昆仑芯vs摩尔线程：实干与造梦的国产芯片双轨

昆仑芯需要证明自己离了百度依然能打；摩尔线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，将比单纯技术参数比拼，更能决定谁是最终的领跑。

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。

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？

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。

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。

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。