國(guó)產(chǎn)GPU，還有多少硬骨頭要啃？

6月30日，北京GPU企業(yè)摩爾線程、上海GPU企業(yè)沐曦集成電路，科創(chuàng)板IPO申請(qǐng)雙雙獲上交所受理。隨著兩家公司叩響IPO大門，國(guó)產(chǎn)GPU賽道的 “燒錢” 與 “造夢(mèng)” 再次成為行業(yè)焦點(diǎn)。

國(guó)內(nèi)目前還有多少GPU排著隊(duì)等著要IPO，國(guó)產(chǎn)GPU到底能不能發(fā)展起來？這是最近大家最關(guān)心的問題。

兩家廠商IPO：燒錢快，賺錢難

昨日沐曦、摩爾線程兩家國(guó)產(chǎn)GPU公司IPO的消息引發(fā)行業(yè)關(guān)注，其中，GPU的“高投入、高回報(bào)”引發(fā)了很多人的關(guān)注。當(dāng)然，恭喜國(guó)產(chǎn)GPU發(fā)展迎來了不容易的下一個(gè)階段。

GPU到底有多燒錢？

沐曦?cái)M募資39億元，2022~2024年凈虧損分別為7.77億元、8.71億元、14億元；扣非后凈虧損分別為7.84億元、8.9億元、10.44億元；研發(fā)投入分別為6.478億元、6.99億元和

9億元，累計(jì)研發(fā)投入金額為22億元。

摩爾線程計(jì)劃募資80億元，2022年~2024年凈虧損分別為18.4億元、16.73億元、14.92億元；扣非后凈虧損分別為14.12億元、16.9億元、15億元；研發(fā)費(fèi)分別為11.16億元、13.34億元、13.59億元，合計(jì)研發(fā)投入金額為38億元。

但實(shí)話講，燒錢多嗎？其實(shí)對(duì)比英偉達(dá)還是有距離的。有數(shù)據(jù)顯示，英偉達(dá)2024財(cái)年研發(fā)費(fèi)用為129.14億美元。

那么，GPU掙錢嗎？

其實(shí)還是很有潛力的，沐曦和摩爾線程兩家公司的營(yíng)收便在逐年上升，尤其在這兩年達(dá)到億元的規(guī)模。

沐曦2022年~2024年?duì)I收分別為42.64萬元、5,302.12萬元、7.43億元。產(chǎn)品上，采用自主研發(fā)的GPU IP和指令集、統(tǒng)一的GPU計(jì)算和渲染架構(gòu)，產(chǎn)品矩陣包括用于智算推理的曦思N系列GPU產(chǎn)品，用于訓(xùn)推一體和通用計(jì)算的曦云C系列GPU產(chǎn)品，以及用于圖形渲染的曦彩G系列GPU產(chǎn)品，涵蓋了計(jì)算（包括訓(xùn)練、推理、通用計(jì)算）和渲染的全場(chǎng)景，并已實(shí)現(xiàn)多款高性能GPU產(chǎn)品的量產(chǎn)銷售。

摩爾線程2022年~2024年?duì)I收分別為4608.8萬元、1.24億元、4.38億元。產(chǎn)品上，基于自主研發(fā)的MUSA架構(gòu)，推出智算卡包括MTT S4000、S5000及KUAE系列智算集群，消費(fèi)級(jí)GPU包括MTT S80/S70，高性能圖形工作站產(chǎn)品通過多項(xiàng)國(guó)產(chǎn)化兼容認(rèn)證。其中，MUSA架構(gòu)功能包括AI 計(jì)算加速、圖形渲染、物理仿真和科學(xué)計(jì)算、超高清視頻編解碼等，精度包括FP64/FP32/TF32/FP16/BF16/FP8/INT8，與CUDA、CDNA和RDNA相當(dāng)。

排在隊(duì)上的企業(yè)：還得接著燒錢

除了摩爾線程和沐曦，目前國(guó)產(chǎn)GPU也活躍著眾多玩家，主要分為幾個(gè)派別：

• NVIDIA系：代表企業(yè)有摩爾線程、天數(shù)智芯，這些企業(yè)創(chuàng)始人和核心人員都有NVIDIA基因，打法是優(yōu)先兼容CUDA生態(tài)切入市場(chǎng)，再通過自研架構(gòu)不斷發(fā)展；

• AMD系：代表企業(yè)有壁仞、沐曦，創(chuàng)始人和核心人員都有AMD基因，AMD作為英偉達(dá)挑戰(zhàn)者，一直以差異化為競(jìng)爭(zhēng)核心，這些流派玩家打法和AMD類似；

• 國(guó)家隊(duì)：比如景嘉微，創(chuàng)始人及核心團(tuán)隊(duì)均來自國(guó)防科技大學(xué)，景嘉微通過軍用圖形顯控起步，穩(wěn)扎穩(wěn)打進(jìn)入信創(chuàng)市場(chǎng)，并不斷拓展至AI計(jì)算領(lǐng)域；再比如海光、龍芯、兆芯，選擇研究集成GPU，與CPU配合；

• 拆分系：商湯作為AI公司，2024年底也拆分獨(dú)立了曦望Sunrise公司，最近它剛完成近10億元融資，主要圍繞自己AI產(chǎn)品進(jìn)行開發(fā)產(chǎn)品。

隨著兩家GPU公司上市進(jìn)程提速，這也引發(fā)了行業(yè)人士拋出疑問：未來一年或者幾年內(nèi)，無法上市的企業(yè)將在融資層面面臨更大壓力，甚至可能削弱對(duì)核心人才的吸引力。但恰恰相反的是，GPU是必須燒錢的。對(duì)2018年前后成立的GPU初創(chuàng)公司而言，能否在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)上市，儼然成為決定其發(fā)展命運(yùn)的 "關(guān)鍵決賽"，如果不能上市未來又該何去何從？

而那些成功叩開資本市場(chǎng)大門的企業(yè)，又將直面新的挑戰(zhàn)：如何應(yīng)對(duì)季度財(cái)報(bào)發(fā)布帶來的持續(xù)業(yè)績(jī)考驗(yàn)？燒錢過快，無法與營(yíng)收保持平衡又該怎么辦？

國(guó)產(chǎn)GPU不完全盤點(diǎn)，制表丨EEWorld

雖然流派有一定區(qū)別，但這些廠商的目標(biāo)基本都是一致的。

第一，突破生態(tài)困局。英偉達(dá)CUDA是GPU廠商永遠(yuǎn)繞不開的檻，目前CUDA已積累300萬開發(fā)者，而國(guó)產(chǎn)GPU廠商被迫構(gòu)建"兼容層+自研框架"的過渡方案。

第二，Chiplet。國(guó)產(chǎn)廠商本身與英偉達(dá)具有巨大代差，想要直接對(duì)標(biāo)英偉達(dá)的性能基本不可能，所以大多數(shù)通過Chiplet+先進(jìn)制程，進(jìn)一步壓榨芯片性能。

第三，HBM。HBM是GPU的重要物料，想要發(fā)揮最大性能也要使用HBM，可以看到摩爾線程和沐曦采購中HBM也擁有很大占比，同時(shí)HBM本身與代工息息相關(guān)。

第四，IP。除了研發(fā)GPU IP本身之外，GPU廠商想要做好板卡，也要掌握大量IP技術(shù)。比如，摩爾線程自主研發(fā)了PCIe 5.0控制器、HBM3e/GDDR6存儲(chǔ)控制器、MT-Link高速互連協(xié)議議及多模態(tài)視頻處理引擎，SerDes接口技術(shù)和定制化SRAM架構(gòu)。

第五，兼容性。做GPU，好用才是關(guān)鍵。尤其一些消費(fèi)級(jí)GPU，必須兼容足夠量級(jí)的游戲、軟件，做好驅(qū)動(dòng)；同時(shí)也要兼容x86、Arm、LoongArch 等主流CPU架構(gòu)，以及麒麟、統(tǒng)信、中科方德、OpenEuler、Ubuntu等多種Linux及Windows操作系統(tǒng)。

第六，集群。對(duì)于GPU來說，Scale-Up、Scale-Out、Scale-Inside都至關(guān)重要，因?yàn)樵跀?shù)據(jù)中心中，就不可能讓一顆GPU單打獨(dú)斗，形成集群才是關(guān)鍵。

但無論如何，布局任何東西都要錢，這些企業(yè)都還得繼續(xù)燒研發(fā)上的費(fèi)用，同時(shí)還要承受先進(jìn)制程的巨額費(fèi)用。

AI能讓國(guó)產(chǎn)GPU起飛嗎？

AI無疑是GPU增長(zhǎng)最大的市場(chǎng)之一，畢竟游戲、圖形渲染領(lǐng)域?qū)浖С侄纫蟾撸瑖?guó)產(chǎn)廠商不可能一蹴而就，馬上就取得巨大市場(chǎng)。

以Deepseek為代表的生成式大模型引領(lǐng)技術(shù)變革，算法發(fā)展推動(dòng)AI模型訓(xùn)練對(duì)巨量算力的需求，數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)也要求算力同步進(jìn)化，算力成為 AI技術(shù)突破的關(guān)鍵。此外，受中美科技博弈及國(guó)產(chǎn)替代政策推動(dòng)，我國(guó)本土AI芯片市場(chǎng)滲透率近年顯著提升，但整體仍處發(fā)展初期，競(jìng)爭(zhēng)格局尚未明朗。

從技術(shù)路徑看，國(guó)內(nèi)AI芯片分成了兩大流派：通用計(jì)算架構(gòu)的GPU，華為海思、中昊英芯等專用計(jì)算架構(gòu)（ASIC/TPU/DSA）芯片企業(yè)。

GPU在并行計(jì)算領(lǐng)域性能優(yōu)勢(shì)日益凸顯，其技術(shù)特性已超越傳統(tǒng)圖形處理范疇，在數(shù)據(jù)中心、AI、自動(dòng)駕駛等高性能計(jì)算領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。目前GPU主要功能朝兩個(gè)方向演變：一是延續(xù)傳統(tǒng)的圖形處理功能，二是利用并行計(jì)算能力在非圖形處理領(lǐng)域開展更通用的科學(xué)計(jì)算，以滿足不同場(chǎng)景的計(jì)算需求。

沙利文數(shù)據(jù)顯示，2024年中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模1425.37億元，預(yù)計(jì)2029年達(dá)13367.92億元，2025~2029年復(fù)合增長(zhǎng)率53.7%，其中GPU市場(chǎng)份額從2024年的69.9%增至2029 年的77.3%，增長(zhǎng)潛力巨大。

市場(chǎng)就這么大，但是現(xiàn)在處在同一賽道的玩家卻有很多，可見洗牌、并購會(huì)是必然。畢竟，國(guó)外也只有英偉達(dá)、AMD、英特爾等幾家巨頭。

需要指出的是，過去，國(guó)產(chǎn)GPU曾經(jīng)有過一個(gè)有意思的現(xiàn)象：動(dòng)不動(dòng)就喜歡“超越英偉達(dá)”，但最后卻被人發(fā)現(xiàn)是“田忌賽馬”式對(duì)比，或者通過內(nèi)置AI加速器優(yōu)化個(gè)別性能指標(biāo)并以此宣稱超越英偉達(dá)，或者是使用第三方GPU IP授權(quán)卻宣稱自研自主可控。

總之，GPU的研發(fā)難度其實(shí)可能CPU還要大，并且由于GPU沒有控制器，需要依賴CPU控制調(diào)用，無法單獨(dú)工作，因此必須與國(guó)產(chǎn)CPU同頻共振。如果想要真正超越英偉達(dá)，可還需要進(jìn)一步的腳踏實(shí)地地沉淀，以及新一輪的洗牌和并購。現(xiàn)在，隨著這些企業(yè)上市進(jìn)程近了，這些企業(yè)的壓力也更大了。但是，總要有國(guó)內(nèi)公司要站出來做這件事，畢竟不能讓英偉達(dá)把錢都賺走。

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參考文獻(xiàn)

[1]https://static.sse.com.cn/stock/disclosure/announcement/c/202506/002078_20250630_VAWJ.pdf

[2]https://static.sse.com.cn/stock/disclosure/announcement/c/202506/002098_20250630_D74O.pdf

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