AIX財經(jīng)（AIXcaijing）原創(chuàng)

作者 | 王璐

編輯 | 魏佳

又一家國產(chǎn)芯片IPO了。

12月17日，沐曦股份登陸A股，上市首日股價一度暴漲超700%，刷新全面注冊制以來的新股紀錄，成為年內(nèi)“最賺錢新股”。就在十余天前，摩爾線程以“國產(chǎn)GPU第一股”身份登陸科創(chuàng)板，發(fā)行價114.28元，上市首日股價最高漲幅一度達到502%。

短時間內(nèi)，兩家國產(chǎn)GPU公司的密集上市與暴漲行情，將這一賽道推至聚光燈下。

資本的追捧，并非偶然。近兩年，隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，全球算力需求迎來爆發(fā)節(jié)點，而作為底層基礎(chǔ)設(shè)施的芯片，特別是承擔核心計算任務的GPU，成為絕對焦點。它決定了模型能否被高效訓練、推理能否實時響應，也直接決定了AI系統(tǒng)的規(guī)模上限與商業(yè)落地速度。甚至有觀點認為，GPU公司可能將扮演互聯(lián)網(wǎng)時代服務器廠商的角色，成為AI時代的“底座型企業(yè)”。正是這種預期，讓芯片公司備受追捧。

與此同時，一個覆蓋更全場景的國產(chǎn)芯片IPO版圖正在浮現(xiàn)：清微智能、燧原科技、瀚博半導體，均計劃沖刺A股，天數(shù)智芯、壁仞科技（已交表）、昆侖芯則計劃奔赴港股，它們共同形成了一條覆蓋AI訓練、圖形渲染、邊緣計算等多個細分場景的國產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)鏈。

但在火熱的IPO背后，我們更需冷靜觀察：芯片，尤其是GPU，究竟是一門怎樣的生意？這場IPO浪潮背后，隱藏著怎樣的產(chǎn)業(yè)邏輯與現(xiàn)實約束？

摩爾線程VS沐曦股份，什么來頭？

先來看看最近成功上市的兩家熱門國產(chǎn)GPU公司。

作為“國產(chǎn)GPU四小龍”中的代表，摩爾線程和沐曦股份均成立于2020年，雖然成立時間不長，但精準踩中了芯片國產(chǎn)替代與AI算力需求爆發(fā)的時代節(jié)點，均在短時間內(nèi)完成上市流程。尤其是摩爾線程，從受理到過會用時僅88天，創(chuàng)下科創(chuàng)板IPO審核最快紀錄。這也從側(cè)面反映出資本市場對該賽道的高度關(guān)注。

雖然同處GPU賽道，但兩家的技術(shù)路線并不相同。這種差異，很大程度上受到創(chuàng)始團隊基因的影響。

摩爾線程的創(chuàng)始人張建中，曾任英偉達全球副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理，公司另外三位核心成員——聯(lián)合創(chuàng)始人周苑、張鈺勃、王東，也曾長期任職于英偉達。因此，摩爾線程走的是英偉達式的“全功能GPU”路線，即一顆芯片要兼顧AI計算、圖形渲染（如游戲和影視制作）及視頻處理等多重任務，目標是打造通用性更強的GPU平臺。

沐曦股份的創(chuàng)始人陳維良曾任AMD全球通用GPU的設(shè)計總負責人，公司核心團隊成員彭莉與楊建，同樣來自AMD。相較之下，沐曦股份將重心放在高性能通用GPU（GPGPU）領(lǐng)域，更加聚焦AI算力這一單一核心場景。

從技術(shù)分類上看，GPU可大致分為全功能GPU、圖形GPU和GPGPU。GPGPU弱化甚至剝離了圖形處理能力，更強調(diào)通用并行計算能力，追求在特定領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)極致的性能。

不同路線之下，兩家公司在財務層面卻呈現(xiàn)出高度相似的特征：高增長、高虧損、高投入。

注：數(shù)據(jù)統(tǒng)計時間為2024全年。

招股書顯示，近三年來，兩家公司的營收均呈爆發(fā)式增長。

摩爾線程2024年營收為4.38億，近三年營收復合增長率超200%。沐曦股份的增速更為顯著，2024年達到了7.43億，而2022年僅為42.64萬。這與其核心產(chǎn)品曦云C500系列在2024年實現(xiàn)量產(chǎn)密切相關(guān)。

具體來看，2023年、2024年，曦云C500系列收入分別為1.55億、7.22億，占同期主營業(yè)務收入的比例分別為30.09%、97.28%，顯示出對營收的拉動作用。

但高增長的另一面是高虧損。

招股書顯示，2024年摩爾線程歸母凈虧損16.18億，沐曦股份同期虧損14.09億。

這其實是當前芯片設(shè)計行業(yè)存在的普遍現(xiàn)象，由于前期研發(fā)投入巨大、回報周期長，該類公司往往需要在市場爆發(fā)前期經(jīng)歷階段性虧損，并不斷通過高投入迭代技術(shù)和產(chǎn)品。招股書顯示，僅2024年一年，摩爾線程、沐曦股份兩家公司的研發(fā)投入分別達到13.59億和9.01億，占當期營收的310%、121%。

雖然兩家存在不少共同點，但技術(shù)路線的差異，已經(jīng)體現(xiàn)在部分經(jīng)營指標上。

招股書顯示，摩爾線程2024年的毛利率為70.71%，高于行業(yè)平均水平，也高于沐曦股份同期的53.43%。

這歸功于其“全功能GPU”式定位，多場景覆蓋能夠帶來的較高定價與多元客戶群，從長期來看，有利于長期生態(tài)構(gòu)建，但代價是短期內(nèi)難以在單一市場形成壓倒性優(yōu)勢，盈利周期相對拉長。

沐曦股份則聚焦于AI算力市場，盡管毛利率略低，但商業(yè)化節(jié)奏更加集中，能夠換取更快的市場滲透速度和更短的盈利周期。 招股書披露，沐曦股份預計在2026年實現(xiàn)單季度盈虧平衡，摩爾線程則預計2027年實現(xiàn)合并報表盈利。

總體來看，無論是強調(diào)通用性的摩爾線程，還是聚焦算力的沐曦股份，二者都處在國產(chǎn)GPU產(chǎn)業(yè)的早期階段：營收高速增長、研發(fā)投入高企，盈利仍需時間。

芯片扎堆IPO：高增長、不賺錢

摩爾線程與沐曦股份的IPO并非個例，在外部技術(shù)限制和國內(nèi)算力需求抬升的共同作用下，一批AI芯片公司，如燧原科技、瀚博半導體、天數(shù)智芯、壁仞科技、昆侖芯（百度旗下）等，正集體步入IPO的關(guān)鍵階段。

這些公司雖然細分定位不同，但和摩爾線程、沐曦股份類似的是，它們的核心能力起點都高度依賴創(chuàng)始團隊背景。從已披露信息看，多數(shù)國產(chǎn)AI芯片公司創(chuàng)始人并非僅僅擁有“行業(yè)經(jīng)驗”，而是主導過國際頂尖芯片產(chǎn)品從設(shè)計到量產(chǎn)的全流程。

比如，燧原科技的兩位創(chuàng)始人均擔任過AMD高管，負責過CPU、GPU等多個核心項目的研發(fā)，擁有豐富的芯片設(shè)計與工程化經(jīng)驗；瀚博半導體創(chuàng)始人錢軍，在AMD期間則是領(lǐng)導開發(fā)了業(yè)界首款7nm GPU芯片。

各家同樣也基于團隊基因和市場判斷，選取了不同的技術(shù)路線爭奪芯片市場。

比如，天數(shù)智芯和壁仞科技選擇了通用GPU路線，其他公司則選擇了差異化與垂直路線，在特定領(lǐng)域?qū)で蟾鼉?yōu)的性價比或能效比。

它們的單輪融資規(guī)模通常以十億為單位，累計融資額普遍達到50億-100億，IPO前最后一輪融資的估值能達到200億左右。這一數(shù)字反映出市場對芯片廠商的高期待，希望能跑出一個“本土英偉達”。

但問題在于，資本市場基于宏大敘事給予的高估值，與大部分公司現(xiàn)階段的盈利能力和營收規(guī)模不匹配。

以遞交了招股書的壁仞科技為例，其2022年-2024年的營收，從50萬飆升到3.37億，增速亮眼，并以此支撐了IPO前高達200億的估值。但同期，公司累計虧損超47億。

這并非個例。雖然目前僅能看到幾家披露招股書的芯片公司的財務數(shù)據(jù)，但業(yè)內(nèi)共識是，絕大多數(shù)國產(chǎn)芯片公司的年營收規(guī)模仍停留在數(shù)億元水平，而研發(fā)投入?yún)s常年在十億元以上，收入尚不足以覆蓋持續(xù)擴張的成本結(jié)構(gòu)。已經(jīng)上市的摩爾線程也在招股書中提到，盡管公司收入增長較快，但絕對收入金額仍較小。

更為關(guān)鍵的是，部分公司的高增長背后隱藏著增長質(zhì)量與可持續(xù)性的問題。

仍以壁仞科技為例，其毛利率在三年內(nèi)從100%降至53.2%，2025年上半年進一步跌至31.9%。

這反映出其在規(guī)?；^程中面臨成本上升、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)調(diào)整及市場競爭等多重壓力。其招股書稱2024年上半年毛利率高于2025年，是受到了高端產(chǎn)品收入占比較高影響，并表示其毛利率受產(chǎn)品組合影響。

因此也有從業(yè)者估計，壁仞科技近兩年收入大規(guī)模上漲很可能是因為技術(shù)門檻較低、價格也更便宜的“中低端”或“入門級”芯片銷量上去了，拉低了整體毛利水平。這也揭示出國產(chǎn)芯片商業(yè)化過程中普遍存在的現(xiàn)實約束，為了打開市場、實現(xiàn)規(guī)模增長，企業(yè)往往需要在價格、配置和毛利之間做出取舍，而這會直接壓縮盈利空間。

總之，在核心技術(shù)和高附加值的市場，國產(chǎn)芯片還有努力的空間。

上市不等于“上岸”

國產(chǎn)芯片集體走向IPO，并不意味著“勝負已分”。

短期來看，在國產(chǎn)替代窗口與算力需求爆發(fā)的背景下，這一行業(yè)的確迎來了難得的發(fā)展機遇。

在“新基建”“東數(shù)西算”等戰(zhàn)略下，各地智算中心項目（為滿足大規(guī)模智能計算需求而建設(shè)的新型算力基礎(chǔ)設(shè)施項目）陸續(xù)出現(xiàn)。相關(guān)采購中更是鼓勵優(yōu)先采用國產(chǎn)技術(shù)和設(shè)備，各地在實際采購中也普遍傾向于支持國產(chǎn)化產(chǎn)品和服務，以提升算力基礎(chǔ)設(shè)施的自主防護能力和供應鏈穩(wěn)定性。

同時，大模型訓練帶來的算力需求爆發(fā)，導致高端GPU供應緊張，而國產(chǎn)GPU在滿足定制化需求、提供快速響應的技術(shù)支持，以及特定場景下的數(shù)據(jù)安全與供應鏈自主可控上具備優(yōu)勢。比如，在自動駕駛這類對實時性和數(shù)據(jù)本地化要求高的領(lǐng)域，國產(chǎn)芯片可獲得優(yōu)先考慮。

但將周期拉長，這些公司無一例外地需要經(jīng)歷技術(shù)、生態(tài)與商業(yè)化這三重考驗。

最突出的是技術(shù)關(guān)。

從公開披露的信息看，國產(chǎn)GPU在峰值算力、能效比等部分指標上，已能在特定場景中接近國際主流產(chǎn)品，但真正的差距，往往體現(xiàn)在穩(wěn)定性、成熟度和規(guī)?；炞C上。

沐曦股份招股書提到，目前GPU行業(yè)仍呈現(xiàn)出由英偉達和AMD組成的“一超一強”寡頭壟斷格局，兩家企業(yè)在綜合技術(shù)實力、銷售規(guī)模、資金實力、人員數(shù)量等各方面優(yōu)勢明顯。

技術(shù)追趕本身已非易事，另一方面，AI的快速發(fā)展使得芯片廠商在提高芯片能力的同時，也得搶時間。

圖源 / pexels

AI算法和大模型的迭代周期，往往以“月”為單位，而高端芯片的設(shè)計流片周期通常在2-3年。這意味著芯片公司不僅要解決“能不能追上”的問題，還必須具備超前的技術(shù)預見能力和高效的工程實現(xiàn)體系，否則可能面臨量產(chǎn)即落伍的風險。技術(shù)路線一旦判斷失誤，代價極高。

其次，軟件生態(tài)也是國產(chǎn)GPU的核心難關(guān)。

如果說技術(shù)決定的是“能不能用”，那么生態(tài)決定的，是“愿不愿意用”。

評估GPU能力不能僅停留在硬件參數(shù)層，其價值也依賴于軟件生態(tài)的成熟度。英偉達的CUDA生態(tài)（英偉達為發(fā)揮其GPU硬件潛力而打造的軟件平臺，二者共同構(gòu)成了英偉達在高性能計算和AI領(lǐng)域的核心競爭力）經(jīng)過十余年積累，已構(gòu)建起包含完善的開發(fā)工具、豐富的軟件庫、龐大的開發(fā)者社區(qū)和廣泛適配的應用程序的壁壘。對于開發(fā)者而言，遷移成本極高，這也構(gòu)成了英偉達最堅固的護城河之一。

國產(chǎn)GPU廠商近年來同樣在持續(xù)加碼生態(tài)建設(shè)，簡言之，除了要造出“跑分高”的芯片，還要搭建一個能讓全球開發(fā)者都愿意來，并且能舒舒服服干活的“軟件體系”。但這個過程需要時間，它無法通過單一客戶或單一項目快速復制。

最后是可持續(xù)的商業(yè)模式。即使技術(shù)和生態(tài)取得進展，各家仍需證明其商業(yè)模式的可持續(xù)性。

芯片行業(yè)具備長周期、高投入、高風險特點，前期巨額研發(fā)投入決定了企業(yè)必須不斷融資、持續(xù)燒錢，而一旦市場環(huán)境或資本預期發(fā)生變化，現(xiàn)金流壓力便會迅速顯現(xiàn)。目前，多數(shù)國產(chǎn)GPU公司的收入增長主要依賴少數(shù)大客戶，訂單的穩(wěn)定性和可持續(xù)性仍需時間驗證。

對于芯片企業(yè)而言，上市當天的暴漲只是一時，資本市場最終仍會回到對基本面的判斷，關(guān)注企業(yè)是否具備持續(xù)迭代產(chǎn)品、擴大生態(tài)并逐步改善財務結(jié)構(gòu)的能力。國產(chǎn)芯片的真正考驗，不在敲鐘那一刻，而在隨后漫長的價值驗證中。

*題圖來源于unsplash。