大陆市场这么大,却造不出来一块好显卡……

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最近,我听说了一件事儿:

在 2014 年之前,中国军队的战机、战舰、坦克上所装备的 GPU,100% 需要依赖进口。

从哪里进口?答案是:美国。

中美之间的关系,不用我多说,懂的都懂。但就在七年之前,我们的许多武器却仍然需要依靠进口设备。万一断供了,我们就真的是“用一个少一个”了。

害怕吗?害怕!

战斗机的座舱、驱逐舰的指挥室,坦克的炮塔......现代军事装备的每一个作战岗位上,几乎都需要 GPU——但是,直到七年之前,我们都还不能独立自主制造这么一个小玩意儿。想到这一层,可以毫不夸张地说,中国芯片能否独立自主,是一个事关生死的问题。

实际上,国产 CPU,手机上的“麒麟”系列能和高通打一个五五开,电脑上的虽然距离英特尔还有很大差距,但是已经能看见尾灯了,但国产 GPU 目前和外国产品还存在着显著的“代差”。

今天,我们就来聊聊 GPU,这种常年隐藏在 CPU 处理器芯片阴影下的关键设备。

庞大的 GPU 家族

GPU,全称是 Graphic Processing Unit,图形处理单元,是一种半导体产品品类。顾名思义,GPU 最开始的主要任务就是进行图像的处理——简单来说,就是将无情单调的信号,转换成为屏幕上灵动的图像,让每一个像素点,出现在它们应该出现的地方。

尽管听起来好像功能很单调,但需要它发挥作用的地方实在是太多太多了:电子游戏、自动驾驶、机器识别、军用雷达、武器瞄准......几乎一切需要“视觉”的地方,都离不开 GPU 的帮助。

为了方便理解,我们可以将 GPU 分为军用和民用两个种类。

对军用 GPU 来说,一种重要的应用就是在飞机的航电系统上。航电系统的全称是“综合航空电子系统”,对如今主流的三四代战斗机来说,航电系统是飞机的灵魂所在。

航电系统的日常就是处理包括速度、高度等飞行数据以及传输各种信号,而航电显示系统则是战机和飞行员之间实现人机交互的窗口

二战和冷战时期,因为技术还没这么发达,战斗机座舱里塞满了各种仪表——飞行员一边屏住呼吸在空中和敌人缠斗,一边还要盯着自己面前的几十种仪表——一个不小心,可能就被别人爆了 。

随着技术进步,电子光学仪表逐渐取代了老式的机电仪表。对现代战斗机的飞行员来说,机载计算机系统已经成为了他们的“左膀右臂”,不仅极大地减轻了工作负担,还可以通过头盔显示器把相关数据和信息以最直观的方式呈现在飞行员面前——队友再也不担心我分心送人头了。

不过,军用 GPU 最重要的指标还是“稳定”。和民用 GPU 不同,战机上的 GPU 动不动就要陪着飞机做各种机动动作,承受着 7 个 G 以上的过载,而且还经常在几分钟的时间里从零下三十几度的高空俯冲到温暖的超低空,更别提战场上的各种强电磁干扰了......民用 GPU 在这种环境下,可能当场就不行了。

不过,民用 GPU 的应用,比起军用更加广泛。

除了我们熟悉的电脑显卡和手机芯片,GPU 在医疗、自动驾驶上也有大量的使用。

医疗方面,GPU 主要对医学成像进行支持。医学成像领域最重要的就是成像速度、图像尺寸和图像分辨率。由于硬件设备的局限,医学影像的增强处理必须按照一定的序列来进行,传统的医学影像处理主要使用计算机的 CPU 来进行计算,效率比较低,很难满足实时绘制的要求。

但现在,在高性能 GPU 的帮助下,医院的普通计算机也可以实现精确、高分辨率、实时的人体绘制。

算力,GPU 的第一指标

之所以各个领域都需要 GPU 的支持,是因为 GPU 计算能力实在太强大了。在芯片宇宙里,GPU 一族的算力始终站在同时代各路选手的巅峰。

通常我们所说的芯片,一般指的都是 CPU(中央处理器)芯片。它擅长的是解决比较复杂的问题——当代的 CPU 已经达到了 8 个内核的水平,相当于有 8 个教授来练手解决复杂艰巨的密码破译难题。但是,计算机系统并不是每分每秒都在处理极度复杂的问题。更多的情况是,计算机总是要去处理一些简单但却数量庞大的小任务。

如果让 CPU 来处理,就好比让 8 个数学教授来做 10000 道高中数学题。难度绝对不算高,但每个教授要做一千多道题,别说 8 个数学教授,就是 8 个莱布尼茨也不行。

此时,就需要 GPU 上场了。GPU 内部分布了数千个微型内核,同样是面对 10000 道高中数学题,GPU 就相当于有几千个高中生在做——每个人平均只用做四五道题。虽然对单个问题的处理效率绝对不如 CPU,但整体来看,效率一定远高于同时代最先进的 CPU。

在比较古老的电脑上是不存在 GPU 的,一切任务都交给 CPU 来完成。但随着技术发展,对运算能力的要求被大大提高,人们才需要一个专门的设备来进行高强度的计算工作。于是,在 1998 年 8 月,美国英伟达公司推出了世界上第一款符合现代标准的 GPU——NV256。

世界 GPU 市场的格局

今天,GPU 产业是一门油水丰厚的大生意。

有多丰厚?根据专业人士的估计,2020 年,全球 GPU 市场的规模在 280 亿美元左右。而到了 2027 年,全球 GPU 市场的规模将有望突破 1800 亿美元。也就是说,这个行业未来的七年之中,每年的增长率都将保持在 30% 以上。

因此,我们完全有理由相信:至少在未来十年,世界 GPU 市场都将继续保持着扩张态势。这对于产业链上的各位玩家来说,必然是一个大大的利好消息——GPU 这个蛋糕,他们至少还能再吃 10 年。

GPU 产业之所以能膨胀得如此之快,基本全靠先进制造业来带。

首先就是手机产业,一代更比一代强,集成在手机芯片里的 GPU 自然也在更新换代——实际上,尽管智能手机的浪潮已经浪了十几年了,但手机芯片的发展非但没有陷入停滞,反而越走越深,一步步在逼近物理学的极限尺度——到今天为止,智能手机依旧是全球 GPU 市场的第一推动力。

GPU 产业的另一个重要“发动机”是汽车行业。

根据数据来看,预计到 2025 年,全球销售的汽车之中,将有 30% 都支持 L2 级别以上的自动驾驶功能。2030 年,这个比例将突破 50%。众所周知,自动驾驶技术已经成为了各大车厂“军备竞赛”的“重点科目”——哪家车厂能够率先研发出优秀的自动驾驶技术,哪家车厂就能够笑傲于市场之上。然而别忘了:自动驾驶依赖于人工智能,人工智能则依赖于算力。

问题最后又绕到了 GPU 身上。

于是我们会发现:德国的大众、奥迪、奔驰,瑞典的沃尔沃,中国的蔚来和滴滴,韩国的现代,在自动驾驶技术领域,他们都有一个共同的身份——都是 GPU 供应商英伟达(NVIDIA)的客户。

GPU 产业最新的动力则来自于虚拟货币的火爆——包括“比特币”在内的一系列虚拟货币最近几年成为了新的“财富宠儿”。“比特币”“柴犬币”“狗狗币”......这一系列基于区块链技术诞生的虚拟货币,在宇宙级网红马斯克的带动下,创造了一个又一个一夜间资产暴增数万倍的“暴富神话”,顺理成章地成为了 2021 年最火爆的投资标的。

然而,想获得这些虚拟货币,就必须要让自己的设备进行大量复杂的数学运算。最开始,大家还只是用高端一些的家用电脑熬夜“挖矿”,但随着“矿工”越来越多,整个行业不可避免地卷起来了:一批“职业矿工”登上舞台,为了追求极致的算力,他们购买了大量的顶尖游戏显卡,搭建了阵列式的“矿场”来进行挖矿。

没办法,谁让 GPU 是显卡的核心呢?

结果就是:高端显卡都被那帮子玩币的买走了,游戏玩家欲哭无泪。

不过,随着非 GPU 核心的“专用矿机”和国家政策的强势干预,虚拟货币对 GPU 市场的推动力将很快衰退下来——毕竟,全球 80% 的“矿场”都在中国。

综上所述,GPU 产业的发展还是得依靠先进的制造业。

只要先进制造业继续在发展,GPU 行业就很难衰落。写到这里,我又不得不为国产厂商感到万分惋惜:中国是全世界制造业最牛逼的国家,也是全世界先进制造业的重要高地,这么大的一块蛋糕就摆在我们面前,但中国厂家却怎么也吃不到。

一切只因为,在全球的 GPU 市场上,中国大陆企业毫无话语权和竞争力。GPU 作为一种芯片,它本身的产业链是和芯片的产业链高度相似的。中国大陆芯片企业的全球竞争力相对美国企业来说还比较弱势,自然在 GPU 市场上也很难做到强大。

在 GPU 产业中,上游是设计商,主要的工作就是研发、出品新一代的 GPU 方案。手机 GPU 领域,美国的高通和苹果两家占据了全球 62% 的市场份额,在国内,主要靠华海思。

在非手机 GPU 领域,全世界有且只有三家主流厂商:英伟达(NVIDIA),超威(AMD),英特尔(Intel),他们仨,都是美国公司。并且,他们的势力非常强大。

集成 GPU,英特尔一家独占了全球七成的市场。独立 GPU,英伟达占了 64%,AMD 占了 31%。服务器 GPU,英伟达占了 96%,AMD 占了剩下的 4%。自动驾驶 GPU,虽然还处于早期,没有发育完全,但玩家依旧只有三家美国企业:英伟达、INTEL 旗下的 mobileye 和特斯拉。

制造厂处于中游位置,专注于 GPU 的制造和封装、测试 。我们需要注意的是,能做封装测试的厂商很多很多,能生产 GPU 的厂商也不少,但能完成高端 GPU 芯片制造任务的玩家只有一位——台积电(TSMC)。

到了 GPU 产业的下游,整个画面便豁然开朗了。

下游的厂商主要是各种应用商,他们负责生产制造各种电子产品,往往需要对外采购 GPU。在这个队伍里,既有像索尼这样的游戏主机厂商,也有像特斯拉、奔驰、奥迪、蔚来这样的汽车品牌。

所以,世界 GPU 市场的格局也就非常清楚了:

上游竞争,基本上就是“美国内战”——不论 NVIDIA、AMD 还是 INTEL,不管是谁取得的成绩,最终都不可避免地成为美国的成绩。中国科技企业如果需要采购高端 GPU,那么供应链上将不可避免地嵌入以上三家之一。在当下敏感的国际大环境下,这种布局的风险不可谓不大。

中游的竞争反而比较弱——台积电已然一家独大,三星、格罗方德这类的晶圆代工厂虽然技术实力也不错,但比起台积电这种怪物,只能说还差的很远很远。而中国大陆的晶圆代工厂,目前也还有很大的差距。

因此,国产 GPU 想要得到发展,那么就必须要有中国大陆企业嵌入产业链的上中游。

中国 GPU 在哪?

GPU 市场上,美国三巨头打得热火朝天,然而热闹是他们的,我们什么也没有。

但这并不意味着中国没有自己的 GPU 厂商。

实际上,中国不仅有自己的 GPU 厂商而且数量还很多。目前,处于国产第一梯队的是长沙的景嘉微电子——2014 年,正是景嘉微的 JM5400 通过了军队的验收,终结了我国没有自主军用 GPU 的历史,实现了军用 GPU 的国产替代。

而在景嘉微之后,还有很多很多平时不为我们所熟悉的国产 GPU 厂商,包括:中船重工旗下的凌久高科、709 研究所、716 研究所、航锦科技等厂商。

从生产企业的背景来看,国产 GPU 厂商身上具有浓厚的军工色彩,而国产 GPU 的客户,实际上也主要以军队和政府机关为主。这样的结构表明:当下国产 GPU 的发展,考虑的更多是安全性而不是纯粹的性能。

从这个角度来看,国产 GPU 厂商现在的价值所在并不是赚了多少钱或者占领了多大的市场份额,而是要保证在最最极端的情况下,确保独立自主,让对方不会把 GPU 当作卡我们脖子的手段。

因此,用纯粹的市场角度来看中国的 GPU 厂商,只怕会有些片面——国产厂商和美国三巨头走的根本不是一个路数。

不过,国产 GPU 产品的技术指标的确还是和世界一流水平有不小的差距。

今日我们目前最先进的产品,大约落后美国 NVIDIA 四年。但即便如此,我们也是全球仅有的几个能制造 GPU 的国家。

尾声:大陆市场这么大,造不出一块好显卡

GPU 的市场始终对我们敞开了大门,中国的普通游戏玩家甚至都可以买到世界上最先进的显卡——游戏显卡的算力,已经是顶尖的了。

然而,开放的市场,反而没有催生中国的 GPU 品牌,逻辑很简单:消费者花钱,买的是体验,国产显卡性能落后,游戏带不动就是带不动——消费者没有义务花钱为厂商搞研发。

国产的七彩虹显卡,尽管市场反响还不错,但打开来看,里面装的还是 NVIDIA 的芯片。

技术差距带来的选择差异,威力远胜于一切禁令。

此时,不由得感慨:中国这么大,并且已经成为了世界上最强的制造业国家,但却还是造不出来一块好显卡。

原因很简单:

GPU 是芯片的一种,

GPU 的制造遵循着芯片制造的逻辑,

GPU 也是要讲制程的。

NVIDIA 的新显卡,其 GPU 的工艺制程已经达到了 7nm。

但我们都知道,7nm,对中国半导体是个坎。

最后,又回到了半导体设备的层面上。

所以,在我看来,CPU 也好,GPU 也罢,半导体制造设备和材料的独立自主才是最为核心的问题。 别人可以通过全球供应链获得这些东西,但大家都知道,我们似乎不行。

封闭的军用 GPU 市场除外,在 20 年前,GPU 只不过是游戏玩家们讨论的小玩意儿。但在今天,在已经数字化的地球,GPU 已经成了类似“发动机”的存在——自动驾驶、人工智能、网络服务器......这些在未来注定大红大紫的产业都离不开 GPU 的加持。

但遗憾的是,中国的各路科技企业,仍然还是要从外国厂商手中进口 GPU。

在这个层面上,所谓的种种“禁令”,大概就是信息时代的“店大欺客”吧:

买我的产品,可以;

想自己造,不行。

说到底,在世界半导体产业中,我们不论是参与程度还是控制力度都还是太低了。

世界光刻机巨头荷兰 ASML,

前三大股东都是美国背景,

世界唯一的高性能芯片晶圆代工厂台积电 TSMC,

美国背景的资本占了 20.5%。

世界显示器和存储器的巨头韩国三星,

美国资本占了 44%。

世界半导体材料巨头日本信越,

绝大多数的生产线都被转移到了美国本土。

好在,中国的企业从来没有停止过追赶,我们和世界一流水平的差距从 12 年也渐渐缩小到了 4 年。

尤其是在第三代 GPU 的布局上,最热门的 Ai 新国产厂商已经死死地咬住了欧美巨头的六点方向——全球 24 家一线 AI 芯片企业,全部集中在中美两国。曾与苹果合作的英国上游指令集和架构提供商 Imagination 也被中资收购。

短时间内,国产厂商不可能达到 AMD 和 NVIDIA 的水准,但我相信,若干年后,中国的服务器、电脑、汽车和医疗设备里,必然安装着国产的 GPU。

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