國產GPU交卷時刻：2025狂奔 2026狂想

C114訊 3月2日消息（顏翊）2025年，大模型與AI算力的火爆貫穿全年。當英偉達市值突破4萬億美元時，中國的GPU創業公司們也在默默耕耘中迎來了“交卷時刻”。

日前，寒武紀、摩爾線程、沐曦股份等代表性企業同日發布2025年財報。這份答卷既揭示了與國際巨頭殘酷的現實差距，也展露了國產算力驚人的爆發潛力。2026年，一個由國內AI基礎設施（AI Infra）資本開支驅動的萬億級市場，正為它們打開一扇前所未有的大門。

財報大考：寒武紀率先盈利，國產GPU集體狂奔

2025年，三家企業國產GPU廠商均錄得營收的三位數增長，其中寒武紀無疑是最大贏家。財報顯示，寒武紀2025年營收達到64.97億元，同比暴增453%；更令人矚目的是，公司實現凈利潤20.59億元，成為首家實現盈利的國產AI芯片公司。

摩爾線程和沐曦股份同樣展現了強勁的市場拓展能力，營收翻倍有余。雖然仍處于虧損階段，但虧損幅度已顯著收窄，表明其產品正逐步獲得市場認可，規模效應開始顯現。

三份財報共同印證了一個事實，2025年，國產AI算力需求真正迎來了井噴。

仰望巨頭：與英偉達的數字鴻溝與生態天塹

盡管國產廠商增速驚人，但與全球霸主英偉達相比，差距依然巨大。這種差距不僅體現在財務報表的絕對值上，更深層地體現在產品架構與生態護城河上。

從財務數據來看，相較國產GPU廠商幾十億元、十幾億元人民幣規模的營收，英偉達交出的是一份令人窒息的財報：英偉達2026財年營收高達2,159億美元（約1.48萬億元人民幣），是寒武紀（65億元）的 228倍。英偉達一家公司的營收，相當于中國所有GPU廠商營收總和的數十倍。從盈利能力看，英偉達的全年凈利潤同樣是驚人的1200.67億美元，同比增長65%。這是絕對的數量級碾壓。

英偉達真正的護城河并非單一的GPU芯片，而是全棧生態系統。正如黃仁勛強調的，“如果沒有CUDA，我們根本無法進行當前規模的推理計算。”CUDA的存在，使得英偉達的硬件具備了無與倫比的通用性和兼容性，形成了強大的開發者粘性。

同時，英偉達也早已超越了芯片供應商的角色，轉型為AI基礎設施公司。其自研的NVLink（縱向擴展）、Spectrum-X/InfiniBand（橫向擴展）網絡技術，能夠將成千上萬張GPU高效互聯。黃仁勛甚至宣稱，英偉達已成為全球最大的以太網公司。這也是國產廠商難以企及的系統性優勢。因此，國產GPU廠商與英偉達的差距，表面是算力和營收，內核是生態。

2026年：國產GPU的"窗口期"

盡管差距明顯，但2026年對國產GPU廠商而言，卻是一個前所未有的機遇期。增長動力來自四個維度：

1. Token驅動下的AI基礎設施軍備競賽

黃仁勛預測，到2030年，全球數據中心資本支出有望達到3-4萬億美元。他斷言：“算力即收入，沒有Token就沒有收入。”在中國，這一趨勢疊加自主可控戰略，將為本土廠商帶來巨大空間。國內 AI Infra 資本開支持續上升，互聯網巨頭和運營商正以前所未有的力度投入AI算力建設，且明確指向國產化。

據業內流傳的寒武紀專家交流紀要，國內頭部互聯網廠商已大幅提高國產算力采購比例。其中，字節跳動預計2026年Capex約1600億元，其國產化算力占比目標達50%，產品來源為寒武紀、華為以及字節自研產品；阿里巴巴國產化比例不低于50%，供應商優先級為自研芯片、華為、海光、寒武紀；騰訊2026年CAPEX約1000億，GPU預算約500億，國產化目標達40%（對應金額約200億）；快手、京東等二線廠商Capex約100億元，也是重要的增量市場。

相比互聯網廠商的市場化選擇，運營商的國產化更具戰略確定性。中國移動宣布將打造一個完全依賴國產芯片的全國性AI計算集群，探索十萬卡智算集群建設，算力規模突破100 EFLOPS。中國電信和中國聯通在各自的年度工作會議上，也將AI智算基礎設施作為發力方向。三大運營商作為新基建的主力軍，其大規模集采將為國產廠商提供長期的訂單保障。

2、自研芯片的時間窗口

盡管百度昆侖芯、阿里平頭哥等廠商均在推進自研芯片，但自研芯片從流片到大規模穩定商用，需要較長的打磨周期。海外市場的經驗已充分驗證了這一點：AWS、微軟在推進自研芯片的同時，仍需大量采購英偉達GPU以滿足當前爆發式的AI算力需求。

國內市場亦然。面對大模型推理與智能體應用的指數級增長，字節、阿里、騰訊等客戶無法等待自研芯片完全成熟。這一時間窗口為寒武紀、摩爾線程等商業GPU公司提供了寶貴的機會，使其能迅速占據市場份額并建立生態粘性。

3、制程工藝的潛在突破

當前，國產GPU廠商普遍受到制程工藝的限制。英偉達最新芯片已采用3nm工藝，而國產主流產品仍以7nm為主。相比之下，國產芯片多受限于成熟制程或早期先進制程，不得不通過堆疊更多芯片面積等方式來換取同等算力，這在一定程度上導致了先天劣勢。

隨著設備材料國產化加速，以及EDA工具鏈、光刻膠、刻蝕機等核心環節的協同攻關，7nm及以下工藝的突破有望取得實質性進展，將為國產芯片帶來性能與能效的質變，進一步縮小與國際旗艦的物理差距。

4、國產芯片的彎道

另一方面，AI市場重心正從大模型預訓練轉向“訓推一體”及“大規模推理”。這一趨勢對國產廠商極為利好：由于推理場景更關注顯存大小和帶寬以及INT8/FP8算力，對極致算力的要求有所降低。在這方面，國產GPU與英偉達H200的差距顯著縮小。

從具體參數來看，H200顯存容量和帶寬分別為141 GB和4.8 TB/s，對比摩爾線程 MTT S5000、寒武紀思元590的相關參數差距不算太大，而沐曦股份去年新推出訓推一體產品曦云C600的顯存容量已經達到144GB，較H200更有優勢。

同時，寒武紀思元590在INT8推理能效比上已展現出競爭力。而摩爾線程MTT S5000則憑借原生FP8支持，大幅提升推理速度。根據摩爾線程官方披露的數據，其旗艦級訓推一體智算卡MTT S5000推理性能可以達到H100大約70%左右的水平。此外，相對于 H200 700W的功耗，國產GPU普遍在300w左右。在特定推理任務中，國產芯片的算力密度、能效比和成本方面，已與國際領先水平相當。

由此可見，對于中國版英偉達們來說，算力盛宴剛剛拉開帷幕。