最近几年，随着人工智能、自动驾驶、机器人等应用进入落地阶段，能否突破算力瓶颈已成为决定人工智能未来发展的决定因素。DPU（新一代算力芯片）作为加速数据处理的关键技术，被预测为2023年的十大科技趋势之一。DPU与CPU、GPU一样，将成为未来计算的三大支柱。

MBA2023级新生——张宇就是国内做DPU最早的创业者之一。2019年，张宇从效力9年的亚马逊离职，带着自己的技术积累和管理经验，归国加入了刚成立不久的中科驭数担任高级副总裁，主导产品研发、运营与融资。这是张宇的第一次创业，彼时DPU的概念刚刚兴起，前途尚未可知，这种大胆的尝试来自他对于技术趋势的准确判断，也来自他和几个老朋友的一拍即合，而更多的则是来自早已“提前”练就好的“创业式”思维。

如今，中科驭数已经是国内最大的DPU企业之一，也是行业内唯一的国家专精特新小巨人企业。2022年底，中科驭数自主研发的第二代DPU芯片K2成功点亮，做出“第一颗”国产DPU芯片。张宇亦带领公司从30人壮大到530多人，从4亿估值做到独角兽。

不过张宇明白自己和几位创始人都是偏技术与研究的，公司未来的发展需要依靠更先进的商业管理，如果补充学习不及时，这件事就很难做成。因此他选择进入长江MBA，想要掌握一套完整的工具和方法论。

张宇说要为自己和驭数开启“下一段”征程，因为打破国外芯片垄断最好的时机已经到来。

张 宇

长江商学院MBA2023级

中科驭数科技有限公司

高级副总裁、执行副总裁

做第一颗国产DPU芯片

在接受采访之前，张宇刚刚见过投资人。作为中国DPU行业的头部公司，中科驭数在今年启动了C轮融资，这也可能是其上市前的最后一轮融资。

张宇每次见投资人，都需要耐心地阐述以下几个问题：为什么一定要做DPU？国内外的市场格局怎么样？为什么是中科驭数，中科驭数在这个行业有哪些积累？

DPU（Data Processing Unit）是新一代算力芯片，被认为是与CPU、GPU并列的第三种处理器，能为云计算与数据中心提供数据加速处理。未来的数据中心标配是“ CPU + DPU + GPU”。它将成为未来计算的三大支柱之一，并支持着许多生活中的应用场景，包括：金融与证券机构的交易、自动驾驶、5G通讯等等。

去年12月，中科驭数宣布成功完成第一颗国产DPU芯片（K2）点亮。这是国内最早的DPU创业公司之一，致力于为智能计算提供芯片及解决方案。通过自主研发，将DPU芯片及系列产品应用于超低延迟网络、云和数据中心、金融计算、大数据处理、5G边缘计算、高性能计算等场景。驭数目前已成为国内唯一全生态兼容的DPU产品提供商，行业内唯一的国家级专精特新小巨人企业，并且在深耕的金融证券行业建立了领先优势。

加入中科驭数之前，张宇曾在美国亚马逊工作9年，在人工智能、深度学习领域有很深的积累。他主导应用“知识图谱＋深度学习”来全面改进亚马逊产品搜索功能，荣获过中国亚马逊工程师大会创新Spark金奖；还带领亚马逊科学家团队一起建立Query Rewriting 系统，运用NLP和deep learning技术在2019年内为亚马逊创造17亿美元的价值。

然而在这些成绩面前，张宇感到在亚马逊的职业发展正面临一个天花板，未来更多的可能是“按部就班地创新”。

所以张宇当时经常与中科驭数创始人——鄢贵海一起探讨未来。他们一致认为中国拥有全球最强劲的算力需求和最丰富的应用场景。“虽然我们在CPU和GPU上与国外技术差距较大，但在DPU研究上，国内外几乎是同时起步。另外，国内在新基建领域的宏大布局，也为DPU的发展提供了机遇。国产芯片打破垄断最好的时机已经到来了。”

经过一番透彻的分析与准确的判断，张宇说：“我不能错过这个机会”。于是2019年，他果断回国，正式加入中科驭数，担任高级副总裁、执行副总裁。

刚起步时，中科驭数团队只有十几个人，张宇基本要从零到一负责产品研发和融资工作，还要亲自跑客户，尤其是对待第一批天使客户。为了赢得客户的信任，张宇需要每个月带着团队去客户公司汇报，让客户能够感受到产品的落地进度，并且对客户进行长期的售后支持。

“B端市场的客户不存在冲动购买，所有的订单都是深思熟悉后的决定。”因此每拿下一个客户，至少需要3个月以上的周期。“尤其在金融行业，他们对于科技是有很强的需求，我们只有让他们看到产品测试的指标上比之前更好，才能感受到实在的价值，才能获得订单。”

如今3年过去了，中科驭数在技术方案上已经有了充分的积累，是DPU行业里做的最好的。“在软件层面坚持开放，与上下游厂商充分融合”，张宇在采访中一边说一边展示出了驭数正在打造的商业生态圈。

张宇表示人工智能改变世界必须要有足够强大且便宜的算力，才能满足数字经济建设过程中海量数据处理的需求。他希望国内的创新算力应该协同起来，一群企业一起发展起来，让算力成为真的普惠。

创业之前

要先练就创业式的思考方式

回顾张宇的职业发展要追述到大学时代。张宇从北京大学电子学专业毕业后即加入大唐通讯，随后又进入诺基亚，一共做了6年的软件开发工程师。这段时间给了张宇很重要的技术积累。后来随着通讯行业势微和移动互联网的崛起，张宇主动调整职业方向，远赴美国西雅图加入亚马逊。

进入亚马逊后，张宇开始从技术向管理转型。当时亚马逊搜索在新技术引进上落后于微软和 Google，于是他向公司提议“改进方案”并要求重建了亚马逊搜索中国区团队，和西雅图Global Search Innovation搜索工程师团队。从那时起，张宇逐渐积累起跨国团队的管理经验，特别是学习到了亚马逊的企业文化和管理方式。

亚马逊的工程师文化很强，工程师在内部几乎可以转岗一切岗位。这种机制让我能逐渐拓宽自己，从搜索、基础设施，再到垂直领域的全栈技术都能做的很深入。

相比于当时很多企业 top down 的管理方式，亚马逊的氛围则是更需要员工探索“自下而上”的创新。“自己每年想在哪些领域做创新，先有想法，然后思考这件事做成能否让公司更进一步，那么需要什么样的的资源，然后去说服、沟通，协同团队一起来做，而不是领导下达指令需要做什么。”

这种做事方式给了张宇的思维认知提供了很大锻炼，甚至和创业的思维一脉相承。张宇认为创业很重要的一点，是需要让团队来推动公司，需要一个想做事情的团队，而不是管理者一味地告诉大家应该怎么做。“如果总是我催着大家，说明这个团队的创造力是不够的。”

正是那几年在亚马逊的国际化管理经验，让张宇训练出了管理上的底层认知。对于今天张宇的创业来说，同样也融合了不同企业出身的多元化团队。

一些华为出来的员工执行力特别好，你让我干什么，我就把这个干得特别好；一些外企出身的员工在开始之前先问为什么要做？是不是应该去做？对组织能有什么好处？面对不同背景的员工，张宇建议大家：“除了把事做好，也要注重聆听他人的声音。”只有大家有机协作起来，才能一起往前走，才是一个非常不错的文化和 team。

竞争力是关乎“生死”的问题

谈到产品竞争力如何打造和维持？张宇提到：“现在正值国家提出东数西算的战略及宏大布局，中科驭数是生而逢时。”

国内市场，专注在DPU的创业公司有几十家。“我们从2017年起步，是DPU最早的创业公司，前几年非常苦。而国内竞争对手大多是2021年上半年才建立起来的。”不过驭数在主攻的金融证券领域已经积累了5年，所以目前也是国内DPU领域营收规模最大的创业公司，已建立起了自己的竞争壁垒，奠定了国内的头部地位。

硬科技，尤其是芯片这块，产品从成熟到落地到客户批量启用，就要经过技术与时间的双重考验。

对于张宇和驭数来说，真正的对手是国外的科技巨头。英伟达、Intel、AMD、Marvell，就都是巨型芯片企业。过去金融证券这几个方向一直被AMD 和英伟达垄断，因为这个行业对于低时延和效率要求非常高，这是投资者们非常关注的。

去年“首颗”芯片-K2面市后，驭数在低时延性能上可以达到1.2微秒的超低时延，这让我们找到优势能跟英伟达、AMD正面抗争。“这标志着我们的产品可以在世界金融算力底座方向上与国外最先进的产品全面竞争。”

“大公司有大公司的难处，他们没法保证在每一个领域都保持一样的专注度。后面驭数会继续拉大性能差距，把产品做的更好，但不会采取低价策略去竞争。”

过去在亚马逊的时候，张宇主要的思考还是团队管理和产品创新上，而创业之后他需要想的更全面，比如公司的运营和资金情况，融资能否支撑把事情做成，这些都是他以前没考虑过的事情。“这和之前思考事情不在一个维度，我现在经常会有一种生与死的感觉。”

做企业不是做实验室

本质上是要懂商业

驭数发展得很迅速，公司不断进行着投资并购，扩大业务版图。按照张宇的推算，员工规模在未来一到两年就会突破一千人，这对于张宇来说，也是一个新的挑战。

“我们的业务种类一定会复杂多变，我们几个创始人都是偏技术与研究的，公司未来的发展需要依靠更为先进的商业管理，如果知识补充不及时，这件事就很难做成，做企业不是做实验室。”

而创业之后，张宇深深地体会到，自己不仅需要接触更广阔的知识，还需要接触更多的人，接触更多的行业，这也是张宇在这个时间节点上，来到长江学习的原因。

虽然我不需要有熟练的会计技能，但必须了解很多报表的基本情况，才能做好并购，做好融资和企业发展。在公司内部，我需要重度参与到职级的审核标准，核心激励机制的制定，以及一些绩效标准，但先需要掌握更先进的管理方法，才让公司高效运行。

这是一些复杂又很必要的事情，张宇说自己是“痛并快乐着”。

“一个公司之所以存在、有价值，本质上还是一个商业的事情。”在张宇看来，一个公司的核心价值是以产品的形式而存在，但只有商业营收上取得稳定，公司才会长久，所以一定要在技术和商业上做到很好的交叉融合。

2023年，张宇选择汇入长江MBA，即将开启自己和中科驭数的下一段征程。

编辑：梁萍