國內(nèi)GPGPU創(chuàng)業(yè)融資領(lǐng)域正呈現(xiàn)出前所未有的光景

國產(chǎn)替代意愿強烈，市場應(yīng)用空間廣闊，大廠精英組團創(chuàng)業(yè)，巨額資本蜂擁而至……在中美博弈、算力經(jīng)濟、人工智能的推波助瀾下，國內(nèi)GPGPU創(chuàng)業(yè)融資領(lǐng)域正呈現(xiàn)出前所未有的光景。

集微網(wǎng)消息，GPGPU在國內(nèi)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(tǒng)語言編寫的、軟件形式的計算有較好支持，靈活性高，應(yīng)用場景廣泛等特點，逐漸成為一項炙手可熱的技術(shù)產(chǎn)品。

自去年起，資本加速向GPGPU領(lǐng)域集聚，國內(nèi)相繼涌現(xiàn)出一眾玩家，單輪融資紀錄不斷被刷新。

國產(chǎn)替代意愿強烈，市場應(yīng)用空間廣闊，大廠精英組團創(chuàng)業(yè)，巨額資本蜂擁而至……在中美博弈、算力經(jīng)濟、人工智能的推波助瀾下，國內(nèi)GPGPU創(chuàng)業(yè)融資領(lǐng)域正呈現(xiàn)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(yōu)勢，逐漸在高性能計算、云端AI應(yīng)用等場景中處于主導(dǎo)地位。在互聯(lián)網(wǎng)及云數(shù)據(jù)中心、安防與政府?dāng)?shù)據(jù)中心，行業(yè)AI應(yīng)用、超算等領(lǐng)域，GPGPU風(fēng)光無兩。

以超算領(lǐng)域為例，2020年全球超算系統(tǒng)TOP500中，有七成采用GPGPU，在TOP25中，有20個采用GPGPU。而在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，由于云服務(wù)器對AI的需求在應(yīng)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(diào)度各項任務(wù)。

國內(nèi)較早從事GPGPU研發(fā)的北京天數(shù)智芯科技有限公司（以下簡稱天數(shù)智芯）方面在接受集微網(wǎng)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(shù)變化的包容和適應(yīng)能力更為突出，產(chǎn)品的應(yīng)用生命周期更長。同時，通過性能挖掘優(yōu)化，達成性能、能耗和性價比的最優(yōu)解，能夠?qū)崿F(xiàn)跟ASIC芯片相當(dāng)?shù)乃懔湍芎乃健?/p>

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(yī)學(xué)成像、民用雷達、能源等重要的工業(yè)、國防、科研領(lǐng)域，GPGPU被廣泛看好的原因。

“這些領(lǐng)域目前也都在呈現(xiàn)出由傳統(tǒng)的CPU、DSP向GPGPU遷移的趨勢，如今GPGPU在高性能計算的優(yōu)勢已經(jīng)被大企業(yè)、政府、學(xué)術(shù)界和工業(yè)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(wǎng)。

在楊建看來，真正將GPGPU發(fā)揚光大、帶入現(xiàn)實生產(chǎn)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(lǐng)域，GPGPU開始被廣泛認知、接受以及規(guī)模應(yīng)用。

如今，我國GPGPU市場正體現(xiàn)出強勁的發(fā)展勢頭。根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測，到2025年，我國GPGPU芯片板卡的市場規(guī)模將達458億元，年復(fù)合增長率高達32%。

天數(shù)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(shù)字化轉(zhuǎn)型等問題，企業(yè)為了降本增效，適應(yīng)飛速發(fā)展的數(shù)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(yè)、科研（醫(yī)學(xué)、能源、勘探、氣象、航空航天）等應(yīng)用領(lǐng)域眾多，不僅未來在我國需求量大，也對國民經(jīng)濟發(fā)展至關(guān)重要。

但較為尷尬的現(xiàn)實是，目前在GPGPU領(lǐng)域，能夠?qū)崿F(xiàn)規(guī)模量產(chǎn)的只有兩家國外巨頭：NVIDIA和AMD，絕大多數(shù)市場被前者占據(jù)，以中國的云端AI訓(xùn)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(yè)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(chǎn)品不降價，堅挺至新品發(fā)布，后作停產(chǎn)下市處理的策略，用戶無法穩(wěn)定獲取低價前代產(chǎn)品作為性價比之選。

三是像GPGPU這樣一個廣泛應(yīng)用于政府、企業(yè)、國防、科研領(lǐng)域的產(chǎn)品，處于外企一家獨大的局面，從產(chǎn)業(yè)鏈的角度顯然難言安全，特別是在如今中美科技戰(zhàn)，以及國內(nèi)強調(diào)產(chǎn)業(yè)鏈自主可控的大背景下。

因此，實現(xiàn)國產(chǎn)GPGPU的自主研發(fā)成為國內(nèi)芯片行業(yè)的一大迫切需求。

“目前從CPU、操作系統(tǒng)、辦公套件、整機到服務(wù)器，已經(jīng)初步出現(xiàn)一些商用化產(chǎn)品，但在GPGPU領(lǐng)域，尚無可滿足行業(yè)應(yīng)用基本需求的國產(chǎn)替代品，GPU也一直是國內(nèi)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)中的弱項，需要突破?！币晃恍袠I(yè)分析人士在接受集微網(wǎng)記者采訪時表示。

巨額融資為何頻現(xiàn)？

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

天數(shù)智芯方面告訴集微網(wǎng)，GPGPU領(lǐng)域技術(shù)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(wěn)定、充裕的資金支持。由于開發(fā)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(yè)長期發(fā)展和競爭。此外，考慮到生態(tài)互補，配套軟件開發(fā)也需要長期大量投入。

一位GPU行業(yè)人士以100人規(guī)模，80%以上研發(fā)人員的創(chuàng)業(yè)團隊，3年研發(fā)周期為例，給集微網(wǎng)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(shè)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(fā)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(fā)一代出色的產(chǎn)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。”該人士表示。

在紅杉中國董事總經(jīng)理靳文戟看來，GPU屬于IC設(shè)計領(lǐng)域的制高點之一，在十年前，甚至五年前國內(nèi)半導(dǎo)體行業(yè)并沒有能力組建團隊，因為投資巨大，屬于“燒錢”行業(yè)，資本也不敢貿(mào)然介入，但現(xiàn)在情況有所改變。

靳文戟認為，GPU領(lǐng)域出現(xiàn)國產(chǎn)創(chuàng)業(yè)公司是大勢所趨，無論是外部環(huán)境還是自身產(chǎn)業(yè)發(fā)展到了一定階段的共同合力下的結(jié)果，其中三方面原因促成了GPGPU領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)和融資浪潮。

一是宏觀環(huán)境影響，國內(nèi)對如GPU等領(lǐng)域芯片的國產(chǎn)替代呼聲強烈。二是人才儲備，經(jīng)過多年發(fā)展，NVIDIA、AMD等在國內(nèi)培養(yǎng)了相當(dāng)一批GPU方面的優(yōu)秀人才。三是資本助力，包括國家政策導(dǎo)向，半導(dǎo)體融資環(huán)境向好，科創(chuàng)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(nèi)GPGPU企業(yè)創(chuàng)業(yè)融資的序幕。自去年起，資本加速向GPGPU領(lǐng)域涌動。

去年6月，壁仞科技A輪融資11億元創(chuàng)下GPGPU企業(yè)單輪融資紀錄，而在今年前兩個月，天數(shù)智芯（12億元）和摩爾線程便相繼刷新了這一數(shù)字，最年輕的摩爾線程在成立100多天的時間里，兩輪已經(jīng)獲得數(shù)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(shù)億元融資。

GPGPU創(chuàng)企的融資，幾乎吸引了所有一線以及行業(yè)頂級投資機構(gòu)的參與，從紅杉中國、高瓴創(chuàng)投、IDG，到啟明創(chuàng)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(jié)跳動這些移動互聯(lián)網(wǎng)巨頭。

“NVIDIA3000億美元市值、AMD1000億美元市值，中國的GPU領(lǐng)域的市場規(guī)模和賽道都足夠大，成長型和溢價更高。現(xiàn)在小芯片、模擬芯片，CPU、AI等都有一定的公司出現(xiàn)，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(chǎn)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(gòu)還是新的美元基金等都在進入這個領(lǐng)域，也是想賭把大的?！币晃恍袠I(yè)投資人坦言。

“TOP5”格局已定？

目前，國內(nèi)GPGPU創(chuàng)企領(lǐng)域已經(jīng)集聚了天數(shù)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(shù)智芯（2015年）在產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)品研發(fā)及完善團隊階段。據(jù)集微網(wǎng)了解，沐曦集成電路正在研發(fā)5nm高性能GPGPU產(chǎn)品，壁仞科技將先從GPGPU領(lǐng)域切入，后續(xù)進入圖形渲染領(lǐng)域，摩爾線程則先從圖形渲染切入，后續(xù)進入GPGPU領(lǐng)域。

由于GPGPU的技術(shù)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(nèi)的相關(guān)企業(yè)，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(nèi)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(wǎng)根據(jù)公開資料等渠道了解，其CTO Mike Hong為前華為GPU首席架構(gòu)師，聯(lián)合創(chuàng)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(gòu)師及首席技術(shù)專家（PMTS），聯(lián)合創(chuàng)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(gòu)師。

在目前這批GPGPU創(chuàng)業(yè)企業(yè)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(fā)投入有關(guān)，培養(yǎng)了不少GPU方面的人才。如沐曦集成電路創(chuàng)始人陳維良曾任AMD圖形研發(fā)高級總監(jiān)，CTO楊建為前AMD Fellow，天數(shù)智芯首席科學(xué)家鄭金山，曾任AMD首席技術(shù)專家（PMTS）。

楊建告訴記者，GPGPU企業(yè)非常需要具有先進制程成功交付經(jīng)驗的人才，不僅包括從芯片設(shè)計、驗證等環(huán)節(jié)，還包括載板設(shè)計、軟件生態(tài)，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(chuàng)業(yè)者在原有體系和背景下往往在工程實現(xiàn)能力方面非常強，也對流程管理非常重視。如果沒有經(jīng)歷過這些過程以及生態(tài)建設(shè)，不僅會帶來良品率方面的災(zāi)難，也會導(dǎo)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(yōu)化，生態(tài)完整性不夠的產(chǎn)品很難在國內(nèi)落地?！睏罱ㄕf。

此外，楊建強調(diào)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(tǒng)GPU大廠人才外，還包括BAT、字節(jié)跳動等互聯(lián)網(wǎng)公司，以及EDA企業(yè)Cadence等方面的人才。

部分投資和行業(yè)人士看來，目前國內(nèi)GPGPU領(lǐng)域企業(yè)格局已經(jīng)初步恒定。

“大廠精英能出來的都出來了，而且經(jīng)過這幾年的陸續(xù)融資，各方資本該下注的也都已下注，短時間內(nèi)不會出現(xiàn)新的玩家，頭部效應(yīng)將會越來越明顯?！痹漆顿Y本董事總經(jīng)理符志龍告訴集微網(wǎng)。

耀途資本創(chuàng)始合伙人楊光對此表示認同，他認為從融資角度再出現(xiàn)新的創(chuàng)業(yè)團隊很難，目前國內(nèi)GPGPU領(lǐng)域的格局差不多已構(gòu)建起來，接下來將會進入比拼產(chǎn)品的階段。

國內(nèi)創(chuàng)企機會在哪？

擁有了市場、資本、人才等方面的條件之后，國產(chǎn)GPGPU正蓄勢待發(fā)。

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

“這些全球領(lǐng)先的應(yīng)用場景，將為GPU提供廣闊的發(fā)展方向，國內(nèi)企業(yè)可以憑借創(chuàng)新，做出和巨頭有別的差異化產(chǎn)品，結(jié)合本土化的服務(wù)能力取得突破?！睏罟庹f。

楊建表示，在未來的算力經(jīng)濟時代，高性能通用計算發(fā)揮的空間非常大。如分子動力學(xué)（涉及藥物研發(fā)、新材料合成），流體力學(xué)（汽車、飛機外觀設(shè)計，航天器回收）等領(lǐng)域，都能夠借助高性能計算，推動科研發(fā)展，縮小同國外巨頭的差距。這些領(lǐng)域GPGPU企業(yè)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(chǎn)業(yè)，除了提供稅收減免，人才引進政策之外，也會在相關(guān)產(chǎn)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(tài)也在逐步完善，比如以前沒有流體力學(xué)、分子動力學(xué)的中國軟件公司，現(xiàn)在已經(jīng)能夠看到相關(guān)商業(yè)化公司出現(xiàn)。

“整個計算市場呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展之勢，這也將給GPGPU企業(yè)發(fā)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(lǐng)域處于絕對壟斷地位，國內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)想實現(xiàn)在該領(lǐng)域的突破和發(fā)展仍有很長的路要走。除了產(chǎn)品研發(fā)，生態(tài)構(gòu)建等挑戰(zhàn)之外，還包括很多現(xiàn)實難題。

比如，一位行業(yè)人士告訴集微網(wǎng)，他認為至少在五六年內(nèi)，國內(nèi)GPGPU的產(chǎn)品并不一定會具有采購成本優(yōu)勢。

“相比國外企業(yè)，國內(nèi)企業(yè)受訂單規(guī)模限制，導(dǎo)致其在物料等方面的采購成本較高。特別是像Memory等國內(nèi)還無法生產(chǎn)的零部件，國內(nèi)企業(yè)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。”該人士坦言。

該人士也同時指出，GPGPU企業(yè)可以通過架構(gòu)和軟件優(yōu)化、長期客戶支持以獲得更好的Perf/$，極大化TCO優(yōu)勢，從而幫助客戶長期成長。

符志龍認為，國內(nèi)GPGPU企業(yè)持續(xù)向前發(fā)展的關(guān)鍵取決于三方面因素：一是要保持團隊的持續(xù)更新，研發(fā)持續(xù)推進；二是產(chǎn)品定位和后續(xù)市場落地；三是要有持續(xù)的融資能力。

“做出來本身就是挑戰(zhàn)，賣出去又是另一個挑戰(zhàn)。產(chǎn)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(chǎn)品的難度更高?！狈君堈f。

楊建對此表示認同，他認為，創(chuàng)業(yè)公司往往缺乏巨大團隊和平臺的支撐，大廠出身的創(chuàng)業(yè)者特別需要保持好“創(chuàng)業(yè)心態(tài)”。比如在產(chǎn)品設(shè)計的技術(shù)細節(jié)上做到“重劍無鋒、大巧不工”，在保證性能的基礎(chǔ)上實現(xiàn)產(chǎn)品的平穩(wěn)交付最重要，而不是過分聚焦很多分散的小創(chuàng)新點，精巧設(shè)計反而將耗費大量成本和精力。

“GPGPU企業(yè)可以利用人才資源以及合作，通過在架構(gòu)、封裝等方面的創(chuàng)新實現(xiàn)突破。找準定位，在應(yīng)用場景上做精做透，實現(xiàn)正向迭代和每一個Milestone，是企業(yè)未來獲得融資以及持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。”楊建說。

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