国产GPU为何难留人？技术高管离职频发的深层原因与应对策略

各位关注科技产业的朋友们，*近国产GPU行业传来一个令人深思的消息——壁仞科技总裁徐凌杰宣布离职。这已经是该公司第二位出走的联合创始人，去年3月焦国方也已经离开。这不仅是一家公司的人事变动，更折射出整个国产芯片产业面临的人才困境。当我们在为技术"卡脖子"问题焦头烂额时，是否意识到"人才卡脖子"可能才是更致命的威胁？

一、为什么国产GPU企业难留住**人才？

答案在于多重压力的叠加效应。国产GPU企业同时面临技术挑战、市场压力和**制裁的三重考验，这让技术人才感到前所未有的压力。徐凌杰在离职信中提到"壁仞的命运与**的命运紧紧地连在了一起"，这句话背后是沉甸甸的责任与挑战。

更重要的是，芯片行业的长周期特性与资本对快速回报的期望之间存在根本性矛盾。芯片研发需要持续投入5-10年才能见到成效，而投资者往往希望3-5年就能看到回报。这种时间尺度上的错位，使得技术团队不得不承受巨大的业绩压力。

个人观点：我认为国产GPU的人才问题不是简单的薪酬待遇问题，而是整体产业生态还不够成熟的体现。从技术研发到商业落地，从资本对接到市场应用，整个链条还存在太多不确定性，这让技术人才难以全身心投入长期研发。

二、技术人才离职的四大深层原因

理想与现实的差距

许多技术大牛加入创业公司时怀揣着打造"中国英伟达"的梦想，但真正进入研发阶段才发现困难远超预期：

• 技术积累不足：GPU研发需要深厚的专利和技术积累，新兴企业很难一蹴而就

• 生态建设困难：芯片成功不仅靠硬件，更需要软件生态的支持，这需要时间沉淀

• 制造瓶颈限制：即使设计出来，先进制程的制造也面临限制

管理风格的冲突

技术背景的高管与非技术背景的创始人之间可能存在管理理念差异：

• 技术决策权重：技术专家希望基于技术可行性决策，创始人可能更关注商业前景

• 研发节奏把控：技术团队倾向稳扎稳打，管理层可能希望快速出成果

• 资源分配优先级：在有限资源下，研发投入与市场拓展的平衡难以把握

**环境的恶化

美国制裁带来的直接影响：

• 技术交流受阻：无法与**同行正常交流学习

• 供应链中断风险：关键设备和材料供应不稳定

• 市场空间压缩：海外市场拓展面临政治障碍

个人发展空间的考量

**人才对自身职业发展的思考：

• 创业机会吸引：AI算力领域创业机会增多

• 大厂回归可能：大型科技公司提供的资源和支持更稳定

• 学术研究路径：高校和科研院所的科研环境更纯粹

三、壁仞科技的案例深度分析

技术实力与产品进展

壁仞科技确实在技术上取得了显著突破：

2022年8月发布**通用GPU芯片BR100，基于台积电7nm工艺，16位浮点算力达到1000T以上，8位定点算力超过2000T，单芯片峰值算力达到PFLOPS级别，创下全球算力新纪录。这款产品在性能参数上基本能与英伟达2022年发布的H100相近。

人才阵容曾经豪华

壁仞科技曾汇聚了大量行业**人才：

除了徐凌杰和焦国方，还包括原AMD全球VP和中国研发中心总经理李新荣、原华为海思GPU**架构师洪洲、原英特尔软件研发负责人梁刚等技术大咖。这样的人才密度在创业公司中相当罕见。

融资表现亮眼

资本层面表现突出：

累计融资超过50亿元，投资方包括启明创投、IDG资本、华登**、高瓴创投等**机构。2023年还完成了广州产投的20亿元融资，并正谋划赴港IPO。

制裁带来的挑战

2023年10月被美国列入实体清单后，壁仞科技无法使用台积电、英特尔、三星等晶圆代工厂进行7nm芯片制造，不得不寻求国产芯片产业链支持，这可能影响芯片性能和生产进度。

四、国产GPU行业的整体人才困境

高端人才极度稀缺

据业内人士估计，中国本土的GPU高端人才预计不超过500人。这种稀缺性使得人才竞争异常激烈，各大公司都在争夺有限的**人才。

培养周期长成本高

GPU人才培养需要漫长周期：

• 基础教育缺口：国内高校GPU相关专业设置不足

• 实践经验积累：需要参与多个项目周期才能成熟

• **视野要求：需要了解全球*新技术发展趋势

外部竞争压力加大

**巨头和国内大厂的双重竞争：

• 英伟达等外企：提供更有竞争力的薪酬和研发环境

• 华为等国内大厂：提供更稳定的职业发展路径

• 创业公司诱惑：新兴AI芯片公司不断涌现分流人才

五、解决方案：如何构建健康的人才生态

建立长期激励体系

改变简单的股权激励模式，构建多元化的长期激励体系：

• 技术成果转化分享：让技术人才分享产品商业化的成果

• 长期研发基金：设立专门支持长期技术研究的基金

• 学术荣誉体系：建立行业内的技术认可和荣誉体系

完善人才培养链条

从源头解决人才短缺问题：

• 校企联合培养：与高校共建专业课程和实验室

• 在职培训体系：建立系统的继续教育和技能提升计划

• **交流项目：创造条件让人才与**同行交流

创建协同创新环境

打破企业壁垒，促进行业协同：

• 技术共享平台：建立行业共性技术研发平台

• 专利池构建：形成专利共享和交叉许可机制

• 标准化推进：共同参与行业标准制定

改善宏观政策环境

政府层面提供更多支持：

• 税收优惠政策：加大对芯片研发投入的税收优惠

• 人才引进政策：简化海外高端人才引进手续

• 项目支持力度：增加***研发项目支持

六、给技术人才的职业发展建议

深度评估企业基本面

考虑加入国产GPU创业公司前，应该仔细评估：

• 技术路线可行性：公司技术路线是否有独特优势和实现路径

• 资金实力与节奏：融资能力和资金使用计划是否合理

• 管理层背景搭配：技术与管理团队的背景是否互补

• 供应链布局情况：制造和供应链是否具备保障

规划个人发展路径

根据自身特点选择合适路径：

• 技术深耕型：专注于某一技术领域成为**专家

• 管理转型型：逐步从技术向管理角色转变

• 创业导向型：积累经验和资源后自主创业

• 学术研究型：回归学术界进行前沿技术探索

保持持续学习能力

在快速变化的技术领域保持竞争力：

• 跟踪技术趋势：密切关注***新技术发展

• 拓展知识边界：了解软件、算法、应用等相关知识

• 建立行业网络：积极参与行业交流和合作

平衡短期与长期收益

在薪酬待遇和发展机会间寻求平衡：

• 短期激励：关注基本薪酬和短期激励的竞争力

• 长期回报：评估股权等长期激励的价值和实现可能性

• 成长空间：考虑职位带来的能力提升和职业发展帮助

七、行业未来展望与发展趋势

集中化与差异化并存

国产GPU行业可能呈现两极分化趋势：

• 头部企业集中：资源向少数几家头部企业集中

• 差异化竞争：中小企业寻求特定场景和应用差异化

• 生态合作加强：企业间从单纯竞争转向竞合关系

技术路线多元化

不同企业选择不同的技术路线：

• 通用GPU路线：追求全面兼容和生态建设

• 专用加速器路线：针对特定应用优化性能

• 异构计算路线：CPU+GPU+DPU等多种组合

应用场景深耕

从通用计算向具体应用场景深入：

• 云计算数据中心：主要聚焦云端通用智能计算

• 自动驾驶领域：车规级GPU需求增长

• 边缘计算场景：低功耗、高能效边缘GPU

• 专业领域应用：科学计算、生物医药等专业应用

**化道路探索

在制裁背景下探索新的**化路径：

• 技术标准参与：积极参与**标准制定

• 开源生态建设：通过开源社区扩大影响力

• 新兴市场拓展：优先拓展"一带一路"等新兴市场

**见解：我认为当前国产GPU行业的人才流动，从长远看可能是行业成熟过程中的必然调整。任何一个新兴产业都会经历从狂热到理性，从野蛮生长到优胜劣汰的过程。关键是如何从这些案例中吸取经验教训，构建更加健康的人才生态。

更重要的是，我们需要重新思考技术人才的价值评价体系。在当前环境下，技术人才的价值不能简单用短期商业回报来衡量，而应该关注其长期技术贡献和产业带动效应。政府、企业和投资机构需要共同构建更加包容和长远的评价机制。

从全球视角看，中国GPU行业虽然面临挑战，但也拥有独特优势：巨大的国内市场、完整的产业链配套、强烈的国产化需求。这些因素为技术人才提供了难得的实践舞台和发展空间。那些能够坚持下来的企业和人才，可能会在未来的产业竞争中占据先发优势。

对于投资者来说，可能需要调整对芯片创业的预期和评估标准。芯片行业需要"耐心资本"的支持，那些能够理解产业规律、陪伴企业长期成长的投资者，*终可能会获得更好的回报。

*后，我想强调的是，人才问题本质上是生态系统问题。解决国产GPU人才困境，需要政府、企业、高校、投资机构的共同努力。只有构建起良好的产业生态，才能让技术人才安心研发、持续创新，*终实现国产GPU的真正突破。