國產GPU四小龍扎堆上市，搶占“中國版英偉達”

作者丨青風

編輯丨六子

“如果一家公司有1%的概率成為中國的英偉達，它的市值就應該對標英偉達市值的1%?！?/p>

資本市場曾流傳著一種叫“市概率”的估值方法。這個對“中國版英偉達”的熱切期待，在2025年末掀起了一場資本狂歡。

12月5日，國產GPU企業摩爾線程上市，首日漲幅高達425%；12月17日，它的同行沐曦股份登陸科創板，開盤暴漲568.83%，中一簽最高可暴賺30萬；隨后，12月19日，壁仞科技通過港交所聆訊，天數智芯正式遞表；而燧原科技也在A股排隊候場。

短短半個月之內，數家GPU企業密集完成上市沖刺，形成了罕見的“扎堆IPO”盛況。

這背后是中國正在爆發的AI算力熱潮。可以預見，中國的AI市場和AI芯片仍將繼續高速增長。這些GPU企業能如愿成為“中國版英偉達”嗎？很遺憾，答案是否定的。

01
「期待與落差」

“美國有英偉達，中國為什么不能有自己的GPU巨頭？”這是AI浪潮中，行業內外最迫切的追問。

隨著大模型訓練、智能駕駛、算力基建等領域對GPU需求的爆發式增長，作為全球最大AI市場之一的中國，對智能計算芯片的需求亦快速增長，國產替代的呼聲愈發高漲。

根據弗若斯特沙利文預測，2029年中國算力總規模將達到3442.89EFLOPs，預測期年均復合增長率達40.0%。

*圖源弗若斯特沙利文

資本市場用真金白銀投票，將國產GPU企業的估值推向頂峰。截至12月23日，寒武紀、摩爾線程、沐曦股份的市值分別達到5633.8億元、3181億元、2671億元，僅這三家合計市值就已超萬億元。

形勢一片繁榮。看起來，愿望并不遙遠。

然而，翻開這些公司的財務報表，會發現另一番景象。持續的巨額虧損，是國產GPU企業的共同標簽。

招股書顯示，2022年至2024年，摩爾線程三年累計虧損約52億元，同期營業收入僅約6億元，虧損額是營收的八倍多。今年其虧損有所收窄，但前三季度虧損額仍達到7.24億元。其他幾家的情況同樣嚴峻。2022年至2025年第一季度，沐曦股份累計虧損達32.9億元。今年上半年，壁仞科技虧損額高達16.01億元，天數智芯虧損6.09億元，且虧損規模仍在擴大。

*圖源壁仞科技招股書

與之形成鮮明對比的是，英偉達2026財年第三季度單季凈利潤就達到319.1億美元，同比增長65.26%。

造成國內GPU企業巨額虧損的主要原因是極高的研發成本和流片費用。2022年~2024年，摩爾線程、沐曦股份、壁仞科技的研發費用分別為38.1億元、22.47億元和27.3億元。可以看出，國產GPU企業仍處于“燒錢換技術”的階段，研發投入持續高企，短期實現盈利很難。

即便燒了巨資，他們也只搶占了極其微末的市場份額。沐曦股份在招股書中提到，AI芯片基本形成由英偉達和AMD組成的“一超一強”寡頭壟斷格局，其中英偉達的全球市場份額超80%。據第一財經測算，沐曦在2024年中國AI芯片市場中的份額約為1%。

壁仞科技同樣表示，中國智能計算芯片市場頭部參與者高度集中，按2024年中國市場產生的收入計，前兩大參與者合計占94.4%的市場份額。除此之外，其余市場相對分散，有超過15家規?；瘏⑴c者，但都沒有占據超1%的市場份額。

中國通用GPU（GPGPU）市場更為集中，兩家美國廠商占據了98%的份額。按在中國市場產生的收入計，2024年壁仞科技在中國智能計算芯片市場中的份額僅0.16%，在通用GPU市場中的份額僅0.2%。

巨額虧損和微末市占率，是橫亙在國產GPU企業與英偉達之間的巨大鴻溝。而離譜的估值則進一步放大了風險。

摩爾線程發行市盈率高達122.51倍，意味著即便公司未來每年保持盈利，投資者也需要120多年才能回本。券商分析師指出，當前國產GPU企業的市銷率普遍超過50倍，而英偉達的市銷率僅為18倍。

這種估值差異并非源于技術優勢，而是源于國產替代的情緒溢價，一旦情緒退潮，估值回調將不可避免。

02
「競爭分化的新起點」

對“國產GPU四小龍”們而言，上市不是終點，而是更殘酷競爭的起點。在此之前，企業可以靠技術故事和國產替代概念獲得資本支持；但上市之后，營收增長、客戶拓展、盈利預期將成為投資者關注的核心，行業內卷將全面升級。

從招股書披露的信息來看，國產GPU企業的商業化之路，正面臨客戶集中度高與生態壁壘薄弱的雙重困境。

*圖源沐曦股份招股書

客戶集中度高且不穩定，是國產GPU企業的普遍隱患。

沐曦股份招股書顯示，2025年前三個月，五大客戶貢獻了超過88%的銷售金額，其中只有一家客戶從2024年延續下來，該客戶為“新華三信息技術有限公司”；摩爾線程更夸張，今年上半年，前五大客戶營收占整體營收的比例高達98.29%，其中最大的單一客戶占比就達56.63%，收入金額約4億元。

*圖源摩爾線程招股書

這種客戶結構的形成，源于國產GPU企業尚未形成規模化的商業化能力，只能依賴少數大客戶打開市場，但也為后續的營收增長埋下了隱患。

即便想從英偉達手中搶奪客戶，國產GPU企業也面臨技術與生態的諸多難題。在綜合技術性能上，多數國產GPU產品與英偉達仍有差距。

以沐曦股份的旗艦產品曦云C500系列為例。曦云C500系列貢獻了該公司2024年98%的收入，截至2025年第一季度，累計銷量超過2.5萬顆，毫無疑問是沐曦股份的支柱產品。曦云C500集訓練、推理于一體，雖然性能對標英偉達A100，但A100的FP32算力為19.5TFLOPS，而曦云C500的FP32算力只有15TFLOPS，約為A100的77%，此外曦云C500在帶寬上也略遜一籌。在數學證明、長文本理解等邏輯推理任務以及一些對算力要求極高的科學計算場景中，C500的整體性能仍落后于A100。

更關鍵的是，英偉達憑借CUDA生態構建了難以逾越的護城河。自2006年推出以來，CUDA已逐漸成為GPU計算領域的行業標準。據福布斯消息，目前該生態已擁有超500萬CUDA開發者、4萬家公司以及數千家生成式AI公司，他們都基于英偉達平臺構建自己的產品和服務。

國產GPU企業的生態建設基本才剛剛起步，晚于CUDA十多年。沐曦的MXMACA軟件棧截至2025年10月注冊用戶僅15萬人，網絡API調用次數1300多萬次；摩爾線程近日雖在開發者大會上推出了MUSA生態，但尚未形成規?；膽脠鼍?。

*圖源摩爾線程發布會

一位AI企業技術負責人坦言：“我們不會輕易更換GPU供應商，因為基于CUDA開發的應用遷移成本太高，僅測試適配就需要數月時間，除非國產GPU在性能和成本上有碾壓性優勢，否則不會冒險更換?！边@種生態依賴，讓國產GPU在客戶爭奪中處于天然劣勢。

在技術和生態不占優的情況下，國產GPU企業只能靠低價爭奪客戶，這進一步壓縮了盈利空間。而隨著更多企業進入賽道，價格戰已經打響。天數智芯的毛利率從2022年的59.4%下滑至2024年的49.1%，就是行業內卷的直接體現。

03
「“云芯一體”的釜底抽薪」

如果說英偉達是難以翻越的大山，那么在國內，GPU企業還面臨云廠商的降維打擊。

GPU的核心應用場景是大模型訓練、推理等AI計算領域，而智能云服務毫無疑問是最大的應用載體。

*圖源IDC中國

根據IDC、弗若斯特沙利文等機構的統計數據，中國AI公有云服務市場80%以上的份額被阿里、百度、騰訊、華為、字節等大廠占據。而這些大廠幾乎都在加速自研AI芯片，構建“云服務+自研芯片”的閉環。

谷歌的Gemini+TPU模式被證明行之有效，“云芯一體”已經成為大廠們的共識。

華為無疑是其中的佼佼者，其昇騰系列芯片已經實現規模化應用。據IDC統計，在2024年國內GPU市場，華為以23%的銷量份額位居第二。世界人工智能大會（WAIC 2025）期間，華為推出“昇騰384超節點”，利用12個計算柜搭配4個總線柜，實現384顆昇騰910C芯片全對等互聯，算力達到300 PFLOPS，性能表現接近英偉達GB200 NVL72系統的兩倍。

*圖源互聯網

百度旗下昆侖芯近期發展也異常強勁，目前已落地3.2萬卡國產算力集群，成為了百度AI的關鍵底座。百度智能云也通過昆侖芯和百舸AI計算平臺，為中國移動等大批企業客戶提供高性能、可擴展的AI算力。據天眼查，近期昆侖芯還進行了工商變更，企業名稱變更為昆侖芯（北京）科技股份有限公司。就在本月，百度還發布公告稱，正在評估昆侖芯的分拆及上市事宜。

*圖源天眼查

此外，阿里自研的平頭哥PPU芯片已實現量產并投入商用，性能指標與英偉達H20相當，在國家級智算項目中已部署超萬臺設備，提供數千P算力；含光800芯片也已在阿里云多個場景規?；瘧茫欢止澨鴦蛹哟笞匝蠥I芯片力度的傳聞，從2024年開始就不絕于耳。

使用自研芯片，國內這些云計算大廠們不僅可以實現自主可控，又可以降低采購成本，還更適配自身的技術服務。當然，在大規模的大模型訓練等高端應用場景下，這些廠商還離不開英偉達，但是大部分的大模型訓練和推理靠自研芯片就可以自給自足了，可能僅在部分邊緣計算場景少量采購第三方GPU。

但對獨立GPU企業而言，最大的客戶群體正在“自己造芯片”，市場空間被不斷壓縮。

更殘酷的是，大廠的云服務平臺、AI框架與自研芯片深度綁定，比如華為云的ModelArts平臺與昇騰芯片深度集成，且在昇騰硬件上具有優化性能；百度飛槳框架對昆侖芯的優化遠超其他芯片。

一位國產GPU企業的銷售負責人無奈表示：“我們的芯片性能不輸行業平均水平，但只要客戶使用華為云，多數情況就會選擇昇騰，我們連競爭的機會都沒有?！?/p>

在英偉達的技術壓制和云廠商的生態圍剿下，獨立國產GPU企業的生存空間被被大幅擠壓。它們只能在信創、中小微企業等細分市場尋找機會，但這些市場的需求規模有限，難以支撐企業的規?；l展。

這也意味著，國產GPU企業即便成功上市，也很難成長為英偉達那樣的巨頭，因為它們面臨的不是單一的技術競爭，而是產業鏈的上下夾擊。

04
「寫在最后」

國產GPU四小龍的扎堆上市，是國產芯片產業崛起的一個縮影，更是資本對國產替代浪潮的熱烈響應。

不否認這些企業在技術突破上的努力：摩爾線程的全功能GPU探索、沐曦的千卡集群解決方案、壁仞的極致算力追求，都讓外界看到了國產GPU的進步。但更需要清醒認識的是，芯片產業的發展從來不是“上市即成功”，而是一場需要持續投入、長期積累的馬拉松。

英偉達的成功，不僅是技術的勝利，更是生態的勝利，其CUDA生態用了20年才形成壟斷優勢。國產GPU企業想要追趕，不僅需要突破芯片設計、制造工藝等技術瓶頸，更需要構建自己的軟件生態、培養開發者群體，這需要的是耐心和堅持，而不是資本的短期炒作。