從“可用”到“好用”，國產算力跨越了嗎？四小龍財報背后的喜與憂

2025年12月至2026年初，短短一個多月內，摩爾線程、沐曦股份相繼登陸科創板，壁仞科技、天數智芯扎堆港股掛牌。四家頭頂“國產GPU四小龍”光環的企業集體完成資本化跨越，合計募資規模超百億港元。國產算力芯片賽道，終于從漫長的“PPT造芯”階段，邁入了接受財報檢驗的“交卷時刻”。

國產算力的2025年，是一場關于“證明”的年份——證明國產GPU可以規模化量產，證明萬卡集群能夠穩定運行，證明資本市場愿意為國產算力的未來下注，證明國產算力能撐得起萬億甚至更高的市場。

最近一段時間，多家國產芯片公司先后發布了上市后首份年度財報，綜合數據來看，各家公司營業收入全線大幅增長，但集體虧損的格局也昭示著這個行業的真實處境。在AI算力需求從訓練逐步向推理轉移的大背景下，國產算力究竟走到了哪一步？

國產算力交出“完美”答卷

2025年，沐曦股份以16.44億元的營收規模領跑四小龍，同比增長121.26%；歸母凈利潤虧損7.89億元，較上年同期大幅收窄43.97%。公司近三年營收從2023年的0.53億元躍升至2025年的16.44億元，三年間收入規模增長超過30倍。營收增長的核心驅動力來自GPU產品銷量的大幅放量——2025年以曦云C系列為主的訓推一體GPU板卡銷量達33649片，同比增長147.31%，截至報告期末公司GPU產品累計銷量已超過5.5萬顆。與此同時，沐曦依然保持高強度研發投入，2025年研發費用為10.27億元，較上年同期增長14.04%，占營業收入比例高達62.49%。

摩爾線程（688795）2025年實現營收15.05億元，同比增長243.37%；毛利總額達到9.87億元，較上年同期增長218.43%；歸母凈利潤、歸母扣非凈利潤分別較上年同期虧損收窄38.16%、33.38%。扣除股份支付影響因素后，2025年凈利潤虧損6.48億元，較上年同期收窄8.47億元，收窄比例達56.65%。同時，摩爾線程（688795）保持了高強度的研發投入，全年研發費用13.05億元，占比為86.68%。

天數智芯2025年實現營收10.34億元，同比增長91.6%；毛利5.58億元，同比增長110.5%，毛利增速高于營收增速，經調整凈虧損約4.38億元，同比收窄32.1%。核心通用GPU業務全年收入9.23億元，同比增長149.6%，占總營收89.3%。細分來看，天垓訓練系列收入5.84億元，同比增長116.7%；智鎧推理系列收入3.39億元，同比大增238.2%——推理業務的爆發式增長，成為天數智芯2025年財報中最亮眼的注腳之一。

壁仞科技2025年營收10.35億元，同比增長207.2%；毛利5.57億元，同比增長210.8%，毛利率達到53.8%。然而，公司年內虧損為164.93億元，同比擴大972.3%——這一數字乍看驚人，但公司解釋稱主要與贖回負債賬面值變動、股份為基礎的薪酬開支以及上市費用有關；剔除這些因素后，經調整年內虧損為8.74億元。研發投入14.76億元，同比增長78.5%，主要用于新一代GPU架構及AI軟件平臺的迭代升級。2025年，壁仞科技完成了旗艦通用GPU產品BR106及BR166的全形態量產與規模交付，其中BR166系列于2025年8月開始量產，在不到半年的銷售時間內便快速落地，成為營收跨越式增長的核心驅動力。

從行業整體來看，2025年四家國產GPU廠商營業收入均大幅增長，但仍集體虧損。摩爾線程、沐曦股份、天數智芯虧損同比收窄，壁仞科技因研發開支增長等影響虧損規模有所擴大。沙利文中國咨詢顧問池鈺曾向媒體表示，從行業階段來看，國產GPU還處在比較早期的快速發展階段，即便是目前相對靠前的企業，與英偉達這類海外成熟廠商仍存在明顯差距。

從“能用”到“好用”，國產算力仍面臨挑戰

財報數字的火熱，不能掩蓋國產算力廠商正在面臨的深層挑戰。

這其中，最為緊要的就是提升集群穩定性和工程化的能力。大模型訓練對算力集群的穩定性提出了極高要求。摩爾線程相關技術負責人坦言，用戶在選擇國產算力時最關心的問題中，“集群長期穩定性”被排在首位，其次才是“框架兼容性和遷移成本”與實際訓推性能。這個排序本身就說明了一個事實：對于真正做大模型訓練的企業來說，性能差一點可以接受，但訓練任務頻繁中斷、需要反復回滾 checkpoint，可能才是真正的噩夢。

“摩爾線程基于MTT S5000打造的夸娥萬卡集群，浮點運算能力達10 Exa-Flops，在Dense模型訓練中MFU達60%，在MoE模型中維持在40%左右，有效訓練時間占比超過90%，訓練線性擴展效率達到95%。”該名負責人介紹。

但在實際行業環境中，萬卡級AI集群的穩定性管理仍是一道高難度考題。據行業媒體披露，當前萬卡級別的AI集群平均每天會出現一次甚至多次故障，故障來源包括GPU HBM顯存錯誤、高速互聯鏈路抖動、散熱不均導致的熱節流、甚至電源模塊波動等。這不僅是國產算力的挑戰，也是全球AI基礎設施面臨的共性難題——即便英偉達的DGX SuperPOD，在實際運行中也難以做到完全無中斷。

國產廠商在穩定性方面的劣勢，更多體現在工程經驗的積累深度上。英偉達在過去十年中部署了數百個大規模集群，積累了海量的故障模式和調優經驗，這些Know-How是無法通過“堆人”快速追趕的。國產廠商往往在實驗室環境下跑通了萬卡互聯，但一旦進入客戶真實的生產環境，面對復雜的網絡拓撲、混合負載調度、以及非理想條件下的長時間運行，各種“意想不到”的問題就會暴露出來。

其次，生態的建設也是國產算力老生常談的話題。當前，國產GPU廠商普遍選擇了“兼容生態”的務實路徑。摩爾線程相關技術負責人表示，其自主研發的MUSA架構對英偉達CUDA具備優良的兼容性，通過MUSIFY自動移植工具，開發者能夠以最小成本將國際主流GPU平臺應用移植至MUSA GPU，大幅提升應用移植的效率，縮短開發周期。天數智芯和壁仞科技同樣在軟件棧層面投入大量資源，確保PyTorch、TensorFlow、Megatron-LM等主流框架能夠在其硬件上高效運行。

然而，兼容模式在縮短市場導入期的同時，也帶來了一個結構性的困境：開發者習慣被鎖定在CUDA生態中，國產平臺始終停留在“生態附庸”的位置。更深層的問題在于，兼容路線在管理決策上看似捷徑，但代價可能是沉重的：國產GPU廠商需要警惕永遠做“生態跟隨者”的風險。

英偉達的護城河從來不只是硬件算力，而是CUDA生態過去十五年積累的數百萬開發者、數千個加速庫以及海量的應用案例。要想從“兼容”走向“主導”，國產廠商必須找到一種方式，讓開發者愿意主動為國產平臺編寫原生代碼、貢獻開源庫，而不是僅僅把這里當作CUDA的“備胎”。

摩爾線程和沐曦股份已經意識到這一點。摩爾線程除了提供MUSIFY自動移植工具外，還開源了Torch-MUSA、vLLM-MUSA等多個軟件庫，試圖逐步培育MUSA原生生態。沐曦則以“1+6+X”戰略構建產業生態圈，以數字算力底座為核心，在六大重點行業推動國產GPU的深度滲透。但生態建設非一日之功，需要持續數年甚至十年的投入，以及足夠的用戶規模來形成正反饋循環。

“條條大路通羅馬”

面對挑戰，國產算力廠商正在用各自的方式尋找破局之路。從已披露的戰略布局來看，差異化正成為這一輪競爭的主旋律，即便選擇的路徑不同，但他們目標卻是相似的——如何提升國產算力。

壁仞科技的戰略方向，可以概括為"系統先行，推理卡位"。2025年，公司交付了2048卡光互連光交換GPU超節點集群。但集群的實際運行效率和商業化落地效果，仍有待更大規模部署的檢驗。

在產品迭代方面，壁仞科技計劃于2026年推出下一代BR20X芯片及全系列產品，在保持訓練優勢的同時，為推理需求進行優化——算力密度、內存容量和帶寬、互連能力升級，支持FP8/FP4等低精度計算。截至2025年末，壁仞科技持有現金及金融資產共28.96億元，加上2026年初上市募集的56.31億元，賬面資金較為充裕。不過，對于一家仍處于大規模研發投入期的芯片企業而言，這些資金能在多長時間內支撐其技術迭代與市場擴張，仍是外界關注的問題。

天數智芯選擇了一條更具進攻性的路線。今年1月，公司公布了芯片四代架構路線圖：2025年天數天樞架構超越英偉達Hopper，2026年天數天璇架構對標Blackwell、天數天璣架構超越Blackwell，2027年天數天權架構超越Rubin，之后轉向突破性計算芯片架構設計。

這一路線圖的技術承諾最終需要實際產品來兌現，目前尚未有第三方基準測試數據公開驗證其性能宣稱。在商業化方面，天數智芯已累計服務超340家客戶，產品及解決方案在互聯網、AI大模型、科研、金融、醫療、教育等領域部署超1000項。公司還推出了面向機器人、智能終端等領域的彤央系列端側算力產品。四代架構路線圖的發布與邊端產品的亮相，顯示出天數智芯試圖在訓練、推理和邊緣計算三個維度同時發力。但多線作戰也意味著研發資源的分散，其能否在任一領域建立足夠深的護城河，仍需觀察。

沐曦股份的策略則可以概括為"產品全棧化，生態開源化"。在產品端，公司已形成曦云C系列（訓推一體與通用計算）、曦思N系列（AI推理）、曦彩G系列（圖形渲染）、曦索X系列（科學智能）四大GPU產品矩陣。

2025年7月，首款基于全國產工藝的曦云C600系列在WAIC大會發布，已于2025年末實現風險量產，預計2026年上半年量產銷售。但需要指出的是，"全國產工藝"在當前語境下通常指代特定制程節點，其與行業最先進制程的性能差距，是評估產品競爭力的關鍵變量。面向科學智能場景的曦索X系列首款產品X206配備128GB超大容量顯存，于2026年1月正式面世。沐曦計劃2026年進一步推進曦索X206、曦云C700等下一代產品的研發及產業化。上市募集資金凈額約38.99億元，將分三至四年投入新型高性能通用GPU研發及產業化等方向。資金分三至四年投入，意味著短期內難以看到全部成果，技術迭代節奏與市場競爭窗口的匹配度，將是其面臨的主要考驗。

與專注AI計算的同行不同，摩爾線程堅持全功能GPU路線，從游戲顯卡到AI計算試圖覆蓋多個場景。這種路徑的優勢在于覆蓋面廣，但同時也意味著在每一細分領域都可能面臨更專注競爭對手的挑戰。

摩爾線程的GPU支持AI計算加速、圖形渲染、物理仿真和科學計算、超高清視頻編解碼，并聲稱是國內極少數原生支持從FP8到FP64全計算精度的廠商。在集群工程化能力上，摩爾線程已推出新一代全功能GPU架構"花港"，可支持十萬卡以上規模的智算集群擴展。其在科學計算和生物制藥等垂直領域的表現尤為突出——據公司披露，在分子動力學引擎SPONGE中，MTT S5000性能達到國際旗艦產品的1.7倍；在生物制藥分子對接工具DSDP中，性能達到8.1倍。上述數據均來自公司自身披露，尚未有獨立第三方在標準化測試環境下的驗證結果。這種在特定垂直領域建立的優勢，能否轉化為可持續的商業模式，仍有待觀察。

除了“四小龍”之外，華為昇騰和寒武紀同樣是國產算力版圖中不可忽視的力量。據行業分析機構披露，英偉達在中國AI加速卡市場的份額已從制裁前的約95%大幅下降至55%左右，2025年國產廠商合計出貨量達165萬張，占比約41%，其中華為以81.2萬顆領跑國產陣營。寒武紀2025年營收達64.97億元，同比增長453%，實現凈利潤20.59億元。這些數據表明，國產算力替代的整體進程正在加速，而“四小龍”面臨的競爭格局遠比想象中的更復雜——它們不僅要追趕英偉達，還要與華為、寒武紀等本土玩家同臺競技。

2026年，對于國產算力而言，證明的階段或許正在轉向“超越”——超越的不僅是國際對手的技術指標，更是用戶對國產算力的信任閾值。正如弗若斯特沙利文數據所預測的，國產通用GPU產品占比有望從2024年的17.4%提升至2029年的超過50%。市場份額的躍遷背后，是技術、生態、工程化能力與商業模式的系統性較量。

而對于國產算力上市公司而言，上市之后的新課題才剛剛開始：如何在高強度研發投入與可持續盈利之間找到平衡？如何在兼容生態與自主創新之間走出一條獨特的路？如何在訓練需求與推理爆發的結構性切換中搶得先機？

（文｜Leo張ToB雜談，作者｜張申宇，編輯丨楊林）