最近，GPU 赛道很热闹，寒武纪在股市一枝独秀的面貌正在被改变。因为，它的竞争对手们在快速 IPO。这不，上海杀出一个 GPU 独角兽：沐曦，计划在科创板上市。
沐曦的创始人叫陈维良，1999 年毕业于电子科技大学，之后于 2002 年获得清华大学微电子学研究所硕士学位。
他在芯片行业是 20 年老炮，曾主导 AMD 15 款 GPU 量产，见证过海外巨头对高端算力的垄断。此次创业，他的愿景之一就是：给中国的 AI 产业装上自主的算力心脏。
现在的经济形势下，很多行业都喊 " 没钱 "，GPU 赛道是真有钱。2022-2024 年，沐曦营收复合增长率达 4074.52%（40.75 倍）。2024 年收入约 7.42 亿元。
这个行业为啥有钱？和算力有关。
如今的 " 算力主权 " 时代，GPU 已成为 AI 训练、科研仿真等核心场景的刚需品，而生成式 AI 的爆发更让市场需求持续扩容。
尽管全球市场仍由英伟达等巨头主导，但国产玩家仍努力追逐，差距在缩小。尽管头部公司已经出现，但新机会也还是有的——这个前提是：你得有钱，有算法，有生态资源。
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2020 年秋，在上海张江，陈维良、彭莉、杨建三位 AMD 前核心骨干决心创业：造算力心脏。发起者陈维良 1995 年考入电子科技大学微电子专业，2002 年获清华大学微电子学研究所工学硕士学位。
他曾主导 AMD 15 款 GPU 量产，是 RDNA/CDNA 架构关键研发者；搭档彭莉曾任 AMD 首席 SOC 架构师，杨建兼具华为海思经历与软件生态经验。
同年 9 月，沐曦在上海成立。创业初期，团队挤在百平办公室。
随后和利资本领投近亿元天使轮，红杉中国等 20 余家机构后续加注，累计融资超 20 亿元。
2023 年 6 月，首款产品曦云 C500 回片，采用中芯国际 12nm 代工、通富微电封装，实现全流程国产化，2023 年营业收入增长至 5302.12 万元。
2024 年，营业收入实现爆发式增长，达到 7.43 亿元。公司采用 " 直销 + 经销 " 双模式。2024 年直销收入占 62.6%，经销占 37.4%。
其下游客户包括服务器厂商、系统集成商及智算中心建设方。主营业务收入主要来自 GPU 板卡与 GPU 服务器产品，占比分别为 68.99% 与 28.29%。
其中，" 曦云 C 系列 " 以高性能和高能效著称，采用自研 XCORE 架构与 MetaXLink 高速互连技术，可支持千亿参数级 AI 大模型训练。
2025 年一季度，公司 GPU 产品销量进一步攀升，主营业务收入 3.2 亿元，其中曦云 C 系列 GPU 板卡占比高达 97.5%，主营业务毛利率达 55.26%。
2025 年 10 月 24 日，沐曦科创板过会，拟募资 39.04 亿元研发新一代 GPU。现场展示的曦云 C600 正处测试阶段，已支持 128B MoE 大模型训练，预计年底量产。
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当下，GPU 的发展与算力行业息息相关。
据某知名算力企业向铅笔道表示，尽管最近 1-2 年，政府对算力中心建设开始管控节奏，尤其禁止地方国资入场，即便是社会投资，审批通过率也不到 10%。
其背后的核心原因就是：主管部门担心算力投资过热，并且短期来看，已有不少算力处于闲置状态。但长期来看，算力赛道的需求仍大量未被开发，长期前景向好，不影响 GPU 的长期发展潜力。
自 2020 年以来，AI 模型从 " 小模型 + 判别式 " 迈向 " 大模型 + 生成式 "，推动了训推一体 GPU 的快速普及。
GPU 行业主要经历了三阶段：
2000-2010 年：图形 GPU 主导市场，应用集中在游戏与图形渲染；
2010-2020 年：通用 GPU（GPGPU）兴起，推动 AI 计算、科学仿真等新场景；
2020 年至今：生成式 AI、智算中心建设、云端推理加速发展，GPU 进入 " 算力主权 " 时代。
GPU 行业的新爆发点在于 " 云边端融合 " 与 " 多卡互连 " 技术。传统单卡性能提升接近瓶颈，多 GPU 协同成为新一轮技术竞争焦点。沐曦的 MetaXLink 互连技术正是这一趋势的体现，其设计可支撑大规模集群扩展并兼容主流生态。
从全球视角看，GPU 行业长期由英伟达和 AMD 占据主导。2024 年，英伟达营收达 936 亿元人民币，主要来自数据中心 GPU，占比超 88%。相比之下，国内厂商仍处于追赶阶段。
在国内市场，GPU 玩家逐渐形成多元格局，包括寒武纪、壁仞科技、摩尔线程、天数智芯及沐曦等。根据招股书数据，沐曦 2022-2024 年营收复合增长率达 4074.52%，增速居行业首位。其差异化优势在于兼容主流生态、聚焦训推一体 GPU，并基于国产供应链打造自主架构。
此外，曦云 C 系列已成为国内率先实现云端大模型训练量产的产品之一。
综上所述，目前 GPU 行业虽未形成绝对 CR5 头部格局，但代表性玩家已经出现。
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对于新玩家而言，国产替代、智算中心建设、AI for Science 等新场景带来长期机会，但同时也面临算法迭代快、资金投入大、生态构建难等挑战。
机会层面，国产替代是首要红利。
2024 年国内数据中心 GPU 进口占比超 80%，政策要求 2025 年核心芯片自主化率达 50%，像沐曦曦云 C500 已在政务、医疗领域实现替代，新玩家聚焦合规敏感领域即可打开缺口；
智算中心建设带来增量，全国超 150 个智算中心规划落地，单中心需数千颗 GPU，新玩家优化产品适配大模型框架，就能分食基建蛋糕；
AI for Science 兴起开辟蓝海，GPU 加速蛋白质折叠、材料研发等科研计算，高校、院所采购需求转向国产，针对性开发专用算法可抢占高附加值市场。
当然，挑战同样严峻。
算法迭代快得惊人，主流架构每 18-24 个月更新，沐曦两年内实现算力 3 倍提升，新玩家无百人级研发团队难跟上；
资金投入是 " 烧钱竞赛 "，12nm 工艺单次流片 8000 万元，前期投入至少 10 亿元，沐曦五年融资超 20 亿才盈利，新玩家缺资本支持易断链；
生态构建难度大，GPU 需 " 芯片 + 软件 + 应用 " 协同，沐曦花 8 个月研发软件栈适配百款应用，新玩家攻克 CUDA 兼容（国内最高 85%）、说服客户迁移应用需 1-2 年，头部厂商补贴还会加剧突围难度。
来源：铅笔道
