深访行云季宇，“新中式”英伟达，要怎样炼成？｜3万字《中国力量》播客Vol .1

撰文：宇婷

采访：宇婷、世奇

实习助理：邓柔、文悦

语音播客即将上线，搜索：小宇宙、喜马拉雅、Apple Podcasts、Spotify等。

文字版本：微信公众号、小红书、B站等20+渠道，搜索《酱香宇婷》

6月北京的一个周末下午，背着双肩包，清爽至极，从北京南站出发，季宇准备赶往上海分公司，和研发同事们碰面。

实际上，更早的6个月之前，刚辞职创立行云时，行业对大模型底层芯片领域的关注度并不高。一直到最近两个月，季宇开始被多家媒体、播客邀请，在行业中炙手可热。就好像是最近，成为全球市值第一的英伟达。

英伟达的炙手可热，表面原因是其成为世界市值第一的公司，本质原因则在于其垄断的商业模式。

与计算相关的软硬件系统存在极高的标准性。比如，从设计理念看，IBM甚至比英特尔更先进。但IBM并没有冲破英特尔的行业标准。

英伟达能够将无可匹敌的英特尔挤到相对边缘的位置。从3D图形加速领域切入，通过兼容体系，以最快的速度保证了独立显卡的生态位。上市，并推出GPU。这是极其少有的商业策略上的成功。

“英伟达给英特尔塑造了一个难题：计算机系统应该是纯CPU还是CPU加GPU的形态？”

“英伟达自然倾向于推动CPU加GPU的体系，这对英特尔来说，无论选择哪种方案，都是在英伟达设定的框架内竞争。如果英特尔选择只做CPU，它必须接受CPU加GPU体系也能提供改进；如果选择做GPU，它将直接与英伟达竞争，这可能导致GPU在体系中的重要性逐渐超过CPU。最终，如果大家都专注于GPU，问题就变成了谁的GPU更强。”季宇在访谈中形象地描述出“高级猎手”黄仁勋的巧妙布局。

但，英伟达实际上也有接近十年的实践进行探索，并没有取得巨大进展。不过在这一准备期中，他把自己的各项准备工作做好了。

2012年之后，深度学习爆发，英伟达通过AI切入到计算产业之中。深度学习产业的自身发展，让英伟达位置的重要性凸显出来；今天成为超强存在。

3D图形加速之后，巨大和高吞吐的算力是否能够在别的领域中发挥作用，这是英伟达和黄仁勋思考的关键问题之一。通用化之后，具体可以从哪个产业能够商业化？

为此，黄仁勋做了很多赌注，比如超算HPC领域、物理仿真、流体力学、wakuang、AI。最终，AI从其中脱颖绽放。

从英伟达上升到行业，AI芯片商业化难度大的原因在于，工艺依赖等让高算力达不到标准化生产，软件生态问题无法解决。这两点也是能否一定程度在商业上打破英伟达的垄断的关键。

季宇的创业，为AI体系引入开放“白盒”的构想，推动标准开放，形成竞争性市场。构建出比现有方案更具竞争力的产业生态系统，甚至能够成为未来的主流，以与英伟达等封闭体系竞争。这一构想，不仅仅会重新定义芯片的形态，也会定义计算机的未来形态，是AI时代满足基础需求的新方法。

但是，一个白盒体系，还是一个从0~1的初创公司，行云要如何在公开透明的环境下拿到成绩？

“‘白盒’体系，本质上是一种开放的架构，它允许从上游到下游的各方利益相关者，包括终端用户、云服务提供商、服务器制造商等，都能在市场中找到自己的位置。”季宇解释。

真正让这个体系的商业价值落地，需要同时具备几条关键因素：首先，产品规格必须足够高，以满足应用质量的需求；其次，价格需要足够有竞争力；最后，能够在整个产业价值链中提供更大的价值。其核心需求必须明确。

在具体的实现方式上，新体系只引入最小必要的新元素，再结合市场上现有的各种组件，让用户可以自行组织和构建出比现有方案更具竞争力的系统。这会带来双赢，一方面，通过小幅度的增量改进来撬动市场；另一方面，通过这种方式推动整个行业向更低的综合成本、更高的性能规格的方向发展。

季宇是江苏兴化人，高中时转学无锡。因为竞赛成绩优异直接进入了清华大学学习物理，本科毕业转计算机系，并直博。这一履历，如同其公司名字来源“行云流水”，亦是希望大模型和文本生成更为流畅。

外界看似他一路运气很好，季宇自己评价自己——是个保守的创业者，“不喜欢冒险，喜欢从不确定性中寻找确定性。”

翻译一下这个特质，实际上是追求本质。再追溯这个本质，则与他物理、计算机的学习背景有很大关联。

在季宇看来，物理是发现存在的规律，拆解复杂；而计算机则是用最简单的事物创造一个复杂的世界。

季宇的创业启发之一，来自凝聚态物理学中“More is different”这一重要概念。这个概念强调，物理学不仅要研究还原论，还要研究复杂性的涌现。这种思想如果应用到计算机科学中，会让人深刻认识到许多复杂性实际上是由于深陷细节而产生的。

因此，GPU计算足够庞大，一颗芯片承担的职责越庞大，就越存在解构的可能性。绕开英伟达最擅长的部分，把另一部分继续拆解。

季宇用英伟达的逻辑，是否能够破局英伟达——这将是一次充满奇幻色彩的商业实验和博弈。

在商业竞争上，从英特尔到英伟达，行业上位者是不会主动推动新范式，一定是极力思考如何自己一家满足所有看到的市场需求。又因为垄断者掌握最高势能，破局者的机会几乎不存在，英伟达颠覆了英特尔的商业逻辑，在于在英特尔之上，通过对其解构，叠加一个新器官，实现CPU+GPU的架构。利用英特尔的最长板，成为自己的出发点。这也是CUDA软件系统的商业价值。

“发展系统，最重要的是定义系统形态，超脱于对半导体本身的理解，更重要的是理解开需求、开发者。”

底层竞争，难度最大，但也是少有人能够突破的机会点：使用两颗或多颗芯片来完成之前由一颗全能芯片执行的任务。

季宇的思维模式可以凝练为：保守思考，并在其中看到两面性，放大两面性中有利一面。

“我相信，不仅物理学、计算机科学，包括商业竞争和芯片行业的周期性变化，都有其底层逻辑。如果我们能够挖掘出这些底层逻辑，就能在剧烈变化的表面之下找到确定性。”访谈中，他说。

Part1:黄仁勋粉丝

世奇：公司为什么叫行云？

季宇：其实就是行云流水的意思，我们希望大模型或者文本生成能够非常地顺畅因为我们的计算机系统。

世奇：在浏览你的知乎内容时，发现你对英伟达有着深入的见解，并且你自称是他们的铁杆粉丝。基于此，我们计划沿着时间轴进行对比分析，将你、老黄、英伟达以及中国AI芯片的发展、大模型和海外技术演进串联起来。这种对比可能会非常有趣，我们认为这能够提供一个系统的视角来观察整个行业的发展。你知道老黄是哪一代人吗？

季宇：我比较清楚的，他是93年创立了英伟达，当时也是他30岁生日。我是93年出生的，我去年下定决心选择出来创业也是30岁的时候。

宇婷：这一刻的决心来自哪里？

季宇：首先，创业这个事情我觉得肯定还是要深思熟虑的。对我来讲有很多动力、契机。老黄他也是30岁出来创业的，然后他创立英伟达的时候正好也是30年前。去年创业的时候，我觉得如果再不出来就来不及了。

宇婷：你是粉丝，同时我看你的知乎里有一句话说：要“干”掉老黄？

季宇：我觉得这个不矛盾，从他过去30年对芯片行业以及人工智能领域的理解，我得到了深刻的认识，特别是了解到如何从一家小型公司发展成为全球半导体市值最高的企业。

同时，我们也看到了英伟达从曾经的屠龙少年，变成了今天的行业巨头。尽管我们现在还只是一家小型公司，但英伟达的发展历程告诉我们，即使是小公司也有可能与当时的行业巨头竞争，并最终取得成功。

英伟达用了二三十年的时间，从一个小型企业成长为今天市值最高的公司，它的故事激励着我们，让我们明白即使是在激烈的市场竞争中，只要有正确的战略和不懈的努力，也能实现伟大的成就。

世奇：你研究过他的早些时候小时候的一些事情吗？

季宇：说实话，我没有经历过，因为我是93年才出生，所以很多东西也都是从一些公开的媒体上去了解到的。其实我自己更有亲身感触的，反而是可能到了2012年甚至2015年之后的关于英伟达的事情。

世奇：实际上，我在回顾你的经历时，昨天总结出了一个点：你一直在不确定性中寻求确定性。比如，原本是江苏兴化人，但在高中时期转学到了无锡。本科时，因为竞赛成绩优异直接进入了清华大学学习物理。本科毕业后转到了计算机系，直博。这是我了解的过程。

季宇：我认为你的总结非常到位，特别是你提到的在不确定性中寻找确定性这一点，我非常认同。我自认为是一个保守的人，并不是那种喜欢冒险的创业者。我更喜欢从不确定性中寻找确定性。可能与许多人从一所学校转到另一所学校，从一个专业转到另一个专业的经历相似，但我认为这并没有特别不同的地方。

然而，我后来选择学习计算机科学，过去学习物理的经历有很大帮助。物理学是一个追求事物本质的学科，而计算机科学则是一个喜欢处理复杂工程的学科。这两件事结合起来，让我喜欢深入探索事物的底层逻辑。我相信，不仅物理学有其底层逻辑，计算机科学也有，包括商业竞争和芯片行业的周期性变化，都有其底层逻辑。如果我们能够挖掘出这些底层逻辑，就能在剧烈变化的表面之下找到一些确定性。

这些经历对我深入挖掘商业底层的东西有很大帮助。物理和计算机科学在我看来是两个极端：物理是发现存在的规律，把复杂事物分解开来看最简单的东西；而计算机则是用最简单的东西创造一个非常复杂的世界。这两个学科的交叉让我看到了很多有趣的事情。

在计算机系统和物理学中，也有创造复杂性的尝试，比如凝聚态物理学中“More is different”的思想，这是凝聚态物理学的一个重要概念。这个概念强调，物理学不仅要研究还原论，还要研究复杂性的涌现。这种思想如果应用到计算机科学中，会让人深刻认识到许多复杂性实际上是由于我们深陷细节而产生的问题。

我对硬件有清晰的认识，同时也深刻理解软件的复杂性。这些因素结合起来，让我能更好地理解像英伟达这样的芯片在过去的商业历史进程中遵循的底层逻辑。这些可能就是为什么在这个时间点上，我对我们现在做的一些事情这么感兴趣的原因。

Part2: 对复杂性中的确定性着迷

宇婷：是从什么时候开始思考不确定性中寻找确定性，对于大部分创业者来说，我们可能是从最近的三年？

季宇：面对问题和挑战时，我总是希望能够深入学习并找出其中的规律。这种特质可能并非我早期就拥有的，而是随着我不断成长和经历的积累，逐渐形成的视角。随着时间的推移，我开始关注更广泛的问题和领域，

我发现自己对复杂性中的确定性特别着迷，这种兴趣主要是在我从物理学转向计算机科学之后形成的。计算机科学是一个极其复杂的领域，不同于物理学，它充满了不确定性和发散性，技术革新层出不穷。

在这个领域中，我可以同时关注层出不穷的新技术细节和底层的确定性。当我发现在快速发展的表面之下，仍然能找到一些根本性的规律时，我对探索复杂系统中的确定性变得更加感兴趣。

宇婷：这其中的希望感来自于哪里？

季宇：我之所以对许多事情抱有希望感，是因为我相信每件事都有其两面性。这可能是一个普遍的认识。但当你真正去深入理解事物的两面性时，你会发现新的机会。以英伟达为例，它现在看起来非常强大，但如果我们从它过去作为小公司时的视角出发，来看待市场领导者英特尔，就能反过来思考问题。

黄仁勋（老黄）当年面对看似无可击的英特尔时，也找到了自己的希望和机会。这种希望是可以通过分析和复盘来发现的，它给我们的启发是，即使是市场巨头在做出选择时，也会有所取舍。

通过横向对比，我们可以发现许多机会。比如，英伟达不仅生产显卡，还涉足交换机和提供整套解决方案，构建了一个庞大而全面的体系。这表明它在打造一个私有体系，虽然这使得它在某些方面无敌，但也意味着它放弃了计算机主流的开放体系，转而专注于自己的私有体系。

这种两面性给我们提供了机会。没有任何选择是完美无缺的，每个选择都有其代价。我们可以通过识别这些代价，并结合英伟达在高性能计算芯片市场上的竞争逻辑，找到新的机会。利用这些机会，我们可以构想出未来的各种可能性。

宇婷：你是通过商业思维在主导现在的技术路线，我这样理解对吗？我不知道这是不是你被看好或者说能在中国现在当下能做成这件事的一个原因。

季宇：我觉得做成还谈不上，英伟达可能是全世界唯一一个把这件事情做成的人，对吧？我们现在其实还只是对他的一个“拙劣”的模仿。但是我们其实也希望在更长的时间尺度之后，我们可以把这个事情推出来。

首先我觉得一第一点就是说还回到你最开始的问题，我们本质上还是说能看到你们的一些两面性，所以在大家都绝望的时候，你可以找到一些机会的点，剩下的其实更多的是你怎么去围绕这些机会点去搭建出一套你自己的“策略”。

宇婷：在你刚刚出来创业的时候，有没有给自己设计几个关键任务节点，这你之前有想过吗？

季宇：我们的关键任务首先是实现商业成功，这是最重要的。我们的产品需要得到市场的认可，真正解决用户的痛点。这不仅是我们的目标，也是过去许多新公司一直在做的事情——创造出产品并将其销售给客户。

然而，在芯片行业，仅仅销售产品是不够的，我们必须实现规模化生产，并使我们的产品成为业界标准。因此，一旦我们的产品销量达到一定规模，我们将进一步推动规模化，这是我们整个战略布局的核心。我们的目标是将我们的产品推广成为计算机行业的实际标准，甚至将英伟达也纳入这一体系。

接下来，我们将在这一体系内与英伟达竞争，看谁能占据更大的权重。这个过程可能是长期的，我预计在未来3到5年内，我们将完成第一个目标。然后，在5到10年内，我们将推动这一新体系成为行业的实施标准，并希望在这个标准中占据一席之地。

此外，我们还将努力将英伟达从其私有体系中吸引到这个开放的标准中来。在接下来的10到20年，甚至30年的时间里，我们将逐步在这个标准体系中竞争，增加我们的权重。这实际上是过去30年英伟达一直在做的事情。

英伟达最初通过推出3D图形加速卡进入市场，吸引了许多游戏玩家。随后，他们逐渐改变了计算机的形态，使得独立显卡成为PC的标配。在数据中心市场，他们推动了服务器从仅使用CPU转变为必须结合GPU的形态，如今云端服务器的标准配置通常是2U机架和8个GPU。

英伟达最初可能是推动在服务器中加入少量显卡，但随着他们增加显卡数量，他们的权重也随之增大。他们甚至加入了更多的技术和特性，进一步增强了在体系中的影响力，最终开始向私有体系过渡。这也是对英伟达过去30年发展历程的一种模仿。

Part3:“高级猎人”黄仁勋

宇婷：你认为这样的模式它是一个普遍的成功路径，还是只是老黄单独走出来的？

季宇：我认为，虽然在芯片行业之外的商业市场中，我们或许能找到一些类似的情况，但在芯片行业，尤其是算力芯片领域，这种情况相当罕见。芯片行业本质上是一个垄断市场，不同于其他行业，它不会因大势所趋而自然产生新的商业机会。计算机系统如果没有外部推动去塑造它，就会保持原样不变。自从计算机发明以来，它的形态一直保持不变，除非有人推动它进行改造。

计算机中的处理器会根据主流需求的性能进行改进，因为用户没有更好的选择。如果处理器对于某一需求的算力不足，它就会增强这方面的性能。随着需求的演变，处理器也会随之进步。芯片行业与软件行业紧密相关，软件行业无法承受硬件无法满足的需求，如果出现这样的软件算法，它注定会被淘汰。因此，软件算法总是能够被当前的硬件所满足，尽管可能存在一些性能瓶颈。

这种现状推动了芯片行业逐步向前发展，而不是出现颠覆性的变化。在这个行业里，机会不是自然产生的，而是像黄仁勋这样的人通过策略设计出来的。他们在未来的不确定性中找到了相对确定性的道路。尽管软件的演化方向并不确定，但在底层硬件层面，还是存在一定的确定性。硬件提供了探索的空间，软件就会自发地寻找更好的可能性，并可能依赖于特定的硬件。

这种情况在芯片行业是非常独特的。如今，计算机系统主要由CPU和GPU构成，没有其他类型的组件。

世奇：你觉得英特尔在看到英伟达2012年的爆发有什么办法去巩固自己的地位吗？

季宇：有，但都会比较难受。英特尔目前面临的挑战确实相当艰巨，尽管他们并未放弃争夺CPU市场，但近年来他们努力提升CPU算力水平的成果并不明显。英特尔可能还没有完全接受自己在某些领域的失利，但他们可能需要重新考虑自己的战略。

一个可能的策略是，英特尔可以允许第三方厂商以及自己在现有体系内与英伟达竞争。因为英伟达的体系已经变得非常庞大，而英特尔作为控制开放体系标准的厂商，如果不提供改进，其他厂商可能只能选择私有化改造，这通常需要巨大的资源投入，难以与英伟达竞争。

如果英特尔选择放弃直接与英伟达在AI领域的竞争，转而创造更多竞争对手，这可能是一个更实际的方法。然而，英特尔目前似乎仍坚持依靠CPU来夺回AI市场，这是一个艰难的决定，因为要与巨头竞争，小公司需要的不仅是技术和资源，还需要策略。

英伟达给英特尔塑造了一个难题：计算机系统应该是纯CPU还是CPU加GPU的形态？

英伟达自然倾向于推动CPU加GPU的体系，这对英特尔来说，无论选择哪种方案，都是在英伟达设定的框架内竞争。如果英特尔选择只做CPU，它必须接受CPU加GPU体系也能提供改进；如果选择做GPU，它将直接与英伟达竞争，这可能导致GPU在体系中的重要性逐渐超过CPU。

最终，如果大家都专注于GPU，问题就变成了谁的GPU更强。

在芯片行业，垄断是常态，因为这是一个由先发优势和软件绑定决定的市场。一旦软件与芯片紧密绑定，它就会主导市场，使得其他竞争者难以进入。英伟达通过推动软件和整个生态系统的发展，成功地塑造了市场趋势，使得英特尔等其他厂商难以与之竞争。

在芯片行业中，小公司要想打破巨头的垄断，需要的不仅仅是技术突破，更需要战略上的巧妙布局。英特尔可能需要重新考虑自己的战略，找到在英伟达设定的框架之外的竞争优势。

宇婷：老黄是一个高级的猎人，以猎物的姿态出现。

我想你接着这个问题聊聊：就是你现在创立行云这家公司，所谓的是异构也好，所谓是叠加也好，是怎么在已有的模式上做你要做的事情？

季宇：在芯片行业中，存在一种反直觉的现象，越是功能全面的芯片，越有被解构的可能。这与我们对传统计算机系统的理解相悖，因为在传统观念中，CPU作为中央处理器，承担了系统几乎所有的功能，是一种全能的存在。

然而，随着技术的发展，全能的CPU逐渐被更专业化的芯片所补充，比如GPU的出现。

在CPU与GPU的协同工作中，我们看到了一种新的分工模式：CPU负责控制，而计算密集型任务则交由GPU处理。这种分工不仅重新定义了计算机系统中芯片的角色，也使得原本由CPU一肩挑的任务被拆分，让不同的芯片专注于它们更擅长的领域。

实际上，随着AI和计算需求的不断增长和多样化，英伟达这样强大的GPU反而更有被解构的可能。AI的复杂性和对并行处理、分布式计算的需求，为解构英伟达GPU提供了机会。这可能意味着，未来我们可以使用两颗或多颗芯片来完成之前由一颗全能芯片执行的任务，从而实现更高的效率和灵活性。

我们的理念是，解构现有的计算机形态，塑造更加模块化、可组合的计算机形态。这不仅能够满足特定应用场景的需求，还能推动整个行业向更高效、更专业化的方向发展。这种解构的过程，实际上是对现有技术和市场领导者如英伟达的一种挑战，也是寻找新的增长点和创新机会的过程。

宇婷：具体怎么拆？

季宇：实际上，我认为现在的情况是这样的：首先，英伟达的芯片功能非常全面，这反而为它们提供了被拆分的机会。其次，英伟达的系统已经变得非常庞大，不再只是单一的芯片，而是发展成了整个服务器系统。在这样的系统中，虽然可以在多个方面进行扩展，但并非所有应用都需要极其强大的算力、显存或互联能力。

随着系统规模的增加，成本也会随之上升。如果一个应用不需要如此高规格的配置，却要承担相应的成本，那性价比就大打折扣。例如，如果成本增加了三倍，虽然性能可能提升了十倍，但这并不意味着它适用于所有场景，因为这样的经济模型可能并不合理。

在这种大型系统中，采取模块化或可组合的设计方法，相比一体化的解决方案，往往能带来更高的性价比和更灵活的性能选择。想象一下，如果你购买了一个功能极其强大的机柜，它的成本自然非常高昂。但如果其中某些功能对你来说并不是必需的，那么这种过度配置就会带来不必要的成本负担。

因此，如果我们能够将组件分解，提供更为基础和可组合的方案，我们就能针对不同场景提供更优化的选择，甚至在某些情况下提供性能更优的解决方案。这是因为我们可以将成本投入到特定场景真正需要的地方。这种解构和模块化的方法为我们提供了许多创新和优化系统结构的机会。

Part4:谁是客户？

宇婷：谁是你的客户？

季宇：我们目前的业务重点是针对大模型应用市场，这意味着我们首先要解决大模型厂商的需求。在这一产业链中，虽然环节众多，从芯片到服务器厂商，再到云厂商，最终到下游的广大公司，但归根结底，决定需求的还是那些实际使用大模型的公司。他们可能是自己寻找开源模型来运行的应用公司，也可能是拥有自己的大模型数据中心并提供API服务的大模型公司。无论哪种情况，他们对大模型的需求都是我们今天需要集中精力解决的。

我们可能通过不同的方式满足这些需求，可能是直接卖给服务器厂商，也可能是通过其他渠道。但关键是要直面这些需求，并提供有效的解决方案。尽管一些国内大学有在研究，但目前从底层进行创新的公司似乎不多。

与此同时，已经在市场上占有一席之地的公司，比如那些专注于GPU的公司，要进行转型也面临着巨大挑战。芯片研发本身就是一个难度极大的任务，这一点众所周知，也是行业内极为关注的焦点。但我认为，行业内还有一件更困难的事情，那就是如何构建上层体系。

英伟达并不是一家典型的半导体公司，在整个行业中，它是一个独特的存在。它之所以能取得成功，不仅是因为其强大的半导体研发技术，更因为它深刻理解软件的演化逻辑。它的所有产品都是围绕这套逻辑布局的。即便在二三十年前，英伟达的技术可能并不比英特尔强，但今天它已经非常强大。然而，真正决定英伟达成功的，是它在更高层次上的逻辑构建。

这种上层逻辑的构建并不是半导体公司的强项，这也是为什么只有英伟达能在这一逻辑上如此成功。其他公司要想复制这种成功，不仅需要在技术上有所突破，更需要在理解和应用软件演化逻辑上有所作为。

宇婷：“他懂软件逻辑”怎么理解？

季宇：软件行业是一个快速变化的领域，但其底层存在一定的确定性。这种确定性来自于硬件的边界，软件的发展实际上是在这些边界内寻找局部最优解。软件技术的发展，无论是大是小，都旨在在硬件设定的参数内实现最佳性能。在这个过程中，企业会在软件生态中寻找并争夺各种生态位。

硬件公司的角色是创造新的产品类别，改变硬件的边界条件，从而为软件提供更多的空间去寻找新的局部最优解。如果这些新的边界能够被有效地利用并依赖，它们就会成为计算机系统中不可或缺的一部分。这要求硬件公司不仅要理解上层的应用需求，还要在成本、效果、质量和灵活性等方面寻找最优解。

同时，硬件公司并不是直接定义局部最优解，而是创造条件，让软件在其上发展。这个过程涉及多层的软件生态系统，不单单是硬件满足直接需求那么简单。这与半导体行业的特点无关，而是涉及到对需求、软件及其演化逻辑的深入理解。

然而，塑造硬件边界并不是软件公司能做到的，因为这需要从硬件的角度来考虑软件的需求。半导体行业有其内在的规律，不可能无限制地满足所有需求。如果要求太多，最终可能导致成本过高，无法实现。

因此，硬件公司需要在半导体的能力和限制内塑造边界，决定哪些功能是必须的，哪些可以放弃。这种平衡的把握是硬件公司成功的关键。只有深入理解这些复杂的相互作用，才能在这个领域取得成功。

世奇：所以英特尔的战略定位会是什么样的？因为我看他在15年前后，其实他自己下沉也去做制造了？

季宇：英特尔首先和主要地是一家半导体公司，这一点与包括高通在内的其他业界巨头相同。这些公司在面对市场上的竞争对手和产品品类时，会利用自己的半导体技术优势来竞争。他们会在产品性能、价格等指标上与对手竞争，力求超越，这是半导体公司普遍采取的策略。然而，这种替代逻辑在垄断市场中并不总是有效。过去，英特尔在CPU市场上几乎处于垄断地位，使得其他竞争者难以进入。尽管近年来英特尔在某些领域遇到了挑战，比如在服务器市场的x86架构上，但它依然保持了其主流地位。

这表明，在一个高度垄断的行业中，即使市场领导者犯了错误，想要取代它的位置仍然非常困难。这个行业的垄断特性意味着，新进入者或小公司很难通过简单的替代逻辑来获得市场份额。例如，尽管有些公司可能在其他领域取得了成功，但想要进入服务器市场并与英特尔竞争，仍然面临巨大挑战。半导体公司擅长的替代逻辑在某些标准化产品领域是有效的，如内存、控制器、交换机等。这些产品有明确的性能指标，可以通过技术改进来实现替代。但在算力芯片这类非标准化产品领域，这种逻辑就不那么适用了。

算力芯片市场的品类相对有限，主要的品类如X86、ARM和英伟达的产品，数量并不多。这导致在商业市场上，算力芯片的替代逻辑难以成为半导体行业的通行做法。想要在这个市场上获得一席之地，确实非常困难。

Part5: “白盒体系”与外部力量

宇婷：行云做的事情，他未来会改变中国市场，还是目标的也是全球市场？你怎么定义目前在中国的AI的版图里，处于的位置？改变的是什么？

季宇：我们的愿景是改变当前AI计算机的形态。目前，AI计算主要依赖CPU与GPU的结合，但我们希望引导整个行业走向一个全新的体系。在这个新体系中，我们将引入一些创新的增量技术，这些技术将成为我们的核心竞争力。我们的目标是让这个新体系成为未来的主流，并且我们希望它是一个开放的“白盒子”系统，能够与英伟达等封闭体系相竞争。

这个宏观目标并不是只针对中国市场，而是遵循市场化的逻辑，面向全球市场。然而，在当前中美政治环境下，我们的产品能否成功进入北美市场还有待观察。即使我们的产品具有竞争力，可能也会受到一些政治因素的干扰。

但反过来看，这种情况也可能加速我们在国内市场的发展。国内市场庞大，如果能够满足国内的市场化需求，这本身就已经是一个巨大的市场。我们希望一步一个脚印，首先专注于国内市场，然后再考虑出口到欧洲或其他地区。

世奇：这个事情要做起来到第二第三或者更长的阶段，还需要哪些外部的力量？

季宇：我们认识到在推动行业标准的过程中，需要借助外部力量。这种借助并不是基于简单的买卖关系，而是要构建一个共同利益体。正如英伟达过去所做的，他们并没有直接要求客户支持自己，而是通过创造一个环境，让客户的软件和业务在自己的硬件上运行得更好，从而实现了双赢。

我们认为，云服务提供商可能是我们可以借助的重要力量。目前，云服务提供商在产业链中的价值被封闭体系如英伟达所挤压。如果我们能够推动一个开放的“白盒子”体系，云服务提供商将能够获得更大的自主性和价值，因为他们将不再是单纯的运维服务提供者，而是能够更深入地参与到整个体系的构建和优化中。我们希望能形成一个合力，来把它往行业标准上去推，来实现规模化。

宇婷：您要做的还是一个白盒体系，还是一个从0~1的初创公司，要如何在公开透明的环境下取得成功？

季宇：我们的目标是参与一个充满竞争的市场，并推动形成一个开放的行业标准。我们所说的“白盒”体系，本质上是一种开放的架构，它允许从上游到下游的各方利益相关者，包括终端用户、云服务提供商、服务器制造商等，都能在市场中找到自己的位置。

在这个体系中，核心需求是明确的：首先，产品规格必须足够高，以满足应用质量的需求；其次，价格需要足够有竞争力；最后，能够在整个产业价值链中提供更大的价值。对于大模型和AI应用，它们是当今产业价值的重要组成部分，因此它们的需求是基础性的。

然而，在英伟达等封闭体系中，许多厂商发现自己的价值被削弱了。我们提出的新体系旨在通过增量创新，即只引入最小必要的新元素——在我们的案例中，是特定的芯片——来改变这一现状。这样，结合市场上现有的各种组件，用户可以自行组织和构建出比现有方案更具竞争力的系统。

通过这种方式，我们不仅能够降低自身的资源投入，还能保证用户在构建自己的系统时，能够获得更大的产业价值。我们的目标是实现一个双赢的局面：一方面，通过小幅度的增量改进来撬动市场，另一方面，通过这种方式推动整个行业向更低的综合成本、更高的性能规格方向发展。

我们不仅仅是在定义芯片的形态，而是在定义计算机的未来形态，以及如何在AI时代满足基础需求的新方法。通过推动开放标准和白盒体系，我们希望能够促进一个更加健康、更具竞争力的产业生态系统的发展。

宇婷：想让一个体系它是运转良好，核心的关键引擎是你做到了什么？

季宇：我们要做的比他更好，确实在形态上要去解构它，底层的逻辑是我刚刚讲的今天GPU太全能了，所以当你把它解构了之后，整个体系可以变得更高效。还塑造了一个白盒的可组合的东西，意味着说针对不同的应用，你可以按照不同的方式去搭建这么一个体系。

宇婷：如果老黄他很重视行云的话，会不会有“灭掉”行云的思路？

季宇：如果我们真的能够实现这一目标，即在AI芯片领域创造出能够引起英伟达注意的产品，这本身就是一个巨大的成功。过去十年中，尽管有许多AI芯片公司出现，但很少有能够真正挑战英伟达地位的。

我们的核心策略是推动一个开放的“白盒”体系，这与英伟达过去十年所追求的封闭体系形成了鲜明对比。英伟达成功地将其产品转变为整个计算机行业的标准配置，这不仅大幅提升了其市值，也让其在市场中占据了垄断地位。

我们的目标是逆转这一趋势，将行业带回到十年前的状态，那时市场更加开放，基于标准化的组件，多家公司可以共同参与和竞争。我们希望降低英伟达的市场垄断性，让它在一个更加开放的体系中与我们竞争，这样可以让整个行业的价值链重新分配，提高整个行业的活力。

我们认为，长期来看，推动整个AI和大模型产业的繁荣对我们自身也是有益的。历史已经证明，开放体系是产业繁荣发展的关键。例如，IBM推动的兼容机使计算机成本大幅降低，从而推动了PC产业的爆发。同样，x86架构的开放性为互联网产业的发展提供了基础。

我们希望通过引入变量，促进行业的开放性，推动大模型产业的繁荣。当产业繁荣时，作为基础硬件提供者的市场空间也会随之扩大。我们希望在白盒体系中，通过充分竞争，让所有参与者都能获益，不仅仅是我们自己，也包括英伟达和其他芯片制造商。

这是一个既有竞争又有合作的过程。通过这种方式，我们可以共同推动技术进步，创造一个更加健康和充满活力的产业环境。

宇婷：评价一下老黄当时选择去封闭这个体系的选择。

季宇：在不同的发展阶段，公司面临的挑战和策略选择会有所不同。对于像英伟达这样的市场领导者来说，当市场占有率已经非常高时，他们需要寻找新的增长点。

首先，他们致力于扩展服务到更多市场，不断推动AI市场的发展和繁荣。这包括开发新的算法，推动AI技术在政府、生物技术、云游戏、元宇宙等多个领域的应用，以寻找新的增长机会。

其次，由于市场占有率已经很高，翻倍增长变得非常困难，他们转而寻求提高利润率。这包括推出更高规格、更昂贵的机器，以实现更高的利润。他们相信，随着AI市场的扩大和客户对高性能计算设备需求的增加，市场能够接受更高的溢价。

此外，英伟达还采取了一种产品迭代策略，不断推出性能更强的新一代产品，并相应地提高价格。这种策略鼓励客户购买更多产品，以实现规模经济和成本效益。

同时，英伟达也在推动计算机系统向其封闭体系发展，这不仅加强了其在GPU领域的话语权，而且使其能够更多地定义整个计算机系统的形态。这种策略有助于他们维持市场领导地位，并在新的体系下，为云服务提供商带来了新的机会。

世奇：换成白盒的生态活动对他们又会获得什么样的机会？

季宇：在当前的云计算市场，云服务提供商之间的竞争常常受限于他们所依赖的标准化硬件。通常，他们会从英伟达等供应商那里购买预配置的硬件，然后将其组合起来提供云服务。这种做法导致市场上的服务趋于同质化。然而，如果我们转向一个允许自定义硬件的体系，云服务提供商就能够根据特定市场的需求，自行定义和组合出新的硬件型号，提供性价比更高的服务。

这种模式不仅增强了云服务提供商的竞争力，也为他们带来了更大的创新和定制化空间。他们不再局限于标准化服务器的采购和成本优化，而是能够推出更适应市场需求的定制硬件，从而实现差异化竞争。随着差异化的增加，市场竞争将变得更加激烈，为云服务提供商带来了更多的发展机会和潜在收益。

Part6:需求在变化

宇婷：我想问世奇一个问题，其实你看你很了解季宇，你对比一下觉得他和其他的这些创业者不同的特质是什么？包括你也了解很多清华系的创业者。

世奇：洞察力无疑是他最显著的特质之一。从我的视角来看，我自认为难以像他那样深刻地感知行业的机会。他的这种能力是他与众不同的特性。

我认为还有一个词是“成熟”。谈到成熟，我认为这个词并不容易被定义，但我相信他确实具备这种品质。这不仅体现在他对自己过往选择的深思熟虑，无论是在产业界的工作还是创业，还是在学术界的研究。在最近一两年，我们见证了许多创业者从学校走出，他们中有的全职创业，有的兼职，有的站在前台，有的在幕后支持，可能与产业伙伴或学生合作。

我观察到，并非所有人的思维都那么全面，他们考虑问题可能没有那么深入。很多人可能只看到了技术本身，却难以透彻地想象技术应用的具体场景，更不用说基于这些场景可能产生的社会和商业价值了。

因此，我认为在创业公司的早期阶段就能够展现出成熟度是非常难得的。这种成熟不仅仅是对技术和市场的理解，还包括对公司未来发展的清晰规划和社会责任感的认知。这种成熟度不是轻易能够达到的，但它对于创业公司的成长至关重要。

宇婷：你现在捕捉到的机会是什么？你捕捉的机会背后你的方法论是什么，你怎么捕捉到的？

季宇：我们今天所面临的机遇，核心在于需求的巨大变化，这种变化是推动计算机系统演进的根本动力。如果需求保持不变，而现有系统运行良好，想要实现变革就会非常困难。但现在，需求的确发生了显著变化，为我们提供了一个良好的时机，这也是我们选择在这个时间点行动的原因。

此外，计算机系统的发展大势是保持现状并进行适度的量变调整。例如，针对大模型的需求，硬件可能会在某些方面进行补充或增强，以支持未来的增长。整个计算机系统仍在遵循摩尔定律或黄氏定律，逐步向前发展，但其基本形态并不会发生根本性的变化。

我们捕捉到的机会在于，需求变化下系统可能存在的其他可能性，这需要我们自己去探索和捕捉。要捕捉这种机会，我们需要理解行业演化的底层逻辑，就像理解一个有机体的新陈代谢规律一样。计算机系统是一个不断发展的有机体，会逐渐引入新元素并淘汰旧元素，但这种变化是渐进的，而非颠覆性的。

计算机系统的现状是历史演变的结果，它包含了许多历史痕迹。历史上从未出现过某个组件突然消失并被另一个组件取代的情况。因此，要深刻理解这一点，并认识到在芯片行业中，想要实现颠覆性创新是非常困难的。

认识到这一点后，我们的目标不是一夜之间取代英伟达或实现颠覆性创新，而是一个长期的、渐进的过程，可能需要二三十年甚至更长时间。这是一个持续的新陈代谢过程，需要我们逐步塑造和调整，而不是期望在短时间内彻底改变市场格局。

宇婷：可以详细讲一下“神仙打架”的模式吗？

季宇：所谓的"神仙打架"，在当今行业中体现为英伟达试图颠覆传统的X86架构，这是目前业界广泛使用的标准。在最近的NV发布会上，英伟达展示了其新一代产品，该产品将CPU与GPU紧密结合，形成了一种新的计算架构。这种架构的推广实际上是在挑战X86的地位，力图用英伟达的技术优势取代传统的CPU架构。

英伟达的这一策略是利用其在GPU领域的领导地位，推动市场接受一种新的计算理念，即使得CPU变得不那么重要，而更多地依赖于其高性能的GPU。这样做的好处包括能够提供更强的CPU与GPU之间的互联带宽，从而提升整体计算性能。

然而，这种策略的成功不仅需要英伟达拥有强大的市场影响力，也需要客户愿意接受这种根本性的变化。尽管英伟达可能通过其生态系统的优势来推动这种变革，但这仍然是一个充满挑战的过程，因为它涉及到改变整个行业的计算习惯和架构依赖。这不仅仅是技术层面的竞争，更是一场市场和理念上的较量。

宇婷：从一个nobody的状态，你怎么样真的去塑造自己的体系，然后你在文章中你也提到一定要站在巨人的肩膀上，这个是以上两种路径，可能不是一个nobody的选择？

季宇：站在巨人的肩膀上，并不是指我们必须与行业巨头建立深度的合作关系。以英伟达为例，尽管英特尔是其最大的竞争对手，英伟达仍然利用了英特尔定义的计算机体系结构的优势。计算机系统的发展史是一个充满竞争与协作的过程，历史上形成的各种技术边界并不是随意可以改变的。这些边界定义了不同组件间的协作方式，即使英伟达在GPU领域有着强大的影响力，它也无法轻易地改变这些既定的规则。

英伟达通过利用现有的CPU架构，创新性地推出了CPU与GPU的结合体，实际上是在英特尔的架构基础上进行的扩展。这种协作并不是基于直接的接口开放或合作，而是基于必须遵守的行业标准和逻辑。

此外，即使像英伟达这样的行业巨头想要彻底改变行业，也必须逐步进行，不能一蹴而就。行业的惯性和已有的技术分工，使得任何激进的变化都可能与主流体系脱节，因此需要渐进式的改变。

计算机产业之所以繁荣，部分归功于这种由不同竞争者共同构建的生态系统。在这个系统中，从软件到硬件，再到芯片设计，每个环节都有其专业性和分工。尽管各环节之间可能存在知识隔阂，但整个系统却能有效协同工作。

行业的底层分工和架构是一开始就确立的，这些基础架构很难被打破，因为它们是整个产业协作的基础。即便是行业内的领导者，也必须在这些既定的架构内进行创新和改变。通过逐步的新陈代谢，可以让某些技术变得不那么重要，最终实现淘汰更新。但这种变化需要时间，不能急于求成。在这个过程中，新的想法和变量可以被引入，共同推动行业向前发展。

宇婷：如果你说今天你可以走捷径拿到一定的市场，明天别人也可以走捷径把你的市场拿走，你这句话是对于“捷径”的一种褒义，还是你想表达其他的含义？

季宇：我认为市场上许多公司倾向于采取提供整体解决方案的策略，这与我们追求的平台化思路有所不同。计算机系统不仅应用于数据中心，还广泛应用于工业设备、汽车、挖矿甚至手机等多种场景。不同行业对平台化的需求各异。例如，挖矿公司可能只关注解决方案是否满足其功能需求，而不关心软硬件的具体细节。同样，汽车制造商更关注自动驾驶、智能座舱等功能的实现，而不是软硬件的开发平台。

然而，对于数据中心的客户——通常是具有强大开发能力的互联网公司——他们需要的不是端到端的解决方案，而是能够支持他们自己开发和优化软件的开放平台。这种需求推动了我们向平台化方向发展，而不是仅仅提供定制化的端到端解决方案。

端到端解决方案可能在特定行业内快速获得市场份额，但它缺乏跨行业的扩展性和规模化潜力。相比之下，平台化策略允许开发者在硬件基础上构建和优化自己的软件，从而创造出可跨行业复用的应用。这种分层的方法不仅能够带来平台化和标准化的优势，还能为开发者提供更大的灵活性和创新空间。

如果我们的芯片能够成为平台化计算机系统方案中不可或缺的一部分，那么我们就能够更容易地跨行业迁移和扩展。这样，软件开发者可以基于我们的硬件平台，为不同行业的客户提供定制化的端到端解决方案。即使市场上出现竞争，我们的硬件仍然有其独特的价值和应用场景。

宇婷：以客户视角，你给他提供的方案比他直接买一个端到端，可以随时可以切换的方案，对他来说更大的价值是什么？

季宇：实际上，这完全取决于客户的性质。如果客户是像银行这样的行业客户，他们可能需要一整套系统，包括软件和硬件，他们购买后可以直接使用这些功能，并根据需求进行定制。这种模式是典型的端到端服务。

然而，如果客户是互联网公司，情况就不同了。互联网公司通常有大量的开发者，他们需要构建自己的业务。在这种情况下，他们不能简单地购买并使用一个端到端的解决方案，因为这将削弱他们自身的价值和控制力。互联网公司需要能够支持他们自己开发和创新的平台化方案。

但是，平台化方案往往面临市场垄断的问题。这意味着，虽然平台化方案能够为互联网公司提供所需的灵活性和控制权，但它们可能因为市场垄断而难以进入。因此，互联网公司在选择解决方案时，会面临端到端方案的不适用性和平台化方案的进入障碍。这就需要一个既能提供平台化优势，又能避免垄断问题的解决方案，以满足互联网公司的需求。

宇婷：所以你能把你所说的“互联网”和“开发者”给它定义一下？

季宇：大型互联网公司的研发团队主要是由程序员组成，他们专注于在一个硬件平台上开发自己的业务。这个平台可能是由硬件公司提供，但硬件公司并不参与具体的业务开发，因为那是互联网公司的差异化竞争优势。

例如，银行等传统行业的客户可能有自己的信息化部门，但他们的核心业务仍然是金融本身。他们的竞争力并不依赖于金融系统的技术实现，而是依赖于他们在金融服务领域的核心竞争力。

互联网公司则不同，他们的经营模式与端到端解决方案存在冲突。互联网公司通常基于硬件采购，开发自己的软件解决方案，然后将这些解决方案提供给最终用户或行业客户。如果互联网公司购买了一个直接面向行业客户的端到端解决方案，他们自身的价值和差异化优势就会受到削弱。

因此，互联网公司需要的是一个平台化的方案，这个方案可以提供清晰的边界，允许他们在硬件平台上自由开发和优化自己的软件服务。这种平台化的方法不仅适用于互联网公司，也适用于其他需要在现有硬件基础上开发定制化软件解决方案的行业。

数据中心就是一个典型的平台化环境，端到端解决方案在这里很难进入，因为数据中心需要支持多种不同的应用和服务，需要更高的灵活性和可扩展性。这也是去中心化产业的一个特点，即平台化方案因其开放性和灵活性而更受欢迎。

世奇：如果我们要去打价格战我们未来跟英伟达的价格能有多少倍的差异？

季宇：在计算机行业，变化是唯一不变的法则，摩尔定律正是这一现象的最佳诠释。这个行业的发展速度非常快，技术不断进步，新产品层出不穷。在这样的环境下，价格和性能之间的关系并非一成不变，而是随着技术的发展而动态调整。

NV取的策略是规模经济，即购买量越大，单位成本越低。这种策略推动了产品规格的不断扩大和价格的提升。然而，这并不意味着用户需求与产品规格之间存在固定的比例关系。实际上，随着技术的发展，用户对性能的需求可能会以指数级增长，从而推动产品规格和价格的快速变化。

因此，在当前阶段，我们的目标是创造一个数量级的差异，即通过技术创新和规模经济，实现产业的快速增长和扩张。这需要我们不断探索和满足用户的真正需求，同时保持对市场动态的敏感性，以适应不断变化的行业环境。

世奇：我突然想到刚才季宇其实很早的时候讲了一句话，就说这个行业要么垄断突破要么死亡。所以我觉得刚好他又在讲这是一个很长期的事儿，10年可能15年20年，所以你看他其实在做这个事情，比其他的创业者有了更加这种长期且有勇气的精神。

宇婷：其实我在世奇的身上也是看到这种非0即1的长期价值的精神。你在跟在你这个行业里创业者聊的时候，你觉得季宇公司壁垒是什么？

世奇：我觉得相信其实季宇也被多次问到，包括可能也有投资人，我觉得相信其实季宇也被多次问到，对从我自己来讲，因为我们一直在关注这种前沿早期的这些创业伙伴，我觉得在我们最常去看待的时候，其实就是团队和人，然后这些创业者他的底层的一些方面，就是你愿意相信他，能够去勇于突破，然后去做一些事情，我觉得这是我的视角。

季宇：从行业壁垒的角度来看，我们所处的行业壁垒极高，几乎是一个要么垄断要么消亡的领域。垄断地位意味着企业建立了深厚的竞争优势，就像英特尔在X86架构上多年来所享有的市场地位一样。一旦企业在这样的行业中确立了地位，它就变得非常难以被颠覆。技术革新本身并不足以推翻现有的市场领导者，除非像英伟达那样，通过开辟一个全新的市场领域来重塑竞争格局，即便如此，也不一定能完全取代现有企业。

此外，时代的机遇也是不可忽视的因素。这样的机遇可能不仅限于AI领域，还可能涉及其他技术或行业。只要存在确定性的需求，总会有某些行业或应用能够崛起。因此，尽管我们无法预知具体哪个行业或应用将成为下一个热点，但我们可以确定的是，总有机会出现。

在这个行业，一旦企业取得了先发优势，它们就不太可能从计算机系统中被轻易抹去。这通常需要一个非常长的时间周期，可能长达二三十年。因此，这个行业的壁垒之深，可能是所有行业中最为显著的。这种长期的竞争地位一旦建立，就为企业提供了一个相对稳定和可预测的发展环境。

Part7:当下挑战

世奇：之前跟你的老师聊，他讲了一句话，他说你是他带过最好的学生。所以你在博士的时候，包括后来你选择去产业去华为，曾经有想过会留在学校吗？

季宇：肯定有想过。在校园里，我目睹了许多教授成功地走上了创业之路。因此，我最初的打算是继续留在学校进行研究，并寻找创业的可能，这已被证明是一种有效的风险对冲策略。然而，由于在学校里没有找到合适的机会，加上我认为直接进入产业界能够让我更深入地理解行业发展的规律和行业内所关心的问题，我最终选择了后者。

我认为，无论是选择留在学校还是进入产业界，都有其各自的优势和劣势。并不是说某一条路就一定是对的。面对众多的不确定性，关键在于找到那些能够带来确定性的点。无论是在产业界还是学术界，都有其独特的优势和需要克服的劣势。我们需要做的是尽可能减少这些劣势，并最大限度地发挥我们的优势。

世奇：如果真有一天在产业里面很久，比如说可能到了某个点上，你会有想你觉得你还会有想法，有一天重回学校搞科研吗？

季宇：我认为，投身产业界打造成功的产品可能比纯粹的学术研究更有价值，同时也更具挑战性。研究工作往往探索可能性，它可能只聚焦于发现某个有潜力的点，而忽略其他问题。相反，开发优秀产品的过程要求解决所有相关问题，确保新产品既创新又无明显缺陷。

尽管如此，这两者并不矛盾。一个成功的产品开发实际上需要深厚的科研基础。无论是学术界还是产业界的研究成果，都可以被整合并应用于产品创新中，形成协同效应。

宇婷：同意，将理论知识转化为实际应用，例如将传播学理论应用于创造吸引流量的内容，与实现这些内容的商业价值，这两者之间存在着巨大的差异。前者可能只是理论上的探讨，而后者则涉及到实际的执行和市场反应，需要考虑如何将流量转化为收益，这是一个更为复杂和艰巨的任务。

世奇：你预测未来比较大的一些挑战会是什么样的？

季宇：我觉得创业肯定是一个充满挑战的事情，我觉得每件事情都会充满挑战的，就是其实我自己的感觉就是说每天都会面临很多新的问题，我每天都要去解决很多新的问题，最大的困难是未设想到的，所以我觉得拥抱一切的不确定性，。

宇婷：我挺好奇清华的这段经历，他给你留下的印记或者风格是什么？你有很多师兄，包括这一次有很多清华系的现在的AI创业者，你怎么看待他们？

季宇：清华大学提供了一个卓越的平台，这里的创业氛围十分浓厚。对我而言，创业并非最终目标，而是一种实现个人目标的方式。在华为海思的工作经历让我意识到，无论是在大公司还是创业公司，寻找并抓住机会才是最重要的。清华不仅提供了这样的机会，还通过其庞大的校友网络，让我们有了更多元化的职业选择——我们可以选择加入企业、从事教育工作，或是进入各行各业。

清华的这种环境为我们提供了广泛的选择空间，让我们不必局限于传统的职业发展路径。校友之间的互助合作，以及在大模型和计算机科学领域的强大资源，为我个人以及许多清华出身的创业者提供了巨大的支持。

宇婷：你创业这件事情投入一定很大，现在被挑战的地方有哪些？

季宇：在高壁垒的行业中，尝试端到端地替换现有产品或技术是非常困难的，因为竞争对手已经在其领域内积累了多年的经验和技术优势。例如，想要在GPU或CPU市场挑战现有领导者，需要巨大的投资和创新，这不仅成本高昂，而且成功的可能性也很低。

相反，通过创新和开拓新的领域，有可能创造新的产品品类。这种创新的初期投入相对较小，因为它依赖于放弃某些现有功能，专注于新的、未被满足的需求。这种策略不是简单地在技术上超越竞争对手，而是找到一种新的市场定位，这种定位可以带来巨大的潜在收益。

这种方法允许企业逐步发展和完善其产品，最终可能在新的品类中形成硬件上的最优解决方案。这种策略的关键在于利用结构性的优势，而不是急于求成。它可以在不直接与垄断者竞争的情况下，逐步建立自己的市场地位。

一旦新的品类成功建立，先发优势和形成的壁垒可以非常强大，就像英特尔在X86架构上所展示的那样，即使面临挑战和错误，依然能够保持市场地位。

我认为，尽管预测未来哪个具体的AI应用会胜出可能很困难，但只要AI行业继续发展，有像乔布斯或张一鸣这样的创新者能够推动产业前进，芯片制造商就能够找到自己的确定性。关键在于支持那些能够推动行业发展的创新者，而不是过分关注谁会最终胜出。

世奇：所以你有刚刚看到他很坚定的去讲他的这些东西，就是因为关于新时代下怎么去做或者怎么去突破，你能看到他差异化的认知，这需要团队底层思考，也是团队的核心。

季宇：其实也是相当于我们找到了底层竞争的一些确定性，所以相反我们觉得上层的不确定性才能够被被卡住掉，所以实际上从我的角度，我会觉得反而我们最底层的这种竞争是最有确定性的，关键是你怎么去找到确定性，反而上层对我来讲是不确定的，你说今天做一个什么样的超级应用能胜出，这个东西，我自己也没有概念，我甚至没有想好就是说未来的超级应用到底是什么形态。

宇婷：其实你的选择点它跟你个人审美还是有关系的，他不是每个创业者，他其实我想看到这种确定性的人不是只有你一个，但是他选择做这件事情的，你看可能更多人还会选择在应用。

季宇：或者是我觉得其实今天价值最大的一个是应用，你真正能做出一款超级应用，你一定要一样也能变成像互联网巨头这样的一个非常大的公司。

然后但是互联网之间其实它是一个3年5年就会出现周期的，芯片行业周期更长，然后确定性更强的一个行业，就是下面这个行业它其实整个更替的周期都是10年20年甚至更长尺度的一个更替周期。

对，所以我觉得我们也是希望追求更长期的一个确定性。

宇婷：你觉得华为对你有什么样的印记吗？在追求确定性或者是在不确定性中找到确定性这件事情上面。

季宇：我觉得华为其实一定程度上它是一个非常资源非常庞大，而且你们的人在各自的专业领域也都是非常专业的这样的一些一个巨大的团队。我觉得其实华为本身跟我们今天想做的事情肯定是有很大的差别的，因为华为有很多的资源，所以他可以去做一个替代性的事情，他可以这个是计算机系统里面有什么他可以都去做，对。然后但我觉得我们出来创业本身作为一家小公司，我们不可能什么都做，所以我们反而要去追求一个能以小博大的逻辑来做这个事情。

宇婷：你拿英伟达其实做了一次定位，就是我们要是更开放的路线，还是更封闭的路线。然后拿华为也是做了一个定位，怎么去以小博大，这一点是我从你身上学到的。然后刚才你谈到了变化性它其实不确定性，但是如果一件事情都可以持续很长时间，它也是一种确定性。

季宇：以小博大是长期的事情。它不是追求短期内的快速成功，而是一个持续的过程，拥有巨大的想象空间和长期的发展潜能。以英伟达为例，其策略并非一成不变地坚持数十年才有回报，而是一种灵活、商业化的方法。通过连续实施小规模的举措，逐步积累，最终在长期内实现巨大的成就。

这种方法的核心在于，不是一次性地做出大规模的创新，而是通过不断的小步改进，推动计算机系统向预期方向发展。在这个过程中，可以逐步实现商业化，同时为进一步的扩展和规模化投入资源。这种策略不是单纯的长期规划，而是一种现实的、分阶段的实施路径。

英伟达的发展历程展示了这种策略的智慧。他们没有试图一夜之间颠覆整个行业，而是计划用几十年的时间逐步重塑世界。这种逐步推进的方法，不是寻求速胜，而是像一场持久战，通过持续的小胜利，最终实现长期目标。这种策略不仅降低了风险，而且每一步都是可商业化的，确保了在实现长期愿景的同时，也能获得即时的市场回报。

宇婷：你觉得老黄是最终看到了整个帝国，然后去一步一步走，还是说他就是一步步推导出来的？

季宇：我认为融合了确定性与不确定性。虽然无法预知最终会成功突破的具体应用是什么，甚至在2012年左右才开始意识到AI可能成为他最大的机遇。在那之前，他已经在所有可能受益的领域进行了布局，坚信一定有行业需要他的技术。他不确定具体哪个领域会成功，但相信只要多方面投资，就能找到那个突破点。

同样，我们今天也在做类似的事情。我们不知道哪个超级应用将真正推动当前产业达到高度繁荣，但我相信这样的应用终将出现。它可能需要时间，也许不是在接下来的一两年，而可能是四年、五年后，甚至十年后，某个巨大的超级应用可能会彻底改变我们的生活和行业。

虽然我不直接参与创造这些应用，也不适合做这些事情，但我知道从长远来看，这些变革一定会发生。我们的任务是在底层寻找那些确定性，这些确定性对我们来说已经足够高。我们的目标是为这些未来的变革提供基础和支持，即使我们无法预测具体的应用或结果。

宇婷：老黄对你意味着什么？他的经历是否为你的一个创业范本？

季宇：当我遇到难以解决的问题时，我会回顾历史，尤其是观察像老黄这样的行业领袖是如何处理类似情况的。我认为这种历史参照是非常有价值的。很多人可能会简单地模仿英伟达最近五年的战术动作，但我认为更重要的是在战略层面上进行学习。

战略层面的学习并不是指简单地复制英伟达近期的行动，因为虽然我们可能面临类似的需求，但我们的行业地位和他们是不同的。相反，我会去研究二三十年前英伟达是如何应对当时的挑战和不确定性的，尤其是他们如何应对CPU时代的需求，这可以帮助我理解他们的思维模式和决策过程。

例如，我会思考如果今天的GPU需求放在二三十年前的CPU上，那时的英伟达会如何应对。通过这种错位的思考，我们可以从过去学习到应对当前和未来不确定性的方法论。这种跨时代的比较和分析，可以为我们提供宝贵的视角，帮助我们在战略上做出更明智的决策。

Part8:“解构”季宇‍‍

宇婷：如果你见到老黄你会问他什么问题。

季宇：其实我觉得不需要问，我觉得过去所有的这些经历我觉得都是值得学习的，你很难说去通过去问他一个什么问题来获得你想要的答案，我觉得他的答案就藏在他过去已经做过的事情里面。

世奇：12年还真的挺神奇，因为我印象中好像就是12以前Open AI的联创对吧？他们当时应该还在读博，然后训练了一个模型。我记得当时好像是一下让老黄看到了，好像在人工智能上面有更大的一些应用。有一定的巧合。

季宇：对，就是巧合是一定有的，但是就是说巧合下面的确定性也是有的，就可能不一定是他们也有可能是别人有可能是别的应用对吧？也有可能不是AI或者是深度学习。

对，但是三炮一定有别的应用能起来，也有可能是元宇宙对吧？也有可能是生物对吧？或者其他的一些东西，对。当然在这件事情上我可能更笃信AI这件事情，当然因为我自己本身就是在AI时代成长起来的，就我自己的本身的经历也是从AI这个时代，所以对AI的赌性我可能会更深一点，但是AI的形态到底是什么样？包括超级应用到底是什么样，我觉得这是全行业都在努力的事情。我们更多的就是帮助全行业改变硬件的边界条件，让大家能更快的促成这个事情。

宇婷：你觉得如果对比一下你自己和你的偶像，你们有像的有什么特质是完全不同。

季宇：我认为现在将我们与老黄的成就进行比较还为时过早。毕竟，老黄已经成功实现了他的目标，而我们目前仅有自己的理解和愿景。我们的理念可能需要经过长时间的实践和检验，因为成功不仅仅取决于认识，还需要持之以恒的努力和实践。

虽然可能有许多人能够洞察到行业的机遇和挑战，但真正能够实现这些愿景的人并不多。老黄之所以能够成功，是因为他不仅拥有远见，还付出了长期的坚持和努力。我的观点和解读可能在某些方面比一般的理解更为深入和有逻辑性，但是否能够经得起时间的考验，还需要我们在实践中不断探索和验证。

宇婷：你现在会急于的或者是希望大家更了解行云这家公司，包括比如说我想让大家更了解，招聘找到一些志同道合的人吗？

季宇：我觉得让大家首先相信一点说我们看清了英伟达过去这个事情到底是怎么起来的，并且我们也希望用类似的方式来做一家公司，我觉得这可能是最重要的，也是给业界一个更全新的视角来看待今天跟英伟达竞争这件事情。

对，但至于我们怎么做的，其实我觉得这个可能慢慢来。

宇婷：如果你接下来要招聘员工的话，你的审美会是怎么样的？希望找到什么样的人？

季宇：我认为，首先我们需要认识到，当前许多行业内的研发人员正面临着困惑和挑战。许多人意识到，尝试简单地复制或替代现有产品不仅过程痛苦、困难重重，而且似乎看不到明确的出路。在这样的背景下，我希望能够为大家提供一线希望。同时，我们正在开发一种全新的产品，这与过去的经验有很大的不同。我们需要采用第一性原理的方式来思考问题，这意味着要深入到问题的根本，而不是仅仅依赖于过去的经验或行业内的常规做法。例如，过去我们在开发GPU时形成了一套经验和方法，但这些可能并不适用于我们今天面临的新问题。开发新产品往往需要我们打破旧有的边界和思维定势。这需要勇气，因为它意味着要不断挑战和质疑自己过去的经验和做法。我们需要问自己，这些经验背后的逻辑是什么？这些逻辑在当前的产品开发中是否仍然成立？此外，我们还需要有勇气去尝试那些过去可能被认为是不可能或不敢尝试的事情。只有通过这样的创新和突破，我们才能开发出真正具有革命性的产品，解决现有产品无法解决的问题。这不仅是一个技术和策略上的挑战，更是一个心理和认知上的挑战。

宇婷：从你投身创业到现在这个阶段，你感觉创业的氛围是怎么样的？积极蓬勃的，然后还是说其实还是正负反馈都有？

季宇：我觉得都有，我觉得其实我自己因为我本身有一个特点，就是我永远能在一堆绝望当中找到可能性，我始终觉得新事物都是有两面性的，而且这个两面性不是说一句空话，落实到每个点上，其实我都可以找到，是真正的两面性，并且去把它有利的那一面去发挥出来。这个是我觉得就是说我自己给自己找确定性的方式。

宇婷：你把它能发挥出来，是因为你还能找到一条行为路径。

世奇：对我感同身受，不能叫感同身受，是我能理解，因为他经常会问我，我们在聊一些事情的时候，他经常会去问我这个情况他有什么有利的一面，也有什么有弊的一面吗？然后最后等我还在想怎么给他，等我可能今天还在想他有利和有弊的时候，可能到第二天你再跟他聊的时候，他已经想到了，他已经想到了他自己的思考是什么样的，然后以及他做出的选择。

我可能因为跟他接触，前段时间可能会因为在市场上的一些声音，包括招人，包括可能在看待一些资本的时候，对，然后可能他自己会经历的可能更多，但是我只是在讲我和我跟他经历的一些事情上面，我能看到一些点。

季宇：确实，让我们以资本市场的当前状况为例。目前资本市场正处于一个相对冷淡的阶段，这对于寻求融资的公司来说无疑是一个挑战。然而，这其中也蕴含着机遇。市场的冷静意味着投机的噪音减少了，为真正拥有强大商业逻辑和清晰战略的公司提供了更好的发挥空间。

在这样的市场环境下，如果公司能够展现出其商业模式的优越性，就能更加凸显其价值。相反，如果市场过热，可能会涌现出大量竞争对手，这不仅会增加行业内的噪音，也会使得公司面临更多不必要的竞争压力。

尽管在市场繁荣时期，公司可能会获得更多的资金，但这并不一定意味着成功。如果不理解公司深层的商业逻辑，资金的增加可能并不会带来预期的效果。而在资本市场不那么活跃的时候，由于竞争者减少，公司可以更专注于其核心优势，减少外界干扰，更有效地传达其价值主张。

宇婷：其实你觉得很注重第一性原理，你周边你看到的人多吗？和你一样的同行者？

季宇：因为我觉得就是说第一性原理这个东西大家都会去讲，但是第一性原理首先有一个很难的地方在于你对各个行业都需要有认知，我个人之所以能够这样思考，是因为我通过与不同的人进行交流，从他们那里学到了很多。尽管我在海思等公司的实际工作经验并不多，但我通过与软件、硬件以及各行各业的人交流，吸取了他们的知识与见解。这些交流让我不断迭代思考，去探索行业的底层逻辑。

我努力理解人们思考问题和解决问题时所依赖的边界条件，这反过来又给了我很多启发。当我理解了这些逻辑，并结合对事物两面性的判断，我就能够找到解决问题的方法。这是我自认为比较擅长的事情。

宇婷：当你现在看一件事物的时候，你的理性和感性占比是大概怎么样的？

季宇：我觉得理性占比会更高一点。因为我非常追求底层逻辑，就是我需要理解大家做各种各样的决策，做各种各样的判断，然后背后的原因是建立在哪些边界条件上，然后理解了这些边界条件之后，我就能更好的去梳理这里面的到底应该怎么去做好这件事情。

宇婷：在软件行业，很多人可能面临着失业以及市场份额的蚕食，那么他们的选择可能是需要进入到AI领域。你对于这些人会有一些什么样好的建议吗？

季宇：很难给建议，每个人都有自己的生存之道，应符合自己的性格。

宇婷：我刚才的理解是说不管这个门槛可能很高，但是你迈过去之后它的确定性很大，所以迈的时候比较难，但这个难可能还是要迈出这一步。

季宇：对。难的话你就得去理清楚这个行业运行的底层逻辑，然后在底层逻辑结合两面性去找到他的希望所在。

所以你会发现其实我在知乎上这句话非常好，对，其实我自己在知乎上其实写的所有东西，我可能会指出行业最最痛苦的地方，而且我会把大家所有建立的虚假的期望我都会打破，我说其实没有那么乐观，但是我也不会说纯粹写一个悲观的东西，我一般一个事情我把它最底层最保守的事情讲出来，同时我也给大家一个可能性，这可能性不一定是对的，但至少是符合我讲的这套逻辑的。

所以你会发现我知乎上一般不会纯粹的说这个行业不行或者这个事情不对，我一般还是会讲一下我自己觉得有希望的点。

宇婷：这一点解答我的疑惑，就是一个老黄的粉丝为什么老去剖析老黄可能的失败之处以及风险值？

季宇：我认为老黄的逻辑是非常成功的。尽管我在讨论时可能会提到英伟达的所谓“破绽”，但实际上，从产业角度来看，这些并不是真正的弱点。我并不认为这些是破绽，而是看作是行业内创新和塑造新逻辑的机会。这种逻辑并不是简单地指，因为大趋势下出现了一些问题，就会有一群人出现来解决这些问题并迅速取得成功。这不是一个简单的问题-解决逻辑。

使用“破绽”这个词，可能只是为了让大家更容易理解我们想要表达的观点。实际上，英伟达并没有明显的破绽。他们对所有需求有着深刻的理解，并拥有最好的技术。如果他们发现了任何问题，他们会迅速解决。

我们现在需要做的，是在这个行业内部构建一套阳谋，与英伟达等公司进行竞争和博弈。这种策略的建立基础在哪里？这才是我们寻找机会的关键点。我们需要找到可以利用的点，通过创新和战略布局，来塑造有利于我们发展的新逻辑。

宇婷：宇婷：可以解释一下你知乎专栏的名字怎么读，以及它的由来？

世奇：我还专门看了一下，2016年9月12日的知乎，这是我能够看到最早的一个知乎。你在讲Minecraft（我的世界）。你的知乎名字叫做：mackler？，为什么起这么一个名字？你为什么喜欢在知乎上持续的输出“暴论”？

季宇：其实大家起名字都是一些比较莫名其妙的原因，其实就是自己随便敲了个名字倒也没什么。算是自己创造的一个词。

写作是与行业交流和学习的重要方式。我欢迎不同的观点和批评，因为这有助于我发现自己思考中的盲点。我倾向于发表有深度的论点而非科普，因为这样的讨论更能激发思考和行业内部的交流。通过这种方式，我可以与行业内的优秀人士进行有价值的互动和学习，也提高了我的思维能。

宇婷：这里面有谁跟你激烈的碰撞之后迭代了你的思维吗？或者是思考的某件事情的结论。

季宇：所有的我都会去学习，一定说跟谁学的最多，可能是跟NV学的最多，虽然我可能没有跟他直接交流过。但是其他人也多多少少都能给我带来很多思考，至少就是说其实本身写出来这个东西，大家会在很多的微信群里面去激烈的讨论，然后这些观点大家讨论的视角，包括观点其实都会给我带来很多的帮助。

世奇：你也是有流量的，你看这领域很多投资朋友都是你的粉丝。

季宇：对，我觉得这也是一个吸引人的方式，就是说本身有这样的观点，至少大家能看到希望，也是我去去聚拢大家一起来做好这个事情的一个基础。

宇婷：我今天采访下来的感受希望不一定是一个很感性的词，希望可以是被理性支撑的希望，就不像对我不希望给一个空洞的希望。

季宇：我还是希望告诉大家这个事情是可以的，对怎么解决的，当然这里面可能有很多细节上的痛苦跟困难需要大家去克服，但是这些痛苦跟困难恰恰是行业里面很多人相对擅长的。但是大家不擅长的是宏观层面怎么去给大家塑造一个有希望的方案。所以我一直是希望去给大家能提供这样的东西，这也是我自己的价值。

宇婷：你会觉得未来10年科技趋势中，AI是很重要的一点，还有其他的吗？

季宇：人工智能（AI）代表了一种重大的确定性，相较于过去十年中许多昙花一现的概念，AI是整个行业共同的追求，并对人类社会有着深远的影响。因此，专注于AI领域，而不是分散精力去满足所有行业的需求，是我们的策略。

英伟达的策略也给了我们启示，黄仁勋强调了专注于自己最擅长的领域，并避免从事其他人轻易能做的事情。英伟达不会去覆盖所有事情，而是利用合作伙伴的优势。这种商业逻辑对我们很有帮助，我们应该专注于我们能做的最好的，其他人难以解决的事情上。对于那些其他人能解决的事情，我们可以借力，而不是深度绑定。

我们希望借助行业的力量，而不是在所有领域与所有人竞争。例如，云服务提供商可能在市场中竞争激烈，但我们可以通过提供关键组件来分享市场。我们希望帮助市场上的胜利者做得更好，这样他们对我们产品的依赖也会增加，实现互利共赢。

在AI领域，除了核心芯片，还需要网络和其他组件。英伟达有自己网卡产品，我们也不需要自己去开发所有这些芯片。我们应该解耦这些组件，使我们的产品能够与最好的网卡等组件结合，形成最佳的计算机系统。

通过这种方式，我们可以在AI产业中发挥自己的优势，同时支持其他人在他们擅长的领域取得成功。这样，我们可以共同推动行业发展，实现共赢。这是从英伟达的成功经验中学到的，也是我们希望在AI领域实现的目标。

宇婷：我会觉得这是一个新时代不确定性中的很重要的新的商业模式和商业思维的方式，这一点可能是以前的创业者上一代创业者可能会得到迭代的，不要太油腻的方向。

季宇：芯片行业具有其独特性，主要表现在它的高垄断性，只有少数几家公司主导着市场。这种状况导致行业内的底层逻辑并没有得到广泛的深入研究。与互联网行业相比，互联网迭代速度快，众多公司参与竞争，使得人们能够总结出许多关于该行业的规律和变化。然而，芯片行业的硬件发展周期长，产品更新换代慢，因此能够找到的参考样本非常有限。因为其实像英特尔能获得今天市场地位并不是他自己做出来的，而是IBM做兼容机把它放到了CPU这个位置上去。

宇婷：对，所以虽然不可能每个人你今天做的事情不会说有人大家都在去做芯片了，但是你在创业的模式，我觉得是可以启发到很多人的，你怎么样以小博大，你怎么样把一个局面看得更加的完整，你怎么样重新定义长期价值，在不确定性找到这个确定性，我觉得创业者还是有很大的空间。

您特别是年轻的创业者，有人做了这个事情，然后还是会给其他的年轻创业者一个启发的。

季宇：其实我反而是觉得这个行业以小博大反而是最容易的，相反像因为拿出了英特尔来守住自己的根据地，反而是一个很难的事情，其实这个是没有太多成功案例的。

我说的是长周期的，你怎么去阻挡别人来给你塑造新的阳谋这个事情，我觉得其实反而是更难的一个事情，因为你像英特尔是没守住的，英伟达能不能守住我不知道，但是至少我们今天是想出一个办法。

世奇：如果英伟达要投，你会觉得他投你吗？

季宇：我认为技术层面或其他层面的竞争并不是问题的核心。关键在于，像英伟达这样的公司实际上在帮助像英特尔这样的竞争对手扩大市场。数据中心的需求在不断增长，而这种增长并非单方面，而是多方共同推动的结果。即使英伟达在某些领域取得了显著的技术进步，但它也在推动整个行业的发展。

这并不是一种零和游戏，即不是我赢你就输的局面。实际上，这是一种共同进步的模式，大家共同推动市场向前发展。每个公司都在销售自己的产品，但这些产品背后反映的是对未来计算机系统发展方向的愿景。这个愿景可能包括竞争对手的技术，甚至是最大竞争对手的技术。

最重要的是，我们不是在现有市场中争夺份额，而是在共同探索如何开拓更多市场，以及如何塑造计算机系统的未来和方向。

宇婷：就是像AWS这些它的对手都在开发芯片，那这些芯片到底会不会蚕食英伟达未来的市场？

季宇：我认为这确实是一个挑战。以英伟达为例，Google开发自己的GPU已有近10年时间，如果Google的GPU真的具备强大的竞争力，理论上它们可以完全不依赖英伟达的GPU，甚至可以将GPU技术外溢给其他公司。但现实是，这个行业的壁垒非常高。

互联网公司可能起初依靠开源软件起家，它们可以逐步深入到数据库和操作系统等底层技术，并定制自己的解决方案。然而，芯片领域却是一个难以跨越的领域。这并不是说这些公司不能开发自己的芯片，而是它们的业务逻辑和公司运营方式很难适应芯片行业的要求。

即使是拥有大量开发者和技术实力的公司，要开发一款成功的芯片产品也并非易事。芯片的成功不仅仅取决于技术本身，还涉及到如何与现有的软件生态和市场需求相结合。如果脱离了现有的计算机系统形态，即使开发出了端到端的解决方案，也很难转化为一个广泛适用的平台化方案。

因此，即使像Google这样的大公司，它们在芯片领域的成功也不是必然的，这与它们在软件领域的成功是两码事。芯片行业有其自身的逻辑和规则，即使是行业巨头也需要遵循这些规则才能取得成功。

宇婷：怎么看待AWS等云计算厂商未来的长期发展呢？

季宇：云服务提供商在构建云计算基础设施方面拥有相当的发言权。它们能够将不同的芯片技术整合在一起，软件层面的障碍相对较小。然而，在算力芯片领域，想要实现替代是非常困难的。这不仅仅是因为你是客户就能够改变现状。

作为客户，你可能会承担一定的成本，但如果成本过高以至于无法接受，事情同样无法完成。这里的成本指的是，目前整个行业的软件和架构都是基于多年来由主流芯片公司共同塑造的体系，包括操作系统等。如果想要改变这个体系的基础部分，就意味着要彻底改变所有中间层的业务，这是一个巨大的挑战。

即使是大公司，也不可能有足够的人力去维护一个完全独立的体系。全行业几十年的积累，不是单一公司能够比拟的。例如，全球有数百万的开发者，没有哪家公司能够拥有数百万的员工专门为自己的芯片开发软件。如果想要吸引全行业的开发者为新的芯片编写软件，必须提供足够的优势和动力。

此外，即使是为单一的超级应用定制芯片，这个应用本身也需要不断演进。AI应用的需求在不断变化，芯片部署和业务扩展也会带来新的问题，需要不断地对软件进行更新和迭代。

许多软件公司可能对自主研发芯片过于乐观，认为自己的业务需求已经明确，可以节省芯片成本。但实际情况远比想象中复杂，因为一旦脱离了现有的开源体系，就等于是与全球软件行业竞争，这需要持续的投入和不断的创新。例如，开源社区中的任何创新都可以迅速被竞争对手采纳，而如果你处于独立的体系中，就只能依靠自己的力量去追赶。

最终，即使是在特定领域内，如网络芯片或交换机，可能还有机会进行定制化开发，但在算力芯片这个快速变化的领域，自主研发的难度和成本可能会超出预期。

宇婷：你让我想起了吴晓波老师写的一篇文章，要骑到世界的背上，世界快速变化，但是我这样才可以跟着世界一起往前走。

季宇：我们对外部环境的依赖程度实际上非常高。虽然目前业务可能只依赖少数几项技术或产品，但面对未来数年甚至更长周期的变化，我们对外部的依赖是深远的。这种依赖可能在特定时间点上看起来只针对某一特定的技术或产品，但实际上，在发展的早期阶段，我们可能需要依赖广泛的技术和资源，通过整个行业的迭代和试错来逐步优化。

如果我们选择建立自己的独立体系，我们将承担巨大的代价，这种代价可能远比我们想象的要重。我们可能需要单独承担试错的成本，而不是从整个行业的试错中获益，这可能导致我们缺乏竞争力。

长期发展不仅仅是解决现有问题，而是要基于当前的标准体系去发展，与世界的演化保持高度相关。这样我们可以利用全球演化过程中产生的所有积极成果。相反，如果我们选择一个私有体系，我们将不得不自己承担所有未来的开发和创新工作，这在资源和投资上可能是不可持续的。

因此，尽管云服务提供商和其他厂商可能对某些产品的高溢价有所不满，并希望通过某些方法来解决这个问题，但这并不意味着唯一的解决方案是自己去开发端到端的解决方案。我们可以利用现有的技术和资源，提供一个可组合的方案，帮助企业在价值链中找到更多的价值。

未来，我们可能不需要购买单一供应商的全套解决方案，而是可以购买不同的组件并自行组装，制定出既满足特定优势又具有成本效益和竞争力的方案。这种方法可以帮助我们找到一个共同点，满足不同厂商的需求，同时推动整个行业向前发展。

我觉得始终是一个长期的事情。我觉得总结下来就是说你不能指望一夜之间就颠覆掉了，今天高度成熟的东西，其实它不是个蚕食，它是去拼增量。

宇婷：异构这个词来形容你这个模式准确吗？

季宇：我对英美达采用异构计算的方法来实现技术进步没有任何问题。异构计算通常指的是在系统设计中使用不同类型的处理器或核心，例如CPU和GPU，来处理不同的计算任务。然而，过去业界对异构的关注主要集中在芯片架构层面，这实际上对客户并没有直接的意义。

我们真正需要的异构计算，是CPU和GPU之间的协同工作，而不是同一种类型的处理器之间的竞争。在AI计算领域，我们需要的是一种能够整合多种硬件资源和编程模型的解决方案，而不是进一步加剧碎片化。

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主理人宇婷：科技行业记录者，10年媒体品牌人，访谈过200+科技创业者，累计撰写科技文章PV：200万+。此前任《商业周刊/中文版》科技版副总监，36kr、极客公园、钛媒体。

主理人世奇：前沿科技行业洞察员，8年创投行业的“追光者”，1000+次科技创业者深度访谈，狂热发掘具有当代中国力量的科技创业者和背后的故事。