2025年8月底，作為A股較為稀缺的AI芯片標的，寒武紀(688256.SH）盤中一舉超過貴州茅臺，成為A股股價最高的個股。回望過去一年，這是A股最受矚目的時刻之一。時間來到年末，接連邁向上市的國產GPU廠商，續上了這把“火”。

最早登陸科創板的是摩爾線程（688795.SH），接著是沐曦股份(688802.SH)。兩家AI芯片廠商在上市首日股價分別大漲超4倍、6倍，“中一簽浮盈逼近40萬元”的沐曦創造了近十年A股新股上市首日單簽盈利紀錄。高高“昂起”的股價還在訴說著市場對它們的期待。12月24日A股股價排行中，寒武紀位居第二，沐曦和摩爾線程分列第四和第六，每只股票價格都在600元以上。

這把“火”還可能燒到港股。壁仞科技和天數智芯近日接連通過港交所聆訊，沖刺港股“GPU第一股”。

這四個GPU廠商都在2015年~2020年間成立，如今迎來市場對國產AI芯片崛起期待值最高的時候。但一些跡象表明，邁過上市門檻后，挑戰不會變少。英偉達H200芯片近日被批準進入中國市場，為算力國產化敘事增添了新的變數。幾家GPU廠商的市占率都不高，則意味著這場市場廝殺，還剛剛站上起點。要如何才能被更多客戶采用，是它們接下來必須回答的問題。

五大客戶集中度高達九成

一名市場研究機構分析師告訴記者，市場對國產AI芯片抱有高期待，是這些廠商希望盡快上市的背景。現實因素是：海外AI芯片進口長期的不確定性增大了國產芯片的機會，但市場不希望國內廠商一家獨大。在主要的ASIC（專用集成電路）廠商華為之外，未來至少會有一家AI芯片廠商跑出來。

但哪家會跑出來，仍需打一個問號。

近期多家GPU廠商公布招股書，披露了一些經營數據，顯示這些廠商仍陷于虧損，市占率差距也不大。

2022年至2024年，摩爾線程、沐曦、壁仞科技、天數智芯的年收入分別從0.46億元、42.64萬元、49.9萬元、1.89億元增長到4.38億元、7.43億元、3.37億元、5.39億元。營收增長的同時，三年間摩爾線程、沐曦、壁仞科技、天數智芯分別虧損超50億元、超30億元、超47億元、超22億元。

這些GPU廠商的主要收入都來自AI數據中心相關的產品。今年上半年摩爾線程前五大客戶采購的都是AI智算集群設備或AI智算板卡。天數智芯的產品包括訓練和推理的通用GPU產品、通用GPU服務器及集群。此外，沐曦主要收入來源是訓推一體芯片曦云C500系列，壁仞數據中心級GPU BR106是今年上半年的銷售主力。

這些廠商與AI訓練和推理場景強相關，但在客戶集中度高的同時，客戶變動頗大，顯示收入具有一定的不穩定性。例如，2024年，沐曦、壁仞科技、摩爾線程、天數智芯來自前五大客戶的收入占比均超過了七成，甚至最高能占到近99%，今年上半年壁仞科技、摩爾線程該比例仍在90%以上，沐曦第一季度在80%以上。天數智芯上半年降到38.6%，但該公司表示，這與季節性有關，主要客戶傾向于下半年大量采購，在可預見的未來，經營業績可能還會繼續取決于對數量相對較少的客戶銷售。

這些大客戶還在劇烈變動中，2024年沐曦的前五大客戶中，只有一家進入今年第一季度的前五大客戶名單。壁仞科技、天數智芯2024年的五大客戶中，僅一家進入今年上半年的名單。

雖然市場集中度高，但市占率尚未拉開差距。據招股書和對問詢函的回復，四家廠商中，沐曦在2024年中國AI加速器市場中的份額約1%。2024年，摩爾線程AI智算產品、圖形加速產品及智能SoC產品在國內市場相應細分領域的市場占有率不足1%，壁仞科技在中國智能計算芯片市場中的份額為0.16%，天數智芯在國內通用GPU市場中的市場份額為0.3%。

壁仞科技還稱，中國智能計算芯片市場中，除一家美國GPU公司和一家中國ASIC公司外，沒有市場份額超1%的主要參與者。

不論從營收、凈利潤數據、主要客戶情況還是市占率表現看，這四家剛上市或準備上市的GPU廠商中，都尚未出現佼佼者，它們都站在大規模商業化的初期。

從產品性能上，也有業內人士反饋，幾家主要的國產GPU廠商的產品性能尚未拉開明顯差距。一家服務器廠商高管告訴記者，多家近期上市或準備上市的國產AI芯片廠商，它們在單芯片上的各項性能差距不太大。國內一家高校的計算機相關科研人員劉洋（化名）告訴記者，他在云平臺上使用過摩爾線程S4000和沐曦C500，也沒有發現兩者性能存在很大差異。

走過上市的高光時刻，這些GPU廠商接下來還要用產品說話，證明自身獨特價值。

國產算力市場徐徐展開

業內對AI算力國產化的進程有預計。

天數智芯稱，國內通用GPU市場國產化率從2022年的2%提升至2024年的3.6%，并預計2029年通用GPU國產化率將超50%。壁仞科技則預計，中國企業智能計算芯片的市場份額將從2024年的約20%提升至2029年的約60%。

在近日舉辦的摩爾線程首屆MUSA開發者大會上，記者看到，有一些對國產算力感興趣的從業者和高校學生前來了解。一名來自西安的開發者告訴記者，他的公司沒有采購到英偉達數據中心算力卡，而是使用英偉達的消費級顯卡，為了尋找可替代的產品，公司派他前來了解國產算力卡。

高校科研人員也開始使用國產算力。在劉洋的印象里，國產AI芯片廠商與高校的合作更多是在近兩年內開始的。他的學校與摩爾線程、沐曦有生態合作，芯片廠商發放免費算力券，供學生在云平臺上使用。

“學生可能之前沒有接觸過國產算力，接觸后，未來就業時就可能將國產卡納入考慮范圍。還有一些工作單位需要使用國產卡，也會招聘熟悉國產算力的學生。”劉洋告訴記者，他發現，雖然國產卡與英偉達生態兼容有時會出現一些問題，但深度學習任務基本使用PyTorch軟件，國產卡已支持適配PyTorch，目前國產算力卡的生態已得到一定的完善。

基于國產算力的性價比等原因，云或數據中心廠商也對國產算力感興趣。

優刻得服務器中心及AI算力負責人丁振雷告訴記者，優刻得已采購了3~5家國產芯片廠商的產品，業內一方面是支持國產算力，另一方面也在深入對接適配這些算力，對比幾家主要廠商的產品。他表示，公司在推動供給來源多元化，只要能用國產產品的環節，公司就提早適配，保證國產產品在性能優化到一定程度的時候能快速引入。

“客戶的核心目標是更高的性價比，因此公司一直在比對各種卡。”丁振雷告訴記者，在國產算力落地應用方面，國資企業走在前面。

上述國產服務器廠商的高管則告訴記者，國產算力生態被接受是一個常態化、長周期的過程，被接受程度在持續快速提升。該公司在業務上已能感知到，以AI為代表的前沿領域越來越關注國產算力。

“去年國內互聯網廠商就開始購買國產算力，今年這部分需求的增速比較快。這些國產算力以推理業務為主。但從采購這些芯片用于測試到實際應用還有一個過程，不會一上來就大規模切換到業務系統使用。”上述服務器廠商高管表示。

互聯網廠商中，騰訊9月已表態，騰訊云依托異構計算平臺整合多種芯片資源，向外界提供AI算力，該平臺已全面適配主流國產芯片。“今天我們的GPU計算資源越來越異構，很多國產芯片在不斷提升計算性能。”騰訊集團副總裁、騰訊云總裁邱躍鵬表示。

英偉達H200成新變量

年底，英偉達較先進的數據中心芯片有望再次進入中國市場的消息，在國內的AI算力生態中激起漣漪。

美國政府將允許英偉達向中國出售H200 AI芯片，對每顆芯片收取25%費用。近日還有市場消息稱，英偉達已告知中國客戶，計劃于明年2月中旬向中國客戶交付AI芯片H200。就向中國客戶供應H200的進展，英偉達發言人則向記者回應稱，英偉達正在持續管理供應鏈，“向中國授權客戶銷售H200不會影響我們向全球客戶供貨的能力。”

對國產算力生態而言，H200進入國內市場，給算力芯片國產化帶來了新的變數。

“在超大規模模型訓練領域，國產芯片與國際領先水平仍有差距，因此在H200有望在中國市場恢復銷售的背景下，該買的不要猶豫。”一家國產GPU廠商的高管告訴記者。

但一些業內人士同時認為，AI芯片國產化趨勢長期不受干擾。沐曦聯合創始人、CTO兼首席軟件架構師楊建表示，當前市場對供應鏈安全的重視已超越單純的技術參數。互聯網大廠和央國企都意識到，一旦供應鏈中斷，整個生態就可能崩塌。面對英偉達H200重返市場的挑戰，客戶的選擇邏輯正從“技術最優”轉向“安全與成本綜合考量”，這為國產芯片提供了關鍵窗口期。

丁振雷也告訴記者，短期內，在一些主要場景中，客戶會考慮芯片算力指標，但長期、戰略上看，H200銷往中國對國產算力的發展不會有明顯影響，因為業內采購時還是會考慮國產算力的性價比因素。

要應對英偉達的挑戰，國內GPU廠商還是要往提高性能的方向努力。

在科研場景中，劉洋告訴記者，國產芯片與英偉達的差距仍在。目前他的實驗室使用最多的還是英偉達卡。這是因為實驗室環境對卡兼容性等要求較高，而且一些實驗還需要與其他實驗對比，算力平臺需要對齊以保證可比性。

“大模型涉及細顆粒度優化，需深入硬件底層，例如訓練考驗卡間互聯帶寬，推理則涉及量化技術，而目前量產的國產卡對低精度計算的支持還達不到英偉達的水平。從這個角度看，通過適配PyTorch，學生可能用不出英偉達和國產卡的太大差異，但若在大模型場景進行細顆粒度優化，會更直觀呈現出英偉達和國產算力卡的差異。”劉洋告訴記者。

國內GPU廠商已在推動迭代。摩爾線程近日發布了新的GPU架構花港以及新芯片。其AI智算板卡支持的計算精度范圍有所擴大，上一代板卡S5000開始支持FP8精度，新一代的華山芯片則開始支持FP4。

此外，摩爾線程創始人、董事長兼CEO張建中表示，S5000在DeepSeek-R1全量模型分布式推理場景中，Prefill Only、Decode單卡吞吐量分別是英偉達H20等常見芯片產品的約2.5倍、1.3倍。新一代華山的浮點計算能力、高速互聯帶寬則介于英偉達Blackwell和Hopper之間。

海外大模型訓練走向十萬卡集群的情況下。除了單芯片性能，國產芯片也在走向更大集群。張建中則表示，2024年摩爾線程推出第一代千卡集群，今年達到1萬卡，接下來還要做10萬卡、50萬卡、100萬卡。

業內也在推出一些系統化方案并強化合作。以集群方案超節點為例，年內芯片廠商壁仞科技、華為，光芯片廠商曦智科技以及服務器廠商新華三、中興通訊、中科曙光等都推出或與業界合作推出了超節點方案。中科曙光還聯合20余家產業鏈企業發布AI計算開放架構，以降低AI集群研發門檻、避免重復投入。

丁振雷告訴記者，國產算力需要共同的軟件生態，上層應用需要非常方便地接入這些算力，這基本已是行業共識。

“業內競爭已不限于單芯片的性能競爭，各家也逐漸走向生態競爭。這就是為什么現在芯片廠商也在做系統，系統廠商也在做系統，大家越來越多在拼軟實力了，包括產品化能力、軟件調優和完善度、系統級產品化能力。業內也在尋求合作，整個國產算力生態需要大家抱團來做。”上述服務器廠商高管告訴記者。

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