中國資本市場近期迎來一場聚焦GPU領域的資本盛宴。上海成為核心舞臺，沐曦股份、壁仞科技、天數智芯三家本土GPU企業密集登陸資本市場，燧原科技也完成IPO輔導，四家企業共同構成"上海GPU四小龍"格局。從科創板單日暴漲692.95%到港交所2300倍超額認購，國產GPU企業正以百億級募資規模沖擊千億市值俱樂部，標志著國產算力產業進入全新發展階段。
這場資本狂歡背后是硬科技企業的真實業績支撐。沐曦股份憑借14.3億元在手訂單和"千卡集群"商業化落地，上市首日市值突破3000億元；壁仞科技作為港股國產GPU第一股，獲得23家基石投資者聯合背書；天數智芯以7nm訓練推理通用GPU量產能力，攜覆蓋20余個行業的解決方案登陸港交所。但高光時刻下，行業隱憂同樣顯著：天數智芯三年半累計虧損28億元，壁仞科技同期虧損超63億元，折射出這個技術密集型行業在窗口期競爭中的生存現狀。
GPU的產業地位演變堪稱技術革命的縮影。這種圖形處理器最初作為CPU的輔助單元，通過集成數千個并行計算核心，在圖形渲染和矩陣運算領域展現出遠超CPU的效率優勢。隨著5G與AI技術普及，數據中心AI計算占比已達總計算量的25%-33%，GPU從圖形處理工具進化為算力核心引擎。其應用場景從個人電腦擴展至移動設備、服務器集群，在AI訓練、科學計算等領域形成不可替代的地位。盡管FPGA、ASIC等專用芯片在特定場景嶄露頭角，但GPU憑借CUDA生態的通用性和成熟度，仍占據AI計算市場主導地位。
全球GPU產業格局的形成始于英偉達的技術革命。1999年，這家硅谷企業不僅完成向顯卡芯片的轉型，更首次提出GPU概念并登陸納斯達克。真正奠定其行業地位的是2006年推出的CUDA計算平臺，這套統一計算架構通過降低開發門檻，將GPU算力從圖形處理拓展至通用計算領域。英偉達通過向高校免費授權、扶持初創企業、開源核心庫等策略，歷經十余年構建起覆蓋全球數百萬開發者的生態體系。當深度學習在2014年迎來爆發期，CUDA平臺已成為AI開發的標準配置，這種生態壁壘使后來者難以通過單純硬件性能實現超越。
技術競賽正推動GPU產業進入軍備升級階段。存儲技術方面，HBM（高頻寬存儲器）通過3D堆疊和硅通孔技術，將內存帶寬提升至GDDR的數倍，英偉達H200 GPU搭載的HBM3e已實現4.8TB/秒顯存帶寬。架構迭代層面，英偉達保持兩年一次升級節奏，其"Rubin"平臺計劃整合GPU、CPU、交換機芯片和網卡，形成全棧計算系統，FP4推理性能預計達到前代5倍。在圖形與計算融合領域，完整GPU需要集成光線追蹤、物理模擬等復雜硬件單元，算法涉及多學科交叉，這使"全功能GPU"成為芯片設計的終極挑戰，也是國產廠商突破的重點方向。
國際巨頭的技術封鎖與國產企業的突圍嘗試形成鮮明對比。當英偉達用"黃氏定律"持續刷新算力標準時，中國GPU產業正在上海張江的實驗室里展開攻堅。資本市場的熱烈反響與財務報表的巨額虧損形成復雜圖景，折射出這個高投入、長周期行業在技術追趕與生態構建中的艱難平衡。從架構設計到軟件生態，從硬件制造到應用落地，國產GPU的破局之路正在多個維度同步推進，這場關乎智能時代基礎設施的競爭遠未結束。
