文章核心观点 - 国产GPU行业在算力紧缺、国产替代及生成式AI爆发的背景下，正迎来密集的资本市场验证期，其发展焦点已从“能否做出”转向“能否卖出并进入真实场景” [4][8] - 沐曦集成电路股份有限公司作为国产GPU代表，选择了一条更侧重长期主义的技术路径：押注通用GPU，自研核心IP与软件栈，并优先从推理市场切入，再向训推一体发展 [2][9][12] - 公司展现了惊人的商业化增速，但同时也面临高强度研发投入导致的持续亏损，其成功与否取决于技术路线的长期演进能力及生态构建，而非短期财务表现 [13][14][16] 行业背景与驱动因素 - 算力需求分层：生成式AI爆发导致算力需求分层，高端训练市场由英伟达主导，而推理和中算力应用（如政务、运营商、公共算力平台）为国产GPU提供了现实市场空间 [5] - 外部供给挤压：在高性能AI芯片出口受限背景下，中国市场对“可持续获取的算力”需求放大，国产GPU在“可用、可交付、可规模化”的区间获得机会 [6] - 发展阶段变化：国产GPU行业在2019年后创业集中爆发，当前已从完成产品量产（解决“能否做出”）进入商业验证阶段（解决“能否卖出”），这是公司集中冲刺上市的时间拐点 [7][8] 沐曦股份的技术与产品路径 - 技术路线选择：公司未采用“全功能GPU”路径，而是押注通用GPU，将架构重心放在AI和高性能计算上，更接近AMD的技术传统而非英伟达模式 [9] - 应对现实约束：在制程工艺受限前提下，公司通过自研核心GPU IP来最大化单位算力效率，并为产品迭代保留自主度，其正在研发的曦云C700系列旨在性能上挑战英伟达H100区间 [10] - 产品演进逻辑：公司从智算推理芯片（曦思N100）切入，随后迭代至训推一体芯片（曦云C500），产品矩阵已覆盖训推一体、智算推理和图形渲染三大应用场景 [11] - 集群与软件生态：公司自研MetaXLink高速互连技术，使GPU互连带宽和延迟表现达到与英伟达4nm工艺旗舰产品H200相当的水平，支持2-64卡互连 [12] - 软件兼容性：公司自研MXMACA软件栈在API层面实现了对国际主流CUDA生态的高度兼容，以最小化用户迁移成本，是国产GPU中生态兼容性最全面的方案之一 [12] 商业化进展与财务表现 - 营收高速增长：公司营业收入从2022年的42.64万元增长至2024年的7.43亿元，最近三年复合增长率为4074.52%，2025年第一季度营收达3.2亿元 [13] - 收入结构转变：收入主力已从早期的智算推理GPU板卡迅速转向训推一体芯片，2024年及2025年第一季度，训推一体芯片曦云C500系列收入占比分别达97.28%和97.87% [13] - 产品累计销量：截至2025年3月底，公司GPU产品累计销量超过2.5万颗 [2] - 高强度研发投入：2022年至2024年，公司研发投入分别高达6.48亿元、6.99亿元和9.01亿元，合计占最近三年累计营业收入比例的282.11% [14] - 持续亏损状态：2022年至2024年，公司归属于母公司所有者的净利润分别为-7.77亿元、-8.71亿元和-14.09亿元，截至2025年3月末合并报表未分配利润为-10.48亿元 [15] 行业格局与资本展望 - 行业普遍亏损：在国产AI芯片公司中，仅海光信息稳定盈利，寒武纪在2024年第四季度扭亏，景嘉微、龙芯中科、摩尔线程等仍处亏损周期，沐曦预计最早2026年达到盈亏平衡 [16] - 市场增长潜力：2024年中国GPU市场规模约为1073亿元，同比增长32.96%，但国产GPU产业相较海外仍有差距 [17] - 长期验证关键：资本市场需判断公司技术路线是否具备持续演进空间，其成功依赖于在多个产品周期中不断迭代并逐步形成生态锁定，而非单一代产品 [16] - 上市意义：上市是公司为高强度研发和产业化补充弹药的过程，也是提前接受市场审视的起点，旨在探索一条在英伟达主导的算力世界中不依赖奇迹的生存路径 [8][17]