[华为] 5年,集体上市,中国芯片穿过华为的"至暗时刻"
尽管未来谁会脱颖而出，成为真正的中国英伟达，还不明朗，但现在不管是已经上市的，摩尔线程、沐曦股份，还是拟上市的昆仑芯，都在对外传递积极信号——亏损在收窄。
03 “中国英伟达”的绊脚石
上市只是打通资金来源的关键，不代表竞争的终局。
“中国英伟达们”爆发式的上市安排，本身就是一种“赛马”，现阶段谁能跑出来，不光是机构，任何人都无法盖棺定论。
“国内现在做算力的不要太多，谁能跑出来都有可能，性能、成本、生态缺一不可。”
一位资深半导体研究员表示，半导体企业靠客户订单说话，凭实力说话，否则市值再高也是昙花一现。
如果从算力这个指标来看， 国产性能并不差，部分已有超越英伟达H20之势。
摩尔线程日前公布的下一代花港架构GPU“华山”，尽管在文字描述上还是遮遮掩掩，但浮点算力已经介于英伟达Hopper架构和Blackwell架构产品之间。
不过，受上游供给的限制，成本和毛利短期内将是一个难解的题，比如占成本近一半的内存。
最近一段时间，受存储周期和AI的推动，HBM内存已经有抢疯了、涨疯了的趋势，供给受限，价格上涨将集体拉高国产AI芯片的成本。
“存储原厂现在根本供不起，小客户理都不理，真的是没货。”前述资深投资人强调说。
这个问题其实在美光最近一个季度的业绩会上也有所反映，手握电子黄金的美光CEO在会上表示，2026年HBM的产能已经被抢完，公司仅能满足关键客户大约 “二分之一到三分之二” 的需求，因为新产能短期内无法达成。
相比内存这种关键器件，现阶段“中国英伟达们”对产能的依赖还不突出。
按照目前预估年营收数据合并计算，中国英伟达2025年全年营收150亿元，按照单颗GPU均价5万元折算，预计也只需要6000片晶圆（按单片晶圆切50颗GPU估算）。
关于国产的挑战，所有人的共识就是生态：H20之所以算力与国产头部接近，多出来的一倍的价格，来自于“CUDA税”。
“硬件不是护城河，大家都能设计出来，AMD投了几百亿美金，性能也更好，但一直干不过英伟达，核心点就在于CUDA生态。”一位国产芯片创业者告诉腾讯科技。
该创业者透露，CUDA生态的工具包集成度非常高，不想写的函数、代码都可以快速找到，国产软件的编程语言和英伟达不同，开发者刚接触会不适应，所谓“难用”就体现在这个地方。
“每卖一套都要去帮忙‘搓算子’（手动编写算子）做调试等，需要工程团队去现场支持，而集群的布置也要‘卡厂’的人去搞。”此前，一位产业研究员告诉腾讯科技。
“短期最佳的解决方案是兼容英伟达、适配CUDA，”前述国产芯片创业者说，“长期而言需要有一套自己的完整的生态。”
回过头来看国产芯片，每年10多亿元的投入，主要还是集中在产品研发上，募资的用途还没有将生态建设单独列出，唯独寒武纪已经开始在最近一轮的39.85亿元定增中提及，资金将用于生态建设：构建面向大模型的软件平台，进一步提升公司软件生态的开放性和易用性。
这其中有诸多原因，包括各家对于硬件、软件定义，一位摩尔线程内部人士强调，“我们是MUSA架构是软硬一体，不存在说单独研发硬件，而没有配套的算子算法支撑。”
但最为关键的原因在于，生态建设太贵了，时间也太长了。
根据非官方的数据，CUDA诞生近20年的时间里，英伟达总计投入了300亿美元，年均投入15亿美元。
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好新闻没人评论怎么行，我来说几句
03 “中国英伟达”的绊脚石
上市只是打通资金来源的关键，不代表竞争的终局。
“中国英伟达们”爆发式的上市安排，本身就是一种“赛马”，现阶段谁能跑出来，不光是机构，任何人都无法盖棺定论。
“国内现在做算力的不要太多，谁能跑出来都有可能，性能、成本、生态缺一不可。”
一位资深半导体研究员表示，半导体企业靠客户订单说话，凭实力说话，否则市值再高也是昙花一现。
如果从算力这个指标来看， 国产性能并不差，部分已有超越英伟达H20之势。
摩尔线程日前公布的下一代花港架构GPU“华山”，尽管在文字描述上还是遮遮掩掩，但浮点算力已经介于英伟达Hopper架构和Blackwell架构产品之间。
不过，受上游供给的限制，成本和毛利短期内将是一个难解的题，比如占成本近一半的内存。
最近一段时间，受存储周期和AI的推动，HBM内存已经有抢疯了、涨疯了的趋势，供给受限，价格上涨将集体拉高国产AI芯片的成本。
“存储原厂现在根本供不起，小客户理都不理，真的是没货。”前述资深投资人强调说。
这个问题其实在美光最近一个季度的业绩会上也有所反映，手握电子黄金的美光CEO在会上表示，2026年HBM的产能已经被抢完，公司仅能满足关键客户大约 “二分之一到三分之二” 的需求，因为新产能短期内无法达成。
相比内存这种关键器件，现阶段“中国英伟达们”对产能的依赖还不突出。
按照目前预估年营收数据合并计算，中国英伟达2025年全年营收150亿元，按照单颗GPU均价5万元折算，预计也只需要6000片晶圆（按单片晶圆切50颗GPU估算）。
关于国产的挑战，所有人的共识就是生态：H20之所以算力与国产头部接近，多出来的一倍的价格，来自于“CUDA税”。
“硬件不是护城河，大家都能设计出来，AMD投了几百亿美金，性能也更好，但一直干不过英伟达，核心点就在于CUDA生态。”一位国产芯片创业者告诉腾讯科技。
该创业者透露，CUDA生态的工具包集成度非常高，不想写的函数、代码都可以快速找到，国产软件的编程语言和英伟达不同，开发者刚接触会不适应，所谓“难用”就体现在这个地方。
“每卖一套都要去帮忙‘搓算子’（手动编写算子）做调试等，需要工程团队去现场支持，而集群的布置也要‘卡厂’的人去搞。”此前，一位产业研究员告诉腾讯科技。
“短期最佳的解决方案是兼容英伟达、适配CUDA，”前述国产芯片创业者说，“长期而言需要有一套自己的完整的生态。”
回过头来看国产芯片，每年10多亿元的投入，主要还是集中在产品研发上，募资的用途还没有将生态建设单独列出，唯独寒武纪已经开始在最近一轮的39.85亿元定增中提及，资金将用于生态建设：构建面向大模型的软件平台，进一步提升公司软件生态的开放性和易用性。
这其中有诸多原因，包括各家对于硬件、软件定义，一位摩尔线程内部人士强调，“我们是MUSA架构是软硬一体，不存在说单独研发硬件，而没有配套的算子算法支撑。”
但最为关键的原因在于，生态建设太贵了，时间也太长了。
根据非官方的数据，CUDA诞生近20年的时间里，英伟达总计投入了300亿美元，年均投入15亿美元。
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