从“第二股”到“第N股”,国产GPU集体崛起

互联网
2025
12/19
17:25
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12月17日,科创板迎来年内第二家GPU芯片公司——沐曦股份。发行价定为104.66元,上市后股价急速拉升,盘中最高涨幅突破750%,触及895元,总市值一度冲破3500亿元。这意味着中一签(500股)的打新收益最高可达近40万元,创下A股全面注册制实施以来的新高。

仅十二天前,相似场景已在摩尔线程上演。12月5日,其登陆科创板后股价最高探至688元,收盘报600.5元/股,单日涨幅达425.46%,中签投资者最高浮盈超28万元,一度刷新纪录。

短短两周内,两家GPU企业接连打破新股收益纪录,且网上发行中签率均低至约0.03%。市场对国产GPU板块的追捧,由此可见一斑。

一、技术路线分化,生态布局各异,国产GPU集体崛起!

沐曦的上市并非孤立事件,而是国产GPU产业进入规模化、资本化发展阶段的标志。当前,国内已形成多家技术路线各异、生态定位清晰的算力企业,在“国产替代”的共识下,正从技术攻坚、生态构建到商业落地全面进发。(以下列举部分代表企业,排名不分先后)

华为昇腾系列:作为全栈自主的标杆,昇腾 910C 芯片采用 7nm

工艺,算力对齐英伟达 H100,最新规划中的950PR(2026Q1 上市)集成自研 HBM,FP8 算力达 1P,互联带宽提升至 2TB/s。华为昇腾 384 超节点可实现 300 PFLOPS 的集群算力,是支撑大模型训练的国之重器。

寒武纪思元系列:专注云端 AI,思元370是国内首款支持HBM3e高带宽显存和LPDDR5内存的云端AI芯片。思元590综合性能接近英伟达A100,下一代产品思元690预计性能翻倍,竞争力将更加突出。

沐曦股份曦云系列:沐曦股份专注于高性能通用GPU,致力于为下一代生成式AI提供安全可靠的自主算力底座。曦云C500系列已成为营收主力。2025年新一代曦云C600发布(完成回片),预计年底风险量产,在研旗舰曦云C700对齐英伟达H100。

摩尔线程全功能 GPU:摩尔线程致力于构建兼容主流生态的国产全功能GPU,上市之初即受资本市场热烈追捧。摩尔线程MTT S4000加速卡FP16算力为100TFLOPS,MTT S5000性能对齐英伟达H100。

海光信息深算系列(DCU):作为国产x86生态的基石构建者,海光深算(DCU)具备通用架构、全精度优势,兼容“类CUDA”环境,可实现无感迁移,在大数据处理、人工智能、商业计算场景中广泛落地。

中诚华隆HL系列AI芯片:布局“芯片+整机+解决方案”,中诚华隆全国产HL100已完成流片,以3.41 TFLOPS/W高能效比成为AI算力性价比颠覆者;计划2026年推出的HL200性能对齐国际主流AI芯片水平(FP8达1.5P,FP4达 6P)。

昆仑芯AI芯片:昆仑芯科技专注打造拥有强大通用性、易用性和高性能的通用AI芯片,M100针对大规模推理场景优化设计,将于2026年上市,计划2027年上市的M300将面向超大规模多模态模型的训练和推理需求提供极致性能。

燧原科技AI系列芯片:燧原科技是云端AI算力的规模化商用典范,其新一代训推一体AI芯片燧原L600存储容量达144GB,算力性能对齐英伟达H20GPU且大幅超越。

天数智芯AI芯片:作为国内领先的通用GPU芯片及AI算力系统提供商,天垓150,FP16算力达192TFLOPS,配备64GB的HBM内存,板级功耗为350W,具备模型覆盖广,生态兼容强等优势。

壁仞科技通用GPU芯片:专注于高端通用智能计算芯片研发,BR100采用了Chiplet技术、PCIe 5.0主机接口,并支持CXL互连协议,壁仞科技联合曦智科技、中兴通讯发布国内首个光互连光交换GPU超节点,构建自主可控智算集群新范式。

……

二、上市潮持续,第三股、第四股已在路上,面对共同挑战,谁是真正的“潜力股”?

当下,所有国产GPU企业正经历着技术与市场的双重淬炼,它们面临的是芯片性能的竞赛,也是盈利生存与生态构建的残酷考验。

曙光与泥泞并存,他们共同面临着穿越“死亡之谷”的盈利关,他们也同样面临英伟达600万开发者构筑的CUDA生态壁垒挑战......

据行业分析指出,随着沐曦上市,国产GPU资产证券化进程已明显加速。后续仍有多家企业正推进IPO进程,板块热度预计将持续。然而,真正的行业领军者,需在技术迭代、生态构建、商业化落地及持续盈利等方面经受长期考验。

三、谁将胜出?这场检验国产AI算力的马拉松才刚刚起步

“国产GPU之王”的角逐远未到终局。当前各企业处于不同发展阶段:华为昇腾已实现规模商用、寒武纪步入盈利周期、摩尔线程与沐曦刚刚登陆资本市场,也有更多不容忽视的竞争者们加速布局AI芯片产业......国产GPU企业市场竞争格局还难以直接定论高下。

未来格局将取决于:技术能否持续领先、生态是否形成闭环、商业场景能否大规模落地,以及能否跨越盈利拐点。随着更多选手入局,国产GPU的真正较量,才刚刚开始......

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