上一會還在沉浸在機器人，車機在 CES 的震撼（見當科技停止講故事，開始拼執行力：從 CES 2026，看全球科技進入“現即時代”），下一秒拉斯維加斯的CES展會剛結束，那個永遠穿黑色皮衣的老黃——黃仁勳，又讓整個科技圈坐不住了。這次他沒有再站在台上喊"我們的算力有多強"，而是拋出了一個更實在的問題："用AI太貴了，得降價。"聽起來有點像淘寶商家的思路？但這次不一樣。當大家還在為搶到NVIDIA上一代晶片擠破頭時，他直接甩出了下一代平台——Rubin。更關鍵的是，他喊出了一句話：訓練AI的戰爭結束了，接下來打的是推理戰爭。（圖片來源@dotey）01 什麼是"推理戰爭"？先說個簡單的例子。想像你在學開車。"訓練"就是駕校教練一遍遍教你的過程，需要時間和教練的精力。AI公司這幾年就是這麼幹的——砸錢買幾萬塊GPU，沒日沒夜地訓練模型。"推理"就是你自己開車上路，每次看到紅綠燈做判斷、遇到行人踩剎車。這才是AI真正被使用的時候。過去三年，科技巨頭們瘋狂干的事就是"訓練"——花大錢、用成千上萬塊GPU，把ChatGPT、Claude這些模型訓練得越來越聰明。但問題來了：模型是聰明了，真正用的時候太貴了。就像你花100萬請了個世界冠軍教你開車，結果每次出門還得再付100塊"使用費"。出門一趟兩趟還好，天天誰受得了？這就是黃仁勳要解決的問題：讓AI真正用得起。這次CES上，他沒再吹"我們的晶片有多牛"，而是一直在講"怎麼把成本打下來"。Rubin平台這次能做到什麼程度？同樣的AI任務，成本只要原來的十分之一。以前花1美元能做的事，現在10美分就夠了。什麼概念？就像你原來打一次車要100塊，現在降到10塊，原本偶爾打打車，現在可能天天打都無所謂。只有算力便宜到這個份上，AI應用才能真正爆發。02 Rubin是怎麼做到的？NVIDIA這次玩了個新花樣。以前顯示卡時代，大家都想著怎麼把單塊顯示卡做更強。有點像小時候搭積木，總想著搭個最高的塔。但黃仁勳說：單塊積木再高也有限制，不如搭個"團隊"。所以Rubin平台一口氣放出了6塊不同的晶片：Rubin GPU：負責"計算"的大腦Vera CPU：負責調度的管家NVLink 6：連接所有晶片的高速公路還有其他幾塊專門負責網路、資料流動的晶片這6塊晶片不是隨便湊一起，而是像一支配合默契的足球隊——前鋒、中場、後衛、守門員各司其職，比一個人單打獨鬥強多了。最終結果呢？整個平台的推理性能達到上一代的5倍。成本反而降到了1/10。這就是"團隊作戰"的威力。特別要說一下NVLink 6。精準地說：NVLink 6是連接多塊GPU的"高速公路"，頻寬達到3.6TB/s。它讓多塊GPU能像一塊一樣協同工作，是實現相較於上一代有"5倍性能提升"的關鍵一環，但不是唯一因素。整個5倍提升是6塊晶片一起發力的結果。有點像裝修房子：NVLink 6是寬敞的走廊，讓各房間連接順暢但房子好不好用，還得看客廳、臥室、廚房怎麼配合03 讓AI學會"思考"光有便宜的算力還不夠，AI還得"聰明"。之前很多自動駕駛AI像什麼？像只會條件反射的蟲子。看到紅燈停，看到綠燈行，遇到沒見過的情況就懵了。NVIDIA這次開放原始碼的Alpamayo模型，想教AI學會"思考"。什麼意思？想像你在開車，突然遇到一個壞掉的紅綠燈——既不紅也不綠，就那麼黃燈閃啊閃的。條件反射式的AI會怎麼做？可能直接卡住，因為"題庫"裡沒這題。但真正會"思考"的AI會琢磨：周圍的車在幹嘛？大家都在慢慢通過，看來可以走。但要小心點，隨時準備剎車。這種"琢磨"的過程，就是Alpamayo想教給AI的能力。它加入了"思維鏈"功能，讓AI不再是死記硬背，而是學會像人一樣推理。有人說得挺形象：以前的AI是背題庫，Alpamayo是教機器解題的方法。更關鍵的是，NVIDIA把這個模型開源了——相當於把解題思路免費公開，讓誰都能拿去用。為何這麼做？用黃仁勳的話說：軟體都免費了，開發者想用好，自然就得買NVIDIA的硬體來跑它。這招挺聰明的。就像印表機廠家把印表機賣得很便宜，靠賣墨盒賺錢。NVIDIA是把"墨盒"免費了，但你要用還得買它的"印表機"。04 這對普通人意味著什麼？說了這麼多，跟普通人有啥關係？如果你是個使用者：以後你用的AI應用可能會更便宜。因為算力成本降了，那些靠AI生成的圖片、視訊、客服聊天，價格都可能跟著降。如果你是個開發者：搭AI應用的成本會大幅降低。以前可能因為太貴不敢做的項目，現在可以試試了。而且NVIDIA開源了Alpamayo，你可以直接拿去用，不用從零開始。如果你是投資者：NVIDIA在賭下一個大方向：AI從"實驗室"走向"真實世界"。你看它這次和奔馳合作，直接把整套自動駕駛系統裝到2026年上市的CLA車型上。還在往人形機器人領域使勁。ChatGPT只是AI的開始，真正的大市場是那些能跑、能跳、能幹活的機器。總之，AI可能真的要從"昂貴的高科技玩具"變成"像水電一樣的基礎設施"了。至於這一天什麼時候真正到來？那就看Rubin平台2026年下半年正式出貨後的表現了。05 摩爾定律慢下來了，黃仁勳沒有摩爾定律說的是晶片性能每18個月翻一番。但現在這個定律已經明顯慢下來了——物理快到極限了。但黃仁勳沒有等。從Hopper到Blackwell，再到現在的Rubin，NVIDIA的節奏從來不是等摩爾定律來推自己，而是自己去推摩爾定律。這次CES傳達的訊號很明確：造更聰明的AI時代過去了，接下來要讓AI用得起。這才是AI真正走進千家萬戶的開始。 (白羊武士弗拉明戈)

摩爾線程：調研紀要-本土 GPU 供應商借 AI 東風；面向大規模計算叢集的新一代 GPU 平台近期，我們在北京拜訪了摩爾線程管理層。摩爾線程是一家擁有自研架構的本土 GPU 供應商，產品涵蓋人工智慧訓練 / 推理用 GPU 及遊戲用 GPU。總體而言，管理層對公司每年推出的新一代 GPU 平台在性能與算力上的提升持積極態度，這一樂觀預期主要得益於客戶對 AI 模型訓練 / 推理及圖形渲染需求的持續增長。公司表示，其新發佈的 “華罡”（HuaGang）架構可支援超 10 萬片 GPU 組成的大規模計算叢集，預計將推動公司業務加速規模化擴張。對中國半導體行業的啟示：管理層對本土 GPU 性能提升及客戶需求增長的積極表態，與我們對中國半導體行業先進製程擴張的正面觀點相一致。我們看好先進製程與生成式 AI 的發展，認為二者將從智慧財產權、設計、製造、特種封裝（SPE）及先進封裝等多個環節助力中國半導體行業成長，同時本土客戶供應鏈多元化趨勢也將提供支撐。推薦買入：中芯國際（SMIC）、華虹半導體（Hua Hong）、芯原股份（Verisilicon）、寒武紀（Cambricon）、中微公司（AMEC）、北方華創（NAURA）。核心要點新一代 GPU 架構發佈：2025 年 12 月開發者大會期間，公司推出新一代 GPU 架構 “華罡”（HuaGang），其核心優勢包括計算密度提升 50%、AI 性能提升 64 倍、能效提升 10 倍，可支援超 10 萬片 GPU 卡組成的大規模計算叢集。基於該新架構，公司將推出面向 AI 訓練 / 推理的 “華山” 晶片組，以及面向遊戲應用的 “廬山” 晶片組。隨著 AI 模型需求增長及應用場景拓展，管理層對新產品的市場前景持樂觀態度，認為其增強的算力與網路頻寬能夠充分滿足客戶需求。強勁訂單勢頭支撐未來增長：隨著新產品推出及出貨量提升，管理層對來自雲服務提供商（CSP）及企業客戶的強勁訂單推動業務增長充滿信心。管理層指出，超 1 萬片 GPU 卡組成的大規模計算叢集相關訂單價值更高，將支撐公司規模擴張，且公司正與客戶密切合作推進產品適配與迭代。2025 年 4 月，摩爾線程曾表示其 GPU 已能運行完整版 Deepseek-V3 模型，這一成果彰顯了本土晶片滿足客戶需求的能力提升。MUSA 生態助力使用者落地：公司聚焦通用 GPU 解決方案，管理層介紹，其 MUSA 軟體開發工具包（SDK）與 MUSA Deploy 部署工具可幫助使用者以低切換成本在短時間內遷移至新平台。此外，MUSA 架構支援 PyTorch、FlagScale、飛槳（PaddlePaddle）等多種 AI 開發框架，適配金融、生物科技等多個領域的多元化終端應用。針對新使用者，公司還提供詳細指導以助力其快速上手。沐曦股份：創始人調研紀要-大規模叢集搭配升級 AI 晶片；中國 AI 需求持續升溫1 月 8 日，我們在上海舉辦的中國半導體行業調研活動中，接待了沐曦股份創始人及管理團隊。核心討論圍繞三大議題展開：（1）大規模 AI 計算叢集；（2）AI 市場需求；（3）新產品進展。總體而言，管理層對中國多終端市場生成式 AI 需求的增長持積極態度，預計 2026 年本土 AI 晶片將實現強勁增長。公司近期推出新一代 AI 平台 C600，對通過產品迭代（算力、記憶體等維度）支撐大規模計算叢集的發展前景保持樂觀。對中國 AI 晶片行業的啟示：管理層對 AI 訓練與推理算力需求增長的積極判斷，與我們的觀點一致 —— 我們認為，在生成式 AI 浪潮推動下，中國半導體行業先進製程將持續擴張。本土 AI 晶片供應商將受益於需求增長與國產化趨勢。。核心要點叢集規模擴張與產品迭代：管理層持續聚焦產品迭代與叢集規模擴大。叢集方面，公司目前多數叢集搭載超 1000 片 AI 晶片，且正逐步向 1 萬片晶片規模升級。下一代 AI 晶片計畫於 2026 年一季度量產，相較現有產品，其算力與記憶體均將提升；公司將保持產品研發節奏，預計 2027 年推出算力進一步增強的新一代產品並實現量產。市場前景積極樂觀：管理層對中國 AI 市場需求保持積極預期，預計 2026 年行業增速將達三位數，公司將通過擴大市場份額，實現高於行業平均水平的增長。為避免單一客戶依賴，公司計畫覆蓋教育、金融、醫療、能源、電信、網際網路企業等多個終端市場。針對中國雲服務市場，管理層指出，雲服務提供商（CSP）的驗證流程較長（最長可達 12 個月），原因在於需開展多輪測試，且每家廠商的 AI 基礎設施不同，需定製化 AI 伺服器。面向 AI 推理 / 訓練的新一代 C600 平台：公司近期推出 C600 平台，該平台採用自研 IP 架構，支援 SuperPod 叢集部署。根據客戶需求，公司可提供純推理版本，或推理與訓練一體化版本。預計 2026 年 C600 出貨量將逐步提升，管理層強調，相較於上一代產品，C600 配備 144GB 頻寬記憶體，且通過 MetaXLink 技術支援最多 256 片晶片組成 SuperPod 叢集。展望未來，公司將持續推進新一代產品（如 C700）研發，並融入最新設計理念。 (大行投研)

今天（1月8日）天數智芯登陸港交所，至此，摩爾線程、沐曦股份、壁仞科技和天數智芯這四家上市版本的“國產GPU四小龍”已齊聚資本市場。在國產巨大算力需求驅動下，四家被給予厚望的國產GPU企業上市後最新市值表現如何，主營業務有那些差異，商業化有何進展呢？本文將一一盤點。天數智芯（上海天數智芯半導體股份有限公司）上市時間：2026 年 1 月 8 日上市地點：香港交易所主機板最新市值：398億港元，約合357億元人民幣（截至 2026年1月8日收盤，下同）企業簡介：中國領先的通用 GPU（GPGPU）晶片及 AI 算力解決方案提供商，也是首家實現推理和訓練通用 GPU 晶片量產。公司以 “成為智能社會的賦能者” 為願景，致力於開發自主可控、國際領先的通用 GPU 產品，打造 “天垓” 訓練系列與 “智鎧” 推理系列兩大核心產品線，建構起覆蓋雲端訓練、邊緣推理到大模型部署的全場景國產算力體系，全面相容國內外主流 AI 生態以及各類深度學習框架。商業化現狀與近三年營收：產品已在超過 290 家客戶中完成超 900 次實際部署，在網際網路、智能製造等垂直領域相容性測試通過率高，截至 2025 年 6 月 30 日，已向超 290 名客戶交付超 5.2 萬片通用 GPU。2022 年營收 1.89 億元，2023 年營收 3.08 億元，2024 年營收 5.40 億元，2025 年上半年營收 3.24 億元，營收復合年增長率達 68.8%。企業官網：https://www.iluvatar.com/壁仞科技（上海壁仞科技股份有限公司）上市時間：2026 年 1 月 2 日上市地點：香港交易所主機板最新市值：805億港元（約合人民幣721億元）企業簡介：成立於 2019 年，是國內通用智能計算解決方案提供商，堅持原創核心架構，是國產 GPU 企業中最早實現 Chiplet（芯粒）封裝技術商用落地的公司之一。公司致力於研發通用圖形處理器（GPGPU）晶片及智能計算解決方案，已推出 BR106、BR166、BR110 等多款晶片，覆蓋雲端訓練、雲端推理、邊緣推理場景，建構軟硬協同創新的技術體系，為數字經濟發展提供核心算力支援。商業化現狀與近三年營收：已開發基於壁礪 106 和壁礪 166 晶片的全面 GPGPU 硬體系統組合，如 PCIe 板卡、OAM、伺服器及多伺服器叢集，BR106 和 BR110 晶片合計銷量已超過 1.2 萬顆，截至 2025 年 6 月，公司已手握 5 份框架銷售協議及 24 份銷售合同，總價值約 12.41 億元。2022年至2024年，壁仞科技年收入分別為49.9萬元、6203萬元、3.37億元，2025年上半年該公司收入5890.3萬元。企業官網：https://www.birentech.com/沐曦股份（沐曦積體電路（上海）股份有限公司）上市時間：2025 年 12 月 17 日上市地點：上海證券交易所最新市值：2570億元企業簡介：2020 年 9 月在上海成立，是國內高性能通用 GPU 領域的領軍企業之一，致力於自主研發全端高性能 GPU 晶片及計算平台，主營業務是研發、設計和銷售應用於人工智慧訓練和推理、通用計算與圖形渲染領域的全端 GPU 產品，並圍繞 GPU 晶片提供配套的軟體棧與計算平台。公司基於自主研發的 GPU IP 和統一的 GPU 計算架構，已推出用於智算推理的曦思 N 系列 GPU 和用於訓推一體及通用計算的曦雲 C 系列 GPU，是國內少數實現千卡叢集大規模商業化應用的 GPU 供應商（公司官網、招股書）上海證券交易所。商業化現狀與近三年營收：產品累計銷量超過 25,000 顆，已部署於 10 余個智算叢集，曦雲 C500 系列佔 2024 年營收 97% 以上，正在研發和推動萬卡叢集的落地，目前已成功支援 128B Mo 大模型等完成全量預訓練。沐曦股份2022年、2023年和2024年的營收分別約為42.64萬元、5302.12萬元和7.43億元。企業官網：https://www.metax-tech.com/index.html摩爾線程（摩爾線程智能科技（北京）股份有限公司）上市時間：2025 年 12 月 5 日上市地點：上海證券交易所科創板最新市值：3168億元企業簡介：成立於 2020 年 6 月，以全功能 GPU 為核心，致力於向全球提供計算加速的基礎設施和一站式解決方案，為各行各業的數智化轉型提供強大的 AI 計算支援，目標是成為具備國際競爭力的 GPU 領軍企業，為融合 AI 和數字孿生的數智世界打造先進的計算加速平台。公司實現了一系列技術突破和創新佈局，MTT S80 是國內首款支援 Windows 作業系統以及 DirectX 11/12 圖形計算庫的消費級顯示卡，相容近千款遊戲和應用。商業化現狀與近三年營收：是國內少有的在京東等電商平檯面向消費者市場展開銷售的國產 GPU 企業，產品覆蓋 AI 智算、高性能計算、圖形渲染、計算虛擬化等多個領域，實現了雲、邊、端全站 AI 產品線的佈局，2024 年圖形渲染產品線佔營收 25%，通用 GPU 佔 75%。摩爾線程2022 年營收 4608.83 萬元，2023 年營收 1.24 億元，2024 年營收 4.38 億元，2025 年上半年營收 7.02 億元，已超過過去三年的總和。企業官網：https://www.mthreads.com/ (芯師爺)

從光鮮的外企職業經理人到中國GPU創業之父，從黃仁勳門徒到民族算力之光，張建中的名字隨著摩爾線程超級IPO的炸裂表現，響徹資本圈和半導體界。創業伊始，張建中就立志“輝達有的，我們都要有”，摩爾線程也被稱作“中國輝達”。再加上對黃仁勳穿衣風格的刻意模仿，張建中也有了中國黃仁勳的稱號。當下的中文網際網路上，張建中被塑造成一個打破美國技術封鎖、實現中國替代的箭頭式人物，是中國AI歷史中一個極為關鍵的企業家。小到穿衣風格，大到全能型的產品策略，張建中幾乎完全沿襲著輝達。而其惠普、戴爾的職業經理人履歷，也有著非常濃郁的海外背景。而且除了張建中治下的摩爾線程，其他“中國GPU巨頭”包括沐曦股份、壁仞科技等，創業團隊的情況也基本如出一轍。由於經貿因素和同行競爭的原因，輝達至今尚未投資一家內陸企業，AMD在中國的存在感也一直不高。但考慮到如今頭部的中國算力晶片企業核心創始團隊和技術人才，幾乎都源自輝達或AMD，可以看出兩家美國巨頭正以另外一種方式，參與在中國AI的發展浪潮中。科班出身作為“十朝古都”、六朝中心，南京是中國歷史上極為重要的城市。當年在北方遊牧民族大舉南下的歷史節點，漢民族在南京保存了華夏文化之正朔。1966年，張建中出生在江蘇南京當時的一個普通工薪家庭，17歲時，他考進了南京理工大學電腦系。南京理工大學屬“國防七子”之一，學校由建立於1953年的新中國軍工科技最高學府中國人民解放軍軍事工程學院（哈軍工）分建而成，歷經解放軍炮兵工程學院、華東工程學院、華東工學院等發展階段，於1993年更名為南京理工大學。也就是說，這所學校的電腦學科，可追溯到哈軍工的模擬電腦研究組。這是中國高校中較早建立的電腦系之一，排進了ESI國際學科領域前1‰。如果說排名全球前1%可以被視為國際高水平學科，那麼1‰則代表了世界頂尖水平。來源：南京理工大學電腦學院彼時的電腦，對國人來說還是個陌生的新鮮事物。據稱，大學四年，張建中痴迷於專業學科，要麼泡在圖書館，要麼在實驗室裡敲程式碼到深夜。本科期間就積累了深厚的專業知識。本科畢業後，張建中進入原冶金自動化研究設計院國家電腦實驗室，任高級研究員，並獲得碩士學位。該研究院曾隸屬於原冶金工業部，是中國自動化領域重要的大型研究開發機構，後歸入國資委管理，目前已經併入中國鋼研。離開設計院時的張建中已經26歲。也就是說，他整整進行了9年的學科研究工作，積累了極為紮實專業的技術功底。1992年4月，張建中做出了重要的人生選擇，開始了長達28年的外資IT職業經理人歷程。他先是加入惠普中國任產品經理，而惠普在1985年就已落戶中國，是首家中美合資的高科技企業。在惠普公司時，他曾主導x86伺服器產品線的本土化工作，同時又首創“技術顧問+銷售”的複合型團隊，使惠普在中小企業市場佔有率三年提升了17%。2001年，惠普發動以250億美元收購康柏電腦的世紀併購案。同年5月，張建中轉投老對手戴爾（中國），擔任客戶部總經理。這一年，戴爾廈門生產基地正式投產，初期年產量達到‌100萬台‌，助力戴爾登頂全球“PC之王”， 英特爾架構的伺服器出貨量亦位列第一，其供應鏈管理被視為行業典範：庫存周轉率遠超同行，成品庫存一度趨近於零。在戴爾期間，身為既懂產品，又懂銷售的“六邊形戰士”角色，張建中幫助戴爾在金融、電信等ToB大客戶領域實現了高達300%的訂單增長。從國有體系的研究員到成功的外企高管，張建中完成了從技術專家到管理者的身份轉變，積累了寶貴的市場行銷和產品開發經驗，為日後掌舵輝達中國區業務奠定了基礎。核心高管在輝達的14年，“從普通銷售做到全球副總裁，我最清楚GPU行業的命脈，那就是技術、生態，還有懂行的團隊。”摩爾線程上市敲鑼儀式後，張建中在採訪中如此評價他在輝達的經歷。2006年，張建中職業生涯迎來關鍵轉折點。他加入輝達，被任命為中國區總經理。正是在這一年，奠定輝達商業帝國的CUDA平台問世。作為全球AI晶片之王，輝達獨霸全球超八成市場份額，能在AI萌芽期就進入輝達，並深入參與一輪完整的產業爆發周期的人，華人科技領域幾乎很難找到第二個。彼時的輝達主業還是遊戲顯示卡，並與英特爾、AMD陷入鏖戰，其在中國GPU市場的佔有率不足50%。張建中被黃仁勳委以重任。他採取跟網咖合作的方式，拓展遊戲顯示卡的消費市場，後期則開拓AI算力賽道，切入資料中心、自動駕駛等新興領域。任職期內，他幫助輝達在國內GPU的市場份額從不足50%升至超過80%。到2015年，中國公司每年為輝達貢獻近20%的收入，成為除美國本土之外最大的單一市場。不過張建中深知，高性能產品只能帶來一時的爆款，長期繁榮靠的是生態。張建中開始在全國範圍內，與高校、科研機構、網際網路等企業合作，通過培訓等方式，向開發者推廣CUDA。生態的普及，進一步鞏固了輝達的競爭優勢。他因此也被拔擢為輝達全球副總裁，成了黃仁勳的核心高管，也是其“最得意的中國門徒”。2020年創辦摩爾線程後，這位最懂黃仁勳也最懂輝達的中國人，“在三年走完輝達三十年的路”。摩爾線程的發展速度快得匪夷所思。2021年以來，摩爾線程保持每年一代的發佈速度，先後推出“蘇堤”、“春曉”、“曲院”、“平湖”四代產品。2025年12月20日，張建中又發佈第五代GPU架構“花港”，並將2026年量產。目前，AI晶片有三大流派，一是“全功能GPU”，即“一芯多能”，AI計算、圖形渲染、科學計算等樣樣精通，輝達就是最為典型的代表；二是GPGPU，在傳統GPU基礎上，通過“弱圖強算”的架構設計，專注於AI計算；三是DSA/ASIC，專注於特定領域或場景需求，GoogleTPU、特斯拉Dojo、昇騰NPU、百度崑崙芯都屬於此類。身為輝達的門生，摩爾線程自創立起就謀定全功能GPU路線，集合AI晶片+GPGPU（通用圖形處理器）+圖形晶片。而且，摩爾線程全端自研了MUSA平台，實現軟硬一體全功能GPU架構，還可以相容輝達CUDA生態。就像張建中所言：“生態就像一片森林，只有讓更多的開發者在這片森林裡種樹，森林才能枝繁葉茂，我們的產品才能有長久的生命力。”甚至借助“跨界翻譯官”MUSIFY程式碼遷移工具，開發者可從CUDA生態直接遷移至MUSA家庭。類似WPS之於Office。“相容為橋，自主為本”的策略，顯然意味著摩爾線程和輝達之間有著相當程度的默契，這在中國替代的風口之下顯得異常有價值。這也是黃仁勳為什麼會說，美國的出口管制已“完全失效”，反而倒逼中國晶片自主發展，因為輝達生態已經和中國GPU企業直接相容了。弔詭的是，在這種情況下，身為被替代角色的黃仁勳並不慌張，美國和全球的機構投資者也不慌張，輝達的股價持續創出新高，黃全球AI教父的位置也仍然穩穩當當。海外軍團輝達舊將+外資職業經理人，構成了摩爾線程的創業團隊，在一片科技狂牛的背景下，共同鑄造了國內二級市場的超級科技股IPO。梳理摩爾線程高管團隊可以發現，7位高管中5人有輝達的任職經歷，財務負責人也來自外企，僅1人是本土半導體技術大牛。董事會中的職工董事周苑，更是在輝達有長達16年的工齡，擔任過市場生態高級總監。此外董事、副總經理張鈺勃在輝達工作四年。張周二人都在2017年底離開輝達，到2020年9月張建中創辦摩爾線程時，他們迅速加入老領導的團隊，成為聯合創始人。周苑負責過產品研發、技術路線、核心專利佈局，包括MUSA平台架構定義、GPU指令集定義、晶片和軟體架構設計；張鈺勃主導公司晶片研發，推動四代GPU架構迭代。另一位聯合創始人王東，在輝達任銷售總監長達12年，是一位銷售型高管，在輝達任職期間憑藉深厚管道資源推動公司商業化落地，拿下大量政企及資料中心訂單。另外，副總經理宋學軍也有7年輝達工作經歷，任職高級銷售經理；楊上山曾有8年時間在輝達任GPU架構師，還曾在阿爾卡特、愛立信做過軟體工程師。財務總監及董事會秘書薛岩松也有著光鮮的履歷，在寶潔、殼牌、惠而浦、索尼愛立信等外資公司都擔任過核心級的財務職務。高管序列中，僅有常玉保為本土高管，他曾在中星微電子、楷登資訊技術、智雲芯等公司擔任技術骨幹，他在加入摩爾線程後，負責晶片驗證工作。可以看出，無論是公司成立時的核心創始人，還是核心技術骨幹，摩爾線程都是從“輝達軍校”畢業的。而這家初創公司的產品策略、業務佈局、商業模式也幾乎完全沿襲輝達。眾所周知，輝達就是從遊戲顯示卡晉陞為全球AI算力霸主。1993年，黃仁勳與克里斯·馬拉科夫斯基、柯蒂斯·普里姆共同創立輝達，起初僅為了“提升遊戲畫面的圖形表現”。2022年11月，摩爾線程也基於第二代GPU“春曉”，推出首個中國遊戲顯示卡MTT S80，實現了消費級GPU從0到1的突破。此後，摩爾線程也從消費級顯示卡擴展到企業級AI算力賽道，實現從“賣卡”到“賣解決方案”的跨越。並相繼推出MTT S4000/S5000等AI智算卡，打造了“誇娥”（KUAE）智算叢集，實現了從千卡規模擴展至萬卡規模的大模型訓練平台。基於新一代GPU架構“花港”，摩爾線程還將同步開發麵向AI訓練推理的“華山”晶片與專注圖形渲染的“廬山”晶片。在一眾海外背景高管的加持下，摩爾線程極速狂奔。在烈火烹油的AI資本狂潮中，抒寫了一個看起來很中國，但核心架構卻並不是那麼中國的商業傳奇。寫在最後當AI上升為大國博弈的重要賽道，“算力即國力”的重要性已經無需質疑。在華為、百度、摩爾線程、沐曦股份、寒武紀等中國AI晶片的奮力追趕下，近兩年中國GPU正從“能用”到“好用”邁進。政策層面也一直在支援著中國AI產業鏈的獨立發展。1月7日，國家層面再次發佈重要檔案，要求進一步提升整個AI產業鏈的獨立自主程度。考慮到目前的國際政治經濟環境，輝達、AMD旗下的高性能晶片，基本都不會被放行到中國市場，這給中國GPU帶來了巨大的發展空間。但是深扒這些中國GPU企業的背景，會發現它們都無法擺脫兩家美國公司的魅影，特別是那些對於高科技企業來說最重要的人才。而在它們之外，中國GPU的入場音樂已戛然而止。 (巨潮WAVE)

2025年底，A股最火爆的主題，莫過於“中國國產GPU”。2025年12月5日，中國國產GPU玩家摩爾線程於科創板IPO上市，上市首日股價大漲468.78%，總市值超達3055億元，創下IPO稽核僅耗時122天的年度最快紀錄、及A股全面註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：優勢資本而在摩爾線程、沐曦股份之後，“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、格蘭非等眾多中國國產GPU創業公司也正奮起直追，更不用說已經上市的海光資訊、寒武紀、芯原股份等等GPU/AI晶片玩家，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。然而僅僅在3年前，它們中的不少創業者，還曾被逼到最絕望的“至暗時刻”。“寒冬來了。”2022年，這是縈繞在所有中國國產晶片從業者心頭的一句悲言。就在2022年中秋節前，中國“AI晶片”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創業公司們則幾乎全軍覆沒：跟寒武紀一樣，日後的“GPU四小龍”燧原科技、摩爾線程都遭遇了資本離場，導致量產關鍵節點困難頻頻，不得不壓縮成本四處尋求“輸血”。各家公司的帳本，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年全年未能宣佈任何一筆融資，幾乎在靠“啃乾糧”度日。這批中國國產GPU創業公司普遍成立不到3年，正處於晶片研發任務最重、產品落地最緊要，也最需要錢的氣口——僅僅一款7nm晶片的設計加流片費用都能高達數億人民幣，其他環節如EDA、軟體、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。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。雪上加霜的是，年底，美國再次收緊對華高端晶片出口管制，中國國產GPU企業不僅面臨著更嚴峻的技術獲取環境、更劇烈的供應鏈不確定性，風險厭惡型資本也對“中國國產GPU”概念進一步拒之門外。那個冬天，冷得透骨，至今仍是很多行業中人最深刻的記憶。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；在人類技術發展的歷史上，全球科技產業第一次以前所未有的速度達成了共識——要搞大模型。而中國國產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”，其對算力的飢渴，讓GPU從“硬體產品”躍升為“戰略資源”，遊戲規則也因此被徹底改寫。在此背景下，輝達、寒武紀市值一路瘋漲，晶片創業公司迎來大面積資本重估。剛從生死線上下來的中國國產GPU玩家們，也立馬轉身蹦極。雖然跟輝達、英特爾等海外巨頭動輒一代晶片百億美元的研發投入比起來，創業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，中國國產GPU玩家們依然緊緊抓住時代機遇，大力投入研發，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開發者大會上，它更是發佈了計算效能提高10倍的GPU架構“花港”，與支撐兆參數模型訓練的工程能力的萬卡智算叢集“誇娥”。壁仞科技的BR100晶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，直接將性能瞄準了輝達H100，預計明年下半年流片。美國不斷加碼的管制措施，雖在短期內為中國國產GPU玩家帶來了不小的融資壓力，但也進一步刺激了中國科技廠商對自主可控GPU的重視。“大廠們”出於供應鏈安全考慮，紛紛加快部署中國國產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“人工智慧”，但其最底層的演算法，卻跟上一輪圖像識別所倚仗的深度神經網路（Deep Learning Network）有所不同。舉個例子，GPU包含硬體、也包含軟體部分。硬體部分很好理解，在人們看得見、摸得著的那塊金屬板上，所謂“7nm製程”、“電晶體數量”說的都是硬體。軟體部分則是一堆程式碼，負責“指導”冷冰冰的金屬塊去響應使用者發出的指令。硬體問題雖然難，卻並不是“無解”。軟體部分可太難了——過去十多年裡，全世界幾千萬名程式設計師在輝達GPU的軟體上不斷創作、最佳化、報BUG、修改，形成了一個牢不可破的“生態系統”，為美國GPU豎起了極高的生態壁壘。然而，這套生態是建立在上一代人工智慧技術（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”。輝達做了30年的GPU，猛一回頭發現，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。中國GPU能走到今天，太難了。20世紀80年代，中國晶片產業曾經走過一段“造不如買，買不如租”的道路。當時，為了快速獲取經濟效益，一度被加大投入的中國晶片產業，轉而大規模引進國外技術和生產線，減少自主研發投入，也讓整個晶片產業陷入“引進—落後—再引進—再落後”的循環。晶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（定製化專用晶片，如AI專用晶片）、儲存晶片、DSP數字訊號處理器等等。其中，CPU是電腦的“主司令”，GPU則是專攻大規模計算的“大將”。在早期資源有限時，中國國產晶片研發往往被迫將資源向“主司令”傾斜，自然也讓中國國產GPU的發展變得更加艱難。比CPU更難。直到2014年4月，景嘉微電子才成功研發出中國首款中國國產高性能、低功耗GPU晶片JM5400。彼時，輝達的獨立顯示卡的全球市場份額已經達到驚人的‌76%‌，連中國著名的超級電腦“天河一號A”，都被迫用的是輝達的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大多受制於國外廠商，產品前端穩定性不理想，很長時間內，中國國產GPU即便是研發出來，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、應用、改良，提升的正向循環，這不但嚴重制約相關公司的收入和發展，也嚴重制約研發進度與品質。即便強大如華為海思，其手機晶片中的GPU性能也長久以來存在發熱、相容性差等問題，直到麒麟910手機晶片發佈後才逐漸走上正軌。而中國國產GPU的真正破局，始於一場被外部壓力“逼”出來的產業進擊。2017-2018年，美國步步緊逼的技術封鎖與上一輪人工智慧浪潮相遇，讓第一批中國國產“AI晶片”爆發，寒武紀、深鑑科技（後被美國晶片公司賽靈思收購）、地平線等明星創業公司都在此輪誕生。AI晶片是一種專用晶片，往往只針對少數AI演算法量身打造，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年前後，經過了多年的市場培育、人才培養，中國GPU生態才慢慢有了成熟的苗頭。摩爾線程、沐曦股份、壁仞科技等一批中國國產GPU企業也正是這個時期相繼成立，並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”。與中國最早一批篳路藍縷的GPU研究人員不同，這一批中國國產GPU玩家大多都有著資深的晶片行業從業經驗，甚至是在國際巨頭公司有著長期紮實的歷練，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”的晶片公司並不多，根據企查查資料，2023年，1.09萬家中國晶片相關企業進行工商註銷、吊銷——平均每天有30家晶片公司消失。2023年底，美國還故伎重演地將“GPU四小龍”之摩爾線程、沐曦半導體列入實體清單，這意味著兩家企業將無法獲得任何含美國技術產業工具。此後，重慶某GPU獨角獸被媒體報導因遭遇資金危機，公司瀕臨解散，400多位員工全部終止合同；曾經在2015年推出首款具有中國國產自主智慧財產權GPU的西安某半導體同樣被報導陷入裁員風波；上海一GPU創業公司被報導資金鏈斷裂，陷入營運困難。中國國產GPU每往前走一步，血淚都濕透了腳印。客觀來說，中國的GPU技術跟美國領先水平比起來，還有很大差距。當前，中國國產GPU產品普遍拿來對標的H100 GPU，已經是輝達上一代的技術產物——最新的輝達H200 GPU性能幾乎翻了一倍。而在中國國產GPU產業終於熬過寒冬，迎來第一縷春光時，美國近期卻突然宣佈放寬GPU管制，路透社更是替輝達放出消息稱，2026年春節前，輝達就能將一批全新的H200 GPU交付給中國客戶。▲來源：輝達中國美其名曰放寬管制，其實質是看到中國GPU企業持續突破，持續被中國客戶認可，於是著急忙慌，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於半途。而且，是用市值超過5兆美元，能輕鬆投入上百億美元進行一代晶片架構研發的超級殺手，來剿殺無論從企業自身那個層面比，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，什麼樣的對手沒有遇到過？什麼樣的仗沒有打過？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，中國GPU產業在外壓內驅的雙重力量下，已駛入了自主發展的快車道。中國國產GPU的奮鬥歷程，將是中國自主創新精神“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展趨勢，以及大模型取代深度神經網路，成為新一代人工智慧技術的領導者，都為中國國產GPU玩家們帶來了甚至比自身努力更重要的：歷史處理程序的加持。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。 (華商韜略)

核心觀點：高盛近期在北京拜訪了摩爾線程的管理層，管理層對公司公司每年發佈的、性能和算力不斷增強的新型GPU平台持樂觀態度，這主要得益於客戶在AI模型訓練/推理和圖形渲染方面日益增長的需求。公司指出，其最新推出的“誇峨” （HuaGang）架構能夠支援超過10萬張GPU的大規模計算叢集，並預見這將推動未來規模的加速擴張。對中國半導體行業的啟示：高盛看好先進製程和生成式AI對中國半導體在 IP、設計、代工、半導體裝置（SPE）及先進封裝領域發展的支撐作用，同時也看好本土客戶供應鏈多元化的趨勢。高盛建議買入：中芯國際、 華虹半導體、芯原股份、寒武紀、中微公司、北方華創。 (投研派)

狂熱資本的熱情助推下，摩爾線程+沐曦股份+寒武紀，三家AI晶片新貴的總市值已經高達1.2兆元，超過了老牌半導體廠商德州儀器和科技巨頭索尼。然而，三家企業上年的總營收還不到德州儀器的十四分之一。伴隨著幾個超級IPO的問世，其炸裂的估值增長、匪夷所思的傳奇投資故事，開始在中文網際網路上廣泛傳播開來。梳理來看，絕大多數知名中國算力GPU初創企業，實際上都可稱為輝達和AMD的門徒。摩爾線程創始人張建中曾是輝達大中華區總裁，沐曦股份的創始三人組都來自AMD，寒武紀亦有技術大拿曾是輝達員工，壁仞科技的多個高管也曾在輝達、AMD任職。此外，輝達還創辦了“初創加速計畫”，旨在通過提供技術輔導、融資對接、產品支援等路徑孵化新型企業，已為上千家初創機構提供資源扶持。但蹊蹺的是，這其中幾乎沒有來自中國大陸的初創企業獲得了直接資金支援。中國幾大GPU新秀已經全面崛起，在資本市場上吸金無數，獲得的訂單金額數以億計，在某種程度上觀察，卻又似乎並未真正衝破兩大AI晶片巨頭的陰影。門徒2006年，擁有在惠普和戴爾兩大PC廠商工作經驗的張建中加入輝達。彼時GPU尚未普及，CUDA平台才剛剛推出，AI還處萌芽階段。張建中從銷售工作起步，提出更“親民”的市場策略，他從網咖切入，推廣高性價比顯示卡。在當年PC遊戲盛行的年代，網咖是玩家們接觸高性能圖形處理器的首要場所，通過與網咖合作，輝達顯示卡迅速打開市場，並為此後的AI晶片擴張奠定了基礎。張建中借此開拓了輝達GPU在中國的完整生態系統，並使得輝達在中國GPU市場的市佔率從不足50%上漲到80%，他也因此升任輝達全球副總裁、大中華區總經理。在黃仁勳眼中，張建中儼然就是自己“最重要的男人”和“最得意的中國門徒”。在敲鑼儀式後的專訪中，張建中回憶道：在輝達的14年，“從普通銷售做到全球副總裁，我最清楚GPU行業的命脈，那就是技術、生態，還有懂行的團隊。”因此，當他拉著老部下擠在中關村軟體園創業時，摩爾線程就被稱作“中國輝達”。除了創始人張建中，摩爾線程的核心創始團隊均來自輝達，職工董事周苑曾在輝達任市場生態高級總監，副總經理張鈺勃、楊上山曾任輝達GPU架構師，王東則曾出任過輝達銷售總監。不僅團隊來源於輝達，張建中的行事作風，摩爾線程的研發、經營、商業模式，均全面對標輝達。2022秋季的發佈會上，張建中一襲黑色皮衣亮相，並推出了中國首個遊戲顯示卡MTTS80、多功能GPU晶片“春曉”等。他的著裝風格被認為明顯是在模仿黃仁勳。創立摩爾線程伊始，張建中就豪言：“輝達有的，我們都要有。”目前，AI晶片分為三大流派，而輝達就是全能型GPU的翹楚，可實現“一芯多用”，AI計算、圖形渲染、科學計算樣樣精通。張建中深知該模式的領先性，因此全面押注“全能型GPU”技術路徑，率先賦予了國產GPU多種功能於一體的能力。此外，CUDA生態被稱為輝達屹立於AI晶片之巔的核心利器。輝達耗費巨資，歷時十多年打造的這套AI“作業系統”，不僅創造了編譯器、工具鏈、演算法庫等工具庫，更形成了繁榮活躍的生態開發者社區。為此，摩爾線程自主研發了MUSA生態，手握100%自主智慧財產權。上市15天的12月20日，摩爾線程就舉行了首屆“MUSA開發者大會”，發佈全新一代全功能GPU架構“花港”、AI訓推一體晶片“華山”、高性能圖形渲染晶片“廬山”。MUSA架構還可與輝達GPU生態相容，使開發者能夠以較低成本利用國際主流生態程式碼資源。類似CUDA，摩爾線程也在建構以MUSA為基座的生態護城河。輝達門徒，為國產GPU帶來了寶貴的火種，以及開發相關產品的一系列基礎設施。魅影摩爾線程之後，號稱“國產GPU第二股”沐曦股份拿過接力棒，也已登陸科創板。摩爾線程的創業元老們擁有輝達背景，而沐曦股份的創業三人組，則與輝達的老對手AMD有著非同一般的淵源。其創始人、實控人陳維良，在創立沐曦股份之前，曾在上海AMD任高級總監，供職時間長達10餘年。另外兩位聯合創始人——彭莉和楊建，也都曾在上海AMD幹過10多年的企業院士，楊建此後還進入華為，歷任上海華為、海思半導體的架構師。而更早上市的寒武紀，其創始團隊雖主要來自中國科學院計算技術研究所，但一些技術大拿也擁有輝達背景。副總經理劉毅於2012年至2016年，擔任上海輝達高級工程師，並在2023年新增為寒武紀核心技術高管。目前正在衝刺H股的壁仞科技，由曾經闖蕩華爾街的張文創辦，他曾找朋友給他列出一張GPU大牛名單，隨後，張文按圖索驥，洪洲、徐凌傑、張凌嵐等高管都被招至麾下。執行董事兼CTO洪洲主導公司技術研發，其此前在輝達、S3 Graphics等企業擔任GPU研發要職，負責架構設計與性能最佳化；前總裁徐凌傑曾在輝達、AMD和三星擔任過GPU項目的高級管理和架構師，後於2024年1月離開壁仞科技，並創辦魔形智能科技；首席營運官張凌嵐，也曾在三星電子美國研發中心及AMD擔任GPU 架構師。另一家國產GPU新秀也不例外。燧原科技創始人趙立東曾在AMD擔任計算事業部高級總監，負責CPU/APU產品規劃，並參與成立中國研發中心，還曾在S3 Inc.從事GPU圖形處理器晶片的研發工作；CEO張亞林也在2008年加入AMD，據說他當時就是由趙立東親自招聘。張亞林歷任AMD資深晶片經理、技術總監，曾經作為全球晶片研發主要負責人之一，領導團隊為微軟定製開發了XBOX-ONE系列晶片，還參與創立了AMD北京研發中心。這對老搭檔同時於2018年離職創業，共同成立燧原科技，並很快獲得了來自騰訊的大筆投資。目前，燧原科技也在衝刺A股上市。如今摩爾線程和沐曦股份、壁仞科技、燧原科技已經被併稱為“國產GPU四小龍”。而這四家國產替代之光，其創立和發展的背後都離不開輝達、AMD的身影。潛行和資本市場炸裂的表現、輿論層面的超高曝光度相反，幾家企業的創始人都十分低調。他們基本都是職業經理人出身，學歷極高、履歷驚豔，熟諳科技型公司技術研發、市場推廣、融資上市以及企業運作，但名氣相比此前網際網路時代的馬雲、馬化騰、丁磊們相差甚遠。譬如，張建中在惠普公司時，擔任產品總經理，主導了x86伺服器產品線的本土化適配，同時又首創“技術顧問+銷售”的複合型團隊，使惠普在中小企業市場佔有率三年提升17%。在戴爾任職期間，又借助這種“六邊形戰士”的能力，幫助高能公司在金融、電信等ToB大客戶領域實現訂單增長300%。和老一輩網際網路時代的企業家如雷軍、劉強東、周鴻禕、俞敏洪們相比，他們步伐一致，低調潛行，很少公開露面，也較少接受採訪。雖然硬科技是一條靠程式碼、產品和性能說話的賽道。但如此淡化創始人個人IP，也反映出和上一輪網際網路創業潮時截然不同的風格，並且與輝達、AMD強調創始人和掌舵者個人魅力的模式完全相反。12月8日，美國正式允許輝達向中國“經批准的客戶”出售H200晶片。H200並非輝達最新一代產品，但也已經讓這些國內的“門徒”們感受到了一絲寒意。放行H200，其實是中美大國競合博弈下的一種商業妥協。黃仁勳也表示，美國的出口管制已“完全失效”，反而倒逼中國晶片自主發展。當前，國產AI領域IPO審批都以極快的速度疾馳。摩爾線程IPO創下多項紀錄，它是2025年科創板“1+6”政策落地後首家過會上市的科技企業，從受理到過會僅用時88天，從受理到上市不足半年。投行人士更是感慨，“這速度在硬科技領域絕無僅有。‘1+6’政策提前掃清了稽核障礙，加上國產GPU的戰略地位，一路綠燈。”12天後，沐曦股份也正式登陸科創板。在他們身後，壁仞科技已通過港交所聆訊，有望在2026年1月2日成為H股GPU第一股，燧原科技已重啟上市輔導，百度旗下崑崙芯也被曝開啟IPO處理程序。不僅是晶片領域，一切跟AI相關的資本運作，都呈現出一股集體亢奮的狀態。港股市場上，2025年以來，已有超30家機器人相關企業遞交申請表，前三季度，機器人創業公司融資總額就達到500億元。大模型賽道，智譜AI也提交了港交所聆訊資料，而稀宇科技MiniMax僅相隔48小時，就遞交招股書，兩家企業將角逐“全球大模型第一股”。當整個中國資本市場裹挾著大大小小無數的投資人，在AI宏大的歷史性敘事中狂歡，這些掀起了資本狂潮的輝達、AMD的門徒們，享受了這場造富浪潮和未來廣闊的發展空間。但幾乎無一例外，他們都選擇將自己藏身到聚光燈之外。寫在最後門徒們引領著中國AI晶片產業發展的浪潮，但輝達卻從未投資過一家中國大陸初創企業。輝達2025年參與的AI融資已達50筆，超過2024年全年總和。2023年至今，其參投的單筆過億美元的企業達31家，總投金額超500億美元。但反常識的事實在於，這31家企業中沒有一家中國大陸公司。直到今年1月，輝達參與了數字孿生技術公司 MetAI（宇見智能）的 400 萬美元種子輪融資，這是其在台灣的首筆創業投資。輝達當然不會培養自己的競爭者，然而在全球AI創業最活躍的市場，沒有一家公司能入得了輝達的法眼，這背後也許更多是非市場因素所致。考慮到目前頭部的中國算力晶片企業的核心創始團隊和技術人才，來自輝達或AMD的比例是如此之高，這意味著兩家美國巨頭正以另外一種方式，參與到中國AI的發展浪潮中。可預見的時間裡，這種狀態還將持續存在，這也許是它們為中國科技發展所做出的某種貢獻。 (鈦媒體)

2025年，中國國產晶片概唸成為貫穿資本市場全年的絕對主線。而隨著摩爾線程-U（688795.SH）、沐曦股份-U（688802.SH）在科創板掛牌上市，以及壁仞科技、天數智芯加速衝刺港股，一場由政策、資本、需求三方共同驅動的國產算力熱潮似乎已至沸點。在造富神話背後，國產AI晶片行業已行至新階段。DeepSeek等國產大模型的爆發倒逼硬體架構演進，“訓推分離”的產業共識正將競爭焦點引向新的維度。在這個節點，我們也不禁思考：2025年，這個產業到底經歷了什麼？2026年，它又將走向何方？資本熱潮如果用一個詞形容2025年的國產AI晶片的產業階段，“成年禮”或許很貼切。頭豹研究院AI行業高級分析師莫舒棋向財聯社記者表示，目前，國產AI晶片在推理計算、特定模型適配以及軟硬體協同和系統級最佳化方面已具備實際交付與規模部署能力，能夠滿足部分行業客戶的核心需求。“今年就是先把能做的公司推上牌桌，再用公開市場融資繼續迭代。”某A股晶片上市廠商人士告訴財聯社記者，科創板在制度與風險偏好上，更能承接高研發投入、短期虧損但具備戰略屬性的算力企業。然而，上市只是第一步。“2025年並非傳統龍頭地位被實質性撼動的一年，而是市場被進一步‘拉長’的一年。以輝達為代表的高端訓練晶片依然不可替代。”莫舒棋向財聯社記者表示。回顧過去幾年，國產AI晶片企業通過“堆面積、堆電晶體、堆晶片”的方式彌補單卡性能差距，雖然把硬體做到了“可用”，但能效比和軟體生態的短板依然明顯。資本狂歡的同時，產業側的“壞”消息也一併傳來。2025年12月，有消息稱美國將允許輝達向中國出口H200晶片，雖然要加收25%的費用，但這依然像一條“鯰魚”，攪動了國產AI晶片的舒適區。有產業鏈人士告訴財聯社記者，相較於目前最先進的AI晶片輝達Blackwell系列，H200的主要指標只有其二分之一甚至更低；但相較於輝達的“中國版”定製晶片H20，H200主要指標則領先5到10倍不等。“H200的性能恰好卡在‘能用但不是最先進’的甜蜜點上，這其實是‘溫水煮青蛙’策略的延續。”有產業鏈人士向財聯社記者直言，這種傾銷正試圖延緩中國國產替代的處理程序。不過，在莫舒棋看來，2025年並不是簡單的“替代年”，而是市場的“結構成型年”。她表示，AI晶片的競爭格局正從單一龍頭的壟斷，逐步演變為多層級並存。“圍繞推理算力、行業定製和國產替代，多個平行發展的細分賽道正在逐步形成，不同層級的廠商在各自適配的應用場景中，開始建立起相對清晰且穩定的市場定位。”多位受訪人士認為，H200的入局雖然增加了變數，但並未撼動國產算力將來在政務、營運商、金融等領域的“基本盤”——畢竟，供應鏈的安全與可控，已經成為比性能更硬的指標。DeepSeek的“當頭一棒”過去幾年，大家習慣拿著放大鏡對比AI晶片的參數：誰的峰值算力高？誰的製程更先進？但2025年，DeepSeek等國產大模型的爆發，給沉迷於“堆參數”的硬體廠商上了一課——如果不完善生態，你的晶片可能根本沒人用。一個標誌性事件是，DeepSeek採用了創新的UE8M0 FP8量化策略，並特意指出這是針對下一代國產晶片設計的機制。這不僅是一個技術細節的調整，更是一種訊號，軟體開始反向定義硬體了。“DeepSeek的成功表明，通過模型壓縮、稀疏計算、混合精度訓練等技術手段，可以在一定程度上彌補硬體性能的不足。”摩爾線程方面在接受財聯社記者採訪時坦言，在硬體性能短期內難以趕超的情況下，通過軟體層面的創新仍可提升整體計算效能。在不少受訪的業內人士看來，很多晶片雖然標稱算力很高，但因為不支援混合精度訓練、不支援高效互聯，在實際的大模型訓練中效率極低。摩爾線程方面也進一步指出，DeepSeek讓MoE（混合專家模型）、混合精度、高效互聯等技術成為必須，這對國產GPU廠商的綜合軟硬體設計能力提出了更高的要求。“以前是拿著錘子找釘子，晶片做出來再找場景；現在是釘子決定了錘子長什麼樣。”某A股AI晶片上市廠商人士告訴財聯社記者，這種變化直接導致了市場的劇烈分化，把行業從“大亂燉”引向了兩個方向。第一個方向是奉行“大力出奇蹟”的訓練側，這裡是壁仞、摩爾線程等通用GPU玩家的主戰場，大家拼的是多機多卡的叢集能力，是能不能把幾千張卡連在一起不掉線，是軟體棧能不能扛得住高強度的平行訓練。第二個方向是信仰“精打細算”的推理側，這裡的邏輯完全變了，客戶不再關心你單張卡能跑多快，而是關心“跑一次業務要花多少錢”（單位業務成本）。華為昇騰、雲天勵飛-U（688343.SH）、寒武紀-U（688256.SH）等廠商在這裡廝殺，比拚的是誰能把推理跑得更穩、更省錢、更容易遷移。這就像買車，以前大家只看極速是多少，現在DeepSeek告訴大家，如果是跑網約車（推理），省油和皮實耐用才是王道；如果是跑F1（訓練），那再談極速。“把這兩件事混在一起談，往往從第一句話就跑偏了。”上述A股廠商人士打了個比方，同一家公司可能覆蓋多個領域，但如果連自己的主戰場是在“造F1”還是“開網約車”都搞不清楚，那在2026年一定會被淘汰。2026年打響“突圍賽”站在2025年尾展望2026年，一個共識正在形成，做好訓練是巨頭的“遊戲”，但做好推理才能為國產AI晶片帶來更多落地的可能性。“全球算力競爭的重心正在發生變化。”雲天勵飛副總裁鄭文先在接受財聯社記者採訪時敏銳地指出，輝達與推理晶片企業Groq的交易，以及Google發佈專為推理而生的TPU Ironwood，都釋放了一個強烈訊號，推理不再是訓練的附屬品，而是決定AI應用能否規模化落地的關鍵。鄭文先告訴財聯社記者，這背後的驅動力是“訓推分離”。隨著智能體應用的興起，推理不再是一次性的問答，而是包含規劃、檢索、呼叫的持續流程。企業最關心的不再是單點算力，而是單位業務的成本和服務質量。這對中國晶片廠商來說，極有可能是一個“彎道超車”的窗口期。“訓練市場的生態鎖定效應太強，追趕成本很高。但推理賽道場景分散、需求多樣，更適合中國廠商通過工程化能力實現突圍。”鄭文先認為。那麼，2026年國產晶片競爭下半場將如何展開？首先是“推理規模化”的爭奪，莫舒棋預測，2026年推理算力的增長速度將明顯快於訓練算力。在這個戰場上，誰能提供更低成本、更穩軟體棧的方案，誰就能拿下政務、金融、工業這些“大糧倉”。此外，客戶的需求正由“買晶片”向“買算力服務”轉變。莫舒棋告訴財聯社記者，單純比拚製程和峰值算力已難以形成壁壘，未來的競爭是“晶片+系統+軟體”的整體較量。這意味著，像HBM（高頻寬儲存）、銅纜互聯、先進封裝這些“周邊配套”的穩定供應與交付，將從加分項變成入場券。2026年，資本市場熱炒的概念也會出現分流，上述A股AI晶片上市廠商人士告訴財聯社記者，2026年資本市場將更加“實用主義”：A股科創板將繼續承接以通用GPU為代表的“硬科技”敘事，而港股則會成為以地平線機器人（09660.HK）、黑芝麻智能（02533.HK）為代表的“場景牽引型”晶片的主陣地。“年終回看，中國AI晶片版圖正從‘概念公司’階段邁向‘產品公司’階段。”上述A股廠商人士總結道，2026年更像是一場“工業化比賽”，而不是“單點技術秀”。下一步的分水嶺，將是能否把資本市場給出的時間與資金，轉化為真正的產業化份額與可持續的現金流。對於國產晶片產業而言，國際巨頭們前後夾擊的產業環境從未改變。但好消息是，專注於AI晶片的國產廠商們，終於不再盲目地在別人的跑道上狂奔，而是開始建立自己的坐標系。 (財聯社)