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02 其實，GPU廠商是“軟件公司”

國產(chǎn)創(chuàng)業(yè)項目還在追硬件指標，然而GPU競爭已經(jīng)從硬件為主、軟件為輔的比拼，轉(zhuǎn)變?yōu)橛布?軟件的綜合生態(tài)能力較量。

深度學習爆火之前，通用GPU需求數(shù)量最多的應用方向是PC桌面顯卡，英偉達、AMD、英特爾是主要玩家，其中英特爾主要在CPU上集成GPU，2022年又重回獨顯市場。三家提供的產(chǎn)品多，滿足辦公、游戲、圖形等各類需求。

根據(jù)市場研究機構(gòu)JPR的數(shù)據(jù)，PC顯卡供應商市占率，英特爾憑借集成顯卡出貨占據(jù)68%份額位列第一

新入局者，想要在這樣的市場上分一杯羹，不僅需要扎實的產(chǎn)品性能，更需要運行多年的成熟供應鏈體系支撐，難度極高。

就拿象帝先的天鈞一號來說，不僅性能無法和同期國產(chǎn)產(chǎn)品抗衡，與國際市場上的對手差距在3年左右，這意味著新晉者連打價格戰(zhàn)的實力都不具備。

更重要的是，桌面顯卡聚焦圖形處理能力，而深度學習興起之后，基于并行計算優(yōu)勢，GPU找到了新的增長空間。

兩個指標可說明GPU通用計算需求“暴增”——其一，“算力頂流們”的數(shù)據(jù)中心業(yè)務急劇膨脹；其二，“硅谷巨頭”算力儲備急劇膨脹。

一方面，截至到今年10月27日的第三財季，過去四年，英偉達的數(shù)據(jù)中心業(yè)務增長了約30倍，財季營收從11億美元（占比25%）暴增到309億美元（占比88%）。

另一方面，研究機構(gòu)Omdia的數(shù)據(jù)顯示，截至2023年第三季度，英偉達H100出貨量達到65萬張，其中Meta和微軟分別拿下15萬張，接近全部訂單的一半。到2024年，微軟的Hopper系列GPU儲備量直接沖到了48.5萬張，其AI數(shù)據(jù)中心支出超過300億美元，位列所有硅谷巨頭之首。

研究機構(gòu)Omdia披露的近兩年美國主要科技公司Hopper架構(gòu)GPU的儲備量

深度學習和人工智能為GPU帶來了潛在的機會和蛋糕，但這不代表初創(chuàng)公司一定就有機會拿下，像AMD這樣的GPU老玩家，一些產(chǎn)品算力指標都超越了英偉達，但在競爭中就是打不贏，以CUDA為代表的軟件生態(tài)扮演了至關(guān)重要的作用。

有一個細節(jié)，今年的GTC大會上，黃仁勛說“英偉達是一家軟件公司”，指的就是其GPU產(chǎn)品“統(tǒng)治”AI的關(guān)鍵因素之一，CUDA生態(tài)。這一點我在《沒人能“殺死”1.5萬億美元的英偉達》一文中也解釋過。額外插一句，這才過去半年多時間，英偉達市值已經(jīng)沖破3萬億美元市值。

生態(tài)系統(tǒng)的統(tǒng)治力如何理解？可以類比用戶對操作系統(tǒng)的偏好——蘋果的macOS現(xiàn)在足夠優(yōu)秀了，過去10年其市場份額翻了一倍，但Windows仍然有先發(fā)優(yōu)勢以及用戶的接受度，牢牢占據(jù)著70%的份額，這就是生態(tài)系統(tǒng)的力量。

基于GPU的通用計算，生態(tài)系統(tǒng)的重要性可能比操作系統(tǒng)還要極端——開發(fā)者一旦適應了英偉達的軟件生態(tài)，就很難從其中切換出來。

舉個例子，假設(shè)某個企業(yè)要采購國產(chǎn)GPU，首先就要解決代碼兼容性問題，包括不兼容的庫和函數(shù)都要替換或者修改，雖然國產(chǎn)廠商會提供遷移工具，這仍需大量的開發(fā)工作，遷移過程還會引發(fā)應用性能損失的問題，要減少這種損失，就得根據(jù)國產(chǎn)GPU的架構(gòu)來調(diào)整優(yōu)化算法，這又進一步增加開發(fā)工作量。

設(shè)備的穩(wěn)定性也是影響效率的一個關(guān)鍵因素，之前Meta在論文中曾披露過——H100的萬卡集群訓練Llama 3.1，平均3小時故障一次，盡管很多問題都可以自動化處理，但依舊會增加人力和時間成本，最終影響效率。

而這還是H100這樣市占率超高的產(chǎn)品，一些問題還有可能在線上社區(qū)找到解決方案，一旦換成國產(chǎn)設(shè)備，如果支持生態(tài)做得不好，快速定位問題并獲取解決方案都不是一件容易的事情，用比較流行的話說，切換國產(chǎn)GPU的TCO（總擁有成本）太高。

從心理上說，應該有很多企業(yè)愿意支持國產(chǎn)芯片，采購成本不便宜也可以接受，但是從商業(yè)的角度來說，如果開發(fā)特別麻煩、使用出現(xiàn)問題，占用了研發(fā)團隊過多精力，這樣的商業(yè)合作很難維持下去。

拋開市場需不需要這么多英偉達的問題來看GPU、AI芯片創(chuàng)業(yè)，現(xiàn)在很多新項目一亮相就是數(shù)十倍的“吊打”英偉達，硬件指標看上去不用擔心了，但除了紙面數(shù)據(jù)要好外，一開始就要想好如何做生態(tài)。而一旦涉及做生態(tài)，對于“400人算不算多”這類問題，就會好回答很多——我所知道的是，英偉達這樣的企業(yè)，在大客戶那里一般都會安排數(shù)十人的駐場支持團隊。所以，GPU廠商是“軟件公司”這個觀點現(xiàn)在來看非常貼切。

03 只做“替代”很難上牌桌

沒有生態(tài)支持的GPU通用計算項目，開局可以說是機遇與挑戰(zhàn)并存。

由于美國限制高性能AI芯片向大陸出口，客觀上給國產(chǎn)廠商打開了機會之門。當所有企業(yè)都拿不到，或者很難通過正常渠道采購海外先進產(chǎn)品時，能夠穩(wěn)定供貨的國產(chǎn)GPU就會成為爭搶對象，而且現(xiàn)在政策和機構(gòu)也在鼓勵這件事，這也會加速國產(chǎn)半導體生態(tài)的成熟與進化，華為在手機芯片上已經(jīng)驗證這一點。

與手機芯片不同，GPU作為“大芯片”，die size都在500mm2以上，比如RTX 4090是600mm2，H100是800mm2+，如果采用高帶寬內(nèi)存，還要著重考慮先進封裝技術(shù)。

用于通用計算的主流GPU（右側(cè)），die size為826mm2，Cerebras WSE-2（左側(cè)）專用芯片達到了46225mm2

所以，除了前面說的戰(zhàn)略誤判，影響國產(chǎn)GPU成功的因素還包括IP、設(shè)計、制造、銷售等環(huán)節(jié)之中，并且環(huán)環(huán)相扣。

在設(shè)計環(huán)節(jié)首要面對的就是IP授權(quán)和設(shè)計工具的問題，象帝先、摩爾線程都是拿Imagination的IP授權(quán)，然后采用海外公司的設(shè)計工具，如果這兩個領(lǐng)域得不到持續(xù)的更新支持，就存在斷供風險。

設(shè)計的下一個環(huán)節(jié)就是制造。很多企業(yè)的產(chǎn)品硬件指標，無論單項還是多項都很優(yōu)秀，但能否流片成功，并且以高良率量產(chǎn)也很關(guān)鍵。

單就流片這個環(huán)節(jié)的單次費用就高達上億元，如果流片失敗就得額外再支付費用，之前英偉達的Blackwell芯片遭遇“跳票事故”，一度帶崩其股價，英偉達可以扛得住這種風險，創(chuàng)業(yè)團隊未必能經(jīng)受住。

好消息是，在制造端，過去幾年在美國的極限施壓之下，國產(chǎn)制造工藝和設(shè)備已經(jīng)有了很大進步。9月份，工信微報披露了國產(chǎn)光刻機的進展，按官方提供的數(shù)據(jù)，純國產(chǎn)設(shè)備已經(jīng)可以覆蓋65nm工藝的芯片，這對于中國芯片產(chǎn)業(yè)具有很大的意義。不過，雖然大陸自主晶圓制造技術(shù)進步迅速，但先進產(chǎn)能也相對有限。

所以，現(xiàn)階段大陸的fabless，也還離不開對臺積電的依賴。而且，因為創(chuàng)業(yè)團隊體量與需求量的差異，代工費用會有差別，同等工藝代工費用可能是臺積電的1.5倍左右，這也會影響初創(chuàng)公司的毛利率。

設(shè)計、制造之后，就是如何把產(chǎn)品賣出去，實現(xiàn)正循環(huán)。一些現(xiàn)在還活躍的頭部創(chuàng)業(yè)團隊，很多背后都有上市公司的支持，這些上市公司在各地推動構(gòu)建智算中心，對于創(chuàng)業(yè)團隊來說，它們既是投資人，又是客戶。這種邏輯還可以類比云計算廠商——自研AI芯片更容易成功，自己就是自己的客戶，能形成很好的自循環(huán)。

很多人問中國芯片的出路在哪里，從一個外部觀察者的視角，短期的確要實現(xiàn)自主替代，長期則需要參與到對產(chǎn)業(yè)的標準制定當中，這樣才能夠影響到全球產(chǎn)業(yè)。我想舉一個大疆的例子，它也被納入了實體清單，可結(jié)果呢？美國要制裁它，又不得不想辦法來買它的產(chǎn)品。

過去，行業(yè)看到“美國禁令”的大利好之后，感覺機會來了紛紛行動、融資開跑，是可以理解的沖動。但最終，創(chuàng)業(yè)團隊與資本在普及認知、達成共識之后，結(jié)合產(chǎn)業(yè)發(fā)展窗口來攢局，才能更好地準備應對挑戰(zhàn)，在未來中國芯片生態(tài)“大成”之時，成為勝利者中的一員。如果上述條件都不具備，更多的“中國英偉達”可能會迎來不確定性。