5年上市6年盈利，沐曦能否讲透“国产英伟达”的故事？

出品 | 妙投APP

作者 | 董必政

编辑 | 关雪菁

头图 | 沐曦

资本市场正热捧GPU的国产故事。上一个机遇已错过，这一次绝不能再失之交臂。

此次，焦点集中在沐曦股份身上。

今日，沐曦股份登陆A股，首日高开568.83%，报700元，按开盘价计算，中一签可赚29.77万元。这一收益超过了摩尔线程的26.79万元，刷新了A股单签收益纪录。

截至12月17日中午收盘，沐曦市值达3299亿，摩尔线程为3330亿，寒武纪则是5391亿。

对比这三家被称为“国产英伟达”的企业市值，妙投分析认为，寒武纪总市值高于沐曦和摩尔线程，原因在于其营收规模最大且已实现盈利，而沐曦与摩尔线程尚未盈利，市值差距较小。

不过，沐曦首日上市无涨跌幅限制，其市值波动易受市场情绪影响。

此刻，我们需拨开情绪迷雾，思考沐曦能否像摩尔线程、寒武纪一样，支撑起即将到来的千亿市值？

从长远看，它必须找到突破英伟达壁垒的路径。

而当下，沐曦选择了一条更“顺势而为”的路线。

一、生态为王

无论是已上市的摩尔线程，还是刚上市的沐曦，翻开监管层的问询函，都会看到一个绕不开的问题：“如何实现与英伟达CUDA生态兼容？”

对行业而言，CUDA不仅是工具，更是事实上的行业标准。这正是英伟达长期垄断、毛利极高的根本原因。

因此，对国产芯片厂商来说，这不仅是技术问题，更是生存问题。沐曦、摩尔线程、寒武纪概莫能外。

妙投先解释为何CUDA难以绕开？

黄仁勋曾在GTC大会上表示：“GPU是我们的产品，CUDA才是我们的灵魂。”

现在要让程序在GPU而非CPU上运行，就需要CUDA这样的“翻译官”平台。

CUDA本质是将C++编写的应用程序“翻译”成GPU能理解的指令。妙投用建房子打比方：英伟达不仅提供了土地（GPU），还花十几年建立了庞大的“预制件库”（CUDA工具包），为开发者准备了各类建筑材料，包括底层数学库（如cuDNN），涵盖矩阵乘法、傅里叶变换、卷积算法等。

对开发者而言，直接调用英伟达的库就像搭乐高一样简单，性能还极高。

若使用其他品牌的GPU，开发者需从零开始编写矩阵乘法、调试算法。这不仅是“脏活累活”，更涉及高昂的时间成本。对AI赛道上争分夺秒的公司来说，成本过高，不如直接使用英伟达GPU。

这就是用户粘性。

更可怕的是惯性。

看看如今的AI领域：OpenAI的GPT、Meta的LLAMA，均基于CUDA平台开发。国内主流大模型基本是在开源模型基础上二次开发，在GPT2或LLAMA2上叠加知识库或二次训练。

这意味着，底层代码逻辑天生带有CUDA的基因。

若要将这些训练好的大模型迁移到国产GPU上，企业需经历痛苦的“模型迁移”，即重写代码、重新适配硬件、重新性能调优。这就像习惯开左舵车的人突然开操作逻辑相反的右舵车，还要参加F1比赛。

简言之，打不过，就得先想办法兼容。

这正是沐曦选择的路径。

二、对抗CUDA：造城还是修桥？

面对CUDA，国产厂商分化出不同的应对路线。

英伟达的CUDA是闭源的，类似当年的微软Windows或苹果IOS。为对抗垄断，移动端出现了开源的安卓，PC端有Linux。

历史总有相似之处，GPU计算平台领域必然会出现开源挑战者与CUDA分庭抗礼。

在此背景下，各厂商纷纷发力。

英伟达的直接对手AMD有ROCm，国内寒武纪推出NeuWare，摩尔线程打造MUSA平台。

大家思路直接：造一个自己的“CUDA”，让开发者把代码转过来，在自家平台运行，也就是迁移。

这种“自建生态”的打法本身没问题，但“各自为战”反而难以突破英伟达的壁垒。

试想，一个AI应用开发者为支持国产化，要面对寒武纪、摩尔线程、沐曦、壁仞、华为昇腾等五六个不同平台。每家都要改一套代码、维护一个版本。

工作量太大，迁移成本过高。

结果就是，开发者只会选1-2个国产GPU平台，分散到不同生态中，无法形成合力加速迭代，难以快速追赶英伟达。

要知道，AMD在2016年左右就推出ROCm平台对抗CUDA，但其GPU市占率仍远低于英伟达。

最优解是几大厂商共同制定标准，打造国产“Open CUDA”。

但没人想错过成为中国“英伟达”的机会。

在这种割据局面下，沐曦选择了更轻量化的路线——高度兼容CUDA+自研软件栈MXMACA构建生态。

如果短期内造不出第二个“安卓”，那就先做最好的“模拟器”，再发展自己的“安卓”。

根据沐曦招股说明书，在通用性方面，其MXMACA软件栈实现了对CUDA生态的高度兼容，核心在于极低的用户迁移成本：一个中等复杂度的CUDA应用仅需1人天即可完成迁移。

虽然这种打法长期仍依赖CUDA编程范式，但在国产替代紧迫的当下，高度兼容CUDA的落地速度快于迁移。

妙投认为，在没有公认的主流国产平台出现前，沐曦的“高度兼容打法”更容易吸引对迁移成本、落地速度敏感的开发者，利于快速商业化。

自2025年2月14日沐曦开源社区开放至2025年7月31日，公司MXMACA软件栈注册用户超15000人。

当然，沐曦这套打法的核心是先活下去，再做大生态，活得更好。

三、盈利是叙事的闭环

沐曦通过兼容CUDA找到了快速商业化的“闪电战”路径。

要知道，资本市场虽能容忍高科技企业前期烧钱，但最终仍会回归盈利能力。

面对上市对赌和回购压力，沐曦展现出爆发力。

通常，芯片行业有迭代周期，英伟达、AMD迭代一代产品也需约2年。

沐曦仅用3年就实现两款芯片一次流片并成功量产。核心产品曦云C500于2023年6月首批芯片回片，2024年2月正式量产；下一代基于国产供应链的曦云C600系列已于2025年7月回片。

这种快速商业化速度直接反映在财务报表上。

沐曦营收从2022年的43万元飙升至2025年前3季度的12.36亿元，复合年均增长率显著高于国内可比公司。

目前，沐曦尚未盈利，2025年1-9月归母净利润为-3.45亿元。对于盈利时间点，沐曦预计最快2026年实现，摩尔线程则预计最快2027年。

为何资本市场愿意相信这个时间表？

因为有寒武纪这个现成例子——2025年前3季度，寒武纪实现归母净利润16.05亿元。而就在一两年前，它还深陷巨额亏损泥潭，不过寒武纪用了近10年才实现盈利。

原因在于，美国对华高端GPU限制加码后，国内CSP（云服务提供商）被迫切换供应链。2025年10月，英伟达首席执行官黄仁勋公开表示，因出口限制，公司在中国市场份额从95%骤降至0%，并确认已完全退出中国市场。

这留下的巨大市场真空被国产厂商迅速填补。

在此逻辑下，沐曦扭亏为盈的关键不仅是国产替代的宏观红利，更在于新品曦云C600系列能否在2026年如期放量。

参考曦云C500从回片到量产的8个月周期，曦云C600已于2025年7月回片，有望在2026年年初正式量产。

根据招股说明书，曦云C600基于“国产供应链”，采用自研XCORE 1.5架构及指令集，配置HBM3e显存。这意味着供应链安全性和自主可控程度更高，更符合政府、央企、大型互联网公司的采购标准。

妙投认为，一旦曦云C600放量，沐曦营收将再上台阶，有望真正跨过盈亏平衡线，“国产英伟达”的叙事或将讲通。

那么，该如何给沐曦定价？

由于新品未量产，订单能见度有限，资本市场实则“摸着石头过河”。

当下，机构普遍采用PS（市销率）估值，但摩尔线程上市首日的疯狂表现让PS估值法似乎失效，其表现超出所有预期。

这再次证明：当前资本市场对国产GPU的定价，本质是对“稀缺性”和“国产替代空间”的定价，是对“中国英伟达”宏大叙事的溢价。

妙投认为，摩尔线程的估值锚是寒武纪；沐曦上市后的表现必然锚定摩尔线程。

从Pre-IPO轮估值看，当时沐曦估值210.71亿元，摩尔线程约300亿元，两者存在体量差距。

若简单按70%左右的比例换算，以摩尔线程当前3600亿市值为参照，沐曦市值有望达2500亿左右。

但需考虑一个关键变量——盈利预期。

资本市场最爱听的故事不仅是“有技术”，更是“能赚钱”。

若沐曦真能如预期在2026年率先盈利，“国产英伟达”的叙事将更具说服力。

此外，沐曦比摩尔线程早一年盈利，其成长性溢价和安全边际会更高。

一旦2026年沐曦证明曦云C600的量产变现能力，其市值空间有望进一步提升，甚至超过摩尔线程、寒武纪。

盘中，沐曦股份继续走强，大涨超700%，总市值近3350亿元，超过摩尔线程。

不过短期看，国产GPU厂商都有机会填补英伟达留下的空缺，分享增长红利；长期看，谁能做大“国产CUDA”生态，谁才能脱颖而出成为真正的中国英伟达，这场关于“灵魂”的战争才刚刚开始。

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