摩爾線程們，等待市場驅(qū)動的勝利

英偉達的AI，中國仍在尋找“下一個寒武紀”。今日，摩爾線程啟動申購，即將登陸科創(chuàng)板，由此拉開國產(chǎn)AI芯片新一輪資本接力的序幕。

緊隨其后的還有已經(jīng)獲得注冊許可的沐曦股份，重新提交輔導備案的燧原科技，以及壁仞科技、天智數(shù)芯等；長江存儲已經(jīng)完成股改，長鑫存儲啟動輔導。它們都有望明年上市，集體建立起一個的國產(chǎn)AI算力生態(tài)。

但是，無論故事如何演繹，AI敘事最終的裁判，仍然歸于市場。

，摩爾線程們也還不是寒武紀。但各方都期待它們是。它們踩中了時代的節(jié)拍。2020年，摩爾線程成立，中美科技戰(zhàn)已經(jīng)打響，芯片國產(chǎn)替代迫在眉睫。上市前，摩爾線程的背后站著85家股東，是寒武紀同期32家的近3倍。

2025年，全球AI，，英偉達在華收入一時“清零”。于是，88天過會，122天注冊，摩爾線程火速跑完所有流程。

這三大趨勢正重塑市場預期，讓投資者相信，“下一個寒武紀”并非遙不可及。按114.28元/股的發(fā)行價計，摩爾線程發(fā)行時市值約為537億元，相當于1/10個寒武紀。但兩者的收入差距并沒有那么懸殊，前者上半年營收7億元，后者約28.8億元。

中國AI芯片正處于市場爆發(fā)期。據(jù)摩爾線程招股書，過去五年來，數(shù)據(jù)中心GPU產(chǎn)品以年復合70%的速度增長，預計未來五年還將增長10倍，至約6600億元人民幣。但是，過去幾年，英偉達占據(jù)了中國超過70%的市場份額。

轉(zhuǎn)機出現(xiàn)在2025年。年初，DeepSeek橫空出世，憑借極致性價比迅速席卷市場。這讓市場花了一段時間，才用“杰文斯悖論”重新建立對英偉達的估值邏輯。但對中國而言，DeepSeek的更大意義在于激活了本土開源模型生態(tài)，釋放了本土推理芯片的潛力，使中國AI生態(tài)得以擺脫對英偉達縮水版芯片的過度依賴。中國開源模型崛起，中國市場將屬于中國芯片，它高達數(shù)百億美元。

摩爾線程們準備好了。它們的招股書證實，國產(chǎn)主流在售AI芯片的算力性能，普遍介于英偉達A100與H100之間。隨著它們新一代產(chǎn)品紛紛支持FP8精度計算，足夠滿足國產(chǎn)模型推理需求，理論上也支持模型預訓練。摩爾線程稱，基于S5000板卡構建的千卡GPU集群效率，可匹敵同等規(guī)模國外同代系GPU集群的計算效率；沐曦股份則稱，MetaXLink高速互連技術，達到了與英偉達4nm制程工藝下旗艦產(chǎn)品（H200）相當?shù)幕ミB帶寬性能。

兩家企業(yè)在招股書中也都多次提及DeepSeek，包括后者在一定程度上降低對硬件的要求，以及自身芯片架構對DeepSeek模型的適配與優(yōu)化。

市場格局正在逆轉(zhuǎn)。2025年上半年，摩爾線程實現(xiàn)營收約7億元，凈虧損收窄至2.7億元；同期，沐曦股份一季度營收達3.2億元，虧損亦縮窄至2.3億元。

但追趕仍然無法停息。英偉達與AMD等仍然希望再次將AI技術棧“傾銷”至中國市場。事實上，盡管黃仁勛多次抱怨在華業(yè)務“幾近清零”，但2025年第三季度，專為中國定制的H20芯片，仍錄得5000萬美元銷售額，相當于摩爾線程們的收入水平。中國開源模型的訓練與推理，同樣也需要與更高效的芯片相協(xié)同，進一步提升token的經(jīng)濟性。這將持續(xù)倒逼國產(chǎn)芯片縮小與國際領先水平的代際差距。今年12月19日，摩爾線程將在其首屆MUSA開發(fā)者大會上，發(fā)布全新產(chǎn)品和架構。

因此，高強度的研發(fā)投入仍將是常態(tài)，短期內(nèi)僅靠營業(yè)收入難以支撐，從資本市場融資是關鍵跳板。過去幾年來，為了不斷追趕與英偉達的差距，摩爾線程們采取了異常激進的研發(fā)戰(zhàn)略。2020年成立之后，近三年累計虧損了45億元人民幣，主要就在于每年超過10億元的研發(fā)支出，而它的收入去年也僅4.32億元。這三年來，摩爾線程研發(fā)強度（三年來總研發(fā)支出占總營收比例）約為600%。沐曦股份同樣如此，三年累計研發(fā)支出22.5億元，研發(fā)強度約為300%，累計虧損27億元。

當前，全球AI生態(tài)的競爭，已經(jīng)進入到模型-芯片的新階段。英偉達將Anthropic納入CUDA生態(tài)，不僅是為了綁定客戶，也是為了針對性優(yōu)化下一代GPU架構以。它此前已經(jīng)下注了OpenAI與xAI，至此，囊括了市場上最重要的三家AI實驗室。谷歌則憑借自研TPU更低的總擁有成本（TCO），以及未來AI應用若深度綁定Gemini模型也將自然綁定TPU硬件的邏輯，成功。

中國同樣如此。在最近的第三屆亞洲愿景論壇上，中國半導體行業(yè)協(xié)會副會長魏少軍就稱，過去，中國大模型主要依賴美國芯片，美國芯片優(yōu)化帶動模型優(yōu)化，中美大模型基本同構，但隨著擺脫路徑依賴，也許到明年上半年就能看到新進展。在對未來規(guī)劃中，摩爾線程提及“軟硬件深度協(xié)同的全棧技術整合”，沐曦股份則提及將“結合產(chǎn)業(yè)伙伴的需求優(yōu)化軟件棧的豐富度”，并反哺產(chǎn)業(yè)鏈上下游，共建開放生態(tài)。這正是它們贏得市場的關鍵。

此外，本土AI芯片還需直面前沿大模型預訓練的終極考驗。年初，螞蟻集團嘗試在包括國產(chǎn)芯片在內(nèi)的5款不同類型的AI芯片上（外界普遍認為A與B分別來自華為與阿里），分別預訓練Ling-Plus模型。這是一個總參數(shù)規(guī)模2900億，激活參數(shù)288億，數(shù)據(jù)集約9萬億token的MOE模型。結果，即便在相對弱勢的硬件上，也能以更低的成本，訓練出性能相當?shù)幕A模型，而且，無論使用哪款AI芯片，基準測試結果都幾乎相同。

但挑戰(zhàn)依然嚴峻。螞蟻團隊同時發(fā)現(xiàn)，國產(chǎn)AI芯片的穩(wěn)定性仍有明顯短板。隨著谷歌Gemini 3確認擴展定律在預訓練階段依然有效，能否用國產(chǎn)芯片高效訓練出追平前沿水平的開源模型，不僅將成為中國開源模型創(chuàng)新的最大看點之一，也將成為國產(chǎn)AI芯片贏得市場競爭的另一個關鍵領域。

資本與地緣政治的敘事充滿變數(shù)，最終的答案只能來自市場本身。接下去，國內(nèi)同行之間的競爭，將比想象中更為激烈。摩爾線程計劃募資80億元，沐曦股份計劃融資39億元，投資者們正在等待的，是一場真正由市場驅(qū)動的勝利。