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摩尔线程、沐曦同日递交招股书,国产GPU冲刺科创板上市

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摩尔线程、沐曦同日递交招股书,国产GPU冲刺科创板上市

市场期待国产GPU新股,“主要看这一波上市能否带来板块的虹吸效应”。

图源:视觉中国

界面新闻记者 | 李彪

界面新闻编辑 | 文姝琪

6月30日晚,摩尔线程与沐曦两家GPU芯片设计企业向上海证券交易所递交A股科创板IPO招股书,正式吹响冲刺上市的号角。

除同一天发招股书外,两家公司也成立于同一年。2020年,国内掀起一阵GPU创业潮。当年,国家集成电路产业投资基金二期(即“大基金二期”)启动,重点支持GPU和AI芯片等高端芯片的国产化。在资本市场上,投资人则积极为“中国英伟达”的创业故事买单,摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原都先后在这一年成立。

摩尔线程、沐曦均由英伟达、AMD等海外GPU巨头前高管创办。摩尔线程创始人兼CEO张建中,曾担英伟达全球副总裁兼中国区总经理。沐曦创始人陈维良曾任AMD数代GPU设计及产品线的全球总负责人。两家公司的创始团队成员也都多来自英伟达、AMD、华为海思等芯片设计公司。

两家公司的产品路线有所不同。

摩尔线程与英伟达类似,同时做消费级图形显卡GPU与AI计算的GPGPU(两者的区别可参考英伟达的消费级显卡RTX4090、5090与数据中心GPU Hopper、Blackwell),旗下共有“苏堤”、“春晓”、“曲院”、“平湖”四款芯片,主力AI GPU产品为S4000、S5000,消费显卡产品则有 S80与S70。

沐曦则主要做与AI计算相关的GPGPU,主要用于AI模型推理与训练,主力产品为曦云C500、智算推理GPU曦思N100。

身处创业热潮之中,又有明星创始团队光环加持,两家公司在资本市场备受追捧,早早就已进入了“独角兽”行列。上市前,摩尔线程Pre-IPO投前估值已经达到246.2亿元,沐曦也超过了210亿元(最近一次外部股权融资对应的投后估值为210.71亿元)。

但全球GPU市场长期被英伟达、AMD等国际巨头主导,技术壁垒和生态壁垒较高,再加上芯片行业的高研发投入和长回报周期,国产GPU行业同时面临“高估值、高亏损、造血能力不足”的挑战。

招股书显示,2022年、2023年、2024年,摩尔线程年营收分别为4608万元、1.24亿元、4.38亿元,净亏损18.3亿元、16.7亿元、14.9亿元,三年累计亏损49.9亿元。同期,沐曦年营收分别为42.6万元、5302万元、7.4亿元,净亏损7.8亿元、8.7亿元、14.1亿元,三年总亏30.6亿元。

眼下,摩尔线程、沐曦这批2020年GPU创业潮诞生的独角兽扎堆冲击上市,是为抓住行业的窗口期。

一方面,2023年至今、ChatGPT、国内AI模型“百模大战”、DeepSeek相继出现,刺激市场对GPU和AI芯片的需求飙升,英伟达一跃成为全球市值最高的公司,相应地拉高了A股AI芯片板块的热度及资本市场对“中国英伟达”的期待。

另一方面,由于英伟达A100/H100、A800/H800以及今年特供版H20高端GPU相继被禁止对大陆出口,客观上给国产化留出了一定份额待补。

国际市场调研机构IDC中国副总裁周震刚本月在机构举办的IDC Direction大会上介绍,2022—2023年上半年,英伟达A800 GPU可以给中国专供市场的情况下,英伟达基本上占到中国加速卡市场85%以上的份额,国产芯片算力不足15%。后来受到禁令影响,去年年底时国产算力已经占到30%。今年一季度H20被禁后,国产算力占比已超过4成。IDC预测,今年到年底很可能一半以上AI算力将是国产供应商。

招股书数据也显示,2023年到2024年,摩尔线程营收大涨近3倍,沐曦则激增超过10倍。此外至去年年底,摩尔线程还有价值6.47亿元的存货,沐曦也有8.68亿元的存货(2025年3月31日的最新数据为8.9亿元)。

一家摩尔线程的投资机构方告诉界面新闻记者,芯片行业研发费用高,过程中如果流片失败一次,此前利润大概率都会归零,因此亏损是行业常态,公司发展要靠募资支持。目前上市对摩尔线程、沐曦这批公司来说是关键窗口期:一级市场再难募资,股东需要公司进入二级市场将高估值变现;国产AI芯片厂商都寄望于希望抓住AI芯片行业的爆发期铺开规模出货,进一步打开市场。

上述投资机构人士透露,“科创板AI芯片第一股”寒武纪的股价大涨也令行业更为积极地去推动上市计划,今年年初确有投资方联系其高价求购摩尔线程老股,市场期待国产GPU新股,“主要看这一波上市能否带来板块的虹吸效应”。

招股书披露,两家公司上市均有大额募资计划。摩尔线程此次拟募资80亿元,沐曦拟募资30亿元。摩尔线程将募资投入新一代AI训推一体GPGPU芯片、图形GPU芯片及AI SoC的研发项目;沐曦则主要将资金用于第二代高性能计算GPGPU曦云C600和第三代曦云C700、AI推理GPGPU、前沿应用领域GPGPU的研发。

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摩尔线程、沐曦同日递交招股书,国产GPU冲刺科创板上市

市场期待国产GPU新股,“主要看这一波上市能否带来板块的虹吸效应”。

图源:视觉中国

界面新闻记者 | 李彪

界面新闻编辑 | 文姝琪

6月30日晚,摩尔线程与沐曦两家GPU芯片设计企业向上海证券交易所递交A股科创板IPO招股书,正式吹响冲刺上市的号角。

除同一天发招股书外,两家公司也成立于同一年。2020年,国内掀起一阵GPU创业潮。当年,国家集成电路产业投资基金二期(即“大基金二期”)启动,重点支持GPU和AI芯片等高端芯片的国产化。在资本市场上,投资人则积极为“中国英伟达”的创业故事买单,摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原都先后在这一年成立。

摩尔线程、沐曦均由英伟达、AMD等海外GPU巨头前高管创办。摩尔线程创始人兼CEO张建中,曾担英伟达全球副总裁兼中国区总经理。沐曦创始人陈维良曾任AMD数代GPU设计及产品线的全球总负责人。两家公司的创始团队成员也都多来自英伟达、AMD、华为海思等芯片设计公司。

两家公司的产品路线有所不同。

摩尔线程与英伟达类似,同时做消费级图形显卡GPU与AI计算的GPGPU(两者的区别可参考英伟达的消费级显卡RTX4090、5090与数据中心GPU Hopper、Blackwell),旗下共有“苏堤”、“春晓”、“曲院”、“平湖”四款芯片,主力AI GPU产品为S4000、S5000,消费显卡产品则有 S80与S70。

沐曦则主要做与AI计算相关的GPGPU,主要用于AI模型推理与训练,主力产品为曦云C500、智算推理GPU曦思N100。

身处创业热潮之中,又有明星创始团队光环加持,两家公司在资本市场备受追捧,早早就已进入了“独角兽”行列。上市前,摩尔线程Pre-IPO投前估值已经达到246.2亿元,沐曦也超过了210亿元(最近一次外部股权融资对应的投后估值为210.71亿元)。

但全球GPU市场长期被英伟达、AMD等国际巨头主导,技术壁垒和生态壁垒较高,再加上芯片行业的高研发投入和长回报周期,国产GPU行业同时面临“高估值、高亏损、造血能力不足”的挑战。

招股书显示,2022年、2023年、2024年,摩尔线程年营收分别为4608万元、1.24亿元、4.38亿元,净亏损18.3亿元、16.7亿元、14.9亿元,三年累计亏损49.9亿元。同期,沐曦年营收分别为42.6万元、5302万元、7.4亿元,净亏损7.8亿元、8.7亿元、14.1亿元,三年总亏30.6亿元。

眼下,摩尔线程、沐曦这批2020年GPU创业潮诞生的独角兽扎堆冲击上市,是为抓住行业的窗口期。

一方面,2023年至今、ChatGPT、国内AI模型“百模大战”、DeepSeek相继出现,刺激市场对GPU和AI芯片的需求飙升,英伟达一跃成为全球市值最高的公司,相应地拉高了A股AI芯片板块的热度及资本市场对“中国英伟达”的期待。

另一方面,由于英伟达A100/H100、A800/H800以及今年特供版H20高端GPU相继被禁止对大陆出口,客观上给国产化留出了一定份额待补。

国际市场调研机构IDC中国副总裁周震刚本月在机构举办的IDC Direction大会上介绍,2022—2023年上半年,英伟达A800 GPU可以给中国专供市场的情况下,英伟达基本上占到中国加速卡市场85%以上的份额,国产芯片算力不足15%。后来受到禁令影响,去年年底时国产算力已经占到30%。今年一季度H20被禁后,国产算力占比已超过4成。IDC预测,今年到年底很可能一半以上AI算力将是国产供应商。

招股书数据也显示,2023年到2024年,摩尔线程营收大涨近3倍,沐曦则激增超过10倍。此外至去年年底,摩尔线程还有价值6.47亿元的存货,沐曦也有8.68亿元的存货(2025年3月31日的最新数据为8.9亿元)。

一家摩尔线程的投资机构方告诉界面新闻记者,芯片行业研发费用高,过程中如果流片失败一次,此前利润大概率都会归零,因此亏损是行业常态,公司发展要靠募资支持。目前上市对摩尔线程、沐曦这批公司来说是关键窗口期:一级市场再难募资,股东需要公司进入二级市场将高估值变现;国产AI芯片厂商都寄望于希望抓住AI芯片行业的爆发期铺开规模出货,进一步打开市场。

上述投资机构人士透露,“科创板AI芯片第一股”寒武纪的股价大涨也令行业更为积极地去推动上市计划,今年年初确有投资方联系其高价求购摩尔线程老股,市场期待国产GPU新股,“主要看这一波上市能否带来板块的虹吸效应”。

招股书披露,两家公司上市均有大额募资计划。摩尔线程此次拟募资80亿元,沐曦拟募资30亿元。摩尔线程将募资投入新一代AI训推一体GPGPU芯片、图形GPU芯片及AI SoC的研发项目;沐曦则主要将资金用于第二代高性能计算GPGPU曦云C600和第三代曦云C700、AI推理GPGPU、前沿应用领域GPGPU的研发。

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