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国产GPU领域，表面像是一场竞赛，实则分岔为四条迥异的路径。先看背景：2022年，英伟达在中国AI芯片市场占有约95%份额；而Bernstein预测，到2026年中，其整体份额将降至8%，高端市场几乎被国产替代。

换个角度，Reuters估算英伟达仍保有约55%的总体份额。这两个数字叠加，表明高端市场已由国产主导，中低端则仍处于混战状态。

这四家企业的路线各不相同。

摩尔线程走全功能GPU路线，涵盖图形渲染、AI训练与推理，全面对标英伟达，从芯片设计到软件生态全盘自建。其上限虽高，但芯片架构、软件栈、开发者生态均需从零起步，英伟达耗时二十余年构筑的护城河，它必须从头复刻。

沐曦则选择兼容CUDA。客户原本在英伟达上运行的代码，迁移至沐曦显卡时成本最低。代价是，沐曦必须始终追赶英伟达的更新节奏，后者每推新一代，它就得跟进。其自研软件栈MXMACA已实现四层适配，覆盖驱动、编译器、算子与框架，适配了40多个AI框架和1000多个模型。简言之，沐曦的核心卖点是“无需修改代码”。

壁仞的策略最为独特，押注芯粒技术：单颗芯片难以做大，便将多颗小芯片拼接，如同搭建积木。配合自研NPO光互连技术，光引擎直接集成于GPU上，绕开传统DSP芯片，实现低延迟长距离传输。今年WAIC上，它展示了1024卡超节点方案。其赌注在于大规模训练，单卡不足时靠集群弥补。但拼接芯片容易，芯片间通信延迟与一致性才是关键，NPO正是为此而生。

燧原的路线最与众不同，采用自研DSA架构，专为推理场景优化，不兼容CUDA，用户需重写代码。然而，在推理场景中，其效率更高。用通用性换取效率，这一取舍体现了其对场景判断的笃定。它专注于推理领域，深度绑定腾讯这一客户，招股书显示，83.79%的营收来自腾讯，腾讯是其最大的试验场。

这四家均被称作“国产GPU”，但终点截然不同：摩尔线程志在成为中国的英伟达，沐曦主打最低迁移成本，壁仞押注大规模训练，燧原则深耕推理市场。四条路径通向四个不同目的地，这并非同一场比赛。

目的地的选择由市场结构决定。2025年，推理已占据AI服务器市场67%的份额，训练仅占33%，推理需求体量是训练的四到五倍。燧原专攻推理，恰好瞄准了增速最快的方向；而华为与寒武纪则走训推全栈路线，兼顾两端。然而，四条路径再不同，也面临共同现实。一组数据显示：2025年国产AI加速器出货165万张，华为昇腾以81万张居首，平头哥26.5万张排第二，寒武纪与昆仑芯各11.6万张并列第三，四小龙合计不足7%。这7%意味着，华为一家占据半壁江山，板块真正的主角是华为，四小龙更像是四条小支流，水量有限。

英伟达方面，若从整体市场看，它仍占约55%份额，但高端市场几乎已被替换。这两个数字表明，高端市场几乎成了另一个领域，中低端则仍混战不休。

有趣的是，无论走哪条路，它们都面临相同瓶颈。

第一道瓶颈是制程。国产GPU均需代工，中芯国际是绕不开的选择。先进制程产能紧张，华为一家锁定了约43%。中芯每产出10片先进制程晶圆，4片多归华为，其余才轮到其他GPU公司排队。这个问题无法速解，建晶圆厂需投入数百亿、周期三到五年，非融资所能催熟。高盛2026年9月CHIPS IV报告预测，到2035年，中国先进制程缺口将从92%降至34%，方向向好，但眼下这四家仍在排队。摩尔线程的存货周转天数高达658天，近两年产能积压仓库，占用大量现金流。拿到产能便拼命备货，这是产能紧张下的生存策略。

第二道瓶颈是生态。每家公司拥有独立软件栈，互不兼容。一家AI公司若选用国产GPU，需根据所选品牌调整工具链、重写代码、重新适配框架。更换供应商又需新一轮适配与调试，团队学习成本与排错时间均为隐性支出。采购时不能只看单卡参数，而需评估整个工具链的易用性与团队上手能力。有观点指出，硬件差距正在缩小，真正瓶颈在于软件生态，从“能用”到“好用”之间尚存鸿沟。四家公司拥有四个软件栈，相当于每家都在独立重建一个不完整的CUDA。英伟达的护城河不仅是工具链本身，更是全球数百万开发者二十余年积累的算子库、调试经验与社区问答，这些无法速成。一名工程师在英伟达生态中积累的经验与肌肉记忆，换到国产GPU上全部归零。此外，每家公司都在重复研发编译器、算子库与调试工具，资源分散于四条平行线上。原本集中投入一两百亿可能打造出可用生态，如今分摊成四份，每份仅二三十亿，深度不足。这一时间差无法靠堆人弥补，生态碎片化问题短期内无解。

第三道瓶颈是客户。过去几年，国产GPU主要依靠信创订单维持，政府与国企采购是基本盘。但信创天花板低，预算有限，要真正做大，需进入商业市场。互联网大厂、云服务商与大模型公司并不看重是否国产，而是关注显卡能否运行其业务、性能是否足够、生态是否兼容、性价比是否高。大模型公司年算力花费数亿，选错芯片厂商意味着数千万适配投入付诸东流，因此采购决策不能仅凭参数决定。当前正处两个市场交接点：信创红利消退，商业之战刚刚开始。燧原大部分营收来自腾讯，深度绑定既是优势也是风险，腾讯一旦调整采购策略，影响巨大。反观最大赢家是浪潮信息这类系统集成商，它牢牢抓住字节、阿里，超节点份额断层第一。为何是系统集成商而非芯片公司？因为大客户需要一整套可跑业务的方案，芯片、网络、软件打包交付，谁离客户近谁就有话语权。

30亿营收被视为一条生死线。GPU公司固定成本极高：先进制程流片一次数亿，数百人研发团队年支出十几亿，软件栈再投入数亿，合计二三十亿刚性支出。营收未达此水平，连日常运营都难覆盖，更别提回收前期研发投入。摩尔线程上半年营收17亿多，壁仞12亿多，沐曦13亿多。沐曦归母净利虽转正达6亿多，但扣除研发后仍亏损；另三家同样亏损。寒武纪与海光已跨过此线，半年营收分别为59亿与90亿，寒武纪净利23亿，其定价逻辑与四小龙截然不同，更像基础设施公司而非芯片创业公司。30亿这条线，不仅卡住营收，也影响资本市场定价。

摩尔线程PS约70倍，沐曦95倍。这意味着市场愿为它们每块钱营收支付70至95元市值。寒武纪与海光也有溢价，但逻辑不同：它们半年营收已过30亿，商业模式跑通，定价锚定当前基本面。而四小龙营收仍差一截，定价锚定“未来能跑多大”。简言之，一个在卖可能性，一个在卖确定性。燧原更具代表性，发行价142元，募资60亿，上市首日翻倍有余。一级市场定价看技术路线与订单储备，二级市场直接炒预期，资本在用脚投票。但IPO是一锤子买卖，后续能否持续拿订单、跨过30亿线，才是真正考验。

四小龙IPO合计募资约230亿，资金涌入表明资本相信它们能跨过此线。但机构对这四家的定价差异巨大。为何如此？市场实际在为不同路线的“确定性”定价。沐曦走CUDA兼容路线，客户迁移成本最低，商业变现路径最清晰，赌“最快吃到商业市场”，95倍买的是这条路离钱最近。壁仞的芯粒加光互连路线，天花板最高，但大规模集群方案仍在验证中，客户观望，38倍是市场给的折价。摩尔线程全功能GPU，故事最大但执行难度也最大，什么都做意味着什么都需从头证明，70倍是中间数。同一板块、同一政策红利，估值差三倍，本质上是路线确定性的价差。

摩尔线程从高点下跌，蒸发两千多亿。9月初解禁当天，20%跌停，三天成交超百亿。沐曦解禁前股价创历史新低，近两月跌四成。这仅是首波，摩尔线程12月还有7倍规模解禁，VC、PE股份集中退出。高估值遇上大规模解禁，抛压非一日之事，而是结构性的。市值与财报的背离已成板块常态。关键问题在于如何分辨：哪些是产业期权？哪些是情绪泡沫？

万亿市值板块，资本赌的是整个赛道的未来。只要国产替代与AI算力需求两大逻辑不崩塌，板块就有支撑。但GPU公司需过双重关卡：技术关是芯片能否做出、性能是否足够；商业关是能否拿到足够订单、营收覆盖成本。两道关需同时通过，缺一不可。资本市场当前的高估值在购买时间窗口，赌它们能在规定时间内跑通这两道关。但时间窗口不会永远敞开：12月摩尔线程大规模解禁，2027年四小龙陆续进入业绩兑现期，节点的钟声渐近，资本耐心有限。

最终能跑出的公司不会多。营收过30亿的，定价逻辑将向寒武纪、海光靠拢，逐渐转为基础设施公司模式；跨不过去的，要么被整合，要么缩回信创角落当区域供应商。估值飞得再高，最终需落回营收与利润上。

数据来源：[1].Bernstein、Reuters、高盛、各公司招股书及半年报、IDC；本文不构成任何投资建议

本文来自微信公众号“王智远”（ID：Z201440），作者：王智远，36氪经授权发布。