電子發燒友網報道（文/莫婷婷）近日，上海證券交易所公告顯示，沐曦集成電路（上海）股份有限公司（簡稱“沐曦”）將在10月24日迎來科創板上市委審議。這家成立于2020年的國產GPU新銳，估值已達210億元。而在此前，另一家國產GPU公司摩爾線程已于9月26日率先過會。這兩大GPU企業接連沖刺IPO，背后是中國AI算力需求爆發式增長與全球供應鏈格局重塑的多重驅動。

AI推理算力需求爆發，算力市場格局生變
大模型從訓練走向規模化推理落地，AI算力的需求結構也在發生變化。云天勵飛副總裁羅憶指出，當下國產推理芯片需求已超過訓練芯片，進一步帶來全球Token調用量飆升。在2024年年初至今的一年半時間里，整個產業上的消耗Token的客戶數量增長了300余倍，而海外OpenRouter平臺的Token調用量在過去12個月中更是激增35倍。云天勵飛預測，到2030年，全球每日消耗的Token數量或將超過當前水平的一萬倍。

在需求結構變化的過程中，對算力的要求除了峰值性能，還強調能效比、成本效益和部署靈活性。這一趨勢在DeepSeek、Qwen等大模型的部署實踐中尤為明顯。

摩爾線程副總裁王華在近期技術分享中給出一組數據：以英偉達H100集群為例，DeepSeek 模型算力需求約3.4×102?flops， GPT-4算力需求達 102?flops，且在訓練天數也隨之變化，在千卡集群中的訓練天數分別為 97 天、602天，萬卡集群需 13 天、80 天。在這個背景下，FP8（8位浮點）混合精度訓練已成為提升大模型訓練效率的關鍵技術。他指出：從FP32 到 FP16 再到 FP8，精度每下降一半，算力可提升一倍。

與此同時，大規模算力集群的可靠性與管理效率也成為關鍵挑戰。王華強調：“萬卡、十萬卡級集群的訓練已無法依賴純實驗驗證，必須通過模擬工具（如摩爾線程開源的Simumax）和全生命周期管理機制來保障穩定性。”這表明，算力競爭已從單一芯片性能的比拼，轉向“芯片+軟件棧+集群管理”的系統級能力較量。

在算力需求暴漲的背景下，國內AI芯片企業迎來市場發展機會。羅憶表示，目前國產算力芯片與海外芯片的實際使用占比已基本達到五五開，預計在不久的將來將超過海外芯片。

從全球市場來看，AI芯片由英偉達和AMD等國際巨頭壟斷。在國內市場，根據不同的技術路線可以分為通用型計算架構（GPU）芯片設計企業沐曦、摩爾線程、海光信息、天數智芯、壁仞科技等，以及專用型計算架構（ASIC/DSA）芯片設計企業華為海思、寒武紀、昆侖芯、燧原科技等。

受美國高性能GPU/AI芯片出口管制與國內國產化發展等因素影響，海外廠商在中國市場的份額呈現明顯下降趨勢。特別是英偉達在經歷A100、H100被禁，再到H20被曝存在安全問題后，在華市場逐漸失守。黃仁勛在近日表示，“受美國政府出口管制影響，英偉達在中國AI市場的份額已大幅下滑，從95%跌至0%”。

國產AI芯片公司在國內市場、AI算力的需求結構等變化中迎來了歷史性的發展窗口，以不同技術路徑切入市場，國產GPU企業也逐漸嶄露頭角。


國產GPU加速上市，填補市場空白正當時
摩爾線程9月26日閃電過會后，沐曦將在10月24 日上會的消息也備受業內人士關注。在這個節點，沐曦正式對外發布首款全國產通用GPU——曦云C600，通過自研了GPGPU架構及指令集等，實現完全本土化，為其順利上市帶來強有力的技術背書和市場競爭力。

當前摩爾線程和沐曦的技術進展如何，為何選擇此時上市？

從上述兩家公司的官網可以看到，公司技術積累已逐漸步入收獲期。以沐曦為例，公司的產品主要覆蓋人工智能計算、通用計算和圖形渲染三大領域，產品包括曦思N系列GPU（智算推理）、曦云C系列GPU（訓推一體和通用計算），以及正在研發的曦彩G系列GPU（圖形渲染）。

沐曦基于自主研發的GPU IP與統一的GPU計算和渲染架構，在通用性、單卡性能、集群性能及穩定性、生態兼容與遷移效率等方面具備較強的核心競爭力。例如上述提到的新品曦云C600基于自主IP，支持FP8多精度混合算力，兼容國際主流GPU生態（CUDA）的軟件生態體系，具備易用性和可擴展性。

摩爾線程則基于自主研發的MUSA架構，率先實現了在單芯片架構上同時支持AI計算加速、圖形渲染、物理仿真以及超高清視頻處理所需計算能力的突破。摩爾線程已經成功自主研發并量產四代高性能GPU架構，并基于此推出了十余款高性能GPU加速卡與模組，以及D800計算服務器和KUAE智能計算集群等產品。憑借MTT S/X系列全功能GPU，原生支持FP64到FP8全精度算力，形成完整的軟件生態。

其次，市場需求爆發，訂單逐漸增加。摩爾線程在2022-2024年度及2025年1-6月，AI智算產品合計實現10.01億元的收入。在今年上半年的前五大客戶中，前三大客戶均向其下了AI智算產品訂單。沐曦在2025年1-3月營收已達3.2億元，其中訓推一體機系列GPU板卡就貢獻了3.1億元。
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摩爾線程2025年上半年前五大客戶情況（圖源摩爾線程招股書）

此外，作為高研發投入的行業，資本助力是GPU芯片企業規模化發展的關鍵。企查查顯示，自成立至今，沐曦已經完成了10次股權融資記錄，投資方包括紅杉資本、經緯創投、上海浦東引領區投資中心等。此次IPO，沐曦股份擬募資約39億元、摩爾線程擬募資80億元。

不少行業機構看好沐曦、摩爾股份的未來發展潛力。民生證券認為，國產GPU企業上市進程在不斷加速，通過募資推動國產GPU在制程工藝、芯片架構、計算密度和能效比等方面不斷迭代，縮小與國際領先水平的代差，更是代表國產GPU產業鏈正從技術追趕邁向生態構建，打造自主可控的國產算力產業鏈，國產算力有望全面崛起。
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沐曦部分股權融資事件（圖源企查查）

架構自研+生態兼容，國產GPU的技術拼圖逐漸完善
那么，英偉達留下的市場空白有多大，沐曦、摩爾線程又有哪些技術積累？

英偉達在中國市場的份額下滑，為國產GPU創造了巨大的替代空間。英國皇家工程院院士郭毅曾在公開演講時指出，中國云端AI芯片市場規模有望在2027年突破480億美元，國產GPU市占率預計將超80%。

整個行業對國產GPU芯片的發展寄予高度期望，期待其在技術突破與生態構建的雙重驅動下，迎來新的突破。

在技術路線上，沐曦采用了通用GPU架構，摩爾線程以自主研發的全功能GPU為核心，推出MUSA架構。全功能GPU是指具備功能完備性與精度完整性的GPU，在單一GPU芯片中集成了 AI 計算加速、圖形渲染、物理仿真等多種能力，單一芯片支持FP64 Vector、FP8 Tensor、INT8 Tensor等不同計算精度，以滿足GPU加速不同場景的計算需求。

更關鍵的是，國產GPU的崛起不僅是硬件替代，更是生態重構。GPU軟件生態方面，英偉達于2006年推出的通用并行計算架構和編程模型CUDA經過多年積淀，CUDA生態具有強大粘性，如今整個人工智能計算的應用生態大多構建在 CUDA 的基礎之上，自建生態絕非易事，因此國產廠商在自建生態的同時保持對 CUDA生態的兼容是最佳方案。

在這方面，沐曦推出MXMACA軟件棧可兼容CUDA生態，軟硬件的深度協同確保了公司產品性能的高效釋放。摩爾線程自主研發的MUSA架構，能夠最小化遷移成本，從芯片指令集級別對標并兼容國外主流產品，實現從芯片到軟件，從AI、圖形到科學計算的整體生態兼容。

沐曦的MXMACA、摩爾線程的MUSA生態，都在積極構建自主可控的軟件棧，降低用戶遷移門檻，從而快速切入市場。同時，通富微電、長電科技等產業鏈公司深度參與，正推動國產GPU從“單點突破”走向“全產業鏈協同”。業內消息指出，通富微電負責沐曦曦云C500系列芯片的封測。

可以期待的是，隨著沐曦、摩爾線程等GPU芯片企業成功上市，資本與產業的雙輪驅動將加速技術迭代，或將重塑全球AI競爭格局。