国产算力版图加速形成：芯片企业集体冲刺科创板

在全球芯片供应链重构的背景下，中国正面临高端AI芯片断供的严峻挑战，而美国则陷入电力基础设施的困境。近期，美国前总统特朗普明确表示，不会向任何非美国实体提供英伟达最先进的AI芯片，进一步加剧了技术封锁。然而，国产算力的迅猛发展正逐步瓦解这一外部压力，形成全新的竞争格局。

中国本土芯片设计企业正以前所未有的速度登陆资本市场，IPO快速审核通道成为政策扶持的重要风向标。近期，一系列密集的上市动作清晰勾勒出国产算力版图的加速形成，从“单点突破”迈向“集团作战”。

11月24日，被誉为“国产GPU第一股”的摩尔线程正式登陆科创板，发行价114.28元/股，募资80亿元，从受理到上市仅用不到5个月，创下芯片企业IPO速度新纪录。

紧随其后，沐曦股份于11月13日获证监会同意注册，年底前有望登陆科创板；燧原科技、航中天启分别于11月1日和4日提交上市辅导备案；长鑫存储完成辅导、长江存储完成股改、新凯来进入上市筹备关键阶段。这些企业构成了国产芯片的“集团军”，涵盖GPU、存储、设备等关键环节。

上市融资是扩大产能、推进技术迭代的核心手段。面对外部封锁的步步紧逼，中国芯片企业发起“集团式”冲锋，通过资本市场快速补充资本弹药，加速构建自主可控的算力底座。在全球AI竞赛白热化的背景下，国产“芯”势力正扛起中国AI产业赖以生存的算力大旗。

在人工智能全球化竞争日益激烈的当下，国产芯片力量已从追赶者转变为并行者，逐步构建起支撑中国AI产业发展的坚实算力基础。

01 国产先进制程矩阵成型：多家企业齐头并进

与过去寒武纪单点突破的模式不同，此轮国产芯片的崛起呈现出显著的“集团军”作战态势。它们不再局限于单一环节的替代，而是试图构建涵盖底层IP、芯片设计、软件生态的全方位矩阵，形成协同效应。

作为算力要求最高的通用处理器，GPU是这场竞赛的核心。中国GPU“四小龙”——摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技和燧原科技均已破土而出，各自在性能、生态和应用层面取得突破。

摩尔线程自2020年成立以来，始终以自主研发全功能GPU为核心业务，成立仅四年已完成三代全功能GPU的迭代。根据其招股书，摩尔线程MTT S80显卡的单精度浮点算力性能接近英伟达RTX 3060；基于MTT S5000产品构建的千卡GPU智算集群效率已超过同等规模国外同代系GPU集群，部分性能指标接近或达到国际先进水平。

沐曦股份同样致力于自主研发全栈高性能GPU芯片，其招股书显示，旗下芯片C600、C700系列均采用国内先进工艺制程，核心技术自主可控。其下一代旗舰产品曦云C700系列，性能直接对标英伟达H100，预计2027年下半年实现大规模量产。若目标达成，将意味着国产GPU具备与世界顶级产品一较高下的潜力。

壁仞科技自成立之初便将“训/推一体、面向数据中心”定为主线，产品线覆盖AI模型训练与推理、图形渲染加速、高性能科学计算三大领域。它成功将至少四种来自不同厂家的芯片整合在一起进行混合训练，证明了其软件平台的强兼容性，能够适应数据中心新老芯片混用的复杂场景。

而成立于2018年的燧原科技则是国内最早专注于云端AI算力芯片的企业之一，其核心竞争力在于AI算力的全链路布局，将全部资源投入大模型训练。“邃思”系列芯片已成功迭代至第三代，最新一代燧原S60自2024年下半年量产后，累计订单量超过10万片，覆盖超过300个应用场景，广泛应用于中国头部互联网公司、云服务商及金融机构的数据中心，证明了国产芯片在特定AI场景下已具备相当竞争力。

除了直接的芯片产品公司，一个成熟的产业还需要生态的构建者和赋能者。作为A股“AI芯片第一股”，寒武纪的“思元系列”芯片不断发展迭代，边缘推理场景的能效比甚至超过英伟达H20，精准契合互联网、金融等行业的落地需求。同时，思元推训一体690芯片已进入最后测试阶段，性能对标英伟达H100的80%，若在2026年如期量产，将有望成为国内最强的算力载体。

相较于寒武纪，芯原股份在国产芯片产业中扮演着“军火库”的角色，拥有全球领先的芯片IP授权和一站式芯片设计能力。根据IPnest报告，芯原的IP种类在全球前十IP企业中排名前二，合作对象涵盖国内多家互联网大厂与造车新势力，以及亚马逊、谷歌、微软、英特尔等海外云巨头。有了这样的“军火库”，国内众多AI芯片初创公司可以基于成熟模块迅速设计出满足特定需求的芯片产品，大大推动国产芯片“百花齐放”的进程。

华为早已不再是孤军奋战。近期华为宣布了多颗昇腾系列芯片和演进路线，从昇腾950PR开始，将采用华为自研HBM芯片，这标志着华为将在算力芯片领域构建坚实的自主可控基础。根据瑞穗证券报告预测，华为昇腾AI芯片Ascend 910A/B/C在2025年将出货70万颗，其中昇腾910C的算力已达到H100的80%，而推理成本仅为H100的10％，成为英伟达A100/H100在国内市场主要的替代品之一。

这些企业持续不断的产品迭代与性能突破，证明了国产先进制程芯片早已不只存在于PPT上，而是已经能够走出实验室、进入商业化应用、实现批量生产。芯片的研发也是一场“烧钱”的马拉松长跑，从可用到好用、再到建立起能与英伟达相抗衡的生态还有漫长的路要走，其中每一步都需要庞大的资金投入。因此通过IPO从公开市场获取持续奔跑的核心资本，成了国产“芯”势力不约而同的选择。

02 缺“芯”背后：AI大模型的全球博弈

当前，全球AI竞争归根到底是算力的竞争，谁掌握了更庞大的算力集群，谁就能更快地训练出更强大的模型、在未来的智能时代抢占先机。国际市场调研机构Omdia报告显示，2024年英伟达Hopper系列芯片全球最大买家包括微软、Meta、亚马逊、xAI、谷歌等，每一个科技巨头都在大规模囤积GPU，为AI竞赛储备“军火”。

微软作为OpenAI的最大支持者，其2025年第三季度的资本支出飙升至近350亿美元、同比增长高达74%。Meta在经历了“元宇宙”的战略收缩后，也将火力转向AI，其第三季度资本支出达到193.7亿美元，是去年同期的两倍多。谷歌与亚马逊两家云巨头同样在疯狂“囤积”算力，谷歌母公司Alphabet的第三季度资本支出约为240亿美元；亚马逊则宣布将2025财年的资本支出预期从1180亿美元上调至1250亿美元，主要用于AI基础设施建设。

相比之下，尽管国内的互联网与AI大厂同样开启了“百模大战”，但在算力投入规模上却与美国大厂存在明显差距，差距的根源并非是国内公司没钱，而是海外高端芯片“卡脖子”导致企业即使手握重金，也难以建立起足够强大的算力集群。不过，英伟达创始人黄仁勋曾多次公开表态，认为美国对华的芯片出口管制只会倒逼中国加速发展，在11月5日参加英国《金融时报》举办的AI未来峰会时，他甚至放言以目前的发展态势，“中国将赢得人工智能竞赛”。

03 “即使你卖，我也不要”

黄仁勋的态度精准指出，当前美国的封锁客观上为国产芯片创造了规模空前、需求极其紧迫的确定性市场，“巧妇难为无米之炊”的困境，反而推动了中国反击策略的形成。事实也的确如此，英伟达的降级芯片H20在国内不断遇冷。

据媒体报道，中国已经要求所有获得国家和政府资金支持的数据中心，不得使用任何国外AI芯片，英伟达、AMD、Intel全部都在此列，更换的国产品牌则包括华为、寒武纪、壁仞科技、摩尔线程、砺算科技等等。通过公开报道也可以窥见，对于国投数据中心，多地已明确智算中心的国产化率。例如，上海要求2027年自主可控智算算力占比超过70%，广东也要求到2027年底新增国产化算力占比达到70%，北京要求到2027年具备100%自主可控智算中心建设能力。地方政府这些时间表都已相当紧迫。

在商业层面，互联网大厂也不能仅仅考虑性能和商业效率，从供应链安全等角度，阿里、腾讯、字节等公司也在加速导入国产算力。根据公开信息，腾讯云已全面适配主流国产芯片，阿里云通过一云多“芯”支持国产供应链，字节跳动也向寒武纪、海光信息等企业采购。据央视近期报道，阿里巴巴控股的半导体设计部门平头哥开发出了一款AU芯片，其功能与英伟达的H20图形处理单元（GPU）相当。百度发展至第三代的14nm昆仑芯P800则已经在推理性能上超越了英伟达的A800，支持万卡集群部署。

任正非在今年6月谈到中国跟美国的芯片差距时直言，我们的单芯片还是落后美国一代，我们用数学补物理、非摩尔补摩尔，用群计算补单芯片，在结果上也能达到实用状况。通俗理解，我们的计算集群需要更多的用量来补齐短期单一芯片的性能短板，但这也意味着我们需要消耗更多的电力能源。从政策看，新建的数据中心也在获得电力的补贴。一系列指引和激励正在发力，鼓励中国科技公司打破对英伟达的技术依赖，中国算力的自主可控正在快速追赶中。

“美国前两届政府以为可以阻挡，但华为比任何时候都更强大的制造出令人难以置信的芯片”。这是美国前商务部长雷蒙多在近期的一个公开论坛上的发言。根据“十五五”规划方向，科技自立自强升级为战略必选项，先进制程芯片所代表的集成电路产业是发展重点之一。国产芯片企业近期冲刺科创板的壮观景象，正是这一国家战略在资本市场的具体投射。从“单点”到“集团军”，再到相互赋能、共同演进的“生态圈”，这场宏大的算力“新基建”之路注定充满挑战，但国产“芯”势力的集体突围，似乎已让希望清晰可见。

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