沐曦股份今日登陆科创板，开盘暴涨568.83%，市值一举突破2800亿元。这是继12月5日“国产GPU第一股”摩尔线程上市后，国产算力领域的又一里程碑事件。资本市场对两家国产GPU企业的热捧，反映了市场对国产算力替代的强烈预期，随着沐曦股份和摩尔线程的成功上市，中国AI算力产业正式进入高速发展期。

01 国产算力“双雄”并驾齐驱

国产GPU领域迎来高光时刻。摩尔线程作为“国产GPU第一股”，上市首日涨幅达425.46%，总市值一度突破4400亿元。沐曦股份也不甘示弱，今日上市开盘即涨568.83%，投资者中一签可赚29.77万元，成为年内最赚钱新股。两家公司均于今年6月30日获交易所受理，至如今齐聚A股，历时不到半年。这一上市速度体现了国家对中国算力自主的高度重视。从募资规模看，摩尔线程募集约80亿元，沐曦股份募集约40亿元，这些资金将投向新一代GPU芯片研发及产业化项目。资本市场对国产算力企业的支持力度空前，为产业发展提供了强劲动力。

02 国产算力的显著优势

自主可控安全性高是国产算力的最大优势。采用自主研发的芯片和软件栈，减少对国外技术的依赖，符合国家信息安全战略。在数据安全方面，国产化方案避免数据跨境传输风险，符合《数据安全法》、《个人信息保护法》等法规要求，为政企客户提供更安全可靠的选择。

政策支持需求明确。受益于“新基建”和“东数西算”等政策支持，国产算力中心在政府、金融、能源等关键行业加速落地。到2029年，中国AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元激增至13367.92亿元，年均复合增长率为53.7%。

成本优化潜力巨大。国产硬件采购及运维成本逐步降低，长期使用性价比日益凸显。沐曦股份下一代产品曦云C700系列性能对标英伟达H100，预计明年下半年量产。这意味着国产算力正快速缩小与国际顶尖产品的差距。

03 国产算力面临的挑战

软件生态仍需完善。国产计算平台需适配国内AI框架，部分场景下性能优化仍需提升。英伟达CUDA生态在行业生态内处于垄断地位，全球拥有500万开发者，形成了完善且庞大的开发者生态。虽然沐曦股份拥有高度兼容主流CUDA生态的MXMACA软件栈，摩尔线程也采用自研MUSA架构并兼容国际主流GPU生态，但整体生态系统完善度仍有差距。

高端芯片存在差距。在单卡性能方面，受限于工艺制程，国内AI芯片行业的主流算力水平尚处于英伟达A100产品阶段，少数厂商通过先进封装等方式能实现接近英伟达H100产品的算力。这意味着在最高性能层面，国产芯片仍需努力追赶。

盈利模式尚未成熟。国产GPU企业目前均未实现盈利。摩尔线程今年前三季度净亏损7.24亿元，沐曦股份预亏3亿元到3.8亿元。商业模式的成熟需要时间积累和市场验证，这是国产算力企业需要克服的挑战。

04 企业选择算力的关键考量

安全性应作为首要因素。对于政府、金融、能源等关键行业，数据安全和自主可控应作为算力选择的首要考虑因素。国产算力方案能够更好地满足合规要求，避免供应链风险。

性能需求与实际应用匹配。企业应根据自身需求选择合适的算力方案。在推理需求阶段，国产算力的性能劣势有所缓解。DeepSeek模型特点与国产AI芯片更匹配，国产芯片价格低更具吸引力，有望带动国产算力芯片需求增长。

性价比与总拥有成本。除了初始硬件成本，企业还应考虑运维、能耗等长期支出。国产算力在总拥有成本方面往往具有优势，海光芯片以其智能调频的优势，可为整个服务器节省上百瓦的功耗，对于数据中心的节点来说，一年可节省上千万元的电费。

生态兼容性与迁移路径。企业应评估现有应用与国产算力平台的兼容性，以及迁移的复杂度和成本。沐曦股份的MXMACA软件栈和摩尔线程的MUSA架构均致力于兼容主流生态，降低迁移门槛。

在国产算力快速发展的背景下，极智算https://www.jygpu.com等算力服务商积极整合国产算力资源，为企业和开发者提供便捷可靠的算力服务。该平台通过优化算力资源调度，降低使用门槛，助力国产算力实现规模化应用。国产算力的崛起不是对国际技术的简单替代，而是一场以自主创新为内核的系统性升级。在这一进程中，像极智算这样的开放平台，正成为连接国产芯片与千行百业AI落地的关键桥梁。未来，唯有软硬协同、生态共建，才能真正构建起安全、高效、可持续的中国算力底座，引领AI新时代。

服务器租赁入口：https://www.idcsp.com/

服务器租赁官方电话：400-028-0032