調(diào)查英偉達是中國GPU自主化一步險棋(4)

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2024-12-11 09:32:34 投資界

高性能GPU的設(shè)計離不開強大的制造支撐,，近年來,，中國（大陸）的半導體制造能力雖然仍與國際*水平存在一定差距，但在關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點上已取得顯著突破,。

中芯國際和華虹集團是中國大陸*的芯片代工企業(yè),，它們的技術(shù)進展為國產(chǎn)GPU的制造提供了重要保障,。中芯國際的14nm工藝已進入量產(chǎn)階段，且正在快速推進N+1（接近7nm）工藝的研發(fā),。華虹集團則在特色工藝上表現(xiàn)突出,，其28nm制程具備高可靠性和高良率，特別適合于國產(chǎn)GPU這類對性能和穩(wěn)定性要求較高的產(chǎn)品,。

相比之下,，國際*代工廠如臺積電、三星等已實現(xiàn)5nm,、3nm量產(chǎn),，這些制程更多用于智能手機SoC和高端CPU。但在GPU領(lǐng)域,，先進制程的重要性有所降低,。

GPU與手機芯片制造，截然不同的需求曲線,。

GPU芯片的制造需求與手機芯片有顯著不同,，智能手機芯片強調(diào)小型化和功耗控制，需要先進的制程工藝,，如5nm甚至3nm,，以實現(xiàn)高集成度和低能耗。GPU主要應用于數(shù)據(jù)中心和云計算服務器中,，計算性能和并行處理能力是關(guān)鍵,，這使得GPU在功耗和尺寸上的要求相對寬松。14nm和7nm制程,，完全能夠滿足主流GPU的性能需求,。

這種需求差異意味著GPU的制造“門檻”低于手機芯片,，例如，英偉達的上一代A100GPU采用的是7nm工藝,，其性能已經(jīng)可以滿足大部分AI模型的訓練需求,，而國產(chǎn)廠商的旗艦GPU產(chǎn)品在14nm制程下也能達到“可用”水平。對比之下,，制造GPU芯片對工藝的要求更可控,，進一步降低了生產(chǎn)門檻。

產(chǎn)能需求,，小規(guī)模生產(chǎn)的制造潛力,。

相比智能手機芯片動輒上億片的年需求量，GPU市場對產(chǎn)能的需求顯得更加“友好”,。以全球GPU市場為例,，2023年英偉達的AI訓練GPU出貨量約為200萬片，而整個高性能GPU市場的規(guī)模也不過千萬片級別,。

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