第十七章　GPU与AI芯片人才网络：什么可以迁移，什么难以复制？

第十七章 GPU与AI芯片人才网络：什么可以迁移，什么难以复制？ 当AI计算成为新的产业焦点，一种创业叙事也随之流行： 从领先公司找到一批优秀工程师，围绕新的架构成立公司，再用更高的性能或更低的功耗挑战既有平台。 这条路径并非没有依据。 成熟企业确实培养了处理器、编译器和系统人才。新的工作负载也可能暴露既有架构的限制，为创业公司提供机会。 但从人才离开到产品成功，中间并不存在自动完成的转换。 工程师能够设计芯片，不等于客户愿意迁移软件；某项计算效率更高，不等于整套系统成本更低；创始团队熟悉GPU，也不意味着最合理的创业路线是重新做一颗GPU。 因此，AI芯片创业不能只被理解为领先平台的人才外流。 它更像一次大范围重组：来自CPU、G……