闯关、造富、接盘与混战。

摩尔线程、沐曦站在上交所门口，距离 IPO 只有一步之遥。另外，多个信源显示，包括壁仞在内的多家国产 AI 芯片也以保密形式在港交所提交申请表。

" 紧张，（发文）选在周四、周五，周末都过不好。"

一位国产 GPU 公司内部人士的这句话，道出了当下所有冲刺 IPO 的 " 中国英伟达们 " 的共同心境：临近关键节点，他们几乎无法放松。

除了要应对复杂的上市流程和突发事件，他们还需面对机构、媒体和投资人的轮番追问："什么时候才有进展？"

站在交易所门前，" 中国英伟达们 " 的一举一动都被置于聚光灯下。

相比于外部的热情高涨，公司内部则更克制谨慎—— IPO 之路可以获得源源不断的 " 资金弹药 "，但也意味着将踏入更激烈的竞技场，就像打怪通关，过完这一关紧接着就是下一关，每一步都必须小心谨慎，以确保顺利站在交易所的交易大厅，完成阶段性任务。

接下来，中国资本市场将迎来 " 中国英伟达们 " 的集体 " 会师 "。最先登场的是一个个的造富故事；紧随其后的，将是残酷的市场竞争与洗牌。

这一切都指向同一个终局——催熟国产算力。

国产芯片企业 IPO，牵动着企业、资本、政策与市场的多重神经。

投资人关注更多的是投资收益和退出离场的机会。

"GPU 看了一圈，当时没投，确实错过机会了，" 一位一级市场投资人说，" 之前是觉得生态问题不好解决，晶圆生产能力也不足，不过没料到国内资本市场这么支持。这两家上市的 GPU 公司，投资人应该还是会赚大钱。"

对企业而言，IPO 是既定安排，也是重要的外部输血的新渠道，这一趋势也与一级市场调整有关。

" 美元基金在撤，大家的投资欲望在下降。" 此前，一位资深投资人透露。

根据清科研究的数据，今年前三季度外币投资金额达到 740 亿元，同比增长 20%，这在一定程度上可以看作美元基金回流的阶段性信号，但是案例数增幅不多，总计 276 起，同比增长 2%，相反人民币基金更为活跃，大有成为耐心资本的势头，涉及投资案例 8004 起，同比增长 23.6%。

" 中国英伟达 " 等不起一级市场的 " 家人们 " 了。

招股书显示，摩尔线程 5 年间募集了超 100 亿元资金，过去三年累计研发投入 38.1 亿元，截至 2024 年年底，其账面货币资金余额为 48.96 亿元。

沐曦股份成立以来累计募资同样超过百亿，提交上市前的两轮融资，规模更是达到了 86.16 亿元。根据招股书的数据，过去三年多，沐曦累计研发投入约 24.65 亿元。截至 2025 年 3 月末，其账面货币资金余额为 56.95 亿元。

业绩方面，摩尔线程过去三年至今累计营收为 13.10 亿元，而沐曦同期累计营收为 11.16 亿元。

成长期的 " 中国英伟达们 "，还无法实现 " 收入 - 研发 - 更多收入 " 的自循环，短期研发投入必须依赖外部持续输血。一度是登顶 A 股市值榜的 " 寒王 "，这个问题也没有彻底解决。

9 月 30 日，寒武纪公告称，向 13 家机构定向增发 333.49 万股，募集资金 39.85 亿元，拟用于面向大模型的芯片及软件平台项目研发，以及补充流动资金。

相比之下，英伟达单季度营收 400 亿美元以上，研发投入超过 40 亿美元，相当于营收的 10%，而 AMD 一个季度营收为 76.85 亿美元，研发投入更是相当于营收的 20% 以上。

一级市场在调整，" 血量 " 也总归是有限的，在未能形成自循环前，资金需求推着 " 中国英伟达们 " 走向二级市场，寻找持续 " 烧钱 " 的机会。

" 摩尔沐曦上市募到钱，又可以烧钱了，" 另一位一级市场半导体投资人强调说。

在他看来，也有一些技术很好的企业，因为特殊原因错过 IPO 的窗口。" 烧钱是必须的，只是哪家可以通过烧钱跑出来，对机构来说比较难判断。"

的确，闯关成功就有可能获得更多的 " 资金弹药 "，但若失败也有可能 " 失血而死 "。这也是为什么我们在一开始就强调，闯关 IPO 是一件紧张、刺激、充满着不确定性的事。

燧原科技的案例就非常典型，其近日官宣更换辅导机构重走上市流程，相较于其首次签署 IPO 辅导协议，时间延后近一个季度。

当然，还没拿到 IPO 船票，不意味着完全没有机会。

" 数据中心项目的国产化率指标，能够帮助这些国产芯片短期生存。" 一位私募投资人说。

以上都是基于业绩、业务的逻辑，但如果从打造标杆的角度看，先人一步上市，不确定性就会少很多。

" 我觉得上市的需求，已经不来自企业自身了。" 一位资深科技政策研究员说。

在他看来，相关上市安排的目的就是做标杆、做引领、做示范，是在向市场打明牌，明确未来鼓励发展的主方向就是科技和与之相应的产业落地。

不管出于何种目的，没有人希望在这个过程中出现意外的插曲。

" 监管非常在意负面舆情，尤其是一些公司相关的不实消息。" 一位有过 IPO 经历的从业者透露，在上市过程中，很大一部分工作就是处理舆情。

闯关 IPO 是 " 中国英伟达们 " 的必经之路，但也要注意：IPO 只是 " 中国英伟达们 " 通关打怪过程中的一个关卡，只不过在一级市场调整，算力争夺战等背景下，关注度被无限放大。

" 这么多 GPU，上市不是终点，谁能真正活下来，还要看整体生态的构建。" 前述资深投资人在说。

02 造富

敲钟前，刺激来自于 " 保上市 " 过程中的不确定性。敲钟后，这种刺激则来自于上市后的造富神话。

5 万亿美元市值的英伟达，拥有许多版本的造富故事。

今年 1 月份，投资人 Ruben D 在领英上分享了英伟达员工的财富情况，称英伟达 78% 的员工身价超过百万美元，其中一半员工的净资产达到 2500 万美元。

腾讯科技在 2025，黄仁勋 " 三顾大陆 "，与雷军亲密合影中也披露过，英伟达每年都会向有突出贡献的员工发放 "CEO 特别奖 "，近年来名额还在增多，但 " 奖金 " 数量相应有所减少。

造富的路上，让财富故事更加充满戏剧性的是市值不断攀升的同时，拆股带来的放大效应。也正因为这种放大效应，在社交媒体上偶尔会曝光出千万元以上的纳税单。

按照公开信息，2021 年 7 月和 2024 年 6 月，英伟达先后进行了 "1 拆 4" 和 "1 拆 10"，这意味着在 2021 年获得公司 100 股股票激励（当时价值超过 7.5 万美元），如果一直持有至今，这笔股票激励将超过 80 万美元。

相比英伟达版本的造富故事，在和多位国产芯片公司员工交流之后，得到的口径出奇的一致——最开心的是老板，其中既有入职时间的问题，也涉及到国产芯片公司激励制度的问题。

根据摩尔线程招股书，64% 的员工持有公司股份。沐曦的招股书中则提到，2022 年至今累计支付股权激励费用 5.9 亿元，按照 700 名员工全员持股的情况估算，人均获得股票激励价值近 78 万元。

更早之前上市的寒武纪，今年二季报中提到过，2025 年上半年股权激励费用为 1.12 亿元。同时，当季还完成了对 2023 年发放的一笔股权激励的归属工作—— 650 名骨干员工（近半数）合计近 243 万股到账，按 8 月 26 日发行价计算，总价值 32 亿元。

从这个角度来看，国产芯片公司 IPO 给普通员工带来的财富效应需要时间沉淀，股票激励随着业绩逐步兑现，才会释放出来。

投资人可以退出，公司能够获得输血，员工财富有望增值，产业成熟度将被进一步催化，这些都要求 " 中国英伟达们 "，在 IPO 的路上行稳致远。

摩尔线程申报科创板 IPO 时，一位内部人士曾透露，他们希望尽量避免被简单标签化为 " 中国英伟达 "、" 国产 GPU 第一股 "。一方面，在申报阶段更倾向于保持低调；另一方面，作为一家年轻公司，现在仍处于发展早期，有很长的路要走。

低调、谨慎在沐曦身上也有反映——其核心团队来自 AMD，但对外的传播上，也都在极力避免与 AMD、英伟达关联。

内部冷静与外部投资人的热情，形成鲜明对比。

考虑到硅谷公司股价的持续上涨，寒武纪一度登顶 A 股市值榜，估值只有几百亿元的 " 中国英伟达 "，想象空间一下就会被打开，二级市场的投资者也会更愿意去助推一把。

" 市场情绪比较高，现在但凡新股上市翻倍概率都比较大，（AI 芯片）这种广受关注的标的就更是了。" 前述科技政策研究员说。

03 接盘

今年黄仁勋三次来华，第四次预计不久之后也将成行。

不过，现阶段英伟达在中国大陆的数据中心市场，已经处于 " 无货可卖 " 的地步，结果就是增量份额几乎为 0。

黄仁勋至少有四次公开表达过类似观点—— " 英伟达在中国市场份额为 0"、" 希望向中国客户销售英伟达芯片 "。

英伟达的难题，恰恰是国产 AI 芯片企业的 " 接盘 " 机会。

根据行业的消息，寒武纪已经与字节深度绑定，同时也在开拓阿里等更多公司的客户。背靠百度的昆仑芯，今年也中标了招商银行、中国移动的大单，尤其是后者订单达到 10 亿级别。摩尔线程、沐曦，今年开始业绩也都有大幅度的兑现。

从行业反馈的情况来看，即便是‘阉割版’英伟达芯片，做互联集群、跑模型相对简单。一位产业研究员强调，" 但是没有英伟达，大家都会舒服很多。"

不过，增长并不完全来自于英伟达的暂停。很多关键领域，即便获得出口许可，英伟达也无法实现突破——由于国产化的指标存在，这部分市场只有 " 中国英伟达们 " 才能接触得到，这也是一项非常得天独厚的优势。

很简单，美国的关键基础设施，一样很难允许中国供应商的存在。

对 " 中国英伟达们 " 而言，还有一个关键的机遇来自于 AI 推理的爆发式增长。根据 OpenAI 公布的数据，其 Tokens 日调用量达到 8.6 万亿，谷歌 Gemini 的 Tokens 日均调用也已经超过 10 万亿级别。

巨量的 Tokens 消耗，依赖算力基础设施的扩张。硅谷公司基础设施上的资本开支在急剧扩张，其中仅 OpenAI 一家，就已经到了 " 谁有买谁 " 的地步，这其中既包括微软的算力，也包括联合甲骨文等合作的星门算力，还包括 AMD 的合建算力，以及谷歌的 TPU、亚马逊的 AWS 以及博通的定制算力等等。

" 推理就是堆卡的数量，训练才要卡的质量。" 前述产业研究员说。

尽管 " 泡沫 " 的呼声越演越烈，需求无限制的膨胀的步伐并未因此停下脚步。大洋彼岸的硅谷公司在爆买算力的同时，中国 AI 企业对算力的需求一样会同步增长。

推理时代，" 中国英伟达们 " 将会迎来最好的增长机会。

04 混战

基于模型的硅谷 AI 公司，打的是一场算力需求战争，而 " 中国英伟达们 " 打的则是一场算力供给战争。

如果从单一产品的维度来看，国产 AI 芯片追赶的速度并不慢。

根据半导体综研整理的数据，国产芯片绝大部分 FP16 算力都在 300TFLOPS 左右，具体为：寒武纪思元 590（314.6TFLOPS）、海光 BW100（350TFLOPS）、平头哥含光 800（205TFLOPS）、沐曦曦云 C500（240TFLOPS）、壁仞 BR104（512TFLOPS）、壁仞 BR100（1024TFLOPS）。

上述产品基本还都是各家上一代的解决方案，接下来的产品性能可以追上英伟达多少，更值得关注。

除了在单芯片上追赶，国产算力还在尝试通过超节点的方式进行扩展。

自去年华为率先代表国内厂商提出了基于昇腾 910C 的 CM384 超节点以来，包括昆仑芯、阿里平头哥都相继展出了超节点方案，试图通过集群的性能，来弥补单芯片的差距。

通过机架内向上扩展做超节点，好比 " 力大砖飞 "，虽然解决了单芯片算力，但互联也非常关键，只不过目前这块国内市场处于相对割裂状态——华为是 UnifiedBus、阿里是 ALink、昆仑芯则是 XPU Link。

一位算力分销商认为，短期内各种协议统一的可能性并不大。" 国内 8 卡服务器居多，现在超节点量还很少，推动统一投入产出比不高。另一方面， 由于都是直接竞品，很难推动一家企业采用另一家企业的私有协议。"

在这种背景下，谁的互联技术更高效，也是赢得市场的关键优势之一。

" 算力牌桌 " 席位争夺除了依赖技术研发，也需要大量的市场推广，这也是必须 " 烧钱 " 的一部分。沐曦的招股书中提到，2024 年度销售费用 1.16 亿元，今年前三季度 3500 万元。

" 软硬结合的适配性还有问题，每卖一套都要去帮忙 " 搓算子 " 做调试等，需要工程团队去现场支持，而集群的布置也要 " 卡厂 " 的人去搞。" 前述产业研究员说。

关于具体的适配，既要考虑 CUDA 兼容，也要考虑国产硬件适配，就需要进行代码调整，前述算力分销商强调。

在头部竞品 " 转身 " 之前，类似市场和销售费用是确保坐在牌桌上不得不做的部署，这也推高了国产芯片上市的紧迫性。

前述产业研究员说，" 现在 ASIC 架构产品下游接受度始终不高，小 fabless 还有竞争机会，如果能把特定的算力需求场景锁定下来那就做活了，但如果华为的 GPGPU 上来前，还没能在牌桌上打出优势，就很危险了。"

对此，一位前大厂战投部门分析师强调，大家都希望有备选算力，所以收敛不会那么快，" 估计收敛也是 3-5 年后的事了。"

总体来说，看国产 GPU 的逻辑，本质还是看产品：

其一，到底做出来单卡性能；其二，看集群性能以及下游能不能用起来 ；其三，在拥有订单的基础上，决定性的因素就是产能。

按照国产高端型号单卡平均 8 万元的价格来计算，100 亿的营收需要 12.5 万张 GPU 卡，如果 GPU die 面积为 600mm²，而按照 50% 的良率来计算，单片晶圆可以产出 44 颗 GPU Die，换算一下，也就是要做到 12.5 万张 GPU 至少需要 2840 片晶圆。

也就是说，100 亿营收需要 2840 片晶圆，50 亿营收、20 亿营收分别需要 1500 片和 600 片左右的产能。

当然，在 "AI 泡沫论 " 的隐忧之下，" 中国英伟达们 " 的成长，也要看 AI 这个故事能不能持续的讲下去，或者说上游的战果，取决于下游的战争。

从目前的情况来看，OpenAI、Anthropic 这些公司都还没有赚钱，尤其是爆买超过 30GW 算力的 OpenAI，年收入也才 130 亿美元，甚至是连单季度收入 500 多亿美元的 Meta，都不得不通过设置金融工具，以发债的形式来获取算力：大家都想要算力，但太贵了，而且有些人还没赚钱。

" 海外逻辑很顺，Meta（电商转化）已经跑通，但国内有量无价，B 端落地有限，C 端那些收费估计覆盖不了成本。" 一位行业分析师说。

本季度，AI 推荐系统帮助 Facebook 用户时长同比增长 5%，Threads 增长 10%，AI 购物助手 Rufus 活跃用户 2.5 亿，使用者购买转化率提升 60%。" 提升都还挺显著的。" 上述分析师说。

所以，只有下游的模型赚钱了，上游的算力和基础设施服务商这些 " 卖水人 " 才能乘势而上。

但最终，谁能从这个过程中跑出来，就看谁的资金弹药更多了。

过去几周，我们拜访了一些国产 AI 芯片企业，各家基本都有提到一个关键词：" 扩张 "。

关于扩张的一个典型的变化就是工区和楼层的增加，有的从一层加到三层，有的从四层加到五层。不论如何，规模的扩展，算得上是一个积极的信号。

" 买地造楼 " 是硅谷巨头们来时的路，也将是 " 中国英伟达们 " 未来的路。