沐曦股份上市：國產GPU走到分岔口

作者：中國科技新聞學會科幻傳播與未來產業專委會委員高恒

摩爾線程上市之后，國產GPU在資本市場的敘事被迅速推到了一個新的高度。

在算力緊缺、國產替代加速、生成式AI持續放大的背景下，GPU不再只是芯片工程師的技術名詞，而成為少數能被市場直接理解、并迅速定價的“硬科技資產”。

就在這種情緒之中，沐曦集成電路（上海）股份有限公司（以下簡稱“沐曦股份”）走到了科創板門口。

這家公司成立于2020年，核心團隊來自AMD，沒有選擇“全面對標英偉達”的全功能GPU路線，而是押注通用GPU（GPGPU），從推理切入，再走向訓推一體，試圖在工藝受限、生態被壟斷的現實條件下，搭建一條更強調自主IP、軟件兼容性和集群能力的技術路徑。

從結果看，沐曦股份已經跑出了罕見的商業化速度：截至2025年3月底，其GPU產品累計銷量超過2.5萬顆，訓推一體芯片收入在一年內成為絕對主力，營業收入從2022年的不足50萬元增長至2024年的7.43億元。但另一面也同樣清晰，高強度研發投入、尚未盈利的財務現實，以及一條注定漫長的GPU產業周期。

當資本已經開始為“國產GPU”計時，沐曦股份所代表的，其實并不只是一家即將上市的公司，而是國產GPU正在走向分岔口的一種選擇：不追求最快兌現的故事，而是押注一條更慢、也更難的長期路徑。

一、為什么是現在：國產GPU走到必須被驗證的時間點

國產GPU公司密集沖刺資本市場，并不是偶然。從產業節奏看，這是多重外部變量在同一時間疊加后的結果。

首先，是算力需求結構的變化。

過去兩年，生成式AI的爆發讓算力需求出現明顯分層：一端是以大模型訓練為核心、對高端算力和成熟生態高度依賴的訓練市場，另一端則是推理和中算力應用，覆蓋政務、運營商、公共算力平臺以及商業化智算中心。前者長期被英偉達主導，而后者在性能門檻、成本和供應穩定性上，開始為國產GPU打開現實空間。

其次，是外部環境對供給側的持續擠壓。

在高性能AI芯片出口受限的背景下，中國市場對“可持續獲取的算力”需求被顯著放大。根據Bernstein Research數據，英偉達和AMD在2024年中國AI加速器市場中分別占據66%、5%的市場份額，但這種高度集中的供給結構，正在被政策、合規和供應鏈安全反復檢驗。國產GPU無法短期替代頂級訓練算力，卻開始在“可用、可交付、可規模化”的區間獲得機會。

第三，是國產GPU自身所處的發展階段發生了變化。

2019年之后，國產GPU創業集中爆發：壁仞科技、摩爾線程、沐曦股份等公司相繼成立，行業最初解決的是“能不能做出來”的問題；而到2023—2024年，這些公司陸續完成首代或第二代產品量產，競爭焦點開始轉向“能不能賣出去、能不能被系統集成、能不能進入真實算力場景”。以沐曦股份為例，其智算推理芯片曦思N100于2022年1月交付流片，并于2023年4月正式量產，訓推一體芯片曦云C500于2024年2月正式量產，產品開始進入公共算力平臺、運營商智算平臺和商業化智算中心，標志著國產GPU正在從工程驗證走向商業驗證。

企事界（北京）科技有限公司董事李睿對我們分析到：資本市場的窗口，往往出現在這種階段性拐點上。當技術路線已經基本成型，但行業最終格局尚未固化，上市既是為高強度研發和產業化補充彈藥，也是一次被迫提前接受市場審視的過程。換句話說，國產GPU選擇在此時集中上市，并不是因為故事已經講完，而是因為，它們已經走到必須被驗證的時刻。

二、沐曦股份的選擇：一條更慢、也更重的通用GPU路線

如果只從“國產GPU”這個標簽看，沐曦股份很容易被放進與摩爾線程相同的敘事框架中。但深入拆解其技術路線，會發現兩家公司解決問題的方式并不相同。

相較于摩爾線程，在GPU架構選擇上，沐曦股份并未采用“全功能 GPU”的路徑，而是押注通用GPU（GPGPU）。這意味著，它并不追求在單一芯片上同時原生覆蓋高性能圖形渲染、AI計算和通用計算，而是將架構重心放在AI和高性能計算上。這一路線更接近AMD的技術傳統，而非英偉達當前主導的全功能GPU模式。

這種取舍背后，是對現實約束的正面回應。

在制程和先進工藝受限的前提下，國產GPU很難通過堆疊晶體管規模來直接追趕頂級算力水平，性能效率的提升更多依賴架構設計與核心IP能力。沐曦股份選擇自研核心 GPU IP，正是希望在工藝受限條件下，最大化單位算力效率，并為后續產品迭代保留更高的自主度。其在研的曦云C700系列，正是試圖通過架構優化，在性能層面挑戰英偉達H100所處的區間。

沐曦創始人、董事長兼CEO陳維良曾在接受媒體采訪時表示，高性能GPU的核心技術門檻是高性能GPU IP。國產GPU企業需要構建起自己的核心競爭力和技術護城河，掌握關鍵技術，其中自主可控的高性能GPU IP是核心。

從產品演進節奏看，沐曦股份的路徑也呈現出清晰的階段性邏輯。

公司最早從智算推理端切入，推出曦思N100，并在此基礎上迭代N260、N300，優先進入對算力要求相對可控、但對交付穩定性要求更高的云端推理場景。隨著生成式AI對“訓推一體”需求快速上升，沐曦股份構建了“軟硬一體”全棧產品矩陣，當前公司GPU產品覆蓋三大應用場景：訓推一體、智算推理和圖形渲染。

真正決定這條路線成敗的，并不只是芯片本身，還由集群性能、軟件生態的易用性共同決定。

在實際應用中，GPU的有效輸出不僅取決于單卡性能，還高度依賴集群互連能力和軟件生態成熟度。為此，沐曦股份自研了MetaXLink高速互連技術，使其GPU產品在互連帶寬和延遲表現上，達到與英偉達4nm制程工藝下旗艦產品（H200）相當的互連帶寬性能。目前，其GPU產品可實現2-64卡等多種互連拓撲及超節點架構。

在軟件生態層面，沐曦股份選擇了一條更“重”的路。其自研MXMACA軟件棧在架構的編程接口在API層面實現了對GPU行業國際主流CUDA生態的高度兼容。這能夠最小化用戶存量應用的遷移成本。這種做法短期內并不性感，卻直接關系到國產GPU能否被真實業務系統接受。并且沐曦股份是“國產GPU四小龍”中生態兼容性最全面的方案之一。

這也意味著，沐曦股份的技術路徑并非一條追求快速兌現的路線。通用GPU、自研IP、軟件兼容和集群能力，疊加起來的是一條投入高、周期長、驗證慢的道路。但在GPU這種高度依賴長期積累的產業中，這種選擇本身，或許正是其最清晰的戰略立場。

三、資本能不能等：商業化速度、虧損現實與一條漫長的GPU周期

如果只看收入曲線，沐曦股份已經跑出了國產GPU公司中少見的商業化速度。

招股書顯示：2022年、2023年、2024年，沐曦股份分別實現營業收入42.64萬元、5302.12萬元、7.43億元，最近三年營業收入復合增長率為4074.52%。2025年第一季度，該公司已實現營業收入3.2億元。

收入結構的變化同樣清晰，沐曦股份早期收入主要來自智算推理GPU板卡，2022年智算推理GPU板卡貢獻了100%收入。在此基礎上，沐曦還增加了訓推一體GPU板卡、訓推一體GPU服務器、IP授權等收入來源。2023年以來，訓推一體GPU板卡逐漸成為沐曦的主要收入來源：2023年度、2024年度和2025年第一季度，訓推一體芯片曦云C500系列收入分別為1546.81萬元、7.22億元和3.14億元，占同期主營業務收入的比例分別為30.09%、97.28%和97.87%。

但GPU產業的另一面，也同樣擺在臺面上。高性能GPU的研發投入本身就是一場長期消耗戰。2022年、2023年、2024年，沐曦的研發投入分別高達6.48億元、6.99億元、9.01億元，合計占最近三年累計營業收入比例為282.11%。

目前，沐曦股份尚未實現盈利：2022年、2023年、2024年，其實現歸屬于母公司所有者的凈利潤分別為-7.77億元、-8.71億元、-14.09億元。

沐曦股份則在招股書中坦言，截至2025年3月末，該公司合并報表、母公司報表未分配利潤分別為-10.48億元、-9.88億元，預計首次公開發行股票并上市后，其賬面累計未彌補虧損將持續存在。

從行業對照看，這種狀態并非個例。

截至目前，在國產AI芯片公司中，僅海光信息已實現穩定盈利，寒武紀在2024年第四季度實現扭虧；景嘉微、龍芯中科、摩爾線程等公司仍處在不同階段的虧損周期中。沐曦在招股書中預計，從自身經營情況出發，結合產品市場空間、市場份額及變動、客戶復購和新客戶驗證及拓展情況，其達到盈虧平衡點的預期時間最早為2026年。這意味著資本需要為其預留至少一個完整的技術與市場驗證周期。

資本市場真正要判斷的，并不是沐曦股份能否復制摩爾線程上市首日的表現，而是它所選擇的這條路線，是否具備持續演進的空間。

無論是AMD 還是英偉達，都曾經歷過漫長的投入期與技術積累期，真正拉開差距的，并非單一代產品，而是能否在多個周期中不斷迭代，并逐步形成生態鎖定。

對沐曦股份而言，上市并不是階段性勝利，而是下一階段的起點。

根據中商產業研究院數據，2024年中國GPU市場規模約為1073億元，同比增長32.96%。然而，我國GPU產業相較海外發達國家仍存在一定差距。在國產GPU尚未形成絕對格局的當下，它既不是確定性的贏家，也不只是情緒推動下的概念標的。它更像是一個正在被放到顯微鏡下的樣本，用真實的出貨、真實的客戶和真實的財務曲線，去回答一個更大的問題：在英偉達長期主導的算力世界里，國產GPU是否存在一條不依賴奇跡、但足夠自洽的生存路徑。