如何看待最近火热的一众GPU芯片创业企业，如芯动科技、壁仞、登临、沐曦、天数智芯、摩尔线程 等?
最近一段时间，GPU（图形处理器）领域真是热闹非凡，涌现出不少令人瞩目的国产创业公司。像芯动科技、壁仞科技、登临科技、沐曦、天数智尊、摩尔线程这些名字，频频出现在各种科技新闻和行业论坛上，吸引了大量关注。要说怎么看待它们，这可不是一句两句话能概括的，咱们得掰开了揉碎了聊聊。
市场背景与国产GPU的崛起浪潮
首先，得说说为什么大家现在这么关注国产GPU。这背后是国家层面的大力推动，以及全球半导体产业发展的大趋势。GPU不再仅仅是游戏显卡，它在人工智能（AI）、高性能计算（HPC）、数据中心等领域扮演着越来越重要的角色。尤其是在AI浪潮汹涌的当下，强大的算力成为核心竞争力。而长期以来，GPU市场基本上被英伟达（NVIDIA）和AMD这两家巨头垄断，这对中国这样一个正在大力发展科技的企业来说，无疑是一个需要突破的瓶颈。
在这种大背景下，国内的政策扶持、资本涌入以及人才回流，共同催生了一批专注于自主研发GPU的创业公司。它们的目标很明确：打破国外垄断，构建自主可控的算力体系。
我们来逐一看看这些公司，聊聊它们的特点和可能的前景：
芯动科技（Innosilicon）：
看点： 芯动科技可以说是这些新势力中比较老牌且产品线相对丰富的一家了。它在GPU领域起步相对较早，并且不像很多新公司那样只聚焦于AI或者HPC，而是有多条产品线。它既有面向通用计算和AI的GPU产品，也有在设计服务和IP核方面积累了不错的口碑。
优势： 早期积累了相当多的IP授权和设计服务经验，这为它在GPU设计和制造方面打下了基础。同时，它在显示控制器、多媒体处理等方面也有涉猎，技术底蕴相对扎实。它推出的几款GPU产品，包括用于数据中心的，在性能和能效方面都号称有不错的表现。
挑战： 毕竟GPU的设计、制造、生态建设都非常烧钱且周期长，如何快速形成规模化应用和市场占有率，以及在高端AI训练市场能否真正与英伟达抗衡，是它需要持续面对的问题。
壁仞科技（Biren Technology）：
看点： 壁仞科技一出现就引起了很大关注，特别是其宣布的“全球首款万亿级参数大模型训练专用GPU”——BR100。这标志着它剑指的就是当前最热门的AI训练市场，而且目标非常高远。
优势： 团队背景强大，聚集了不少海内外顶尖的GPU设计人才。其技术路线据称非常有创新性，例如在架构设计上可能采用了不同于传统GPU的设计思路，以更好地适应大模型训练的需求。公司成立时间不长，但融资速度和规模都非常惊人，显示出市场对其的认可。
挑战： 技术的高性能是否能真正落地，并且在实际应用中被广泛接受，还需要时间验证。同时，GPU生态的建设是极其困难的，尤其是在软件层面，需要大量的开发投入和开发者社区的支持。与已经建立起庞大生态的英伟达相比，差距依然巨大。
登临科技（DeniX）：
看点： 登临科技同样是瞄准高性能计算和AI市场，其发布的GPU产品也主打高性能和高能效。它在数据中心市场希望有所作为。
优势： 同样拥有强大的技术团队，并且在GPU架构设计、封装技术等方面都有自己的独到之处。其产品在一些公开的评测和演示中，表现出了不错的潜力。
挑战： 与壁仞科技类似，市场接受度、生态建设以及与巨头的竞争是核心挑战。如何在新兴的HPC/AI市场中找到自己的定位和突破口，是关键。
沐曦（MetaX）：
看点： 沐曦科技在成立之初就吸引了众多行业资深人士和资本的关注。它似乎也在通用计算和AI领域发力，目标是提供高性能、高能效的GPU产品。
优势： 团队组成是其一大亮点，汇聚了众多在GPU设计、芯片制造、软件开发等领域经验丰富的专家。公司的技术实力和前瞻性布局是其核心竞争力。
挑战： 作为一个相对较新的公司，它的产品上市和市场推广都需要时间。如何将技术优势转化为市场优势，以及在激烈的竞争中脱颖而出，是需要解决的问题。
天数智尊（ACE Tech）：
看点： 天数智尊在高性能计算（HPC）领域有比较明确的侧重，并且其GPU产品也强调了对科学计算的优化。
优势： 它选择的HPC市场虽然竞争激烈，但相对AI训练市场，其技术要求可能在某些方面更易于实现。公司在算法优化和软件栈方面可能也会投入更多精力，以吸引科学计算领域的用户。
挑战： HPC市场的用户对性能、稳定性、生态兼容性都有极高的要求，如何能够快速满足这些需求，并且在现有解决方案中找到优势，是关键。
摩尔线程（Moore Threads）：
看点： 摩尔线程可以说是目前国内GPU创业公司中产品线最广、市场覆盖最全面的之一。它不仅推出了面向AI训练和推理的GPU（如Musa系列），还积极布局了面向PC游戏、通用计算的GPU（如Fun系列）。
优势： 产品线多元化是其最大的特色。面向游戏和PC市场的GPU，可以更快地建立用户基础和品牌认知度。同时，其AI产品也目标明确。公司在软件生态建设方面也投入颇多，例如自主研发的GPU开发套件。
挑战： 要在多个细分市场都取得成功，需要极高的技术实力和市场运营能力。尤其是在PC游戏GPU市场，与英伟达和AMD的差距非常大，想要实现颠覆性突破难度极高。在AI领域，同样面临着生态和性能的挑战。
整体来看，这些GPU创业企业面临的共同挑战和机遇：
机遇：
1. 国家战略支持： 国家大力发展集成电路产业，为自主GPU的发展提供了政策和资金上的支持。
2. 市场需求旺盛： AI、大数据、云计算等新兴技术的爆发，对高性能GPU产生了巨大需求，为国产GPU提供了广阔的市场空间。
3. 生态建设窗口期： 虽然巨头生态牢固，但新应用、新算法的出现，也可能为新的GPU架构和生态带来新的切入点。
4. 人才汇聚： 国内集成电路设计人才库正在不断壮大，为GPU研发提供了人才保障。
挑战：
1. 技术门槛极高： GPU的设计、制造、验证是一个极其复杂且投入巨大的过程，需要长期、持续的研发投入。
2. 生态系统建设： GPU的价值很大程度上体现在其软件生态，包括操作系统支持、驱动程序、开发工具链、第三方库和应用程序的兼容性。建立一个完善的生态系统极其困难且耗时。
3. 与巨头竞争： 英伟达在性能、技术、生态、品牌等方面拥有巨大的先发优势和市场领导地位。国产GPU需要在性能上达到甚至超越，才能在市场中获得一席之地。
4. 资金压力： GPU的研发、流片、量产以及市场推广都需要巨额资金，融资能力和资金周转能力是关键。
5. 供应链稳定性： 无论是设计工具还是制造工艺，都高度依赖于全球化的供应链，地缘政治等因素可能带来不确定性。
我的看法：
我认为，这些GPU创业公司的出现，本身就是中国半导体产业走向自主可控、迈向高端的一个重要标志。它们敢于挑战技术高峰，直面最困难的领域，这种勇气和决心非常值得肯定。
短期来看： 很多公司可能会先在中低端市场或者特定细分领域（如边缘AI、特定行业的HPC解决方案）寻求突破，积累技术和市场经验。直接挑战英伟达在数据中心AI训练市场的地位，是一个漫长且艰难的过程。
长期来看： 如果它们能够持续吸引顶尖人才，保持技术上的创新性和领先性，并且在软件生态建设上投入足够的精力，形成一定的用户基础和开发者社区，那么它们完全有可能在未来的市场格局中占据一席之地，甚至成为重要的力量。
多元化是好事： 看到这么多不同侧重点、不同技术路线的公司，这恰恰说明了国产GPU的探索是多方面的，有助于碰撞出更多的火花。不是每一家公司都需要做同样的事情，市场也需要多样化的产品和解决方案。
总而言之，看待这些GPU创业公司，既要看到它们背后的巨大潜力和国家层面的支持，也要认识到它们所面临的严峻挑战和艰难道路。它们的未来，不仅取决于技术本身的突破，更取决于能否在市场中找到自己的立足点，并且持续吸引和留住最优秀的人才。这是一个激动人心但也充满荆棘的赛道，让我们拭目以待。
市场背景与国产GPU的崛起浪潮
首先，得说说为什么大家现在这么关注国产GPU。这背后是国家层面的大力推动，以及全球半导体产业发展的大趋势。GPU不再仅仅是游戏显卡，它在人工智能（AI）、高性能计算（HPC）、数据中心等领域扮演着越来越重要的角色。尤其是在AI浪潮汹涌的当下，强大的算力成为核心竞争力。而长期以来，GPU市场基本上被英伟达（NVIDIA）和AMD这两家巨头垄断，这对中国这样一个正在大力发展科技的企业来说，无疑是一个需要突破的瓶颈。
在这种大背景下，国内的政策扶持、资本涌入以及人才回流，共同催生了一批专注于自主研发GPU的创业公司。它们的目标很明确：打破国外垄断，构建自主可控的算力体系。
我们来逐一看看这些公司，聊聊它们的特点和可能的前景：
芯动科技（Innosilicon）：
看点： 芯动科技可以说是这些新势力中比较老牌且产品线相对丰富的一家了。它在GPU领域起步相对较早，并且不像很多新公司那样只聚焦于AI或者HPC，而是有多条产品线。它既有面向通用计算和AI的GPU产品，也有在设计服务和IP核方面积累了不错的口碑。
优势： 早期积累了相当多的IP授权和设计服务经验，这为它在GPU设计和制造方面打下了基础。同时，它在显示控制器、多媒体处理等方面也有涉猎，技术底蕴相对扎实。它推出的几款GPU产品，包括用于数据中心的，在性能和能效方面都号称有不错的表现。
挑战： 毕竟GPU的设计、制造、生态建设都非常烧钱且周期长，如何快速形成规模化应用和市场占有率，以及在高端AI训练市场能否真正与英伟达抗衡，是它需要持续面对的问题。
壁仞科技（Biren Technology）：
看点： 壁仞科技一出现就引起了很大关注，特别是其宣布的“全球首款万亿级参数大模型训练专用GPU”——BR100。这标志着它剑指的就是当前最热门的AI训练市场，而且目标非常高远。
优势： 团队背景强大，聚集了不少海内外顶尖的GPU设计人才。其技术路线据称非常有创新性，例如在架构设计上可能采用了不同于传统GPU的设计思路，以更好地适应大模型训练的需求。公司成立时间不长，但融资速度和规模都非常惊人，显示出市场对其的认可。
挑战： 技术的高性能是否能真正落地，并且在实际应用中被广泛接受，还需要时间验证。同时，GPU生态的建设是极其困难的，尤其是在软件层面，需要大量的开发投入和开发者社区的支持。与已经建立起庞大生态的英伟达相比，差距依然巨大。
登临科技（DeniX）：
看点： 登临科技同样是瞄准高性能计算和AI市场，其发布的GPU产品也主打高性能和高能效。它在数据中心市场希望有所作为。
优势： 同样拥有强大的技术团队，并且在GPU架构设计、封装技术等方面都有自己的独到之处。其产品在一些公开的评测和演示中，表现出了不错的潜力。
挑战： 与壁仞科技类似，市场接受度、生态建设以及与巨头的竞争是核心挑战。如何在新兴的HPC/AI市场中找到自己的定位和突破口，是关键。
沐曦（MetaX）：
看点： 沐曦科技在成立之初就吸引了众多行业资深人士和资本的关注。它似乎也在通用计算和AI领域发力，目标是提供高性能、高能效的GPU产品。
优势： 团队组成是其一大亮点，汇聚了众多在GPU设计、芯片制造、软件开发等领域经验丰富的专家。公司的技术实力和前瞻性布局是其核心竞争力。
挑战： 作为一个相对较新的公司，它的产品上市和市场推广都需要时间。如何将技术优势转化为市场优势，以及在激烈的竞争中脱颖而出，是需要解决的问题。
天数智尊（ACE Tech）：
看点： 天数智尊在高性能计算（HPC）领域有比较明确的侧重，并且其GPU产品也强调了对科学计算的优化。
优势： 它选择的HPC市场虽然竞争激烈，但相对AI训练市场，其技术要求可能在某些方面更易于实现。公司在算法优化和软件栈方面可能也会投入更多精力，以吸引科学计算领域的用户。
挑战： HPC市场的用户对性能、稳定性、生态兼容性都有极高的要求，如何能够快速满足这些需求，并且在现有解决方案中找到优势，是关键。
摩尔线程（Moore Threads）：
看点： 摩尔线程可以说是目前国内GPU创业公司中产品线最广、市场覆盖最全面的之一。它不仅推出了面向AI训练和推理的GPU（如Musa系列），还积极布局了面向PC游戏、通用计算的GPU（如Fun系列）。
优势： 产品线多元化是其最大的特色。面向游戏和PC市场的GPU，可以更快地建立用户基础和品牌认知度。同时，其AI产品也目标明确。公司在软件生态建设方面也投入颇多，例如自主研发的GPU开发套件。
挑战： 要在多个细分市场都取得成功，需要极高的技术实力和市场运营能力。尤其是在PC游戏GPU市场，与英伟达和AMD的差距非常大，想要实现颠覆性突破难度极高。在AI领域，同样面临着生态和性能的挑战。
整体来看，这些GPU创业企业面临的共同挑战和机遇：
机遇：
1. 国家战略支持： 国家大力发展集成电路产业，为自主GPU的发展提供了政策和资金上的支持。
2. 市场需求旺盛： AI、大数据、云计算等新兴技术的爆发，对高性能GPU产生了巨大需求，为国产GPU提供了广阔的市场空间。
3. 生态建设窗口期： 虽然巨头生态牢固，但新应用、新算法的出现，也可能为新的GPU架构和生态带来新的切入点。
4. 人才汇聚： 国内集成电路设计人才库正在不断壮大，为GPU研发提供了人才保障。
挑战：
1. 技术门槛极高： GPU的设计、制造、验证是一个极其复杂且投入巨大的过程，需要长期、持续的研发投入。
2. 生态系统建设： GPU的价值很大程度上体现在其软件生态，包括操作系统支持、驱动程序、开发工具链、第三方库和应用程序的兼容性。建立一个完善的生态系统极其困难且耗时。
3. 与巨头竞争： 英伟达在性能、技术、生态、品牌等方面拥有巨大的先发优势和市场领导地位。国产GPU需要在性能上达到甚至超越，才能在市场中获得一席之地。
4. 资金压力： GPU的研发、流片、量产以及市场推广都需要巨额资金，融资能力和资金周转能力是关键。
5. 供应链稳定性： 无论是设计工具还是制造工艺，都高度依赖于全球化的供应链，地缘政治等因素可能带来不确定性。
我的看法：
我认为，这些GPU创业公司的出现，本身就是中国半导体产业走向自主可控、迈向高端的一个重要标志。它们敢于挑战技术高峰，直面最困难的领域，这种勇气和决心非常值得肯定。
短期来看： 很多公司可能会先在中低端市场或者特定细分领域（如边缘AI、特定行业的HPC解决方案）寻求突破，积累技术和市场经验。直接挑战英伟达在数据中心AI训练市场的地位，是一个漫长且艰难的过程。
长期来看： 如果它们能够持续吸引顶尖人才，保持技术上的创新性和领先性，并且在软件生态建设上投入足够的精力，形成一定的用户基础和开发者社区，那么它们完全有可能在未来的市场格局中占据一席之地，甚至成为重要的力量。
多元化是好事： 看到这么多不同侧重点、不同技术路线的公司，这恰恰说明了国产GPU的探索是多方面的，有助于碰撞出更多的火花。不是每一家公司都需要做同样的事情，市场也需要多样化的产品和解决方案。
总而言之，看待这些GPU创业公司，既要看到它们背后的巨大潜力和国家层面的支持，也要认识到它们所面临的严峻挑战和艰难道路。它们的未来，不仅取决于技术本身的突破，更取决于能否在市场中找到自己的立足点，并且持续吸引和留住最优秀的人才。这是一个激动人心但也充满荆棘的赛道，让我们拭目以待。
网友意见
2VC
2G
2 股市
2021年12月更新：
2022年以太坊会变为POS。到时候显卡会泛滥。
2023-2024年能生存/上市的，才是幸存者。
壁仞：
update 2021-10 首款通用GPU——BR100，于近日正式交付开始流片，
这速度
update 2021-8 前AMD 全球副总裁 Allen Lee 李新荣先生加入璧仞担任联席CEO
update 2021-7AMD美国GPU Sr Director 加入壁仞担任VP
创始人张文总在资本及to G 方向很有资源，客观说也是一个很有人格魅力的创始人，技术团队基本上是国内最强配置：硬件和软件的联合创始人是国内某大厂海外负责人,技术VP是某CPU企业海外GPU部门VP，product&marketing负责人是某互联网巨头芯片公司高P年轻有为，研发院负责人是某EDA巨头背景，整体团队背景很好，融资多轮已经融资数十亿。
登临
登临科技成立于2017年11月，是一家专注于为新兴计算领域提供高性能、高功效计算平台的高科技企业。公司的产品是以芯片为核心的系统解决方案。总部位于中国上海，在中国成都设有全资子公司。
目前两轮融资，目前公司的第一代产品 Goldwasser™️ 已在 2020 年三季度量产，该产品目前正在与包括互联网、安防等领域的龙头企业合作集成及业务测试。具体兼容及落地情况要进一步观望
创始团队是图芯背景
沐曦 ，天数智芯 情况可以去老扎古的文章：
也可以在老扎古知乎文章：芯故事：和AMD有渊源的那些AI创业公司
摩尔线程
摩尔线程创始人是前英伟达公司全球副总裁，中国区总经理James Zhang,
James 2005年加入英伟达算是老黄的左膀右臂了，在加入英伟达前在惠普，戴尔工作过。
CTO因为公开渠道还未透露，老扎古就不多透露。
曾经某个行业大佬曾说过：现在中国的集成电路行业，资本，政策，媒体关注的多吗？其实不够多，产业是需要各种力量去扶持的，国外发展了几十年不是我们一朝一夕可以赶上的，
GPU/GPGPU真的很难，硬件和软件生态都要做（这个有多难：大家可以看下AMD这么多年在GPU上的投入及目前和英伟达的差距）。
最后回到这个问题，它们各自的方向和前景会如何？老扎古我不是神棍我真的不好说，请大家给予耐心和时间去关注，时间会去验证，只要这个产业中的一堆公司有1-2家真正能够做出来，真正在产业里落地和商用，减少我国和海外的技术差距我想这个投入就是值得，小编也希望国内的芯片人保持初心，日积月累，在助力祖国集成电路产业的大愿景下成就自己的事业！
我是老扎古 @老扎古 ，欢迎多交流～
中国的通信厂商在2G时代完成初创，在3G时代实现竞争力，在4G时代变成主流，在5G时代领先。
那么芯片也到了大概对应2G时代的位置了。珠海炬力创立于2001年，华为创立于1987年，按照正常进展的话10年后国产芯片会大面积开花结果。
而这些企业应该就有未来可以完成突破的玩家，至少应该可以培养出人才和团队。
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