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2025年，中国GPU赛道迎来历史性时刻。摩尔线程登陆科创板成为“中国GPU第一股”，首日大涨468.78%，市值一度突破3000亿元；沐曦股份紧随其后启动IPO申购，网下申购倍数高达2227.6倍。燧原科技、壁仞科技加速冲刺资本市场，“国产GPU四小龙”集体掀起上市潮。这股热潮背后，是美国出口管制下英伟达退出中国市场的行业真空，是政策推动下的国产替代刚需，更是中国算力自主化的必然选择。但资本狂热不能掩盖行业真相：国产GPU仍处于爬坡过坎的关键阶段，从技术追赶到生态成熟，还有漫长的路要走。
格局：差异化突围
中国GPU行业已形成以“四小龙”为核心的竞争阵营，摩尔线程、沐曦、燧原科技、壁仞科技凭借团队基因与技术路线差异，占据国产替代核心位置，再加上芯动科技等补充力量，共同构成国产GPU的主力梯队。
摩尔线程由前英伟达全球副总裁张建中创立，核心高管多来自英伟达，确立“全功能GPU”路线。公司自主研发的MUSA架构，是一个涵盖了统一芯片架构、指令集、编程模型和驱动框架的复杂系统，实现对国际主流生态高度兼容，已推出四代GPU架构，形成“芯片-板卡-一体机-集群”四条产品线，覆盖AI智算、图形渲染、消费级娱乐等场景。其桌面级显卡MTT S80性能接近英伟达RTX 3060，适配近千款游戏与应用，是国内少数能批量出货桌面级显卡的厂商。2022至2024年，公司营收从4608万元增长至4.38亿元，年复合增长率达208.44%，三年累计亏损超50亿元；2025年前三季度营收7.85亿元，同比增长181.99%。
沐曦股份核心团队源自AMD，创始人陈维良曾主导AMD数代核心产品研发，聚焦训推一体和通用计算芯片，产品基于自主研发的GPU IP和指令集，降低对外部授权依赖。其MXC500曦云系列FP32算力达15TFLOPS（英伟达A100为19.5TFLOPS），MXN100的INT8整数算力为160TOPS（英伟达A100为624TOPS），已能满足科研机构运算、智算中心基础任务等场景需求。截至2025年一季度，沐曦GPU产品累计销量超25000颗，2022至2024年营收从42.64万元飙升至7.43亿元，三年累计亏损约30.57亿元；预计2025年全年营收15至19.8亿元，同比增长101.86%至166.46%。
燧原科技获得腾讯战略投资，后者作为其外部最大股东，持股19.95%，公司专注于AI加速卡等产品的研发，早期投资方包括武岳峰资本等半导体领域知名风投。壁仞科技由哈佛学霸张文创立，非芯片专业背景但擅长资源整合，2025年3月获得上海国投先导人工智能产业母基金战略投资，聚焦高性能计算场景。
芯动科技作为重要补充，推出的“风华3号”全功能GPU，实现RISC-V CPU与CUDA兼容GPU的深度融合，单卡配备112GB高带宽显存，单机八卡可直驱DeepSeek 671B/685B满血版大模型，支持8K渲染和医疗高精度显示，已在医疗、教育、金融量化等领域落地。
2024年中国AI芯片市场中，英伟达仍占54.4%的份额，华为海思、AMD分别以21.4%和15.3%位列其后，摩尔线程、沐曦等企业正快速抢占增量市场，行业仍处于“群雄逐鹿”的早期阶段。
资本：输血与博弈
中国GPU的爆发，离不开资本的持续输血与推动。从早期VC/PE的精准押注，到国资的战略入局，再到二级市场的狂热追捧，资本的每一步动作都深刻影响着行业格局，形成独特的“融资-上市-套现”生态。
早期投资者呈现鲜明的“专业派”特征。沐曦天使轮由和利资本领投，其创始管理合伙人孔令国早在寒武纪成立初期便参与投资；摩尔线程首轮投资方沛县乾曜的股东周启与英伟达关联密切，熟悉GPU产业生态。这些早期投资回报丰厚，沛县乾曜对摩尔线程的初始投资190万元，按上市前估值已增值至12.68亿元，翻了667倍；云和资本连续四次参与燧原科技早期投资，浮盈一度达15倍。多家机构采取分散下注策略，红杉中国、真格基金等均押注两家以上“四小龙”企业，腾讯、联想等大厂也通过财务投资或战略绑定同时布局，反映出半导体行业高风险、高投入的特性。
随着研发烧钱规模扩大，国资成为上市前的关键输血力量。2025年上半年，壁仞科技、燧原科技的新一轮融资均由上海国资领投；摩尔线程、沐曦的Pre-IPO融资中，深创投、招商资本等深圳国资深度参与。地方国资的投资逻辑不仅在于项目本身，更在于通过资本招商带动本地产业链协同，摩尔线程在宁夏、贵州等地落地智算集群，沐曦的算力网络覆盖多个省市，均体现了这一诉求。大厂的陪伴式投资同样关键，腾讯累计参与燧原科技6轮融资；而字节跳动旗下的量子跃动则在2025年1月以2.3亿元转让摩尔线程股份，选择离场，展现出不同的战略判断。
科创板改革为未盈利GPU企业打开上市窗口，引发集体冲刺。摩尔线程从受理到上市仅用158天，募资净额约75.76亿元；沐曦股份拟发行4010万股，募集资金将用于7nm及以下制程GPU研发。上市带来显著造富效应，摩尔线程64%的员工持有公司股份，沐曦累计支付股权激励费用5.9亿元，人均近78万元；寒武纪650名骨干员工获得的股权激励总价值达32亿元。二级市场的狂热推高了估值，摩尔线程上市前Pre-IPO估值246.2亿元，上市首日市值突破3000亿元；沐曦上市前估值210亿元，IPO发行市值达418亿元。但股权套现也频繁发生，摩尔线程的联想长江、纪源资本等机构，沐曦的余杭金控、和利资本等均通过股权转让实现退出，部分资本呈现出短期套现倾向。
差距：真实的考验
在资本热潮的背后，国产GPU在性能、生态、市场验证三个维度仍面临严峻考验，与国际巨头的差距不仅体现在硬件参数上，更在于全产业链的协同与成熟度。
性能层面，国产GPU已接近国际中端水平，但高端领域差距明显。摩尔线程MTT S80的单精度浮点算力接近英伟达RTX 3060，芯动“风华3号”在光线追踪和8K渲染上达到国际主流水平，沐曦MXN100的FP16算力达80TOPS，可满足中低算力需求场景。但在大参数模型训练等高端场景中，差距尤为突出，英伟达A100的INT8算力达624TOPS，远超国产同类产品，这种差距直接导致国产GPU在核心算力场景的替代能力有限。技术路线的差异也带来了不同的挑战：摩尔线程的“全栈覆盖”路线虽旨在开拓更广阔的市场，但面临图形驱动等底层软件生态从零构建的巨大难度；而沐曦的“专注训推”路线虽能更快商业化，但也可能面临应用场景相对狭窄的风险。
生态建设是最核心的短板。GPU的竞争本质是生态的竞争，英伟达的CUDA生态通过数十年积累，形成强大的开发者路径依赖，其完善的数学库、工具链和庞大的应用适配规模，是国产GPU短期内难以逾越的壁垒。尽管国产企业纷纷发力兼容适配，摩尔线程的MUSA架构高度兼容CUDA，其MUSIFY工具可降低开发者迁移成本；沐曦的产品支持PyTorch、TensorFlow等主流框架；燧原科技的产品已进入腾讯600多个业务场景，芯动“风华3号”适配统信、麒麟、Windows等多系统，但生态成熟度仍有巨大差距。摩尔线程MTT S80适配的游戏与应用仅近千款，较英伟达差两个数量级；国产GPU在软件运行库完善度、开发者社区活跃度上，与国际巨头仍有较大差距，最终陷入“硬件性能不错，但应用支持不足”的典型困境。
市场验证的真实性存疑。产品销量和营收增长背后，存在客户复购率低、依赖经销商的问题。摩尔线程2022至2024年仅极致电子一家核心经销商连续采购，其他客户缺乏持续合作记录；沐曦2025年一季度核心经销商超讯通信的采购占比达39.95%，难以判断产品是否真正流向终端客户，不排除压货可能性。这种依赖经销商的销售模式，反映出国产GPU在终端客户认可度、场景适配深度上仍需加强，市场验证尚未充分完成。
前景：机遇与桎梏
尽管面临多重考验，但在政策、市场、技术的多重驱动下，中国GPU行业仍有广阔发展前景，同时也需直面盈利、产能、生态三大桎梏，在挑战中探寻算力自主的路径。
行业发展的核心驱动力来自政策与市场的双重加持。中美科技博弈背景下，“自主可控”成为算力领域核心诉求，国家“信创”政策推动党政机关、国企事业单位优先采用国产硬件，为GPU企业提供稳定的市场需求；科创板改革为未盈利硬科技企业打开上市通道，助力企业获取持续研发资金。同时，AI大模型、数字孪生、工业仿真等场景的算力需求爆发，为国产GPU提供了广阔的市场空间。英伟达退出后留下的市场空白，正被国产企业快速填补，寒武纪与字节深度绑定，昆仑芯中标中国移动10亿级别订单，摩尔线程、沐曦的产品已进入多家智算中心，国产GPU的市场渗透率持续提升。
未来几年，技术迭代将聚焦先进制程、核心架构、软件生态三大方向。制程上，逐步向7nm及以下先进制程演进，提升芯片性能与能效比；架构上，进一步优化统一计算架构，增强通用性和兼容性，摩尔线程的MUSA架构、芯动的RISC-V融合路线有望持续突破；生态上，加强与操作系统、数据库、AI框架的协同，推动开发者社区建设，降低应用迁移成本。清华大学教授魏少军建议，中国应开发专为大语言模型训练定制的新型处理器，博通通过定制化AI芯片斩获百亿美元订单的案例，证明了专用ASIC芯片的可行性，国内企业已在该赛道逐步发力，针对特定场景开发定制化芯片，在成本控制与能效比上取得初步成果。
但行业发展仍面临三大桎梏。盈利方面，GPU行业研发投入大、回报周期长，摩尔线程2022至2025年前三季度累计亏损59.39亿元，研发投入38.1亿元是三年内营收的6倍多；沐曦2022至2024年累计亏损30.57亿元，两家公司预计分别于2027年、2026年实现盈利，但依赖营收高增长和研发成本控制，不确定性较高。产能方面，国产GPU企业多为Fabless模式，依赖晶圆代工厂生产，美国BIS新规出台后，国内AI加速卡纷纷转向中芯国际，导致“僧多肉少”的局面，中芯国际先进制程产能需优先满足国家“信创”单位、大厂关联企业等客户需求，创业公司的代工产能难以保障，直接影响产品交付和成本控制。生态方面，软件生态成熟度不足，核心数学库优化、开发者工具完善、应用场景适配等仍有欠缺，需要企业、政策、高校、行业客户的长期协同发力。
资本市场的赋能将推动行业加速洗牌。上市企业将凭借资金优势扩大研发投入、抢占产能资源；未上市企业若无法获得持续融资，可能面临被并购或淘汰的风险。预计未来3-5年，行业将形成头部企业引领、细分赛道并存的格局。国资与大厂的战略布局将进一步深化，地方国资通过资本招商推动GPU产业集群建设，腾讯、阿里、百度等大厂通过“场景+资本”的方式，推动产品迭代和生态完善。
结语
中国GPU行业正处于前所未有的发展机遇期，资本热潮与技术突破交织，国产替代与国际竞争并存。摩尔线程、沐曦等企业的上市，标志着行业从创业孵化迈向资本赋能的新阶段，但这只是算力自主化征程的开始。
行业面临的挑战，远不止于短期盈利，更在于生态兼容、产能保障与市场验证的长期攻坚。国产GPU要真正实现从“可用”到“好用”的跨越，需要以架构自主为根基，持续加大研发投入；以场景适配为抓手，积累真实市场反馈；以生态协同为核心，构建开发者与应用生态。
从长远看，中国GPU产业的发展，其意义或许不在于复制一个“中国的英伟达”，更在于构建起自主可控、具备全球竞争力的算力生态，为中国数字经济发展提供坚实支撑。这条道路注定漫长且艰难，但在政策、资本、技术的多重驱动下，中国 GPU 行业正积蓄着从追赶到引领的力量，有望在未来重塑全球算力格局。