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      國產(chǎn)GPU,還有多少硬骨頭要啃?

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      6月30日,北京GPU企業(yè)摩爾線程、上海GPU企業(yè)沐曦集成電路,科創(chuàng)板IPO申請雙雙獲上交所受理。隨著兩家公司叩響IPO大門,國產(chǎn)GPU賽道的 “燒錢” 與 “造夢” 再次成為行業(yè)焦點。

      國內(nèi)目前還有多少GPU排著隊等著要IPO,國產(chǎn)GPU到底能不能發(fā)展起來?這是最近大家最關(guān)心的問題。

      兩家廠商IPO:燒錢快,賺錢難

      昨日沐曦、摩爾線程兩家國產(chǎn)GPU公司IPO的消息引發(fā)行業(yè)關(guān)注,其中,GPU的“高投入、高回報”引發(fā)了很多人的關(guān)注。當(dāng)然,恭喜國產(chǎn)GPU發(fā)展迎來了不容易的下一個階段。

      GPU到底有多燒錢?

      沐曦擬募資39億元,2022~2024年凈虧損分別為7.77億元、8.71億元、14億元;扣非后凈虧損分別為7.84億元、8.9億元、10.44億元;研發(fā)投入分別為6.478億元、6.99億元和

      9億元,累計研發(fā)投入金額為22億元。

      摩爾線程計劃募資80億元,2022年~2024年凈虧損分別為18.4億元、16.73億元、14.92億元;扣非后凈虧損分別為14.12億元、16.9億元、15億元;研發(fā)費分別為11.16億元、13.34億元、13.59億元,合計研發(fā)投入金額為38億元。

      但實話講,燒錢多嗎?其實對比英偉達(dá)還是有距離的。有數(shù)據(jù)顯示,英偉達(dá)2024財年研發(fā)費用為129.14億美元。

      那么,GPU掙錢嗎?

      其實還是很有潛力的,沐曦和摩爾線程兩家公司的營收便在逐年上升,尤其在這兩年達(dá)到億元的規(guī)模。

      沐曦2022年~2024年營收分別為42.64萬元、5,302.12萬元、7.43億元。產(chǎn)品上,采用自主研發(fā)的GPU IP和指令集、統(tǒng)一的GPU計算和渲染架構(gòu),產(chǎn)品矩陣包括用于智算推理的曦思N系列GPU產(chǎn)品,用于訓(xùn)推一體和通用計算的曦云C系列GPU產(chǎn)品,以及用于圖形渲染的曦彩G系列GPU產(chǎn)品,涵蓋了計算(包括訓(xùn)練、推理、通用計算)和渲染的全場景,并已實現(xiàn)多款高性能GPU產(chǎn)品的量產(chǎn)銷售。


      摩爾線程2022年~2024年營收分別為4608.8萬元、1.24億元、4.38億元。產(chǎn)品上,基于自主研發(fā)的MUSA架構(gòu),推出智算卡包括MTT S4000、S5000及KUAE系列智算集群,消費級GPU包括MTT S80/S70,高性能圖形工作站產(chǎn)品通過多項國產(chǎn)化兼容認(rèn)證。其中,MUSA架構(gòu)功能包括AI 計算加速、圖形渲染、物理仿真和科學(xué)計算、超高清視頻編解碼等,精度包括FP64/FP32/TF32/FP16/BF16/FP8/INT8,與CUDA、CDNA和RDNA相當(dāng)。



      排在隊上的企業(yè):還得接著燒錢

      除了摩爾線程和沐曦,目前國產(chǎn)GPU也活躍著眾多玩家,主要分為幾個派別:

      • NVIDIA系:代表企業(yè)有摩爾線程、天數(shù)智芯,這些企業(yè)創(chuàng)始人和核心人員都有NVIDIA基因,打法是優(yōu)先兼容CUDA生態(tài)切入市場,再通過自研架構(gòu)不斷發(fā)展;

      • AMD系:代表企業(yè)有壁仞、沐曦,創(chuàng)始人和核心人員都有AMD基因,AMD作為英偉達(dá)挑戰(zhàn)者,一直以差異化為競爭核心,這些流派玩家打法和AMD類似;

      • 國家隊:比如景嘉微,創(chuàng)始人及核心團(tuán)隊均來自國防科技大學(xué),景嘉微通過軍用圖形顯控起步,穩(wěn)扎穩(wěn)打進(jìn)入信創(chuàng)市場,并不斷拓展至AI計算領(lǐng)域;再比如海光、龍芯、兆芯,選擇研究集成GPU,與CPU配合;

      • 拆分系:商湯作為AI公司,2024年底也拆分獨立了曦望Sunrise公司,最近它剛完成近10億元融資,主要圍繞自己AI產(chǎn)品進(jìn)行開發(fā)產(chǎn)品。

      隨著兩家GPU公司上市進(jìn)程提速,這也引發(fā)了行業(yè)人士拋出疑問:未來一年或者幾年內(nèi),無法上市的企業(yè)將在融資層面面臨更大壓力,甚至可能削弱對核心人才的吸引力。但恰恰相反的是,GPU是必須燒錢的。對2018年前后成立的GPU初創(chuàng)公司而言,能否在短期內(nèi)實現(xiàn)上市,儼然成為決定其發(fā)展命運的 "關(guān)鍵決賽",如果不能上市未來又該何去何從?

      而那些成功叩開資本市場大門的企業(yè),又將直面新的挑戰(zhàn):如何應(yīng)對季度財報發(fā)布帶來的持續(xù)業(yè)績考驗?燒錢過快,無法與營收保持平衡又該怎么辦?


      國產(chǎn)GPU不完全盤點,制表丨EEWorld

      雖然流派有一定區(qū)別,但這些廠商的目標(biāo)基本都是一致的。

      第一,突破生態(tài)困局。英偉達(dá)CUDA是GPU廠商永遠(yuǎn)繞不開的檻,目前CUDA已積累300萬開發(fā)者,而國產(chǎn)GPU廠商被迫構(gòu)建"兼容層+自研框架"的過渡方案。

      第二,Chiplet。國產(chǎn)廠商本身與英偉達(dá)具有巨大代差,想要直接對標(biāo)英偉達(dá)的性能基本不可能,所以大多數(shù)通過Chiplet+先進(jìn)制程,進(jìn)一步壓榨芯片性能。

      第三,HBM。HBM是GPU的重要物料,想要發(fā)揮最大性能也要使用HBM,可以看到摩爾線程和沐曦采購中HBM也擁有很大占比,同時HBM本身與代工息息相關(guān)。

      第四,IP。除了研發(fā)GPU IP本身之外,GPU廠商想要做好板卡,也要掌握大量IP技術(shù)。比如,摩爾線程自主研發(fā)了PCIe 5.0控制器、HBM3e/GDDR6存儲控制器、MT-Link高速互連協(xié)議議及多模態(tài)視頻處理引擎,SerDes接口技術(shù)和定制化SRAM架構(gòu)。

      第五,兼容性。做GPU,好用才是關(guān)鍵。尤其一些消費級GPU,必須兼容足夠量級的游戲、軟件,做好驅(qū)動;同時也要兼容x86、Arm、LoongArch 等主流CPU架構(gòu),以及麒麟、統(tǒng)信、中科方德、OpenEuler、Ubuntu等多種Linux及Windows操作系統(tǒng)。

      第六,集群。對于GPU來說,Scale-Up、Scale-Out、Scale-Inside都至關(guān)重要,因為在數(shù)據(jù)中心中,就不可能讓一顆GPU單打獨斗,形成集群才是關(guān)鍵。

      但無論如何,布局任何東西都要錢,這些企業(yè)都還得繼續(xù)燒研發(fā)上的費用,同時還要承受先進(jìn)制程的巨額費用。

      AI能讓國產(chǎn)GPU起飛嗎?

      AI無疑是GPU增長最大的市場之一,畢竟游戲、圖形渲染領(lǐng)域?qū)浖С侄纫蟾撸瑖a(chǎn)廠商不可能一蹴而就,馬上就取得巨大市場。

      以Deepseek為代表的生成式大模型引領(lǐng)技術(shù)變革,算法發(fā)展推動AI模型訓(xùn)練對巨量算力的需求,數(shù)據(jù)量增長也要求算力同步進(jìn)化,算力成為 AI技術(shù)突破的關(guān)鍵。此外,受中美科技博弈及國產(chǎn)替代政策推動,我國本土AI芯片市場滲透率近年顯著提升,但整體仍處發(fā)展初期,競爭格局尚未明朗。

      從技術(shù)路徑看,國內(nèi)AI芯片分成了兩大流派:通用計算架構(gòu)的GPU,華為海思、中昊英芯等專用計算架構(gòu)(ASIC/TPU/DSA)芯片企業(yè)。

      GPU在并行計算領(lǐng)域性能優(yōu)勢日益凸顯,其技術(shù)特性已超越傳統(tǒng)圖形處理范疇,在數(shù)據(jù)中心、AI、自動駕駛等高性能計算領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。目前GPU主要功能朝兩個方向演變:一是延續(xù)傳統(tǒng)的圖形處理功能,二是利用并行計算能力在非圖形處理領(lǐng)域開展更通用的科學(xué)計算,以滿足不同場景的計算需求。

      沙利文數(shù)據(jù)顯示,2024年中國AI芯片市場規(guī)模1425.37億元,預(yù)計2029年達(dá)13367.92億元,2025~2029年復(fù)合增長率53.7%,其中GPU市場份額從2024年的69.9%增至2029 年的77.3%,增長潛力巨大。

      市場就這么大,但是現(xiàn)在處在同一賽道的玩家卻有很多,可見洗牌、并購會是必然。畢竟,國外也只有英偉達(dá)、AMD、英特爾等幾家巨頭。

      需要指出的是,過去,國產(chǎn)GPU曾經(jīng)有過一個有意思的現(xiàn)象:動不動就喜歡“超越英偉達(dá)”,但最后卻被人發(fā)現(xiàn)是“田忌賽馬”式對比,或者通過內(nèi)置AI加速器優(yōu)化個別性能指標(biāo)并以此宣稱超越英偉達(dá),或者是使用第三方GPU IP授權(quán)卻宣稱自研自主可控。

      總之,GPU的研發(fā)難度其實可能CPU還要大,并且由于GPU沒有控制器,需要依賴CPU控制調(diào)用,無法單獨工作,因此必須與國產(chǎn)CPU同頻共振。如果想要真正超越英偉達(dá),可還需要進(jìn)一步的腳踏實地地沉淀,以及新一輪的洗牌和并購。現(xiàn)在,隨著這些企業(yè)上市進(jìn)程近了,這些企業(yè)的壓力也更大了。但是,總要有國內(nèi)公司要站出來做這件事,畢竟不能讓英偉達(dá)把錢都賺走。

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      [2]https://static.sse.com.cn/stock/disclosure/announcement/c/202506/002098_20250630_D74O.pdf

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