沐曦集成电路科创板首日暴涨569%，国产GPU新星市值突破2700亿

12月17日，专注于人工智能芯片的初创企业——沐曦集成电路（上海）股份有限公司（股票代码：688802.SH，简称“沐曦”）正式登陆科创板。

本次IPO沐曦发行新股4010万股，发行价定为每股104.66元。上市后总股本约为4亿股，发行股份占发行后总股本的10.02%。

截至2025年12月17日09:45，沐曦以700元开盘，较发行价104.66元飙升569%，盘中最低656元仍维持526.79%的涨幅，成交额达14.2亿元，开盘15分钟内换手率超过40%。以开盘价计算，中签投资者单签收益超过27万元，成为年内最赚钱新股。其总市值突破2700亿元，已超越多数A股半导体公司，仅次于寒武纪、贵州茅台等龙头。但由于大部分股份暂未解禁，实际可自由交易的股份为1814万股，对应自由流通市值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，进一步提振了市场对沐曦的信心。不过，国产GPU的产业化能力仍需时间检验，投资者需警惕估值与基本面的偏离风险。

沐曦成立于2020年9月，主攻高性能GPGPU（通用GPU）芯片，此类芯片可广泛应用于人工智能、科学计算等多种场景。

招股书显示，截至2025年一季度末，沐曦GPU产品累计销量超过25000颗，已在多个国家级人工智能公共算力平台、运营商智算平台及商业化智算中心实现规模化部署，并且是国内少数真正实现千卡集群大规模商业化应用的GPU厂商。沐曦还透露，2024年，该公司在中国AI芯片市场中的份额约为1%。

国际知名投行伯恩斯坦在2024年2月发布的一份研究报告预测，到2027年，中国本土AI芯片供应商（以华为昇腾为引领）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%左右骤降至35%以下。华为昇腾被视为主导力量，沐曦、壁仞、摩尔线程（688795.SH）等中国GPU初创企业，尽管技术成熟度和规模量产能力中期内难以与华为匹敌，但也会受益于国产替代大势。

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，成为科创板市值排名第四的企业。沐曦能否刷新摩尔线程的纪录成为市场关注焦点。

短短五年时间，沐曦从零起步迅速完成了从技术验证到资本退出的前半程。当二级市场聚焦于打新收益与千亿市值时，沐曦的技术护城河、商业变现能力以及能否引领国产高性能GPU突围，比股价更值得深入审视。

2026年有望盈利

AI芯片主要分为通用型架构和专用型架构。通用型架构以GPU芯片为代表，可广泛适用于人工智能、科学计算、数据处理、图形渲染等多元场景，英伟达、AMD的AI芯片均属此类；专用型架构以ASIC芯片为代表，针对特定人工智能应用设计，如寒武纪、华为海思、昆仑芯等走的是ASIC路线。

沐曦自创立之初便确立了全功能通用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，拥有超过20年的GPU设计及量产经验，主导过多款高性能GPU产品的流片与量产。另外两位联合创始人彭莉和杨建也曾是AMD院士，其中彭莉是芯片架构资深专家，曾作为主架构师完成多款高端复杂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。

基于自研GPU IP和统一的GPU计算架构，沐曦相继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，以及正在研发中的图形渲染曦彩G系列GPU，覆盖AI训练、推理、通用计算及图形渲染全场景。

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芯片性能对标英伟达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。

相较于其他AI芯片，沐曦GPU的突出优势在于通过自研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了快速迁移至MXMACA平台的能力，开发者无需大幅修改代码即可将应用部署到沐曦GPU上，大幅降低迁移成本、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竞争要素。据介绍，沐曦自研的MetaXLink高速互连技术突破了传统PCIe总线的带宽与延迟限制，达到与英伟达4纳米制程旗舰产品H200相当的互连带宽性能。

上述优势叠加，使曦云C500系列虽然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（含板卡和服务器）销售收入分别为72173.52万元和31359.27万元，收入占比超过90%。

从整体看，沐曦业绩高速增长但尚未盈利。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。沐曦解释主要有三个原因：第一，尚未实现盈利，收入规模较小，无法覆盖各项成本费用；第二，客户回款滞后于收入确认，应收账款余额较大且持续增加；第三，受地缘政治影响，为保障原材料供应稳定，2024年进行战略备货，导致期末存货及预付账款余额大幅增加。

沐曦在招股书中给出了明确的盈利预期：结合现有经营情况、产品市场空间、市场份额变化、客户复购及新客户拓展情况，预计最早在2026年实现盈亏平衡。

根据公开信息，在沐曦堪称豪华的投资人阵容中，除了多家国资和头部VC，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，通过个人持股及旗下混沌投资，合计持有沐曦约7.48%的股份，位列主要股东。在科创板IPO企业的上市前融资中，单一自然人（非创始人）持有如此高比例股份并不多见。葛卫东以“快准狠”和偏好硬科技（如曾重仓兆易创新、科大讯飞）著称，业界普遍认为，他的下注代表了二级市场资金对沐曦技术变现能力的看好。

行业共性挑战突出

对沐曦而言，上市只是起点，在国产算力替代进程中占据一席之地才是更关键的战役。与摩尔线程、壁仞一样，国产智能算力芯片企业当前面临的共性挑战远大于个体挑战。

对这些明星公司来说，更迫切需要解决的问题是订单兑现速度、技术迭代进展和生态适配成效。

供应链安全直接决定订单兑现能力。包括半导体资深人士王凌锋在内的多位行业专家预测，2026年所有AI芯片公司面临的最大挑战将是“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，如何获取足够的先进制程产能及HBM（高带宽内存）芯片，将直接决定沐曦产品的交付能力。包括沐曦、摩尔线程在内的国产AI芯片厂商，均需通过国内代工或多元化供应链来规避风险。

英伟达的成功很大程度上依赖于其强大的生态系统。英伟达通过CUDA生态构建了完整的软硬件技术标准体系，形成事实性垄断。沐曦虽推出了兼容CUDA的MXMACA软件栈，但在实际应用中，兼容不等于完美运行，沐曦需要协助合作伙伴帮助最终用户将原本在英伟达芯片上运行的关键生产应用平滑迁移过来，这仍有大量工作要做。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。目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，需要长期验证。

前述AI服务器芯片人士表示，沐曦下一阶段发展的关键，是看能否“拿下”阿里、字节跳动、DeepSeek等大模型厂商。大模型厂商带来的不仅是销量激增，其丰富应用场景也有助于打磨AI芯片能力，且能在一定程度上绕开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。”上述AI服务器芯片人士解释道。

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的快速迭代及参数量的指数级增长，对底层算力不断提出新需求，GPU芯片设计总体向着更高算力密度、更大内存及通信带宽、更多元混合精度等方向演进。

然而，AI大模型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必须具备前瞻性，需时刻把握行业动态，提前布局前沿技术，才能确保芯片有效支持最新模型。

一位资深芯片人士表示，英伟达的厉害之处在于设计具有足够的前瞻性，国产芯片这方面的能力普遍有待加强。

他还指出，芯片研发需要持续迭代，若一代产品成功后下一代迟迟出不来或性能跟不上最新模型要求，是芯片设计公司后继乏力甚至被淘汰的常见原因。

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。

在近期举办的沐曦股份科创板IPO网上投资者交流会上，陈维良表示，沐曦最新一代产品及明年主力产品曦云C600系列，性能介于A100和H100之间，预计今年年底进入风险量产阶段，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，行业普遍关注H200对国产AI芯片的冲击。

H200是英伟达2023年11月发布的上一代旗舰AI芯片，相比曾被批准“特供”中国的H20芯片，H200的理论AI算力约为H20的13倍以上，单卡带宽比H20高45%以上，因此在大模型训练方面优势明显。

但多位行业人士表示，H200进入中国对沐曦影响有限。“因为买H200的客户不会买沐曦，买沐曦的也不会买H200。”王凌锋认为。

另有前述AI服务器资深人士表示，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：在哪流片，能获得多少工艺产能，如何获取充足的HBM（高带宽内存）芯片。

（《财经》研究员吴俊宇对此文亦有贡献）