文 | 极点商业，作者 | 张先森，编辑 | 刘珊珊
2026 开年，互联网大厂的硝烟弥漫到了芯片战场。
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近日，百度旗下 AI 芯片公司昆仑芯，以保密形式向香港联交所递交上市申请。消息一出，百度美股股价当日大涨 15%。资本市场开始重新审视这家似乎已经掉队的互联网老兵的技术底色。
这不是百度的独角戏。2025 年下半年，国产芯片行业造富神话几经上演。其中，顶着“ 国产 GPU 第一股” 光环的摩尔线程，上市首日 425% 的疯狂涨幅，至今让多少中签者心潮澎湃？
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一边是背靠百度生态、深耕 AI 计算的实力派，携互联网巨头的资源背书强势入场；一边是主打全功能 GPU、押注生态未来的梦想家，顶着千亿市值持续烧钱建生态。昆仑芯与摩尔线程就像两面镜子，共同映照出国产芯片产业充满想象力却也复杂未知的现实图景。
这场较量的核心，从来不是谁的参数更漂亮，而在于谁能率先、更稳地接住国产替代的历史浪潮。
01 估值走向：确定性 vs 想象力
昆仑芯于 2021 年完成独立融资，彼时估值 130 亿元，2025 年 D 轮融资后涨到 210 亿元。没有惊天暴涨，但每一步都踩在实地上。底气来自哪里？当然是百度。
昆仑芯并非为公开市场而生。李彦宏曾透露，做搜索时购买芯片太贵，逼着自己去做芯片。百度早在 2011 年就组建芯片团队，比谷歌启动 TPU 还要早。但昆仑芯常年服务于平台内部，李彦宏本人对芯片也鲜少提及，外界知之甚少。
转折点发生在 2021 年，百度将芯片业务独立为昆仑芯，由百度首席芯片架构师欧阳剑出任 CEO。离巢单干的昆仑芯，也在李彦宏的 AI 叙事中扮演更重要角色，不仅为“ 省钱”，更将商业化提上日程，4 年完成三次迭代。2024 年，第三代 P800 系列产品量产，让昆仑芯的知名度迅速升温。
作为百度 AI 全栈布局的核心硬件，昆仑芯不用像初创公司那样从零找场景，百度的搜索、文心一言、自动驾驶业务，本身就是它的练兵场和订单源。
更关键的是，昆仑芯已经赚回真金白银。2025 年中标中国移动十亿级集采项目，三个标包都拿下头名；客户名单里既有招商银行、南方电网这样的巨头，也有吉利汽车、vivo 这样的行业标杆，2025 年营收预计突破 35 亿元。摩根大通更是预测它 2026 年营收能冲到 83 亿元。
硬数据下，昆仑芯最近的估值也在水涨船高。近日，海通国际估算昆仑芯的市值有望达到近 500 亿美元。
与之对比的是，摩尔线程靠着“ 想象力”，早一步在二级市场上掀起了风暴。
2025 年 12 月 5 日，摩尔线程登陆科创板，上市首日市值就冲破 2800 亿元。在超过 480 万户的申购下，中签率低至万分之三点六，一股难求。每个中签号码可认购 500 股，这意味着，以收盘价计，单签浮盈超过 24 万元。而高达 85% 的换手率，意味着这是一场中签散户的狂欢，幸运儿们一起瓜分近 82 亿元的账面浮盈。
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然而，摩尔线程目前仍处于持续亏损状态。2024 年营收 4.38 亿元，净亏损 16.18 亿元；2025 年上半年净亏损 2.71 亿元，极高的市值与尚未盈利的现状构成巨大的估值反差。
有人说，支撑摩尔线程这份高估值的，是全功能 GPU 的定位。再加上团队背景加持，创始人张建中是前英伟达全球副总裁，核心团队多来自英伟达和 AMD，自带国际大厂基因，摩尔线程也被市场当成“ 中国版英伟达” 来追捧。而资本市场赌的，恰恰是摩尔线程能复制英伟达的生态神话，用自主研发的 MUSA 架构，打破 CUDA 的垄断。这种稀缺性和想象力，让它即便持续亏损，也能收获巨额融资和千亿市值。
业绩、出货量均占优的情况下，昆仑芯登陆资本市场后的估值会呈现怎样的走向，尚未可知。但资本终究也会回归理性，业绩兑现能力才是最后的试金石。
02 技术路线：专才 vs 全能
技术路线的选择，从一开始就决定了两家公司的战场将会形成微妙分野。昆仑芯是“ 术业有专攻” 的 AI 专才，摩尔线程是“ 样样都精通” 的全功能通才，两条路没有优劣，却指向了不同的市场需求。
昆仑芯属于“ 非 GPU 派”，只为 AI 而生，所有研发都围绕大模型训练和推理展开。其自研的 XPU 架构，是专门针对深度学习优化的，尤其在大模型最核心的算法架构上，算力密度和能效比都比通用 GPU 更有优势。第三代产品 P800，FP16 算力是英伟达中国特供版 H20 的 2.3 倍，单机 8 卡就能支撑千亿参数大模型的全量训练，完全适配国内大模型的算力需求。
据 《财经》 报道，一家计算机视觉企业曾用昆仑芯 P800 复现此前基于英伟达某款芯片训练的视觉理解模型，最终达成相同目标，只是训练周期稍长，综合成本也更高。不过，在更普及的推理场景中，部分国产 AI 芯片的性能表现已优于英伟达 H20。后者为符合美国出口管制，性能已被大幅削弱。
更厉害的是它的集群能力。2025 年上半年，昆仑芯成功点亮三万卡集群，能同时承载多个千亿参数大模型训练，支持 1000 家企业同时做百亿参数模型精调。
这是什么概念？要知道，AI 芯片集群规模越大，故障率越高，国内能搞定万卡集群的厂商寥寥无几，三万卡的突破，相当于向市场证明了它的技术硬实力。这种“ 专为 AI 优化” 的路线，让它在智算中心、行业解决方案等场景中快速落地，商业化速度远超同行。
摩尔线程则是不折不扣的“GPU 派”，走的是全功能覆盖的硬核路线。它要做的不是单一 AI 芯片，而是“ 一芯多能” 的全功能 GPU，既能支撑 AI 训练推理，又能搞定图形渲染、视频编解码、科学计算。自主研发的 MUSA 统一架构，就是为了实现这个目标，旗下“ 华山” 芯片专攻 AI 训推一体，“ 庐山” 芯片聚焦图形渲染，形成多产品协同的矩阵。
这种路线的优势是抗风险能力强，能适应不同领域的需求变化，比如在数字孪生、游戏、专业设计等场景中，全功能 GPU 的不可替代性更强。
但挑战也同样巨大，全栈自研需要同时攻克硬件设计、软件生态、应用适配等多个难题。这也解释了摩尔线程为何持续亏损，过去几年其研发投入是同期营收的数倍。从架构设计到流片验证，每个环节都考验这家初创公司的钞能力。
客观来讲，大部分非 GPU 芯片生态成熟度不足，缺乏完善的软件工具链、丰富的开源框架支持，而 GPU 的技术优势已经在业界有广泛认知。可见，昆仑芯与摩尔线程的技术路径各有优劣，并非简单的替代和此消彼长。对两者而言，AI 浪潮既是打破国外垄断的历史机遇，也是考验技术实力与生态构建能力的严峻挑战。
03 生态博弈：闭环赋能 vs 开放共建
在芯片行业，硬件性能只是入场券，生态才是决定生死的护城河。昆仑芯和摩尔县城的生态布局，走了两条截然不同的路：一条是“ 背靠大树” 的闭环赋能，一条是“ 白手起家” 的开放共建。这两种模式，背后是截然不同的生存逻辑与成长路径。
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昆仑芯的生态优势，自诞生之日便与百度深度绑定。作为百度 AI 全栈布局的基石，昆仑芯天然融入完整的技术栈。在芯片层，它为整个百度 AI 体系提供算力支撑；在框架层，它与百度飞桨深度学习平台深度适配，已支持创建超过 110 万个模型；在模型与应用层，则直接服务于文心大模型、智能云、自动驾驶等核心业务。
这种内部闭环模式，让昆仑芯无需从零搭建生态，百度的业务场景就是其最好的试验田与首发客户。例如，其在 2025 年成功点亮三万卡集群，并支持中国移动十亿级集采订单落地金融、能源等行业，背后均离不开百度智能云的渠道赋能与场景协同。
李彦宏有一个“ 倒金字塔” 理论：健康的产业生态中，芯片创造的价值，应由其上的模型与应用放大十倍、百倍。昆仑芯正是受益于这种价值放大效应。
不过，长期服务于体系内部，也一度让昆仑芯略显小众，外部声量和市场认知度有限。独立拆分并冲刺上市，正是其生态战略从内部闭环走向外部开放的关键转折。独立后的昆仑芯，目标是以更市场化的身份，将技术价值释放到更广阔的算力产业深水区。这要求它必须突破“ 百度系” 标签，构建属于自己的外部“ 朋友圈” 与行业解决方案能力。
反观摩尔线程，其生态之路则是典型的开放共建。面对英伟达 CUDA 生态的全球垄断，摩尔线程选择了以自主研发的 MUSA 统一架构为核心，走更为大胆的开源与社区化路线。它推出“ 摩尔学院” 聚集开发者，通过开源计算库、兼容主流编程语言等方式，力图降低开发者的迁移与使用门槛，构建开放生态。截至 2025 年末，已有超过 76 万家企业采用其 MUSA 生态产品。
这种模式的优势在于，一旦形成网络效应，其生态将具备更强的长期韧性与第三方活力。但其挑战也同样巨大：生态建设周期漫长、投入巨大，且需要直面 CUDA 这座几乎无法绕开的大山。在国产替代的紧迫窗口期内，这种“ 自己动手丰衣足食” 的模式，短期内在成熟度和便捷性上难以与既有巨头或背靠巨头的玩家抗衡，活下去靠的资本愿意为未来买单。
两种生态模式，并无绝对高下，却深刻影响着两家公司的竞争节奏与估值逻辑。
昆仑芯的“ 闭环赋能” 使其在商业化落地上速度惊人，能够快速将技术转化为营收和市场份额，为资本市场提供确定性。而摩尔线程的“ 开放共建” 则赌的是中国必须且能够诞生一个自主可控的 GPU 全功能生态，其稀缺的“ 中国版英伟达” 叙事，支撑起了资本市场对其未来的高溢价。
归根结底，生态博弈的胜负，不取决于模式本身，而取决于两种能力：一是将内部技术优势转化为外部行业解决方案的深度与广度；二是在开放竞争中，吸引并留住开发者和合作伙伴的凝聚力。
昆仑芯需要证明自己离了百度依然能打；摩尔线程则需要证明自己的生态，值得业界等待。这场关于生态的耐力赛，将比单纯的技术参数比拼，更能决定谁是最终的领跑者。
04 未来：道阻且长，行则将至
国产 AI 芯片的 IPO 浪潮，本质是技术、生态与资本的三重共振。昆仑芯与摩尔线程作为两种技术路线的典型，前者是 AI 领域的特种兵，能快速解决当下的 AI 算力刚需；后者则是全能战士，试图在多个战场都占据一席之地。
从短期来看，昆仑芯的领跑优势非常明显。依托百度的场景和渠道资源，它已经完成了从 “ 内部支撑” 到“ 外部扩张” 的转型，2025 年中标中国移动十亿级订单，客户覆盖金融、能源、制造等关键行业，商业化规模和速度都处于行业前列。这种高速增长的确定性，是资本市场最看重的核心逻辑。
反观摩尔线程，虽然技术潜力突出，但仍面临商业化落地的挑战，且生态建设还需要时间积累，短期内很难实现大规模盈利。在国产替代的窗口期，昆仑芯的“ 即战力” 更能满足市场对算力的迫切需求，这将帮助它在市场份额争夺中占据先机。
从中长期来看，昆仑芯的领跑地位有望进一步巩固。百度的全栈 AI 布局为它提供了独特的生态壁垒—— 昆仑芯与飞桨框架、文心大模型的深度协同，能为客户提供“ 芯片-框架-模型-应用” 的一体化解决方案，这种协同优势是摩尔线程等纯硬件厂商难以复制的。
同时，百度近十年累计超 1800 亿元的研发投入，为昆仑芯的技术迭代提供了持续保障，按照规划，它每年都会推出新品，2026 年上市 M100 推理芯片，2027 年推出 M300 训练芯片，2030 年实现百万卡级集群规模，清晰的技术路线图将持续强化其竞争优势。
摩尔线程并非没有突围机会。在图形渲染、专业计算、消费级显卡等昆仑芯覆盖较弱的领域，它的全功能优势能形成差异化竞争；随着具身智能、数字孪生等新兴场景兴起，其“ 图形 + AI” 的技术布局有望提前卡位。
但要实现弯道超车，摩尔线程必须解决两个核心问题：一是加快生态建设速度，缩小与 CUDA 的差距；二是提升商业化效率，尽快实现盈利，否则高估值的泡沫终将破裂。
就目前来看，昆仑芯凭借“ 生态协同+商业化成熟+技术迭代清晰” 的综合优势，更有可能成为国产 AI 芯片行业的领跑者，而摩尔线程则需要在细分赛道建立绝对优势，才能在这场长期竞争中站稳脚跟。
昆仑芯与摩尔线程的故事，根植人工智能的时代浪潮中。它厚重、顺应大势，却也注定是一场艰苦的远征。在宏大叙事与资本狂欢的聚光灯下，它们不仅要兑现商业价值的承诺，也承载了在技术封锁中实现自主突破的民族期待。然而，这个最需要长期耐心的行业，却不得不直面资本市场最缺乏耐心的审视。
市场可以没有耐心，但历史必将铭记每一次从零到一的突破。当资本的热潮退去，留下的将是那些真正穿越周期的名字。
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