2025 年末之际，国产 GPU 行业迎来历史性时刻：摩尔线程、沐曦股份相继登陆科创板，壁仞科技 1 月 2 日正式在港交所挂牌，天数智芯通过港交所聆讯并已启动招股，将于 1 月 8 日在港交所挂牌上市，标志着国产 GPU" 四小龙 " 正式完成 A 股与港股双市场布局。

这场密集上市潮不仅是国产算力芯片产业发展的阶段性里程碑，也意味着行业从技术攻坚期迈入资本赋能与商业化加速并行的新阶段，但其上市初期市值飙升与后续理性回调，既折射出资本市场对国产 GPU 赛道的强烈看好，也显露出市场对高估值背后盈利支撑的审慎考量。

显然，国内 GPU 产业正迎来历史性机遇同时，也面临多层不容忽视的挑战。在这一背景下，国产 GPU" 四小龙 " 的格局成形，是产业周期、技术人才与资本加持多重因素共同作用的结果，包括其因创始团队背景差异、不同技术路径，形成各有侧重的核心竞争力，共同撑起国产 GPU 的产业脊梁。同时，赛道内还涌现出一批具备核心竞争力的企业，通过深耕细分场景形成差异化优势，与头部企业共同构建起多层次的产业生态，为国产 GPU 产业注入多元活力。

进一步来看，以 " 四小龙 " 齐聚资本市场为重要起点，这场集群突围不仅关乎半导体产业链自主可控，更将为中国数字经济高质量发展筑牢算力根基，乃至在全球算力竞争中重塑格局。

" 炙手可热 " 齐聚资本市场

得益于多重利好因素，2025 年成为名副其实的国产 GPU 资本化元年。12 月 5 日，摩尔线程登陆科创板，上市 5 日涨幅超 7 倍，市值突破 4400 亿元；12 月 17 日，沐曦股份以 692.95% 的首日涨幅刷新 A 股打新纪录，单签盈利达 36.26 万元，收盘价对应总市值约 3320 亿元。

港股市场同样热力十足，壁仞科技于 1 月 2 日在港交所挂牌，开盘报 35.7 港元 / 股，较每股 19.60 港元的定价大涨 82.14%，盘中股价最高触及 42.88 港元 / 股，涨幅超 118%。天数智芯 12 月 19 日披露聆讯后已启动招股进程，成为第四家冲刺资本市场的头部 GPU 企业。

可见国产 GPU" 四小龙 " 中，即将形成 " 两家 A 股 + 两家港股 " 的双市场格局，构建起国产 GPU 产业的资本支撑体系。而国产 GPU 双市场布局将让企业获得多元融资渠道，为持续研发投入和产能扩张奠定基础，形成技术突破、资本加持、升级扩张、商业落地的良性循环预期。

其中，除摩尔线程外，沐曦股份、壁仞科技、天数智芯均为 " 上海籍 "，以及同样诞生于上海的 " 小龙 " 燧原科技也于近日完成 A 股 IPO 辅导工作。这凸显出上海作为兼具科技创新与金融中心双重属性的城市，在推动国产 GPU 核心技术突破、链接产业与资本中的关键作用。

但需要注意的是，在目前上市的 " 三小龙 " 中，壁仞科技首日涨幅仅 80%，未出现摩尔线程、沐曦股份的暴涨情形。此前，摩尔线程在上市后几个交易日市值一度高达 4422 亿元，但当前为 2763 亿元，较高位减少超 1600 亿元，回调 37.5%。而沐曦股份上市首日即巅峰，当日股价上涨 7 倍推动市值最高达 3580 亿，但目前市值为 2320 亿元，相比最高市值减少超 1200 亿，回调幅度 35%。其原因或系整体估值偏高，企业市值超出营收规模与盈利能力的支撑。

行业人士指出，壁仞科技、摩尔线程与沐曦股份作为国产 GPU 芯片中坚力量，且能在英伟达等巨头主导的 AI 芯片市场中分得一杯羹，由此成为资本市场成为炙手可热的标的，但高估值背后的风险不容忽视。壁仞科技作为第三家国产 GPU 芯片上市公司，上市首日未出现几倍的涨幅，这凸显出投资者更加理性，毕竟摩尔线程与沐曦股份的前车之鉴不可不察。因此，壁仞科技首日涨幅相对克制，或许标志着国产 GPU 赛道从资本狂欢步入 " 挤泡沫 " 阶段。

进一步来看，国内 GPU 市场正重新审视技术落地与盈利预期。虽然三家公司累计融资近 170 亿用于研发，但在技术落地、生态建设、国际竞争和盈利预期方面仍面临严峻挑战。另一方面，壁仞科技上市地为港股，而且与摩尔线程、沐曦股份的技术路径、核心壁垒和市场占有率均不相同。多重因素叠加之下，造就了壁仞科技在资本市场的表现相对更为客观。

无论如何，国产 GPU 之所以成为资本市场的 " 香饽饽 "，核心源于政策、市场、技术与资本环境的多重逻辑共振。政策层面，算力自主化已上升为国家科技战略核心方向，" 东数西算 " 工程深入推进，关键领域国产替代和产业支持政策明确，为国产 GPU 企业提供了稳定的市场入口与政策保障。市场需求层面，AI 大模型训推、云游戏、工业设计等场景快速扩张，2025 年国内通用 GPU 市场规模预计突破 800 亿元，年增速超 60%，未来四年出货量复合增长率将达 33%，市场空间极为广阔。技术层面，国产 GPU 企业实现关键突破，7nm 工艺落地、自主架构研发成功、软件生态兼容能力提升，打破了海外企业长期垄断的技术壁垒。

此外，地缘政治相关因素也不不容小觑，美国持续升级高端 GPU 出口管制，导致国内高端算力供给缺口持续扩大，客观上加速了国产替代进程，为本土企业创造了战略窗口期。

如今，资本的密集注入将对国产 GPU 产生显著的催化效应。一方面，科创板及港股对硬科技企业的包容度提升，缩短了技术转化的资本周期，而企业商业化验证的初步成功，进一步印证了赛道的商业潜力。另一方面，融资资金为企业持续研发提供保障，摩尔线程、沐曦股份等企业将募集资金重点投向芯片研发、软件栈优化和商业化推广，加速技术迭代与产能扩张。更重要的是，资本聚集带动了产业链协同发展，推动国产 GPU 从单点突破走向系统性突围。

" 齐头并进 " 构筑集群突围

在当前行业格局下，国产 GPU" 四小龙 " 成形是产业周期、技术人才与资本加持多重因素共同作用的结果。近年来，面对海外技术封锁与国内算力需求爆发的双重背景，一批拥有英伟达、AMD 等芯片巨头核心技术背景的创业者投身 GPU 领域，形成优质的人才供给基础。同时，国内耐心资本与国家引导基金的持续注入，为企业前期巨额研发投入提供了资金保障，据统计，四小龙累计融资均达数十亿乃至百亿级别，集结了国家、地方政府和头部企业多方阵容。

另外，国内 " 芯片—软件—应用 " 协同攻关的产业网络逐步形成，在架构创新、开源生态等领域的突破，加速头部企业的脱颖而出，最终促成 " 四小龙 " 竞争格局，共同撑起国产 GPU 的产业脊梁。而其因创始团队背景差异、不同技术路径，又形成各有侧重的核心竞争力。

其中，摩尔线程被业界视作拥有最纯正的 " 英伟达血统 "，核心创始团队多来自英伟达。其坚持图形渲染与 AI 计算双线并行，通过自研 MUSA 架构高度适配英伟达 CUDA 生态，降低开发者迁移门槛，而且 MUSA 统一架构实现 " 云 - 边 - 端 " 全场景覆盖，旗下 S5000 计算卡采用 7nm 工艺，FP32 算力达 32TFLOPS，相当于英伟达 H100 的 47.8%。

此外，摩尔线程推出的 " 夸娥 " 万卡集群实现大规模一体化交付，最新产品支持 DirectX12 及云桌面虚拟化技术，在全功能 GPU 领域具备先发优势，依托股东阵营中的腾讯、字节跳动等企业快速对接核心算力需求场景。这促使公司 2025 年上半年营收 7.02 亿元，亏损收窄。

沐曦股份核心团队源自 AMD，而且战略路线与 AMD 类似，从做图形渲染延伸到通用计算，即打造通用 GPU 体系，同时专注计算领域纵深突破，目标是解决 " 算力底座 " 国产化问题。其主要产品曦云 C600 构建了从设计、制造到封装测试的国产供应链闭环，并集成大容量存储与多精度混合算力，性能介于英伟达 A100 与 H100 之间；曦思 N 系列专注 AI 推理，适用于政务、金融等安全场景。目前，沐曦商业化进展相对稳健：2024 年营收 7.43 亿元，2025 年上半年营收 9.15 亿元；截至 2025 年 9 月在手订单 14.3 亿元，接近 2024 全年营收两倍。

据悉，沐曦股份正在研发中的下一代旗舰产品 C700，在计算能力、存储能力、通信能力、能效比等方面，预计会接近英伟达的旗舰 H100，未来可能在应用市场取得进一步突破。

壁仞科技则汇聚多巨头技术基因，专注高端通用 GPU，目标是成为 " 国家算力基建的核心供应商 "。其选择原创架构追求极致算力，是国内首家采用 2.5D 芯粒（Chiplet）技术封装双 AI 计算裸晶的企业，在先进制程受限背景下，通过不同工艺节点组合实现性能突破。其产品 BR100 芯片算力可以与英伟达 A100 相较，支持 FP32/FP16/INT8 等多精度计算，适用于超大规模集群，目前已在中国电信落地千卡集群，实现国内首个商业化异构混训方案。

目前，壁仞商业化还在发力阶段：2024 年营收 3.37 亿元，2025 年上半年营收 5,890 万元。不过，壁仞科技下一代旗舰芯片 BR20X 预计将于 2026 年实现商业化上市，可能成为中国高端 GPGPU 芯片产业发展的重要里程碑，或将推动壁仞科技在商业化上取得重要进展。

此外，天数智芯是国内首家实现 7nmGPGPU 量产的企业，并以 " 通用 GPU 量产先锋 " 为重要标签，其核心团队具备 AMD 技术背景，主要产品涵盖天垓（训练）及智铠（推理）系列，覆盖通用计算、AI 训练推理等多元场景，其中天垓 100 支持超 200 个 AI 模型训练，专注 AI 推理的智铠系列能效比远超国际产品。截至 2025 年 6 月 30 日，天数智芯的产品已在超过 290 家客户中完成超 900 次实际部署，在互联网、智能制造等垂直领域兼容性测试通过率高。这促使其商业化有不俗表现：2024 年营收 5.39 亿元，2025 年上半年营收 3.24 亿元。

在各具特色的差异化竞争基础上，国产 GPU" 四小龙 " 的齐头并进意义重大，包括打破海外巨头垄断，保障关键领域算力安全，夯实自主可控基础；差异化路径形成产业协同，加速国 GPU 从 " 可用 " 向 " 好用 " 跨越，完善半导体产业链；推动技术创新与生态构建，吸引资本加注形成良性循环，为数字经济发展注入核心动能，提升我国在全球算力领域话语权。

" 各路兵马 " 注入多元活力

在 " 四小龙 " 密集上市之际，国产 GPU 产业正站在发展的关键十字路口，政策、市场、技术多重机遇叠加，为产业崛起提供了广阔空间，但同时也面临着技术壁垒、生态建设、供应链安全等多重挑战。如何把握机遇、应对挑战，直接决定着国产 GPU 能否实现从 " 跟跑 " 到 " 并跑 " 再到 " 领跑 " 的跨越，从而真正构建起自主可控且生态成熟的产业体系。

目前，AI 大模型迭代、边缘计算等新兴场景催生爆发式算力需求，预计 2029 年中国加速服务器市场规模将突破千亿美元，为国产 GPU 创造差异化发展空间。另一方面，国家 " 东数西算 " 工程推进与半导体产业政策扶持，叠加国内晶圆制造、先进封装技术突破，降低了国产 GPU 对先进制程的依赖，同时提供了宝贵的市场验证与迭代机会。此外，开源生态发展与 " 模芯生态创新联盟 " 等平台搭建，打通全链路技术，助力国产生态加速成熟。

为抢抓历史性机遇，除了处于国产 AI 芯片第一梯队的寒武纪、海光信息以及 " 四小龙 " 之外，这一赛道还涌现出一批具备核心竞争力的企业，通过深耕细分场景形成差异化优势，与头部企业共同构建起多层次的产业生态。这些企业或聚焦特定应用领域，或在技术路线上另辟蹊径，抢占 AI 推理、工业自动化、元宇宙等细分市场，为国产 GPU 产业注入多元活力。

其中，燧原科技是云端 AI 推理领域的领军企业，当前处于上市辅导期，预计 2026 年申报 A 股。目前，燧原科技已自研迭代四代架构 5 款云端 AI 芯片，构建覆盖 AI 芯片、AI 加速卡及模组、智算系统及集群和 AI 计算及编程软件平台的产品体系。据悉，其第三代 AI 加速卡产品 " 燧原 S60" 于 2024 年下半年量产，已经实现 7 万卡落地规模，处于国产卡落地规模方第一梯队。第四代训推一体产品 " 燧原 L600"，国内首创原生 FP8 低精度算力，拥有 144GB 存储容量、3.6TB/s 存储带宽、800GB/s 互联带宽，可有效支撑国产通用大模型训练与推理。

景嘉微作为国产 GPU 先行者，在特种垂直领域占据领先地位。其自主研发的 JM9 系列 GPU 性能接近英伟达 GeForceGTX1050，打破了海外产品在特种图形算力领域的垄断，已实现规模化应用，覆盖图形处理、数据计算等场景，凭借稳定的可靠性和适配性，在特种计算机市场建立起深厚壁垒。近年来，景嘉微还积极拓展民用市场，推出性能持续提升且面向桌面端和服务器的通用 GPU 产品，已适配多款国产操作系统和应用软件，生态兼容性不断完善。

此外，砺算科技以全自研路径突破高端图形渲染市场，其自研的 7G100 系列采用台积电 6nm 制程，搭载全自主设计的 TrueGPU 天图架构和指令集，理论算力达 120TFLOPS（FP16），在 GeekbenchOpenCL 测试中性能超越英伟达 RTX4060。该产品已完成首批数字孪生领域订单交付，可流畅运行国产 3A 大作并适配 DeepSeek 等 AI 大模型，通过 " 存储 + 计算 " 的产业链协同模式，降低了研发成本并提升了产品性能，目前已经开始首批订单交付。

同时，部分互联网大厂也在通过积极布局 AI 芯片并 " 由内而外 " 打通产品应用体系。其中，阿里平头哥依托阿里生态专注云端 AI 与物联网，主要产品 PPU 性能达英伟达 H20 水平，在特定应用场景下能效比和性价比优势明显。其含光 800 专注 AI 推理，适用于阿里内部及生态企业。百度昆仑芯依托百度生态，专注搜索、推荐、自动驾驶，主要产品昆仑芯 2 代性能突出且支持训推一体，在内部场景充分验证后向外部开放供应。目前，百度智能云采用昆仑芯 P800 芯片建成万卡集群，支持搜索广告、推荐系统等场景，主要服务百度内部及生态企业。

值得注意的是，瀚博半导体、芯动科技、登临科技、芯瞳半导体等一批国产 GPU 生力军，并未盲从同质化竞争的路线，而是锚定和深耕差异化赛道。各家企业立足自身技术基因与市场需求，分别在 AI 视频编解码加速、高性能高端显卡自主研发、GPU 集群高速互联技术攻关、国产芯片软硬件生态深度适配等领域打造出独树一帜的特色优势，正通过这条错位发展的差异化路径，不断丰富国产 GPU 产业的创新版图，为行业发展与突破注入多元活力。

结语

国产 GPU" 四小龙 " 齐聚资本市场，标志着产业发展正式迈入资本化、规模化的全新阶段。这不仅是企业自身商业化落地的里程碑，更折射出资本市场对国产 GPU 赛道的重要认可，为后续技术研发、生态建设注入充足资金动能，加速推动国产算力从替代突围迈向全球性竞争。

然而，在全球人工智能产业的激烈竞争与博弈中，国产 GPU 产业面临的挑战同样不容忽视。例如技术层面，与英伟达等海外巨头相比，国产 GPU 在先进制程、算力密度、能效比等核心指标上仍存在差距，单卡性能不足的问题在高端场景中明显，且核心技术研发需要长期巨额投入。生态层面，英伟达 CUDA 生态全球开发者数量超 600 万名，构建了牢固的竞争壁垒，国产 GPU 面临软件适配不足、开发者数量少等问题，生态建设需要长期投入与积累。商业化层面，多数企业收入规模有限，仍处于亏损状态，未来估值终将回归业务本质，考验企业长期盈利能力与价值创造能力。同时还存在应链稳定性、人才短缺和内部竞争激烈等挑战。

但在需求驱动、政策支持、技术创新与资本赋能的多重合力下，国产 GPU 产业必将突破重重壁垒。短期看，国产 GPU 将在推理端、专用算力等特定场景实现突破，逐步替代海外产品，同时资本市场助力关键技术攻关。中期而言，生态将趋成熟，通过产业协同、开源社区、校企合作强化软件适配，形成 " 芯片—软件—应用 " 良性循环，系统级解决方案创新和适配成差异化关键。长期来看，在自主体系逐步建成后，国产 GPU 有望实现从 " 替代 " 到 " 引领 " 跨越，为中国数字经济发展提供坚实的核心算力支撑，并在全球算力竞争中占据重要地位。