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首发·姚茗午
算力GPU供不应求 国内芯片产业加速自主创新
随着人工智能、大数据等新兴技术的快速发展，对算力的需求正呈现出爆发式增长。作为算力加速器，GPU（图形处理器因其并行运算能力强、能效比高等优势，成为人工智能训练和推理的重要加速工具。全球GPU等核心芯片供应受到严重限制，导致国内企业面临算力GPU供不应求的困境，亟需加快国产芯片自主创新步伐。
算力GPU供不应求的背景
近年来，人工智能、大数据、云计算等新兴技术的快速发展，对算力提出了前所未有的需求。以人工智能为例，随着模型规模的不断扩大，对训练所需的算力呈指数级增长。据统计，2012年最大的人工智能模型仅有6.8亿参数，而到2022年，最大模型参数已超过5400亿。庞大的模型规模对算力提出了极高要求，传统CPU无法满足，因此GPU作为专用加速器备受青睐。
全球芯片供应链受到严重冲击。一方面，疫情导致芯片制造商生产中断；另一方面，中美科技战加剧，美国对华为等中国企业实施芯片禁运，造成国内企业面临芯片短缺。以GPU为例，英伟达作为全球GPU龙头，其阉割版GPU在国内并不受大客户欢睐。国内企业亟需加快自主可控芯片的研发，解决算力GPU供不应求的困境。
国内GPU龙头企业崭露头角
面对算力GPU的巨大需求，国内GPU龙头企业正在加速自主创新步伐，推出具有自主知识产权的GPU产品。
景嘉微以＂中国芯＂的身份成为国内GPU龙头企业。景嘉微推出的JM9系列图形处理芯片，性能已接近英伟达GeForce GTX 1050水平，可广泛应用于人工智能推理加速、云游戏、虚拟现实等领域。凭借自主创新实力，景嘉微已成为国内GPU市场的领导者。
另一家国产CPU+GPU龙头企业海光信息，则与AMD达成深度合作，共同研发基于Zen架构的x86处理器和RDNA架构的GPU。海光的国产化替代方案不仅可满足国内企业对算力的需求，还将推动国产芯片在服务器、个人电脑等领域的应用。
除此之外，国科微、全志科技、浪潮信息等企业也在GPU、智能芯片等领域取得突破。国科微正在研发GPU智能算子技术；全志科技与阿里达成合作，共同研发智能应用处理器；浪潮信息则推出GPU协处理加速整机柜服务器，满足高性能计算需求。未来国内GPU龙头企业将进一步扩大市场份额，助力算力需求得到满足。
国内芯片产业链上下游企业布局
除了GPU龙头企业外，国内芯片产业链上下游企业也在分别领域崭露头角，共同推动国产芯片产业的发展。
存储芯片设计方面，兆易创新凭借自主研发的NOR Flash和LPDDR存储芯片，成为国内存储芯片龙头企业。兆易创新的存储芯片产品已广泛应用于物联网、工业控制、人工智能等领域。
晶圆代工环节，中芯国际实现了14纳米制程的量产，并正在加速12纳米和7纳米制程的研发，有望缩小与国际先进水平的差距。中芯国际已成为国内晶圆代工龙头，为国产芯片提供制造服务。
半导体设备领域，北方华创凭借自主研发的光刻胶、电介质材料等关键设备和材料，成为国内半导体设备龙头企业。北方华创的产品已在中芯国际、长江存储等企业中得到应用。
晶瑞股份、至纯科技等企业也分别在微电子化学品、高纯工艺系统集成等领域占据龙头地位，为国产芯片产业链提供配套支持。
国产芯片产业发展前景
经过多年发展，我国芯片产业链初步形成，国内企业在GPU、存储芯片、晶圆代工等多个环节取得突破，但与国际先进水平仍有一定差距。国产芯片产业仍需持加大投入，加快自主创新步伐，才能真正实现自主可控。
从政策层面，国家已将芯片产业列为重点发展领域，出台多项支持政策。2020年，国务院印发《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》，提出加大财税、投融资、人才等支持力度。2022年，国家再次发布《关于加快培育发展制造业优势产业集群的指导意见》，将集成电路产业列为重点培育发展的产业集群之一。有利的政策环境将为国产芯片产业发展注入新动力。
从市场需求来看，随着新一代信息技术的不断发展，对算力的需求仍将持增长，这为国产芯片产业提供了广阔的市场空间。以人工智能为例，未来模型规模将进一步扩大，对算力的需求将成倍增长，这将直接拉动GPU等算力芯片的市场需求。
国产芯片产业发展前景广阔。只要持加大投入，加快自主创新步伐，我国芯片产业一定能够不断追赶国际先进水平，最终实现自主可控，为实现科技自立自强贡献力量。
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