2025年12月5日，上海证券交易所科创板迎来“国产GPU**股”摩尔线程，股票代码688795，发行价114.28元/股，首日股价飙升468%，市值突破3000亿元。

几天后，相关数据显示，公司股票收盘价格较发行价格涨幅已达到723.49%。这个惊人的数字背后，不仅反映了资本市场的热情，更折射出中国在AI算力领域自主可控的迫切需求。

从摩尔线程上市到中国智算GPU研发能力的提升，再到中美两国在AI领域的战略博弈，一条清晰的科技竞争主线正在形成，而GPU算力正是这场竞赛的核心燃料。

01 国产GPU的新起点

2025年12月5日，中国科技行业迎来标志性事件——摩尔线程智能科技正式登陆科创板，股票代码688795。这家成立于2020年的公司，创始人是前英伟达全球副总裁张建中，背后股东包括红杉中国、腾讯、字节等知名机构。

上市首日，股价暴涨468%，市值直冲3055亿元，成为2024年以来科创板**规模的IPO。截至12月11日，股价较发行价已上涨723.49%。这一市场反应远超预期，反映出投资者对中国自主GPU发展前景的高度期待，以及对国产AI算力解决方案的强烈信心。

摩尔线程的发展路径与产品布局体现了中国GPU企业的典型策略。公司采取全功能GPU战略，业务覆盖AI智算、专业图形加速和桌面级图形显卡等多个领域。在AI智算方面，摩尔线程发布了MTT S4000等多款智算卡，其提供的GPU算力已能满足大规模模型训练需求，并推出了整合算力租赁服务的“夸娥（KUAE）”智算中心全栈解决方案。

值得注意的是，摩尔线程的MTT S80游戏显卡成为国内**可流畅运行《黑神话：悟空》的国产显卡。这一成就不仅在游戏领域具有重要意义，更展示了国产GPU在图形渲染和处理复杂场景方面的技术能力，为多元化GPU算力应用奠定了基础。

02 中国智算GPU的崛起力量

在摩尔线程上市的同时，中国GPU产业正呈现出“四小龙”竞速发展的格局。除摩尔线程外，壁仞科技、燧原科技和沐曦集成电路共同构成了国产GPU的核心力量，致力于提升中国自主AI算力水平。

这些企业在2025年世界人工智能大会上集中展示了最新成果，涵盖AI计算、智算中心、光互连GPU等领域。壁仞科技与多家企业联合发布了国内首个光互连光交换GPU超节点——光跃LightSphere X，旨在提供更高效率的GPU算力集群方案。

燧原科技则集中展示了庆阳、无锡、宜昌等智算中心的多样化部署成果，其推出的算力租赁服务正成为中小型企业获取AI算力的重要途径。公司重点呈现了“燧原®S60”人工智能推理卡在泛互联网领域的大规模商业化应用，证明国产GPU算力已具备实际业务支撑能力。

沐曦集成电路首次公开展示了其最新研发的训推一体GPU曦云C600，该芯片专门针对中国市场的AI算力需求特点进行了优化设计。随着这些企业的技术进步，国产算力租赁市场正逐步摆脱对进口硬件的依赖。

从融资和上市进程看，中国GPU企业正在加速资本化。沐曦股份已于2025年10月24日顺利通过上市委审议，拟募集39.04亿元投入高性能GPU研发及产业化。壁仞科技和燧原科技也已进入上市辅导阶段。

这一发展趋势的背后，是中国市场对自主算力的迫切需求。英伟达CEO黄仁勋近期在采访中确认，其中国市场份额已从巅峰时期的95%跌至0%。这一变化虽然部分源于外部环境因素，但也为中国本土GPU企业提供了难得的市场机遇，特别是算力租赁服务领域，国产替代空间巨大。

03 美国GPU厂商的竞争优势

在全球AI算力芯片市场，美国企业仍占据主导地位。研究机构评选的2025年全球10大AI芯片公司中，美国企业占据绝大多数席位，其提供的GPU算力解决方案仍然是全球AI基础设施的支柱。

英伟达凭借其Hopper和Blackwell架构，巩固了在AI算力技术中的领先地位。其GB200 NVL72以近78%的利润率遥遥领先，这主要得益于其领先的计算性能以及CUDA生态壁垒。英伟达的GPU算力产品线覆盖从数据中心到边缘计算的完整生态，并通过云服务商提供灵活的算力租赁选择。

AMD作为市值位居第二的竞争者，近年来在AI算力市场积极追赶英伟达，推出MI300系列应对AI训练需求，并在2025年推出MI350系列，与英伟达H200正面交锋。在英伟达芯片一度缺货之际，许多组织转用AMD的替代方案，推动了多元AI算力供应链的形成。

除了这两大巨头，美国还有一系列专注于AI加速器的新兴企业。Groq是由Google前员工创立的新创公司，开发LPU架构的AI芯片，专注于大型语言模型推演，其创新的架构为特定AI算力场景提供了替代方案。

SambaNova Systems成立于2017年，致力于开发高效能、高精度的软硬件整合系统，专为大规模生成式AI工作负载所设计。该公司开发了SN40L芯片，并已筹集超过11亿美元资金，其解决方案同样包含算力租赁商业模式。

此外，科技巨头也在积极布局自研芯片。谷歌推出了第七代TPU“Ironwood”，专门针对大规模模型训练、推理、模型服务及智能体工作流设计，进一步完善了全球AI算力市场的竞争格局。

04 中美AI博弈的多维竞争

中美在AI领域的竞争已超越单纯的技术比拼，演变为涵盖技术、市场、供应链和标准制定的全方位博弈。这一竞争的核心是AI算力的自主可控与生态构建。

技术生态的竞争尤为关键。英伟达的CUDA生态已成为AI开发的事实标准，建立了强大的护城河。中国GPU企业正在努力构建自己的软件生态，但面临着巨大的追赶压力。摩尔线程的“夸娥”智算中心全栈解决方案、燧原科技的“软硬一体”方案，都是构建自主AI算力生态的尝试，其中算力租赁服务成为降低企业使用门槛的关键策略。

市场格局的重塑也在加速。美国对华芯片出口管制促使中国AI实验室转向国产替代方案。华为的Ascend 910C在推理效能上可达到英伟达H100芯片的60%。这一转变虽然短期内可能影响性能，但长期看将推动中国自主GPU算力技术的成熟，并催生本土算力租赁市场的繁荣。

供应链安全成为双方关注的焦点。中国GPU企业正努力构建从设计到制造的完整产业链，减少对外部技术的依赖。而美国企业则在寻找中国以外的市场，中东地区成为新的布局重点。全球AI算力供应链正在形成区域化分割的趋势。

算力服务模式的创新成为竞争新维度。随着算力租赁商业模式的普及，AI算力正从重资产投资转向灵活的服务消费。中国凭借庞大的应用场景和数据资源，正在探索适合本土市场的算力租赁服务模式，这可能成为后发优势的重要体现。

这场博弈的结果将深刻影响全球AI产业的发展方向。中国拥有庞大的数据资源和应用场景，美国则掌握着先进的技术和成熟的生态。两者的竞争与合作，将共同塑造全球AI算力的分配格局和技术路径。

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摩尔线程上市首日，交易大厅的电子屏上，股票代码688795旁不断跳动的数字，不仅记录着一家公司的市值变化，更象征着中国在AI算力自主道路上的决心。

当英伟达CEO承认其中国市场份额已从95%跌至0%时，中国GPU“四小龙”正在行业大会上展示光互连GPU、训推一体芯片等最新成果。从GPU算力的硬指标竞争，到算力租赁的商业模式创新，中美在AI算力领域的博弈已进入全方位、多维度阶段。

全球AI算力的未来，正在这种动态博弈中悄然重塑。中国企业能否在构建自主AI算力体系的同时，创新出更具包容性的算力租赁服务模式，或许将成为这场长期竞赛中的关键变量。