“GPU四小龙”加速崛起：两家上市中 两家仍在辅导

来源：中国经营报

中经记者 李玉洋 上海报道

GPU这颗AI时代主要的“算力心脏”，正在科创板上跳出中国节奏。

12月5日，摩尔线程（688795.SH）在科创板上市。首日开盘，便较114.28元/股的发行价上涨468.78%。在此前的12月3日，沐曦股份（688802.SH）发布公告称，其在科创板IPO上市的询价结果出炉，并确定发行价格为104.66元/股。

《中国经营报》记者了解到，除摩尔线程、沐曦股份外，“国产GPU四小龙”中的另两家公司燧原科技、壁仞科技，也处在上市辅导阶段，均拟在科创板上市。对于上市最新进展情况，壁仞科技方面对记者表示：“我们的上市进展现在没有对外可以披露的。”另有专业人士透露，如果没有终止A股上市的官方消息，那壁仞科技的上市辅导就还在进行中。截至发稿，关于记者对于上市动态及其他情况的询问，燧原科技方面并未回复。

“这几个公司没有太多不同点，都搞AI大芯片，也都要上云。唯一的不同，大概是做不做图形渲染。”长期关注半导体/芯片行业技术发展的资深观察人士黄烨锋表示，“国产GPU四小龙”也都在做万卡集群。前述专业人士也表示，今年国产GPU芯片的一个共性，就是大家都在做超节点。

“摩尔线程和沐曦股份都兼容CUDA，前者是全才型选手，覆盖桌面和AI计算，产品广；后者是AI专才，专注大模型训练，性能更强、性价比更高。”电子创新网创始人张国斌表示，“摩尔线程、沐曦股份两大国产GPU龙头在2025年12月先后登陆科创板，标志着行业正式进入‘资本+技术’双轮驱动的规模化阶段，对产业链有积极的正面影响。”

国产GPU初见曙光

自2012年被发现适配深度学习算法后，GPU便构成AI芯片的核心主力。

记者注意到，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在多个场合提到，2012年深度学习领域发生了一项关键突破，即AlexNet模型的出现，显著提升了图像识别的准确性，并推动了深度学习的广泛应用。而‌在这一进程中，英伟达的GPU发挥了核心作用，因为GPU擅长并行处理复杂的数学计算，非常适合深度学习任务。‌

长期以来，全球GPU市场被英伟达、AMD垄断，中国市场更是高度依赖进口。当然，国内也涌现出了寒武纪（688256.SH）、海光信息（688041.SH）、景嘉微（300474.SZ）等上市企业，以及摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技这“国产GPU四小龙”。

据了解，“国产GPU四小龙”多成立于2020 年前后，彼时处在华为及其他中国科技公司被美国列入实体名单的节点，国产需求窗口打开，一批海外GPU巨头企业人才回国创业，红杉中国、高瓴资本等知名资方纷纷入局。

然而，国产GPU发展之路充满波折，2022年更是至暗时刻，内部企业持续烧钱，投资情绪低落，相关企业股价大跌、亏损严重，投资机构减持，未上市企业融资困难，部分企业遭遇资本退出。

雪上加霜的是，2023年10月美国加强出口管制，壁仞科技、摩尔线程被列入实体清单，供应链受限进一步加剧。

2024年，技术突破与AI算力需求爆发形成共振，转机到来。寒武纪发布7nm工艺的思元590芯片，推理能效比肩国际旗舰，且兼容国内主流大模型，全年营收同比大增 65%，2025年第三季度首次扭亏为盈，前三季度营收暴涨2386%。

摩尔线程2024年营收4.38亿元，同比增长253.65%，其中AI智算产品收入达到‌3.36亿元‌，占公司总营收的‌77.63%。而沐曦股份当年营收为7.43亿元，同比增长率约为1300%，彰显规模化商用成效。

从2020年前后的创业潮涌起，到2022年的至暗时刻，再到2024年的小爆发，国产GPU用五年时间走完了一条布满荆棘却初见曙光之路，成为AI算力自主化的关键支柱。

“短期看，国产GPU将把2026年国内AI芯片自给率从30%拉到50%以上，直接带来200亿元级晶圆、封装、设备订单。”张国斌表示，从中长期看，若资本—研发正循环持续，2028年前后国产GPU有望在推理端实现真正崛起，并向上游反哺出本土的“EDA—IP—晶圆—封装—设备—材料”全流程生态，完成从“单点突破”到“系统级自主”的跃迁。

需要指出的是，国产GPU与英伟达仍有差距，在制造工艺、软体生态、客户依赖、产业标准等面临挑战。

AI算力集群取得突破

作为AI芯片中占比最高的类别，GPU芯片赛道在今年迎来企业的密集上市。

以摩尔线程为例，该公司在IPO之路上创造了三个“最”：一是科创板开板6年来过会最快的公司，从今年6月30日IPO受理到9月26日过会，仅用88天；二是IPO拟募资80 亿元，创今年科创板在审项目募资规模新高；三是上市发行价是今年发行价最高的新股、唯一百元股。11月1日，证监会官网显示，燧原科技再次向上海证监局办理辅导备案登记。此外，拥有兆芯生态背景的GPU初创企业格兰菲，以及专注于视频处理与AI计算融合的瀚博半导体，也均处于上市辅导期。

同时，近段时间AI泡沫论声量渐显，即使是刚交了一份超预期的财报的英伟达，也遭到投资人的非议，另外在谷歌TPU强势替代的风波下，英伟达股价也应声下跌。不过，摩根士丹利基于亚洲实地调研的报告，以客户对“无法获得足够的英伟达产品”的焦虑，有力印证了对英伟达新一代架构GPU（Blackwell和Rubin）2026财年累计收入预期达5000亿美元的可实现性。

而我国正加速实现从底层芯片，到AI服务器，再到AI算力集群的全面突破，从产业发展的迫切需求，逐渐变成具备全产业链能力支撑的大势所趋。

在芯片环节，沐曦股份首款通用GPU产品C600以全流程国产化为突出亮点，具备替代英伟达H20的能力。根据沐曦股份发送给交易所的回复函，其第三代高性能通用GPU芯片（曦云C700系列）研发项目于今年4月立项，对标英伟达H100。

在2025世界人工智能大会上，燧原发布最新一代训推一体产品“燧原L600”，可用于大模型训练和推理，原生支持FP8（8位浮点数）低精度，可有效提升训练速度和降低计算成本。据悉，2024年下半年量产的“燧原S60”目前已出货及订单超过10万片。

在AI服务器环节，联想集团、浪潮信息不仅在国内市场占据领先份额，在国际市场亦呈现份额、排名强劲上升趋势。据IDC数据，2025年第一季度联想集团服务器收入全球排名第三，增速高达74.8%，在中国AI云服务器市场份额更是突破35%，稳居第一梯队。

而AI算力集群环节，国内众多厂商则通过超节点技术突破，实现对海外算力集群的弯道超车。对于超节点，张国斌将其简单概括为：用集群弥补单卡算力不足，用“系统工程”换“工艺代差”，用“规模”换“性能”。

在今年世界人工智能大会上，上海仪电、曦智科技、壁仞科技和中兴通讯，联合发布了国内首个光互连光交换GPU超节点——光跃LightSphere X。据介绍，相比铜缆，光缆的远距离传输优势可实现交付与机柜解耦。该方案采用光互连技术，通过增加机柜数量构建超节点，能按模型算力需求动态调整超节点规模，将实现2000卡部署。

近期，中科曙光也发布了全球首个单机柜级640卡超节点scaleX640，该方案采用“一拖二”高密架构设计，实现了单机柜640卡超高速总线互连，综合算力性能实现倍增，同时单机柜算力密度提升20倍。中科曙光还表示，通过30天+长稳运行可靠性测试验证，scaleX640可保障10万卡级集群扩展部署。9月，昆仑芯也首次展示了自己的超节点方案，单个机柜可支持32至64张加速卡的灵活部署，在DeepSeek V3/R1 PD分离推理架构的优化下实现了单卡性能提升95%，单实例推理性能大幅提升高达8倍，已在百度内部大规模部署。

随着算力集群迈入“万卡协同”时代，华为在今年全连接大会上，宣布了未来的超节点演进计划，计划2026年第四季度上市Atlas 950超节点。“Atlas 950超节点，至少在未来多年都将是全球最强算力的超节点，并且在各项主要能力上都远超业界主要产品。其中，相比英伟达同样将在明年下半年上市的NVL144，Atlas 950超节点的规模是其56.8倍，总算力是其6.7倍，内存容量是其15倍，达到1152TB；互联带宽是其62倍，达到16.3PB/s。即使是与英伟达计划2027年上市的NVL576相比，Atlas 950超节点在各方面依然是领先的。”华为轮值董事长徐直军称。