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(yīng)用集成電路（ASIC）。

　　2017年，成立僅17個月的寒武紀(jì)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(fù)責(zé)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(biāo)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(dāng)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(yīng)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(yīng)用而定制的芯片。

　　ASIC芯片承載了當(dāng)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(xùn)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(yīng)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A(yù)SIC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(dǎo)致比特大陸的ASIC芯片的能效大打折扣。

　　而應(yīng)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(yuǎn)跟不上演算法的進步、跟不上突破?！?/p>

　　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(biāo)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(biāo)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(biāo)準(zhǔn)、應(yīng)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(biāo)準(zhǔn)來直接設(shè)計，把舊的包袱都拋掉，這樣反而會簡化發(fā)展。”打個比方，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(dāng)我們現(xiàn)在要設(shè)計屬于中國的GPU芯片時，只需要面向當(dāng)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(dāng)?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(biāo)，“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(yīng)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(yù)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(yīng)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。

　　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?xí)谝荒陜?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(dān)風(fēng)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(yīng)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(dǎo)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(dāng)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(yuǎn)。

　　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(xùn)練芯片BI100；10月，壁仞科技的第一款云端訓(xùn)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(dān)的網(wǎng)絡(luò)、存儲和安全任務(wù)，讓其效能更好地穿透到應(yīng)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(dān)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(dān)任CTO兼首席架構(gòu)師的洪洲曾擔(dān)任海思自研GPU負(fù)責(zé)人和首席架構(gòu)師，擔(dān)任高級副總裁的陳文中曾就職于AMD等公司領(lǐng)導(dǎo)過核心產(chǎn)品開發(fā)團隊，擔(dān)任聯(lián)席CEO的李新榮曾擔(dān)任AMD全球副總裁、中國研發(fā)中心總經(jīng)理，擔(dān)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(fù)責(zé)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(xùn)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(xùn)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(biāo)這款設(shè)計的，這個市場夠大?！倍诠に嚪矫嫠硎?，“我們更關(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(dǎo)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(yīng)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(yīng)鏈要職的楊劍加入登臨科技，擔(dān)任全球運營副總裁。由此，登臨科技率先進入芯片的規(guī)模化量產(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(xùn)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(xué)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(yù)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。可以說，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(yīng)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(yīng)用上就可以看到一二，為寒武紀(jì)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(xí)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(fù)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(yīng)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(yù)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(yīng)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(biāo)，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(yuǎn)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。