沐曦科创板上市：国产AI芯片的崛起与行业挑战

2025年12月17日，人工智能芯片初创企业沐曦集成电路（上海）股份有限公司（股票代码SH，688802，简称沐曦）正式在科创板挂牌交易。

该公司首次公开发行4010万股新股，发行价为每股104.66元。发行后总股本约为4亿股，新股占发行后总股本的10.02%。

截至2025年12月17日09:45，沐曦开盘价达700元，相比发行价飙升569%，盘中最低价656元时涨幅仍维持526.79%，成交额突破14.2亿元。开盘仅15分钟，换手率超过40%。按开盘价计算，中签投资者单签收益超过27万元，成为年内最赚钱新股。公司总市值突破2700亿元，超越多数A股半导体企业，仅次于寒武纪、茅台等龙头。但由于大部分股份受限流通，自由流通股为1814万股，自由流通市值约为125亿元。

同为国产GPU企业的摩尔线程上市首日暴涨425%，创下科创板新股单签收益纪录，这增强了市场对沐曦的乐观预期。但国产GPU的产业化能力仍需时间验证，投资者需警惕估值与基本面的偏离。

沐曦成立于2020年9月，专注于高性能通用GPU（GPGPU）芯片研发，这类芯片可广泛应用于人工智能、科学计算等多元场景。

招股书披露，截至2025年一季度末，沐曦GPU产品累计销量超过25000颗，已在多个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实现规模化应用，是国内少数实现千卡集群大规模商业化应用的GPU供应商之一。沐曦还透露，2024年，其在中国AI芯片市场中的份额约为1%。

国际投行伯恩斯坦在2024年2月的研究报告中预测，到2027年，中国本土AI芯片供应商（以华为昇腾为主导）将占据中国AI芯片市场55%的份额，而英伟达的份额将从2023年的90%左右大幅下降至35%以下。华为昇腾被视为主导力量，沐曦、壁仞、摩尔线程等中国GPU初创公司，虽在技术成熟度和规模量产能力上短期内难以与华为比肩，但也会受益于这一趋势。

沐曦与摩尔线程并称“国产GPU双子星”，摩尔线程于12月5日上市首日暴涨逾400%，市值一度超过4000亿元，成为科创板市值第四大企业。沐曦能否打破摩尔线程的纪录，成为市场关注焦点。

短短五年间，沐曦从零起步，快速完成了从技术验证到资本退出的初期阶段。当二级市场聚焦于打新收益和千亿市值时，沐曦的技术护城河、商业兑现能力以及能否引领国产高性能GPU芯片突围，比股价表现更值得深入审视。

2026年有望实现盈利

AI芯片主要分为通用型架构和专用型架构。通用型架构以通用GPU芯片为代表，可广泛用于人工智能、科学计算、数据处理和图形处理等场景，英伟达和AMD的AI芯片属于此类；专用型架构以ASIC芯片为代表，专为特定人工智能应用设计，如寒武纪、华为海思、昆仑芯等采用ASIC路线。

沐曦在创业初期就确立了全功能通用GPU的技术路线，这与其核心创始团队源自AMD密切相关。

沐曦创始人、董事长兼总经理陈维良曾任AMD全球图形研发高级总监，拥有20年以上GPU设计和量产经验，领导团队完成多款高性能GPU产品的流片和量产。联合创始人彭莉和杨建也曾是AMD企业院士，彭莉是芯片架构资深专家，曾作为主架构师完成多款高端GPU芯片设计；杨建是三维图形与高性能计算生态专家，具备GPU芯片设计及软件生态开发经验。

基于自主研发的GPU IP和统一计算架构，沐曦推出了用于智算推理的曦思N系列GPU、用于训推一体和通用计算的曦云C系列GPU，以及正在研发用于图形渲染的曦彩G系列GPU，覆盖人工智能训练、推理、通用计算和图形渲染全场景。

旗舰产品为面向AI训练与推理的曦云C500系列GPU，其中曦云C500/C550芯片算力对标英伟达A100，曦云C588芯片在C550基础上实现算力跃升，进一步缩小与英伟达H100的差距。

相比其他AI芯片，沐曦GPU产品的显著优势在于通过自研MXMACA软件栈实现了对英伟达CUDA生态的高度兼容，为AI、通用计算和大数据处理等领域的现有应用提供快速迁移能力，这意味着开发者无需大幅修改代码即可将应用部署到沐曦GPU上，显著降低迁移成本并提升效率。

招股书显示，MXMACA支持超过6000个CUDA应用、超过2200个高性能算子，并与超过1000个模型实现原生适配。

随着大模型参数规模指数级增长，单卡算力难以满足超大规模需求，高带宽、低延迟的卡间互连技术成为关键。沐曦自主研发的MetaXLink高速互连技术突破了传统PCIe总线在带宽和延迟上的限制，达到了与英伟达4纳米工艺旗舰产品H200相当的互连带宽性能。

这些优势相结合，使曦云C500系列尽管在2024年才量产，但迅速获得市场认可，成为驱动沐曦营收增长的核心。2024年和2025年一季度，曦云C500系列（含板卡和服务器）销售收入分别为7.22亿元和3.14亿元，收入占比超过90%。

整体来看，沐曦业绩处于高速成长但尚未盈利的状态。招股书显示，2022年至2025年一季度，沐曦营业收入分别为43万元、0.53亿元、7.43亿元和3.20亿元，扣非后归母净利润分别为-7.77亿元、-8.71亿元、-14.09亿元和-2.33亿元。

公司现金流持续为负，沐曦解释主要原因有三：一是尚未盈利，收入规模较小无法覆盖成本费用；二是客户回款滞后于收入确认，应收账款余额持续增加；三是受地缘政治影响，为保障供应链稳定，2024年进行战略备货，导致存货及预付账款大幅增加。

沐曦在招股书中给出明确盈利预期：基于现有经营情况、产品市场空间、市场份额变化及客户拓展，预计最早在2026年实现盈亏平衡。

据公开信息，沐曦的投资人阵容豪华，除各大国资和头部VC外，还包括知名私募大佬葛卫东。

这位绰号“混沌教主”的超级牛散，通过个人及旗下混沌投资合计持有沐曦约7.48%股份，位列主要股东。在科创板IPO企业中，单一自然人（非创始人）持有如此高比例股份较为罕见。葛卫东以“快准狠”和偏好硬科技投资著称，曾重仓兆易创新、科大讯飞等，业界认为其下注沐曦反映了二级市场对沐曦技术变现能力的看好。

行业共性挑战显著

对沐曦而言，上市仅是起点，在国产算力替代进程中占据合适位置才是关键战役。与摩尔线程、壁仞类似，国产智能算力芯片企业面临共性挑战大于个体挑战。

这些明星公司亟需解决订单兑现速度、技术迭代进展和生态适配成效等问题。

供应链安全直接决定订单兑现速度。包括半导体资深人士王凌锋在内的多位行业人士预测，2026年所有AI芯片公司的最大挑战将是“产能争夺”。由于美国对先进工艺的封锁，国产先进制程（如14纳米以下）晶圆代工厂产能有限，获取足够先进制程产能及HBM（高带宽内存）芯片，将直接决定沐曦产品的交付能力。沐曦、摩尔线程等国产AI芯片厂商需通过国内代工或多元化供应链规避风险。

英伟达的成功很大程度上依赖于其健壮的生态。英伟达通过CUDA生态构建了完整的软硬件技术标准体系，形成行业事实垄断。沐曦虽推出兼容CUDA的MXMACA软件栈，但在实际应用中，兼容不等于完美运行，沐曦需协助合作伙伴将英伟达芯片上的关键生产应用平滑迁移，这需要大量工作。总之，硬件参数易追赶，软件生态建设非一日之功。

沐曦主打高性能计算，在双精度浮点性能、互联技术等方面对标英伟达A100/H100，技术门槛极高。当前客户主要为数据中心、超算中心，对稳定性要求严苛，替换成本高，需长期验证。

前述AI服务器芯片人士表示，沐曦下一阶段发展的关键在于能否“搞定”阿里、字节跳动、DeepSeek等大模型厂家。大模型厂家不仅能带来销量激增，其丰富应用场景也有助于打磨AI芯片能力，并在一定程度上避开CUDA生态壁垒。

“谷歌自研AI芯片TPU证明，AI芯片只需适配一种模型也能实现良好效果，英伟达CUDA生态在开发者层面有护城河，但在大模型巨头面前被削弱。”该人士解释。

另一个深层次挑战是芯片研发。

近年来，人工智能大模型算法快速迭代及模型参数量指数增长，对底层算力持续提出新需求，GPU芯片设计向更高算力密度、更大内存带宽、更多元混合精度等方向演进。

然而，AI大模型发展极快，迭代周期平均仅三到六个月，而芯片研发周期长达两三年，且投入巨大。这种周期错配要求芯片研发具备高度前瞻性，需时刻掌握行业动态，提前布局前沿技术，以确保芯片支持最新大模型。

一位资深芯片人士表示，英伟达的厉害之处在于设计的前瞻性，国产芯片在这方面普遍需加强。

他还指出，芯片研发需一代接一代持续迭代，若下一代产品迟迟不出或性能不达最新模型要求，芯片公司可能后继乏力甚至被淘汰。

招股书显示，沐曦产品迭代已进入“量产一代、在研一代、规划一代”的稳定周期。

在近期沐曦股份科创板IPO网上投资者交流会上，陈维良表示，沐曦最新一代产品曦云C600系列性能介于A100和H100之间，预计2025年底进入风险量产，2026年上半年正式量产。下一代产品曦云C700系列基于国产供应链打造，综合性能对标英伟达H100，预计2026年下半年流片。

英伟达被允许向中国市场出口H200芯片，行业关注H200对国产AI芯片的冲击。

H200是英伟达2023年11月发布的旗舰AI芯片，相比此前特供中国的H20芯片，H200理论AI算力约为H20的13倍以上，单卡带宽高45%以上，因此在大模型训练方面优势明显。

但多位行业人士认为，H200进入中国对沐曦影响有限。“因为购买H200的客户不太会买沐曦，购买沐曦的客户也不太会买H200。”王凌锋表示。

另有AI服务器资深人士指出，目前购买沐曦芯片的主要是政府和金融客户。

王凌锋认为沐曦未来的主要挑战仍是供应链风险：包括流片地点、工艺获取、产能分配以及如何获得充足HBM芯片。

（《财经》研究员吴俊宇对此文亦有贡献）