老鸟对哲库解散的思考(下)
接上篇
其次看技术实力:牛人是很多。确实因为OPPO,哲库舍得给钱,我当初也是被💰 吸引住了,虽然没去吧,大量的应届生、华为、展讯、高通的人才。但主要问题是芯片体系的架构比较模糊,对比谷歌TPU团队,一百多号人,从软件的编译器、AI框架配合、硬件的封装、验证、电路设计等复杂的事情,TPU V1用了仅仅10个月,ZEKU走了3年~别忘了,芯片只是硬件,没有了周围软件栈(操作系统、编译器等等)就是一坨答辩,和废铁无异。
最后看国内市场:1 芯片市场投入周期漫长,想要看到回报需要时间。GJ近年大力支持半导体产业,资本倾斜,青年学子们投互从芯。ZEKU之前还发招聘信息说接收完全没有芯片经验的985硕进去培训上岗,我当初就是被这里吸引的。可芯片不像互联网那么快速上手,芯片配套的人才需要扎实的理工、ee、cs等知识基础,不是几个月培训班就能培训出来的。后来又遇上疫情不断,雪上加霜。而且更重要的是,从发展角度讲2)怎么绕过老美高筑的专利墙?(高通,英伟达,英特尔);3)多大体量的利润额才能够撑起我国的一个芯片巨头?至少之前除了华子没有能和老美稍微比力气芯片巨头
4.最后谈谈,对AI HPC的影响,总的来说,结论是不大,因为泽库的方向和AI HPC不是一个方向,因为哲库主要是芯片设计与验证,偏硬件,而AIHPC是芯片上的一个应用,应用始终更有市场,比如近期的GPT,但是也会有一定影响,这应该会给很多芯片公司带来一些思考,就是在做AI芯片领域可能会更加谨慎一点,近几年互联网和芯片行业确实处于一个相比之前比较萧条的阶段,裁员不断,但是呢在这个领域里面,AI依然是最火的行业,只是算法供远大于求,趋于饱和了,不然其实算法依然是最火的一行,其次就是AI HPC,AI HPC它其实并不是一个与硬件相关的行业,但是呢你确实要了解一点点硬件上层的体系结构他的这样一些软件栈,那你才能做到HPC,然后呢这个东西它其实也不是说培训几个月就能够培训好的,可以理解为你学好了之后也是每个人的这样一个护城河,我亲身经历,肯定不愁找工作,但是就是学习过程确实要花点心思,不像算法高度贴近实际业务,而是贴近计算机体系结构和AI,这两个东西结合起来,我认为可以说是把威力发挥到了极致,我们作为刚毕业或毕业不久的学生,目前最重要的就是选好方向然后努力,
其次看技术实力:牛人是很多。确实因为OPPO,哲库舍得给钱,我当初也是被💰 吸引住了,虽然没去吧,大量的应届生、华为、展讯、高通的人才。但主要问题是芯片体系的架构比较模糊,对比谷歌TPU团队,一百多号人,从软件的编译器、AI框架配合、硬件的封装、验证、电路设计等复杂的事情,TPU V1用了仅仅10个月,ZEKU走了3年~别忘了,芯片只是硬件,没有了周围软件栈(操作系统、编译器等等)就是一坨答辩,和废铁无异。
最后看国内市场:1 芯片市场投入周期漫长,想要看到回报需要时间。GJ近年大力支持半导体产业,资本倾斜,青年学子们投互从芯。ZEKU之前还发招聘信息说接收完全没有芯片经验的985硕进去培训上岗,我当初就是被这里吸引的。可芯片不像互联网那么快速上手,芯片配套的人才需要扎实的理工、ee、cs等知识基础,不是几个月培训班就能培训出来的。后来又遇上疫情不断,雪上加霜。而且更重要的是,从发展角度讲2)怎么绕过老美高筑的专利墙?(高通,英伟达,英特尔);3)多大体量的利润额才能够撑起我国的一个芯片巨头?至少之前除了华子没有能和老美稍微比力气芯片巨头
4.最后谈谈,对AI HPC的影响,总的来说,结论是不大,因为泽库的方向和AI HPC不是一个方向,因为哲库主要是芯片设计与验证,偏硬件,而AIHPC是芯片上的一个应用,应用始终更有市场,比如近期的GPT,但是也会有一定影响,这应该会给很多芯片公司带来一些思考,就是在做AI芯片领域可能会更加谨慎一点,近几年互联网和芯片行业确实处于一个相比之前比较萧条的阶段,裁员不断,但是呢在这个领域里面,AI依然是最火的行业,只是算法供远大于求,趋于饱和了,不然其实算法依然是最火的一行,其次就是AI HPC,AI HPC它其实并不是一个与硬件相关的行业,但是呢你确实要了解一点点硬件上层的体系结构他的这样一些软件栈,那你才能做到HPC,然后呢这个东西它其实也不是说培训几个月就能够培训好的,可以理解为你学好了之后也是每个人的这样一个护城河,我亲身经历,肯定不愁找工作,但是就是学习过程确实要花点心思,不像算法高度贴近实际业务,而是贴近计算机体系结构和AI,这两个东西结合起来,我认为可以说是把威力发挥到了极致,我们作为刚毕业或毕业不久的学生,目前最重要的就是选好方向然后努力,
全部评论
没办法,国内芯片太难竞争美国。英特尔在美国有8000多名博士在做芯片,比ZEKU员工总数都多
zeku总包还比不上苏州瑞晟呢,zeku是明面上能看到的,苏州瑞晟只有内部人才知道里面的待遇有多夸张
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