2025年12月5日，摩尔线程以114.28元/股发行价登陆科创板，开盘暴涨468%，收盘报600.5元/股，涨幅达425%，市值突破2800亿元。12天后，沐曦股份以104.66元/股发行，首日收盘报829.9元/股，涨幅高达693%，创下科创板十年来最佳IPO表现，市值超3300亿元。
两家公司中签率均低于0.04%，网上认购超额近3000倍。沐曦单签最高盈利接近40万元，刷新A股纪录。这场资本热潮背后，是中国半导体在外部技术封锁下的集体突围——两家企业创始人分别来自英伟达与AMD，被市场寄予“中国英伟达”的厚望。
然而，高估值与现实之间存在显著落差。2024年数据显示，摩尔线程和沐曦在中国AI加速器市场的份额均约为1%，而英伟达全球GPU市占率达94%。资本市场给予的千亿估值能否兑现？其技术实力究竟如何？与国际巨头差距几何？
1. 技术路线对比
摩尔线程路线
摩尔线程成立于2020年6月，创始人张建中曾任英伟达全球副总裁、中国区总经理，在英伟达任职长达15年。据招股书披露，公司是国内唯一实现全功能GPU量产销售的企业，产品覆盖AI智算、专业图形、桌面级GPU及智能SoC全链条。
技术路径上，摩尔线程同步布局B端数据中心与C端消费级显卡，核心产品包括MTT S系列（AI训练推理）、S80消费级显卡以及面向智算中心的夸娥（KUAE）万卡集群。其MUSA架构实现单芯片支持AI计算、图形渲染、物理仿真、科学计算与视频编解码的融合突破。
截至2024年末，摩尔线程研发人员达866人，占比79%。2022至2024年研发投入分别为11.16亿元、13.34亿元、13.59亿元，三年累计达38亿元，2024年研发费用率高达626%（按当年营收计算）。
沐曦股份路线
沐曦股份成立于2020年9月，核心团队源自AMD。创始人陈维良曾任AMD全球GPU SoC设计高级总监；CTO彭莉为AMD全球首位华人女科学家（Fellow），曾担任首席架构师；软件首席架构师杨建是AMD大中华区首位科学家（Fellow）。
与摩尔线程不同，沐曦专注通用GPU（GPGPU）路线，聚焦AI与高性能计算，不涉足消费级显卡。产品矩阵涵盖曦思N系列（推理）、曦云C系列（训练）、曦彩G系列（图形渲染）。
2024年2月量产的曦云C500系列已成为收入主力。2024年及2025年一季度，该系列产品占主营收入比例分别达97.28%和97.87%。下一代产品曦云C600已于2024年10月完成流片，采用国产供应链，预计2026年上半年量产。
差异化对比
两家公司在技术路线上差异明显：摩尔线程走全功能GPU路线，源自英伟达背景，兼顾数据中心与消费级市场，主推MTT S系列与夸娥集群，软件生态基于MUSA架构并兼容CUDA；沐曦则聚焦GPGPU，团队来自AMD，仅面向数据中心，主打曦云C500/C600系列，软件生态为MXMACA架构。商业化进度方面，摩尔线程已推出多代产品，沐曦C500已量产，C600预计2026年上市。
2. 财务表现分析
营收高速增长
财报显示，两家公司营收均呈爆发式增长。摩尔线程2022年营收0.46亿元，2023年增至1.24亿元，2024年达4.38亿元，2025年前三季度实现7.85亿元，三年复合增速209%。沐曦股份2022年营收仅42.64万元，2023年达0.53亿元，2024年跃升至7.43亿元，2025年前三季度达12.36亿元。
从规模看，沐曦当前略领先。市场数据显示，其2025年前三季度营收同比增长453.52%，全年预计达15亿至19.8亿元。摩尔线程2025年上半年营收已超7亿元，超过2022至2024年三年总和。
持续亏损状态
尽管营收增长迅猛，但两家公司仍处亏损阶段。摩尔线程2022至2024年及2025年前三季度分别亏损18.94亿元、17.03亿元、16.18亿元、7.24亿元，三年累计亏损59.39亿元。沐曦同期亏损分别为7.77亿元、8.71亿元、14.09亿元、3.46亿元，三年累计亏损30.57亿元。
招股书披露，摩尔线程预计最早于2027年实现合并报表盈利，沐曦最快有望在2026年达到盈亏平衡。
毛利率与研发
毛利率方面，摩尔线程2024年为70.71%，沐曦2024至2025年维持在50%-55%区间，相较之下英伟达数据中心业务毛利率约75%。摩尔线程较高毛利源于产品定位与定价策略，但整体仍与国际龙头存在差距。
研发投入上，摩尔线程三年累计38亿元，2024年研发费用率310%（按营收计），研发人员占比79%；沐曦三年累计投入22亿元，2024年研发费用率121%，研发人员占比75%。两者研发费率远高于行业平均45%，凸显GPU产业“技术密集+资本密集”特性。
3. 与英伟达差距
制程与架构
英伟达产品迭代路径为H100（2022）→ H200（2024）→ B200/GB200（2025）。国产GPU对标情况：沐曦曦云C600对标H100，预计2026年量产，落后约4年；摩尔线程最新产品亦对标H100级别；华为昇腾910B FP16算力达800 TFLOPS，性能约为H100的80%。
工艺层面，英伟达已进入4nm节点，晶体管密度提升显著；国产芯片多停留在7nm或14nm水平。例如，昇腾910B采用14nm工艺，受限于先进制程供应。
算力与带宽
关键参数对比显示：英伟达H200 FP16算力1979 TFLOPS，显存141GB HBM3e，带宽4.8TB/s；特供版H20算力约500 TFLOPS，带宽4.0TB/s；昇腾910B算力800 TFLOPS，显存64GB HBM2，带宽1.2TB/s；沐曦曦云C500算力约1000 TFLOPS，显存80GB HBM3，带宽3.35TB/s。
NVLink技术使英伟达千卡集群互联带宽达900GB/s，训练效率超90%；而国产芯片如昇腾互联带宽仅200GB/s，集群效率不足30%。
软件生态鸿沟
CUDA生态被视为英伟达最深护城河。自2006年发布以来积累超15年，拥有400多个专用库（如cuDNN），开发者超百万。相比之下，国产配套工具不足其三分之一，适配周期长。
应对策略包括：摩尔线程MUSA架构兼容CUDA接口；沐曦构建自有MXMACA生态；华为CANN对CUDA API覆盖率达80%，运行原生代码时性能损耗约15%-20%。
客观评估
机构普遍认为，资本市场热情源于对中国建立自主半导体体系的长期预期。预测到2027年，本土AI芯片供应商市场份额将提升至55%。
综合来看，国产GPU在高端训练领域仍落后英伟达3-5年，但在推理场景已具备“可用、成本低、可控”优势。预计2026-2027年，部分国产产品有望在特定应用中与H200形成竞争。
4. 资本市场狂热
政策驱动因素
美国对华芯片禁令持续加码，成为国产GPU崛起的关键推手。2022年10月首次实施AI芯片出口管制，2023年摩尔线程被列入实体清单，2024年H20特供版受限，2025年4月H20被迫停售，导致英伟达损失约45亿美元库存。
黄仁勋曾公开表示，受管制影响，英伟达在中国市场份额从95%降至0%，实质退出中国市场。在此背景下，国产替代成刚需，科创板为相关企业开通绿色通道。摩尔线程从申报到过会仅用88天，创科创板最快纪录。
万亿级市场
研究预测，2024年中国AI计算加速芯片市场规模为1425亿元，2029年将达1.34万亿元，2025-2029年复合增速54%。GPU市场份额预计将从70%提升至77%。届时中国GPU市场规模有望达1.4万亿元，占全球比重由16%升至39%。即便国产芯片仅获10%份额，也将形成千亿级市场。
稀缺性溢价
A股纯GPU标的稀缺。摩尔线程与沐曦是“四小龙”中最早上市的两家；壁仞科技已获港股IPO备案，燧原科技启动科创板辅导。
两家公司上市首日流通盘不足5%。沐曦流通股仅1813.9万股（占比4.5%），流通市值约150亿元，相当于百亿市值小盘股水平，极易引发资金炒作。
估值争议
高估值引发广泛讨论。摩尔线程首日收盘市销率超600倍，沐曦突破450倍，远高于全球半导体行业约10倍的平均水平。按2024年营收测算，两家Pre-IPO投后P/S分别为68倍和28倍，明显透支未来多年增长预期。
5. 出海可能性
潜在市场
国产GPU出海主要方向包括：中东地区（沙特、阿联酋）正大规模建设智算中心，对算力需求旺盛，且对国产芯片态度开放，华为昇腾已在部分项目落地；东南亚市场基础设施需求增长快，价格敏感度高，国产GPU具成本优势；“一带一路”国家政策友好，合作基础良好，但市场规模有限。
现实障碍
美国长臂管辖构成硬约束，摩尔线程已被列入实体清单，使用美国技术的芯片出口受限。生态兼容性方面，海外开发者依赖CUDA，迁移成本高。国产开发框架数量不足英伟达的1/20，开发者活跃度仅为30%。品牌认知度低，需长期培育。
可能路径
与中国大模型企业协同出海是一条可行路径。DeepSeek、通义、文心等模型国际化进程可带动国产算力芯片输出。先在国内验证再拓展海外也是重要策略。例如，华为昇腾已在政务、金融等领域实现规模化部署，推理效率接近英伟达水平。此外，在中东等特定市场，可主打“算力主权”与“数据安全”，提供本地化服务方案。
6. 展望与挑战
摩尔线程与沐曦上市标志着中国AI芯片产业的重要里程碑。五年内完成创立到上市，市值双双突破3000亿元，反映资本市场高度期待。
但技术差距客观存在。综合评估，国产GPU在高端训练能力与生态成熟度方面仍落后英伟达3-5年。CUDA生态、先进制程与规模效应构筑的护城河难以短期跨越。
值得关注的是，DeepSeek等企业在算法层面已实现弯道超车——以更少算力训练出领先模型。GPU是否也能复制此路径？关键在于能否在3nm工艺、Chiplet封装、全栈工具链等核心技术取得突破，并构建起开发者生态壁垒。
对投资者而言，国产GPU的价值不在短期股价波动，而在产品能否真正走向全球、性能能否持续逼近国际领先水平。上市只是起点，真正的考验才刚刚开始。
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