爭奪3500億！2025，中國芯片集體衝刺IPO

　　騰訊科技《芯事重重》特約作者丨蘇揚

　　「半導體圈都在排隊上市，」一位國產芯片從業者對我們説，「企業要生存發展，不得不走這條路。」

　　6月30日，摩爾線程和沐曦兩家國產GPU企業同日遞交科創板IPO申請，引發行業關注。據不完全統計，包括壁仞、燧原、格蘭菲等也已進入上市輔導階段，預計未來 A 股將涌現近 10 家「中國英偉達」。

　　「這些企業本來就有上市計劃，進入上市輔導環節屬於正常現象，」前臺積電建廠工程師吳梓豪説，「但輔導在上市流程中屬於偏前期的階段，完成輔導驗收之后，如果流程加快，距離掛牌大概還需要1-2年時間。」

　　這一輪上市潮的背后，是科技企業IPO政策的明顯松動，尚普諮詢數據顯示，今年6月份，A股新增受理IPO企業達150家，創年內單月新高，較同期的30家激增 400%。

　　值得注意的是，科創板審覈速度正在加快，中芯國際從提交招股書到掛牌僅用時40余天的案例，為行業提供了參考樣本。

　　市場機遇方面，隨着美國出口管制持續收緊，英偉達在中國市場的份額已從拜登政府初期的95%大幅下滑至50%。行業人士指出，這為國產GPU企業提供了難得的市場窗口期。但與此同時，行業競爭也日趨白熱化。

　　機遇雖在，但「蛋糕」有限，且分食者越來越多，殘酷的競爭和洗牌將出現在IPO之后。

　　因此，在設計、製造等領域困難重重的情況下，國產GPU需要向投資人回答，為什麼自己是那個突出重圍贏得競爭的幸運兒。

　　國產GPU營收、虧損齊飛

　　從IPO輔導到提交招股書，摩爾線程用時7個月，沐曦則更快，整體用時不到6個月時間。

　　根據招股書，摩爾線程計劃通過此次IPO募資80億元，其中25億元左右用於新一代自主可控 AI 訓推一體芯片的研發，近25億元用於新一代自主可控圖形芯片的研發，19.8億元用於新一代自主可控AI SoC芯片研發，剩余10億元用於補充流動資金。

　　相比摩爾線程，沐曦的產品線較少，募資額只有前者一半，其計劃通過IPO募資39億元，其中近24.6億元用於新型高性能通用 GPU的研發和產業化，覆蓋第二代、第三代產品，4.5億元用於新一代人工智能推理 GPU的研發和產業化，另有近10億元用於面向前沿領域及新興應用場景的高性能 GPU 技術研發。

　　作為本次國產芯片衝刺IPO的代表，摩爾線程和沐曦成立平均時間在5年左右，自2023年以來開始有業績兑現。

　　招股書顯示，2022年至2024年，摩爾線程營收分別為 0.46 億元、1.24 億元和 4.38 億元，年複合增長率超 200%；沐曦自2022 至 2024年，營收分別為 42.64 萬元、5302.12 萬元、7.43 億元，2025年一季度更是達到 3.2 億元，年複合增長率達到 4074%。

　　兩家的營收增速都有明顯提升，但受制於研發、產品周期和量產等因素影響，目前都還處於虧損狀態，其中摩爾線程過去三年對應的虧損分別為 18.4 億元、16.73 億元、14.92 億元，沐曦連續三年的虧損分別為7.77 億元、8.71 億元、14.09 億元。

　　整體來看，營收在提速，虧損也還在持續，這是平均成立時間只有5年左右的國產GPU企業，短時間內共同面臨的挑戰，一位國產GPU從業者表示，「坦率説我們離‘中國英偉達’還遠着，但中國確實需要自己的英偉達。」

　　「中國英偉達」大浪淘沙

　　此次排隊IPO的國產GPU企業，集中出現在2018年-2021年這一階段，大基金二期是這波創業浪潮的催化劑之一。

　　2019年，大基金二期成立，註冊資本為2041.5億元人民幣，重點投資集成電路產業鏈，包括芯片製造、設計、封裝測試以及相關的設備和材料等領域。

　　國產GPU創業浪潮，還有一個重要的產業背景——基於Transformer架構的深度學習走向臺前，2017年發表的《Attention is All You Need》論文，成為深度學習發展史上最重要的變革之一，硅谷公司相繼下場探索大模型。

　　和區塊鏈一樣，深度學習也重度依賴並行計算，這給了通用GPU、AI ASIC無限的想象空間，英偉達在這一波深度學習推動的AI浪潮中賺得盆滿缽滿。

　　黃仁勛2016年向OpenAI捐贈一臺DGX-1服務器

　　去年底，在與我們的一次交流中，《黃仁勛：英偉達之芯》作者斯蒂芬·威特説：「在半導體行業，你得賭一把。」在斯蒂芬·威特看來，押注前景渺茫的技術就像孤軍奮戰，「不僅要對抗投資人，還要與客户抗爭。」

　　英偉達這樣的海外先行者「押注」並行計算，也給中國這波GPU創業浪潮儲備了人才資源。

　　比如摩爾線程創始人張建中，2005年加入英偉達，一度擔任全球副總裁、中國區總經理，壁仞聯席CEO李新榮曾在 AMD 就職 15 年，擔任全球副總裁、中國研發中心總經理。

　　政策、資金和產業趨勢，共同造就了這波「中國英偉達」的創業浪潮，潮頭之上是帶着光環排隊IPO的幸運兒，而潮水之下也有諸多一度被困在資金問題中的同行者——象帝先一度陷入破產傳聞中，礪算科技也一度出現了資金鍊斷裂的風險——期間還伴隨着投資機構的回購訴訟。

　　創業項目排隊衝刺IPO，投資機構密集發起回購訴訟，背后也反映出了風險投資的退出需求，多位投資人均表示，現在不是機構投GPU項目的好時候。

　　「美元基金在撤，國內的投資人都在等着查賬，尤其是那些拿了地方錢的（項目），大家的投資慾望都在下降。」一位投資人表示。

　　關於風險投資的退出時間，長一點的在7年以上，短的也有3年，平均5年的時限，基本覆蓋了國產GPU這波創業浪潮。換句話説，如果「中國英偉達」們IPO成功，不僅為企業輸送了新鮮血液，也給了投資人退出的機會。

　　大浪淘沙，中國GPU廠商們等來了IPO的機會，前述投資人也強調IPO並非這些企業的終點，「這麼多GPU，上市不是終點，誰能真正活下來，還要看整體生態的構建。」

　　市場需要多少中國英偉達？

　　中國市場需要英偉達是確定的，此前寒武紀在資本市場的表現足以説明問題。

　　整個2024年，寒武紀的股價漲幅388%（1月2日收盤價134.90元/股，12月31日收盤價658元/股），尤其是今年初在DeepSeek出圈推動之下，市場憑藉對國產AI芯片的想象，一路將其股價推到了52周最高的818.87元。

　　財報顯示，2024年寒武紀全年營收11.74億元人民幣，2025年第一季度營收大幅上漲至11.11億元人民幣。

　　在臺積電建廠工程師吳梓豪看來，寒武紀股價大漲的邏輯是通順的。「他是fabless，業績有一夜爆漲的可能，又是國產唯一上市的AI芯片，對標大火的英偉達，中國市場又不能採購高性能芯片，國內機構與資金團抱，ETF不斷猛發，這樣的天時地利人和，造就2024年業績都沒有卻漲上天的傳奇。」

　　現在，隨着眾多「中國英偉達」開啟上市流程，未來「AI芯片」概念的唯一性不再，業績就成爲了國產GPU們成功IPO之后的硬性考覈指標。

　　那麼，市場到底需要多少「中國英偉達」？

　　今年5月份，黃仁勛在採訪中提及中國AI芯片市場，他説：「中國AI芯片市場有望達到500億美元（約合人民幣3580億元），美國公司需要保留進入這個市場的渠道。」

　　根據我們從國產GPU企業和分銷商處獲得的消息，國產卡單價在8萬元左右，500億美元的市場，對應437.5萬張國產GPU。按照Omdia此前披露的數據，字節2024年採購了23萬張H20，這個市場規模，接近20家字節這種量級客户的年需求。

　　站在fabless的角度，要把年營收做到100億元，需要交付12.5萬張GPU（數據綜合考慮CPU、網絡、機櫃等），相當於交付13個萬卡集羣。

　　此前，沐曦曾對外官宣，2024年全年相繼交付9大算力集羣，全年佈局算力集羣總規模超過萬卡，按8萬元均價計算，至少貢獻8個億的營收，基本能對應沐曦招股書中提及的2024年7.43億元的營收。

　　目前已經上市的fabless，按不同細分賽道劃分，聚焦CIS傳感器的韋爾股份2024年營收達到257億元，其他基本都在100億元以下。如果一家國產GPU年營收超100億元，500億美元市場，理論上可以容納35家這樣的公司。

　　更進一步的問題是，年營收100億元對應的是什麼體量的公司？

　　如果看增速，以寒武紀為例，其2025年一季度營收11.11億元，在保證季度環比增速在50%的情況下，全年營收差不多90億元左右。

　　12英寸晶圓在不同良率情況下的產出演示

　　對應到晶圓產能需求上，按每顆GPU Die的面積為600mm²來算，一片12英寸晶圓，按照30%的良率，預計可以切26顆左右GPU Die，100億營收對應的12.5萬張GPU產出，僅前端部分至少需要4800多片晶圓。

　　如果良率持續爬升，晶圓需求量將會出現較大落差，比如在50%的良率下，每片晶圓可以切44顆左右GPU Die，對應的晶圓需求將減少到2840多片左右。

　　一切問題始於代工產能

　　「人工智能需要越多的卡越好，萬卡系統要做，但是很難。」中國工程院院士鄭緯民教授此前在《大模型技術與應用創新論壇》説。

　　在鄭緯民院士看來，異構卡訓練效率不及同構，異地卡聯合訓練效率也上不去。其中，異地卡的問題主要指互聯帶寬受限影響數據傳輸效率，異構卡的問題則來自於出口管制和產能。「因為人家不賣給我們了，只能用國產一萬塊卡。」鄭緯民院士説。

　　過去一年，沐曦、摩爾線程這些國產GPU的萬卡集羣已經開始嘗試商業化的實踐，百度也官宣即將推出三萬卡自研國產芯片崑崙芯集羣，但關鍵要看能不能持續地、充分地獲取到產能。

　　前面我們計算過，100億營收需要12.5萬張GPU，30%的良率下至少需要4800多片晶圓，而互聯網巨頭們的年需求基本是這個規模的2倍以上，fabless（無晶圓廠半導體公司）要拿下這個蛋糕，一是搶產能，二是依賴代工良率提升。

　　過去，不少企業都會在臺積電下訂單，一些巨頭也會聯合博通、AIChip自研ASIC芯片，然后在臺積電流片。

　　不過自去年底開始，美國商務部BIS通知臺積電，稱有企業違規利用「馬甲」進行代工，隨后臺積電開始推動客户自查，同時設定了更加嚴格的管制條例，主要包括兩方面：

• 設定白名單，公佈fabless和封測白名單，fabless需要在白名單中才能在臺積電代工，非白名單中fabless要麼申請加入白名單，要麼在臺積電代工后，由白名單中的企業完成后續的封測

• 劃定代工的硬件指標：晶體管數量不超300億，Die Size（芯片面積）不超300mm²、最終封裝不包含HBM高帶寬內存等

　　相比白名單機制，直接劃定的硬件指標，尤其是前兩個指標，將AI芯片全部都卡在門外。雖然可以像英偉達特供中國的B40一樣，用GDDR7內存來替換HBM，但國產芯片的600mm² Die Size很難繞過限制，且500億的平均晶體管數量也超過規定的標準。

　　臺積電無法正常代工，三星同樣也不會去做這件事，國產GPU的可選項就只剩中芯國際，但和市場有限一樣，大家都在中芯國際代工，其產能也存在嚴重的「僧多粥少」的問題。雖説中芯國際可以構建新產能，但兑現需要時間，且短期內中芯國際自身也面臨着製造設備、材料等出口管制難題，這些都需要國產供應鏈補上來。

　　「AI依賴先進製程，現在卡死了，這是行業共同的挑戰，」前述國產芯片從業者感慨，「如果沒有產能限制，我們的下一代產品就會出來，那就是另一番故事了。」

　　但換個角度來看，A缺產能、B缺產能，C也缺，最后大家的競爭又回到了同一起跑線，「抓住英偉達被禁的好時機，大做國產生態。」風雲學會陳經説。

　　在陳經看來，相比工藝、內存上的限制，生態發展水平對中國AI產業的限制更大，其歸根結底是行業應用，這也是國產GPU差異化競爭一種思路——對於這一批「中國英偉達」來説，大家硬件都在差不多水平，就看誰能參與到應用生態的牽引當中去。

　　「算力池現在都有過剩的跡象，你有算力，沒人會訓練也不行，行業要用起來，現在我們在垂直領域還只是搭框架，大家都不知道大模型怎麼用。」陳經説。

　　TO B的AI場景因為產能等原因受限時，遊戲等C端圖形場景也是國產可以嘗試的新賽道，這個賽道依舊保持着穩定的增速，只是現階段體量、故事不及AI芯片業務。以英偉達為例，2026財年第一季度，遊戲業務貢獻38 億美元營收，儘管營收佔比不到10%，但是環比和同比增速分別為 48%、42%。

　　如果時間倒退到2023財年第一季度，彼時英偉達的數據中心業務和遊戲業務營收貢獻基本接近，前者37.5億美元，后者為36.2億美元。「C端也是個大機會，英偉達（數據中心業務）也只是火了3年，以前營收還是靠遊戲貢獻，也漲了很多倍。」陳經説。

　　相比B端業務，C端做圖形的難點在於需要儲備大量的驅動人才去適配遊戲、DirectX，一位驅動工程師透露，「做一張遊戲顯卡，難度不僅在於設計，最難的部分是如何開發驅動程序，如何做好軟件的適配。光是一個圖形驅動就有一個操作系統的代碼量。」

　　一位資深硬件分析師也強調C端的遊戲、應用對驅動研發要求極高，在他看來，大大小小的遊戲都要兼容，而在這塊遊戲廠商不會去做主動適配，需要GPU廠商協調資源去做兼容，他説：「AMD為啥一直不如英偉達，就是捨不得砸錢投入，遊戲適配優化不到位。」

　　以遊戲為代表的C端圖形場景的困難不僅體現在技術和資本投入上，也反映在代差上——國產消費級GPU，目前的硬件性能還只能對標RTX 3060這類產品，甚至還沒有明顯的價格優勢，前述國產芯片從業者認為只有出貨量規模上來之后，纔會出現優勢，「英偉達的規模化效應短時間內，不是國內某些企業可以追趕的，這也需要時間。」

　　B端難、C端也難，但錯位競爭卻能換得一些差異化的機會，更主要的是圖形不僅僅指代遊戲場景，也可以為GPU廠商打開數字孿生、元宇宙這些新的機會，儘管現在看上去還有些遙遠。「GPU的起源就是圖形，后來才拓展到AI，未來的數字世界肯定是基於圖形+AI的。」前述驅動工程師説。

責任編輯：楊賜