一、行业核心驱动力：政策与市场双引擎 1. 政策强力扶持 GPU作为AI算力核心，已被纳入国家战略。美国对华高端芯片出口管制持续加码（如H200禁售提案），倒逼国产替代进程加速。国家集成电路基金等“国家队”资本已介入景嘉微、芯动科技等企业，形成资源倾斜。 2. **市场需求爆发** 2024年中国GPU市场规模1425亿元，预计2029年将飙升至1.34万亿元，年复合增长率53.7%。AI大模型训练、智算中心建设、信创采购构成三大增长极。 二、头部企业竞争力与风险画像 1. 景嘉微：军用基石与信创突围 作为国产GPU领域唯一上市公司，景嘉微凭借军用显控市场70%的份额筑起护城河，其JM9系列芯片已适配华为鲲鹏云桌面，JM11系列则瞄准AI加速场景，单卡算力达128TOPS。2025年Q3财报显示公司账面现金超46亿元，无短期借款，财务结构稳健。但营收同比下滑18%，且信创市场仅占30%，消费级产品推广仍滞后于摩尔线程。 **核心风险**在于技术迭代速度：JM11量产若突破300万片，2026年营收有望达24亿元，反之则可能被新兴对手反超。 2. 摩尔线程：生态野心与估值泡沫 以“全功能GPU”路线对标英伟达，其MUSA架构同时支持图形渲染与AI计算，MTT S80显卡实测性能已达RTX 3060的40-50%。生态建设尤为亮眼——兼容近千款游戏及PyTorch等主流框架，2025年营收预增177%，毛利率跃升至69%。但当前市销率（PS）高达240倍，远超行业均值，且依赖前五大客户贡献98%营收，经营稳定性存疑。 3. 沐曦股份：高端算力与量产困局 聚焦5nm Chiplet架构的MXN-900芯片，算力密度达512TOPS，目标直指AI训练市场。已获字节跳动、商汤科技订单，专利申请327项（发明专利215项）。但2025年Q3净亏损5.8亿元，存货周转天数高达150天，且依赖台积电先进制程，若良率低于预期，估值可能从215倍PS暴跌至100倍。 4. 壁仞科技：算力黑马与生态短板 BR100芯片采用Chiplet技术，16位浮点算力曾超越国际旗舰，但受制程限制量产受阻。选择“训推一体”路线，避开消费级市场，专注数据中心场景。其风险在于生态适配率不足40%，且尚未实现规模化营收。 三、行业共性挑战：三座大山压顶 1. 生态壁垒 CUDA生态垄断全球，国产GPU兼容模式下算力损耗10-20%，工业软件适配率尤低。 2. 产能瓶颈 高端芯片依赖台积电6nm/5nm工艺，交付周期长达12个月，沐曦订单积压率达40%。 3. 盈利困局 行业平均研发费用率超80%，摩尔线程、沐曦等头部企业亏损持续扩大。 四、投资策略：在激进与保守间平衡 1. 短期博弈 - **景嘉微**：关注JM11量产数据，突破50万片时为关键买点。 - **摩尔线程**：跟踪MUSA开发者数量，突破5万则生态价值兑现。 2. 长期配置 - 技术生态型：摩尔线程（全功能架构）、燧原科技（训推一体）。 - 场景深耕型：景嘉微（军用+信创）、沐曦（智算中心）。 3. 风险对冲 配置半导体设备/材料上游（如中际旭创），分散设计企业盈利波动风险。 五、结论：理性押注国产算力革命 会投资，但需严守策略： 这场“算力突围战”本质是国运博弈，投资需兼具产业情怀与财务纪律——毕竟在半导体持久战中，活到最后才是赢家。
