摘要：这年头，科技圈的瓜比娱乐圈还离谱。前阵子刚吃完“某大厂自研3nm芯片突破”的瓜，转头就炸出“阿里要采购寒武纪15万片GPU”的猛料——15万片啊朋友们！要知道，整个中国数据中心一年的GPU采购量也就百万级别，寒武纪要是真拿下这单，直接原地封神。结果还没等网友们
这年头，科技圈的瓜比娱乐圈还离谱。前阵子刚吃完“某大厂自研3nm芯片突破”的瓜，转头就炸出“阿里要采购寒武纪15万片GPU”的猛料——15万片啊朋友们！要知道，整个中国数据中心一年的GPU采购量也就百万级别，寒武纪要是真拿下这单，直接原地封神。结果还没等网友们激动完，阿里云反手就是一句“消息不实”，把这盆刚烧开的“国产芯狂欢”冷水，浇了个透心凉。
你以为这只是个简单的辟谣？太天真了。这事儿背后，藏着国产芯片供应链最真实的“遮羞布”——我们天天喊“国产替代”，但到底是“真替代”还是“PPT替代”？云厂商嘴上说“支持国产”，身体却很诚实——到底是“不想买”，还是“买不了”？今天咱就扒开这层“15万片GPU”的画皮，看看国产芯片的“虚火”和“实干”，到底差在哪儿。
一、从“15万片”到“不实”：传言是怎么“炼”成的？
先说说这“15万片GPU”的传言有多离谱。15万片是什么概念？寒武纪2023年全年营收才11.2亿元，净利润亏了10.79亿元——要是真卖15万片GPU，就算每片只卖1000块，也得15亿，直接覆盖全年营收还绰绰有余。可问题是，寒武纪有这产能吗？
懂行的都知道，GPU这东西不是拧螺丝，想造多少造多少。它得靠台积电、中芯国际这些晶圆厂代工，而顶级GPU（比如英伟达H100）的代工优先给大客户，寒武纪这种“小玩家”能拿到多少产能？更何况，造一片GPU的成本可不低。台积电7nm工艺代工一片GPU，光晶圆成本就得几千块，加上封装、测试，寒武纪卖一片思元GPU，定价怎么也得万把块。15万片就是15亿，阿里云是开银行的？
那为啥这种一听就扯的传言，能在科技圈疯传三天三夜？说白了，还是“国产芯焦虑”闹的。自从美国卡脖子，英伟达A100/H100断供，大家就像盼星星盼月亮一样盼着“国产GPU站起来”。市场上但凡有点风吹草动，比如“某国产芯片性能追平英伟达”“某大厂采购国产芯片”，立刻就能点燃情绪——哪怕这消息漏洞百出，也有人愿意信：“万一是真的呢？国产芯终于要崛起了！”
更有意思的是传言的“传播路径”。这种消息往往先从“匿名知情人士”嘴里冒出来，接着被某些“科技自媒体”添油加醋（标题必须带“重磅”“突发”“独家”），然后资本闻风而动（寒武纪股价趁机拉一波），最后官方出来辟谣——完美闭环。说白了，就是有人故意放风，利用市场焦虑割韭菜。就像当年“水氢车”一样，只要喊“国产突破”，就有人愿意买单。
二、寒武纪：“AI第一股”的GPU梦，碎了吗？
要聊这事儿，绕不开寒武纪。作为“AI芯片第一股”，它当年上市时可是风光无限——2020年登陆科创板，募资25.8亿元，市值一度冲上千亿。结果呢？上市四年，年年亏损，2023年营收11亿，亏了10亿，市值从千亿跌到现在的百亿出头。说好的“AI芯片龙头”，怎么混成这样？
问题就出在它的GPU产品上。寒武纪这些年推了不少“思元”系列GPU，比如思元270、思元370、思元470，口号喊得震天响：“对标英伟达A100”“算力突破XX PFLOPS”。但真拉出来遛遛，就露馅了——
性能差太远。拿它最拿得出手的思元370来说，官方宣传“INT8算力256 TOPS”，看着和A100的200 TOPS差不多。但懂行的都知道，算力≠实际性能。跑AI模型时，A100的能效比（每瓦算力）是思元370的2倍以上；跑复杂模型（比如GPT-3），思元370得堆3片才能顶A100 1片。云厂商用它，服务器数量得翻倍，机房电费得暴涨——这成本谁扛得住？
产能跟不上。寒武纪自己不造芯片，得找台积电代工。但台积电的产能是有限的，优先给苹果、英伟达、高通这些大客户。寒武纪这种小客户，只能捡别人剩下的产能，而且还得排队。2023年，寒武纪全年芯片出货量也就几万片，想一下子拿出15万片？除非台积电为它单独开一条产线——可能吗？
成本下不来。代工成本高不说，寒武纪的芯片良率也不行。有业内人士透露，思元370的良率只有50%左右（英伟达A100良率80%以上），相当于造2片坏1片，成本直接翻倍。结果就是：买一片思元370，比买一片A100还贵，性能却差一大截。云厂商又不是慈善家，放着好用又便宜的英伟达不买，买你的“高价低能”产品？
所以寒武纪的困境，不是“缺订单”，是“产品不行”。不是阿里云不想买，是真用不了——用它跑云服务，客户体验下降（卡、慢），成本上升（服务器、电费、运维），最后客户跑了，阿里云喝西北风？
三、阿里云：“一云多芯”是口号，还是真干？
阿里云说“一云多芯支持国产供应链”，这话听着挺提气。但“支持”和“采购15万片”是两码事。要搞懂这事儿，得先明白“一云多芯”到底是啥。
简单说，“一云多芯”是云厂商的“技术保险”。以前云服务器基本只认x86芯片（英特尔、AMD）和英伟达GPU，现在怕被卡脖子，就搞“硬件抽象层”——通过软件适配，让云平台能兼容不同架构的芯片，比如ARM、RISC-V，还有国产的海光、鲲鹏、寒武纪GPU。这样一来，就算某款芯片断供，云平台能快速切换到其他芯片上，不至于瘫痪。
但技术兼容≠实际采购。阿里云的服务器里，国产芯片占比有多少？业内人士估计，不到5%——而且大多是用于测试、边缘计算这些非核心场景。为啥？因为云厂商的命根子是“降本增效”，服务器成本占总运营成本的40%以上，GPU更是核心部件，一分钱都不能瞎花。
用国产GPU，短期就是“花钱买罪受”。比如用思元370替代A100，性能不够就得买更多片，服务器数量增加30%；功耗高一倍，机房电费涨50%；软件适配麻烦，运维团队得重新培训，人力成本上升。算下来，用国产GPU的服务器成本，比用英伟达的高40%以上。阿里云一年服务器采购量几百万台，要是核心业务全换国产GPU，成本得涨几百亿——这钱谁出？用户吗？用户凭啥为你的“国产情怀”买单？
所以阿里云的“支持”，本质是“战略布局”：我可以少量采购，测试兼容性，万一以后英伟达断供，我有备胎。但要说大规模采购（比如15万片），除非国产GPU性能追上英伟达，成本降到同水平——否则免谈。
这次阿里云急着否认“15万片”，说白了就是怕被“道德绑架”。你想啊，要是默认了，下次开会，领导可能就问：“既然能买15万片，为啥不多买点支持国产？”投资人可能问：“买这么多低效芯片，利润还要不要了？”用户可能问：“用国产GPU，我的服务会不会变慢？”——索性直接否认：“没这事儿，别瞎传！”
四、国产芯片突围：别再“PPT狂欢”，该“实干兴芯”了
扒了这么多，其实想说明一个道理：国产芯片现在最缺的不是“订单”，是“实力”。天天喊“国产替代”，但替代的前提是“能用、好用、便宜用”——这三点，目前国产GPU一个都没做到。
先别吹“算力”，先练“内功”。国产芯片厂商总喜欢吹“算力突破XX”，但客户要的是“跑模型快、耗电少、稳定不崩”。比如跑GPT-4，A100跑一轮要1小时，国产GPU跑3小时，还时不时死机——这种“高算力”有啥用？不如沉下心优化架构，提升能效比，把软件栈（编译器、驱动、框架适配）做好。英伟达厉害的不是硬件，是CUDA生态，国产芯片得把生态建起来，不然硬件再好，开发者不用，也是白搭。
别靠“订单续命”，得靠“市场赚钱”。总想着“等大厂订单”“等政府补贴”，是走不远的。芯片是商业产品，得靠市场赚钱活下去。寒武纪2023年政府补贴3.5亿，占营收的31%——这种“补贴依赖症”，能撑多久？不如去抢边缘计算、安防监控这些“非高端”市场，先把量做起来，积累经验，再慢慢往高端走。
市场和资本，给点“耐心”。造芯片不是搞互联网，三个月出个APP就能赚钱。它得十年磨一剑，台积电、英伟达都是几十年才熬出来的。现在资本市场太浮躁，寒武纪一亏损，股价就暴跌；某芯片公司说“三年盈利”，就有人追着买。这种心态要不得——芯片研发就是“烧钱”，得允许企业亏损，给时间让技术迭代。
政策扶持，别搞“指标摊派”。有些地方为了“国产替代”，给云厂商下指标：“今年国产芯片采购量必须占30%”。结果呢？厂商表面应付，买了堆芯片放仓库，实际还用英伟达。这种“拔苗助长”的政策，除了浪费钱，一点用没有。不如把补贴给研发：企业每投1块钱研发，政府补5毛；把钱给人才：芯片工程师年薪百万，政府给安家费——这才是真支持。
结尾
说到底，“15万片GPU”的传言，就像一面镜子，照出了国产芯片的“虚火”和“焦虑”。我们太渴望国产芯片站起来了，以至于愿意相信离谱的传言，容忍厂商的“PPT芯片”。但芯片行业的规律是“实干兴芯”，不是“口号兴芯”。
下次再有“某大厂采购XX万片国产芯片”的消息，咱先问三个问题：它有这产能吗？性能够用吗？买回去能赚钱吗？想明白了，就不会被割韭菜了。
国产芯崛起，靠的不是键盘侠的热血，是工程师的熬夜改代码，是企业家的十年磨一剑，是全行业的冷静和耐心。瓜吃完了，该干活了——毕竟，芯片是造出来的，不是吹出来的。
来源：倪卫涛
