证券时报记者 王一鸣欧洲杯体育
前几年广受成本追捧的GPU（图形处理器）这一硬核赛谈正在步入洗牌期，一些原来备受瞩盘算通用GPU假想企业先后堕入磋磨窘境。与此同期，有头部企业连续求新求变，已步入AI（东谈主工智能）中枢战场。
关于行业近况，北京社科院商讨员王鹏向证券时报记者分析，现时国产GPU产业处于快速发展与洗牌并存的阶段。一方面，跟着AI大模子的需求激增，国产GPU市集飞速崛起，泄漏出如摩尔线程、壁仞科技等一批具有改变材干的企业。这些企业在时期研发、家具改变等方面取得了显赫进展，为国产GPU行业注入了新的活力。另一方面，市集竞争也日益浓烈，部分初创企业由于资金链断裂、时期瓶颈等问题堕入窘境，以至濒临裁人、诉讼等风险。
“长久来看，国产GPU行业仍具有繁密的发展出息。这源于东谈主工智能、大数据、云计较等时期的快速发展，对高性能GPU的需求抓续增长；同期，国度计策对半导体产业的支抓力度不断加大，为国产GPU行业提供了细腻的发展环境。此外，跟着国产芯片公司在生态构建、时期改变等方面的不断努力，国产GPU有望简约放松与国际最初水平的差距。”王鹏说。
几家激昂几家愁
近日，国产GPU独角兽壁仞科技一则动态引起业内关心。该公司在上海证监局办理IPO指导备案登记，指导券商为国泰君安。这是继本年8月26日燧原科技指导备案讲演公布后，又一家启动IPO的上海AI芯片企业。
壁仞科技创立于2019年，戮力于于研发原创性的通用计较体系，建立高效的软硬件平台，同期在智能计较鸿沟提供一体化的科罚有筹办。收尾当今，公司已完成多轮融资，公开融资总数杰出50亿元，投资方包括启明创投、IDG成本、中芯聚源、格力创投等。
当今，壁仞科技首款国产高端通用GPU（GPGPU）壁砺系列已量产。在9月举行的2024民众AI芯片峰会上，壁仞科技还初次公布了其自研的异构GPU协同磨真金不怕火有筹办，该有筹办冲破了大模子异构算力孤岛贫穷，兑现了在原土异构多GPU芯片算力磨真金不怕火时期鸿沟的初次冲破。
另一家国内GPU独角兽企业也有新动作。本年7月，摩尔线程晓谕对其夸娥（KUAE）智算集群科罚有筹办进行紧要升级，从现时千卡级别大幅扩展至万卡限制。摩尔线程独创东谈主兼CEO张建中暗示，在多元趋势下，万卡已是AI模子磨真金不怕火主战场的标配。
事实上，在国内，万卡集群建筑刚直喊大进。旧年7月，华为昇腾AI集群限制从最初的4000卡集群扩展至16000卡，是国内首个万卡AI集群。
不外，现时国产GPU产业的分化亦十分较着，一些原来备受瞩盘算企业接连堕入窘境。本年8月底，曾取得2024年度重庆市“独角兽企业”名称的象帝先被曝约400位职工被裁。公司在回答中坦陈：“发展濒临一定的市集诊治压力……正在进行组织结构和东谈主员树立的优化等……并寻找外部融资契机。”另一方面，象帝先鼓励还在告状其独创东谈主唐志敏，因其未能筹集到情愿的5亿元B轮融资。
在象帝先堕入窘境之前，同处在GPU赛谈的砺算科技曾经预警。至本年8月19日，东芯股份公告拟以不杰出2亿元收购砺算科技37.88%股份，砺算科技的资金弥留意态方得以缓解。
GPU占AI芯片
简略份额
在中关村物联网产业定约副文书长袁帅看来，现时国产GPU行业处于一个复杂而枢纽的转型期，短期行业出现降缓和分化，主淌若由于市集竞争加重、时期门槛提高、成本落潮等身分导致企业资金压力增大。在此布景下，部分实力较弱的初创企业在面对挑战时络续愈加脆弱，而头部企业则凭借那时期实力、市集布局和资金上风渐渐崭露头角。
按界说和应用看，GPU开头是一种自大芯片，用于加快计较机上的图像处理。跟着时期逾越和应用范围的扩大，GPU生息出了GPGPU，后者是通过运用GPU并行处理材干止境强、计较能效比高的脾气，处理更为复杂的计较任务（如AI模子磨真金不怕火与推理等）。基于此，如今的GPU已被平淡应用于东谈主工智能、诬捏施行、游戏、科学计较等诸多鸿沟。
IDC数据自大，瞻望到2025年，GPU仍将占据民众AI芯片简略市集份额。Gartner此前预测，2023年民众东谈主工智能芯片（包含GPU、TPU等）的市集限制达到530亿好意思元，并瞻望在2024年增长至671亿好意思元。到2027年，民众东谈主工智能芯片市集限制瞻望达到1194亿好意思元。
从行业面目来看，动作GPU的发明者，英伟达占据完全最初地位。Jon Peddie Research（JPR）数据自大，2024年第一季度英伟达的民众AIB显卡（也称孤苦GPU）市集份额飙升至88%，而AMD的市集份额着落至12%。JPR瞻望，2024年第二季度，AI磨真金不怕火器GPU的出货量将连续加多，而游戏AIB市集可能抓平或走低。在AI芯片主战场，据TechInsights数据，英伟达2023年的数据中心GPU出货量约为376万片，比2022年多出近100万片，市集占比98%，收入达362亿好意思元。压倒性打败了AMD和英特尔等竞争敌手。
微软公司和Meta等数据中心运营商使用英伟达的芯片来开荒和驱动AI模子，雄壮的需求使其销售额和股价飙升。英伟达市值在本年6月曾登顶民众第一，达到3.33万亿好意思元。最新财报自大，在英伟达Hopper（GPU构架平台）、GPU计较和辘集平台强盛需求的推动下，公司数据中心本年第二季度收入达到262.72亿好意思元。
英伟达达成如今收获凭的是什么？袁帅告诉证券时报记者，这主要源于英伟达在GPU假想、制造工艺以及软件优化等方面具有深厚的时期集结，其家具在性能、功耗比和雄厚性等方面均处于行业最初地位。同期，该公司建立了完善的生态系统，包括CUDA平台、软件开荒器具包（SDK）以及丰富的第三方应用支抓等，为开荒者提供了通俗的开荒环境和平淡的应用场景。
“英伟达的芯片家具先进且功能健硕，配套软件生态完善浸透率高，况兼家具迭代进化速率快速，是以市集合位尚难以撼动。”深度科技商讨院院长张孝荣觉得。
机遇和挑战并存
国内市集方面，自2019年以来，一批国产GPU初创公司先后确立，其中泄漏了壁仞科技、摩尔线程、燧原科技等AI芯片假想独角兽。同期，还有一批老牌芯片假想公司也入局GPU鸿沟。
这些公司的契机在于好意思国出口管理布景下的国产替代。2022年10月，好意思国政府碎裂英伟达向中国出口高性能H100、A100芯片。英伟达随后成心面向中国市集推出了不违抗好意思国出口管理条目的A800和H800芯片，至旧年10月，这两项芯片也被限度。2024年2月，英伟达向中国市集特供的H20芯片给与预订，但该芯片与H100树立比拟，GPU中枢数目减少41%，性能裁汰28%。对此，英伟达2023年11月曾泄漏，数据中心业务两成以上受出口管理影响。
与此同期，国内GPU厂商正奋起直追。IDC在2023年中发布的一项中国AI加快卡（公开市集）出货量统计自大，2022年上半年到2023年上半年，中国AI加快卡出货约109万张，英伟达市集份额为85%，华为市占率为10%，百度市占率为2%，寒武纪和燧原科技均为1%。
从国内家具恶果来看，不仅华为昇腾系列弘扬凸起。2024年5月份，摩尔线程与智谱AI开展了新一轮GPU大模子适配、性能测试。收尾标明，在推理方面，摩尔线程自研全功能GPU显赫优于基准对比家具RTX 3090和RTX 4090；在磨真金不怕火方面，摩尔线程夸娥千卡智算集群的磨真金不怕火精度与A100集群比拟，流毒在1%以内，而集群性能扩展扫数杰出90%，模子算力运用率（MFU）与A100集群止境。
壁仞科技则于2022年8月推出选拔7nm制程的GPGPU芯片BR100，该芯片峰值算力达到国际厂商彼时在售旗舰家具3倍以上，创下国内互连带宽记载。
不外，挑战也随之而来，一些行业最初企业先后被好意思国政府“盯上”。2022年12月，寒武纪等36家被好意思国政府列入“实体清单”。2023年10月，壁仞科技、摩尔线程等亦被添加到实体清单中。
这对关系企业影响几何？寒武纪在2024年半年报中暗示，公司及部分子公司已被列入“实体清单”，将对公司供应链的雄厚变成一定风险。受“实体清单”等供应链不利身分影响，公司上半年营收6476.53万元，较上年同期着落43.42%。
生态建筑待完善
王鹏指出，现时国际政事经济环境的变化对GPU行业产生了一定影响。止境是好意思国对中国AI产业的打压计策限度了国内关系企业的入口渠谈和供应链雄厚性。
袁帅向证券时报记者暗示，在濒临外部闭塞前提下，国产GPU厂商要站稳脚跟并在高端AI芯片鸿沟争得立锥之地并非易事。在硬件层面，国内芯片代工企业在高端工艺和产能方面相对不及，难以完全得志国产GPU假想厂商对高端AI芯片的分娩需求；在软件层面，英伟达等国际巨头在软件生态（CUDA等）和IP授权方面领有健硕上风。国产GPU厂商在构建和完善软件生态以及获取枢纽IP授权鸿沟仍显薄弱。
事实上，CUDA被业内大量觉得是英伟达最大护城河。英伟达CEO黄仁勋在本年曾经强调CUDA软件系统生态关于AI时期的迫切性。“当今，CUDA已兑现良性的发展轮回，民众领有500万开荒者，笼罩医疗保健、金融作事、计较机行业、汽车行业等鸿沟。”黄仁勋说。
中国工程院院士，高性能计较商讨所长处郑纬民在本年7月7日的信息化百东谈主会上指出：“这些年国产芯片不管是软件硬件齐有很大的进展，然而用户不太可爱用，原因是国产卡的生态系统不太好。”
郑纬民觉得，这需要作念好系统假想和关系软件优化，具体包括十个方面：编程框架、并行加快、通讯库、算子库、AI编译器、编程语音、颐养器、内存分拨系统、容错系统、存储系统等。在他看来，在国产算力守旧大模子磨真金不怕火时，国产AI芯片只可达到外洋芯片60%的性能，但如果把前述十个方面的软件生态作念好了，客户也会自尊。
国泰君何在本年3月发布的《意思意思AI芯片配套的软件生态》讲演中纪念：谁能作念出中国版“CUDA”，就能占领AI算力高地。国内各大厂商已在GPU生态上积极布局，包括驱动枢纽、开荒器具、应用枢纽接口（API）等，以确保其家具能够更好地作事于东谈主工智能、大数据处理、云计较和游戏等千般化的应用场景。举例，华为推出了CANN以及对应的生态体系，勤苦冲破时期瓶颈。此外，像景嘉微、摩尔线程等公司也在自主研发GPU家具，并努力打造与之兼容的软件环境，以减少对外部供应商的依赖，栽培国产GPU的市集竞争力等。
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