每天消失30家，为何这5家国产GPU公司活得很好？

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一边是国产AI芯片独角兽燧原科技、壁仞科技先后发动IPO进程，现已看到上市曙光；另一边则是砺算科技、象帝先等企业先后堕入资金窘境，一度步履艰难。

壁仞科技开创人张文曾表明，芯片赛道非常贵，是一条10亿美元的赛道，也是一条“赢者通吃”的赛道，终究能生存下来的也就一两家。

事实证明，曩昔几年现已有大批芯片企业被筛选。企查查数据显现，2023年，我国现已有1.09万家芯片相关企业工商刊出、撤消，均匀每天近30家芯片企业消失。

这些企业中，有许多树立于5年前。

2019年，我国芯片的自给率只要30%左右，许多依靠进口芯片。但2019年5月16日，美国将华为列入实体名单，多家美国芯片断供华为，芯片进口通路逐渐被阻断。

受此影响，国内掀起芯片创业的第一个小高潮。揭露材料显现，2019年至2020年，国内呈现了许多GPU、AI芯片企业，壁仞科技、摩尔线程、沐曦集成电路、象帝先等企业均在其间。

ChatGPT发布以来，英伟达无疑成为最大赢家。作为AI工业“卖铲子”的领头人，英伟达不只站上了整个工业的食物链顶端，还一跃成为和微软、苹果齐头并进的本钱巨子，成为全球首家市值打破万亿美元的芯片公司。

与此一起，美国对我国高端芯片工业的制裁也逐渐收紧。2023年10月：美国商务部工业和安全局（BIS）再次发布对我国的先进半导体和核算设备的出口控制，壁仞科技、摩尔线程两家公司被列入实体清单。

在此布景下，国内迎来又一轮国产代替的高潮。

本钱再次点着对GPU厂商的热心。上一年下半年，天数智芯、沐曦集成电路、摩尔线程、象帝先、燧原科技等企业密布获得新一轮融资，已发表的融资额均达数亿元。

方针也在向以GPU为中心的IT根底设施强力歪斜。2024年1月29日，7部分联合印发《关于推动未来工业立异开展的施行定见》，提出我国需加快打破GPU芯片、集群低时延互连网络、异构资源办理等技能，建造超大规划智算中心，满意大模型迭代练习和使用推理需求。两会期间《作业报告》也提出：适度超前建造数字根底设施，加快构成全国一体化算力体系，培养算力工业生态。

在此节点上，创业邦挑选了天数智芯、燧原科技、壁仞科技、沐曦集成电路、摩尔线程五家一直活泼在商场上的国产GPU厂商，盘点其造芯开展。

天数智芯：先软件后硬件

添补我国高功用GPGPU空白

或许很难幻想，2015年树立的天数智芯，直到2018年才开端造第一款芯片，而公司树立前两年都在造软件。

天数智芯开创人李云鹏本便是软件身世。李云鹏2002年结业于南京大学核算机系，2005年获美国威斯康辛州大学麦迪逊校区（University of Wisconsin-Madison）硕士学位；曾担任美国甲骨文公司数据库部分研制总监。

在甲骨文作业的10年，让李云鹏更清楚看到国内外在核算机软硬件根底设施方面的间隔。所以，2015年12月，李云鹏回国创建了南京天数智芯科技有限公司。

在李云鹏的开端设想中，天数智芯不做“我国的英伟达”，而要成为一家像苹果相同的体系级公司。因而，天数智芯从软件切入，与市面上的开源生态充沛兼容，用软件提高已有硬件的均匀算力。

2018年，天数智芯正式开端研制首款芯片。

“天垓100”的研制节奏很快。2018年6月，天数智芯决议研制通用GPU产品；2019年6月便完结软件栈结构规划；2020年5月成功流片，12月点亮；2021年12月完结量产。

“天垓100”主攻AI练习使命，添补了国内芯片工业在高功用GPGPU范畴的空白。该芯片选用7nm制程工艺，选用全自研的架构、核算核、指令集及根底软件栈，2.5D CoWoS晶圆封装技能，包含240亿个晶体管，这也让其能以同类产品1/2的芯片面积、更低的功耗，供给对抗干流厂商产品的功用。

官网数据显现，天垓100可支撑200多种AI模型练习，适配x86、ARM、MIPS等架构CPU指令集，业界规范的软件API（使用程序编程接口）支撑笔直类职业使用开发，支撑国内外各种深度学习开发结构，以及软硬件全栈支撑等。

2022年末，天数智芯曾宣告天垓100累计出售订单已打破5亿元。

“智铠”系列芯片则偏重AI推理。

其间，智铠100依据通用GPU架构，支撑多种视频规范解码、800+通用指令集、国内外干流深度学习开发结构；支撑FP32、FP16、INT8等多精度推理混合核算。据天数智芯官网介绍，相较于商场上现有干流产品，智铠100将供给2-3倍的实践使用功用。

此外，智铠100可兼容CUDA生态，均匀搬迁时刻相较商场干流产品下降50%以上。

大模型浪潮呈现后，天数智芯也紧跟趋势。

现在，天数智芯的天垓、智铠系列通用GPU产品可广泛支撑DeepSpeed、Colossal、BM Train等各种大模型结构。

依据天垓、智铠加快卡的算力集群计划，天垓、智铠系列通用GPU产品能够有用支撑LLaMa、GPT-2、CPM、GLM等干流AIGC大模型的Pre-train（预练习）和Fine-tune（微调），并适配了清华、智源、复旦等在内的国内多个研究组织的开源项目。

一年前，在2023年的北京智源大会上，天数智芯宣告，智源研究院70亿参数的Aquila言语根底模型在天垓100的算力集群上安稳运转19天，模型收敛作用契合预期，这意味着天数智芯现已能够支撑百亿级参数大模型练习。

而在本年7月的2024WAIC上，天数智芯宣告了与爱特云翔的战略协作，两边将共建千卡级GPU算力集群。此外，天数智芯与许多协作伙伴，一起推出了旗舰级大模型推理16卡服务器，该服务器搭载了16张智铠100推理卡。

燧原科技：扔掉传统GPU规划经历部分兼容CUDA生态

2018年3月，燧原科技在上海张江一间狭小的办公室树立。

燧原科技CEO赵立东结业于清华大学电子工程系，也便是有名的清华EE85班。结业后，赵立东曾任AMD核算事业部高档总监、产品工程部高档总监、以及紫光通讯副总裁、紫光旗下锐迪科微电子总裁、紫光集团副总裁。

张亚林则历任AMD资深芯片司理、技能总监，并参加创建、开展和办理了AMD上海研制中心交融芯片部分、AMD北京研制中心、AMD我国多媒体IP部分。

燧原科技是国内第一家一起具有高功用云端练习和云端推理产品的创业公司，也是国内第一个发布第二代人工智能练习产品组合的公司。

睿兽剖析数据显现，燧原科技已完结10轮融资，出资方包含国家集成电路工业出资基金、腾讯出资、武岳峰科创、中金本钱、CPE源峰、红点我国等多家闻名组织，累计融资金额近70亿元。腾讯更是从Pre-A轮起连投六轮，成为燧原科技最大股东，占股21.37%。

本年5月，燧原科技开创人、董事长兼CEO赵立东在一次讲演中泄漏了公司最新开展。

现在，燧原科技共900多人，其间80%是硕士、博士，90%是研制人员。

树立6年来，燧原科技共开发了4代5颗芯片，中心事务涵盖了芯片、板卡、智算一体机、液冷算力集群以及配套的软件体系，包含依据“邃思”的云端练习加快卡“云燧T10”和第一代推理产品“云燧i10”以及第二代练习产品“云燧T20/T21”和推理产品“云燧i20”，还有配套的“驭算”软件渠道等等。

燧原科技COO张亚林曾向媒体介绍称：“在大公司有个‘1+1’模型，芯片项目从立项到流片是一年，从流片到量产是一年。”从公产品发布节奏来看，燧原科技根本在依照这一规则推动。

2019年5月，燧原的第一颗云侧AI练习芯片开端流片，间隔芯片立项不过一年。

据张亚林介绍，邃思芯片在架构上没有学习任何GPU规划经历，而是从无到有的规划了一套独自指令集和处理器，扔掉了曾经一切的前史包袱。

2021年，燧原科技发布第二代通用人工智能练习芯片“邃思2.0”。

“邃思2.0”是迄今为止我国最大的AI核算芯片，尺度为57.5毫米×57.5毫米（面积为3306mm2），到达了日月光2.5D封装的极限，与上代产品相同选用格罗方德12nm FinFET工艺，内部共整合9颗芯片，单精度FP32算力为40TFLOPS，单精度张量TF32算力为160TFLOPS，整数精度INT8算力为320TOPS。

比较之下，英伟达依据Ampere架构的A100 GPU的单精度浮点核算才能仅为19.5TFLOPS。Ampere架构是英伟达推出的第三代GPU架构，在功用和功率上都有显着提高，特别是在AI、HPC（高功用核算）和图形处理方面。

赵立东也在近期讲演中泄漏了公司产品交给的最新状况，他表明：“曩昔几年，第一代第二代产品发货量逾越4万片，本年事务快速增长，第三代产品会逾越7万片规划”。

大模型浪潮呈现后，燧原科技也开端树立多卡算力集群，且正在从千卡级向万卡级跨进。

现在，燧原科技已在四川成都、湖北宜昌和甘肃庆阳展开了千卡规划智算中心的建造。本年7月26日，锐捷网络官宣与燧原科技签署战略协作协议，一起打造万卡规划的算力网络。

软件方面，燧原科技打造的核算及编程渠道“驭算”供给完好的开源东西链、SDK和软件函数库；支撑TensorFlow，下一阶段将支撑PyTorch、MXNet、ONNX等干流深度学习结构。

据赵立东介绍，燧原挑选自建开发东西链，适配自家硬件，并拓荒了CUDA之外的编程模型TopsCC。因为CUDA不开源，若想100%兼容CUDA，在技能上难以完结。因而，燧原科技挑选了树立独立的软件栈，一起部分兼容CUDA生态。

此外，燧原科技还推出200GB双向ESL互联技能，可完结芯片与芯片间、板卡与板卡间的高速互联，在1024节点集群规划下，其练习线性度加快比达86%。

2023年3月，适应AIGC浪潮，燧原科技也宣告晋级企业战略，以全栈软硬件和集群产品为数字底座，结合MaaS (Model as a Service) 的事务形式，全面打造人工智能技能生成内容 (AIGC) 年代的根底设施。2023年7月5日，燧原科技便发布了燧原曜图（Enflame LumiCanvas™）文生图MaaS渠道服务产品。

现在来看，燧原科技是国内仅有一家供给MaaS服务的GPU草创企业。比较之下，MaaS更多是云厂商会讲的故事。

端侧智能方面，在本年的WAIC上，燧原科技和智谱AI协作推出了大模型编程帮手一体机，依据云燧i20推理加快卡，能为软件开发企业供给一系列AIGC功用（如代码生成、代码翻译、代码注释、代码补全、智能问答）

生态方面，公司还推出了“燎原”生态计划，旨在树立一个敞开开源的软件生态体系，与职业协作伙伴一起推动AI技能的开展。

壁仞科技：蛰伏半年打破大模型异构算力孤岛

2022年8月，经过1065天研制，时任壁仞科技开创人、董事长、CEO张文发布首款通用GPU芯片BR100。

会上，张文激动宣告：“我国的通用GPU芯片正式迈入‘每秒千万亿次核算’新年代！”

在功用方面，BR100的16位浮点算力到达1000T以上，8位定点算力到达2000T以上，单芯片峰值算力到达PFlops（1PFlops等于1000万亿次浮点指令/秒）等级。

此外，在Int8、BF16、TF32/TF32+、FP32等数据格式下，BR100比较英伟达在售的7nm制程旗舰GPU A100，至少有3.3倍的峰值功用优势。

发布会上，壁仞科技还发布了发明全球功用纪录的OAM服务器“海玄”，以及OAM模组“壁砺100”，PCIe板卡产品“壁砺104”，和自主研制的BIRENSUPA软件渠道。

详细来看，壁砺100P的产品形状为敞开加快模组（OAM模组），选用7nm制程工艺，集成了770亿个晶体管，具有16个PCIe5.0接口以及128GB/s的带宽。

海玄服务器则搭载了8个壁砺100P OAM模组，初次完结单阶段峰值算力到达8 每秒千万亿次浮点运算（PFLOPS）。

壁砺104系列则为PCIe板卡。PCIe是一种通用的串行衔接规范，用于核算机内部硬件组件之间的衔接，特别是用于衔接高速硬件设备。

壁砺104系列全体功用弱于壁砺100P，共有壁砺104P和壁砺104S两款产品，两者的内存容量、接口位宽及带宽相同，在算力方面，则是壁砺104P更高。2022年末，壁砺104系列也完结量产。

软件方面，BIRENSUPA渠道是一个具有完好功用架构的软件开发渠道，包含硬件笼统层、壁仞原创BIRENSUPA™编程模型和BRCC编译器，深度学习和通用核算加快库、东西链，支撑干流深度学习结构和自研推理加快引擎，并装备针对不同场景的使用SDK等。

壁仞也在兼容CUDA上下了不少功夫。BIRENSUPA渠道企图让开发者无需修正代码，就能够在BR100系列产品上运转本来依据CUDA（英伟达的运算渠道）的使用。

一起，为更灵敏的兼容CUDA生态，壁仞科技还大力投入异构核算。

9月5日，在2024全球AI芯片峰会上，壁仞科技放出大招——初次发布壁仞自主原创的异构GPU协同练习计划HGCT。

据钛媒体APP报导，这是业界初次支撑3种及以上（壁仞GPU+英伟达GPU+其他国产芯片）异构GPU一起练习一个大模型。一起，现在壁仞科技打造的软硬一体、全栈优化、异构协同、开源敞开的大模型全体解决计划能够完结千卡集群、千亿参数的主动断点续训小于10分钟，15天接连练习不中止，4天接连练习无故障。

壁仞HGCT的异构协同通讯功率大于98%、端到端练习功率90-95%，打破了大模型异构算力孤岛难题。

其实，早在2021年11月，壁仞科技就已开端布局异构核算。

当年，壁仞科技与IDG本钱、字节跳动等一起参加了国产DPU草创企业云脉芯联的天使轮出资。据壁仞科技开创人、董事长、CEO张文泄漏，除了DPU之外，从布局全体核算工业动身，壁仞科技正在亲近重视国产CPU的最新开展，未来构成CPU+GPU+DPU的全国产体系级解决计划。

此外，壁仞科技也在大力布置智算中心。

壁仞科技与运营商我国电信、我国移动先后到达协作。本年7月，搭载壁砺系列通用GPU算力产品的我国移动智算中心（呼和浩特）近来成功上线运营。这家智算中心归于全国型N节点万卡练习场，单体算力达6.7EFLOPS（FP16），也验证了壁仞声称的产品能够用于千卡集群建造计划，并可扩展至万卡规划的互联技能的落地才能。

在上一年非常火爆的端侧智能方面，壁仞科技也与软通动力联合发布了全新的AI PC产品。

沐曦集成电路：从GPGPU切入逐渐开展图片烘托GPU

2020年9月，沐曦集成电路在上海树立。

沐曦的团队非常奢华，公司的中心开创团队包含CEO陈维良、CTO兼首席软件架构师杨建和担任硬件的彭莉。三人均来自AMD我国，是多年的老同事，在芯片职业从业20多年。

沐曦树立不到3个月便获近亿元天使轮融资。睿兽剖析数据显现，现在，沐曦集成电路共获9轮融资，最近一次股权改动发生在8月23日。

沐曦集成电路聚集GPGPU道路。

沐曦集成电路CTO杨建曾向媒体解释道，“GPGPU相当于大算力芯片，是传统核算的回归。GPGPU的立异等同于将一些专用加快功用变成GPU的一组指令集，芯片面积只要本来的1%-10%，却相当于完结了一个全新专有芯片的加持，一起具有通用核算的功用，这使得边沿本钱更低，更具价值。”

“从软硬件杂乱度看，烘托GPU杂乱度更高。从开发人员团队数量来看，GPGPU如需求200人的硬件团队，烘托GPU或许要再添加50人，但软件开发人员比较GPGPU或需添加三倍，需求更多的人员开发驱动和编译器等。”杨建说。

因而，沐曦采纳先做GPGPU，再开展图形烘托GPU的形式。产品共分三大系列，分别为用于智算推理的曦思®N系列、用于通用核算的曦云®C系列和用于图形烘托的曦彩®G系列。

2022年1月，沐曦首款选用7nm工艺的异构GPU产品“曦思N100”正式流片，这款芯片从立项到流片仅用了13个月；2022年8月，曦思N100回片并完结测验。

曦云C500是曦云系列的最新产品，官方声称对标英伟达A100/A800的算力芯片，方针FP32算力15TFLOPS，而英伟达A100的FP32算力为19.5 TFLOPS，已非常挨近。曦云C500选用通用GPU架构，兼容CUDA，经过自研的MetaXLink完结单机8卡GPU全互联。

该产品已于2023年6月13日回片，仅用5小时就完结测验并投入量产，已树立多个百卡集群。

用于图形烘托的曦彩G100研制也已获得阶段性作用，已授权专利逾越133项。杨建曾在2022年对媒体泄漏，公司估计到2025年推出交融图形烘托的完好GPU产品。

在沐曦的介绍中，沐曦产品均选用彻底自主研制的GPU IP，具有彻底自主知识产权的指令集和架构，配以兼容干流GPU生态的完好软件栈。

MXMACA是沐曦推出的异构核算渠道，包含了自研指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行核算引擎。

值得注意的是，MXMAXA供给了一品种C编程言语，供用户为MXMACA架构编写程序，使其在METAX GPU处理器上运转。一起，该言语能够兼容干流的C/C++异构核算言语，更便于用户做软件适配和算子开发。

此外，MXMACA异构核算渠道支撑多种开源技能，包含AI神经网络结构（TensorFlow/PyTorch等）、库（Blas/DNN等）和Linux Kernel支撑等。

摩尔线程：坚持全功用PGU道路国内最像英伟达的芯片公司

摩尔线程于2020年10月树立，树立100天后，便完结两轮金额数十亿元的融资，进军国产GPU芯片独角兽。

在许多人看来，摩尔线程是国内最像英伟达，也最有或许和英伟达搏一把的芯片企业。

一方面，是因为其开创人兼CEO张建中此前曾任英伟达全球副总裁、我国区总司理，被外界称为是黄仁勋的“副手”。他在GPU职业深耕逾越15年，带领英伟达开辟树立了GPU在我国的完好的生态体系。

另一方面，摩尔线程的打法也和英伟达极端类似，是国内少量聚集全功用GPU的草创企业，能够完结英伟达体系架构里的四大主要功用，即通用核算、人工智能加快、图形烘托和视频编解码。

全体来看，摩尔线程的融资和产品发布节奏都非常紧凑，根本保持着每半年一次的产品发布频率。

2021年11月，树立300天之际，摩尔线程官宣首颗国产全功用GPU研制成功。

2022年3月，摩尔线程发布全新MUSA一致体系架构，并推出第一代全功用GPU芯片“苏堤”及多款MTT S系列显卡、物理引擎AlphaCore、DIGITALME数字人解决计划等。

MUSA是一种通用并行核算架构，包含指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行核算引擎，并供给了软件环境，支撑C/C++言语开发。

仅半年后，2022年11月，摩尔线程便发布第二颗全功用GPU芯片“春晓”，国内首款游戏显卡 MTT S80、元核算一体机 MCCX、系列 GPU 软件栈与使用东西、AIGC 创造渠道“摩笔马良”等。

2023年5月，摩尔线程推出DirectX 11驱动、整机“智娱摩方”、MCCX VDI云桌面一体机，发布MUSA Toolkit 1.0 软件东西包及代码移植东西MUSIFY等。

其间，MUSA Toolkit是一套用于开发、优化及布置高功用GPU加快使用程序的东西包，包含了GPU加快库、调试优化东西、C/C++编译器以及运转时库，支撑跨多个GPU的分布式核算才能。MUSA运转时库（MUSA Runtime）担任设备内存的分配、收回、复制以及数据传输等作业，还供给了分布式同享内存、图形互操作性、驱动API等高档功用，以支撑杂乱的并行核算和图形烘托使命。

2023年9月，摩尔线程发布新一代全功用GPU芯片“曲院”，推出大模型智算加快卡MTT S4000。MTT S4000核算卡能够充沛利用现有CUDA软件生态，经过摩尔线程自研的MUSIFY开发东西，完结CUDA代码零本钱搬迁到MUSA渠道。

和大多芯片厂商相同，摩尔线程也在大力建造智算中心。

2023年12月，首个全国产千卡千亿模型练习渠道——KUAE夸娥智算中心开幕，国内首个以全功用GPU为底座的大规划算力集群正式落地。

本年7月，摩尔线程成为首个打破万卡集群解决计划的厂商，发布了包含核算加快卡、服务器、超交融一体机、万卡集群计划和AIGC使用在内的摩尔线程全栈AI产品。现在，摩尔线程已签约了青海零碳工业园万卡集群项目、青海高原夸娥万卡集群项目、广西东盟万卡集群项目

小结：国产代替，道阻且长

全体来看，国内芯片厂商现已安稳完结了7nm制程的研制与量产。尽管台积电、三星、英特尔等巨子现已把先进制程卷向2nm，但很显然，国产芯片还远未开展到和巨子卷制程的程度。

假如从短期名利的视点动身，如安在现有条件下，充沛开释芯片算力，助力各业推动AI革新，是国内算力职业面对的中心问题。

从上文的一些参数比照来看，在7nm制程内，国产GPU好像并不差，乃至能在一些指标上“逾越”英伟达。

但仔细观察会发现，国内芯片厂商官宣的芯片参数往往会有一个前缀，即“单芯片峰值”。“单芯片峰值算力”通常指一块芯片在不考虑内存带宽、功耗约束、温度约束等实践使用条件的抱负状况下，所能到达的最大核算才能。换言之，“峰值算力”仅反映了芯片理论上的最大处理才能，并不能彻底客观代表芯片的实在功用。

更重要的事，大模型所耗费的算力，需求不计其数块芯片互联构成算力集群来供给，这便不再是单纯的芯片规划或制作问题，而是一个涉及到软硬结合以及整个算力生态建造的工程问题。

现在许多现已投入运营的智算中心里，国产芯片的使用率并不高。一位数据中心担任人泄漏，其地点的数据中心正式投入运营的算力中，大约只要1/3是国产芯片。

谈及国内企业“不爱用”国产芯片的原因，我国工程院院士、清华大学核算机科学与技能系教授郑纬民近期在服贸会上直言，主要是软件欠好，而不是硬件太慢，“哪怕咱们的硬件功用只要人家的50%、60%，生态做好了咱们都会喜爱用”。

但生态建造注定是一个长时刻进程。

所谓“生态”背面，涵盖了从硬到软的整套技能栈。郑纬民教授在服贸会讲演中指出，想改动国产卡的生态，要做好10个中心根底软件，即并行体系、编程结构、通讯库、算子库、AI编译器、编程言语、调度器、内存办理、容错体系、存储体系。

从前文的整理中能够看到，简直每一家GPU企业都会依据自家的硬件产品推出相应的软件栈。为下降企业或个人开发者的搬迁本钱，国产GPU厂商往往会将软件生态与CUDA兼容。但因为CUDA不开源，加上许多开发者在继续丰厚CUDA生态，创业公司想彻底兼容CUDA，技能上就很难以完结，更不用说阴晴不定的“卡脖子”方针——本年4月，英伟达宣告制止在其他GPU上经过转译层运转CUDA软件，国产算力生态的建造需求越发急迫。

但是，除软硬件协同的问题外，现在国内的算力生态问题还体现在许多难以发觉的纤细之处。

澜舟科技合伙人、联席CEO李京梅近期在服贸会上共享道，曩昔一年澜舟科技本身的练习本钱并没有显着下降。当客户有私有化需求时，模型厂商需求依据客户的实践需求，在客户能够买到的卡上布置模型，这有带来了许多适配的不确定性，例如模型作用被改动，问相同的问题，答案变了，就需求研制人员从头练习或调试模型，这也会添加研制侧的时刻、人力和费用本钱。

因而，对国产芯片厂商而言，真实完结“国产代替”，可谓道阻且长。

正如达晨财智履行董事姜铭所言：“咱们构建生态是需求时刻的，是一个继续的进程，不只是需求独角兽自己的技能实力和堆集，更多仍是需求全职业的生态者去往他们的生态里做奉献，这是一个长时刻的进程。”

在加快培养生态的一起，国产芯片厂商面对的更扎手的问题，是怎么盈余。

我国半导体工业协会的最新数据显现，到2023年，我国有3243家芯片规划公司，其间逾越一半公司年收入不到1000万元人民币。能够预见，这些企业假如找不到挣钱的途径，很或许会在本年被写入逝世名单。

而上文说到的五家头部厂商中，无论是摩尔线程的数字人解决计划，仍是燧原科技的MaaS服务，亦或是简直一切芯片企业都在与运营商、云服务商或大模型厂商寻求协作，构建智算中心，推出AI PC、一体机等产品，都是在向工业链上下游拓宽事务，寻求更多收入来历。

回看全球芯片工业开展的进程，芯片都不是单纯的“技能”或“工业”类别，而是一直与各国地缘政治、经济博弈等要素纠葛难分。但假如把视角聚集在详细的企业身上，一切芯片公司都要回归一家企业的“天性”——挣钱。

关于此刻处在风口浪尖的国产GPU厂商而言，怎么活下去，好像比远方的星斗大海愈加重要。

本文源自：创业邦

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