国产AI芯片独角兽燧原 壁仞先后启动IPO (国产ai芯片和英伟达)

要想在生成式AI的浪潮中淘金，作为铲子的AI芯片无法或缺，能够为大模型训练和推理提供所需的算力。国际外许多AI芯片企业正乘机而动，想要从本轮热潮获益，近期两家国产AI芯片企业也正式启动了IPO进程。

据中国证监会官方9月11日公告，AI芯片独角兽上海壁仞科技股份有限公司在上海证监局料理辅导备案注销，拟初次地下发行股票并上市，辅导券商为。就在不久前的8月26日，中国证监会官方也披露了另一AI芯片独角兽上海燧原科技股份有限公司的上市辅导备案，辅导机构为。

外地时期9月12日，彭博社征引知情人士说法称，燧原科技方案在上海科创板上市，思索到该市场对盈余但展开迅速的初创企业较为友好，募资额达20亿元。据知情人士走漏，壁仞科技也方案在同一板块提交IPO开放，但若上市进程受阻，控制层也不扫除会赴港上市。两家公司均方案年内正式提交上市文件，目的是往年或明年终上市。

随着国度顶层设计中越来越频繁地发生“人工自动”，作为AI芯片独角兽的燧原和壁仞的上市进程备受关注。

相同在成立后短短几年时期内跃升为独角兽，燧原和壁仞两家AI芯片企业在生长途径上有着许多共同点。它们都展现出弱小的融资才干，开创团队具有相关专业背景，同时团队内招纳了许多来自英伟达、AMD等国外芯片厂商的技术人才。

成立于2019年，壁仞科技关键消费GPU芯片。往年9月初，壁仞科技发布了其自主原创的异构GPU协同训练方案，能够支持3种及以上异构GPU（壁仞GPU+英伟达GPU+其他国产芯片）同时训练一个大模型的处置方案。

壁仞科技开创人张文拥有哈佛大学法学博士及哥伦比亚工商控制硕士(MBA)学位，在结合国和华尔街任务多年，回国后曾出任商汤科技总裁。其他几位结合开创人包括曾在高通任职11年、后担任华为Futurewei部门GPU技术首席迷信家的焦国方，以及曾任职于英伟达、AMD、三星和阿里云的徐凌杰，但这两位联创均已先后离任。

在成立后两年内的时期里，壁仞科技成功了三轮融资，目前地下融资总额超50亿元。投资方包括启明创投、IDG资本、高瓴创投等多家机构。

而燧原科技成立于2018年，主营产品除AI芯片外，还包括AI推理减速卡等其他算力基础设备。燧原科技开创人赵立东履历极为亮眼，毕业于清华大学无线通讯系，曾在AMD任务近8年，担任CPU、GPU等多个中心IP的研发。回国后赵立东曾参与紫光通讯，辞职后与前AMD同事张亚林共同成立燧原科技。

燧原科技的融资规模及速度内行业内处于抢先梯队，成立六年以来共成功了十轮融资，累计融资额达近70亿元。其投资方阵容也较为弱小，既包括上海科创投、国度集成电路产业投资基金等国资机构，也包括腾讯、美图等产业方以及真格基金、CPE源峰等财务投资机构。其中，自2018年领投Pre-A轮以来，腾讯已延续六轮参投燧原科技。

天眼查显示，腾讯持有燧原科技约20.49%的股份，为第一大股东。燧原科技的上市辅导备案报告中指出，公司不存在直接持股30%以上的独自股东主体，无控股股东。赵立东、张亚林算计控制公司32.5087%的表决权，二人签署了分歧执行协议并区分为公司总经理、副总经理，为公司共同通常控制人。

除此之外，遭到注目的国产AI芯片企业还有“AI芯片第一股”、聚焦边缘AI芯片的地平线等。寒武纪于2020年7月在上海科创板上市，尽管在上市首日股价飙升至295元/股，市值一度打破千亿，但很快便由于上市后表现不佳，股价继续走低。上市四年来，受累于对AI芯片和基础设备的高额研发投入等原因，寒武纪不时未摆脱盈余。往年上半年，寒武纪净盈余略收窄至5.3亿元，营收同比降低43%至近6477万元。

与燧原科技、壁仞科技同为AI芯片独角兽的还有摩尔线程、沐曦等企业，目前尚未传出IPO信息。摩尔线程相同拥有包括腾讯、深创投、红杉中国等在内的朴素投资阵容，其开创人张建中也曾担任英伟达全球副总裁、中国区总经理。

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中国“芯”系列:国产GPU关键企业详细引见

中国“芯”系列：国产GPU关键企业包括沐曦集成电路、壁仞科技、燧原科技、地平线、黑芝麻。

1、沐曦集成电路：多场景高性能GPU

沐曦集成电路专注于设计具有完全自主知识产权，针对异构计算等各类运行的高性能通用GPU芯片。 公司努力于打造国际最强商用GPU芯片，产品关键运行方向包括传统GPU及移动运行，人工智能、云计算、数据中心等高性能异构计算范围，是今前面向社会各个方面通用信息产业优化算力水平的关键基础产品。

拟采用业界最先进的5nm工艺技术，专注研发全兼容CUDA及ROCm生态的国产高性能GPU芯片，满足HPC、数据中心及AI等方面的计算需求。 努力于研发消费拥有自主知识产权的、安保牢靠的高性能GPU芯片，服务数据中心、云游戏、人工智能等要求高算力的诸多关键范围。

2、壁仞科技：推出云端AI芯片

壁仞科技创立于2019年，公司在GPU和DSA（公用减速器）等范围具有丰厚的技术储藏聚焦于云端通用智能计算，逐渐在AI训练和推理、图形渲染、高性能通用计算等多个范围赶超现有处置方案，以成功国产高端通用智能计算芯片的打破。

3、燧原科技：推中国最大AI计算芯片

燧原科技成立于2018年03月19日，成立至今延续取得过5轮融资，累计融资额近32亿元人民币。 其最新一笔融资为往年1月成功的18亿元C轮融资，由中信产业基金、中金资本旗下基金、春华资身手投。 公司关键服务为面向消费电子、汽车电子、计算机及周边、工业、数据处置、物联网等普遍运行市场所提供的一站式芯片定制服务和半导体IP授权服务。

在2021全球人工智能大会时期，上海燧原科技推出第二代云端AI训练芯片邃思2.0及训练产品云燧T20/T21，以及全新更新的驭算Topsrider2.0软件平台。

4、地平线：智能驾驶及AI运行范围服务

基于创新的人工智能公用计算架构BPU，地平线已成功流片量产了中国首款边缘人工智能芯片——专注于智能驾驶的征程1和专注于AIoT的旭日1；2019年，地平线又推出了中国首款车规级AI芯片征程2和新一代AIoT智能运行减速引擎旭日2；2020年，地平线进一步减速AI芯片迭代，推出新一代高效能汽车智能芯片征程3和全新一代AIoT边缘AI芯片平台旭日3。

5、黑芝麻：智能驾驶系统处置方案

黑芝麻智能科技是一家专注于视觉感知技术与自主IP芯片开发的企业。 公司主攻范围为嵌入式图像和计算机视觉，提供基于光控技术、图像处置、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知芯片计算平台，为ADAS及智能驾驶提供完整的商业落中央案。

黑芝麻智能首款芯片与上汽的协作已成功量产，第二款芯片A1000正在量产环节中，估量往年下半年在商用车范围成功10万片量级以上的量产，明年将在乘用车范围量产落地。 黑芝麻智能已与一汽、蔚来、上汽、比亚迪、博世、滴滴、中科创达、亚太机电等企业在L2、L3级智能驾驶感知系统处置方案上均有协作。

最新市场主流“AI芯片”概念梳理

最新市场主流“AI芯片”概述：AI芯片市场中的明星产品包括谷歌的TPU，专为机器学习设计，TPU v5p作为最新更新，其性能优化清楚，训练效率是TPU v4的2.8倍，且在内存和带宽方面也有清楚增强。 谷歌预测AI芯片市场将迅速扩张，A股相关标的如中际旭创、腾景科技、博创科技和太辰光受益于谷歌的业务需求。 AMD的MI300系列芯片相同引人关注，MI300X和MI300A区分在训练和推理方面表现出色，AMD对市场前景的失望预测也显示了AI芯片市场潜力。 在A股中，通富微电、芯原股份、锐捷网络等公司与AMD有严密协作。 国际巨头如英伟达的A100、H100和H200，微软的Maia 100和Cobalt 100，以及亚马逊的Trainium和Inferentia芯片，都在AI范围占据关键位置。 中国厂商如华为的升腾系列、海光信息的深算系列、寒武纪的思元系列和龙芯中科的龙芯系列，展现了外乡企业的技术实力，尤其是寒武纪的590芯片备受注目。 此外，弘信电子与燧原科技的深度协作预示着国产AI算力主机市场的崛起，其他外乡公司如网络昆仑、壁仞科技和天数智芯等也值得关注，显示中国AI芯片产业的蓬勃开展。

【汽车人】芯片制裁更新，殃及中国车企

车企也是积极部署算力的大户。 美对华AI芯片制裁更新，让国际一切搭建算力的企业遇到了困境。

文 /《汽车人》孟华

北京时期10月18日，美国商务部下属的BIS（工业和安保局）宣布对中国进一步收紧AI芯片的限制。

这一次性是依照“性能密度”的规范来设置管制门槛。 依据这一规则，不但英伟达A100/100算力芯片的中国特供版A800/H800也被禁售，而且产品RTX4090显卡也被禁售，后者多为游戏发烧友经常使用。

作为配套措施，美国将管制对象扩展到21个国度和地域，防范从第三国转口。 同时，将国产AI芯片供应商摩尔线程、壁仞等列入实体名单。

限制措施逻辑不通

外表上，此举是时隔一年后对AI芯片限制的更新，实践上则是美国商务部对华为出售Mate60手机，打破美国芯片制造限制的回应措施。

假设说美国将芯片制造设备管制，从14nm加严到45nm，还有行为合理性的话（事先美国以为中国无法独立制造45nm芯片消费设备），但Mate60曾经证明了华为有才干消费7nm制程Soc芯片（美国无法确知用了谁的设备、经常使用了什么工艺），美国为什么还沿着固有路途走，令人疑惑。

站在从限制中国拥有AI算力芯片这一角度，新的管制措施也不合理。 和手机Soc对制程的要求不同，AI算力芯片对制程要求没有那么苛刻。 比如A100制程也是7nm，只不过面积超大，为826mm²，功耗到达400W。 既然7nm制程没有卡住中企，凭什么以为相同制程的AI算力芯片就能卡住呢？

现在以为华为没才干独立消费7nm制程Soc的时刻，制裁“管用”了3年。 而如今华为有对应产品，制裁只会送菜给华为海思。 我们只能将其了解为美国的途径依赖，而不论制裁工具的效果能否适得其反。

此前美国围绕芯片的一系列制裁，都以限制中国组建先进制程消费体系为目的。 如今这一目的曾经不复存在，一切的出口管制政策，就相当于给中国的对手开拓市场。 怪不得美国人也说英伟达真正的对手是BIS。

对算力的需求蒸蒸日上

无须置疑，如今的全球，是大模型和算力的时代。 而这让擅长大模型计算的GPU，一下子将擅长浮点运算的CPU甩到身后，变得炙手可热。 作为AI芯片的头号设计公司，英伟达的股价也到来了历史高位。

在2020年的时刻，全球云计算和数据中心，有80%由英伟达GPU驱动。 而往年上半年，英伟达H100显卡出货量到达800多吨，依然缺货。 全球前500名超算中，有70%经常使用英伟达AI芯片。 不论谁能挖到大模型的金矿，卖“铲子”的英伟达恐怕最赚钱。

有意思的是，自从美国制裁中国AI算力之后，中国就不再参与这种算力比拼，而美国也不再掌握中国算力更新的状况。 事先介入全球排名的绝唱，是神威·太湖之光（算力0.125E）。

据估量，中国目前拥有的算力为197E（1E=10^9G，而1G意味着每秒启动10^9次哈希运算）。 中国方案在2025年之前到达300E算力，这其中除了大学、研讨机构、政府机构，产业界中车企、IT公司、ICT公司，都是积极部署算力的大户。

继言语大模型之后，如今车企都拼命卷图像大模型。 在车载环境中，前者可用于智舱互动，后者则处明智驾模型训练的疑问。 显然，后者是刚需。 以致于如今没有“智算中心”（或许叫云端算力）规划的车企，都很难继续将“智驾”作为中心产品力。

小鹏汽车在乌兰察布部署“扶摇”，蔚来在合肥部署“蔚来云”，长安汽车与网络合建“长安智算中心”，比亚迪部署“云辇智算”，长城旗下毫末智行部署“雪湖·绿洲”，吉利部署“星睿智算中心”，特斯拉方案在沪部署“上海智算中心”。

这些智算中心，除了少数在试运转，大少数还在树立中和规划中，尚未落地。

不用说，在绝后的智算中心节点树立热潮中，英伟达的产品被抢购到何种水平，甚至一度到了二手的H100都能卖到10万元的多少钱。

在2020年，人们还没有想到车企的未来消费工具需求，居然是大规模算力。 和其他站在工业前沿的部门一样，车企对算力增长（中心/云端算力和本地算力）的需求，就像当年对金属、塑料半成品的需求。

算力市场有多大

华为海思不存在严厉意义上的GPU，910被称之为“AI减速卡”（其实A100的关键性能也不充任GPU）。

其实不止是华为，在烧了少量的研发经费后，国际AI芯片厂商曾经多达6000多家，其中主流厂商约60余家，曾经大致构成了三个梯队。

第一梯队包括海光、华为、寒武纪等厂商，有成熟产品，且有商业化量产规模的运行；第二梯队关键是燧原、昆仑芯、天数、壁仞、沐曦等创业企业，曾经发布了AI产品，但运行范围还相对有限；第三梯队则是一众仍在埋头AI芯片研发，尚无AI芯片量产的早期企业。

在此之前，有图形模型训练需求的企业（关键是车企和智驾软硬一体公司）还可以选择经常使用A800这样的阉割版来搭建算力，而不选华为的升腾910（虽然华为曾经夸口说该卡可以对标A100），如今就算还能以某种途径买到英伟达产品，最好的选择也是外货了。

如今美国的新管制措施，让国际一切搭建算力的需求没得选。 而此前，只是遭到制裁的单位没得选。 假设依照“2025规划”，中国平均每年新增算力需求50E，就算都用能效比最高的H100/A100计算卡，也得接近200万块。

目前新品H100曾经炒到25万-30万元了，就按低的算，也是5000亿元/年。 假定英伟达高端计算卡在中国的市场占比到达70%，那么美国此举就让英伟达将3500亿元的算力芯片市场让给华为等中企。

车企“智算”面临替代压力

站在算力用户角度，英伟达A100相对华为升腾910的优势，除了效能高（算力相当的时刻功耗更低），更关键的是围绕英伟达有完整的开出现态。 英伟达著名的CUDA（英伟达推出的一种通用并行计算平台和编程模型），还提供各种深度学习框架、机器学习库和计算库等工具，简化了开发模型任务量。

这是英伟达产品的中心竞争力，它借此吸引了少量需求，从而不时强化和迭代技术，构成如今独孤求败的局面。

如今国际车企面临的局面是，车端算力没有被限制。 高通、英伟达产品仍占据主流，但前者曾经遭到对手（寒武纪、地平线、黑芝麻等）和市场需求的双重影响，营收和利润都在往下走；然后者的车端算力生意，只占其总量的15%，而且对手（地平线）没有对其占据的高端需求构成要挟。

中心算力这一块，其实是跨越了汽车行业，变成全社会的数字基础设备和消费工具。 虽然英伟达占据相对优势，但架不住BIS给华为助攻，迫使其让出中国市场。

华为海思的AI生态不完整，但在巨量需求下可以带着用户树立。 车企假设曾经囤积了英伟达的AI板卡，要求将其软件迁移到国发生态当中，而国产系统的开发套件，要能支持新软件的开发。

这样一来，曾经成功系统搭建的“智算中心”，要求做迁移任务。 虽然不急（由于国发生态还没树立起来），但早晚得做。 而尚未实践部署的智算需求，就算能钻空子买到英伟达的AI板卡，也不如去买国产货。 效能差一点、生态不完整，都曾经不关键了。 这两者都与本钱有关，如今则是模型训练系统有和无的疑问。

国际本就有庞大市场，美国添油式制裁，造成下游用户经常使用国产芯片，从本钱和便利考量，变成了必选项。 以前车企尚未面临华为曾经面临的供应链“替代”压力，如今也充沛感遭到了。 其实一些车企早就末尾做预备了，而不是等着制裁到自己头上才执行。

除了特斯拉，其他本国品牌跟进智算中心十分稀有，要素并非对智驾大模型缺乏需求或许兴味，而是这种数字基础设备，自身要求弱小的电力支持。 一两家企业很容易处置，假设构成普遍需求，那就无法支撑。

比如中国的2025年成功300E算力，光是计算卡自己的功耗就到达1.37GWh（每小时137万度电），等于全年参与120亿度电的负荷，相当于英国年发电量的40%。 这种超大规模的算力部署，光是电力支持，英国这样的中等兴旺国度都玩不起。

未来的算力争夺，肯定在中美之间展开，没有别的玩家。 而中国车企将是这场庞大规模游戏的积极介入者和见证者，它们正在阅历AI芯片从美国供应全球到壁垒清楚的历史进程。 【版权声明】本文系《汽车人》原创稿件，未经授权不得转载。