扎堆闯股市！国产GPU上演逆袭剧本

2025年末，国产GPU行业迎来上市热潮。

从已登陆科创板的摩尔线程、沐曦股份，到即将登陆港股的天数智芯、壁仞科技，再到启动上市辅导的燧原科技，国产GPU企业正集体冲刺资本市场，借助资本力量加速技术突破与生态构建，开启自主算力突围新篇章。

又一家GPU企业要来了

12月19日，上海天数智芯半导体股份有限公司（简称：天数智芯）已通过证监会港股上市备案和港交所聆讯。

天数智芯成立于2015年，核心业务聚焦自主可控、国际领先的通用GPU产品研发。在业务布局上，公司深耕通用GPU赛道，主打科学计算与AI训练、推理场景，推出的“智铠”系列芯片及配套加速卡、算力集群方案，已实现对超算中心、云计算厂商、AI企业及科研机构等多类客户的覆盖，在国产高性能计算GPU领域具备显著的技术积累与场景落地优势。

成立以来，公司已完成多轮融资，股东阵容涵盖多家知名投资机构及产业资本，包括大钲资本、Princeville Capital、上海电气香港、邦盛资本、沄柏资本、粤民投资管、联通资本、金融街资本、厚朴投资、中关村科学城科技成长基金、上海国盛、熙诚致远、新兴资产、鼎祥资本、鼎礼资本、粤港澳产融、上海自贸区股权基金等。

国产GPU企业在努力

缩小与国际巨头的差距

高性能GPU的研发难度极高，需要突破硬件架构、制程工艺、软件生态等多重壁垒。国产GPU企业在技术攻关方面各展所长，努力缩小与国际巨头的差距。

硬件突破：在硬件性能上，国产GPU近年实现了快速追赶。壁仞科技的BR100芯片采用7nm工艺，集成770亿晶体管，峰值算力达到国际厂商在售旗舰产品的3倍以上，创下国内互连带宽纪录。摩尔线程的最新产品MTT S5000（7nm制程）单精度算力约32 TFLOPS，接近英伟达A100的一半性能。

沐曦股份的曦云C500单卡算力同样对标A100，并率先实现支持128B参数的大模型全量训练，证明了国产GPU在大模型训练场景的可行性。燧原科技的邃思2.0训练卡算力达40 TFLOPS，在云端大模型训练中也占有一席之地。

总体来看，国产GPU在算力密度、能效比等方面正逐步逼近国际先进水平。例如，有报告指出，华为昇腾910B推理性能已达英伟达H20的85%-95%，沐曦C600在中文NLP训练场景超越A100，壁仞BR100实现高算力密度突破。

架构创新：为了提升性能，国产GPU在架构设计上也进行了大胆创新。壁仞科技的BR100采用自主研发的“壁立仞”架构，引入了Chiplet（芯粒）和2.5D CoWoS封装等先进技术，实现高性能与高良率的兼顾。摩尔线程自研MUSA架构，支持AI计算与图形渲染双功能，使单芯片能够同时满足不同应用需求，降低了迁移CUDA生态的成本。

沐曦股份的XCORE架构则注重内存带宽和互连，采用MetaXLink超节点互联技术，单链路带宽高达1.2 TB/s，大幅提升多卡并行能力。这些架构创新为国产GPU提供了差异化竞争优势。

软件生态：然而，硬件性能的提升只是基础，软件生态的构建才是决定国产GPU能否真正站稳市场的关键。目前，英伟达凭借CUDA生态占据了绝对主导地位，全球80%以上的大模型都是基于CUDA训练的。

因此，国产GPU企业正努力打造自己的软件生态，包括开发兼容CUDA的编程框架、优化主流AI框架支持等。例如，摩尔线程发布了MUSA并行计算开发环境，宣称全面支持国产x86处理器和麒麟操作系统，大幅完善了国产GPU的软件适配。

沐曦股份则开源了MXMACA软件栈，兼容CUDA，目前已支持6000+应用的迁移。壁仞科技自主研发了BIRENSUPA软件平台，包括驱动层、编程平台、框架层和应用解决方案，覆盖从底层硬件到上层应用的全栈，支持各类AI应用场景。

燧原科技同样注重生态建设，推出了DeepSpark开源社区，吸引开发者参与，以加快生态培育。

总体而言，国产GPU企业正从“能用”逐步迈向“好用”，在硬件性能、架构创新和生态适配方面均取得了显著进展。正如业内分析所言，“国产GPU的生态突围已经给出答案”，但要真正撼动英伟达的霸主地位，还需在生态成熟度、开发者规模等方面继续发力。

综合自福布斯中国、DOIT传媒