昆侖芯vs摩爾線程：實干與造夢的國產芯片雙軌

昆侖芯需要證明自己離了百度依然能打；摩爾線需要證明自己的生態，值得業界等待。這場關于生態的耐力賽，將比單純技術參數比拼，更能決定誰是最終的領跑。

作者|張先森

編輯|劉珊珊

2026開年，互聯網大廠的硝煙彌漫到了芯片戰場。

近日，百度旗下AI芯片公司昆侖芯，以保密形式向香港聯交所遞交上市申請。消息一出，百度美股股價當日大漲15%。資本市場開始重新審視這家似乎已經掉隊的互聯網老兵的技術底色。

這不是百度的獨角戲。2025年下半年，國產芯片行業造富神話幾經上演。其中，頂著“國產GPU第一股”光環的摩爾線程，上市首日425%的瘋狂漲幅，至今讓多少中簽者心潮澎湃？

一邊是背靠百度生態、深耕AI計算的實力派，攜互聯網巨頭的資源背書強勢入場；一邊是主打全功能GPU、押注生態未來的夢想家，頂著千億市值持續燒錢建生態。昆侖芯與摩爾線程就像兩面鏡子，共同映照出國產芯片產業充滿想象力卻也復雜未知的現實圖景。

這場較量的核心，從來不是誰的參數更漂亮，而在于誰能率先、更穩地接住國產替代的歷史浪潮。

01

估值走向：確定性vs想象力

昆侖芯于2021年完成獨立融資，彼時估值130億元，2025年D輪融資后漲到210億元。沒有驚天暴漲，但每一步都踩在實地上。底氣來自哪里？當然是百度。

昆侖芯并非為公開市場而生。李彥宏曾透露，做搜索時購買芯片太貴，逼著自己去做芯片。百度早在2011年就組建芯片團隊，比谷歌啟動TPU還要早。但昆侖芯常年服務于平臺內部，李彥宏本人對芯片也鮮少提及，外界知之甚少。

轉折點發生在2021年，百度將芯片業務獨立為昆侖芯，由百度首席芯片架構師歐陽劍出任CEO。離巢單干的昆侖芯，也在李彥宏的AI敘事中扮演更重要角色，不僅為“省錢”，更將商業化提上日程，4年完成三次迭代。2024年，第三代P800系列產品量產，讓昆侖芯的知名度迅速升溫。

作為百度AI全棧布局的核心硬件，昆侖芯不用像初創公司那樣從零找場景，百度的搜索、文心一言、自動駕駛業務，本身就是它的練兵場和訂單源。

更關鍵的是，昆侖芯已經賺回真金白銀。2025年中標中國移動十億級集采項目，三個標包都拿下頭名；客戶名單里既有招商銀行、南方電網這樣的巨頭，也有吉利汽車、vivo這樣的行業標桿，2025年營收預計突破35億元。摩根大通更是預測它2026年營收能沖到83億元。

硬數據下，昆侖芯最近的估值也在水漲船高。近日，海通國際估算昆侖芯的市值有望達到近500億美元。

與之對比的是，摩爾線程靠著“想象力”，早一步在二級市場上掀起了風暴。

2025年12月5日，摩爾線程登陸科創板，上市首日市值就沖破2800億元。在超過480萬戶的申購下，中簽率低至萬分之三點六，一股難求。每個中簽號碼可認購500股，這意味著，以收盤價計，單簽浮盈超過24萬元。而高達85%的換手率，意味著這是一場中簽散戶的狂歡，幸運兒們一起瓜分近82億元的賬面浮盈。

然而，摩爾線程目前仍處于持續虧損狀態。2024年營收4.38億元，凈虧損16.18億元；2025年上半年凈虧損2.71億元，極高的市值與尚未盈利的現狀構成巨大的估值反差。

有人說，支撐摩爾線程這份高估值的，是全功能GPU的定位。再加上團隊背景加持，創始人張建中是前英偉達全球副總裁，核心團隊多來自英偉達和AMD，自帶國際大廠基因，摩爾線程也被市場當成“中國版英偉達”來追捧。而資本市場賭的，恰恰是摩爾線程能復制英偉達的生態神話，用自主研發的MUSA架構，打破CUDA的壟斷。這種稀缺性和想象力，讓它即便持續虧損，也能收獲巨額融資和千億市值。

業績、出貨量均占優的情況下，昆侖芯登陸資本市場后的估值會呈現怎樣的走向，尚未可知。但資本終究也會回歸理性，業績兌現能力才是最后的試金石。

02

技術路線：專才vs全能

技術路線的選擇，從一開始就決定了兩家公司的戰場將會形成微妙分野。昆侖芯是“術業有專攻”的AI專才，摩爾線程是“樣樣都精通”的全功能通才，兩條路沒有優劣，卻指向了不同的市場需求。

昆侖芯屬于“非GPU派”，只為AI而生，所有研發都圍繞大模型訓練和推理展開。其自研的XPU架構，是專門針對深度學習優化的，尤其在大模型最核心的算法架構上，算力密度和能效比都比通用GPU更有優勢。第三代產品P800，FP16算力是英偉達中國特供版H20的2.3倍，單機8卡就能支撐千億參數大模型的全量訓練，完全適配國內大模型的算力需求。

據《財經》報道，一家計算機視覺企業曾用昆侖芯P800復現此前基于英偉達某款芯片訓練的視覺理解模型，最終達成相同目標，只是訓練周期稍長，綜合成本也更高。不過，在更普及的推理場景中，部分國產AI芯片的性能表現已優于英偉達H20。后者為符合美國出口管制，性能已被大幅削弱。

更厲害的是它的集群能力。2025年上半年，昆侖芯成功點亮三萬卡集群，能同時承載多個千億參數大模型訓練，支持1000家企業同時做百億參數模型精調。

這是什么概念？要知道，AI芯片集群規模越大，故障率越高，國內能搞定萬卡集群的廠商寥寥無幾，三萬卡的突破，相當于向市場證明了它的技術硬實力。這種“專為 AI優化”的路線，讓它在智算中心、行業解決方案等場景中快速落地，商業化速度遠超同行。

摩爾線程則是不折不扣的“GPU派”，走的是全功能覆蓋的硬核路線。它要做的不是單一AI芯片，而是“一芯多能”的全功能GPU，既能支撐AI訓練推理，又能搞定圖形渲染、視頻編解碼、科學計算。自主研發的MUSA統一架構，就是為了實現這個目標，旗下“華山”芯片專攻AI訓推一體，“廬山”芯片聚焦圖形渲染，形成多產品協同的矩陣。

這種路線的優勢是抗風險能力強，能適應不同領域的需求變化，比如在數字孿生、游戲、專業設計等場景中，全功能GPU的不可替代性更強。

但挑戰也同樣巨大，全棧自研需要同時攻克硬件設計、軟件生態、應用適配等多個難題。這也解釋了摩爾線程為何持續虧損，過去幾年其研發投入是同期營收的數倍。從架構設計到流片驗證，每個環節都考驗這家初創公司的鈔能力。

客觀來講，大部分非GPU芯片生態成熟度不足，缺乏完善的軟件工具鏈、豐富的開源框架支持，而GPU的技術優勢已經在業界有廣泛認知。可見，昆侖芯與摩爾線程的技術路徑各有優劣，并非簡單的替代和此消彼長。對兩者而言，AI浪潮既是打破國外壟斷的歷史機遇，也是考驗技術實力與生態構建能力的嚴峻挑戰。

03

生態博弈：

閉環賦能vs開放共建

在芯片行業，硬件性能只是入場券，生態才是決定生死的護城河。昆侖芯和摩爾縣城的生態布局，走了兩條截然不同的路：一條是“背靠大樹”的閉環賦能，一條是“白手起家”的開放共建。這兩種模式，背后是截然不同的生存邏輯與成長路徑。

昆侖芯的生態優勢，自誕生之日便與百度深度綁定。作為百度AI全棧布局的基石，昆侖芯天然融入完整的技術棧。在芯片層，它為整個百度AI體系提供算力支撐；在框架層，它與百度飛槳深度學習平臺深度適配，已支持創建超過110萬個模型；在模型與應用層，則直接服務于文心大模型、智能云、自動駕駛等核心業務。

這種內部閉環模式，讓昆侖芯無需從零搭建生態，百度的業務場景就是其最好的試驗田與首發客戶。例如，其在2025年成功點亮三萬卡集群，并支持中國移動十億級集采訂單落地金融、能源等行業，背后均離不開百度智能云的渠道賦能與場景協同。

李彥宏有一個“倒金字塔”理論：健康的產業生態中，芯片創造的價值，應由其上的模型與應用放大十倍、百倍。昆侖芯正是受益于這種價值放大效應。

不過，長期服務于體系內部，也一度讓昆侖芯略顯小眾，外部聲量和市場認知度有限。獨立拆分并沖刺上市，正是其生態戰略從內部閉環走向外部開放的關鍵轉折。獨立后的昆侖芯，目標是以更市場化的身份，將技術價值釋放到更廣闊的算力產業深水區。這要求它必須突破“百度系”標簽，構建屬于自己的外部“朋友圈”與行業解決方案能力。

反觀摩爾線程，其生態之路則是典型的開放共建。面對英偉達CUDA生態的全球壟斷，摩爾線程選擇了以自主研發的MUSA統一架構為核心，走更為大膽的開源與社區化路線。它推出“摩爾學院”聚集開發者，通過開源計算庫、兼容主流編程語言等方式，力圖降低開發者的遷移與使用門檻，構建開放生態。截至2025年末，已有超過76萬家企業采用其MUSA生態產品。

這種模式的優勢在于，一旦形成網絡效應，其生態將具備更強的長期韌性與第三方活力。但其挑戰也同樣巨大：生態建設周期漫長、投入巨大，且需要直面CUDA這座幾乎無法繞開的大山。在國產替代的緊迫窗口期內，這種“自己動手豐衣足食”的模式，短期內在成熟度和便捷性上難以與既有巨頭或背靠巨頭的玩家抗衡，活下去靠的資本愿意為未來買單。

兩種生態模式，并無絕對高下，卻深刻影響著兩家公司的競爭節奏與估值邏輯。

昆侖芯的“閉環賦能”使其在商業化落地上速度驚人，能夠快速將技術轉化為營收和市場份額，為資本市場提供確定性。而摩爾線程的“開放共建”則賭的是中國必須且能夠誕生一個自主可控的GPU全功能生態，其稀缺的“中國版英偉達”敘事，支撐起了資本市場對其未來的高溢價。

歸根結底，生態博弈的勝負，不取決于模式本身，而取決于兩種能力：一是將內部技術優勢轉化為外部行業解決方案的深度與廣度；二是在開放競爭中，吸引并留住開發者和合作伙伴的凝聚力。

昆侖芯需要證明自己離了百度依然能打；摩爾線程則需要證明自己的生態，值得業界等待。這場關于生態的耐力賽，將比單純的技術參數比拼，更能決定誰是最終的領跑者。

04

未來：道阻且長，行則將至

國產AI芯片的IPO浪潮，本質是技術、生態與資本的三重共振。昆侖芯與摩爾線程作為兩種技術路線的典型，前者是AI領域的特種兵，能快速解決當下的AI算力剛需；后者則是全能戰士，試圖在多個戰場都占據一席之地。

從短期來看，昆侖芯的領跑優勢非常明顯。依托百度的場景和渠道資源，它已經完成了從 “內部支撐”到“外部擴張”的轉型，2025年中標中國移動十億級訂單，客戶覆蓋金融、能源、制造等關鍵行業，商業化規模和速度都處于行業前列。這種高速增長的確定性，是資本市場最看重的核心邏輯。

反觀摩爾線程，雖然技術潛力突出，但仍面臨商業化落地的挑戰，且生態建設還需要時間積累，短期內很難實現大規模盈利。在國產替代的窗口期，昆侖芯的“即戰力”更能滿足市場對算力的迫切需求，這將幫助它在市場份額爭奪中占據先機。

從中長期來看，昆侖芯的領跑地位有望進一步鞏固。百度的全棧AI布局為它提供了獨特的生態壁壘——昆侖芯與飛槳框架、文心大模型的深度協同，能為客戶提供“芯片-框架-模型-應用”的一體化解決方案，這種協同優勢是摩爾線程等純硬件廠商難以復制的。

同時，百度近十年累計超1800億元的研發投入，為昆侖芯的技術迭代提供了持續保障，按照規劃，它每年都會推出新品，2026年上市M100推理芯片，2027年推出M300訓練芯片，2030年實現百萬卡級集群規模，清晰的技術路線圖將持續強化其競爭優勢。

摩爾線程并非沒有突圍機會。在圖形渲染、專業計算、消費級顯卡等昆侖芯覆蓋較弱的領域，它的全功能優勢能形成差異化競爭；隨著具身智能、數字孿生等新興場景興起，其“圖形 + AI”的技術布局有望提前卡位。

但要實現彎道超車，摩爾線程必須解決兩個核心問題：一是加快生態建設速度，縮小與CUDA的差距；二是提升商業化效率，盡快實現盈利，否則高估值的泡沫終將破裂。

就目前來看，昆侖芯憑借“生態協同+商業化成熟+技術迭代清晰”的綜合優勢，更有可能成為國產AI芯片行業的領跑者，而摩爾線程則需要在細分賽道建立絕對優勢，才能在這場長期競爭中站穩腳跟。

昆侖芯與摩爾線程的故事，根植人工智能的時代浪潮中。它厚重、順應大勢，卻也注定是一場艱苦的遠征。在宏大敘事與資本狂歡的聚光燈下，它們不僅要兌現商業價值的承諾，也承載了在技術封鎖中實現自主突破的民族期待。然而，這個最需要長期耐心的行業，卻不得不直面資本市場最缺乏耐心的審視。

市場可以沒有耐心，但歷史必將銘記每一次從零到一的突破。當資本的熱潮退去，留下的將是那些真正穿越周期的名字。

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