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中科驭数：在DPU赛道“啃硬骨头”
作者：沈怡然 2022-10-01 08:39
随着摩尔定律逼近极限，CPU性能增长乏力，而数据和算力却呈现爆发式增长，这使得原本的主力处理器芯片负载过重，DPU就是为了解决这一矛盾而诞生的。
经济观察报 记者 沈怡然 眼前的这位中年人讲话温和，衬衫西裤的着装，也难掩一种学术气质。他叫鄢贵海，中科驭数公司的创始人兼CEO。他的职业身份是一名科研院所的博士生导师，在2018年成立了这家国产芯片公司。
中科驭数在近一年多共完成了三轮融资。一年中，公司的接待室总是不够用，来拜访的包括投资人、媒体、相关部委人士等。长年工作于科研院所，让鄢贵海有一种沉默而谨慎的特质，他此前不习惯随便表达自己的看法，如今也在学习和投资人、客户沟通。
根据清科研究中心数据，2022年上半年国内有投资案例数4167起，同比下降31.9%，其中有881起围绕半导体及电子设备。机构避险情绪强烈，蜂拥至半导体赛道寻找确定性。
半导体的赛道也在分化，2022年来，偏消费、偏低端芯片的泡沫开始挤出：消费半导体的老股回调、新股破发、企业融资不顺，相关的BP也很少出现。在一些投资人看来，“低垂的果实已经摘完了”，大家正将目光转向半导体中技术更富更杂、周期更长、壁垒更高的领域。
DPU技术正有这一特点：烧钱多、周期长，产品面向政企，很难快速上量，但是技术壁垒高、客户黏性强。同时，鄢贵海表示，DPU是全球新近发展起来的一项新技术，不像很多成熟芯片已经形成了“西强东弱”的格局，在DPU上中国和西方国家没有代际差。
简单来说，DPU是全球新近发展起来的一种专用处理器。计算机中主流的算力芯片包括CPU和GPU，DPU可以帮助CPU分担一些网络、存储、计算和安全等任务的负载。随着摩尔定律逼近极限，CPU性能增长乏力，而数据和算力却呈现爆发式增长，这使得原本的主力处理器芯片负载过重，DPU就是为了解决这一矛盾而诞生的。
中科驭数的产品处在从小批量到规模化应用的阶段，已经有了第一批客户。在鄢贵海看来，当下的任务是，保持产品迭代以适应用户需求。同时，推动产品从小批量到规模化落地，再要考虑如何去复制同类客户。
“但是，DPU产业化的挑战很大，这包括一些供应链紧张、人才不足的共性难题，还有需求碎片化、大量兼容适配的特殊挑战，公司目前单颗DPU成本较高，我们正想办法降低成本，让边际效益快速提升。”鄢贵海说。
芯片里的硬骨头
“下一步，去啃硬骨头！”
这是半导体投资人在公开场合常说的一句话。一个现实的原因是，过去两年半导体太火热，一些偏同质化、偏低端的芯片已经不在政策和资本的热衷范围。
一些技术相对简单的芯片已经完成了初步的国产替代。根据华兴资本研究，模拟芯片的国产替代率有25%，功率半导体有30%，CIS有30%，其中一些中低端品类已经完成国产替代。
这些芯片往往相对独立，不需要兼容适配，下游面向手机、智能手表、蓝牙耳机等消费电子，对可靠性要求并不极致，起量还很快，抓住一款爆品可以快速爆发，公司1年内量产、3年内上市。
这种浅层替代的空间已经不大，国产替代正进入深水区。
相比之下，中科驭数的DPU不是一个“赚快钱”的项目。DPU是一个相对细分的领域，人才稀缺，有着较高的技术复杂度，需要用28nm工艺生产。它的直接效果是给CPU“减负”，用在一些超低时延和超大吞吐的应用上，比如金融计算、高性能计算、数据中心、自动驾驶场景。
通俗来说，如果把一台计算机或服务器比作一个团队，在这些场景中，通常CPU是“大管家”的角色，负责思考并处理各种业务；GPU是“美工”，专攻图像处理；DPU则相当于“前台”，负责打包、拆包“数据包”，提升整个团队的工作效率。这样的定位意味着DPU需要和CPU以及诸多软件产品兼容适配。
鄢贵海曾联合科研单位编撰了《专用处理器（DPU）技术白皮书》，其中写道，因为摩尔定律放缓使得通用CPU的性能增长边际成本迅速上升，数据表明现在CPU的性能年化增长 (面积归一化之后)仅有 3%左右，但计算需求却是爆发性增长，尤其在全球云计算、数据中心、智算中心等基础设施快速扩容的背景下。
可以说，DPU属于数据中心的“大芯片”，需要较大的投入，可是市场规模却不如CPU。ICInsights数据显示，截至2021年，全球DPU市场空间有50.7亿美元，计算机CPU市场规模约350亿美元。
一款蓝牙耳机芯片项目可做到5年内上科创板，而中科驭数五年来还是一家早期企业，只完成了小批量生产，后续面临更艰巨的产业化任务。这在大部分投资人眼中都是一块“硬骨头”。
产品的采购方是云计算厂商以及金融、电信等客户，合作周期长，鄢贵海称，这里没有一个方向的客户是能在三个月内搞定的，而一旦形成客户关系，彼此黏性会很高。而且中国在数据中心这个领域，无论是市场规模还是增速，特别是用户数量，相较于国外都有巨大的优势。
一个令人兴奋的点是，它在全球是一项早期技术。鄢贵海的研究背景是专用计算机体系结构，他对记者表示，早在2013年，国际上已经有DPU的研究雏形，2016年海外有创业公司试水。2016年，鄢贵海在做博士生导师期间，提出过一种创新的DPU的研究方向，也是国内最先一个提出的，和国际厂商的时间几乎同步。
英伟达收购Mellanox后，在2020年推出其 BlueField系列DPU，英特尔在 2021年发布了IPU产品（算作英特尔定义的DPU），海外的谷歌、亚马逊云也在做相关的研发。
鄢贵海对记者表示，与存储器、CPU这种成熟产品不同，这些芯片已经被标准化，市场已经形成了西强东弱的格局，国际大厂拥有技术的、成本的优势，并善于利用产品的周期性调整价格，以驱逐追赶者。国产的道路是后发追赶式的，面临的竞争非常残酷。
DPU未来也会走向标准化。鄢贵海说：“我们感受到的竞争氛围更宽松，而且创新的空间更大，比如我们正在研究如何将端到端的延迟从20微秒降低到2微秒，对于很多技术点，各家都有不同的实现方法，但若这项技术在国际上已经相对成熟，那国产几乎没有空间去创新了，最紧要的任务就是赶上国际的水平，做出一个自主可控的方案。”
DPU的挑战和“中国方案”
近一年，中科驭数连续完成三轮融资。一些老股东灵均投资、光环资本、泉宗资本连续三轮追投，第三轮融资由金融街资本领投，建设银行旗下建信股权跟投。
鄢贵海对记者表示，公司目前处于起步阶段，直到2021年才算产品小规模落地，做了一些示范应用。
中科驭数的产品处在部分行业的规模化应用阶段。第一批客户以国内金融企业为主。公司提供DPU一代产品K1，为高带宽、低延迟、数据密集的计算场景提供计算引擎。2021年，第二代产品K2又拓展到数据中心。产品进度上，第二代DPU芯片K2今年初投片，预计于近期回片。第三代DPU芯片研发迭代已经接近尾声。
中科驭数现阶段的主要任务是将DPU产业化，但不得不面临一些外部干扰。芯片是全球合作的产物，但是地缘政治给半导体形成了一股逆全球化的趋势，供应链的分裂、疫情的隔离、企业过度备货等因素叠加，造成了一轮巨大的芯片短缺。
鄢贵海称，当前一代DPU芯片需要28nm工艺，这种工艺的产能仍然紧俏。当前半导体产业受到诸多外部因素的影响。在外力干扰下，中小企业很容易因拿不到产能而拖延速度，进度已经不由自己掌控。
相比之下，国际上的对手主要是英伟达、英特尔等大厂，它们的DPU部门作为业务的一个分支，有大量的产能、人力资源支持，团队只需要做好研发。而本土的DPU是由初创企业从零到一做起来的，一个团队要同时完成委托代工、芯片兼容性、工程化、售后服务等。鄢贵海表示，这并不是一个特殊现象，本土供应链尚未完善，对芯片企业的工业支撑是不足的。公司加大融资的原因也在于此。
另一方面，由于DPU的特性，中科驭数在产业化上还面临一些特殊挑战。鄢贵海称，DPU需要高度兼容性，一款产品要完成大量跨平台“适配”工作，尤其各类服务器和操作系统，这也非常考验团队的生态建设能力。他粗略统计软件团队有1/4的工程师正在做相关工作。
鄢贵海表示，国产企业海光、飞腾也都是中科驭数的合作伙伴。在全球格局尚未形成之前，国产DPU需要利用国内的资源禀赋和更多国产芯片达成生态协同，并服务于本土的信息基础设施，在全球角逐一项新技术的关键窗口期，探索出一种“中国方案”。
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沈怡然经济观察报记者
大科创新闻部记者
关注硬科技领域，包括机器人及人工智能、无人机、虚拟现实（VR/AR）、智能穿戴，以及新材料领域。擅长企业深度报道及上市公司分析报道。发现前沿技术、发展趋势投资价值。