阿里放出隐藏大招？一文读懂大火的GPU

近期，阿里又放出一枚重磅炸弹：阿里巴巴集团已决定，支持旗下芯片公司“平头哥半导体”未来独立上市。

消息传出的当天，阿里美股盘前股价涨幅一度超过5%。

能看出市场的期待。

阿里平头哥，主要搞芯片研发，成立于2018年9月，由阿里巴巴收购的中天微系统与达摩院芯片团队整合组建而成。

据说，平头哥在2025年推出的通用GPU芯片（PPU），综合性能可以对标英伟达H20，升级版性能则可以比肩A100。

这个A100，就是前段时间刚刚解禁的，英伟达H200的上一代产品，也是当下中小规模的AI训练，性价比最高的产品之一。

总之，市场需求量相当大。

目前，平头哥的PPU已经是国内自研GPU，出货量最高的产品之一。

去年年底开始，国内GPU赛道选手开始密集上市。

12月5日，被称为“小英伟达”的摩尔线程登陆科创板，高开涨幅468%，中一签就是小27万元；

12月17日，沐曦股份上市，首日暴涨693%；

今年1月2日，和摩尔、沐曦同为国产GPU四小龙的壁仞科技在港交所挂牌上市，为2026年港股首支新股；

1月22日，燧原科技科创板IPO申请，获上交所受理；

百度旗下昆仑芯科技已完成股份制改造，计划独立上市，消息引发百度港股大涨；

同时，包括瀚博半导体、中昊芯英等多家国产GPU领域的科技公司，都有上市动作传出.....

而近年来，老美则频频在这个领域卡我们的脖子。

一边是市场的火热，另一边，是对手千方百计的阻挠，这个GPU赛道，究竟有着怎样的含金量？

今天，通过四个问题一文读懂它：

• 到底什么是GPU？
• 差距在哪？
• 国产GPU的玩家都有谁？
• GPU赛道上下游情况如何？

到底什么是GPU？

其实之前我们讲摩尔线程的时候，讲过这个问题，简单说，它是当下AI发展不可缺少的“算力心脏”。

现在的AI大模型，本质上是无数个“矩阵运算”。

当你问AI一个问题时，它后台是在进行千万亿次的加减法。这种任务，逻辑极简但量级巨大，GPU就非常擅长这种暴力计算。

就像同样是一个班的同学，擅长的东西各有不同，GPU也有细分赛道。根据侧重点，GPU可以简单分为四个赛道，分别是：

AI训练芯片、AI推理芯片、图形渲染GPU、通用计算GPU。

目前，全球GPU市场呈“一超两强”格局，英伟达全领域垄断，综合市占率接近92%。

国内市场，国产最强玩家是华为昇腾，2025年市占率大约在28%，其次是寒武纪约4%，其他国产厂商合计约14%，约54%还是英伟达。

差距在哪？

国产GPU和世界头部的差距主要可以总结为两方面：

第一，物理差距。

也就是我们经常看到的纳米差距，目前，英伟达B200已经进入台积电4nm工艺的成熟期，而国产高端GPU的主战场还在7nm。

从性能视角看，肯定是数字越小越好。

数字越小，单位面积内能塞下的晶体管就越多，相当于同样的占地面积，人多好办活，性能上去了。

比如从7nm升级到5nm，晶体管密度理论上提升了1.8倍。

这造成了两个问题：

一是能效比。国产卡在输出同等算力时，功耗通常高出40%-50%。

二是良率成本。台积电先进制程良率常年稳定在85%以上，而国产高端芯片良率目前仍在45%-50%波动。这就意味着，同样的晶圆，国产芯片能用的，少一半，摊薄后的单片成本要更高。

第二，生态差距。

英伟达真正的护城河，是生态。20年的积累英伟达的CUDA已经形成了超过400万人的庞大开发者社区，数百万个优化好的算子库随取随用。

相比之下，国产厂商虽然在努力，但在处理冷门模型或前沿算法时，依然面临“算子缺失”的问题。

相当于啥呢？在标准场景下，国产GPU表现不错，但一旦进入千奇百怪的业务真实模型，往往需要原厂工程师驻场“手搓”代码。

耗时耗力不说，稳定性也会偏差。

主要原因，还是国内相关领域起步比较晚，加上被技术卡脖子，不过，也正是在这样的情况下，国产GPU玩家的努力才更显价值。

实际上，这几年的追赶也是有成效的，如果简单依据领域做个定位：

在AI训练、图形渲染高端市场，国产对比英伟达大概落后1-2代产品；

在AI推理、中低端通用计算领域，国产性能已经能达到英伟达70%-90%，从性价比角度看，可以和英伟达掰掰手腕；

在国产化合规场景、千卡级集群适配，国产玩家则有一定的优势。

总之，国产厂商目前的策略非常明确：在训练端通过集群互联“用数量换质量”，在推理端通过深度适配“用场景换市场”。

国产GPU的玩家都有哪些？

当下的国内市场，不完全统计，关注度比较高的玩家主要有：

华为昇腾、平头哥、海光信息、摩尔线程、寒武纪、壁仞科技、沐曦股份、燧原科技。

1、 华为昇腾：目前国产阵营中唯一的全场景、全栈生态霸主。

【主攻赛道】：高端AI训练、推理及通用计算全覆盖。

【核心产品】：昇腾910C。

【产品水平】：采用7nm工艺，FP16算力达800 TFLOPS，性能直逼英伟达H100的80%。

【特点】：拥有从芯片到框架（MindSpore）的闭环，主打“系统换性能”，支持16万卡级集群扩展。

【盈利情况】：作为华为ICT业务的核心，2025年昇腾相关业务营收估算突破450亿元，毛利率维持在45%-50%的高位。虽然研发投入巨大，但在万卡集群的溢价能力让其成为国产阵营中最厚实的钱袋子。

2、平头哥：阿里的隐藏大招

【主攻赛道】：云端算力、存储及网络。

【核心产品】：PPU系列。

【产品水平】：PPU配备96GB HBM2e显存，带宽700GB/s，功耗400W，性能完全对标英伟达H20。

【特点】：深度适配阿里云，易用性强。

【盈利情况】：2025年营收在集团内部结算及外部供应支撑下实现爆发式增长，已初步具备独立造血能力，估值直指千亿。

3、 寒武纪：推理赛道的领头羊

【主攻赛道】：AI推理。

【核心产品】：思元590。

【产品水平】：能效比达2.0 TOPS/W，综合性能达英伟达A100特70-80%，推荐系统能效比甚至是H100的1.8倍。

【特点】：国内AI芯片先发者，自研智能处理器指令集，在合规场景中粘性极强。

【盈利情况】：2025年营收预估达28.6亿元，同比激增133%，且在特定季度已率先实现扭亏为盈，造血能力在独立芯片设计公司中属于第一梯队。

4、 摩尔线程，全功能GPU“中国版英伟达”，消费级市场的王

【主攻赛道】：全功能GPU（图形渲染+AI计算）。

【核心产品】：MTT S80/S5000。

【产品水平】：S80性能对标RTX 3060，S5000支持万卡集群。

【特点】：MUSA统一计算架构，CUDA算子兼容度超90%，是目前唯一在消费级市场实现突破的国产玩家。

【盈利情况】预计2025年全年营收15.20亿元，同比增幅达246.67%。同时，扣非净利润预计亏损11.50亿元，亏损幅度继续收窄。

5、壁仞科技：AI高端训练的突围者

壁仞科技是国产阵营中少有的、敢在高端训练赛道与英伟达掰手腕的“孤勇者”。

【主攻赛道】：高端AI训练。

【核心产品】：BR100。

【产品水平】：采用7nm+Chiplet技术，INT8算力达19200 TOPS，性能对标英伟达H200。

【特点】：异构混训方案，能实现壁仞芯片与海外芯片多品牌集群协同，效率超98%。

【盈利情况】：研发强度极高（约占营收160%），目前仍处于大规模亏损状态，扭亏关键点在于高端客户的复购率，目前复购率超80%。

6、沐曦股份：训推一体的学术派

【主攻赛道】：训推一体及高精度计算。

【核心产品】：曦云C600。

【产品水平】：FP8算力1000 TFLOPS，显存带宽3.35 TB/s。

【特点】：具备国产极其稀缺的FP64双精度算力，专门填补气象、石油等科学计算市场的真空。

【盈利情况】：2024年营收约7.43亿元，净亏损14亿元，2025年前三季度亏损幅度虽有所收窄，但仍未实现年度盈利。公司预计最早可能在2026年达到盈亏平衡

7、燧原科技：云端算力深耕者

【主攻赛道】：云端AI训练与推理。

【核心产品】：云燧T10/i20。

【产品水平】：训练效率比通用架构高20%。

【特点】：DSA动态可重构架构，主打高性价比和集群稳定性，特别针对大模型训练进行算法深度优化。

【盈利情况】：背靠腾讯，资金链相对稳健。随着智算中心大单陆续落地，2025年营收增长预期超80%，正在加速冲刺盈亏平衡点。

8、海光信息：闷声大发财的典范

【主攻赛道】：通用计算GPU（GPGPU）。

【核心产品】：深算二号。

【产品水平】：性能达A100的80%，但价格仅为后者的六成，性价比极高。

【特点】：依托x86架构协同，CUDA兼容度超99%，实现了真正的“零成本迁移”。

【盈利情况】：2025年营收约80亿元，净利润超10亿元，毛利率达45%。它是国产GPU行业中盈利规模最大、稳定性最强的选手。

总之，除了部分选手，目前绝大多数国产GPU玩家尚处于投入阶段，能否实现盈亏平衡，还要看其在各自的细分领域短期是否可以出现技术突破。

GPU赛道上下游情况如何？

GPU赛道是一条精密工业链条，设计-制造-封测三个环节都值得关注。

上游设计领域，相当于GPU的画笔，全球龙头是，Synopsys（新思）、Cadence（楷登）、Siemens EDA（西门子），他们垄断了3nm/5nm先进制程工具链，市占率超75%。

国产头部玩家是华大九天、合见工软。

其中，华大九天在成熟制程（28nm及以上）替代率已超60%，合见工软在7nm数字大芯片验证领域也有突破。

中游制造端，全球巨头是台积电和三星，掌握3nm/2nm先进制程，英伟达H100几乎全部出自台积电4N工艺。

国产头部玩家是中芯国际。

虽然和台积电还有代际差距，但中芯国际目前N+2工艺（等效7nm）已实现量产，可以说支撑起了国产GPU的规模化。

下游封测与材料环节，全球最强的是SK海力士、三星以及台积电。其中，海力士垄断了全球HBM3e市场，是英伟达最硬的队友。台积电CoWoS产能直接决定了全球GPU的供应量。

国产头部玩家是长鑫存储和通富微电。

目前，长鑫存储HBM3工程样片良率达50%，计划2026年量产，有望打破韩系垄断。通富微电在2.5D封装领域良率超95%。

最后，石油是工业时代的血液，那么算力就是AI时代的氧气，未来三年，全球算力需求，依然将维持50%以上的年复合增长。

对我们而言，当下不是国产GPU“行不行”的问题，而是我们“必须行”的问题。这场没有硝烟的战争中，国产芯片已经完成了最艰难的渡海。

路虽远，行则将至。

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本文来自微信公众号“风声声”，作者：风声声，36氪经授权发布。