以AI為賣點的國產(chǎn)GPU新貴是泡沫嗎,？

　　昨天，“壁仞科技完成B輪融資,，成立一年多累計融資超過47億”的新聞刷爆了半導體圈,。

　　2019年9月成立的壁仞科技在其官網(wǎng)上聲稱，從發(fā)展路徑上,，壁仞科技將首先聚焦云端通用智能計算,，逐步在人工智能訓練和推理、圖形渲染,、高性能通用計算等多個領(lǐng)域趕超現(xiàn)有解決方案,，實現(xiàn)國產(chǎn)高端通用智能計算芯片的突破。據(jù)稱該公司創(chuàng)始團隊由國內(nèi)外芯片和云計算領(lǐng)域核心專業(yè)人員,、研發(fā)人員組成,，在GPU、DSA（專用加速器）和計算機體系結(jié)構(gòu)等領(lǐng)域具有深厚的技術(shù)積累和獨到的行業(yè)洞見,。

　　2020年6月成立的摩爾線程獲得數(shù)十億元融資,，該公司致力于構(gòu)建中國視覺計算及人工智能領(lǐng)域計算平臺，研發(fā)全球領(lǐng)先的自主創(chuàng)新GPU知識產(chǎn)權(quán),，以及助力建立中國本土的高性能計算生態(tài)系統(tǒng),，其GPU產(chǎn)品線覆蓋通用圖形計算和高性能計算,。據(jù)稱其創(chuàng)始團隊核心成員主要來自英偉達（NVIDIA）、微軟（Microsoft）,、英特爾（Intel）,、AMD和Arm等，主要成員都在GPU驅(qū)動,、編譯,、AI芯片、軟件算法以及系統(tǒng)設(shè)計等領(lǐng)域超過10年以上經(jīng)驗,。

　　2020年9月成立的沐曦集成電路完成數(shù)億元PreA+輪融資,，據(jù)稱這家高性能通用GPU芯片設(shè)計公司的創(chuàng)始團隊主要來自AMD等國際公司，擁有從40nm到7nm制程GPU芯片的設(shè)計和量產(chǎn)經(jīng)驗,。

　　2019年11月成立的芯瞳半導體創(chuàng)始團隊來自西郵GPU研發(fā)團隊,，這家專注于計算機圖形和高性能計算的芯片設(shè)計初創(chuàng)公司將在南京投資1.5億元，開發(fā)高性能,、高可靠和高穩(wěn)定性的國產(chǎn)自主GPU和人工智能芯片,。

　　于2018年12月在上海成立的瀚博半導體已經(jīng)完成總計5000萬美元的A輪融資，其核心員工平均擁有15年以上的相關(guān)芯片和軟件設(shè)計經(jīng)驗,，目前有員工150多人,。其產(chǎn)品注重計算機視覺及視頻處理的優(yōu)化，可提供豐富的特性和高效的性能/功耗,，適用多個人工智能領(lǐng)域,。

　　2017年11月成立的登臨科技最近完成A+輪融資，其首款GPU+（軟件定義的片內(nèi)異構(gòu)通用AI處理器）產(chǎn)品已成功回片通過測試,。成立三年以來,，登臨致力于完全自主研發(fā)的多場景AI 計算平臺，其Goldwasser GPU+產(chǎn)品在現(xiàn)有市場主流GPU 架構(gòu)上,，創(chuàng)新性地采用軟硬件協(xié)同的異構(gòu)設(shè)計,，相比傳統(tǒng)GPU在AI計算性能和能效上均有明顯提升。

　　成立于2015年12月的上海天數(shù)智芯最近完成12億元的C輪融資,，其7納米通用（GPGPU）云端計算芯片BI于 2020 年 5 月流片,、11 月回片并于12月成功 “點亮”。天數(shù)智芯將進一步加速面向5G需求的云端訓練及推理芯片的研發(fā),，提供針對當前主流 GPGPU 生態(tài)產(chǎn)品選項,，幫助人工智能在更多領(lǐng)域落地應用。

　　這些由來自英偉達或AMD等國際巨頭的資深華人專家創(chuàng)辦的國產(chǎn)GPU新貴們大都只有雄心壯志和發(fā)展宏圖,，還沒有具體的產(chǎn)品和應用方案,。在短時間內(nèi)拿到這么大金額的VC投資，這是不是又一輪國產(chǎn)芯片的“泡沫”？

　　要準確回答和預測這一輪國產(chǎn)GPU融資和創(chuàng)業(yè)的前景,，還要先從GPU的發(fā)展歷程,、全球和中國市場現(xiàn)狀，以及未來應用發(fā)展?jié)摿砜础?/p>

　　圖形處理器（GPU）發(fā)展進程

　　對GPU比較熟悉的朋友可跳過這部分內(nèi)容,，直接到“全球GPU市場進入寡頭壟斷格局”部分,。

　　圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）又稱顯示核心,、顯卡,、視覺處理器、顯示芯片或繪圖芯片,，是一種專門在PC,、工作站、游戲機和一些移動設(shè)備（如平板電腦,、智能手機等）上運行繪圖運算工作的微處理器,。

　　圖形處理器（GPU）的構(gòu)成。（來源：維基百科）

　　圖形處理器是英偉達公司（NVIDIA）在1999年8月發(fā)布NVIDIA GeForce 256圖形處理芯片時首先提出的概念,。在此之前,，電腦中處理圖形輸出的顯示芯片很少被視為是一個獨立的運算單元。而競爭對手ATI（后來被AMD收購）也提出了視覺處理器（Visual Processing Unit,，VPU）的概念,。圖形處理器可讓顯卡減少對CPU的依賴，并分擔部分原本由CPU所執(zhí)行的任務,，尤其是在進行三維繪圖運算時，功效更加明顯,。GPU所采用的核心技術(shù)有硬件坐標轉(zhuǎn)換與光源,、立體環(huán)境材質(zhì)貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖,、雙重紋理四像素256位渲染引擎等,。

　　GPU可單獨與專用電路板組成顯卡，或作為單獨的芯片直接內(nèi)嵌到主板上,，或者內(nèi)置于主板的北橋芯片中,，現(xiàn)在也有內(nèi)置于CPU組成SoC的。在2007年,，90%以上的新型臺式機和筆記本電腦都帶有嵌入式圖形芯片,，但是在性能上往往低于獨立顯卡。但2009年以后,，AMD和英特爾都各自大力發(fā)展內(nèi)置于CPU的高性能集成式圖形處理內(nèi)核,，其性能在2012年已經(jīng)超過那些低端獨立顯卡，這使得不少低端的獨立顯卡逐漸失去市場需求。而在手持和移動設(shè)備領(lǐng)域,，隨著設(shè)備對圖形處理能力的需求越來越高,，像高通（Qualcomm）、Imagination,、ARM等開始在GPU領(lǐng)域“大顯身手”,，但大都是以GPU內(nèi)核的形式植入應用處理器MPU中。

　　傳統(tǒng)的CPU（如Intel i5或i7處理器）內(nèi)核數(shù)量較少,，是為通用計算而設(shè)計的,。相反，GPU是一種特殊類型的處理器,，具有數(shù)百或數(shù)千個內(nèi)核,，經(jīng)過優(yōu)化可并行執(zhí)行大量計算。雖然GPU在游戲中以3D渲染而聞名,，但它對數(shù)據(jù)分析,、深度學習和機器學習算法尤其有用。GPU可讓某些計算比傳統(tǒng)CPU的處理速度快10倍至100倍,。

　　AI加速讓GPU和英偉達騰飛

　　人工智能加速器（AI accelerator）是一種專門的硬件加速器或計算機系統(tǒng),，旨在加速人工智能應用，尤其是人工神經(jīng)網(wǎng)絡,、機器視覺和機器學習,。AI加速器的典型應用包括機器人、物聯(lián)網(wǎng)和其他數(shù)據(jù)密集型或傳感器驅(qū)動任務的算法,。它們通常由許多處理器內(nèi)核設(shè)計而成,，并且通常專注于低精度算術(shù)運算，采用新的數(shù)據(jù)流體系結(jié)構(gòu)或存內(nèi)計算架構(gòu),。

　　GPU是用于處理圖像和計算局部圖像屬性的專用硬件,，而神經(jīng)網(wǎng)絡和圖像處理的數(shù)學基礎(chǔ)是相似的，都需要處理龐大的矩陣并行任務,。自從2012年AI開始流行以來,，GPU越來越多地用于機器學習任務。特別是2016年以來,，GPU在處理AI任務中越來越流行,，并朝著深度學習的方向發(fā)展。無論是數(shù)據(jù)中心的AI訓練還是自動駕駛的邊緣AI推理,，GPU都可以從容應對,。隨著GPU在AI方面的普及，專注于GPU的英偉達自然也成為AI時代的寵兒,，一改多年活在英特爾和AMD夾縫中的“underdog”形象,，一躍成為市值超過英特爾的華爾街新貴,。

　　深度學習框架和AI算法仍在不斷發(fā)展中，這使得設(shè)計定制硬件變得異常困難,。像現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）這類可重配置的器件可以比GPU更為靈活地跟隨AI框架和軟件而演進,。微軟率先使用FPGA芯片進行AI推理加速，F(xiàn)PGA在AI加速中的應用前景也促使Intel收購Altera,，目的是將FPGA集成到服務器CPU中,，使得CPU在執(zhí)行通用計算任務的同時還能夠?qū)崿F(xiàn)AI加速。

　　盡管GPU和FPGA在執(zhí)行AI相關(guān)任務上性能表現(xiàn)要比CPU更好,，但基于特定域架構(gòu)（DSA）理念而定制設(shè)計的ASIC可將效率再提高多達10倍,。這種AI加速器采用優(yōu)化內(nèi)存使用和低精度算術(shù)之類的辦法來加速計算，并提高計算吞吐量,。Facebook,、Amazon和Google等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在設(shè)計自己的AI ASIC，像Google的TPU等,。

　　全球GPU市場進入寡頭壟斷格局

　　據(jù)權(quán)威調(diào)研機構(gòu)預測,，2020年全球GPU市場規(guī)模達254.1億美元，預計2027年將達到1853.1億美元,，年復合增長率高達32.82%,。按GPU的行業(yè)應用劃分，市場可細分為電子,、IT與電信,、國防與情報、媒體與娛樂,、汽車及其它,。由于GPU在設(shè)計和工程應用中的廣泛使用，預計汽車細分行業(yè)的年復合增長率最高,。

　　在全球AI芯片市場,，GPU約占1/3左右。高性能計算（HPC）領(lǐng)域歷來都是GPU的重要市場,，有數(shù)據(jù)預測到2023年將有10%的服務器配備GPU以加速AI工作負載，而這一數(shù)字在2018年還不到2%,。隨著HPC與AI的加速融合,，GPU正在重新定義數(shù)據(jù)中心和高性能計算市場。

　　全球GPU已經(jīng)進入了寡頭壟斷的格局,。在傳統(tǒng)GPU市場中,，排名前三的Nvidia、AMD,、Intel的營收幾乎可以代表整個GPU行業(yè)的收入,。在手機和平板GPU方面，聯(lián)發(fā)科、海思麒麟和三星Exynos的GPU設(shè)計主要基于公版ARM Mali GPU或Imagination PowerVR微架構(gòu),，而高通驍龍Adreno和蘋果A系列則采用自研GPU微架構(gòu),。

　　英偉達是GPU計算領(lǐng)域公認的全球領(lǐng)導者，其主要GPU產(chǎn)線“GeForce”和AMD的“Radeon”形成直接競爭,。英偉達的四大業(yè)務增長驅(qū)動力分別是游戲,、數(shù)據(jù)中心、專業(yè)視覺和自動駕駛,，代表性GPU方案包括GeForce,、DGX、EGX,、HGX,、Quadro、AGX,。該公司2021財年營收為167億美元,，其中游戲、數(shù)據(jù)中心,、專業(yè)視覺和自動駕駛業(yè)務在2020財年分別貢獻47%,、40%、6%和3%,。繼2014年毛利率達到50%之后,，英偉達于2021財年毛利率突破60%。

　　2020年9月,，NVIDIA宣布以400億美元收購ARM,。如果這宗并購成功，英偉達領(lǐng)先的AI計算平臺和ARM龐大的處理器生態(tài)相結(jié)合,，將締造出AI時代的世界級計算公司,。合并后的英偉達將把計算從云端、智能手機,、PC,、自動駕駛和機器人領(lǐng)域推進到邊緣物聯(lián)網(wǎng)，將AI計算拓展到全球市場,。同時,，英偉達計算平臺的開發(fā)者將由200萬擴大至超過1500萬，從而形成全球最大的計算平臺和生態(tài)社區(qū),。

　　國產(chǎn)GPU發(fā)展現(xiàn)狀及市場潛力

　　經(jīng)過多年的探索和發(fā)展,，國產(chǎn)CPU已經(jīng)形成一定的氣候，產(chǎn)業(yè)和生態(tài)也逐漸健全起來,。以龍芯,、兆芯和飛騰為代表的國產(chǎn)CPU開始圍繞各自的核心產(chǎn)品發(fā)展和擴展生態(tài),，借助國家信創(chuàng)和獨立自主發(fā)展半導體產(chǎn)業(yè)的東風而逐漸發(fā)展壯大。然而,，國產(chǎn)GPU的發(fā)展卻遠遠落后于國產(chǎn)CPU,。直到2014年，景嘉微才成功研發(fā)出國內(nèi)首款高性能,、低功耗GPU芯片—JM5400,。

　　究其原因，GPU自身依賴于CPU的屬性是主要因素,。GPU結(jié)構(gòu)沒有控制器,，必須由CPU進行控制調(diào)用才能工作，否則GPU無法單獨工作,。所以,，國產(chǎn)CPU較GPU先行一步是符合芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展邏輯的。再者,，GPU技術(shù)開發(fā)難度很高,。國內(nèi)人才缺口也是國產(chǎn)GPU發(fā)展緩慢的原因之一。

　　然而,，中國GPU市場規(guī)模和潛力非常大,，龐大的整機制造能力意味著巨量的GPU采購。雖然近些年,，計算機整機和智能手機產(chǎn)量增長都出現(xiàn)瓶頸,，但由于這兩類產(chǎn)品體量龐大，GPU的需求量大且單品價值非常高,，市場規(guī)模依然非?？捎^。同時,，服務器GPU伴隨著整機出貨的快速成長,，需求量增長也較為迅速。據(jù)統(tǒng)計,，2018年國內(nèi)服務器出貨量達到330.4萬臺,，同比增長26%，其中互聯(lián)網(wǎng),、電信,、金融和服務業(yè)等行業(yè)的出貨量增速均超過20%。另外,，國內(nèi)在物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng),、人工智能等新興計算領(lǐng)域,，對GPU也存在海量的需求,。

　　國產(chǎn)主要GPU廠商匯編

　　除本文開頭提到的幾家以AI為賣點的國產(chǎn)GPU初創(chuàng)公司外，還有一些國產(chǎn)GPU廠商已經(jīng)在特定領(lǐng)域深耕多年,，現(xiàn)正把握信創(chuàng)市場和“國產(chǎn)替代”的機遇擴展應用市場,，加速國產(chǎn)GPU行業(yè)的發(fā)展。

　　景嘉微

　　長沙景嘉微成立于2006年4月,，是目前唯一專注于國產(chǎn)GPU芯片設(shè)計的上市企業(yè),，其主要產(chǎn)品包括JM5400、JM7200和JM7201圖形處理器,，所面向的應用市場包括筆記本電腦,、一體機、移動工作站,、刀片式主板等桌面辦公和工業(yè)控制領(lǐng)域,。

　　2014年4月，景嘉微成功研發(fā)出國內(nèi)首款高可靠,、低功耗GPU芯片-JM5400,，具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)，打破了國外產(chǎn)品長期壟斷中國GPU市場的局面,。第一代GPU JM5400主要用于軍用市場,，替代原ATI M9、M54,、M72等美系GPU芯片,。

　　景嘉微的第二代GPU JM7200系列于2018年8月流片成功，并在2019年3月獲得首個訂單,。相較于前代產(chǎn)品,，JM7200在理論性能上有翻倍的提升，同時制程也提升至28納米,。但是JM7200在顯存帶寬,、像素填充率、浮點性能等方面較2012年發(fā)布的采用完整版GK107核心的英偉達GT640還有相當差距,。

　　2019年,，該公司在JM7200基礎(chǔ)上，推出了商用版本JM7201,，以滿足桌面系統(tǒng)高性能顯示需求,，并全面支持國產(chǎn)CPU和國產(chǎn)操作系統(tǒng)，從而推動國產(chǎn)計算機產(chǎn)業(yè)的生態(tài)構(gòu)建進一步完善,。JM7201對民用市場的桌面應用進行了優(yōu)化,，推出了標準MXM和標準PCIE顯卡，在保證性能的同時,，降低了功耗,，并縮小了體積,。

　　景嘉微GPU已完成與龍芯、飛騰,、麒麟軟件,、統(tǒng)信軟件、道,、天脈等國內(nèi)主要CPU和操作系統(tǒng)廠商的適配工作,；與中國長城、超越電子等十余家國內(nèi)主要計算機整機廠商建立合作關(guān)系并進行產(chǎn)品測試,；與麒麟,、長城、蒼穹,、寶德,、超圖、昆侖,、中科方德,、中科可控、寧美等多家軟硬件廠商進行互相認證,，共同構(gòu)建國產(chǎn)化計算機應用生態(tài),。

　　景嘉微GPU產(chǎn)線。（來源：景嘉微和方正證券）

　　2018年12月,，景嘉微定增募集10.88億元,，用于高性能通用圖形處理器和面向消費電子領(lǐng)域的通用類芯片研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化項目。其中,，高性能通用圖形處理器項目包括JM9231和JM9271兩款GPU芯片,，分別面向不同應用領(lǐng)域的中、高檔系列產(chǎn)品,。據(jù)公司2020年中報顯示,，下一代圖形處理器研發(fā)處于后端設(shè)計階段。景嘉微JM9系列是繼JM5400和JM7200局部渲染計算內(nèi)核之后,，首次采用統(tǒng)一渲染結(jié)構(gòu)的GPU,，并且增加了可編程計算模塊數(shù)量。JM9231和JM9271在性能表現(xiàn)上分別對標英偉達于2016年推出的GTX1050和GTX1080,。

　　JM9系列的推出將使公司GPU水平與國際龍頭縮短至5年,，大幅提升公司在GPU領(lǐng)域的競爭力。

　　芯動科技

　　2020年10月,，位于武漢的芯動科技宣布與Imagination達成合作,，將采用多晶粒（chiplet）和GDDR6高速顯存等SoC創(chuàng)新技術(shù)，基于Imagination全新頂配BXT多核架構(gòu)，開發(fā)“風華”系列GPU,。

　　芯動科技“風華”系列顯卡GPU,。（來源：芯動科技）

　　在信創(chuàng)和算力安全方面，“風華”系列GPU內(nèi)置物理不可克隆iUnique Security PUF信息安全加密技術(shù),，提升數(shù)據(jù)安全和算力抗攻擊性，支持桌面電腦和數(shù)據(jù)中心GPU計算自主可控生態(tài),。這款GPU芯片自帶浮點和智能3D圖形處理功能,，全定制多級流水計算內(nèi)核，兼具高性能渲染和智能AI算力,，還可級聯(lián)組合多顆芯片合并處理能力,，靈活性大大增加，適配國產(chǎn)桌面市場1080P/4K/8K高品質(zhì)顯示,，支持VR/AR/AI,，多路服務器云桌面、云游戲,、云辦公等應用場景,。

　　IP和芯片定制開發(fā)服務商芯原

　　在科創(chuàng)板上市的芯原股份的GPU IP源于在2016年收購嵌入式GPU開發(fā)商圖芯技術(shù)（Vivante）。芯原在GPU IP領(lǐng)域已經(jīng)掌握了支持主流圖形加速標準,、自主可控指令集和可拓展性強等核心技術(shù),，廣泛應用于IOT、汽車電子,、PC等市場,。芯原可拓展的Vivante GPU IP應用涵蓋從低功耗的小型物聯(lián)網(wǎng)MCU（GPU Nano IP系列）到面向汽車和計算機應用的強大SoC（GPU Arcturus圖形IP），可滿足各種芯片尺寸和功耗預算,，是具有成本效益的優(yōu)質(zhì)圖形處理器解決方案,。

　　芯原Vivante GPU IP產(chǎn)品線及其應用。（來源：芯原）

　　芯原的圖形處理器技術(shù)支持業(yè)界主流的嵌入式圖形加速標準Vulkan 1.0,、OpenGL 3.2,、OpenCL 1.2 EP/FP和OpenVX 1.2等，具有自主可控的指令集及專用編譯器,，支持每秒2500億次的浮點運算能力及128個并行著色器處理單元,。

　　芯原在圖形處理器技術(shù)方面的研發(fā)包括高性能的通用圖形處理器GC8400 IP，該IP適用于汽車電子,，目前仍處IP設(shè)計驗證階段,，擬達到每秒1萬億次的浮點運算能力雙倍精密度，512個并行著色器處理單元,。

　　兆芯

　　總部位于上海張江的兆芯是世界上第三家擁有X86授權(quán)的微處理器公司,，掌握CPU、GPU,、芯片組三大核心技術(shù),，且具備三大核心芯片及相關(guān)IP設(shè)計與研發(fā)能力,。兆芯提供桌面整機、服務器,、工業(yè)主板和系統(tǒng)級解決方案,，在黨政辦公、交通,、金融,、能源、教育和網(wǎng)絡安全方面有著廣泛的應用,。

　　兆芯KX-6000是國內(nèi)第一款完整集成CPU,、GPU、芯片組的SoC單芯片國產(chǎn)通用處理器,，采用16納米制程,，集成高性能顯卡，支持DP/HDMI/VGA輸出,，兼容DirectX,、OpenGL,、OpenCL等主流API，最高可同時輸出3臺顯示器，分辨率可達4K,。

　　未來,，兆芯還會對KX系列處理器進行進一步升級,，使用全新的CPU架構(gòu),，將內(nèi)存從DDR4升級為DDR5，將總線從PCIe3.0升級至PCIe4.0,。內(nèi)存和總線的升級分別可以提高顯卡的帶寬和CPU與GPU間的通訊速度,。除了集成GPU外，兆芯還計劃發(fā)布一款采用臺積電28納米工藝,，TDP 70瓦的獨立GPU芯片,。

　　芯瞳半導體

　　西安芯瞳半導體致力于研發(fā)高性能的GPU芯片，公司創(chuàng)始團隊在GPU領(lǐng)域有著超過10年的學術(shù)和工程經(jīng)驗,，是一支軟硬件全棧式支持的研發(fā)團隊,。其核心技術(shù)人員來自西郵GPU核心團隊、Intel,、Mstar,、華為海思、中興,、RedHat,、騰訊、ThoughtWorks等知名軟硬件公司。

　　公司第一代GPU芯片（GenBu01）系列產(chǎn)品已完成與國產(chǎn)CPU和主流操作系統(tǒng)的適配工作,，可應用于嵌入式計算及設(shè)備,、辦公電腦和工控顯示設(shè)備等應用場景。與深圳中微信息聯(lián)合發(fā)布基于芯瞳GenBu01的MXMGB01顯卡,，是支持國產(chǎn)固件BIOS,、國產(chǎn)操作系統(tǒng)、國產(chǎn)CPU的純國產(chǎn)化顯示解決方案,。

　　在研的高性能產(chǎn)品可應用于服務器,、數(shù)據(jù)中心等大型設(shè)備。公司目前所發(fā)明的專利囊括了GPU芯片設(shè)計的多個技術(shù)核心方向,，包括顯存管理、芯片架構(gòu)建模,、圖形管線架構(gòu),、著色器設(shè)計等方面。

　　登臨科技

　　登臨科技花費三年時間研發(fā)的第一代產(chǎn)品 Goldwasser已在2020年三季度量產(chǎn),，該產(chǎn)品目前正在與互聯(lián)網(wǎng)和安防等領(lǐng)域的龍頭企業(yè)合作集成及業(yè)務測試,。該公司采用自主創(chuàng)新的 Minsky體系結(jié)構(gòu)（軟件定義的異構(gòu)人工智能計算平臺），在提供兼容 CUDA/OpenCL 硬件加速能力的前提下,，全面支持各類流行的人工智能網(wǎng)絡框架及底層算子,。相比英偉達公司目前主流云端推理產(chǎn)品 （T4），登臨科技的產(chǎn)品在同樣的工藝上,，具有更小的芯片面積,，在同樣功耗的情況下，視不同 AI 網(wǎng)絡可將計算效率提升 3-10 倍,，同時也減低了芯片性能對外存吞吐的依賴,。

　　英偉達和AMD感受到威脅了嗎？

　　在AI加速計算,、國產(chǎn)半導體自主創(chuàng)新和風投資本的多重驅(qū)動下,，原本風平浪靜的國產(chǎn)GPU突然風生水起，在本就躁動不安的中國半導體業(yè)界掀起一股風浪,。這對半導體行業(yè)和國產(chǎn)GPU的產(chǎn)業(yè)發(fā)展肯定是好事,，但筆者認為這股被資本追逐和掀起的風浪有點熱過了頭。即便有資深的GPU研發(fā)專家,、雄厚的資本加持,，從頭開創(chuàng)一個產(chǎn)業(yè)去跟全球GPU巨頭競爭是不太現(xiàn)實的。英偉達和AMD是否感受到威脅了呢,？我認為除了一些技術(shù)管理人才流失和研發(fā)人員被挖之外,，國產(chǎn)GPU短期內(nèi)還無法撼動他們的地位。

　　國家信創(chuàng)市場需求和工業(yè)控制等特定領(lǐng)域?qū)PU的需求增長將給景嘉微等國產(chǎn)GPU廠商帶來增長和擴大市場的機遇。至于以AI為主要應用市場的這些GPU新貴們,，除了拿出真正可以對比的GPU芯片外,，還需要在生態(tài)建設(shè)和AI場景落地方面下功夫，才能證明自己拿到這么多錢確實是“物有所值”,，才能消除“泡沫”的嫌疑,。

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