1. 技术壁垒高：GPU的设计是一项系统工程，包含硬件架构、算法、软件生态等多个组成部分，缺一不可。其硬件结构复杂精密，涉及顶点处理、光栅化、纹理贴图等高级图形处理步骤，每一步都需要专门的硬件单元支持。GPU还需要支持双浮点精度计算，而相比之下，FPGA和ASIC只需单浮点精度。
2. 专利和技术封锁：由于起步晚和技术封锁，国内自主研发GPU的企业难以绕开其他国家的专利授权。NVIDIA和AMD等领军企业的GPU硬件架构和指令集不对外授权，这使得本土厂商只能完全自研，从零开始。
3. 软件生态建设：GPU的软件生态非常重要，英伟达通过CUDA平台构建了强大的软件生态。国产GPU在软件生态方面存在明显短板，需要投入大量资源进行驱动程序、加速库以及工具链的开发。
4. 人才和技术积累：GPU研发需要大量高素质人才，包括芯片设计师、工程师和驱动程序作者。国内在基础理论、操作系统、编译器和芯片架构等方面仍有欠缺，需要时间沉淀。
5. 制造工艺和算法开发：GPU的研发不仅需要先进的制造工艺，还需要高效的算法开发。目前，国内在芯片制造工艺和高效能算法开发方面与国际先进水平存在差距。
6. 商业竞争和市场生态：GPU市场不仅要比性能，更要比生态。国产GPU厂商如果没有独特的技术优势和应用场景，很难在国际市场上生存。
7. 资金和研发投入：GPU的研发需要巨大的资金和时间投入。例如，Intel多次尝试进入高端GPU领域但未成功，凸显了GPU研发的高难度和高成本。
GPU自主研发的难点在于技术壁垒高、专利封锁、软件生态建设不足、人才和技术积累不足、制造工艺和算法开发的挑战以及商业竞争的激烈。这些因素共同构成了GPU自主研发的艰难之路。
