文章核心观点 - 国产AI/GPU公司密集登陆资本市场，反映了市场对国产算力产业的高期待与支持，但行业在单卡性能、集群能力、软件生态等方面仍需持续提升，以实现从“替代可用”到“自主好用”的跨越 [1][2][3] 资本市场动态与IPO情况 - 沐曦股份于12月17日登陆科创板，与12月5日上市的摩尔线程在半年内相继完成IPO，显示AI计算加速领域公司对公开市场融资的迫切需求 [1][2] - 摩尔线程上市首日高开468%，总市值超3000亿元，股价一度触及941.08元/股，对应总市值曾突破4400亿元，反映二级市场极高期待 [2] - 摩尔线程IPO募集资金约80亿元，投向新一代AI训推一体芯片、AI SoC芯片等项目 [2] - 沐曦股份IPO募集约40亿元，投向新型高性能通用GPU、AI推理GPU及前沿高性能GPU技术研发等项目 [2] - 公司上市旨在拓宽融资渠道，补充研发投入，以提升技术水平、丰富产品线并加快扩大市场份额 [2] 市场规模与竞争格局 - GPU占据全球AI芯片约八成市场份额，全球市场呈现英伟达（超八成份额）与AMD（近两成份额）的“一超一强”格局 [4] - 2024年中国AI芯片市场中，英伟达占66%，AMD占5%，华为海思占约23%，沐曦股份与摩尔线程市场份额均约为1% [4] - 预计到2029年，中国AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元激增至13367.92亿元，2025-2029年年均复合增长率为53.7% [4] - GPU是中国AI芯片市场中增长最快的细分领域，其份额预计将从2024年的69.9%上升至2029年的77.3% [4] 技术进展与产品规划 - 国内AI芯片主流算力水平尚处于英伟达A100产品阶段，少数厂商通过先进封装等方式能实现接近H100产品的算力 [6] - 沐曦股份最新一代产品曦云C600系列性能介于A100和H100之间，预计2024年底风险量产，2026年上半年正式量产 [6] - 沐曦股份下一代产品曦云C700系列基于国产供应链打造，性能对标英伟达H100，预计2025年下半年量产 [6] - 摩尔线程表示下一代GPU产品将继续提升芯片算力、访存带宽、内存容量和通信带宽 [6] - 目前能将训练芯片投入实际千卡、万卡大规模智算集群训练的国产厂商仍是少数 [5][6] 集群能力与软件生态 - 摩尔线程基于MTT S5000产品构建的千卡GPU智算集群，效率超过同等规模国外同代系GPU集群，其KUAE系统支持万卡级规模扩展 [7] - 沐曦股份已实现千卡集群大规模商业化应用，并正在研发和推动万卡集群落地，已成功支持128B MoE大模型完成全量预训练 [7] - 国内厂商在集群能力上已取得进展，但处于市场拓展初期，面临性能不稳定、兼容性不足等问题，需提升软硬件协同能力 [7] - 英伟达CUDA生态在行业处于垄断地位，拥有500万开发者 [7] - 沐曦股份拥有自主研发的GPU IP、指令集和架构，以及高度兼容主流CUDA生态的MXMACA软件栈 [8] - 摩尔线程采用自研MUSA GPU架构，兼容国际主流生态，并启动开发者计划以推动国产GPU生态发展 [8] - 做好软件生态可加速国产AI芯片从“替代可用”向“自主好用”的进程 [8]