在英伟达长期垄断的GPU战场，一家融合AMD与海思基因的中国AI芯片创业公司正加速突围。近日，除了摩尔线程，沐曦集成也正式向科创板递交招股书，2022年到2024年营收从42万元飙升至7.4亿元，复合增长率达到4074.52%，商业化进程显著加速。这家仅成立四年的企业，正在AI算力国产化的关键窗口期发起冲锋。
然而，亮眼数据背后暗藏隐忧：经营层面，尽管沐曦集成的GPU产品已在国家人工智能公共算力平台和商业化智算中心实现规模化应用，但过去三年累计亏损超30亿元；市场层面，在全球GPU市场英伟达与AMD形成的“一超一强”格局之外，沐曦集成还面临着来自本土同行的激烈竞争。这场关乎企业存亡的突围战，不仅需要突破技术壁垒，更需要资本市场给予长期支持。
AMD与海思基因兼具
从创始人团队的工作履历来看，如果说摩尔线程的几位高管是英伟达派，那么沐曦集成的几位高管就是AMD（超威半导体）派。
据招股书，沐曦集成董事长、总经理陈维良在2007年1月至2020年8月期间任超威半导体（上海）有限公司高级总监；沐曦集成董事、副总经理、首席技术官彭莉2007年7月至2020年9月任超威半导体（上海）有限公司企业院士；沐曦集成董事、副总经理、首席技术官杨建在2007年1月至2019年11月期间任超威半导体（上海）有限公司企业院士。
除了来自AMD的基因，沐曦集成的高管还有一部分海思的基因。如杨建在2020年4月至2020年9月任海思技术有限公司架构师；沐曦集成董事、资深研发总监王爽在2013年5月至2016年1月任深圳市海思半导体有限公司研发经理。
相较于摩尔线程包括AI智算产品、专业图形加速产品、桌面级图形产品以及智能SoC类产品的业务布局，沐曦集成则聚焦于自主研发的全栈高性能GPU芯片及计算平台，并围绕GPU芯片提供配套的软件栈与计算平台。
具体到产品方面，沐曦集成全面覆盖人工智能计算、通用计算和图形渲染三大领域，先后推出了用于智算推理的曦思N系列GPU、用于训推一体和通用计算的曦云C系列GPU，以及正在研发用于图形渲染的曦彩G系列GPU；生态方面，沐曦集成打造了自主开放、高度兼容国际主流GPU生态（英伟达的CUDA）的软件生态体系，具备易用性和可扩展性。
从企业发展情况来看，沐曦集成虽然成立时间不长，但已经在一定程度上实现商业化。据招股书，沐曦集成重点布局了教科研、金融、交通、能源、医疗健康、大文娱等行业应用场景，其GPU产品累计销量超过25000颗，已在多个国家人工智能公共算力平台和商业化智算中心实现规模化应用。2022年-2024年，该公司分别实现营收42.64万元、5302.12万元和7.43亿元。
但在利润方面，沐曦集成同样没能逃过AI芯片厂商当前亏损的命运。2022年-2024年，该公司归属于母公司所有者的净利润分别为-7.77亿元、-8.71亿元、-14.1亿元，尚未实现盈利。
尚未盈利的现状，结合高性能GPU高投入的特点，沐曦集成和摩尔线程一样需要借助上市来获得更多资金支持。沐曦集成表示，本次募集资金用于投资“新型高性能通用GPU研发及产业化项目”、“新一代人工智能推理GPU研发及产业化项目”和“面向前沿领域及新兴应用场景的高性能 GPU 技术研发项目”。
市场将经历深度洗牌
过去几年，因为外部环境的变化、美国芯片出口禁令的影响，以及国家对半导体产业的扶持，国产芯片逐渐崛起，沐曦集成就是在这样的背景下成立的，同一批成立的还有摩尔线程、壁仞科技和燧原科技。
在发展过程中，资本的支持是一方面，沐曦集成想要突围还需突破技术壁垒。
外部，由英伟达和AMD组成的“一超一强”寡头垄断格局，尤其英伟达在GPU领域拥有深厚的技术底蕴和丰富的行业经验，其产品在性能、兼容性以及超大规模GPU集群建设等方面具有较为明显的技术优势和成本优势。
智参智库特聘专家袁博对《华夏时报》记者表示，当前以摩尔线程、沐曦集成、壁仞科技和燧原科技为代表的国产GPU企业仍处于技术攻坚期，面临着商业化进程缓慢的挑战，在消费级市场，这些企业短期内难以撼动英伟达的统治地位，在政企市场，规模商用尚未成行，盈利模式仍在探索中。
除了英伟达和AMD，还有越来越多国内厂商进入到该市场参与竞争，对于沐曦集成来说，摩尔线程、壁仞科技和燧原科技也是其竞争对手。
按不同技术路径划分，沐曦集成的主要国内竞争对手包括以海光信息、天数智芯、壁仞科技、摩尔线程等为代表的通用型计算架构（GPU）芯片设计企业，和以华为海思、寒武纪、昆仑芯、燧原科技等为代表的专用型计算架构（ASIC/DSA）芯片设计企业。
至于沐曦集成对比这些企业的优势，《华夏时报》记者采访了该公司，截至发稿未收到回复。不过，沐曦集成在招股书中称自己是国内少数几家系统掌握了先进制程GPU芯片及其基础系统软件研发、设计和量产技术的企业之一，成功突破了高性能GPU芯片及计算平台的技术瓶颈。
“国产GPU产业将经历深度洗牌。一方面，国内市场容量有限，难以支撑多家企业的可持续发展，行业竞争势必加剧；另一方面，突破制程限制、构建开发生态、拓展应用场景，仍是企业必须跨越的三重门槛。在此背景下，开拓海外市场或将成为新的战略选择，但地缘政治因素又将带来新的挑战。”袁博说。
好在这几年人工智能推理场景的快速部署为国产GPU提供了发展窗口。袁博说，推理应用对性能和开发生态的要求相对较低，这在一定程度上缓解了国产GPU的技术压力。
然而，袁博也指出，国家集约化建设政策的调整，特别是AI数据中心的缓建趋势，又为行业盈利蒙上阴影，若未来AI基础设施建设重心转向城市内的分布式推理部署，部分企业或将在三年内迎来盈亏平衡点。
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