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　　更令人兴奋的是，就在沐曦上市的同一天，壁仞科技传来港股IPO已通过聆讯的消息，最快2026年初挂牌。这相当于给了前两次没赶上的投资者第三次机会，国产GPU板块即将掀起新一轮高潮。中国GPU的春天，似乎终于来了。

　　根据招股书中披露的财务状况显示，摩尔线程、沐曦、壁仞目前均处于大额亏损状态。其中，摩尔线亿，壁仞在今年上半年亏损为16.01亿。更重要的是，目前三家公司都处在加大研发的阶段，商业化也都刚刚起步，根本不存在短期盈利的可能。

　　因为三家公司的GPU可是AI时代的硬通货。从2023年大模型热潮爆发以来，全球算力供不应求。最大受益者英伟达在每个报告期都赚爆，成为人类历史上市值最高的公司。各大投行打着计算器，接连给国产GPU画出大饼——补充英伟达供给缺口+国产替代红利，市场空间数万亿简直就是洒洒水。

　　短期业绩兑现不了？没关系，AI圈这样的例子比比皆是。国内的寒武纪，靠着订单预期就让市值重回5000亿；国外的甲骨文，应了OpenAI的“空头支票”市值也能翻倍。

　　摩尔线亿元，一周后就公告用不超过75亿元闲置资金买保本理财，引来市场一片争议。明明募资时说要支持各种研发目标，要锐意进取，怎么拿到钱就要“徐徐图之”了？

　　对此，摩尔线程向光锥智能回应称，项目实施周期为三年，资金是要根据实施结果分阶段使用的。对暂时闲置的资金进行现金管理，能整体提高资金收益。

　　或许是为了打消市场争议。摩尔线日首届MUSA开发者大会上，预先公布了AI训推一体芯片“华山”和高性能图形渲染的芯片“庐山”。其中，“华山”的性能大致是在英伟达Hopper和Blackwell之间的水平。

　　但总之在这个狂欢的市场，谁要是说估值不合理，就显得很扫兴——反正时间会冷却一切情绪。

　　在这场连续的资本盛宴背后，到底还有哪些确定性？三家GPU公司，谁更接近英伟达？国产GPU，到底用得怎么样了？

　　从大方向说，虽然摩尔线程、沐曦和壁仞都是国产GPU赛道，但三家公司的风格差异非常大。摩尔线程追求全功能和生态兼容，沐曦聚焦数据中心高性能计算，壁仞更喜欢拥抱“暴力计算”。

　　谁更像“中国英伟达”？或许没有标准答案。但摩尔线程的路径，最接近英伟达从游戏到AI的来时路。

　　摩尔线程创始人张建中，曾长期担任英伟达中国区高管。虽然张建中是销售出身，但销售很了解产品，也更容易实现资源整合。2020年创办公司时，摩尔线程的目标是想做“全功能GPU”，一张卡要同时扛起图形渲染、AI训练推理、视频编解码、科学计算等多重任务。

　　起步之初，摩尔线程的核心IP（可以理解为芯片基础设计图纸）来源于IMG授权。这里需要提一下IMG，该公司是一家位于英国的半导体IP商，手上有一些GPU的IP。虽然公司在2017年被中国方收购，但实际上运营独立。虽然摩尔线程在招股书中没有再提，但IMG对摩尔线程的影响暂时还没有定论。

　　对此，摩尔线程在招股书中提到在核心IP开发方面，公司已经构建涵盖单指令多线程向量计算核心、多精度张量计算核心等在内的完整体系。简单来说，就是GPU最关键的部分都是自己设计的，已经形成一套完整的自研技术体系。

　　摩尔线程的GPU跑起来到底如何？从参数上看，摩尔线，但实际游戏效果非常不理想。根据游戏茶馆测试，在优化之后玩《黑神线P分辨率下，低特效加上打开性能档的TSR超分，帧数勉强稳定在30~40帧。对于一块功耗255W的全尺寸卡来说，玩游戏相当于打平了AMD R7核显，畅玩3A大作还有相当一段距离。

　　算力卡这边，摩尔线的参数表现还不错，由于算力卡更重视性能指标，算是英伟达H100的替代。摩尔线程在带宽、显存、算力表现都不错，支持主流计算精度，这代表着已经可以应用于AI大模型推训了。

　　或许是基于算力卡和智算集群（夸娥）的表现，摩尔线年打开了销路。招股书数据显示，摩尔线亿元，远超前三年总和。“一步登天”的营收，显示出摩尔线程已经进入了新的发展阶段。

　　生态是摩尔线程接下来要主攻的目标。在MUSA生态大会上，摩尔线程不仅带来了个人算力平台（AIPC）的MTT AIBOOK。还有面向家庭AI NAS的MTT AICUBE。为了对标英伟达在具身智能领域的野心，摩尔线程也发布了MT Lambda具身智能的仿真训练平台、MTVERSE解决方案和具身物理仿真引擎，宣布在明年一季度全球开源MujoCo Warp MUSA。

　　沐曦团队核心人物出身AMD，公司成立的目标非常明确：不碰图形渲染的游戏显卡，直攻AI计算的通用GPU。

　　目前，曦云C500系列是沐曦主要算力硬件之一。基本参数上看，曦云C500也支持FP32到INT8的全精度混合计算，单卡算力也能达到对标英伟达A100水平，这已经算是达到行业主流使用算力卡的水平了。行业落地比较亮眼的是，沐曦已经走通了千卡集群的解决方案。对于面向AI大规模应用的算力卡来说，这代表着沐曦已经走通了大模型训推全流程。

　　沐曦现在最大的风险，在于生态。沐曦MXMACA软件栈，截至2025年10月22日，注册用户及实际使用客户只有150000人，网络API调用次数为1300多万次。这样的规模要走向大规模应用、对标英伟达CUDA，生态差距不是一点半点。

　　壁仞这边，主要是公司比较偏爱极致算力。2022年时，壁仞曾经靠首款旗舰通用GPU BR100的激进设计“出圈”过。在这块芯片上，壁仞用了数据流并行+Chiplet技术+TSMC N7工艺，达到了英伟达使用更先进的N4工艺的标称算力。整块芯片壁仞放了770亿个晶体管，数量直冲英伟达H100的80亿。

　　具体性能，根据官方宣称，16位浮点（FP16/BF16）算力大于1000TFLOPS。8位定点（INT8）算力大于2000TOPS。FP32等精度下更是超越英伟达A100、H100一个数量级。在商业场景的技术上，壁仞也非常喜欢“暴力计算”，公司目前在千卡集群、异构混训、光互连超节点等领域有项目落地。其推理卡壁砺110E则以1.3倍于主流方案的算力密度和70%的能耗节省，在文生图、语音识别等推理场景快速渗透。

　　不过，壁仞的营收规模相对比较薄弱。今年上半年，壁仞营收为5.87亿，与摩尔线程和沐曦还存在一定差距。靠“数值”赢得市场“尊重”之后，如何将技术优势持续转化成订单，是壁仞上市后相当长时间的重要课题。

　　在英伟达一家独大的格局下，中国玩家必须对英伟达“亮剑”才能找到机会。只是其中的区别，是摩尔线程在“重走英伟达”，沐曦想做好“一部分的英伟达”，壁仞则是想做“最好的英伟达”。

　　在落地行业的过程中，商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆向光锥智能表达了乐观的看法。“其实国产（GPU）正在跑出一个越来越大、越来越清晰的新兴市场领域。”

　　一个残酷又确定的答案是：当前摩尔线程和沐曦的市值，已完全偏离正常价值逻辑。

　　对于科技股来说，在成长阶段采取一般是PS估值法，基础起点应该是10倍，可以理解为未来营收还有10倍的成长空间，苹果就在这个区间。对于前景特别乐观的公司，例如市场会给英伟达20倍的PS。这一数值，放在摩尔线程和沐曦身上，已经是惊人的300多倍和150多倍。

　　需要承认，AI算力市场的想象空间很大。根据弗若斯特沙利文预测，2029年中国算力总规模将达到3442.89EFLOPs，预测期年均复合增长率达40.0%。换算到人类历史上市值最高公司的英伟达上，那就是预期50%的增长对应43的PE，也算是基本合理。这说明，按照市场空间算，摩尔线程和沐曦的市值也是失真的。

　　市场哄抬两家公司市值的原因，归根结底还是因为情绪和筹码。由于两家公司在科创板上市，浮筹极少（两家流通盘都在5%左右），网下配售被险资、基金重仓，这就相当于公司市值上了一个大幅度的杠杆。再加上AI算力国产替代的宏大题材，寒武纪“造富神话”珠玉在前，这就使得投资者们愿意冒险。

　　一个好消息是，摩尔线程、沐曦、壁仞三家公司的订单和商业化都已经在2025年迎来拐点。根据招股书显示，摩尔线程和沐曦的产销率均已经超过100%，且明显好于2024年，这反映出两家公司开始进入商业化加速阶段。从合作客户看，目前国产GPU正在从早期测试逐渐转到国内头部厂商商用。

　　在三家中，摩尔线程目前的商业化情况走的相对比较通畅。根据招股书显示，摩尔线程早期几乎全部出货靠经销商，现在已经有90%能够实现直销。这代表着摩尔线程现在有能力直接完成项目，有能力对接客户需求。

　　目前，摩尔线程的终端客户涵盖互联网企业、AI企业、算力服务商、运营商等。向下游也很早适配了国产CPU（飞腾、海光、龙芯）、OS（麒麟、统信）、PC品牌（联想、浪潮）。对于算力硬件厂商而言，与集成商合作意味着产品可以根据需求“打包交付”。毕竟，集成商们更懂得如何与客户沟通具体的解决方案。

　　需要警惕的一点风险，是摩尔线程的客户比较少“续费”，营收主要靠新“大单”支撑。因为算力卡的采购不是“一锤子买卖”，客户遇到产品更新、扩容、新智算中心建设、AI大模型扩展使用等情况都会倾向购买同一品牌（考虑到产品一致性）的产品。摩尔线程今年拿到两个大单，只能证明客户开始认可产品。后续的出货稳定性，还需要持续观察。

　　壁仞和沐曦的业绩主要来源于智算集群项目。公司客户主要为大型运营商和智算中心，产品用于大模型推训（千亿参数LLM）、科研（模型优化）和商业应用（AIGC、多模态AI）。目前，壁仞GPU已经在中国电信落地千卡集群并开展商业化落地应用。训练效果，能实现连续训练30天不中断，连续训练5天无故障，千卡集群千亿参数断点续训时间小于5分钟。已经基本满足大模型训练稳定性要求。

　　值得一提的是，为了弥补国产算力卡单卡性能的不足，并满足未来万卡集群和分布式AI训练的需求，壁仞拥有亮眼的超节点技术——光跃LightSphere X。技术原理上说，壁仞跟华为的超节点原理近似，都是用光信号串联GPU，实现比英伟达超节点更大规模的连接能力。与华为更注重大规模并行计算不同，壁仞超节点更关注并行计算的灵活性，通过在每个GPU集成光交换功能，实现算力卡之间的互联拓扑结构。好处简单来说，就是如果一张卡“挂了”，后面立刻就能顶上这部分工作。这对于智算中心场景来说，可谓是非常好用了。

　　沐曦这边，目前公司已经实现千卡规模商业化应用，正推动万卡集群落地。产品（主要是曦云C500和C600）累计销量超过2.5万颗，主要应用于国家级人工智能公共算力平台、运营商智算平台等智算项目。

　　由于沐曦公布了前五大客户，所以我们能够清晰看到沐曦是以进入到下游集成商的方式实现落地。其中比较亮眼的，是沐曦出货给服务器厂商的新华三。这一方面意味着，AI服务器厂商可以用沐曦的产品“赚钱”。另一方面意味着，沐曦的商业化策略比较灵活。在今年DeepSeek刚爆发时期，沐曦就找到国内服务器一线巨头的联想推出了DeepSeek一体机。从这一举动中，能看到沐曦积极将自家产品打造成行业需求“标准件”的心态。

　　正如杨帆的总结。商汤作为中国AI大模型和AI基础设施的代表，尝试过太多与国产GPU磨合。虽然与英伟达直接交手还有一段距离，但国产GPU在整个中国AI产业链的帮助下，逐步发挥应有的价值。

　　“任何新的任务都会存在一次性work，但现在这些任务的成本在逐步降低。如果长期跑同类型的任务的话，国产GPU在今天已经成为了一个选择。”杨帆说。

　　从2014年开始崛起，到2025年走向舞台中央，中国半导体行业走过了无比艰辛的十年。

　　在AI大模型“无穷无尽”的算力需求下，国产GPU迎来了最好的时代。为了填上英伟达的需求缺口，国产GPU在近几年间开始被用户愿意了解、尝试，最终走向大规模使用。

　　每当研究未来可期的宏大叙事，游离于行业亏损的现实和未来的梦想时，我常想起信息技术“传奇老资历”香农的逸事。

　　香农刚开始“炒股”时，曾读了大量价格图表、头肩顶、V字反转的“技术分析”。但最后，香农选择了基本面研究，并认为了解一家企业需要拉长时间才能判断价值，“我认为关键数据不是过去几年或几个月里股价的变化幅度，而是过去几年里企业收益的变化幅度”。

　　从这些上市的公司中，是否会诞生下一个英伟达？没有人敢打包票。但我们可以从现在开始拭目以待。