如何突破光刻机等核心设备的瓶颈？

近年来，国产GPU在AI训练、图形渲染等场景的应用逐渐增多，但与英伟达、AMD等国际厂商相比，仍面临制程工艺落后、算力密度不足、生态适配性弱等挑战。以下从技术路径、产业链协同、市场需求三个维度展开分析：

一、制程技术突破路径

疑问：

• 如何在缺乏先进光刻机的情况下，通过架构优化弥补制程差距？
• 国产光刻胶研发周期是否可能压缩至5年内实现量产？

二、算力性能提升策略

1.架构创新

• 存算一体设计：通过SRAM/DRAM集成减少数据搬运能耗（如壁仞BR100采用混合精度计算）。
• 异构计算优化：开发兼容CUDA的国产编程框架（如华为昇思MindSpore）。

2.场景适配

• AI推理专用芯片：针对边缘计算场景降低功耗（如摩尔线程MTTS80）。
• 渲染与计算融合：支持实时物理渲染与AI降噪（如景嘉微JM9系列）。

疑问：

• 是否应优先发展通用GPU还是专用AI芯片？
• 如何平衡高性能与成本控制？

三、产业链协同与生态构建

• 硬件协同：与国产CPU（如龙芯）、内存（长鑫）形成兼容性验证联盟。
• 软件生态：推动Linux系统与国产GPU驱动深度优化（如统信UOS适配）。
• 政策支持：通过“十四五”集成电路专项基金定向扶持关键企业。

疑问：

• 政府补贴能否避免重复建设与恶性竞争？
• 开源社区能否成为打破生态壁垒的有效工具？

四、市场需求驱动迭代

• 数据中心国产化：金融、政务领域优先采购国产GPU（如商汤科技自研A100替代方案）。
• 消费级市场渗透：通过性价比优势抢占入门级游戏/创作市场（如云米AI芯片）。

疑问：

• 消费者是否愿意为国产GPU支付溢价？
• 如何避免“为国产而国产”的短期行为？

结论：国产GPU需以“技术突破+生态绑定+政策杠杆”形成闭环，短期内聚焦细分场景实现局部超越，长期依赖产业链自主可控能力的全面提升。