该来的还是来了！近期，高性能GPU芯片也被制裁了。

2022年8月31日英伟达（NVIDIA）发布公告称，在8月26日收到美国政府通知，要求对公司未来向中国（包括香港）和俄罗斯出口的A100，和即将推出的H100芯片实施了新的许可要求，立即生效。英伟达随即表示，如果客户需要新许可要求涵盖的产品，公司可以为客户申请许可，但不保证美国政府将为任何客户授予任何豁免或许可，或美国政府将及时采取行动。同一时间，AMD发言人也表示该公司已经收到了新的许可证规定，将停止向中国出口MI250人工智能芯片。

对于美国新一轮的芯片制裁，北京半导体行业协会副秘书长朱晶表示这次美国应该是针对国内的先进计算（包括超算和智能计算）进行遏制，而中国正在启动的东数西算战略也会暂时受到影响，因为它需要算力基础设施支撑，另外，受波及范围也会暂时扩展到互联网领域。

同时我们注意到，在AMD、英伟达宣布将断供中国高性能GPU芯片时，国产GPU芯片厂商一度迎来极大的关在，最直观的感受就是其在股市上的大涨，而近年来随着半导体国产替代化浪潮的袭来，国产GPU也开始崭露头角，那么在AMD、英伟达断供中国高性能GPU芯片后，国产GPU芯片会扛起国产替代化的大棋吗？

01 算力时代，GPU是重中之重

我们当下正处于数字经济时代。2019年，可测算47个国家数字经济的GDP占比达到了42%；高收入国家的占比超过了全球平均水平，达到了48%；德国、英国和美国数字经济占比超过了60%。而随着国际经济环境日趋复杂严峻，整体的经济下行压力也在持续增大，数字经济的优势进一步得到体现，2019年，全球数字经济平均名义增速为5.4%，高于全球GDP名义增速。

妻子算力则是数字经济发展的底层驱动力。数字技术在数字经济当中的应用，需要海量数据处理作为支撑。数据处理则需要算力的支撑。算力工具作为基础设施，支撑大数据和智能化应用，为商品流通和交易、企业管理提供有效支撑。

而算力则是由高性能芯片提供的。在古代，人类当时社会生产力所需要的算力又算盘提供，随着2次工业革命完成，社会生产力得到了指数式增长，所以算力也在电子计算机的支持下迈入了电气化算力时代。而当下，随着人工智能、5G技术、量子计算等先进技术带来的生产力的再次跃进，算力则由电子计算机向超算，AI异构时代发展。

目前无论是在云端、边缘还是终端，算力提供者最基本单位都是芯片，如CPU、GPU、FPGA、ASIC等芯片，从部署的灵活性来看，CPU最为灵活，GPU次之，FPGA和ASIC分列最后两位；从计算的效率来看，ASIC效率最高，FPGA次之，GPU和CPU则分列最后两位。

其中GPU擅长浮点计算，并行处理能力强。GPU是计算机上做图像和图形相关运算工作的微处理器，采用流式并行计算模式，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算。也正因为GPU擅长浮点计算，并行处理能力强，能做到几千核高并发，适合图形处理、机器学习训练等。

从技术趋势来看，GPU将成为主流AI芯片。AI算法要用到大量卷积运算，对大量不同的数据进行同样的乘加MAC运算，这种运算和GPU Shader执行的SIMD运算高度相似，这时的CPU成为AI芯片的绝佳人选。

02 国产GPU任重道远

得益于全球AI芯片市场将高速增长，GPU份额有望超过50%。预计到2025年，全球市场规模有望达到300亿美元，仅五年年年均复合增速高达37%，并预计2025年，市场份额将达到约57%。

不过在如此绚烂的GPU市场，却少了国产GPU的身影。在训练芯片市场，英伟达公司凭借V100系列等产品占据了90%的市场份额，同时AMD公司的产品也是GPU市场中的常青树，保守估计，两巨头GPU占据了训练芯片市场95%以上的份额。而在国产替代化上，虽然华为公司推出了Atlas系列产品，并且在性能、功耗等主要指 标上均不弱于英伟达V100；但是由于软件生态等因素，尚未实现大规模商用。

而在推理芯片市场，由于FPGA、ASIC份额有所提升，所以相较于训练芯片市场更加多元化，出来英伟达与AMD的GPU芯片占据半壁江山之外，以华为公司、寒武纪和比特大陆为代表的中国公司，凭借ASIC产品，通过合适的价格和解决方案，占据了大约20%的市场份额，开始在这一市场崭露头角，但通过GPU芯片杀入这一赛道的仍是屈指可数。

目前国产GPU市场稍微好看一点的是在GPU板卡市场，由于于GPU指令集复杂程度相对较低，国内有一定基础国产化率有望达到10%-15%，例如景嘉微已完成两个系列、三款GPU芯片量产应用，并且已完成与国内主要的CPU和操作系统厂商的适配工作，与长城、联想、同方等十余家国内主要计算机整机厂商建立合作关系并进行产品测试，成功进入商用领域，但是在顶尖的通用GPU上，少了英伟达和AMD，目前国产GPU中还无人可以替代。

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