有意见 | 再获10亿元融资，中国GPU芯片巨头如何炼成？ 原创

“我们不会跟随英伟达路线，要走出自己的一条路。”“开发超赶国际，对接国情的天垓系列后续产品，天垓200及天垓300。”

7月13日，通用GPU处理器供应商天数智芯继去年3月获12亿元C轮融资后，再次宣布完成超10亿元融资。公司指出，本轮融资将助力公司量产AI推理芯片智铠100，开发第二、三代AI训练芯片天垓200及300，扩展天数智芯软件平台。

文首的两句话正是出自天数智芯CTO吕坚平之口。毕业于耶鲁大学并获计算机科学博士学位的他，在加入天数智芯前，曾任三星全球副总裁、联发科总监、英伟达GPU架构师等职务，拥有近30年芯片研发技术经验。正是顶尖的CTO和完整的端到端研发团队，让天数智芯在疫情下逆势赢得资本信赖。

我们的科技留言板“有意见”如下

@延巴克图：现在看起来，有了开放架构、第三方芯片厂代工，以及人工智能引发的算力需求，单纯看“造芯”/开发芯片的难度是下降了。更难的是如何让应用方用新的芯片，并为其引入新的架构。也就是说，应用、开发，和生态成了衡量造芯能否成功的下一个关键点。

@媒体搬运工：在去年AICC大会上笔者采访过天数智芯的领导，感觉这家企业比较低调和务实。GPGPU对国内来讲是一个从零到一的突破，一款高端通用GPU芯片从定义到实现大规模销售需要4-5年时间。虽然前面有英伟达这样的巨头公司，但是国内创新公司没有历史包袱，充分发挥能动性，聚焦AI，让产品更有竞争力。

@老董：数字化时代，每时每刻都在生成着海量的数据，从这些数据中挖掘到有用信息，需要凭借强大的机器学习技术，而GPU可为机器学习的AI训练与AI推理提供出强大的算力，未来无论是数据中心还是企业级应用，GPU都会有很好的应用前景。因此拥有一支顶尖通用GPU研发团队的天数智芯可以获得资本信赖就完全可以理解了。

@华强萨日朗：芯片制造的难度之大不仅仅只因为一个光刻机。芯片对制造车间的要求也非常苛刻，但芯片车间要求每立方米的空气中超过0.1微米大小的杂质不能超过1000粒。包括车间内安装的风机过滤机组、滤纸等目前都无法国产化。中国“芯”还有很长的道路要走。