国产芯片集团军冲锋，加速自主算力生态崛起

全球资本市场近期呈现两大焦点：中国面临高端芯片短缺，而美国则遭遇电力供应紧张。英伟达对华高端AI芯片断供持续，前总统特朗普在11月初的采访中公开宣称，不会允许美国以外的任何国家获得英伟达最先进的AI芯片。

然而，中国本土算力产业的迅猛崛起正快速打破这一僵局。

国内芯片力量正集体冲击资本市场，IPO审核“绿灯”成为关键政策支持信号。

11月24日，“国产GPU第一股”摩尔线程即将在科创板上市，发行价为114.28元/股，预计募资80亿元，从受理到上市仅用不到5个月。

沐曦股份的上市申请于11月13日获证监会同意，有望年底前登陆科创板；燧原科技、航中天启分别于11月1日和4日提交上市辅导备案，启动科创板IPO进程；长鑫存储完成辅导、长江存储完成股改、新凯来进入上市筹备关键阶段......

上市是扩大融资、推进产能与技术发展的重要一步。在外部封锁步步紧逼下，内部力量发起“集团式”冲锋，一系列密集的资本市场动作清晰宣告，全新的国产算力版图正在加速形成。

在全球人工智能竞赛进入白热化的压力下，国产“芯”势力正肩负起中国AI产业生存与发展的算力底座重任。

01 国产先进制程，矩阵成型

与过去寒武纪单点突破的“独行侠”模式不同，此轮国产芯片崛起呈现出显著的“集团军”作战态势，不再局限于单一环节替代，而是构建覆盖底层IP、芯片设计、软件生态的全方位矩阵。

作为算力要求最高的通用处理器，GPU是这场竞赛的焦点之一，中国GPU“四小龙”——摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技和燧原科技已成为主力军。

摩尔线程自2020年成立起，就以自主研发全功能GPU为核心，仅用四年完成三代产品迭代。

招股书显示，其MTT S80显卡的单精度浮点算力性能接近英伟达RTX 3060；基于MTT S5000构建的千卡GPU智算集群效率超越国外同代产品，部分指标已达到国际先进水平。

沐曦股份同样专注于全栈高性能GPU芯片，其招股书和二轮问询回复表明，C600、C700系列采用国内先进工艺制程，实现核心技术自主可控。

下一代旗舰产品曦云C700系列性能直接对标英伟达H100，预计2027年下半年大规模量产，有望在性能上比肩世界顶级产品。

壁仞科技以“训/推一体、面向数据中心”为主线，产品线覆盖AI模型训练与推理、图形渲染加速、高性能科学计算三大领域，实现一芯多用。

其成功整合多种来自不同厂家的芯片进行混合训练，突破性成果证明了软件平台的强兼容性，能适应数据中心新老芯片混用的复杂场景。

燧原科技作为国内最早专注云端AI算力芯片的企业之一，核心竞争力在于AI算力的全链路布局，集中资源All In大模型训练。

“邃思”系列芯片已迭代至第三代，最新燧原S60自2024年下半年量产后，累计订单超10万片，覆盖300多个应用场景，应用于头部互联网公司、云服务商及金融机构的数据中心，证明在特定AI场景下国产芯片具备强大竞争力。

除了直接芯片公司，生态构建者和赋能者同样关键。寒武纪作为“AI芯片第一股”，“思元系列”芯片持续迭代，边缘推理场景能效比甚至超越英伟达H20，精准契合互联网、金融等行业落地需求。

同时，思元推训一体690芯片已进入最后测试阶段，性能对标英伟达H100的80%，2026年量产后有望成为国内最强算力载体。

相较于寒武纪，芯原股份在国产芯片产业中扮演“军火库”角色，拥有全球领先的芯片IP授权和一站式设计能力。

根据IPnest报告和企业数据，芯原的IP种类在全球前十IP企业中排名前二，合作对象涵盖国内外互联网大厂、造车新势力及亚马逊、谷歌等云巨头。

有了这样的“军火库”，国内AI芯片初创公司可基于成熟模块快速设计定制芯片，大大推动国产芯片“百花齐放”进程。

华为早已不再孤军奋战。近期华为宣布多颗昇腾系列芯片及演进路线，从昇腾950PR开始将采用自研HBM芯片，标志着在算力芯片领域构建自主可控基础。

瑞穗证券报告预测，华为昇腾AI芯片Ascend 910A/B/C在2025年将出货70万颗，其中昇腾910C算力达H100的80%，推理成本仅为10%，成为英伟达A100/H100在国内的主要替代品。

这些企业持续的产品迭代与性能突破，证明国产先进制程芯片已从实验室走向商业化应用和批量生产。

芯片研发是一场“烧钱”的马拉松，从可用到好用、再到构建能与英伟达抗衡的生态，每一步都需庞大资金。因此，通过IPO从公开市场获取持续资本，成为国产“芯”势力的共同选择。

02 缺“芯”背后：AI大模型的全球博弈

当前，全球AI竞争归根结底是算力竞争，谁掌握更庞大的算力集群，谁就能更快训练出强大模型、在智能时代抢占先机。

国际市场调研机构Omdia报告显示，2024年英伟达Hopper系列芯片全球最大买家包括微软、Meta、亚马逊、xAI、谷歌等，每个科技巨头都在大规模囤积GPU，为AI竞赛储备“军火”。

微软作为OpenAI的最大支持者，其2025年第三季度资本支出飙升至近350亿美元，同比增长74%。

Meta在“元宇宙”战略收缩后，火力转向AI，第三季度资本支出达193.7亿美元，是去年同期的两倍多。

谷歌与亚马逊两家云巨头同样疯狂“囤积”算力，谷歌母公司Alphabet第三季度资本支出约240亿美元；亚马逊将2025财年资本支出预期从1180亿美元上调至1250亿美元，主要用于AI基础设施建设。

相比之下，尽管国内互联网与AI大厂开启“百模大战”，但算力投入规模与美国存在明显差距，根源在于海外高端芯片“卡脖子”，即使资金充裕也难以建立强大算力集群。

不过，英伟达创始人黄仁勋多次公开表态，认为美国对华芯片出口管制只会倒逼中国加速发展，在11月5日的AI未来峰会上，他更放言“中国将赢得人工智能竞赛”。

03 “即使你卖，我也不要”

黄仁勋的态度精准指出，美国封锁为国产芯片创造了规模空前、需求紧迫的确定性市场，“巧妇难为无米之炊”的困境，反而推动中国反击策略形成。

事实如此，英伟达的降级芯片H20在国内不断遇冷。

据媒体报道，中国已要求所有获得国家和政府资金支持的数据中心，不得使用任何国外AI芯片，包括英伟达、AMD、Intel，转而采用华为、寒武纪、壁仞科技、摩尔线程、砺算科技等国产品牌。

通过公开报道可见，对于国投数据中心，多地已明确智算中心国产化率。例如，上海要求2027年自主可控算力占比超70%，广东要求到2027年底新增国产化算力占比达70%，北京要求2027年具备100%自主可控智算中心建设能力。

地方政府时间表相当紧迫。

在商业层面，互联网大厂从供应链安全等角度考虑，阿里、腾讯、字节等公司也在加速导入国产算力。

根据公开信息，腾讯云已全面适配主流国产芯片，阿里云通过一云多“芯”支持国产供应链，字节跳动向寒武纪、海光信息等企业采购。

央视近期报道，阿里巴巴控股的平头哥开发出AU芯片，功能对标英伟达H20。百度第三代14nm昆仑芯P800在推理性能上已超越英伟达A800，支持万卡集群部署。

任正非在今年6月谈到中美芯片差距时直言，单芯片仍落后一代，但通过数学补物理、非摩尔补摩尔、群计算补单芯片，能达到实用状况。

通俗理解，需用更多计算集群补齐单芯片性能短板，但这也意味着消耗更多电力能源。政策上，新建数据中心正获得电力补贴。

一系列指引和激励措施发力，鼓励中国科技公司打破对英伟达的技术依赖，自主算力正在快速追赶。

“美国前两届政府以为可以阻挡，但华为比任何时候都更强大地制造出令人难以置信的芯片。”美国前商务部长雷蒙多近期在公开论坛上表示。

根据“十五五”规划方向，科技自立自强升级为战略必选项，先进制程芯片代表的集成电路产业是发展重点。

国产芯片企业近期冲刺科创板的壮观景象，正是这一国家战略在资本市场的投射。从“单点”到“集团军”，再到相互赋能、共同演进的“生态圈”，这场宏大的算力“新基建”之路虽充满挑战，但国产“芯”势力的集体突围，已让希望清晰可见。

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