国产GPU企业的狂飙，是一场由政策红利、资本推动、AI算力需求激增共同驱动的一场极限压力测试。
自2020年9月华为麒麟芯片遭遇断供开始，5年间中国芯片加速自主研发，于2025年末集体冲刺上市，一场由国产GPU企业掀起的造富神话正在席卷资本市场。
12月初，“国产GPU第一股”摩尔线程率先叩开科创板大门，市值一度超过4400亿元；12月17日，沐曦股份也完成了科创板首秀，上市首日大涨近700%。
两支股票中1签，浮盈均接近30万元，“摩王”、“沐王”这些新梗随之而来，此前称之为“寒王”的寒武纪，被调侃一夜间成为老登股。
在另一边，壁仞、天数智芯、昆仑芯，纷纷加速推进上市安排，且不约而同的将目光放在香港，试图通过港交所登陆资本市场。
毫无疑问，这是韬光养晦多年的中国芯片企业的高光时刻，“中国的英伟达”开启了属于自己的大时代。
但是，资本市场的狂飙既有对中国GPU产业的信心，同时也在定价一个“尚未到来的未来”，钱短期内能否迅速弥合技术和生态的差距呢。
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01 国产GPU爆发式IPO
中国英伟达们密集冲刺IPO，如过江之鲫。
从成立时间来看，除了2018年切入GPU赛道天数智芯外，相关公司平均成立时间基本都是5年，“五年上市”的节奏并不夸张，也符合VC/PE平均5-7年的退出节奏。
这里也有一个关键背景——“大基金”二期也成立于这一阶段，并重仓中国芯片设计项目。
“半导体圈都在排队上市，”一位国产芯片从业者对我们说，“企业要生存发展，不得不走这条路。”
“这些企业本来就有上市计划，”6月份，国产GPU批量进入IPO辅导流程时，蓉和半导体咨询CEO吴梓豪告诉腾讯科技。
“如果流程加快，距离挂牌大概还需要1-2年时间。”
结果却是，“中国英伟达们”仅仅用了半年时间，就撬开了二级市场的大门，效率可见一斑。
“我觉得上市的需求，已经不来自企业自身了。”此前，一位关注科技政策研究员说。
在他看来，相关上市安排的目的就是做标杆、做引领、做示范，是在向市场打明牌，明确未来鼓励发展的主方向就是科技和与之相应的产业落地。
在一位资深投资人眼中，摩尔线程、沐曦这些国产AI芯片企业加速上市的大背景，除了政策催化，也与市场回暖有关。
“二级市场回暖，国家需要，股市需要，个人也需要，包括基金公司可能都需要，看得见摸得着的机会，可能真的只有AI这一块是大家都认为确定性比较高的。”
企业正常安排、政策加速支持、市场情绪回暖，可以说是多种因素共同将“中国英伟达”抬到了资本市场。
02 亏损与市值齐飞
需要注意一点，中国英伟达多数都还没有大幅的业绩兑现，且处于亏损状态。
根据公开数据，沐曦2025年营收预期的上限为19.8亿元，归母净利润预计为-7.63亿元至-5.27亿元；摩尔线程2025年预计营收上限为14.98亿元，归母净利预计为-11.68亿元至-7.30亿元。
与小规模的营收、亏损相对的，是市值的狂飙——摩尔线程市值一度超过4400亿元，沐曦的市值也一度超过3000亿元。
另外，已经交表的壁仞，目前确认兑现的营收只有3亿元，但也强调手握12亿元的订单。
在上述企业当中，背靠百度的昆仑芯体量相对较大，根据腾讯科技获得的一份招股文件，其2025年营收预计为35亿元，2024年实现近20亿元收入，亏损2-3亿元。
昆仑芯招股文件
亏损与市值齐飞，源于市场的热情，也源于算力叙事打开的想象空间。
业绩还没有大幅度兑现，亏损也是事实，但亏损并不意味着不值得投资，在中美资本市场，这个问题的答案都是一样的。
1997年，亚马逊上市，之后连续几年亏损，即便在有营收后，贝索斯也坚持不盈利——赚到的每一分钱，甚至借来的钱，全部投入到仓储物流和云服务的基础建设中，成就了今天的2万亿巨头。
创业初期的英伟达更是如此，其1996年营收118万美元，亏损638万美元，由于NV1这款产品的失利一度让公司濒临绝境。
在一条早年的视频当中，青涩的黄仁勋坐在老办公楼的楼梯上说，“我们等不到2年，我们的钱只够花9个月。最后用了其中3个月，和100万美元，利用RIVA
128这款产品绝处逢生。”
一款产品失败，所有努力就有可能付诸东流；反过来，一款产品成功，也有可能绝处逢生。
“GPU是一个超级复杂的系统工程，一个项目动辄上千人，你要把所有的事情都做对它才能够成功，只要有一件事情做错了，就是一个失败的产品。”沐曦股份CTO彭莉说。
关于失败的代价，彭莉的判断是——产品会有半年延期，研发投入一年超过10亿元。
所谓研发投入，更形象的说，就是“烧钱”赌中国算力的未来。
根据公开资料，寒武纪2024年研发投入12.16亿元，摩尔线程过去三年累计投资38.1亿元，沐曦过去三年累计投入22.5亿元，相关企业亏损的一个重要原因，就是持续的“烧钱”研发。
由于缺少营收-研发正循环能力，研发投入又不能停，这些因素也推着“中国英伟达们”加速向资本市场冲刺。
这其实就是电视剧《大时代》中所描述的——股市原意，乃让集资搜资有其地。
一位一级市场投资人此前告诉腾讯科技，“摩尔、沐曦上市募到钱，又可以烧钱了。烧钱是必须的，只是哪家可以通过烧钱跑出来，对机构来说比较难判断。”
尽管未来谁会脱颖而出，成为真正的中国英伟达，还不明朗，但现在不管是已经上市的，摩尔线程、沐曦股份，还是拟上市的昆仑芯，都在对外传递积极信号——亏损在收窄。
03 “中国英伟达”的绊脚石
上市只是打通资金来源的关键，不代表竞争的终局。
“中国英伟达们”爆发式的上市安排，本身就是一种“赛马”，现阶段谁能跑出来，不光是机构，任何人都无法盖棺定论。
“国内现在做算力的不要太多，谁能跑出来都有可能，性能、成本、生态缺一不可。”
一位资深半导体研究员表示，半导体企业靠客户订单说话，凭实力说话，否则市值再高也是昙花一现。
如果从算力这个指标来看， 国产性能并不差，部分已有超越英伟达H20之势。
摩尔线程日前公布的下一代花港架构GPU“华山”，尽管在文字描述上还是遮遮掩掩，但浮点算力已经介于英伟达Hopper架构和Blackwell架构产品之间。
不过，受上游供给的限制，成本和毛利短期内将是一个难解的题，比如占成本近一半的内存。
最近一段时间，受存储周期和AI的推动，HBM内存已经有抢疯了、涨疯了的趋势，供给受限，价格上涨将集体拉高国产AI芯片的成本。
“存储原厂现在根本供不起，小客户理都不理，真的是没货。”前述资深投资人强调说。
这个问题其实在美光最近一个季度的业绩会上也有所反映，手握电子黄金的美光CEO在会上表示，2026年HBM的产能已经被抢完，公司仅能满足关键客户大约
“二分之一到三分之二” 的需求，因为新产能短期内无法达成。
相比内存这种关键器件，现阶段“中国英伟达们”对产能的依赖还不突出。
按照目前预估年营收数据合并计算，中国英伟达2025年全年营收150亿元，按照单颗GPU均价5万元折算，预计也只需要6000片晶圆（按单片晶圆切50颗GPU估算）。
关于国产的挑战，所有人的共识就是生态：H20之所以算力与国产头部接近，多出来的一倍的价格，来自于“CUDA税”。
“硬件不是护城河，大家都能设计出来，AMD投了几百亿美金，性能也更好，但一直干不过英伟达，核心点就在于CUDA生态。”一位国产芯片创业者告诉腾讯科技。
该创业者透露，CUDA生态的工具包集成度非常高，不想写的函数、代码都可以快速找到，国产软件的编程语言和英伟达不同，开发者刚接触会不适应，所谓“难用”就体现在这个地方。
“每卖一套都要去帮忙‘搓算子’（手动编写算子）做调试等，需要工程团队去现场支持，而集群的布置也要‘卡厂’的人去搞。”此前，一位产业研究员告诉腾讯科技。
“短期最佳的解决方案是兼容英伟达、适配CUDA，”前述国产芯片创业者说，“长期而言需要有一套自己的完整的生态。”
回过头来看国产芯片，每年10多亿元的投入，主要还是集中在产品研发上，募资的用途还没有将生态建设单独列出，唯独寒武纪已经开始在最近一轮的39.85亿元定增中提及，资金将用于生态建设：构建面向大模型的软件平台，进一步提升公司软件生态的开放性和易用性。
这其中有诸多原因，包括各家对于硬件、软件定义，一位摩尔线程内部人士强调，“我们是MUSA架构是软硬一体，不存在说单独研发硬件，而没有配套的算子算法支撑。”
但最为关键的原因在于，生态建设太贵了，时间也太长了。
根据非官方的数据，CUDA诞生近20年的时间里，英伟达总计投入了300亿美元，年均投入15亿美元。
前述国产芯片创业者告诉腾讯科技，英伟达进入中国的时候，选择了两个高校（合作培养开发人才），一个清华、一个电子科大，其中清华是计算机系，电子科大是电子信息系。
“从这两个系开始，英伟达花了很大的精力在高校，从985到211，去跟高校的老师、学生建立长期的这样一个合作关系，去推广CUDA，我相信其他厂商也需要一样去做。”
所以，作为追赶者的国产芯片，不但要日拱一卒，解决产品性能和易用性问题，拿到足够的订单保证活下来，也需要同步推进生态体系的建设。
关于订单这个话题，整个2025年，行业讨论最多的就是头部大厂们与“中国英伟达”的合作。
比如寒武纪与字节的深度绑定，但目前看多数都是小规模的验证——生态建设不完善，很难让大厂和云厂商开启“买买买”模式，也就导致了中国AI芯片企业的营收，还无法出现爆发式的增长。
影响增长的还有另一重因素：大厂的自研叙事。
“我觉得国产GPU最大的威胁不是英伟达，是云厂商自研的ASIC芯片。”一位大厂战略研究分析师说。
根据市场信息，主要大厂目前都在规划芯片自研，其中阿里旗下平头哥自研芯片PPU已经无限接近英伟达H20的规格——96GB
HBM2e显存、700GB/s片间带宽、400W功耗。
字节方面，尽管多次否认，但市场上仍然频繁有相关信息释放出来。
“字节说是明年流片回来。”前述分析师透露。
如果大厂自研进展顺利，对外部芯片的需求自然就会收缩，这个影响在2025年的“谷歌TPU
vs英伟达GPU”事件上显露无遗。
由于最新的Gemini
3基于谷歌的TPU训练而来，谷歌市值一度暴涨6000亿美元，英伟达市值则对应暴跌，甚至不得不下场发声，TPU和GPU没有竞争，不是二选一的关系。
“中国英伟达”走入增长的星辰大海，要研究如何迈进大厂的大门，也需要更多元化的场景。
04 “太贵”与“贵吗”
率先上市的摩尔线程、沐曦，开盘即巅峰，前者市值超4400亿元，后者市值超3000亿元。
于是市场开始出现“AI三小龙，合计营收70亿元，市值1.2万亿元”的流行梗，其背后的平均市销率（PS）超过170倍。
1块钱的营收，给予170倍的市值溢价，远远超过半导体板块、AI算力板块均值——可以说国产AI芯片“太贵了”。
面对收入和市值的巨大悬殊，一部分人热情洋溢，一部分人批评不断，堪称冰火两重天。
不过，贵，其实是一个相对的概念。
在前述资深投资人看来，国产AI芯片的市值合理与否可以对标英伟达，一度5万亿美元的市值如果是合理的，那么资本市场现在给中国英伟达的万亿市值也合理。
“摩尔也好，沐曦也好，有没有 1%
的可能性取代，或者部分取代英伟达？这估值你觉得不合理吗？从这角度看，我觉得也是合理的，”该投资人说，“只能让子弹飞一会。”
若按英伟达巅峰时期5万亿美元的市值计算，1%即对应500亿美元，约3500亿人民币，与目前摩尔线程、沐曦的市值接近。
这一轮人工智能叙事和估值，实际上有一个被忽略的背景，不论是模型层面，还是算力层面。全球人工智能赛道，只有中、美两个关键选手声量最大。
“欧洲几乎没有什么人提AI，也没有多少人关心AI的问题，日韩背后也有美国的影子。”该投资人强调，基于这个背景，对中国市场的预期就可以足够大，甚至英伟达市值10%、20%都有可能。
那么，问题来了：为梦想买单，为什么还有投资者吐槽？机构在配售过程中分走了超过70%的筹码。
以沐曦为例，头部机构中，易方达获配194.09万股（2.03亿元），梁文锋旗下私募幻方量化获配金额也达到490.8万元，而个人投资者中签率低至近1/3000，直接享受到硬科技带来的红利偏少。
大时代里的那句“人皆有赚”在这场国产芯片的上市剧本中没有很好的体现，“中国英伟达”成为了一个不均衡的“造富故事”。
投资者的不理解，也考验着中国芯片公司诸多的细节处理，摩尔线程75亿购买理财是一个非常典型的案例。
12月12日盘后，摩尔线程公告称，计划使用不超过75亿元的资金来购买理财，这其实是根据芯片设计公司项目特点合理规划利用资金效率的一种手段，但却被外界理解为“不务正业”。
实际上，芯片研发涉及市场调研、产品定义、设计研发、流片与验证诸多环节，并非一次性投入。而在招股书里面，也提及了一些项目分阶段安排，涉及场地、设备、人员等。
不同阶段投入也有差异，这意味着一定会有资金闲置，而需要有合理手段和渠道处置。
从这个角度来说，“中国英伟达”不仅需要讲故事，还要更好的与投资连接，讲好自己的故事，但这依旧是短期的叙事，拿到资金炮弹、投资者给予数千亿的市值认可，最终还是要回到业绩支撑上来。
这个逻辑也很清楚：上市前只有10亿营收，但如果上市后还是10亿，那资本市场、股东们会接受吗？
不过，英伟达近50000亿美元的市值，是20年技术积累与生态霸权的结果，国产GPU的崛起，需要同样漫长的蛰伏与突破。