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2025-11-06 0
炸场了！国产 GPU 四小龙集体爆发，谁能接替英伟达？
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2025年11月06日 00:16 2
admin
过去一年，AI 已经不再是一个抽象的词。
无论是生成视频的 Sora，还是国产大模型的密集上线，人们越来越清楚地意识到：算力，才是这个时代真正的底层竞争力。
而支撑算力的核心器件，就是 GPU。
它不仅是显卡，更是训练大模型、渲染图像、执行并行计算的大脑。
根据相关机构预测，2025 年全球 GPU 市场规模将达到 1091 亿美元。
中国市场的增长更快，仅 2024 年就达到 1073 亿元人民币，几乎占到全球的十分之一。
在这股浪潮里，中国出现了四家备受关注的 GPU 公司：摩尔线程、景嘉微、燧原科技和壁仞科技。
业内称它们为中国 GPU 四小龙，有人甚至认为，它们是最有希望挑战英伟达地位的国产力量。
但要成为中国版英伟达，远不只是造出一颗芯片那么简单。
01
过去几年，AI 的发展速度远超想象。
ChatGPT 一夜爆火，让全球算力需求暴涨；各类 AI 模型的参数量从几亿级增长到万亿级。
算力，成了稀缺资源。
对中国来说，这个问题更敏感。
美国对高端 GPU 的出口管制，让英伟达的 A100、H100 系列无法自由进入中国市场。
这意味着，中国的 AI 产业要想持续发展，就必须有属于自己的 GPU。
于是，从 2020 年开始，本土 GPU 创业潮接连涌现。
其中，摩尔线程、景嘉微、燧原科技、壁仞科技脱颖而出，分别选择了不同的技术路径。
它们有人瞄准通用 GPU，有人专注 AI 训练，也有人聚焦特种应用。
但目标是一致的，填补中国高性能 GPU 的空白。
在四家公司里，摩尔线程的目标最明确，也最接近“英伟达式”的发展路线。
公司成立于 2020 年，由前英伟达中国区总经理张建中创立。
短短几年，它推出了多代 GPU 产品，并自研了名为“MUSA”的统一系统架构。
与大多数国产 GPU 不同，摩尔线程走的是全功能路线。
它的芯片不仅能用于图形渲染，还能承担 AI 计算、视频编解码、科学仿真等任务。
这意味着，它希望做出能兼顾游戏、云计算、AI 和工业应用的 GPU，就像英伟达的通吃路线一样。
在商业落地上，摩尔线程也动作频繁。
它和百度地图合作建设数字孪生地图项目，推出了夸娥智算集群，还在数字办公、元宇宙、云游戏等领域布局。
资本市场对这家公司同样充满信心。
2024 年，摩尔线程以 255 亿人民币估值登上胡润独角兽榜，预计 2025 年底前将完成上市。
不过，这家公司也有现实问题：
GPU 不仅是硬件，更是生态。摩尔线程的 MUSA 架构仍需时间完善，与主流 CUDA 生态的兼容性还不够强。
它拥有完整的技术路线，但能否在实际项目中被广泛采用，还需要更多验证。
02
相比摩尔线程的激进，景嘉微显得更稳重。
这家公司成立于 2006 年，早期主要服务于军工和特种领域，是国内最早一批自主研发 GPU 的企业。
它的 JM 系列芯片（包括 JM7200、JM9、JM11）已经在金融、电力、信创等行业广泛应用。
景嘉微的优势是经验和积累。
它拥有成熟的芯片架构设计能力，生产流程稳定，客户粘性强。
2023 年公司研发投入占营收的 50% 以上，这在国内 GPU 企业中属于非常高的比例。
此外，它是四家中唯一一家已上市公司（创业板代码 300474），融资渠道更稳，也更容易承接政府和机构订单。
但景嘉微的挑战也很明显：它的主力产品仍以行业专用 GPU 为主，离通用 GPU还有距离。
市场定位较窄、生态建设不足，使得它很难像英伟达那样在各个领域全面开花。
可以说，景嘉微更像是国产 GPU 的守成派，稳健、安全、持续盈利，但短期内难以爆发。
03
如果说摩尔线程是想做英伟达，景嘉微是做自己的稳派，
那么燧原科技就是走另一条路的那一个。
这家公司成立于 2018 年，总部位于上海。
它并不追求覆盖所有 GPU 应用，而是专注在一个点：AI 云端算力。
它的核心产品是 AI 训练与推理加速卡，比如“天数”系列芯片，专门服务于大模型训练场景。
简单来说，燧原科技的 GPU 不是给个人电脑用的，而是放在服务器集群里，为 AI 算法提供动力。
2024 年，公司在云计算领域的订单快速增长，已有多家互联网巨头采用其产品。
市场传闻显示，燧原科技手中订单约 25 亿元，预计 2025 年营收将突破 30 亿，并计划在科创板上市。
它的优点在于聚焦。
它没有把资源分散在图形、视频、娱乐等方向，而是集中精力解决 AI 算力瓶颈，但它的局限也在这里：缺乏消费端生态，对代工厂、上游材料的依赖度较高。
不过，在 AI 云端算力需求持续上升的当下，燧原科技的这条路线，可能是最具现实商业价值的一条。
04
在四小龙中，最受工程师圈关注的，是壁仞科技。
这家公司成立于 2019 年，由多位资深芯片架构师联合创立。
2022 年推出的 BR100 芯片，是国内首款真正意义上的高性能通用 GPU。
它采用 7nm 工艺、Chiplet 封装设计，支持 PCIe5.0 和 CXL 协议，FP16 算力超过 1000T，性能达到国际先进水平。
更关键的是，它首次实现了“异构 GPU 混合训练”技术，可以让不同品牌 GPU 协同训练同一模型，效率可达 95% 以上。
这在行业内是个重大突破。
如今，壁仞的 GPU 已经在智算中心、电力、金融等多个行业项目中落地，也被评为新质生产力人工智能示范案例。
但壁仞科技的风险同样显著：
它的技术路线复杂、资金消耗巨大，商业化难度高。
创始团队的变动，也让市场一度对其前景保持观望。
简单来说，壁仞科技可能是最具技术突破潜力的一家，但也是最需要资金、最考验执行力的一家。
在资本市场上，中国版英伟达是个令人兴奋的故事，但在现实中，这个称号远比想象中复杂。
英伟达的成功，是架构、算法、软件、生态长期协同的结果。
它花了近二十年，才从一家显卡公司，成长为 AI 基础设施巨头。
中国 GPU 厂商的崛起，仍在早期阶段。
它们有雄心，也有现实的限制，制程、IP 授权、开发者生态、资本周期，都不是短期能补齐的。
但换个角度看，能出现四小龙本身，已经说明中国 GPU 产业的底层能力在逐步形成。
在这个过程中，可能不会只有一个英伟达，而是一批在不同领域实现突破的“中国式答案”。
也许，真正的中国版英伟达，还没出现。
但这场关于算力的竞争，已经让中国，站在新的起跑线上。
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