人们经常把 AI 芯片和 GPU 混淆在一起，将景嘉微和寒武纪等公司放在同一类别，但它们实际上是有区别的。寒武纪和华为制造的是专门用于 AI 场景的 AI 芯片，与 ASIC 的专用芯片有所不同。相反，这种芯片类似于 GPGPU 通用芯片。GPGPU 的用途通常分为三种：用于 AI 领域，用于高性能计算（例如模拟核爆和天气预报等高精度计算），以及图形渲染。

而用于 AI 运算的芯片主要由 Tensor Core 组成，这是一种专门用于张量计算的核心。因此，对于 AI 领域中使用的这两种产品来说，寒武纪和华为之间的差异不大。寒武纪的产品已被应用于阿里和百度的 AI 场景，因此可能会在这一轮中得到核心收益。

海光信息和景嘉微所要做的是与英伟达的 A100 和 H100 芯片类似的通用 GPGPU 芯片。景嘉微实际上是有实力的，但相对而言进展并不那么快，因为之前曾计划收购慕沐曦科技（未上市）但未能成功。

龙芯科技也计划于今年推出其首款 GPGPU 芯片，可能在未来两年内能够发布自己的产品。然而，对于 GPGPU 这种产品而言，最重要的不是硬件，而是软件生态的壁垒。打破、扩大这个生态壁垒的能力才是最重要的。

目前，寒武纪和华为的产品被应用于 AI 行业。如果想要替代 CUDA，就需要进行算子的迁移，因为 CUDA 是不开源的。寒武纪和华为已经编写了一套独立于 CUDA 之外的语言。因此需要进行算子迁移，相当于重新编程，将接口全部拆除，然后重新编写为寒武纪的一套语言。因此，对于后续希望替换寒武纪应用场景的工业企业来说，替换成本将非常高。因此，在当前阶段，受益最多的还是寒武纪，因为这些云厂商已经与寒武纪进行了一定程度的适配，而后续工业企业替换意愿并不强。

对于景嘉微和龙芯科技来说，其逻辑实际上不那么强。因为他们都还没有发布自己的芯片，只是有能力去做。至于炒海光信息，这是可以理解的，因为海光确实拥有 GPGPU，只不过其 GPGPU 之前更多用于高性能计算，而未应用在云厂商的 AI 场景中。