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MarcLam

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2022-08-04

先过参议院再过众议院？？？

美520亿美元芯片补贴即将落地，拜登下周二将签署相关法案

2022-05-19

鲍威尔：你在教我做事？

美股要恢复，鲍威尔得解决七个负面因素

2022-04-01

$Tilray Inc.(TLRY)$看看直播

2022-04-01

$依特钠(AEZS)$你们成本都好低啊

2022-03-31

$O2 20230120 80.0 CALL$ 为啥之前买的O call变成O2 call了[呆住] [呆住]

2022-03-29

$CLVR 20220520 5.0 CALL$ 学习别人抄个底[微笑]

2022-03-23

$Ur-Energy Inc(URG)$不陪玩了，不过会不会我卖了之后飙升？

2022-03-22

$Tilray Inc.(TLRY)$加仓tlry，目前共持有2000股，成本降低到到12.93[惊讶] [惊讶]

2021-11-18

$TM 20211217 175.0 CALL(TM)$拿了快一年了，16没卖11卖了，囧

2021-11-18

$TM 20211217 175.0 CALL(TM)$$丰田汽车(TM)$哦嘞

2021-11-16

$哈德森科技(HDSN)$期权也清了，19号的期权输2赢1，聊胜于无

2021-10-25

$Benessere Capital Acquisition Corp(BENER)$先回点血[开心]

2021-10-25

$Benessere Capital Acquisition Corp(BENER)$哎呀

2021-10-03

没有$依特钠(AEZS)$看来要凉[笑哭]

新冠神药大战：除了默沙东，四季度还有3家3期临床揭盲

2021-09-17

$VGZ 20210917 2.5 CALL(VGZ)$这个投入300刀，归零

2021-09-17

$USIO 20210917 7.5 CALL(USIO)$这个投入不到200刀，大概率归零但是留个小期待

2021-09-17

$AAPL 20210917 250.0 CALL(AAPL)$刚搞期权的时候买的，归零，损失400刀

2021-09-10

总治理个什么？好好执法就是最好的办法，指导是要根据贡献谈容忍度么

4部门对美团、滴滴等企业保障劳动者权益开展联合指导

2021-09-09

把英伟达搞过来开合资，然后共同富裕就好了

中国何时诞生“英伟达”？

2021-09-06

让子弹飞里面怎么说的来着？

NFT卷土重来!NBA球星18万美元买了个猿猴头像

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刘蕊）美东时间周三，白宫方面表示，美国总统拜登将于下周二（8月9日）签署《芯片与科学法案》，对美国半导体行业的发展给予补贴和激励。在参议院率先通过后，美东时间上周四，美国众议院通过了这一法案。目前该法案只待拜登正式签署通过后，即可正式立法。美国关键芯片法案下周将正式立法这项《芯片与科学法案》旨在缓解近年来持续的芯片短缺问题，并加强美国本土芯片制造业能力。根据报道，这项法案有望为美国半导体的研究和生产提供了约520亿美元的政府补贴。法案还包括对芯片工厂的投资税收抵免，估计价值240亿美元。该法案还授权在10年内拨款2000亿美元，促进美国对芯片行业的科学研究。不过国会仍然需要通过单独的拨款法案来为这些投入提供资金。拜登周二表示，“该法案将加强我们在美国本土制造半导体的努力。”商务部强调将限制补贴规模尽管这一法案在美国国会去的通过，但也有部分议员表达了担忧，认为目前一些芯片公司已经盈利颇丰，而政府对其补贴规模过大。美东时间上周五，美国商务部表示，将限制政府对半导体制造业的补贴规模，确保其“不超过项目在美国境内运作所投入的金额”，并补充说，该部将阻止“各州和地方之间的竞争性补贴”，并且不允许企业利用这些资金增厚自身利润。美国国会进步党团（Progressive Caucus ）主席普拉米拉·贾亚帕尔（Progressive Caucus ）表示，该组织对芯片公司将使用资金回购股票或支付股息表示担忧，不过在与商务部长吉娜·雷蒙多进行长时间谈判后，该组织支持这项立法。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1254,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":615201089,"gmtCreate":1652956716441,"gmtModify":1652956716441,"author":{"id":"3536359779754225","authorId":"3536359779754225","name":"MarcLam","avatar":"https://static.tigerbbs.com/9fe5a28191e609cd49ef3cc3c10a5781","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3536359779754225","authorIdStr":"3536359779754225"},"themes":[],"htmlText":"鲍威尔：你在教我做事？","listText":"鲍威尔：你在教我做事？","text":"鲍威尔：你在教我做事？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/615201089","repostId":"1102964163","repostType":4,"repost":{"id":"1102964163","weMediaInfo":{"introduction":"中国大陆领先的金融数据、信息和软件服务企业，总部位于上海陆家嘴金融中心。","home_visible":1,"media_name":"Wind万得","id":"99","head_image":"https://static.tigerbbs.com/c71e30d1317b4a5cb20a41998e10ac68"},"pubTimestamp":1652931139,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1102964163?lang=&edition=full","pubTime":"2022-05-19 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Cramer认为，“鲍威尔必须抑制对汽车的需求，最好的办法是提高利率。我们需要大量的汽车来解决这个棘手的问题。然后半导体制造商可以喘口气了。”</p><p>劳动力。”越多的公司决定他们不能在这时候雇佣员工，我们就越不需要担心工资价格螺旋上升。”</p><p>俄乌冲突。对于俄乌冲突，美联储是无能为力的，毕竟美联储完全没办法控制在冲突的结果和持续时间，但是这场冲突导致商品价格，比如原油和谷物价格飞涨，美联储需要有相应的对策。</p><p>高货运成本。运输成本上升，应对措施要么是商业放缓，要么是司机数量增加，都会有所缓解这方面的压力。</p><p>机票定价。机票价格应该变得更加昂贵，因此人们就会少旅行，以此达到减少支出的目的。</p><p>消费者储蓄过剩。Jim Cramer称，人们需要花掉流行性疾病的储蓄，以便有动力回去工作。</p><p>道指在周三下跌3.57%，标普500指数跌4.04%，均创下2020年6月以来最大跌幅。道指收于去年3月以来的最低水平，纳斯达克综合指数下挫了4.73%。Jim Cramer指出，股市的下跌表明消费者将减少支出，而零售巨头的库存过剩则表明价格在下降。他说，这些因素可能有助于减缓经济增长，但鲍威尔在降低通货膨胀方面仍有艰巨的道路要走。</p><p>Jim Cramer认为，消费者存钱将有助于遏制通货膨胀，而更多的消费只会加速通货膨胀。而更少的消费让鲍威尔的工作轻松多了。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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href=\"https://laohu8.com/S/MRK\">默沙东</a>公布积极临床数据后，新冠口服药成为市场关注焦点。除了默沙东外，四季度还有3家公司将公布其新冠口服药3期临床数据，这其中包括来自中国的开拓药业。</p>\n<h2>能够降低50%住院或死亡风险</h2>\n<p>美东时间10月1日周五，老牌制药巨头公司默沙东率先传来好消息，其与合作伙伴Ridgeback生物治疗公司共同开发的口服抗新冠病毒试验性药丸，能够降低50%住院或死亡风险。</p>\n<p>默沙东公司称，该中期试验跟踪了775名患有轻度至中度新冠的成年人。试验结果显示，在新冠症状出现5天内，服用抗病毒口服药丸molnupiravir的患者中，仅7.3%的人在30天后住院或死亡，而服用安慰剂的患者中，这一比例为14.1%。</p>\n<p>沙东公司称，目前正计划尽快向FDA提交治疗紧急使用授权的申请，并将向世界各地的其他卫生监管机构寻求紧急使用授权。</p>\n<p>据相关专业媒体整理，此次公布的数据：Molnupiravir治疗组的住院或死亡率为7.3%（28/385），对照组的住院或死亡率为14.1%（53/377），Molnupiravir降低住院或死亡率50%，p值为0.0012。死亡率方面，治疗组没有死亡，对照组有8例死亡。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/8643227ecce628ae023d3f5b2318c7e4\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"2268\" 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16:11","market":"us","language":"zh","title":"4部门对美团、滴滴等企业保障劳动者权益开展联合指导","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1101249096","media":"老虎资讯综合","summary":"要及时整改，对符合确立劳动关系情形的新就业形态劳动者要依法订立劳动合同，保障其合法权益；对不完全符合确立劳动关系情形的劳动者要订立书面协议，按照《意见》要求保障其劳动报酬、休息、劳动安全等权益。","content":"<p>人社部网站消息，9月10日上午，人力资源社会保障部会同交通运输部、市场监管总局、全国总工会召开平台企业行政指导会，就维护新就业形态劳动者劳动保障权益对美团、饿了么、<a href=\"https://laohu8.com/S/DIDI\">滴滴</a>、达达、闪送、货拉拉、<a href=\"https://laohu8.com/S/YMM\">满帮</a>、到家集团、<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>等10家头部平台企业开展联合行政指导。</p>\n<p>会议指出，当前新就业形态劳动者劳动权益保障问题较为突出，平台企业要切实提高政治站位，准确理解和把握《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》（以下简称《意见》）的精神实质和主要内容，全面贯彻落实好《意见》要求，依法合规用工。</p>\n<p>会议要求，头部平台企业要“走前头做示范”，积极履行用工责任。要全面摸底依托平台就业的新就业形态劳动者、用工合作企业基本情况，抓紧梳理排查平台用工问题，对照《意见》要求制定整改工作方案，明确时间表、路线图，压实工作责任。要及时整改，对符合确立劳动关系情形的新就业形态劳动者要依法订立劳动合同，保障其合法权益；对不完全符合确立劳动关系情形的劳动者要订立书面协议，按照《意见》要求保障其劳动报酬、休息、劳动安全等权益。要修改完善与用工合作企业的合作协议，督促用工合作企业依法合规用工。要健全保障劳动者权益的制度机制，充分听取劳动者意见建议，畅通劳动者诉求表达渠道，优化平台算法规则，完善收入分配制度、休息制度、劳动安全卫生制度。建立健全劳动者申诉机制，保障劳动者的申诉得到及时回应和客观公正处理。</p>\n<p>会议强调，头部平台企业要发挥好行业引领作用，带头关心关爱劳动者，积极履行社会责任，切实维护好新就业形态劳动者权益。</p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>4部门对美团、滴滴等企业保障劳动者权益开展联合指导</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>等10家头部平台企业开展联合行政指导。</p>\n<p>会议指出，当前新就业形态劳动者劳动权益保障问题较为突出，平台企业要切实提高政治站位，准确理解和把握《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》（以下简称《意见》）的精神实质和主要内容，全面贯彻落实好《意见》要求，依法合规用工。</p>\n<p>会议要求，头部平台企业要“走前头做示范”，积极履行用工责任。要全面摸底依托平台就业的新就业形态劳动者、用工合作企业基本情况，抓紧梳理排查平台用工问题，对照《意见》要求制定整改工作方案，明确时间表、路线图，压实工作责任。要及时整改，对符合确立劳动关系情形的新就业形态劳动者要依法订立劳动合同，保障其合法权益；对不完全符合确立劳动关系情形的劳动者要订立书面协议，按照《意见》要求保障其劳动报酬、休息、劳动安全等权益。要修改完善与用工合作企业的合作协议，督促用工合作企业依法合规用工。要健全保障劳动者权益的制度机制，充分听取劳动者意见建议，畅通劳动者诉求表达渠道，优化平台算法规则，完善收入分配制度、休息制度、劳动安全卫生制度。建立健全劳动者申诉机制，保障劳动者的申诉得到及时回应和客观公正处理。</p>\n<p>会议强调，头部平台企业要发挥好行业引领作用，带头关心关爱劳动者，积极履行社会责任，切实维护好新就业形态劳动者权益。</p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/90e9b3b1ac56aae7290447c10b3ea865","relate_stocks":{"03690":"美团-W","DIDI":"滴滴(已退市)","QNETCN":"纳斯达克中美互联网老虎指数"},"is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1101249096","content_text":"人社部网站消息，9月10日上午，人力资源社会保障部会同交通运输部、市场监管总局、全国总工会召开平台企业行政指导会，就维护新就业形态劳动者劳动保障权益对美团、饿了么、滴滴、达达、闪送、货拉拉、满帮、到家集团、阿里巴巴、腾讯等10家头部平台企业开展联合行政指导。\n会议指出，当前新就业形态劳动者劳动权益保障问题较为突出，平台企业要切实提高政治站位，准确理解和把握《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》（以下简称《意见》）的精神实质和主要内容，全面贯彻落实好《意见》要求，依法合规用工。\n会议要求，头部平台企业要“走前头做示范”，积极履行用工责任。要全面摸底依托平台就业的新就业形态劳动者、用工合作企业基本情况，抓紧梳理排查平台用工问题，对照《意见》要求制定整改工作方案，明确时间表、路线图，压实工作责任。要及时整改，对符合确立劳动关系情形的新就业形态劳动者要依法订立劳动合同，保障其合法权益；对不完全符合确立劳动关系情形的劳动者要订立书面协议，按照《意见》要求保障其劳动报酬、休息、劳动安全等权益。要修改完善与用工合作企业的合作协议，督促用工合作企业依法合规用工。要健全保障劳动者权益的制度机制，充分听取劳动者意见建议，畅通劳动者诉求表达渠道，优化平台算法规则，完善收入分配制度、休息制度、劳动安全卫生制度。建立健全劳动者申诉机制，保障劳动者的申诉得到及时回应和客观公正处理。\n会议强调，头部平台企业要发挥好行业引领作用，带头关心关爱劳动者，积极履行社会责任，切实维护好新就业形态劳动者权益。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1327,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":889787507,"gmtCreate":1631179688309,"gmtModify":1631179688309,"author":{"id":"3536359779754225","authorId":"3536359779754225","name":"MarcLam","avatar":"https://static.tigerbbs.com/9fe5a28191e609cd49ef3cc3c10a5781","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3536359779754225","authorIdStr":"3536359779754225"},"themes":[],"htmlText":"把英伟达搞过来开合资，然后共同富裕就好了","listText":"把英伟达搞过来开合资，然后共同富裕就好了","text":"把英伟达搞过来开合资，然后共同富裕就好了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":8,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/889787507","repostId":"2166195813","repostType":4,"repost":{"id":"2166195813","weMediaInfo":{"introduction":"新型财经科技信息服务提供商，专注TMT。技术改变商业，商业改变世界，我们纪录这个过程，并聚集这些改变世界的人。","home_visible":1,"media_name":"TMTPost","id":"1065587721","head_image":"https://static.tigerbbs.com/72948639b39fd795a430fcaa2772851c"},"pubTimestamp":1631170956,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2166195813?lang=&edition=full","pubTime":"2021-09-09 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href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋（图片来源：Nvidia官网）</p>\n<p>“我即将展示的产品，融合了新的GPU加速计算能力，拥有Mellanox高性能网络，补足我们最后一块拼图的产品是——全球首款专为TB级数据中心加速计算而设计的CPU处理器，它的秘密代号是Grace。”</p>\n<p>这是2021年4月英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋在GTC峰会演讲中的一段话。然而，让人意想不到的是，直到8月12日英伟达自曝后人们才知道，这段不足100字、14秒的演讲内容竟然不是黄仁勋本人出镜，而是使用了合成的“数字替身”，即利用英伟达GPU处理器与Omniverse软件平台共同形成的“虚拟黄仁勋”形象。</p>\n<p>这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。</p>\n<p>自1993年成立至今，在黄仁勋的带领下，英伟达成功创造且引领了GPU（图形处理器）芯片这一类别，产品覆盖整个PC设备GPU至服务器GPU市场。过去五年内，<b>英伟达市值从310亿美元增长到5050亿美元，跻身成为全球第七大半导体供应商，是人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>（AI）芯片领域炙手可热的明星企业。</b></p>\n<p>与此同时，在英伟达市值超过<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>之后，国内半导体市场看到了GPU、AI芯片赛道更大的市场机会，<a href=\"https://laohu8.com/S/300474\">景嘉微</a>、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>近两年，国内半导体产业发生着转变。由于华为海思、<a href=\"https://laohu8.com/S/SMI\">中芯国际</a>等企业受美方“实体清单”影响，以及全球芯片短缺引发的连锁反应，使得中国企业愈加难采购到美国半导体产品，对于“国产替代”需求愈加强烈。</p>\n<p>2020年6月29日，由于美国《出口管理条例》再升级，实体清单企业成员在不断调整，英特尔“临时性暂停”对浪潮集团的芯片供货。</p>\n<p>尽管随后在7月3日，浪潮方面宣布英特尔已恢复对其供货，但一家是全球最大的PC、云服务x86架构芯片供应商，另一方是中国最大的服务器厂商，两家公司之间的临时断供危机，为整个中国云计算、半导体行业提了一个醒：<b>随着算力需求越来越强烈，中国需要大规模生产全面自主可控的国产GPU、服务器芯片产品。</b>从而凸显了“国产替代”正成为中国半导体行业发展的最大驱动力。</p>\n<p><b>另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。</b>根据IC Insight的统计显示，2020年全球半导体市场规模为3957亿美元，其中，中国大陆市场规模是434亿美元，为全球最大市场，占全球比例达到36.24%。然而，总部位于中国大陆的半导体公司2020年总产值仅为83亿美元，仅占市场规模的5.9%。</p>\n<p><b>偌大的蛋糕，究竟谁能切下一角？半导体产业何时才能造出“中国英伟达”？</b></p>\n<h2>错失黄金时代</h2>\n<p>GPU图形处理器又被称为显示芯片、视觉处理器，最初于1999年由英伟达提出，是个人电脑、工作站、游戏主机以及移动设备（智能手机、平板电脑、VR设备）上专门运行绘图运算的微处理器。</p>\n<p>随着GPU的并行计算优势被逐步挖掘，GPU的应用领域从图形处理扩展到高性能计算，逐步成为Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片。2020年6月，英伟达推出基于安培（Ampere）架构的A100 Tensor Core GPU，成为全球性能最强的AI芯片。</p>\n<p>以应用终端角度分类，GPU可分为PC端GPU、服务器GPU和移动端GPU，对应三种架构，即与专用电路板及组件组成的独立显卡，共享集成显卡，以及移动端GPU与其他芯片或模块一起封装成高集成度的SoC——应用于手机、汽车电子、AI在内的多个应用场景。</p>\n<p><b>自从<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>在2006年收购加拿大GPU厂商ATI之后，目前，在PC及服务器GPU领域，全球GPU市场呈现“美国芯片三巨头”——英特尔、AMD和英伟达垄断的局面。集成GPU市场英特尔优势明显，独立GPU市场英伟达和AMD两强割据。</b></p>\n<p>根据研究机构Jon Peddie Research的数据显示，2021年第一季度，全球PC端GPU市场中，英特尔（Intel）以68%市场份额位居榜首，AMD和英伟达分别为17%和14%，三家共计份额接近100%；全球独立GPU领域中，英伟达是数据中心GPU市场领导者，占据81%的市场份额，拥有领先优势，AMD则以占比19%位居第二。</p>\n<p>仅2019年，英伟达凭借V100系列等产品，占据了中国AI训练芯片市场90%份额，牢牢掌握着中国这一庞大的AI芯片销售市场。</p>\n<p>英伟达能持续作为“芯片霸主”地位的核心原因之一在于其“轻设计模式”。英伟达不做芯片制造和封装，交由<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>代工完成，自身享受7nm等先进制程工艺技术红利。根据财报显示，2016年至2021年期间，英伟达收入增长了233%，营业利润翻了一番，达到45亿美元。在截至今年5月的三个月内，销售额同比猛增84%，毛利率则达到了64%。</p>\n<p><b>事实上，中国很早就进入了GPU芯片设计领域，但结果并不如意。</b></p>\n<p><b>从20世纪70年代开始，中国开始引进半导体与集成电路技术和生产线。但结果却是陷入了“代代引进、代代落后”的恶性循环，加上“汉芯一号”假芯片事件给社会带来的不良影响，让中国的“自主处理器”遭受严重挫败，以及中国积极推动WTO全球化等因素，从而错失了全球半导体产业发展的黄金时期，下游企业只能“造不如买”。</b></p>\n<p>到2000年，以国家“18号文件”出台为标志，中国半导体才逐渐形成设计、制造、封装测试“三业分离”的产业组织形态，引进以“<a href=\"https://laohu8.com/S/688981\">中芯国际</a>”为代表的一批芯片制造（Foundry）企业在华建设、投产，技术水平也因此得到快速提升。</p>\n<p>目前，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>2014年，以军机图形显示控制模块起家的“景嘉微”（300474.SH）成功研制出军用GPU芯片JM5400，随后在2018年成功研发出28nm制程工艺的第二代GPU芯片JM7200。景嘉微从军用定制走向通用GPU，成为全球少数、国内唯一实现独立GPU商用量产的公司。</p>\n<p>除景嘉微外，2021年3月天数智芯发布了国内首颗7纳米工艺制造的GPGPU（通用图形处理器），即去掉了传统GPU 30%的图形渲染部分，只为处理人工智能（AI）应用而生；燧原科技则在今年6月发布了迄今中国最大的AI计算芯片“邃思2.0”AI芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组。</p>\n<p>但值得注意的是，景嘉微研发的JM7200芯片，性能只相当于2012年英伟达GTX 640水平，难以满足企业客户的应用需求。即便燧原科技的“邃思2.0”AI芯片，也仅和英伟达的A100达成平手，Benchmark测试的6个项目中有2项大幅超越了英伟达A100的性能表现。（详见钛媒体App前文：《燧原科技发布中国最大的AI计算芯片，加速推进三大业务方向落地》）</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15cb73d2787595547a9ed01926f4dfbe\" tg-width=\"570\" tg-height=\"1926\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p><b>背后的原因，主要由于中国半导体产业起步晚，芯片的技术门槛高、成本弹性大、产业高度集中，使得中国GPU芯片企业的整体研发投入、技术、人才都滞后于国外，从而在产品性能和技术上依然和芯片巨头有差距，下游企业依然难以脱离“美国芯片三巨头”的境地。</b></p>\n<p>以研发投入为例，2011年至2020年的十年间，景嘉微的研发投入费用总额为人民币6.27亿元，而英伟达2020年这一年的研发投入就达到39.24亿美元，约合人民币253.23亿元，十年间英伟达总计投入超过1200亿元人民币，两者相差超190倍。</p>\n<p>在人才方面，截至2021年上半年，英伟达员工人数高达18975人，景嘉微总员工人数为1174人，远低于AMD在上海研发中心的2000名员工。</p>\n<p>“AI芯片、GPU芯片市场比较特殊，跟传统的专用处理器不一样，技术十分复杂。它需要大量的数据，需要和特定的算法结合，才能够付诸市场运用。”<a href=\"https://laohu8.com/S/SNPS\">新思科技</a>中国副总经理谢仲辉在今年4月接受钛媒体App独家专访时表示，如果企业想把首颗AI芯片做扎实，通常需要两三年以上。</p>\n<p>在他看来，芯片半导体本身是一个投入大、周期长、见效慢的行业，技术完全国产化需要长期持续的资金、人才和技术积累，很难用“砸金钱见回报”这种互联网思维来处理。</p>\n<p><b>此外，结合CUDA技术的软硬件生态，也是国内芯片企业与英伟达形成较大差距的另一重要原因。</b></p>\n<p>2006年，英伟达就发布了并行计算平台CUDA，其中包含一系列开发工具，只有安装使用这个平台才能够进行复杂的并行计算，任何人只要拥有一台配有英伟达GPU的笔记本电脑，就可以利用CUDA可以进行科学、便捷编程计算，比如深度学习、AI算法等，开发相关软件。过去十多年，英伟达坚持不懈地推广CUDA，使更多政企级类型软件都基于该平台开发，将英伟达自研GPU硬件与CUDA软件相结合，高效实现应用落地。</p>\n<p>相比之下，目前国内却没有一个类似CUDA和英伟达硬件深度绑定的系列平台，技术壁垒差距十分明显。大部分国产GPU厂商均采取兼容CUDA开源框架的策略，如天数智芯、登临等，准备在此基础上培育自己的软件生态。</p>\n<p>“短期来看，国产GPU兼容CUDA更容易发展，毕竟写算子是人力密集型行业，用户迁移的话是需要100%迁移、整套代码都要在你的片上跑，如果代码量很小，需要的算子不那么多，难度就比较低。但是长期来看，还是要摆脱兼容思路，发展自有的核心技术。”芯片行业内人士表示，选择兼容主要是确保已有软件依然可用，未来会不断改进自家平台，使其更加匹配自己的芯片，从而吸引开发者迁移。</p>\n<p>但也有企业选择不兼容CUDA生态，比如同时做AI训练和推理芯片的燧原科技，今年全面升级了其“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”，希望能拥有生态主导权。</p>\n<p><b>总结来看，对标英伟达的这些国内芯片企业依然处在发展的初级阶段，AI芯片技术的产业化、市场化能力较弱，没有产生实际的大规模使用，距离超越或取代“中国英伟达”仍然有很长的路要走。</b></p>\n<p>中科驭数CEO鄢贵海在接受钛媒体App采访时表示，虽然目前中国需求侧虽然还是全球最大的单一市场，增速也名列前茅，“需求侧”还是很强劲的，但在高端芯片方面无论是设计还是制造还有不小差距，“供给侧”不够强大。他指出，供给侧的优劣不仅取决于一家企业，而是全产业链能力。短期内要想打造出这样大体量和全面引领性的企业还是不太现实的。</p>\n<p>中科驭数成立于2018年，是一家专用计算架构研发商，孵化自中科院计算所的计算机体系结构国家重点实验室，如今公司估值已超10亿元。今年7月27日，中科驭数完成数亿元A轮融资，由华泰创新领投，灵均投资以及老股东国新思创跟投。</p>\n<p>高瓴合伙人、高瓴创投软件与硬科技负责人黄立明在接受钛媒体App的独家专访时表示，虽然GPU市场前景广阔，但中国<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>很难直接做成“英伟达”。除了技术难度外，还要结合很强的应用来做——涉及到软件系统软件生态，这对创业公司来说要求是极高的。</p>\n<p>高瓴于2020年2月推出独立VC品牌高瓴创投，此后其对芯片半导体领域进行投资入局，其中包括半导体IP企业芯耀辉、EDA厂商芯华章，GPU平台壁仞科技、DPU公司星云智联，加上碳化硅方面的天科合达、光芯片领域的敏芯半导体、以及手机基带星思半导体等。</p>\n<p>黄立明强调，能在这个方向跑出来的公司，无论海外还是国内，高瓴判断最终都不会有很多。</p>\n<h2>风口已至</h2>\n<p>“我们现在先不纠结于怎么去取代英伟达，路都是一步一步走的。我觉得首先中国得有国产AI芯片、通用GPU、FPGA等底层算力。只要国内有市场需求，我们一定有很多机会。”华映资本主管合伙人章高男对钛媒体App表示，国内半导体产业风口已至，中国现在切入GPU市场是“天时、地利、人和”皆备，尤其半导体和下一代AI技术都是中国必须突围的领域。</p>\n<p>章高男举了一个例子，<a href=\"https://laohu8.com/S/688111\">金山办公</a>产品虽然逊于<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>Office套件，但市场给出1100多亿元市值，背后重要原因之一是，中国必须得有国产office，同样道理也适用于国产的GPU市场。</p>\n<p>华映资本是国内最早布局移动互联网和文化产业的私募股权基金之一，近几年To B领域也成为华映资本重点关注的投资领域。目前华映资本在To B领域投资的30余个项目，投资总额超7亿元生态，由技术型投资人章高男负责搭建。在数据中台及底层算力相关领域，华映资本投资布局了壁仞科技、天云大数据，中科海微等项目。</p>\n<p>实际上，作为横跨视觉计算和AI计算的通用平台，GPU拥有巨大的市场空间。<b>据<a href=\"https://laohu8.com/S/601555\">东吴证券</a>测算，预计到2027年，GPU领域国产替代的市场空间规模超过341亿美元。除了既有的游戏市场，在工业、医疗、军事航天等方向都有进一步的发挥空间。</b></p>\n<p>今年3月，原商汤科技总裁张文联合创立的通用智能芯片设计商“壁仞科技”完成了B轮融资。2019年9月成立以来，公司总融资额超47亿元人民币，投资方包括高瓴创投、华映资本、<a href=\"https://laohu8.com/S/601318\">中国平安</a>、招商局资本、BAI资本、国盛集团国改基金等，估值已超过100亿元，成长半导体行业势头最为迅猛的“独角兽”企业之一。</p>\n<p><b>除壁仞外，沐曦集成电路、摩尔线程等入局GPU领域的企业也都完成了融资。</b></p>\n<p>8月25日，GPU厂商沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币的A轮融资，创始人陈维良、杨建等均来自美国芯片巨头AMD，投资方包括中国国有企业结构调整基金股份有限公司、<a href=\"https://laohu8.com/S/00810\">中国互联网投资</a>基金、经纬中国、和利资本、红杉中国、光速中国、国创中鼎、智慧互联产业基金、上海科创基金、联想创投等；而2020年成立的摩尔线程，宣称100天内就完成了两轮数十亿元融资，团队成员主要来自英伟达，投资方包括深创投、红杉资本<a href=\"https://laohu8.com/S/CHN\">中国基金</a>、招商局创投、字节跳动、小马智行、五源资本等。</p>\n<p><b>不过，一个有趣的现象是，壁仞、沐曦、摩尔线程上述三家初创企业是名副其实的“PPT融资造芯”，融资时无一家完成首颗芯片的流片（流水线试生产）。</b></p>\n<p>为何市场投资人愿意对此敞开钱包？数位投资人在接受钛媒体App采访时表示，这些项目能够获得大量资本支持，原因都为投资早期，主要看的还是团队、赛道两部分：AI芯片赛道风口已至，高管团队也均出自“美国芯片三巨头”。</p>\n<p>“我觉得需要给这些企业机会和耐心，不可能500个人都在写PPT。制造芯片是一个5年到10年的事情，我们愿意去投的原因，并非是投机或者是忽悠。我认为，投半导体赛道本身风险就高，需要做好长周期的打算，需要有足够强的风险承担能力，这和投资互联网的模式创新完全不一样。”上述投资人对钛媒体App表示。</p>\n<p>但也有半导体行业投资人指出，上述投资项目本质上还是希望市值撑高，有更高的回报率，尤其“芯片热”环境下，风投机构需要不断在中早期寻找这些GPU、AI芯片企业标的，希望从中赌得一份更高的回报。</p>\n<p>此外，在这一波GPU创业浪潮中，创始团队师出“美国芯片三巨头”。例如，天数智芯首席科学家郑金山曾任AMD首席技术专家；沐曦的创始团队主要来自AMD，CEO陈维良曾在AMD担任图形研发高级总监，CTO杨建曾任AMD Fellow（院士）；壁仞科技最新上任的联席CEO李新荣，曾任AMD全球副总裁，壁仞科技高级副总裁陈文中也曾在AMD任职。</p>\n<p>对此，章高男表示，AMD是GPU领域排名前二的芯片巨头，关于GPU核心研发都在上海，而图形渲染的研发是在美国，企业可以去找AMD和英伟达两家公司高管去沟通，而最终选择的人肯定是半导体行业内的佼佼者。</p>\n<p>鄢贵海认为，在细分新兴赛道，凭借需求侧的应用“势能”，中国芯片企业集中优势兵力，立足服务本土企业，突出开发的敏捷性，是有机会在产品定义、方案迭代周期上超越“英伟达”这些芯片巨头。<b>他预计，10年内会出现一批技术领先的国产GPU、DPU企业。</b></p>\n<p>“芯片产业五个环节：设计、制造、封测、材料、EDA五个环节中，与应用最相关的是设计，我们最大的优势又在于应用，所以非常有机会在“设计”这一环节取得突破，然后以点带面，逐步扩大胜利版图。所谓“弯道超车”还是追赶策略，切入面向未来的新赛道并且全力加速才更有可能占据新的战略制高点。希望能在10年内能出现一批技术领先、产品扎实而且富有战略意识的企业。”鄢贵海对钛媒体App表示。</p>\n<p>壁仞科技创始人张文表示，对芯片公司的能力要求从产品级提升到系统级和生态级。时间上不超过5年，中国在AI芯片设计领域赶上甚至领先国际水准。他强调，超越英伟达，需要重新定义一个产品，以及重新定义一个市场。</p>\n<h2>百亿DPU芯片市场“爆火”</h2>\n<p>在黄仁勋看来，负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元（DPU），正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱”。当中国芯片企业发力GPU时，英伟达则把目光放在了CPU、DPU这两个新市场中。</p>\n<p>2020年9月，英伟达宣布拟以400亿美元，从日本软件集团处收购英国芯片设计商Arm，预计写下半导体行业最大的并购案。但这笔交易存有争议，目前还等待欧盟、英国、美国和中国等政府的批准。但2021年4月，英伟达则宣布进军数据中心CPU市场，发布Grace CPU处理器，也就是本文开头黄仁勋所讲的那一段话。（详见钛媒体App前文：《英国政府出手干预，英伟达400亿美元并购Arm交易生变》）</p>\n<p>CPU和GPU之外，英伟达还在布局DPU。2019年，英伟达宣布以69亿美元全现金的形式收购以色列网络芯片商迈络思（Mellanox），并最终将其拿下。而这笔英伟达有史以来规模最大的收购，黄仁勋最看重的就是迈络思在数据中心技术等方面独步天下的能力。<b>2020年10月，英伟达首次推出了DPU —&nbsp;NVIDIA BlueField系列数据处理器。</b></p>\n<p>究其根本，一方面DPU更灵活安全，更重要的是，DPU可以解放CPU的算力，释放服务器的负载，并凭借低功耗显著降低综合成本，甚至还可以改善AI和机器学习应用的性能。</p>\n<p>据IDC统计，全球算力的需求每3.5个月就会翻一倍，远远超过了当前算力的增长速度。在此驱动下，全球计算、存储和网络基础设施也在发生根本转变：一些数据量过大的工作负载，过多占用CPU资源，与之协同作战的各种“X”PU芯片便应运而生，GPU、FPGA等芯片之外，DPU就是下一个“X”PU。</p>\n<p>业内人士就此做了一个形象的比喻，网络就像造马路，以前1G 10G时代马路已经不够宽了，车子越来越多，为了平衡压力，通过增加红绿灯和投入更多的交警来更高的协调资源，这样已经让原来的效率提高很多，但是仍然不够。必须第一扩大马路，这就是带宽增加，但是马路从2道变为4道，仅仅依靠红绿灯和有限的交警还是会堵塞，但是我们不能无限增加交警，这就需要马路能更加智能，帮助解决拥堵。</p>\n<p>章高男指出，大量的网络管理在CPU里面，占据了容器能力，而DPU则是将服务器智能提供空间能力，大量虚拟化空间可以提高算力需求。</p>\n<p><b>随着2020年，DPU的名声超出了竞争对手英特尔所推出的基础设施处理器(IPU)和SmartNIC，也让每个对数据中心业务虎视眈眈的企业都要在这个领域分一杯羹。DPU成为了各大芯片巨头、初创公司争相研发的新赛道，国产DPU现在几乎处在百花齐放的状态，红杉、高瓴创投、鼎晖、软银中国都开始入场。</b></p>\n<p>今年4月，天眼查数据显示，国产DPU芯片供应商“云豹智能”完成<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>投资、红杉资本、耀途资本等联合的天使轮融资；5月末，芯启源完成数亿元Pre-A轮融资，投资方包括软银中国、浦东科创集团等；7月27日，DPU芯片研发商“中科驭数”完成华泰创新领投的数亿元A轮融资；8月30日，DPU芯片研发商星云智联宣布完成了数亿元天使轮融资，由高瓴创投领投，鼎晖VGC、华登国际中国基金参与跟投；9月初，IDG资本豪掷“云脉芯联”天使轮融资项目。</p>\n<p>“DPU有可能成为继CPU和GPU之后的第三颗算力芯片，但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。”鄢贵海在接受钛媒体App等采访时表示，DPU产生的背景是智能时代数据爆发导致的端-边-云一体化趋势带来的对计算延迟、数据安全、资源虚拟化需求。CPU对这些非业务性负载已不堪重负，迫切需要一个理想的对象来分担这些计算负载。</p>\n<p><b>头豹研究院则预测，中国DPU市场规模预计将在2025年达到37.4亿美元。全球DPU市场规模2025年预计将达到135.7亿美元。</b>同时报告也指出，数据流通是DPU最大的应用市场，其中裸金属服务其对DPU存在刚需。DPU在电信市场的应用主要为边缘计算场景，渗透率不足5%。针对智能驾驶领域的DPU仍在探索阶段，预计在2023年DPU才有望布局在智能驾驶领域。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/7170c585dab44018726df81a32c63d62\" tg-width=\"808\" tg-height=\"500\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>中国DPU市场规模，2020-2025年预测，来源：头豹研究院</p>\n<p>鄢贵海指出，CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。而网络带宽每年依旧还有35%左右的增长。</p>\n<p>以<a href=\"https://laohu8.com/S/600918\">中泰证券</a>为例，当时该公司遇到的挑战是，交易报单合规检查太慢，需要提高交易效率。于是，中科驭数与中泰证券、上交所技术有限责任公司联合研发了一套极速风控系统解决方案，来加速这一流程。中科驭数相继研发了超低时延智能网卡、数据计算加速卡等多套产品和解决方案，主要面向高带宽、低时延、数据密集型等场景。该公司今年已经实现千万级别的季度营收。中科驭数的下一代DPU芯片预计将于2021年底完成设计，预计可处理高达200G网络带宽数据。</p>\n<p><b>不过，DPU市场虽然火爆，但概念较新，未知更多，投资风险也会更大。</b></p>\n<p>芯启源CEO卢笙指出，目前DPU细分赛道的壁垒还是相对较高的，除了技术壁垒之外，还有市场的壁垒，需要客户不断迭代，尤其是配合开源软件不断升级去适配客户快速变化的软硬件环境。因此VC（风险投资）在投资之前，一定要先认可赛道，且有足够的耐心。他强调，投资人需要对市场进行不断地观察并调整判断，现在谁也无法预料未来DPU发展前景。</p>\n<p>也有媒体认为，当英伟达进入新开辟的CPU和DPU战场，对中国的GPU厂商或许是个利好，尤其英伟达依然花大量精力放在400亿美元收购英国芯片设计商Arm公司的并购交易上，这对新创GPU企业而言，可能是个追赶的时机。</p>\n<p>正如章高男对钛媒体App所说，“从逻辑上讲，门槛不高的事情通常稀缺性都不高。（芯片半导体赛道）有些事情是很难的，需要长时间投入，虽然是高风险，但总归得有人去做。这是真正对国家有利的长远投入，其实应该鼓励投资。否则的话，这些需要长时间投入的难事，谁都不去做，你永远上不了台阶。”</p>\n<p>章高男强调，虽然风险投资肯定要追求回报，但他认为，在整个资金分配合理情况下，拿出一部分投资半导体赛道的初创企业，不仅有极强的社会意义，更是某种长期价值投资的重要体现。</p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/72948639b39fd795a430fcaa2772851c);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">TMTPost </p>\n<p class=\"h-time\">2021-09-09 15:02</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/01e0bbbfdbdc6f8f2f7ce512582f7c3e\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"750\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋（图片来源：Nvidia官网）</p>\n<p>“我即将展示的产品，融合了新的GPU加速计算能力，拥有Mellanox高性能网络，补足我们最后一块拼图的产品是——全球首款专为TB级数据中心加速计算而设计的CPU处理器，它的秘密代号是Grace。”</p>\n<p>这是2021年4月英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋在GTC峰会演讲中的一段话。然而，让人意想不到的是，直到8月12日英伟达自曝后人们才知道，这段不足100字、14秒的演讲内容竟然不是黄仁勋本人出镜，而是使用了合成的“数字替身”，即利用英伟达GPU处理器与Omniverse软件平台共同形成的“虚拟黄仁勋”形象。</p>\n<p>这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。</p>\n<p>自1993年成立至今，在黄仁勋的带领下，英伟达成功创造且引领了GPU（图形处理器）芯片这一类别，产品覆盖整个PC设备GPU至服务器GPU市场。过去五年内，<b>英伟达市值从310亿美元增长到5050亿美元，跻身成为全球第七大半导体供应商，是人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>（AI）芯片领域炙手可热的明星企业。</b></p>\n<p>与此同时，在英伟达市值超过<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>之后，国内半导体市场看到了GPU、AI芯片赛道更大的市场机会，<a href=\"https://laohu8.com/S/300474\">景嘉微</a>、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>近两年，国内半导体产业发生着转变。由于华为海思、<a href=\"https://laohu8.com/S/SMI\">中芯国际</a>等企业受美方“实体清单”影响，以及全球芯片短缺引发的连锁反应，使得中国企业愈加难采购到美国半导体产品，对于“国产替代”需求愈加强烈。</p>\n<p>2020年6月29日，由于美国《出口管理条例》再升级，实体清单企业成员在不断调整，英特尔“临时性暂停”对浪潮集团的芯片供货。</p>\n<p>尽管随后在7月3日，浪潮方面宣布英特尔已恢复对其供货，但一家是全球最大的PC、云服务x86架构芯片供应商，另一方是中国最大的服务器厂商，两家公司之间的临时断供危机，为整个中国云计算、半导体行业提了一个醒：<b>随着算力需求越来越强烈，中国需要大规模生产全面自主可控的国产GPU、服务器芯片产品。</b>从而凸显了“国产替代”正成为中国半导体行业发展的最大驱动力。</p>\n<p><b>另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。</b>根据IC Insight的统计显示，2020年全球半导体市场规模为3957亿美元，其中，中国大陆市场规模是434亿美元，为全球最大市场，占全球比例达到36.24%。然而，总部位于中国大陆的半导体公司2020年总产值仅为83亿美元，仅占市场规模的5.9%。</p>\n<p><b>偌大的蛋糕，究竟谁能切下一角？半导体产业何时才能造出“中国英伟达”？</b></p>\n<h2>错失黄金时代</h2>\n<p>GPU图形处理器又被称为显示芯片、视觉处理器，最初于1999年由英伟达提出，是个人电脑、工作站、游戏主机以及移动设备（智能手机、平板电脑、VR设备）上专门运行绘图运算的微处理器。</p>\n<p>随着GPU的并行计算优势被逐步挖掘，GPU的应用领域从图形处理扩展到高性能计算，逐步成为Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片。2020年6月，英伟达推出基于安培（Ampere）架构的A100 Tensor Core GPU，成为全球性能最强的AI芯片。</p>\n<p>以应用终端角度分类，GPU可分为PC端GPU、服务器GPU和移动端GPU，对应三种架构，即与专用电路板及组件组成的独立显卡，共享集成显卡，以及移动端GPU与其他芯片或模块一起封装成高集成度的SoC——应用于手机、汽车电子、AI在内的多个应用场景。</p>\n<p><b>自从<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>在2006年收购加拿大GPU厂商ATI之后，目前，在PC及服务器GPU领域，全球GPU市场呈现“美国芯片三巨头”——英特尔、AMD和英伟达垄断的局面。集成GPU市场英特尔优势明显，独立GPU市场英伟达和AMD两强割据。</b></p>\n<p>根据研究机构Jon Peddie Research的数据显示，2021年第一季度，全球PC端GPU市场中，英特尔（Intel）以68%市场份额位居榜首，AMD和英伟达分别为17%和14%，三家共计份额接近100%；全球独立GPU领域中，英伟达是数据中心GPU市场领导者，占据81%的市场份额，拥有领先优势，AMD则以占比19%位居第二。</p>\n<p>仅2019年，英伟达凭借V100系列等产品，占据了中国AI训练芯片市场90%份额，牢牢掌握着中国这一庞大的AI芯片销售市场。</p>\n<p>英伟达能持续作为“芯片霸主”地位的核心原因之一在于其“轻设计模式”。英伟达不做芯片制造和封装，交由<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>代工完成，自身享受7nm等先进制程工艺技术红利。根据财报显示，2016年至2021年期间，英伟达收入增长了233%，营业利润翻了一番，达到45亿美元。在截至今年5月的三个月内，销售额同比猛增84%，毛利率则达到了64%。</p>\n<p><b>事实上，中国很早就进入了GPU芯片设计领域，但结果并不如意。</b></p>\n<p><b>从20世纪70年代开始，中国开始引进半导体与集成电路技术和生产线。但结果却是陷入了“代代引进、代代落后”的恶性循环，加上“汉芯一号”假芯片事件给社会带来的不良影响，让中国的“自主处理器”遭受严重挫败，以及中国积极推动WTO全球化等因素，从而错失了全球半导体产业发展的黄金时期，下游企业只能“造不如买”。</b></p>\n<p>到2000年，以国家“18号文件”出台为标志，中国半导体才逐渐形成设计、制造、封装测试“三业分离”的产业组织形态，引进以“<a href=\"https://laohu8.com/S/688981\">中芯国际</a>”为代表的一批芯片制造（Foundry）企业在华建设、投产，技术水平也因此得到快速提升。</p>\n<p>目前，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>2014年，以军机图形显示控制模块起家的“景嘉微”（300474.SH）成功研制出军用GPU芯片JM5400，随后在2018年成功研发出28nm制程工艺的第二代GPU芯片JM7200。景嘉微从军用定制走向通用GPU，成为全球少数、国内唯一实现独立GPU商用量产的公司。</p>\n<p>除景嘉微外，2021年3月天数智芯发布了国内首颗7纳米工艺制造的GPGPU（通用图形处理器），即去掉了传统GPU 30%的图形渲染部分，只为处理人工智能（AI）应用而生；燧原科技则在今年6月发布了迄今中国最大的AI计算芯片“邃思2.0”AI芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组。</p>\n<p>但值得注意的是，景嘉微研发的JM7200芯片，性能只相当于2012年英伟达GTX 640水平，难以满足企业客户的应用需求。即便燧原科技的“邃思2.0”AI芯片，也仅和英伟达的A100达成平手，Benchmark测试的6个项目中有2项大幅超越了英伟达A100的性能表现。（详见钛媒体App前文：《燧原科技发布中国最大的AI计算芯片，加速推进三大业务方向落地》）</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15cb73d2787595547a9ed01926f4dfbe\" tg-width=\"570\" tg-height=\"1926\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p><b>背后的原因，主要由于中国半导体产业起步晚，芯片的技术门槛高、成本弹性大、产业高度集中，使得中国GPU芯片企业的整体研发投入、技术、人才都滞后于国外，从而在产品性能和技术上依然和芯片巨头有差距，下游企业依然难以脱离“美国芯片三巨头”的境地。</b></p>\n<p>以研发投入为例，2011年至2020年的十年间，景嘉微的研发投入费用总额为人民币6.27亿元，而英伟达2020年这一年的研发投入就达到39.24亿美元，约合人民币253.23亿元，十年间英伟达总计投入超过1200亿元人民币，两者相差超190倍。</p>\n<p>在人才方面，截至2021年上半年，英伟达员工人数高达18975人，景嘉微总员工人数为1174人，远低于AMD在上海研发中心的2000名员工。</p>\n<p>“AI芯片、GPU芯片市场比较特殊，跟传统的专用处理器不一样，技术十分复杂。它需要大量的数据，需要和特定的算法结合，才能够付诸市场运用。”<a href=\"https://laohu8.com/S/SNPS\">新思科技</a>中国副总经理谢仲辉在今年4月接受钛媒体App独家专访时表示，如果企业想把首颗AI芯片做扎实，通常需要两三年以上。</p>\n<p>在他看来，芯片半导体本身是一个投入大、周期长、见效慢的行业，技术完全国产化需要长期持续的资金、人才和技术积累，很难用“砸金钱见回报”这种互联网思维来处理。</p>\n<p><b>此外，结合CUDA技术的软硬件生态，也是国内芯片企业与英伟达形成较大差距的另一重要原因。</b></p>\n<p>2006年，英伟达就发布了并行计算平台CUDA，其中包含一系列开发工具，只有安装使用这个平台才能够进行复杂的并行计算，任何人只要拥有一台配有英伟达GPU的笔记本电脑，就可以利用CUDA可以进行科学、便捷编程计算，比如深度学习、AI算法等，开发相关软件。过去十多年，英伟达坚持不懈地推广CUDA，使更多政企级类型软件都基于该平台开发，将英伟达自研GPU硬件与CUDA软件相结合，高效实现应用落地。</p>\n<p>相比之下，目前国内却没有一个类似CUDA和英伟达硬件深度绑定的系列平台，技术壁垒差距十分明显。大部分国产GPU厂商均采取兼容CUDA开源框架的策略，如天数智芯、登临等，准备在此基础上培育自己的软件生态。</p>\n<p>“短期来看，国产GPU兼容CUDA更容易发展，毕竟写算子是人力密集型行业，用户迁移的话是需要100%迁移、整套代码都要在你的片上跑，如果代码量很小，需要的算子不那么多，难度就比较低。但是长期来看，还是要摆脱兼容思路，发展自有的核心技术。”芯片行业内人士表示，选择兼容主要是确保已有软件依然可用，未来会不断改进自家平台，使其更加匹配自己的芯片，从而吸引开发者迁移。</p>\n<p>但也有企业选择不兼容CUDA生态，比如同时做AI训练和推理芯片的燧原科技，今年全面升级了其“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”，希望能拥有生态主导权。</p>\n<p><b>总结来看，对标英伟达的这些国内芯片企业依然处在发展的初级阶段，AI芯片技术的产业化、市场化能力较弱，没有产生实际的大规模使用，距离超越或取代“中国英伟达”仍然有很长的路要走。</b></p>\n<p>中科驭数CEO鄢贵海在接受钛媒体App采访时表示，虽然目前中国需求侧虽然还是全球最大的单一市场，增速也名列前茅，“需求侧”还是很强劲的，但在高端芯片方面无论是设计还是制造还有不小差距，“供给侧”不够强大。他指出，供给侧的优劣不仅取决于一家企业，而是全产业链能力。短期内要想打造出这样大体量和全面引领性的企业还是不太现实的。</p>\n<p>中科驭数成立于2018年，是一家专用计算架构研发商，孵化自中科院计算所的计算机体系结构国家重点实验室，如今公司估值已超10亿元。今年7月27日，中科驭数完成数亿元A轮融资，由华泰创新领投，灵均投资以及老股东国新思创跟投。</p>\n<p>高瓴合伙人、高瓴创投软件与硬科技负责人黄立明在接受钛媒体App的独家专访时表示，虽然GPU市场前景广阔，但中国<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>很难直接做成“英伟达”。除了技术难度外，还要结合很强的应用来做——涉及到软件系统软件生态，这对创业公司来说要求是极高的。</p>\n<p>高瓴于2020年2月推出独立VC品牌高瓴创投，此后其对芯片半导体领域进行投资入局，其中包括半导体IP企业芯耀辉、EDA厂商芯华章，GPU平台壁仞科技、DPU公司星云智联，加上碳化硅方面的天科合达、光芯片领域的敏芯半导体、以及手机基带星思半导体等。</p>\n<p>黄立明强调，能在这个方向跑出来的公司，无论海外还是国内，高瓴判断最终都不会有很多。</p>\n<h2>风口已至</h2>\n<p>“我们现在先不纠结于怎么去取代英伟达，路都是一步一步走的。我觉得首先中国得有国产AI芯片、通用GPU、FPGA等底层算力。只要国内有市场需求，我们一定有很多机会。”华映资本主管合伙人章高男对钛媒体App表示，国内半导体产业风口已至，中国现在切入GPU市场是“天时、地利、人和”皆备，尤其半导体和下一代AI技术都是中国必须突围的领域。</p>\n<p>章高男举了一个例子，<a href=\"https://laohu8.com/S/688111\">金山办公</a>产品虽然逊于<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>Office套件，但市场给出1100多亿元市值，背后重要原因之一是，中国必须得有国产office，同样道理也适用于国产的GPU市场。</p>\n<p>华映资本是国内最早布局移动互联网和文化产业的私募股权基金之一，近几年To B领域也成为华映资本重点关注的投资领域。目前华映资本在To B领域投资的30余个项目，投资总额超7亿元生态，由技术型投资人章高男负责搭建。在数据中台及底层算力相关领域，华映资本投资布局了壁仞科技、天云大数据，中科海微等项目。</p>\n<p>实际上，作为横跨视觉计算和AI计算的通用平台，GPU拥有巨大的市场空间。<b>据<a href=\"https://laohu8.com/S/601555\">东吴证券</a>测算，预计到2027年，GPU领域国产替代的市场空间规模超过341亿美元。除了既有的游戏市场，在工业、医疗、军事航天等方向都有进一步的发挥空间。</b></p>\n<p>今年3月，原商汤科技总裁张文联合创立的通用智能芯片设计商“壁仞科技”完成了B轮融资。2019年9月成立以来，公司总融资额超47亿元人民币，投资方包括高瓴创投、华映资本、<a href=\"https://laohu8.com/S/601318\">中国平安</a>、招商局资本、BAI资本、国盛集团国改基金等，估值已超过100亿元，成长半导体行业势头最为迅猛的“独角兽”企业之一。</p>\n<p><b>除壁仞外，沐曦集成电路、摩尔线程等入局GPU领域的企业也都完成了融资。</b></p>\n<p>8月25日，GPU厂商沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币的A轮融资，创始人陈维良、杨建等均来自美国芯片巨头AMD，投资方包括中国国有企业结构调整基金股份有限公司、<a href=\"https://laohu8.com/S/00810\">中国互联网投资</a>基金、经纬中国、和利资本、红杉中国、光速中国、国创中鼎、智慧互联产业基金、上海科创基金、联想创投等；而2020年成立的摩尔线程，宣称100天内就完成了两轮数十亿元融资，团队成员主要来自英伟达，投资方包括深创投、红杉资本<a href=\"https://laohu8.com/S/CHN\">中国基金</a>、招商局创投、字节跳动、小马智行、五源资本等。</p>\n<p><b>不过，一个有趣的现象是，壁仞、沐曦、摩尔线程上述三家初创企业是名副其实的“PPT融资造芯”，融资时无一家完成首颗芯片的流片（流水线试生产）。</b></p>\n<p>为何市场投资人愿意对此敞开钱包？数位投资人在接受钛媒体App采访时表示，这些项目能够获得大量资本支持，原因都为投资早期，主要看的还是团队、赛道两部分：AI芯片赛道风口已至，高管团队也均出自“美国芯片三巨头”。</p>\n<p>“我觉得需要给这些企业机会和耐心，不可能500个人都在写PPT。制造芯片是一个5年到10年的事情，我们愿意去投的原因，并非是投机或者是忽悠。我认为，投半导体赛道本身风险就高，需要做好长周期的打算，需要有足够强的风险承担能力，这和投资互联网的模式创新完全不一样。”上述投资人对钛媒体App表示。</p>\n<p>但也有半导体行业投资人指出，上述投资项目本质上还是希望市值撑高，有更高的回报率，尤其“芯片热”环境下，风投机构需要不断在中早期寻找这些GPU、AI芯片企业标的，希望从中赌得一份更高的回报。</p>\n<p>此外，在这一波GPU创业浪潮中，创始团队师出“美国芯片三巨头”。例如，天数智芯首席科学家郑金山曾任AMD首席技术专家；沐曦的创始团队主要来自AMD，CEO陈维良曾在AMD担任图形研发高级总监，CTO杨建曾任AMD Fellow（院士）；壁仞科技最新上任的联席CEO李新荣，曾任AMD全球副总裁，壁仞科技高级副总裁陈文中也曾在AMD任职。</p>\n<p>对此，章高男表示，AMD是GPU领域排名前二的芯片巨头，关于GPU核心研发都在上海，而图形渲染的研发是在美国，企业可以去找AMD和英伟达两家公司高管去沟通，而最终选择的人肯定是半导体行业内的佼佼者。</p>\n<p>鄢贵海认为，在细分新兴赛道，凭借需求侧的应用“势能”，中国芯片企业集中优势兵力，立足服务本土企业，突出开发的敏捷性，是有机会在产品定义、方案迭代周期上超越“英伟达”这些芯片巨头。<b>他预计，10年内会出现一批技术领先的国产GPU、DPU企业。</b></p>\n<p>“芯片产业五个环节：设计、制造、封测、材料、EDA五个环节中，与应用最相关的是设计，我们最大的优势又在于应用，所以非常有机会在“设计”这一环节取得突破，然后以点带面，逐步扩大胜利版图。所谓“弯道超车”还是追赶策略，切入面向未来的新赛道并且全力加速才更有可能占据新的战略制高点。希望能在10年内能出现一批技术领先、产品扎实而且富有战略意识的企业。”鄢贵海对钛媒体App表示。</p>\n<p>壁仞科技创始人张文表示，对芯片公司的能力要求从产品级提升到系统级和生态级。时间上不超过5年，中国在AI芯片设计领域赶上甚至领先国际水准。他强调，超越英伟达，需要重新定义一个产品，以及重新定义一个市场。</p>\n<h2>百亿DPU芯片市场“爆火”</h2>\n<p>在黄仁勋看来，负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元（DPU），正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱”。当中国芯片企业发力GPU时，英伟达则把目光放在了CPU、DPU这两个新市场中。</p>\n<p>2020年9月，英伟达宣布拟以400亿美元，从日本软件集团处收购英国芯片设计商Arm，预计写下半导体行业最大的并购案。但这笔交易存有争议，目前还等待欧盟、英国、美国和中国等政府的批准。但2021年4月，英伟达则宣布进军数据中心CPU市场，发布Grace CPU处理器，也就是本文开头黄仁勋所讲的那一段话。（详见钛媒体App前文：《英国政府出手干预，英伟达400亿美元并购Arm交易生变》）</p>\n<p>CPU和GPU之外，英伟达还在布局DPU。2019年，英伟达宣布以69亿美元全现金的形式收购以色列网络芯片商迈络思（Mellanox），并最终将其拿下。而这笔英伟达有史以来规模最大的收购，黄仁勋最看重的就是迈络思在数据中心技术等方面独步天下的能力。<b>2020年10月，英伟达首次推出了DPU —&nbsp;NVIDIA BlueField系列数据处理器。</b></p>\n<p>究其根本，一方面DPU更灵活安全，更重要的是，DPU可以解放CPU的算力，释放服务器的负载，并凭借低功耗显著降低综合成本，甚至还可以改善AI和机器学习应用的性能。</p>\n<p>据IDC统计，全球算力的需求每3.5个月就会翻一倍，远远超过了当前算力的增长速度。在此驱动下，全球计算、存储和网络基础设施也在发生根本转变：一些数据量过大的工作负载，过多占用CPU资源，与之协同作战的各种“X”PU芯片便应运而生，GPU、FPGA等芯片之外，DPU就是下一个“X”PU。</p>\n<p>业内人士就此做了一个形象的比喻，网络就像造马路，以前1G 10G时代马路已经不够宽了，车子越来越多，为了平衡压力，通过增加红绿灯和投入更多的交警来更高的协调资源，这样已经让原来的效率提高很多，但是仍然不够。必须第一扩大马路，这就是带宽增加，但是马路从2道变为4道，仅仅依靠红绿灯和有限的交警还是会堵塞，但是我们不能无限增加交警，这就需要马路能更加智能，帮助解决拥堵。</p>\n<p>章高男指出，大量的网络管理在CPU里面，占据了容器能力，而DPU则是将服务器智能提供空间能力，大量虚拟化空间可以提高算力需求。</p>\n<p><b>随着2020年，DPU的名声超出了竞争对手英特尔所推出的基础设施处理器(IPU)和SmartNIC，也让每个对数据中心业务虎视眈眈的企业都要在这个领域分一杯羹。DPU成为了各大芯片巨头、初创公司争相研发的新赛道，国产DPU现在几乎处在百花齐放的状态，红杉、高瓴创投、鼎晖、软银中国都开始入场。</b></p>\n<p>今年4月，天眼查数据显示，国产DPU芯片供应商“云豹智能”完成<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>投资、红杉资本、耀途资本等联合的天使轮融资；5月末，芯启源完成数亿元Pre-A轮融资，投资方包括软银中国、浦东科创集团等；7月27日，DPU芯片研发商“中科驭数”完成华泰创新领投的数亿元A轮融资；8月30日，DPU芯片研发商星云智联宣布完成了数亿元天使轮融资，由高瓴创投领投，鼎晖VGC、华登国际中国基金参与跟投；9月初，IDG资本豪掷“云脉芯联”天使轮融资项目。</p>\n<p>“DPU有可能成为继CPU和GPU之后的第三颗算力芯片，但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。”鄢贵海在接受钛媒体App等采访时表示，DPU产生的背景是智能时代数据爆发导致的端-边-云一体化趋势带来的对计算延迟、数据安全、资源虚拟化需求。CPU对这些非业务性负载已不堪重负，迫切需要一个理想的对象来分担这些计算负载。</p>\n<p><b>头豹研究院则预测，中国DPU市场规模预计将在2025年达到37.4亿美元。全球DPU市场规模2025年预计将达到135.7亿美元。</b>同时报告也指出，数据流通是DPU最大的应用市场，其中裸金属服务其对DPU存在刚需。DPU在电信市场的应用主要为边缘计算场景，渗透率不足5%。针对智能驾驶领域的DPU仍在探索阶段，预计在2023年DPU才有望布局在智能驾驶领域。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/7170c585dab44018726df81a32c63d62\" tg-width=\"808\" tg-height=\"500\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>中国DPU市场规模，2020-2025年预测，来源：头豹研究院</p>\n<p>鄢贵海指出，CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。而网络带宽每年依旧还有35%左右的增长。</p>\n<p>以<a href=\"https://laohu8.com/S/600918\">中泰证券</a>为例，当时该公司遇到的挑战是，交易报单合规检查太慢，需要提高交易效率。于是，中科驭数与中泰证券、上交所技术有限责任公司联合研发了一套极速风控系统解决方案，来加速这一流程。中科驭数相继研发了超低时延智能网卡、数据计算加速卡等多套产品和解决方案，主要面向高带宽、低时延、数据密集型等场景。该公司今年已经实现千万级别的季度营收。中科驭数的下一代DPU芯片预计将于2021年底完成设计，预计可处理高达200G网络带宽数据。</p>\n<p><b>不过，DPU市场虽然火爆，但概念较新，未知更多，投资风险也会更大。</b></p>\n<p>芯启源CEO卢笙指出，目前DPU细分赛道的壁垒还是相对较高的，除了技术壁垒之外，还有市场的壁垒，需要客户不断迭代，尤其是配合开源软件不断升级去适配客户快速变化的软硬件环境。因此VC（风险投资）在投资之前，一定要先认可赛道，且有足够的耐心。他强调，投资人需要对市场进行不断地观察并调整判断，现在谁也无法预料未来DPU发展前景。</p>\n<p>也有媒体认为，当英伟达进入新开辟的CPU和DPU战场，对中国的GPU厂商或许是个利好，尤其英伟达依然花大量精力放在400亿美元收购英国芯片设计商Arm公司的并购交易上，这对新创GPU企业而言，可能是个追赶的时机。</p>\n<p>正如章高男对钛媒体App所说，“从逻辑上讲，门槛不高的事情通常稀缺性都不高。（芯片半导体赛道）有些事情是很难的，需要长时间投入，虽然是高风险，但总归得有人去做。这是真正对国家有利的长远投入，其实应该鼓励投资。否则的话，这些需要长时间投入的难事，谁都不去做，你永远上不了台阶。”</p>\n<p>章高男强调，虽然风险投资肯定要追求回报，但他认为，在整个资金分配合理情况下，拿出一部分投资半导体赛道的初创企业，不仅有极强的社会意义，更是某种长期价值投资的重要体现。</p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/01e0bbbfdbdc6f8f2f7ce512582f7c3e","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2166195813","content_text":"英伟达CEO黄仁勋（图片来源：Nvidia官网）\n“我即将展示的产品，融合了新的GPU加速计算能力，拥有Mellanox高性能网络，补足我们最后一块拼图的产品是——全球首款专为TB级数据中心加速计算而设计的CPU处理器，它的秘密代号是Grace。”\n这是2021年4月英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋在GTC峰会演讲中的一段话。然而，让人意想不到的是，直到8月12日英伟达自曝后人们才知道，这段不足100字、14秒的演讲内容竟然不是黄仁勋本人出镜，而是使用了合成的“数字替身”，即利用英伟达GPU处理器与Omniverse软件平台共同形成的“虚拟黄仁勋”形象。\n这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。\n自1993年成立至今，在黄仁勋的带领下，英伟达成功创造且引领了GPU（图形处理器）芯片这一类别，产品覆盖整个PC设备GPU至服务器GPU市场。过去五年内，英伟达市值从310亿美元增长到5050亿美元，跻身成为全球第七大半导体供应商，是人工智能（AI）芯片领域炙手可热的明星企业。\n与此同时，在英伟达市值超过英特尔之后，国内半导体市场看到了GPU、AI芯片赛道更大的市场机会，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。\n近两年，国内半导体产业发生着转变。由于华为海思、中芯国际等企业受美方“实体清单”影响，以及全球芯片短缺引发的连锁反应，使得中国企业愈加难采购到美国半导体产品，对于“国产替代”需求愈加强烈。\n2020年6月29日，由于美国《出口管理条例》再升级，实体清单企业成员在不断调整，英特尔“临时性暂停”对浪潮集团的芯片供货。\n尽管随后在7月3日，浪潮方面宣布英特尔已恢复对其供货，但一家是全球最大的PC、云服务x86架构芯片供应商，另一方是中国最大的服务器厂商，两家公司之间的临时断供危机，为整个中国云计算、半导体行业提了一个醒：随着算力需求越来越强烈，中国需要大规模生产全面自主可控的国产GPU、服务器芯片产品。从而凸显了“国产替代”正成为中国半导体行业发展的最大驱动力。\n另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。根据IC Insight的统计显示，2020年全球半导体市场规模为3957亿美元，其中，中国大陆市场规模是434亿美元，为全球最大市场，占全球比例达到36.24%。然而，总部位于中国大陆的半导体公司2020年总产值仅为83亿美元，仅占市场规模的5.9%。\n偌大的蛋糕，究竟谁能切下一角？半导体产业何时才能造出“中国英伟达”？\n错失黄金时代\nGPU图形处理器又被称为显示芯片、视觉处理器，最初于1999年由英伟达提出，是个人电脑、工作站、游戏主机以及移动设备（智能手机、平板电脑、VR设备）上专门运行绘图运算的微处理器。\n随着GPU的并行计算优势被逐步挖掘，GPU的应用领域从图形处理扩展到高性能计算，逐步成为Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片。2020年6月，英伟达推出基于安培（Ampere）架构的A100 Tensor Core GPU，成为全球性能最强的AI芯片。\n以应用终端角度分类，GPU可分为PC端GPU、服务器GPU和移动端GPU，对应三种架构，即与专用电路板及组件组成的独立显卡，共享集成显卡，以及移动端GPU与其他芯片或模块一起封装成高集成度的SoC——应用于手机、汽车电子、AI在内的多个应用场景。\n自从AMD在2006年收购加拿大GPU厂商ATI之后，目前，在PC及服务器GPU领域，全球GPU市场呈现“美国芯片三巨头”——英特尔、AMD和英伟达垄断的局面。集成GPU市场英特尔优势明显，独立GPU市场英伟达和AMD两强割据。\n根据研究机构Jon Peddie Research的数据显示，2021年第一季度，全球PC端GPU市场中，英特尔（Intel）以68%市场份额位居榜首，AMD和英伟达分别为17%和14%，三家共计份额接近100%；全球独立GPU领域中，英伟达是数据中心GPU市场领导者，占据81%的市场份额，拥有领先优势，AMD则以占比19%位居第二。\n仅2019年，英伟达凭借V100系列等产品，占据了中国AI训练芯片市场90%份额，牢牢掌握着中国这一庞大的AI芯片销售市场。\n英伟达能持续作为“芯片霸主”地位的核心原因之一在于其“轻设计模式”。英伟达不做芯片制造和封装，交由台积电代工完成，自身享受7nm等先进制程工艺技术红利。根据财报显示，2016年至2021年期间，英伟达收入增长了233%，营业利润翻了一番，达到45亿美元。在截至今年5月的三个月内，销售额同比猛增84%，毛利率则达到了64%。\n事实上，中国很早就进入了GPU芯片设计领域，但结果并不如意。\n从20世纪70年代开始，中国开始引进半导体与集成电路技术和生产线。但结果却是陷入了“代代引进、代代落后”的恶性循环，加上“汉芯一号”假芯片事件给社会带来的不良影响，让中国的“自主处理器”遭受严重挫败，以及中国积极推动WTO全球化等因素，从而错失了全球半导体产业发展的黄金时期，下游企业只能“造不如买”。\n到2000年，以国家“18号文件”出台为标志，中国半导体才逐渐形成设计、制造、封装测试“三业分离”的产业组织形态，引进以“中芯国际”为代表的一批芯片制造（Foundry）企业在华建设、投产，技术水平也因此得到快速提升。\n目前，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。\n2014年，以军机图形显示控制模块起家的“景嘉微”（300474.SH）成功研制出军用GPU芯片JM5400，随后在2018年成功研发出28nm制程工艺的第二代GPU芯片JM7200。景嘉微从军用定制走向通用GPU，成为全球少数、国内唯一实现独立GPU商用量产的公司。\n除景嘉微外，2021年3月天数智芯发布了国内首颗7纳米工艺制造的GPGPU（通用图形处理器），即去掉了传统GPU 30%的图形渲染部分，只为处理人工智能（AI）应用而生；燧原科技则在今年6月发布了迄今中国最大的AI计算芯片“邃思2.0”AI芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组。\n但值得注意的是，景嘉微研发的JM7200芯片，性能只相当于2012年英伟达GTX 640水平，难以满足企业客户的应用需求。即便燧原科技的“邃思2.0”AI芯片，也仅和英伟达的A100达成平手，Benchmark测试的6个项目中有2项大幅超越了英伟达A100的性能表现。（详见钛媒体App前文：《燧原科技发布中国最大的AI计算芯片，加速推进三大业务方向落地》）\n\n背后的原因，主要由于中国半导体产业起步晚，芯片的技术门槛高、成本弹性大、产业高度集中，使得中国GPU芯片企业的整体研发投入、技术、人才都滞后于国外，从而在产品性能和技术上依然和芯片巨头有差距，下游企业依然难以脱离“美国芯片三巨头”的境地。\n以研发投入为例，2011年至2020年的十年间，景嘉微的研发投入费用总额为人民币6.27亿元，而英伟达2020年这一年的研发投入就达到39.24亿美元，约合人民币253.23亿元，十年间英伟达总计投入超过1200亿元人民币，两者相差超190倍。\n在人才方面，截至2021年上半年，英伟达员工人数高达18975人，景嘉微总员工人数为1174人，远低于AMD在上海研发中心的2000名员工。\n“AI芯片、GPU芯片市场比较特殊，跟传统的专用处理器不一样，技术十分复杂。它需要大量的数据，需要和特定的算法结合，才能够付诸市场运用。”新思科技中国副总经理谢仲辉在今年4月接受钛媒体App独家专访时表示，如果企业想把首颗AI芯片做扎实，通常需要两三年以上。\n在他看来，芯片半导体本身是一个投入大、周期长、见效慢的行业，技术完全国产化需要长期持续的资金、人才和技术积累，很难用“砸金钱见回报”这种互联网思维来处理。\n此外，结合CUDA技术的软硬件生态，也是国内芯片企业与英伟达形成较大差距的另一重要原因。\n2006年，英伟达就发布了并行计算平台CUDA，其中包含一系列开发工具，只有安装使用这个平台才能够进行复杂的并行计算，任何人只要拥有一台配有英伟达GPU的笔记本电脑，就可以利用CUDA可以进行科学、便捷编程计算，比如深度学习、AI算法等，开发相关软件。过去十多年，英伟达坚持不懈地推广CUDA，使更多政企级类型软件都基于该平台开发，将英伟达自研GPU硬件与CUDA软件相结合，高效实现应用落地。\n相比之下，目前国内却没有一个类似CUDA和英伟达硬件深度绑定的系列平台，技术壁垒差距十分明显。大部分国产GPU厂商均采取兼容CUDA开源框架的策略，如天数智芯、登临等，准备在此基础上培育自己的软件生态。\n“短期来看，国产GPU兼容CUDA更容易发展，毕竟写算子是人力密集型行业，用户迁移的话是需要100%迁移、整套代码都要在你的片上跑，如果代码量很小，需要的算子不那么多，难度就比较低。但是长期来看，还是要摆脱兼容思路，发展自有的核心技术。”芯片行业内人士表示，选择兼容主要是确保已有软件依然可用，未来会不断改进自家平台，使其更加匹配自己的芯片，从而吸引开发者迁移。\n但也有企业选择不兼容CUDA生态，比如同时做AI训练和推理芯片的燧原科技，今年全面升级了其“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”，希望能拥有生态主导权。\n总结来看，对标英伟达的这些国内芯片企业依然处在发展的初级阶段，AI芯片技术的产业化、市场化能力较弱，没有产生实际的大规模使用，距离超越或取代“中国英伟达”仍然有很长的路要走。\n中科驭数CEO鄢贵海在接受钛媒体App采访时表示，虽然目前中国需求侧虽然还是全球最大的单一市场，增速也名列前茅，“需求侧”还是很强劲的，但在高端芯片方面无论是设计还是制造还有不小差距，“供给侧”不够强大。他指出，供给侧的优劣不仅取决于一家企业，而是全产业链能力。短期内要想打造出这样大体量和全面引领性的企业还是不太现实的。\n中科驭数成立于2018年，是一家专用计算架构研发商，孵化自中科院计算所的计算机体系结构国家重点实验室，如今公司估值已超10亿元。今年7月27日，中科驭数完成数亿元A轮融资，由华泰创新领投，灵均投资以及老股东国新思创跟投。\n高瓴合伙人、高瓴创投软件与硬科技负责人黄立明在接受钛媒体App的独家专访时表示，虽然GPU市场前景广阔，但中国创业公司很难直接做成“英伟达”。除了技术难度外，还要结合很强的应用来做——涉及到软件系统软件生态，这对创业公司来说要求是极高的。\n高瓴于2020年2月推出独立VC品牌高瓴创投，此后其对芯片半导体领域进行投资入局，其中包括半导体IP企业芯耀辉、EDA厂商芯华章，GPU平台壁仞科技、DPU公司星云智联，加上碳化硅方面的天科合达、光芯片领域的敏芯半导体、以及手机基带星思半导体等。\n黄立明强调，能在这个方向跑出来的公司，无论海外还是国内，高瓴判断最终都不会有很多。\n风口已至\n“我们现在先不纠结于怎么去取代英伟达，路都是一步一步走的。我觉得首先中国得有国产AI芯片、通用GPU、FPGA等底层算力。只要国内有市场需求，我们一定有很多机会。”华映资本主管合伙人章高男对钛媒体App表示，国内半导体产业风口已至，中国现在切入GPU市场是“天时、地利、人和”皆备，尤其半导体和下一代AI技术都是中国必须突围的领域。\n章高男举了一个例子，金山办公产品虽然逊于微软Office套件，但市场给出1100多亿元市值，背后重要原因之一是，中国必须得有国产office，同样道理也适用于国产的GPU市场。\n华映资本是国内最早布局移动互联网和文化产业的私募股权基金之一，近几年To B领域也成为华映资本重点关注的投资领域。目前华映资本在To B领域投资的30余个项目，投资总额超7亿元生态，由技术型投资人章高男负责搭建。在数据中台及底层算力相关领域，华映资本投资布局了壁仞科技、天云大数据，中科海微等项目。\n实际上，作为横跨视觉计算和AI计算的通用平台，GPU拥有巨大的市场空间。据东吴证券测算，预计到2027年，GPU领域国产替代的市场空间规模超过341亿美元。除了既有的游戏市场，在工业、医疗、军事航天等方向都有进一步的发挥空间。\n今年3月，原商汤科技总裁张文联合创立的通用智能芯片设计商“壁仞科技”完成了B轮融资。2019年9月成立以来，公司总融资额超47亿元人民币，投资方包括高瓴创投、华映资本、中国平安、招商局资本、BAI资本、国盛集团国改基金等，估值已超过100亿元，成长半导体行业势头最为迅猛的“独角兽”企业之一。\n除壁仞外，沐曦集成电路、摩尔线程等入局GPU领域的企业也都完成了融资。\n8月25日，GPU厂商沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币的A轮融资，创始人陈维良、杨建等均来自美国芯片巨头AMD，投资方包括中国国有企业结构调整基金股份有限公司、中国互联网投资基金、经纬中国、和利资本、红杉中国、光速中国、国创中鼎、智慧互联产业基金、上海科创基金、联想创投等；而2020年成立的摩尔线程，宣称100天内就完成了两轮数十亿元融资，团队成员主要来自英伟达，投资方包括深创投、红杉资本中国基金、招商局创投、字节跳动、小马智行、五源资本等。\n不过，一个有趣的现象是，壁仞、沐曦、摩尔线程上述三家初创企业是名副其实的“PPT融资造芯”，融资时无一家完成首颗芯片的流片（流水线试生产）。\n为何市场投资人愿意对此敞开钱包？数位投资人在接受钛媒体App采访时表示，这些项目能够获得大量资本支持，原因都为投资早期，主要看的还是团队、赛道两部分：AI芯片赛道风口已至，高管团队也均出自“美国芯片三巨头”。\n“我觉得需要给这些企业机会和耐心，不可能500个人都在写PPT。制造芯片是一个5年到10年的事情，我们愿意去投的原因，并非是投机或者是忽悠。我认为，投半导体赛道本身风险就高，需要做好长周期的打算，需要有足够强的风险承担能力，这和投资互联网的模式创新完全不一样。”上述投资人对钛媒体App表示。\n但也有半导体行业投资人指出，上述投资项目本质上还是希望市值撑高，有更高的回报率，尤其“芯片热”环境下，风投机构需要不断在中早期寻找这些GPU、AI芯片企业标的，希望从中赌得一份更高的回报。\n此外，在这一波GPU创业浪潮中，创始团队师出“美国芯片三巨头”。例如，天数智芯首席科学家郑金山曾任AMD首席技术专家；沐曦的创始团队主要来自AMD，CEO陈维良曾在AMD担任图形研发高级总监，CTO杨建曾任AMD Fellow（院士）；壁仞科技最新上任的联席CEO李新荣，曾任AMD全球副总裁，壁仞科技高级副总裁陈文中也曾在AMD任职。\n对此，章高男表示，AMD是GPU领域排名前二的芯片巨头，关于GPU核心研发都在上海，而图形渲染的研发是在美国，企业可以去找AMD和英伟达两家公司高管去沟通，而最终选择的人肯定是半导体行业内的佼佼者。\n鄢贵海认为，在细分新兴赛道，凭借需求侧的应用“势能”，中国芯片企业集中优势兵力，立足服务本土企业，突出开发的敏捷性，是有机会在产品定义、方案迭代周期上超越“英伟达”这些芯片巨头。他预计，10年内会出现一批技术领先的国产GPU、DPU企业。\n“芯片产业五个环节：设计、制造、封测、材料、EDA五个环节中，与应用最相关的是设计，我们最大的优势又在于应用，所以非常有机会在“设计”这一环节取得突破，然后以点带面，逐步扩大胜利版图。所谓“弯道超车”还是追赶策略，切入面向未来的新赛道并且全力加速才更有可能占据新的战略制高点。希望能在10年内能出现一批技术领先、产品扎实而且富有战略意识的企业。”鄢贵海对钛媒体App表示。\n壁仞科技创始人张文表示，对芯片公司的能力要求从产品级提升到系统级和生态级。时间上不超过5年，中国在AI芯片设计领域赶上甚至领先国际水准。他强调，超越英伟达，需要重新定义一个产品，以及重新定义一个市场。\n百亿DPU芯片市场“爆火”\n在黄仁勋看来，负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元（DPU），正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱”。当中国芯片企业发力GPU时，英伟达则把目光放在了CPU、DPU这两个新市场中。\n2020年9月，英伟达宣布拟以400亿美元，从日本软件集团处收购英国芯片设计商Arm，预计写下半导体行业最大的并购案。但这笔交易存有争议，目前还等待欧盟、英国、美国和中国等政府的批准。但2021年4月，英伟达则宣布进军数据中心CPU市场，发布Grace CPU处理器，也就是本文开头黄仁勋所讲的那一段话。（详见钛媒体App前文：《英国政府出手干预，英伟达400亿美元并购Arm交易生变》）\nCPU和GPU之外，英伟达还在布局DPU。2019年，英伟达宣布以69亿美元全现金的形式收购以色列网络芯片商迈络思（Mellanox），并最终将其拿下。而这笔英伟达有史以来规模最大的收购，黄仁勋最看重的就是迈络思在数据中心技术等方面独步天下的能力。2020年10月，英伟达首次推出了DPU — NVIDIA BlueField系列数据处理器。\n究其根本，一方面DPU更灵活安全，更重要的是，DPU可以解放CPU的算力，释放服务器的负载，并凭借低功耗显著降低综合成本，甚至还可以改善AI和机器学习应用的性能。\n据IDC统计，全球算力的需求每3.5个月就会翻一倍，远远超过了当前算力的增长速度。在此驱动下，全球计算、存储和网络基础设施也在发生根本转变：一些数据量过大的工作负载，过多占用CPU资源，与之协同作战的各种“X”PU芯片便应运而生，GPU、FPGA等芯片之外，DPU就是下一个“X”PU。\n业内人士就此做了一个形象的比喻，网络就像造马路，以前1G 10G时代马路已经不够宽了，车子越来越多，为了平衡压力，通过增加红绿灯和投入更多的交警来更高的协调资源，这样已经让原来的效率提高很多，但是仍然不够。必须第一扩大马路，这就是带宽增加，但是马路从2道变为4道，仅仅依靠红绿灯和有限的交警还是会堵塞，但是我们不能无限增加交警，这就需要马路能更加智能，帮助解决拥堵。\n章高男指出，大量的网络管理在CPU里面，占据了容器能力，而DPU则是将服务器智能提供空间能力，大量虚拟化空间可以提高算力需求。\n随着2020年，DPU的名声超出了竞争对手英特尔所推出的基础设施处理器(IPU)和SmartNIC，也让每个对数据中心业务虎视眈眈的企业都要在这个领域分一杯羹。DPU成为了各大芯片巨头、初创公司争相研发的新赛道，国产DPU现在几乎处在百花齐放的状态，红杉、高瓴创投、鼎晖、软银中国都开始入场。\n今年4月，天眼查数据显示，国产DPU芯片供应商“云豹智能”完成腾讯投资、红杉资本、耀途资本等联合的天使轮融资；5月末，芯启源完成数亿元Pre-A轮融资，投资方包括软银中国、浦东科创集团等；7月27日，DPU芯片研发商“中科驭数”完成华泰创新领投的数亿元A轮融资；8月30日，DPU芯片研发商星云智联宣布完成了数亿元天使轮融资，由高瓴创投领投，鼎晖VGC、华登国际中国基金参与跟投；9月初，IDG资本豪掷“云脉芯联”天使轮融资项目。\n“DPU有可能成为继CPU和GPU之后的第三颗算力芯片，但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。”鄢贵海在接受钛媒体App等采访时表示，DPU产生的背景是智能时代数据爆发导致的端-边-云一体化趋势带来的对计算延迟、数据安全、资源虚拟化需求。CPU对这些非业务性负载已不堪重负，迫切需要一个理想的对象来分担这些计算负载。\n头豹研究院则预测，中国DPU市场规模预计将在2025年达到37.4亿美元。全球DPU市场规模2025年预计将达到135.7亿美元。同时报告也指出，数据流通是DPU最大的应用市场，其中裸金属服务其对DPU存在刚需。DPU在电信市场的应用主要为边缘计算场景，渗透率不足5%。针对智能驾驶领域的DPU仍在探索阶段，预计在2023年DPU才有望布局在智能驾驶领域。\n中国DPU市场规模，2020-2025年预测，来源：头豹研究院\n鄢贵海指出，CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。而网络带宽每年依旧还有35%左右的增长。\n以中泰证券为例，当时该公司遇到的挑战是，交易报单合规检查太慢，需要提高交易效率。于是，中科驭数与中泰证券、上交所技术有限责任公司联合研发了一套极速风控系统解决方案，来加速这一流程。中科驭数相继研发了超低时延智能网卡、数据计算加速卡等多套产品和解决方案，主要面向高带宽、低时延、数据密集型等场景。该公司今年已经实现千万级别的季度营收。中科驭数的下一代DPU芯片预计将于2021年底完成设计，预计可处理高达200G网络带宽数据。\n不过，DPU市场虽然火爆，但概念较新，未知更多，投资风险也会更大。\n芯启源CEO卢笙指出，目前DPU细分赛道的壁垒还是相对较高的，除了技术壁垒之外，还有市场的壁垒，需要客户不断迭代，尤其是配合开源软件不断升级去适配客户快速变化的软硬件环境。因此VC（风险投资）在投资之前，一定要先认可赛道，且有足够的耐心。他强调，投资人需要对市场进行不断地观察并调整判断，现在谁也无法预料未来DPU发展前景。\n也有媒体认为，当英伟达进入新开辟的CPU和DPU战场，对中国的GPU厂商或许是个利好，尤其英伟达依然花大量精力放在400亿美元收购英国芯片设计商Arm公司的并购交易上，这对新创GPU企业而言，可能是个追赶的时机。\n正如章高男对钛媒体App所说，“从逻辑上讲，门槛不高的事情通常稀缺性都不高。（芯片半导体赛道）有些事情是很难的，需要长时间投入，虽然是高风险，但总归得有人去做。这是真正对国家有利的长远投入，其实应该鼓励投资。否则的话，这些需要长时间投入的难事，谁都不去做，你永远上不了台阶。”\n章高男强调，虽然风险投资肯定要追求回报，但他认为，在整个资金分配合理情况下，拿出一部分投资半导体赛道的初创企业，不仅有极强的社会意义，更是某种长期价值投资的重要体现。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":678,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":817878056,"gmtCreate":1630936037975,"gmtModify":1630936037975,"author":{"id":"3536359779754225","authorId":"3536359779754225","name":"MarcLam","avatar":"https://static.tigerbbs.com/9fe5a28191e609cd49ef3cc3c10a5781","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3536359779754225","authorIdStr":"3536359779754225"},"themes":[],"htmlText":"让子弹飞里面怎么说的来着？","listText":"让子弹飞里面怎么说的来着？","text":"让子弹飞里面怎么说的来着？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/817878056","repostId":"1183599454","repostType":4,"repost":{"id":"1183599454","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1630926294,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1183599454?lang=&edition=full","pubTime":"2021-09-06 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Club(无聊猿猴游艇俱乐部，简称BAYC)。</p>\n<p>无聊猿猴游艇俱乐部项目于今年5月正式发售，10000个猿猴作品全部定价为0.08ETH以太坊。发售时格外火爆，10000只“猿猴”不到两小时便销售一空。</p>\n<p>据opensea最新数据，该项目销售额已突破4亿美元，交易人数达5400人，最低价达16万美元。这意味着，仅仅4个月时间，该产品的价格暴涨超500倍。</p>\n<p>NFT概念股近期持续火热。根据Dune Analytics的数据，全球最大的NFT交易平台OpenSea，8月份以太坊的交易额达到34亿美元，是7月份的10倍多。</p>\n<h3><b>百威布局</b><b>NFT</b></h3>\n<p>NFT可不仅仅是用来娱乐，更是大企业值得争夺的商机战场。</p>\n<p>近日，世界知名啤酒品牌百威用了30个ETH（约62万）购买了一个名为beer.eth ENS域名 。</p>\n<p>另外，拥有 22.5万+名粉丝的百威官方还将推特头像换成了在 Opensea上用 8 ETH（约16万）的价格购入的NFT作品（Tom Sachs Rocket Factory），并发Twitter表示：我们准备好了。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e3a731839a997dde4b8471a92e7766c3\" tg-width=\"1008\" tg-height=\"565\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>实际上，国内企业也早就开始涉水NFT领域。</p>\n<p>6月23日，阿里巴巴与敦煌美术研究所联合发布了两款 NFT非同质化Token，分别为敦煌飞天和九色鹿皮肤，全球限量发行共16000个，两款各限量8000个。</p>\n<p>由于购买门槛很低，只需要10支付宝积分+9.9元就可以进行兑换，所以一经推出，就遭到了网友的疯抢，迅速抢光。而在24日，继敦煌美术研究所·支付宝联名款NFT皮肤推出后，支付宝再次推出知名动漫作品《伍六七》支付宝付款码皮肤，也再次遭到了疯抢。</p>\n<p>继支付宝推出联名NFT后，网易也联合了Nervina Labs在淘宝发行他们的首个NFT作品。该作品通过网易文创旗下的《三三工作室》在6月26日下午13点33分发行其首个IPNFT作品——小羊驼三三纪念金币。</p>\n<p>该NFT全球限量333枚，售价133元，在淘宝的「王三三周边品牌店」进行发售。</p>\n<h3>NFT是什么？</h3>\n<p>NFT的全称是Non-Fungible Tokens，中文常翻译为“不可同质化代币/不可替代代币”。简单地说，NFT是区块链的一个条目，而区块链是类似于比特币等加密货币的去中心化数字账本技术。</p>\n<p>因为NFT不可替代的特性，这意味着它可以用来代表独一无二的东西，比如博物馆里的蒙娜丽莎原画，或者一块土地的所有权。</p>\n<p>虽然比特币（BTC）、以太币（ETH）等主流加密资产也记录在区块链中，但NFT和它们不同的地方在于：任何一枚NFT代币都是不可替代且不可分割的。</p>\n<p>同时，NFT的独特之处在于与代币相关联的数字资产，可以是上传到网络的图像、视频、推文或音乐片段，从而创建要出售的 NFT。</p>\n<p>NFT可以绑定到任何数字资产。Twitter首席执行官Jack Dorsey以290万美元的价格出售了第一条推文的NFT。坦帕湾海盗队的近端锋 Rob Gronkowski创造了他自己的限量版交易卡作为 NFT，以总计 180万美元的价格出售。Kings of Leon出售了他们最新专辑的 NFT并赚了超过 200万美元。《纽约时报》记者凯文·罗斯 (Kevin Roose)以560,000美元的价格出售了他关于 NFT的专栏图片。甚至还有一个人为了放屁而出售 NFT。</p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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Analytics的数据，全球最大的NFT交易平台OpenSea，8月份以太坊的交易额达到34亿美元，是7月份的10倍多。</p>\n<h3><b>百威布局</b><b>NFT</b></h3>\n<p>NFT可不仅仅是用来娱乐，更是大企业值得争夺的商机战场。</p>\n<p>近日，世界知名啤酒品牌百威用了30个ETH（约62万）购买了一个名为beer.eth ENS域名 。</p>\n<p>另外，拥有 22.5万+名粉丝的百威官方还将推特头像换成了在 Opensea上用 8 ETH（约16万）的价格购入的NFT作品（Tom Sachs Rocket Factory），并发Twitter表示：我们准备好了。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e3a731839a997dde4b8471a92e7766c3\" tg-width=\"1008\" tg-height=\"565\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>实际上，国内企业也早就开始涉水NFT领域。</p>\n<p>6月23日，阿里巴巴与敦煌美术研究所联合发布了两款 NFT非同质化Token，分别为敦煌飞天和九色鹿皮肤，全球限量发行共16000个，两款各限量8000个。</p>\n<p>由于购买门槛很低，只需要10支付宝积分+9.9元就可以进行兑换，所以一经推出，就遭到了网友的疯抢，迅速抢光。而在24日，继敦煌美术研究所·支付宝联名款NFT皮肤推出后，支付宝再次推出知名动漫作品《伍六七》支付宝付款码皮肤，也再次遭到了疯抢。</p>\n<p>继支付宝推出联名NFT后，网易也联合了Nervina Labs在淘宝发行他们的首个NFT作品。该作品通过网易文创旗下的《三三工作室》在6月26日下午13点33分发行其首个IPNFT作品——小羊驼三三纪念金币。</p>\n<p>该NFT全球限量333枚，售价133元，在淘宝的「王三三周边品牌店」进行发售。</p>\n<h3>NFT是什么？</h3>\n<p>NFT的全称是Non-Fungible 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ENS域名 。\n另外，拥有 22.5万+名粉丝的百威官方还将推特头像换成了在 Opensea上用 8 ETH（约16万）的价格购入的NFT作品（Tom Sachs Rocket Factory），并发Twitter表示：我们准备好了。\n\n实际上，国内企业也早就开始涉水NFT领域。\n6月23日，阿里巴巴与敦煌美术研究所联合发布了两款 NFT非同质化Token，分别为敦煌飞天和九色鹿皮肤，全球限量发行共16000个，两款各限量8000个。\n由于购买门槛很低，只需要10支付宝积分+9.9元就可以进行兑换，所以一经推出，就遭到了网友的疯抢，迅速抢光。而在24日，继敦煌美术研究所·支付宝联名款NFT皮肤推出后，支付宝再次推出知名动漫作品《伍六七》支付宝付款码皮肤，也再次遭到了疯抢。\n继支付宝推出联名NFT后，网易也联合了Nervina Labs在淘宝发行他们的首个NFT作品。该作品通过网易文创旗下的《三三工作室》在6月26日下午13点33分发行其首个IPNFT作品——小羊驼三三纪念金币。\n该NFT全球限量333枚，售价133元，在淘宝的「王三三周边品牌店」进行发售。\nNFT是什么？\nNFT的全称是Non-Fungible Tokens，中文常翻译为“不可同质化代币/不可替代代币”。简单地说，NFT是区块链的一个条目，而区块链是类似于比特币等加密货币的去中心化数字账本技术。\n因为NFT不可替代的特性，这意味着它可以用来代表独一无二的东西，比如博物馆里的蒙娜丽莎原画，或者一块土地的所有权。\n虽然比特币（BTC）、以太币（ETH）等主流加密资产也记录在区块链中，但NFT和它们不同的地方在于：任何一枚NFT代币都是不可替代且不可分割的。\n同时，NFT的独特之处在于与代币相关联的数字资产，可以是上传到网络的图像、视频、推文或音乐片段，从而创建要出售的 NFT。\nNFT可以绑定到任何数字资产。Twitter首席执行官Jack Dorsey以290万美元的价格出售了第一条推文的NFT。坦帕湾海盗队的近端锋 Rob Gronkowski创造了他自己的限量版交易卡作为 NFT，以总计 180万美元的价格出售。Kings of Leon出售了他们最新专辑的 NFT并赚了超过 200万美元。《纽约时报》记者凯文·罗斯 (Kevin 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15:02","market":"us","language":"zh","title":"中国何时诞生“英伟达”？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2166195813","media":"TMTPost","summary":"这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。","content":"<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/01e0bbbfdbdc6f8f2f7ce512582f7c3e\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"750\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋（图片来源：Nvidia官网）</p>\n<p>“我即将展示的产品，融合了新的GPU加速计算能力，拥有Mellanox高性能网络，补足我们最后一块拼图的产品是——全球首款专为TB级数据中心加速计算而设计的CPU处理器，它的秘密代号是Grace。”</p>\n<p>这是2021年4月英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋在GTC峰会演讲中的一段话。然而，让人意想不到的是，直到8月12日英伟达自曝后人们才知道，这段不足100字、14秒的演讲内容竟然不是黄仁勋本人出镜，而是使用了合成的“数字替身”，即利用英伟达GPU处理器与Omniverse软件平台共同形成的“虚拟黄仁勋”形象。</p>\n<p>这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。</p>\n<p>自1993年成立至今，在黄仁勋的带领下，英伟达成功创造且引领了GPU（图形处理器）芯片这一类别，产品覆盖整个PC设备GPU至服务器GPU市场。过去五年内，<b>英伟达市值从310亿美元增长到5050亿美元，跻身成为全球第七大半导体供应商，是人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>（AI）芯片领域炙手可热的明星企业。</b></p>\n<p>与此同时，在英伟达市值超过<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>之后，国内半导体市场看到了GPU、AI芯片赛道更大的市场机会，<a href=\"https://laohu8.com/S/300474\">景嘉微</a>、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>近两年，国内半导体产业发生着转变。由于华为海思、<a href=\"https://laohu8.com/S/SMI\">中芯国际</a>等企业受美方“实体清单”影响，以及全球芯片短缺引发的连锁反应，使得中国企业愈加难采购到美国半导体产品，对于“国产替代”需求愈加强烈。</p>\n<p>2020年6月29日，由于美国《出口管理条例》再升级，实体清单企业成员在不断调整，英特尔“临时性暂停”对浪潮集团的芯片供货。</p>\n<p>尽管随后在7月3日，浪潮方面宣布英特尔已恢复对其供货，但一家是全球最大的PC、云服务x86架构芯片供应商，另一方是中国最大的服务器厂商，两家公司之间的临时断供危机，为整个中国云计算、半导体行业提了一个醒：<b>随着算力需求越来越强烈，中国需要大规模生产全面自主可控的国产GPU、服务器芯片产品。</b>从而凸显了“国产替代”正成为中国半导体行业发展的最大驱动力。</p>\n<p><b>另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。</b>根据IC Insight的统计显示，2020年全球半导体市场规模为3957亿美元，其中，中国大陆市场规模是434亿美元，为全球最大市场，占全球比例达到36.24%。然而，总部位于中国大陆的半导体公司2020年总产值仅为83亿美元，仅占市场规模的5.9%。</p>\n<p><b>偌大的蛋糕，究竟谁能切下一角？半导体产业何时才能造出“中国英伟达”？</b></p>\n<h2>错失黄金时代</h2>\n<p>GPU图形处理器又被称为显示芯片、视觉处理器，最初于1999年由英伟达提出，是个人电脑、工作站、游戏主机以及移动设备（智能手机、平板电脑、VR设备）上专门运行绘图运算的微处理器。</p>\n<p>随着GPU的并行计算优势被逐步挖掘，GPU的应用领域从图形处理扩展到高性能计算，逐步成为Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片。2020年6月，英伟达推出基于安培（Ampere）架构的A100 Tensor Core GPU，成为全球性能最强的AI芯片。</p>\n<p>以应用终端角度分类，GPU可分为PC端GPU、服务器GPU和移动端GPU，对应三种架构，即与专用电路板及组件组成的独立显卡，共享集成显卡，以及移动端GPU与其他芯片或模块一起封装成高集成度的SoC——应用于手机、汽车电子、AI在内的多个应用场景。</p>\n<p><b>自从<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>在2006年收购加拿大GPU厂商ATI之后，目前，在PC及服务器GPU领域，全球GPU市场呈现“美国芯片三巨头”——英特尔、AMD和英伟达垄断的局面。集成GPU市场英特尔优势明显，独立GPU市场英伟达和AMD两强割据。</b></p>\n<p>根据研究机构Jon Peddie Research的数据显示，2021年第一季度，全球PC端GPU市场中，英特尔（Intel）以68%市场份额位居榜首，AMD和英伟达分别为17%和14%，三家共计份额接近100%；全球独立GPU领域中，英伟达是数据中心GPU市场领导者，占据81%的市场份额，拥有领先优势，AMD则以占比19%位居第二。</p>\n<p>仅2019年，英伟达凭借V100系列等产品，占据了中国AI训练芯片市场90%份额，牢牢掌握着中国这一庞大的AI芯片销售市场。</p>\n<p>英伟达能持续作为“芯片霸主”地位的核心原因之一在于其“轻设计模式”。英伟达不做芯片制造和封装，交由<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>代工完成，自身享受7nm等先进制程工艺技术红利。根据财报显示，2016年至2021年期间，英伟达收入增长了233%，营业利润翻了一番，达到45亿美元。在截至今年5月的三个月内，销售额同比猛增84%，毛利率则达到了64%。</p>\n<p><b>事实上，中国很早就进入了GPU芯片设计领域，但结果并不如意。</b></p>\n<p><b>从20世纪70年代开始，中国开始引进半导体与集成电路技术和生产线。但结果却是陷入了“代代引进、代代落后”的恶性循环，加上“汉芯一号”假芯片事件给社会带来的不良影响，让中国的“自主处理器”遭受严重挫败，以及中国积极推动WTO全球化等因素，从而错失了全球半导体产业发展的黄金时期，下游企业只能“造不如买”。</b></p>\n<p>到2000年，以国家“18号文件”出台为标志，中国半导体才逐渐形成设计、制造、封装测试“三业分离”的产业组织形态，引进以“<a href=\"https://laohu8.com/S/688981\">中芯国际</a>”为代表的一批芯片制造（Foundry）企业在华建设、投产，技术水平也因此得到快速提升。</p>\n<p>目前，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>2014年，以军机图形显示控制模块起家的“景嘉微”（300474.SH）成功研制出军用GPU芯片JM5400，随后在2018年成功研发出28nm制程工艺的第二代GPU芯片JM7200。景嘉微从军用定制走向通用GPU，成为全球少数、国内唯一实现独立GPU商用量产的公司。</p>\n<p>除景嘉微外，2021年3月天数智芯发布了国内首颗7纳米工艺制造的GPGPU（通用图形处理器），即去掉了传统GPU 30%的图形渲染部分，只为处理人工智能（AI）应用而生；燧原科技则在今年6月发布了迄今中国最大的AI计算芯片“邃思2.0”AI芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组。</p>\n<p>但值得注意的是，景嘉微研发的JM7200芯片，性能只相当于2012年英伟达GTX 640水平，难以满足企业客户的应用需求。即便燧原科技的“邃思2.0”AI芯片，也仅和英伟达的A100达成平手，Benchmark测试的6个项目中有2项大幅超越了英伟达A100的性能表现。（详见钛媒体App前文：《燧原科技发布中国最大的AI计算芯片，加速推进三大业务方向落地》）</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15cb73d2787595547a9ed01926f4dfbe\" tg-width=\"570\" tg-height=\"1926\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p><b>背后的原因，主要由于中国半导体产业起步晚，芯片的技术门槛高、成本弹性大、产业高度集中，使得中国GPU芯片企业的整体研发投入、技术、人才都滞后于国外，从而在产品性能和技术上依然和芯片巨头有差距，下游企业依然难以脱离“美国芯片三巨头”的境地。</b></p>\n<p>以研发投入为例，2011年至2020年的十年间，景嘉微的研发投入费用总额为人民币6.27亿元，而英伟达2020年这一年的研发投入就达到39.24亿美元，约合人民币253.23亿元，十年间英伟达总计投入超过1200亿元人民币，两者相差超190倍。</p>\n<p>在人才方面，截至2021年上半年，英伟达员工人数高达18975人，景嘉微总员工人数为1174人，远低于AMD在上海研发中心的2000名员工。</p>\n<p>“AI芯片、GPU芯片市场比较特殊，跟传统的专用处理器不一样，技术十分复杂。它需要大量的数据，需要和特定的算法结合，才能够付诸市场运用。”<a href=\"https://laohu8.com/S/SNPS\">新思科技</a>中国副总经理谢仲辉在今年4月接受钛媒体App独家专访时表示，如果企业想把首颗AI芯片做扎实，通常需要两三年以上。</p>\n<p>在他看来，芯片半导体本身是一个投入大、周期长、见效慢的行业，技术完全国产化需要长期持续的资金、人才和技术积累，很难用“砸金钱见回报”这种互联网思维来处理。</p>\n<p><b>此外，结合CUDA技术的软硬件生态，也是国内芯片企业与英伟达形成较大差距的另一重要原因。</b></p>\n<p>2006年，英伟达就发布了并行计算平台CUDA，其中包含一系列开发工具，只有安装使用这个平台才能够进行复杂的并行计算，任何人只要拥有一台配有英伟达GPU的笔记本电脑，就可以利用CUDA可以进行科学、便捷编程计算，比如深度学习、AI算法等，开发相关软件。过去十多年，英伟达坚持不懈地推广CUDA，使更多政企级类型软件都基于该平台开发，将英伟达自研GPU硬件与CUDA软件相结合，高效实现应用落地。</p>\n<p>相比之下，目前国内却没有一个类似CUDA和英伟达硬件深度绑定的系列平台，技术壁垒差距十分明显。大部分国产GPU厂商均采取兼容CUDA开源框架的策略，如天数智芯、登临等，准备在此基础上培育自己的软件生态。</p>\n<p>“短期来看，国产GPU兼容CUDA更容易发展，毕竟写算子是人力密集型行业，用户迁移的话是需要100%迁移、整套代码都要在你的片上跑，如果代码量很小，需要的算子不那么多，难度就比较低。但是长期来看，还是要摆脱兼容思路，发展自有的核心技术。”芯片行业内人士表示，选择兼容主要是确保已有软件依然可用，未来会不断改进自家平台，使其更加匹配自己的芯片，从而吸引开发者迁移。</p>\n<p>但也有企业选择不兼容CUDA生态，比如同时做AI训练和推理芯片的燧原科技，今年全面升级了其“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”，希望能拥有生态主导权。</p>\n<p><b>总结来看，对标英伟达的这些国内芯片企业依然处在发展的初级阶段，AI芯片技术的产业化、市场化能力较弱，没有产生实际的大规模使用，距离超越或取代“中国英伟达”仍然有很长的路要走。</b></p>\n<p>中科驭数CEO鄢贵海在接受钛媒体App采访时表示，虽然目前中国需求侧虽然还是全球最大的单一市场，增速也名列前茅，“需求侧”还是很强劲的，但在高端芯片方面无论是设计还是制造还有不小差距，“供给侧”不够强大。他指出，供给侧的优劣不仅取决于一家企业，而是全产业链能力。短期内要想打造出这样大体量和全面引领性的企业还是不太现实的。</p>\n<p>中科驭数成立于2018年，是一家专用计算架构研发商，孵化自中科院计算所的计算机体系结构国家重点实验室，如今公司估值已超10亿元。今年7月27日，中科驭数完成数亿元A轮融资，由华泰创新领投，灵均投资以及老股东国新思创跟投。</p>\n<p>高瓴合伙人、高瓴创投软件与硬科技负责人黄立明在接受钛媒体App的独家专访时表示，虽然GPU市场前景广阔，但中国<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>很难直接做成“英伟达”。除了技术难度外，还要结合很强的应用来做——涉及到软件系统软件生态，这对创业公司来说要求是极高的。</p>\n<p>高瓴于2020年2月推出独立VC品牌高瓴创投，此后其对芯片半导体领域进行投资入局，其中包括半导体IP企业芯耀辉、EDA厂商芯华章，GPU平台壁仞科技、DPU公司星云智联，加上碳化硅方面的天科合达、光芯片领域的敏芯半导体、以及手机基带星思半导体等。</p>\n<p>黄立明强调，能在这个方向跑出来的公司，无论海外还是国内，高瓴判断最终都不会有很多。</p>\n<h2>风口已至</h2>\n<p>“我们现在先不纠结于怎么去取代英伟达，路都是一步一步走的。我觉得首先中国得有国产AI芯片、通用GPU、FPGA等底层算力。只要国内有市场需求，我们一定有很多机会。”华映资本主管合伙人章高男对钛媒体App表示，国内半导体产业风口已至，中国现在切入GPU市场是“天时、地利、人和”皆备，尤其半导体和下一代AI技术都是中国必须突围的领域。</p>\n<p>章高男举了一个例子，<a href=\"https://laohu8.com/S/688111\">金山办公</a>产品虽然逊于<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>Office套件，但市场给出1100多亿元市值，背后重要原因之一是，中国必须得有国产office，同样道理也适用于国产的GPU市场。</p>\n<p>华映资本是国内最早布局移动互联网和文化产业的私募股权基金之一，近几年To B领域也成为华映资本重点关注的投资领域。目前华映资本在To B领域投资的30余个项目，投资总额超7亿元生态，由技术型投资人章高男负责搭建。在数据中台及底层算力相关领域，华映资本投资布局了壁仞科技、天云大数据，中科海微等项目。</p>\n<p>实际上，作为横跨视觉计算和AI计算的通用平台，GPU拥有巨大的市场空间。<b>据<a href=\"https://laohu8.com/S/601555\">东吴证券</a>测算，预计到2027年，GPU领域国产替代的市场空间规模超过341亿美元。除了既有的游戏市场，在工业、医疗、军事航天等方向都有进一步的发挥空间。</b></p>\n<p>今年3月，原商汤科技总裁张文联合创立的通用智能芯片设计商“壁仞科技”完成了B轮融资。2019年9月成立以来，公司总融资额超47亿元人民币，投资方包括高瓴创投、华映资本、<a href=\"https://laohu8.com/S/601318\">中国平安</a>、招商局资本、BAI资本、国盛集团国改基金等，估值已超过100亿元，成长半导体行业势头最为迅猛的“独角兽”企业之一。</p>\n<p><b>除壁仞外，沐曦集成电路、摩尔线程等入局GPU领域的企业也都完成了融资。</b></p>\n<p>8月25日，GPU厂商沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币的A轮融资，创始人陈维良、杨建等均来自美国芯片巨头AMD，投资方包括中国国有企业结构调整基金股份有限公司、<a href=\"https://laohu8.com/S/00810\">中国互联网投资</a>基金、经纬中国、和利资本、红杉中国、光速中国、国创中鼎、智慧互联产业基金、上海科创基金、联想创投等；而2020年成立的摩尔线程，宣称100天内就完成了两轮数十亿元融资，团队成员主要来自英伟达，投资方包括深创投、红杉资本<a href=\"https://laohu8.com/S/CHN\">中国基金</a>、招商局创投、字节跳动、小马智行、五源资本等。</p>\n<p><b>不过，一个有趣的现象是，壁仞、沐曦、摩尔线程上述三家初创企业是名副其实的“PPT融资造芯”，融资时无一家完成首颗芯片的流片（流水线试生产）。</b></p>\n<p>为何市场投资人愿意对此敞开钱包？数位投资人在接受钛媒体App采访时表示，这些项目能够获得大量资本支持，原因都为投资早期，主要看的还是团队、赛道两部分：AI芯片赛道风口已至，高管团队也均出自“美国芯片三巨头”。</p>\n<p>“我觉得需要给这些企业机会和耐心，不可能500个人都在写PPT。制造芯片是一个5年到10年的事情，我们愿意去投的原因，并非是投机或者是忽悠。我认为，投半导体赛道本身风险就高，需要做好长周期的打算，需要有足够强的风险承担能力，这和投资互联网的模式创新完全不一样。”上述投资人对钛媒体App表示。</p>\n<p>但也有半导体行业投资人指出，上述投资项目本质上还是希望市值撑高，有更高的回报率，尤其“芯片热”环境下，风投机构需要不断在中早期寻找这些GPU、AI芯片企业标的，希望从中赌得一份更高的回报。</p>\n<p>此外，在这一波GPU创业浪潮中，创始团队师出“美国芯片三巨头”。例如，天数智芯首席科学家郑金山曾任AMD首席技术专家；沐曦的创始团队主要来自AMD，CEO陈维良曾在AMD担任图形研发高级总监，CTO杨建曾任AMD Fellow（院士）；壁仞科技最新上任的联席CEO李新荣，曾任AMD全球副总裁，壁仞科技高级副总裁陈文中也曾在AMD任职。</p>\n<p>对此，章高男表示，AMD是GPU领域排名前二的芯片巨头，关于GPU核心研发都在上海，而图形渲染的研发是在美国，企业可以去找AMD和英伟达两家公司高管去沟通，而最终选择的人肯定是半导体行业内的佼佼者。</p>\n<p>鄢贵海认为，在细分新兴赛道，凭借需求侧的应用“势能”，中国芯片企业集中优势兵力，立足服务本土企业，突出开发的敏捷性，是有机会在产品定义、方案迭代周期上超越“英伟达”这些芯片巨头。<b>他预计，10年内会出现一批技术领先的国产GPU、DPU企业。</b></p>\n<p>“芯片产业五个环节：设计、制造、封测、材料、EDA五个环节中，与应用最相关的是设计，我们最大的优势又在于应用，所以非常有机会在“设计”这一环节取得突破，然后以点带面，逐步扩大胜利版图。所谓“弯道超车”还是追赶策略，切入面向未来的新赛道并且全力加速才更有可能占据新的战略制高点。希望能在10年内能出现一批技术领先、产品扎实而且富有战略意识的企业。”鄢贵海对钛媒体App表示。</p>\n<p>壁仞科技创始人张文表示，对芯片公司的能力要求从产品级提升到系统级和生态级。时间上不超过5年，中国在AI芯片设计领域赶上甚至领先国际水准。他强调，超越英伟达，需要重新定义一个产品，以及重新定义一个市场。</p>\n<h2>百亿DPU芯片市场“爆火”</h2>\n<p>在黄仁勋看来，负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元（DPU），正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱”。当中国芯片企业发力GPU时，英伟达则把目光放在了CPU、DPU这两个新市场中。</p>\n<p>2020年9月，英伟达宣布拟以400亿美元，从日本软件集团处收购英国芯片设计商Arm，预计写下半导体行业最大的并购案。但这笔交易存有争议，目前还等待欧盟、英国、美国和中国等政府的批准。但2021年4月，英伟达则宣布进军数据中心CPU市场，发布Grace CPU处理器，也就是本文开头黄仁勋所讲的那一段话。（详见钛媒体App前文：《英国政府出手干预，英伟达400亿美元并购Arm交易生变》）</p>\n<p>CPU和GPU之外，英伟达还在布局DPU。2019年，英伟达宣布以69亿美元全现金的形式收购以色列网络芯片商迈络思（Mellanox），并最终将其拿下。而这笔英伟达有史以来规模最大的收购，黄仁勋最看重的就是迈络思在数据中心技术等方面独步天下的能力。<b>2020年10月，英伟达首次推出了DPU —&nbsp;NVIDIA BlueField系列数据处理器。</b></p>\n<p>究其根本，一方面DPU更灵活安全，更重要的是，DPU可以解放CPU的算力，释放服务器的负载，并凭借低功耗显著降低综合成本，甚至还可以改善AI和机器学习应用的性能。</p>\n<p>据IDC统计，全球算力的需求每3.5个月就会翻一倍，远远超过了当前算力的增长速度。在此驱动下，全球计算、存储和网络基础设施也在发生根本转变：一些数据量过大的工作负载，过多占用CPU资源，与之协同作战的各种“X”PU芯片便应运而生，GPU、FPGA等芯片之外，DPU就是下一个“X”PU。</p>\n<p>业内人士就此做了一个形象的比喻，网络就像造马路，以前1G 10G时代马路已经不够宽了，车子越来越多，为了平衡压力，通过增加红绿灯和投入更多的交警来更高的协调资源，这样已经让原来的效率提高很多，但是仍然不够。必须第一扩大马路，这就是带宽增加，但是马路从2道变为4道，仅仅依靠红绿灯和有限的交警还是会堵塞，但是我们不能无限增加交警，这就需要马路能更加智能，帮助解决拥堵。</p>\n<p>章高男指出，大量的网络管理在CPU里面，占据了容器能力，而DPU则是将服务器智能提供空间能力，大量虚拟化空间可以提高算力需求。</p>\n<p><b>随着2020年，DPU的名声超出了竞争对手英特尔所推出的基础设施处理器(IPU)和SmartNIC，也让每个对数据中心业务虎视眈眈的企业都要在这个领域分一杯羹。DPU成为了各大芯片巨头、初创公司争相研发的新赛道，国产DPU现在几乎处在百花齐放的状态，红杉、高瓴创投、鼎晖、软银中国都开始入场。</b></p>\n<p>今年4月，天眼查数据显示，国产DPU芯片供应商“云豹智能”完成<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>投资、红杉资本、耀途资本等联合的天使轮融资；5月末，芯启源完成数亿元Pre-A轮融资，投资方包括软银中国、浦东科创集团等；7月27日，DPU芯片研发商“中科驭数”完成华泰创新领投的数亿元A轮融资；8月30日，DPU芯片研发商星云智联宣布完成了数亿元天使轮融资，由高瓴创投领投，鼎晖VGC、华登国际中国基金参与跟投；9月初，IDG资本豪掷“云脉芯联”天使轮融资项目。</p>\n<p>“DPU有可能成为继CPU和GPU之后的第三颗算力芯片，但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。”鄢贵海在接受钛媒体App等采访时表示，DPU产生的背景是智能时代数据爆发导致的端-边-云一体化趋势带来的对计算延迟、数据安全、资源虚拟化需求。CPU对这些非业务性负载已不堪重负，迫切需要一个理想的对象来分担这些计算负载。</p>\n<p><b>头豹研究院则预测，中国DPU市场规模预计将在2025年达到37.4亿美元。全球DPU市场规模2025年预计将达到135.7亿美元。</b>同时报告也指出，数据流通是DPU最大的应用市场，其中裸金属服务其对DPU存在刚需。DPU在电信市场的应用主要为边缘计算场景，渗透率不足5%。针对智能驾驶领域的DPU仍在探索阶段，预计在2023年DPU才有望布局在智能驾驶领域。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/7170c585dab44018726df81a32c63d62\" tg-width=\"808\" tg-height=\"500\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>中国DPU市场规模，2020-2025年预测，来源：头豹研究院</p>\n<p>鄢贵海指出，CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。而网络带宽每年依旧还有35%左右的增长。</p>\n<p>以<a href=\"https://laohu8.com/S/600918\">中泰证券</a>为例，当时该公司遇到的挑战是，交易报单合规检查太慢，需要提高交易效率。于是，中科驭数与中泰证券、上交所技术有限责任公司联合研发了一套极速风控系统解决方案，来加速这一流程。中科驭数相继研发了超低时延智能网卡、数据计算加速卡等多套产品和解决方案，主要面向高带宽、低时延、数据密集型等场景。该公司今年已经实现千万级别的季度营收。中科驭数的下一代DPU芯片预计将于2021年底完成设计，预计可处理高达200G网络带宽数据。</p>\n<p><b>不过，DPU市场虽然火爆，但概念较新，未知更多，投资风险也会更大。</b></p>\n<p>芯启源CEO卢笙指出，目前DPU细分赛道的壁垒还是相对较高的，除了技术壁垒之外，还有市场的壁垒，需要客户不断迭代，尤其是配合开源软件不断升级去适配客户快速变化的软硬件环境。因此VC（风险投资）在投资之前，一定要先认可赛道，且有足够的耐心。他强调，投资人需要对市场进行不断地观察并调整判断，现在谁也无法预料未来DPU发展前景。</p>\n<p>也有媒体认为，当英伟达进入新开辟的CPU和DPU战场，对中国的GPU厂商或许是个利好，尤其英伟达依然花大量精力放在400亿美元收购英国芯片设计商Arm公司的并购交易上，这对新创GPU企业而言，可能是个追赶的时机。</p>\n<p>正如章高男对钛媒体App所说，“从逻辑上讲，门槛不高的事情通常稀缺性都不高。（芯片半导体赛道）有些事情是很难的，需要长时间投入，虽然是高风险，但总归得有人去做。这是真正对国家有利的长远投入，其实应该鼓励投资。否则的话，这些需要长时间投入的难事，谁都不去做，你永远上不了台阶。”</p>\n<p>章高男强调，虽然风险投资肯定要追求回报，但他认为，在整个资金分配合理情况下，拿出一部分投资半导体赛道的初创企业，不仅有极强的社会意义，更是某种长期价值投资的重要体现。</p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/72948639b39fd795a430fcaa2772851c);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">TMTPost </p>\n<p class=\"h-time\">2021-09-09 15:02</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/01e0bbbfdbdc6f8f2f7ce512582f7c3e\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"750\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋（图片来源：Nvidia官网）</p>\n<p>“我即将展示的产品，融合了新的GPU加速计算能力，拥有Mellanox高性能网络，补足我们最后一块拼图的产品是——全球首款专为TB级数据中心加速计算而设计的CPU处理器，它的秘密代号是Grace。”</p>\n<p>这是2021年4月英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋在GTC峰会演讲中的一段话。然而，让人意想不到的是，直到8月12日英伟达自曝后人们才知道，这段不足100字、14秒的演讲内容竟然不是黄仁勋本人出镜，而是使用了合成的“数字替身”，即利用英伟达GPU处理器与Omniverse软件平台共同形成的“虚拟黄仁勋”形象。</p>\n<p>这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。</p>\n<p>自1993年成立至今，在黄仁勋的带领下，英伟达成功创造且引领了GPU（图形处理器）芯片这一类别，产品覆盖整个PC设备GPU至服务器GPU市场。过去五年内，<b>英伟达市值从310亿美元增长到5050亿美元，跻身成为全球第七大半导体供应商，是人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>（AI）芯片领域炙手可热的明星企业。</b></p>\n<p>与此同时，在英伟达市值超过<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>之后，国内半导体市场看到了GPU、AI芯片赛道更大的市场机会，<a href=\"https://laohu8.com/S/300474\">景嘉微</a>、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>近两年，国内半导体产业发生着转变。由于华为海思、<a href=\"https://laohu8.com/S/SMI\">中芯国际</a>等企业受美方“实体清单”影响，以及全球芯片短缺引发的连锁反应，使得中国企业愈加难采购到美国半导体产品，对于“国产替代”需求愈加强烈。</p>\n<p>2020年6月29日，由于美国《出口管理条例》再升级，实体清单企业成员在不断调整，英特尔“临时性暂停”对浪潮集团的芯片供货。</p>\n<p>尽管随后在7月3日，浪潮方面宣布英特尔已恢复对其供货，但一家是全球最大的PC、云服务x86架构芯片供应商，另一方是中国最大的服务器厂商，两家公司之间的临时断供危机，为整个中国云计算、半导体行业提了一个醒：<b>随着算力需求越来越强烈，中国需要大规模生产全面自主可控的国产GPU、服务器芯片产品。</b>从而凸显了“国产替代”正成为中国半导体行业发展的最大驱动力。</p>\n<p><b>另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。</b>根据IC Insight的统计显示，2020年全球半导体市场规模为3957亿美元，其中，中国大陆市场规模是434亿美元，为全球最大市场，占全球比例达到36.24%。然而，总部位于中国大陆的半导体公司2020年总产值仅为83亿美元，仅占市场规模的5.9%。</p>\n<p><b>偌大的蛋糕，究竟谁能切下一角？半导体产业何时才能造出“中国英伟达”？</b></p>\n<h2>错失黄金时代</h2>\n<p>GPU图形处理器又被称为显示芯片、视觉处理器，最初于1999年由英伟达提出，是个人电脑、工作站、游戏主机以及移动设备（智能手机、平板电脑、VR设备）上专门运行绘图运算的微处理器。</p>\n<p>随着GPU的并行计算优势被逐步挖掘，GPU的应用领域从图形处理扩展到高性能计算，逐步成为Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片。2020年6月，英伟达推出基于安培（Ampere）架构的A100 Tensor Core GPU，成为全球性能最强的AI芯片。</p>\n<p>以应用终端角度分类，GPU可分为PC端GPU、服务器GPU和移动端GPU，对应三种架构，即与专用电路板及组件组成的独立显卡，共享集成显卡，以及移动端GPU与其他芯片或模块一起封装成高集成度的SoC——应用于手机、汽车电子、AI在内的多个应用场景。</p>\n<p><b>自从<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>在2006年收购加拿大GPU厂商ATI之后，目前，在PC及服务器GPU领域，全球GPU市场呈现“美国芯片三巨头”——英特尔、AMD和英伟达垄断的局面。集成GPU市场英特尔优势明显，独立GPU市场英伟达和AMD两强割据。</b></p>\n<p>根据研究机构Jon Peddie Research的数据显示，2021年第一季度，全球PC端GPU市场中，英特尔（Intel）以68%市场份额位居榜首，AMD和英伟达分别为17%和14%，三家共计份额接近100%；全球独立GPU领域中，英伟达是数据中心GPU市场领导者，占据81%的市场份额，拥有领先优势，AMD则以占比19%位居第二。</p>\n<p>仅2019年，英伟达凭借V100系列等产品，占据了中国AI训练芯片市场90%份额，牢牢掌握着中国这一庞大的AI芯片销售市场。</p>\n<p>英伟达能持续作为“芯片霸主”地位的核心原因之一在于其“轻设计模式”。英伟达不做芯片制造和封装，交由<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>代工完成，自身享受7nm等先进制程工艺技术红利。根据财报显示，2016年至2021年期间，英伟达收入增长了233%，营业利润翻了一番，达到45亿美元。在截至今年5月的三个月内，销售额同比猛增84%，毛利率则达到了64%。</p>\n<p><b>事实上，中国很早就进入了GPU芯片设计领域，但结果并不如意。</b></p>\n<p><b>从20世纪70年代开始，中国开始引进半导体与集成电路技术和生产线。但结果却是陷入了“代代引进、代代落后”的恶性循环，加上“汉芯一号”假芯片事件给社会带来的不良影响，让中国的“自主处理器”遭受严重挫败，以及中国积极推动WTO全球化等因素，从而错失了全球半导体产业发展的黄金时期，下游企业只能“造不如买”。</b></p>\n<p>到2000年，以国家“18号文件”出台为标志，中国半导体才逐渐形成设计、制造、封装测试“三业分离”的产业组织形态，引进以“<a href=\"https://laohu8.com/S/688981\">中芯国际</a>”为代表的一批芯片制造（Foundry）企业在华建设、投产，技术水平也因此得到快速提升。</p>\n<p>目前，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>2014年，以军机图形显示控制模块起家的“景嘉微”（300474.SH）成功研制出军用GPU芯片JM5400，随后在2018年成功研发出28nm制程工艺的第二代GPU芯片JM7200。景嘉微从军用定制走向通用GPU，成为全球少数、国内唯一实现独立GPU商用量产的公司。</p>\n<p>除景嘉微外，2021年3月天数智芯发布了国内首颗7纳米工艺制造的GPGPU（通用图形处理器），即去掉了传统GPU 30%的图形渲染部分，只为处理人工智能（AI）应用而生；燧原科技则在今年6月发布了迄今中国最大的AI计算芯片“邃思2.0”AI芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组。</p>\n<p>但值得注意的是，景嘉微研发的JM7200芯片，性能只相当于2012年英伟达GTX 640水平，难以满足企业客户的应用需求。即便燧原科技的“邃思2.0”AI芯片，也仅和英伟达的A100达成平手，Benchmark测试的6个项目中有2项大幅超越了英伟达A100的性能表现。（详见钛媒体App前文：《燧原科技发布中国最大的AI计算芯片，加速推进三大业务方向落地》）</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15cb73d2787595547a9ed01926f4dfbe\" tg-width=\"570\" tg-height=\"1926\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p><b>背后的原因，主要由于中国半导体产业起步晚，芯片的技术门槛高、成本弹性大、产业高度集中，使得中国GPU芯片企业的整体研发投入、技术、人才都滞后于国外，从而在产品性能和技术上依然和芯片巨头有差距，下游企业依然难以脱离“美国芯片三巨头”的境地。</b></p>\n<p>以研发投入为例，2011年至2020年的十年间，景嘉微的研发投入费用总额为人民币6.27亿元，而英伟达2020年这一年的研发投入就达到39.24亿美元，约合人民币253.23亿元，十年间英伟达总计投入超过1200亿元人民币，两者相差超190倍。</p>\n<p>在人才方面，截至2021年上半年，英伟达员工人数高达18975人，景嘉微总员工人数为1174人，远低于AMD在上海研发中心的2000名员工。</p>\n<p>“AI芯片、GPU芯片市场比较特殊，跟传统的专用处理器不一样，技术十分复杂。它需要大量的数据，需要和特定的算法结合，才能够付诸市场运用。”<a href=\"https://laohu8.com/S/SNPS\">新思科技</a>中国副总经理谢仲辉在今年4月接受钛媒体App独家专访时表示，如果企业想把首颗AI芯片做扎实，通常需要两三年以上。</p>\n<p>在他看来，芯片半导体本身是一个投入大、周期长、见效慢的行业，技术完全国产化需要长期持续的资金、人才和技术积累，很难用“砸金钱见回报”这种互联网思维来处理。</p>\n<p><b>此外，结合CUDA技术的软硬件生态，也是国内芯片企业与英伟达形成较大差距的另一重要原因。</b></p>\n<p>2006年，英伟达就发布了并行计算平台CUDA，其中包含一系列开发工具，只有安装使用这个平台才能够进行复杂的并行计算，任何人只要拥有一台配有英伟达GPU的笔记本电脑，就可以利用CUDA可以进行科学、便捷编程计算，比如深度学习、AI算法等，开发相关软件。过去十多年，英伟达坚持不懈地推广CUDA，使更多政企级类型软件都基于该平台开发，将英伟达自研GPU硬件与CUDA软件相结合，高效实现应用落地。</p>\n<p>相比之下，目前国内却没有一个类似CUDA和英伟达硬件深度绑定的系列平台，技术壁垒差距十分明显。大部分国产GPU厂商均采取兼容CUDA开源框架的策略，如天数智芯、登临等，准备在此基础上培育自己的软件生态。</p>\n<p>“短期来看，国产GPU兼容CUDA更容易发展，毕竟写算子是人力密集型行业，用户迁移的话是需要100%迁移、整套代码都要在你的片上跑，如果代码量很小，需要的算子不那么多，难度就比较低。但是长期来看，还是要摆脱兼容思路，发展自有的核心技术。”芯片行业内人士表示，选择兼容主要是确保已有软件依然可用，未来会不断改进自家平台，使其更加匹配自己的芯片，从而吸引开发者迁移。</p>\n<p>但也有企业选择不兼容CUDA生态，比如同时做AI训练和推理芯片的燧原科技，今年全面升级了其“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”，希望能拥有生态主导权。</p>\n<p><b>总结来看，对标英伟达的这些国内芯片企业依然处在发展的初级阶段，AI芯片技术的产业化、市场化能力较弱，没有产生实际的大规模使用，距离超越或取代“中国英伟达”仍然有很长的路要走。</b></p>\n<p>中科驭数CEO鄢贵海在接受钛媒体App采访时表示，虽然目前中国需求侧虽然还是全球最大的单一市场，增速也名列前茅，“需求侧”还是很强劲的，但在高端芯片方面无论是设计还是制造还有不小差距，“供给侧”不够强大。他指出，供给侧的优劣不仅取决于一家企业，而是全产业链能力。短期内要想打造出这样大体量和全面引领性的企业还是不太现实的。</p>\n<p>中科驭数成立于2018年，是一家专用计算架构研发商，孵化自中科院计算所的计算机体系结构国家重点实验室，如今公司估值已超10亿元。今年7月27日，中科驭数完成数亿元A轮融资，由华泰创新领投，灵均投资以及老股东国新思创跟投。</p>\n<p>高瓴合伙人、高瓴创投软件与硬科技负责人黄立明在接受钛媒体App的独家专访时表示，虽然GPU市场前景广阔，但中国<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>很难直接做成“英伟达”。除了技术难度外，还要结合很强的应用来做——涉及到软件系统软件生态，这对创业公司来说要求是极高的。</p>\n<p>高瓴于2020年2月推出独立VC品牌高瓴创投，此后其对芯片半导体领域进行投资入局，其中包括半导体IP企业芯耀辉、EDA厂商芯华章，GPU平台壁仞科技、DPU公司星云智联，加上碳化硅方面的天科合达、光芯片领域的敏芯半导体、以及手机基带星思半导体等。</p>\n<p>黄立明强调，能在这个方向跑出来的公司，无论海外还是国内，高瓴判断最终都不会有很多。</p>\n<h2>风口已至</h2>\n<p>“我们现在先不纠结于怎么去取代英伟达，路都是一步一步走的。我觉得首先中国得有国产AI芯片、通用GPU、FPGA等底层算力。只要国内有市场需求，我们一定有很多机会。”华映资本主管合伙人章高男对钛媒体App表示，国内半导体产业风口已至，中国现在切入GPU市场是“天时、地利、人和”皆备，尤其半导体和下一代AI技术都是中国必须突围的领域。</p>\n<p>章高男举了一个例子，<a href=\"https://laohu8.com/S/688111\">金山办公</a>产品虽然逊于<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>Office套件，但市场给出1100多亿元市值，背后重要原因之一是，中国必须得有国产office，同样道理也适用于国产的GPU市场。</p>\n<p>华映资本是国内最早布局移动互联网和文化产业的私募股权基金之一，近几年To B领域也成为华映资本重点关注的投资领域。目前华映资本在To B领域投资的30余个项目，投资总额超7亿元生态，由技术型投资人章高男负责搭建。在数据中台及底层算力相关领域，华映资本投资布局了壁仞科技、天云大数据，中科海微等项目。</p>\n<p>实际上，作为横跨视觉计算和AI计算的通用平台，GPU拥有巨大的市场空间。<b>据<a href=\"https://laohu8.com/S/601555\">东吴证券</a>测算，预计到2027年，GPU领域国产替代的市场空间规模超过341亿美元。除了既有的游戏市场，在工业、医疗、军事航天等方向都有进一步的发挥空间。</b></p>\n<p>今年3月，原商汤科技总裁张文联合创立的通用智能芯片设计商“壁仞科技”完成了B轮融资。2019年9月成立以来，公司总融资额超47亿元人民币，投资方包括高瓴创投、华映资本、<a href=\"https://laohu8.com/S/601318\">中国平安</a>、招商局资本、BAI资本、国盛集团国改基金等，估值已超过100亿元，成长半导体行业势头最为迅猛的“独角兽”企业之一。</p>\n<p><b>除壁仞外，沐曦集成电路、摩尔线程等入局GPU领域的企业也都完成了融资。</b></p>\n<p>8月25日，GPU厂商沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币的A轮融资，创始人陈维良、杨建等均来自美国芯片巨头AMD，投资方包括中国国有企业结构调整基金股份有限公司、<a href=\"https://laohu8.com/S/00810\">中国互联网投资</a>基金、经纬中国、和利资本、红杉中国、光速中国、国创中鼎、智慧互联产业基金、上海科创基金、联想创投等；而2020年成立的摩尔线程，宣称100天内就完成了两轮数十亿元融资，团队成员主要来自英伟达，投资方包括深创投、红杉资本<a href=\"https://laohu8.com/S/CHN\">中国基金</a>、招商局创投、字节跳动、小马智行、五源资本等。</p>\n<p><b>不过，一个有趣的现象是，壁仞、沐曦、摩尔线程上述三家初创企业是名副其实的“PPT融资造芯”，融资时无一家完成首颗芯片的流片（流水线试生产）。</b></p>\n<p>为何市场投资人愿意对此敞开钱包？数位投资人在接受钛媒体App采访时表示，这些项目能够获得大量资本支持，原因都为投资早期，主要看的还是团队、赛道两部分：AI芯片赛道风口已至，高管团队也均出自“美国芯片三巨头”。</p>\n<p>“我觉得需要给这些企业机会和耐心，不可能500个人都在写PPT。制造芯片是一个5年到10年的事情，我们愿意去投的原因，并非是投机或者是忽悠。我认为，投半导体赛道本身风险就高，需要做好长周期的打算，需要有足够强的风险承担能力，这和投资互联网的模式创新完全不一样。”上述投资人对钛媒体App表示。</p>\n<p>但也有半导体行业投资人指出，上述投资项目本质上还是希望市值撑高，有更高的回报率，尤其“芯片热”环境下，风投机构需要不断在中早期寻找这些GPU、AI芯片企业标的，希望从中赌得一份更高的回报。</p>\n<p>此外，在这一波GPU创业浪潮中，创始团队师出“美国芯片三巨头”。例如，天数智芯首席科学家郑金山曾任AMD首席技术专家；沐曦的创始团队主要来自AMD，CEO陈维良曾在AMD担任图形研发高级总监，CTO杨建曾任AMD Fellow（院士）；壁仞科技最新上任的联席CEO李新荣，曾任AMD全球副总裁，壁仞科技高级副总裁陈文中也曾在AMD任职。</p>\n<p>对此，章高男表示，AMD是GPU领域排名前二的芯片巨头，关于GPU核心研发都在上海，而图形渲染的研发是在美国，企业可以去找AMD和英伟达两家公司高管去沟通，而最终选择的人肯定是半导体行业内的佼佼者。</p>\n<p>鄢贵海认为，在细分新兴赛道，凭借需求侧的应用“势能”，中国芯片企业集中优势兵力，立足服务本土企业，突出开发的敏捷性，是有机会在产品定义、方案迭代周期上超越“英伟达”这些芯片巨头。<b>他预计，10年内会出现一批技术领先的国产GPU、DPU企业。</b></p>\n<p>“芯片产业五个环节：设计、制造、封测、材料、EDA五个环节中，与应用最相关的是设计，我们最大的优势又在于应用，所以非常有机会在“设计”这一环节取得突破，然后以点带面，逐步扩大胜利版图。所谓“弯道超车”还是追赶策略，切入面向未来的新赛道并且全力加速才更有可能占据新的战略制高点。希望能在10年内能出现一批技术领先、产品扎实而且富有战略意识的企业。”鄢贵海对钛媒体App表示。</p>\n<p>壁仞科技创始人张文表示，对芯片公司的能力要求从产品级提升到系统级和生态级。时间上不超过5年，中国在AI芯片设计领域赶上甚至领先国际水准。他强调，超越英伟达，需要重新定义一个产品，以及重新定义一个市场。</p>\n<h2>百亿DPU芯片市场“爆火”</h2>\n<p>在黄仁勋看来，负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元（DPU），正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱”。当中国芯片企业发力GPU时，英伟达则把目光放在了CPU、DPU这两个新市场中。</p>\n<p>2020年9月，英伟达宣布拟以400亿美元，从日本软件集团处收购英国芯片设计商Arm，预计写下半导体行业最大的并购案。但这笔交易存有争议，目前还等待欧盟、英国、美国和中国等政府的批准。但2021年4月，英伟达则宣布进军数据中心CPU市场，发布Grace CPU处理器，也就是本文开头黄仁勋所讲的那一段话。（详见钛媒体App前文：《英国政府出手干预，英伟达400亿美元并购Arm交易生变》）</p>\n<p>CPU和GPU之外，英伟达还在布局DPU。2019年，英伟达宣布以69亿美元全现金的形式收购以色列网络芯片商迈络思（Mellanox），并最终将其拿下。而这笔英伟达有史以来规模最大的收购，黄仁勋最看重的就是迈络思在数据中心技术等方面独步天下的能力。<b>2020年10月，英伟达首次推出了DPU —&nbsp;NVIDIA BlueField系列数据处理器。</b></p>\n<p>究其根本，一方面DPU更灵活安全，更重要的是，DPU可以解放CPU的算力，释放服务器的负载，并凭借低功耗显著降低综合成本，甚至还可以改善AI和机器学习应用的性能。</p>\n<p>据IDC统计，全球算力的需求每3.5个月就会翻一倍，远远超过了当前算力的增长速度。在此驱动下，全球计算、存储和网络基础设施也在发生根本转变：一些数据量过大的工作负载，过多占用CPU资源，与之协同作战的各种“X”PU芯片便应运而生，GPU、FPGA等芯片之外，DPU就是下一个“X”PU。</p>\n<p>业内人士就此做了一个形象的比喻，网络就像造马路，以前1G 10G时代马路已经不够宽了，车子越来越多，为了平衡压力，通过增加红绿灯和投入更多的交警来更高的协调资源，这样已经让原来的效率提高很多，但是仍然不够。必须第一扩大马路，这就是带宽增加，但是马路从2道变为4道，仅仅依靠红绿灯和有限的交警还是会堵塞，但是我们不能无限增加交警，这就需要马路能更加智能，帮助解决拥堵。</p>\n<p>章高男指出，大量的网络管理在CPU里面，占据了容器能力，而DPU则是将服务器智能提供空间能力，大量虚拟化空间可以提高算力需求。</p>\n<p><b>随着2020年，DPU的名声超出了竞争对手英特尔所推出的基础设施处理器(IPU)和SmartNIC，也让每个对数据中心业务虎视眈眈的企业都要在这个领域分一杯羹。DPU成为了各大芯片巨头、初创公司争相研发的新赛道，国产DPU现在几乎处在百花齐放的状态，红杉、高瓴创投、鼎晖、软银中国都开始入场。</b></p>\n<p>今年4月，天眼查数据显示，国产DPU芯片供应商“云豹智能”完成<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>投资、红杉资本、耀途资本等联合的天使轮融资；5月末，芯启源完成数亿元Pre-A轮融资，投资方包括软银中国、浦东科创集团等；7月27日，DPU芯片研发商“中科驭数”完成华泰创新领投的数亿元A轮融资；8月30日，DPU芯片研发商星云智联宣布完成了数亿元天使轮融资，由高瓴创投领投，鼎晖VGC、华登国际中国基金参与跟投；9月初，IDG资本豪掷“云脉芯联”天使轮融资项目。</p>\n<p>“DPU有可能成为继CPU和GPU之后的第三颗算力芯片，但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。”鄢贵海在接受钛媒体App等采访时表示，DPU产生的背景是智能时代数据爆发导致的端-边-云一体化趋势带来的对计算延迟、数据安全、资源虚拟化需求。CPU对这些非业务性负载已不堪重负，迫切需要一个理想的对象来分担这些计算负载。</p>\n<p><b>头豹研究院则预测，中国DPU市场规模预计将在2025年达到37.4亿美元。全球DPU市场规模2025年预计将达到135.7亿美元。</b>同时报告也指出，数据流通是DPU最大的应用市场，其中裸金属服务其对DPU存在刚需。DPU在电信市场的应用主要为边缘计算场景，渗透率不足5%。针对智能驾驶领域的DPU仍在探索阶段，预计在2023年DPU才有望布局在智能驾驶领域。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/7170c585dab44018726df81a32c63d62\" tg-width=\"808\" tg-height=\"500\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>中国DPU市场规模，2020-2025年预测，来源：头豹研究院</p>\n<p>鄢贵海指出，CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。而网络带宽每年依旧还有35%左右的增长。</p>\n<p>以<a href=\"https://laohu8.com/S/600918\">中泰证券</a>为例，当时该公司遇到的挑战是，交易报单合规检查太慢，需要提高交易效率。于是，中科驭数与中泰证券、上交所技术有限责任公司联合研发了一套极速风控系统解决方案，来加速这一流程。中科驭数相继研发了超低时延智能网卡、数据计算加速卡等多套产品和解决方案，主要面向高带宽、低时延、数据密集型等场景。该公司今年已经实现千万级别的季度营收。中科驭数的下一代DPU芯片预计将于2021年底完成设计，预计可处理高达200G网络带宽数据。</p>\n<p><b>不过，DPU市场虽然火爆，但概念较新，未知更多，投资风险也会更大。</b></p>\n<p>芯启源CEO卢笙指出，目前DPU细分赛道的壁垒还是相对较高的，除了技术壁垒之外，还有市场的壁垒，需要客户不断迭代，尤其是配合开源软件不断升级去适配客户快速变化的软硬件环境。因此VC（风险投资）在投资之前，一定要先认可赛道，且有足够的耐心。他强调，投资人需要对市场进行不断地观察并调整判断，现在谁也无法预料未来DPU发展前景。</p>\n<p>也有媒体认为，当英伟达进入新开辟的CPU和DPU战场，对中国的GPU厂商或许是个利好，尤其英伟达依然花大量精力放在400亿美元收购英国芯片设计商Arm公司的并购交易上，这对新创GPU企业而言，可能是个追赶的时机。</p>\n<p>正如章高男对钛媒体App所说，“从逻辑上讲，门槛不高的事情通常稀缺性都不高。（芯片半导体赛道）有些事情是很难的，需要长时间投入，虽然是高风险，但总归得有人去做。这是真正对国家有利的长远投入，其实应该鼓励投资。否则的话，这些需要长时间投入的难事，谁都不去做，你永远上不了台阶。”</p>\n<p>章高男强调，虽然风险投资肯定要追求回报，但他认为，在整个资金分配合理情况下，拿出一部分投资半导体赛道的初创企业，不仅有极强的社会意义，更是某种长期价值投资的重要体现。</p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/01e0bbbfdbdc6f8f2f7ce512582f7c3e","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2166195813","content_text":"英伟达CEO黄仁勋（图片来源：Nvidia官网）\n“我即将展示的产品，融合了新的GPU加速计算能力，拥有Mellanox高性能网络，补足我们最后一块拼图的产品是——全球首款专为TB级数据中心加速计算而设计的CPU处理器，它的秘密代号是Grace。”\n这是2021年4月英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋在GTC峰会演讲中的一段话。然而，让人意想不到的是，直到8月12日英伟达自曝后人们才知道，这段不足100字、14秒的演讲内容竟然不是黄仁勋本人出镜，而是使用了合成的“数字替身”，即利用英伟达GPU处理器与Omniverse软件平台共同形成的“虚拟黄仁勋”形象。\n这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。\n自1993年成立至今，在黄仁勋的带领下，英伟达成功创造且引领了GPU（图形处理器）芯片这一类别，产品覆盖整个PC设备GPU至服务器GPU市场。过去五年内，英伟达市值从310亿美元增长到5050亿美元，跻身成为全球第七大半导体供应商，是人工智能（AI）芯片领域炙手可热的明星企业。\n与此同时，在英伟达市值超过英特尔之后，国内半导体市场看到了GPU、AI芯片赛道更大的市场机会，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。\n近两年，国内半导体产业发生着转变。由于华为海思、中芯国际等企业受美方“实体清单”影响，以及全球芯片短缺引发的连锁反应，使得中国企业愈加难采购到美国半导体产品，对于“国产替代”需求愈加强烈。\n2020年6月29日，由于美国《出口管理条例》再升级，实体清单企业成员在不断调整，英特尔“临时性暂停”对浪潮集团的芯片供货。\n尽管随后在7月3日，浪潮方面宣布英特尔已恢复对其供货，但一家是全球最大的PC、云服务x86架构芯片供应商，另一方是中国最大的服务器厂商，两家公司之间的临时断供危机，为整个中国云计算、半导体行业提了一个醒：随着算力需求越来越强烈，中国需要大规模生产全面自主可控的国产GPU、服务器芯片产品。从而凸显了“国产替代”正成为中国半导体行业发展的最大驱动力。\n另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。根据IC Insight的统计显示，2020年全球半导体市场规模为3957亿美元，其中，中国大陆市场规模是434亿美元，为全球最大市场，占全球比例达到36.24%。然而，总部位于中国大陆的半导体公司2020年总产值仅为83亿美元，仅占市场规模的5.9%。\n偌大的蛋糕，究竟谁能切下一角？半导体产业何时才能造出“中国英伟达”？\n错失黄金时代\nGPU图形处理器又被称为显示芯片、视觉处理器，最初于1999年由英伟达提出，是个人电脑、工作站、游戏主机以及移动设备（智能手机、平板电脑、VR设备）上专门运行绘图运算的微处理器。\n随着GPU的并行计算优势被逐步挖掘，GPU的应用领域从图形处理扩展到高性能计算，逐步成为Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片。2020年6月，英伟达推出基于安培（Ampere）架构的A100 Tensor Core GPU，成为全球性能最强的AI芯片。\n以应用终端角度分类，GPU可分为PC端GPU、服务器GPU和移动端GPU，对应三种架构，即与专用电路板及组件组成的独立显卡，共享集成显卡，以及移动端GPU与其他芯片或模块一起封装成高集成度的SoC——应用于手机、汽车电子、AI在内的多个应用场景。\n自从AMD在2006年收购加拿大GPU厂商ATI之后，目前，在PC及服务器GPU领域，全球GPU市场呈现“美国芯片三巨头”——英特尔、AMD和英伟达垄断的局面。集成GPU市场英特尔优势明显，独立GPU市场英伟达和AMD两强割据。\n根据研究机构Jon Peddie Research的数据显示，2021年第一季度，全球PC端GPU市场中，英特尔（Intel）以68%市场份额位居榜首，AMD和英伟达分别为17%和14%，三家共计份额接近100%；全球独立GPU领域中，英伟达是数据中心GPU市场领导者，占据81%的市场份额，拥有领先优势，AMD则以占比19%位居第二。\n仅2019年，英伟达凭借V100系列等产品，占据了中国AI训练芯片市场90%份额，牢牢掌握着中国这一庞大的AI芯片销售市场。\n英伟达能持续作为“芯片霸主”地位的核心原因之一在于其“轻设计模式”。英伟达不做芯片制造和封装，交由台积电代工完成，自身享受7nm等先进制程工艺技术红利。根据财报显示，2016年至2021年期间，英伟达收入增长了233%，营业利润翻了一番，达到45亿美元。在截至今年5月的三个月内，销售额同比猛增84%，毛利率则达到了64%。\n事实上，中国很早就进入了GPU芯片设计领域，但结果并不如意。\n从20世纪70年代开始，中国开始引进半导体与集成电路技术和生产线。但结果却是陷入了“代代引进、代代落后”的恶性循环，加上“汉芯一号”假芯片事件给社会带来的不良影响，让中国的“自主处理器”遭受严重挫败，以及中国积极推动WTO全球化等因素，从而错失了全球半导体产业发展的黄金时期，下游企业只能“造不如买”。\n到2000年，以国家“18号文件”出台为标志，中国半导体才逐渐形成设计、制造、封装测试“三业分离”的产业组织形态，引进以“中芯国际”为代表的一批芯片制造（Foundry）企业在华建设、投产，技术水平也因此得到快速提升。\n目前，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。\n2014年，以军机图形显示控制模块起家的“景嘉微”（300474.SH）成功研制出军用GPU芯片JM5400，随后在2018年成功研发出28nm制程工艺的第二代GPU芯片JM7200。景嘉微从军用定制走向通用GPU，成为全球少数、国内唯一实现独立GPU商用量产的公司。\n除景嘉微外，2021年3月天数智芯发布了国内首颗7纳米工艺制造的GPGPU（通用图形处理器），即去掉了传统GPU 30%的图形渲染部分，只为处理人工智能（AI）应用而生；燧原科技则在今年6月发布了迄今中国最大的AI计算芯片“邃思2.0”AI芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组。\n但值得注意的是，景嘉微研发的JM7200芯片，性能只相当于2012年英伟达GTX 640水平，难以满足企业客户的应用需求。即便燧原科技的“邃思2.0”AI芯片，也仅和英伟达的A100达成平手，Benchmark测试的6个项目中有2项大幅超越了英伟达A100的性能表现。（详见钛媒体App前文：《燧原科技发布中国最大的AI计算芯片，加速推进三大业务方向落地》）\n\n背后的原因，主要由于中国半导体产业起步晚，芯片的技术门槛高、成本弹性大、产业高度集中，使得中国GPU芯片企业的整体研发投入、技术、人才都滞后于国外，从而在产品性能和技术上依然和芯片巨头有差距，下游企业依然难以脱离“美国芯片三巨头”的境地。\n以研发投入为例，2011年至2020年的十年间，景嘉微的研发投入费用总额为人民币6.27亿元，而英伟达2020年这一年的研发投入就达到39.24亿美元，约合人民币253.23亿元，十年间英伟达总计投入超过1200亿元人民币，两者相差超190倍。\n在人才方面，截至2021年上半年，英伟达员工人数高达18975人，景嘉微总员工人数为1174人，远低于AMD在上海研发中心的2000名员工。\n“AI芯片、GPU芯片市场比较特殊，跟传统的专用处理器不一样，技术十分复杂。它需要大量的数据，需要和特定的算法结合，才能够付诸市场运用。”新思科技中国副总经理谢仲辉在今年4月接受钛媒体App独家专访时表示，如果企业想把首颗AI芯片做扎实，通常需要两三年以上。\n在他看来，芯片半导体本身是一个投入大、周期长、见效慢的行业，技术完全国产化需要长期持续的资金、人才和技术积累，很难用“砸金钱见回报”这种互联网思维来处理。\n此外，结合CUDA技术的软硬件生态，也是国内芯片企业与英伟达形成较大差距的另一重要原因。\n2006年，英伟达就发布了并行计算平台CUDA，其中包含一系列开发工具，只有安装使用这个平台才能够进行复杂的并行计算，任何人只要拥有一台配有英伟达GPU的笔记本电脑，就可以利用CUDA可以进行科学、便捷编程计算，比如深度学习、AI算法等，开发相关软件。过去十多年，英伟达坚持不懈地推广CUDA，使更多政企级类型软件都基于该平台开发，将英伟达自研GPU硬件与CUDA软件相结合，高效实现应用落地。\n相比之下，目前国内却没有一个类似CUDA和英伟达硬件深度绑定的系列平台，技术壁垒差距十分明显。大部分国产GPU厂商均采取兼容CUDA开源框架的策略，如天数智芯、登临等，准备在此基础上培育自己的软件生态。\n“短期来看，国产GPU兼容CUDA更容易发展，毕竟写算子是人力密集型行业，用户迁移的话是需要100%迁移、整套代码都要在你的片上跑，如果代码量很小，需要的算子不那么多，难度就比较低。但是长期来看，还是要摆脱兼容思路，发展自有的核心技术。”芯片行业内人士表示，选择兼容主要是确保已有软件依然可用，未来会不断改进自家平台，使其更加匹配自己的芯片，从而吸引开发者迁移。\n但也有企业选择不兼容CUDA生态，比如同时做AI训练和推理芯片的燧原科技，今年全面升级了其“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”，希望能拥有生态主导权。\n总结来看，对标英伟达的这些国内芯片企业依然处在发展的初级阶段，AI芯片技术的产业化、市场化能力较弱，没有产生实际的大规模使用，距离超越或取代“中国英伟达”仍然有很长的路要走。\n中科驭数CEO鄢贵海在接受钛媒体App采访时表示，虽然目前中国需求侧虽然还是全球最大的单一市场，增速也名列前茅，“需求侧”还是很强劲的，但在高端芯片方面无论是设计还是制造还有不小差距，“供给侧”不够强大。他指出，供给侧的优劣不仅取决于一家企业，而是全产业链能力。短期内要想打造出这样大体量和全面引领性的企业还是不太现实的。\n中科驭数成立于2018年，是一家专用计算架构研发商，孵化自中科院计算所的计算机体系结构国家重点实验室，如今公司估值已超10亿元。今年7月27日，中科驭数完成数亿元A轮融资，由华泰创新领投，灵均投资以及老股东国新思创跟投。\n高瓴合伙人、高瓴创投软件与硬科技负责人黄立明在接受钛媒体App的独家专访时表示，虽然GPU市场前景广阔，但中国创业公司很难直接做成“英伟达”。除了技术难度外，还要结合很强的应用来做——涉及到软件系统软件生态，这对创业公司来说要求是极高的。\n高瓴于2020年2月推出独立VC品牌高瓴创投，此后其对芯片半导体领域进行投资入局，其中包括半导体IP企业芯耀辉、EDA厂商芯华章，GPU平台壁仞科技、DPU公司星云智联，加上碳化硅方面的天科合达、光芯片领域的敏芯半导体、以及手机基带星思半导体等。\n黄立明强调，能在这个方向跑出来的公司，无论海外还是国内，高瓴判断最终都不会有很多。\n风口已至\n“我们现在先不纠结于怎么去取代英伟达，路都是一步一步走的。我觉得首先中国得有国产AI芯片、通用GPU、FPGA等底层算力。只要国内有市场需求，我们一定有很多机会。”华映资本主管合伙人章高男对钛媒体App表示，国内半导体产业风口已至，中国现在切入GPU市场是“天时、地利、人和”皆备，尤其半导体和下一代AI技术都是中国必须突围的领域。\n章高男举了一个例子，金山办公产品虽然逊于微软Office套件，但市场给出1100多亿元市值，背后重要原因之一是，中国必须得有国产office，同样道理也适用于国产的GPU市场。\n华映资本是国内最早布局移动互联网和文化产业的私募股权基金之一，近几年To B领域也成为华映资本重点关注的投资领域。目前华映资本在To B领域投资的30余个项目，投资总额超7亿元生态，由技术型投资人章高男负责搭建。在数据中台及底层算力相关领域，华映资本投资布局了壁仞科技、天云大数据，中科海微等项目。\n实际上，作为横跨视觉计算和AI计算的通用平台，GPU拥有巨大的市场空间。据东吴证券测算，预计到2027年，GPU领域国产替代的市场空间规模超过341亿美元。除了既有的游戏市场，在工业、医疗、军事航天等方向都有进一步的发挥空间。\n今年3月，原商汤科技总裁张文联合创立的通用智能芯片设计商“壁仞科技”完成了B轮融资。2019年9月成立以来，公司总融资额超47亿元人民币，投资方包括高瓴创投、华映资本、中国平安、招商局资本、BAI资本、国盛集团国改基金等，估值已超过100亿元，成长半导体行业势头最为迅猛的“独角兽”企业之一。\n除壁仞外，沐曦集成电路、摩尔线程等入局GPU领域的企业也都完成了融资。\n8月25日，GPU厂商沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币的A轮融资，创始人陈维良、杨建等均来自美国芯片巨头AMD，投资方包括中国国有企业结构调整基金股份有限公司、中国互联网投资基金、经纬中国、和利资本、红杉中国、光速中国、国创中鼎、智慧互联产业基金、上海科创基金、联想创投等；而2020年成立的摩尔线程，宣称100天内就完成了两轮数十亿元融资，团队成员主要来自英伟达，投资方包括深创投、红杉资本中国基金、招商局创投、字节跳动、小马智行、五源资本等。\n不过，一个有趣的现象是，壁仞、沐曦、摩尔线程上述三家初创企业是名副其实的“PPT融资造芯”，融资时无一家完成首颗芯片的流片（流水线试生产）。\n为何市场投资人愿意对此敞开钱包？数位投资人在接受钛媒体App采访时表示，这些项目能够获得大量资本支持，原因都为投资早期，主要看的还是团队、赛道两部分：AI芯片赛道风口已至，高管团队也均出自“美国芯片三巨头”。\n“我觉得需要给这些企业机会和耐心，不可能500个人都在写PPT。制造芯片是一个5年到10年的事情，我们愿意去投的原因，并非是投机或者是忽悠。我认为，投半导体赛道本身风险就高，需要做好长周期的打算，需要有足够强的风险承担能力，这和投资互联网的模式创新完全不一样。”上述投资人对钛媒体App表示。\n但也有半导体行业投资人指出，上述投资项目本质上还是希望市值撑高，有更高的回报率，尤其“芯片热”环境下，风投机构需要不断在中早期寻找这些GPU、AI芯片企业标的，希望从中赌得一份更高的回报。\n此外，在这一波GPU创业浪潮中，创始团队师出“美国芯片三巨头”。例如，天数智芯首席科学家郑金山曾任AMD首席技术专家；沐曦的创始团队主要来自AMD，CEO陈维良曾在AMD担任图形研发高级总监，CTO杨建曾任AMD Fellow（院士）；壁仞科技最新上任的联席CEO李新荣，曾任AMD全球副总裁，壁仞科技高级副总裁陈文中也曾在AMD任职。\n对此，章高男表示，AMD是GPU领域排名前二的芯片巨头，关于GPU核心研发都在上海，而图形渲染的研发是在美国，企业可以去找AMD和英伟达两家公司高管去沟通，而最终选择的人肯定是半导体行业内的佼佼者。\n鄢贵海认为，在细分新兴赛道，凭借需求侧的应用“势能”，中国芯片企业集中优势兵力，立足服务本土企业，突出开发的敏捷性，是有机会在产品定义、方案迭代周期上超越“英伟达”这些芯片巨头。他预计，10年内会出现一批技术领先的国产GPU、DPU企业。\n“芯片产业五个环节：设计、制造、封测、材料、EDA五个环节中，与应用最相关的是设计，我们最大的优势又在于应用，所以非常有机会在“设计”这一环节取得突破，然后以点带面，逐步扩大胜利版图。所谓“弯道超车”还是追赶策略，切入面向未来的新赛道并且全力加速才更有可能占据新的战略制高点。希望能在10年内能出现一批技术领先、产品扎实而且富有战略意识的企业。”鄢贵海对钛媒体App表示。\n壁仞科技创始人张文表示，对芯片公司的能力要求从产品级提升到系统级和生态级。时间上不超过5年，中国在AI芯片设计领域赶上甚至领先国际水准。他强调，超越英伟达，需要重新定义一个产品，以及重新定义一个市场。\n百亿DPU芯片市场“爆火”\n在黄仁勋看来，负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元（DPU），正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱”。当中国芯片企业发力GPU时，英伟达则把目光放在了CPU、DPU这两个新市场中。\n2020年9月，英伟达宣布拟以400亿美元，从日本软件集团处收购英国芯片设计商Arm，预计写下半导体行业最大的并购案。但这笔交易存有争议，目前还等待欧盟、英国、美国和中国等政府的批准。但2021年4月，英伟达则宣布进军数据中心CPU市场，发布Grace CPU处理器，也就是本文开头黄仁勋所讲的那一段话。（详见钛媒体App前文：《英国政府出手干预，英伟达400亿美元并购Arm交易生变》）\nCPU和GPU之外，英伟达还在布局DPU。2019年，英伟达宣布以69亿美元全现金的形式收购以色列网络芯片商迈络思（Mellanox），并最终将其拿下。而这笔英伟达有史以来规模最大的收购，黄仁勋最看重的就是迈络思在数据中心技术等方面独步天下的能力。2020年10月，英伟达首次推出了DPU — NVIDIA BlueField系列数据处理器。\n究其根本，一方面DPU更灵活安全，更重要的是，DPU可以解放CPU的算力，释放服务器的负载，并凭借低功耗显著降低综合成本，甚至还可以改善AI和机器学习应用的性能。\n据IDC统计，全球算力的需求每3.5个月就会翻一倍，远远超过了当前算力的增长速度。在此驱动下，全球计算、存储和网络基础设施也在发生根本转变：一些数据量过大的工作负载，过多占用CPU资源，与之协同作战的各种“X”PU芯片便应运而生，GPU、FPGA等芯片之外，DPU就是下一个“X”PU。\n业内人士就此做了一个形象的比喻，网络就像造马路，以前1G 10G时代马路已经不够宽了，车子越来越多，为了平衡压力，通过增加红绿灯和投入更多的交警来更高的协调资源，这样已经让原来的效率提高很多，但是仍然不够。必须第一扩大马路，这就是带宽增加，但是马路从2道变为4道，仅仅依靠红绿灯和有限的交警还是会堵塞，但是我们不能无限增加交警，这就需要马路能更加智能，帮助解决拥堵。\n章高男指出，大量的网络管理在CPU里面，占据了容器能力，而DPU则是将服务器智能提供空间能力，大量虚拟化空间可以提高算力需求。\n随着2020年，DPU的名声超出了竞争对手英特尔所推出的基础设施处理器(IPU)和SmartNIC，也让每个对数据中心业务虎视眈眈的企业都要在这个领域分一杯羹。DPU成为了各大芯片巨头、初创公司争相研发的新赛道，国产DPU现在几乎处在百花齐放的状态，红杉、高瓴创投、鼎晖、软银中国都开始入场。\n今年4月，天眼查数据显示，国产DPU芯片供应商“云豹智能”完成腾讯投资、红杉资本、耀途资本等联合的天使轮融资；5月末，芯启源完成数亿元Pre-A轮融资，投资方包括软银中国、浦东科创集团等；7月27日，DPU芯片研发商“中科驭数”完成华泰创新领投的数亿元A轮融资；8月30日，DPU芯片研发商星云智联宣布完成了数亿元天使轮融资，由高瓴创投领投，鼎晖VGC、华登国际中国基金参与跟投；9月初，IDG资本豪掷“云脉芯联”天使轮融资项目。\n“DPU有可能成为继CPU和GPU之后的第三颗算力芯片，但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。”鄢贵海在接受钛媒体App等采访时表示，DPU产生的背景是智能时代数据爆发导致的端-边-云一体化趋势带来的对计算延迟、数据安全、资源虚拟化需求。CPU对这些非业务性负载已不堪重负，迫切需要一个理想的对象来分担这些计算负载。\n头豹研究院则预测，中国DPU市场规模预计将在2025年达到37.4亿美元。全球DPU市场规模2025年预计将达到135.7亿美元。同时报告也指出，数据流通是DPU最大的应用市场，其中裸金属服务其对DPU存在刚需。DPU在电信市场的应用主要为边缘计算场景，渗透率不足5%。针对智能驾驶领域的DPU仍在探索阶段，预计在2023年DPU才有望布局在智能驾驶领域。\n中国DPU市场规模，2020-2025年预测，来源：头豹研究院\n鄢贵海指出，CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。而网络带宽每年依旧还有35%左右的增长。\n以中泰证券为例，当时该公司遇到的挑战是，交易报单合规检查太慢，需要提高交易效率。于是，中科驭数与中泰证券、上交所技术有限责任公司联合研发了一套极速风控系统解决方案，来加速这一流程。中科驭数相继研发了超低时延智能网卡、数据计算加速卡等多套产品和解决方案，主要面向高带宽、低时延、数据密集型等场景。该公司今年已经实现千万级别的季度营收。中科驭数的下一代DPU芯片预计将于2021年底完成设计，预计可处理高达200G网络带宽数据。\n不过，DPU市场虽然火爆，但概念较新，未知更多，投资风险也会更大。\n芯启源CEO卢笙指出，目前DPU细分赛道的壁垒还是相对较高的，除了技术壁垒之外，还有市场的壁垒，需要客户不断迭代，尤其是配合开源软件不断升级去适配客户快速变化的软硬件环境。因此VC（风险投资）在投资之前，一定要先认可赛道，且有足够的耐心。他强调，投资人需要对市场进行不断地观察并调整判断，现在谁也无法预料未来DPU发展前景。\n也有媒体认为，当英伟达进入新开辟的CPU和DPU战场，对中国的GPU厂商或许是个利好，尤其英伟达依然花大量精力放在400亿美元收购英国芯片设计商Arm公司的并购交易上，这对新创GPU企业而言，可能是个追赶的时机。\n正如章高男对钛媒体App所说，“从逻辑上讲，门槛不高的事情通常稀缺性都不高。（芯片半导体赛道）有些事情是很难的，需要长时间投入，虽然是高风险，但总归得有人去做。这是真正对国家有利的长远投入，其实应该鼓励投资。否则的话，这些需要长时间投入的难事，谁都不去做，你永远上不了台阶。”\n章高男强调，虽然风险投资肯定要追求回报，但他认为，在整个资金分配合理情况下，拿出一部分投资半导体赛道的初创企业，不仅有极强的社会意义，更是某种长期价值投资的重要体现。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":678,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":172871363,"gmtCreate":1626955744352,"gmtModify":1626955744352,"author":{"id":"3536359779754225","authorId":"3536359779754225","name":"MarcLam","avatar":"https://static.tigerbbs.com/9fe5a28191e609cd49ef3cc3c10a5781","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3536359779754225","authorIdStr":"3536359779754225"},"themes":[],"htmlText":"<a 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