2025年上半年营收9.15亿元；截至2025年9月在手订单14.3亿元
据悉，沐曦股份正在研发中的下一代旗舰产品C700，在计算能力、存储能力、通信能力、能效比等方面，预计会接近英伟达的旗舰H100，未来可能在应用市场取得进一步突破。
壁仞科技则汇聚多巨头技术基因，专注高端通用GPU，目标是成为“国家算力基建的核心供应商”。其选择原创架构追求极致算力，是国内首家采用2.5D芯粒（Chiplet）技术封装双AI计算裸晶的企业，在先进制程受限背景下，通过不同工艺节点组合实现性能突破。其产品BR100芯片算力可以与英伟达A100相较，支持FP32/FP16/INT8等多精度计算，适用于超大规模集群，目前已在中国电信落地千卡集群，实现国内首个商业化异构混训方案。
目前，壁仞商业化还在发力阶段：2024年营收3.37亿元，2025年上半年营收5,890万元。不过，壁仞科技下一代旗舰芯片BR20X预计将于2026年实现商业化上市，可能成为中国高端GPGPU芯片产业发展的重要里程碑，或将推动壁仞科技在商业化上取得重要进展。
此外，天数智芯是国内首家实现7nmGPGPU量产的企业，并以通用GPU量产先锋为重要标签，其核心团队具备AMD技术背景，主要产品涵盖天垓（训练）及智铠（推理）系列，覆盖Kaiyun官方入口通用计算、AI训练推理等多元场景，其中天垓100支持超200个AI模型训练，专注AI推理的智铠系列能效比远超国际产品。截至2025年6月30日，天数智芯的产品已在超过290家客户中完成超900次实际部署，在互联网、智能制造等垂直领域兼容性测试通过率高。这促使其商业化有不俗表现：2024年营收5.39亿元，2025年上半年营收3.24亿元。
在各具特色的差异化竞争基础上，国产GPU“四小龙”的齐头并进意义重大，包括打破海外巨头垄断，保障关键领域算力安全，夯实自主可控基础；差异化路径形成产业协同，加速国GPU从“可用”向“好用”跨越，完善半导体产业链；推动技术创新与生态构建，吸引资本加注形成良性循环，为数字经济发展注入核心动能，提升我国在全球算力领域话语权。
在“四小龙”密集上市之际，国产GPU产业正站在发展的关键十字路口，政策、市场、技术多重机遇叠加，为产业崛起提供了广阔空间，但同时也面临着技术壁垒、生态建设、供应链安全等多重挑战。如何把握机遇、应对挑战，直接决定着国产GPU能否实现从跟跑到并跑再到领跑的跨越，从而真正构建起自主可控且生态成熟的产业体系。
目前，AI大模型迭代、边缘计算等新兴场景催生爆发式算力需求，预计2029年中国加速服务器市场规模将突破千亿美元，为国产GPU创造差异化发展空间。另一方面，国家“东数西算”工程推进与半导体产业政策扶持，叠加国内晶圆制造、先进封装技术突破，降低了国产GPU对先进制程的依赖，同时提供了宝贵的市场验证与迭代机会。此外，开源生态发展与“模芯生态创新联盟”等平台搭建，打通全链路技术，助力国产生态加速成熟。
为抢抓历史性机遇，除了处于国产AI芯片第一梯队的寒武纪、海光信息以及“四小龙”之外，这一赛道还涌现出一批具备核心竞争力的企业，通过深耕细分场景形成差异化优势，与头部企业共同构建起多层次的产业生态。这些企业或聚焦特定应用领域，或在技术路线上另辟蹊径，抢占AI推理、工业自动化、元宇宙等细分市场，为国产GPU产业注入多元活力。
其中，燧原科技是云端AI推理领域的领军企业，当前处于上市辅导期，预计2026年申报A股。目前，燧原科技已自研迭代四代架构5款云端AI芯片，构建覆盖AI芯片、AI加速卡及模组、智算系统及集群和AI计算及编程软件平台的产品体系。据悉，其第三代AI加速卡产品“燧原S60”于2024年下半年量产，已经实现7万卡落地规模，处于国产卡落地规模方第一梯队。第四代训推一体产品“燧原L600”，国内首创原生FP8低精度算力，拥有144GB存储容量、3.6TB/s存储带宽、800GB/s互联带宽，可有效支撑国产通用大模型训练与推理。
景嘉微作为国产GPU先行者，在特种垂直领域占据领先地位。其自主研发的JM9系列GPU性能接近英伟达GeForceGTX1050，打破了海外产品在特种图形算力领域的垄断，已实现规模化应用，覆盖图形处理、数据计算等场景，凭借稳定的可靠性和适配性，在特种计算机市场建立起深厚Kaiyun官方入口壁垒。近年来，景嘉微还积极拓展民用市场，推出性能持续提升且面向桌面端和服务器的通用GPU产品，已适配多款国产操作系统和应用软件，生态兼容性不断完善。
此外，砺算科技以全自研路径突破高端图形渲染市场，其自研的7G100系列采用台积电6nm制程，搭载全自主设计的TrueGPU天图架构和指令集，理论算力达120TFLOPS（FP16），在GeekbenchOpenCL测试中性能超越英伟达RTX4060。该产品已完成首批数字孪生领域订单交付，可流畅运行国产3A大作并适配DeepSeek等AI大模型，通过“存储+计算”的产业链协同模式，降低了研发成本并提升了产品性能，目前已经开始首批订单交付。
同时，部分互联网大厂也在通过积极布局AI芯片并“由内而外”打通产品应用体系。其中，阿里平头哥依托阿里生态专注云端AI与物联网，主要产品PPU性能达英伟达H20水平，在特定应用场景下能效比和性价比优势明显。其含光800专注AI推理，适用于阿里内部及生态企业。百度昆仑芯依托百度生态，专注搜索、推荐、自动驾驶，主要产品昆仑芯2代性能突出且支持训推一体，在内部场景充分验证后向外部开放供应。目前，百度智能云采用昆仑芯P800芯片建成万卡集群，支持搜索广告、推荐系统等场景，主要服务百度内部及生态企业。
值得注意的是，瀚博半导体、芯动科技、登临科技、芯瞳半导体等一批国产 GPU 生力军，并未盲从同质化竞争的路线，而是锚定和深耕差异化赛道。各家企业立足自身技术基因与市场需求，分别在 AI 视频编解码加速、高性能高端显卡自主研发、GPU 集群高速互联技术攻关、国产芯片软硬件生态深度适配等领域打造出独树一帜的特色优势，正通过这条错位发展的差异化路径，不断丰富国产 GPU 产业的创新版图，为行业发展与突破注入多元活力。
国产GPU“四小龙”齐聚资本市场，标志着产业发展正式迈入资本化、规模化的全新阶段。这不仅是企业自身商业化落地的里程碑，更折射出资本市场对国产GPU赛道的重要认可，为后续技术研发、生态建设注入充足资金动能，加速推动国产算力从替代突围迈向全球性竞争。
然而，在全球人工智能产业的激烈竞争与博弈中，国产GPU产业面临的挑战同样不容忽视。例如技术层面，与英伟达等海外巨头相比，国产GPU在先进制程、算力密度、能效比等核心指标上仍存在差距，单卡性能不足的问题在高端场景中明显，且核心技术研发需要长期巨额投入。生态层面，英伟达CUDA生态全球开发者数量超600万名，构建了牢固的竞争壁垒，国产GPU面临软件适配不足、开发者数量少等问题，生态建设需要长期投入与积累。商业化层面，多数企业收入规模有限，仍处于亏损状态，未来估值终将回归业务本质，考验企业长期盈利能力与价值创造能力。同时还存在应链稳定性、人才短缺和内部竞争激烈等挑战。
但在需求驱动、政策支持、技术创新与资本赋能的多重合力下，国产GPU产业必将突破重重壁垒。短期看，国产GPU将在推理端、专用算力等特定场景实现突破，逐步替代海外产品，同时资本市场助力关键技术攻关。中期而言，生态将趋成熟，通过产业协同、开源社区、校企合作强化软件适配，形成“芯片—软件—应用”良性循环，系统级解决方案创新和适配成差异化关键。长期来看，在自主体系逐步建成后，国产GPU有望实现从“替代”到“引领”跨越，为中国数字经济发展提供坚实的核心算力支撑，并在全球算力竞争中占据重要地位。
