《科創板日報》7月9日訊（記者 李明明）過去國內的GPU市場為英偉達所壟斷。如今，國產GPU行業正“從無到有”，并開始出現一批明星企業。

在2023世界人工智能大會（WAIC）上，國內GPU領先企業登臨科技，攜手20多家合作伙伴亮相。

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大會期間，登臨科技聯合創始人王震宇來到財聯社直播間，向《科創板日報》記者介紹了登臨科技的發展歷程、產品以及對國內GPU行業的未來展望。

新一代產品助力大模型應用

《科創板日報》：談到芯片行業，公眾往往很好奇，這么多芯片廠商都有什么異同，請介紹下登臨公司。

王震宇：登臨成立于2017年底，是一家通用GPU公司，也是國內首個實現規模化商業落地的GPU企業。近期，登臨科技完成了最新一輪融資，投資方為國家網信辦和財政部共同發起的中國互聯網投資基金。此前，登臨科技已獲五輪投資。投資方有高通創投與光遠資本等。

登臨科技的核心技術完全是自主研發，兼顧推理和訓練，覆蓋數據中心和高能效智能邊緣計算，是目前國產GPU公司中商業化進程較快，客戶質量較高、行業分布較廣的新創公司。

登臨科技第一款產品高凜一代 GPU 在兼容主流 CUDA （顯卡廠商NVIDIA推出的運算平臺）開發生態、大幅降低客戶遷移成本的前提下，對客戶業務提供 3 倍能耗優勢。目前首款創新通用GPU——Goldwasser?（高凜?）系列產品已在云至邊緣的各個應用場景實現國內首個規模化商業落地，如：城市大腦、智慧城市、智慧社區、智能交通、工業AI質檢、互聯網等領域，目前更在金融、運營商、電力等多個領域持續拓展。

此外，登臨產品的商業化落地進程速度比較迅猛，這和產品的技術創新分不開，主要體現在技術的通用性上，登臨GPU+（基于GPGPU的軟件定義的片內異構計算架構）采取硬件兼容CUDA 的技術路線，這極大緩解了國內AI產品面臨的軟件生態問題，既能避免投入大量的人力物力去重復造輪子，又能及時跟進國際AI發展出現的新框架、新算法和新特性。降低了國產AI芯片的適配成本，助力項目的快速開發和落地。

《科創板日報》：你剛剛提到CUDA生態，對于用戶來說，易用的軟件生態可以幫助用戶快速推進產品設計和落地，那從整個AI產業鏈角度來看，是否也要考慮生態的建設？

王震宇：登臨是一家AI算力提供商，是整個AI產業鏈中的一環，我們需要與其他配套方面的企業做好合作。比如CPU的兼容性、服務器廠商的適配性，AI框架廠商的框架適配等方面，這其中上下游產業鏈非常多，所以需要有開放融合的心態，目前登臨發起了登臨瀚海生態合作伙伴計劃，聯合了數十家包括硬件服務器/工控機廠家、算法、系統軟件、行業解決方案等在內的眾多合作伙伴構，共同構建先進的AI生態體系，致力于推動國產化AI解決方案在各行各業的發展和落地。

《科創板日報》：ChatGPT宣告了大模型時代的開啟，國內外廠商都在紛紛布局，目前登臨的產品在大模型應用上有什么進展嗎？

王震宇：大模型最近非常火爆，據產業界、投資界的預估，未來30年內都有非常強的增長趨勢。大模型給AI計算帶來了爆發式的增長需求，這也對支撐AI計算的產品提出更高要求。

目前登臨新一代Goldwasser?（高凜?）采用先進的生產工藝，內存最高可到128GB，在大模型應用場景下，這樣大內存容量的產品比較有競爭力。

此外，登臨積極與合作伙伴打造面向大模型應用的底層算力硬件，構建開放融合的大模型生態。目前，并已與多家合作伙伴，合力打造多款云端訓推一體的產品方案，該方案可覆蓋眾多大模型應用場景，希望通過提供高能效、通用性強的解決方案，助推大模型應用落地。

中國GPU行業尚處于成長期

《科創板日報》： 你怎么看ChatGPT的到來對芯片行業的影響？

王震宇：首先是整個應用領域非常火熱，可以看到大量算法公司開始下場。大量非常資深的AI從業人員，開始啟動新一輪的創業熱潮。這就涌現出大量的大模型應用場景，而這大量的場景需要AI芯片去做計算的加速。

但與此同時，美國對人工智能AI芯片產品做了部分出口限制，這給國內芯片企業帶來壓力的同時，也帶來巨大的市場機會。當然對大模型應用來說，算力只是硬件底座的一部分，中國算法工程師很多，產業生態也很多，大模型發展給整個產業生態帶來了巨大的發展前景。

《科創板日報》：如何看待現在國內 GPU 芯片行業的競爭？

王震宇：站在一家公司的角度去看，大家一定存在競爭的，比如登臨與其他通用GPU兄弟企業之間，肯定會有競爭。大家會從產品性能、應用落地等方面看誰的產品更有優勢。但從一個行業角度來看，中國的 AI 芯片或者 GPU 行業，其實還處在很早期階段。

去年英偉達在中國市場的產品銷售額（當然這個數字不算游戲類，這個市場只算數據中心）大概有 400 億人民幣，按照行業機構預估，到2026 年將會是 1000 億元，這還是在 ChatGPT 爆火之前。這么大的市場，其實可以容納非常多家的企業。

但是，芯片特別是大芯片是一個周期性長的產品，今天做的芯片從流片到實現大規模量產可能需要2-3年的時間。在這么長的產業周期里，企業如何定義好自己的產品，做成真正具有競爭力、能幫助客戶實現商業化落地的產品，其實需要前瞻性。

作為中國企業，我們很愿意與大家一起把技術、產品做好，讓這個行業從業人員的技術積累越來越多，真正幫助本土芯片產品賦能各行各業，我相信這不單是登臨的想法，也是國內所有AI芯片從業者的想法。

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