不足1%市占，撑起3000亿市值，国产半导体新势力的狂飙

电子发烧友网报道（文/黄晶晶）据港交所披露，上海壁仞科技股份有限公司通过上市聆讯。招股书显示，此次壁仞科技IPO募资主要用于研发智能计算解决方案，包括智能计算硬件的发展和软件平台的开发及升级；智能计算解决方案的商业化；营运资金及一般公司用途。
 
此前，摩尔线程、沐曦集成已登陆科创板，目前两家市值均超过3000亿元。作为国产GPU四小龙之一的壁仞科技选择在港交所IPO，其动向备受关注。值得一提的是，国内GPU厂商整体在营收、市占、竞争力等方面还有很长的路，希望借助上市东风国内厂商能加快技术提升和市场开拓，不断扩大市占率，以扛起国产算力的重任。
 
营收不足研发投入大，均处于亏损状态
 
壁仞科技成立于2019年，专注于开发GPGPU芯片及基于GPGPU的智能计算解决方案以提供AI所需的基础算力。通过整合自主研发的基于GPGPU的硬件及专有的BIRENSUPA软件平台，该公司的解决方案支持从云端到边缘的广泛应用中AI模型的训练及推理。
 
在营收方面，2022-2024年以及2025年上半年，壁仞科技收入分别为49.9万元、6203万元、3.37亿元以及5890.3万元，毛利率分别为100%、76.4%、53.2%及31.9%，分别录得净亏损14.74亿元、17.44亿元、15.38亿元以及16.01亿元，三年半净亏损合计超63亿元。
 

 
2023年，公司的智能计算解决方案开始产生收入，2024年以及2025年上半年，该公司的特专科技产品分别有14名及12名客户，分别贡献收入3.37亿元及5890万元。截至最后实际可行日期，该公司的特专科技产品有24份未完成的具有约束力的订单，总价值约为8.22亿元。
 
此外，截至最后实际可行日期，公司已就特专科技产品订立五份框架销售协议及24份销售合同，总价值约为12.41亿元，其将在变现时为公司的未来收入作出贡献。
 
在笔者对摩尔线程、沐曦集成、壁仞科技的业绩情况整理来看，2025年上半年营收最多的是摩尔线程，最少的是壁仞科技仅5890.3万元。三家企业都出现了亏损，其中亏损最多的是壁仞科技达16亿元。在2022到2024年间，三家企业都投入了数十亿元的研发费用，其中摩尔线程最高达38.1亿元。2024年摩尔线程、沐曦集成、壁仞科技的研发投入占比营收的比例分别为309.88%、121.24%、245.50%。
 

 
壁仞：一代GPGPU架构两颗芯片BR106/BR110，用芯粒互联BR166
 
基于GPGPU的解决方案在大语言模型（LLMs）的预训练、后训练及推理方面的强大性能与高效能，拥有高技术壁垒，使其在国内竞争中具有关键优势。
 

 
 
其解决方案建立在五大支柱之上，包括自主研发的GPGPU架构、系统级芯片 SoC设计、硬件系统、软件平台及集群大规模部署优化。
 
其中自主开发的GPGPU架构专为处理大规模AI负载（尤其是LLM负载）而设计，能够适应不断扩展的模型规模、参数量与复杂度，同时提供高性能、卓越的通用灵活性、能效与可扩展性。
 
灼识咨询的资料显示，凭借卓越的SoC设计与执行能力，壁仞是中国首家采用2.5D芯粒技术封装双AI计算裸晶的公司，亦是业内支持先进互连规范的领先者。
 
自2019年以来，壁仞已开发出第一代GPGPU架构，并已成功开发两款芯片，即BR106及BR110，并开发了一系列基于GPGPU的硬件。通过共封装两个BR106芯片裸晶，利用芯粒技术及先进的裸晶间互连技术推出性能更高的BR166芯片产品。
 
基于此，开发了涵盖多种规格形态的高性能硬件系统完整产品组合，包含采用自研GPGPU芯片的PCIe板卡、开放式加速器模块（OAM）及服务器等。硬件系统支持风冷与液冷解决方案，能够有效降低数据中心的电力使用效率（PUE），即降低数据中心的整体能耗，并符合相关的节能要求。
 
BIRENSUPA软件平台搭建于GPGPU之上的软件栈，用于开发人工智能应用程序。我们的BIRENSUPA软 件平台采用分层架构（即驱动程序、库、编程平台、机器学习框架、解决方案），旨在 优化性能、提高开发效率并支持广泛的人工智能应用。
 
智能计算集群由多个通过并行计算加速深度学习算法训练的GPU服务器及╱或芯片 组成，从而提高可用性、可靠性及可扩展性。我们将GPU硬件与高速互连、网络及全面优化的人工智能软件栈相集成，以提供高应用级性能，使客户能够安全部署并优化GPU集群。
 
GPGPU已成为智能计算芯片的主流选择
 
根据灼识咨询的资料，以收入计，全球智能计算芯片市场从2020年的66亿美元 快速增长至2024年的1,190亿美元，复合年增长率（CAGR）为106.0%。预计未来五年市场将保持快速增长，并于2029年达到5,857亿美元，2024年至2029年的CAGR为 37.5%。
 
 

 
作为全球最大的AI市场之一，中国对智能计算芯片的需求亦快速增长。根据灼识咨询的资料，以收入计，中国智能计算芯片市场由2020年的17亿美元增长至2024年的301亿美元，CAGR为105%。预计到2029年，该市场将达到2,012亿美元，2024年至 2029年的CAGR为46.3%，同期增长超过全球市场。这主要归因于需求的快速扩张、供应链本地化和生态系统的发展。
 
尽管智能计算芯片的采用基数相对较低，中国正面临来自众多云服务供应商、网络平台、AI公司及其他AI驱动产业客户的庞大需求激增， 由此形成可观的潜在市场规模与充裕的成长空间。同时，具有竞争力的国内供应商的崛起及生态系统的迅速成熟预期将支持未来智能计算芯片更快的部署及应用。
 
 

 
在三种智能计算芯片中，GPGPU为最通用的智能计算芯片。GPGPU基于非定制架构，可轻松应对多种计算任务。这在计算场景不断发展和多样化的当前景况下为关 键优势。相比之下，ASIC通常为特定应用量身定制，而尽管FPGA可以重新配置以适应多种应用，但要求其用户精通硬件编码。尽管FPGA在其指定任务中具有出色的性能和能效，但其应用范围大幅小于GPGPU。因此，GPGPU已成为智能计算芯片的主流选择，并有望保持领先地位。
 
GPGPU的下游客户主要包括大型互联网公司、云服务供应商、数据中心及AI公司，依赖GPGPU来处理计算密集型工作负载，例如大型模型训练及推理，以及高效能计算。

GPGPU一直是全球智能计算芯片市场的主要部分，其市场规模于2024年占整体智能计算芯片市场的92.0%。于2024年中国GPGPU市场占中国整体智能计算芯片市场的78.1%。尽管如此，中国GPGPU市场规模预期由2024年的235亿美元增加至2029 年的1,723亿美元，CAGR为49.0%，较同期全球市场38.1%的CAGR更快。
 

 
国内GPGPU厂商均未超过1%市占
 
数据显示，中国智能计算芯片市场头部参与者高度集中。2024年按在中国市场产生的收入计，前两大参与者合共占94.4%的市场份额。其余市场相对分散，有逾15家规模化参与者，并无主要参与者占据超过1.0%的市场份额，这为任何单一参与者提供了在未来竞争中扩大规模并脱颖而出的机会。鉴于智能计算芯片行业的较高进入壁垒及有限的产能，预期具备较强技术竞争力的企业将逐步抢占更大市场份额。
 
根据灼识咨询的资料，按在中国市场产生的收入计，预期中国智能计算芯片市场规模在2025年达到504亿美元，壁仞预期取得约0.2%的市场份额。此外，鉴于中国企业智能计算芯片的竞争力不断提升，预计彼等将于未来占更大的合并市场份额，从2024年的约20%增长至2029年的约60%。
 
 
2024年中国智能计算芯片市场竞争
 

 
 
根据描述推测，公司A为英伟达，公司B为海思。
 
2024年中国GPGPU市场共有不足十家规模化参与者，而前两大参与者合共占有98.0%的市场份额。
 

 
根据描述推测，公司A为英伟达，公司C为AMD。
 
2024年按收入计，壁仞于中国智能计算芯片市场及GPGPU市场分别拥有0.16%及0.20%的市场份额。展望未来，根据灼识咨询的资料，中国智能计算芯片市场 预计于2025年达到504亿美元，GPGPU市场将达409亿美元，而壁仞预计于中国智能计算芯片市场及中国GPGPU市场分别约占0.19%及0.23%的市场份额。
 
小结：
 
截至目前，被称为国产GPU四小龙的企业，摩尔线程、沐曦集成已经成功登陆资本市场，另外两家公司也已启动上市计划。壁仞在港股IPO，燧原科技于今年11月重新进行上市辅导备案。燧原科技表示此次调整主要基于资本市场环境变化及公司战略发展需要，公司将持续推进科创板上市进程。燧原科技主攻专用型计算架构（ASIC/DSA）芯片设计路线。
 
国产GPU正值中国发展智能计算芯片的风口，受益于资本助力，募集资金集中投向芯片研发与产业化。当下需拿出兼具技术突破、场景适配与生态兼容的竞争力产品，这不仅是打破国际巨头垄断的关键，也是国内科技自主的历史担当。