2026 年 9 月 11 日，燧原科技在科创板挂牌，发行价 142.18 元，开盘 410 元。至此，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技这四家被称为 " 国产 GPU 四小龙 " 的公司全部进入公开市场。资本市场最初给出的定价极为慷慨：摩尔线程上市首日收涨 425.46%，沐曦股份收涨 692.95%，前者开盘市值突破 3000 亿元，后者上市七个月后市值一度站上 4000 亿元。

真正变化的是评价标尺。10 月 28 日至 30 日，摩尔线程、沐曦、燧原先后交出上市以来的第一份三季报，壁仞仍按港股中期口径披露。三家的营收同比增速分别是 319.15%、128.45%、331.74%，摩尔线程和沐曦都在扣非上走向了正数，燧原还在亏，但单季亏损同比收窄 56.12%。

不过，四小龙营收翻倍与盈利却同时出现，不是国产算力不行了，而是外界换了提问方式：过去问能不能把芯片造出来、流片成不成功，现在问卖不卖得动、一单赚不赚钱，赚到的钱能不能留在账上。

一、分化：同一份景气，四本不一样的账

四家的上市时间跨度九个月，披露口径也不一致：三家已经给到三季报，壁仞只有港股中期数据。但把已披露的数据摆在一起，路线与业绩的分化已经足够清晰。

摩尔线程把规模优势拉到了新的身位。前三季度营收 32.89 亿元、同比增长 319.15%，这个数字超过沐曦的 28.24 亿元，也超过燧原的 23.32 亿元。单看第三季度，15.52 亿元的收入环比增 55.4%，一个季度就逼近上半年两个季度之和。它走全功能 GPU 路线，图形渲染和 AI 计算都要，自研 MUSA 软件栈，靠 MTT S5000 智算卡与夸娥集群打市场，9 月与京东云签下的十万卡集群合作，计划 2027 年建成。

利润表的转折发生在第三季度。当季归母净利润 0.49 亿元、扣非归母净利润 0.20 亿元，回看前两季，一季度盈利 0.29 亿元、二季度亏回去 0.41 亿元，到三季度两项一起转正。把三个季度合起来则是另一幅图：累计归母 0.38 亿元、扣非亏损 1.31 亿元，差额来自 1.68 亿元非经常性损益，其中金融资产公允价值变动及处置贡献 0.89 亿元。

前三季度研发投入 13.40 亿元、同比增长 55.72%，已经超过 2025 年全年的 13.05 亿元，但费用率从上年同期的 109.7% 降到 40.75% ——收入跑得比投入快，这才是单季扣非能转正的直接原因。

沐曦股份的三季报交在 10 月 30 日晚，实际数落在 10 月 15 日预告区间的中间：前三季度营收 28.24 亿元、同比增长 128.45%，归母净利润 6.39 亿元、扣非归母净利润 2.59 亿元，两项都较上年同期扭亏。第三季度单季营收 15.00 亿元、同比增长 367.12%，一个季度就超过上半年的 13.24 亿元。

反差出现在同一张利润表的两行之间。第三季度扣非归母净利润 3.08 亿元，比二季度的 0.54 亿元翻了近五倍；同一季度的归母净利润却只有 0.27 亿元，环比下降 96.27%。差额是约 -2.81 亿元非经常性损益——上半年给沐曦贡献了 8.87 亿元公允价值变动收益的那笔投资账，到第三季度转为负值。公司当初自己注明这笔收益不具可持续性，报表如今把它兑现了一半。

真正撑起主营的是产品与交付。曦云 C600 在 5 月量产，搭载 144GB HBM3e，从晶圆到封装走全国产供应链；7 月发布的曦景 S600 超节点支持柜内高速互连，可横向扩展到万卡级集群。前三季度毛利率 54.99%、同比只降 0.77 个百分点，第三季度单季 53.03%，研发投入 8.28 亿元、同比增长 19.12%，费用率随收入扩张一路走低。

规模换来的位置还没有兑现成估值溢价。沐曦上市七个月时市值一度站上 4000 亿元，11 月 2 日收盘回到 1866 亿元。资本市场愿意为国产算力付的钱仍在，只是不再为 " 能造出来 " 这件事付溢价。

壁仞科技的收入弹性最大。2026 年上半年营收 12.36 亿元，同比增长约 1997.6%，超过 2025 年全年的 10.35 亿元；期内亏损收窄至 3.77 亿元，同比减亏 76.4%，毛利率提升到 42.7%。

壁仞科技的打法偏向系统级。与上海仪电、曦智科技、中兴通讯联合发布的 " 光跃 " 光互连光交换 GPU 超节点已部署数千卡，大模型训练性能 30% 以上提升；自研 BLink 2.0 互连协议最大支持 1024 卡扩展，上半年研发开支 8.04 亿元。它是四家里唯一没有三季度数据的，中期口径也足以看出打法。

燧原科技走的是最极端的一条路。它不兼容 CUDA，选择自研 DSA 路线、GCU 指令集，和主流 GPGPU 路线不同，八年迭代四代架构五款芯片，全部一次流片成功。代价是 2023 年至 2025 年累计研发投入 36.76 亿元，相当于同期累计营收的 1.8 倍。

9 月 11 日刚挂牌的燧原，首份财报交在 10 月 30 日。前三季度营收 23.32 亿元、同比增长 331.74%，几乎贴着此前预告区间 23 亿至 30 亿元的下限，与区间上限对应的 455.36% 增速相去甚远；归母净亏损 7.54 亿元，同比收窄 15.07%。第三季度单季营收 12.12 亿元、同比增长 395.34%，亏损 1.22 亿元，同比减亏 56.12%、环比减亏 35.31%，单季毛利率 33.80%、同比反升 2.35 个百分点。

回报仍然押在腾讯身上。天眼查数据显示，腾讯既是第一大外部股东，也是第一大客户，2025 年贡献 8.30 亿元收入，占营收 83.79%。真正值得看的是两张资产负债表科目：9 月末合同负债 63.85 亿元，较上年末增长 1745%，相当于前三季度营收的 2.7 倍；同期预付款项 77.09 亿元，是为锁定晶圆和存储提前付出去的钱。前三季度经营活动现金净流出 20.17 亿元，钱全压在这两端。

共性很清楚，分歧同样清楚，路线上的分野更根本。兼容 CUDA 的 GPGPU 与自研独立的 DSA，前者迁移成本低、起步快，后者不受制于人，但编译器和算子库要自己从头做一遍。生态壁垒正在被工程量一寸寸啃下来，而每一寸都要付钱。

二、错位：硬件追得上，CUDA 这道墙绕不过

国内的分化只是第一层。真正决定四家天花板的，是它们与英伟达之间的距离，以及这段距离里哪些能追、哪些追不上。

全球坐标系由英伟达设定。2026 财年营收 2159 亿美元，同比增长 65%，其中数据中心业务 1937 亿美元；2027 财年第二季度单季营收 962.21 亿美元，毛利率 75.0%。英伟达累计研发投入超过 767 亿美元，42000 名员工中约 31000 人在研发。

这不是一颗芯片的较量，而是一套被二十年时间、数百亿美元和数百万开发者反复加固过的系统。硬件层面的差距其实在收窄——沐曦 C600 的 144GB HBM3e 规格已超过英伟达对华销售的 H20，壁仞的超节点在混合专家模型训练实测中跑出 30% 以上的端到端性能提升。

真正难追的是生态。CUDA 二十年积累的算子库、调试工具、开发者习惯和存量代码，本身构成了迁移成本；研发投入的量级差更现实：英伟达 2026 财年研发费用 184.97 亿美元，折合人民币约 1310 亿元。

这轮博弈的特殊之处在于，它不是一场纯市场化的正面硬刚。出口管制把英伟达最先进的 Blackwell 挡在中国门外，H200 虽获准出口，贡献的数据中心营收不到 1%，英伟达 CFO 在二季度财报中明确表示，前瞻指引未假设任何来自中国数据中心的计算收入。

黄仁勋的说法是，这套政策迫使英伟达把价值 500 亿美元的中国市场让出去，来自中国的营收占比已降至约 9%，而三年前中国至少占其数据中心收入的五分之一。IDC 数据显示，2026 年上半年英伟达在中国数据中心 AI 芯片份额降至 34%，出货 67.8 万颗、同比下降 44%；华为以 28% 紧随其后，一年前差距还是 31 个百分点。

窗口是真的，但不是永久红利。国产厂商的清醒之处在于，它们没有把主战场设在对标全球最强预训练卡上，而是落在国内千卡集群、行业私有化大模型、推理算力和信创场景，靠本地化服务、定制适配和交付确定性拿单。

一个结构变化更有说服力。2026 年上半年中国 AI 加速器总出货 200.8 万颗，其中 GPU 出货 99.1 万颗、同比下降 26%，非 GPU 加速器出货 101.6 万颗、增长近 80%，首次在数量上超过 GPU；华为、平头哥、昆仑芯、寒武纪四家拿走非 GPU 细分市场 95% 的份额。需求重心转向推理，恰好落在国产厂商最能发挥的位置上。

三、变局：抢卡的日子过去了，接下来比谁回本快

错位能换来时间，换不来终局。决定四小龙能走多远的，是国内算力需求还能旺多久，以及这轮景气最终以什么方式收尾。

需求端短期仍然旺盛。信通院数据显示，截至 2026 年 6 月底全国在用智能算力规模达 2185 EFLOPS，同比增长 177.3%；灼识咨询预测，中国 AI 加速卡市场规模 2024 年 2164.77 亿元增至 2028 年 11076.46 亿元，其中推理 8085.82 亿元、占比超七成。

腾讯计划把国产芯片采购占比提升到 65% 以上，高盛判断国产 AI 芯片在服务器中的部署占比有望达 70% 至 85%。燧原敢给出前三季度最高 455.36% 的增速指引，底气就在这里。

供给端却同时亮起红灯。先进制程、HBM、基板和高速互联依然紧张，SK 海力士已明确 2026 年 HBM 产能全部售罄，TrendForce 数据显示二季度 DRAM 合约价环比季增从 58% 至 63%。壁仞科技 2026 年上半年末存货与服务相关预付款项为 15.34 亿元，较 2025 年末增长 230%，都是在为这件事买单。

更麻烦的是利用率。信通院口径下，2025 年国内智算资源实际使用率仅 36.8%，每投入 100 元建设算力，约 70 元对应的资源处于空转状态；腾讯云张晋在 MWC26 智能数据中心峰会上给出的数字更低，全国智算中心平均利用率仅 20% 至 30%，部分企业级不足 10%。五矿证券统计，五家头部云厂商 AI 资本开支与对应收入之比，已从 2023 年的 59.2% 升至 2026 年上半年的 128.3%。

行业由此从抢芯片、建集群的粗放扩张，切换到算力利用率和 ROI 优先的精细化阶段。这对四小龙是双刃剑：低效算力被淘汰，真正跑得起来的集群反而更值钱；但买方开始按 Token 消耗量计费、按结果化交付结算，芯片厂商再也不能把卡卖出去就完事。

竞争要素因此从单卡性能，转向全栈能力、集群交付、生态迁移成本和良率控制的综合比拼。10 月 15 日阶跃星辰开源 Step 5 Preview 当天，昇腾、摩尔线程、沐曦、壁仞和海光 DCU 全部完成适配，Day 0 适配在头部厂商中普及，意味着模型适配带来的差异化正在收窄。

风险边界也在这时清晰起来。应用落地不及预期是第一重，Gartner 预警到 2027 年底超过 40% 的 Agentic AI 项目会因成本高企、价值模糊被取消。算法效率提升降低算力消耗是第二重，同样的智能产出用更少的卡就能跑出来，卖卡的人反而受损。

海外供给政策变动是第三重，管制一旦放松，时间窗口会立刻收窄；国内价格内卷与生态适配进度，则决定谁能把账面收入变成可持续利润。摩根士丹利测算国内云厂商 ROIC 在 13% 至 20% 区间、现金回收期约 3 年。

回到开头那把标尺。四小龙已经走完最难的一步：造出芯片、流片成功、送进机房、把收入做进财报；剩下的一步更难，也更值钱——让客户在下一个采购周期里，因为好用而不是因为没得选，继续下单。窗口还在，但窗口从来不会等人。