戴偉民:在矽谷與中國之間深耕二十年的創業路
戴偉民:在矽谷與中國之間深耕二十年的創業路
VeriSilicon 執行長戴偉民回顧自己從文革時期的上海一路走到創辦 IC 設計服務公司的歷程,主張其「輕設計」(design-light)模式與「公平關懷、利益共享」的文化,而非美中全面脫鉤,才是串接兩大生態系的關鍵。
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戴偉民(Wayne Dai)是芯原(VeriSilicon)創辦人暨執行長,他主張中國晶片產業已從模仿走向真正的創新,西方應追求「精準脫鉤」,而非全面切割。這場對談大部分時間聚焦在戴偉民的個人歷程——從崇明島農工、UC Berkeley 教授,到執掌一家上海晶片設計服務公司——以及他在當地建立的文化與商業模式。美中科技政策、邊緣 AI,以及 EDA 與機器人的未來,則在最後三分之一才登場。
戴偉民確實是談跨國議題的合適人選:他在上海長大,先後就讀上海交通大學與 Berkeley,在 UC Santa Cruz 任教,曾把一家公司賣給 Cadence,之後在中國經營芯原約二十年,同時讓大部分營收來自海外。他的妹妹是 Marvell 共同創辦人戴偉立(Weili Dai)。讀完本篇,讀者應能掌握戴偉民如何說明芯原的「輕設計」(design-light)服務模式、他為何反對 996 工時文化,以及他認為中國在 AI 與機器人的優勢究竟在哪裡。
芯原賣的是服務模式,不是晶片——而這正是重點
戴偉民把自己的成就定錨在一個核心概念上:台積電替晶片公司解決了資本支出問題,蓋出讓別人共用的晶圓廠;芯原則靠提供 IP 與設計服務,解決營運支出的問題。他把這個模式稱為「輕設計」(design light),刻意不叫「無設計」(designless)。這個區別他很在意:把非核心工作外包、但核心能力留在手上的客戶,叫輕設計;什麼都外包、只留一個品牌的,叫無設計。
這套模式建立在嚴格的自我設限上。芯原不賣自有品牌晶片、不持有庫存、不提供現場支援,也不替客戶做行銷。戴偉民說,公司目前約有 100 顆晶片在量產,每年大約做 30 顆,背後靠的是約 400 個 IP 區塊的組合。正因為不承擔產品風險,它才能同時服務汽車、自駕、玩具與眼鏡等客戶,而不會跟其中任何一家打對臺。
「沒有庫存,沒有邊界。我們就是這樣做生意的。」
他也把這套模式當成招募的篩選標準。在執行長面試的最後一輪,他會問應徵者:芯原為什麼不做自己的晶片?他想要的答案是:一旦做產品,就會跟自己的客戶競爭。他說,想做產品的誘惑在公司內部反覆出現,他每一次都擋了下來。
從一萬人篩到一、兩百人,說明中國的人才優勢從何而來
戴偉民不認同中國人才短缺的說法。芯原在全球招募,先辦線上筆試,約有一萬人參加;大約 1,500 人進入面試,每人要過六關:三關技術、兩關人資(其中一關全程英文,因為 30–40% 營收來自中國以外,電話會議開不完),最後一關由戴偉民親自面試。層層篩選後,錄取 100–200 人。
他舉例,應屆畢業生進公司一到三年內就申請了 70 項專利,藉此證明人才素質。他認為人才庫之所以深厚,是因為中國每年產出的工程科系畢業生數量龐大;相較之下,美國與日本的 IC 設計已有約五十年歷史,多數人才早已流向 AI 與軟體。他也提到,比亞迪的製造人力多為大學學歷,他視之為廣泛的基礎,而非弱點。
| 階段 | 約略人數 |
|---|---|
| 線上筆試(全球) | 約 10,000 人 |
| 進入面試 | 約 1,500 人 |
| 完成六關面試 | 錄取 100–200 人 |
| 每位候選人面試關卡 | 6 關(3 關技術、2 關人資含英文、1 關執行長) |
戴偉民反對 996,以「公平、關懷、分享」經營文化
戴偉民說,他從一開始就反對 996 工時(早上九點到晚上九點、每週六天),理由是:在這種工時下,為人父母者會錯過孩子三歲與五歲的關鍵成長期。他要求員工守住工作與生活的平衡,不要犧牲陪小孩的時間。他也從效率面論證:沒有人能連續十二小時維持生產力,而不快樂的員工效率更差。
他用三個詞總結公司文化:公平(fair)、關懷(care)、分享(share)。講到公平,他指出總機小姐和他的司機都持有股票選擇權,這在中國並不常見。講到關懷,公司辦家庭日與暑期學校。講到分享,資深員工帶資淺員工;他提到成都團隊的同事會集資幫年輕員工湊購屋頭期款,當地碩士學歷的員工大約兩年半就能買房,上海則要約五年。
年度新年晚會是他展示所謂「軟實力」的舞臺,約有 3,000 人攜家帶眷參加。Dallas 與巴伐利亞辦公室的員工會飛回來——約 90 人,連同家屬超過 1,000 人,包了四架專機——入住 Kerry Hotel。他說,當父母考慮換工作時,孩子會反對,他把這視為留住人才的資產。
他也談到 2007 年併購一支美國團隊(他說是來自 ATI)以及隨之而來的文化工程。第一次全員大會上,他跳過業務簡報,改放公司籌辦的演唱會影片,然後請出一位曾在中國拿過全國大學冠軍的人資同事,宣佈誰能在桌球上贏她,就加薪 10%——對照美國當時 2.5–3% 的常規調薪幅度。接著他邀請所有主管兩週內到上海,結果發現很多人這輩子沒辦過護照。他說,在黃浦江小船上的那場品酒會,改變了他們對這座城市的印象。
中國已從模仿跨到申請專利,但零到一仍由美國掌握
戴偉民接受「美國強在零到一創新、中國強在一到十規模化」這個常見框架,但他認為差距正在縮小,而且模仿階段是每個國家都走過的路。他提到,日本企業當年曾有部門被戲稱為「電腦輔助抄襲」(computer-aided copy),德國與日本也都是從模仿起家。他的原則是:一個國家若手上沒有專利,就不會尊重專利;而中國現在認真看待專利,執法也跟著趨嚴。
他把美國在零到一的優勢歸因於創投,以及一種容忍失敗的文化;並說中國的投資仍受制於保護主義需求與投資委員會的保守心態。談到商業化,他歸功於市場規模與工程人才庫,而不是人力成本低廉——他說低人力成本早已不是優勢。他也指出,政府鼓勵教授與科學家進行技術移轉,是較近期的轉變。
走得通的路是精準脫鉤,而非全面脫鉤
戴偉民的政策立場是:基於國家安全的部分、針對性脫鉤是合理的,但全面脫鉤對雙方都有害。他認為各地都搞「在地為在地」(local for local)並不效率,而且該以功能區分,而非以護照區分:一顆晶片若在中國設計、在中國製造、賣給中國,就該算在地,不管公司叫 ST 還是 NXP。他指出,芯原替 ST 與 NXP 做了不少案子,而這兩家在當前環境下過得還算不錯。
他把自己定位為美中之間的橋梁——主持人說,這個角色影響了她自己對中國的看法。他表示,希望兩國政府能找到雙贏的安排。
下一波 AI 在邊緣,在眼鏡與玩具,不在資料中心
戴偉民認為,業界過度關注雲端訓練,卻低估了邊緣推論,而他說錢就在那裡。他拿行動網際網路類比:行動網路始於美國,卻在中國透過支付寶與 TikTok 大規模商業化。他預期微調與推論的量終將超過訓練。
他舉的具體例子是 AI 眼鏡與 AI 玩具。芯原與 Google 在眼鏡用 AI 晶片上合作了大約三年,雙方也開源了小模型——引數低於 1B,包括 0.5B 與 0.27B 版本——可完全離線在裝置上執行,不需要熱點、Wi‑Fi 或手機。Google 免費提供模型但不附保固,商業支援則導向芯原。至於玩具,戴偉民引用 MIT 研究指出,對三歲以下孩童真正重要的是對話本身,而非內容多精巧,所以一款能依關鍵字生成簡單故事的離線玩具,可以替代忙碌的父母。他把這定位為把教育從背答案轉向問問題的方法。
他也點出這一切背後的物理限制:能源。他說中國正認真看待核能與其他電力來源,而資料中心只是樹的一個分支——樹葉是邊緣裝置。
芯原自家的 AI 競賽,預告了警訊來得有多早
戴偉民談到一年一度的「芯原盃」(VeriSilicon Cup)——為期三天、可翻書的晶片設計競賽。公司悄悄派出兩支完全不懂 AI、也不懂領域知識的隊伍參賽。第一天下午,其他隊伍還在讀題,AI 輔助的兩隊已經有結果了——錯的結果。隊上沒有晶片專家,他們駕馭不了工具。到了最後一天,他們全部答對。
他的結論是:轉變來得比預期早,不會用 AI 的工程師會被淘汰。明年競賽將明文允許使用 AI,他預期混合編組——有人懂 AI、有人懂晶片——會快得多。他也說,這次事件顯示工具會「否認作弊」(deny cheat),也就是能產出看似合理卻錯誤的內容,必須靠領域判斷才抓得出來。
機器人、EDA 與股市,補齊整體展望
談到機器人,戴偉民說中國有完整的機械與工業供應鏈,加上強大的應用創新;最難的技術問題是手——手的自由度——而不是移動能力。他指出,不是每個機器人都需要人形,有些應用只需要一隻手或一條手臂。
談到 EDA,他態度審慎。Cadence 與 Synopsys 是靠數十年間併購多家公司成長起來的,而中國 EDA 廠商多半隻提供單點工具。驗證與模擬比完整設計流程容易切入,他說要在完整流程上競爭,還有很長的路要走。芯原自己做的是 IP,不是 EDA。
談到市場,戴偉民預測中國股市會緩漲而非急漲。他把這跟政策連在一起:地方政府財政吃緊、房市泡沫,拉抬股價是提振內需僅剩的槓桿。他說芯原自己的股價在截至 2026 年 9 月的十二個月內漲了約七倍,並提到上證綜合指數站上 4,000 點。
綜合觀察:服務模式與橋梁角色,背後是同一套邏輯
這場對談有兩條主線彼此呼應。芯原的輕設計模式之所以行得通,是因為戴偉民拒絕跟客戶競爭;他的美中橋梁角色之所以行得通,是因為他拒絕在全面脫鉤中選邊站。兩者靠的是同一種紀律:待在自己能創造價值的跑道,其餘交給別人。未解的疑問是,這套紀律能否挺住來自兩邊的壓力——中國政策推動在地採購,美國出口管制則壓縮可用的工具與客戶。戴偉民押注眼鏡與玩具的邊緣 AI,也等於押注下一個迴圈會在中國先商業化,這將反過來檢驗他自己「零到一 vs. 一到十」的框架。值得追蹤的是:芯原盃 2027 年的規則是否正式允許 AI 工具,以及與 Google 的小模型合作是否真的做出量產消費硬體。