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争夺3500亿!2025,中国芯片集体冲刺IPO

  腾讯科技《芯事重重》特约作者丨苏扬  “半导体圈都在排队上市,”一位国产芯片从业者对我们说,“企业要生存发展,不得不走这条路。”

腾讯科技《芯事重重》特约作者丨苏扬

半导体圈都在排队上市,”一位国产芯片从业者对我们说,“企业要生存发展,不得不走这条路。

6月30日,摩尔线程和沐曦两家国产GPU企业同日递交科创板IPO申请,引发行业关注。据不完全统计,包括壁仞、燧原、格兰菲等也已进入上市辅导阶段,预计未来 A 股将涌现近 10 家“中国英伟达”。

这些企业本来就有上市计划,进入上市辅导环节属于正常现象,”前台积电建厂工程师吴梓豪说,“但辅导在上市流程中属于偏前期的阶段,完成辅导验收之后,如果流程加快,距离挂牌大概还需要1-2年时间。”

这一轮上市潮的背后,是科技企业IPO政策的明显松动,尚普咨询数据显示,今年6月份,A股新增受理IPO企业达150家,创年内单月新高,较同期的30家激增 400%。

值得注意的是,科创板审核速度正在加快,中芯国际从提交招股书到挂牌仅用时40余天的案例,为行业提供了参考样本。

市场机遇方面,随着美国出口管制持续收紧,英伟达在中国市场的份额已从拜登政府初期的95%大幅下滑至50%。行业人士指出,这为国产GPU企业提供了难得的市场窗口期。但与此同时,行业竞争也日趋白热化。

机遇虽在,但“蛋糕”有限,且分食者越来越多,残酷的竞争和洗牌将出现在IPO之后。

因此,在设计、制造等领域困难重重的情况下,国产GPU需要向投资人回答,为什么自己是那个突出重围赢得竞争的幸运儿。

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国产GPU营收、亏损齐飞

从IPO辅导到提交招股书,摩尔线程用时7个月,沐曦则更快,整体用时不到6个月时间。

根据招股书,摩尔线程计划通过此次IPO募资80亿元,其中25亿元左右用于新一代自主可控 AI 训推一体芯片的研发,近25亿元用于新一代自主可控图形芯片的研发,19.8亿元用于新一代自主可控AI SoC芯片研发,剩余10亿元用于补充流动资金。

相比摩尔线程,沐曦的产品线较少,募资额只有前者一半,其计划通过IPO募资39亿元,其中近24.6亿元用于新型高性能通用 GPU的研发和产业化,覆盖第二代、第三代产品,4.5亿元用于新一代人工智能推理 GPU的研发和产业化,另有近10亿元用于面向前沿领域及新兴应用场景的高性能 GPU 技术研发。

作为本次国产芯片冲刺IPO的代表,摩尔线程和沐曦成立平均时间在5年左右,自2023年以来开始有业绩兑现。

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招股书显示,2022年至2024年,摩尔线程营收分别为 0.46 亿元、1.24 亿元和 4.38 亿元,年复合增长率超 200%;沐曦自2022 至 2024年,营收分别为 42.64 万元、5302.12 万元、7.43 亿元,2025年一季度更是达到 3.2 亿元,年复合增长率达到 4074%。

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两家的营收增速都有明显提升,但受制于研发、产品周期和量产等因素影响,目前都还处于亏损状态,其中摩尔线程过去三年对应的亏损分别为 18.4 亿元、16.73 亿元、14.92 亿元,沐曦连续三年的亏损分别为7.77 亿元、8.71 亿元、14.09 亿元。

整体来看,营收在提速,亏损也还在持续,这是平均成立时间只有5年左右的国产GPU企业,短时间内共同面临的挑战,一位国产GPU从业者表示,“坦率说我们离‘中国英伟达’还远着,但中国确实需要自己的英伟达。”

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“中国英伟达”大浪淘沙

此次排队IPO的国产GPU企业,集中出现在2018年-2021年这一阶段,大基金二期是这波创业浪潮的催化剂之一。

2019年,大基金二期成立,注册资本为2041.5亿元人民币,重点投资集成电路产业链,包括芯片制造、设计、封装测试以及相关的设备和材料等领域。

国产GPU创业浪潮,还有一个重要的产业背景——基于Transformer架构的深度学习走向台前,2017年发表的《Attention is All You Need》论文,成为深度学习发展史上最重要的变革之一,硅谷公司相继下场探索大模型。

和区块链一样,深度学习也重度依赖并行计算,这给了通用GPU、AI ASIC无限的想象空间,英伟达在这一波深度学习推动的AI浪潮中赚得盆满钵满。

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黄仁勋2016年向OpenAI捐赠一台DGX-1服务器

去年底,在与我们的一次交流中,《黄仁勋:英伟达之芯》作者斯蒂芬·威特说:“在半导体行业,你得赌一把。”在斯蒂芬·威特看来,押注前景渺茫的技术就像孤军奋战,“不仅要对抗投资人,还要与客户抗争。”

英伟达这样的海外先行者“押注”并行计算,也给中国这波GPU创业浪潮储备了人才资源。

比如摩尔线程创始人张建中,2005年加入英伟达,一度担任全球副总裁、中国区总经理,壁仞联席CEO李新荣曾在 AMD 就职 15 年,担任全球副总裁、中国研发中心总经理。

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政策、资金和产业趋势,共同造就了这波“中国英伟达”的创业浪潮,潮头之上是带着光环排队IPO的幸运儿,而潮水之下也有诸多一度被困在资金问题中的同行者——象帝先一度陷入破产传闻中,砺算科技也一度出现了资金链断裂的风险——期间还伴随着投资机构的回购诉讼。

创业项目排队冲刺IPO,投资机构密集发起回购诉讼,背后也反映出了风险投资的退出需求,多位投资人均表示,现在不是机构投GPU项目的好时候。

“美元基金在撤,国内的投资人都在等着查账,尤其是那些拿了地方钱的(项目),大家的投资欲望都在下降。”一位投资人表示。

关于风险投资的退出时间,长一点的在7年以上,短的也有3年,平均5年的时限,基本覆盖了国产GPU这波创业浪潮。换句话说,如果“中国英伟达”们IPO成功,不仅为企业输送了新鲜血液,也给了投资人退出的机会。

大浪淘沙,中国GPU厂商们等来了IPO的机会,前述投资人也强调IPO并非这些企业的终点,“这么多GPU,上市不是终点,谁能真正活下来,还要看整体生态的构建。”

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市场需要多少中国英伟达?

中国市场需要英伟达是确定的,此前寒武纪在资本市场的表现足以说明问题。

整个2024年,寒武纪的股价涨幅388%(1月2日收盘价134.90元/股,12月31日收盘价658元/股),尤其是今年初在DeepSeek出圈推动之下,市场凭借对国产AI芯片的想象,一路将其股价推到了52周最高的818.87元。

财报显示,2024年寒武纪全年营收11.74亿元人民币,2025年第一季度营收大幅上涨至11.11亿元人民币。

在台积电建厂工程师吴梓豪看来,寒武纪股价大涨的逻辑是通顺的。“他是fabless,业绩有一夜爆涨的可能,又是国产唯一上市的AI芯片,对标大火的英伟达,中国市场又不能采购高性能芯片,国内机构与资金团抱,ETF不断猛发,这样的天时地利人和,造就2024年业绩都没有却涨上天的传奇。”

现在,随着众多“中国英伟达”开启上市流程,未来“AI芯片”概念的唯一性不再,业绩就成为了国产GPU们成功IPO之后的硬性考核指标

那么,市场到底需要多少“中国英伟达”?

今年5月份,黄仁勋在采访中提及中国AI芯片市场,他说:“中国AI芯片市场有望达到500亿美元(约合人民币3580亿元),美国公司需要保留进入这个市场的渠道。”

根据我们从国产GPU企业和分销商处获得的消息,国产卡单价在8万元左右,500亿美元的市场,对应437.5万张国产GPU。按照Omdia此前披露的数据,字节2024年采购了23万张H20,这个市场规模,接近20家字节这种量级客户的年需求。

站在fabless的角度,要把年营收做到100亿元,需要交付12.5万张GPU(数据综合考虑CPU、网络、机柜等),相当于交付13个万卡集群。

此前,沐曦曾对外官宣,2024年全年相继交付9大算力集群,全年布局算力集群总规模超过万卡,按8万元均价计算,至少贡献8个亿的营收,基本能对应沐曦招股书中提及的2024年7.43亿元的营收。

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目前已经上市的fabless,按不同细分赛道划分,聚焦CIS传感器的韦尔股份2024年营收达到257亿元,其他基本都在100亿元以下。如果一家国产GPU年营收超100亿元,500亿美元市场,理论上可以容纳35家这样的公司。

更进一步的问题是,年营收100亿元对应的是什么体量的公司?

如果看增速,以寒武纪为例,其2025年一季度营收11.11亿元,在保证季度环比增速在50%的情况下,全年营收差不多90亿元左右。

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12英寸晶圆在不同良率情况下的产出演示

对应到晶圆产能需求上,按每颗GPU Die的面积为600mm²来算,一片12英寸晶圆,按照30%的良率,预计可以切26颗左右GPU Die,100亿营收对应的12.5万张GPU产出,仅前端部分至少需要4800多片晶圆

如果良率持续爬升,晶圆需求量将会出现较大落差,比如在50%的良率下,每片晶圆可以切44颗左右GPU Die,对应的晶圆需求将减少到2840多片左右。

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一切问题始于代工产能

“人工智能需要越多的卡越好,万卡系统要做,但是很难。”中国工程院院士郑纬民教授此前在《大模型技术与应用创新论坛》说。

在郑纬民院士看来,异构卡训练效率不及同构,异地卡联合训练效率也上不去。其中,异地卡的问题主要指互联带宽受限影响数据传输效率,异构卡的问题则来自于出口管制和产能。“因为人家不卖给我们了,只能用国产一万块卡。”郑纬民院士说。

过去一年,沐曦、摩尔线程这些国产GPU的万卡集群已经开始尝试商业化的实践,百度也官宣即将推出三万卡自研国产芯片昆仑芯集群,但关键要看能不能持续地、充分地获取到产能。

前面我们计算过,100亿营收需要12.5万张GPU,30%的良率下至少需要4800多片晶圆,而互联网巨头们的年需求基本是这个规模的2倍以上,fabless(无晶圆厂半导体公司)要拿下这个蛋糕,一是抢产能,二是依赖代工良率提升。

过去,不少企业都会在台积电下订单,一些巨头也会联合博通、AIChip自研ASIC芯片,然后在台积电流片。

不过自去年底开始,美国商务部BIS通知台积电,称有企业违规利用“马甲”进行代工,随后台积电开始推动客户自查,同时设定了更加严格的管制条例,主要包括两方面:

  • 设定白名单,公布fabless和封测白名单,fabless需要在白名单中才能在台积电代工,非白名单中fabless要么申请加入白名单,要么在台积电代工后,由白名单中的企业完成后续的封测

  • 划定代工的硬件指标:晶体管数量不超300亿,Die Size(芯片面积)不超300mm²、最终封装不包含HBM高带宽内存等

相比白名单机制,直接划定的硬件指标,尤其是前两个指标,将AI芯片全部都卡在门外。虽然可以像英伟达特供中国的B40一样,用GDDR7内存来替换HBM,但国产芯片的600mm² Die Size很难绕过限制,且500亿的平均晶体管数量也超过规定的标准。

台积电无法正常代工,三星同样也不会去做这件事,国产GPU的可选项就只剩中芯国际,但和市场有限一样,大家都在中芯国际代工,其产能也存在严重的“僧多粥少”的问题。虽说中芯国际可以构建新产能,但兑现需要时间,且短期内中芯国际自身也面临着制造设备、材料等出口管制难题,这些都需要国产供应链补上来。

“AI依赖先进制程,现在卡死了,这是行业共同的挑战,”前述国产芯片从业者感慨,“如果没有产能限制,我们的下一代产品就会出来,那就是另一番故事了。”

但换个角度来看,A缺产能、B缺产能,C也缺,最后大家的竞争又回到了同一起跑线,“抓住英伟达被禁的好时机,大做国产生态。”风云学会陈经说。

在陈经看来,相比工艺、内存上的限制,生态发展水平对中国AI产业的限制更大,其归根结底是行业应用,这也是国产GPU差异化竞争一种思路——对于这一批“中国英伟达”来说,大家硬件都在差不多水平,就看谁能参与到应用生态的牵引当中去。

“算力池现在都有过剩的迹象,你有算力,没人会训练也不行,行业要用起来,现在我们在垂直领域还只是搭框架,大家都不知道大模型怎么用。”陈经说。

TO B的AI场景因为产能等原因受限时,游戏等C端图形场景也是国产可以尝试的新赛道,这个赛道依旧保持着稳定的增速,只是现阶段体量、故事不及AI芯片业务。以英伟达为例,2026财年第一季度,游戏业务贡献38 亿美元营收,尽管营收占比不到10%,但是环比和同比增速分别为 48%、42%。

如果时间倒退到2023财年第一季度,彼时英伟达的数据中心业务和游戏业务营收贡献基本接近,前者37.5亿美元,后者为36.2亿美元。“C端也是个大机会,英伟达(数据中心业务)也只是火了3年,以前营收还是靠游戏贡献,也涨了很多倍。”陈经说。

相比B端业务,C端做图形的难点在于需要储备大量的驱动人才去适配游戏、DirectX,一位驱动工程师透露,“做一张游戏显卡,难度不仅在于设计,最难的部分是如何开发驱动程序,如何做好软件的适配。光是一个图形驱动就有一个操作系统的代码量。”

一位资深硬件分析师也强调C端的游戏、应用对驱动研发要求极高,在他看来,大大小小的游戏都要兼容,而在这块游戏厂商不会去做主动适配,需要GPU厂商协调资源去做兼容,他说:“AMD为啥一直不如英伟达,就是舍不得砸钱投入,游戏适配优化不到位。”

以游戏为代表的C端图形场景的困难不仅体现在技术和资本投入上,也反映在代差上——国产消费级GPU,目前的硬件性能还只能对标RTX 3060这类产品,甚至还没有明显的价格优势,前述国产芯片从业者认为只有出货量规模上来之后,才会出现优势,“英伟达的规模化效应短时间内,不是国内某些企业可以追赶的,这也需要时间。”

B端难、C端也难,但错位竞争却能换得一些差异化的机会,更主要的是图形不仅仅指代游戏场景,也可以为GPU厂商打开数字孪生、元宇宙这些新的机会,尽管现在看上去还有些遥远。“GPU的起源就是图形,后来才拓展到AI,未来的数字世界肯定是基于图形+AI的。”前述驱动工程师说。

责任编辑:杨赐

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作者: wczz1314

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