就在周五盘后,国产芯片引来一个大消息,上交所科创板上市委会议宣布:沐曦集成,科创板IPO过会!

一家成立五年、尚未盈利、累计亏损超30亿元的芯片公司,正式拿到了通往资本市场的门票。
它不做手机SoC,不炒AI概念,主业是做一种全球最复杂、最烧钱、最难量产的芯片——高性能通用GPU。
此前,另一家国产GPU创业公司摩尔线程已于9月26日通过上交所审核。
但很多人还在问:沐曦到底是一家什么样的公司?它做的GPU,和英伟达有什么区别?它的上市,到底意味着什么?
这方面值得我们去关注,今天笔者就从三方面来分享一下,关于沐曦集成的快速上会有哪些方向会受益。
长期以来,全球GPU市场以英伟达、AMD为主,尤其在AI训练与推理等高端计算场景中,国内这方面还是相对较为缺少。
沐曦股份的诞生,正是在这一背景下应运而生。
公司由三位曾长期任职于AMD的华人科学家陈维良、彭莉、杨建联合创立,核心团队具备从架构设计、IP研发、芯片量产到软件生态构建的全栈能力。
董事长兼CEO陈维良曾主导AMD多代RDNA与CDNA架构GPU的开发,CTO彭莉则是高端GPU SOC架构的权威专家,这种“国际经验+本土落地”的组合,使沐曦在起点上就具备了与国际巨头对话的技术底气。

近年来,沐曦在产品端持续突破:
曦云C500于2023年回片,2024年实现量产,成为国内首批具备训推一体能力的高性能GPU。
曦云C600于2025年7月成功点亮,预计年底量产,性能较上一代显著提升。
自研的MetaXLink互联技术支持2至64卡灵活拓扑,在万卡集群构建中展现高线性扩展能力;
软件栈MXMACA兼容CUDA生态,大幅降低开发者迁移成本,加速应用落地。
更为关键的是,沐曦已实现从“样片验证”到“规模化销售”的跨越。

截至2025年3月,累计出货超2.5万颗。
截至今年9月,在手订单达14.3亿元,接近2024年全年营收的两倍。
其产品已支持128B MoE大模型完成全量预训练,商业化能力领跑国产GPU阵营。
沐曦的快速成长,离不开行业支持与产业趋势的双重加持。
就比如最近的重磅会议,就提出了前沿领域的底层算力基石,被纳入鼓励发展的关键技术方向。
与此同时,市场需求的结构性变化为国产GPU创造了前所未有的“国产化窗口”。
TrendForce数据显示,2024年AI服务器芯片外购比例为63%,而2025年预计降至41.5%,本土供应商正加速填补空白。
弗若斯特沙利文预测,到2029年,中国AI智算GPU市场规模将突破万亿元,年均复合增长率高达56.7%。

在这一背景下,沐曦与海光信息、摩尔线程等企业共同构建起国产GPU的“第一梯队”,推动产业从“单点突破”向“生态构建”跃迁。
无论是架构创新、软件兼容性还是场景适配能力,国产GPU已从“可用”阶段,迈向“好用”的新周期。
最后就是资本窗口,科创板第五套上市标准允许“未盈利+核心技术企业”上市。
沐曦正是这一方向的受益者。
它不需要现在赚钱(恰恰目前也还未盈利),只需要证明:技术可行+订单真实+未来可期。
而它做到了。
后续,沐曦集成若成功上市,募资将主要用于新一代AI训推一体芯片、人工智能推理研发及新兴应用场景的高性能GPU的研发,投资总额为50亿元。

上市募集资金投入的方向
从中长期看,以下几类主体可能间接受益:
1、国产GPU上游
沐曦采用Fabless模式,意味着它依赖外部供应链。其成功将直接拉动以下环节:
代工环节:基本先进制程良率与经验公司,将可能得到更多GPU的流片。
封装测试:在Chiplet、2.5D封装上有能力的公司,或将得到订单加速验证;
IP核供应商:提供高速接口、SerDes等IP的企业,将获得更多定制需求。
2、软件生态
GPU本质是生态竞争。
沐曦的MXMACA兼容CUDA,但“兼容”不等于“无缝”。
这意味着,中间层工具链公司将迎来机会:
提供CUDA到国产GPU的代码迁移工具。
开发调试器、性能分析器、编译器优化工具。
构建国产GPU的开发者社区与培训体系。
这类公司不直接做芯片,但能降低迁移成本,是生态建设的关键“润滑剂”。
3、行业应用客户
在设计、制造、能源、生产等行业,图形与AI算力正成为数字化转型的关键支撑。
沐曦集成提供的多元化产品组合,为用户提供了更多元的选择,有助于降低技术迁移成本,提升整体算力部署灵活性。
我们无需夸大沐曦集成当前的实力——它生态仍在建设,距离国际领先水平仍有差距。
但也不能忽视它所代表的趋势,国内企业在高端计算芯片领域的探索,正在从“单点突破”走向“系统构建”。
后续如果有更多像沐曦这样的企业登陆资本市场,对国内生态也是一个值得关注的。
接下来跟踪:需要跟踪能否持续迭代?是否有能力取得客户信任?是否有能力在性能、功耗、易用性之间找到平衡?

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更新时间:2025-10-27
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