· 上周三，美国再次加码对华芯片出口限制，涉及140家实体公司（含半导体相关制造商、晶圆厂和投资公司）。这是继2020年至今颁布的“实体清单”中，限制范围最广的一次。
·与此同时，今年来我国GPU独角兽迎来IPO潮，摩尔线程、壁仞科技等多家企业先后宣布启动上市计划……
·美国的芯片出口限制，表面上是对中国芯片产业的打压，实则暴露了其在高科技领域的焦虑与不安。而这样的外部压力，也彻底激发了我国芯片产业自主创新的决心。
AI训练是在个人电脑或者服务器上，利用高性能处理器（如GPU、CPU、FPGA等）完成模型训练过程。芯片是服务器和算力供应的核心，成本占比也最大，其中又以GPU（全功能图形处理器）用量最大。据IDC数据，预计到2025年，GPU仍将占据AI芯片行业80%的市场份额。为训练优化AI大模型，AIGC的参数高达数十亿至数万亿个，如此庞大的数据集致使AI算力的需求也呈现指数级增长。以大火的ChatGPT为例，从1.0到3.0版本，其训练参数量从1.17亿增长到1750亿，引爆了AI大模型训练、推理对智能算力和GPU的需求。随着算力中心日益增加、终端应用逐步落地，将有望带动AI芯片需求持续上涨。中商产业研究院数据显示，2023年，我国AI芯片市场规模已达1206亿元，2024年有望达到1412亿元，2019-2024年CAGR达64.84%。![]()
信创，即信息技术应用创新产业，主要分为基础硬件、基础软件、应用软件和信息安全四大板块，是我国IT产业发展升级的重要方向。第一新声研究院数据显示，2021至2026年期间，我国信创市场规模将突破万亿元，CAGR增速为17%，未来几年将保持高速增长，特别是在金融、电信、能源等领域。此外，国内IT公司的企业客户半数以上都是国企或政府。信创市场中，国家市场又分两部分：党政军八大部委+十六大行业（国家要国产化的重要行业）和国资企业，共占70%。因国内市场相对可控，央国企、国资云、能源交通等各类安全机构亟需国产化的数据中心处理器。这些需求也预示着NVIDIA被替代的必然性，同时也给摩尔线程等企业创造了巨大的市场机会。12月2日，美国商务部工业与安全局（BIS）对华发布最新“实体清单”，涉及24种制造设备、3种软件工具和140家实体公司（含半导体相关制造商、晶圆厂和投资公司）。这是继2022年以来，四次实体清单中限制范围最大的一次。2022年8月，美国首次针对中国实施大规模芯片出口制裁，包括停止出口A100、H100两款芯片和相应产品组成的系统。之后，英伟达为中国重新设计了A800和H800两款“阉割版”芯片。2023年10月，美国当局对芯片算力和性能密度做了更严格的规定， A100/A800、H100/H200/H800、L4、L40s均不满足出口条件。2024年3月底，BIS再次发布“实施额外出口管制”措施，全面限制英伟达、AMD以及更多先进AI芯片和半导体设备出口中国，并对相关产品采取“逐案审查”规则，含技术级别、客户身份、合规计划等关键信息。
据英国《金融时报》4月25日称，因对华为开发先进芯片的担忧日益加剧，美国还在推动日本、韩国、荷兰三个盟国进一步收紧对华出口，相关方暂无回应。面对日益严峻的国际竞争局势，我国AI芯片亟需构建起自身的技术壁垒。今年7月，经129位院士专家层层遴选，中国科协重磅发布2024十大重大科学问题、工程技术难题和产业技术问题，其中，“自主可控高性能GPU芯片开发”名列十大产业技术问题之一。为推动行业发展和技术创新，国家也相继出台了多项政策，致力于为AI芯片行业保驾护航，为企业提供优质的生产经营环境。诸如《国家能源局关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》、《全国一体化政务大数据体系建设指南》。相关政策如下所示：
(三)行业供求情况
从国际层面来看，GPU芯片占比最高、英伟达垄断全球市场。AI芯片按技术架构分为GPU、FPGA、Asic（NPU、ASSP），其中GPU是较为成熟的通用型人工智能芯片，FPGA和Asic是针对AI需求特征的半定制和全定制芯片。对比芯片特征，GPU通用性最好、灵活性最高，FPGA其次，Asic相对较差，但具备生产成本低，功耗小等优点。根据TrendForce数据，英伟达GPU为AI服务器搭载主流，全球市占率约60%-70%，其次为云端厂商自主研发的Asic芯片（市占率逾20%）。从国内维度来看，中美贸易摩擦加剧，凸显了国产化重要性，国家正在从战略角度重点推动集成电路国产化。据IDC数据，2023年上半年中国加速芯片市场出货量超50万张，其中GPU卡占比达90%。加上中国在人工智能、视觉计算、视频处理等GPU核心技术领域拥有巨大市场，是发展国产GPU芯片设计和软件平台的主要动力。2.需求端：数字经济时代，全功能GPU助力构建国之算力底座由浪潮信息、国际数据公司（IDC）和清华大学联合推出的《2021-2022全球计算力指数评估报告》指出，随着全球数字经济持续稳定增长，发展中国家数字经济占比预计到2025年达30.3%。![]()
图｜各国计算力指数及排名及数字经济占比趋势数字经济时代，作为集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力，算力已成为拉动国家经济增长的核心引擎。而大数据的爆发式增长，给现有算力提出了巨大挑战。同时，国家计算力指数与GDP走势呈显著的正相关趋势。15个重点国家的算力指数平均每提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰，预计该趋势在2021年至2025年间将继续保持。根据不同技术要求，AI芯片分为GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片（NPU）等。GPU是一种通用型芯片，ASIC属于专用型，而FPGA则处于两者之间，具有半定制化的特点。![]()
图｜四种常见AI芯片特征及应用场景使用GPU做辅助计算，能够更快地提高 AI 性能。GPU运行和深度学习场景都需要处理每秒大量的矩阵乘法运算，而GPU拥有数千个内核处理器，能并行执行数百万个数学运算，因此二者完美契合。目前，GPU形成两条分支。传统GPU用于图形图像处理，内置了视频编解码加速引擎、2D加速引擎等一系列专用运算模块；GPGPU（全名“通用计算图形处理器”）减弱了GPU图形显示部分的能力，投入到通用计算中，同时增加专用向量、张量、矩阵运算指令，提升了浮点运算的精度和性能，以实现人工智能、专业计算等加速应用。大模型需要高算力和大互联，对底层GPU支撑规模的要求也达到了万卡级别。为了更好地满足训练需求，市场选择GPU作为主流算力芯片。据IDC统计，在中国AI芯片市场，GPU的市场份额超过80%。此外，异构计算仍然是芯片发展趋势之一，得益于硬件支持与软件编程、设计方面的优势，CPU+GPU是AI异构计算的主要组合形式。![]()
图｜由多处理器多核CPU和many-core的GPU组成的典型异构架构
通过在单一系统中利用不同类型的处理器（如CPU、GPU、ASIC、FPGA、NPU等）协同工作，执行特定任务，优化性能和效率，从而高效地利用不同类型的计算资源满足使用需求。(二) AI芯片应用分类
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训练芯片，即在云端将一系列经过标记的数据输入算法模型进行计算，不断调整优化，直至算法识别准确率达到较高水平。训练芯片追求的是高计算性能（高吞吐率）、低功耗。推理芯片则借助现有神经网络模型进行运算，利用新的输入数据来一次性获得正确结论的过程，主要特点是低延时（完成推理过程所需要的时间尽量短）、低功耗。按照应用场景，AI芯片又可分为云端（云）、终端（端）和边缘端（边）三种，对芯片算力和功耗有着不同要求。追求高性能和高算力芯片当前，大多数AI训练和推理工作负载都在云端进行，其仍是AI的中心。AI服务器具有超高计算性能，是AI应用的核心基础设施，根据TrendForce数据，2023年全球AI服务器出货量近120万台，同比增长约38%，预计2024年将达150万台。由于云端需要对巨量、复杂的数据进行运算，对于AI芯片的性能和算力要求较高，当前服务器主要采用GPU方案。与此同时，ASIC、FPGA、NPU等非GPU芯片也在不断迭代以满足需求。以实际落地场景需求为导向，终端AI芯片致力于以低功耗完成推理任务，在能耗/算力/时延/成本等方面存在差异。其主要应用在消费电子、智能驾驶、智能家居和智慧安防等领域。随着终端产品类型增加和出货量的增长，催生了大量芯片需求。边缘AI芯片介于终端与云端之间，承接低时延/高隐私要求/高网络带宽占用的推理或训练任务。其算力要比终端更强，通常都是独立解决问题，且有用丰富的外设，强调信息的可获得性。在AI算法的驱动下，边缘AI芯片不仅能自主进行逻辑分析与运算，还能动态实时进行自我优化、调整策略。建立在边缘的数据分析和处理能够分担云端的压力，大幅提升效率和降低成本。![]()
GPU芯片产业上游主要为晶圆代工厂、封装测试厂、模组加工厂等，供应商包括中芯国际集成电路制造有限公司（以下简称“中芯国际”）、台湾积体电路制造股份有限公司（以下简称“台积电”）等。中芯国际拥有领先的工艺制造能力、产能优势、服务配套，向全球客户提供8英寸和12英寸晶圆代工与技术服务，是中国大陆集成电路制造业领导者，也是世界领先的集成电路品圆代工企业之一。2023年中芯国际全年营收452.5亿元，归母净利润48.2亿元，根据全球各纯晶圆代工企业最新公布的2023年销售额情况排名，中芯国际位居全球第四位，在中国大陆企业中排名第一。此外，集团亦致力于打造平台式生态服务模式，为客户提供设计服务与IP支持、光掩模制造等一站式配套服务，并促进集成电路产业链的上下游协同，与各环节的合作伙伴一同为客户提供全方位的解决方案。台积电是全球最大的半导体制造商。2010年以前，世界处于“PC”时代，此时台积电工艺制程从0.18um演进至45nm，主要销售对象包含高通、摩托罗拉、飞利浦等。之后，无线通讯、消费类应用兴起，智能手机等产品逐渐走入日常生活。2011年和2015年，台积电分别成功量产28nm和16nm芯片，制程技术超越英特尔；而在2018、2020年分别量产7nm、5nm芯片后，其技术领先优势进一步被夯实。2022年下半年开始，台积电着手对3nm先进制程工艺实施量产。如今，全球GPU市场已进入了寡头垄断格局，排名前三的英伟达（Nvidia）、AMD、Intel的营收几乎可以代表整个GPU行业收入。独显市场中，英伟达占据领先地位。市场调查机构JonPeddie Research(JPR)报告显示，不同于整体市场，英伟达依然是独显市场占有率最高的制造商，份额长期高达80%以上（如下左图所示）。AMD的市场份额已从2023Q4的19%下滑到12%；Intel 2022年Q3开始真正进入独立显卡市场，2023年Q1曾达到4％，但随后又跌回1％。
PC用GPU市场中，Intel占据主要位置。据JPR报告，2023年Q2该市场全球规模为6160万美元，预估到2026年年末生产总规模可达29.98亿片。从市场格局来看，Nvidia、Intel和AMD三家在2024年Q1的市占率分别为18%、66%和16%（如上右图所示），Intel凭借其集成显卡在桌面端的优势占据最大市场份额。自1993年成立以来，英伟达在图形芯片领域取得了重大突破。1999年推出Geforce256，首次提出了GPU概念，引领行业变革。2006年英伟达发布CUDA编程软件，使GPU成为通用并行数据处理加速器，构建起强大的CUDA生态系统。其坚持每两到三年完成一次架构迭代，以保持图显和计算性能的领先地位。2024年3月，英伟达CEO黄仁勋宣布：推出NVIDIABlackwell架构及B200和GB200系列芯片，专为万亿参数级生成式AI设计。目前，公司的主要业务涵盖数据中心、游戏、专业视觉和自动驾驶等领域。自2017年起，其数据中心业务迅速扩张，发布了V100、A100、H100、B100等多款高性能通用计算显卡，提供顶尖AI算力。花旗银行研究机构预测，英伟达有望占据AI芯片市场至少90%的份额。2024年Q2，公司营收达300.4亿美元，同比增长122%；净利润165.99亿美元，同比增长168%。其中，数据中心营收263亿美元，同比增长154%，为四大业务中营收最高的板块。美国超威半导体公司（AMD）创立于1969年，是全球领先的CPU、GPU、APU和FPGA设计厂商，掌握中央处理器、图形处理器、闪存、芯片组以及其他半导体技术，业务包括数据中心、客户端、游戏、嵌入式四大部分。AMD是全球唯一可以同时提供高性能GPU和CPU的企业。其显卡来源于2006年并购的ATI科技，直到2010年，AMD才抛弃原ATI的品牌命名方式。目前，AMD同时提供独立GPU和集成GPU，其集成GPU主要运用在RyzenAPU、嵌入式、半定制平台中，独立GPU分为Radeon和Instinct系列，主要用于游戏、专业视觉、服务器等应用。在独立GPU领域，AMD被英伟达完全压制，英伟达占据80%以上的市场份额。2023年，AMD的营收和利润出现双下滑：营收为226.8亿美元，同比下跌4%；净利润为43亿美元，同比下降22%，毛利率为50%。目前国内GPU技术和产业化水平与国外差距较大，摩尔线程的竞争对手主要为以下三类：- 工控信创类，如景嘉微等，市场规模整体较小，产品性能较低
- 专用芯片类，包括昇腾、寒武纪、燧原等，应用场景受限，无法兼容CUDA；
- GPGPU类，如壁仞、沐曦、天数智芯等，只能做AI计算，无法做图像和视频处理，有限兼容CUDA。
(1) 摩尔线程
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2020年10月成立，公司实控人为英伟达前全球副总裁张建中，持有公司44.07%股份。团队核心成员均来自NVIDIA、微软、英特尔、AMD、ARM等各大科技公司；组织架构上，针对企业客户、C端消费者分设了AISG和MCSG两个战略部门。图｜摩尔线程产品一览
成立18个月，摩尔线程便发布首款产品MUSA，目前已迭代四代芯片，客户覆盖头部运营商、大型国有银行、大模型创业公司等。游戏显卡上，公司2022年推出国产游戏显卡MTTS80，被誉为“国产游戏第一卡”，是国内唯一可以支持DirectX12的消费级显卡。2024年4月，据胡润研究院发布的《2024全球独角兽榜》显示，该公司估值255亿元。公司于2006年成立，2016年上市，2018年国家大基金通过定增入股9.14%成为公司第二大股东。其图形显控业务主要为军机显控产品，小型雷达主要包括空中防撞和主动防护雷达，图显显控和小型雷达在其主营业务收入中占比为72%和18%。![]()
依托军用领域的技术积累，公司现开发了JM5400、JM7200、JM92系三代GPU芯片，应用于桌面办公计算机通用市场。JM5400是国内首款具有完全自主知识产权的高可靠图形处理芯片，主要用于国防装备领域机载、舰载、车载等环境。2021年12月，公司发布92系列GPU。与Nvidia产品相比，92系列与NvidiaGeForceGTX1050Ti总体相当。从整体实力来看，景嘉微虽然较早开始做国产化GPU，但与国际龙头产品技术实力仍有较大差距。2023年景嘉微营收7.13亿元，同比下滑38.20%，归母净利润6000万元，同比下滑79.30%。2016年成立，公司专注于人工智能芯片的研发、设计与销售。主营业务涵盖云服务器、边缘计算设备、终端设备，主打产品包括云端智能芯片及加速卡、训练整机、边缘智能芯片及加速卡、终端智能处理器IP及配套软件平台。自2018年起，寒武纪推出了思元100、思元270和思元290等高性能云端芯片，并配合基础系统软件与开发工具，形成智能计算集群系统交付给客户。2023年公司营收7.09亿元，同比减少2.70%，归母净利润亏损8.48亿元。得益于沈阳和台州项目的成功实施，智能计算集群系统业务收入达6.05亿元，同比增长31.85%；但云端产品线收入降至0.91亿元，同比下滑58.73%。目前，国内GPGPU公司的产品应用场景较为受限，落地难度大，且只能有限兼容CUDA。主要公司简介如下：
在对GPU存在强烈的国产化需求情况下，全功能GPU企业国产化虽然难度很大，但具有较大市场机会（替代英伟达、AMD等企业市场份额），具有自主知识产权的芯片公司在竞争中处于更加有利的地位。除英伟达外，国产主流的GPU厂商在10家左右。智算中心算力规划通常以FP16（稠密）算力为标准，同时考虑显存的大小和带宽、互联速率等，如下表格筛选了常见的12个GPU型号：![]()
分析来看，如果从训练性价比角度，H100/800依然是最优选择，合规的H20纸面参数约为H100算力的15%；国产算力以HW910B为目前可出货的算力最优卡，和A100相当，但是芯片互联差距明显。行业下游主要为PC/游戏主机厂商、互联网平台，汽车厂商、科研院校等。PC代表厂商包括联想、惠普、宏基；服务器代表厂商有浪潮、戴尔、华为；汽车厂商代表有特斯拉、蔚来等。该集团是全球智能设备、数据中心、服务和解决方案龙头供应商，旗下拥有智能设备（IDG）、基础设施方案（ISG）和方案服务（SSG）三大业务。营收主要来自PC及智能设备、移动、数据中心三类产品与服务，PC产品是最主要收入来源。2023年，公司实现营收4360亿元，主要来自PC和智能设备收入。2024年Q1，其营收达到1119亿人民币，同比增长20%；净利润近23亿人民币，同比大幅增长65%；PC以外业务占比近47%，再创历史新高。受益于新一轮商用换机周期，叠加AIPC话题效应，全球PC市场复苏的动能仍在强化。在本财季，联想集团核心主业——个人电脑业务占全球市场份额近23%，运营利润率8.8%，高端产品占比达31.6%。浪潮是业界布局AI服务器较早、拥有最丰富AI计算产品的服务器厂商，行业竞争力强劲。目前该公司拥有8个全球研发中心、14个全球制造中心及50多个业务分支机构，面向全球客户展开布局。据Gartner数据，2024年Q1，其全球服务器市场销售额达407.5亿美元，同比增长59.9%；出货量282.0万台，同比增长5.9%。其中，浪潮信息服务器出货量全球市场占比11.3%，位居全球第二，仅次于戴尔EMC。2024年上半年，公司实现营业收入420.64亿元，同比增长68.71%；归属上市公司股东的净利润为5.97亿元，同比增长90.56%。去年10月，摩尔线程首次被列入美国商务部“实体清单”，同年年底，其推出了首个全国产千卡千亿模型训练平台——摩尔线程KUAE智算中心，旨在以一体化交付方式解决大规模GPU算力的建设和运营管理问题。尽管技术和产品受到打压，但也让更多人注意到了这家国产GPU新星的技术实力，其被视为中国科技崛起的重要力量之一。今年10月28日，据国家企业信用信息公示系统显示，摩尔线程的市场主体类型由其他有限责任公司变更为其他股份有限公司（非上市），注册资本由2441.32万元增至3.3亿元。经济观察网援引知情人士报道，近期其将启动上市辅导，科创板或为首要目标。![]()
图｜摩尔线程辅导备案登记
作为一家以GPU芯片设计为主的集成电路高科技公司，摩尔线程成立仅18个月便发布首款产品，目前已迭代了四代芯片。未来，该公司极其有望对抗英伟达成为国产替代首选。优势梳理如下：人才团队上，公司创始人兼CEO张建中曾任英伟达全球副总裁、中国区总经理，带领团队在中国建立了GPU的完整生态系统。核心团队也均来自英伟达、微软、英特尔等顶尖企业，涵盖GPU芯片IP研发、系统软硬件设计、市场营销等多个领域。技术实力上，摩尔线程自主研发了MUSA架构，其全功能GPU集成了AI计算加速、图形渲染、视频编解码、物理仿真和科学计算四大引擎，是目前业内与CUDA兼容性最高的架构系统。国家知识产权局数据显示，截至2024年10月其已获得425项授权专利，为国内GPU企业中专利授权第一。![]()
融资情况上，2020年成立至今共经历6轮融资，投资方包括红杉中国、深创投、腾讯投资、中关村科学城等一众知名企业及机构。目前公司估值超250亿元，跻身行业独角兽公司之列。而商业模式上，摩尔线程则采取双轨并行的发展战略，一边面向消费者市场销售游戏显卡，另一方面针对企业市场开发AI业务芯片。公司已在组织架构上设立了AISG和MCSG两个战略部门，优化岗位设置，推动技术产品落地。中财融商认为，在美国对华芯片制裁日益严峻的背景下，国产GPU厂商们挑战与机遇并存，但仍坚定看好这一市场发展潜力。自2020年来，美国对AI高性能芯片出口管制，加速了国产替代，但国际大厂的技术垄断仍然存在。此外，对国产GPU企业而言，无论是研发投入、技术创新或产品多样化，都需要借力资本以获得更多资金支持和资源投入。另一边，国内云计算、人工智能及游戏等市场快速发展，对高性能GPU的需求也在不断增长，未来几年国内GPU芯片市场将持续扩大。加之今年以来，国产GPU独角兽IPO势头强劲，燧原科技、壁仞科技、摩尔线程等头部企业均办理了上市辅导备案登记。作为政府产业引导基金领军者，中财融商将持续关注并深入参与其中。若国产GPU独角兽成功上市，必将推动国产GPU产业飞速发展，从而提升中国在全球GPU市场的地位和影响力！部分参考资料：
2.《2024年中国算力芯片行业市场前景预测研究报告》4.《Jon Peddie Research（JPR）GPU市场报告》5.《浦银国际-全球AI算力心片行业再回顾：生成式AI开启科技行业超级成长周期》![]()
官网 | http://www.zhongcairongshang.com.cn![]()
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