騰訊造出160億超級獨角獸：要上市，和寒武紀競爭

這個秋天，騰訊接連豐收。它重倉投資的一個超級獨角獸——燧原科技，又重啟IPO輔導了（科創板）。此前，它押注的矽基智能向港交所遞交了招股書，投資的明略科技成功IPO。

大家都知道寒武紀，可能也會知道摩爾執行緒、燧原科技、壁仞科技、沐曦科技等。燧原是它們的競爭隊友，做國產GPU的。據胡潤資料，其估值被披露為160 億元。

一個明顯的特徵——燧原與騰訊有很深繫結關係。

成立僅5個月，騰訊就領投其3.4億元，當年還打破了行業紀錄；隨後幾年，騰訊連續參投多輪，成為了其第一大機構股東，持股比例約為20%。

儘管有騰訊支援，但燧原所在的賽道，市場環境複雜。

燧原的主力客戶之一是：算力中心。即使有技術突破，但客戶敢不敢用、願不願用國產方案，又是另外一回事，過程不是一蹴而就的。

另一個挑戰因素：算力中心的建設在嚴格被管控（需要審批）。2025年4月起，多地就接到了對算力基礎設施建設實施“窗口指導”的通知。

據鉛筆道瞭解到，審批率通常不超過10%。這就意味著，需要買卡的企業變少了。

本文將分析燧原科技的崛起過程，以及國產GPU的未來機會與挑戰。

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國產GPU人才的培養，確實要感謝AMD。多家國產GPU獨角獸的創始團隊，都是AMD出來的。比如近期IPO的沐曦，老闆陳維良曾是AMD全球GPU SoC設計總負責人。

再有就是本文的燧原科技，創始人叫趙立東，本科畢業於清華大學電子工程系，曾在AMD美國總部擔任產品工程部高級總監；其聯合創始人叫張亞林，在AMD上海研發中心工作11年。

2018年3月，這兩位老兵在上海張江創立“燧原科技”。5個月後，騰訊聞著味就來了：領投燧原科技3.4億元，創下當年晶片賽道融資記錄。

2018-2025，“燧原科技”大約發佈了三代產品。其中有訓練晶片，也有推理晶片。這裡多解釋一句。訓練晶片幹嘛的？用來訓練大模型的；推理晶片呢？是用來運行大模型的。

2020年12月，第一代訓練晶片上線；一年後，第一代推理晶片上線。上線後，VC武岳峰又領投了它7億元。

接下來兩年，燧原科技陸續推出了第二代、第三代產品。

當然，燧原科技不完全只做GPU。還做AI加速卡、算力叢集系統、軟體平台及服務等。

為何？因為它的主力客戶是算力中心（營運者），客戶有多個需要。

作為算力中心，我是需要GPU沒錯，但如果算力非常大，我就需要算力叢集系統，把成千上萬個伺服器連起來，一起訓練大模型；我還需要AI程序能在這些硬體上運行，這就需要軟體平台及服務。

提到這個應用場景，相信很多人就能明白：國產GPU為什麼能崛起。因為國產替代。

就舉一個最硬核的例子。燧原科技的第一大股東（持股約20%）——騰訊，之前大多找誰買GPU？幾乎全依賴輝達。

比如騰訊的AI 推理曾主要用輝達 A100，而中國移動的算力叢集多採用輝達H100。

所以這是個壟斷市場，一旦壟斷，必然會面臨幾個問題：一個是斷供，受限於出口管制；二是貴，單卡成本超過10萬元；三是軟體生態封閉，企業定製難。

誰能打掉這三個痛點，行業就支援誰。

燧原科技的解決思路是啥？

1、把產品做便宜，燧原S60價格比同性能輝達晶片“便宜不少”。

2、軟體上，開放“馭算”平台支援客戶二次開發，比如為美圖快速適配“AI 換裝”的突發算力需求。當然，它還支援定製萬卡叢集。

此外，既然是中國公司，自然不涉及出口管制問題。

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那麼發展到今天，GPU的“國產替代”問題解決到那一步了呢？如果你要問市場份額，那麼可能是30分（滿分100分）。為何？賣不出去。

現實的問題是：如果讓客戶自由選擇，算力中心幾乎不會買國產晶片。很簡單，它如果買了，算力就賣不出去，只能砸手裡。這一現象，鉛筆道已向多家頭部AIDC公司確認。就算是國產晶片老大哥——華為，也面臨這一市場現象。

客戶不會用腳投票的：我買的不是卡，買的是最終體驗，最終結果。卡的性能固然重要——部分國產晶片的性能，在特定指標上已經能媲美輝達——但是，決定晶片能否“好用”的，遠不止是硬體參數，軟體生態也很重要，而國產GPU的最大短板就在於此。

這就好比，你有一部性能極強的手機，但是裡面沒有APP可以用。

因此，國產GPU的份額目前還很小。

根據伯恩斯坦等國際機構2025年的預測資料，中國 AI 算力晶片市場中，輝達以54%的份額位居首位，華為超20%，AMD、寒武紀、其他國產GPU合佔不到20%。

那有人要問了：這不還有30%-40%嗎？成績不錯。這裡面有很多“政策訂單”、“信創訂單”。如果在自由市場經濟下，國產GPU的份額會更小。

具體到本文的燧原科技，在中國AI 算力晶片市場，份額佔比極低。

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如果回到5年前，國產GPU到處是藍海，到處是機會。但到了今天，沒那麼好幹了。一個直接的原因是：算力中心夠多了，該買的卡也買的差不多了。

以算力中心而言，如果是3年前，建設算力中心是當紅炸子雞。但現在，建設算力中心已經是一個“需要審批”的賽道，並且審批通過率非常低。

據鉛筆道瞭解到，通過率可能低於10%。

2025年4月起，多地就接到了對算力基礎設施建設實施“窗口指導”的通知，並開展了全國性的算力摸底工作。

因此，國央企、地方政府等機構，已經大幅減少了算力中心的投資步伐。對於民營企業，如果過去3年沒有足夠的營運案例，審批通過率幾乎為0。

審批收緊，意味著算力中心已經被視為“過熱賽道”，意味著國產GPU的訂單可能變少。

在競爭格局上，除去輝達、華為等超級巨頭，新玩家還需要面臨超級獨角獸的競爭，比如寒武紀、燧原科技、壁仞科技、摩爾執行緒、沐曦科技等。

這種情況下，如果瞄準的是“通用型GPU”，那麼機會是微小的；但如果是垂直行業晶片——比如醫療影像AI專用晶片——或許會有機會。

這裡面有一個核心邏輯：在專用場景中，“通用型GPU”的使用體驗會更差。這種“差”，不是說後者不具備這些功能，而是它的成本、效率、功耗令人難以承受。

通用型GPU是全能選手，而在執行專項任務時——比如遊戲設計——只需要用到渲染相關的電路，其他無關的電路就會空轉，會消耗更大的電力。

以上又會不會帶來其他影響？比如生產價格是不是會更高，晶片體積是不是會更大？單從這些經濟帳裡，“專用型晶片”的潛在機會就體現出來了。

比如醫療晶片。

根據恆州誠思調研資料，2024年全球人工智慧醫療影像分析晶片收入規模約 207.6 億元，預計到 2031年收入規模將接近857.0億元，2025-2031 年年複合增長率為 22.2%。

醫療需要用AI晶片做什麼？AI輔助診斷、精準醫療和藥物研發需求。這些需求都比較新，對硬體的需求也在進化中，或許存在顛覆巨頭的機會。 (鉛筆道)