中國四大GPU廠商各闢路徑挑戰輝達

Nashnova编辑部

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燧原、摩爾線程、沐曦、壁仞四家GPU公司已從概念驗證進入規模交付階段，但架構路線、客戶結構和軟件生態的分化，決定了誰能真正替代英偉達CUDA的黏性。

四家公司到底在爭甚麼？

被稱為「四小GPU龍」的四家公司——燧原、摩爾線程、沐曦、壁仞——正以截然不同的架構路線爭奪中國AI晶片市場。

核心分歧在三件事：晶片架構選擇（專用還是通用）、軟件生態（是否兼容英偉達CUDA）、集群規模化能力（能否將數萬張卡組網運行）。

這反映出中國GPU賽道已過了「誰能做出來」的階段，進入「誰能賣出去、黏住客戶」的實質競爭。

燧原是四家中唯一不做通用GPU的公司，選擇了DSA（領域專用架構），晶片專為AI訓練和推理設計。簡單來說＝它不試圖做一顆甚麼都能算的晶片，而是只做AI這一件事，換取更高能效。

代價是與英偉達CUDA完全不兼容——已深度使用CUDA的客戶遷移意願低。其第四代產品L600對標英偉達H20。

最大隱患不是技術，是客戶結構：騰訊佔其2025年營收近四分之三。燧原已申報科創板IPO，擬募資約8.93億美元。

摩爾線程走兼容路線，其MUSA架構強調與CUDA高度兼容，「一次開發、多端部署」。這意味著→已用CUDA寫好的AI模型，遷移過來的門檻最低。

開發者生態超過80萬用戶，國內GPU廠商中最大，支持DeepSeek、智譜AI、阿里巴巴等主流大模型。集群平台可從約1萬張卡擴展至10萬張。

2026年一季度首次實現季度盈利，歸母淨利潤2,936萬元；上半年營收17.4億元，已超2025年全年。2026年3月披露的一筆6.6億元夸娥集群訂單，相當於其2025年全年營收的近一半。

沐曦的差異化在於全棧自研：從GPU架構、IP、指令集到高速互連和封裝，聲稱全鏈條自主可控。其C600加速卡搭載144GB HBM3e顯存，在研C700對標英偉達H100。

沐曦前五大客戶合計營收佔比61.5%，是四家中客戶集中度最低的——這意味著→收入來源最分散，抗單一客戶風險能力最強。

壁仞專注高端雲端GPU，是中國最早商業化Chiplet技術（把多個小晶片拼成一顆大晶片的封裝方式）的方案之一。2025年7月聯合曦智科技和中興推出光交換超節點，用光信號替代電信號做大規模集群互連。

據高盛估算，中國7納米及以下晶圓的國內供應量將以年複合46%增速增長（2025至2035年），需求增速為17%，供應缺口有望從92%收窄至34%。

但良率（一批晶片裡能正常使用的比例）仍是關鍵瓶頸：中芯國際先進節點良率預計從2026年的約23%升至2035年的75%，而台積電成熟7納米良率已超90%。

簡單來說＝產能在擴，但每100顆晶片裡能用的還是比台積電少得多。產能擴張能否變成真正可用的晶片，是中國先進晶片自給率提升的核心約束。

四家公司的商業化節奏在加快，但兩個關口尚未過：一是從單一大客戶依賴走向多元化收入（燧原最突出），二是在軟件生態上形成對CUDA的真正替代黏性。

摩爾線程的CUDA兼容路線和率先盈利，令它在商業化驗證上領先一步；沐曦的全棧自研和壁仞的Chiplet+光互連，則是押注更遠期的技術差異化。

這反映出中國GPU賽道的競爭邏輯：短期看誰能賣出去，中期看誰的軟件生態能黏住開發者，長期看良率和產能能否撐住規模化交付。

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