□ 未来，沐曦将以全面开源MXMACA为核心战略，致力于打造中国人工智能领域统一的底层软件生态

　　□ 公司产品研发的策略是“在售一代、在研一代、预研一代”，充分布局前沿新兴应用场景，持续夯实企业的长期市场竞争力

　　□ 我们的目标是打造世界一流的GPU芯片及计算平台，成为数字经济的算力基石

　　AI浪潮席卷全球，算力产业风起云涌。

　　12月17日，国产GPU龙头沐曦股份登陆科创板。这一里程碑事件，不仅标志着国产算力生态再次实现突破，更彰显了我国在通用GPU芯片领域历经多年技术攻坚所积累的创新实力。

　　自创立之初，沐曦股份便对标国际旗舰芯片产品，瞄准高性能通用GPU计算市场，通过自研核心IP、自主设计GPU架构和指令集，同步开发与硬件相配套的开源软件栈，构建起软硬协同的生态“护城河”。

　　如今，沐曦股份进入发展新阶段，将在持续迭代升级软、硬件产品的基础上，进一步深耕核心应用场景，前瞻布局新兴技术领域，打通产业链关键环节，持续拓宽市场边界。

　　“我们的目标是打造世界一流的GPU芯片及计算平台，成为数字经济的算力基石。”沐曦股份联合创始人、CTO兼首席硬件架构师彭莉在接受上海证券报记者采访时表示。

　　硬件先行：深耕通用GPU

　　2020年，人工智能技术迈向了新阶段——从“小模型+判别式”转向“大模型+生成式”，推动应用场景从传统的人脸识别、目标检测、文本分类，向文本生成、文生图、语音生成等升级。

　　彼时，沐曦股份刚刚成立，创始团队敏锐地注意到，通用GPU将是支撑未来各类高性能计算场景的“不二之选”。

　　“在AI领域，硬件的发展要先于软件。”彭莉告诉记者：“产业处于快速发展阶段，软件算法的更新以月为单位，但硬件的研发周期往往长达两至三年。”

　　换言之，算力芯片的开发，就是在以长周期迭代的硬件产品，适配短周期快速升级的产业发展节奏。这意味着，硬件必须在设计之初就具备极强的前瞻性考量与系统性思维。

　　而这也是沐曦股份选择通用GPU技术路线的底层逻辑。“无论上层的算法如何变化，通用GPU总是能以其架构优势适配各类软件的计算需求与场景，从而节省大量算子开发时间，降低软件人力投入，并实现硬件资源在多业务场景中的高效复用。”彭莉说。

　　不过，相较于DSA（特定架构领域），通用GPU架构虽在泛用性与兼容性上具备显著优势，但开发难度也更高。为此，沐曦股份舍得为研发“下成本”，近三年累计研发投入金额为22.47亿元，占近三年累计营业收入的比例为282.11%。截至2025年3月，公司已取得境内授权专利共计255项，其中境内发明专利245项。

　　“沐曦的创始团队深耕通用GPU设计领域超20年，这也是我们的核心优势之一。”彭莉补充道：“通用GPU作为算力的基石，对底层算力的可靠性与AI产业的长期发展具有重要意义，我们坚信通用GPU非做不可。”

　　开放兼容：打造开源生态

　　开发出通用GPU芯片是否即告成功？答案显然是否定的。海外通用GPU巨头的发展路径已表明，可用的高性能GPU IP虽是实现突破的基石，但生态系统的构建更是厂商的核心竞争力。

　　“通用GPU的技术实现具有高度复杂性，其成功不仅依赖于底层高性能芯片的设计，更需要构建一个高度集成化的软件栈体系。”彭莉向记者表示：“软件栈好似一根‘点石成金’的魔法棒，能够掩盖GPU复杂的底层代码，让使用者能够使用计算机高级语言调用GPU的整体算力，使得下层硬件能够较好地支撑上层的算法与数据。”

　　事实上，在研发通用GPU芯片之初，沐曦股份同步启动了MXMACA软件栈的开发工作。MXMACA不仅包含完整的自研驱动层、编译器和数学库，还可兼容国际主流的编程语言及编程生态。更重要的是，公司自2025年起开始推进MXMACA走向开源，打造中国版的GPU开放编程接口标准，推动解决跨GPU平台的应用兼容难题。

　　“用的人多了才能形成生态。”彭莉表示：“我们将软件栈的核心源代码进行开源，意在让更多开发者在从其他主流生态无缝切换至MXMACA之余，深入理解沐曦GPU软硬件协同完整技术架构带来的便利性，持续扩大MXMACA的影响力。”

　　目前，在AI框架、高性能算子库的支持度和模型的适配度方面，MXMACA软件栈已形成深厚的积累，可支持超过6000个国际主流应用，与超过1000个模型实现了原生适配。同时，基于较强的生态兼容性，公司MXMACA软件栈能够开放拥抱全球开发者丰富的开源成果，拥有丰富的人工智能落地场景。

　　“未来，沐曦将以全面开源MXMACA为核心战略，致力于打造中国人工智能领域统一的底层软件生态。”彭莉表示。

　　“击穿”产业链：推进场景落地

　　自GPT-4发布以来，全球人工智能算力建设进入加速通道，下游爆发的算力需求推动全球GPU产品快速上量。Verified Market Research的数据显示，2024年全球GPU市场规模为773.9亿美元，2030年有望达到4724.5亿美元，2024至2030年的复合增长率高达35.19%。

　　此时，沐曦股份的硬件与软件建设均趋于完善，亟须将产品优势转化为市场优势。因此，算力解决方案的场景落地成为有待突破的新难点。

　　“人工智能的技术价值已获广泛认可，但其长且复杂的产业链中仍存‘瓶颈’。”彭莉向记者解释道：“产业链的每个环节均不乏优秀企业，但各自相对独立，协同有限。比如沐曦虽具备优秀的GPU设计能力，但要实现技术价值向应用场景的有效转化，为市场提供易于落地的算力解决方案，仍需深度结合行业‘Know-How’进行适配。”

　　为“击穿”产业链，沐曦股份提出了“1+6+X”方案。其中，“1”代表以国家人工智能公共算力平台、商用AIDC及运营商智算中心构成的数字算力底座，即公司发展的基本盘；“6”则聚焦AI赋能的六大关键行业——金融、医疗健康、能源、教科研、交通、大文娱，这些垂直领域将成为未来GPU市场增长的核心驱动力；“X”代表面向未来的产业，包括具身智能、低空经济、量子计算及其他“AI for Science（人工智能驱动的科学研究）”应用。

　　“我们希望沿着产业链寻找上下游合作伙伴，在积累行业‘Know-How’的同时，面向上述行业打造典型落地案例，有效开拓市场。”彭莉表示。

　　值得注意的是，沐曦股份本次IPO拟募资39.04亿元，除用于开发新一代训推及推理通用GPU外，还将围绕前沿芯片技术研发和前沿GPU系统研发两大方向开展研发工作。其中，前沿芯片技术研发包括超高带宽显存、先进工艺芯粒（Chiplet）架构、设计工艺联合优化（DTCO）、GPU光互连技术等；前沿GPU系统研发具体包括大功率POL（负载点）电源设计与优化、GPU系统散热技术研究、Scale-up（纵向扩展）互连方式优化改进、超节点服务器系统交换架构的演进与优化等。

　　“公司产品研发的策略是‘在售一代、在研一代、预研一代’，充分布局前沿新兴应用场景，持续夯实企业的长期市场竞争力。”彭莉表示。