GPU作为AI算力的核心基石，被广泛应用于大模型训练、超算中心等领域，被誉为智能时代的“新石油”。
近年来，国产GPU产业逐渐发展壮大，多个厂商积极布局GPU研发，试图打破国外厂商的长期垄断，在高性能计算(HPC)、图形渲染、AI训练等领域，国产GPU仍然面临着硬件制程、软件生态和市场适配性的挑战；尽管目前与国际领先水平尚有差距，但国内厂商正在通过不断优化架构、扩展软件兼容性、强化产业链合作，推动国产GPU逐步走向成熟。
在国产 GPU 的激烈竞争赛道上，摩尔线程与沐曦股份作为两大重要力量，展现出截然不同的发展路径与竞争态势。从技术生态到产品战略，从财务健康到资本压力，两者的差异显著，而这些差异也深刻影响着它们在市场中的表现与未来走向。
技术路线的分野：生态化布局VS垂直聚焦
摩尔线程的核心竞争力在于其自主研发的“全功能GPU”。基于先进MUSA架构，率先实现了单芯片架构同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真、超高清视频编解码的技术，并覆盖FP8、FP16和 FP64等全计算精度，能有效满足AI、数字孪生、科学计算等高算力领域的多元化加速需求。
从技术生态维度看，摩尔线程主打“生态化建设”，模式更接近英伟达。其关键优势在于：MUSA架构既能独立演进，又能无缝兼容主流开放GPU生态。自研MUSIFY工具，可以实现CUDA代码近乎“零成本迁移”到MUSA平台，显著降低开发者适配难度，这种的好处在于兼容性更强，也是其核心护城河。积极开源Torch-MUSA等工具链，向庞大的PyTorch开发者群体抛出橄榄枝，稳步构建自主生态圈，这点在国产里算走在前面的。
沐曦股份聚焦GPGPU，主攻B端AI训练与推理市场，而宣称的图形渲染尚未有成熟产品落地。其MXMACA软件栈虽然也兼容CUDA，但今年2月才开源，并且软件的成熟度、移植工具的易用性、对开发者社区的支持力度不够友好。更关键的是，其几乎未布局传统图形能力，不好说是性能或兼容性稍有欠缺。这意味着直接丢掉了图形工作站、游戏显卡、部分嵌入式图形等广阔市场。
GPU作为AI算力的核心基石，被广泛应用于大模型训练、超算中心等领域，被誉为智能时代的“新石油”。
近年来，国产GPU产业逐渐发展壮大，多个厂商积极布局GPU研发，试图打破国外厂商的长期垄断，在高性能计算(HPC)、图形渲染、AI训练等领域，国产GPU仍然面临着硬件制程、软件生态和市场适配性的挑战；尽管目前与国际领先水平尚有差距，但国内厂商正在通过不断优化架构、扩展软件兼容性、强化产业链合作，推动国产GPU逐步走向成熟。
在国产 GPU 的激烈竞争赛道上，摩尔线程与沐曦股份作为两大重要力量，展现出截然不同的发展路径与竞争态势。从技术生态到产品战略，从财务健康到资本压力，两者的差异显著，而这些差异也深刻影响着它们在市场中的表现与未来走向。
技术路线的分野：生态化布局VS垂直聚焦
摩尔线程的核心竞争力在于其自主研发的“全功能GPU”。基于先进MUSA架构，率先实现了单芯片架构同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真、超高清视频编解码的技术，并覆盖FP8、FP16和 FP64等全计算精度，能有效满足AI、数字孪生、科学计算等高算力领域的多元化加速需求。
从技术生态维度看，摩尔线程主打“生态化建设”，模式更接近英伟达。其关键优势在于：MUSA架构既能独立演进，又能无缝兼容主流开放GPU生态。自研MUSIFY工具，可以实现CUDA代码近乎“零成本迁移”到MUSA平台，显著降低开发者适配难度，这种的好处在于兼容性更强，也是其核心护城河。积极开源Torch-MUSA等工具链，向庞大的PyTorch开发者群体抛出橄榄枝，稳步构建自主生态圈，这点在国产里算走在前面的。
沐曦股份聚焦GPGPU，主攻B端AI训练与推理市场，而宣称的图形渲染尚未有成熟产品落地。其MXMACA软件栈虽然也兼容CUDA，但今年2月才开源，并且软件的成熟度、移植工具的易用性、对开发者社区的支持力度不够友好。更关键的是，其几乎未布局传统图形能力，不好说是性能或兼容性稍有欠缺。这意味着直接丢掉了图形工作站、游戏显卡、部分嵌入式图形等广阔市场。
从产品布局维度看，摩尔线程采取全功能GPU，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。它的MTT S80游戏显卡，是国内唯一可流畅运行《黑神话：悟空》的国产显卡。在AI智算层面，据招股书显示，摩尔线程最新智算卡MTT S5000的FP32算力达到32TFLOPS，超过英伟达2020年发布的A100。而基于S5000构建的千卡智算集群效率超过同等规模国外同代系GPU训练集群计算效率。
沐曦股份自称，公司在GPU架构、IP、指令集、基础系统软件等方面都有自研。但从数据看，该公司最新推出的AI智算曦云C500的FP32算力只有15 TFlops，不到摩尔线程S5000的一半，且没有超过英伟达的A100。
综合来看，摩尔线程像个“全才生”，在下生态化的大棋，沐曦股份则像“特长生”，代价是生态还显薄弱，产品线单一，在当前国际供应链存在不确定性波动的背景下，谁更具抗风险能力，谁家长期天花板更高，也显而易见。
财务数据看端倪：稳健VS激进？
从两家的财务数据看，两家公司均尚未实现盈利，但营收规模均呈现增长态势。摩尔线程近三年累计亏损额近50亿元，亏损额度呈逐年收窄趋势。沐曦股份近三年(包括2025年Q1)累计亏损约33亿元，但亏损幅度仍在扩大。
从财务健康度看，两家企业经营性现金流净流出均为负，2022-2024摩尔线程流出幅度相对稳定，沐曦股份净流出幅度不断增长。而应收账款周转率方面，摩尔线程显著高于沐曦股份，说明在现金流入覆盖度、回款速度、资产流动和偿债能力方面，摩尔线程更胜一筹。
沐曦股份的财务数据显得有些激进。2025年Q1应收账款占营收比例高达191.96%，令市场对其客户回款能力有些担忧，是否通过赊销冲业绩规模不得而知。同时，沐曦股份预付账款余额高达11.07亿元，这种高价囤货策略在面临供应链风险时可能带来流动性风险。
技术优势是定价话语权的底层支撑，从毛利率方面看，摩尔线程2022-2024毛利率增长至72.32%，高于同业水准，定价策略更具竞争力。
表：两家公司核心财务与运营指标对比
从客户稳定性看，沐曦股份的客户变动有些大。2023年前五大客户在2024年全部消失，2025Q1突然出现超讯通信，占比近40%，超讯通信也是沐曦股份的股东之一，分别通过穿透持股中能建智慧科技、四川讯曦于2024年6月和2025年2月突击入股沐曦股份，这当中是否存在关联交易合理性还有待观察。
资本压力：战略自主vs对赌倒逼
近3年，摩尔线程也采取了与英伟达一样高研发投入策略，累计投入38.10 亿元，已推出5颗芯片，4代GPU架构和智能SoC产品；沐曦股份累计投入22.47亿元，仅推出2颗芯片。
截至2024年末，摩尔线程拥有境内发明专利数量为402项；截至2025年一季度末，沐曦股份的境内发明专利数量为245项。即使考虑一个季度的时间差，摩尔线程专利数量仍是沐曦股份的近1.7倍。毕竟GPU企业高研发投入是构筑未来收入增长和技术壁垒的基石，过去10年英伟达累计投入研发费用高达364亿美元，才换来了如今的国际“一哥”地位。
据南方周末文章，芯片技术的核心竞争力不仅体现在硬件性能，更在于软件生态。业内人士表示，即便AMD公开宣称其芯片性能优于英伟达，但因软件生态无法与之抗衡，依然难以撼动后者的市场主导地位。
然而，无论是持续的高强度研发，还是构建庞大而粘性的软件生态，都需要巨额且长期的资金投入作为后盾。这直接考验着企业的资本实力和融资策略，也带来了不同的发展路径选择与财务压力。
摩尔线程选择“先生态后利润”的英伟达模式，强调长期投入和生态兼容以拓宽应用边界；这种追求长期价值累积的战略，使其在融资选择上更注重自主权，保持了更大的战略灵活性和财务弹性。
沐曦股份则押注“技术跃进式突围”，试图通过财务杠杆投入快速抢占一个垂直市场的统治地位。这种追求短期突破的激进策略，更容易利用附带有对赌条件的融资来支撑高额投入，不可避免会带来显著的财务压力。
这种差异清晰地反映在两者的融资现状上，摩尔线程公开信息显示未设置对赌约束，战略自主性相对更强。而沐曦股份则面临较为显著的资本压力。私募大佬葛卫东豪掷8亿元成为公司第二大股东。而市场上此类高额融资通常伴随明确的退出预期或相关安排，这也可能倒逼企业急于上市回血缓解资金链压力，一旦IPO进程存在不确定性，企业可能面临消耗高额资金回购股东股权，带来极大的资金链压力，只能背水一战。
政策东风吹动着窗口期：英伟达特供芯片H20被禁后，国产GPU在政务市场渗透率3个月暴涨17个百分点。IDC预测，2025年中国超50%AI算力将转向国产芯片，千亿替代市场正在打开。
科创板提供的百亿弹药，将决定谁能真正跨越从“流片成功”到“生态构建”的死亡之谷。中国芯的黄金时代，不在上市钟声里，而在生态生根时。
