歷史已站在中國GPU這邊

中國GPU，終于迎來了真正的爆發(fā)。

文 | 華商韜略 南來

2025年底，A股最火爆的主題，莫過于“國產GPU”。

2025年12月5日，國產GPU玩家摩爾線程于科創(chuàng)板IPO上市，上市首日股價大漲468.78%，總市值超達3055億元，創(chuàng)下IPO審核僅耗時122天的年度最快紀錄、及A股全面注冊制實施以來的最高打新收益紀錄。

僅僅12天后，12月17日，上市首日的沐曦股份暴漲692.95%，總市值突破3300億元，其漲勢甚至比摩爾線程更驚人——按104.66元/股的發(fā)行價計算，股民打新中一簽便可盈利近30萬元，堪稱”大肉簽”。

▲來源：優(yōu)勢資本

而在摩爾線程、沐曦股份之后，“GPU四小龍”的另外兩龍——燧原科技早已開啟了IPO之旅；壁仞科技則在今年1月2日正式在港交所掛牌，上市首日最高漲120%，成為首家“港股GPU概念股”。

此外，礪算科技、曦望、瀚博半導體、格蘭非等眾多國產GPU創(chuàng)業(yè)公司也正奮起直追，更不用說已經上市的海光信息、寒武紀、芯原股份等等GPU/AI芯片玩家，均迎來了技術、產品、融資、落地的全面突破。

中國GPU，迎來了一次真正的爆發(fā)。

然而僅僅在3年前，它們中的不少創(chuàng)業(yè)者，還曾被逼到最絕望的“至暗時刻”。

【01 至暗時刻】

“寒冬來了。”

2022年，這是縈繞在所有國產芯片從業(yè)者心頭的一句悲言。

就在2022年中秋節(jié)前，國內“AI芯片”四小龍之首寒武紀再次遭遇股東“清倉式減持”，公司第四、第五和第七大股東合計賣出了手中近78%的寒武紀持股。

彼時，“跌跌不休”的寒武紀市值已下探到270億元，較巔峰時的千億市值跌沒了近八成。

“寒王”作為上市公司，尚落得如此狼狽，GPU創(chuàng)業(yè)公司們則幾乎全軍覆沒：

跟寒武紀一樣，日后的“GPU四小龍”燧原科技、摩爾線程都遭遇了資本離場，導致量產關鍵節(jié)點困難頻頻，不得不壓縮成本四處尋求“輸血”。各家公司的賬本，也都格外難看：

沐曦股份當年虧損高達7.7億元，收入是幾乎可以忽略不計的42.7萬元；

壁仞科技更是在2022年全年未能宣布任何一筆融資，幾乎在靠“啃干糧”度日。

這批國產GPU創(chuàng)業(yè)公司普遍成立不到3年，正處于芯片研發(fā)任務最重、產品落地最緊要，也最需要錢的氣口——僅僅一款7nm芯片的設計加流片費用都能高達數億人民幣，其他環(huán)節(jié)如EDA、軟件、驅動、架構、驗證、測試更是個個都在“燒錢”，但卻在找錢上遇到了最嚴峻的挑戰(zhàn)。

2022年相當長時間內，大量以上海為總部的GPU公司幾乎陷入停擺狀態(tài)。

雪上加霜的是，年底，美國再次收緊對華高端芯片出口管制，國產GPU企業(yè)不僅面臨著更嚴峻的技術獲取環(huán)境、更劇烈的供應鏈不確定性，風險厭惡型資本也對“國產GPU”概念進一步拒之門外。

那個冬天，冷得透骨，至今仍是很多行業(yè)中人最深刻的記憶。

【02 時代轉向】

命運的轉折，往往藏在技術革命的裂縫中。

2022年11月底，一位意料之外的“神秘嘉賓”，出現在太平洋彼岸。

ChatGPT來了。

幾乎在一夜之間，以ChatGPT為代表的大模型火遍了世界各地；在人類技術發(fā)展的歷史上，全球科技產業(yè)第一次以前所未有的速度達成了共識——要搞大模型。

而國產GPU公司們，幾乎被這個從天而降的“餡餅”砸懵了。

動輒百億參數的大模型訓練，堪稱AI算力的“吞金獸”，其對算力的饑渴，讓GPU從“硬件產品”躍升為“戰(zhàn)略資源”，游戲規(guī)則也因此被徹底改寫。

在此背景下，英偉達、寒武紀市值一路瘋漲，芯片創(chuàng)業(yè)公司迎來大面積資本重估。

剛從生死線上下來的國產GPU玩家們，也立馬轉身蹦極。

雖然跟英偉達、英特爾等海外巨頭動輒一代芯片百億美元的研發(fā)投入比起來，創(chuàng)業(yè)公司們能夠撬動的資源只是杯水車薪。但在2023～2025年這幾年間，國產GPU玩家們依然緊緊抓住時代機遇，大力投入研發(fā)，快速推動自家GPU產品升級，擁抱市場變化。

▲來源：摩爾線程

例如，摩爾線程只用了四年時間就完成了數代全功能GPU迭代，不久前的MUSA開發(fā)者大會上，它更是發(fā)布了計算效能提高10倍的GPU架構“花港”，與支撐萬億參數模型訓練的工程能力的萬卡智算集群“夸娥”。

壁仞科技的BR100芯片也實現了半精度浮點超過1000T，在超算中心市場實現出貨量同比增長超300%；

沐曦股份的下一代C700，直接將性能瞄準了英偉達H100，預計明年下半年流片。

美國不斷加碼的管制措施，雖在短期內為國產GPU玩家?guī)砹瞬恍〉娜谫Y壓力，但也進一步刺激了國內科技廠商對自主可控GPU的重視。“大廠們”出于供應鏈安全考慮，紛紛加快部署國產GPU算力。

更幸運的是，大模型從底層技術上，給了所有GPU廠商一次“換道超車”的機會。

大模型技術的底層是Transformer架構，它雖然跟上一輪人臉識別、圖像識別技術一樣被稱為“人工智能”，但其最底層的算法，卻跟上一輪圖像識別所倚仗的深度神經網絡（Deep Learning Network）有所不同。

舉個例子，GPU包含硬件、也包含軟件部分。

硬件部分很好理解，在人們看得見、摸得著的那塊金屬板上，所謂“7nm制程”、“晶體管數量”說的都是硬件。

軟件部分則是一堆代碼，負責“指導”冷冰冰的金屬塊去響應用戶發(fā)出的指令。

硬件問題雖然難，卻并不是“無解”。

軟件部分可太難了——過去十多年里，全世界幾千萬名程序員在英偉達GPU的軟件上不斷創(chuàng)作、優(yōu)化、報BUG、修改，形成了一個牢不可破的“生態(tài)系統”，為美國GPU豎起了極高的生態(tài)壁壘。

然而，這套生態(tài)是建立在上一代人工智能技術（大模型出現之前）之上的。

2022年11月，大模型橫空出世，突然給全世界“掀了桌子”。

英偉達做了30年的GPU，猛一回頭發(fā)現，自己跟中國這些成立不到3年的GPU公司，站在了同一起跑線上。

這一天，中國GPU等了十年。

【03 國產GPU之難】

中國GPU能走到今天，太難了。

20世紀80年代，我國芯片產業(yè)曾經走過一段“造不如買，買不如租”的道路。

當時，為了快速獲取經濟效益，一度被加大投入的我國芯片產業(yè)，轉而大規(guī)模引進國外技術和生產線，減少自主研發(fā)投入，也讓整個芯片產業(yè)陷入“引進—落后—再引進—再落后”的循環(huán)。

芯片是一個龐大的概念，既包括CPU、GPU這些我們熟悉的品種，也包括ASIC（定制化專用芯片，如AI專用芯片）、存儲芯片、DSP數字信號處理器等等。

其中，CPU是計算機的“主司令”，GPU則是專攻大規(guī)模計算的“大將”。在早期資源有限時，國產芯片研發(fā)往往被迫將資源向“主司令”傾斜，自然也讓國產GPU的發(fā)展變得更加艱難。

比CPU更難。

直到2014年4月，景嘉微電子才成功研發(fā)出國內首款國產高性能、低功耗GPU芯片JM5400。

彼時，英偉達的獨立顯卡的全球市場份額已經達到驚人的76%，連我國著名的超級計算機“天河一號A”，都被迫用的是英偉達的GPU。

然而，第一塊GPU僅僅是漫長征程的起點。

因為底層技術空白點較多，IP大多受制于國外廠商，產品前端穩(wěn)定性不理想，很長時間內，國產GPU即便是研發(fā)出來，也很難在主線中高端電子產品上得到普及化應用。

沒有應用，就沒有銷售收入，沒有應用，也沒有客戶反饋，無法形成研發(fā)、應用、改良，提升的正向循環(huán)，這不但嚴重制約相關公司的收入和發(fā)展，也嚴重制約研發(fā)進度與品質。

即便強大如華為海思，其手機芯片中的GPU性能也長久以來存在發(fā)熱、兼容性差等問題，直到麒麟910手機芯片發(fā)布后才逐漸走上正軌。

而國產GPU的真正破局，始于一場被外部壓力“逼”出來的產業(yè)進擊。

2017-2018年，美國步步緊逼的技術封鎖與上一輪人工智能浪潮相遇，讓第一批國產“AI芯片”爆發(fā)，寒武紀、深鑒科技（后被美國芯片公司賽靈思收購）、地平線等明星創(chuàng)業(yè)公司都在此輪誕生。

AI芯片是一種專用芯片，往往只針對少數AI算法量身打造，設計難度更低，能更快緩解“缺芯”的燃眉之急。GPU則是個更強大的“全能將軍”，但設計難度更大，所需時間更長。

直到2020年前后，經過了多年的市場培育、人才培養(yǎng)，我國GPU生態(tài)才慢慢有了成熟的苗頭。

摩爾線程、沐曦股份、壁仞科技等一批國產GPU企業(yè)也正是這個時期相繼成立，并且開始將目標直指通用GPU，決心在國際巨頭的主賽道上“掰掰手腕”。

與我國最早一批篳路藍縷的GPU研究人員不同，這一批國產GPU玩家大多都有著資深的芯片行業(yè)從業(yè)經驗，甚至是在國際巨頭公司有著長期扎實的歷練，他們深知自己面對的殘酷現實，但也對如何突圍更有思維和路徑。

但市場競爭也是慘烈的。

真正熬過2022年那場“寒冬”的芯片公司并不多，根據企查查數據，2023年，1.09萬家中國芯片相關企業(yè)進行工商注銷、吊銷——平均每天有30家芯片公司消失。

2023年底，美國還故伎重演地將“GPU四小龍”之摩爾線程、壁仞科技列入實體清單，這意味著兩家企業(yè)將無法獲得任何含美國技術產業(yè)工具。

此后，重慶某GPU獨角獸被媒體報道因遭遇資金危機，公司瀕臨解散，400多位員工全部終止合同；

曾經在2015年推出首款具有國產自主知識產權GPU的西安某半導體同樣被報道陷入裁員風波；

上海一GPU創(chuàng)業(yè)公司被報道資金鏈斷裂，陷入運營困難。

國產GPU每往前走一步，血淚都濕透了腳印。

【04 下一個十年】

客觀來說，我國的GPU技術跟美國領先水平比起來，還有很大差距。

當前，國產GPU產品普遍拿來對標的H100 GPU，已經是英偉達上一代的技術產物——最新的英偉達H200 GPU性能幾乎翻了一倍。

而在國產GPU產業(yè)終于熬過寒冬，迎來第一縷春光時，美國近期卻突然宣布放寬GPU管制，路透社更是替英偉達放出消息稱，2026年春節(jié)前，英偉達就能將一批全新的H200 GPU交付給中國客戶。

▲來源：英偉達中國

美其名曰放寬管制，其實質是看到中國GPU企業(yè)持續(xù)突破，持續(xù)被中國客戶認可，于是著急忙慌，擔心中國GPU就此突圍，所以使出最大的力氣來搶市場。

目的是，剿殺中國GPU于半途。而且，是用市值超過5萬億美元，能輕松投入上百億美元進行一代芯片架構研發(fā)的超級殺手，來剿殺無論從企業(yè)自身哪個層面比，都與之相距甚遠的根本不是對手的對手。

這招夠狠的。

但話又說回來了，中國科技產業(yè)，什么樣的對手沒有遇到過？什么樣的仗沒有打過？

打不垮我們的，只會讓我們更強大。

從曾經的一片荒蕪，到如今第一梯隊的集結與資本市場的認可，我國GPU產業(yè)在外壓內驅的雙重力量下，已駛入了自主發(fā)展的快車道。

國產GPU的奮斗歷程，將是中國自主創(chuàng)新精神“壓不倒、打不垮、擋不住”的最佳詮釋。

最重要的，如今百年未有之大變局的大國科技發(fā)展趨勢，以及大模型取代深度神經網絡，成為新一代人工智能技術的領導者，都為國產GPU玩家們帶來了甚至比自身努力更重要的：歷史進程的加持。

中國GPU，已經站在了百年難遇的“換道超車”良機之上。

歷史的筆，已交到我們這一代人手中。

【參考資料】

[1]《百億芯片獨角獸排隊IPO，誰焦慮了?》芯潮IC

[2]《大模型時代，AI芯片“破局”之戰(zhàn)》36氪

[3]《國產GPU，太不容易》電子工程世界

[4]《GPU深度報告（下）：國產GPU自主之路、十四個國內玩家進展、發(fā)展熱潮下的思考 》方正證券

[5]《沐曦融資故事：5年3300億的造富神話 》投中網

[6]《中國版“英偉達”，一股難求》吳曉波頻道

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