行业早已苦垄断久矣，近两年，国内掀起GPU融资潮，项目一个接一个地融资。
从2020年开始，GPU行业融资总额已超过200亿元。仅2020年~2021年，通用GPU领域就有近20起融资事件发生，这些公司所追求则主要是桌面级的独立显卡市场。据Verified Market Research数据显示，2020年中国大陆的独立GPU市场规模为47.39亿美元，预计2027年将超过345.57亿美元。[41]
为什么国内新创企业独爱独立显卡？一方面，集成型GPU与CPU高度绑定，基本都是CPU厂商进行设计生产，如英特尔和AMD两家公司的核显，再如国产CPU厂商龙芯7A2000内部集成的自研GPU[42]；另一方面，独立显卡属高性能器件赛道，不仅技术领先于集成显卡，而且应用面更宽，反观集成显卡大多是作为亮机卡或低负荷的日常卡使用。
目前来看，获融的初创公司如芯瞳半导体、芯动科技、摩尔线程、天数智芯、壁仞科技均已陆续推出产品，甚至已进入一些整机，龙芯中科、海光信息、寒武纪、芯原股份几家上市公司也持续耕耘GPU业务（包括集显和独显）。
但总体来看，国产GPU产品仍处在起步阶段，缺乏应用场景，产品性能与英伟达、AMD产品有一定差距，软件和生态较难竞争。虽然优势并不明显，但在国际间不可抗力因素驱使下，国内不得不考虑国产平替问题。
国内GPU融资上市情况，制表丨果壳硬科技
参考资料丨《科创板日报》[43]、首创股份[44]
为什么GPU会如此吸金？因为GPU真的很难设计和制造，它与CPU并称两大最难芯片。行业人士一致认为，造GPU比造CPU还难，对运算性能、安全性、稳定性要求极高，要复杂完整的系统设计，才可能完成。[45]
国产GPU还有哪些困境和机遇？果壳硬科技团队认为：
- 先确定做什么
实际上，GPU在不同应用场景，也有不同的要求，选好切入点至关重要。目前来说，主要包括AI人工智能、FP双精度浮点运算和图形渲染三类产品，其中图形渲染最难。[46]
另外，还要考虑算力成本。在如今动不动几纳米的制程工艺下，半导体生产必然存在良率问题，很难做到分毫不差。考虑到纳米制程越小代工难度越大，全部都追求最好最稳定并不现实，同时最终成本也会反应在消费端，想立足市场就要考虑算力成本，为不同需求的客户提供多种可选项。[47]
英伟达以刀法精准著称。其GPU会在生产初始阶段，扫描流处理器坏区并将这些电路关闭，根据坏区多少分为三六九等，质量高且稳定的核心便是价格更高的数据中心处理器，质量不错但相对次之的便分别出货给4090、4080[30]。这样的好处是既能做到数据中心、工作站、个人计算机的低中高端全覆盖，又能给不同需求的提供不同的成本选项。
英特尔、AMD、英伟达官网显示，三家的产品不仅价格档位分类清晰，也覆盖诸多场景。反观国内GPU厂商，也主要分为数据中心GPU和消费级GPU两个档位，但起步阶段尚不能覆盖全部场景。
