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第二次AI芯片浪潮下,,中國版英偉達的故事誰來講,?

2022-01-26
來源:芯師爺
關(guān)鍵詞: AI芯片 中國 英偉達

  2018年的中興事件和2019年的華為事件之后,“芯片”成為一個國民熱詞,,也有大量的芯片創(chuàng)業(yè)公司成立,。

  國內(nèi)的芯片熱潮主要有兩次,第一次是“AI芯片”——包括圖形處理單元(GPU),、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)和專門用于人工智能的特定應用集成電路(ASIC),。

  2017年,成立僅17個月的寒武紀獲得一億美元A輪融資,,成為AI芯片的首個獨角獸,;隨后地平線也宣布完成了超過一億美元的融資。與此同時,,深鑒科技和比特大陸也分別獲得了數(shù)千萬美元的投資,。創(chuàng)業(yè)公司之外,以云知聲,、依圖為代表的AI公司嘗試跨界造芯,,以BAT為首的互聯(lián)網(wǎng)巨頭也加入造芯大潮。

  時至今日,,這些創(chuàng)業(yè)公司有的已經(jīng)成為行業(yè)獨角獸,,有的被成功并購,,還有的已經(jīng)成功上市。

  投資者內(nèi),,除了紅杉,、金沙江創(chuàng)投、創(chuàng)新工場這樣關(guān)注科技領(lǐng)域的頂級VC之外,,也不乏芯片行業(yè)的龍頭,,比如投資了地平線的英特爾,投資了深鑒科技的賽靈思,、三星等,。有些晚入場的投資人甚至感嘆,“還沒等我弄明白GPU,、CPU,、ASIC、FPGA的差異,,別人就已經(jīng)投完了”,。

  2020年,芯片行業(yè)掀起了第二波創(chuàng)業(yè)熱潮,,這次主要集中在GPU領(lǐng)域,。

  2019年,前商湯科技總裁張文創(chuàng)立了壁仞科技,,在之后的18個月內(nèi)累計融資超過47億元,,并先后邀請到華為海思GPU負責人洪洲、AMD全球副總裁李榮新等加盟,;2020年,,前英偉達全球副總裁張建中創(chuàng)辦了摩爾線程,在100天內(nèi)募資數(shù)十億元,;幾乎同一時期成立的還有沐曦集成電路,,創(chuàng)始人陳維良曾任AMD總監(jiān),一年內(nèi)獲得四輪融資,。

  融資金額巨大,,創(chuàng)始人有英偉達、AMD等國際巨頭的工作經(jīng)驗,,是這次GPU創(chuàng)業(yè)公司的共同標簽,。

  GPU曾主要用來做圖形計算,但隨著人工智能的發(fā)展,,GPU被證明在大規(guī)模并行運算中有很好的處理能力,,于是成為了當今最流行的AI芯片之一。而定義了GPU的英偉達,在2021年11月一度市值沖向8000多億美元,,成為全球市值最高的芯片公司,。

  芯片創(chuàng)業(yè)是一個長周期的過程。國產(chǎn)的GPU公司不但要面對行業(yè)周期規(guī)律,,還要從英偉達的“大山”夾縫中尋求突破,。

  這一次,國產(chǎn)替代的GPU故事應該怎么講,?

  1.時代呼喚GPU

  在2017年的第一次AI芯片浪潮中,,主要做的是ASIC芯片——一種為人工智能特定應用而定制的芯片。

  ASIC芯片承載了當時人工智能發(fā)展所帶來的數(shù)據(jù)指數(shù)級上升的算力需求,。據(jù)IDC測算,從2018年到2025年,,中國擁有的數(shù)據(jù)量將從7.5ZB增長到48.6ZB(10^21B),。壁仞科技創(chuàng)始人、董事長兼CEO張文曾提到,,“人工智能訓練任務(wù)所需要的算力每三至四個月就會翻倍,,這個速度大大超越了摩爾定律18個月芯片性能翻倍的增長規(guī)律”。

  因為是定制化芯片,,ASIC根據(jù)產(chǎn)品的需求進行特定設(shè)計和制造,,具有更高的處理速度和更低的能耗。

  但是ASIC的缺點也很明顯,,因為其是針對特定算法而設(shè)計,,其所適應的算法就是固定的,一旦算法發(fā)生變化就可能無法使用,。比如在2019年,,比特大陸發(fā)布了一種基于新款ASIC芯片的礦機螞蟻礦機 X3,主要是針對門羅幣(XMR)以及依賴 CryptoNight 算法的加密貨幣,。但是門羅幣隨即發(fā)出反制聲明,,將改變核心算法以對抗ASIC算力的入侵,這將導致比特大陸的ASIC芯片的能效大打折扣,。

  而應對數(shù)據(jù)量的提升,,人工智能的算法也在日新月異地迭代。天數(shù)智芯CTO呂堅平告訴「甲子光年」:“在AI這個領(lǐng)域,,突破是常態(tài),,全新演算法的產(chǎn)生也是常態(tài)。如果專用的演算法只用專用的芯片架構(gòu),,那硬件就永遠跟不上演算法的進步,、跟不上突破。”

  于是,,在ASIC芯片之外,,還需要能夠適用多樣算法的通用AI芯片——也就是GPU。

  雖然有英偉達這座大山橫亙在面前,,國產(chǎn)GPU的第一個機會在于,,這并不是一個“包袱感”很重的行業(yè)。

  天數(shù)智芯和壁仞科技都把自家產(chǎn)品對標國際最先進的水平,。壁仞科技張文在活動中曾提到,,壁仞科技“要對標國際大廠的下下一代產(chǎn)品,而不是上上一代產(chǎn)品”,。

  天數(shù)智芯呂堅平告訴「甲子光年」:“就以圖形為例,,圖形的發(fā)展、標準,、應用界面都在演化中,。在這個過程中,慢慢新的架構(gòu)會覆蓋,、取代舊的,,太老的就會被丟棄。所以我們最好的方式就是針對最新的圖形標準來直接設(shè)計,,把舊的包袱都拋掉,,這樣反而會簡化發(fā)展?!贝騻€比方,,未來我們做適配6G網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品,并不需要產(chǎn)品也適配2G網(wǎng)絡(luò),,因為到時候2G網(wǎng)絡(luò)的需求已經(jīng)不在了,。這也意味著,當我們現(xiàn)在要設(shè)計屬于中國的GPU芯片時,,只需要面向當前和未來的AI計算需求來設(shè)計,,不需要遵循過往AI和GPU芯片發(fā)展。

  其次,,GPU“可編程”的特性則降低了定制化的成本,。

  “可編程”的另一個含義,是基于GPU,,用適當?shù)乃惴?,更好地發(fā)揮其算力。簡單說就是“硬件離不開軟件系統(tǒng)的支持”,。

  這就不得不提到CUDA了,,CUDA(Compute Unified Device Architecture)是隨著英偉達GPU一同推廣的計算平臺和算法模型,,目的是幫助用戶更好地使用GPU的算力。

  過往客戶方如果需要用ASIC芯片替換英偉達GPU,,就得按照ASIC廠商提供的新一套算法來重新部署,,人力成本和試錯成本都非常高,客戶們望而卻步,。于是,,新創(chuàng)業(yè)的GPGPU公司,都將“可兼容”CUDA作為必選項,,盡量做到“能在英偉達上跑的都能在國產(chǎn)GPGPU上跑”,,讓客戶更愿意嘗試。

  最后,,在國產(chǎn)替代的大背景下,,GPU的發(fā)展也離不開政策的支持。

  2020年8月頒布的《新時期促進集成電路產(chǎn)業(yè)和軟件產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干政策》指出,,“集成電路設(shè)計,、裝備、材料,、封裝、測試企業(yè)和軟件企業(yè),,自獲利年度起,,第一年至第二年免征企業(yè)所得稅,第三年至第五年按照25%的法定稅率減半征收企業(yè)所得稅”,。

  科創(chuàng)板和北交所的開市,,不再將“盈利”作為衡量上市的硬性指標,“允許符合科創(chuàng)板定位,、尚未盈利或存在累計未彌補虧損的企業(yè)在科創(chuàng)板上市”,,讓芯片設(shè)計企業(yè)能夠更好地度過盈利周期。

  就在2022年1月19日,,上海印發(fā)的《新時期促進上海市集成電路產(chǎn)業(yè)和軟件產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展若干政策的通知》提到,,“對于符合條件的設(shè)計企業(yè)開展有利于促進本市集成電路線寬小于28納米(含)工藝產(chǎn)線應用的流片服務(wù),相關(guān)流片費計入項目新增投資,,對流片費給予30%的支持,,支持金額原則上不高于1億元”。

  在這樣的綜合影響下,,可以說GPU迎來了最好的時代,。

  根據(jù)IDC數(shù)據(jù),2022年全球AI芯片市場將達352億美元,。其中GPU占比最大,,Goldman預計到2025年GPU占比將達到57%,。

  在這次GPU浪潮中,資本起到了重要的作用,。

  2.資本涌入GPU

  實際上,,中國的GPU企業(yè)早已有之,但這些公司的GPU主要還在“第一層”——圖形計算,。

  成立于2006年的景嘉微是中國第一家GPU的上市公司,,公司于2014年研發(fā)出第一款全知識產(chǎn)權(quán)的GPU芯片JM5400,打破了長期被國外壟斷的局面,。后續(xù)公司又推出JM7和JM9系列芯片,,主要應用于軍工及政府的圖形顯示領(lǐng)域。

  另外還有航錦科技旗下的長沙韶光,,專注于辦公和娛樂領(lǐng)域,。從CPU轉(zhuǎn)向GPU的龍芯、兆芯,,從IP核切入GPU的芯原微,、芯動,致力于打造全國產(chǎn)化的芯片生態(tài),,目前也均在圖形領(lǐng)域,。

  而在2020年左右成立的這些創(chuàng)業(yè)公司,卻希望攻堅能夠同時滿足圖形處理和AI計算的GPU,,也即現(xiàn)在國內(nèi)所說的GPGPU(通用GPU,,General-purposeGPU)。

  根據(jù)「甲子光年」統(tǒng)計,,僅2020~2021年,,GPGPU領(lǐng)域就有近20起融資事件發(fā)生。

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  天數(shù)智芯,、登臨科技,、壁仞科技、摩爾線程,、沐曦集成電路是國產(chǎn)通用GPU的代表性公司,,在資本市場備受關(guān)注,甚至會在一年內(nèi)密集宣布三輪融資,。

  之所以融資速度極快,,是因為GPU是一個極度花錢的行業(yè),前期投入大,,回報周期長,。投資了壁仞科技的啟明創(chuàng)投合伙人周志峰曾問其創(chuàng)始人張文:“你知道這事兒需要多少錢吧?”張文回答:“8到10億美金,?!?/p>

  這可比造車還要燒錢,。

  貴,也是這批GPU公司的一大特點,。比如,,壁仞科技的A輪融資就有11億元人民幣,估值2億美元,。在這些公司的投資名單中,,幾乎集齊了市面上最知名的VC/PE和產(chǎn)業(yè)基金。

  各家的投資方里均有國有資本參與投資,。不同于2017年資本界的速度,、財力之爭,在GPGPU的投資賽場上,,似乎更有種“沒有點實力投資不了”的意思,。這一方面或許是由于政策上的優(yōu)惠讓國有資本更愿意承擔風險,另一方面也是因為在國有資本的加持下更方便進一步推進國產(chǎn)化的產(chǎn)品落地,。

  此外,,產(chǎn)業(yè)資本更早地進入投資市場。過往創(chuàng)業(yè)者對產(chǎn)業(yè)資本更傾向于保守的態(tài)度,,因為選擇業(yè)內(nèi)龍頭企業(yè)的加持往往意味著站隊,,意味著不能再與許多公司合作。相對應的,,產(chǎn)業(yè)資本也更傾向于在企業(yè)有了產(chǎn)品之后,,再進行合作和投資。

  但現(xiàn)今的情況已經(jīng)大不一樣,,登臨科技與安防企業(yè)、壁仞科技與平安都在B輪就鋪墊了未來的合作,。

  隨著2021年投資的熱點從大消費轉(zhuǎn)向科技,,科技領(lǐng)域的熱點又從模式創(chuàng)新轉(zhuǎn)向技術(shù)創(chuàng)新,作為“硬科技”代表的芯片賽道,,更加成為資本的焦點,。云岫資本的一份統(tǒng)計顯示,2020年半導體行業(yè)股權(quán)投資超過1400億元人民幣,,相較于前一年增長近四倍,,這也是中國芯片一級市場有史以來投資額最多的一年。

  在「甲子引力」大會上,,硬科技投資人也都覺得“這個賽道存在泡沫”,,“有些浮躁”。這是產(chǎn)業(yè),、資本和環(huán)境共同造成的,。在產(chǎn)業(yè)側(cè),,需要更頻繁地更新自己的研發(fā)進度;在資本側(cè),,好的項目所有機構(gòu)都在爭搶,;而國產(chǎn)替代大背景下“時間”的緊迫感和使命感,將兩者交織又放大,。

  人才也是GPU創(chuàng)業(yè)公司持續(xù)在面對的問題,。目前所有創(chuàng)業(yè)團隊都至少有一位NVIDIA或AMD工作經(jīng)驗的人,但幾乎所有團隊都告訴「甲子光年」招人很難,。在關(guān)注有GPU設(shè)計經(jīng)驗的人才之外,,他們也非常關(guān)注AI泡沫消退后的這批技術(shù)人員,希望能讓他們?yōu)锳I芯片所用,。

  立足當下,,每一家公司都定位明確,要做出能替代英偉達的GPU芯片,;面向未來,,每一家公司又各有規(guī)劃,要在屬于自己的市場走深也走遠,。

  2021年,,GPU創(chuàng)業(yè)公司陸續(xù)告別“PPT”造芯的階段——產(chǎn)品真正流片(試生產(chǎn)),萬里長征也剛剛邁出第一步,。

  3.從PPT到產(chǎn)品

  具體到每家的產(chǎn)品,,也采取了不同的技術(shù)路線。

  第一類GPU公司選擇了7nm的先進工藝,,比如天數(shù)智芯,、壁仞科技,而且兩家公司都已流片成功,。

  在2021年3月,,天數(shù)智芯發(fā)布了首款流片成功的7nm云端訓練芯片BI100;10月,,壁仞科技的第一款云端訓練芯片BR100流片成功,,兩家公司的芯片都將交于臺積電代工生產(chǎn)。

  在產(chǎn)品側(cè),,壁仞科技還關(guān)注“異構(gòu)計算”的提前布局,,與IDG資本、字節(jié)跳動等共同投資了國產(chǎn)DPU初創(chuàng)企業(yè)云脈芯聯(lián),,這輪天使輪的融資達到數(shù)億元,。隨后又被報道猜測與高瓴一起,投資了國產(chǎn)CPU公司鴻鈞微電子,。

  在壁仞科技看來,,GPU+CPU+DPU的架構(gòu),,能更好地讓GPU發(fā)揮其作用。具體來說,,“DPU可卸載傳統(tǒng)由CPU承擔的網(wǎng)絡(luò),、存儲和安全任務(wù),讓其效能更好地穿透到應用層,;還可以加快與GPU的數(shù)據(jù)聯(lián)通,,強化GPU算力性能與集群能力?!?/p>

  兩家公司的核心團隊也是“眾星云集”,。2021年5月,曾任紫光集團聯(lián)席總裁的刁石京出任天數(shù)智芯CEO,;9月,,曾通過天數(shù)智芯的投資方大鉦資本來做技術(shù)顧問的呂堅平博士正式加盟天數(shù)智芯,擔任CTO,,他有在英偉達,、聯(lián)發(fā)科、三星的GPU從零到一的研發(fā)經(jīng)驗,。

  壁仞科技創(chuàng)始人兼CEO張文曾是商湯科技的總裁,,擔任CTO兼首席架構(gòu)師的洪洲曾擔任海思自研GPU負責人和首席架構(gòu)師,擔任高級副總裁的陳文中曾就職于AMD等公司領(lǐng)導過核心產(chǎn)品開發(fā)團隊,,擔任聯(lián)席CEO的李新榮曾擔任AMD全球副總裁,、中國研發(fā)中心總經(jīng)理,擔任圖形GPU產(chǎn)品線總經(jīng)理的焦方國曾任高通的GPU團隊負責人……

  采用先進工藝往往意味著更慢的商業(yè)化落地,,因此第二類公司選擇了7nm之上的成熟工藝,,代表公司為登臨科技。

  登臨科技成立于2017年底,,在2020年發(fā)布了第一代三款Goldwasser芯片,,分別針對邊緣計算和數(shù)據(jù)中心。與天數(shù)智芯和壁仞科技已經(jīng)流片的云端“訓練芯片”不同的是,,登臨科技的芯片選擇了更為成熟的12nm工藝,以“推理”為主,、兼顧訓練,。

  登臨科技創(chuàng)始人李建文告訴「甲子光年」,這些都源自“商業(yè)化”的考量,?!坝ミ_T4是目前最主流的數(shù)據(jù)中心推理芯片,所以登臨的主力產(chǎn)品是對標這款設(shè)計的,,這個市場夠大,?!倍诠に嚪矫嫠硎荆拔覀兏P(guān)注的是如何通過架構(gòu)創(chuàng)新,,幫助客戶降低整體擁有成本(TCO)”,。

  同時,客戶其實不太關(guān)注芯片的“工藝”,?!八麄冴P(guān)心的是用我們的加速卡去跑他們的業(yè)務(wù),導入是不是容易,,性價比是不是更好,。”這或許在巨頭的產(chǎn)品設(shè)計里也有體現(xiàn),。AMD消費類的GPU從2015年就采用更高性能的存儲模塊HBM,,2018年開始用7nm;而英偉達到2020年才開始用7nm,,且在消費類顯卡繼續(xù)采用GDDR的內(nèi)存,,但這完全沒有影響英偉達在GPU領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。李建文補充道,,“雖然,,工藝及存儲技術(shù)對大家都是公平的,但在目前供應鏈緊張的情況下,,存儲模塊長期不足,、芯片制造需要排隊,就對大公司更有利了”,。

  2021年9月,,曾就職于華為、蘋果,、思科供應鏈要職的楊劍加入登臨科技,,擔任全球運營副總裁。由此,,登臨科技率先進入芯片的規(guī)?;慨a(chǎn)、商業(yè)落地環(huán)節(jié),,并希望根據(jù)穩(wěn)定的周期繼續(xù)發(fā)布新的芯片,,進入良性循環(huán)。據(jù)悉,,登臨科技第二個系列芯片將在2022年流片,,新一代芯片將在訓練性能上有重大提升。

  除了已經(jīng)流片的公司,尚未流片的摩爾線程和沐曦集成電路也同樣受到關(guān)注,。摩爾線程創(chuàng)始人張建中曾為英偉達全球副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理,,沐曦集成電路創(chuàng)始人陳維良曾是AMD的高級研發(fā)總監(jiān),CTO兼首席架構(gòu)師彭莉,、首席架構(gòu)師楊建都曾是AMD的科學家,。

  摩爾線程在成立300天就研制成功第一款芯片,同時擁有圖形處理和AI計算的能力,,制程方面僅表示會使用“先進生產(chǎn)工藝”,,尚未具體公布。而沐曦集成電路曾被報道計劃采用更先進的5nm工藝打造首款芯片,,但彭莉在采訪中也表示,,如果在先進制程的產(chǎn)能上有所限制,則會“在芯片上做更多的系統(tǒng)級的架構(gòu)創(chuàng)新”,。據(jù)悉,,沐曦預計將在2022年投片,2023年量產(chǎn),。

  正是因為芯片需要具體場景的驗證才能證明其可靠性,、完善其軟件系統(tǒng),早進入,、已有產(chǎn)品的公司紛紛開始與客戶一起落地合作,,而后成立的公司也在研發(fā)過程中就積極尋找潛在伙伴??梢哉f,,GPGPU這波芯片創(chuàng)業(yè)浪潮下,創(chuàng)業(yè)者與投資人都更加關(guān)注芯片的“落地”,。

  4.替代英偉達,,還要多久?

  芯片的項目“落地”,,意味著與英偉達的直接對比正式開始,。

  目前看來,GPGPU的主要落地場景有安防及智慧城市,、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心,、邊緣計算,以及生物醫(yī)藥,、能源等新興領(lǐng)域,。

  雖然GPGPU正是為了打破英偉達在數(shù)據(jù)中心方面的壟斷地位而發(fā)展起來的,但安防和智慧城市領(lǐng)域是目前各家公司優(yōu)先落地的場景,。

  國產(chǎn)化需求下,終端的安防設(shè)備已經(jīng)完成了替代,,海思等企業(yè)已經(jīng)成為終端攝像頭的主要供應商,。但從邊緣端到云端,,目前主要使用的依舊是英偉達的芯片,亟需國產(chǎn)化替代,。

  信創(chuàng)市場有較強的緊迫感,。這從過往ASIC芯片的應用上就可以看到一二,為寒武紀2020年拿下超過80%營收的正是南京超算中心項目,。同時,,信創(chuàng)市場比較支持國產(chǎn)芯片,對國產(chǎn)替代的寬容度也較高,。呂堅平說,,“他們希望我們能替代現(xiàn)有市場需求的一部分,并逐漸擴大占有率”,。

  可以想象,,在不久的將來,泛智慧城市領(lǐng)域的主要芯片就會是這一批GPGPU芯片,。

  數(shù)據(jù)中心是算力需求最大的地方,,也是替代最難的領(lǐng)域??蛻魧λ懔σ蟠?、價格敏感,且都有長期使用英偉達的習慣,。在這個領(lǐng)域,,雖然客戶對能有產(chǎn)品替代英偉達非常歡迎,但也不會因為是國產(chǎn)公司就不顧成本,。

  能效比是成本的重要參考因素之一,。李建文介紹道,由于服務(wù)器的設(shè)計限制,,單卡峰值功耗一般為75瓦,,“我們思考的問題就是,在75瓦合理值內(nèi),,通過架構(gòu)創(chuàng)新,,做到比英偉達產(chǎn)品多幾倍的性能,以提升產(chǎn)品整體的能效比”,。在雙碳政策下,,每一家人工智能企業(yè)都將面臨能效比的問題。

  針對數(shù)據(jù)中心的特定的,、復雜的場景,,企業(yè)紛紛開始提供更完善的解決方案。投資了DPU和CPU的壁仞科技,希望以全國產(chǎn)化的芯片組合來服務(wù)客戶,。無獨有偶,,1月13日,在國產(chǎn)CPU公司龍芯中科召開的生態(tài)創(chuàng)新發(fā)布上,,副總裁張戈提到已經(jīng)與GPU公司天數(shù)智芯,、登臨完成適配。

  與國內(nèi)芯片廠商的合作,,不僅能為客戶提供全自主可控的解決方案,,省去多次分步替代的麻煩,也能事先解決軟件和兼容性方面的問題,,讓客戶少一些人力成本和替代焦慮,。

  邊緣計算可能是最適合目前GPGPU做國產(chǎn)替代的領(lǐng)域。李建文介紹,,“像是智慧商圈,、智慧園區(qū)、智慧社區(qū),、智慧工廠,、機器人都是邊緣計算的應用場景”。邊緣計算對算力有一定要求,,但也沒有達到數(shù)據(jù)中心的水平,;同時,邊緣計算需要算力能夠有解決不同問題的靈活性,,于是要求芯片兼顧可編程性,、通用性和能效比。

  2022年將會是國內(nèi)GPGPU開始量產(chǎn)和項目落地的一年,。雖說不少人調(diào)侃GPU賽道“生死時速”,,預判“贏者通吃”,“最終只能走出來一兩家企業(yè)”,。但作為一個足夠大的賽道,,每一位玩家既直接競爭,也可以做出差異化,。

  不同于AI和第一波AI芯片浪潮下每家公司幾乎在同一時間成立,,GPGPU的公司發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)有了進度的差異。天數(shù),、登臨和壁仞第二款芯片已經(jīng)正式研發(fā)或接近發(fā)布,,摩爾和沐曦還在等待第一款芯片的誕生。后來者更應該關(guān)注先行者所在的領(lǐng)域,,在廣闊的國產(chǎn)化領(lǐng)域里以“替換英偉達”為目標,,而不是以同為信創(chuàng)創(chuàng)業(yè)者為對手,。

  另外,信創(chuàng)市場之外,,芯片作為大投入,、盈利周期長的公司,也需要創(chuàng)業(yè)者更早地以商業(yè)化的視角來思考公司的長遠發(fā)展,。用單純的“高算力”來展現(xiàn)實力固然也有價值,但一家公司真正的價值在于既為國產(chǎn)替代提供選擇,,又成為一家“自給自足”的公司,。

  GPGPU的創(chuàng)業(yè)者似乎從來不諱言想成為一家“偉大的公司”,但邁向偉大的路,,也一樣是在腳下,。

 

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