近日，国内GPU初创企业摩尔线程智能科技（北京）有限责任公司（以下简称“摩尔线程”）宣布完成A轮20亿融资，该轮融资由由上海国盛资本、五源资本、渤海中盛基金联合领投，腾讯投资、建银国际、前海母基金、洪泰基金等九家知名机构跟投。
据悉，所筹资金将重点用于首颗GPU芯片的批量生产与制造、GPU SOC相关联的IP研发、以及国产GPU生态系统的拓展等。
据了解，摩尔线程成立于2020年10月，致力于构建视觉计算及人工智能领域计算平台，研发全球领先的自主创新知识产权GPU，并助力中国建立本土高性能计算生态系统。
一年完成三轮融资，首颗国产全功能GPU研制成功
OFweek维科网注意到，摩尔线程成立距今刚过一年时间里，就相继完成了三轮融资，并且每轮融资都获得战略投资、国有资本和著名财投的鼎力支持。
在去年12月的天使轮，摩尔线程获得了红杉基金、和而泰、闻名投资、五源资本的青睐；在公司成立一百天之后，摩尔线程再度于Pre－A轮融资数十亿，吸引了深创投、红杉资本、GGV纪源资本、招商局创投、五源资本等明星资本，还有字节跳动、小马智行这样的科技公司。
一年内相继完成三轮融资，摩尔线程到底有何魅力，能获得资本如此热捧？在技术突破上，摩尔线程只用了不到300天，成功研制出首颗国产全功能GPU。该芯片内置自主研发的3D图形计算核芯、AI训练与推理计算核芯、高性能并行计算核芯、超高清视频编解码计算等核芯，不仅能够运行AI、视频解码等应用，还支持3D图形，与其他国产GPU厂商发布GPU相比功能更加全面。目前，摩尔线程正在一边适配主流CPU和操作系统，一边推进量产工作的进行。
另一方面，摩尔线程具备了优秀的团队，其核心成员主要是来自英伟达、AMD以及ARM等世界巨头公司。而且团队管理者大都是技术骨干，其CEO是原先英伟达中国区总经理，CTO在图形学和并行计算方面有非常深的理解。整个团队拥有丰富的GPU设计成功经验，严谨成熟的技术路线，以及对中国GPU应用市场的深刻理解，使得摩尔线程能够在不到一年的时间内，成功研制出国产第一代全功能GPU产品，目前已经与数百个生态伙伴建立合作关系，共同推进国产GPU应用软件的联合开发、性能优化和应用创新。公司计划将GPU技术广泛赋能到数字孪生、工业仿真、数字文创、智慧能源、智慧城市、智慧医疗、自动驾驶、机器人、数字人、生物计算等多个数字经济发展的重点领域。
“元宇宙”时代，GPU重要性愈发凸显
提起GPU，就不得不提起最近无比火热的一个概念——元宇宙。元宇宙实际上是什么，是基于高科技手段进行创造和链接，与现实世界映射与交互的虚拟世界，是一个有新型社会体系的数字世界。
既然是一个新的世界，那么必然离不开的一点就是交互。广大的用户对交互软件的需求也逐步地由文字化提升到图像化，甚至更高阶的虚拟人物形象等。不管是在电竞游戏，还是VR／AR，都离不开GPU的传统应用图形渲染，尤其是近年来GPU性能逐年提升，其图像处理及浮点计算能力等底层核心技术极大提高，构建虚拟世界必备的算力，赋能了虚拟世界的图像构建，才能让用户更早一步获得“元宇宙”的世界体验。
（“元宇宙”底层技术支持，资料源自竞核、腾讯云、华泰研究）
根据相关机构的研究显示，从内容角度看，游戏需要吸纳大量用户进入“元宇宙”虚拟世界，方才具备进一步发展社交、文明等方面的可能性，而优质的内容是用户留存度的根基，如《荒野大镖客2》、《原神》等游戏早已凭借其提供的开放世界、丰富的内容以及多样的玩法吸引海量用户在游戏中以虚拟身份加入并在小范围内形成了社交和文化。
从技术角度看，AR、VR、MR和可穿戴设备等硬件产品都能很好地服务于游戏行业，而元宇宙所强调的多种感官刺激的“沉浸感”，也离不开硬件设备的提升，以及游戏引擎的画面、声音以及交互基础。尤其是各大芯片厂商在每一次新品发布时，都会强调其产品在游戏引擎、画质、模型等方面的成果。
毫无疑问，上述所提到的元宇宙内容、设备等相关领域，都需要采用GPU作为核心基础。未来，物理世界的数字化、智能化使得海量图形和数据处理的需求爆发式增长，GPU 3D图形图像计算、AR／VR计算和人工智能计算作为云、边、端计算中心的基础设施已经成为大势所趋，GPU的重要性肯定也会进一步凸显。
行业竞争壁垒高，强者恒强
根据GPU与CPU的关系，是否呈独立的板卡存在，GPU可分为独立GPU和集成GPU。独立GPU使用专用的显示存储器，显存带宽决定了和GPU的连接速度。集成GPU与CPU集成于芯片组中，和CPU共享内存带宽。因此，独立GPU性能更强，升级更换简单，但是功耗也更高，价格更昂贵，多用于主要用于游戏、高性能计算等中高端领域。集成GPU则反之，性能较弱、升级更换较难、价格较低，主要用于办公等中低端领域。
按应用终端分类来看，GPU可分为PC GPU、服务器GPU、移动GPU，其中PC GPU应用于PC端，既有集成GPU，也有独立GPU；服务器GPU应用于服务器，可做专业可视化、计算加速、深度学习等应用；移动GPU受限于移动端功耗与体积的限制，一般都是集成GPU。
如今，GPU发展越来越成熟，可轻松执行实际应用程序，而且程序运行速度已远远超过使用多核系统时的情形。从市场格局来看，GPU行业有着极高的资本和技术壁垒，以Intel、NVIDIA、AMD、ARM、Imagination等国外公司为主的芯片巨头在该行业呈现垄断式发展，且集中度不断提升。根据AlliedMarketResearch预测，2019年全球GPU市场规模197．5亿美元，随着对用户体验、算力需求的持续提升，整体市场规模将在2027年达到2008．5亿美元，CAGR为33．6％。
（GPU市场规模增长趋势（亿美元），资料源自AMR，东方财富证券研究所）
一直以来国外GPU技术占据主导地位，国内GPU芯片的研制虽然可满足目前大多数图形应用需求，但在科学计算、人工智能及新型的图形渲染技术方面仍然和国外领先水平存在较大差距。面对如此快速增长的曲线，加上我国在民用领域的PC、服务器、移动手机等应用的庞大市场，GPU国产化替代的研发进程已经是刻不容缓，未来持续发展国产GPU势在必行，相信这也是为什么近来资本普遍对GPU企业青睐有加的原因。
