2024年，中国英伟达意外倒下：科技巨头的终结？
震惊！中国科技巨头英伟达瓦解，谁将接棒引领未来？
数界探索
作者 亚洲视觉科技研发总监 陈经 编辑 郑可君 苏扬
授权转载，本文首发于腾讯新闻科技频道：“中国英伟达”猝死于2024 在2024年，“中国英伟达”这一曾经备受期待的企业突然宣布破产，令人唏嘘不已。这家公司在人工智能芯片领域曾被视为一颗冉冉升起的新星，但最终却未能逃脱失败的命运。其背后的原因复杂多样，包括市场竞争激烈、技术更新迭代迅速以及资金链紧张等。尽管如此，该公司在短暂的发展历程中所取得的成绩依然值得肯定。它不仅推动了国内AI芯片行业的进步，还为后来者提供了宝贵的经验教训。希望未来能有更多这样的企业能够持续成长，避免重蹈覆辙。
在面对“美国禁令”的大背景下，各行业似乎看到了新的机遇，纷纷采取行动。如今，这些行业正面临着前所未有的挑战与机遇并存的局面，可谓是冰火两重天。 这一系列变化反映出，在外部压力面前，企业必须迅速调整策略以适应新的市场环境。这不仅考验企业的应变能力，同时也揭示了技术创新和多元化布局的重要性。那些能够及时抓住机遇、灵活应对的企业有望在这场竞争中脱颖而出，而那些反应迟缓或战略失误的企业则可能面临被淘汰的风险。因此，如何在复杂多变的国际形势中找到适合自身发展的路径，将是所有企业需要认真思考的问题。
国产芯片设计企业正面临截然不同的命运——部分企业成功登陆资本市场，而另一些企业则不得不面对生存危机。
9月12日，近日，国产GPU企业壁仞科技已进入上市辅导程序，预计即将启动IPO。与此同时，11月11日有消息称，摩尔线程也已完成股份制改造，正瞄准科创板。然而，在这股国产GPU崛起的浪潮中，另一家企业象帝先却传出了解散的消息，令人感到惋惜。 这一系列动态反映了国内GPU市场的竞争日益激烈。壁仞科技和摩尔线程的积极进展表明了中国企业在高端芯片领域的决心和实力，同时也预示着国内资本市场对这一领域的高度关注和支持。然而，象帝先的解散则提醒我们，尽管前景光明，但这一领域的发展仍充满挑战和不确定性。希望其他正在努力的企业能够吸取教训，继续探索和创新，共同推动中国GPU产业的进步与发展。
2020年9月，中科院计算机专家唐志敏牵头创立了象帝先，正式踏入GPU创业赛道。外界普遍将其视为“中国英伟达”。同年，象帝先成功获得了天使轮融资，并在接下来的三年里完成了来自14个投资方的多轮融资。随后，在2024年，象帝先凭借其出色表现，成为重庆市的独角兽企业，估值达到了150亿元。 象帝先的发展历程展现了中国企业在高端芯片领域取得的重要突破。尤其是在当前全球半导体行业竞争激烈的背景下，象帝先的成功不仅为国内的GPU市场注入了新的活力，也为中国企业在国际市场上争取更多的份额提供了强有力的支持。此外，这也表明中国企业在技术创新和资本运作方面已经具备了与国际巨头抗衡的实力。
针对公司解散的传闻，象帝先发布声明表示并未解散或进行清算，而是通过人员优化来降低成本，并且会保留核心研发团队。此外，公司目前正在积极与投资者沟通，寻求外部融资机会。
象帝先对解散传闻的回应
一时间，象帝先为什么会突然大举收缩，国产GPU创业赛道开始洗牌了吗？这些也成为了国产GPU乃至整个芯片产业需要思考的问题。
01 “中国英伟达”的战略误判
2014年9月，国家集成电路产业投资基金（简称大基金）正式设立，首期募集资金超过1300亿元，制造和设计领域是当时重点关注的方向。在此之前的6月份，《国家集成电路产业发展推进纲要》已经发布，其中设定了两个重要目标：
2020年，集成电路产业正在逐步缩小与国际先进水平的差距，目前16、14纳米制造工艺已实现规模量产。这一进展不仅标志着中国在高端制造领域的技术突破，也显示了国家在政策支持和技术研发上的持续投入取得了显著成效。随着这些先进工艺的普及，未来有望进一步推动国内相关产业链的发展，提升整体竞争力。 这样的成就令人鼓舞，它不仅增强了国内企业在国际市场上的竞争力，也为后续更先进的技术开发奠定了坚实的基础。然而，仍需警惕的是，尽管我们在某些关键领域取得了进步，但与全球顶尖水平相比，仍然存在一定的差距。因此，持续的技术创新和研发投入依然是未来发展的关键。
2030年，“集成电路产业链的关键环节将达到国际领先水平，多家企业将跻身国际一流行列”。
在此宏观环境下，国内GPU创业的第一波浪潮正式开启，芯原微、景嘉微、龙芯等企业在这一时期纷纷启动了相关项目。
不同时期成立的国产GPU创业项目，数据来源：企查查
现在回头来看，当初《纲要》对晶圆代工部分定的KPI其实完成得还不错。
2020年，中芯国际已经能够以95%的良率实现14纳米的量产，并且还在不断向更先进的节点迈进。然而，我们也必须清醒地认识到，先进工艺总是在不断演进，今天的先进工艺在未来可能会被视为成熟工艺。目前，我们的制造能力提升确实依赖于进口设备，这表明我们在实现全产业链的国际先进水平方面还有一定的差距。 这种现状提醒我们，尽管取得了一定的技术突破，但依然需要在自主研发和技术创新上加大投入，减少对进口设备的依赖，这样才能在半导体领域真正实现自主可控的发展目标。
2018年，中、美科技竞争升级，供应链中断风险大幅增加——中兴通讯发出警告称“美国禁令将使公司立即陷入瘫痪”，台积电也被迫停止为华为提供麒麟芯片的代工服务。在此背景下，国产GPU创业迎来了第二轮投资热潮，象帝先是这一波创业浪潮中的新星之一，同期涌现的国产团队还有壁仞科技、摩尔线程和沐曦等。
象帝先董事长唐志敏是中国芯片领域的杰出战略科学家，我大约在20年前就有所耳闻，他曾负责多个国产芯片项目。
2000年，龙芯董事长胡伟武的热文《我们的龙芯一号》中，唐志敏就以龙芯项目负责人的身份出现。在创立象帝先之前，唐志敏还领导了海光的CPU、DCU项目，不过相关项目商业化都不是很成功，关键问题还是因为过度依赖AMD的Zen1授权，这里不展开讨论。
2020年9月成立初期，象帝先完成天使轮融资，2022年完成A轮融资。到2021年，两年时间公司规模已超过200人，发展速度非常快，而不久前由哈佛3名00后辍学生组建的AI芯片项目“Etched”团队仅仅只有35个人，所以不少观点认为，象帝先在前期扩张太快，但这种比较略显绝对，后文再详细展开。
2022年，象帝先迎来了辉煌时刻，其基于Imagination的IP核授权，成功流片并发布了“天钧一号”GPU——采用12纳米工艺，拥有2048个计算核心，提供4TFLOPS的FP32浮点运算性能、16TOPS的AI算力、16GB显存以及256GB/s的内存带宽。
象帝先的“天钧一号”在带宽、算力和工艺方面与2022年的国产竞品相比，确实存在一定的差距。从性能角度来看，“天钧一号”大致可以与英伟达2019年的中高端产品RTX2060相媲美。RTX2060同样采用12nm工艺制造，拥有1920个计算核心，提供6.5TFLOPS的FP32算力和51.6TOPS的AI算力，配备6GB显存，带宽为336GB/s。 尽管“天钧一号”的技术参数显示它在某些方面仍需提升，但值得注意的是，它在整体性能上已经能够接近英伟达几年前的中高端产品。这表明国内企业在追赶国际先进水平方面已经取得了一定的进展，但仍有较大的发展空间。希望未来能有更多的创新和技术突破，以进一步缩小与国际领先水平的差距。
相关GPU产品硬件指标对比，来源：产品官网及相关报道
2023年9月，象帝先推出“天钧二号”，该产品定位于低端市场，拥有1024个计算核心，提供2.6TFLOPS的FP32浮点运算性能，配备8GB显存及128GB/s的带宽，主要特点是低功耗和高性价比。
两款产品作为敲门砖，帮助象帝先在2023年完成了至少来自14个资方的3轮融资，并于2024年成为重庆市独角兽企业，估值超过150亿元，被诸多媒体称之为“中国英伟达”。
不过，“中国英伟达”的帽子，对于象帝先来说不一定匹配——它要对标的英伟达，营收构成已经风格大变，数据中心业务占比接近90%。
在2023财年第一季度，英伟达的营收构成出现了显著变化，其数据中心业务首次超过了游戏业务，成为公司收入的主要驱动力。这一转变标志着技术行业的重大转折点，表明云计算和人工智能领域的需求正在快速增长。英伟达在数据中心领域的强劲表现不仅反映了市场对高性能计算解决方案的需求增加，也预示着未来科技行业的发展趋势。 这种变化反映了企业对云服务和AI技术投资的持续增长，进一步巩固了英伟达作为技术领导者的位置。此外，这也可能意味着游戏业务在未来可能会面临更多的竞争压力，尤其是在高端显卡市场上。不过，考虑到英伟达在游戏领域的深厚积淀，该公司仍有望在这两个重要领域保持领先地位。
而在2024年之前，象帝先依然专注于桌面显卡市场，唯一可能与AI芯片产生关联的产品，则是在2024年世界人工智能大会期间展出的一款名为XDXX1900的PCIe版本服务器显卡。这款显卡的发布引发了业界的广泛关注，许多人对其在AI计算领域的潜力抱有期待。尽管象帝先尚未全面进入AI芯片领域，但这一举措或许预示着公司正逐步向这一方向迈进，未来的发展值得持续关注。
外界传言B轮融资本已达到5亿元的对赌协议，成为了压垮象帝先的最后一根稻草。这一对赌协议所涉及的资本问题，与整体市场环境密切相关。今年7月，澎湃新闻在报道中指出，深创投大量发起回购诉讼，以求从投资项目中退出。然而，象帝先的困境并不能代表国产芯片设计团队正经历资本寒冬，因为壁仞和摩尔线程仍在排队等待IPO。
2024年世界人工智能大会中，“玄极科技”公司展示了其产品系列。
从我的角度来看，问题核心还是战略误判，对赌协议只是象帝先“解散”的导火索，即便没有这个诱因，也可能会出现其它原因。
对于象帝先目前的资本困局，我尝试过与其市场部前员工进行求证，但未获得正面答复，只是表示“我们也都盼着好消息。”
02 其实，GPU厂商是“软件公司”
国产创业项目仍在追逐硬件指标，但GPU领域的竞争已不再单纯依赖硬件性能，而是转向了硬件与软件相结合的综合生态能力较量。 这一转变表明，单纯追求硬件参数的时代正在过去。未来的科技竞争将更加注重软硬件协同工作的效率和整体系统的优化。这意味着企业需要在研发上投入更多资源，以构建全面的技术生态系统，而不仅仅是提升单一硬件的性能。这种变化不仅对技术实力提出了更高要求，也考验着企业的战略眼光和长远规划能力。
在深度学习热潮兴起之前，通用GPU的需求主要集中在PC桌面显卡领域。英伟达、AMD和英特尔是这一领域的主导者，其中英特尔主要通过在其CPU中集成GPU来参与市场竞争。到了2022年，英特尔再次涉足独立显卡市场。这三家公司提供了种类繁多的产品，以满足从办公到游戏再到图形处理等不同领域的需求。 从这些动态可以看出，GPU技术的发展不仅限于特定的应用场景，而是在多个领域都展现出其重要性。尤其是在英特尔重新进入独立显卡市场之后，我们可以预见未来GPU的竞争将会更加激烈，这对于消费者来说无疑是个好消息，因为他们将有更多的选择和更好的性能体验。此外，这种竞争也推动了技术创新，有助于加速整个行业的进步和发展。
根据市场研究机构JPR的数据，英特尔凭借其集成显卡的优势，在PC显卡市场上占据了68%的份额，稳居首位。 这一数据表明，尽管市场上存在众多竞争对手，英特尔在集成显卡领域的技术实力和市场份额依然无可匹敌。这不仅反映了消费者对英特尔产品的信任和支持，也显示了该公司在技术创新和产品优化方面的持续投入。对于其他竞争者而言，如何在集成显卡领域迎头赶上，将是未来发展的关键挑战。
新入局者，要在这样的市场上分一杯羹，除了需要具备出色的产品性能外，还需要一个经过多年验证的成熟供应链体系作为支撑，这无疑是一个巨大的挑战。 这一观点强调了在竞争激烈的市场环境中，仅仅依靠优质产品已经不足以确保成功。供应链管理的复杂性和重要性往往被低估。一个稳定且高效的供应链可以大大降低运营成本，提高响应速度，并确保产品质量。然而，建立这样一套体系并非易事，它需要长期的经验积累和技术支持。对于许多新兴企业而言，这可能意味着需要投入更多的时间和资源来构建这一基础架构。因此，那些能够成功整合这两方面优势的企业，将更有可能在市场中脱颖而出。
以象帝先的天钧一号为例，其性能不仅难以与同期国产产品匹敌，甚至与国际市场的竞争对手相比也落后约3年。这表明新进入者甚至连参与价格战的能力都没有。
更重要的是，桌面显卡聚焦图形处理能力，而深度学习兴起之后，基于并行计算优势，GPU找到了新的增长空间。
近年来，GPU在通用计算领域的需求显著增加。一方面，提供顶级算力的公司在数据中心业务上的扩张十分明显；另一方面，大型科技公司也在不断扩充自身的算力储备。 这种现象反映了当前社会对高性能计算能力的巨大需求。随着人工智能、大数据等技术的迅速发展，传统CPU已经难以满足日益增长的数据处理需求。而GPU凭借其并行计算的优势，在处理大规模数据集时表现出色，这使得其在数据中心的应用变得越来越广泛。此外，科技巨头们纷纷加大投资力度，进一步推动了这一趋势的发展。这些变化不仅改变了IT行业的格局，也预示着未来计算领域新的发展方向。
一方面，截至今年10月27日的第三财季，在过去的四年间，英伟达的数据中心业务增长了大约30倍，季度收入从11亿美元（占总收入的25%）飙升至309亿美元（占总收入的88%）。
另一方面，根据研究机构Omdia的数据，截至2023年第三季度，英伟达H100的出货量达到了65万张。其中，Meta和微软各获得了15万张，几乎占了总量的一半。预计到2024年，微软在Hopper系列GPU上的储备将达到48.5万张，其在AI数据中心的投资也超过了300亿美元，在所有硅谷公司中遥遥领先。 这一数据不仅揭示了Meta和微软在AI领域的强劲需求，同时也反映了英伟达在高性能计算市场的主导地位。特别是微软如此大规模的投资，显示出它对AI技术的重视程度，以及对未来科技趋势的敏锐洞察。这可能会进一步推动整个行业的技术创新和发展，值得持续关注。
研究机构Omdia透露的最新数据显示，近两年内美国主要科技公司对Hopper架构GPU的采购量进行了详细统计。
深度学习和人工智能领域的发展确实为GPU提供了巨大的机遇，但这并不意味着初创公司就能轻易抓住这些机会。尽管AMD等老牌企业在某些产品的算力指标上甚至超过了英伟达，但在激烈的市场竞争中仍然难以占据优势。这表明，以CUDA为代表的强大软件生态系统在其中起到了决定性的作用。软件生态不仅能够吸引更多的开发者，还能形成一个正向循环，吸引更多企业和研究机构加入，从而巩固了英伟达在市场上的领先地位。 这种现象提醒我们，技术创新不仅仅依赖于硬件性能的提升，软件生态系统的建设同样重要。对于那些希望在这一领域有所作为的企业来说，除了追求技术上的突破外，构建开放且易于使用的软件平台也至关重要。
有一个细节，今年的GTC大会上，黄仁勋说“英伟达是一家软件公司”，指的就是其GPU产品“统治”AI的关键因素之一，CUDA生态。这一点我在《没人能“杀死”1.5万亿美元的英伟达》一文中也解释过。额外插一句，这才过去半年多时间，英伟达市值已经冲破3万亿美元市值。
生态系统的影响力如何理解？可以类比用户对操作系统的偏好——苹果的macOS目前足够强大，过去十年其市场份额翻了一番，但Windows依然凭借先发优势及用户的认可度，牢牢占据了70%的份额，这就是生态系统的力量。
基于GPU的通用计算，其生态系统的重要性甚至可能超越操作系统——一旦开发者深入融入了英伟达的软件生态系统，想要从中转换出去就变得极其困难。 随着技术的发展，我们看到越来越多的应用程序依赖于强大的图形处理器进行高效的计算任务。英伟达通过提供全面且成熟的CUDA（统一计算设备架构）工具包，成功地构建了一个庞大而稳定的生态系统。这种生态系统不仅包括开发者常用的软件库和开发工具，还有丰富的社区支持和教育资源。因此，许多开发者一旦开始使用这些资源，就很难转向其他平台或竞争对手的产品。 这样的依赖性不仅对英伟达有利，也可能限制了市场的多样性和创新。对于用户而言，这意味着他们可能会因为缺乏替代选择而不得不接受特定的技术路线或价格策略。同时，这也提醒我们在发展新技术时，需要更加重视生态系统的建设，确保有足够的开放性和互操作性，以避免形成新的垄断局面。
举个例子，若一家企业计划采购国产GPU，首要任务是解决代码兼容性问题，包括替换或修改不兼容的库和函数。尽管国产供应商会提供迁移工具，这仍然需要大量的开发工作。迁移过程中可能会导致应用性能下降，为了减轻这种影响，需要根据国产GPU的架构来调整和优化算法，这无疑会进一步增加开发的工作量。
设备的稳定性也是影响效率的一个关键因素，之前Meta在论文中曾披露过——H100的万卡集群训练Llama 3.1，平均3小时故障一次，尽管很多问题都可以自动化处理，但依旧会增加人力和时间成本，最终影响效率。
而这依然是针对H100这样的高市场占有率产品，许多问题或许还能在在线社区中找到解决办法。一旦换成国产设备，若其支持生态不够完善，迅速定位问题并获得解决方案将变得相当困难。用现在流行的说法，转换到国产GPU的总拥有成本（TCO）将会很高。
从心理上说，应该有很多企业愿意支持国产芯片，采购成本不便宜也可以接受，但是从商业的角度来说，如果开发特别麻烦、使用出现问题，占用了研发团队过多精力，这样的商业合作很难维持下去。
抛开市场需不需要这么多英伟达的问题来看GPU、AI芯片创业，现在很多新项目一亮相就是数十倍的“吊打”英伟达，硬件指标看上去不用担心了，但除了纸面数据要好外，一开始就要想好如何做生态。而一旦涉及做生态，对于“400人算不算多”这类问题，就会好回答很多——我所知道的是，英伟达这样的企业，在大客户那里一般都会安排数十人的驻场支持团队。所以，GPU厂商是“软件公司”这个观点现在来看非常贴切。
03 只做“替代”很难上牌桌
没有生态支持的GPU通用计算项目，开局可以说是机遇与挑战并存。
由于美国对高性能AI芯片向大陆的出口限制，客观上为国产厂商提供了机遇。当所有企业都难以通过正常渠道获得海外先进产品时，能够稳定供货的国产GPU自然会成为各大公司的争夺目标。此外，当前政策和相关机构也在积极推动这一进程，这将进一步加速国产半导体生态系统的成熟与发展。华为在手机芯片领域已证明了这一点。
与手机芯片不同，GPU作为“大芯片”，die size都在500mm?以上，比如RTX 4090是600mm?，H100是800mm?+，如果采用高带宽内存，还要着重考虑先进封装技术。
用于通用计算的主流GPU（右侧），die size为826mm，Cerebras WSE-2（左侧）专用芯片达到了46225mm
所以，除了前面说的战略误判，影响国产GPU成功的因素还包括IP、设计、制造、销售等环节之中，并且环环相扣。
在设计环节首要面对的就是IP授权和设计工具的问题，象帝先、摩尔线程都是拿Imagination的IP授权，然后采用海外公司的设计工具，如果这两个领域得不到持续地更新支持，就存在断供风险。
设计的下一环节便是制造。许多企业在产品硬件指标方面，无论是单一项还是多项，都表现得非常出色。然而，能否顺利流片，并且以高良率实现量产同样至关重要。 在当前竞争激烈的市场环境中，产品的硬件性能固然重要，但能否从设计阶段顺利过渡到生产阶段，并保持稳定的良品率，才是决定企业能否在市场中站稳脚跟的关键因素。一些企业在产品研发初期投入大量资源优化硬件性能，却忽视了流片和量产过程中的挑战，最终导致产品无法按时上市或成本过高，影响企业的整体竞争力。因此，企业在追求技术创新的同时，也应重视生产流程的管理和优化，确保每一项技术成果都能转化为市场的实际效益。
单就流片这个环节的单次费用就高达上亿元，如果流片失败就得额外再支付费用，之前英伟达的Blackwell芯片遭遇“跳票事故”，一度带崩其股价，英伟达可以扛得住这种风险，创业团队未必能经受住。
好消息是，在制造端，近年来在美国极限施压的背景下，国产制造工艺和设备取得了显著的进步。9月份，工信微报透露了国产光刻机的最新进展，根据官方提供的数据，纯国产设备已能够支持65nm工艺的芯片生产。这一成就对于中国芯片产业来说具有重要意义。然而，尽管中国大陆在自主晶圆制造技术方面取得了快速进展，但先进的生产能力依然相对有限。 这种技术上的突破不仅展现了中国半导体行业在逆境中的强大适应能力和创新能力，同时也反映了中国在面对外部压力时寻求自给自足的决心。尽管目前仍存在一些技术瓶颈，但随着持续的研发投入和技术积累，相信未来中国芯片产业将能进一步缩小与国际先进水平的差距，并逐步实现更多关键领域的自主可控。
所以，现阶段大陆的芯片设计公司（fabless）仍然难以摆脱对台积电的依赖。由于创业团队规模和需求量的不同，代工费用也会有所差异，同样的工艺下，代工费用可能是台积电的1.5倍左右，这无疑会对初创公司的毛利率产生影响。 这种现状反映出大陆芯片产业在制造环节上的短板。尽管近年来大陆在芯片设计领域取得了长足的进步，但在高端制造方面依然需要依赖台积电等国际巨头。对于初创公司而言，高昂的代工成本不仅增加了运营压力，也限制了其在市场上的竞争力。因此，如何提升本土制造能力，降低生产成本，成为大陆芯片产业亟待解决的问题。
设计、制造之后，关键在于如何将产品销售出去，从而实现正向循环。当前许多活跃的顶尖创业团队背后都有上市公司的支持，这些上市公司在各地积极建设智能计算中心。对于创业团队而言，这些上市公司不仅是投资者，还是潜在客户。这种模式也可以与云计算厂商进行类比——自主研发AI芯片的成功率更高，因为自己本身就是用户，能够形成良好的内部循环。
许多人关心中国芯片的未来发展方向。从外部观察的角度来看，短期内确实需要实现自主替代，而长期则应积极参与到产业标准的制定中，这样才能在全球产业链中发挥影响力。我想以大疆为例说明这一点，该公司同样被列入了实体清单。然而，尽管美国试图对其进行制裁，最终却不得不设法购买其产品。
过去，行业看到“美国禁令”的大利好之后，感觉机会来了纷纷行动、融资开跑，是可以理解的冲动。但最终，创业团队与资本在普及认知、达成共识之后，结合产业发展窗口来攒局，才能更好地准备应对挑战，在未来中国芯片生态“大成”之时，成为胜利者中的一员。如果上述条件都不具备，更多的“中国英伟达”可能会迎来不确定性。