官宣意向3个月后，东芯股份一笔收购事项正式落定。
8月20日，东芯股份发布公告称，拟以自有资金人民币2亿元向砺算科技（上海）有限公司增资，认购后者新增注册资本500万元。本次增资后公司持有上海砺算约37.88%股权。
本轮投资不止一家买方。公告显示，另有其他投资人以相同的投前估值，拟以合计1.28亿元向上海砺算增资，认购其新增注册资本合计320万元。上海砺算投前估值为2亿元。
此前，业界传出砺算科技陷入资金危机，无法发出工资的消息。这在公告中也有透露迹象，在2023年和2024年上半年，砺算科技两次财务结算周期的营收都为0，净利润则为亏损状态。
这家定位做6nm芯片的GPU公司在无法平衡商业化和研发开支的前提下，陷入创业窘境。
东芯股份在5月份就提出了收购意向，此次正式官宣，有望为这家先进计算芯片厂商解燃眉之急。只是该案例也让市场陷入思考，计算芯片厂商该如何在外部巨头环伺下，走出自己的路？
根据东芯股份公告，基于战略规划考虑与业务发展需要，公司与南京砺算科技有限公司、上海砺杰企业管理咨询合伙企业、宣以方、DEHAIKONG、I-singRogerNiu于2024年8月19日签署了《砺算科技（上海）有限公司投资协议》及《砺算科技（上海）有限公司投资协议之补充协议》。公司拟以自有资金人民币2亿元向上海砺算增资。本次投资完成后，不会导致东芯股份合并报表范围发生变更。
本次被收购标的上海砺算，其原本被南京砺算科技100%控股。
企查查信息显示，2021年成立的南京砺算此前出现过三次融资记录。2022年天使轮融资数亿元人民币，投资方包括万物资本、将门创投、协立投资、达泰资本、均石创投、海松资产等。同年的Pre-A轮融资超亿元人民币，投资方包括君桐资本、哲方资本、活水资本、达泰资本等。2023年另有一笔股权变更，涉及投资方包括君桐资本、涌潮联发私募基金、钱塘创投等。
不过按照公告表述，此次收购背后可能还涉及砺算科技在多地主体的重组。
公告显示，本次被收购标的上海砺算在2023年度净利润约亏损1.45亿元，扣非净利润约亏损1.32亿元。2024年上半年净利润为亏损9789.73万元，扣非后净利润为亏损5565.51万元。这两个财务周期的营收均为0。
但其中也提到，该数据为经审计的标的公司模拟财务报表。即假设南京砺算与上海砺算在2024年6月30日完成了内部重组，南京砺算将所持砺算科技（北京）有限公司100%股权转让给上海砺算，同时上海砺算受让了南京砺算全部的资产、人员、业务并终止了已授予的员工期权。
更受关注的是，此次作为上市公司主体率先披露收购意向的东芯股份，其业务主要聚焦在存储器市场，且接近一半收入来源为NANDFlash闪存市场，为何其会有跨界计算芯片的规划？
该公司此前曾在多次投资者交流中指出，将以存储为核心，向“存、算、联”一体化领域进行技术探索，提升营收体量，分摊周期风险。公司将大力发展在工艺技术、使用环境、可靠性等方面比消费级、工业级存储芯片要求更高的车规级存储芯片，实现车规级闪存产品的产业化目标。
这里提到的“算”，就与砺算科技有了关联。公告显示，东芯股份认为，其与标的公司上海砺算的业务具有一定协同性。后者研发的图形渲染芯片需要DRAM存储器的支持，并配备了DRAM存储器的接口。东芯股份目前已经布局了利基型DRAM产品。两家公司相关团队可通过软硬件适配、工艺优化等合作方式，促进双方产品在性能、功耗等方面进行优化和提升。
不过当前，DRAM业务对东芯股份的业务占比较小，按照2023财年收入计算，DRAM业务仅贡献约9%的收入，但毛利率却是公司旗下主要硬件产品中最高，达33.84%。由此可见二者若后续完成良好协同，将有望打开新发展机会。
作为瞄准先进制程工艺发展的GPU芯片厂商，砺算科技曾被寄予厚望。
根据“南京江北新区产业技术研创园”平台2023年4月发布的消息，砺算科技正基于自研盘古架构开发自主知识产权的GPU产品——TrueGPU图形芯片。据悉，其自研架构已支持扩展到16384个计算核心，数量上与国际一线企业产品相同。
彼时高管团队提出，有信心在当年年底，将国内第一颗6nm高性能图形GPU推向市场。
砺算科技联合创始人孔德海曾解释，为了起步更容易，目前大部分专注图形渲染的GPU公司都在从第三方采购IP核。砺算科技却逆势而行，坚定走自研路线，将整体芯片设计掌握在自己手中。
他还曾畅想，“我们的产品在设计时就很有针对性，性价比很高。未来如果能顺利在国内市场流通，我们的电脑就可以用上国产GPU。这也就意味着，大家在购买电脑时有了新的选择，可以用更低的价格买到同样显示性能的电脑。”
东芯股份的公告也显示，上海砺算坚持自研架构，产品可实现端、云、边的主流图形渲染和AI加速，对标主流GPU架构，与外部生态无缝兼容，力争解决国产主流完整GPU架构自主化的关键问题。
但定位6nm先进工艺制程的背后，无疑需要庞大的资金支持。创始团队的融资能力和商业化能力也尤为重要。
据披露，目前，砺算科技的G100图形渲染芯片产品已完成市场规格定义、架构设计、ASIC设计、模级和芯片级验证、软件仿真、硬件仿真，以及大部分后端设计，正进行接口IP集成以及最终验证。
以上研发工作完成后将可以交由代工厂进行流片，后续还需进行封测、功能和性能测试、送样、验证等阶段。此次获得融资后，砺算科技将有能力进行正式流片。后续其还将需要持续不断的资金投入，因此后续标的公司在产业化成功前，仍有进行外部融资的需求。关于后续的融资安排，标的公司将根据产业化进度，视情况寻求融资机会。
这意味着，此次融资并非终点。砺算科技要实现可持续发展，依然面临外部挑战。
根据披露，砺算科技的三位创始高管都有不俗的既往履历。总裁宣以方、联合创始人孔德海、CTO牛一心三位均在硅谷老牌GPU公司S3工作过，经历了多款“全球首个”产品的设计与落地，拥有近30年的GPU芯片开发、量产经验。公司研发人员占比88%，不乏来自“清北复交”的专业人才。
但如今公司面临经营难题，实际上与国产GPU发展背景息息相关。海外GPU巨头英伟达在2006年就开始重金投入，构建其护城河之一CUDA生态，至今有450万开发者支持；同时自研内核架构并不外售。
国际上的后来者AMD近些年勉力追赶，并通过收购软件、硬件等方面公司来逐渐完善其GPU生态能力。虽然份额在逐年上升，但相比英伟达的市场地位依然有较远距离。
这远不是近些年来才陆续成立的国产GPU公司所具备的环境和资金能力。
在近日举行的滴水湖中国RISC-V产业论坛上，北京大学讲席教授谢涛对国内发展AI产业提出他的观察。
GPU是AI芯片的重要门类之一。当前国内发展计算芯片，一大核心难题就是建立生态，因此如何借助新技术趋势构建生态，也是备受关注的命题。谢涛指出，在软件生态适配方面，主流AI公司主要采取两种路线：其一是主流GPGPU公司采取兼容英伟达CUDA软件生态的方式，但这从长远看还是受制于人；其二是走非CUDA路线，但整体呈现小、散、弱的局面，国内高端AI芯片企业达40余家，软件栈层面各自为战，整体市场份额不足10%。
他认为，东芯股份拟收购砺算科技部分股权国产计算芯片模式寻路要建立高水平的（芯片）计算技术体系有三种分类：A体系类似“高铁模式”，即源头创新来自海外，强调“全兼容”，从应用发扬光大。但如果得不到继续支持，将受到较大冲击。
B体系类似“北斗模式”，强调“全自主”，自己发明和创造指令集，这条路线也很重要，但毕竟是从头做起，生态建设将经历较为缓慢的过程。
C体系类似“5G模式”，采用“全开放”道路，全球一起建设生态，最终将实现“你中有我、我中有你”。
谢涛指出，A体系类似加入CUDA生态，但可能会面临容易被英伟达牵着鼻子走的难题；B体系属于绕过CUDA生态，的确有长期布局的必要，但国家层面还需要着手培养系统软件、编程人员和编译器人才等，推动建设软件生态等方面着力；C体系是近些年国际大厂均开始关注的开源架构RISC-V，其特性也让业界探讨是否可以参考过去开源安卓撼动iOS的模式，该路线或许有望正面撼动CUDA生态。
至于RISC-V新架构，其作为CPU芯片的主要架构，该如何借力发展AI芯片？
谢涛表示，历史上是PC成就了X86架构，未来期待AI的发展机会成就RISC-V生态。
当前用RISC-V架构发展AI芯片，他指出有两种模式：其一是适合低功耗领域的紧耦合模式，以CPU主干为骨架，集成在CPU内部，共享PC、寄存器堆等流水线单元，只是在执行单元部分增加了矩阵或向量单元。
其二是适合大算力领域的松耦合模式，即外挂在CPU上，会有自己独立的流水线、寄存器堆、缓存等，其本身作为“协处理器”的定位，可以接受来自一个或多个CPU的指令，异步地执行不同CPU提交过来的任务。
当然前面提到的都是产业发展思路以及需要警惕的方向，由不同主导厂商推动多路线并行不失为一种路径，但也更需要适时借力国际开源社区生态和国际标准，以推动AI芯片发展。