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护城河破了
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2024-07-30
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2022-02-21
我们也不怎么乐观
美国通胀，有点70年代的味道
摘要：虽然美国通胀已经创四十年来的新高，但市场对美国通胀的持续性仍有分歧。那么，到底如何看待本轮美国通胀背后的逻辑与走势？去年前三季度当美联储和市场坚称通胀是暂时的时候，我们坚定看多美国通胀；去年底当
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2022-02-08
证监会发来贺电
重磅突发！万亿"宁王"暴跌，医药巨头闪崩
虎年第二个交易日，跌得有点急、有点慌：吃药喝酒双双大跌，“宁王"也撑不住了，罕见跌超9%，市值蒸发超1200亿！创业板直接跌破2800点，收跌超4%。其中，千亿医药巨头：药明生物、药明康德双双突遭美国
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2022-01-11
融卷做空就可以了，管它那么多干嘛，
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2021-12-16
我们也趁火打劫吧
突发！浑水公司正在做空贝壳
浑水公司：浑水正在做空贝壳。我们认为这是一个巨大的骗局，就像瑞幸咖啡一样。我们估计其第二季度和第三季度的收入数据被夸大了77%-96%，新房总交易额（GTV）被夸大126%。 12月16日，浑水发布
突发！浑水公司正在做空贝壳
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2021-09-28
挺好的
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2021-09-09
国内半导体经常割韭菜，十年无科技，
中国何时诞生“英伟达”？
这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。
中国何时诞生“英伟达”？
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10:12","market":"us","language":"zh","title":"美国通胀，有点70年代的味道","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2213603512","media":"中金点睛","summary":"摘要：虽然美国通胀已经创四十年来的新高，但市场对美国通胀的持续性仍有分歧。那么，到底如何看待本轮美国通胀背后的逻辑与走势？去年前三季度当美联储和市场坚称通胀是暂时的时候，我们坚定看多美国通胀；去年底当","content":"<html><head></head><body><blockquote>摘要：虽然美国通胀已经创四十年来的新高，但市场对美国通胀的持续性仍有分歧。那么，到底如何看待本轮美国通胀背后的逻辑与走势？</blockquote><p>去年前三季度当美联储和市场坚称通胀是暂时的时候，我们坚定看多美国通胀；去年底当市场判断美联储可能存在“虚张声势”和“联储看跌期权”时，我们提示市场低估了美联储抗通胀的决心以及宏观波动将因此加剧；虽然美国通胀已经创四十年来的新高，但市场对美国通胀的持续性仍有分歧。那么，到底如何看待本轮美国通胀背后的逻辑与走势？在本文中，我们将再次评估此时和“大通胀”时期的相似与差异，从过去几个月的边际变化中，试图找出未来通胀可能的演变及美联储可能的应对。通过对比两个时期的货币财政政策环境和供需失衡的情况，我们发现相似之处仍似曾相识，而差异之处则有收敛趋势。我们认为只有美联储大胆行动、前置紧缩，方可避免重蹈70年代的覆辙。</p><p>去年前三季度当美联储和市场坚称通胀是暂时的时候，我们坚定看多美国通胀；去年底当市场判断美联储可能存在“虚张声势”和“联储看跌期权”时，我们提示市场低估了美联储抗通胀的决心以及宏观波动将因此加剧；虽然美国通胀已经创四十年来的新高，但市场对美国通胀的持续性仍有分歧。那么，到底如何看待本轮美国通胀背后的逻辑与走势？</p><p>美国通胀屡超预期，1月份CPI同比增长7.5%，创1982年以来的四十年新高。实际上，美国CPI同比增速自去年5月突破5%以来，几乎每月都在以超预期的节奏持续创历史新高，创新高的时间窗口在越拉越长。我们曾在去年10月《“大通胀”对当下的启示》一文中剖析美国1960-1980年代“大通胀”时期的宏观、政策和国际环境，指出此时与彼时的三点相似，因此本轮通胀可能会持续时间较长。同时，两段时期亦存在三点差异，因此重现1970年代双位数通胀的概率也较低。</p><p>在本文中，我们将再次评估此时和彼时的相似与差异，从过去几个月的边际变化中，试图找出未来通胀可能的演变及美联储可能的应对。通过对比两个时期的货币财政政策环境和供需失衡的情况，我们发现相似之处仍似曾相识，而差异之处则有收敛趋势。我们认为只有美联储大胆行动、前置紧缩，方可避免重蹈70年代的覆辙。</p><p>最后，针对投资者关于美联储加息缩表关心的十个问题，我们进行解答。</p><p>美国通胀屡超预期，1月份CPI同比增长7.5%，创1982年以来的四十年新高。实际上，美国CPI同比增速自去年5月突破5%以来，几乎每月都在以超预期的节奏持续创历史新高，创新高的时间窗口在越拉越长。我们曾在去年10月《“大通胀”对当下的启示》一文中剖析美国1960-1980年代“大通胀”时期的宏观、政策和国际环境，指出此时与彼时的三点相似，因此本轮通胀可能会持续时间较长。同时，两段时期亦存在三点差异，因此重现1970年代双位数通胀的概率也较低。</p><p>在本文中，我们将再次评估此时和彼时的相似与差异，从过去几个月的边际变化中，试图找出未来通胀可能的演变及美联储可能的应对。通过对比两个时期的货币财政政策环境和供需失衡的情况，我们发现相似之处仍似曾相识，而差异之处则有收敛趋势。我们认为只有美联储大胆行动、前置紧缩，方可避免重蹈70年代的覆辙。</p><p>最后，针对投资者关于美联储加息缩表关心的十个问题，我们进行解答。</p><p>一、政策环境：财政相对主导，联储屡屡误判</p><p>首先，我们认为货币财政双宽松是推动通胀及其中枢持续高企的根本力量。疫情以来的货币和财政宽松程度远超“大通胀”初期（1965年-1970年），为高通胀埋下后患。无论主动支持还是被动为之，客观来看，疫情以来美国货币政策对财政政策的配合程度达到二战以来之最[1]，财政政策相对主导了宏观政策范式。从货币供应量来看，1965年一季度年至1970年四季度M2同比增速均值为6.6%，而2020年一季度至2021年四季度M2同比增速均值高达18.0%，远超历史上任一时期。总量之外，M2的结构更值得注意，其中财政“放水”贡献了一半以上的力量[2]，践行了“直升机撒钱”。此外，美联储QE客观上支撑了疫情以来史无前例的政府债务发行，2020年以来美国的公共债务占GDP的比例维持在超过120%的历史高位，美联储持有的国债比例也超过20%，创历史新高。根据价格水平的财政决定理论（FTPL），大规模财政扩张推动政府债务上升、货币政策较高的配合度、对未来财政赤字可能进一步扩大的预期等均将推升通胀。往前看，虽然货币和财政将将边际紧缩，但从存量角度，相较于历史，货币和财政在较长时间内仍显宽松。</p><p>其次，“大通胀”时期美联储起初对通胀压力的低估与不作为是后期通胀失控的重要原因。在“大通胀”初期（1965年-1970年），时任美联储主席的麦克切斯尼·马丁低估了通胀压力的持续性，十分重视促进充分就业。即使在就业率已低于4%的情况下，美联储依旧在1967年6月与1969年7月两次降息，进一步加剧通胀压力。虽然后来马丁已意识到其错误的货币政策将使美国面对前所未有的高通胀压力，但其继任阿瑟·伯恩斯并未重视通胀问题。伯恩斯认为高企的通货膨胀率是食品和能源等不稳定的“特殊因素”导致的，这是与货币政策无关的“噪音”[3]，核心通胀这个新的“温度计”也由此而诞生。而不久之后这个新的“温度计”也全线飙红，通胀彻底失控。在伯恩斯错误的判断与多重供给冲击的影响下，美国进入长期“滞胀”。1979年，沃尔克受命出任美联储主席开启超常规的货币紧缩政策以对抗通货膨胀问题，联邦基金利率一度提升至20%。尽管沃尔克成功制服了高通胀，但也使美国陷入了20世纪30年代后最严重的经济萧条时期。反观当下，似乎能看到“大通胀”时期初期美联储的影子。在2021年美国通胀问题初现时，美联储多次强调通胀是“暂时的”，但随后屡超预期的通胀数据和美联储不断上修的通胀预期表明，疫情后宏观经济面临的不确定性加剧使得政策制定和执行面临“大缓和”时期以来前所未有的艰难挑战。倘若此次美联储不更加及时、果断和有力地直面通胀，或将再次成为通胀失控的推手。</p><p>二、供需失衡：供给约束难言缓和，长期隐忧日益浮现</p><p>首先来看供给冲击导致的供应短缺。美国经济在70年代接连遭受了多重供给冲击，“尼克松冲击”、以及石油危机和粮食危机导致的能源和食品价格飙升是推升通胀的重要供给侧因素[4]。当前，能源、谷物以及工业金属等市场的供给压力亦不容忽视。</p><p>►第一，石油生产国的地缘冲突风险，加剧能源价格压力。20世纪70年代爆发的“两次石油危机”使国际原油价格在十年间累计上涨约32倍，成为美国大通胀的重要因素之一。其中，第一次与第二次石油危机的诱因分别为第四次中东战争与伊朗伊斯兰革命。回顾发生于1973年10月的第四次中东战争，战后，以阿拉伯国家为首的石油生产国以石油为武器，分别通过“提价、减产、禁运、断供”等制裁美国等支持以色列的国家，进而诱发“第一次石油危机”[5]。而当前俄乌边境局势紧张，背后则是俄罗斯与北约国家正在进行的地缘政治博弈。虽然目前俄乌局势边际缓解，然而风险并未解除。据中金大宗组测算，若俄罗斯原油出口受到波及，全年油价可能面临30美元/桶的供应溢价。此外，1月OPEC+增产幅度放缓、利比亚因管道维护而减产叠加疫情引致的供应链瓶颈问题，可能强化供应风险对全球能源成本和大宗商品价格的影响。</p><p>►第二，全球粮食供给压力加剧。回顾“大通胀”期间，1972年爆发厄尔尼诺事件，极端天气导致全球范围内粮食紧缺情况恶化，并引发后续的1972-1974年世界性粮食危机。粮食价格的上涨也进一步推升物价普遍上涨，使得美国通胀进一步失控。当下，全球粮食存在一定风险。过去两年，受极端天气与自然灾害影响，全球粮食产量面临减产风险。此外，除全球气候影响外，目前全球粮食供给还受以下因素影响：（1）新冠疫情对粮食生产的直接影响。疫情导致的劳动力短缺和供应链受阻使得食品行业生产承压，产出大幅下降。2021年全球粮价上涨逾40%。（2）地缘政治风险。俄乌同为全球重要的谷物供给国与出口国，俄乌局势不确定性加剧市场对粮食供给的担忧。（3）全球化肥杀虫剂等产品价格飙升。供应链持续中断导致全球化肥价格在过去18个月中上涨约2倍，进而可能会抑制未来一年全球农作物产量。</p><p>►第三，大宗商品市场部分重要商品库存正处历史低点，供应风险加剧。全球大宗商品市场中工业金属以及部分<a href=\"https://laohu8.com/S/000061\">农产品</a>等重要原材料库存正处于历史低位，使得价格对轻微扰动非常敏感。目前，全球工业金属紧张的供给形势受多重因素交织影响：地缘政治风险、全球经济复苏致使需求激增叠加疫情致使的供应链瓶颈，以及传统行业长期投资不足等。其中，乌克兰作为工业金属重要出口国，俄乌局势不确定性加剧相关金属价格波动，助推短期期货价格与现货溢价。叠加全球需求增加、供应链瓶颈恢复受限等因素，全球供应链中工业金属库存迅速消耗。供给稳定性下降加之库存告急等短期警报的拉响加剧相关商品价格上涨风险。</p><p>除短期因素以外，影响工业金属库存的中长期因素也进一步凸显。近十年来，传统行业回报率低迷、全球碳中和政策与ESG投资概念兴起等制约资本流向传统行业，导致传统行业长期投资不足，其中对油气等化石燃料行业与传统冶炼行业影响更为明显。传统行业投资不足与基础设施老化使供给能力迅速下降，继而成为能源成本飙升、重要大宗商品供应短缺的重要因素，致使价格中枢易升难降。具体来看，新经济转型增速（先进制造业、新型能源等）不及预期难以填补日益增大的供给缺口。能源成本的上升以及碳排放的限制迫使中国、欧洲等地区大量有色金属冶炼厂降低产量。疫情爆发后，各国封锁政策使得全球运输能力下降、库存大幅消耗。随着疫情后各国经济逐渐进入复苏，需求大幅上升，库存见底进而放大供给缺口，使得传统经济欠投资的问题凸显。叠加疫后可能开启的全球新一轮资本开支周期，未来几年相关工业金属价格中枢恐趋势上行。</p><p>其次，除了上述三方面的直接供给冲击，供应链瓶颈问题短期内或难言显著起色。近半年来，美国洛杉矶港和长滩港拥堵问题成为全球供应链中断的重要因素。由于堆场拥堵、进口滞留与劳动力短缺，2022年2月的数据显示，洛杉矶港船舶等待时间为25-35天，长滩港船舶等待时间为38-42天[6]。同时，加拿大卡车司机罢工抗议进一步阻碍美国关键边境运输。罢工抗议活动使美加最繁忙的<a href=\"https://laohu8.com/S/00536\">贸易通</a>道“大使桥”被堵塞，该桥承载了超1/4美加贸易总量，对美国供应链产生严重影响，例如部分汽车制造商与食品供应商因关键零部件或原材料的断供已面临停产。美国供应链持续中断，极可能导致供需失衡进一步扩大，加剧通胀压力。</p><p>三、前路冷峻：通胀螺旋确立，联储退无可退</p><p>在《“大通胀”对当下的启示》中，我们指出此时和彼时存在三点差异：1．目前工会组织规模远小于“大通胀”时期，导致工资-物价传导较为不顺畅；2．相较于彼时，全球协同生产模式降低了产品成本和美国工人的议价能力；3．相较于彼时，美联储实行（平均）通胀目标制，以控通胀为重要任务。基于这三点差异，我们在上面报告中认为这次通胀重蹈70年代覆辙的可能性不大。基于过去几个月的边际变化，我们发现前两点差异正在弱化。虽然工会仍较弱势，但美国“大离职”及其劳动力供需缺口持续扩大显著提升了员工的议价能力，强化了物价-工资的通胀螺旋。此外，全球供应链仍严重受阻，很大程度上降低了生产效率，提高产品和人工成本。我们可以美好地期望美国几百万人迅速回归劳动力市场，也可以期望全球供应链短期内顺利修复，更可以期望上述的各种供给冲击昙花一现，然而这些因素政策都无法控制。我们认为政策目前唯一能做的就是坚守并强力贯彻第三点差异：大胆行动、先发制人、以控通胀为唯一任务，再次树立控通胀的信誉。</p><p>总结来看，美国60-80年代的“大通胀”主要是多重供给冲击和“双宽”的财政货币共同作用的结果。而立足当前，“大缓和”时期以来鲜有较为严重供给冲击的“好运气”、和因此而相对易于执行的“好政策”可能都在成为历史。前者我们不再赘述，至于后者，新冠疫情在全球爆发以来，不断进化的变异毒株、脆弱性渐显的全球产业链、与日高企的政府债务等一系列因素使得全球经济复苏持续遇到挑战。</p><p>具体而言，宏观政策难度可能来源于三个方面，一是在货币政策长期宽松、供给冲击再现的情形下，政策制定者对通胀前景的判断更为困难。这从去年以来美国屡超预期的通胀数据和美联储于去年底的“急转弯”中可见一斑。二是从周期角度来看，无论加息还是缩表，美联储都是寄希望于打压需求来控通胀，如何平衡通胀与增长充满挑战：货币收紧不够，通胀控不下来；货币收紧过头，经济衰退风险将提高。三是中长期来看，货币政策的空间受限。疫情后美国政府债务创历史新高，在财政政策相对主导的宏观政策范式下，货币政策可能受到掣肘。即使不是出于直接降低政府融资成本的考虑，利率上升过多会使得经济体的高债务不可持续，进而可能直接导致经济增长陷入困境，因而低利率、高通胀与政府高债务会互相加强，货币政策与财政政策的空间缩水[7]。</p><p>面对美联储超预期紧缩风险加剧，大类资产如何布局？请参见《联储加速紧缩，如何影响资产价格》。</p><p>面对高通胀环境以及宏观波动加剧，如何做好宏观对冲？请参见《全球大类资产之一：宏观逻辑、轮动体系和供给冲击》。</p><p>四、投资者关于美联储货币紧缩的十问十答：</p><p>1． 问：美联储是否会因为经济放缓或金融市场动荡而投鼠忌器？</p><p>答：我们认为目前看不大会，取决于通胀是否明显缓解。“美联储看跌期权”诞生于低通胀、低波动的“大缓和”期间，通胀基本不是市场和美联储需要过多担忧的问题，因此货币政策目标相对单一、政策较易执行。过去三十多年，即使通胀偶有过热时期，但彼时通胀仅是经济问题，进而美联储在通胀和就业之间做出权衡来解决经济成本和波动最小化的问题。然而当下，面对四十年不遇的通胀风险，通胀已经上升为政治问题、社会问题，控通胀对于拜登政府已成为重中之重。在目前劳动力市场处于几十年最紧的背景下，可以说，通胀被迫成为美联储当下最关注的目标。</p><p>2． 问：货币紧缩进程放缓的条件或者触发因素？</p><p>答：我们认为是工资增速显著降温进而打破工资-物价通胀螺旋。能源价格增速放缓有助于通胀回落，尤其在能源食品价格目前已传导至核心通胀的情况下。可以肯定的是，在未来几个月通胀压力难见明显缓解之际，美联储很难以放弃快速紧缩策略。</p><p>3． 问：伴随需求边际减弱，如果供给继续推升通胀，货币政策是否有效？</p><p>答：诚然供给是推升美国通胀的重要原因（劳动力供需缺口走阔、供应链瓶颈、能源金属等供给冲击），但需求的影响非常大。假设一个极端情形，美联储通过货币紧缩把需求彻底浇灭，通胀自然也随之大幅放缓。因此美联储需要找到一个微妙的平衡。</p><p>4． 问：货币政策之外，有无其它控通胀政策？</p><p>答：去年底拜登政府释放战略油储，但对打压油价基本无效。拜登政府希望美国页岩油公司和沙特等欧佩克国家加速增产，但未果。至于降低或者撤销关税，或许有助于缓解物品通胀压力，但不能从根本上解决问题。</p><p>5． 问：美国国债利息负担是否会成为加息缩表的掣肘？</p><p>答：我们认为短期内不会。根据我们的测算，美债利率曲线仍有较大上行空间。具体来说，即使今年十年期利率上升至3.0%，并且未来几年保持该水平，美债利息支付比例仍可保持相对稳定。实际上，对于利息负担，过去在较低利率水平发行的存量债是“压舱石”。</p><p>6． 问：货币政策传导到实体经济的时滞一般多久？通胀与加息的关系？</p><p>答：根据美联储官方一般均衡模型，我们测算时滞约为6-12个月。因此为了控通胀，货币紧缩宜早不宜迟。根据泰勒规则实证经验，每面对一个百分点的通胀上行，往往需要加息1.5个百分点将通胀控回到初始水平。因此，我们认为美联储需要大胆行动。</p><p>7． 问：通胀预期的一些指标显示预期正在放缓，是否可以解读为通胀将放缓？</p><p>答：十年期盈亏平衡通胀率（breakeven rate）自去年11月高点以来趋势下降，与美联储11月“大转向”有一定关系。然而，breakeven并不是较好的衡量通胀预期的指标，它是交易出来的（因此存在误判和mark-to-market的倾向），由于流动性远逊于普通国债，因此其流动性溢价很大程度上扭曲了市场对未来通胀预期的较真实反映。尤其疫情以来美联储天量QE显著压低其利率，使其暗示的通胀预期进一步偏离应有之水平。</p><p>虽然过去一两个月密歇根大学调查通胀预期上升速度放缓，纽约联储通胀预期正在筑顶，但这并不能反映未来可能的通胀路径。当通胀较低时，通胀预期往往较好锚定，给市场以错觉通胀预期引领实际的通胀（比如缺少供给冲击的“大缓和”时期）。然而，通胀较高时，尤其在多重供给冲击带来诸多不确定性的背景下，通胀预期很可能是实际通胀的结果，而非反过来。美联储一篇工作论文反思了通胀预期的作用[8]。</p><p>8． 问：利率衍生品市场已经很充分定价了，美联储还能比市场预期更激进么？</p><p>答：首先，即使市场预计今年剩下的7次会议联储加息，但并未预计有几次会议一次加50bp（除了3月会议）。况且，对长端利率和金融条件更为重要的缩表，市场是很难通过资产价格来预计其方式、力度和节奏。</p><p>其次，我们认为这次市场定价或者市场预期可能没有之前的加息周期中那么重要。“大缓和”以来，尤其金融危机之后，美联储屡屡滞后于市场曲线，因此市场定价对我们判断美联储政策路径有重要意义。一定程度上讲，市场曲线暗示了美联储曲线的“上限”。然而这一次不一样：虽然美联储严重滞后于通胀曲线，但自去年中期以来却屡屡引领市场曲线。市场预期和定价在不断追随美联储的判断和步伐，而美联储不断调整以追随通胀的步伐。当市场曲线落后于美联储时（我们预计未来几个月仍会），其参考意义也将有所折扣。</p><p>9． 问：联储紧缩如何影响大宗商品？</p><p>答：历史上，大宗对美元流动性比较敏感。但这次可能不一样，短期内我们预计油金铜仍将坚挺，伴有上行风险。需求、供给、抗通胀属性和俄乌局势恐将使油气进一步上涨风险加剧。黄金今年三个顺风因素，一个逆风因素：（1）．高通胀甚至类滞胀下，黄金配置价值凸显；（2）．今年避险需求强于去年（地缘政治风险叠加联储紧缩风险）；（3）．数字货币对黄金的分流效果显著弱化（去年很明显，今年在联储紧缩下数字货币显著承压）；（4）．实际利率趋势上行限制黄金上涨空间。最后，持续需求支撑，叠加铜等工业金属历史低位库存，轻微供给扰动将带来较大价格波动。</p><p>10．问：3月首次加息后美股是否趋势反弹？</p><p>答：我们认为不一定，取决于通胀演变，这次首次加息并不代表靴子完全落地。如果3月议息会议加息25个基点，坚定看多通胀的投资者可能认为25个基点不足以对抑制通胀产生明显效果，进而通胀失控风险加剧，而抛售风险资产尤其纳指。如果加息50个基点，对通胀持“温和”或“暂时”观点的投资者将在过去二十多年不遇的加息幅度下恐慌性抛售风险资产。无论哪种情况，我们认为股市高波动率在3月议息会以后恐将延续。</p></body></html>","source":"zjdj","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美国通胀，有点70年代的味道</title>\n<style 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都无法控制。我们认为政策目前唯一能做的就是坚守并强力贯彻第三点差异：大胆行动、先发制人、以控通胀为唯一任务，再次树立控通胀的信誉。总结来看，美国60-80年代的“大通胀”主要是多重供给冲击和“双宽”的财政货币共同作用的结果。而立足当前，“大缓和”时期以来鲜有较为严重供给冲击的“好运气”、和因此而相对易于执行的“好政策”可能都在成为历史。前者我们不再赘述，至于后者，新冠疫情在全球爆发以来，不断进化的变异毒株、脆弱性渐显的全球产业链、与日高企的政府债务等一系列因素使得全球经济复苏持续遇到挑战。具体而言，宏观政策难度可能来源于三个方面，一是在货币政策长期宽松、供给冲击再现的情形下，政策制定者对通胀前景的判断更为困难。这从去年以来美国屡超预期的通胀数据和美联储于去年底的“急转弯”中可见一斑。二是从周期角度来看，无论加息还是缩表，美联储都是寄希望于打压需求来控通胀，如何平衡通胀与增长充满挑战：货币收紧不够，通胀控不下来；货币收紧过头，经济衰退风险将提高。三是中长期来看，货币政策的空间受限。疫情后美国政府债务创历史新高，在财政政策相对主导的宏观政策范式下，货币政策可能受到掣肘。即使不是出于直接降低政府融资成本的考虑，利率上升过多会使得经济体的高债务不可持续，进而可能直接导致经济增长陷入困境，因而低利率、高通胀与政府高债务会互相加强，货币政策与财政政策的空间缩水[7]。面对美联储超预期紧缩风险加剧，大类资产如何布局？请参见《联储加速紧缩，如何影响资产价格》。面对高通胀环境以及宏观波动加剧，如何做好宏观对冲？请参见《全球大类资产之一：宏观逻辑、轮动体系和供给冲击》。四、投资者关于美联储货币紧缩的十问十答：1． 问：美联储是否会因为经济放缓或金融市场动荡而投鼠忌器？答：我们认为目前看不大会，取决于通胀是否明显缓解。“美联储看跌期权”诞生于低通胀、低波动的“大缓和”期间，通胀基本不是市场和美联储需要过多担忧的问题，因此货币政策目标相对单一、政策较易执行。过去三十多年，即使通胀偶有过热时期，但彼时通胀仅是经济问题，进而美联储在通胀和就业之间做出权衡来解决经济成本和波动最小化的问题。然而当下，面对四十年不遇的通胀风险，通胀已经上升为政治问题、社会问题，控通胀对于拜登政府已成为重中之重。在目前劳动力市场处于几十年最紧的背景下，可以说，通胀被迫成为美联储当下最关注的目标。2． 问：货币紧缩进程放缓的条件或者触发因素？答：我们认为是工资增速显著降温进而打破工资-物价通胀螺旋。能源价格增速放缓有助于通胀回落，尤其在能源食品价格目前已传导至核心通胀的情况下。可以肯定的是，在未来几个月通胀压力难见明显缓解之际，美联储很难以放弃快速紧缩策略。3． 问：伴随需求边际减弱，如果供给继续推升通胀，货币政策是否有效？答：诚然供给是推升美国通胀的重要原因（劳动力供需缺口走阔、供应链瓶颈、能源金属等供给冲击），但需求的影响非常大。假设一个极端情形，美联储通过货币紧缩把需求彻底浇灭，通胀自然也随之大幅放缓。因此美联储需要找到一个微妙的平衡。4． 问：货币政策之外，有无其它控通胀政策？答：去年底拜登政府释放战略油储，但对打压油价基本无效。拜登政府希望美国页岩油公司和沙特等欧佩克国家加速增产，但未果。至于降低或者撤销关税，或许有助于缓解物品通胀压力，但不能从根本上解决问题。5． 问：美国国债利息负担是否会成为加息缩表的掣肘？答：我们认为短期内不会。根据我们的测算，美债利率曲线仍有较大上行空间。具体来说，即使今年十年期利率上升至3.0%，并且未来几年保持该水平，美债利息支付比例仍可保持相对稳定。实际上，对于利息负担，过去在较低利率水平发行的存量债是“压舱石”。6． 问：货币政策传导到实体经济的时滞一般多久？通胀与加息的关系？答：根据美联储官方一般均衡模型，我们测算时滞约为6-12个月。因此为了控通胀，货币紧缩宜早不宜迟。根据泰勒规则实证经验，每面对一个百分点的通胀上行，往往需要加息1.5个百分点将通胀控回到初始水平。因此，我们认为美联储需要大胆行动。7． 问：通胀预期的一些指标显示预期正在放缓，是否可以解读为通胀将放缓？答：十年期盈亏平衡通胀率（breakeven rate）自去年11月高点以来趋势下降，与美联储11月“大转向”有一定关系。然而，breakeven并不是较好的衡量通胀预期的指标，它是交易出来的（因此存在误判和mark-to-market的倾向），由于流动性远逊于普通国债，因此其流动性溢价很大程度上扭曲了市场对未来通胀预期的较真实反映。尤其疫情以来美联储天量QE显著压低其利率，使其暗示的通胀预期进一步偏离应有之水平。虽然过去一两个月密歇根大学调查通胀预期上升速度放缓，纽约联储通胀预期正在筑顶，但这并不能反映未来可能的通胀路径。当通胀较低时，通胀预期往往较好锚定，给市场以错觉通胀预期引领实际的通胀（比如缺少供给冲击的“大缓和”时期）。然而，通胀较高时，尤其在多重供给冲击带来诸多不确定性的背景下，通胀预期很可能是实际通胀的结果，而非反过来。美联储一篇工作论文反思了通胀预期的作用[8]。8． 问：利率衍生品市场已经很充分定价了，美联储还能比市场预期更激进么？答：首先，即使市场预计今年剩下的7次会议联储加息，但并未预计有几次会议一次加50bp（除了3月会议）。况且，对长端利率和金融条件更为重要的缩表，市场是很难通过资产价格来预计其方式、力度和节奏。其次，我们认为这次市场定价或者市场预期可能没有之前的加息周期中那么重要。“大缓和”以来，尤其金融危机之后，美联储屡屡滞后于市场曲线，因此市场定价对我们判断美联储政策路径有重要意义。一定程度上讲，市场曲线暗示了美联储曲线的“上限”。然而这一次不一样：虽然美联储严重滞后于通胀曲线，但自去年中期以来却屡屡引领市场曲线。市场预期和定价在不断追随美联储的判断和步伐，而美联储不断调整以追随通胀的步伐。当市场曲线落后于美联储时（我们预计未来几个月仍会），其参考意义也将有所折扣。9． 问：联储紧缩如何影响大宗商品？答：历史上，大宗对美元流动性比较敏感。但这次可能不一样，短期内我们预计油金铜仍将坚挺，伴有上行风险。需求、供给、抗通胀属性和俄乌局势恐将使油气进一步上涨风险加剧。黄金今年三个顺风因素，一个逆风因素：（1）．高通胀甚至类滞胀下，黄金配置价值凸显；（2）．今年避险需求强于去年（地缘政治风险叠加联储紧缩风险）；（3）．数字货币对黄金的分流效果显著弱化（去年很明显，今年在联储紧缩下数字货币显著承压）；（4）．实际利率趋势上行限制黄金上涨空间。最后，持续需求支撑，叠加铜等工业金属历史低位库存，轻微供给扰动将带来较大价格波动。10．问：3月首次加息后美股是否趋势反弹？答：我们认为不一定，取决于通胀演变，这次首次加息并不代表靴子完全落地。如果3月议息会议加息25个基点，坚定看多通胀的投资者可能认为25个基点不足以对抑制通胀产生明显效果，进而通胀失控风险加剧，而抛售风险资产尤其纳指。如果加息50个基点，对通胀持“温和”或“暂时”观点的投资者将在过去二十多年不遇的加息幅度下恐慌性抛售风险资产。无论哪种情况，我们认为股市高波动率在3月议息会以后恐将延续。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2113,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3457141092286042","authorId":"3457141092286042","name":"价值投机投资","avatar":"https://static.tigerbbs.com/be23b46444ac2a96142fb1b29256fc15","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3457141092286042","authorIdStr":"3457141092286042"},"content":"你们都快跌没了","text":"你们都快跌没了","html":"你们都快跌没了"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":633425713,"gmtCreate":1644293016873,"gmtModify":1644293016873,"author":{"id":"3569330237365196","authorId":"3569330237365196","name":"不要割我","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fcce05982f7aa2d7b435ff09210a617f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3569330237365196","authorIdStr":"3569330237365196"},"themes":[],"htmlText":"证监会发来贺电","listText":"证监会发来贺电","text":"证监会发来贺电","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":4,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/633425713","repostId":"1126389617","repostType":2,"repost":{"id":"1126389617","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"关注中国基金报，即时获取深度理财资讯","home_visible":1,"media_name":"中国基金报","id":"6","head_image":"https://static.tigerbbs.com/13b66b3e97274759989352a7b9f80611"},"pubTimestamp":1644292565,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1126389617?lang=&edition=full","pubTime":"2022-02-08 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List)，对这些实体从美国出口商获取产品实施新的限制，并要求希望与这些中国公司做生意的美国公司进行额外的调查。在这份“未经核实名单(UVL)”中，CDMO公司药明生物和药明生物(上海)在列。公开资料显示，药明康德和药明生物同属同一实际控制人。根据药明生物最新的营收结构，美国地区营收占比接近50%，中国区占比仅为26.35%，极度依赖海外市场。消息出来后， “药明”系股票集体大跌。不仅如此，CXO板块全线暴跌。康龙化成跌10%、泰格医药跌9%。回应：并非“实体名单’或“黑名单”影响微乎其微药明生物回应被纳入美国商务部“未经核实名单”称：我们理解，采取这一行动的原因是，美国政府机构未能进行必要的最终用途核查，以便从美国供应商出口某些设备。“未核实名单”并非更为人熟知的美国“实体名单’或“黑名单”。药明生物在过去的10年里一直在进口生物反应器的某些硬件控制器和某些中空纤维过滤器，这些产品受到美国出口管制，但已获得美国商务部的批准。我们遵守所有美国出口管制法规。我们不会转口或转售这些项目给任何其他实体商务部有一套常规程序来核实这些东西是否能在该网站得到正当使用(即自用，不得转售)。由于2019冠状病毒病的大流行，这一过程在过去两年中尚未完成。这不会影响我们的业务或为全球合作伙伴提供的持续服务。这对我们的进口影响微乎其微，因为在上海和无锡的工厂建设后不需要这样的设备。我们欢迎随时检查，以便从此类清单中清除。我们还在采取临时措施，以便在检查前将这些附属公司从名单中删除。与此同时，据香港经济日报，药明生物高管在今日上午中信建投电话会议上提到，被列入未经核实实体名单(UVL)的企业可以采取有关措施以争取从名单中被移除，主要是公司自己做出承诺(相关出口管制产品用于自用，不作转售)，或是等待美国商务部来检查。目前公司在美国的律师团队正在紧急作业，准备明天与美国商务部谈判。近19万股民懵了还是葛兰第一重仓股wind数据显示，截至三季末，在A股上市的药明康德有18.7万户股东户数。而葛兰的中欧医疗健康更是第一重仓股便是药明康德。基金四季报显示，从持仓来看，2021年四季度，中欧医疗健康相对三季度前五大重仓股的排名并未发生变动，且均有增持。其中，该基金第一大重仓股为药明康德，四季度对药明康德增持2480.67万股至6571.61万股，仓位升至10.05%。白酒大跌贵州茅台一度跌超4%不仅如此，“喝酒”行情也惨烈。贵州茅台跌幅一度跌超4%，收跌3.64%，股价1800元，市值2.26万亿元。此外，迎驾贡酒、古井贡酒跌超6%，水井坊、五粮液跌近5%，山西汾酒、泸州老窖一路下滑。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1723,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":694122277,"gmtCreate":1641873802408,"gmtModify":1641873802408,"author":{"id":"3569330237365196","authorId":"3569330237365196","name":"不要割我","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fcce05982f7aa2d7b435ff09210a617f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3569330237365196","authorIdStr":"3569330237365196"},"themes":[],"htmlText":"融卷做空就可以了，管它那么多干嘛，","listText":"融卷做空就可以了，管它那么多干嘛，","text":"融卷做空就可以了，管它那么多干嘛，","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/694122277","repostId":"1134360030","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1277,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":690618153,"gmtCreate":1639663042810,"gmtModify":1639663042810,"author":{"id":"3569330237365196","authorId":"3569330237365196","name":"不要割我","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fcce05982f7aa2d7b435ff09210a617f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3569330237365196","authorIdStr":"3569330237365196"},"themes":[],"htmlText":"我们也趁火打劫吧","listText":"我们也趁火打劫吧","text":"我们也趁火打劫吧","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/690618153","repostId":"1153097651","repostType":2,"repost":{"id":"1153097651","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1639662469,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1153097651?lang=&edition=full","pubTime":"2021-12-16 21:47","market":"us","language":"zh","title":"突发！浑水公司正在做空贝壳","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1153097651","media":"老虎资讯综合","summary":"浑水公司：浑水正在做空贝壳。我们认为这是一个巨大的骗局，就像瑞幸咖啡一样。我们估计其第二季度和第三季度的收入数据被夸大了77%-96%，新房总交易额（GTV）被夸大126%。\n\n12月16日，浑水发布","content":"<blockquote>\n 浑水公司：浑水正在做空贝壳。我们认为这是一个巨大的骗局，就像<a href=\"https://laohu8.com/S/LUCKIN\">瑞幸咖啡</a>一样。我们估计其第二季度和第三季度的收入数据被夸大了77%-96%，新房总交易额（GTV）被夸大126%。\n</blockquote>\n<p>12月16日，浑水发布针对贝壳的沽空报告。报告称，「我们之所以卖空贝壳，是因为我们得出结论，该公司涉嫌系统性欺诈，据我们估计，将其新房销售总交易额（GTV ）夸大了约 126% 以上，并将其佣金收入增加了约 77-96%。我们发现，贝壳向投资者报告的交易量、店铺数量和代理数量与我们从贝壳平台数月数据收集程序中的交易数据存在巨大差异。通过对贝壳门店的主要尽职调查(包括实地采访和现场访问)，我们对调查结果进行了抽查，证实了这些差异。」<img src=\"https://static.tigerbbs.com/1d60c78e42f6ee72695a3304a6a8717e\" tg-width=\"1194\" tg-height=\"626\" referrerpolicy=\"no-referrer\">浑水还表示，贝壳在公司财报电话会议上经常重复的口头禅是「做正确的事，即使困难重重」。事实并非如此。简而言之，我们发现了大规模欺诈行为，包括一项看似旨在掩盖欺诈性收入的虚假收购。我们的实地调研发现了幽灵店、克隆店和通过关联经纪公司往返现金以增加收入的秘密计划。和瑞幸咖啡一样，这是一家存在大量欺诈行为的真实企业。</p>\n<p>受此消息影响，贝壳盘前跌超4%。</p>\n<p><img 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77-96%。我们发现，贝壳向投资者报告的交易量、店铺数量和代理数量与我们从贝壳平台数月数据收集程序中的交易数据存在巨大差异。通过对贝壳门店的主要尽职调查(包括实地采访和现场访问)，我们对调查结果进行了抽查，证实了这些差异。」浑水还表示，贝壳在公司财报电话会议上经常重复的口头禅是「做正确的事，即使困难重重」。事实并非如此。简而言之，我们发现了大规模欺诈行为，包括一项看似旨在掩盖欺诈性收入的虚假收购。我们的实地调研发现了幽灵店、克隆店和通过关联经纪公司往返现金以增加收入的秘密计划。和瑞幸咖啡一样，这是一家存在大量欺诈行为的真实企业。\n受此消息影响，贝壳盘前跌超4%。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1665,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":862138504,"gmtCreate":1632842148309,"gmtModify":1632842148309,"author":{"id":"3569330237365196","authorId":"3569330237365196","name":"不要割我","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fcce05982f7aa2d7b435ff09210a617f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3569330237365196","authorIdStr":"3569330237365196"},"themes":[],"htmlText":"挺好的","listText":"挺好的","text":"挺好的","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/862138504","repostId":"2170754896","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1542,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":883952990,"gmtCreate":1631197912811,"gmtModify":1631197912811,"author":{"id":"3569330237365196","authorId":"3569330237365196","name":"不要割我","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fcce05982f7aa2d7b435ff09210a617f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3569330237365196","authorIdStr":"3569330237365196"},"themes":[],"htmlText":"国内半导体经常割韭菜，十年无科技，","listText":"国内半导体经常割韭菜，十年无科技，","text":"国内半导体经常割韭菜，十年无科技，","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":3,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/883952990","repostId":"2166195813","repostType":4,"repost":{"id":"2166195813","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"新型财经科技信息服务提供商，专注TMT。技术改变商业，商业改变世界，我们纪录这个过程，并聚集这些改变世界的人。","home_visible":1,"media_name":"TMTPost","id":"1065587721","head_image":"https://static.tigerbbs.com/72948639b39fd795a430fcaa2772851c"},"pubTimestamp":1631170956,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2166195813?lang=&edition=full","pubTime":"2021-09-09 15:02","market":"hk","language":"zh","title":"中国何时诞生“英伟达”？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2166195813","media":"TMTPost","summary":"这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。","content":"<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/01e0bbbfdbdc6f8f2f7ce512582f7c3e\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"750\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋（图片来源：Nvidia官网）</p>\n<p>“我即将展示的产品，融合了新的GPU加速计算能力，拥有Mellanox高性能网络，补足我们最后一块拼图的产品是——全球首款专为TB级数据中心加速计算而设计的CPU处理器，它的秘密代号是Grace。”</p>\n<p>这是2021年4月英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋在GTC峰会演讲中的一段话。然而，让人意想不到的是，直到8月12日英伟达自曝后人们才知道，这段不足100字、14秒的演讲内容竟然不是黄仁勋本人出镜，而是使用了合成的“数字替身”，即利用英伟达GPU处理器与Omniverse软件平台共同形成的“虚拟黄仁勋”形象。</p>\n<p>这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。</p>\n<p>自1993年成立至今，在黄仁勋的带领下，英伟达成功创造且引领了GPU（图形处理器）芯片这一类别，产品覆盖整个PC设备GPU至服务器GPU市场。过去五年内，<b>英伟达市值从310亿美元增长到5050亿美元，跻身成为全球第七大半导体供应商，是人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>（AI）芯片领域炙手可热的明星企业。</b></p>\n<p>与此同时，在英伟达市值超过<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>之后，国内半导体市场看到了GPU、AI芯片赛道更大的市场机会，<a href=\"https://laohu8.com/S/300474\">景嘉微</a>、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>近两年，国内半导体产业发生着转变。由于华为海思、<a href=\"https://laohu8.com/S/SMI\">中芯国际</a>等企业受美方“实体清单”影响，以及全球芯片短缺引发的连锁反应，使得中国企业愈加难采购到美国半导体产品，对于“国产替代”需求愈加强烈。</p>\n<p>2020年6月29日，由于美国《出口管理条例》再升级，实体清单企业成员在不断调整，英特尔“临时性暂停”对浪潮集团的芯片供货。</p>\n<p>尽管随后在7月3日，浪潮方面宣布英特尔已恢复对其供货，但一家是全球最大的PC、云服务x86架构芯片供应商，另一方是中国最大的服务器厂商，两家公司之间的临时断供危机，为整个中国云计算、半导体行业提了一个醒：<b>随着算力需求越来越强烈，中国需要大规模生产全面自主可控的国产GPU、服务器芯片产品。</b>从而凸显了“国产替代”正成为中国半导体行业发展的最大驱动力。</p>\n<p><b>另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。</b>根据IC Insight的统计显示，2020年全球半导体市场规模为3957亿美元，其中，中国大陆市场规模是434亿美元，为全球最大市场，占全球比例达到36.24%。然而，总部位于中国大陆的半导体公司2020年总产值仅为83亿美元，仅占市场规模的5.9%。</p>\n<p><b>偌大的蛋糕，究竟谁能切下一角？半导体产业何时才能造出“中国英伟达”？</b></p>\n<h2>错失黄金时代</h2>\n<p>GPU图形处理器又被称为显示芯片、视觉处理器，最初于1999年由英伟达提出，是个人电脑、工作站、游戏主机以及移动设备（智能手机、平板电脑、VR设备）上专门运行绘图运算的微处理器。</p>\n<p>随着GPU的并行计算优势被逐步挖掘，GPU的应用领域从图形处理扩展到高性能计算，逐步成为Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片。2020年6月，英伟达推出基于安培（Ampere）架构的A100 Tensor Core GPU，成为全球性能最强的AI芯片。</p>\n<p>以应用终端角度分类，GPU可分为PC端GPU、服务器GPU和移动端GPU，对应三种架构，即与专用电路板及组件组成的独立显卡，共享集成显卡，以及移动端GPU与其他芯片或模块一起封装成高集成度的SoC——应用于手机、汽车电子、AI在内的多个应用场景。</p>\n<p><b>自从<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>在2006年收购加拿大GPU厂商ATI之后，目前，在PC及服务器GPU领域，全球GPU市场呈现“美国芯片三巨头”——英特尔、AMD和英伟达垄断的局面。集成GPU市场英特尔优势明显，独立GPU市场英伟达和AMD两强割据。</b></p>\n<p>根据研究机构Jon Peddie Research的数据显示，2021年第一季度，全球PC端GPU市场中，英特尔（Intel）以68%市场份额位居榜首，AMD和英伟达分别为17%和14%，三家共计份额接近100%；全球独立GPU领域中，英伟达是数据中心GPU市场领导者，占据81%的市场份额，拥有领先优势，AMD则以占比19%位居第二。</p>\n<p>仅2019年，英伟达凭借V100系列等产品，占据了中国AI训练芯片市场90%份额，牢牢掌握着中国这一庞大的AI芯片销售市场。</p>\n<p>英伟达能持续作为“芯片霸主”地位的核心原因之一在于其“轻设计模式”。英伟达不做芯片制造和封装，交由<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>代工完成，自身享受7nm等先进制程工艺技术红利。根据财报显示，2016年至2021年期间，英伟达收入增长了233%，营业利润翻了一番，达到45亿美元。在截至今年5月的三个月内，销售额同比猛增84%，毛利率则达到了64%。</p>\n<p><b>事实上，中国很早就进入了GPU芯片设计领域，但结果并不如意。</b></p>\n<p><b>从20世纪70年代开始，中国开始引进半导体与集成电路技术和生产线。但结果却是陷入了“代代引进、代代落后”的恶性循环，加上“汉芯一号”假芯片事件给社会带来的不良影响，让中国的“自主处理器”遭受严重挫败，以及中国积极推动WTO全球化等因素，从而错失了全球半导体产业发展的黄金时期，下游企业只能“造不如买”。</b></p>\n<p>到2000年，以国家“18号文件”出台为标志，中国半导体才逐渐形成设计、制造、封装测试“三业分离”的产业组织形态，引进以“<a href=\"https://laohu8.com/S/688981\">中芯国际</a>”为代表的一批芯片制造（Foundry）企业在华建设、投产，技术水平也因此得到快速提升。</p>\n<p>目前，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>2014年，以军机图形显示控制模块起家的“景嘉微”（300474.SH）成功研制出军用GPU芯片JM5400，随后在2018年成功研发出28nm制程工艺的第二代GPU芯片JM7200。景嘉微从军用定制走向通用GPU，成为全球少数、国内唯一实现独立GPU商用量产的公司。</p>\n<p>除景嘉微外，2021年3月天数智芯发布了国内首颗7纳米工艺制造的GPGPU（通用图形处理器），即去掉了传统GPU 30%的图形渲染部分，只为处理人工智能（AI）应用而生；燧原科技则在今年6月发布了迄今中国最大的AI计算芯片“邃思2.0”AI芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组。</p>\n<p>但值得注意的是，景嘉微研发的JM7200芯片，性能只相当于2012年英伟达GTX 640水平，难以满足企业客户的应用需求。即便燧原科技的“邃思2.0”AI芯片，也仅和英伟达的A100达成平手，Benchmark测试的6个项目中有2项大幅超越了英伟达A100的性能表现。（详见钛媒体App前文：《燧原科技发布中国最大的AI计算芯片，加速推进三大业务方向落地》）</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15cb73d2787595547a9ed01926f4dfbe\" tg-width=\"570\" tg-height=\"1926\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p><b>背后的原因，主要由于中国半导体产业起步晚，芯片的技术门槛高、成本弹性大、产业高度集中，使得中国GPU芯片企业的整体研发投入、技术、人才都滞后于国外，从而在产品性能和技术上依然和芯片巨头有差距，下游企业依然难以脱离“美国芯片三巨头”的境地。</b></p>\n<p>以研发投入为例，2011年至2020年的十年间，景嘉微的研发投入费用总额为人民币6.27亿元，而英伟达2020年这一年的研发投入就达到39.24亿美元，约合人民币253.23亿元，十年间英伟达总计投入超过1200亿元人民币，两者相差超190倍。</p>\n<p>在人才方面，截至2021年上半年，英伟达员工人数高达18975人，景嘉微总员工人数为1174人，远低于AMD在上海研发中心的2000名员工。</p>\n<p>“AI芯片、GPU芯片市场比较特殊，跟传统的专用处理器不一样，技术十分复杂。它需要大量的数据，需要和特定的算法结合，才能够付诸市场运用。”<a href=\"https://laohu8.com/S/SNPS\">新思科技</a>中国副总经理谢仲辉在今年4月接受钛媒体App独家专访时表示，如果企业想把首颗AI芯片做扎实，通常需要两三年以上。</p>\n<p>在他看来，芯片半导体本身是一个投入大、周期长、见效慢的行业，技术完全国产化需要长期持续的资金、人才和技术积累，很难用“砸金钱见回报”这种互联网思维来处理。</p>\n<p><b>此外，结合CUDA技术的软硬件生态，也是国内芯片企业与英伟达形成较大差距的另一重要原因。</b></p>\n<p>2006年，英伟达就发布了并行计算平台CUDA，其中包含一系列开发工具，只有安装使用这个平台才能够进行复杂的并行计算，任何人只要拥有一台配有英伟达GPU的笔记本电脑，就可以利用CUDA可以进行科学、便捷编程计算，比如深度学习、AI算法等，开发相关软件。过去十多年，英伟达坚持不懈地推广CUDA，使更多政企级类型软件都基于该平台开发，将英伟达自研GPU硬件与CUDA软件相结合，高效实现应用落地。</p>\n<p>相比之下，目前国内却没有一个类似CUDA和英伟达硬件深度绑定的系列平台，技术壁垒差距十分明显。大部分国产GPU厂商均采取兼容CUDA开源框架的策略，如天数智芯、登临等，准备在此基础上培育自己的软件生态。</p>\n<p>“短期来看，国产GPU兼容CUDA更容易发展，毕竟写算子是人力密集型行业，用户迁移的话是需要100%迁移、整套代码都要在你的片上跑，如果代码量很小，需要的算子不那么多，难度就比较低。但是长期来看，还是要摆脱兼容思路，发展自有的核心技术。”芯片行业内人士表示，选择兼容主要是确保已有软件依然可用，未来会不断改进自家平台，使其更加匹配自己的芯片，从而吸引开发者迁移。</p>\n<p>但也有企业选择不兼容CUDA生态，比如同时做AI训练和推理芯片的燧原科技，今年全面升级了其“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”，希望能拥有生态主导权。</p>\n<p><b>总结来看，对标英伟达的这些国内芯片企业依然处在发展的初级阶段，AI芯片技术的产业化、市场化能力较弱，没有产生实际的大规模使用，距离超越或取代“中国英伟达”仍然有很长的路要走。</b></p>\n<p>中科驭数CEO鄢贵海在接受钛媒体App采访时表示，虽然目前中国需求侧虽然还是全球最大的单一市场，增速也名列前茅，“需求侧”还是很强劲的，但在高端芯片方面无论是设计还是制造还有不小差距，“供给侧”不够强大。他指出，供给侧的优劣不仅取决于一家企业，而是全产业链能力。短期内要想打造出这样大体量和全面引领性的企业还是不太现实的。</p>\n<p>中科驭数成立于2018年，是一家专用计算架构研发商，孵化自中科院计算所的计算机体系结构国家重点实验室，如今公司估值已超10亿元。今年7月27日，中科驭数完成数亿元A轮融资，由华泰创新领投，灵均投资以及老股东国新思创跟投。</p>\n<p>高瓴合伙人、高瓴创投软件与硬科技负责人黄立明在接受钛媒体App的独家专访时表示，虽然GPU市场前景广阔，但中国<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>很难直接做成“英伟达”。除了技术难度外，还要结合很强的应用来做——涉及到软件系统软件生态，这对创业公司来说要求是极高的。</p>\n<p>高瓴于2020年2月推出独立VC品牌高瓴创投，此后其对芯片半导体领域进行投资入局，其中包括半导体IP企业芯耀辉、EDA厂商芯华章，GPU平台壁仞科技、DPU公司星云智联，加上碳化硅方面的天科合达、光芯片领域的敏芯半导体、以及手机基带星思半导体等。</p>\n<p>黄立明强调，能在这个方向跑出来的公司，无论海外还是国内，高瓴判断最终都不会有很多。</p>\n<h2>风口已至</h2>\n<p>“我们现在先不纠结于怎么去取代英伟达，路都是一步一步走的。我觉得首先中国得有国产AI芯片、通用GPU、FPGA等底层算力。只要国内有市场需求，我们一定有很多机会。”华映资本主管合伙人章高男对钛媒体App表示，国内半导体产业风口已至，中国现在切入GPU市场是“天时、地利、人和”皆备，尤其半导体和下一代AI技术都是中国必须突围的领域。</p>\n<p>章高男举了一个例子，<a href=\"https://laohu8.com/S/688111\">金山办公</a>产品虽然逊于<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>Office套件，但市场给出1100多亿元市值，背后重要原因之一是，中国必须得有国产office，同样道理也适用于国产的GPU市场。</p>\n<p>华映资本是国内最早布局移动互联网和文化产业的私募股权基金之一，近几年To B领域也成为华映资本重点关注的投资领域。目前华映资本在To B领域投资的30余个项目，投资总额超7亿元生态，由技术型投资人章高男负责搭建。在数据中台及底层算力相关领域，华映资本投资布局了壁仞科技、天云大数据，中科海微等项目。</p>\n<p>实际上，作为横跨视觉计算和AI计算的通用平台，GPU拥有巨大的市场空间。<b>据<a href=\"https://laohu8.com/S/601555\">东吴证券</a>测算，预计到2027年，GPU领域国产替代的市场空间规模超过341亿美元。除了既有的游戏市场，在工业、医疗、军事航天等方向都有进一步的发挥空间。</b></p>\n<p>今年3月，原商汤科技总裁张文联合创立的通用智能芯片设计商“壁仞科技”完成了B轮融资。2019年9月成立以来，公司总融资额超47亿元人民币，投资方包括高瓴创投、华映资本、<a href=\"https://laohu8.com/S/601318\">中国平安</a>、招商局资本、BAI资本、国盛集团国改基金等，估值已超过100亿元，成长半导体行业势头最为迅猛的“独角兽”企业之一。</p>\n<p><b>除壁仞外，沐曦集成电路、摩尔线程等入局GPU领域的企业也都完成了融资。</b></p>\n<p>8月25日，GPU厂商沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币的A轮融资，创始人陈维良、杨建等均来自美国芯片巨头AMD，投资方包括中国国有企业结构调整基金股份有限公司、<a href=\"https://laohu8.com/S/00810\">中国互联网投资</a>基金、经纬中国、和利资本、红杉中国、光速中国、国创中鼎、智慧互联产业基金、上海科创基金、联想创投等；而2020年成立的摩尔线程，宣称100天内就完成了两轮数十亿元融资，团队成员主要来自英伟达，投资方包括深创投、红杉资本<a href=\"https://laohu8.com/S/CHN\">中国基金</a>、招商局创投、字节跳动、小马智行、五源资本等。</p>\n<p><b>不过，一个有趣的现象是，壁仞、沐曦、摩尔线程上述三家初创企业是名副其实的“PPT融资造芯”，融资时无一家完成首颗芯片的流片（流水线试生产）。</b></p>\n<p>为何市场投资人愿意对此敞开钱包？数位投资人在接受钛媒体App采访时表示，这些项目能够获得大量资本支持，原因都为投资早期，主要看的还是团队、赛道两部分：AI芯片赛道风口已至，高管团队也均出自“美国芯片三巨头”。</p>\n<p>“我觉得需要给这些企业机会和耐心，不可能500个人都在写PPT。制造芯片是一个5年到10年的事情，我们愿意去投的原因，并非是投机或者是忽悠。我认为，投半导体赛道本身风险就高，需要做好长周期的打算，需要有足够强的风险承担能力，这和投资互联网的模式创新完全不一样。”上述投资人对钛媒体App表示。</p>\n<p>但也有半导体行业投资人指出，上述投资项目本质上还是希望市值撑高，有更高的回报率，尤其“芯片热”环境下，风投机构需要不断在中早期寻找这些GPU、AI芯片企业标的，希望从中赌得一份更高的回报。</p>\n<p>此外，在这一波GPU创业浪潮中，创始团队师出“美国芯片三巨头”。例如，天数智芯首席科学家郑金山曾任AMD首席技术专家；沐曦的创始团队主要来自AMD，CEO陈维良曾在AMD担任图形研发高级总监，CTO杨建曾任AMD Fellow（院士）；壁仞科技最新上任的联席CEO李新荣，曾任AMD全球副总裁，壁仞科技高级副总裁陈文中也曾在AMD任职。</p>\n<p>对此，章高男表示，AMD是GPU领域排名前二的芯片巨头，关于GPU核心研发都在上海，而图形渲染的研发是在美国，企业可以去找AMD和英伟达两家公司高管去沟通，而最终选择的人肯定是半导体行业内的佼佼者。</p>\n<p>鄢贵海认为，在细分新兴赛道，凭借需求侧的应用“势能”，中国芯片企业集中优势兵力，立足服务本土企业，突出开发的敏捷性，是有机会在产品定义、方案迭代周期上超越“英伟达”这些芯片巨头。<b>他预计，10年内会出现一批技术领先的国产GPU、DPU企业。</b></p>\n<p>“芯片产业五个环节：设计、制造、封测、材料、EDA五个环节中，与应用最相关的是设计，我们最大的优势又在于应用，所以非常有机会在“设计”这一环节取得突破，然后以点带面，逐步扩大胜利版图。所谓“弯道超车”还是追赶策略，切入面向未来的新赛道并且全力加速才更有可能占据新的战略制高点。希望能在10年内能出现一批技术领先、产品扎实而且富有战略意识的企业。”鄢贵海对钛媒体App表示。</p>\n<p>壁仞科技创始人张文表示，对芯片公司的能力要求从产品级提升到系统级和生态级。时间上不超过5年，中国在AI芯片设计领域赶上甚至领先国际水准。他强调，超越英伟达，需要重新定义一个产品，以及重新定义一个市场。</p>\n<h2>百亿DPU芯片市场“爆火”</h2>\n<p>在黄仁勋看来，负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元（DPU），正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱”。当中国芯片企业发力GPU时，英伟达则把目光放在了CPU、DPU这两个新市场中。</p>\n<p>2020年9月，英伟达宣布拟以400亿美元，从日本软件集团处收购英国芯片设计商Arm，预计写下半导体行业最大的并购案。但这笔交易存有争议，目前还等待欧盟、英国、美国和中国等政府的批准。但2021年4月，英伟达则宣布进军数据中心CPU市场，发布Grace CPU处理器，也就是本文开头黄仁勋所讲的那一段话。（详见钛媒体App前文：《英国政府出手干预，英伟达400亿美元并购Arm交易生变》）</p>\n<p>CPU和GPU之外，英伟达还在布局DPU。2019年，英伟达宣布以69亿美元全现金的形式收购以色列网络芯片商迈络思（Mellanox），并最终将其拿下。而这笔英伟达有史以来规模最大的收购，黄仁勋最看重的就是迈络思在数据中心技术等方面独步天下的能力。<b>2020年10月，英伟达首次推出了DPU — NVIDIA BlueField系列数据处理器。</b></p>\n<p>究其根本，一方面DPU更灵活安全，更重要的是，DPU可以解放CPU的算力，释放服务器的负载，并凭借低功耗显著降低综合成本，甚至还可以改善AI和机器学习应用的性能。</p>\n<p>据IDC统计，全球算力的需求每3.5个月就会翻一倍，远远超过了当前算力的增长速度。在此驱动下，全球计算、存储和网络基础设施也在发生根本转变：一些数据量过大的工作负载，过多占用CPU资源，与之协同作战的各种“X”PU芯片便应运而生，GPU、FPGA等芯片之外，DPU就是下一个“X”PU。</p>\n<p>业内人士就此做了一个形象的比喻，网络就像造马路，以前1G 10G时代马路已经不够宽了，车子越来越多，为了平衡压力，通过增加红绿灯和投入更多的交警来更高的协调资源，这样已经让原来的效率提高很多，但是仍然不够。必须第一扩大马路，这就是带宽增加，但是马路从2道变为4道，仅仅依靠红绿灯和有限的交警还是会堵塞，但是我们不能无限增加交警，这就需要马路能更加智能，帮助解决拥堵。</p>\n<p>章高男指出，大量的网络管理在CPU里面，占据了容器能力，而DPU则是将服务器智能提供空间能力，大量虚拟化空间可以提高算力需求。</p>\n<p><b>随着2020年，DPU的名声超出了竞争对手英特尔所推出的基础设施处理器(IPU)和SmartNIC，也让每个对数据中心业务虎视眈眈的企业都要在这个领域分一杯羹。DPU成为了各大芯片巨头、初创公司争相研发的新赛道，国产DPU现在几乎处在百花齐放的状态，红杉、高瓴创投、鼎晖、软银中国都开始入场。</b></p>\n<p>今年4月，天眼查数据显示，国产DPU芯片供应商“云豹智能”完成<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>投资、红杉资本、耀途资本等联合的天使轮融资；5月末，芯启源完成数亿元Pre-A轮融资，投资方包括软银中国、浦东科创集团等；7月27日，DPU芯片研发商“中科驭数”完成华泰创新领投的数亿元A轮融资；8月30日，DPU芯片研发商星云智联宣布完成了数亿元天使轮融资，由高瓴创投领投，鼎晖VGC、华登国际中国基金参与跟投；9月初，IDG资本豪掷“云脉芯联”天使轮融资项目。</p>\n<p>“DPU有可能成为继CPU和GPU之后的第三颗算力芯片，但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。”鄢贵海在接受钛媒体App等采访时表示，DPU产生的背景是智能时代数据爆发导致的端-边-云一体化趋势带来的对计算延迟、数据安全、资源虚拟化需求。CPU对这些非业务性负载已不堪重负，迫切需要一个理想的对象来分担这些计算负载。</p>\n<p><b>头豹研究院则预测，中国DPU市场规模预计将在2025年达到37.4亿美元。全球DPU市场规模2025年预计将达到135.7亿美元。</b>同时报告也指出，数据流通是DPU最大的应用市场，其中裸金属服务其对DPU存在刚需。DPU在电信市场的应用主要为边缘计算场景，渗透率不足5%。针对智能驾驶领域的DPU仍在探索阶段，预计在2023年DPU才有望布局在智能驾驶领域。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/7170c585dab44018726df81a32c63d62\" tg-width=\"808\" tg-height=\"500\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>中国DPU市场规模，2020-2025年预测，来源：头豹研究院</p>\n<p>鄢贵海指出，CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。而网络带宽每年依旧还有35%左右的增长。</p>\n<p>以<a href=\"https://laohu8.com/S/600918\">中泰证券</a>为例，当时该公司遇到的挑战是，交易报单合规检查太慢，需要提高交易效率。于是，中科驭数与中泰证券、上交所技术有限责任公司联合研发了一套极速风控系统解决方案，来加速这一流程。中科驭数相继研发了超低时延智能网卡、数据计算加速卡等多套产品和解决方案，主要面向高带宽、低时延、数据密集型等场景。该公司今年已经实现千万级别的季度营收。中科驭数的下一代DPU芯片预计将于2021年底完成设计，预计可处理高达200G网络带宽数据。</p>\n<p><b>不过，DPU市场虽然火爆，但概念较新，未知更多，投资风险也会更大。</b></p>\n<p>芯启源CEO卢笙指出，目前DPU细分赛道的壁垒还是相对较高的，除了技术壁垒之外，还有市场的壁垒，需要客户不断迭代，尤其是配合开源软件不断升级去适配客户快速变化的软硬件环境。因此VC（风险投资）在投资之前，一定要先认可赛道，且有足够的耐心。他强调，投资人需要对市场进行不断地观察并调整判断，现在谁也无法预料未来DPU发展前景。</p>\n<p>也有媒体认为，当英伟达进入新开辟的CPU和DPU战场，对中国的GPU厂商或许是个利好，尤其英伟达依然花大量精力放在400亿美元收购英国芯片设计商Arm公司的并购交易上，这对新创GPU企业而言，可能是个追赶的时机。</p>\n<p>正如章高男对钛媒体App所说，“从逻辑上讲，门槛不高的事情通常稀缺性都不高。（芯片半导体赛道）有些事情是很难的，需要长时间投入，虽然是高风险，但总归得有人去做。这是真正对国家有利的长远投入，其实应该鼓励投资。否则的话，这些需要长时间投入的难事，谁都不去做，你永远上不了台阶。”</p>\n<p>章高男强调，虽然风险投资肯定要追求回报，但他认为，在整个资金分配合理情况下，拿出一部分投资半导体赛道的初创企业，不仅有极强的社会意义，更是某种长期价值投资的重要体现。</p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>中国何时诞生“英伟达”？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ 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style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/72948639b39fd795a430fcaa2772851c);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">TMTPost </p>\n<p class=\"h-time\">2021-09-09 15:02</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/01e0bbbfdbdc6f8f2f7ce512582f7c3e\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"750\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋（图片来源：Nvidia官网）</p>\n<p>“我即将展示的产品，融合了新的GPU加速计算能力，拥有Mellanox高性能网络，补足我们最后一块拼图的产品是——全球首款专为TB级数据中心加速计算而设计的CPU处理器，它的秘密代号是Grace。”</p>\n<p>这是2021年4月英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋在GTC峰会演讲中的一段话。然而，让人意想不到的是，直到8月12日英伟达自曝后人们才知道，这段不足100字、14秒的演讲内容竟然不是黄仁勋本人出镜，而是使用了合成的“数字替身”，即利用英伟达GPU处理器与Omniverse软件平台共同形成的“虚拟黄仁勋”形象。</p>\n<p>这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。</p>\n<p>自1993年成立至今，在黄仁勋的带领下，英伟达成功创造且引领了GPU（图形处理器）芯片这一类别，产品覆盖整个PC设备GPU至服务器GPU市场。过去五年内，<b>英伟达市值从310亿美元增长到5050亿美元，跻身成为全球第七大半导体供应商，是人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>（AI）芯片领域炙手可热的明星企业。</b></p>\n<p>与此同时，在英伟达市值超过<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>之后，国内半导体市场看到了GPU、AI芯片赛道更大的市场机会，<a href=\"https://laohu8.com/S/300474\">景嘉微</a>、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>近两年，国内半导体产业发生着转变。由于华为海思、<a href=\"https://laohu8.com/S/SMI\">中芯国际</a>等企业受美方“实体清单”影响，以及全球芯片短缺引发的连锁反应，使得中国企业愈加难采购到美国半导体产品，对于“国产替代”需求愈加强烈。</p>\n<p>2020年6月29日，由于美国《出口管理条例》再升级，实体清单企业成员在不断调整，英特尔“临时性暂停”对浪潮集团的芯片供货。</p>\n<p>尽管随后在7月3日，浪潮方面宣布英特尔已恢复对其供货，但一家是全球最大的PC、云服务x86架构芯片供应商，另一方是中国最大的服务器厂商，两家公司之间的临时断供危机，为整个中国云计算、半导体行业提了一个醒：<b>随着算力需求越来越强烈，中国需要大规模生产全面自主可控的国产GPU、服务器芯片产品。</b>从而凸显了“国产替代”正成为中国半导体行业发展的最大驱动力。</p>\n<p><b>另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。</b>根据IC Insight的统计显示，2020年全球半导体市场规模为3957亿美元，其中，中国大陆市场规模是434亿美元，为全球最大市场，占全球比例达到36.24%。然而，总部位于中国大陆的半导体公司2020年总产值仅为83亿美元，仅占市场规模的5.9%。</p>\n<p><b>偌大的蛋糕，究竟谁能切下一角？半导体产业何时才能造出“中国英伟达”？</b></p>\n<h2>错失黄金时代</h2>\n<p>GPU图形处理器又被称为显示芯片、视觉处理器，最初于1999年由英伟达提出，是个人电脑、工作站、游戏主机以及移动设备（智能手机、平板电脑、VR设备）上专门运行绘图运算的微处理器。</p>\n<p>随着GPU的并行计算优势被逐步挖掘，GPU的应用领域从图形处理扩展到高性能计算，逐步成为Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片。2020年6月，英伟达推出基于安培（Ampere）架构的A100 Tensor Core GPU，成为全球性能最强的AI芯片。</p>\n<p>以应用终端角度分类，GPU可分为PC端GPU、服务器GPU和移动端GPU，对应三种架构，即与专用电路板及组件组成的独立显卡，共享集成显卡，以及移动端GPU与其他芯片或模块一起封装成高集成度的SoC——应用于手机、汽车电子、AI在内的多个应用场景。</p>\n<p><b>自从<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>在2006年收购加拿大GPU厂商ATI之后，目前，在PC及服务器GPU领域，全球GPU市场呈现“美国芯片三巨头”——英特尔、AMD和英伟达垄断的局面。集成GPU市场英特尔优势明显，独立GPU市场英伟达和AMD两强割据。</b></p>\n<p>根据研究机构Jon Peddie Research的数据显示，2021年第一季度，全球PC端GPU市场中，英特尔（Intel）以68%市场份额位居榜首，AMD和英伟达分别为17%和14%，三家共计份额接近100%；全球独立GPU领域中，英伟达是数据中心GPU市场领导者，占据81%的市场份额，拥有领先优势，AMD则以占比19%位居第二。</p>\n<p>仅2019年，英伟达凭借V100系列等产品，占据了中国AI训练芯片市场90%份额，牢牢掌握着中国这一庞大的AI芯片销售市场。</p>\n<p>英伟达能持续作为“芯片霸主”地位的核心原因之一在于其“轻设计模式”。英伟达不做芯片制造和封装，交由<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>代工完成，自身享受7nm等先进制程工艺技术红利。根据财报显示，2016年至2021年期间，英伟达收入增长了233%，营业利润翻了一番，达到45亿美元。在截至今年5月的三个月内，销售额同比猛增84%，毛利率则达到了64%。</p>\n<p><b>事实上，中国很早就进入了GPU芯片设计领域，但结果并不如意。</b></p>\n<p><b>从20世纪70年代开始，中国开始引进半导体与集成电路技术和生产线。但结果却是陷入了“代代引进、代代落后”的恶性循环，加上“汉芯一号”假芯片事件给社会带来的不良影响，让中国的“自主处理器”遭受严重挫败，以及中国积极推动WTO全球化等因素，从而错失了全球半导体产业发展的黄金时期，下游企业只能“造不如买”。</b></p>\n<p>到2000年，以国家“18号文件”出台为标志，中国半导体才逐渐形成设计、制造、封装测试“三业分离”的产业组织形态，引进以“<a href=\"https://laohu8.com/S/688981\">中芯国际</a>”为代表的一批芯片制造（Foundry）企业在华建设、投产，技术水平也因此得到快速提升。</p>\n<p>目前，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。</p>\n<p>2014年，以军机图形显示控制模块起家的“景嘉微”（300474.SH）成功研制出军用GPU芯片JM5400，随后在2018年成功研发出28nm制程工艺的第二代GPU芯片JM7200。景嘉微从军用定制走向通用GPU，成为全球少数、国内唯一实现独立GPU商用量产的公司。</p>\n<p>除景嘉微外，2021年3月天数智芯发布了国内首颗7纳米工艺制造的GPGPU（通用图形处理器），即去掉了传统GPU 30%的图形渲染部分，只为处理人工智能（AI）应用而生；燧原科技则在今年6月发布了迄今中国最大的AI计算芯片“邃思2.0”AI芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组。</p>\n<p>但值得注意的是，景嘉微研发的JM7200芯片，性能只相当于2012年英伟达GTX 640水平，难以满足企业客户的应用需求。即便燧原科技的“邃思2.0”AI芯片，也仅和英伟达的A100达成平手，Benchmark测试的6个项目中有2项大幅超越了英伟达A100的性能表现。（详见钛媒体App前文：《燧原科技发布中国最大的AI计算芯片，加速推进三大业务方向落地》）</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/15cb73d2787595547a9ed01926f4dfbe\" tg-width=\"570\" tg-height=\"1926\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p><b>背后的原因，主要由于中国半导体产业起步晚，芯片的技术门槛高、成本弹性大、产业高度集中，使得中国GPU芯片企业的整体研发投入、技术、人才都滞后于国外，从而在产品性能和技术上依然和芯片巨头有差距，下游企业依然难以脱离“美国芯片三巨头”的境地。</b></p>\n<p>以研发投入为例，2011年至2020年的十年间，景嘉微的研发投入费用总额为人民币6.27亿元，而英伟达2020年这一年的研发投入就达到39.24亿美元，约合人民币253.23亿元，十年间英伟达总计投入超过1200亿元人民币，两者相差超190倍。</p>\n<p>在人才方面，截至2021年上半年，英伟达员工人数高达18975人，景嘉微总员工人数为1174人，远低于AMD在上海研发中心的2000名员工。</p>\n<p>“AI芯片、GPU芯片市场比较特殊，跟传统的专用处理器不一样，技术十分复杂。它需要大量的数据，需要和特定的算法结合，才能够付诸市场运用。”<a href=\"https://laohu8.com/S/SNPS\">新思科技</a>中国副总经理谢仲辉在今年4月接受钛媒体App独家专访时表示，如果企业想把首颗AI芯片做扎实，通常需要两三年以上。</p>\n<p>在他看来，芯片半导体本身是一个投入大、周期长、见效慢的行业，技术完全国产化需要长期持续的资金、人才和技术积累，很难用“砸金钱见回报”这种互联网思维来处理。</p>\n<p><b>此外，结合CUDA技术的软硬件生态，也是国内芯片企业与英伟达形成较大差距的另一重要原因。</b></p>\n<p>2006年，英伟达就发布了并行计算平台CUDA，其中包含一系列开发工具，只有安装使用这个平台才能够进行复杂的并行计算，任何人只要拥有一台配有英伟达GPU的笔记本电脑，就可以利用CUDA可以进行科学、便捷编程计算，比如深度学习、AI算法等，开发相关软件。过去十多年，英伟达坚持不懈地推广CUDA，使更多政企级类型软件都基于该平台开发，将英伟达自研GPU硬件与CUDA软件相结合，高效实现应用落地。</p>\n<p>相比之下，目前国内却没有一个类似CUDA和英伟达硬件深度绑定的系列平台，技术壁垒差距十分明显。大部分国产GPU厂商均采取兼容CUDA开源框架的策略，如天数智芯、登临等，准备在此基础上培育自己的软件生态。</p>\n<p>“短期来看，国产GPU兼容CUDA更容易发展，毕竟写算子是人力密集型行业，用户迁移的话是需要100%迁移、整套代码都要在你的片上跑，如果代码量很小，需要的算子不那么多，难度就比较低。但是长期来看，还是要摆脱兼容思路，发展自有的核心技术。”芯片行业内人士表示，选择兼容主要是确保已有软件依然可用，未来会不断改进自家平台，使其更加匹配自己的芯片，从而吸引开发者迁移。</p>\n<p>但也有企业选择不兼容CUDA生态，比如同时做AI训练和推理芯片的燧原科技，今年全面升级了其“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”，希望能拥有生态主导权。</p>\n<p><b>总结来看，对标英伟达的这些国内芯片企业依然处在发展的初级阶段，AI芯片技术的产业化、市场化能力较弱，没有产生实际的大规模使用，距离超越或取代“中国英伟达”仍然有很长的路要走。</b></p>\n<p>中科驭数CEO鄢贵海在接受钛媒体App采访时表示，虽然目前中国需求侧虽然还是全球最大的单一市场，增速也名列前茅，“需求侧”还是很强劲的，但在高端芯片方面无论是设计还是制造还有不小差距，“供给侧”不够强大。他指出，供给侧的优劣不仅取决于一家企业，而是全产业链能力。短期内要想打造出这样大体量和全面引领性的企业还是不太现实的。</p>\n<p>中科驭数成立于2018年，是一家专用计算架构研发商，孵化自中科院计算所的计算机体系结构国家重点实验室，如今公司估值已超10亿元。今年7月27日，中科驭数完成数亿元A轮融资，由华泰创新领投，灵均投资以及老股东国新思创跟投。</p>\n<p>高瓴合伙人、高瓴创投软件与硬科技负责人黄立明在接受钛媒体App的独家专访时表示，虽然GPU市场前景广阔，但中国<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>很难直接做成“英伟达”。除了技术难度外，还要结合很强的应用来做——涉及到软件系统软件生态，这对创业公司来说要求是极高的。</p>\n<p>高瓴于2020年2月推出独立VC品牌高瓴创投，此后其对芯片半导体领域进行投资入局，其中包括半导体IP企业芯耀辉、EDA厂商芯华章，GPU平台壁仞科技、DPU公司星云智联，加上碳化硅方面的天科合达、光芯片领域的敏芯半导体、以及手机基带星思半导体等。</p>\n<p>黄立明强调，能在这个方向跑出来的公司，无论海外还是国内，高瓴判断最终都不会有很多。</p>\n<h2>风口已至</h2>\n<p>“我们现在先不纠结于怎么去取代英伟达，路都是一步一步走的。我觉得首先中国得有国产AI芯片、通用GPU、FPGA等底层算力。只要国内有市场需求，我们一定有很多机会。”华映资本主管合伙人章高男对钛媒体App表示，国内半导体产业风口已至，中国现在切入GPU市场是“天时、地利、人和”皆备，尤其半导体和下一代AI技术都是中国必须突围的领域。</p>\n<p>章高男举了一个例子，<a href=\"https://laohu8.com/S/688111\">金山办公</a>产品虽然逊于<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>Office套件，但市场给出1100多亿元市值，背后重要原因之一是，中国必须得有国产office，同样道理也适用于国产的GPU市场。</p>\n<p>华映资本是国内最早布局移动互联网和文化产业的私募股权基金之一，近几年To B领域也成为华映资本重点关注的投资领域。目前华映资本在To B领域投资的30余个项目，投资总额超7亿元生态，由技术型投资人章高男负责搭建。在数据中台及底层算力相关领域，华映资本投资布局了壁仞科技、天云大数据，中科海微等项目。</p>\n<p>实际上，作为横跨视觉计算和AI计算的通用平台，GPU拥有巨大的市场空间。<b>据<a href=\"https://laohu8.com/S/601555\">东吴证券</a>测算，预计到2027年，GPU领域国产替代的市场空间规模超过341亿美元。除了既有的游戏市场，在工业、医疗、军事航天等方向都有进一步的发挥空间。</b></p>\n<p>今年3月，原商汤科技总裁张文联合创立的通用智能芯片设计商“壁仞科技”完成了B轮融资。2019年9月成立以来，公司总融资额超47亿元人民币，投资方包括高瓴创投、华映资本、<a href=\"https://laohu8.com/S/601318\">中国平安</a>、招商局资本、BAI资本、国盛集团国改基金等，估值已超过100亿元，成长半导体行业势头最为迅猛的“独角兽”企业之一。</p>\n<p><b>除壁仞外，沐曦集成电路、摩尔线程等入局GPU领域的企业也都完成了融资。</b></p>\n<p>8月25日，GPU厂商沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币的A轮融资，创始人陈维良、杨建等均来自美国芯片巨头AMD，投资方包括中国国有企业结构调整基金股份有限公司、<a href=\"https://laohu8.com/S/00810\">中国互联网投资</a>基金、经纬中国、和利资本、红杉中国、光速中国、国创中鼎、智慧互联产业基金、上海科创基金、联想创投等；而2020年成立的摩尔线程，宣称100天内就完成了两轮数十亿元融资，团队成员主要来自英伟达，投资方包括深创投、红杉资本<a href=\"https://laohu8.com/S/CHN\">中国基金</a>、招商局创投、字节跳动、小马智行、五源资本等。</p>\n<p><b>不过，一个有趣的现象是，壁仞、沐曦、摩尔线程上述三家初创企业是名副其实的“PPT融资造芯”，融资时无一家完成首颗芯片的流片（流水线试生产）。</b></p>\n<p>为何市场投资人愿意对此敞开钱包？数位投资人在接受钛媒体App采访时表示，这些项目能够获得大量资本支持，原因都为投资早期，主要看的还是团队、赛道两部分：AI芯片赛道风口已至，高管团队也均出自“美国芯片三巨头”。</p>\n<p>“我觉得需要给这些企业机会和耐心，不可能500个人都在写PPT。制造芯片是一个5年到10年的事情，我们愿意去投的原因，并非是投机或者是忽悠。我认为，投半导体赛道本身风险就高，需要做好长周期的打算，需要有足够强的风险承担能力，这和投资互联网的模式创新完全不一样。”上述投资人对钛媒体App表示。</p>\n<p>但也有半导体行业投资人指出，上述投资项目本质上还是希望市值撑高，有更高的回报率，尤其“芯片热”环境下，风投机构需要不断在中早期寻找这些GPU、AI芯片企业标的，希望从中赌得一份更高的回报。</p>\n<p>此外，在这一波GPU创业浪潮中，创始团队师出“美国芯片三巨头”。例如，天数智芯首席科学家郑金山曾任AMD首席技术专家；沐曦的创始团队主要来自AMD，CEO陈维良曾在AMD担任图形研发高级总监，CTO杨建曾任AMD Fellow（院士）；壁仞科技最新上任的联席CEO李新荣，曾任AMD全球副总裁，壁仞科技高级副总裁陈文中也曾在AMD任职。</p>\n<p>对此，章高男表示，AMD是GPU领域排名前二的芯片巨头，关于GPU核心研发都在上海，而图形渲染的研发是在美国，企业可以去找AMD和英伟达两家公司高管去沟通，而最终选择的人肯定是半导体行业内的佼佼者。</p>\n<p>鄢贵海认为，在细分新兴赛道，凭借需求侧的应用“势能”，中国芯片企业集中优势兵力，立足服务本土企业，突出开发的敏捷性，是有机会在产品定义、方案迭代周期上超越“英伟达”这些芯片巨头。<b>他预计，10年内会出现一批技术领先的国产GPU、DPU企业。</b></p>\n<p>“芯片产业五个环节：设计、制造、封测、材料、EDA五个环节中，与应用最相关的是设计，我们最大的优势又在于应用，所以非常有机会在“设计”这一环节取得突破，然后以点带面，逐步扩大胜利版图。所谓“弯道超车”还是追赶策略，切入面向未来的新赛道并且全力加速才更有可能占据新的战略制高点。希望能在10年内能出现一批技术领先、产品扎实而且富有战略意识的企业。”鄢贵海对钛媒体App表示。</p>\n<p>壁仞科技创始人张文表示，对芯片公司的能力要求从产品级提升到系统级和生态级。时间上不超过5年，中国在AI芯片设计领域赶上甚至领先国际水准。他强调，超越英伟达，需要重新定义一个产品，以及重新定义一个市场。</p>\n<h2>百亿DPU芯片市场“爆火”</h2>\n<p>在黄仁勋看来，负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元（DPU），正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱”。当中国芯片企业发力GPU时，英伟达则把目光放在了CPU、DPU这两个新市场中。</p>\n<p>2020年9月，英伟达宣布拟以400亿美元，从日本软件集团处收购英国芯片设计商Arm，预计写下半导体行业最大的并购案。但这笔交易存有争议，目前还等待欧盟、英国、美国和中国等政府的批准。但2021年4月，英伟达则宣布进军数据中心CPU市场，发布Grace CPU处理器，也就是本文开头黄仁勋所讲的那一段话。（详见钛媒体App前文：《英国政府出手干预，英伟达400亿美元并购Arm交易生变》）</p>\n<p>CPU和GPU之外，英伟达还在布局DPU。2019年，英伟达宣布以69亿美元全现金的形式收购以色列网络芯片商迈络思（Mellanox），并最终将其拿下。而这笔英伟达有史以来规模最大的收购，黄仁勋最看重的就是迈络思在数据中心技术等方面独步天下的能力。<b>2020年10月，英伟达首次推出了DPU — NVIDIA BlueField系列数据处理器。</b></p>\n<p>究其根本，一方面DPU更灵活安全，更重要的是，DPU可以解放CPU的算力，释放服务器的负载，并凭借低功耗显著降低综合成本，甚至还可以改善AI和机器学习应用的性能。</p>\n<p>据IDC统计，全球算力的需求每3.5个月就会翻一倍，远远超过了当前算力的增长速度。在此驱动下，全球计算、存储和网络基础设施也在发生根本转变：一些数据量过大的工作负载，过多占用CPU资源，与之协同作战的各种“X”PU芯片便应运而生，GPU、FPGA等芯片之外，DPU就是下一个“X”PU。</p>\n<p>业内人士就此做了一个形象的比喻，网络就像造马路，以前1G 10G时代马路已经不够宽了，车子越来越多，为了平衡压力，通过增加红绿灯和投入更多的交警来更高的协调资源，这样已经让原来的效率提高很多，但是仍然不够。必须第一扩大马路，这就是带宽增加，但是马路从2道变为4道，仅仅依靠红绿灯和有限的交警还是会堵塞，但是我们不能无限增加交警，这就需要马路能更加智能，帮助解决拥堵。</p>\n<p>章高男指出，大量的网络管理在CPU里面，占据了容器能力，而DPU则是将服务器智能提供空间能力，大量虚拟化空间可以提高算力需求。</p>\n<p><b>随着2020年，DPU的名声超出了竞争对手英特尔所推出的基础设施处理器(IPU)和SmartNIC，也让每个对数据中心业务虎视眈眈的企业都要在这个领域分一杯羹。DPU成为了各大芯片巨头、初创公司争相研发的新赛道，国产DPU现在几乎处在百花齐放的状态，红杉、高瓴创投、鼎晖、软银中国都开始入场。</b></p>\n<p>今年4月，天眼查数据显示，国产DPU芯片供应商“云豹智能”完成<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>投资、红杉资本、耀途资本等联合的天使轮融资；5月末，芯启源完成数亿元Pre-A轮融资，投资方包括软银中国、浦东科创集团等；7月27日，DPU芯片研发商“中科驭数”完成华泰创新领投的数亿元A轮融资；8月30日，DPU芯片研发商星云智联宣布完成了数亿元天使轮融资，由高瓴创投领投，鼎晖VGC、华登国际中国基金参与跟投；9月初，IDG资本豪掷“云脉芯联”天使轮融资项目。</p>\n<p>“DPU有可能成为继CPU和GPU之后的第三颗算力芯片，但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。”鄢贵海在接受钛媒体App等采访时表示，DPU产生的背景是智能时代数据爆发导致的端-边-云一体化趋势带来的对计算延迟、数据安全、资源虚拟化需求。CPU对这些非业务性负载已不堪重负，迫切需要一个理想的对象来分担这些计算负载。</p>\n<p><b>头豹研究院则预测，中国DPU市场规模预计将在2025年达到37.4亿美元。全球DPU市场规模2025年预计将达到135.7亿美元。</b>同时报告也指出，数据流通是DPU最大的应用市场，其中裸金属服务其对DPU存在刚需。DPU在电信市场的应用主要为边缘计算场景，渗透率不足5%。针对智能驾驶领域的DPU仍在探索阶段，预计在2023年DPU才有望布局在智能驾驶领域。<img src=\"https://static.tigerbbs.com/7170c585dab44018726df81a32c63d62\" tg-width=\"808\" tg-height=\"500\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>中国DPU市场规模，2020-2025年预测，来源：头豹研究院</p>\n<p>鄢贵海指出，CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。而网络带宽每年依旧还有35%左右的增长。</p>\n<p>以<a href=\"https://laohu8.com/S/600918\">中泰证券</a>为例，当时该公司遇到的挑战是，交易报单合规检查太慢，需要提高交易效率。于是，中科驭数与中泰证券、上交所技术有限责任公司联合研发了一套极速风控系统解决方案，来加速这一流程。中科驭数相继研发了超低时延智能网卡、数据计算加速卡等多套产品和解决方案，主要面向高带宽、低时延、数据密集型等场景。该公司今年已经实现千万级别的季度营收。中科驭数的下一代DPU芯片预计将于2021年底完成设计，预计可处理高达200G网络带宽数据。</p>\n<p><b>不过，DPU市场虽然火爆，但概念较新，未知更多，投资风险也会更大。</b></p>\n<p>芯启源CEO卢笙指出，目前DPU细分赛道的壁垒还是相对较高的，除了技术壁垒之外，还有市场的壁垒，需要客户不断迭代，尤其是配合开源软件不断升级去适配客户快速变化的软硬件环境。因此VC（风险投资）在投资之前，一定要先认可赛道，且有足够的耐心。他强调，投资人需要对市场进行不断地观察并调整判断，现在谁也无法预料未来DPU发展前景。</p>\n<p>也有媒体认为，当英伟达进入新开辟的CPU和DPU战场，对中国的GPU厂商或许是个利好，尤其英伟达依然花大量精力放在400亿美元收购英国芯片设计商Arm公司的并购交易上，这对新创GPU企业而言，可能是个追赶的时机。</p>\n<p>正如章高男对钛媒体App所说，“从逻辑上讲，门槛不高的事情通常稀缺性都不高。（芯片半导体赛道）有些事情是很难的，需要长时间投入，虽然是高风险，但总归得有人去做。这是真正对国家有利的长远投入，其实应该鼓励投资。否则的话，这些需要长时间投入的难事，谁都不去做，你永远上不了台阶。”</p>\n<p>章高男强调，虽然风险投资肯定要追求回报，但他认为，在整个资金分配合理情况下，拿出一部分投资半导体赛道的初创企业，不仅有极强的社会意义，更是某种长期价值投资的重要体现。</p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/01e0bbbfdbdc6f8f2f7ce512582f7c3e","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2166195813","content_text":"英伟达CEO黄仁勋（图片来源：Nvidia官网）\n“我即将展示的产品，融合了新的GPU加速计算能力，拥有Mellanox高性能网络，补足我们最后一块拼图的产品是——全球首款专为TB级数据中心加速计算而设计的CPU处理器，它的秘密代号是Grace。”\n这是2021年4月英伟达（NVIDIA）CEO黄仁勋在GTC峰会演讲中的一段话。然而，让人意想不到的是，直到8月12日英伟达自曝后人们才知道，这段不足100字、14秒的演讲内容竟然不是黄仁勋本人出镜，而是使用了合成的“数字替身”，即利用英伟达GPU处理器与Omniverse软件平台共同形成的“虚拟黄仁勋”形象。\n这一事件引发了人们对虚拟现实、元宇宙、AI换脸等技术和概念的激烈讨论，同时也让“英伟达”这家美国芯片霸主从半导体行业“出圈”，走入了大众视野。\n自1993年成立至今，在黄仁勋的带领下，英伟达成功创造且引领了GPU（图形处理器）芯片这一类别，产品覆盖整个PC设备GPU至服务器GPU市场。过去五年内，英伟达市值从310亿美元增长到5050亿美元，跻身成为全球第七大半导体供应商，是人工智能（AI）芯片领域炙手可热的明星企业。\n与此同时，在英伟达市值超过英特尔之后，国内半导体市场看到了GPU、AI芯片赛道更大的市场机会，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。\n近两年，国内半导体产业发生着转变。由于华为海思、中芯国际等企业受美方“实体清单”影响，以及全球芯片短缺引发的连锁反应，使得中国企业愈加难采购到美国半导体产品，对于“国产替代”需求愈加强烈。\n2020年6月29日，由于美国《出口管理条例》再升级，实体清单企业成员在不断调整，英特尔“临时性暂停”对浪潮集团的芯片供货。\n尽管随后在7月3日，浪潮方面宣布英特尔已恢复对其供货，但一家是全球最大的PC、云服务x86架构芯片供应商，另一方是中国最大的服务器厂商，两家公司之间的临时断供危机，为整个中国云计算、半导体行业提了一个醒：随着算力需求越来越强烈，中国需要大规模生产全面自主可控的国产GPU、服务器芯片产品。从而凸显了“国产替代”正成为中国半导体行业发展的最大驱动力。\n另外，作为全球芯片销量大国，中国却没有出现一家“英伟达”这样的芯片巨头，大市场并没有产生与之匹配的大公司。根据IC Insight的统计显示，2020年全球半导体市场规模为3957亿美元，其中，中国大陆市场规模是434亿美元，为全球最大市场，占全球比例达到36.24%。然而，总部位于中国大陆的半导体公司2020年总产值仅为83亿美元，仅占市场规模的5.9%。\n偌大的蛋糕，究竟谁能切下一角？半导体产业何时才能造出“中国英伟达”？\n错失黄金时代\nGPU图形处理器又被称为显示芯片、视觉处理器，最初于1999年由英伟达提出，是个人电脑、工作站、游戏主机以及移动设备（智能手机、平板电脑、VR设备）上专门运行绘图运算的微处理器。\n随着GPU的并行计算优势被逐步挖掘，GPU的应用领域从图形处理扩展到高性能计算，逐步成为Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片。2020年6月，英伟达推出基于安培（Ampere）架构的A100 Tensor Core GPU，成为全球性能最强的AI芯片。\n以应用终端角度分类，GPU可分为PC端GPU、服务器GPU和移动端GPU，对应三种架构，即与专用电路板及组件组成的独立显卡，共享集成显卡，以及移动端GPU与其他芯片或模块一起封装成高集成度的SoC——应用于手机、汽车电子、AI在内的多个应用场景。\n自从AMD在2006年收购加拿大GPU厂商ATI之后，目前，在PC及服务器GPU领域，全球GPU市场呈现“美国芯片三巨头”——英特尔、AMD和英伟达垄断的局面。集成GPU市场英特尔优势明显，独立GPU市场英伟达和AMD两强割据。\n根据研究机构Jon Peddie Research的数据显示，2021年第一季度，全球PC端GPU市场中，英特尔（Intel）以68%市场份额位居榜首，AMD和英伟达分别为17%和14%，三家共计份额接近100%；全球独立GPU领域中，英伟达是数据中心GPU市场领导者，占据81%的市场份额，拥有领先优势，AMD则以占比19%位居第二。\n仅2019年，英伟达凭借V100系列等产品，占据了中国AI训练芯片市场90%份额，牢牢掌握着中国这一庞大的AI芯片销售市场。\n英伟达能持续作为“芯片霸主”地位的核心原因之一在于其“轻设计模式”。英伟达不做芯片制造和封装，交由台积电代工完成，自身享受7nm等先进制程工艺技术红利。根据财报显示，2016年至2021年期间，英伟达收入增长了233%，营业利润翻了一番，达到45亿美元。在截至今年5月的三个月内，销售额同比猛增84%，毛利率则达到了64%。\n事实上，中国很早就进入了GPU芯片设计领域，但结果并不如意。\n从20世纪70年代开始，中国开始引进半导体与集成电路技术和生产线。但结果却是陷入了“代代引进、代代落后”的恶性循环，加上“汉芯一号”假芯片事件给社会带来的不良影响，让中国的“自主处理器”遭受严重挫败，以及中国积极推动WTO全球化等因素，从而错失了全球半导体产业发展的黄金时期，下游企业只能“造不如买”。\n到2000年，以国家“18号文件”出台为标志，中国半导体才逐渐形成设计、制造、封装测试“三业分离”的产业组织形态，引进以“中芯国际”为代表的一批芯片制造（Foundry）企业在华建设、投产，技术水平也因此得到快速提升。\n目前，景嘉微、天数智芯、登临科技、壁仞科技、燧原科技、寒武纪、沐曦集成电路等企业均在通用处理器这一赛道中集聚。\n2014年，以军机图形显示控制模块起家的“景嘉微”（300474.SH）成功研制出军用GPU芯片JM5400，随后在2018年成功研发出28nm制程工艺的第二代GPU芯片JM7200。景嘉微从军用定制走向通用GPU，成为全球少数、国内唯一实现独立GPU商用量产的公司。\n除景嘉微外，2021年3月天数智芯发布了国内首颗7纳米工艺制造的GPGPU（通用图形处理器），即去掉了传统GPU 30%的图形渲染部分，只为处理人工智能（AI）应用而生；燧原科技则在今年6月发布了迄今中国最大的AI计算芯片“邃思2.0”AI芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组。\n但值得注意的是，景嘉微研发的JM7200芯片，性能只相当于2012年英伟达GTX 640水平，难以满足企业客户的应用需求。即便燧原科技的“邃思2.0”AI芯片，也仅和英伟达的A100达成平手，Benchmark测试的6个项目中有2项大幅超越了英伟达A100的性能表现。（详见钛媒体App前文：《燧原科技发布中国最大的AI计算芯片，加速推进三大业务方向落地》）\n\n背后的原因，主要由于中国半导体产业起步晚，芯片的技术门槛高、成本弹性大、产业高度集中，使得中国GPU芯片企业的整体研发投入、技术、人才都滞后于国外，从而在产品性能和技术上依然和芯片巨头有差距，下游企业依然难以脱离“美国芯片三巨头”的境地。\n以研发投入为例，2011年至2020年的十年间，景嘉微的研发投入费用总额为人民币6.27亿元，而英伟达2020年这一年的研发投入就达到39.24亿美元，约合人民币253.23亿元，十年间英伟达总计投入超过1200亿元人民币，两者相差超190倍。\n在人才方面，截至2021年上半年，英伟达员工人数高达18975人，景嘉微总员工人数为1174人，远低于AMD在上海研发中心的2000名员工。\n“AI芯片、GPU芯片市场比较特殊，跟传统的专用处理器不一样，技术十分复杂。它需要大量的数据，需要和特定的算法结合，才能够付诸市场运用。”新思科技中国副总经理谢仲辉在今年4月接受钛媒体App独家专访时表示，如果企业想把首颗AI芯片做扎实，通常需要两三年以上。\n在他看来，芯片半导体本身是一个投入大、周期长、见效慢的行业，技术完全国产化需要长期持续的资金、人才和技术积累，很难用“砸金钱见回报”这种互联网思维来处理。\n此外，结合CUDA技术的软硬件生态，也是国内芯片企业与英伟达形成较大差距的另一重要原因。\n2006年，英伟达就发布了并行计算平台CUDA，其中包含一系列开发工具，只有安装使用这个平台才能够进行复杂的并行计算，任何人只要拥有一台配有英伟达GPU的笔记本电脑，就可以利用CUDA可以进行科学、便捷编程计算，比如深度学习、AI算法等，开发相关软件。过去十多年，英伟达坚持不懈地推广CUDA，使更多政企级类型软件都基于该平台开发，将英伟达自研GPU硬件与CUDA软件相结合，高效实现应用落地。\n相比之下，目前国内却没有一个类似CUDA和英伟达硬件深度绑定的系列平台，技术壁垒差距十分明显。大部分国产GPU厂商均采取兼容CUDA开源框架的策略，如天数智芯、登临等，准备在此基础上培育自己的软件生态。\n“短期来看，国产GPU兼容CUDA更容易发展，毕竟写算子是人力密集型行业，用户迁移的话是需要100%迁移、整套代码都要在你的片上跑，如果代码量很小，需要的算子不那么多，难度就比较低。但是长期来看，还是要摆脱兼容思路，发展自有的核心技术。”芯片行业内人士表示，选择兼容主要是确保已有软件依然可用，未来会不断改进自家平台，使其更加匹配自己的芯片，从而吸引开发者迁移。\n但也有企业选择不兼容CUDA生态，比如同时做AI训练和推理芯片的燧原科技，今年全面升级了其“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”，希望能拥有生态主导权。\n总结来看，对标英伟达的这些国内芯片企业依然处在发展的初级阶段，AI芯片技术的产业化、市场化能力较弱，没有产生实际的大规模使用，距离超越或取代“中国英伟达”仍然有很长的路要走。\n中科驭数CEO鄢贵海在接受钛媒体App采访时表示，虽然目前中国需求侧虽然还是全球最大的单一市场，增速也名列前茅，“需求侧”还是很强劲的，但在高端芯片方面无论是设计还是制造还有不小差距，“供给侧”不够强大。他指出，供给侧的优劣不仅取决于一家企业，而是全产业链能力。短期内要想打造出这样大体量和全面引领性的企业还是不太现实的。\n中科驭数成立于2018年，是一家专用计算架构研发商，孵化自中科院计算所的计算机体系结构国家重点实验室，如今公司估值已超10亿元。今年7月27日，中科驭数完成数亿元A轮融资，由华泰创新领投，灵均投资以及老股东国新思创跟投。\n高瓴合伙人、高瓴创投软件与硬科技负责人黄立明在接受钛媒体App的独家专访时表示，虽然GPU市场前景广阔，但中国创业公司很难直接做成“英伟达”。除了技术难度外，还要结合很强的应用来做——涉及到软件系统软件生态，这对创业公司来说要求是极高的。\n高瓴于2020年2月推出独立VC品牌高瓴创投，此后其对芯片半导体领域进行投资入局，其中包括半导体IP企业芯耀辉、EDA厂商芯华章，GPU平台壁仞科技、DPU公司星云智联，加上碳化硅方面的天科合达、光芯片领域的敏芯半导体、以及手机基带星思半导体等。\n黄立明强调，能在这个方向跑出来的公司，无论海外还是国内，高瓴判断最终都不会有很多。\n风口已至\n“我们现在先不纠结于怎么去取代英伟达，路都是一步一步走的。我觉得首先中国得有国产AI芯片、通用GPU、FPGA等底层算力。只要国内有市场需求，我们一定有很多机会。”华映资本主管合伙人章高男对钛媒体App表示，国内半导体产业风口已至，中国现在切入GPU市场是“天时、地利、人和”皆备，尤其半导体和下一代AI技术都是中国必须突围的领域。\n章高男举了一个例子，金山办公产品虽然逊于微软Office套件，但市场给出1100多亿元市值，背后重要原因之一是，中国必须得有国产office，同样道理也适用于国产的GPU市场。\n华映资本是国内最早布局移动互联网和文化产业的私募股权基金之一，近几年To B领域也成为华映资本重点关注的投资领域。目前华映资本在To B领域投资的30余个项目，投资总额超7亿元生态，由技术型投资人章高男负责搭建。在数据中台及底层算力相关领域，华映资本投资布局了壁仞科技、天云大数据，中科海微等项目。\n实际上，作为横跨视觉计算和AI计算的通用平台，GPU拥有巨大的市场空间。据东吴证券测算，预计到2027年，GPU领域国产替代的市场空间规模超过341亿美元。除了既有的游戏市场，在工业、医疗、军事航天等方向都有进一步的发挥空间。\n今年3月，原商汤科技总裁张文联合创立的通用智能芯片设计商“壁仞科技”完成了B轮融资。2019年9月成立以来，公司总融资额超47亿元人民币，投资方包括高瓴创投、华映资本、中国平安、招商局资本、BAI资本、国盛集团国改基金等，估值已超过100亿元，成长半导体行业势头最为迅猛的“独角兽”企业之一。\n除壁仞外，沐曦集成电路、摩尔线程等入局GPU领域的企业也都完成了融资。\n8月25日，GPU厂商沐曦集成电路宣布完成10亿元人民币的A轮融资，创始人陈维良、杨建等均来自美国芯片巨头AMD，投资方包括中国国有企业结构调整基金股份有限公司、中国互联网投资基金、经纬中国、和利资本、红杉中国、光速中国、国创中鼎、智慧互联产业基金、上海科创基金、联想创投等；而2020年成立的摩尔线程，宣称100天内就完成了两轮数十亿元融资，团队成员主要来自英伟达，投资方包括深创投、红杉资本中国基金、招商局创投、字节跳动、小马智行、五源资本等。\n不过，一个有趣的现象是，壁仞、沐曦、摩尔线程上述三家初创企业是名副其实的“PPT融资造芯”，融资时无一家完成首颗芯片的流片（流水线试生产）。\n为何市场投资人愿意对此敞开钱包？数位投资人在接受钛媒体App采访时表示，这些项目能够获得大量资本支持，原因都为投资早期，主要看的还是团队、赛道两部分：AI芯片赛道风口已至，高管团队也均出自“美国芯片三巨头”。\n“我觉得需要给这些企业机会和耐心，不可能500个人都在写PPT。制造芯片是一个5年到10年的事情，我们愿意去投的原因，并非是投机或者是忽悠。我认为，投半导体赛道本身风险就高，需要做好长周期的打算，需要有足够强的风险承担能力，这和投资互联网的模式创新完全不一样。”上述投资人对钛媒体App表示。\n但也有半导体行业投资人指出，上述投资项目本质上还是希望市值撑高，有更高的回报率，尤其“芯片热”环境下，风投机构需要不断在中早期寻找这些GPU、AI芯片企业标的，希望从中赌得一份更高的回报。\n此外，在这一波GPU创业浪潮中，创始团队师出“美国芯片三巨头”。例如，天数智芯首席科学家郑金山曾任AMD首席技术专家；沐曦的创始团队主要来自AMD，CEO陈维良曾在AMD担任图形研发高级总监，CTO杨建曾任AMD Fellow（院士）；壁仞科技最新上任的联席CEO李新荣，曾任AMD全球副总裁，壁仞科技高级副总裁陈文中也曾在AMD任职。\n对此，章高男表示，AMD是GPU领域排名前二的芯片巨头，关于GPU核心研发都在上海，而图形渲染的研发是在美国，企业可以去找AMD和英伟达两家公司高管去沟通，而最终选择的人肯定是半导体行业内的佼佼者。\n鄢贵海认为，在细分新兴赛道，凭借需求侧的应用“势能”，中国芯片企业集中优势兵力，立足服务本土企业，突出开发的敏捷性，是有机会在产品定义、方案迭代周期上超越“英伟达”这些芯片巨头。他预计，10年内会出现一批技术领先的国产GPU、DPU企业。\n“芯片产业五个环节：设计、制造、封测、材料、EDA五个环节中，与应用最相关的是设计，我们最大的优势又在于应用，所以非常有机会在“设计”这一环节取得突破，然后以点带面，逐步扩大胜利版图。所谓“弯道超车”还是追赶策略，切入面向未来的新赛道并且全力加速才更有可能占据新的战略制高点。希望能在10年内能出现一批技术领先、产品扎实而且富有战略意识的企业。”鄢贵海对钛媒体App表示。\n壁仞科技创始人张文表示，对芯片公司的能力要求从产品级提升到系统级和生态级。时间上不超过5年，中国在AI芯片设计领域赶上甚至领先国际水准。他强调，超越英伟达，需要重新定义一个产品，以及重新定义一个市场。\n百亿DPU芯片市场“爆火”\n在黄仁勋看来，负责在数据中心传输和处理数据的数据处理单元（DPU），正与CPU、GPU共同组成“未来计算的三大支柱”。当中国芯片企业发力GPU时，英伟达则把目光放在了CPU、DPU这两个新市场中。\n2020年9月，英伟达宣布拟以400亿美元，从日本软件集团处收购英国芯片设计商Arm，预计写下半导体行业最大的并购案。但这笔交易存有争议，目前还等待欧盟、英国、美国和中国等政府的批准。但2021年4月，英伟达则宣布进军数据中心CPU市场，发布Grace CPU处理器，也就是本文开头黄仁勋所讲的那一段话。（详见钛媒体App前文：《英国政府出手干预，英伟达400亿美元并购Arm交易生变》）\nCPU和GPU之外，英伟达还在布局DPU。2019年，英伟达宣布以69亿美元全现金的形式收购以色列网络芯片商迈络思（Mellanox），并最终将其拿下。而这笔英伟达有史以来规模最大的收购，黄仁勋最看重的就是迈络思在数据中心技术等方面独步天下的能力。2020年10月，英伟达首次推出了DPU — NVIDIA BlueField系列数据处理器。\n究其根本，一方面DPU更灵活安全，更重要的是，DPU可以解放CPU的算力，释放服务器的负载，并凭借低功耗显著降低综合成本，甚至还可以改善AI和机器学习应用的性能。\n据IDC统计，全球算力的需求每3.5个月就会翻一倍，远远超过了当前算力的增长速度。在此驱动下，全球计算、存储和网络基础设施也在发生根本转变：一些数据量过大的工作负载，过多占用CPU资源，与之协同作战的各种“X”PU芯片便应运而生，GPU、FPGA等芯片之外，DPU就是下一个“X”PU。\n业内人士就此做了一个形象的比喻，网络就像造马路，以前1G 10G时代马路已经不够宽了，车子越来越多，为了平衡压力，通过增加红绿灯和投入更多的交警来更高的协调资源，这样已经让原来的效率提高很多，但是仍然不够。必须第一扩大马路，这就是带宽增加，但是马路从2道变为4道，仅仅依靠红绿灯和有限的交警还是会堵塞，但是我们不能无限增加交警，这就需要马路能更加智能，帮助解决拥堵。\n章高男指出，大量的网络管理在CPU里面，占据了容器能力，而DPU则是将服务器智能提供空间能力，大量虚拟化空间可以提高算力需求。\n随着2020年，DPU的名声超出了竞争对手英特尔所推出的基础设施处理器(IPU)和SmartNIC，也让每个对数据中心业务虎视眈眈的企业都要在这个领域分一杯羹。DPU成为了各大芯片巨头、初创公司争相研发的新赛道，国产DPU现在几乎处在百花齐放的状态，红杉、高瓴创投、鼎晖、软银中国都开始入场。\n今年4月，天眼查数据显示，国产DPU芯片供应商“云豹智能”完成腾讯投资、红杉资本、耀途资本等联合的天使轮融资；5月末，芯启源完成数亿元Pre-A轮融资，投资方包括软银中国、浦东科创集团等；7月27日，DPU芯片研发商“中科驭数”完成华泰创新领投的数亿元A轮融资；8月30日，DPU芯片研发商星云智联宣布完成了数亿元天使轮融资，由高瓴创投领投，鼎晖VGC、华登国际中国基金参与跟投；9月初，IDG资本豪掷“云脉芯联”天使轮融资项目。\n“DPU有可能成为继CPU和GPU之后的第三颗算力芯片，但从结构上来看，DPU会更异构、也更专用。”鄢贵海在接受钛媒体App等采访时表示，DPU产生的背景是智能时代数据爆发导致的端-边-云一体化趋势带来的对计算延迟、数据安全、资源虚拟化需求。CPU对这些非业务性负载已不堪重负，迫切需要一个理想的对象来分担这些计算负载。\n头豹研究院则预测，中国DPU市场规模预计将在2025年达到37.4亿美元。全球DPU市场规模2025年预计将达到135.7亿美元。同时报告也指出，数据流通是DPU最大的应用市场，其中裸金属服务其对DPU存在刚需。DPU在电信市场的应用主要为边缘计算场景，渗透率不足5%。针对智能驾驶领域的DPU仍在探索阶段，预计在2023年DPU才有望布局在智能驾驶领域。\n中国DPU市场规模，2020-2025年预测，来源：头豹研究院\n鄢贵海指出，CPU的性能从5-10年前每年30%的增幅，到三年前大概只有每年不到3%的性能增幅。而网络带宽每年依旧还有35%左右的增长。\n以中泰证券为例，当时该公司遇到的挑战是，交易报单合规检查太慢，需要提高交易效率。于是，中科驭数与中泰证券、上交所技术有限责任公司联合研发了一套极速风控系统解决方案，来加速这一流程。中科驭数相继研发了超低时延智能网卡、数据计算加速卡等多套产品和解决方案，主要面向高带宽、低时延、数据密集型等场景。该公司今年已经实现千万级别的季度营收。中科驭数的下一代DPU芯片预计将于2021年底完成设计，预计可处理高达200G网络带宽数据。\n不过，DPU市场虽然火爆，但概念较新，未知更多，投资风险也会更大。\n芯启源CEO卢笙指出，目前DPU细分赛道的壁垒还是相对较高的，除了技术壁垒之外，还有市场的壁垒，需要客户不断迭代，尤其是配合开源软件不断升级去适配客户快速变化的软硬件环境。因此VC（风险投资）在投资之前，一定要先认可赛道，且有足够的耐心。他强调，投资人需要对市场进行不断地观察并调整判断，现在谁也无法预料未来DPU发展前景。\n也有媒体认为，当英伟达进入新开辟的CPU和DPU战场，对中国的GPU厂商或许是个利好，尤其英伟达依然花大量精力放在400亿美元收购英国芯片设计商Arm公司的并购交易上，这对新创GPU企业而言，可能是个追赶的时机。\n正如章高男对钛媒体App所说，“从逻辑上讲，门槛不高的事情通常稀缺性都不高。（芯片半导体赛道）有些事情是很难的，需要长时间投入，虽然是高风险，但总归得有人去做。这是真正对国家有利的长远投入，其实应该鼓励投资。否则的话，这些需要长时间投入的难事，谁都不去做，你永远上不了台阶。”\n章高男强调，虽然风险投资肯定要追求回报，但他认为，在整个资金分配合理情况下，拿出一部分投资半导体赛道的初创企业，不仅有极强的社会意义，更是某种长期价值投资的重要体现。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2147,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"defaultTab":"posts","isTTM":false}