国产芯片突围2025：集体IPO背后，一场与时间赛跑的战争

\u003cdiv class=\"rich_media_content\"\u003e\u003csection style=\"background-color: rgb(255, 255, 255); color: rgba(0, 0, 0, 0.9); font-size: 17px; letter-spacing: 0.544px; margin: 0px; max-width: 100%; outline: 0px; padding: 0px; text-align: justify; text-wrap-mode: wrap\" data-exeditor-arbitrary-box=\"wrap\"\u003e\u003csection style=\"background-color: transparent; color: rgb(34, 34, 34); letter-spacing: 0.544px; margin: 0px; max-width: 100%; outline: 0px; padding: 0px; text-align: center\" data-exeditor-arbitrary-box=\"wrap\"\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"display: inline-block; max-width: 100%\" data-widget=\"image\"\u003e\u003c!--IMG_0--\u003e\u003cspan style=\"color: #999; display: block; font-size: 12px; line-height: 18px; text-align: center; word-wrap: break-word\"\u003e\u003c!--NO_READ_BEGIN--\u003e图源：视觉中国\u003c!--NO_READ_END--\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e文丨胡世鑫 \u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e编辑丨叶锦言\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e出品丨深网·腾讯新闻小满工作室\u003c/p\u003e\u003c/section\u003e\u003c/section\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e2025年，无疑是国产GPU行业的一个关键分野。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e6月30日，摩尔线程与沐曦股份同日获得科创板受理，吹响了IPO冲锋的号角。摩尔线程随后以惊人的“科创板速度”——89天火速过会，并于12月5日登陆科创板，首日暴涨468.78%，市值一度突破3000亿元，创下年内新股纪录。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e沐曦股份紧随其后，于12月7日完成申购，中签率低至0.033%，市场热情甚至超过摩尔线程。壁仞科技、燧原科技等也相继传出明确的港股或A股上市计划……“这波密集上市潮，本质上是一场由资金需求驱动的突围战。”新鼎资本董事长张驰指出。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e财务数据反映了GPU行业的共同特点：摩尔线程与沐曦股份过去三年累计研发投入超60亿元，营收尚处爬坡阶段。“上市几乎成为穿越漫长研发投入期、维系生存与发展权的关键通道。”张驰认为。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e然而，上市仅是拿到了下一阶段的入场券。回顾2025年，国产GPU厂商面临的核心挑战愈发清晰：供应链“卡脖子”风险正突破设计端，向制造乃至封装环节持续蔓延。而CUDA生态的壁垒，在AI应用爆发之年显得愈加坚不可摧。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e与此同时，竞争逻辑也在2025年发生根本转变。商业化落地能力取代PPT参数，成为检验真金的唯一标准。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003c!--AIPOS_0--\u003e“现在说谁是中国\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_0--\u003e英伟达\u003c!--SECURE_LINK_END_0--\u003e都为时尚早”\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e“如果没有这波上市潮，几家头部GPU公司的现金流可能将面临紧迫考验。”张驰道出了这场上市盛况背后的现实处境。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e处于快速成长期的国产GPU行业，其发展特点是高强度、重资产的资本投入。这在其招股书的财务数据中得到体现：摩尔线程过去三年（2022年至2024年）累计实现营业收入6.09亿元，同期归属于母公司所有者的净亏损共计50.05亿元；沐曦股份同期累计营收11.17亿元，同期归属于母公司所有者的净亏损额共计32.9亿元。这种阶段性亏损，是GPU芯片设计行业的普遍特征。\u003c!--AI_AD_1000--\u003e\u003c!--MID_AD_0--\u003e\u003c!--EOP_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_0--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e同时，国际龙头企业的投入规模，也体现了国产厂商必须面对的资金挑战的量级。例如，英伟达2024财年研发投入达129.14亿美元。资金体量的悬殊，意味着国产GPU厂商在资源配置上更具战略性。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e研发高投入叠加业务扩张带来的备货压力，让现金流高度紧绷。据悉，摩尔线程短期借款甚至从0激增至12.17亿元，用以填补营运资金缺口。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e一位曾经历AI“四小龙”IPO挫折的行业人士透露，未在关键窗口期上市的公司，很可能因估值被市场重新定价而面临融资困难，甚至陷入运营困境，“资金压力之大，外界很难想象。”\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e在还未盈利的背景下，这类企业原本几乎无法通过A股传统审核逻辑。然而，2025年的监管风向陡然转变。随着“\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_1--\u003e科创板\u003c!--SECURE_LINK_END_1--\u003e八条”的出台，以及对未盈利硬科技企业上市标准的重启，政策端为肩负“算力自主”任务的公司打开了通路。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e张驰认为：“政策驱动资本市场对产业进行扶持。如果没有明确的上市预期作为支撑，产业崛起无从谈起。”摩尔线程的快速过会也释放了明确信号：必须让一些GPU企业尽快上市、获得输血，才有机会在未来的竞争中站稳脚跟。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e资金压力不仅来自企业自身的研发需求，也来自一级市场堆积的退出需求。在摩尔线程、沐曦股份背后，站着红杉中国、深创投、字节跳动等上百家机构。在美元基金收紧、退出期迫近的背景下，二级市场成为最主要的退出通道。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e张驰将当前的投资策略称为“群狼战术”：“让头部几家先上市，融到钱再拼。最终能跑出来一两家就够了。这是一种战略性的选择——现在不会只扶持一家，而是让所有玩家都先上牌桌，用市场的钱往前跑。”\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e但这种热度背后，投资机构极为谨慎。“GPU是特别烧钱的行业，没有人能看得清最后的胜者。”张驰表示。对于国产GPU厂商来说，IPO募来的资金，是它们能否撑过淘汰赛的核心变量。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e与此同时，“中国英伟达”的称号频繁出现在媒体报道中，但这些企业内部普遍态度谨慎。一位业内人士指出，大众对于GPGPU（通用并行计算处理器，即AI芯片）存在认知误区，常将其与消费级显卡混为一谈，市场对于高端To B/To G AI芯片定位存在普遍误读。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e“现在说谁是中国英伟达都为时尚早。”张驰认为，“现阶段更像是新能源汽车的2017年”，真正的头部至少要五年才会跑出来。眼下重要的，不是争夺名号，而是先活下来。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003c!--AIPOS_1--\u003e供应链与生态困局的两座大山\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e在“中国英伟达”的标签下，国产GPU厂商面临的挑战已超出单纯的产品设计范畴。技术代差、外部制造依赖以及软件生态壁垒成为必须穿越的关卡。\u003c!--AI_AD_1001--\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e目前，制造环节的外部依赖，被行业认为是当前最致命、最紧迫的痛点。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e陈青（化名）是国产GPU“四小龙”企业之一的内部员工，在他看来，目前瓶颈在于国内高端芯片的产能不足。在实际晶圆制造和良率控制环节，实现规模化量产方面依然任重道远。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e芯片厂商对外部先进代工厂的路径依赖，使供应链安全成为亟待解决的核心问题。随着合规限制等因素日益趋严，这条路径正快速收窄。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e面对上述挑战，一家国产GPU厂商内部流传着八个字——国设、国芯、国造、国用。决定其命运的，不再只是芯片设计图纸上的理论算力，而是能否获得国产高端产线的支撑。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e据Bernstein Research，按销售金额计，2024年中国AI加速器市场中，英伟达占比约66%、华为昇腾占比约23%、\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_2--\u003eAMD\u003c!--SECURE_LINK_END_2--\u003e占比约5%，其余厂商（含摩尔线程、沐曦股份等）合计约1%。有厂商坦言，拿到设计稿，却拿不到产能，无异于“巧妇难为无米之炊”。\u003c!--MID_AD_1--\u003e\u003c!--EOP_1--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_1--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e硬件制造的困局之外，软件生态壁垒同样难以逾越。英伟达CUDA生态经过近20年的积累，已形成一定程度上的行业标准。对于客户而言，迁移生态的成本远高于购买新硬件的成本。陈青表示，国产GPU即使在纸面算力参数上可以部分对标，但由于框架兼容、算子适配困难，最终会导致硬件性能大打折扣。\u003c!--MID_AD_2--\u003e\u003c!--EOP_2--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_2--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e为突破这一生态壁垒，一些国产GPU厂商正推动一条更具实用主义色彩的路线——异构混训。所谓异构混训，指在一个计算集群中，打破品牌的藩篱，同时使用英伟达、华为、\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_0--\u003e寒武纪\u003c!--VERTICAL_CARD_END_0--\u003e以及其他国产GPU。其目标是打造一个高度兼容、具备工程鲁棒性的计算环境。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e在陈青看来，从取代英伟达转变为与英伟达共存并协作，是国产芯片撕开CUDA生态壁垒的关键策略，也成为中短期内最具现实性的突围路径。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003c!--AIPOS_2--\u003e从资本故事到生存实战\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e随着IPO闸门的开启，国产GPU行业正从单纯的“讲故事、拼融资”阶段，进入 “拼落地、拼业绩”阶段。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e“以前大家卷融资额，今年变了，要冲到最前面，卷适配速度，卷推理卡的销售情况。”陈青表示，竞争焦点已彻底转向工程硬实力和市场交付。这不仅要求技术过硬，更要求有高可靠性、高稳定性的工程交付能力。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e据介绍，在运营商等大客户的“比标”环节，竞争难度呈指数级上升。测试模式已从过去“测模型”，转为不告知测试过程、直接给出分数的“盲测”。这一分数，决定了订单归属。这也迫使厂商必须将精力集中在关键的工程化能力上。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e在商业化落地方面，各家厂商都在寻求差异化生存空间：摩尔线程走“全功能GPU”路线，AI智算业务增长迅速；沐曦股份专注于云端AI“训推一体”的通用GPU路线；燧原科技则因背靠腾讯这一战略股东，产品在腾讯业务中规模化落地，拥有确定的落地场景。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e但市场格局依然存在挑战。工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林表示，国内很多GPU厂商的订单既没有规模效应，也没有稳定客源，却是几千亿市值，这显然是撑不住的。任何GPU厂商最终都需要营收和市值匹配，否则存在虚高风险。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e新的机遇来自AI推理时代的爆发式增长。陈青指出：“推理是堆卡的数量，训练才要卡的质量”。国产GPU厂商正试图通过超节点的方式进行集群扩展，弥补单卡性能差距。超节点方案已成为行业标准，百度昆仑芯、阿里平头哥都相继展出各自的超节点方案。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e而在技术和资本的博弈之外，人才和经验成为决定胜负的隐形因素。大部分国产GPU厂商的高管团队具备深厚的海归背景和资深从业经验。陈青透露，其高管团队的经验积累非常深厚，“几个人加起来都200多岁了”，这种级别的经验为公司在技术迭代和工程化落地方面提供坚实基础。\u003c!--MID_AD_3--\u003e\u003c!--EOP_3--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_3--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e张驰预测，行业洗牌的拐点将在未来半年到一年内到来。在这场淘汰赛中，最终能活下来的可能只有两、三家。这场“生存攻坚战”的胜负手，取决于五个核心维度：产能、技术、超节点、订单、高管团队。\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e“我们投资GPU企业，看的不是三、五年的回报，而是十年后中国AI产业的独立性。”一位投资人表示。国产GPU的集体冲锋，挑战的不仅是英伟达的市场霸权，更是在为下一个十年的中国算力主权，争夺最关键的基石。这条路上，注定充满荆棘，但唯有穿越这片残酷的战场，才能真正触摸到自主与强大的未来。\u003c!--MID_AD_4--\u003e\u003c!--EOP_4--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_4--\u003e\u003cdiv powered-by=\"qqnews_ex-editor\"\u003e\u003c/div\u003e\u003cstyle\u003e.rich_media_content{--news-tabel-th-night-color: #444444;--news-font-day-color: #333;--news-font-night-color: #d9d9d9;--news-bottom-distance: 22px}.rich_media_content p:not([data-exeditor-arbitrary-box=image-box]){letter-spacing:.5px;line-height:30px;margin-bottom:var(--news-bottom-distance);word-wrap:break-word}.rich_media_content .qn-editor-copy p:not([data-exeditor-arbitrary-box=image-box]){letter-spacing:unset;line-height:unset;margin-bottom:unset;word-wrap:unset}.rich_media_content{color:var(--news-font-day-color);font-size:18px}@media(prefers-color-scheme:dark){body:not([data-weui-theme=light]):not([dark-mode-disable=true]) .rich_media_content 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