國產替代意愿強烈，市場應用空間廣闊，大廠精英組團創業，巨額資本蜂擁而至……在中美博弈、算力經濟、人工智能的推波助瀾下，國內GPGPU創業融資領域正呈現出前所未有的光景。

集微網消息，GPGPU在國內受到資本的青睞，也就是這兩三年的事兒。

在近年興起的AI浪潮中，GPGPU憑借對于用傳統語言編寫的、軟件形式的計算有較好支持，靈活性高，應用場景廣泛等特點，逐漸成為一項炙手可熱的技術產品。

自去年起，資本加速向GPGPU領域集聚，國內相繼涌現出一眾玩家，單輪融資紀錄不斷被刷新。

國產替代意愿強烈，市場應用空間廣闊，大廠精英組團創業，巨額資本蜂擁而至……在中美博弈、算力經濟、人工智能的推波助瀾下，國內GPGPU創業融資領域正呈現出前所未有的光景。

GPGPU因何受寵？

過去幾年，AI芯片賽道火熱，作為三大主流AI芯片之一的GPGPU，由于其在性能、靈活性方面的優勢，逐漸在高性能計算、云端AI應用等場景中處于主導地位。在互聯網及云數據中心、安防與政府數據中心，行業AI應用、超算等領域，GPGPU風光無兩。

以超算領域為例，2020年全球超算系統TOP500中，有七成采用GPGPU，在TOP25中，有20個采用GPGPU。而在數據中心領域，由于云服務器對AI的需求在應用過程中并非每時每刻，使用ASIC會造成空閑率較高，而GPGPU則可隨時調度各項任務。

國內較早從事GPGPU研發的北京天數智芯科技有限公司（以下簡稱天數智芯）方面在接受集微網采訪時表示，同ASIC相比，GPGPU具有更廣泛的適用性、兼容性、靈活性，對技術變化的包容和適應能力更為突出，產品的應用生命周期更長。同時，通過性能挖掘優化，達成性能、能耗和性價比的最優解，能夠實現跟ASIC芯片相當的算力和能耗水平。

此外，GPGPU可以覆蓋的計算精度從4bit到64bit，特別是在32bit、64bit上，ASIC很難能夠支持，可支持的算子也有限，因此GPGPU非常適合高性能計算場景。這也是為什么在如信號處理、三維醫學成像、民用雷達、能源等重要的工業、國防、科研領域，GPGPU被廣泛看好的原因。

“這些領域目前也都在呈現出由傳統的CPU、DSP向GPGPU遷移的趨勢，如今GPGPU在高性能計算的優勢已經被大企業、政府、學術界和工業界廣泛認可。”沐曦集成電路（上海）有限公司（以下簡稱沐曦集成電路）CTO楊建告訴集微網。

在楊建看來，真正將GPGPU發揚光大、帶入現實生產力的便是中國的科研工作者。2010年，登頂世界超算第一的“天河一號”便采用了GPGPU方案，此后在中國高性能計算領域，GPGPU開始被廣泛認知、接受以及規模應用。

如今，我國GPGPU市場正體現出強勁的發展勢頭。根據有關數據預測，到2025年，我國GPGPU芯片板卡的市場規模將達458億元，年復合增長率高達32%。

天數智芯方面表示，隨著中國逐漸進入智能社會，面臨算力升級、數字化轉型等問題，企業為了降本增效，適應飛速發展的數字化智能社會，需要從底層算力方面解決問題。GPGPU涉及政府、企業、科研（醫學、能源、勘探、氣象、航空航天）等應用領域眾多，不僅未來在我國需求量大，也對國民經濟發展至關重要。

但較為尷尬的現實是，目前在GPGPU領域，能夠實現規模量產的只有兩家國外巨頭：NVIDIA和AMD，絕大多數市場被前者占據，以中國的云端AI訓練芯片市場為例，NVIDIA的市場份額達到90%。

國外巨頭把持下的GPGPU市場，帶來多方面的顯著問題：

一是價格昂貴。一塊高端的GPGPU板卡，價格堪比一輛B級車，而下游行業用戶普遍缺乏議價能力。

二是品種單一。頭部廠商采用前代產品不降價，堅挺至新品發布，后作停產下市處理的策略，用戶無法穩定獲取低價前代產品作為性價比之選。

三是像GPGPU這樣一個廣泛應用于政府、企業、國防、科研領域的產品，處于外企一家獨大的局面，從產業鏈的角度顯然難言安全，特別是在如今中美科技戰，以及國內強調產業鏈自主可控的大背景下。

因此，實現國產GPGPU的自主研發成為國內芯片行業的一大迫切需求。

“目前從CPU、操作系統、辦公套件、整機到服務器，已經初步出現一些商用化產品，但在GPGPU領域，尚無可滿足行業應用基本需求的國產替代品，GPU也一直是國內半導體產業中的弱項，需要突破?！币晃恍袠I分析人士在接受集微網記者采訪時表示。

巨額融資為何頻現？

針對高性能通用計算的GPGPU屬于大芯片范疇，開發難度大、專利壁壘高，需要的人力、財力、物力甚巨。

天數智芯方面告訴集微網，GPGPU領域技術門檻高（高端GPGPU普遍是7nm起步，甚至考慮5nm），對于資金要求很高（流片費用動則上億元），需要穩定、充裕的資金支持。由于開發周期長，2-3年才可能有市場收益，需要有長遠眼光，資金充足有利于企業長期發展和競爭。此外，考慮到生態互補，配套軟件開發也需要長期大量投入。

一位GPU行業人士以100人規模，80%以上研發人員的創業團隊，3年研發周期為例，給集微網記者算了一筆賬：人員工資、IP購買方面需要花費3000萬美元，軟件、設備采買方面需要花費5000萬美元，流片一次成功需要5000萬-1.5億美元（12nm需要5000萬美元；7nm、5nm等制程需要1-1.5億美元）。

“這樣，一款GPGPU芯片從研發到最終落地，10億元人民幣只能說是最基本的下限。NVIDIA2-3年開發一代出色的產品，需要兩三千名工程師的參與，總體費用可能在10億美元以上?！痹撊耸勘硎尽?/p>

在紅杉中國董事總經理靳文戟看來，GPU屬于IC設計領域的制高點之一，在十年前，甚至五年前國內半導體行業并沒有能力組建團隊，因為投資巨大，屬于“燒錢”行業，資本也不敢貿然介入，但現在情況有所改變。

靳文戟認為，GPU領域出現國產創業公司是大勢所趨，無論是外部環境還是自身產業發展到了一定階段的共同合力下的結果，其中三方面原因促成了GPGPU領域創業和融資浪潮。

一是宏觀環境影響，國內對如GPU等領域芯片的國產替代呼聲強烈。二是人才儲備，經過多年發展，NVIDIA、AMD等在國內培養了相當一批GPU方面的優秀人才。三是資本助力，包括國家政策導向，半導體融資環境向好，科創板提供退出機制等。

2017年、2019年登臨科技和壁仞科技的相繼成立，拉開了國內GPGPU企業創業融資的序幕。自去年起，資本加速向GPGPU領域涌動。

去年6月，壁仞科技A輪融資11億元創下GPGPU企業單輪融資紀錄，而在今年前兩個月，天數智芯（12億元）和摩爾線程便相繼刷新了這一數字，最年輕的摩爾線程在成立100多天的時間里，兩輪已經獲得數十億元的融資，沐曦集成電路也于去年11月，今年1月、2月獲得多筆數億元融資。

GPGPU創企的融資，幾乎吸引了所有一線以及行業頂級投資機構的參與，從紅杉中國、高瓴創投、IDG，到啟明創投、高榕資本、耀途資本，再到中芯聚源、北極光、元禾璞華，甚至包括字節跳動這些移動互聯網巨頭。

“NVIDIA3000億美元市值、AMD1000億美元市值，中國的GPU領域的市場規模和賽道都足夠大，成長型和溢價更高。現在小芯片、模擬芯片，CPU、AI等都有一定的公司出現，但GPU還是相對空白，有機會醞釀出千億元甚至更高市值的國產化公司，這樣看回報還是很可觀的。近期一些融資，無論是老牌機構還是新的美元基金等都在進入這個領域，也是想賭把大的?！币晃恍袠I投資人坦言。

“TOP5”格局已定？

目前，國內GPGPU創企領域已經集聚了天數智芯、壁仞科技、沐曦集成電路、登臨科技、摩爾線程等主要玩家。

成立最早的天數智芯（2015年）在產品上推進最快，其旗艦7nm通用并行（GPGPU）云端計算芯片BI已于去年5月流片、11月回片并于12月成功“點亮”。成立三年的登臨科技首款GPU+產品已開始向客戶送樣。

2019年成立的壁仞科技、去年成立的沐曦集成電路和摩爾線程目前處于產品研發及完善團隊階段。據集微網了解，沐曦集成電路正在研發5nm高性能GPGPU產品，壁仞科技將先從GPGPU領域切入，后續進入圖形渲染領域，摩爾線程則先從圖形渲染切入，后續進入GPGPU領域。

由于GPGPU的技術門檻高，融資金額大，核心團隊的能力和建制成為吸引投資的重要指標。觀察目前國內的相關企業，無一不有精英團隊加持，核心團隊幾乎全部是大廠出品，如AMD、英偉達、三星、華為、高通等，這同此前很多包括WiFi等芯片公司多來自國內公司團隊或科研院所有顯著不同。

其中，壁仞科技團隊最為豪華，集微網根據公開資料等渠道了解，其CTO Mike Hong為前華為GPU首席架構師，聯合創始人徐凌杰曾有阿里、三星、AMD、NVIDIA等工作履歷，董事Linglan Zhang為前AMD SOC架構師及首席技術專家（PMTS），聯合創始人兼軟件部資深副總裁焦國方曾任高通驍龍GPU團隊首席架構師。

在目前這批GPGPU創業企業中，核心團隊具有AMD背景的居多，這與AMD多年來一直重視在中國進行核心研發投入有關，培養了不少GPU方面的人才。如沐曦集成電路創始人陳維良曾任AMD圖形研發高級總監，CTO楊建為前AMD Fellow，天數智芯首席科學家鄭金山，曾任AMD首席技術專家（PMTS）。

楊建告訴記者，GPGPU企業非常需要具有先進制程成功交付經驗的人才，不僅包括從芯片設計、驗證等環節，還包括載板設計、軟件生態，甚至包括計算中心落地，從機房、供電、到散熱等一系列流程knowhow的人才。

“大廠出身的創業者在原有體系和背景下往往在工程實現能力方面非常強，也對流程管理非常重視。如果沒有經歷過這些過程以及生態建設，不僅會帶來良品率方面的災難，也會導致最終提供給用戶的體驗降低。性能和功耗沒有在軟硬件方面優化，生態完整性不夠的產品很難在國內落地?！睏罱ㄕf。

此外，楊建強調在組建團隊的過程中還要保持人才的多樣性，以避免團隊思維和決策盲點，在沐曦團隊中，除傳統GPU大廠人才外，還包括BAT、字節跳動等互聯網公司，以及EDA企業Cadence等方面的人才。

部分投資和行業人士看來，目前國內GPGPU領域企業格局已經初步恒定。

“大廠精英能出來的都出來了，而且經過這幾年的陸續融資，各方資本該下注的也都已下注，短時間內不會出現新的玩家，頭部效應將會越來越明顯。”云岫資本董事總經理符志龍告訴集微網。

耀途資本創始合伙人楊光對此表示認同，他認為從融資角度再出現新的創業團隊很難，目前國內GPGPU領域的格局差不多已構建起來，接下來將會進入比拼產品的階段。

國內創企機會在哪？

擁有了市場、資本、人才等方面的條件之后，國產GPGPU正蓄勢待發。

在楊光看來，中國廣闊的市場前景將帶給GPU很大的發展機遇。在C端應用方面，國內出現了很多新商業模式下的大體量公司，如頭條、快手等短視頻企業，帶來更多應用場景。

“這些全球領先的應用場景，將為GPU提供廣闊的發展方向，國內企業可以憑借創新，做出和巨頭有別的差異化產品，結合本土化的服務能力取得突破?！睏罟庹f。

楊建表示，在未來的算力經濟時代，高性能通用計算發揮的空間非常大。如分子動力學（涉及藥物研發、新材料合成），流體力學（汽車、飛機外觀設計，航天器回收）等領域，都能夠借助高性能計算，推動科研發展，縮小同國外巨頭的差距。這些領域GPGPU企業有機會參與，沐曦集成電路也在積極進入。

楊建指出，隨著近年來國家高度重視芯片產業，除了提供稅收減免，人才引進政策之外，也會在相關產品實驗落地以及試運營等方面予以支持。同時，整個GPGPU市場的生態也在逐步完善，比如以前沒有流體力學、分子動力學的中國軟件公司，現在已經能夠看到相關商業化公司出現。

“整個計算市場呈現出蓬勃發展之勢，這也將給GPGPU企業發展提供巨大空間。”楊建說。

盡管前景向好，但不可否認的是，國際玩家仍然在GPGPU該領域處于絕對壟斷地位，國內初創企業想實現在該領域的突破和發展仍有很長的路要走。除了產品研發，生態構建等挑戰之外，還包括很多現實難題。

比如，一位行業人士告訴集微網，他認為至少在五六年內，國內GPGPU的產品并不一定會具有采購成本優勢。

“相比國外企業，國內企業受訂單規模限制，導致其在物料等方面的采購成本較高。特別是像Memory等國內還無法生產的零部件，國內企業甚至要花一倍甚至幾倍的價格才能拿到，在IP購買方面也有類似的情況。更重要的是，可能人家都不一定會賣給你?！痹撊耸刻寡浴?/p>

該人士也同時指出，GPGPU企業可以通過架構和軟件優化、長期客戶支持以獲得更好的Perf/$，極大化TCO優勢，從而幫助客戶長期成長。

符志龍認為，國內GPGPU企業持續向前發展的關鍵取決于三方面因素：一是要保持團隊的持續更新，研發持續推進；二是產品定位和后續市場落地；三是要有持續的融資能力。

“做出來本身就是挑戰，賣出去又是另一個挑戰。產品是否符合市場和客戶的需求，是否有客戶愿意為買單，可能比做產品的難度更高?！狈君堈f。

楊建對此表示認同，他認為，創業公司往往缺乏巨大團隊和平臺的支撐，大廠出身的創業者特別需要保持好“創業心態”。比如在產品設計的技術細節上做到“重劍無鋒、大巧不工”，在保證性能的基礎上實現產品的平穩交付最重要，而不是過分聚焦很多分散的小創新點，精巧設計反而將耗費大量成本和精力。

“GPGPU企業可以利用人才資源以及合作，通過在架構、封裝等方面的創新實現突破。找準定位，在應用場景上做精做透，實現正向迭代和每一個Milestone，是企業未來獲得融資以及持續發展的關鍵?！睏罱ㄕf。

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