壁仞科技港股鳴鑼：千億市值背後，資本市場在買什麼？

2026年1月2日，中國國產GPGPU廠商壁仞科技正式掛牌上市，發行價19.60港元。開盤後，股價在資本的熱捧下迅速拉升，盤中觸及42.88港元，漲幅高達112%，盤中一度突破千億港元關口。最終收於 34.46 港元，首日漲幅約 75.8%，對應市值約 825 億港元。

這是又一家成功走向資本市場的國產GPU公司。但上市從來不是功成名就的終點，而是一個接受全球投資者全方位、高倍率審視的起點。在AI算力成為全球科技產業關鍵基礎設施的當下，資本市場究竟在壁仞身上買的是什麼？

中國必須有自己的算力供給能力

在 AI 成為全球經濟與產業體系核心驅動力的背景下，圍繞模型訓練、推理部署與高性能計算（HPC）的算力需求正呈現指數級放大。以GPGPU為核心，ASIC 與 FPGA 為補充的智能計算晶片體系，已成為支撐新一代人工智慧應用與數字基礎設施的關鍵底座。根據灼識諮詢資料，全球智能計算晶片市場規模已由 2020 年的 66 億美元快速擴張至 2024 年的 1,190 億美元，復合年增長率高達 106%；預計到 2029 年，市場規模將進一步增長至 5,857 億美元，2024–2029 年期間的 CAGR 仍將保持在 37.5% 的高位。

作為全球最大的 AI 應用與算力需求市場之一，中國對智能計算晶片的需求增長更為迅猛。灼識諮詢預計，中國智能計算晶片市場規模將於 2029 年達到 2,012 億美元，2024–2029 年 CAGR 高達 46.3%，顯著高於全球平均水平。這一增長不僅源於大模型、智能製造、自動駕駛等應用場景的快速擴展，也與中國雲服務商、網際網路平台及 AI 創業公司對算力基礎設施的持續投入密切相關。儘管當前智能計算晶片的整體滲透率仍處於相對早期階段，但需求端的集中爆發，正在為市場釋放出可觀的長期增長空間。

然而，這巨大的成長空間背後，隱藏著中國算力產業最深層的隱憂。從全球競爭格局看，智能計算晶片市場高度集中，長期由輝達佔據主導地位，AMD與英特爾分食有限份額。國內市場同樣呈現出明顯的頭部集中趨勢。根據壁仞科技招股書披露的資料，2024 年中國智能計算晶片市場中，前兩大參與者合計佔據 94.4% 的市場份額，其餘市場由超過15家規模化參與者分散佔據，但單一廠商市佔率均未超過1.0%。

進一步聚焦至智能計算晶片中佔比最高、技術壁壘最強的GPGPU領域，市場集中度更為突出。2024 年，國內 GPGPU 市場中規模化參與者不足十家，而前兩大參與者合計市佔率高達 98.0%。按收入計算，壁仞在中國智能計算晶片整體市場與 GPGPU 子市場中的市佔率分別為 0.16% 與 0.20%，與其所面對的需求體量相比，仍處於極早期階段，也意味著潛在成長空間仍然巨大。

在這一背景下，中國面臨的核心問題，已不再是“是否擁有全球最先進的 GPU”，而是能否在複雜多變的國際環境中，持續、穩定地獲得足夠的算力供給能力。GPU 正從單純的高性能計算器件，演變為支撐數字經濟運行的關鍵基礎設施，其可獲得性、可持續性與可控性，正在成為與能源、通訊同等重要的系統性問題。

但國內晶片廠商的成長，並非發生在一個理想化的技術競賽場域。先進製程受限、良率波動與製造成本高企，使得“依靠工藝迭代與單點性能堆疊”的路徑不確定性顯著上升。要在約束條件下把算力真正交付出去，國產 GPU 廠商必須更強調工程可行性、系統級交付能力以及長期供給穩定性——從“做出一顆強晶片”，轉向“建成一條可持續的算力供給鏈條”。

Chiplet技術路徑：一種工程理性的選擇

壁仞科技的路線選擇具有一定代表性。其並未沿襲單晶片不斷放大的傳統路徑，而是選擇了一條以 Chiplet（芯粒）架構與系統級設計能力為核心的工程路線。壁仞也是國內首家採用2.5D芯粒技術封裝雙AI計算裸晶的公司。

從產業角度看，Chiplet 並非單純的“架構創新”，而是一種應對現實約束的工程解法。隨著單片 IC 在製程推進中面臨的成本指數級上升、良率快速下降以及設計複雜度激增，芯粒化正逐漸成為高性能計算領域突破物理與經濟邊界的重要路徑。壁仞在招股書中亦明確指出，芯粒方案具備更高的靈活性、可擴展性與成本效率，有助於縮短複雜 GPGPU 晶片的研發與上市周期。

這一技術路徑在壁仞 BR166 產品上得到了集中體現。BR166 通過芯粒技術，將兩顆 BR106 計算裸晶與四顆 DRAM 整合於同一封裝之中，形成一顆面向高端 AI 訓練與推理場景的高性能 GPGPU 晶片。相較於單顆 BR106，BR166 在峰值算力、記憶體容量、視訊編解碼能力以及片內互連等關鍵指標上均實現了約 2 倍提升。

更關鍵的是芯粒之間的互連能力。兩顆 BR106 裸晶之間通過 D2D（Die-to-Die）互連實現高速資料交換，其雙向頻寬最高可達 896GB/s，在架構層面保證了雙芯粒協同計算時的資料一致性與吞吐效率，為大模型訓練與高並行推理提供了必要的內部頻寬支撐。

這種基於 Chiplet 的性能表現，不僅是技術參數的翻倍，更是國產算力在現有供應鏈條件下，實現高性能供給的一套成熟“工程樣板”。

從“賣晶片”到“交付系統”

相較於單一晶片性能指標，壁仞科技在招股書中反覆強調的，並非“某一代 GPU 的算力參數”，而是其系統級交付能力。這背後反映的，並不是產品形態的簡單擴展，而是一種對算力商業化本質的判斷：在大模型時代，客戶真正採購的並不是一顆晶片，而是一套能夠穩定運行、可規模擴展的算力系統。

因此，壁仞並未將自身定位為單純的 GPU 晶片或加速卡供應商，而是圍繞 GPGPU 架構，建構了覆蓋 PCIe、OAM、伺服器乃至大規模GPU叢集的完整硬體體系，並配套自研軟體平台與叢集管理能力，向客戶交付“可直接運行的智能計算整體解決方案”。

壁仞將其解決方案概括為五大技術支柱：自主 GPGPU 架構、SoC 設計能力、硬體系統、軟體平台以及叢集級部署與最佳化能力。

首先，在架構層面，壁仞採用統一、持續演進的 GPGPU 架構，專門面向大規模 AI 負載，尤其是 LLM 訓練與推理場景進行最佳化。該架構強調通用性、能效與可擴展性的平衡，使其能夠適應模型規模、參數量與計算複雜度的持續增長，並為後續多代產品的快速迭代提供穩定的技術底座。

例如，壁仞科技開發了BR10X，一款專為AI工作負載量身定製的通用高性能計算架構。該架構為基於Transformer的大語言模型(LLMs)及傳統的AI計算核心提供高效的處理，同時確保與新興AI範例的前向相容性。通過將通用靈活性與專用AI加速相結合，BR10X有助於無縫適配快速演算法改進，滿足AI性能最佳化及通用計算靈活性的雙重需求。

在此基礎上，壁仞形成了成熟的 SoC 設計方法論。依託自主 GPGPU 架構，自2019年以來，壁仞已成功開發三款晶片，即BR106、BR110、BR166，並率先在國內採用 2.5D 芯粒技術封裝雙 AI 計算裸晶。這一設計路徑在控制製造風險的同時，提高了超大規模積體電路的一次流片成功率，使首代產品得以順利實現量產與商業化落地。

根據灼識諮詢的資料，截至2024年12月31日，壁仞科技在中國GPGPU公司中擁有最多的發明專利申請數；其GPGPU晶片及包含壁仞GPGPU晶片的伺服器（由壁仞的伺服器合作夥伴獨立提交）於MLPerf Inference 2.1的封閉組別競賽中，語言處理模型BERT及圖像分類模型ResNet50的成績均獲得量產晶片組別中的第一名。

在硬體系統層面，壁仞並未止步於晶片或加速卡，而是建構了覆蓋 PCIe 板卡、OAM、UBB 以及伺服器的完整產品組合，並同時支援風冷與液冷方案。例如BR166可以同時支援 OAM 與 PCIe 板卡兩種主流形態。通過系統級設計與散熱方案協同，其硬體系統可有效降低資料中心 PUE，滿足高密度算力部署與能效約束並存的現實需求，為企業級客戶提供面向任務關鍵型場景的大規模計算基礎設施。

軟體層面是壁仞系統交付能力的另一核心支點。其自研的 BIRENSUPA 軟體平台，承擔著連接底層硬體系統與上層 AI 應用的關鍵角色。該平台不僅能夠充分釋放硬體能力、最佳化性能表現，還支援大規模 GPGPU 叢集的統一管理，為使用者提供程式設計介面、高性能演算法庫、訓練與推理框架及完整工具鏈。同時，BIRENSUPA 對主流第三方 GPGPU 軟體生態保持相容，有效降低了客戶遷移與使用門檻。

在更大尺度上，壁仞進一步將硬體系統、軟體平台與合作夥伴的伺服器、儲存與網路裝置整合，形成完整的智能計算叢集解決方案。其叢集管理平台 BIRENCUBE 面向上千乃至上萬顆 GPU 晶片規模的叢集設計，支援算力資源調度、維運與系統管理，幫助客戶建構可持續擴展的 AI 基礎設施。

整體來看，壁仞採用的是一種平台化、軟硬體協同的產品策略：以統一的 GPGPU 架構和統一軟體平台為核心，向下衍生多款晶片，向上形成覆蓋多種形態的硬體與系統產品組合，並在持續迭代中保持跨產品的一致體驗與相容性。其“1+1+N+X”平台戰略——即一個 GPU 架構、一個統一軟體平台，延展出多款晶片與多形態系統產品——本質上是在降低系統複雜度的同時，提高整體交付效率。

高研發投入與持續虧損：GPU賽道的“長坡厚雪”

產品力最終需要通過業績指引來驗證。從收入結構看，壁仞科技的商業化處理程序呈現出典型的 GPU 產業早期特徵：起點低、放量迅速，且伴隨明顯的客戶結構與產品結構切換。

根據招股書披露，壁仞科技的智能計算解決方案自 2023 年開始產生收入，金額為6,200 萬元。2024 年，公司收入進一步大幅增長至3.368億元，同比增長超過4 倍。這一趨勢在 2025 年上半年仍在延續。截至 2025 年 6 月 30 日止六個月，公司實現收入 5,815 萬元，較 2024 年同期的3,930 萬元繼續增長。尤為值得一提的是，目前壁仞科技手握五份框架銷售協議及24份銷售合同，總價值約為人民幣12.407億元，為未來收入提供了較為清晰的可見性。

值得關注的是收入背後的客戶變化。推動收入增長的並非短期項目堆積，而是來自特定行業頭部企業的持續採購。相較於全球競爭對手，壁仞在中國本土的工程適配能力與實地客戶支援，使其能夠與 AI 資料中心、電信、AI 解決方案、能源與公用事業、金融科技及網際網路等關鍵行業客戶建立較為深入的合作關係，圍繞具體業務負載持續最佳化交付方案。截至2025年12月15日，公司已向九家財富中國500強企業提供解決方案，當中有五家亦於財富世界500強上榜。

在毛利表現上，公司於 2023年及2024年分別錄得毛利4,740 萬元及1.792億元，對應毛利率分別為76.4% 及 53.2%。自2023年起，毛利率的變化與智能計算解決方案的產品結構高度相關。2023 年屬於高毛利起步，收入集中於頭部客戶的定製化伺服器叢集，由於包含較高比例的定製軟體及系統整合服務，推高了階段性毛利率；2024 年開始標準化擴張， 隨著商業化規模放大，收入主力轉為標準化的 PCIe 板卡（如壁礪 106M），53.2% 的毛利率水平已與行業平均值基本持平，標誌著公司產品進入大規模通用市場；2025 年上半年，入門級產品（如壁礪 106C）佔比上升，導致毛利率出現階段性波動。

自 2019 年成立以來，壁仞持續高比例投入研發。2022 年、2023 年及 2024 年，其研發支出分別為人民幣 10.18 億元、8.86 億元及 8.27 億元，研發費用佔同期總經營開支比例分別高達 79.8%、76.4% 與 73.7%。即便在 2025 年上半年，研發投入仍維持在 5.72 億元，佔經營開支比例達 79.1%。這類投入結構，本質上反映的是一家 GPU 公司在“產品完成之前，幾乎沒有削減研發的空間”。

從產品規劃看，壁仞錨定下一代大模型訓練與推理的效率需求，開展清晰、可行的代際產品規劃：公司已完成下一代旗艦資料中心晶片 BR20X 的架構設計，當前正處於物理設計與流片驗證階段，預計將於 2026 年實現商業化。相較於現有產品，BR20X 將在單卡算力、資料格式支援（FP8、FP4）、記憶體規模與互連頻寬等方面實現系統性升級，目標是提升大模型訓練與推理效率、降低客戶總體擁有成本（TCO）。

與此同時，公司亦同步規劃 BR30X（雲訓練與推理） 與 BR31X（邊緣推理） 兩條產品線，預計於 2028 年進入商業化階段。這種“已交付一代、正在驗證一代、同步規劃下一代”的節奏，在 GPU 行業中屬於較為理性的產品推進方式。

在更長周期內，壁仞仍將研發投入聚焦於自主核心技術，包括計算核心、NoC、高速 I/O 以及 SoC 設計能力，並同步探索 3D 堆疊、CPO（共封裝光學）等前沿技術，以支撐未來大規模 GPU 叢集在性能、能效與互連上的進一步提升。

在此基礎上，再來看虧損問題，GPU 是典型的重資產賽道，從晶片定義、流片到系統級交付，投入必須大幅前置。真正關鍵的不是現階段虧不虧損，而是其是否已經建立起訂單牽引研發、研發反哺交付、交付沉澱客戶的正向循環。從現階段披露的資料看，壁仞已初步完成從“技術研髮型公司”向“系統交付型公司”的關鍵轉變，其後續業績的核心變數，將取決於交付規模能否持續放大，而非單一年度是否盈利。

結語：自主算力是一場“馬拉松”

資本市場真正押注的，並不是“下一家 NVIDIA”，而是一條在高度不確定的外部環境中，依然能夠持續推進、不斷修正、逐步落地的工程化路徑。壁仞科技的成功上市，是中國 GPU 產業從“算力夢想”走向“商業閉環”的階段性註腳。

從 Chiplet 架構的理性抉擇，到“1+1+N+X”的系統級交付，再到深入千行百業的訂單轉化，壁仞展現出了一家國產晶片廠商在約束條件下，通過技術變通與產業深耕所能達到的廣度。千億市值的期待背後，是市場對中國必須掌握算力自主權這一戰略底色的高度共識。

隨著壁仞科技等領軍企業的相繼進場與破局，這條更現實、更堅韌的國產 GPU 路徑，正在讓中國數字經濟的底座，變得更加厚實且可控。算力之火已點燃，未來的征程是星辰大海，更是腳下的每一吋硬核土地。 (半導體行業觀察)