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国产AI芯片，大爆发

15 小时前 / 阅读约10分钟

来源：36kr

美国对AI芯片禁用后，国内高度关注自主AI芯片发展，分为GPU派和非GPU派。GPU派上市潮起，各企业快速发展；非GPU派势头迅猛，各企业探索不同技术路线。国产AI芯片正崛起。

自从美国开始对 AI芯片禁用，国内高度关注自主AI芯片发展，尤其是大芯片上。事实证明，我们的脖子是卡不住的。目前，国内AI芯片赛道分为两派：GPU派和非GPU派。

最近几个月，两个派别的AI芯片发展速度非常惊人，爆发已经势不可挡。

GPU派：上市潮起

最近的国产GPU好生热闹。继续12月11日的北京摩尔线程登录科创板，上海沐曦在12月17日正式登录科创板，成为国产GPU第二股。摩尔线程上市首日录得425.46%的涨幅，而沐曦实现692.95%单日涨幅，市场热情达到了沸点。上海GPU公司壁仞也在近期传出聆讯，港股IPO通过备案，即将成为“港股国产GPU第一股”。

目前，国内GPU分为四个派别，根据创始团队的背景，人们也亲切地把他们称呼为“中国英伟达”“中国AMD”：

NVIDIA系：代表企业有摩尔线程、天数智芯，这些企业创始人和核心人员都有NVIDIA基因，打法是优先兼容CUDA生态切入市场，再通过自研架构不断发展；

AMD系：代表企业有壁仞、沐曦，创始人和核心人员都有AMD基因，AMD作为英伟达挑战者，一直以差异化为竞争核心，这些流派玩家打法和AMD类似；

国家队：比如景嘉微创始人及核心团队均来自国防科技大学，通过军用图形显控起步稳扎稳打进入信创市场，并不断拓展至AI计算领域，再比如海光、龙芯、兆芯研究集成GPU与CPU配合；

拆分系：商汤作为AI公司，2024年底也拆分独立了曦望Sunrise公司，此前公司刚完成近10亿元融资，主要围绕自己AI产品进行开发产品。

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资本市场关注的是这些企业的估值有没有“泡沫”，而芯片人则更加关注这些企业投入究竟够不够。GPU很难，没有投入真的很难突破。

摩尔线程堪称“英伟达系”代表。其创始人张建中曾担任英伟达全球副总裁兼中国区总经理，联合创始人团队中也包含多位英伟达前高管。技术路线上，摩尔线程选择了较为激进的“全功能GPU”方向，基于其自主的MUSA统一架构，致力于在一张显卡上同时实现AI训练与推理、图形渲染、视频处理等多场景能力。然而，快速发展也伴随着持续的投入与亏损。2022年至2024年间，公司净亏损分别为18.4亿元、16.73亿元和14.92亿元；扣除非经常性损益后的净亏损分别为14.12亿元、16.9亿元和15亿元。同期，研发投入保持高位，分别为11.16亿元、13.34亿元和13.59亿元，三年累计研发费用约38亿元。

沐曦科技，则带有鲜明的“AMD基因”。其创始人陈维良曾任AMD全球GPGPU设计总负责人，两位联合创始人兼首席技术官也曾是AMD的首席科学家。沐曦以自主研发的GPU IP为核心，构建了MXMACA软件栈，其架构高度兼容英伟达的CUDA生态，旨在降低用户的迁移成本。财务方面，沐曦在2022年至2024年间的净亏损分别为7.77亿元、8.71亿元和14亿元；扣非后净亏损分别为7.84亿元、8.9亿元和10.44亿元。研发投入同样持续增长，分别为6.478亿元、6.99亿元和9亿元，累计达到约22亿元。

壁仞科技由前商汤科技总裁张文于2019年创立，在国产GPU企业中，是最早Chiplet技术实现商用落地的公司之一。公司采取渐进式发展路径，首先聚焦于云端通用智能计算领域，逐步在人工智能训练与推理等关键场景中赶超既有解决方案，最终实现了国产高端通用智能计算芯片的突破。在研发成果方面，截至2025年9月30日，壁仞科技已在全球累计公开专利1200余项，位居中国通用GPU公司首位；同时，获得授权的专利也达到550余项，稳居国内行业前列。

GPU的路途道阻且长。除了芯片、架构本身问题，GPU公司不光要面对CUDA垄断难题，还要围绕Chiplet、HBM、IP、兼容、Scale-Up/Scale-Out/Scale-Inside等问题，构建自己生态帝国。而从国产GPU公司中，我们看到他们的解法，先兼容再赶超。

非GPU派：势头迅猛

非GPU AI芯片领域也热闹非凡，每个企业都有着自己的理解和不同的路线。

华为在AI芯片领域的深耕想必不必多说。今年9月18日，华为罕见公布昇腾三年发展路线图。根据规划，2026年至2028年期间，华为将分阶段推出四款昇腾系列芯片，具体包括：2026Q1推出昇腾950PR，采用华为自研HBM；2026Q4推出昇腾950DT；2027Q4推出昇腾960芯片；2028Q4推出昇腾970。

2019年开始，华为已发布910B、910C多款产品，其中，昇腾910C算力高达800TFLOPS。以昇腾910为基础，华为在今年5月推出了昇腾384超节点，即将384张昇腾NPU与192张鲲鹏CPU连接在一起。2026年即将发布的昇腾950PR/DT微架构将升级为SIMD/SIMT，算力达到1PFLOPS（FP8）/ 2PFLOPS（FP4），英伟达最新Blackwell B300在同等标准下的算力约为3840TFLOPS。

一家北京的AI芯片公司正在成为市场的新秀，并且也在筹备IPO。12月2日，清微智能宣布近日完成超20亿元C轮融资。该公司的目标是打造国内“非GPU”新型架构芯片领域首个上市标杆企业。据了解，该公司核心团队来自于清华大学以及海思、英伟达、苹果、AMD等知名企业，2025年算力卡订单累计超2万张，可重构芯片总出货量超3000万颗，已然形成从技术到市场的强力闭环。

清微智能采用的是可重构计算（CGRA）路线，目前这一路线上，还包括国外的SambaNova、Groq。可重构芯片被誉为芯片界“变形金刚”的可重构计算架构，能够根据瞬息万变的AI计算任务，动态、实时地重组硬件资源，在芯片内部构建出直达目标的“最优计算通路”。该架构的独特优势，使其在GPU的通用性与ASIC的极致高效之间找到了完美平衡，以“通用型TPU”的姿态，为中国应对复杂多元的智能计算需求提供了独创解决方案，整体成本降低50%，能效比提升3倍。

12月15日，据腾讯科技独家消息，昆仑芯即将完成股份制改造，并加快推动上市进程。在此次股改前，昆仑芯在与多家券商沟通后已决定转战港股市场。而作为其大股东，百度随后发布公告称，目前正在就建议中的分拆及上市事宜进行评估。百度同时指出，若推进分拆与上市，须履行相关监管审批程序，且公司不保证相关计划最终必定落实。

今年11月的百度世界大会上，昆仑芯多款新品亮相，其中包括计划于2026年上市的M100 芯片、计划于2027年上市的M300芯片。腾讯科技报道还提到，昆仑芯2025年营收远超 2024年的20亿元，一位接近昆仑芯的知情人士透露“体量排在国产前三应该不是问题”。

燧原科技被人称之为“国产GPU四小龙”（其他三只龙为摩尔线程、沐曦、壁仞），不过燧原的AI加速卡本身比较复杂，单纯称为GPU其实不够确切。今年11月，燧原科技已再次向上海证监局办理辅导备案登记，辅导机构变更为中信证券。这一举动标志着燧原科技继续坚定推进其在科创板的上市进程。

今年的世界人工智能大会上，燧原发布最新一代训推一体产品“燧原L600”及云燧OGX系列产品。这款历时两年半研发的燧原L600，面向训练及推理场景，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，性能卓越。

TPU也是国产AI芯片的一条路。TPU全称Tensor Processing Unit，是一种专为处理张量运算而设计的ASIC芯片，由谷歌自研在2016年推出首款产品。在深度学习的世界里，张量（多维数组）是无处不在的。TPU就是为了高效处理这些张量运算而诞生的。TPU内置大量矩阵运算单元，使得其能够并行处理大量的矩阵运算，大大提高计算效率。不过相比GPU或者说GPGPU，TPU太专用了，但是应付AI训练还是绰绰有余。简单粗暴对比起来就是：TPU与同期的CPU和GPU相比，可以提供15～30倍的性能提升，以及30～80倍的效率（性能/瓦特）提升。

中昊芯英是国内唯一全自研、已量产TPU芯片的公司。其产品性能极高，以中昊芯英历时近五年全自研的国内首枚已量产 TPU AI 芯片“刹那”为例，在处理大规模 AI 模型运算时与海外知名 GPU 芯片相比，计算性能可以超越其近 1.5 倍，在完成相同计算任务量时的能耗降低 30%，将价格、算力和能耗综合测算，“刹那”的单位算力成本仅为其 42%。