狄更斯在《双城记》的开篇写道：”这是最好的时代，也是最坏的时代。“

这句话放在2026年的国产GPU行业，再贴切不过。

这确实是最好的时代，市场研究机构TrendForce将2026年国产AI芯片在国内高端市场的份额预测从约50%大幅上调至接近90%；投行Bernstein预测，英伟达在华份额可能从2025年的约40%骤降到8%左右。发改委发文指导大模型适配国产算力，9款国产AI芯片获国家级安全I级认证。

政策、市场、安全三重奏鸣，为国产GPU铺开了一条前所未有的黄金赛道。

这也是最坏的时代，国产替代从不意味着“躺赢”。四家齐聚资本市场，市值一度站上3000亿高地，但聚光灯下的考验才刚刚开始：谁在真爬坡，谁在靠财技撑门面？谁在构建护城河，谁在吃时代红利？

8月30日晚，沐曦股份的半年报压哨出炉。至此，摩尔线程、沐曦、壁仞、天数智芯四家国产GPU公司的中期成绩单全部交齐。

单看每一家都有亮点，摆在一起看，信息量更大。

收入：四家都在放量，规模拉开差距

先看数据。

摩尔线程上半年营收17.36亿元，同比增长147%；沐曦13.24亿元，同比增长45%；壁仞12.36亿元，同比增长接近20倍；天数智芯9.46亿元，同比增长约192%，其中核心GPU产品收入9.16亿元。

壁仞的增速数字最夸张，但去年同期基数只有约5900万元，弹性来自低基数。沐曦的曦云C600在5月进入量产交付，收入稳步爬坡。天数智芯也进入了放量阶段。

营收数据的背后是交付节奏。GPU从点亮、送样、适配，到进入客户集群确认收入，中间隔着漫长的验证周期。国产GPU厂商的集体放量，说明前期积累的项目开始集中兑现，报表终于接得住此前多年的研发投入。

利润：先看扣非，再说别的

沐曦上半年归母净利润6.12亿元，账面不错，很好看。但这里面包含了较大金额的公允价值变动收益——主要是公司所持股票等金融资产市值上涨带来的，属于炒股赚的钱，和卖芯片的主业是两码事。剔掉这些，沐曦扣非亏损0.49亿元。好消息在二季度：单季扣非净利润0.54亿元，主业首次转正。

壁仞上半年亏损3.77亿元，经调整亏损3.37亿元，收入还处在爬坡期。天数智芯账面利润1.06亿元，经调整利润2.46亿元，其中其他收入及收益贡献较大，主业成色还需要更多季度来验证。

摩尔线程上半年归母净亏损1156万元，上年同期是亏2.71亿元；扣非亏损1.51亿元，同比也明显收窄。

更早的信号出现在一季度：单季归母净利润2936万元。也就是说，四家里最早拿出单季盈利的是摩尔线程，Q1就做到了；沐曦的单季转正出现在Q2。

毛利率比增速更能说明问题

GPU公司要想扩大收入，方法很多。

可以降低价格换订单，可以销售毛利率较低的整机和解决方案，也可以承接集成项目。收入会增长，但增长能不能转化成利润，还要看毛利率和费用率。

其中，摩尔线程和沐曦股份的毛利率均为约57%，壁仞约43%，天数智芯约17%。

摩尔线程和沐曦处在同一档。收入很小的时候保持高毛利不难，项目挑着接就行；收入做到十几亿元之后，客户变多、交付扩大、产品组合变复杂，毛利率还能稳在57%左右，说明规模上量的过程中没有靠低价单换订单。这几项合在一起，含金量就出来了。

研发投入方面，壁仞上半年约8.04亿元，摩尔约7.69亿元，天数约5.59亿元，沐曦约5.25亿元。壁仞投入最高，体现了其仍在集中攻关和扩展产品；沐曦以四家中相对较低的研发费用取得第二高收入，效率表现不错；天数的研发投入与当前收入相比仍然较重。

集群和生态：决定下半场的牌

这几年国产GPU发布了很多芯片，参数一个比一个漂亮。但客户真正采购时，看的东西远比参数表复杂。

买几十张卡做测试，单卡性能很重要。进入千卡、万卡集群以后，通信效率、故障恢复、模型迁移、软件兼容、任务调度和长期运维都会影响有效算力。

摩尔依托MUSA统一系统架构覆盖AI计算、图形渲染、科学计算和超高清视频，并通过夸娥智算集群推动规模交付，路线覆盖面最广。

沐曦聚焦通用GPU和AI计算，曦云C600等产品进入批量交付，MXMACA软件栈的成熟度将影响客户迁移速度。

壁仞围绕BR系列大算力产品推进认证和集群落地，上半年收入跳升说明交付速度明显加快。

天数依托天垓、智铠等产品覆盖训练与推理，优势更偏向既有客户和应用场景的持续拓展。

四条路线各有侧重。沐曦在AI计算效率和经营改善上表现突出，壁仞的大算力路线带来较强的放量潜力，天数已经形成一定客户和产品基础。摩尔的全功能GPU路线难度更高，覆盖场景也更宽。若MUSA生态和集群交付继续扩大，其软硬件投入可以在更多负载之间复用，长期空间相对更大。

往后看，具身智能、数字孪生、工业仿真和三维内容生成都需要处理复杂的物理世界数据。机器人训练既需要AI算力，也需要图形渲染和物理仿真。

张建中曾经说过，国内这条路没有人做，我们得补上。

事实上，这个选择已经逐渐显示出分量。全功能意味着研发投入更高，也意味着公司可以进入更多应用场景。只要软件和交付跟得上，前期投入便有机会转化成更宽的收入来源。

国产替代进入下半场，交付能力决定收入

行业空间已经没有太大争议。

AI基础设施投资继续增加，训练和推理需求都在增长。外部供应约束叠加自主可控要求，越来越多客户开始验证国产GPU。

变化主要发生在采购标准上。

几年前，客户关心的是国产芯片能不能点亮，能不能完成一次模型训练。如今的问题已经变成能否稳定运行，能否扩展到千卡和万卡，现有模型迁移需要多长时间，软件工具是否好用，出了问题能否及时解决。

行业红利不会平均落到每家公司头上。

产品成熟度不足的企业可能拿到测试订单，却很难形成持续收入。软件生态不完善，客户迁移成本就会居高不下。没有大规模集群交付经验，订单越大，项目风险反而越高。

从这个角度看，摩尔线程多走了半步。

它已经形成十几亿元的半年收入，夸娥进入商业交付，MUSA拥有较大的开发者基础，全功能GPU也为未来应用留出了空间。这些因素共同决定了公司当前的领先身位。

接下来我会重点看几个变量。夸娥集群能否复制到更多客户，扣非亏损能否继续收窄，经营现金流能否随着项目验收逐渐改善。

只要这几项继续向好，盈利就会从偶尔出现，慢慢变成能够持续验证的经营结果。

最后的判断

“不做研究就投资，如同玩扑克牌却不看牌。”

2026年H1的业绩数据，就是四家摊在桌面上的牌。

国产替代从“政策驱动”走向“产品力驱动”的下半场，真正拉开差距的不再是融资能力，而是营收质量、工程壁垒和生态构建速度。万卡集群的商业化交付、异构协同的工程壁垒、全功能GPU的生态广度——这些数字之外的东西，是决定国产GPU厂商竞争力的底层逻辑。

凯文·凯利在《必然》中写道：“未来已经到来，只是尚未均匀分布。”

国产GPU的未来，正在2026年这份中期成绩单里，加速分布。而在四大厂商之中，摩尔线程无疑是那个率先拿到“未来门票”的玩家。

我的判断：在商业化速度、技术壁垒和增长确定性这三个维度上，摩尔线程已经跑出了自己的身位。