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　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。返回搜狐，查看更多