沐曦创始人陈维良：得数据中心者得天下｜36氪专访( 三 ) 这是一个数据经济时代

陈维良：现在国内大力推进新型数据中心、算力网络国家枢纽节点的建设，加速信息化和数字化进程。同时政府也在不断强调算力是核心生产力，算力安全是国家科技自强的基础，是国家获得全球战略竞争优势的立足点。
近两年， “东数西算”工程为国内芯片产业发展，尤其是以高性能GPU为核心的高端算力芯片产业，带来更大的发展机遇，包括下游应用行业对数据处理需求的快速增长，直接刺激相关算力芯片的发展。在工程实施热度的牵引下，许多国内芯片公司都纷纷加大对存储、计算等类型芯片的投资力度。
算力设施的建设离不开硬件设施的配套完善，数据中心需要“高性能、高能效、高通用性”的GPU处理器。我们的目标不是为某个单一的应用热点提供定制化产品，而是打造世界一流的GPU公司，提供国产自主可控的高性能GPU芯片，为我国算力基建的安全性和自主性保驾护航，为我国数字经济的发展提供强大的算力保障。
36氪：实际上，全球高性能GPU市场仍是英伟达的天下，国内新玩家要如何寻找突破机会？
陈维良：与国际巨头相比，目前国内GPU企业才刚刚开始追赶，行业处于弱小分散的状态。国产GPU企业需要构建起自己的核心竞争力和技术护城河，掌握核心关键技术，这其中自主可控的高性能GPUIP是核心。
除此之外，生态也是一个壁垒。沐曦MACAMACA软件栈通过兼容国际主流GPU生态的方式，解决应用生态的问题，最小化用户存量应用的迁移成本。
创新是高科技企业的生命，我们在全自研高性能GPUIP架构上的创新，将进一步提高产品的竞争力。生态兼容解决了“阻力” ，创新的优秀的产品增加了“动力” ，这是新生企业的突破方式。
36氪：目前全球AI的落地并不如行业最初预期那样发展，这是否会影响到上游GPU玩家？您认为国内GPU玩家落地最大的难点在哪？
陈维良：不如预期的原因众多，其中一个比较典型的原因是生态障碍。 AI的训练和推理主流产品是GPU ，基于DSA和ASIC技术路线的AI产品在产品部署上遇到不少挑战。我们的产品路线是高性能GPU ，并且兼容国际主流GPU生态，因此不会遇到上述困难。

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沐曦MXC系列GPU（曦云）产品概念图36氪：人才稀缺仍是当下国产半导体行业发展的重要挑战，尽管近几年国家设置了集成电路相关专业，但学术迈到产业存在一定的门槛，目前产业人才仍以海外回流为主，您如何看待这一现状？
陈维良：GPU芯片技术难度高，是一个投入大、周期长的行业，需要企业进行长时间的技术积累和人才积累，才有实力造出具有国际竞争力的芯片产品。据《中国集成电路产业人才白皮书（2019-2020年版）》预测，到2022年前后全行业人才需求将达到74.45万人左右，目前行业人才仍有20多万的缺口存在。
就芯片设计企业来说，人才紧缺一个方面是体量，即缺人数；另一个方面是高度，即缺塔尖的人才。企业如果没有“塔尖”的人才，技术和产品竞争力就会有极大限制。而“塔尖”的搭建需要长时间的经验积淀。
就沐曦来说，公司由出身于本土的集成电路领域资深专业人士创建，研发工程团队有“塔尖”和完整的建制，能够快速聚集布局人才。在“塔尖”的带领下，团队建设非常坚固，而不是一盘散沙。
人才发展是一个循序渐进的积累过程，我们十分重视人才培养，与国内多家知名高校打通产学研合作渠道，通过企业导师、企校联合培养、实习基地建设、定期技术交流、定向招聘等多种途径，加强校企联动共谋发展。