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业绩全线飘红的另一面，是「靠外部环境躺赢」的阶段正在过去。当每家头部厂商都能在开源模型发布当天完成适配，差异化优势从「能不能跑」转向「迁移多快、效率多高、供货多稳」。

一、三季报成绩单：增长普遍亮眼​

2026 年三季报季，国产算力芯片公司陆续交卷：

公司	业绩口径	数字
沐曦股份	前三季度营收同比	预增 105.60%–151.29%，归母净利润扭亏为盈（10-15 预告）
海光信息	前三季度营收同比	+57.58%；Q3 单季 58.56 亿元创单季新高（10-19 三季报）
寒武纪	2026 上半年营收同比	+108.13%（三季报未出）
摩尔线程	2026 上半年营收同比	+147.42%（三季报未出）

增长背后是三重红利叠加：AI 算力需求快速增长、厂商自身技术积累、以及出口管制 limiting 英伟达高端芯片对华销售带来的「竞争真空」——国产芯片过去几年订单有保障，海外竞争相对有限。

二、Day 0 适配：从稀缺能力到行业标配​

模型适配曾是国产芯片最硬的差异化壁垒，如今这条护城河正在快速填平：

• 2025 年 1 月，DeepSeek-R1 开源后，国产芯片大多需要十多天才陆续完成适配
• 2025 年 9 月，DeepSeek-V3.2-Exp 开源，华为昇腾、寒武纪、海光信息等已能当天完成适配
• 2026 年 10 月 15 日，阶跃星辰开源 Step 5 Preview，华为昇腾、摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、海光信息 DCU 全部当天完成适配

「Day 0 适配」在头部国产芯片厂商中已逐渐普及。技术路径也在收敛：各家芯片厂商的基础软件接入开源推理框架后，新模型发布时的主要工作只剩补齐新算子、再做精度与性能调优——适配从「攻坚工程」变成「流水线作业」。

三、竞争的下一站：三个新战场​

当「能不能跑」不再是问题，竞争延伸到算力落地的各个环节：

1. 存量应用迁移。新模型好适配，存量软件难迁移。行业用户的软件大多在国外软硬件环境上开发，商业软件无源码、迁移困难；自研算法团队的移植往往需要几十人、甚至接近两百人的深度适配团队。中科曙光高端计算首席工程师布静德对媒体表示，随着基础软件完善，科学计算主流软件环境已基本支持，但传统 CPU 应用迁移仍有工作量。

2. 系统效率。同样一张卡，调度、通信库、算子融合的差距可以拉开数倍的实际吞吐——这正是超节点方案（机柜级互联）成为各家新战场的原因，参考我们的超节点元年综述与国产超节点工博会盘点。

3. 供货保障。先进制程产能是全行业共同的紧约束：寒武纪依赖中芯国际 N+2 制程，而该产线最大产能客户是华为。据彭博社 10 月初报道，寒武纪 2026 年出货目标约 50 万颗（含思元 590 与思元 690），代工配额直接决定这盘生意的天花板。「能产多少供多少」正在成为比性能参数更硬的竞争力。

四、对采购方的含义​

• 适配差距抹平意味着可以放开手脚比硬指标：在 Day 0 适配成为标配后，选型应回到单卡/单柜实际吞吐、单位 Token 成本与生态迁移成本
• 把迁移人力写进 TCO：存量业务迁移的成本（人员、周期、精度回退风险）在不同厂商间差异巨大，这部分隐性成本常被报价单忽略
• 供货承诺要写进合同：在产能紧约束下，交期违约条款与备货缓冲比纸面参数更值得谈判

数据来源与口径说明​

• 三季报数字：沐曦 10-15 业绩预告、海光 10-19 三季报、寒武纪/摩尔线程 2026 半年报——经济观察报/腾讯新闻（2026-10-22）汇总
• Day 0 适配时间线与曙光表态：经济观察报报道（2026-10-22）
• 寒武纪出货目标与中芯产能约束：彭博社报道（2026-10 初），为知情人士口径，非公司披露

国产 GPU 厂商中，摩尔线程是 2026 年上半年财报最亮眼的一家。据其 2026 年半年度报告，MTT S5000 智算集群已实现规模化销售，营收 17.36 亿元、同比增长 147.42%，这一数字已超越 2025 年全年的 15.06 亿元。规模化的信号不是发布PPT，而是在无锡的智算中心投运两个多月就接近满载。

财务与出货：规模化销售的最硬证据​

据公开报道，摩尔线程 2026 年上半年实现营业收入 17.36 亿元，同比增长 147.42%；毛利总额 9.89 亿元，同比增长 103.78%，整体毛利率 56.95%；归属于上市公司股东的净利润为 -1156.31 万元，较上年同期 2.71 亿元的亏损大幅收窄 95.73%；扣非净利润 -1.51 亿元，亏损收窄 52.37%。

关键的一句话在半年报里：旗舰级 AI 训推一体智算卡 MTT S5000（PH100 芯片）智算集群已实现规模化销售，并在北京、无锡、杭州等多地完成部署与交付，且首批通过国家《安全可靠测评》。

指标	2026 年上半年	2025 年全年	同比
营业收入	17.36 亿元	15.06 亿元	+147.42%
毛利总额	9.89 亿元	—	+103.78%
整体毛利率	56.95%	—	—
归母净利润	-1156.31 万元	—	亏损收窄 95.73%
扣非净利润	-1.51 亿元	—	亏损收窄 52.37%

这组数字的含义需要放在国产算力的语境里理解：国产 GPU 长期被质疑"只能做政府试点、无法支撑生产负载"。营收超过上年全年、亏损收窄 95%，意味着 S5000 正在从验证走向可重复的集群交付。

无锡智算中心：两个多月接近满载​

最有说服力的单一案例来自无锡。据报道，摩尔线程在无锡惠山区建设的 AI 算算中心于 2026 年 6 月 11 日投运，一期运行 2000 张 MTT S5000，搭建在摩尔线程自研的夸娥（KUAE）智算集群系统之上，投运一个多月后利用率接近满载。

该中心已有 20 多家客户在测试或使用集群，包括中国头部高校、国家实验室、科研院所与 AI 初创企业，其中无锡本地用户占比近半。基于该中心算力资源落地的 AI 智能体应用已有六类，涵盖政务、医疗、教育、芯片设计等场景——医疗领域无锡惠山区人民医院与南京邮电大学合作部署了近 30 个临床辅助模型；教育领域华东师范大学启创平台集成了 300 多个教育 AI 智能体；EDA 领域芯华章利用该算力加速低功耗无线芯片的端到端设计。摩尔线程副总裁方朝霞表示，目标规模是迈向万卡级算力。

训练与生态：国芯训国模的成果​

据公开报道，在 2026 年 9 月 3 日的半年度业绩说明会上，摩尔线程董事长、总经理张建中表示，公司基于 MTT S5000 智算集群已完成 MoE-236B 超大参数基础大模型从零训练，并完成智源具身大脑模型 RoboBrain 2.5、5D 世界模型 EvoPhys-World 等前沿模型的全流程训练。

这一成果的量级需要留意：MoE-236B 的语料超过 25 万亿 Token，是从零起步完整训练的；北大 EvoPhys 团队则在 S5000 全功能 GPU 上完成了 5D 世界模型 EvoPhys-World 的全栈原生训练。摩尔线程联合创始人张钰勃进一步介绍，公司已打通具身智能从合成数据生成、大模型训练、仿真验证到端侧硬件部署的完整链路。

产品侧的三个动作值得关注：MTT C256 超节点架构规划采用计算与交换一体化的高密设计，服务万卡乃至十万卡级训练与推理集群；PD（Prefill-Decode）异构分离方案把高算力需求的 Prefill 计算池（S5000）与高带宽的 Decode 生成池分池部署，支持 KV Cache FP8 与 1M 超长上下文；此外摩尔线程联合中国移动研究院、之江实验室等产业伙伴，通过 OISA 协同创新平台正式发布了《OISA 高密超节点参考设计技术规范》。

需要注意的约束​

规模化的另一面是产能瓶颈。据公开报道的行业调研，S5000 在阿里仅有少量采购测试，字节做了小规模灰度测试（几百片），原因是客户担忧量产后供应；2026 年 4-5 万卡的出货目标仍可能有之江实验室、运营商及地方算力平台项目支撑。此外，高阶双带版本尚未量产，主要卡在双带性能和带间互联指标，需重新流片优化；S6000 目前未回片，预计 2026 年底提供小批量样品。

生态侧也有坦率之处：S5000 尚未发布足够多的独立复现基准，官方性能指标多为厂商声明。同时 PD 异构分离方案中的 Decode 池使用国际主流 GPU，这说明纯国产方案在长上下文解码环节仍有工程缺口。

研判​

摩尔线程 2026 年上半年交出的答卷，是国产 GPU 商业化进程中少见的硬数据：营收翻倍以上、集群接近满载、模型训练跑通闭环、拿到安全可靠测评。但从投资与采购视角看，仍有三个问题待解：营收集中度与复购比例尚未披露、产能是否支撑 4-5 万卡的年度目标、以及 S6000 回片后能否补上 HBM 容量短板。

《OISA 高密超节点参考设计技术规范》的发布是一个容易被忽视的信号——摩尔线程正在从卖卡转向输出系统标准，这与昇腾走超节点架构、百度走天池超节点是同一方向。国产算力的竞争维度，已经从单卡参数转向系统与标准的话语权争夺。

2022 年发布 MTT S80 时，摩尔线程被寄予"国产游戏显卡之光"的厚望，也因驱动不成熟和游戏兼容问题承受了铺天盖地的质疑。很少有人预料到，两年后这家公司会靠着数据中心卡和智算集群登陆科创板，成为中国 GPU 概念股里最受关注的名字之一。

S80：全功能 GPU 的第一块试金石​

MTT S80 搭载完整的第二代"春晓"芯片，内置 4096 个 MUSA 核心，1.8GHz 主频下提供 14.7 TFLOPS 单精度算力，配备 16GB GDDR6 显存与 448 GB/s 带宽，整卡功耗 255W。它还有两个容易被忽略的亮点：是业内首款配备 PCIe Gen5 x16 接口的显卡，并支持 8K 显示输出与 1080P 360Hz 高刷。

参数	MTT S80（2022）	MTT S4000（2023）
定位	消费级游戏显卡	数据中心智算加速卡
芯片架构	春晓（第二代 MUSA）	曲院（第三代 MUSA）
FP32 算力	14.7 TFLOPS	25 TFLOPS
FP16 算力	未官方标称	100 TFLOPS
INT8 算力	未官方标称	200 TOPS
显存	16GB GDDR6，448 GB/s	48GB GDDR6，768 GB/s
功耗	255W	450W

争议与转向：从游戏玩家到智算中心​

S80 上市后遭遇的现实很骨感：DirectX 游戏需经转译层运行，早期帧率与兼容性均不理想，"买卡看驱动更新"一度成为玩家社区的调侃。但摩尔线程没有在消费市场硬耗，而是快速将重心转向 AI 算力——2023 年底发布的 MTT S4000 基于"曲院"架构，显存翻三倍到 48GB，并补齐了 FP16/BF16 与 INT8 训练推理能力；随后推出的夸娥（KUAE）智算集群方案，可支撑千亿参数大模型训练。

这一转向在财报中体现得非常直接：公司营收从 2022 年的约 0.46 亿元增至 2024 年的 4.38 亿元，2025 年达 15.05 亿元，同比增长 243%，其中 AI 智算产品贡献了绝大部分收入；归母净亏损也从 2022 年的 18.94 亿元收窄到 2025 年的 10.01 亿元。

上市之后：MUSA 生态的长期答卷​

2025 年 12 月 5 日，摩尔线程以 114.28 元发行价登陆科创板，募资约 80 亿元，成为"国产 GPU 第一股"。据公开报道，其 MUSA 架构已兼容约九成 CUDA 语法，工具链支持 PyTorch、TensorFlow 等主流框架，并对 DeepSeek 等开源大模型实现发布即适配。2025 年公司发布第五代"花港"架构，支持 FP4 至 FP64 全精度；旗舰智算卡 MTT S5000 单卡稠密 AI 算力最高 1000 TFLOPS，基于它搭建的夸娥万卡集群已上线服务，密集大模型训练算力利用率达 60%。

小结：活下去，再谈引领​

从 S80 的争议到 S4000 的落地再到 S5000 的万卡集群，摩尔线程三年间完成了一次教科书级的战略调整：不与巨头在消费市场纠缠，而是用全功能 GPU 的统一架构承接 AI 算力需求。对采购方而言，S4000 至今是国产推理与中等规模训练的高性价比选项；对观察者而言，这家公司接下来要回答的问题是，如何在盈利压力下持续支撑高强度的架构研发。

当多数国产 AI 芯片公司all in 大模型算力时，摩尔线程依然坚持"两条腿走路"：一手是 MTT S5000 智算卡撑起的夸娥万卡集群，一手是瞄准 3A 游戏的"庐山"图形 GPU。9 月初的半年度业绩说明会给出了两条线的最新坐标——这条"AI+游戏"并举的路线，正在从权宜之计变成差异化壁垒。

一、MTT S5000：平湖架构的训推一体旗舰​

MTT S5000 基于第四代 MUSA"平湖"架构，搭载 PH100 芯片、4096 个自研 MUSA Core，2025 年 2 月公开参数。核心规格如下：

项目	参数
架构	MUSA 第四代（平湖），PH100 芯片
显存	80 GB（颗粒类型官方未公开）
显存带宽	1.6 TB/s
FP8 稠密算力	1000 TFLOPS（液冷版）/ 920 TFLOPS（风冷版）
BF16/FP16	400 TFLOPS
FP32	100 TFLOPS
INT8	800 TOPS
互联	MTLink 784 GB/s（8 卡节点内全互联）
TDP	500 W（市场口径）
形态	OAM / PCIe，液冷 + 风冷双版本
单价	~$4000–6000（OAM）

几点澄清值得注意：其一，"单卡 AI 稠密算力 1000 TFLOPS"特指 FP8 精度（液冷版），并非 FP16；其二，80GB 显存的颗粒类型官方从未公布，市场流传的"GDDR6X"说法与 1.6 TB/s 带宽自相矛盾，本站已订正为"类型未公开"；其三，S5000 配备硬件级 FP8 Tensor Core，支持 FP8→FP64 全精度，并已基于 FP8 完成 DeepSeek-V4 的 Day-0 适配。加上《安全可靠测评结果公告（2026 年第 2 号）》的通过——AI 训推芯片首次纳入该体系——S5000 同时拿到了信创市场的入场券。

二、万卡落地：夸娥集群与京东云合作​

S5000 的成色，最终要靠集群说话。基于夸娥（KUAE）万卡智算集群的实测数据：

指标	实测值
集群算力	10 EFLOPS
Dense 大模型训练 MFU	60%
MoE 大模型训练 MFU	40%
训练线性扩展效率	95%（64 卡→1024 卡保持 90%+）
有效训练时间占比	>90%
第三方对齐	智源 RoboBrain 2.5 与 H100 集群 loss 差异仅 0.62%

95% 的线性扩展效率背后是 ACE 异步通信引擎——把通信任务从计算核心卸载，实现计算与通信零冲突并行。商业侧，2026 年 3 月签下 6.6 亿元夸娥集群订单；软件侧，MiniMax M3、智谱 GLM-5.2、阿里 Qwen3.5、美团万亿参数 LongCat-2.0 相继完成 Day-0 适配。最关键的落地信号来自 9 月 19 日：京东云与摩尔线程合作的万卡级集群已部署上线服务——从"能跑通"到"规模化服务外部客户"，国产 GPU 集群跨过了商用验证的分水岭。随后的数贸会（9 月 23–27 日，杭州）上，摩尔线程集中展示了 AI 智算卡、万卡级集群，以及"模型训练工厂、词元生产工厂、智能体生产工厂"三层能力，产品覆盖云-边-端全场景。

三、"庐山"GPU：从兼容显卡到渲染范式革命​

图形产品线上，9 月 3 日半年度业绩说明会披露了新一代"庐山"GPU 的指标——基于花港架构，预计 2026 年底推出：

• 3A 游戏渲染性能提升 15 倍；
• 光线追踪性能提升 50 倍；
• AI 性能提升 64 倍。

比倍数更重要的是两项渲染技术的组合：一是硬件光线追踪，原生支持 DirectX Raytracing，让国产 GPU 第一次在光追管线层面与主流标准对话；二是AI 生成式渲染 AGR，基于全自研 MTAGR 1.0，把渲染范式从"逐像素计算"推向"生成"——用 AI 直接生成画面内容，而非暴力算出每个像素。前者补齐了传统管线的硬件短板，后者则是在渲染范式切换窗口期的卡位：当英伟达 DLSS、AMD FSR 都在走向 AI 化时，AGR 让摩尔线程有机会在下一代渲染标准里占据一席，而不是永远追赶。

四、游戏反哺 AI：双架构复用的独特路线​

把两条产品线放在一起看，摩尔线程的打法浮现出独特逻辑：图形与 AI 共享同一套 MUSA 架构底座——SIMT 核心、张量单元、光追核心、统一软件栈全部复用。游戏 GPU 的价值因此不只是营收 diversification：海量游戏场景是最好的架构压力测试与现金流来源，图形侧打磨的调度、显存与光速能力，反向反哺 AI 卡的通用计算质量；而 AI 业务积攒的先进制程流片经验，又拉高图形芯片的天花板。

已登陆科创板的摩尔线程，如今可以用上市平台的融资能力同时养两条产品线。这与纯 AI 芯片公司"单点押注大模型"的路线形成鲜明对比——在国产算力需求旺盛但波动性尚存的市场里，双线作战既是对冲，也是壁垒。

小结​

摩尔线程的 2026 年验证了"全功能 GPU"路线的可行性：MTT S5000 以 FP8 稠密 1000 TFLOPS、80GB 显存撑起夸娥万卡集群，并通过京东云万卡级集群部署完成了规模化商用验证；"庐山"GPU 则以硬件光追与 AI 生成式渲染 AGR 完成了从"国产兼容显卡"到"渲染范式探索者"的技术跃迁。图形+AI 双架构复用的独特路线，让摩尔线程在国产 AI 芯片阵营中占据了一个难以复制的生态位。2026 年底"庐山"如期推出与否，将是这条双线故事的下一次大考。

从"国产兼容显卡"到"硬件光追+AI生成式渲染"，摩尔线程正在完成一次技术范式层面的跃迁——而AI算力与游戏GPU的双线并进，让这次跃迁有了更厚实的商业底座。

"庐山"来了：15倍渲染、50倍光追、64倍AI​

2026年9月3日，摩尔线程在半年度业绩说明会上介绍了下一代高性能图形渲染芯片规划：基于**"花港"架构的新一代GPU——"庐山"**，预计实现三大性能跃升：

• 3A游戏渲染性能提升15倍
• 光线追踪性能提升50倍
• AI性能提升64倍

官方计划于2026年底推出"庐山"芯片（上市时间以官方发布为准）。这三个数字放在一起，勾勒出的不是一次常规的代际迭代，而是一次"重写底座"式的升级：光追50倍意味着硬件光追从"支持"走向"实用"，AI性能64倍则预示着AI能力将从图形附庸升级为核心卖点。

两大核心渲染技术​

"庐山"的性能跃升背后，是两项核心渲染技术支撑：

其一是实时光线追踪。"庐山"基于花港架构设计了硬件光线追踪加速引擎，并支持DirectX Raytracing（DXR）。此前国产GPU普遍通过软件手段或有限硬件支持来兼容光追，而专用加速引擎+DXR支持的组合，意味着"庐山"将具备与主流游戏引擎光追管线对接的能力——这是3A游戏生态的门票。

其二是AI生成式渲染AGR。摩尔线程推出全自研的MTAGR 1.0技术，推动渲染范式"从计算走向生成"。传统光栅化渲染是逐像素计算的暴力美学，而生成式渲染借助AI模型直接生成画面细节，用更少的算力换更高的画质与帧率。NVIDIA的DLSS、AMD的FSR已验证了AI超分路径的价值，MTAGR 1.0则是国产GPU在渲染范式变革上的主动跟进——且选择直接押注"生成"而非仅仅"超分"。

双线并进：游戏GPU与AI算力​

"庐山"的故事不止于游戏。摩尔线程2026年的商业化进展呈现出游戏与AI算力两条腿走路的格局：

时间	事件	意义
此前	登陆科创板上市	打开资本通道，支撑高研发投入
9月3日	半年度业绩说明会公布"庐山"规划	图形GPU技术路线图明确
9月19日（报道）	京东云与摩尔线程合作万卡级集群部署上线	国产GPU万卡集群规模化落地
9月23-27日	数贸会（杭州）展示AI智算卡、万卡级集群	展示"模型训练工厂/词元生产工厂/智能体生产工厂"

在杭州数贸会上，摩尔线程展示的产品覆盖云-边-端全场景：AI智算卡、万卡级集群，以及面向大模型生命周期的"模型训练工厂""词元生产工厂""智能体生产工厂"。这套叙事与京东云万卡集群的落地相互印证——摩尔线程的AI算力业务已经从"卖卡"进入"卖集群、卖工厂"的深水区。

技术跃迁的深层逻辑​

回顾国产GPU的发展路径，第一代产品的核心命题是"兼容"——让Linux桌面、办公软件、视频播放跑起来；而"庐山"的命题变成了"范式"——硬件光追对接主流3A管线、AGR参与全球渲染范式变革、AI性能面向大模型时代。从跟随式兼容到范式级参与，这是国产GPU厂商第一次在图形技术方向上与国际一线站在同一条起跑线附近。

AI性能提升64倍的目标也值得放在行业背景下解读：图形与AI本就同源，硬件光追引擎与AI算力单元共享大量基础能力。"庐山"把AI性能提升作为核心指标，说明花港架构在设计之初就为图形+AI双重负载做了统一规划。

小结​

"庐山"GPU承载着摩尔线程的三重跨越：技术上，从软件兼容走向硬件光追与MTAGR 1.0生成式渲染的范式创新；产品上，从单一显卡走向云-边-端全栈布局；商业上，从科创板上市到京东云万卡集群落地，AI算力与游戏GPU双线并进。3A渲染15倍、光追50倍、AI性能64倍的目标能否兑现，要等2026年底产品揭晓（以官方发布为准），但方向已经清晰：国产GPU不再满足于"能用"，而是开始追求"领先"。

本文基于 2026 京东全球科技探索者大会（9 月 9 日）官方发布及公开市场信息整理；订单金额与收入预测为券商/媒体口径，非公司公告。

9 月 9 日，2026 京东全球科技探索者大会上，京东云宣布了一个里程碑式的决定：与摩尔线程共建十万卡全功能 GPU 集群，打造超大规模国产智算基础设施。

这句话有两个关键词值得放大：「全功能 GPU」和「十万卡级核心集群」。前者意味着它要跑的不只是推理，而是大模型训练、推理与具身智能的正面战场；后者意味着国产 GPU 第一次被头部 AI 云企业放进了算力底座的核心位置——不是试点、不是适配、不是一体机，而是十万卡。

一、合作细节：从万卡到十万卡，订单规模多大？​

• 此前基础：京东云已与摩尔线程等伙伴建成国产万卡集群，本次是从万卡到十万卡的量级跃迁
• 订单规模：据市场与券商信息，GPU 模组由摩尔线程独家供应，订单总价值约 200-300 亿元，按交付节奏明年即可确认收入；部分券商将摩尔线程明年收入预期上修至 150-200 亿元（该口径非公司公告，请以官方披露为准）
• 合作深度：从芯片、云平台到模型训练的全栈协同，支撑京东 JoyAI 模型族迭代，形成「数据 → 训练 → 仿真 → 部署」闭环
• 开放性：算力面向全行业开放，聚焦大模型训练、推理及具身智能

摩尔线程创始人张建中在会上的表态很直接：「Scaling Law 仍然成立——十万卡集群是必然趋势。」京东云总裁曹鹏则把国产算力定义为京东物理 AI 战略的核心支柱。

二、为什么是摩尔线程？采购逻辑的三笔账​

科技公司买卡没有情怀，京东选择摩尔线程，本质是三笔账都算得过来：

1. 稳定性账：摩尔线程已在单一网络下完成千卡、万卡级大集群的商业部署，并在基础模型、具身大脑、世界模型等核心训练场景取得突破——万卡集群的工程验证是十万卡的前提，这不是冷启动。

2. 集成账：全功能 GPU 可以接入现有 IT 体系与云平台调度，MUSA 软件栈对大模型框架的适配已跑通训练级负载。

3. ROI 账：这是最关键的转变。过去国产 GPU 的买家多是「政策友好型」项目，而京东把十万卡集群写进资本开支，意味着产品回报率开始经得起投资者测算——买家结构从「敢用」变成「抢着用」，才是国产 GPU 商业成熟的标志。

三、S6000：下一代芯片已回片，供应链双保险​

据市场信息，摩尔线程下一代芯片 S6000 已顺利回片并分发厂商测试，FAB 与内存供给保障充足。需要说明的是：S6000 尚未正式发布，规格未公开，本文不作猜测；当前在售旗舰 MTT S5000 的站内数据为 FP16 400 TFLOPS、80GB 显存（1.6TB/s 带宽为 HBM 级）。

对 HBM 供给约束，摩尔线程的应对策略据称是「下一代产品迭代 + 供应链多源保障」——在国产 HBM 产能爬坡完成前，这是所有国产 GPU 厂商必须解的同一道题。

四、「十万卡」不是一家的事：国产 GPU 集群竞争格局​

值得把视野拉开——十万卡已是国产算力的集体目标：

玩家	十万卡动作	算力底座
京东云	9 月 9 日宣布共建十万卡集群	摩尔线程全功能 GPU
曙光 8000	7 月 WAIC 发布，郑州落成，全国产十万卡 AI 算力集群	海光 DCU（深算 BW1000 一系）
华为	Atlas 950 SuperPoD 超节点（8192 卡），2027 年十万卡超节点	昇腾 950/960

两家芯片路线（全功能 GPU vs DCU vs NPU）、两条路径（商业云 vs 国家超算），指向同一个验证命题：国产算力能不能在十万卡规模上稳定跑通真实训练负载。 值得强调的是，目前摩尔线程×京东集群尚无公开的第三方基准对比，没有完工时间表——十万卡的「可用」到「跑好」，仍需工程验证。

五、资本市场视角​

摩尔线程 2025 年 12 月登陆科创板：发行价 114.28 元，首日收于 600.5 元；2025 年营收 15.05 亿元（同比 +243.37%），净亏损约 10.01 亿元。若券商上修的 150-200 亿元收入预期兑现，2027 年将是从「高成长亏损」转向「规模盈利」的关键节点——这也将成为国产 GPU 商业模式的第一份完整答卷。

小结​

从 2025 年跟 DeepSeek 一体机「出道」，到 2026 年进入十万卡核心集群，国产 GPU 用了不到两年走完从「能用」到「规模化商用」的认知跃迁。京东云这张订单的价值不在金额，而在样本意义：当互联网头部买家开始用 ROI 逻辑采购国产 GPU，替代就不再是政策叙事，而是商业事实。

（订单金额、收入预测与供应链状态来自公开市场信息与券商研报口径，请以公司公告为准；芯片规格数据见站内完整对比表。）

8 月底至 9 月初，国产 AI 芯片厂商半年报密集披露，加上燧原科技 9 月 2 日启动 IPO 申购，被称为"国产四小龙"的摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原全部完成上市，加上早已在科创板的寒武纪——国产 AI 芯片的资本市场拼图就此补齐。更重要的是，财报数字第一次集体印证了一件事：国产算力正从"能用"跨向"好用"，商业化拐点已现。

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1. 半年报成绩单：增长是主旋律，盈利是分水岭​

厂商	2026H1 营收	同比	盈利状态	技术路线
寒武纪	59.96 亿元	+108.1%	归母净利 23.11 亿	自研 MLU 指令集（DSA）
摩尔线程	17.36 亿元	+147.4%	净亏 1156 万（收窄）	全功能 GPU（兼容 CUDA 路线）
壁仞科技	12.36 亿元	+1997.6%	未盈利	通用 GPU
沐曦	13.24 亿元	+44.7%	净利 6.12 亿（首次扭亏）	通用 GPU
燧原	11.20 亿元	+279.1%	未盈利	DSA 专用架构（TopsRider）

几个值得注意的细节：

• 沐曦率先跨过盈利线：8 月 31 日披露的半年报显示净利润 6.12 亿元、同比扭亏（上年同期亏损 1.86 亿）；不过扣非净利润仍为 -4900 万（亏损收窄 75.8%）——含金量仍在爬坡。
• 壁仞低基数暴增：近 20 倍的同比增速来自上年同期极低的收入基数，但 12.36 亿的绝对体量已与燧原、沐曦同量级，第二梯队座次重新洗牌。
• 研发强度惊人：沐曦研发费用占营收 39.7%、摩尔线程 44.3%、壁仞高达 65%——高研发投入是全员未完全盈利的根本原因，也是未来竞争力的来源。
• 摩尔线程毛利率承压：从 78% 降至 57%，成本增速（+245%）远超营收增速（+147%）——大规模量产期的品控与爬坡成本开始显现。

2. 燧原登板：四小龙资本拼图补齐​

燧原科技 9 月 2 日启动公开申购，发行 4303 万股新股（约占上市后总股本 10%），募资目标 60 亿元，采用 DSA 专用架构 + 自研 TopsRider 软件平台（不兼容 CUDA）。至此：

• 科创板：寒武纪（2020 年）、摩尔线程、沐曦、壁仞（2026 年）
• 燧原：2026 年 9 月完成上市

国产 AI 芯片第一梯队全部进入公开市场，融资通道打开后，研发投入的"军备竞赛"将进一步升级。

3. 需求端：百万卡缺口，订单排到三年后​

财报爆发的另一面，是需求端的极度饥渴：

• 产能缺口：行业调研显示，2026 年国产 AI 芯片需求规模约 400 万颗，实际交付约 300 万颗，存在百万级缺口；
• 订单周期：内蒙古乌兰察布远景星河基地（规划支撑百万卡级并行算力）表示"在手订单已排到三年后"；
• 供给创新：算力紧缺催生"集装箱式算力中心"——20/40 英尺标准集装箱为载体，插电接水即可在 24 小时内完成部署，把传统"一年工期"压缩到"一天上线"；
• 市场空间：IDC 数据显示 2025 年中国 AI 加速卡出货约 400 万片，国产占约 41%（165 万片）；CIC 预测中国 AI 加速器市场 2028 年将超万亿元，其中国产方案份额约 90%。

4. 两种路线的两种赌注​

市场研究机构预测 2026 年中国高端 AI 芯片市场中，国产方案份额将接近 90%，其中华为约 62%、寒武纪约 14%，剩余由摩尔线程、沐曦、壁仞等共同占据。而寒武纪与摩尔线程这对"双龙头"，正在押注两种截然不同的未来：

寒武纪：用现金买确定性。 半年报资产负债表上，存货 82.48 亿 + 预付款 29.14 亿，两项合计 111.6 亿、占总资产 61%——在实体清单限制下"产能即订单"，提前锁定未来 12-18 个月的晶圆产能，代价是经营现金流净额同比下滑 66%，且上半年已计提存货跌价损失 3.97 亿。底气来自订单确定性：57 亿元股权激励计划的考核目标是 2026 年营收不低于 135 亿、2026-2028 年累计不低于 1000 亿。

摩尔线程：用亏损买时间。 全功能 GPU 的"大而全"路线（AI 计算 + 图形渲染 + 物理仿真 + 视频编解码）前期投入巨大，需要在现金流耗尽之前跨过规模化的门槛。上半年亏损已收窄至千万级，IPO 募资到位后，时间窗口正在变宽。

5. 软件生态：被忽视的胜负手​

需求外溢（英伟达 H20 系列在中国市场遇冷）推动 DeepSeek、智谱 GLM、月之暗面 Kimi 等头部模型纷纷适配国产加速器（昇腾、沐曦、摩尔线程等），这给了国产芯片难得的"真实负载打磨机会"。但正如行业共识：芯片可以三年一代，生态需要十年之功。寒武纪自研指令集的封闭高效、摩尔线程 MUSA 对 CUDA 生态的兼容路线、燧原 DSA 的专用极致——哪条路能沉淀出真正的开发者生态，才是决定 2030 年格局的关键变量。

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相关链接​

• 寒武纪 MLU690 规格页
• 沐曦曦云 C600 规格页
• 壁仞 BR100 规格页
• 燧原 T21 规格页

参考资料​

• Pandaily：China's Four Domestic AI Chip Makers Near a Commercial Turning Point（2026-09）
• 央视财经 / 大湾区经济网：百万卡缺口，订单排到三年后！国产算力上演"抢芯大战"（2026-09-01）
• 钛媒体：国产芯片的两场豪赌——寒武纪买确定性，摩尔线程买时间（2026-09-03）

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本文基于上市公司半年报、Pandaily 与央视财经等公开报道整理。财务数据为公司披露口径，市场份额为研究机构预测，不构成任何投资建议。

2026 年，中国 AI 芯片市场格局已从"英伟达单极主导"转向"海外厂商领先、国产多路线追赶"。据产业研究数据，2025 年中国 AI 加速卡整体市场约 400 万张，其中国产出货 165 万张，份额首次突破 40%；随着产品迭代与晶圆厂配套跟进，2027 年国产化率有望提升至 60%–70%。本文聚焦华为昇腾、寒武纪、摩尔线程"国产三强"的 2026 下半年最新进展。

📌 更新（2026-09-18）：华为已于 9 月 17 日全联接大会正式官宣昇腾 960（详见第 1 节），本文 960 部分已按官方披露更新。

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1. 华为昇腾：950 产能排满，960 官宣提前发布​

昇腾以"架构 + 生态全栈协同"为核心优势，2025 年出货约 80 万颗，占国产厂商总份额 50%。产品迭代节奏清晰：

时间	产品	说明
2025 Q1	昇腾 910C	主力过渡型号，超节点已部署超 1000 套
2026 Q1	昇腾 950PR	推理旗舰
2026 Q4（计划）	昇腾 950DT	训练旗舰，推动国产 HBM 迭代
2027 Q2	昇腾 960DT	官宣提前三个季度就绪（2027 Q1）
2027 Q3	昇腾 960PR	提前一个季度就绪
2028 / 2029	昇腾 970 / 980	一年一代路线图官宣

950 系列产能已进入"排满"状态：950PR 于 2026 年 4 月量产，6 月月产能跳升至 50–60 万片（环比近 10 倍），全年目标 120 万片、确定性 100%；字节跳动以 56 亿美元锁定 35 万片，腾讯 / 阿里 / 百度合计锁定 40 万片。

昇腾 960 官宣规格（2026-09-17 华为全联接大会，汪涛）：

指标	昇腾 960DT（训练版）
FP8 算力	2 PFLOPS（较 950 翻倍）
FP4 算力	4 PFLOPS
显存	288GB（自研 HBM）
显存带宽	9.6 TB/s
就绪 / 上市	2027 Q1 / 2027 Q2（配套 Atlas 860 风冷超节点）

960PR（推理版）2027 Q3 上市，配套 Atlas 960 液冷超节点。同场发布的昇腾 960 超节点是全球首个采用 NPO（近封装光学）的超节点：单节点 4096 卡、8 EFLOPS FP8 / 16 EFLOPS FP4、1PB HBM、互联 RTT 低至 2μs；5500 个自研 Hi-ONE 光引擎（业界首个量产 NPO，单引擎 7.2T）替代 4.8 万颗 800G 光模块，功耗降低超 550kW，系统可用度 99.8%。

• 上一代昇腾 384 超节点已累计商用超 750 套，落地互联网、运营商、金融、教育、医疗等 20 多个行业；910C 超节点部署超 1000 套，950 超节点已规模商用。
• 华为同步确认一年一代节奏：2028 昇腾 970、2029 昇腾 980，依托"韬定律"持续算力翻倍。
• ⚠️ MFU 提升 2.75 倍、推理时延降低 70% 等收益数据出自华为马尔科夫实验室仿真，非第三方实测。

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2. 寒武纪 MLU690：下半年量产，切入字节招标窗口​

寒武纪是昇腾未上市背景下的核心国产算力龙头，技术代差持续缩小：

• 思元 590（7nm）：性能等效 A100 的 80%，已支持 DeepSeek，持续适配千问 3、GLM 等主流大模型；
• 思元 690 系列：将于 2026 下半年正式量产，有望在下半年字节招投标窗口期实现订单放量；
• 业绩确定性：股权激励目标显示未来 3 年营收增速均超 100%，2026 年营收目标 135 亿元、2027 年 270 亿元、2028 年 600 亿元。

寒武纪充分受益于"国产 CSP 资本开支 + 国产大模型与国芯全面适配"的行业红利，是国产化率提升最直接的弹性标的。

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3. 摩尔线程 MTT S5000：全功能 GPU + 生态突围​

摩尔线程走"全功能 GPU"差异化路线，旗舰 MTT S5000 基于第四代"平湖"MUSA 架构：

指标	MTT S5000
稠密 AI 算力	1000 TFLOPS
显存	80GB
显存带宽	1.6 TB/s
卡间互联	784 GB/s
精度	FP8 到 FP64 全精度（训推一体）
安全可靠	首批通过国家《安全可靠测评》（I 级）

其工程化能力已获验证：基于 S5000 的夸娥（KUAE）智算集群训练线性扩展效率达 95%，万卡扩展计算效率损耗控制在 5% 以内；已支持断点续训，有效训练时长占比超 90%；并从零完整训练出语料超 25 万亿 Token 的 MoE-236B 基础大模型。

生态是摩尔线程最深的护城河：MUSA 已实现 100% 核心数学库兼容、3000+ PyTorch 算子兼容、覆盖 55 类核心 AI 算子，获 vLLM 与 SGLang 官方支持，主流模型 Day-0 适配，开发者突破 80 万人。其 PD 异构分离方案以 2:1 比例实现 S5000 对国际高端 GPU 的等效替代，显著降低推理成本。

第五代"花港"架构（2025-12 发布）支持 FP4 到 FP64 全精度，算力密度较上一代提升 50%、能效提升 10 倍，可支持十万卡以上集群；基于该架构的"华山"（训推一体）与"庐山"（图形渲染）新芯片研发累计投入已超 9 亿元。

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4. 软件生态决胜：Day-0 适配常态化​

硬件之外，软件生态的兑现是 2026 年国产算力的分水岭：

• 华为 CANN 异构计算架构与 MindSeries 套件已全面开源，社区孵化 67 个项目、超 1244 万行代码；据 HC2026 披露，CANN 外部开发者占比升至 61%（首次超越内部团队），月活开发者突破 5200 人；
• 国产大模型与国产芯片"发布即适配"闭环基本成型：腾讯混元 T3（295B）、DeepSeek-V4、GLM-5.2 均完成 Day-0 适配；
• 2026 年被视为"国产超节点元年"，华泰证券测算 2028 年中国超节点架构市场规模有望达 3414 亿元，2026–2028 年复合增长率 194%。

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5. 产业判断：从"能不能做出来"到"能不能用得好"​

国产三强正沿三条路径收敛：

1. 华为：以超节点系统级能力 + 全栈软件锁定政企与互联网大客户；
2. 寒武纪：以训练侧代差缩小 + 大客户招标放量冲击营收拐点；
3. 摩尔线程：以全功能 GPU 通用性 + 成熟 CUDA 兼容生态覆盖云边端全场景。

三家的共同短板仍在于高端制程与 HBM 供给——这恰是海外管制的核心环节。但随着国产 HBM 迭代与晶圆厂配套跟进，2027 年国产化率向 60%–70% 迈进具备现实路径。

相关链接​

• 华为昇腾 960 规格页
• 华为昇腾 950DT 规格页
• 寒武纪 MLU690 规格页
• 摩尔线程 MTT S5000 规格页

参考资料​

• 华为官网：发布全球首个采用 NPO 的超节点（昇腾 960 超节点）（2026-09-17）
• 电子工程专辑：国产 AI 芯片新突破！华为昇腾960芯片将提前发布
• 国产AI芯片行业观点更新 - 萝卜投研
• 摩尔线程，一日两大利好 - 东方财富网
• 摩尔线程 × 硅基流动：PD 分离异构算力混部技术白皮书 - 与非网
• 接近盈亏平衡后 摩尔线程再赴港股"大考" - 顶端新闻

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本文基于 2026 年 8 月公开产业研究、券商观点与企业公告整理。部分出货量与市占率为第三方估算，非官方确认数据。

2026世界人工智能大会（WAIC） 于 2026年7月17日至20日 在上海世博中心举行，主题"智能伙伴 共创未来"。本届大会 1100余家企业 集中展出 3000余项展品，超300款产品全球首发。对计算卡行业而言，这场国产算力的集中检阅传递出一个清晰信号：竞争主线正从"单芯片峰值算力"转向"超节点系统级有效算力"。

1. 华为Atlas 950 SuperPoD：真机首秀，斩获SAIL最高奖​

华为 Atlas 950 SuperPoD 真机 在 WAIC 2026 首次公开亮相，现场搭载 16 台计算柜、共计 1024 张昇腾算力卡，凭"超大带宽、超低时延、统一内存编址"三大系统级创新，从数百项海内外参评项目中脱颖而出，荣膺大会最高荣誉 SAIL（卓越人工智能引领者）大奖。

核心参数（WAIC 现场确认）​

指标	Atlas 950 SuperPoD
展出规模	16 计算柜 / 1024 张昇腾卡
最大互联规模	8,192 张昇腾 NPU 卡 全互联（满配）
互联协议	华为自研"灵衢"（UnifiedBus）2.0
总算力	1 EFLOPS FP8 / 2 EFLOPS FP4（1024卡）；满配 8192 卡约 8 EFLOPS FP8
统一内存	256 TB 全局统一内存编址空间
互联时延	3 μs 超低 RTT；TB 级 NPU 互联带宽
满配形态	128 计算柜 + 32 互联柜 = 160 机柜，占地约 1000 ㎡，搭载 8192 颗昇腾 950DT
上市时间	满配版本计划 2026 年 Q4 上市
散热	全液冷盲插架构

华为首次披露：上一代 昇腾 384 超节点已累计商用超 750 套，落地互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等 20 多个行业，并称其为"国内唯一训练出 SOTA 模型的超节点"。

2. 软件生态：CANN 全开源，开发者规模化​

硬件之外，华为重点展示开源软件生态进展：

• CANN 异构计算架构与 MindSeries 基础软件套件已于 2025 年底全面开源；
• CANN 开源社区已孵化 67 个项目、超 1244 万行代码，月活开发者 超 3500 人；
• 华为已与 超 3000 家行业伙伴 联合开发 7000+ 解决方案，服务 2000+ 核心政企客户；
• WAIC 现场展出 60+ 真实业务场景、20+ 标杆案例，覆盖从技术突破到规模商业落地的全链条。

3. 国产芯片 Day-0 适配常态化​

2026年7月6日 腾讯发布混合专家模型 混元 T3（295B 参数、256K 上下文），国产芯片迅速完成 Day-0 适配：

厂商	芯片	适配情况
摩尔线程	MTT S5000	完成混元 T3 极速适配（此前已适配 DeepSeek-V4、GLM-5.2）
沐曦股份	曦云 C 系列	自研 MXMACA 软件栈率先全链路 Day-0 适配，支持零代码部署

摩尔线程在 WAIC 还展示了 MTT C256 超节点（首创一层 Scale-up 256 卡全互联、亚微秒级时延）与"模型训练工厂 / 词元生产工厂 / 智能体生产工厂"三大 AI 工厂方案。

4. 更多国产算力首发看点​

厂商 / 产品	亮点
东方算芯 DF1000	全球首颗"软件定义 + 近存计算"3D 芯片，互连间距压缩至亚微米级
中昊芯英"须臾"	国产全自研新一代 TPU 架构 AI 专用芯片，配套泰则 2.0 服务器
燧原科技 × 天数智芯	基于 OEX+dOCS 架构的国产高性能 Matrix 超节点，入围大会"卓越 AI 引领者奖"
镕铭微电子	推进下一代 VPU，从视频处理向"视觉智能体算力基座"演进

参展国产 AI 芯片阵容还包括：摩尔线程、沐曦、燧原科技、后摩智能、此芯科技、算能、芯驰科技、飞腾、爱芯元智、瀚博半导体、天数智芯等。

产业解读：从"能不能做出来"到"能不能用得好"​

WAIC 2026 折射出国产 AI 芯片竞争阶段的根本转变：

1. 超节点成为主战场：单芯片性能之外，"卡间互联 + 集群规模 + 散热"的系统级能力成为突围关键。华为灵衢、燧原/天数 OEX 均在此发力。华泰证券将 2026 年定义为"国产超节点元年"，测算 2028 年中国超节点架构市场规模有望达 3414 亿元，2026–2028 年复合增长率 194%。
2. 软件生态兑现：Day-0 适配从口号变为常态，国产大模型（DeepSeek-V4、GLM-5.2、混元 T3）与国产芯片"发布即适配"闭环基本成型。
3. 需求侧背书：中国移动此前发布 2026–2027 年 AI 超节点集采公告，规模约 6208 卡、金额超 20 亿元，国产超节点规模化商用提速。

相关链接​

• 华为昇腾 950DT 规格页
• 华为昇腾 950PR 规格页
• 摩尔线程 MTT S5000 规格页

参考资料​

• 昇腾950超节点真机亮相2026世界人工智能大会，斩获SAIL最高奖 - 环球网
• 2026WAIC算力竞争进入"系统级"战场，昇腾950超节点真机首次对外展出 - 腾讯新闻
• Huawei unveils advanced Atlas 950 SuperPoD - China Daily
• 华为昇腾 950 获 2026 世界人工智能大会 SAIL 奖最高荣誉 - 虎嗅
• WAIC上的算力重器：华为昇腾950超节点真机现身 - 21世纪经济报道

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本文基于 WAIC 2026（7月17-20日）现场与官方披露整理，将持续跟踪 950 超节点 Q4 上市进展。

从 2025 年 12 月到 2026 年 7 月，短短半年，至少 6 家 AI 芯片企业登陆或即将登陆资本市场。加上已上市的寒武纪、海光信息、天数智芯，国产 GPU 军团总市值正逼近 2 万亿元。这标志着国产 GPU 从"能用"迈向"好用"的关键爬坡期。

1. "四小龙"资本市场集结​

企业	上市状态	拟募资 / 发行价	保荐机构
摩尔线程	已上市（科创板 sh688795，2025-12-05）	发行价 114.28 元，募资 80 亿元	中信证券
沐曦股份	IPO 受理（2026-06-30）	39.04 亿元（投资总额 50 亿元）	华泰联合
燧原科技	过会（2026-06-15）	60 亿元	—
壁仞科技	港股 / 冲刺中	—	—

已上市阵营：寒武纪（sh688256，2020-07-20 科创板）、海光信息、天数智芯（港股）。摩尔线程一季度实现账面盈利 2,935 万元，沐曦亏损收窄 57.7% 并给出 2026 年盈亏平衡时间表。

2. 摩尔线程 MTT S5000：对标 H100​

摩尔线程宣布旗舰 AI 训推一体 GPU MTT S5000 成功完成智谱新一代大模型 GLM-5 全流程适配验证，实测性能"突破国产算力天花板"：

指标	MTT S5000
架构	第四代"平湖"架构
FP8 算力	1 PFLOPS（1,000 TFLOPS）
显存带宽	1.6 TB/s
定位	训推一体全功能 GPU，对标 NVIDIA H100
量产状态	已规模量产，集群已上线支持万亿参数训练

落地验证：联合智源研究院完成具身大脑模型 RoboBrain 2.5 全流程训练；联手硅基流动实现 DeepSeek-V3 高性能推理，单卡速度接近国际顶尖产品。募投资金投向三大方向：新一代 AI 训推一体芯片、新一代图形芯片、新一代 AI SoC 芯片。

WAIC 2026 新进展：摩尔线程展出 MTT C256 超节点（首创一层 Scale-up 256 卡全互联、亚微秒级时延）与"模型训练工厂 / 词元生产工厂 / 智能体生产工厂"三大 AI 工厂方案；公司预告 2026 年上半年营收 16.5–17.5 亿元，同比增 135%–149%。

3. 寒武纪：思元590/690 双旗舰​

芯片	制程	算力	显存	客户 / 状态
思元590（MLU590）	7nm Chiplet	INT8 512 TOPS / FP16 345 TFLOPS	96 GB HBM2e	字节推理主力，综合性能约 A100 的 80%，2026 初规模出货
思元690（MLU690）	5nm 级（中芯 N+2）	FP16 700+ TFLOPS / INT8 2800+ TOPS	196 GB HBM3（带宽 3.35 TB/s）	双 die 封装、MLU-Link 890 Gbps；对标 H100 约 70%（纯推理 80–90%）；字节为最大客户，2026 初量产

寒武纪是国内唯一"端边云统一架构"AI 芯片厂商，统一 MLU 指令集覆盖思元 220（端）→ 370（边）→ 590/690（云），同一套 NeuWare 工具链跨算力层级部署。

资本与业绩双爆发：寒武纪 2026 年 6 月 30 日总市值突破万亿元，成为科创板首支"万亿股"，年内涨幅超 75%。业绩层面，2026 Q1 营收 28.85 亿元（同比 +160%）、扣非净利 9.34 亿元；2025 全年营收 64.97 亿元（同比 +453%）、归母净利 20.59 亿元，终结长期亏损。字节跳动累计部署超 10 万张思元 590/690，为最大客户。

4. DeepSeek-V4 效应：改变预期坐标系​

2026 年 4 月 24 日，DeepSeek 发布万亿参数旗舰 DeepSeek-V4。与一年前 V3 发布时"国产芯片能不能跑大模型"的争论不同，这次华为昇腾、寒武纪、海光、沐曦、摩尔线程、昆仑芯、平头哥、天数智芯等多家国产芯片在发布当天即完成适配。

评判坐标系正在改变：从"性能达到英伟达同代产品的百分之多少"，转向"能不能承接头部大模型的真实工作负载"。

产业解读​

1. 资本弹药到位：密集 IPO 为国产 GPU 的研发迭代与产能扩张提供充足资金，从"技术突破"迈向"商业正循环"。
2. 训推一体成主流路线：摩尔线程走全功能 GPU 路线（图形+AI+通用计算），与华为昇腾"专注 AI"形成差异化。
3. 软件生态是胜负手：Day-0 适配、统一软件栈（MUSA / NeuWare / MXMACA）的成熟度，正取代单纯的峰值算力，成为国产 GPU"好用"的核心标尺。

相关链接​

• 摩尔线程 MTT S5000 规格页
• 寒武纪 MLU590（思元590）规格页
• 寒武纪 MLU690（思元690）规格页

参考资料​

• 摩尔线程旗舰 GPU 实测对标英伟达 H100 - 钜亨网
• GPU 四小龙上桌，寒武纪们不再孤单 - 新浪财经
• GPU 行业现状与发展趋势分析（2026年）- 同花顺
• 2026 国产 AI 算力追踪（华为昇腾、寒武纪、摩尔线程）

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本文持续跟踪国产 GPU 上市进程与产品迭代。