DeepSeekV4引爆國(guó)產(chǎn)算力，誰(shuí)將成為中國(guó)的英偉達(dá)

文：任澤平團(tuán)隊(duì)

DeepSeekV4爆了，大更新，更低算力成本、更頂級(jí)性能，重塑全球大模型競(jìng)爭(zhēng)格局。DeepSeekV4核心能力比肩乃至超越全球閉源模型，首次將上下文窗口推至百萬(wàn)Token，讓長(zhǎng)文本應(yīng)用成為標(biāo)配。而API價(jià)格僅是GPT5的百分之一，降維打擊、成本碾壓，未來(lái)AI開(kāi)發(fā)者成本門(mén)檻更低，國(guó)產(chǎn)AI應(yīng)用將大爆發(fā)。

更重要的是，算力國(guó)產(chǎn)化加快、國(guó)產(chǎn)GPU崛起。DeepSeekV4與華為昇騰、寒武紀(jì)、天數(shù)智芯等國(guó)產(chǎn)芯片深度適配，加速打破英偉達(dá)的壟斷。國(guó)產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)快速崛起、國(guó)產(chǎn)替代，從華為昇騰、寒武紀(jì)，到沐曦、摩爾線程等國(guó)產(chǎn)算力加速發(fā)展。

AI不是風(fēng)口，是海嘯。前期預(yù)測(cè)：2026年超級(jí)應(yīng)用大爆發(fā)，中國(guó)力量崛起。AI的背后是算力，算力的背后是電力。這是我們這代人最重要的機(jī)遇，人生發(fā)財(cái)靠周期。

2026年，算力底座會(huì)成為全球AI角逐核心。這不僅是模型和芯片技術(shù)的迭代，更是時(shí)代機(jī)遇。當(dāng)下是中國(guó)AI力量崛起、全球產(chǎn)業(yè)格局重塑的最關(guān)鍵時(shí)期。

4月26日晚，我將發(fā)布最新大勢(shì)研判，下方預(yù)約。

1 英偉達(dá)的背后是美國(guó)AI戰(zhàn)略和國(guó)家力量

英偉達(dá)作為全球龍頭GPU公司，其核心是“三大業(yè)務(wù)+CUDA生態(tài)”，承載著美國(guó)AI和半導(dǎo)體戰(zhàn)略構(gòu)想。

英偉達(dá)的三大主要業(yè)務(wù)：

業(yè)務(wù)一：數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)。直接服務(wù)于全球AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，包含計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)級(jí)平臺(tái)，其銷(xiāo)售模式也不再只是售賣(mài)芯片，而是為各行業(yè)提供全棧解決方案。產(chǎn)品包括Blackwell架構(gòu)GPU、Hopper架構(gòu)GPU、NVLink、InfiniBand、Spectrum-X以太網(wǎng)等。

業(yè)務(wù)二：消費(fèi)顯卡業(yè)務(wù)。從純游戲市場(chǎng)轉(zhuǎn)型成為融合AI入口，其新一代發(fā)布顯卡在迎合傳統(tǒng)游戲市場(chǎng)的基礎(chǔ)上，側(cè)重于AI大模型的能力，可以滿足本地化AI部署需求，成為開(kāi)發(fā)者生態(tài)擴(kuò)大基礎(chǔ)。主要是GeForce RTX系列和Project Digits等AI PC產(chǎn)品。

業(yè)務(wù)三：具身智能應(yīng)用。被英偉達(dá)視作未來(lái)增長(zhǎng)引擎，主要有機(jī)器人、智能駕駛、世界模型三大類(lèi)。比如，機(jī)器人基礎(chǔ)模型的Isaac GR00T系列，用于仿真與開(kāi)發(fā)平臺(tái)的Omniverse（數(shù)字孿生）、Isaac Sim，還有AI模型與引擎的Cosmos世界模型、Cosmos Reason VLM、Newton物理引擎。

CUDA生態(tài)是英偉達(dá)壟斷GPU行業(yè)的核心護(hù)城河。CUDA是英偉達(dá)自2007年就搭建的軟件編程模型，綁定其GPU產(chǎn)品，隨著GPU發(fā)展迭代，其功能和應(yīng)用范圍也不斷擴(kuò)大，開(kāi)發(fā)者的投入與CUDA深度綁定，構(gòu)建了一個(gè)龐大的、自我循環(huán)、自我強(qiáng)化的生態(tài)平臺(tái)。

英偉達(dá)的背后是美國(guó)政府加強(qiáng)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈、確保AI技術(shù)主導(dǎo)權(quán)的戰(zhàn)略構(gòu)想。美國(guó)對(duì)英偉達(dá)的支持已經(jīng)從市場(chǎng)層面的扶持，升級(jí)為國(guó)家力量的系統(tǒng)性工程。不僅將英偉達(dá)直接納入多個(gè)國(guó)家戰(zhàn)略計(jì)劃和科研基礎(chǔ)設(shè)施，為其提供大規(guī)模、高價(jià)值的訂單，還保障供應(yīng)鏈安全并享受豁免優(yōu)惠，比如促成半導(dǎo)體上游關(guān)鍵企業(yè)遷移美國(guó)本土等。同時(shí)，也在確保美國(guó)本土企業(yè)優(yōu)先獲得英偉達(dá)最新算力，鞏固其領(lǐng)先地位，加速技術(shù)迭代與生態(tài)擴(kuò)張。

2 中國(guó)需要自己的英偉達(dá)

中國(guó)需要自己的“英偉達(dá)”，核心原因遠(yuǎn)不止于制造一款高性能GPU。

從國(guó)家戰(zhàn)略角度，關(guān)乎當(dāng)下科技自主權(quán)，產(chǎn)業(yè)鏈安全，以及全球AI競(jìng)賽領(lǐng)導(dǎo)權(quán)。

從產(chǎn)業(yè)角度，是加速推動(dòng)半導(dǎo)體行業(yè)全鏈條國(guó)產(chǎn)化，從成熟制程邁向高性能芯片的自主可控。

從企業(yè)的角度，是需要具有持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新力和產(chǎn)品實(shí)力的中國(guó)GPU龍頭領(lǐng)軍。

當(dāng)前中國(guó)GPU力量正在崛起，GPU實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)替代是大勢(shì)所趨。2024年中國(guó)半導(dǎo)體自給率達(dá)到24%，同比增長(zhǎng)4pct；其中AI領(lǐng)域半導(dǎo)體自給率已達(dá)到三分之一，相較于2023年顯著提升，仍有大幅提升空間。

長(zhǎng)期看，中國(guó)的優(yōu)勢(shì)在完善的產(chǎn)業(yè)鏈、龐大市場(chǎng)和應(yīng)用空間，實(shí)現(xiàn)芯片行業(yè)的大規(guī)模降本和全產(chǎn)業(yè)鏈突破只是時(shí)間問(wèn)題。以光伏與新能源汽車(chē)產(chǎn)業(yè)為例。20年前，光伏技術(shù)掌握在歐美企業(yè)手中，價(jià)格昂貴。中國(guó)企業(yè)通過(guò)技術(shù)引進(jìn)再創(chuàng)新，發(fā)揮制造優(yōu)勢(shì)和規(guī)模效應(yīng)降本，最終實(shí)現(xiàn)了絕對(duì)領(lǐng)先。新能源汽車(chē)最早也是美國(guó)領(lǐng)先，在三電技術(shù)上實(shí)現(xiàn)突破后，中國(guó)新能源車(chē)企憑借完整的工業(yè)體系和敏銳的市場(chǎng)洞察，形成了產(chǎn)業(yè)鏈整合，主導(dǎo)全球新能源汽車(chē)行業(yè)。

芯片行業(yè)的挑戰(zhàn)更復(fù)雜，但中國(guó)從技術(shù)追趕到全球領(lǐng)先的邏輯不會(huì)改變。

一是國(guó)家戰(zhàn)略確保AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展自主權(quán)，政策強(qiáng)力推動(dòng)。從“十四五”規(guī)劃重視芯片自給率，2024年七部門(mén)《關(guān)于推動(dòng)未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》加快GPU領(lǐng)域突破；到2025年下半年的《電子信息制造業(yè)2025－2026方案》強(qiáng)調(diào)推動(dòng)AI終端創(chuàng)新應(yīng)用；同期證監(jiān)會(huì)推出科創(chuàng)板“1+6”新政引導(dǎo)AI和芯片企業(yè)發(fā)展，產(chǎn)業(yè)和市場(chǎng)政策組合夯實(shí)國(guó)產(chǎn)替代基礎(chǔ)。

二是市場(chǎng)高增速催化。據(jù)測(cè)算，2024年起全球云AI市場(chǎng)規(guī)模復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá)到28%，到2027年將達(dá)2390億美元，中國(guó)市場(chǎng)需求占全球1/3，市場(chǎng)增量約800億美元。先是公有云和國(guó)資智算中心實(shí)現(xiàn)規(guī)模化替代，國(guó)產(chǎn)GPU獲得穩(wěn)定份額后，未來(lái)3-5年完善軟件生態(tài)和工藝進(jìn)步，形成更廣泛的全市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

三是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提升。中國(guó)芯片產(chǎn)業(yè)的各環(huán)節(jié)企業(yè)都在技術(shù)突破期。華為以全棧自研的解決方案引領(lǐng)國(guó)產(chǎn)替代；摩爾線程從消費(fèi)級(jí)GPU切入AI智算；中興通訊的5nm制程ASIC開(kāi)始流片；中微公司介質(zhì)刻蝕機(jī)已進(jìn)入臺(tái)積電5nm產(chǎn)線；中芯國(guó)際步入先進(jìn)制程良率和產(chǎn)能突破期。中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的快速進(jìn)步已成趨勢(shì)。

3 中國(guó)AI芯片：從0到1，快速崛起

根據(jù)年市場(chǎng)份額和出貨表現(xiàn)，中國(guó)AI芯片市場(chǎng)的“七小龍”初現(xiàn)端倪：華為昇騰、昆侖芯、寒武紀(jì)、天數(shù)智芯、燧原科技、沐曦股份、摩爾線程。但是市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)格局遠(yuǎn)未定型，國(guó)產(chǎn)算力仍處于征途中。

AI芯片有通用型和專(zhuān)用型兩種。通用型芯片是“通才”,利用并行處理能力來(lái)加速各種計(jì)算任務(wù)，不局限于特定的應(yīng)用領(lǐng)域，旨在提供一個(gè)靈活的、可編程的平臺(tái)，能夠適應(yīng)多種不同的計(jì)算需求。通用型AI芯片主要指通用GPU，代表企業(yè)英偉達(dá)，芯片型號(hào)有B200、H200等。專(zhuān)用型芯片是“專(zhuān)才”，是專(zhuān)為特定應(yīng)用或領(lǐng)域定制的計(jì)算架構(gòu)，旨在針對(duì)某一特定任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)勢(shì)在于執(zhí)行該任務(wù)時(shí)性能極強(qiáng)、能效比極高、成本可能更低；劣勢(shì)是功能固化、靈活性差。專(zhuān)用型AI芯片有ASIC和FPGA兩種，ASIC討論度更高，代表廠商是谷歌，其TPU就是一種ASIC芯片。

總體格局上，GPU占據(jù)絕對(duì)的AI主流地位，ASIC則是崛起中的支線力量。全球AI芯片市場(chǎng)由GPU巨頭英偉達(dá)壟斷，是絕對(duì)的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者，占據(jù)超過(guò)80%的全球市場(chǎng)份額。ASIC架構(gòu)則是快速發(fā)展的一股支線力量，代表廠商是谷歌，其在全球ASIC出貨量占比超70%，今年11月谷歌第七代TPU發(fā)布，迅速造成對(duì)英偉達(dá)GPU壟斷敘事的沖擊：內(nèi)部，谷歌Gemini3 Pro大模型使用自研TPU訓(xùn)練；外部，盡管其TPU 暫未向外部客戶直接銷(xiāo)售，僅通過(guò)谷歌云提供服務(wù)，但是與Meta的合作意向已經(jīng)達(dá)成，后者計(jì)劃2026年通過(guò)谷歌云租用算力，從2027年起在自己的數(shù)據(jù)中心部署谷歌TPU。

在全球AI競(jìng)爭(zhēng)加劇和算力基礎(chǔ)設(shè)施自主性需求日益迫切的雙重背景下，中國(guó)本土AI芯片企業(yè)也加速發(fā)展，但總體上仍處于“從0到1”的初期階段，尚未形成明朗的競(jìng)爭(zhēng)格局，GPU和ASIC兩種架構(gòu)并行發(fā)展、各有側(cè)重。

我國(guó)本土AI芯片企業(yè)中，GPU路線的有沐曦、海光信息、天數(shù)智芯、壁仞科技、摩爾線程；ASIC路線的有華為海思（華為系）、寒武紀(jì)、昆侖芯（百度系）、平頭哥（阿里系）、燧原科技。

都是Fabless模式，即公司主體負(fù)責(zé)芯片的研發(fā)、設(shè)計(jì)與銷(xiāo)售，生產(chǎn)環(huán)節(jié)由專(zhuān)業(yè)的外協(xié)廠商完成，主要包括晶圓代工廠和封裝測(cè)試廠，也包括板卡加工服務(wù)等等。

中國(guó)本土AI芯片企業(yè)在全球市場(chǎng)份額合計(jì)不足1%，當(dāng)下主要是國(guó)產(chǎn)替代邏輯。IDC數(shù)據(jù)顯示，本土AI芯片廠商的國(guó)內(nèi)市場(chǎng)占有率正在快速提升，2024年出貨量82萬(wàn)張，滲透率約30%；相較2023年15%的國(guó)產(chǎn)滲透率有明顯提升。

分類(lèi)看，GPU服務(wù)器在中國(guó)加速服務(wù)器市場(chǎng)依然是主導(dǎo)地位，占比近70%；ASIC 和 FPGA等非GPU加速服務(wù)器高速增長(zhǎng)，占比約30%。

按企業(yè)看，華為昇騰銷(xiāo)量64萬(wàn)，在中國(guó)AI芯片市場(chǎng)占23%，是本土第一品牌；昆侖芯（百度系）6.9萬(wàn)、天數(shù)智芯3.8萬(wàn)、寒武紀(jì)2.6萬(wàn)、沐曦2.4萬(wàn)、燧原科技1.3萬(wàn)，其他品牌銷(xiāo)量未過(guò)萬(wàn)。

綜合來(lái)看，在ASIC路線上，華為昇騰領(lǐng)先。通用GPU路線并未形成鮮明的格局，沐曦股份營(yíng)收小幅領(lǐng)先。

華為昇騰可以說(shuō)是國(guó)產(chǎn)算力的“定海神針”，定位是 ASIC專(zhuān)用型計(jì)算架構(gòu)。作為擁有全棧自研能力的巨頭，其昇騰 910B/C系列已在大型智算中心規(guī)模化部署。華為升騰的核心競(jìng)爭(zhēng)力是 CANN 異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，已建立起堅(jiān)固的閉環(huán)生態(tài)。2024年，華為昇騰在中國(guó) A 芯片市場(chǎng)份額達(dá) 23%，穩(wěn)居本土第一品牌。

寒武紀(jì)，作為國(guó)內(nèi)最早的AI芯片上市企業(yè)，寒武紀(jì)深耕專(zhuān)用架構(gòu)ASIC/DSA。核心競(jìng)爭(zhēng)力是云邊端一體化開(kāi)發(fā)環(huán)境，在特定算子下能效比極高。2024年智能芯片及加速卡收入約11.7億元，主要服務(wù)于政府智算中心及特定行業(yè)。

昆侖芯脫胎于百度AI芯片部門(mén)，是典型的“大廠底座”與“應(yīng)用驅(qū)動(dòng)”派代表 。憑借自研的XPU架構(gòu)，屬于ASIC/DSA路線，深度適配百度文心大模型及飛槳等生態(tài)，在自然語(yǔ)言處理、搜索推薦等垂直場(chǎng)景擁有極高的迭代效率 。2024年其在中國(guó)AI芯片出貨量占比約3%，位列本土品牌前三，是國(guó)產(chǎn)算力排位賽中從互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)循環(huán)跨向通用市場(chǎng)大循環(huán)的標(biāo)桿。

燧原科技也是國(guó)產(chǎn)算力陣營(yíng)中深耕“專(zhuān)才”路線的典型，背靠第一大股東騰訊提供的強(qiáng)大應(yīng)用生態(tài)資源，在政務(wù)MaaS（模型即服務(wù)）等實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景中展現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。作為主攻ASIC/DSA專(zhuān)用計(jì)算架構(gòu)的代表，燧原科技于2024年占據(jù)了約1%的市場(chǎng)份額。

沐曦股份定位是通用 GPU 架構(gòu)，核心團(tuán)隊(duì)有高端GPU設(shè)計(jì)背景。沐曦的優(yōu)勢(shì)是走自研架構(gòu)+高度兼容 CUDA路線，主打的是平滑遷移，讓開(kāi)發(fā)者能以最低成本從英偉達(dá)陣營(yíng)切換過(guò)來(lái)。其主力產(chǎn)品曦云c500系列，綜合性能對(duì)標(biāo)英偉達(dá)A100，在2024年實(shí)現(xiàn)7.2億元的收入，占主營(yíng)業(yè)務(wù)收入97%以上。但產(chǎn)品結(jié)構(gòu)單一也有一定短板。2024年智算推理系列(曦思 N 系列)的收入占比不到 1%，高度依賴(lài)訓(xùn)推一體芯片的銷(xiāo)售。同時(shí),公司仍處于巨額虧損階段，盈虧平衡點(diǎn)最早也要到 2026 年才能看到。

摩爾線程定位全功能 GPU，兼顧圖形渲染消費(fèi)級(jí)顯卡與AI計(jì)算。優(yōu)勢(shì)是依托 MUSA的架構(gòu)，讓產(chǎn)品一卡多用:既能做動(dòng)畫(huà)渲染、游戲畫(huà)面、虛擬場(chǎng)景，又能搞定訓(xùn)練 AI大模型、跑AIGC生成內(nèi)容，還能萬(wàn)卡集群、相當(dāng)于萬(wàn)卡一起干活。但短板是2024年?duì)I業(yè)收入約4.38 億元，雖有增長(zhǎng)，但遠(yuǎn)低于寒武紀(jì)和海光信息等成熟廠商。由于戰(zhàn)線拉得太長(zhǎng)，在每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)都要面對(duì)英偉達(dá)及國(guó)產(chǎn)專(zhuān)項(xiàng)廠商的競(jìng)爭(zhēng)，是其隱憂。

天數(shù)智芯是通用架構(gòu)路線的堅(jiān)定踐行者。2024年其憑借約1%的市場(chǎng)份額躋身本土品牌出貨量前五，展現(xiàn)出較早的商業(yè)化落地能力。在技術(shù)路徑上，天數(shù)智芯堅(jiān)持GPGPU設(shè)計(jì)，通過(guò)兼容AMD ROCm等開(kāi)源生態(tài)來(lái)降低開(kāi)發(fā)者的遷移門(mén)檻，產(chǎn)品全面覆蓋AI訓(xùn)練、推理及大規(guī)模通用計(jì)算場(chǎng)景。

4 GPU國(guó)產(chǎn)化關(guān)鍵是產(chǎn)業(yè)自主和軟件生態(tài)

中國(guó)GPU國(guó)產(chǎn)化要突破的重點(diǎn)領(lǐng)域有兩類(lèi)：一是產(chǎn)業(yè)上，從EDA、IP、設(shè)備、材料到晶圓代工的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈都需要攻堅(jiān)。二是軟件端，面對(duì)CUDA生態(tài)近20年的“護(hù)城河”。國(guó)產(chǎn)替代非一朝一夕，高端芯片領(lǐng)域挑戰(zhàn)依然艱巨。

4.1 EDA和IP:點(diǎn)工具突破、GPU核心仍薄弱

EDA（電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化）和IP（半導(dǎo)體知識(shí)產(chǎn)權(quán)）處于半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)最上游。EDA是芯片設(shè)計(jì)的一整套工具鏈，設(shè)計(jì)師用其進(jìn)行數(shù)字設(shè)計(jì)、模擬、驗(yàn)證概念，并最終生成芯片制造圖紙。IP是已驗(yàn)證過(guò)的成熟模塊，芯片公司以自研、購(gòu)買(mǎi)、或獲得授權(quán)使用IP的方式來(lái)搭建各項(xiàng)功能，在EDA的輔助下集成為芯片圖紙。

EDA和IP自主是芯片產(chǎn)業(yè)國(guó)產(chǎn)化的基石。目前先進(jìn)制程芯片所采用的FinFET正逐步升級(jí)為下一代的GAAFET架構(gòu)，有更優(yōu)秀的靜電特性和功耗、頻率，是發(fā)展2nm芯片的關(guān)鍵。而先進(jìn)制程芯片的數(shù)字設(shè)計(jì)、線路布局、驗(yàn)證等環(huán)節(jié)高度依賴(lài)最新EDA工具和IP。IP能加快設(shè)計(jì)和迭代的速度，先進(jìn)制程芯片設(shè)計(jì)也依賴(lài)IP的更新。

全球EDA市場(chǎng)主要由三家美國(guó)公司：新思科技（Synopsys）、鏗騰電子（Cadence）、西門(mén)子EDA（Siemens EDA，原明導(dǎo)國(guó)際）主導(dǎo)。2024年三家的市場(chǎng)份額分別為31%、30%、13%。中國(guó)EDA的主要參與者包括華大九天、概倫電子、廣立微、芯和半導(dǎo)體、芯華章與鴻芯微納。

IP市場(chǎng)，安謀（ARM，軟銀旗下）和新思兩家占有全球2/3的份額，鏗騰和Alphawave（高通收購(gòu)）合計(jì)9%。其中，安謀主要市場(chǎng)在移動(dòng)計(jì)算，后三者主要市場(chǎng)在高性能計(jì)算。國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體IP的主要參與者有芯原股份、芯耀輝、銳成芯微、芯來(lái)科技、寒武紀(jì)、平頭哥（阿里旗下）。

EDA的突破在于“點(diǎn)工具”，比如原理圖和PCB設(shè)計(jì)工具上已經(jīng)完全自主，在模擬芯片EDA領(lǐng)域，也已經(jīng)有國(guó)內(nèi)廠商實(shí)現(xiàn)了全流程自主，但數(shù)字芯片、系統(tǒng)級(jí)芯片的全流程領(lǐng)域還存在空缺。由于設(shè)計(jì)一顆先進(jìn)制程芯片需要上百種工具協(xié)同，而國(guó)際EDA工具與臺(tái)積電的工藝設(shè)計(jì)套件深度綁定，因此EDA自主化和晶圓代工的國(guó)產(chǎn)替代需同步實(shí)現(xiàn)。

IP的挑戰(zhàn)在于架構(gòu)創(chuàng)新和生態(tài)獨(dú)立。常見(jiàn)IP有處理器核心、接口IP、基礎(chǔ)IP、GPU專(zhuān)用IP。其中，接口IP過(guò)去主要由新思和鏗騰提供，現(xiàn)在是國(guó)產(chǎn)替代較快的環(huán)節(jié)，并有國(guó)內(nèi)IP授權(quán)給多家國(guó)內(nèi)外芯片公司的成功案例。

同時(shí)，GPU IP自研起步，通常國(guó)內(nèi)GPU廠商采用“IP授權(quán)”模式開(kāi)發(fā)芯片，但隨著下游芯片設(shè)計(jì)企業(yè)對(duì)本土IP采購(gòu)意愿增強(qiáng)，GPU核心IP自研是大勢(shì)所趨，但生態(tài)壁壘也很明顯。由于GPU設(shè)計(jì)的特殊性，不同模塊的IP來(lái)源通常分散。以英偉達(dá)為例，其流處理器架構(gòu)、并行計(jì)算架構(gòu)、張量核心等關(guān)鍵IP都由自主設(shè)計(jì)，但部分特定功能也需要采用第三方IP來(lái)開(kāi)發(fā)。目前，實(shí)現(xiàn)純粹國(guó)產(chǎn)GPU核心IP還不具條件，而高性能的GPU架構(gòu)設(shè)計(jì)也才起步，自主GPU IP生態(tài)搭建是長(zhǎng)期工程，國(guó)內(nèi)需要加緊人才培育和市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)積累。

4.2 晶圓制造和設(shè)備:良率、產(chǎn)能、光刻設(shè)備攻堅(jiān)

芯片制造商也被稱(chēng)為晶圓代工廠（Foundry），職責(zé)是將設(shè)計(jì)圖紙上的芯片實(shí)際制造出來(lái)。也是整個(gè)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)中價(jià)值含量最高、流程最復(fù)雜、資本開(kāi)支最大的環(huán)節(jié)。

根據(jù)2025年Q2數(shù)據(jù)，全球近七成的晶圓代工市場(chǎng)由臺(tái)積電（TSMC）獨(dú)占，三星市占率達(dá)到7.3%，中芯國(guó)際升至全球第三，市占率5.1%，華虹集團(tuán)也躋身全球第六，份額2.5%。目前，中芯國(guó)際、華虹半導(dǎo)體已具備28nm及以上芯片的大規(guī)模、高良率的制造能力，能滿足大部分中低端GPU和國(guó)產(chǎn)GPU初代產(chǎn)品的制造需求，總體看28nm及以上的產(chǎn)能自給率已超過(guò)40%。

14nm及以下的先進(jìn)制程代工還需突破，中芯國(guó)際是國(guó)產(chǎn)GPU產(chǎn)能的主要來(lái)源，目前中芯國(guó)際已實(shí)現(xiàn)14nm量產(chǎn)，但良率和產(chǎn)能有限。由于無(wú)法獲取EUV光刻機(jī)，且材料方面的超高純度化學(xué)品、光刻膠等仍依賴(lài)進(jìn)口，因此7nm、5nm等更先進(jìn)制程的研發(fā)和量產(chǎn)仍需攻堅(jiān)。好在國(guó)產(chǎn)DUV（深紫外）光刻設(shè)備研發(fā)已經(jīng)落地。由深圳市政府投資的俞亮?xí)N，已成功研發(fā)DUV光刻設(shè)備，目前正在測(cè)試階段，預(yù)計(jì)其進(jìn)入產(chǎn)線后將在一定程度上降低對(duì)海外光刻設(shè)備的依賴(lài)，先進(jìn)制程仍需要EUV光刻設(shè)備。

光刻設(shè)備的戰(zhàn)略?xún)r(jià)值和技術(shù)壁壘極高，是芯片圖案轉(zhuǎn)移的核心，和薄膜沉積、刻蝕設(shè)備同屬于半導(dǎo)體三大前道環(huán)節(jié)。全球主要供應(yīng)商是阿斯麥（ASML），市場(chǎng)份額占比高達(dá)82.1%，其次是佳能（Canon）和尼康（Nikon）市占率分別為10.2%、7.7%。國(guó)內(nèi)主要光刻設(shè)備研發(fā)參與者有上海微電子、新凱來(lái)、以及長(zhǎng)光所。

雖然利用現(xiàn)有DUV光刻機(jī)，采用“多重曝光”技術(shù)仍可以生產(chǎn)7nm及以下的芯片，但會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)成本上升、生產(chǎn)時(shí)間延長(zhǎng)以及良率降低。因此，長(zhǎng)期看實(shí)現(xiàn)EUV光刻設(shè)備自主還是關(guān)鍵，重點(diǎn)在于如何解決頂級(jí)設(shè)備對(duì)全球供應(yīng)鏈依賴(lài)的問(wèn)題。光刻機(jī)被稱(chēng)為“工業(yè)明珠”，打造靠的是全球頂尖技術(shù)的合力。比如，阿斯麥的氣體來(lái)自美國(guó)、光源有日本供應(yīng)、鏡頭來(lái)自德國(guó)，因此，光刻設(shè)備的國(guó)產(chǎn)化替代考驗(yàn)的不僅是單點(diǎn)技術(shù)突破，更是細(xì)分產(chǎn)業(yè)鏈的完備和自主可控。

4.3 GPU軟件生態(tài)：核心挑戰(zhàn)在于打破CUDA壁壘

CUDA是英偉達(dá)壟斷GPU行業(yè)的核心護(hù)城河，也是GPU自主攻堅(jiān)最大的壁壘。截止2024年底，CUDA已擁有超過(guò)500萬(wàn)開(kāi)發(fā)者，服務(wù)于全球85%以上的數(shù)據(jù)中心，90%的AI框架基于CUDA開(kāi)發(fā)，95%的AI訓(xùn)練任務(wù)依賴(lài)CUDA工具鏈。

CUDA全稱(chēng)“統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)”，其作用是讓圖形編程之外的領(lǐng)域也能最大程度利用GPU。CUDA的組成結(jié)構(gòu)主要有三個(gè)部分：開(kāi)發(fā)庫(kù)、運(yùn)行期環(huán)境、驅(qū)動(dòng)。開(kāi)發(fā)庫(kù)的作用是讓開(kāi)發(fā)者可以快速建立起自己的應(yīng)用，并且開(kāi)發(fā)者也可以在CUDA的技術(shù)基礎(chǔ)上搭建出定制化的開(kāi)發(fā)庫(kù)。運(yùn)行期環(huán)境主要提供應(yīng)用開(kāi)發(fā)接口和運(yùn)行期組件，基本上涵蓋通用GPU開(kāi)發(fā)所需要的所有功能和資源接口。驅(qū)動(dòng)部分即是英偉達(dá)顯卡的驅(qū)動(dòng)，雖然不同版本系列GPU有不同，但本質(zhì)上是為英偉達(dá)自家的硬件設(shè)備建立的抽象層，提供訪問(wèn)接口。

CUDA和英偉達(dá)硬件綁定擴(kuò)張，已經(jīng)成為事實(shí)上的GPU軟件行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。隨著GPU發(fā)展迭代，其功能和應(yīng)用范圍也不斷擴(kuò)大。開(kāi)發(fā)者的投入與CUDA深度綁定，協(xié)同優(yōu)化，在多代技術(shù)躍遷下構(gòu)建了一個(gè)龐大的、自我循環(huán)、自我強(qiáng)化的生態(tài)平臺(tái)。

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)GPU生態(tài)和英偉達(dá)CUDA差距在于兩方面。

一是用戶適配成本高。由于國(guó)內(nèi)的GPU生態(tài)起步晚，且碎片化，基礎(chǔ)軟件不統(tǒng)一。各家廠商自建生態(tài)，形成了互不相通的技術(shù)壁壘，導(dǎo)致用戶適配成本高，軟件迭代時(shí)間和成本增加，制約了產(chǎn)業(yè)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。

二是缺乏高階工具。CUDA生態(tài)GPU的特點(diǎn)是穩(wěn)定、高效、易用，而國(guó)產(chǎn)GPU常面臨硬件“紙面”算力與實(shí)際應(yīng)用輸出存在差距的問(wèn)題，本質(zhì)上是缺乏成熟的高階軟件棧，效能被軟件短板所抵消。

好在國(guó)內(nèi)廠商都意識(shí)到軟件生態(tài)的重要性。目前主要存在兩種方案路線。一是兼容CUDA路線，通過(guò)軟件層轉(zhuǎn)換，降低開(kāi)發(fā)者的遷移門(mén)檻。但這種方式存在性能損耗和長(zhǎng)期開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。二是構(gòu)建獨(dú)立生態(tài)路線，比如華為的CANN、摩爾線程的MUSA等，目的是打造自主的開(kāi)發(fā)者體系但需要巨大的投入和耐心，核心在于能否吸引開(kāi)發(fā)者長(zhǎng)期在其平臺(tái)上創(chuàng)造價(jià)值。

雖然許多國(guó)內(nèi)企業(yè)已形成“高性能用進(jìn)口、安全可控用國(guó)產(chǎn)”的雙供應(yīng)鏈策略，為國(guó)產(chǎn)GPU提供了政務(wù)、金融、特定行業(yè)的應(yīng)用空間。但通用、高性能領(lǐng)域仍需要自主廠商發(fā)力。

CUDA的護(hù)城河深厚，但并非不可挑戰(zhàn)。中國(guó)擁有全球最豐富的AI應(yīng)用場(chǎng)景，利用龐大的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，通過(guò)開(kāi)放協(xié)同的策略，最終有希望走出一條從兼容遷移到逐步自主的GPU生態(tài)標(biāo)準(zhǔn)。

在全球供應(yīng)鏈動(dòng)蕩的背景下，擁有自主可控的算力已成為國(guó)家戰(zhàn)略。中國(guó)本土AI芯片企業(yè)這一戰(zhàn)略最核心的承載者，其價(jià)值首先在于戰(zhàn)略安全，而非短期市場(chǎng)份額。近期中國(guó)本土AI芯片實(shí)現(xiàn)0到1的突破，并且正加速成長(zhǎng)。未來(lái)，他們的首要目標(biāo)并非在全球與英偉達(dá)正面交鋒，而是先服務(wù)于中國(guó)本土的國(guó)產(chǎn)化替代市場(chǎng)。當(dāng)然，挑戰(zhàn)依然嚴(yán)峻，7納米及更先進(jìn)制程的獲取、CUDA生態(tài)的銅墻鐵壁、以及如何在保障性能的同時(shí)將集群功耗和成本優(yōu)化到最佳水平，都需要長(zhǎng)期攻堅(jiān)。