导读：讲完了Intel、AMD、海光、摩尔线程之后，很多朋友留言问我："国产AI芯片，还有谁值得讲？"我的答案只有一个，寒武纪。 不过今天，我不想一开始就讲什么AI芯片、什么国产替代、什么智算中心，因为这样太像产品介绍了。我想先问大家一个问题。 如果时间回到十五年前，有人告诉你："…
讲完了Intel、AMD、海光、摩尔线程之后，很多朋友留言问我："国产AI芯片，还有谁值得讲？"我的答案只有一个，寒武纪。
不过今天，我不想一开始就讲什么AI芯片、什么国产替代、什么智算中心，因为这样太像产品介绍了。我想先问大家一个问题。
如果时间回到十五年前，有人告诉你："未来，全世界最重要的资源不是石油，而是算力；未来最值钱的公司，不是互联网公司，而是做AI芯片的公司。"你会相信吗？
大多数人肯定不会。那个时候，苹果手机刚刚兴起，移动互联网才开始爆发，人工智能更多还是实验室里的研究课题。AlphaGo没有出现，ChatGPT更是连影子都没有。"AI芯片"这四个字，说出来很多人都不知道是什么东西。
可偏偏就在那个时候，中国有两个年轻人，已经决定把自己的人生押在这个方向上。他们就是陈天石和陈云霁。
很多人知道寒武纪，却不知道这家公司最早其实不是因为创业出名，而是因为一项研究。兄弟二人长期在中科院计算技术研究所从事计算机体系结构研究，他们每天思考的问题，不是怎么做出一颗更快的CPU，而是另一件更大胆的事情：未来的人工智能，真的还需要CPU来完成吗？
这个问题，在今天听起来似乎顺理成章，因为大家已经习惯了GPU训练大模型，也知道AI计算需要专门的算力硬件。但放到十几年前，这几乎是在挑战整个计算机行业几十年的共识。CPU一直都是计算机的大脑，它什么都能做，从办公软件到数据库，从浏览器到服务器，所有程序几乎都离不开CPU。
可问题也恰恰出在这里。
CPU什么都会，所以它必须兼顾各种各样的任务。它追求的是通用性，而人工智能恰恰相反。神经网络里面，大量计算其实都是重复性的矩阵运算，同样一个动作可能要重复几百万次、几千万次。这就像一个大学教授去流水线上拧螺丝，他当然能拧，但效率一定不是最高。
于是，陈天石他们开始思考，为什么不能设计一种新的处理器？这种处理器不用什么都会，它只专注做好一件事情，就是AI计算。如果真能做出来，它会不会比CPU快得多？甚至比当时大家熟悉的GPU更适合未来的人工智能？
今天回头看，这个想法很超前。但真正让我佩服的，不是他们提出了这个想法，而是他们敢为这个想法去创业。
做芯片，从来不是互联网创业。写一个软件，几个人租间办公室就可以开始；做芯片，一开始就是一场烧钱的长跑。设计、验证、流片、测试，每一步都要投入巨额资金，而且失败率非常高。一颗芯片从图纸走到真正能用，往往要经历无数次修改。更残酷的是，那时候AI市场还没有真正形成，你就算把芯片做出来，又卖给谁？
所以很多创业公司喜欢解决今天的问题，而寒武纪做的，却是一件十年后才可能有市场的事情。
2016年，寒武纪正式成立。很多媒体后来都把这一年称为寒武纪的起点，但在我看来，这只是公司成立的时间，并不是故事真正开始的地方。真正的起点，是他们在实验室里一次又一次讨论未来计算架构的时候。因为那个时候，他们赌的已经不是一家公司，而是一个时代。
不过，江湖里从来不会只有一个高手。
就在寒武纪埋头研究AI芯片的时候，大洋彼岸还有一家做显卡的公司，也在悄悄调整自己的方向。很多人当时对它的印象，还停留在游戏显卡、电竞电脑和图形渲染，很少有人意识到，它后来会成为整个AI时代最大的赢家。
这家公司，就是英伟达。
有意思的是，当时双方其实走的是两条完全不同的路。寒武纪认为，AI需要一种全新的专用芯片；而英伟达则不断把GPU推向AI计算领域。谁对谁错，当时没人知道，甚至连整个行业都没有答案。
后来发生的一切，大家都知道了。GPU凭借CUDA生态迅速崛起，成为AI训练的主力；而寒武纪则坚持自己的AI处理器路线，一步步走出了属于自己的道路。这两条路线，没有谁一开始就是赢家，它们只是代表了两种完全不同的未来。
我做算力二十多年，越接触高校和AI企业，越觉得芯片行业特别像武侠小说里的门派。有人修炼的是内功，有人练的是剑法，看起来招式完全不同，但最终都要到江湖里接受检验。真正决定胜负的，从来不是发布会上的掌声，而是谁能真正解决客户的问题。
寒武纪的故事，也正是从这里开始的。它不是一家突然因为AI火起来的公司，而是一群人在AI还没有火的时候，就已经决定押上全部身家的故事。
下一集，我们继续聊寒武纪真正改变命运的一年。为什么AlphaGo击败李世石以后，整个资本市场突然开始疯狂寻找AI芯片公司？而寒武纪，又为什么会在短短几年时间里，从实验室走到聚光灯中央？这一切，都要从一盘围棋开始。
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