報道 最近幾年大芯片投資賽道，數GPU熱得發燙。一眾初創公司涌現，大廠精英抱團創業，巨額融資不斷刷新行業紀錄。一些成立較早的企業，已經進入研發落地階段，剛成立不久的廠商，也旋風般推出相關產品。

與GPU創業高熱相伴的，是從未間斷的質疑聲：估值虛高，PPT發布，套殼馬甲……一些國內GPU創企推出的產品，被認為已經背離了芯片研發規律，成為融資的工具跳板，后生們不講武德，壞了規矩。

國產GPU創業領域目前存在哪些問題？應該以什么樣的態度發展國產GPU？與海外巨頭相比，有何差距與挑戰？追趕的機會在哪？同產業人士進行交流，探尋國產GPU創業浪潮風起云涌的背后。仔細丈量國產GPU的“成色”，或許有助于更加清醒地正視現實。

一、亂象叢生 泥沙俱下

近兩年，受市場需求以及政策、資本的推動，GPU在國內受到瘋狂追捧。地緣政治、大國博弈背景下，相較于已有一定積累的國產CPU，國產GPU的破局更具緊迫性和必要性。人才儲備程度，科創板提供的退出機制，也為國產GPU的發展創造了良好契機。

于是，GPU成為繼AI之后，最為性感的芯片投資賽道。資本的蜂擁而至吸引了來自英偉達、AMD、海思、高通等一眾大廠精英創業。據不完全統計，目前該領域的初創企業已近20家，所有一線投資機構均參與其中。

談及目前國內GPU創業領域的現狀，行業人士李明（化名）認為賽道過熱且擁擠，市場魚目混珠、泥沙俱下。

李明并不否認看到一些企業推出的產品，不管是在跑分還是在標準測試和應用方面都取得了進步，但也有不少產品和演示目前還處于“PPT”狀態。對于那些成立一年左右就推出多款產品的公司，在行業摸爬滾打了20多年的李明稱“顛覆了自己的行業認知”。

“一塊GPU芯片的研發周期從立項到上市至少要3～5年，好的芯片要經過架構和應用打磨，這個過程也不可能低于兩年。有的產品宣稱是自主設計，但明顯違反整個芯片的設計規律。GPU不可能一年半載就設計出來并跑通應用，有可能設計全是外包，或是將已流片的設計的Spec配置稍作修改。”李明分析稱。

另一位GPU企業高管王強（化名）認為，一些GPU新勢力尚沒有明確自己的細分市場，也沒有想清楚未來長遠的發展方向，只會用PPT吹牛，發布產品參數和性能對比時混淆視聽，實際并不能夠正常量產或進行流暢演示，真實性和可靠性大打問號。

“有的芯片參數比較奇怪，宣稱算力是6T Flops/s，存儲能力是50GB/s，兩者的比例達到120：1，但實際上GPU最理想的比例應該是25:1，這在應用層面非常尷尬，不知所用何處。此外，有的芯片帶寬非常低，無論是用于AI計算還是圖形，基本上都發揮不出功能。”談及諸多費解之處，王強直搖頭。

行業看來，這樣導致的結果是攪亂了市場，浮躁了人心，在GPU這樣一個高門檻且重積累的領域，不講誠信，違背市場、技術規律，待潮水退去后，只能是一地雞毛。

二、資本裹挾 蒙眼狂奔

GPU創企在產品上的亂象叢生，在行業投資人士張帥（化名）看來，有些是迫不得已。

“海思做GPU，前后花了4年半，在華為強大流程體系支持下尚且如此，初創企業難度更大。如果也做這么長時間才出產品，投資人不會答應。”張帥說。

據張帥透露，有的GPU初創公司與投資方簽下對賭協議，在某個時間點推出芯片產品，是決定其拿到下一輪融資的入場券。

資本裹挾之下，一些配置錯誤、不合邏輯、完全不像正常產品的GPU芯片橫空出世，冠以自研、國產、打破壟斷之名。吃瓜群眾亢奮，行業人士錯愕。

“很多國內GPU的研發，其實已經脫離了芯片開發的初衷，所有的成果展示和發布，其實是以融資為目的。”創道投資咨詢合伙人步日欣直言。

賽道的火熱以及大規模的融資助推GPU初創企業估值一路走高。一些成立一兩年的熱門企業，估值已經達到兩三百億元，GPU成為高估值代名詞。

不少業內人士呼吁，對于那些通過“放衛星”博眼球的方式來吸引關注的可疑產品公司，需要投資人和相關的市場機構進行甄別以及理性對待和評估。

北科建集團產業運營負責人李鍇表示，國內GPU從整體而言，受到了政策推動的影響，有了積極進展，尤其包括“東數西算”政策、算力芯片和智慧化應用的市場打開。但目前階段的投融資熱度，還是一種行業聚焦慣性投資，依靠當前的政策性紅利，大部分投資標的還屬于高風險投資項目。

“真正投進去，一是要考慮估值是不是虛高的問題，二是需要專業性的知識背景和能力，考驗投資機構慧眼識珠的本領。”李鍇說。

但獨具慧眼似乎是少數，GPU賽道的玩家更多處于“蒙眼狂奔”中，幾年過去，投資熱度仍未消減。

張帥不否認GPU賽道過熱，但他并不認為GPU創企估值過高，因為在他看來GPU的價值擺在那。

“如果真的中美脫鉤，高性能GPU被卡脖子，中國一定要想辦法替代。一個GPU工程師年薪50萬，2000人的企業，人力一年就要10億，每年二三十億的整體開支跑不掉。投資方愿意投錢給不同的創業團隊也有道理，誰都想賭一把中國的AMD和英偉達。”張帥說。

三、圖形/計算 花開兩朵

GPGPU、通用GPU、全功能GPU、圖形GPU、渲染GPU、GPU+……在國內，GPU命名上的文字游戲已被廠商們玩壞，也讓外界對這些產品一時云里霧里。

按功能劃分，GPU主要分為側重圖形圖像的渲染GPU和側重通用計算的GPGPU。

目前國內初創GPU公司，結合自己的優勢和階段性定位，分別采取了不同的切入路線。其中GPGPU公司包括壁仞、沐曦、登臨、天數智芯、紅山微電子、珠海芯動力等，渲染GPU企業包括摩爾線程、勵算、深流微、瀚博、芯瞳、格蘭菲等。

沐曦CTO楊建博士指出，GPGPU相當于大算力芯片，是傳統計算的回歸，GPGPU的創新等同于將一些專用加速功能變成GPU的一組指令集，芯片面積只有原來的1%-10%，卻相當于實現了一個全新專有芯片的加持，同時具備通用計算的性能，這使得邊際成本更低，更具價值。

而渲染GPU約80%仍是GPGPU部分，20%則是固定渲染流水線（fixed function），例如geometry pipeline、rasterization pipeline等。固定渲染流水線涉及較多的數學公式，因此比較依靠編譯器和驅動等軟件能力，而GPGPU在硬件和應用層面較為復雜。

“從軟硬件復雜度看，渲染GPU復雜度更高。從開發人員團隊數量來看，GPGPU如需要200人的硬件團隊，渲染GPU可能要再增加50人，但軟件開發人員相比GPGPU或需增加三倍，需要更多的人員開發驅動和編譯器等。”楊建說。

芯動科技首席SoC架構師何穎認為，圖形渲染GPU因為經過了十幾年的演化進程，流水線長，實現起來復雜，設計上的挑戰更大，同時存在很多專利陷阱。

“芯動科技目前聚焦于渲染GPU領域，但GPGPU也在規劃之中，芯動科技選擇的是一個起步很難但可以走得很遠的賽道。雖然GPGPU的價值很高，增長也不錯，但圖形渲染GPU在細分市場總的體量更大。”何穎告訴。

但楊建認為，對于一家初創公司的首顆GPU產品來說，如果要同時自研渲染GPU的固定渲染流水線IP、統一著色器（shader）IP，需要的時間和人力成本將非初始的幾百人團隊可以承受。因此，沐曦采取先做GPGPU，再發展圖形渲染GPU的模式。在自研GPGPU中，只有統一著色器IP，不需要固定渲染流水線，這樣可以在自研GPU的道路上一步一個腳印穩健前行。

四、核心IP 十年差距

任何一款高端芯片的打造，都離不開基石——IP的“成全”，IP的質量很大程度上決定了國產GPU性能的底色。

在步日欣看來，GPU作為高性能的大芯片，想在短期內出成果，必然需要依賴外部IP。國產GPU廠商能夠快速推出相關產品，很大程度上依靠外購IP。

但打著自主研發之名，行外購之實，推出“馬甲”產品就難免有忽悠之嫌，這樣的案例在芯片領域本就不在少數。

自研IP越多，芯片設計上越有把握，產品的差異化更明顯。但相對而言，資金、人員、時間上的成本投入也更高。王強告訴記者，GPU IP自研需要36-48個月以及200個工程師，而采用外購IP的方式，可以減少12-18個月開發周期。

李明則表示，考慮到GPU的研發非常考驗項目的目標管理能力，對于團隊能力和組織工程能力要求很高，初創企業由于能力有限，短期內如果自研路線不順利，會選擇大量外購IP或“馬甲”路線。但從長遠看，公司團隊的成長、市場定位以及盈虧平衡不能得到保證，而且會逐漸拉開跟行業領先公司的差距。

據了解，GPU 的IP主要涉及三大類，一是模擬IP，包括PCIe、Displayport和HDMI等等，這方面國內廠商占有率較低；二是Memory；三是數字IP，包括基于Arm或RISC-V的微控制器IP、編解碼芯片IP以及最核心的GPU IP等。核心IP國內有Imagination、芯原、格蘭菲等廠商，相對而言，Imagination認可度較高，芯原是后起之秀，而格蘭菲主要面向特定領域用戶。

在李明看來，國內核心IP能力至少比英偉達、AMD等落后十年左右。而整體而言，GPGPU企業與國際大廠技術差距約3年，渲染GPU與國際大廠差距約10年左右。

李鍇認為，國內GPU底層技術空白點較多，IP大多受制于國外廠商，產品前端穩定性不理想，目前又很難在主線中高端電子產品上得到普及化應用，需多年沉淀形成自主IP積累才能具有一定替代性。

需要指出的是，外購IP并不意味著無法自主可控，但對GPU企業的能力要求很高。

據何穎介紹，芯動科技與Imagination的合作是與蘋果一樣的架構授權，基于該初始架構芯動科技探索了很多自己的方案，包括自研的Cache一致性Innolink Chiplet技術，內置國產物理不可克隆iUnique Security PUF信息安全加密技術等。

“芯動科技去年推出的渲染GPU‘風華1號’80%以上的IP都屬于自主研發。既然已經獲得了架構授權，芯動科技就可以不受限制地自行改進，能夠做到自主可控。”何穎說。

五、生態之路 道阻且長

除了硬件性能上的比拼，高性能芯片的生態搭建也是繞不過去的一道坎兒。某種程度上，生態比硬件更重要。

步日欣表示，在最終量產和商業化產品出來之前，國產GPU還沒到談論生態和應用層面的地步，而楊建認為，GPU生態是除產品外初創企業能否活下來的重要因素，是一開始就要考慮的問題。

對于渲染GPU和GPGPU而言，構建生態的難度截然不同。

渲染GPU在技術層面來相對復雜，但是好處在于有很多業界成熟的標準的API，如OpenGL、OpenGL ES、DirectX、Vulkan等。只要打通了整個驅動程序層和編譯器生態，就基本完成90%。

而在GPGPU領域，幾乎是被英偉達一手打造的CUDA生態所壟斷。

“GPGPU的生態非常復雜，要求一路打通到應用層，提供面向所有應用的全面支持，甚至要自主開發以支持一個新的應用領域。”楊建指出。

雖然不少GPU初創公司推出的產品都號稱兼容CUDA生態，但李明認為存在兼容多少的問題，水分較大，比較重要的特性中可能60%-70%都無法支持。

而據了解，兼容CUDA并非易事，需要投入工程師的數量巨大。涉及50個驅動、50個編譯器、50個數學庫、300個應用層工程師，3-5年的時間。功能的驗證，用戶的培養需要額外3-5年，每年還要至少開支1000萬-3000萬元資助外部開發者。

“使用的人越多，生態越占統治地位，看看國內的初創GPU企業，哪些是已經開始編寫教材、在高校開課和開展合作項目、組織比賽等做這些人才培養方面的工作，就知道誰真正在沉下心來做生態了。”李明說。

何穎指出，國產GPU業應采取開放合作的心態，學會站在巨人的肩膀上，善于利用現有架構和生態，設計契合市場需求的優秀產品，打造全球化設計水平的開發團隊。國產GPU在起步階段兼容現有生態更容易發展，先求生存；長期還是要擺脫兼容思路，站穩腳跟后再求發展自有的核心技術。

在GPU生態中，軟件的權重已越來越高。Imagination中國區戰略市場與生態副總裁時昕博士提及，GPU軟件極為復雜，包括各種圖形API和計算接口、基礎庫、與上層應用對接適配等等，開發工作量巨大。

從應用角度來看，國內GPU生態的發展更需要“眾人拾柴”。時昕認為，要加快打造國產GPU產業鏈，下游的整機廠商需要對國產GPU給予更多包容。

“國產GPU可能99%已達標了，如果能幫助國產GPU廠商一起將這百分之一影響體驗的最后一步補齊，做到更完善，這對其發展是非常重要的。”時昕強調。

六、掘金市場 盈利維艱

對于GPU創企而言，巨大的研發費用和資本開支是必需，但長期、持續的利潤支撐才是GPU跨代發展的強勁驅動力。也就是說，GPU的成功和成熟需要大量的驗證和出貨，這就需要國產GPU廠商瞄準目標應用市場發力。

步日欣認為，對于初創企業而言，渲染GPU涉及到生態建設的完善度，所以從信創、軍工、工業等領域切入較為穩妥。而GPGPU市場從人工智能、服務器、高性能計算等領域切入是最優選擇。

但初創GPU企業掘金市場的現實卻相對骨感。

比如，在渲染GPU的傳統應用如視頻、游戲等領域，英偉達和AMD構建的護城河可謂固若金湯，國內企業與之差距較大，而且這一市場全球容納三四家都比較困難。

短期看，雖然國內信創市場提供了一定空間，但總量不大，且偏向于中低端。因此，如何分食這一“蛋糕”之下還能實現正循環，是國內渲染GPU廠商面臨的問題。從中長期看，雖然云端渲染成為新的增長點，但元宇宙、云游戲、云手機等市場普遍認為將在2024年前后起勢，因此當下如何獲得盈利求生存也是艱難挑戰。

而在GPGPU方面，比如在AI計算領域，則面臨場景應用復雜且碎片化，以及國內眾多競爭對手混戰的局面。

何穎認為，游戲、3A大作對GPU的圖形和計算相對要求比較全面，國內企業在Windows領域追趕難度較大，但在安卓手游、信創桌面和某些定制的服務器領域，以及自動駕駛領域，國內廠商有機會實現切入。目前，芯動科技的風華系列GPU瞄準國產信創桌面和服務器這兩大細分領域。相較于信創市場，服務器顯卡單價更高，實現盈利較有希望。

而楊建則指出，除生態之外，當下對于初創GPGPU企業生存而言，最大挑戰是產能。

“目前和AI相關的大芯片，因為需要Cowos等先進封裝，所涉及的中介層原材料非常緊缺，在目前產能吃緊的情況下，對于已經推出一些產品的初創GPU企業，會面臨短期盈利的問題。”楊建說。

七、彎道超車 路在何方

我國在高端GPU領域缺席多年，面對海外巨頭固若金湯的專利、生態等壁壘，GPU業從戰略布局成長為核心支柱，顯然還有漫長征途。

行業人士看來，國內GPU企業發展破局的關鍵在于找準定位，貼近市場。

何穎特別強調，國內的渲染GPU廠商應該著重于貼近市場的定位和創新，使得設計和能效能夠貼近應用，力爭在專有應用領域或局部領域實現突破，然后再進一步拓展和打磨經驗和能力，使得最終在生態和應用上能跟技術創新良好結合，形成正向循環。

“跟國外巨頭相比，國產GPU在一些專用領域優化方面，并不是完全亦步亦趨。通過在這些領域發力，能夠在計算密度或在工藝、節奏、帶寬密度等面體現出差異化，可以使產品在性價比，在某些特種應用方面能夠達到國外GPU的能效，甚至做得更好。”何穎說。

楊建則表示，在GPGPU方面，英偉達沒有百分百的優勢，國內GPGPU在某些方面可以說是超越的。國內廠商在HPC和服務器、通用計算等領域可以依托Linux的開放性和可控性強的優勢，實現有效突破。

在楊建看來，國內GPU廠商的最大優勢在于本土支持。

“如果整個市場是一個地圖，國內GPU廠商可先撒點，針對一些特定市場循序漸進搶占生態，加強與國內廠商的緊密合作，積累一定的優勢和聲譽后，再由點及面布局尋求突破。”楊建建議。

多位受訪者提及，高端芯片研發周期長、投入大，沒有足量資金支持無法取得成功，但過度的投資熱潮容易滋生投機現象，互聯網投資的模式并不適用于芯片領域，國產GPU要謹防重蹈AI芯片的覆轍，需要正視差距，腳踏實地前行。

“燒錢的模式是難以為繼的，只有踏踏實實服務客戶，服務市場，并且能夠不斷的回收研發成本，進一步實現創新，才是國產GPU的成功之路。急功近利，瘋狂招人，瘋狂燒錢的模式，實際上不可能快速彌補國產GPU跟國外GPU之間的差距，因為國外的GPU是一個個應用打磨出來的，國產GPU一定要有耐心，才能夠在這個領域實現創新和彎道超車。”何穎說。

步日欣指出，國內GPU距離國際大廠還有很長的距離，特別是目前的競爭格局下，國內GPU還處于野蠻生長階段，雖然資本市場較為關注，但同質化競爭和創業造成了很大的人才和資金的浪費，一定程度上制約了國產GPU的發展進程。

“下一步這幾十家GPU企業，肯定要面臨一定程度洗牌，那個時候才是真正的國產替代、縮小差距的開始。”步日欣說。

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