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GPU四小龍，即將在資本市場完成集結。

6月15日，上海燧原科技通過上交所科創板上市審議。根據招股書披露，燧原科技本次IPO擬募資60億元，其中33億投向AI軟硬件協同創新項目，剩下的錢12億給第六代芯片研發、15億給第五代芯片研發。

國產GPU的資本拼圖正在被補齊，四小龍摩爾線程、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技即將在資本市場完成全員集結。

這是一個被加速的時刻。

從2025年12月到2026年6月，短短半年時間，至少6家AI芯片企業登陸或即將登陸資本市場。如果加上此前已上市的寒武紀、海光信息、天數智芯，國產GPU軍團的總市值正在逼近2萬億元。

數字背后的含金量更值得關注。

當摩爾線程一季度實現賬面盈利2935萬元，沐曦股份虧損收窄57.7%，并明確給出了2026年達到盈虧平衡點的時間表。不同數字指向同一個方向：

國產GPU正在以前所未有的速度縮短從技術突破到商業正循環的距離。

2026年4月24日，深度求索發布了萬億參數旗艦模型DeepSeek-V4。

與一年前V3發布時業界還在爭論"國產芯片能不能跑大模型"不同，這一次，包括華為昇騰、寒武紀、海光、沐曦、摩爾線程、昆侖芯、平頭哥真武、天數智芯在內，多家國產AI芯片在模型發布當天就完成了適配。

DeepSeek-V4為國產芯片帶來的，遠不止一次技術適配，它改變了市場對國產算力的預期坐標系。

此前，評判一顆AI芯片的默認框架是，其性能達到英偉達同代產品的百分之多少。這將國產芯片置于追趕者的位置上。

但DeepSeek-V4的實踐提供了一個新視角。華為昇騰計算業務總裁張迪煊透露，華為AI訓推加速卡Atlas 350的單卡算力已經達到英偉達H20的2.87倍。

當萬億參數模型可以在國產芯片上穩定運行，對標英偉達最強卡就不再是唯一的選擇標準。

這種認知的轉變正在轉化為真金白銀。市場研究機構Bernstein Research預測，到2026年，英偉達在中國AI芯片市場的份額將從三年前的95%暴跌至8%，華為將占據50%，AMD約12%，寒武紀排名第三。

群雄逐鹿的格局下，國產AI加速卡整體份額突破60%。這是一個歷史性的格局重塑，三年前還被認為是不可逾越的壁壘，正在被國產芯片迅速瓦解。

GPU四小龍的崛起同樣不可忽視。

2026年3月30日晚，摩爾線程夸娥智算集群砍下6.6億元大額訂單。公告顯示，僅此一個訂單，其合同金額就相當于摩爾線程2024年全年營收額的55%。

這意味著，摩爾線程已攻克萬卡級集群的工程化壁壘，從造芯片邁入交付超大規模算力集群。

此次沖刺科創板的燧原科技，則受益于與頭部企業的緊密綁定。

在騰訊2025年全年業績發布會上，總裁劉熾平對外披露，騰訊在2025年對AI新產品的投入約為180億元，并計劃在2026年將這一投入至少翻倍至360億元以上。

需求端的爆發才剛剛開始，而燧原在其中獲得的份額正在持續擴大。2026年一季度，燧原營收2.87億元，同比暴增1474%。

眼下，窗口仍在擴大。

以壁仞科技為例，其2025年營收10.35億元，同比增長高達207%，手握客戶覆蓋國家級算力平臺、電信運營商和AI大模型公司。53.8%的毛利率表明，其產品在市場中擁有充分議價地位。

背后是DeepSeek-V4撞開的市場窗口，從華為昇騰的訂單激增、到寒武紀的扭虧為盈、8家國產芯片的Day0適配，國產芯片已經可以承載頂級大模型的生產級推理負載。

如果只用一個指標來衡量國產GPU與英偉達的差距，最合適的不是芯片算力，而是時間。

英偉達CUDA生態已經積累了20年，擁有全球400萬開發者，全球大部分主流AI框架的默認適配，構成芯片帝國的護城河。開發者想要搬出CUDA生態，成本不止是金錢，還有一個團隊數年的代碼積累、調試習慣、工具鏈依賴，是開發者的肌肉記憶。

但更值得關注的是，國產GPU企業正在用遠短于20年的時間，用多條路徑繞開英偉達方案。

第一條是兼容，摩爾線程走的就是這條路。自研MUSA架構的軟件棧高度兼容CUDA生態，目標是以最低遷移成本幫助開發者將應用從英偉達平臺遷移過來。

換言之，摩爾線程為龐大的CUDA存量用戶提供了一條低摩擦的切換通道。今年5月18日，摩爾線程的北京年度發布會上，摩爾線程創始人張建中直接講道：

“MUSA的目標從來不是做一個CUDA的替代品，而是要讓CUDA開發者無縫遷移到國產平臺，真正實現即插即用。”

第二條是繞開，華為昇騰和燧原科技采用的領域專用架構DSA，即專為AI訓練和推理定制芯片，不追求圖形渲染等通用能力。

這條路的核心思想是專為AI而生，通過在芯片中針對AI訓練高頻場景設計專用計算單元，如矩陣計算單元、向量計算單元的方式，集中資源為AI計算做硬件優化，從而在AI場景下實現比通用GPU更高的效率和更低的功耗。

例如，華為昇騰950PR單卡性能壓制英偉達H20，就是DSA路線優勢的最佳注腳。

燧原科技的發展尤為典型，做法是打破做標準芯片等客戶采購的模式，主動與模型商高度協同，由騰訊提出需求，燧原做極致的針對性優化。此前，燧原科技的三代芯片已在騰訊內部適配上線數百個業務場景，從微信語音轉文字到騰訊會議紀要，從廣告推薦到內容審核均有覆蓋。

這套打法在騰訊體系內確實跑出了效果。燧原科技2023至2025年營收從3.01億元跳至9.90億元，復合增長率高達81.32%。

壁仞科技則選擇軟硬結合模式，其智算解決方案同時提供自研芯片、板卡、服務器乃至完整的智算集群，也包含自研的BIRENSUPA軟件平臺，其中附有編譯器、算子庫、通信庫等完整軟件棧，并兼容主流AI框架。而在系統層，壁仞提供萬卡集群交付能力。

一組數據可以證實這套組合模式的實力。2025年，其智能計算解決方案收入為10.28億元，占總營收超99%。

概述國產GPU的增長路徑，可以是一句話，在單卡能力以外，構筑自己的生態護城河——從通用兼容到專用高效、從芯片到解決方案、從大模型到科學計算，每一個維度都有玩家在全力推進。

眼下的中國AI芯片市場，正從一個英偉達主導、其余跟隨的單極格局，重塑為一個多極的、以夠用+便宜+可控為新坐標系的戰場。

根據IDC等機構數據，2025年中國AI加速卡總出貨量約400萬張，其中英偉達出貨約220萬張，市場份額從巔峰的95%下降至約55%；同期，本土廠商合計出貨約165萬張。

在這一輪洗牌中，國產陣營已形成清晰的梯隊。以81.2萬張出貨量的華為昇騰為領頭羊，阿里平頭哥、百度昆侖芯、寒武紀等多強并起，拆掉了英偉達的獨角戲。

今年3月，螞蟻集團首席技術官何征宇帶領的Ling團隊發布的論文顯示，使用優化后的低規格硬件系統，訓練1萬億Token的成本可從635萬元降至508萬元，降幅約為20%。

換句話說，不需要英偉達的先進芯片，國產芯片已經能支持前沿模型訓練。

根據中信證券預測，到2026年，中國國內AI芯片市場規模將突破3000億元人民幣，大模型訓練和推理需求爆發、智算中心建設和企業AI滲透率提升、以及國產替代進入攻堅階段，這三大引擎將驅動國產GPU在2028年前后的推理市場占有率突破40%，訓練市場突破25%。

更關鍵的變化發生在結構層面。2026年，AI產業的"云端深耕+邊緣爆發"雙重格局正在成型。在邊緣領域，工業互聯網、自動駕駛、數字孿生等場景的落地進入爆發期。海量數量龐大、場景碎片化、對功耗和成本極度敏感的邊緣AI節點將迎來需求爆發。

這類需求，恰好不是英偉達的舒適區，卻是國產GPU的大蛋糕，不是從英偉達手中搶來的，而是英偉達留下來的。

再往深處看，深度求索官方數據顯示，國產芯片的算力利用率從行業普遍的60%提升到了85%，推理成本能降至英偉達方案的三分之一。

換言之，頭部項目驗證了國產芯片+國產模型+國產云的閉環可以跑通。

但這并不意味著，機會窗口會永遠敞開。

英偉達的Blackwell和Rubin系列仍在迭代，CUDA生態的鎖死效應仍未松動。

能否跨進軟件生態的深水區，構筑一個包含開發者社區在內，完整的原生軟件棧；能否用架構創新彌補制程差異，打破先進算力天花板；能否從項目交付走向平臺化交付，從一單一單做轉向通用運營。

這些關口，決定國產GPU能否從替代敘事邁向原生。眼下燧原科技IPO，四小龍齊聚資本市場只是一個開始。未來，跑通盈利模式，孵化自有生態，這將是國產GPU的新篇章。

       原文標題 : GPU四小龍上桌，寒武紀們不再孤單