AMD前高管创业国产GPU，瞄准百亿市场上市突围
近期，国产GPU领域掀起一股上市热潮，摩尔线程与沐曦股份成为市场焦点。这两家企业不仅顺利完成上市辅导或过会，更以其惊人的发展速度和资本吸引力，引发市场对于“中国版英伟达、AMD”的无限遐想。
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摩尔线程的崛起堪称行业传奇。创始人张建中曾是英伟达全球副总裁兼大中华区总经理，主导中国市场占有率从2008年的不足50%跃升至2020年的80%。2019年离职创业后，其团队核心成员几乎全部来自英伟达：市场生态总监、GPU架构师、销售总监等关键岗位均由前英伟达高管担任。这种“英伟达系”基因使其在2020年6月成立后，12月即获得天使轮融资，百日内跻身独角兽行列，Pre-A轮融资额达数十亿元，不到300天便推出首款GPU芯片。
沐曦股份的成长路径同样引人注目。创始人陈维良在AMD工作十余年，主导15款高性能GPU的流片与量产。创业时，他带走了AMD全球首位华人女科学家彭莉（曾任首席SOC架构师）和大中华区首位科学家杨建（后任华为海思架构师）。这种技术班底使沐曦股份成立仅2个月便完成近亿元天使轮融资，两年半内经历七次增资、八次股权转让，IPO申报前12个月新增近百位股东。
资本市场的追捧印证了这两家企业的潜力。2025年1-2月，摩尔线程发生9笔股权转让，厚雪资本、深创投等机构以74元/股的高价收购老股；IPO前，其融资估值达298.45亿元，股东数量多达82家。沐曦股份的估值也高达210.71亿元，股东达124个。早期投资人收获颇丰：摩尔线程天使轮股东“沛县乾曜”初始投资190万元，如今持股价值已超12.68亿元，翻了667倍。
从产品布局看，两家企业均瞄准全功能GPU赛道。沐曦股份构建了AI训练推理、通用计算与图形渲染三大产品线，曦思N系列用于智算推理，曦云C系列支持训推一体，曦彩G系列专注图形渲染。摩尔线程则覆盖消费级显卡、企业级加速卡、服务器智算卡及SoC芯片，每年推出一代GPU架构，已发布“苏堤”“春晓”“曲院”“平湖”四代芯片。其夸娥千卡智算集群可支撑千亿参数大模型训练，MTT S80显卡更成为首款支持DirectX 12的国产显卡，能流畅运行《黑神话：悟空》等3A大作。
财务数据折射出高增长态势。沐曦股份营业收入从2023年的42.64万元跃升至2024年的7.43亿元，2025年一季度营收达3.2亿元，接近去年全年的一半。摩尔线程的增长更为显著：2022-2024年营收从0.46亿元增至4.38亿元，复合增长率达208.44%；2025年上半年营收7.02亿元，超过此前三年总和。毛利率方面，摩尔线程AI智算产品达90.7%，总毛利率从2022年的26%升至2024年的71%，接近英伟达水平。
盈利预期的改善同样明显。摩尔线程净亏损从2022年的18.40亿元逐年收窄至2025年上半年的2.71亿元，预计2027年实现合并报表盈利。沐曦股份预计2026年盈亏平衡，2025年1-9月营收同比增长437.36%至464.23%。这种积极预期与AI行业的火热行情形成共振，推动两家企业成为资本市场的“情绪标的”。
然而，与英伟达、AMD的对比仍显不公。以摩尔线程MTT S80显卡为例，其对标英伟达2021年的3060系列，但在明暗表现、光线追踪、画面帧率上仍有差距。其MUSA架构虽集成AI计算、图形渲染等四大引擎，但短期内难以挑战英伟达CUDA生态，只能通过兼容CUDA代码降低用户切换成本。这种“曲线救国”的策略，反衬出国产GPU在技术积累上的不足。
市场地位的差距更为直观。摩尔线程在国内GPU市场份额不足1%，客户集中度高：2025年上半年前五大客户贡献营收98.29%，其中第一大客户占比56.63%。沐曦股份同样依赖单一产品，仅有训推一体芯片曦云C500系列能形成规模收入。两家企业的营收结构也较单一，摩尔线程AI智算业务占比达94.85%，To C市场尚未得到充分检验。
高投入、高亏损、高波动性是行业共性。2023年，摩尔线程研发费用率高达310%，沐曦股份为121%，营收完全无法覆盖研发投入。尽管随着规模扩大，摩尔线程研发费用率降至79%，沐曦股份降至68%，但短期内仍难实现自负盈亏。这种“烧钱”模式对资本市场的依赖度极高，上市成为补充资金、扩大影响力的关键选择。
产业链的支撑能力同样关键。两家企业均采用Fabless模式，将生产制造环节交给晶圆厂代工。这意味着，要真正讲好“中国英伟达、AMD”的故事，不仅需要自身技术突破，还需等待国内产业链的成熟。不过，在当前AI产业早期、GPU芯片供不应求的背景下，抢到“国产自主可替代”的市场机遇已足够重要——1-3月沐曦股份产销率达132%，便是这一机遇的生动注脚。
目前，“国产GPU四小龙”均在加速IPO进程。燧原科技、壁仞科技已于去年8-9月发布辅导备案报告，沐曦股份、摩尔线程则争夺“第一股”头衔。对这两家企业而言，与其和英伟达、AMD正面竞争，不如先在客户需求和同行竞争中跑出速度。毕竟，在AI产业的风口下，“吃肉喝汤”的机会远比“虎口夺食”更现实。
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