形成良好的閉環，比別人更快、更準地完成產品迭代，把PPA指標做得更好。

問：當前芯片缺貨的情況對我們有什么影響？供應鏈和量產交付這塊怎么解決？

歐陽劍：國產替代這個話題比較敏感，我先不回答。供應鏈確實是很大的挑戰，對公司的整體運營影響不小。現在需要換一種思路，重新看待供應鏈管理和產品管理，這對我們來說挑戰很大。不過目前我們已經制定了一些應對方案，短期內的供應問題能解決；但長期來看，這段時間的缺貨讓大家對供應鏈的理解和認知都有了新的要求。

這更多還是靠我們的先發優勢，我們對自己的產品有信心，所以會提早備貨；同時我們對客戶需求的判斷也比較精準，對客戶也有信心，這是核心。

問：這對我們下一代芯片的量產會不會有影響？

歐陽劍：肯定會有影響。在這種情況下，誰能更精準地把握客戶需求、對自己的產品理解更透徹、更有信心，誰就能掌握主動權。因為在當前的供應鏈環境下，我們其實沒有太多話語權，和大廠談判，能做的就是把自己的事做好。

問：芯片缺貨層面，你能不能舉個例子說說具體的變化？

歐陽劍：以前做芯片公司，不太需要直面供應鏈的挑戰，但現在供應鏈問題已經和產品研發、市場拓展同等重要，必須放到公司核心運營層面來考量。

上游漲價了，我們的產品定價也會做相應調整，這是行業共性。

三、國內AI芯片產品想成功，就要無限接近、局部超越英偉達

問：這兩年半導體行業特別火，比前幾年熱多了，很多人說從沒見過行業這么火的時候。你覺得，行業火熱的原因是什么？為什么這種周期性變化這么大？

歐陽劍：我在這個行業待了13年，前幾年做硬件、做芯片的，根本招不到學生，大家都不愿意進這個行業，很多人改行做互聯網、游戲、金融，做芯片的人才非常稀缺。

現在行業火熱，一方面是國家的重視，出臺了很多扶持政策；另一方面是產業資本的大量投入，創業公司層出不窮。

但國內芯片領域的人才儲備本來就不足，團隊數量有限，供需失衡就導致了行業水漲船高的現狀。我覺得這是階段性的，所有行業都會有周期，比如之前的移動互聯網、O2O，都經歷過這樣的階段。

問：你剛才說對接了100個客戶，是已經有100個客戶實際使用我們的產品了嗎？這些客戶主要是智慧城市、計算機視覺領域的嗎？

歐陽劍：客戶分布比較分散，高校、研究所、企業、金融機構都有，覆蓋多個領域。

問：那這些外部客戶的部署，和百度搜索這些內部項目的落地，在考量因素和實踐關鍵點上有什么不一樣？

歐陽劍：不同商業場景的開拓，有各自的特殊性，但核心訴求是一致的，都要求產品好用、通用、性價比高。不同的是，有些客戶會更考驗產品的技術能力，有些則會更考驗商業服務能力。

比如互聯網客戶，對產品技術能力要求高，對解決方案的依賴度低；而智慧城市這類客戶，除了產品本身，對定制化解決方案和商業服務的要求更高。我們在這個過程中，不僅發揮了產品技術的優勢，商務拓展能力也得到了很大的提升。

問：能不能舉個例子，百度數據中心的落地經驗，有多少能復用到其他客戶的數據中心？又有多少需要定制化開發？

歐陽劍：技術層面基本不需要定制化，我們的芯片是通用的人工智能芯片，這是最大的優勢，在百度跑通的技術方案，在其他公司也能直接落地，就像GPU一樣，客戶直接使用就行。

不同的地方在于，不同公司對商業化服務和解決方案的需求不一樣。

比如，互聯網公司基本不需要定制化方案，只要產品足夠好，直接賣板

卡就行；但其他行業的客戶，可能需要很強的商業開拓能力和定制化解決方案，這是不同的地方。

從客戶數量來看，我們獨立銷售的占比更大，因為我們雙管齊下，既通過百度的生態拓展客戶，也自己做獨立的市場開拓。

問：說到行業周期，有沒有哪個瞬間，你看到某些公司的產品或模式，覺得他們可能會被市場淘汰？主要說說什么樣的云端芯片公司，在技術或模式上，經不住市場的考驗？

歐陽劍：核心還是看市場需求，用戶需要的是通用、高性能、高性價比、好用的芯片，在這幾個維度，云端芯片的市場競爭非常激烈。現在已經有英偉達、我們這樣的優秀產品跑在前面，如果新的產品出來，在這幾個核心維度上有明顯的短板，那肯定很難在市場上立足。

問：就是不能有明顯的短板。

歐陽劍：對，在通用、性能、性價比、實用性這幾個維度，不能有特別明顯的缺陷。

問：從市場需求來看，你覺得云端芯片的市場規模有多大？背后的發展動力是什么？

歐陽劍：具體的規模，很多行業分析報告都有數據，大概在百億級別，未來的增長速度會非常快。

發展動力方面，回頭看會發現，百度作為AI先行者，最早只是在廣告、搜索等業務上用AI算力，現在百度的所有業務都在使用AI算力，算力已經成為業務的標準配置。

現在其他行業也在開始探索AI算力的應用，目前還是小范圍嘗試，未來10年，AI算力會從行業探索逐步走向全面普及，成為所有行業的標準配置，就像現在的CPU一樣，甚至會形成更細分的算力體系。

問：現在接觸的非互聯網、非廣告類的業務越來越多，你比較看好哪些領域的發展？

歐陽劍：互聯網肯定是最早應用AI算力、也是需求最直接的行業，其他行業也有很多機會，雖然有些行業的市場規模不如互聯網，但整體發展潛力很大。比如制造、汽車行業，都是非常大的產業，AI算力的落地空間很廣。

問：現在很多互聯網巨頭都在自研芯片，你怎么看待這個趨勢？

歐陽劍：大家都愿意嘗試自研芯片，這對行業來說是好事。但芯片研發的門檻很高，現在已經有很多做得好的公司和產品跑在前面，用戶對芯片的認知和要求也越來越高，在這個過程中，跟不上行業節奏的團隊肯定會被淘汰。

從產業發展的角度來看，最終不會形成每家公司都養一個芯片團隊、內部自成體系的局面，還是會出現一批頭部的芯片公司，支撐整個產業的算力需求。

問：你說的“內部自成體系”，是不是指垂直化發展？那目前各家互聯網巨頭和芯片公司的打法，已經出現差異化了嗎？

歐陽劍：現在很多芯片公司都推出了第一代、第二代產品，市場反饋怎么樣，大家都能看到。不同公司的背景不一樣，團隊能力不一樣，對產品的理解和技術積淀也不一樣，這些差異最終都會體現在產品和市場反饋上，現在行業的分化已經開始顯現了。

問：你覺得整體來看，國產云端芯片的發展到了哪個階段？

歐陽劍：我覺得現在正處于“跨越鴻溝”的階段，從技術探索走向商業普及的關鍵階段。

問：“跨越鴻溝”是不是指商業化正在被客戶驗證，逐步走向成熟？

歐陽劍：對，商業上逐步走向成熟。

問：以前行業更多是技術驅動或產品驅動，大家并沒有在商業化上形成自循環；現在我們的判斷是，國產人工智能芯片已經逐步具備商業化自循環的能力，那些還不能實現商業化、短期內看不到商業化希望的公司，大概率會被市場淘汰。

歐陽劍：對，《跨越鴻溝》這本書里的理念，特別貼合現在的行業現狀。從產業發展來看，現在很多像百度這樣的先行者，已經驗證了國產AI芯片的產品價值，這是“鴻溝”的左側；而“鴻溝”的右側，是更廣泛的大眾用戶和行業客戶，能不能讓這些客戶接受并使用國產AI芯片，是現階段的核心問題。

從目前的情況來看，我們在很多指標上都已經達到了客戶的要求，現在就是要跨過去，打開更廣泛的市場。

問：你覺得國產云端芯片“跨越鴻溝”的拐點會在什么時候？

歐陽劍：未來三年。

問：實現這個拐點的關鍵條件是什么？

歐陽劍：這是個非常好的問題，關鍵條件主要有一個：國內AI芯片公司的產品能力，要無限接近英偉達，并且在局部能力上能明顯超過它。

問：核心還是體現在產品技術本身？

歐陽劍：對，最終都要落地到產品上。

問：那目前國產云端芯片還面臨哪些挑戰？

歐陽劍：這個問題很尖銳，挑戰其實一直都在，而且是系統性的挑戰。用戶的核心訴求永遠是更快、更強、更省，而英偉達作為行業領跑者，一直在拉高行業標準，對后來的企業來說，要持續滿足用戶的需求，跟上甚至趕超領跑者，非常不容易。這需要持續的技術投入、持續的技術創新，不能掉隊，也不能踩錯發展節奏。

問：面對這種系統性的挑戰，有沒有具體的解決思路或建議？

歐陽劍：除了常規的持續投入、持續迭代產品，核心是要用創新的方法解決用戶的核心需求。這也是我們公司的核心方法論，因為如果只是跟跑，很難趕超領跑者，必須在追趕的同時找到差異化，通過創新實現局部突破，形成領先優勢。

我們團隊在這方面有很多經驗，比如最早做存儲的時候，發現傳統SSD的性能不行，我們就提出了軟件定義Flash的概念并實現落地；做網盤的時候，發現存儲成本太高，我們就做了相關的技術優化。團隊有敢于創新的基因，習慣在挑戰中用創新的方法解決問題。

問：放在整個AI芯片行業來看，你覺得昆侖芯的技術和落地進度處于什么位置？

歐陽劍：第一梯隊，行業領先。

問：啟動昆侖芯研發到業務獨立，你覺得最大的收獲是什么？

歐陽劍：做昆侖芯芯片之前，我從來沒做過芯片相關的工作，最后把芯片做出來了；芯片做出來之后，我也從來沒做過銷售，最后也把芯片賣出去了。這個過程不僅極大地提升了我的個人信心和能力，也讓團隊得到了鍛煉，收獲了一支能打硬仗的優秀團隊。

問：有些互聯網公司做芯片，是通過軟件來驅動硬件研發，算法層面的能力很強，但硬件底層的技術積累，相比英偉達這種有數十年積淀的企業還有些落后。你覺得這，塊的差距該怎么克服？

歐陽劍：和英偉達這樣的企業比，我們作為創業公司，在工藝平臺、硬件底層的積淀上確實有差距，這是客觀事實。

比如，英偉達的芯片能做到800多平方毫米的面積，還能實現大規模量產，這是一套系統性的能力，包括工藝、供應鏈、客戶關系、商業布局，一般的創業公司根本做不到，就算能做出來，也沒有足夠的產能支撐，產品也賣不出去。

我們要做的，是通過架構創新、軟硬件融合創新，來彌補硬件底層的差距，把這部分短板補回來。

問：你覺得這種彌補能達到什么樣的效果？有沒有一個大概的比例？而在一顆芯片的價值中，硬件和軟件的占比大概是多少？

歐陽劍：芯片的價值，核心是架構和軟件，硬件的制造工藝在行業內已經比較成熟，有標準化的體系。創業公司在硬件制造上的能力，雖然不如英偉達，但至少不會拖后腿，核心的創新還是在架構和軟件層面。

問：說到收獲，你覺得迄今為止，昆侖芯做的最正確的事情是什么？現在已經取得了階段性成果，核心原因是什么？

歐陽劍：第一是抓住了行業和時代的發展窗口，踩準了節奏；第二是在產品和技術的判斷上有前瞻性，沒有走彎路；第三是團隊的能力和執行力非常突出，能把戰略和規劃落地執行到位。

問：你之前沒做過芯片和銷售，但不管是技術布局還是市場窗口，都踩得很準，你覺得核心原因是什么？和你的專業背景有關嗎？

歐陽劍：我本科是學電子的，研究生學的計算機，加入百度前幾年做的IDC和架構創新工作，和芯片研發一脈相承，做了很多偏系統的項目，涉獵很廣。

所以我對計算機體系結構、硬件、軟件系統的理解都比較到位，對技術落地也很有信心。

問：我聽過一些算法企業的說法，說“AI就算法加芯片，不等于芯片算法化”，你認同這個觀點嗎？

歐陽劍：“芯片算法化”的具體含義，要看他們怎么定義。

百度在算法方面的積累是毋庸置疑的。做芯片，尤其是ASIC這種復雜的芯片，本質上是一個復雜的軟硬件系統工程，軟硬件缺一不可，不能割裂來看，這對團隊的要求非常高。

英偉達能有今天的成就，核心就是軟硬件團隊都非常強，我從2008年就開始用英偉達的GPU做通用計算，他們的芯片技術和SDK編程模型都做得非常領先，軟硬件的融合能力是核心優勢。

我們的團隊也有這樣的基因，我本人是做系統出身的，軟硬件都懂、都做過，團隊成員在軟硬件領域也各有專長，能很好地配合協作。

問：你覺得衡量昆侖芯取得階段性勝利的標準是什么？是量產多少萬片，還是其他指標？

歐陽劍：不同階段的標準不一樣。兩年前，很多公司做的AI芯片根本沒法實際交付給客戶使用，而我們的昆侖芯一代芯片實現了2萬多片的部署，這在當時就是很大的成功。

對于昆侖芯二代芯片，我們的期待更高，希望不僅在百度內部落地，還能在外部開拓更多大客戶，這是我們現階段定義成功的核心指標。

問：這是Robin對你的要求更高，還是你本身就是對自己要求很高的人？

歐陽劍：更多的是團隊的自我要求，和個人關系不大。

問：今年招聘的標準和之前比，有沒有變化？

歐陽劍：我們團隊對人才的要求一直都非常高，很多同行的團隊規模比我們大，但產品落地和技術成果不一定比我們好，核心就是對人才的要求不一樣。

問：我問一個開發者關心的問題，飛槳他們很關心昆侖芯的芯片的生態建設，軟硬件生態該怎么打造？在開源方面有沒有相關措施？軟件棧這塊會不會開源？

歐陽劍：芯片的開發者主要分兩大類。

第一類是系統開發者，這類開發者和使用GPU的開發者類似，需要復雜的系統開發能力，我們針對這類開發者，推出了一套和CUDA接近的編程模型，已經有客戶在使用，包括手機端的開發也能適配。

第二類是AI時代新增的算法開發者，他們不關心底層的計算細節，更關心算法層面的算力支撐，主要通過飛槳這類框架做開發。我們針對這類開發者，在框架對接上做了一套易用的適配工具，能大幅降低他們的開發門檻。

AI芯片的軟件棧架構是這樣的：一方面能支撐飛槳這類框架，另一方面也能作為獨立的通道，支撐系統開發者的工作。不是所有開發者都需要用框架，有些開發者會自己寫計算程序或做底層開發，我們也為這類需求提供了對應的技術通道。

問：公司未來有IPO的計劃嗎？

歐陽劍：這個話題現在還不方便聊，公司目前還處于發展早期。

問：最后一個問題，在未來可預見的范圍內，你比較看好哪些AI芯片技術路線的發展？

歐陽劍：肯定是我們現在走的通用型AI芯片路線，圍繞用戶的核心需求做產品，這是主航道。

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