就在沐曦股份上市同日，另一家国产GPU企业壁仞科技通过港交所聆讯，有望成为国内AI芯片阵营中第三家上市的GPU厂商。

据壁仞科技计划发行不超过372,458,000股境外上市普通股（约3.72亿股）在香港联合交易所上市。招股数量多，但打新的中签概率可能相对较低。

有市场信息指出，壁仞科技的锚定投资份额非常抢手，主要分配给之前的基石投资人，流向公开市场的额度极为有限。因此，个人投资者通过公开渠道“打新”的中签难度可能会增加。

资本狂热下的估值博弈

显然，国产GPU成了当下资本市场最炙手可热的标的。沐曦股份网上发行中签率低至0.0335%，平均每1万个申购号中仅有约3.3个能中签，网下申购倍数高达2227.6倍，创下年内纪录，超过了半个月前摩尔线程1572倍的网下申购倍数。

据了解，沐曦股份网下配售向公募基金等A类机构高度集中，其获配份额占网下发行总量的98.04%。94家公募基金旗下3810只产品合计获配14.02亿元，私募大佬葛卫东更是通过混沌投资持有沐曦股份7.48%的股权，浮盈超百亿。

然而，这些被市场热捧的公司均未实现盈利。2022年至2024年，摩尔线程三年累计亏损达50.05亿元，沐曦累计亏损超32亿元，壁仞科技累计亏损47.5亿元。

巨亏背后，高研发投入是造成亏损的主要原因。据维科网半导体统计，过去三年，摩尔、沐曦和壁仞这三家公司的研发费用分别为38.1亿元、22.47亿元和27.3亿元。以2024年为例，摩尔线程、沐曦研发费用占年营收的比例分别为309.88%、121.24%，壁仞科技研发开支占年收入的比例为245.5%。

所以，GPU的研发需要持续“烧钱”以维持技术迭代和产品创新，企业不得不在尚未形成规模化收入的情况下承担高昂的研发成本，导致亏损成为行业常态。

而市场愿意给予高估值的逻辑在于未来替代空间。2024年英伟达和AMD在中国AI芯片市场合计占据约91%的份额，而国产GPU企业的市占率均未突破1%。 这片蓝海市场足以支撑资本市场的想象空间。

上市之后，路怎么走？

面对英伟达的垄断地位，国产GPU企业选择了不同的技术路线和市场竞争策略。

沐曦股份更加专注于GPGPU，主攻B端及数据中心的AI训练与推理高算力市场。 沐曦从数十个核心IP自研，到芯片制造、封装测试，均在国内产业链中完成，更加注重“全流程国产化”。

摩尔线程则走“全线布局”路线，以全功能GPU为核心，产品线覆盖AI智算、图形渲染以及智能SoC三类，致力于提供加速计算的基础设施和一站式解决方案。 其自主研发的MUSA统一系统架构，在单颗芯片上原生支持AI计算、图形渲染、物理仿真、超高清视频处理四大核心功能。

在软件生态方面，国产GPU企业面临比硬件更大的挑战。摩尔线程计划在12月20日至21日举办首届MUSA开发者大会，首次系统阐述以MUSA为核心的全栈发展战略。

软件生态的完善度直接决定了GPU的实际应用效果。目前，国产GPU在软件栈和开发者生态方面与英伟达的CUDA相比仍有较大差距。英伟达CUDA生态拥有超过400万开发者，而国产GPU生态开发者不足10万，仅为CUDA的2%。

在应用落地方面，国产GPU已开始在一些场景展现价值。沐曦股份的产品已部署于10余个智算集群，算力网络覆盖国家人工智能公共算力平台、运营商智算平台和商业化智算中心。 壁仞科技的BR100芯片已在三大运营商完成训练集群落地，千卡集群千亿参数模型训练线性加速比超过95%。

目前，英伟达和AMD在中国AI芯片市场合计占据约91%的份额，华为海思作为国内主要的ASIC厂商占据21.4%的市场份额。 国产GPU企业的市场占有率均未突破1%，这意味着从技术到市场的征程才刚刚开始。

尽管面临诸多挑战，但国产GPU市场的机遇同样巨大。壁仞科技预计，中国企业智能计算芯片的市场份额将从2024年的约20%提升至2029年的约60%。

这一预期背后，是AI应用在各行业的快速落地。加之，国产算力芯片的规模化效应有望加速技术迭代。图灵新智算创始人刘淼表示：“国产卡的最大优势就是离市场很近，它能根据我们这么多应用快速迭代，快速产生出新的产品。”

资本市场的表现也反映了投资者对国产GPU替代前景的期待。GPU“四小龙”已形成差异化竞争格局，在技术架构、场景覆盖、生态适配等维度各有侧重。

资本市场对国产GPU企业的热情，折射出中国在AI算力自主化道路上的迫切期望。随着壁仞科技赴港上市的步伐加快，国产GPU企业在资本市场的集结即将完成。