当个人的创业选择遇到时代的机遇，一群人带着梦想投身其中。
编辑|李伟
头部来源|受访者
2018年，中兴事件爆发前一个月，赵立东和前同事张亚林在上海创办了人工智能芯片公司随缘科技。当时他并没有意识到，中国的人工智能芯片即将迎来前所未有的变革。
在此之前，赵立东在半导体芯片行业有着深厚的积累。历任AMD计算事业部高级总监、产品工程部高级总监，负责CPU/GPU/APU及多个相关核心IP的研发，并参与建立AMD中国RD中心。2014年，赵立东加入紫光集团。历任紫光通信科技集团副总裁、紫光旗下瑞迪科微电子总裁、紫光集团副总裁。
2017年，赵立冬发现人工智能算力领域存在巨大机会:人工智能时代，算力就是生产力。在人工智能领域的三驾马车中，中国最需要追赶的是计算能力，而计算能力背后的核心技术是高性能大芯片。于是，他选择离开紫光集团创业，创办随缘科技，并在公司成立之初就决定向技术门槛最高的人工智能训练芯片发起冲击。
然而，在过去很长一段时间里，芯片行业因为回报周期长、风险大，一直被资本和市场所忽视。这在高性能大芯片领域尤为突出。90年代初，以图像识别应用为开端的人工智能技术，让投资界看到了巨大的市场前景，AI芯片初创企业不断涌现。但与此同时，国际环境的剧变也暴露了中国“缺芯少魂”的一面。
得益于创始团队的行业经验和技术实力背景，2018年4月，成立不到一个月，随缘科技获得近3000万元的种子轮融资，由联合创投、真格基金、大泰资本、云合资本、上海科技创投等投资。
2018年7月，随缘科技获得Pre-A轮融资，由腾讯战略领投，金额3.4亿元。种子轮投资者紧随其后。
2019年5月，随缘科技再次宣布完成3亿元A轮融资，由红点创投中国基金领投，宋海资本、云和资本、腾讯跟投。
2020年5月和2021年1月，随园科技分别完成了由吴月峰资本领投的B轮融资，以及由中信产业基金领投的C轮融资，CICC资本和春华资本旗下的数只基金。到目前为止，公司总融资额已经超过30亿元，一家腾讯公司已经连续投了四轮。
来源:受访者
有了足够多的“壳”后，2019年12月，在短短18个月的时间里，随缘科技推出了第一代云训练芯片“基斯1.0”以及基于该芯片的训练加速卡“云溪T10”。在此之前，还没有创业公司推出过人工智能训练芯片。
当个人的创业选择遇到时代的机遇，一群人带着梦想投身其中。在这场芯片行业的革命中，赵立东也带着随缘科技前进。
机会
对于赵立东来说，芯片是一个绝佳的机会。
在他看来，国内大部分领域的消费芯片在性能、功耗、成本控制等方面都做得非常好。只是高性能计算芯片，尤其是人工智能云计算芯片，还是一片空白。同时，随着人工智能诸多应用场景的落地，无论从训练芯片到推理芯片，市场机会都在增加。
但在训练芯片领域，英伟达一家独大，这种垄断也导致中国人工智能行业的需求得不到满足，急需替代品。中兴、华为受到美国制裁，高端芯片国产化需求加速。
其实国内并不缺少芯片设计方面的人才。2000年以后，几乎所有的半导体跨国公司都在上海设立了RD中心，从IP到SoC，从仿真到验证，或者从设计到量产，包括项目执行和管理，都积累了相当完整的软硬件人才团队。
赵立东认为，成立随缘科技的可行性在于:第一，凭借近20年的技术积累、人才积累和项目实施经验，团队完全有能力做出人工智能的高性能芯片。
第二，中国的一个独特优势是，很多企业，尤其是互联网企业，在人工智能的应用上走在了世界前列，在各种业务场景中产生了海量的数据，比世界上任何一个地区都要丰富。10年来，cmnet的蓬勃发展，为基于大数据的人工智能业务场景的开发和落地提供了有利条件。
第三，中国的芯片企业离客户更近，可以针对客户的需求提供更好的本地技术支持和定制服务。
因此，有一个完整的RD团队和一个巨大的市场。唯一缺少的就是高性能的Ai云计算芯片，这正是AI想做的。
来源:受访者
肺活量
作为一家初创公司，随缘从一开始就决定做人工智能训练芯片。
需要强调的是，相比消费级芯片，云数据中心使用的AI芯片设计难度更大，专门做大模型训练的AI训练芯片难度更大，很少有人敢挑战。RD领域的人才优势、技术和经验积累，给了随园科技的信心。
在芯片行业，赵立冬毕业于清华大学无线电85系，颇具传奇色彩。他的校友包括上海威尔创始人余、格科微电子创始人、卓盛微电子联合创始人冯、赵一创新联合创始人舒庆明等。
随缘科技创始人、首席运营官张亚林曾担任AMD高级芯片经理、技术总监，参与了AMD上海RD中心融合芯片事业部、AMD北京RD中心、AMD中国多媒体ip事业部的建立、发展和管理。他也是全球芯片研发的主要领导者之一，在AMD上海RD中心成功主导了多项世界一流芯片的研发和量产，包括微软Xbox游戏机的主芯片，具有丰富的工程化和产品化实践经验。
除了技术积累，随缘科技决定做人工智能训练芯片的另一个原因是“我们不想像消费级芯片一样打价格战，而是拼技术门槛，做高毛利的产品。”赵立冬告诉《中国企业家》，“随园的成立意味着高性能AI计算芯片是未来的发展方向，英伟达的市值是英特尔的2.5倍，也印证了这个方向的正确性。”
在赵立冬看来，如果芯片开始拼价格，最后的结果是大家都很难盈利。没有盈利，他们就无法形成自己的造血能力，就无法持续开发和迭代产品。企业就会缺乏竞争力，无法持续健康发展。
不仅仅是决心，最重要的是，随缘科技仅用18个月就推出了第一代云训练芯片“基斯1.0”，成立仅三年就成为国内首家推出第二代云AI训练推理产品的科技企业。截至6月底，随缘科技在成立4年后，发布了两代三款芯片和四个系列的训练推理加速卡，均已量产。
来源:受访者
芯片设计的难点在于，总是需要平衡RD进度、性能、功耗、成本等因素。在芯片制造和量产过程中，有很多复杂的技术环节，比如成品率、散热、稳定性、可靠性、成本控制、性能优化等。，这就要求设计团队不仅要有丰富的实践经验，还要有从项目立项到芯片流片再到量产的严谨的工程管理流程。
由于团队具有丰富的实践经验，在芯片开发过程中，赵立东和他的同事们能够预见并及时解决各种问题，从而保证了芯片开发能够高质量完成。在这样的开发强度下按时甚至提前完成了四代三芯片。
“芯片设计的过程很长，各种问题随时会出现，但正是因为有了经验，一个环节出现问题造成的延迟才能在其他环节弥补，这样整体设计进度和质量才不会受到影响。这是芯片项目管理流程的重点。”赵立东告诉《中国企业家》。
随缘科技在成立之初，就在上海、北京等地组建了多个RD团队，建立了一整套远程RD协同体系，包括跨站点、跨部门的前端协同开发，以及允许员工远程访问服务器资源的安全区域和通道。即使面对像2020年初和4月的上海这样的突发疫情，随园科技的RD进程也几乎没有受到影响。
失败
芯片行业的竞争不仅仅是硬件，更是软件生态。
中国虽然拥有大量的数据和算法工程师，但在以高性能芯片为核心的计算能力领域，仍然落后于世界先进水平。再加上英伟达依托软件生态的垄断优势，制约了中国人工智能产业的创新发展。
在赵立东看来，英伟达的CUDA并不是一个开源的软件生态系统，就像一个黑匣子。开发者基于CUDA的开发套件、软件库，以及与CUDA相匹配的硬件架构。走得越久，越依赖英伟达。只有打破垄断，消除依赖，才能释放人工智能产业创新发展的潜力。
好在相对于CPU和GPU技术几十年的发展，人工智能芯片的发展只有十几年，新的芯片公司和英伟达的差距也不算太远。再加上中国在人工智能数据和应用场景上的优势，中国芯片企业正在迎头赶上。
作为资本推动人工智能产业发展的重要因素之一，投资人的理解非常重要。他们需要认同硬技术创新不同于互联网模式创新，需要做好长期投入的心理准备，也需要拥有和创始团队、初创企业一样的耐心。
在过去的融资过程中，赵立冬非常注重投资人带来的战略资源。腾讯在人工智能行业的应用，吴月峰资本在集成电路行业的整合优势，为随缘科技带来了战略资源和价值。
随着随缘科技AI训练和推理产品的迭代，公司业务正在逐步实现规模化，软件生态也在同步建设和完善。目前，随缘科技的业务主要有三个方向:
一是互联网公司，技术门槛最高，与英伟达竞争最激烈。随着国际环境的变化，这些企业开始有了危机感，需要寻找国内的替代。同时，针对人工智能应用场景的深度定制产品合作，也为随缘科技和互联网公司带来更大的市场价值；
其次是传统行业，如金融、交通、能源、医疗、教育、智能制造等。在人工智能技术尚未普及的地方，有着巨大的市场潜力。随缘科技正在与合作伙伴一起打造模型，提供完整的行业解决方案；
第三，新的基础设施领域，包括智慧城市和智能计算中心的建设。这也将为随缘科技的AI产品提供巨大的市场机会。
为此，随缘科技在AI处理器、互联技术、分布式系统、软件框架、SDK等方面坚持原始创新和全栈自研技术研发路线。目前已获得近80项专利授权，其中大部分是发明专利。
为了推动软件生态的建设，2021年2月，随缘科技还在公司内部成立了创新研究院。上海交通大学软件学院副院长姚建国教授成为第一位加入的学者，并成为创新研究院系统软件首席科学家。创新院的研究成果将更快到达随缘科技的AI产品，包括为当前产品提供先进的系统软件技术和架构支持，为公司产品路线进行前沿研究。
同时，随园科技与江实验室、上海交通大学、交通大学、清华大学等建立了联合研究中心和实验室。、产学研合作，共同构建开源创新生态系统。
随园科技的目标是为人工智能产业发展提供世界一流的计算基地。这就需要不断的技术创新和产品迭代，才能在市场竞争中做大做强。
赵立冬告诉《中国企业家》:“随缘科技选择了一条自主创新的道路，而不是一条跟风之路。”正如“随缘”取自燧人氏钻木取火的意思一样，人类已经进入了文明时代。赵立东希望随缘科技在中国点燃AI芯片智慧之火，让星火燎原。
#随缘科技
