AI芯片-编译器-新能源汽车分析
AI芯片-编译器-新能源汽车分析
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扬言「吊打」英伟达的AI芯片公司，快被现实打趴了
与三四年前国内云端AI芯片公司们在发布会的PPT上超越英伟达的豪言壮志形成鲜明对比，如今这些公司在现实里到处碰壁，许多连北都找不着。
“刚过完年，我们把芯片送到客户那里测试时，才发现我们的软件根本没办法满足客户应用场景的需求，因为有些功能设计的时候就没考虑到，我们当场就傻眼了。”这还是拥有AI芯片的公司才能感受到的痛楚，产品还没出来的公司，在2022年的资本寒冬里，奋力融资。“我只能用腥风血雨来形容抢融资的可怕。”目睹AI芯片公司间争抢融资的从业者露西说，“为了能够拿到融资，有些初创公司写抹黑竞争对手的尽调报告，再单独发给投资人阻碍竞争对手融资。”当然，为了拿到融资，还有AI芯片公司讲起了GPU的新故事。“不懂的人不会投了，真正懂的人只会投真能落地的AI芯片公司。”这几乎是业界的共识。但云端AI芯片公司们落地的时候，才真切体会到设计出芯片只拿到了“入场券”，才真切体会到软件有多难做。现实让云端AI芯片创业者们更加心知肚明的是，不要说超越英伟达，卖出一张AI加速卡才是最现实的目标。这就留下了一个值得深思的问题，如果AI芯片的参与者们和投资人们都只是想赚快钱，那狂欢结束能给国内半导体产业留下什么？01资本寒冬里，为抢融资不择手段
对于单款芯片开发成本就高达数亿元，每年员工的薪资支出高达上亿元的大芯片创业公司，大量融资成为了活下去的关键。“拥有更多融资，就有更大熬死竞争对手的机会，最终就能活下来。”数位投资界和芯片业界的人都对雷峰网说。融资能力成为了一家大芯片创业公司掌舵人重要的能力，在2022年的资本寒冬里，就更加考验大芯片公司的创始人们。“市场上的资金是有限的，为了能够获得融资，除了拼实力，有的公司也耍起了手段。”露西有些愤慨，“为了阻碍竞争对手融资，一家芯片公司找竞争对手公司的离职员工挖黑料，找第三方机构出一份尽调报告一对一发给投资人，投资人收到尽调报告后质疑其可信度，找撰写报告的机构确认，机构支支吾吾回复说是实习生写的，这种手段有些拙劣。”这家为了抢融资的GPGPU（通用图形处理器，属于AI芯片的一类）初创公司不择手段其实也容易理解，毕竟作为为数不多还没正式发布产品的公司，处境尴尬，为了拿到参赛入场券，只能先拿融资，特别是在投资人愈加谨慎和理性的2022年。“还好当时创始人‘骗’了我们，如果当时创始人特别理智的给我们分析投资大芯片创业的风险，我们也不敢投大芯片。现在我们也‘上船’了，就大家一起划船。”一位回过味的AI芯片投资人在2022年变得更加谨慎。这与几年前的情况大不相同。“在AI大热的2016年前后，AI芯片公司创始人甚至连完整的商业计划书都没有就能获得几亿融资。后来，AI芯片公司的创始人靠着在PPT上超越英伟达也能获得融资。但到了如今，投资人不仅要看产品，还要看芯片的MLPerf Benchmark（一套用于测量和提高机器学习软硬件性能的通用基准），更实际的投资人直接看芯片落地的订单的发票。”AI芯片从业者张伟（化名）看得很清楚。“陪AI芯片初创公司真正跑出来难度太大了，即便我们天使轮就投资了一家非常有潜力的AI芯片公司，他们的产品也在落地过程中，但是高估值没有足够的支撑，对我来说是一个很大的压力，我们在考虑退出。”投资了多个早期项目的投资人王军（化名）表达了自己真实的想法。关于AI芯片公司的估值，放弃投资AI芯片初创公司的投资人Blake说，“给AI芯片公司估值没有一个很好的锚，提高或者降低50%都可以，这对投资人而言算不上好机会。”为什么资本还是涌入了AI云端芯片领域？“一个是赛道逻辑，看到英伟达生意好、市值高就投资。另一个是一级市场投资人抱团。还有就是很多投资人并不专业，特别是跨领域的投资人和机构。”Blake认为。实际上，不止是没有产品的公司在抢融资，有产品但资金紧张的AI芯片公司也参与了“抢融资”。
02起个大早，赶了个晚集的「早鸟」
说来有趣，有产品但还要抢融资的公司A此前面临过一次融资危机，公司的两次动荡为这家公司的前景蒙上一层阴影。另一家起个大早的AI芯片初创公司B早早准备好产品，却被困在了软件里，先发优势消耗殆尽。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。 
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。尤其是编译器相关的开发难度，以及针对不同模型不依赖手工优化，仅通过编译器完成自动化性能优化的模型泛化能力，这个能力的缺失几乎成了大多数AI芯片停留在“送测”而不能获取订单的核心原因。这些是所有英伟达的挑战者面对的技术难题，同时还有人才的挑战。马超和大多数AI芯片的从业者有相同的观点，“要打造一个完整易用的AI软件栈，必须要有一个不仅熟悉驱动、固件等基础软件，既能够从上向下看，也要能从下往上看，对整个AI软件生态有全面认识，有足够经验和能力的软件大牛。”“AI芯片火起来之前，在国内做编译器是个非常冷门的职业。”陈俊说：“编译器是AI芯片软件栈中重要的部分，国内芯片相关软件人才非常匮乏。”
03手握入场券，败倒在客户「变态」的模型里AI芯片创业公司软件栈的问题并非无解，已经在百度落地的昆仑芯，以及在字节跳动落地的希姆计算，是国内为数不多被商业市场检验通过的AI芯片公司，摸索出了一条具备可复制性的商业化道路。熟悉希姆计算的王雷（化名）说，“软件都是和场景相关的，想要把软件做好，只能接近客户，深入业务。不仅要和客户负责系统的人谈，还要和运维、业务场景、算法的人深入沟通，否则很难把软件做好。”“想把软件做好哪有捷径可以走，国内AI芯片公司都在一个起跑线上，也都有互联网大厂的投资人，希姆计算能稍微跑的快一点，还是负责市场落地的人天天泡在客户办公室和工厂里磨出来的，但即便这样，也不能保证未来的成功。”王雷认为。但AI芯片公司也不是轻轻松松就能获得与客户深入沟通的机会。一般的情况是，有需求的公司（比如BAT和移动运营商）会公开招标，AI芯片公司寻求合作，经过初步筛选之后，符合需求的AI芯片公司可以送测产品，在现场运行客户给的AI模型。“很多公司连编译那一关都过不去。”王雷说，“即便能编译，不少公司声称算力是英伟达同级别产品的2倍，实际还不到其性能的1/4。”张伟表示，“主要还是因为编译器做的不够好，通常都是依据芯片存算特征针对特定的模型手动做了优化，不具备泛化能力。所以在遇到客户特别‘变态’模型的时候，就会遇到困难，就算手动编译通过，性能也会受限。比如一般情况下，96*96尺寸的图片，可以顺利编译，吞吐性能还不错，但客户会根据自身业务需要对输入的图片尺寸进行调整，比如调整到1280*720，那性能就会受到大幅度影响，甚至编译不通过。更有甚者，模型结构都会发生诸如基础算子和逻辑的变化，那编译器的泛化能力是很难支撑直接跑起来的。”这就是AI芯片编译器的另一个难点所在，由于客户的AI模型与其业务密切相关，涉及商业机密，因此并不会直接把模型给芯片公司，AI芯片公司很难提前做有针对性的优化。但即便进展更快一点，昆仑芯也需要更多时间完善其软件栈。张伟了解的情况是，昆仑芯的AI芯片在搜索场景对比英伟达的产品有一倍多的性能优势，但在其它场景优势很小甚至没有优势。“有听到昆仑芯的客户反馈离开了昆仑芯的人帮忙调试，芯片还是很难用起来。”陈俊说，“软件还是不够好用，所有AI芯片公司都还需要时间去打磨，这需要一个过程。”这对所有云端AI芯片公司而言都是一个需要花非常多时间和精力的工作，在落地的过程中可能需要为客户开发数百项特性，这是在设计硬件和开发软件栈之初都无法完全明确的需求，甚至都意识不到用户会有哪些应用场景和需求。。
04今年交卷，2024年开始淘汰
云端AI芯片公司们的落地竞赛已经开启。马超认为，AI芯片公司今年下半年是给投资人和市场交答卷的时候了，今年如果还不能上量落地，可能今年底明年初就会有公司开始收缩。陈俊认为，云端推理AI芯片的格局明年会更加明朗。王雷则认为，即便是融资几十亿的AI芯片公司，按照千人规模，人均百万的薪资计算，融资最多能撑到2024年，那时候就能看到真正裸泳的人。想要在AI市场的竞争中不被淘汰，产品和选择一样重要。AI云端芯片公司们优先把目光投向了采购规模在亿美元级别头部互联网公司以及政府的项目。张伟说：“政府的项目看起来需求很大，但实际比预想的需求小很多。”“政府的项目看起来金额很大，芯片公司自己要承担的成本也很高，实际上利润不高。更重要的是，政府的AI项目不具备延续性和可复制性。”张超表示，“寒武纪近几年每年都有政府项目签单，如今的市值也不到300亿，这足以说明资本的态度。”“那些一个项目没落地，估值快赶上寒武纪的公司，未来怎么持续发展？”多位AI芯片圈人士都质疑。因此，当下检验一家云端AI芯片公司，无论是采用DSA（领域专用架构）还是GPGPU架构，能在互联网公司落地才是有硬实力的体现。互联网公司对于AI芯片有严苛的性能和稳定性要求，能够在互联网公司的场景中落地，不仅证明了产品的可用性，也说明了其AI芯片落地的可复制性。但也要看到，BAT的增长在放缓，AI算法的迭代速度也在变慢，AI芯片的前途虽然光明，但道路依旧曲折，特别是还有英伟达这个难以超越的领导者。英伟达耗费十多年打造了以CUDA为基础的AI生态，有大量的合作伙伴共同优化软件和适配最新算法，有业内顶尖的硬件团队不断迭代产品，客户也早已习惯英伟达的软件平台。“我们怎么可能用几年时间就赶超别人十几年的成功？梦都不敢这么做。”这是一位AI芯片创业公司CEO的心声。“差距和难度确实存在，但许多人都只是为了赚快钱，先把公司做大，不好好打磨产品，赶着商业化，然后尽快上市变现，最后能留给中国半导体产业什么？”这是从业者留下的还没有答案的问题。
小鹏汽车破世界记录：全球充电最快的量产电动车
从小鹏汽车官网获悉，9月21日小鹏汽车旗舰G9将举办新车上市线上发布会。其主打卖点是：800V超快充，SiC（碳化硅），让充电续航无忧。超快充的市场卖点后面是技术的支撑。
9月21日，小鹏汽车旗舰G9将举办上市线上发布会。图源：网易汽车
令业界关注的是，小鹏G9所搭载的XPower 3.0是国内首款基于800V+SiC高压快充平台的量产车型，配备小鹏自建的S4超快充桩，可以实现充电5分钟续航200公里，又创了一项世界纪录，被业界称为是目前全球充电最快的量产电动车型。
如果说三年前特斯拉打响了SiC“上车”的第一枪，那么三年来，国内新能源汽车+SiC芯片玩家们，都在暗自发力。
与互联网应用市场的领跑先发优势不同，SiC器件上车领域的特征是：不鸣则已一鸣惊人。换句话说，在这个赛道上，先跑的不一定取胜，后来者居上很正常。因为SiC上车提速太快了！
通用汽车EV1与特斯拉Roadster。图源：知乎
笔者选取了通用、特斯拉两家全球代表性电动汽车厂商，从全球电动汽车市场再次复活的1996年至今26年的发展历程，以车载电池电压为指标，考量了车载电源电压升级简史，与小鹏汽车对比来看：
➢1996年，被特斯拉创始人马斯克称为“电动汽车鼻祖”的通用EV1车型，其电池电压是156V-260V，续航112公里，2012年特斯拉上市的 Model S，续航达637公里，电压也不过是402V。
➢从1996年到2022年的26年间，纯电动车的车载电源电压一直在200-400V区间徘徊，续航实际上在200-600公里之间徘徊，也因此，新能源车主们在充电和续航的困境中徘徊。
➢2014年成立的小鹏汽车，以“互联网汽车”概念入场吸足了年轻人的眼球，以“跨界造车”的用户思维切入造车赛道，呈现出十足的中国造车新势力年轻范儿，后发优势相当明显，2016年9月发布首款BETA车型，续航300公里，一手巨额融资，一手不断造车，两手都很硬。
小鹏汽车的首款BETA车型。图源：必应
➢2018年12月，G3上市，续航365公里，2020年P7上市，直到2021年9月上市的P5车型，同业界一样也是在400V平台上造车。然而到2022年9月不一样了。带着800V+SiC新贵、新奇、新特基因的G9旗舰纯电动汽车量产上市，而这个分水岭的创造，从公司成立的2014年到2022年，不过仅仅用了8年！SiC上车提速的世界纪录，属于小鹏汽车。
客观而言，可以称为“小鹏汽车速度”。
小鹏汽车Logo。图源：华夏EV
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800V缘何而来? 400V的焦虑
小鹏G9量产上市，标志着新能源汽车驶入800V高压快充时代。
800V缘何而来？来自于车载电源电压一直在200-400V区间徘徊的瓶径，来自于续航实际上在200-600公里之间徘徊的技术难题，也来自于新能源车主们在充电和续航的困境中数十年来的焦虑。
400V平台的瓶径在何处？由此导致的新能源车主们的充电和续航焦虑原因何在？
燃油车与电动汽车的区别。图源：新出行
与燃油车比较，大部分新能源汽车续航里程实际上低于600公里，续航和充电是两大短板。那么汽车主机厂商的解决方案有两个：一是提升车载电量、二是提高补能效率。
提升车载电量能够缓解续航问题 ，但是综合成本不划算，一来因为电池是新能源车价值和载重双双最大的部件，电池成本增加占比高，电量提升会导致边际成本和整车重量增加，购车成本与整车功耗也将随之增加。二来边际效益递减。
提高补能效率也有两类方式，一类是换电。这个业界分析难度较大，大部分厂商弃选。第二类是快充方式。
换电的优势与劣势。图源：东方财富网
其中快充方式又有两种，一种是大电流超充，以特斯拉、极氪为代表。一种是高压快充，国内以比亚迪、小鹏汽车、吉利为代表。快充的技术核心在于提高充电功率，提升电流方案以Tesla为代表，使用250KW的Tesla超充桩，在400V平台下最大电流可达到600A以上，实现充电5分钟行驶120km。
但根据焦耳定律，提高电流的同时也会加大整车散热成本。这也就是经常见诸新闻的某某品牌新能源车又又又起火了一类消息的原因。
国外大功率充电进展。图源：知乎
但是，目前电动汽车的电力电子系统中，电路半导体器件主要是硅基器件的天下，受制于目前汽车逆变器中硅基IGBT模块的耐压能力，电池组电压只能被限制在400V左右的峰值。同理，第三方充电桩电流被限制在250A，充电最大功率100kW左右，充电5分钟续航只能增加50-60公里。
如果充电电压超过400V达到800V架构，提高电流会导致连接器、电缆、电池、母线排等发热，硅基 IGBT 普遍承受不了超过400V的电压。何以解忧？惟有SiC。
800V平台背后，SiC价值凸显
小鹏汽车新发布的G9就是基于800V高压SiC平台的量产车型。当电压升到800V要实现更大充电功率时，硅基MOSFET和IGBT就暴露出短板，其在转换效率，开关频率，工作温度等多方面都将受限。
SiC（碳化硅）材料的特性。图源：搜狐
而SiC（碳化硅）材料由于具有禁带宽度大（是Si的3倍）、热导率高（是Si的3.3倍、GaAs的10倍）、电子饱和迁移速率高（是Si的2.5倍）和击穿电场高（是Si的10倍、GaAs的5倍）等物理性质，可充分满足整车800V高压快充时的耐高压、耐高温、高频等需求，器件能耗损失要显著低于硅基IGBT，此外还可以为电驱系统提高2%-3%的效率。
不仅如此，SiC 还具有体积小、功率密度大等优势，与硅器件相比，采用SiC器件其体积可减少60%，可以助力电动汽车减小模块体积重量、提升续航能力。在800V架构下，薄膜电容ASP的用量将会提升20%，也将会成为高压平台下受益的元器件。
保时捷 Taycan 棚拍影像。图源：保时捷官网
2019年，保时捷发布了全球首款量产800V车型Taycan，成为高压快充的先驱。保时捷的实践证明，采用Hitachi 800V主驱逆变器IGBT模块，已将最大充电功率提升至350KW，充电4分钟可以续航100公里，约20分钟内可以充至80%。
此前8月15日召开的小鹏汽车超级补能发布会上宣布，小鹏汽车G9采用800V高压SiC平台，使用旗下S4超快充桩，相比400V平台续航提升了5%，可实现超充5分钟、续航超过200公里的能力。
小鹏S4与T品牌（特斯拉）和P品牌（保时捷）的参数相比。图源：搜狐
无论是充电功率还是充电速度等，S4超快充桩都超过了特斯拉的V3充电桩和保时捷的Turbo充电桩。同时，相比于提升电流，高电压带来较低电流，可以减少线缆功率损耗以及电池过热问题，能更好地保持功率。不仅如此，还能减轻重量，因为减小的线缆尺寸仅需更少的铜，从而减少了所需的空间、重量和此前由昂贵的铜线缆和连接器带来的成本。
从400V平台升级为800V平台，不仅成为大部分主机厂商的共识和主选。而且正如小鹏汽车宣称的，可以想像，炎热夏季里，购买一只雪糕的功夫，就可以续航200公里，基本上可以媲美燃油车的加油体验了，此举大大缓解了车主充电的等待焦虑。
SiC，推动材料变革，翘起产业升级
目前包括小鹏汽车在内的电动主机厂商采用的800V充电模块，都是将原有的硅基件Si-IGBT变成耐热性更好、体积更小、损耗更低的碳化硅SiC基件。
Sic器件市场呈逐步增长趋势。图源：必应
长期以来，SiC价格高居难下，大约是Si的3-5倍，以及技术难题的困解，这也是造成SiC上车难的两大障碍。但是随着技术提升和材料成本不断下降的趋势越来越明显，整车综合成本逐步下降还是为“拒绝争论和犹豫”勇为打破僵局的厂商能够接受的。高压快充的提速上车，对车企的架构设计、生产能力都提出了更高的要求，电控、连接器、电容等器件全部要配套。
这既对中外车企来说是“牵一发而动全身”的脱胎换骨式升级大挑战，又对全球新能源汽车产业来说是一笔难得的商业机遇，加之国产替代的时代背景下，小鹏汽车的引领，谁又否认不是一次弯道超车的商机呢。
小鹏汽车G9之后，据部分公开信息，先后还有国内比亚迪、蔚来、理想、吉利汽车、极狐、广汽埃安、长城汽车，国外现代汽车、大众、通用等发布搭载800V高电压平台的车型，全球新能源汽车发展的新风口逐渐形成。
各大车企的基于800V高压技术新车研发。图源：网易
800V高压平台已经被认为是SiC的最新应用场景之一，800V+SiC市场属于新兴市场，其发展速度取决于全球产业链的布局。笔者据公开资料稍作统计汇总，全球大厂如英飞凌、ST、Wolfspeed、罗姆等功率器件Tier1厂商纷纷与新能源汽车厂商展开深入合作，以推进800V SiC架构“上车”进程。
国内上市公司斯达半导、中国中车、三安光电、华润微电子，派恩杰、瞻芯电子、积塔半导体、臻驱科技、芯聚能半导体等创业企业及其VCPE等投资机构纷纷下注车规级SiC。
800V+SiC充电的背后，是一场从硬件到软件的第三代半导体材料变革的激流涌动，也是一个“阿基米德支点”，翘起新能源汽车市场上的产业升级进程。
芯片人才热，最资深的猎头都感到疲惫
两年五份工作
过去两年，年过 40 的芯片工程师杜威（化名）前所未有地感受到就业市场对他和同行们的宽容：他连着换了 4 家公司，每一次他的职业履历都往上升了一格；新公司有任何地方不符合期待、让他感到不舒服，他都可以放心大胆地离开，转头就能找到更满意的下家。 2020 年，杜威离开工作多年的 AMD，加入 GPU（图形处理器）初创公司壁仞，没带团队、年薪翻倍到 80 万元。去了没多久他开始意识到问题，7 个技术负责人各个都是行业顶尖，但谁也不服谁，“一个方案今天这样，明天改那样，迟迟定不下来”，干得比较累。
壁仞有让他舒服的工作环境，团队月度奖励 3～5 万元是常事，推荐一个人进公司也有 15000 元，“有些公司只给五千，还不够请同事们吃顿饭”。以往如果是这样的待遇和环境，杜威也可能会沉下来做很多年——之前 AMD 一度穷到年终奖发不出现金，他都待了四五年。 但今非昔比，选择权现在在他手上。一年不到，他就离开壁仞去了另一个 GPU 创业公司。第二家新公司有不少 AMD 老同事，没有派系斗争、工作流程一致，但部门领导安排周六晚上开会，“如果周六下午才去，你是不是专门为了开会来的？他就明着问你，你会舒服吗？” 几个月之后，他再次离职。 新公司也做 GPU，规模更小一些。他目标明确：作为普通干活员工，不谈职位只谈钱，达不到预期不动。至于多少钱，他有点不太方便说，毕竟 “过了 96 万那个线之后，加多少意义真是不太大。”——年收入超过 96 万元的部分，45% 要作为个人所得税上缴。 不久前，杜威又跳槽了，这次去了一家自动驾驶芯片公司，行业里的最新热点之一。他应该是又找到了更舒服的地方。 HR 都会在意频繁跳槽，但杜威的工种不是 HR 有资格质疑的。他从业十多年，最近六七年做芯片验证，检查和修正芯片设计缺陷，保证芯片能够顺利生产。芯片越复杂验证越重要，以往中国大陆只有 AMD、华为海思等少数能够设计完整大型芯片的公司培养这种能应对复杂验证工作的工程师。而过去三年，半导体行业的新公司平均每年完成 500 多笔融资、吸纳 1700 多亿元资金，资深验证工程师根本不够分。 不那么资深的也不够分。一位十年经验的工程师感慨说，“现在随便工作三五年，厉害一点的或者不厉害的，跳槽起步基本 80 万以上。” 人才解决方案公司翰德（Hudson）的统计显示，芯片是 2022 年跳槽薪资涨幅最高的行业，平均涨幅超过 50%。 一位猎头自嘲说，自己工作已经不是帮工程师找工作，而是帮工程师选 offer。他们会将一位工程师的简历分发给多家公司，不出意外，工程师都能拿到 offer。 甚至，很多工程师们不需要猎头转发简历。另一位猎头接触一位华为海思的工程师，对方年薪 50 万元，预期涨 50%。他给候选人推荐了两家公司，薪资在 70-75 万元。候选人回复，自己已经通过内推拿到了三个公司的 offer，薪资分别为 92 万元、95 万元和 100 多万元，他主要想知道哪家更适合自己。
钱总是不嫌多，有位工程师总结说，“这就是自己给自己压力，换个 100 平的还想换 200 平的，换大平层还想换大别墅，永远不满足。” 机会太多了，从 CPU、GPU 这些传统大型芯片，到 DPU（数据处理器）、自动驾驶这样随新应用诞生的处理器。根据投行云岫资本的统计，这些领域每个都有近 10 家公司，多数拿到上亿元融资。 创业公司不是全部。手机厂商小米、OPPO、vivo、联想学苹果自研芯片，增加高端化筹码。蔚来、小鹏要自己造芯片做更智能的车。互联网公司为降低数据中心成本也像亚马逊、Google 一样加入造芯队伍，从最早的百度、阿里，到腾讯、字节跳动，甚至快手。 新公司、新领域和新机会，多到让工程师挑花眼。一位入行三四年的芯片设计工程师加我微信后说的第一句话是，“你觉得做 NPU 和 CPU，哪个好呀？”
失意十年
时间往前推哪怕四年，这也是芯片工程师们做梦才能想到的景象。他们普遍感受到的落差与互联网行业的增长构成一组镜像。 司景行（化名）是一个典型的理工科人才，2002 年参加高考，理化生拿到 290 分——满分 300 分。他热爱物理，尤其喜欢研究电路图，被中科大电子信息工程专业录取。在 20 多年前，电子工程是热门专业，能考进来的成绩都不错。从学校论坛里，司景行知道了 “这是一个不急于就业的专业。” 他安心地读完研究生才找工作。 电子工程专业的毕业生既可以做芯片也可以做软件、做互联网。2009 年，司景行研究生毕业时，互联网看上去还不是多好的选择。智能手机不是那么普及，中移动没有 4G、微信没有发布、淘宝和大众点评主要存在于电脑屏幕上。阿里巴巴 2007 年刚赴港上市，市值只有 200 亿美元，同一年上市中石油价值万亿美元。 他清楚地记得，毕业时去淘宝当工程师能拿 9000 元左右月薪，去华为等中国公司做芯片也能有 7000-8000 元。如果能去外企做芯片，收入可以上万。 再早一些，反差更明显。一位芯片设计师 2003 年从华中科技大学电子系毕业。他去上海参加朗讯面试，仅他这一场就有五六百人参加。最后在全国只招了 6 个应届生，他是其中之一。朗讯是美国 AT&T 拆分出来的电信设备公司，当时给应届生开的月薪上万元，是同期华为的两倍、阿里的三倍。 落差不可避免，芯片工程师们当年不但收入和互联网行业相当甚至更高，并且普遍认为自己在做一份对技术要求更高的工作。 “学软件是学怎么写程序，学一门语言。学硬件要知道晶体管怎么工作、学量子物理，学最底层的电子怎么流，电子怎么运动。学软件，说难听一点不用读大学去北大青鸟培训一样可以做程序。” 一位工作十年的芯片设计工程师说。 一位芯片 CAD（计算机辅助设计）工程师在职业生涯早期曾考虑转行做互联网，但面试了一家二线互联网公司后放弃了：“对方说你给我写一个代码，把这个网站用爬虫抓下来。我写出来，就通过了，也没问技术原理或者算法。当时我还是蛮诧异的，明显大家追求的东西不一样，他们只想招马上过来干活的，不关心技术好不好。” 回到十几年前，一个人很难预想 2007 年诞生的 iPhone 和 Android 系统会给互联网行业绑上多级火箭。到 2014 年，阿里巴巴赴美上市，市值很快超过 2700 亿美元，成为全亚洲最值钱的公司，比当时全球芯片行业第一的英特尔高出足足 1000 亿美元。 已经加入一家外企芯片软件设计公司的司景行迅速感受到芯片行业与互联网行业的薪资逐步拉大。“最开始大家都不到 10000 元左右。但过了五年，去互联网的同学薪资涨到 30000 元，自己只涨了 3000 元。” “当时水木社区的芯片专版上都在讨论怎么转行。”司景行回忆说。那是他真切感到 “后悔” 的时刻，觉得遵循着当年的兴趣不是最好的选择。 薪资还只是一方面。在芯片外企的工程师逐渐发现，直系领导是自己职业上的天花板，领导不走，自己就没有升职的机会。 全球最值钱芯片公司英伟达 1993 年成立，目前还只有 2 万多名员工。晚几年成立的阿里，到今年 6 月底雇有超过 24 万人，比 2000 年多 80000%。字节跳动成立 10 年公司总人数就超过 16 万。极速扩张意味着需要大量中层人员，老员工可以快速晋升、带团队、负责更重要的工作。 一位微电子硕士毕业的工程师 2011 年加入了一家芯片外企，一个月收入一万多元，够在上海买一平方米的新房。五年后，上海的房价涨了近 4 倍，他的薪资只涨了 5000 元。同期去腾讯、阿里的工程师薪资已是他的两倍，手里股票价值更是他十年也挣不到的数字。 同事们陆续转投携程、爱奇艺和阿里。他坚持到 2018 年，开始考 CPA（注册会计师），三年后转行加入一家投资机构。
市场以外的因素，造就了大芯片的大机会
不难理解为什么芯片工程师们到 2018 年也看不到希望。这个产业在全球已经历数十年发展，一颗 CPU 用的工艺从 2000 年的 90 纳米（个人电脑，英特尔奔腾 4 处理器）缩小到 2018 年的 7 纳米（手机，苹果 A12 处理器），里面装的晶体管数量从 1.25 亿个增加到 69.6 亿个。 数十亿晶体管意味着极其复杂的设计和生产。每一年，芯片行业最靠前的几个公司都花数百亿美元投入设计、研发、生产与软件生态，把没有规模的公司挤出市场。 不只是从零开始的新玩家没什么活路，AMD 这样长期在 CPU、GPU 市场排第二的公司也一度濒临破产，2015 年市值不到 20 亿美元。杜威当时在 AMD 工作，公司没钱发年终奖，只给了股票。他和同事们也不觉得这有多么划算，因为 AMD 股价自金融危机之后就在个位数徘徊，甚至长期低于 1985 年水平。 完全市场经济下，中国创业公司进入这个市场毫无优势，一位当时考虑过加入创业公司的工程师回忆起自己的犹疑，“东西不便宜，问题又多，我干嘛用你的？我当然用最好的。” 风险资本也多有顾虑，少量投资只愿意给蓝牙和音频等技术相对不尖端、巨头看不上的市场，或者与挖矿、AI 相伴的比特大陆等公司。华为海思几乎是这个行业里唯一的榜样。 地缘政治变化改变了一切。2019 年中美贸易冲突加剧，同期特朗普开始签署多个行政令打压华为，次年开始影响华为高端手机芯片的生产。 受此影响，中国企业愿意采购自主研发的芯片以应对不确定的未来，芯片创业公司有了机会。宏观分析公司龙洲经讯（Gavekal Dragonomics）的科技分析师 Dan Wang 在那一年评论说，冲突将促使中国完善科技基础设施，在长期建立更坚实的技术能力。
看准机会的创业者随即入场。壁仞、摩尔线程等 GPU 创业公司都在 2019 年下半年开始筹备。 2020 年，寒武纪、中芯国际上市，寒武纪开盘涨幅近 290%，中芯国际以超 6000 亿元成为 A 股市值最高的半导体公司。风险资本看到了退出的机会。壁仞一年完成三轮融资，拿到 20 亿元。摩尔线程和沐曦先后融资数 10 亿元。 为了能投进好团队，投资方放弃了曾经坚持的对赌协议。更多十几二十年经验的资深芯片技术人才写 BP、创业。 互联网创业，一个精通技术的创始人带几个人就能做出第一版产品，开始增长之路，边做产品边组建更大团队。张一鸣靠 iOS、Android 工程师各两人，就能做出今日头条、内涵段子等 20 多个应用。 芯片创业不行，在第一块芯片设计出来之前就需要几百人的团队。 硬件从设计到生产的流程远长于建立一个网站或者手机应用。如果把不同的芯片想象成不同的房子，造一间房子需要有人画图纸、施工和验房，组建一家芯片公司就需要架构师、芯片设计工程师和验证工程师。当中每个环节都需要更细分的专业能力。 此前国内有复杂芯片研发经验的工程师不多。外企大部分在中国只有部分环节。民营企业做过大型芯片的也不多，华为海思是新兴初创公司的主要挖人选择。 有经验的更少。那位朗讯的芯片设计工程师认为在外企要做到第三颗芯片才有心得，一个合格的工程师至少要工作 5 年。经验多少有时直接决定着一家公司能不能设计出一个合格的、可以生产、可以用的芯片。
芯片相关的软件人才也稀缺。互联网公司的软件工程师如果不熟悉电路，很难直接转行。就连芯片研发的支持性软件开发工作，也需要对芯片设计工作有一些理解和经验。 成熟好用的工程师极为有限。一家 GPU 创业公司的 CTO 在挑选核心软件工程师时，要求侯选人做过整体解决方案、有管理能力、能拆分软件工作。AMD 在中国的软件工程师团队有 300 人，但他觉得符合这个要求的可能不超过 15 人。 这样的供需关系，让有经验的工程师被所有公司追逐。 壁仞率先为工程师开出双倍的薪资，摩尔则将资深工程师的薪资推到 100 万以上。一位当时在芯片设计自动化巨头 Cadence 工作的芯片工程师回忆道，“之前芯片工程师很难跨过 100 万这个坎儿，在外企得到升到管理层才行。但摩尔线程成立之后，他们很普遍地开 100 多万的 offer。很多人工资翻了两倍到三倍。” 到 2021 年底，GPU 行业完成百亿元融资，三家融资在前列的初创公司都组建了超 500 人的团队，在全国各地建立研发中心。
最乐观的时候，哪怕候选人给出猎头觉得根本不可能的涨幅，芯片公司 HR 也可能会通过。这种乐观的判断来自公司当时急迫的需求：招人从面试到发 offer 就三天；有些项目进展就等着招到合适的工程师去推进。要是编译器这种重要岗位，三年工程师就能给到百万以上。 要求也放低过。最早 GPU 公司要 3-5 年有 GPU 经验的工程师，后来变成 1-5 年有任何大型芯片研发经验的工程师。再后来，做相对简单的 MCU（单片机）芯片的都要。 GPU 之后，还有手机厂商、汽车厂商、互联网公司、CPU、DPU、自动驾驶芯片……两三年里芯片创业潮密得难分先后。 手机新品没有新意，硬件厂商指望靠自研芯片塑造技术形象、打入高端市场。2019 年，OPPO 的芯片子公司哲库（Zeku） 成立。2 年后，哲库已扩充到 2000 人。有的应届生加入哲库，也拿到了比肩 AMD 8 年工程师的薪资。 2021 年下半年，原在传统汽车园区的蔚来和小鹏在张江成立办公室，设计自己的芯片。一位感受到 GPU 公司融资受限的工程师很快决定跳入这个更新、看起来前景更稳定的芯片领域。 2022 年，跳槽涨薪的选择更多了：DPU 被认为是比肩 GPU 的机会。客户主要是云计算公司和互联网公司，最近被腾讯第三次投资的云豹智能已估值 90 亿元。一家 DPU 初创公司给十年经验的芯片验证工程师开出近 200 万元年薪。 数据中心需要的服务器 CPU 是另一个大机会。去年至今出现数 10 家初创公司。还有自动驾驶芯片公司，今年在已经高涨的市价上再加 20% 挖人。
对于个人对于公司，保质期还有多久？
靠融资款大手笔挖人的芯片公司们都遇到了难以战胜的对手——不是英伟达，而是下一批拿到钱的公司。 一波又一波创业公司做不同类型的芯片、针对不同的客户，但工程师做的工作大多是通用的。于是新拿到钱的公司就加价从上一批融资的公司里把人挖走。
2020 年启动的 GPU 公司们已经将有经验的硬件工程师薪资推到百万以上，依然留不住人。杜威 2020 年底离开壁仞时，一年前加入的验证工程师大多已经跳去了别家。
GPU 的研发一般需要 2-3 年，第一批高薪入职的工程师没有等到产品完成便已离开。多家公司都遇到类似问题。大量注入的资金改善了工程师的境遇，让更多年轻人有动力参与造芯。但过快的人员变动也影响了研发。 今年，哪怕资深的猎头也感到疲惫。服务了一两年的客户，换了面孔。成长起来的 GPU 公司开始精打细算，今年唯二完成新融资的头部 GPU 公司沐曦在官网上只留下几个招聘职位，涨幅也只有过去一半。
有的芯片公司从薪资中拆出一部分做留任奖——如果工程师在三年内离职，期间发放的留任奖悉数退回。 入职员工签竞业协议，是普遍的做法。协议上不写具体公司，只写同类产品和同类业务，表述也是含糊的——“不能到有竞争关系” 的行业里，以图涵盖整个芯片行业。这大概不会有什么用，因为自动驾驶公司和 ARM CPU 公司不会有产品、业务竞争关系，但他们在抢同一批人。
待久了的工程师都担心这样的狂热可以持续多久。那位前朗讯的工程师之后参与过多家公司的芯片设计，并在从业第 18 年创办了自己的 DPU 公司。他说如果有亲戚现在高考填报志愿，他会建议报微电子。但再过五年，他可能就不建议报了，他觉得时间就这么短。
倒不是说芯片会不重要，只是芯片这门生意太重规模效应。当中国的芯片产业成熟，也就不会再需要 10 家 GPU 公司。同样的过程，全球市场已经历了一遍。现在中国的芯片产业可能会以更快的节奏再来一遍。
但在这一天来临前，工程师们还有机会。工作不到 5 年的年轻工程师正成为市场流动的主力。他们跳槽理由比多年积累的前辈更直接，比如一起做项目的同事跳槽涨薪了 80%。选择公司更简单，一位猎头和年轻工程师谈职业规划，谈到最后发现，不如给他们每个月再加 5000 元。
芯片初创公司和互联网公司一样，也向员工提供拿股票、期权的选项。但猎头表示，大多数人选择的现金与股票比例是 8:2、7:3。年轻的工程师们更多选择当下的现金，而不是赌多年后上市的可能回报。 一位资深猎头想象这群年轻人的状态：脉脉里上百封都是年轻猎头的推荐私信，每天接到无数个猎头电话，以至于他们在脉脉上发动态：最近不看消息。但芯片猎头的留言依然没有停过。这样的环境自然会改变人的心态。 “之前大家也会跳槽，但有明确的诉求。比如技术到瓶颈或者个人发展到天花板了。现在大多数人纯粹是因为钱。”一位参与招聘工作的互联网公司芯片 CAD 工程师说，在加入这家互联网巨头之前他在芯片业工作了 9 年。
“追求钱没有什么问题，但还是要有点技术追求。”由于只期望更高收入的候选人太过普遍，他已经不再问对方换工作的动机、只看技术水平，以避免因为价值观不合 “误杀” 技术好的。 虽然 “失意十年” 期间很不甘，但多位经历过这段时间的工程师都表示，那是一段重要的积累。让他们有机会更成体系地看问题，知道什么是好的流程和做法。
“我们学习了 20 年，等到这个机会。”一位年近五十，在 2020 年参与 GPU 创业的图形架构师这样描述自己的幸运。他们怀疑，新近入行的人可能不再有时间完成这样的积累。
在过剩与平淡之间，市场最终会找到一个平衡。而找到平衡所需要的时间将决定许多人、许多公司，乃至一个产业的命运。
编译器是如何工作的
对于程序员来说编译器是非常熟悉的，每天都在用，但是当你在点击“Run”这个按钮或者执行编译命令时你知道编译器是怎样工作的吗？
编译器就是一个普通程序，没什么大不了的
什么是编译器？
编译器是一个将高级语言翻译为低级语言的程序。
首先我们一定要意识到编译器就是一个普通程序，没什么大不了的。
在没有弄明白编译器如何工作之前你可以简单的把编译器当做一个黑盒子，其作用就是输入一个文本文件输出一个二进制文件。
基本上编译器经过了以下几个阶段，等等，这句话教科书上也有，但是我相信很多同学其实并没有真正理解这几个步骤到底在说些什么，为了让你彻底理解这几个步骤，我们用一个简单的例子来讲解。
假定我们有一段程序：
int x = a + b; y += x;}那么编译器是怎样把这一段程序人类认识的程序转换为CPU认识的二进制机器指令呢？
提取出每一个单词：词法分析
首先编译器要把源代码中的每个“单词”提取出来，在编译技术中“单词”被称为token。 其实不只是每个单词被称为一个token，除去单词之外的比如左括号、右括号、赋值操作符等都被称为token。
从源代码中提取出token的过程就被称为词法分析，Lexical Analysis。
经过一遍词法分析，编译器得到了以下token：
T_Identifier zT_RightParen )T_OpenBrace {T_Int intT_Identifier xT_Assign =T_Identifier aT_Plus +T_Identifier bT_Semicolon ;T_Identifier yT_PlusAssign +=T_Identifier xT_Semicolon ;T_CloseBrace }就这样一个磁盘中保存的字符串源代码文件就转换为了一个的token。
这些token想表达什么意思：语法分析
有了这些token之后编译器就可以根据语言定义的语法恢复其原本的结构，这是什么意思呢？
原来，编译器在扫描出各个token后根据规则将其用树的形式表示出来，这颗树就被称为语法树。
语法树是不是合理的：语义分析
有了语法树后我们还要检查这棵树是不是合法的，就像我们不能把一个整数和一个字符串相加、比较符号左右的类型要相同一样，等等。
这一步通过后就证明了程序合法，不会有编译错误。
根据语法树生成中间代码：代码生成
语义分析之后接下来编译器遍历语法树并用另一种形式来表示，用什么来表示呢？那就是中间代码，intermediate representation code，简称IR code。
上述语法树可能就会表示为这样的中间代码：
if _t1 goto Loop怎么样，这实际上已经比较接近最后的机器指令了。
只不过这还不是最终形态。
中间代码优化
在生成中间代码后要对其进行优化，我们可以看到，实际上可以把x = a + b这行代码放到循环外，因为每次循环都不会改变x的值，因此优化后就是这样了：
if _t1 goto Loop中间代码优化后就可以生成机器指令了。
代码生成
将上述优化后的中间代码转换为机器指令：
最终，编译器将程序员认识的代码转换为了CPU认识的机器指令。总结
注意这篇简短的讲解不希望给大家留下这样的印象，那就是编译器是很简单的，恰恰相反，现代编译器是非常智能并且极其复杂的，绝不是短短一篇文章就能讲清楚的，能实现一个编译器是困难的，实现一个好的编译器更是难上加难。本文的目的旨在以极简的方式描述编译器的工作原理，这样你就不用把编译器当做一个黑盒了，希望这篇文章能对你有所帮助。
参考文献链接
https://mp.weixin.qq.com/s/2frIiWG7oOMFIMFghwXGNw
https://mp.weixin.qq.com/s/NYvXJe-RWs6Ppg0kicA9GQ
https://mp.weixin.qq.com/s/ezeTv8Rzh_xE5WlF4l3i6A
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