本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）综合
如果把龙芯比作Intel，华为则可比作IBM。
龙芯中科近日公开表示，他们与华为不是竞争关系。
“华为与龙芯不是竞争关系，本质上它与龙芯的产业链合作伙伴比如整机厂商是竞争的。如果把龙芯比作Intel，可以把华为比作IBM。龙芯聚焦生态建设，华为的优势在垂直领域。华为和龙芯的产业链不一样。”龙芯中科说道。
龙芯中科表示，既然要做生态，就得耐着性子做。龙芯做了20多年，在处理器性能和设计能力上的优势还是比较明显的，在成本控制方面龙芯也开始发力了。比如今年5月份发布的二期测评结果，在II级应用于PC领域的CPU中，龙芯3A6000的价格是最低的，整机企业销售龙芯CPU电脑的意愿就比较强。
龙芯在电子政务办公领域占比大概在30%左右。龙芯希望在这个市场下沉的过程中，龙芯的市占率还有提高的空间。因为龙芯产品的性价比有大幅的提升，还有重构产业链以及组织生态。比如过去整机企业很集中，而现在有几十家整机企业，龙芯是很开放的，对传统整机企业和新兴整机企业都支持，还有软件企业想垂直做龙芯也支持。当然还有渠道建设。龙芯的力量还是在基层中更多一些。龙芯希望在区域的电子政务办公领域的市占率能有所提高。
市场表现：上半年总体上看是在下降的
对于市场表现，龙芯中科表示，上半年总体上看是在下降的，比如说上半年龙芯营业收入2.2亿，下降了28.68%，毛利率也是下降的。龙芯营收最主要的两个引擎，安全类的工控应用和电子政务应用，过去两三年都处于半熄火的状态。工控类芯片去年上半年营收1.12亿，今年上半年是5,145万，下降了51.86%，毛利率也有所下降，主要原因还是安全应用领域重要客户由于内部管理的原因导致采购临时停滞，还没有恢复。
但是龙芯工控芯片业务在其他行业领域的形势都还不错。信息化类芯片收入提高了186.98%，今年上半年信息化的芯片营收已经超过了2023年的全年，毛利率也有所恢复。原因是龙芯去年推出了四核桌面CPU产品3A6000，性价比大幅提升，整机企业销售的积极性也明显的提高。今年上半年芯片的销售（工控芯片加上信息化芯片），大概是1.6亿，与去年同期比是提高的。解决方案业务营收下降，主要是随着芯片销量逐步回暖，公司调整了销售策略，限制了整机型解决方案的销售。
目前，龙芯看到一些迹象表明政策性市场的部分需求已经有所恢复。当然不同细分行业的需求恢复程度是有所差别的，有的快一些，有的慢一些。2024年5月20日，中国信息安全测评中心发布了《安全可靠测评结果公告（2024年第1号）》，高安全可靠等级的产品共有10款，其中4款是龙芯产品。龙芯认为这个结果公告是一个信号，客户会基于此做后续采购计划，当然具体落地还需要资金面的支持。龙芯判断政策性市场需求的恢复也是需要一个过程的，不会马上回到高位。龙芯三年研发转型，新产品的性价比大幅提升，随着3A6000推出，客户的积极性明确提高，叠加市场需求逐渐恢复的情况，预计两条线业务也都将逐渐恢复。
价格战情况
桌面CPU价格战已经出现了，要保证能够打赢。这方面龙芯是有优势的，龙芯核心IP完全是自研的，龙芯通过设计优化减小硅片面积等技术手段降低芯片成本，比如3A6000相较于3A5000硅面积减小了20%，单核性能还能提高60%，多核性能提高100%。龙芯因为一直是自主研发，刚开始进度肯定会慢一些，长期做下来性能成本上都有巨大优势，自研IP也不涉及授权费用，性价比优势是比较明显的。
服务器芯片价格战还未开始，现在国产的服务器芯片价格高于国外芯片，性能上也不具有优势。我认为龙芯3C6000出来后，服务器芯片市场的格局会有所改变。还是要依靠性价比取胜。
工控业务领域，比如今年上半年推出的2K0300比较受欢迎，靠的还是性价比。龙芯是自主研发，关键核心IP都是自研，产品性价比会持续提升，低成本创新的路是走得通的。
GPGPU 芯片中短期的研发情况
9A1000是龙芯首款显卡+AI加速卡的GPGPU专用芯片，预计2024年底或者春节前代码冻结，显卡性能对标AMDRX550。龙芯未来的CPU里面都会集成GPGPU，比如2K3000里面集成了第二代通用图形处理器核LG200，支持图形渲染与通用计算，下一代桌面CPU3B6600也会集成GPGPU。其实CPU本身的算力可以满足一般的推理都是没有问题的。
9A1000性能可以达到集显的4倍，也是定位在低成本、高性价比。9A2000计划在工艺不变的情况性能是9A1000的8-10倍，大概二三百T的水平吧。再往后，恐怕要依靠工艺来提升性能了。当然也可以做一些类似龙链的创新工作，比如内存接口等方面的创新龙芯也在考虑。
市场定位方面，首先目标是要和龙芯自己的芯片配套，还是性价比，这属于硬件生态。作为独立的显卡，龙芯会把9A1000的Windows驱动开发出来，可以到市场上试试看。另外AI加速方面，9A1000、9A2000主要针对面向推理的应用，在通用架构下先把面向具身智能实现推理类的应用做起来。如果要做训练类的应用，必须要等下一代工艺比较成熟后再发展，这个方向是要拼工艺的。
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