中國國產GPU這個類股，聽起來像一場比賽對吧？
你仔細一看，完全不是這麼回事，這是四條路。先看個底色，輝達在中國AI晶片市場的份額，2022年還是95%左右，到2026年中，Bernstein給的預測是整體掉到8%，高端幾乎換了一遍。
換個口徑看，Reuters估計輝達整體還佔著55%左右。兩個數字放一起，高端是中國國產的天下，中低端還在一片混戰。
這四家，路線也不一樣。
摩爾線程這邊，走全功能GPU路線，圖形渲染、AI訓練、推理，什麼都做；對標輝達那條路，從晶片設計到軟體生態一把抓。
天花板高，可什麼都做意味著晶片架構、軟體棧、開發者生態，什麼都得從零搭，輝達花了二十多年攢出來的護城河，它得從頭走一遍。
沐曦呢，選了相容CUDA。
客戶原來跑在輝達上的程式碼，搬到沐曦的卡上，遷移成本最低。代價呢？永遠在追趕輝達的節奏，人家更新一代，你得跟一代。
自研軟體棧MXMACA做了四層適配，驅動、編譯器、算子、框架全覆蓋，已經適配了40多個AI框架、1000多個模型。
說白了，沐曦賣「不用改程式碼」這五個字。
壁仞最有意思，押芯粒，單顆晶片做不大對吧，那就把多顆小晶片拼在一起，像搭積木。
配合自研的NPO光互連技術，光引擎直接整合到GPU上，繞過傳統的DSP晶片，低延遲長距離傳輸；今年WAIC上拿出了1024卡超節點方案。
賭的就是大規模訓練，單卡不夠，叢集來湊，不過拼晶片容易，晶片間通訊延遲和一致性才是真問題，NPO就是來解決這個的。
燧原走的路最不一樣，自研DSA架構，專門為推理場景最佳化，不相容CUDA，使用者得重寫程式碼，不過，在推理這個場景裡效率更高。
用通用性換效率，這個取捨本身就說明了對場景的判斷有多篤定，吃推理這碗飯，綁的是騰訊這個客戶，招股書上的數字，83.79%的營收來自騰訊，深度繫結，騰訊就是它最大的試驗場。
嗯，這四家都被叫做「中國國產GPU」，終點完全不同，摩爾線程想做中國輝達，沐曦賣遷移成本最低，壁仞賭大規模訓練，燧原吃推理這碗飯。
你想啊，四條路通向四個不同的目的地，那是什麼同一場比賽。
那目的地怎麼選呢？市場結構決定的。2025年推理已經佔了AI伺服器市場的67%，訓練只有33%。推理需求體量是訓練的四到五倍。
燧原專攻推理，恰好是增速最快的方向，華為和寒武紀走的是訓推全端路線，兩條腿都站著；話說回來，四條路走得再不一樣，有個共同現實繞不過去，看一組資料：
2025年中國國產AI加速器出貨165萬張，華為昇騰81萬張排第一，平頭哥26.5萬張排第二，寒武紀和崑崙芯各11.6萬張並列第三，四小龍加起來，不足7%。
7%，你想想，華為一家就佔了半壁江山，這個類股真正主角是華為，四小龍更像是四條不同的支流，水量還很小。
還有輝達，換個口徑看整體市場，它還佔著55%左右，可高端那塊基本換了一遍，兩個數字放一起看，高端幾乎是另一個市場了，中低端還在泥裡混戰。
有意思的是，不管走那條路，它們撞上的瓶頸一模一樣。
......
第一道，製程。中國國產GPU都得找代工，中芯國際是繞不開的選擇。
先進製程產能緊張，華為一家鎖定了大約43%。中芯每產出10片先進製程晶圓，4片多是華為的，剩下才輪到其他GPU公司排隊。
這個問題急不來，造晶圓廠砸錢幾百億、周期三到五年，不是靠融資能催熟的。
高盛2026年9月的CHIPS IV報告預測，到2035年，中國先進製程缺口會從92%降到34%，方向是好的，可眼下這四家還在排隊。
摩爾線程的存貨周轉天數達到了658天，將近兩年的產能堆在倉庫裡，佔用的全是現金流，拿到產能就拚命備貨，這是產能緊張逼出來的生存策略。
第二道，生態。每家公司都有自己的軟體棧，互不相容。
一個AI公司想用中國國產GPU，選那家就得用那家的工具鏈，程式碼重寫，框架重新適配，換一家供應商又是一輪適配和偵錯，團隊的學習成本、排錯的時間，全是隱性開支。
採購時不能只看單卡參數，得看整個工具鏈好不好使，團隊能不能上手。
有句話說得到位，硬體差距在縮小，真正的瓶頸在軟體生態，從「能用」到「好用」之間還隔著一道鴻溝。
你想啊，四家公司四個軟體棧，相當於每家公司都在獨立重建一個不完整的CUDA。
輝達的護城河不只是工具鏈本身，是全球幾百萬開發者二十多年攢下來的算子庫、偵錯經驗、社區問答，這些東西沒有捷徑。
一個工程師在輝達生態裡踩過的坑、積累的肌肉記憶，換到中國國產GPU上全部歸零。
而且，每家公司都在重複造輪子，編譯器、算子庫、偵錯工具，從頭來一遍；資源分散在四條平行線上，本來集中砸一兩百億可能砸出一個夠用的生態，現在攤成四份，每份只有二三十億，深度就不夠了。
這個時間差不是靠堆人能補的。生態碎片化這個問題，短期內看不到解法。
第三道，客戶。
過去幾年中國國產GPU靠什麼活？信創訂單。政府、國企採購，是基本盤。話說回來，信創天花板低，預算有限，要真正做大，得進商業市場。
網際網路大廠、雲服務商、大模型公司，這些客戶不看你是不是中國國產，看你的卡能不能跑我的業務，性能夠不夠，生態兼不相容，性價比高不高。
大模型公司一年算力花費幾個億，選錯晶片廠商意味著幾千萬的適配投入打水漂，所以。這個採購決策不是看參數就能拍板的。
現在剛好卡在兩個市場的交接點上，信創的紅利在消退，商業的仗才剛開打。
燧原大部分營收來自鵝廠，深度繫結是優勢也是風險，鵝廠一旦調整採購策略，影響巨大；反過來看，最大的贏家反倒是浪潮資訊這種系統整合商，牢牢抓住字節、阿里，超節點份額斷層第一。
為什麼是系統整合商而不是晶片公司？因為大客戶要一整套能跑業務的方案；晶片、網路、軟體打包交付，誰離客戶近誰就有話語權。
我查了下，30億營收是道生死線。
為什麼是30億？GPU公司的固定成本太高了，先進製程流片一次幾個億，幾百人的研發團隊一年十幾個億，軟體棧再砸幾個億，加起來就是二三十億的剛性支出。
營收不到這個數，連日常營運都cover不住，更別提回收前期的研發投入。
摩爾線程上半年17億多，壁仞12億多，沐曦13億多，沐曦歸母淨利倒是轉正了，6億多，可扣掉研發還是虧的，另外三家更不用說，都在虧。
寒武紀和海光已經跨過去了，半年營收一個59億一個90億，寒武紀淨利23億，定價邏輯跟四小龍完全兩回事，更像是基礎設施公司，而不是晶片創業公司。
30億這道線，卡住的不只是營收，還有資本市場給你的定價。
......
摩爾線程PS大概70倍，沐曦95倍。換句話說，市場願意為它們每塊錢的營收，付出70到95塊錢的市值。
寒武紀和海光也有溢價，可邏輯不一樣，人家半年營收就過了30億，商業模式跑通了，定價錨的是當下的基本面。
四小龍呢？營收都還差一截，定價錨的是「未來你能跑多大」。說白了，一個賣可能性，一個賣確定性。
燧原更有代表性，發行價142塊，募資60億，上市首日翻了一倍多；一級市場定價看技術路線和訂單儲備，二級市場直接炒預期，資本在用腳投票。
可IPO是一錘子買賣，後面能不能持續拿到訂單、能不能跨過30億那條線，才是真考驗。
四小龍IPO合計募了大概230億，錢湧進來的速度說明資本相信它們能跨過去。
可機構給這四家定的價，彼此差距很大。
為什麼差這麼多？市場其實在給不同路線的「確定性」定價。沐曦走CUDA相容，客戶遷移成本最低，商業變現路徑最清晰，賭「最快吃到商業市場」，95倍買的是這條路離錢最近。
壁仞的芯粒加光互連，天花板最高，可大規模叢集方案還在驗證階段，客戶還在觀望，38倍是市場給的折價。
摩爾線程全功能GPU，故事最大但執行難度也最大，什麼都做意味著什麼都得從頭證明自己，70倍是個中間數。
同一個類股，同一波政策紅利，估值差三倍，本質上是路線確定性的價差。
摩爾線程從高點跌下來，蒸發了兩千多億，9月初解禁當天，20%跌停，三天成交超百億，沐曦解禁前股價就創了歷史新低，近兩個月跌了四成。
這還只是第一波，摩爾線程12月還有7倍規模的解禁，VC、PE股份集中退出；高估值碰上大規模解禁，拋壓不是一天的事，是結構性的。
市值和財報的背離，已經是這個類股的常態。關鍵問題是怎麼分辨？那些是產業期權？那些是情緒泡沫？
你想啊，兆市值的類股，資本賭的是什麼？是整個賽道的未來。只要中國國產替代和AI算力需求這兩個大邏輯不塌，類股就有底。
話說回來，GPU公司要過的關是雙重的。
技術關是晶片做不做得出來，性能夠不夠用；商業關是能不能拿到足夠多的訂單，把營收做到覆蓋成本。兩道關得同時過，缺一不可。
資本市場現在給的高估值在買時間窗口，賭它們能在規定時間內跑通這兩道關。
可時間窗口不會永遠開著，12月摩爾線程大規模解禁，2027年四小龍陸續進入業績兌現期，節點的鐘聲一下比一下近，資本的耐心不是無限的。
最後能跑出來的公司不會多，營收過30億的，定價邏輯往寒武紀海光靠，慢慢變成基礎設施公司那一套；跨不過去的，要麼被整合，要麼縮回信創角落當區域供應商。
估值這東西，飛得再高，最終得落回營收和利潤上。
(王智遠)