在摩尔线程上市8个交易日后，12月17日，又一家国产GPU（图形芯片）厂商沐曦股份正式登陆科创板。与此一起，AI（人工智能）芯片（包含GPU、ASIC等）赛道上，壁仞科技、燧原科技等也在加快IPO脚步。
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资本商场情绪升温之际，外界也在进一步审视国内GPU乃至AI芯片工业后续的远景和挑战。
对此，芯谋研究企业部总监王笑龙向证券时报记者表明，A股已有海光信息、寒武纪等AI芯片上市企业，本次沐曦和摩尔两家头部GPU企业接连完成IPO，阐明在AI核算加快范畴快速开展布景下，相关公司更需求公开商场的助力，才干更好应对AI芯片动辄10亿元级别的费用。久远来看，国内AI芯片厂商任重而道远，在单卡功能、集群的单位算力本钱和能耗、软件生态等范畴仍需不断提高，然后让国产AI芯片从“替代可用”迈向“自主好用”。
押注AI芯片
回忆本次IPO历程，沐曦股份和摩尔线程均于本年6月30日获受理，至现在齐聚A股，历时半年不到。
从商场表现来看，摩尔线程12月5日高开468%，总市值超3000亿元；上市5天内，股价一度触及941.08元/股，对应总市值曾打破4400亿元。反映了二级商场对国产GPU智算工业极高的等待值。对此，公司12月11日晚间提示危险称，股价可能存在因短期上涨过快出现的跌落危险。
据招股书，摩尔线程IPO征集资金约80亿元，将投向新一代自主可控AI训推一体芯片研制项目、新一代自主可控AI SoC芯片研制项目等。
沐曦股份征集约40亿元将投向新式高功能通用GPU研制及工业化项目、新一代人工智能推理GPU研制及工业化项目和面向前沿范畴及新兴使用场景的高功能GPU技术研制项目。
沐曦股份董事长陈维良在IPO路演时表明，算力是推进数字经济开展的中心引擎，但是我国算力基础设施长时间依靠海外巨子，面对不断升级的地缘政治冲突和新一代人工智能革命，推进国产算力建设、保证工业链自主可控已迫在眉睫。通过本次上市，公司能够进一步拓宽融资渠道，使用征集资金补充研制投入，以提高中心技术水平并丰富产品线，加快扩展商场比例。
“资本商场用真金白银在支撑国产GPU，这传递出一个激烈信号。企业应坚决走中心技术自主创新之路，以加快国产替代进程。”深度科技研究院院长张孝荣告诉证券时报记者。
商场规划快速成长
回溯工业演进头绪，GPU开始用于图形烘托，逐步开展为通用核算加快引擎，其大规划并行核算架构可一起履行海量核算任务。跟着深度学习的开展，GPU在AI大模型练习与推理范畴逐步成为干流挑选，占有全球AI芯片约多半商场比例。
全球GPU商场出现“一超一强”格式，其间英伟达近年来继续保持超多半商场比例，AMD则占有剩下近两成比例。
再观国内全体AI芯片范畴。据Bernstein Research核算，英伟达和AMD在2024年我国AI芯片商场中别离占有66%、5%的商场比例。国内企业方面，华为海思占有约23%的商场比例，沐曦股份和摩尔线程商场比例均约为1%。
展望未来，弗若斯特沙利文预测，到2029年，我国的AI芯片商场规划将从2024年的1425.37亿元激增至13367.92亿元，2025年至2029年期间年均复合增长率为53.7%。从细分商场看，GPU的商场增长速度最快，其商场比例预计将从2024年的69.9%上升至2029年的77.3%。
要从世界巨子手中争得一席之地并非易事。“在AI练习商场中，练习芯片对架构规划、存储规划、集群才能、软件生态等归纳才能要求较高。特别跟着大模型练习参数量的不断增加、算法结构益发复杂化，AI练习任务逐步需求千卡、万卡乃至更大规划智算集群支撑，现在能将练习芯片投入实践练习任务的国产厂商仍是少量。从技术道路来看，国内现在已汇聚了沐曦和摩尔等GPU厂商；也有选用其他技术道路（例如ASIC）的AI芯片公司，包含寒武纪、昆仑芯、平头哥等，均在练习商场中占有必定比例。”一位AI芯片规划公司负责人向证券时报记者阐述。
在单卡功能方面，沐曦股份在招股书中曾对国内情况予以总结：受限于工艺制程，国内AI芯片行业的干流算力水平尚处于英伟达A100产品阶段，少量厂商通过先进封装（如双芯粒封装）等方式能完成挨近英伟达H100产品的算力，为国内厂商中的最先进水平。
关于外界关注的新产品发展，陈维良在路演时告诉投资者：“最新一代产品及明年的主力产品曦云C600系列，功能介于A100和H100之间，预计本年年底进入危险量产阶段，2026年上半年正式量产。下一代产品曦云C700系列，根据国产供应链打造，功能对标英伟达H100，预计明年下半年量产。”
摩尔线程亦表明，下一代GPU产品将继续提高芯片算力、访存带宽、内存容量和通讯带宽等。
着力加强集群与生态
除了单卡功能，集群功能及稳定性、生态兼容与搬迁功率等，均是未来国内AI芯片厂商需求重点加强的着力点。
摩尔线程创始人张建中此前在路演中表明：“根据公司MTT S5000产品构建的千卡GPU智算集群，功率超越同等规划国外同代系GPU集群核算功率。公司自主研制的KUAE体系为智算中心供给端到端解决方案，支撑万卡级规划扩展才能……针对KUAE万卡互联场景，规划了多节点压力测验方案，验证芯片和体系在高温、高负载下的稳定性。”
沐曦股份介绍，作为国内练习芯片的中心厂商之一，公司已完成千卡集群大规划商业化使用，并正在研制和推进万卡集群的落地，现在已成功支撑128B MoE大模型等完满足量预练习。
国内厂商在集群才能上已获得必定发展，从千卡到万卡的集群正成为干流；但尚处于商场拓宽初期，需求长时间的功能验证及广泛的生态支撑，在实践使用中也面对功能不稳定、兼容性不足等问题，所以仍需加大相关投入，以提高软硬件协同才能。
在软件生态层面，英伟达CUDA生态在行业生态内处于垄断位置，全球具有500万开发者，构成了完善且庞大的开发者生态。
近年来，国内厂商亦在生态构建上活跃投入和布局。例如，沐曦股份已具有自主研制构成自主知识产权的GPU IP、指令集和架构，以及高度兼容干流CUDA生态的MXMACA软件栈；摩尔线程选用的是自研MUSA的GPU架构，并兼容世界干流GPU生态。一起，公司发动MUSA社区开发者方案，为开发者供给全套开发工具及移植支撑，推进国产GPU生态的开展。
“即使现在国产AI芯片没有达到国外芯片的功能，但如果把软件生态做好了，客户也会满意，这会加快国产AI芯片从‘替代可用’向‘自主好用’的进程。”上述AI芯片规划公司负责人认为。
