【摘要】根据IDC数据，2025年中国市场AI加速卡的总出货量约为400万张，英伟达一家砍下55%的市场份额，稳居行业龙头宝座。随着地缘约束收紧，海外芯片限制层层加码，国内需求膨胀与政策都在加速国产GPU的发展。
沐曦股份早早意识到在这个卷到极致的算力赛道，只做张训练显卡捞不着什么。于是自成立以来都在一边烧钱承压，一边搭出构建算力体系巨人的四大产品矩阵。2026年更是踏出关键一步，与优必选合资成立曦选创智，专门做具身智能的端侧芯片，为下一轮算力增量布局。
以下为正文：
01
依托四大产品矩阵，布局具身智能开辟新赛道
在沐曦股份的这套全栈自研GPU算力体系里，四大产品系列共用MXMACA软件栈这一套主脉，分别是算力体系这个巨人身上分工明确的关键部位。
曦云C系列聚焦大模型预训练及集群部署，作为算力巨人的内核，负责消化产出核心的大模型训练算力，是公司主力营收产品。目前C系列已经支持了大晓机器人的开悟世界模型3.0、硅基流动的Kimi-K2三千卡国产智算集群，实打实地跑通了商用。
根据沐曦股份科创板IPO募集资金规划，约有16.18亿元专项将投向第三代高性能通用GPU，即C700的研发、流片、验证测试，目标面向云端人工智能训练、通用计算、高性能科学计算等场景。
曦思N系列作为推理大脑，专攻性价比推理，已经被成功运用到了联想面向DeepSeek智能体部署的一体机中。
根据官方实测数据，曦思N260国产GPU在Qwen2.5-14B模型推理中，实测性能达到NVIDIAL20GPU的110%-130%,可支持本地部署DeepSeek各种参数蒸馏模型推理。
曦彩G系列覆盖了正在研发的图形渲染产品线，聚焦云渲染、工业数字孪生、云游戏，补全五官视觉系统；曦索X系列作为科研四肢，向外开辟了科研赛道，重点聚焦气候气象模拟、海洋环流分析等科学智能场景，主打高性能计算任务。
图片来源：沐曦股份官网-曦索X全新系列产品发布报道
基于这套四通八达的产品底盘，沐曦股份盯上了具身智能赛道以补全终端空白。
2026年6月，沐曦股份与优必选合资创建曦选创智，以现有全栈GPU自研能力为核心底座，依托优必选的上万台机器人产线运行数据，专门为具身智能定制端侧算力芯片。
极致性价比的是，四大产品矩阵共享统一自研GPU架构与MXMACA全栈软件工具链同一条血脉，因此其视觉算子、编译优化等核心技术可以直接向下迁移至端侧芯片研发，大幅降低了全新品类研发周期与成本，不用再去从零烧钱试错。
然而，尽管沐曦在技术攻坚与产品矩阵布局上展现出强劲的爆发力，但当市场从“看预期”转向“看盈利”时，其高增长背后潜藏的财务隐患与业务落地挑战也随之浮出水面。
02
迈向系统化建设阶段，直面四大结构性硬挑战
尽管沐曦股份目前已经处于国产GPU第一梯队，也精准的踩中在国产芯片从“能用”向“好用”跨越的关键发展期。
但是通过拆解通用GPU的技术路径我们会发现，硬挑战问题从一开始就会存在。
通用GPU行业链路可分为三层：底层单芯片硬件、中层系统化硬件配套、上层全栈软件系统生态。在单芯时代，企业固然可以通过微创新以及堆料的战略快速推出产品来抢占高地。但进入系统化建设阶段，市场则提出了硬件、算子库、板卡等落地大模型等具体应用场景的更高要求。
因此其企业发展层面存在四大结构性硬挑战，这些痛点并非短期内能够彻底消除的，而是像四座大山一样持续影响盈利与现金流表现。
首先，财报持续大额净亏损，资本消耗持续上行。
根据沐曦股份财报，2024年全年亏损14.09亿元，2025年亏损收窄至7.89亿元，但2026年Q1仍稳定亏损近1亿元，尚未实现盈利。
虽然沐曦股份的亏损收窄已经是阶段性的改善，但只要高端芯片迭代和新赛道研发不停，现金流承压是必然的。
在研发投入上，光造出单芯片根本无法完成客户层面的交付，还需要配套PCB板卡、HBM显存模组、散热系统等实现系统集成。同时若要GPU可用，还要开发编译器、调度驱动、高精度算子等，持续配套、调优不同行业场景和大模型，而这些过程的实现只能靠持续砸钱给研发。
2025年，GPU四小龙研发费用率普遍居高不下，沐曦股份为62.49%；壁仞科技为142.61%；燧原科技为114.63%；天数智芯为94.20%。
图片来源：沐曦股份2025年年报
根据沐曦股份财报，其2025年研发投入10.27亿元，同比增长14.04%，2026年一季度研发2.53亿元。在后续的芯片迭代规划中，由于下一代C700、具身智能端侧芯片流片、验证测试均需要一次性大额资本开支，研发投入显然是只升不降。也相当于营业收入基本都要再回流投入研发中。
其次，开源生态建设起步晚，CUDA生态壁垒难突破。
在生态壁垒上，系统化建设本就具有长周期沉淀的特征，这导致GPU的护城河现已经不是芯片算力，而是时间攒下的软件开发者生态，这导致国内厂商难以在短期打破英伟达的成熟生态。
而沐曦股份2020年才开始启动MXMACA研发，如今社区开发者近50万人，但规模仍相差十倍多。如此夸张的生态代差是压制沐曦股份的长期痛点，也许资金能够快速补齐硬件参数的差距，却很难短期抹平生态积累的时间鸿沟。
第三，供应链高度依赖外部代工。
沐曦股份采用Fabless模式，目前C500/C550、N系列、G系列、X系列的晶圆制造、封装测试均委托第三方厂商完成。而外部代工制程价格受全球半导体周期、地缘政策影响持续波动，若代工涨价，公司产品售价受议价能力约束无法同步上调转嫁时，将压缩毛利率。
最后，横向竞品同质化，差异化竞争能力有待加强。
国内通用GPU第一梯队均以大模型训练卡+云端推理卡为营收基本盘，产品定位、算力参数对标。
定位同质化直接导致客户的集中度提高，迫使企业在抢占市场份额过程中不断陷入价格内卷，以沐曦股份的训推一体GPU板卡单张售价为例，从2023年的5.69万元/张已经连降至2025年一季度的3.89万元/张。
整体来看，沐曦股份现在正处在两头困境中，一边是研发持续烧钱；一边是生态壁垒短期冲不破，国产GPU同行价格内卷持续压低利润，扭转经营基本面尚需时日。
当然，这是国产通用GPU行业走到现阶段必须面临的行业共性难题。
在这个走长期路线的行业里，没有任何捷径可言，国产GPU企业注定要用高额的资本消耗换取生态的成熟。这个煎熬的沉淀过程也直接导致了企业高研发投入、生态壁垒难突破两大共性痛点。
03
三维突围：从硬件比拼到生态制胜
首先，采取MXMACA全栈开源战略，以软件生态拉开差距。
沐曦股份清醒地知道如果只停留在硬件参数的比拼，终会陷入价格战让自己落进“枪响后没有真正赢家”的局面。于是，2025年2月MXMACA开源社区正式上线，沐曦股份正式打出要构建AI时代的“Android”开源生态的口号。这一套开源战略，让MXMACA软件栈成为一个开放、兼容、可持续演进的软件生态底座。
在兼容性上，根据沐曦股份官网消息，MXMACA软件栈已经可以支持40余种主流AI框架、500多款AI模型、4500多款开源项目的兼容测试，覆盖了95%的主流AI场景，对于DeepSeek、阿里千问等主流模型真正实现了即插即用。
而一直作为国产GPU行业痛点的生态迁移成本问题也迎刃而解，MXMACA现在已经可以兼容国际主流软件生态，实现近零成本的业务迁移，努力抹平前文所提到的生态积累的时间鸿沟。
图片来源：沐曦股份官网
其次，自研MetaXLink超节点扩展，以集群系统弥补单卡差距。
跳出单卡参数竞赛，沐曦股份看见了GPU集群大规模商业化的出路。沐曦股份凭借自主研发的MetaXLink高速互连技术，成功突破了传统PCIe总线在带宽和延迟方面的限制，且实现了2-64卡多种互连拓扑及超节点结构。
基于MetaXLink高速互连技术，曦云C500系列训推一体GPU已实现千卡集群部署，能够完整支撑128B MoE混合专家大模型全量预训练，沐曦股份成为国内少数已实现千卡GPU集群大规模商业化交付的厂商。
最后，落地“1+6+X”产业生态战略，深度定制垂直行业方案。
沐曦股份提出“1+6+X”的顶层战略，是指以1个通用算力底座，深耕金融、医疗健康、能源、教科研、交通、大文娱六大重点行业，X同步积极探索具身智能、低空经济等新兴领域，在垂直行业领域定制深度方案，以此打造行业落地层面的壁垒。
医疗赛道沐曦股份已经跑出了标杆案例，与中山医院联合发布首个融合数据、AI技术与医疗资源的消化内镜全场景智能体“镜观大模型”。依靠国产自主AI芯片整合超百万例内镜影像，构建能够提供私人医疗顾问般服务的多模态基础模型。该系统预计接入全国300家医疗机构，培训2,000名基层医生，在“数据不出院”的基础上实现部署。
今年，沐曦股份也积极落子具身智能领域。沐曦股份与“人形机器人第一股”优必选的这场联姻，旨在打破国产算力在具身智能终端场景下的协同壁垒。沐曦股份高端算力的加入，将为具身智能产业填补一颗安全、可靠的“国产大脑”。据曦选创智CEO透露，该计划将于2027年下半年实现流片、2028年实现量产。届时，沐曦股份将在新兴赛道破局上领先一个身位。
04
尾声
从单芯片的突围，到系统化生态的苦熬，再到具身智能新赛道的抢跑，沐曦股份的一路探索，正是国产GPU在寻找破局之道的缩影。
行业共性困境下，更需要企业能够提出可持续差异化的竞争方案，本质上都是要绕开红海正面厮杀。这场突围战的走向，不仅取决于沐曦股份在芯片性能的迭代，更取决于其能否在具身智能等垂直应用场景中，打造独一份的软硬件一体化解决方案，建立起真正的行业壁垒。
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