中国资本市场近期迎来一场聚焦GPU领域的资本盛宴。上海成为核心舞台，沐曦股份、壁仞科技、天数智芯三家本土GPU企业密集登陆资本市场，燧原科技也完成IPO辅导，四家企业共同构成"上海GPU四小龙"格局。从科创板单日暴涨692.95%到港交所2300倍超额认购，国产GPU企业正以百亿级募资规模冲击千亿市值俱乐部，标志着国产算力产业进入全新发展阶段。
这场资本狂欢背后是硬科技企业的真实业绩支撑。沐曦股份凭借14.3亿元在手订单和"千卡集群"商业化落地，上市首日市值突破3000亿元；壁仞科技作为港股国产GPU第一股，获得23家基石投资者联合背书；天数智芯以7nm训练推理通用GPU量产能力，携覆盖20余个行业的解决方案登陆港交所。但高光时刻下，行业隐忧同样显著：天数智芯三年半累计亏损28亿元，壁仞科技同期亏损超63亿元，折射出这个技术密集型行业在窗口期竞争中的生存现状。
GPU的产业地位演变堪称技术革命的缩影。这种图形处理器最初作为CPU的辅助单元，通过集成数千个并行计算核心，在图形渲染和矩阵运算领域展现出远超CPU的效率优势。随着5G与AI技术普及，数据中心AI计算占比已达总计算量的25%-33%，GPU从图形处理工具进化为算力核心引擎。其应用场景从个人电脑扩展至移动设备、服务器集群，在AI训练、科学计算等领域形成不可替代的地位。尽管FPGA、ASIC等专用芯片在特定场景崭露头角，但GPU凭借CUDA生态的通用性和成熟度，仍占据AI计算市场主导地位。
全球GPU产业格局的形成始于英伟达的技术革命。1999年，这家硅谷企业不仅完成向显卡芯片的转型，更首次提出GPU概念并登陆纳斯达克。真正奠定其行业地位的是2006年推出的CUDA计算平台，这套统一计算架构通过降低开发门槛，将GPU算力从图形处理拓展至通用计算领域。英伟达通过向高校免费授权、扶持初创企业、开源核心库等策略，历经十余年构建起覆盖全球数百万开发者的生态体系。当深度学习在2014年迎来爆发期，CUDA平台已成为AI开发的标准配置，这种生态壁垒使后来者难以通过单纯硬件性能实现超越。
技术竞赛正推动GPU产业进入军备升级阶段。存储技术方面，HBM（高频宽存储器）通过3D堆叠和硅通孔技术，将内存带宽提升至GDDR的数倍，英伟达H200 GPU搭载的HBM3e已实现4.8TB/秒显存带宽。架构迭代层面，英伟达保持两年一次升级节奏，其"Rubin"平台计划整合GPU、CPU、交换机芯片和网卡，形成全栈计算系统，FP4推理性能预计达到前代5倍。在图形与计算融合领域，完整GPU需要集成光线追踪、物理模拟等复杂硬件单元，算法涉及多学科交叉，这使"全功能GPU"成为芯片设计的终极挑战，也是国产厂商突破的重点方向。
国际巨头的技术封锁与国产企业的突围尝试形成鲜明对比。当英伟达用"黄氏定律"持续刷新算力标准时，中国GPU产业正在上海张江的实验室里展开攻坚。资本市场的热烈反响与财务报表的巨额亏损形成复杂图景，折射出这个高投入、长周期行业在技术追赶与生态构建中的艰难平衡。从架构设计到软件生态，从硬件制造到应用落地，国产GPU的破局之路正在多个维度同步推进，这场关乎智能时代基础设施的竞争远未结束。
