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AI芯片市场再掀风云!燧原、壁仞双雄逐鹿,冲刺IPO
作者:来源网络(侵权删)
时间:2024-09-14 11:29:22
8月底,据证监会官网消息,上海燧原科技股份有限公司(以下简称:燧原科技)在上海证监局办理了上市辅导备案,辅导机构为中金公司。这标志着燧原科技正式启动IPO征程。
关键词: AI芯片

从2022年底ChatGPT的横空出世以来,生成式人工智能迎来快速发展,由此也带动了全球AI芯片需求的持续上涨。


根据研究机构Gartner的预测报告显示,2023年全球人工智能(AI)芯片销售收入为536亿美元,而2024年全球人工智能(AI)半导体总收入将达到710亿美元,较2023年增长33%,并预计2025年将达到920亿美元。


2024年,AI浪潮还在席卷全球,并持续带动AI算力需求。在此背景下,国产AI芯片企业也备受资本市场的广泛关注。而在近期,燧原科技、壁仞科技相继公布了上市计划。


燧原科技:“160亿超级独角兽”


8月底,据证监会官网消息,上海燧原科技股份有限公司(以下简称:燧原科技)在上海证监局办理了上市辅导备案,辅导机构为中金公司。这标志着燧原科技正式启动IPO征程。

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公开资料显示,燧原科技成立于2018年3月,专注人工智能领域云端算力产品,致力为通用人工智能打造算力底座,提供原始创新、具备自主知识产权的AI加速卡、系统集群和软硬件解决方案。凭借其高算力、高能效比的创新架构和高效易用的软件平台,公司产品广泛应用于泛互联网、智算中心、智慧城市,智慧金融、科学计算、自动驾驶等多个行业和场景。


自创立以来,燧原科技已经进行了10轮融资,目前公司累计融资额近70亿元。其身后投资阵容强大,其中腾讯更是连续六轮参投,是公司的第一大股东。根据胡润研究院发布的《2024全球独角兽榜》,燧原科技估值已达到160亿元人民币。


基于创始团队丰富的经验,燧原科技在仅仅18个月后,发布“邃思1.0”,这款AI训练芯片一次性流片即收获成功,创造纪录,燧原科技在业界崭露头角。随后,燧原科技对外发布基于“邃思”的云端训练加速卡“云燧T10” 和第一代推理产品“云燧i10”。


2021年,燧原科技发布第二代训练产品“云燧T20/T21”和推理产品“云燧i20”,以及配套的“驭算”软件平台,成为当时国内第一家云端训练和推理产品迭代到第二代的企业。


今年7月,燧原科技发布了新一代推理产品燧原®S60,其是基于GCU320芯片打造的第三代人工智能加速卡,是一款全高全长的标准PCIe加速卡,支持FP32、FP16、BF16、INT8多种数据精度,可广泛应用于各类型人工智能边缘推理和云端推理业务场景。


如今,燧原科技的核心业务已涵盖芯片、板卡、智算一体机、液冷算力集群以及配套的软件系统,为互联网企业、云服务商、网络运营商、科研机构、地方智算中心等客户提供算力支撑。


壁仞科技:估值155亿,创全球算力新纪录


9月12日,据中国证监会信息披露,上海壁仞科技股份有限公司(以下简称:壁仞科技)在上海证监局办理辅导备案登记,拟首次公开发行股票并上市,辅导券商为国泰君安。

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公开资料显示,壁仞科技创立于2019年,团队由国内外芯片和云计算领域核心专业人员、研发人员组成。公司致力于开发原创性的通用计算体系,建立高效的软硬件平台,同时在智能计算领域提供一体化的解决方案,为各行各业提供强大、灵活且高效的通用算力。


自成立以来,壁仞科技已完成多轮融资,公开融资总额超过50亿元人民币。根据胡润研究院今年发布的《2024全球独角兽榜》,壁仞科技以155亿元估值位列第495名。


从发展路径上,壁仞科技首先聚焦云端通用智能计算,逐步在人工智能训练、推理等多个领域赶超现有解决方案,实现国产高端通用智能计算芯片的突破目标。


2022年3月,壁仞科技点亮首款通用GPU,创国产芯片算力记录;同年8月,壁仞科技发布首款通用GPU芯片BR100,创出全球算力纪录,16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上,单芯片峰值算力达到PFLOPS级别,打破了此前一直由国际巨头保持的通用GPU全球算力纪录。今年8月,壁仞科技还与软通动力联合发布了国产AIPC产品。


目前,壁仞科技基于BR100系列通用GPU芯片推出了壁砺100、壁砺104和海玄服务器等数据中心加速计算产品线,这些产品主要部署在大型数据中心,主要客户有中国移动、中国电信,以及商汤科技、国网智能电网研究院有限公司、上海智能算力科技有限公司、上海人工智能实验室、中国信息通信研究院等。


而且值得一提的是,在9月6日-7日的全球AI芯片峰会(GACS 2024)上,壁仞科技宣布取得多芯混训核心技术突破,打造出异构GPU协同训练方案HGCT,其是业界首次能够支持3种及以上异构GPU训练同一个大模型,即支持用「英伟达+壁仞+其他品牌GPU」混训,通信效率大于98%,端到端训练效率达到90~95%。


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