记者丨孙燕
编辑丨卜羽勤
12 月 5 日，沐曦股份最新公告，公司股票将于 2025 年 12 月 17 日在上海证券交易所科创板上市。保荐人为华泰联合证券。
根据《上海证券交易所科创板上市公司自律监管指引第 5 号——科创成长层》，上市时未盈利的科创板公司，自上市之日起纳入科创成长层。截至本公告披露日，沐曦股份尚未盈利，自上市之日起将纳入科创成长层。
继摩尔线程成为"国产 GPU 第一股"后，沐曦集成电路（上海）股份有限公司（以下简称"沐曦股份"）正向第二股发起最后冲刺。
沐曦股份的科创板 IPO 申请于 6 月 30 日获得受理，于 10 月 24 日获得上市委会议通过。11 月 12 日，证监会已同意沐曦股份首次公开发行股票并于科创板上市的注册申请。12 月 9 日，网上、网下投资者的认购缴款工作全部结束。
摩尔线程登陆科创板后的股价狂飙，已将资本市场对国产 GPU 赛道的追捧推向高潮。接下去，头顶"国产 GPU 第二股""年内第二贵新股"双重头衔的沐曦股份，能否再创资本狂欢？
从推理 AI 芯片入局
2020 年，随着人工智能技术从"小模型 + 判别式"转向"大模型 + 生成式"，陈维良、彭莉等踏准鼓点，离开 AMD 创立了沐曦。
彼时在全球范围内，AI 芯片已经基本形成了由英伟达（NVIDIA）和超威半导体（AMD）组成的"一超一强"寡头垄断格局。
然而在中国，受到美国高性能 AI 芯片出口管制与国内自主可控市场发展等因素影响，国产 AI 芯片公司迎来黄金发展期：2019 年壁仞科技成立，2020 年沐曦股份与摩尔线程相继诞生，国产 GPU 创业进入爆发期；2018 年燧原科技成立，2020 年后国产 ASIC 同样进入快速发展期。
从应用途径看，AI 芯片主要应用于大模型训练和推理两个阶段。凭借高算力门槛，英伟达的产品一直是人工智能训练端的首选。而推理端对芯片性能要求较训练端低，国产 AI 芯片厂商通常从门槛相对较低的推理端切入市场。
沐曦同样从推理入手，首款智算推理芯片曦思 N100 于 2022 年 1 月交付流片，并于 2023 年 4 月正式量产。
2023 年末至 2024 年，生成式 AI 大模型领域的井喷式增长促使市场对于传统人工智能推理芯片的需求下降。幸运的是，沐曦早已预见了这一趋势：2024 年 2 月，训推一体芯片曦云 C500 正式量产。
截至 2025 年 3 月底，沐曦的 GPU 产品累计销量超过 25000 颗，已在多个国家人工智能公 共算力平台、运营商智算平台和商业化智算中心实现规模化应用。
打造"中国版 AMD "
GPU 最初是为图形渲染设计的专用硬件，主要用于游戏、影视等领域的实时图像处理。
随着英伟达在 2006 年推出 CUDA 架构，GPU 获得了通用计算能力。近年来在人工智能浪潮下，GPU 由于在浮点计算、大规模并发运算领域具有强大的优越性，其应用领域逐渐向需要大量重复计算的人工智能训练 / 推理、复杂科学计算、大数据处理等高性能计算领域的方向持续演进，衍生出通用 GPU 分支。
相应的，业内出现了多种技术路线：英伟达和摩尔线程选择全功能 GPU 路线，将通用计算与图形渲染能力融合在同一芯片架构上；AMD 和沐曦则专注于通用 GPU（GPGPU）路线，重点强化 AI 和高性能计算能力。此外，还有景嘉微等企业专攻图形渲染 GPU、寒武纪等企业专攻 AI 专用芯片。
如果说采用全功能 GPU 架构的摩尔线程是"全面对标英伟达"，采用通用 GPU 架构的沐曦则旨在对标 AMD。
全功能 GPU 在单一芯片上原生集成了高性能图形渲染、AI 计算、通用计算等多重能力，以实现多场景融合；而通用 GPU 则以 AI 和通用计算为核心，图形渲染能力较弱或非原生，架构设计更专注于算力密集型任务的优化。
围绕智算推理，沐曦于 2022 年推出了首款智算推理芯片曦思 N100，并在此基础上陆续推出了曦思 N260、曦思 N300。其智算推理芯片主要应用于云端推理场景，在处理大规模和复杂推理任务时具备较强产品表现。
围绕训练、推理，沐曦于 2023 年推出了首款训推一体 GPU 芯片曦云 C500，并在此基础上陆续推出了曦云 C550、曦云 C588。考虑到国际政策形势，沐曦基于国产供应链研发设计了新一代训推一体芯片曦云 C600，已于 2025 年 7 月完成回片并成功点亮。
在用于智算推理的曦思 N 系列 GPU、用于训推一体和通用计算的曦云 C 系列 GPU 之外，沐曦也在研发用于图形渲染的曦彩 G 系列 GPU。至此，其主要产品已全面覆盖人工智能计算、通用计算和图形渲染三大领域。
以自研 GPU IP 为核心破局
在中国 AI 芯片市场，英伟达和 AMD 占据了超过 70% 的市场份额。国产 GPU 芯片厂商整体起步较晚，如何撼动既有格局？
沐曦的回答是，"从零到一"自主研发核心 GPU IP。沐曦创始人、董事长兼 CEO 陈维良曾在接受媒体采访时表示，高性能 GPU 的核心技术门槛是高性能 GPU IP。国产 GPU 企业需要构建起自己的核心竞争力和技术护城河，掌握关键技术，其中自主可控的高性能 GPU IP 是核心。
自研核心 GPU IP 赋予了沐曦关键的灵活性与自主性。
受限于工艺制程，国内 AI 芯片行业的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英伟达 H100 产品的算力。自研 IP 是在工艺受限的情况下，实现性能最大化的关键手段：如沐曦正通过其自研核心 GPU IP，以在研的曦云 C700 挑战 H100 的性能标杆。
除了 C700 系列，目前沐曦还在研发基于国产供应链的新一代训推一体芯片曦云 C600 系列，以及智算推理 GPU 曦思 N 系列、图形渲染 GPU 曦彩 G 系列的新产品。
此次沐曦登陆科创板，也是为研发和产业化保驾护航。该公司拟将所募资金用于新型高性能通用 GPU 研发及产业化项目、新一代人工智能推理 GPU 研发及产业化项目、面向前沿领域及新兴应用场景的高性能 GPU 技术研发项目。其中，新型高性能通用 GPU 研发及产业化项目包括 C600、C700 两个研发子项目，是此次募资的主要投入方向。
在实际人工智能计算场景中，GPU 芯片的效率输出不仅取决于芯片性能，还由集群性能、软件生态的易用性共同决定。
集群性能方面，沐曦自研的 MetaXLink 高速互连技术突破了传统 PCIe 总线在带宽和延迟方面的限制，达到了与英伟达 4nm 制程工艺下旗舰产品（H200）相当的互连带宽性能。目前，其 GPU 产品可实现 2-64 卡等多种互连拓扑及超节点架构。
软件生态是解决 GPU 易用性的核心。沐曦自主研发了 MXMACA 软件栈，MXMACA 架构的编程接口在 API 层面实现了对 GPU 行业国际主流 CUDA 生态的高度兼容。这能够最小化用户存量应用的迁移成本，是"国产 GPU 四小龙"中生态兼容性最全面的方案。
"沐曦的目标是打造完全自主知识产权的高性能 GPU IP，基于自主研发的高性能 GPU IP 打造高性能 GPU 产品，并构建兼容全球主流 GPU 生态的软件生态，从而建立起技术护城河。"陈维良表示
不止于芯片
沐曦的主营业务收入主要包括 GPU 板卡、GPU 服务器及 IP 授权收入等。
其早期收入主要来自智算推理 GPU 板卡，2022 年智算推理 GPU 板卡贡献了 100% 收入。在此基础上，沐曦还增加了训推一体 GPU 板卡、训推一体 GPU 服务器、IP 授权等收入来源。
2023 年以来，训推一体 GPU 板卡逐渐成为沐曦的主要收入来源：2023 年度、2024 年度和 2025 年第一季度，沐曦训推一体芯片曦云 C500 系列收入分别为 1546.81 万元、7.22 亿元和 3.14 亿元，占同期主营业务收入的比例分别为 30.09%、97.28% 和 97.87%。
从产品形态来看，除交付内嵌 GPU 芯片的板卡 / 模组外，沐曦也向客户交付集成多个板卡后的服务器、一体机 / 工作站，以及由多个服务器、存储设备、网络设备等组成的智算集群。
沐曦的训推一体 GPU 服务器于 2024 年开始实现销售。2024 年，其销售的训推一体 GPU 服务器主要应用于智算集群，一般搭载 8 张沐曦训推一体 GPU 板卡以及服务器机头、CPU、内存、硬盘等其他硬件。
但 2025 年一季度，沐曦的训推一体 GPU 服务器收入大幅下滑。沐曦解释道，根据公司销售策略，未来产品交付的形式将以 GPU 板卡为主，以服务器整机的形式交付将逐渐减少。
有业内人士向 21 世纪经济报道记者指出，沐曦推出服务器，某种程度上有借鉴海光信息成功盈利模式的意图，这本质上是为了更好地卖自己的芯片，并实现商业闭环和盈利。但这种模式较"重"，沐曦从板卡、服务器"两手抓"回归到以板卡为主，全面转向了轻资产模式。
这也有助于提高毛利：训推一体 GPU 服务器的销售成本除了 GPU 板卡的生产成本之外，还包括其他服务器硬件集成的成本，因此毛利率低于训推一体 GPU 板卡产品的毛利率。
预计最早 2026 年盈亏平衡
成立三年即实现首款芯片量产，此后沐曦商业化进程显著提速，营收高速增长。
2022 年、2023 年、2024 年，沐曦股份分别实现营业收入 42.64 万元、5302.12 万元、7.43 亿元，最近三年营业收入复合增长率为 4074.52%。2025 年第一季度，该公司已实现营业收入 3.2 亿元，接近 2024 年全年营收的一半。
尽管营业收入加速增长，但一方面，GPU 研发投入巨大。2022 年至 2024 年度，沐曦的研发投入分别高达 6.48 亿元、6.99 亿元、9.01 亿元，合计占最近三年累计营业收入比例为 282.11%。
另一方面，GPU 从量产到稳定放量需要较长时间。沐曦的智算推理 GPU 芯片曦思 N100 系列、训推一体 GPU 芯片曦云 C500 系列分别于 2023 年 4 月和 2024 年 2 月正式量产，但 GPU 进入重点行业客户需经历严苛的技术验证及生态适配周期，沐曦的销售规模处于快速爬坡阶段，收入规模仍然难以覆盖成本费用支出。
目前，沐曦股份尚未实现盈利：2022 年、2023 年、2024 年，其实现归属于母公司所有者的净利润分别为 -7.77 亿元、-8.71 亿元、-14.09 亿元，总计亏损超 30 亿元。
今年以来，沐曦的亏损幅度有所收窄：沐曦的核心产品训推一体系列商业化进程持续推进，出货量大幅增加，带动营业收入相较上年同期大幅增长，1-9 月实现利润总额 -3.41 亿元、净利润 -3.46 亿元，较上年同期分别减亏 56.31% 和 55.79%。
沐曦在招股书中坦言，截至 2025 年 3 月末，该公司合并报表、母公司报表未分配利润分别为 -10.48 亿元、-9.88 亿元，预计首次公开发行股票并上市后，其账面累计未弥补亏损将持续存在。
从自身经营情况出发，结合产品市场空间、市场份额及变动、客户复购和新客户验证及拓展情况，沐曦预计其达到盈亏平衡点的预期时间最早为 2026 年。
后劲如何？
事实上，不只沐曦，景嘉微、龙芯中科、摩尔线程等国产 AI 芯片厂商同样尚未盈利，仅海光信息已稳定盈利、寒武纪自 2024 年第四季度扭亏。
从 2024 年营收看，沐曦的收入超过了摩尔线程、景嘉微、龙芯中科，但相较海光信息、寒武纪仍有较大差距。其中，沐曦收入增长最快，2024 年营收增速高达 1301.46%。
毛利率方面，2024 年沐曦的毛利率超过了景嘉微、龙芯中科，但逊色于摩尔线程、海光信息、寒武纪。华金证券研究指出，沐曦的营收规模未及同业平均，销售毛利率则与同业均值相当。
从市场份额看，根据 Bernstein Research 数据，英伟达和 AMD 在 2024 年中国 AI 加速器市场中分别占据 66%、5% 的市场份额，华为海思占据约 23% 的市场份额。在剩下的约 6% 市场中，寒武纪、摩尔线程、沐曦市场份额均约为 1%，位居前列。
而当市场份额和毛利率趋于一致，AI 芯片厂商的较量不再只是谁卖得更多，还有谁活得更健康、走得更远。
短期来看，仍将考验沐曦的"造血能力"，以及研发投入产出比、供应链管理能力。中长期而言，技术护城河的深度、生态建设才是决胜关键。
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