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据华尔街日报报道，美国正在考虑进一步收紧对中国AI芯片的出口管制，最早可能在7月初采取行动。

在没有获得许可证的情况下，美国商务部将禁止英伟达等制造商向中国客户运送AI芯片。英伟达专供中国的A800芯片，在无许可证的情况下也将被禁售。

A800是英伟达在2022年三季度推出的特供中国版的显卡芯片。去年9月，美国禁止英伟达等公司向中国出口高端GPU芯片，主要限制显卡算力及带宽，算力上限是4800 TFLOPS，带宽上限是600 GB/s。此禁令一出，导致A100、H100无缘中国市场。

事实上，依据英伟达2022年财报，中国区销售收入占其总收入额高达20%以上，对其至关重要。为了满足禁令要求且兼顾中国市场，英伟达又推出了特供中国版的显卡A800和H800。

根据 MyDrivers 的说法，A800 的运行速度是 A100 GPU 的70%。此外，后推出的H800相比H100互联速率减半，符合美国出口标准的同时特供中国市场。 

2022年底至今，在ChatGPT带动下，无论是互联网平台企业还是AI公司纷纷布局大模型。据不完全统计，目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。每一个大模型正常运转的背后，都需要算力加持，跟算力划等号的高端GPU都卖爆了，受此影响英伟达市值直接飙涨破万亿美元。

为了获得更高算力，推进大模型训练速度，抢占发展先机，一场关于GPU的军备竞赛正在国内外上演。

在庞大的需求下，即便是性能“阉割版”的A800和H800也一芯难求。据此前界面消息，在大模型火爆发布之前，A800两周即可到货，但现在可能需要4-8周。报道中还提到，现下英伟达也学起了爱马仕，在购买抢手的 GPU 时，也需购买其它产品作为取得优先供应权的“配货”。如果出口禁令进一步升级，A800、H800或将断供中国市场。

大模型需要算力，而GPU恰是AI训练算力之源。对中国而言，AI产业在大模型加持下已进入新赛点，失去高算力芯片对我国AI产业发展而言极为不利，实现GPU国产替代势在必行。

从英伟达崛起之路看国产GPU

一开始，GPU作为加速图形绘制的处理器，由英伟达在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时率先提出，当时GPU主要面向的是游戏和PC市场。

由于GPU在处理绘图任务时，能够高效并行处理海量数据，英伟达又进一步将计算机程序模拟为渲染过程，将GPU用于通用并行计算，并在2007年推出了基于CUDA的GPGPU beta版。

相比于图形渲染类GPU，GPGPU能够同时执行多个计算任务，从而大幅提高计算速度和效率。

在AI领域，许多AI算法需要处理大量的数据，计算量庞大。比如，机器学习下的深度学习算法需要处理大量的矩阵运算，如果在传统CPU上训练一个深度学习模型可能需要数周甚至数月的时间，而在GPU仅需要数小时或者数天内完成，从而大幅提高训练速度和降低成本。

自英伟达推出GPGPU后，GPU不再局限于图形计算的游戏和PC市场，进而在AI领域开疆拓土。十几年来，英伟达GPU产品在算力和存储带宽两个方向上，对比CPU都以超10倍、甚至100倍的优势领先，人工智能与GPU的发展可谓相辅相成。

我们知道，GPU的发展符合摩尔定律，即机体电路上可容纳的晶体数目，每隔18个月便会增加一倍，从而性能提升一倍。英伟达GPU硬件性能便以每两年更新一次的节奏保持更新，使英伟达GPU效能提升数十倍，占领了独立显卡技术的制高点。

截至目前，英伟达GPU在图形渲染领域与AMD并驾齐驱；但在通用GPU领域英伟达一骑绝尘，市场占有率超80%。如今随着大模型研究热潮的兴起，无论是大模型的训练还是推理都离不开GPGPU芯片来提供算力支持，全球大模型训练基本依赖英伟达的GPU。

回到国内，如果出口禁令升级，国产GPU能独当一面么？

现下AI需求最大的英伟达GPU A100采用7nm工艺，拥有540亿晶体管，支持FP16、FP32和FP64浮点运算。2022年3月推出的H100集成800亿晶体管，采用4nm工艺，相比A100，H100在浮点运算上快三倍。

从硬件来看，在GPU芯片设计端，国内GPU厂商中壁仞、天数智芯、沐曦等均已推出采用7nm工艺的GPU，芯瞳半导体、芯动科技、摩尔线程等公司也相继推出GPU产品。

此外，原CPU厂商龙芯、海光等也在加注GPGPU，不过龙芯GPGPU主要是集成在自家SOC中，预计2024年龙芯将流片。海光信息推出DCU属于GPGPU一种。

来源：数据猿，根据公开信息制表

在国内GPU厂商中，景嘉微已成功研发以 JM5系列、JM7系列、JM9系列为代表的、具有自主知识产权的图形处理芯片，并实现了规模化商用，在国内GPU领域处于领先地位，是国内唯一一家GPU营收突破10亿元的公司，2022年净利润近3亿元。

英伟达2024财年一季度营业收入为71.92亿美元（折合人民币约507.82亿元），净利20.43亿美元（折合人民币约144.25亿元。相比之下，景嘉微的整年营收仅是英伟达一个季度营收的1%，更不要说其他GPU初创企业的差距。

“中国GPU厂商的设计能力并不差，但整体产业链的能力还落后5-10年。”华院计算技术总监杨小东在采访中表示。“可以看到，近几年一些GPU初创公司，成立仅2-3年就可以设计出一款性能还不错的GPU，但设计之后能不能顺利流片，能不能量产，是否可用，这中间涉及了众多环节。一次流片未必成功，即便流片成功，到规模化量产，成本控制这一块还有很长的一段路要走。”

以芯片代工为例，台积电是全球代工龙头，先进制程方面已经实现3nm量产，2nm试产。国内中芯国际目前可以实现14nm量产、7nm在研，跟台积电至少有三代技术差。

现阶段国产GPU厂商设计的7nm芯片，国内代工厂由于技术问题尚且无法提供流片服务，那么GPU厂商大概率还是选择先进工艺成熟的台积电流片。据业内人士陈飞透露，初创企业找台积电流片，不仅要高额代工费（2-3亿人民币），流片需要的材料还需要自己找，然后带着材料找台积电流片……

一颗芯片从设计到量产，流片属于非常关键的环节。当芯片完全设计出来以后需要按照图纸在晶圆上进行蚀刻，采用什么样的制程工艺，多大尺寸的晶圆，芯片的复杂程度都会影响这颗芯片的流片成功率和成本，而且许多芯片都不是一次就能流片成功的，往往需要进行多次流片才能获得较为理想的效果。流片是一件非常烧钱的事，多几次流片失败，可能就会把公司搞垮。

对初创GPU厂商来说，从产品设计到落地漫漫长路，又因摩尔定律2年性能翻倍，不得不加速快跑。但当他们攻克硬件难题后，会发现“软件生态”才是国产GPU无法撼动英伟达的根本原因。

CUDA是英伟达最深的护城河

软件、算法与生态是GPU厂商比拼的软实力，也是一款芯片从“能用”到“好用”的关键。

一般而言，GPU生态基本由软件构成，需要在算法平台上完成。基于平台算法去适配各种API接口、下游应用以及其所需要的各种各样的函数。虽然国内GPU在硬件性能上的差距正逐步缩小，但软件生态上的差距巨大。在访谈中，多家GPU厂商谈到，CUDA是英伟达最深的护城河。

CUDA究竟是什么呢？

CUDA(计算统一设备架构)是一种用于高性能计算的编程模型和应用程序接口。它提供了一种简单、高效的方式来访问GPU的计算能力，使得开发者可以方便地编写跨平台GPU程序。

简单讲，CUDA就是英伟达独家的并行计算平台，通过CUDA提供的API接口来做应用开发，调用英伟达GPU的运算能力，使开发者能够为GPU的并行处理能力构建软件。

“对芯片下游的应用厂商来说，GPU具体配备了多大内存、采用了怎样的硬件架构，他们可能并不关心。他们关心的是，在GPU硬件上能跑出怎样的性能，这其实是软件层面所决定的。”陈飞说。

遵循摩尔定律的GPU，两年不到就要推出新产品，不然就会在竞争中掉队。所以，在硬件上英伟达很难摆脱对手。

但在CUDA平台发布后，一切就发生了变化。英伟达所有芯片设计都与CUDA兼容，且用CUDA平台构建软件能发挥英伟达GPU100% 的性能，所以但凡是英伟达GPU的用户都需要用CUDA，从而培养了用户使用习惯。

近两三年GPU国产替代热度高涨，各家GPU硬件有各自的优势，某些数据精度也能跟英伟达PK，但唯独软件生态是短板。对于此，陈飞谈到“软件开发是需要时间的，需要不断增加用户来推动软件迭代，依据用户实际需求来完善软件开发。而且需要软硬件协同开发，这是我们国内GPU初创企业在研发第一代产品时候最容易忽略的。”

从2006年英伟达推出CUDA到现在，英伟达花费近二十几年的时间打造了CUDA软件平台。“首先它是不开源的，所有IP都掌握在英伟达手里。其次它汇集了400万的开发者，这些用户每天都在给反馈，从而形成一种‘滚雪球’似的良性循环：好的性能带来好的生态，好的生态又有助于更好的性能，进而形成生态壁垒。”陈飞表示。

目前，几乎所有跟AI相关的应用开发的厂商，都在基于CUDA平台来写代码，所有 AI 芯片，各种 xPU 们，在落地之前，做的第一件事就是匹配 CUDA。

对于国产GPU生态建设，华院计算技术总监杨小东认为：“只卖GPU硬件是不行的，为了用好GPU还需要完善一系列生态配套，比如驱动、软件等等，如果软件框架支持不了，那么大家想用也用不上。目前，国产GPU尚未达到完全市场化的程度，处于市场开拓的早期，软硬件的原因都有。”

必须承认的是，英伟达CUDA生态建设上的成功并不是一蹴而就的，十几年的漫长积累才形成了“聚沙成塔，聚水成涓”的局面，庞大的用户群需要慢慢养成。对此，天数智芯产品线总裁邹翾认为，与国际主流产品相比，国内的GPU在旗舰级上是有差距的；而国内的客户可能对于国内的GPU产品还不够了解，也需要时间去培养客户。

国产通用GPU从0到1，实现商业化可用

但值得肯定的是，国产通用GPU已打开局面。

如今，全球GPU市场已经形成垄断局面，相比于图形渲染GPU，通用GPU似乎发展前景更为广阔。

“最关键一点，AI是一个在不断增长的蓝海市场。”杨小东在谈及国产通用型GPU比渲染型GPU发展更为迅速的现象时表示。“AI市场潜力足够大，英伟达不可能全部吃下。随着英伟达从国内市场退出，国产厂商可以尝试吃掉英伟达的一部分蛋糕。从趋势上说，国产GPGPU发展更快、更热闹。”

2018年启动芯片设计的天数智芯，在开发首款产品之初，即瞄准通用GPU产品的通用性及AI领域广泛的应用场景。数智芯产品线总裁邹翾告诉数据猿：“从国内GPU整体现状来看，与国外巨头仍然存在一定的差距，但经过前几年AI市场的淬炼之后，已然实现了国产GPGPU‘从0到1’的突破，达到可用的程度。未来，我们将一直坚持通用GPU战略，挖掘通用GPU市场并推出针对市场及用户需求的优质产品，利用先发优势，进一步根据用户反馈普及市场应用情况，加速产品迭代升级。”

目前天数智芯已经有两款通用GPU产品天垓、智铠落地，可以支持当下用户的一些需求，下游应用场景广泛。可应用于训练、推理、通用计算、新算法研究等场景，服务于互联网、安防、运营商、医疗、教育、金融及自动驾驶等各相关行业。

除天数智芯外，国产GPU厂商中2019年成立的壁仞，第一代GPGPU产品壁砺系列在2022年底已经量产，并获得了一些订单。登临科技的通用GPU系列产品—Goldwasser™也已量产，此前已加入由飞桨发起的“硬件生态共创计划”，通过各自在软硬件产品的优势，实现强强联合，共推AI产业化落地。

炼AI大模型必交“GPU税”

2023年，ChatGPT迅速崛起，一股AI热浪正席卷全球。

考量模型的重要标准之一是大参数。当模型规模达到一定程度时，任务性能会出现明显的突变。大语言模型的基础具有很强的可扩展性，可以实现反复自我迭代，参数对大模型性能起到明显作用。而参数量越多，意味着消耗的算力资源越多。

由此，大模型的出现带来了算力的增量需求。根据Verified Market Research数据，2020年，全球GPU市场规模为254.1亿美元（约合人民币1717.2亿元）。随着需求的不断增长，预计到2028年，这一数字将达到2465.1亿美元（约合人民币1.67万亿元），年复合增长率（CAGR）为32.82%。

在英伟达联合发布的论文中，给出了ChatGPT训练时间的经验公式。在这一论文中，训练175B GPT-3需要34天，使用了1024块A100 GPU。

囤A100就相当于囤算力。目前，A100官方售价是1万美金，换算成人民币大概是7.2万，现在已经炒到15万-20万/片。可以想象，通用GPU市场需求之旺盛，市场之广阔。

近几年，在政策与需求的双轮驱动中，“为国分忧”国产GPU初创企业纷纷涌现。

据不完全数据统计，国产GPU融资在2021年迎来高峰，总融资额突破100亿，达到126.35亿元。即便2022年融资总额“腰斩”，但在近8个完整年度的融资表现中，依然位列第二。2020年-2022年均是GPU投融资大年。

制图：数据猿，公开数据统计

制表：数据猿，公开数据统计

众多成立2-3年的初创企业获得了多轮次巨额融资，但如果对照GPU芯片研发本身来说，似乎并不多。陈飞透露，一款GPU从设计到正式落地，整体花费大致要20几亿人民币，做GPU是非常“烧钱”的一件事。

除了“烧钱”，GPU产品从开发到流片到反片调优，然后正式发布这个完整周期，大概需要一年半到两年甚至更长的时间。

对初创企业来说，硬件层面需要跨越产业链、成本难题；软件层面需要培养客户，软硬协同……国产GPU之路注定艰难，但艰难的路，才是上坡路。

谈及国产GPU未来，邹翾认为，随着时间的推移，国产GPU性能不断攀升、应用将全面开花，有望在5~10年实现追赶。应用落地是提升国产GPU实力的最佳“试验田”。一方面GPU从可用到好用还需要技术和时间积累，需要积累口碑、扩大品牌效应。另一方面，国产GPU可着力应用落地，加大与客户合作力度，在打开局面之后再逐渐扩大领地。

（注：文中陈飞为化名）

文：木阳 / 数据猿