硬科技IPO狂欢:壁仞科技引爆港股,国产算力替代按下加速键

硬科技IPO狂欢:壁仞科技引爆港股,国产算力替代按下加速键
2026年01月05日 09:23 知顿

2026年1月2日,港交所迎来新年首个交易日,也迎来了“港股GPU第一股”壁仞科技(06082.HK)的惊艳亮相。开盘股价飙升82%,盘中涨幅一度扩大至118%,市值突破千亿港元大关。

这场资本狂欢背后,是壁仞科技成立六年来在国产GPU领域的艰苦突围。作为国内第三家上市的GPU企业,壁仞科技的成功上市标志着国产芯片“四小龙”——壁仞科技、摩尔线程、沐曦股份、燧原科技——全面进入资本市场竞速阶段。

资本市场的热烈反响

壁仞科技的上市仪式吸引了香港特区政府财政司司长陈茂波、港交所行政总裁陈翊庭等政商界重量级嘉宾到场。创始人张文在致辞中强调:“上市不是终点,而是一个全新的开始”。

市场反应空前热烈,壁仞科技开盘报35.7港元,较发行价19.6港元上涨82.14%。截至当日收盘,该股涨75.82%,报34.46港元,市值达826亿港元。

此次IPO全球发售约2.85亿股H股,募集资金净额约53.75亿港元,成为港交所18C章节(特专科技公司上市制度)实施以来募资规模最大的项目。壁仞科技吸引了23家基石投资者,包括启明创投、平安人寿等知名机构。

公开发售部分获得超2347倍认购,创下过去一年港股市场最多散户认购纪录,显示出普通投资者对国产GPU赛道的高度热情。

技术崛起与团队构建

壁仞科技成立于2019年9月,总部位于上海,专注于高端云端大算力GPGPU研发,是“国产GPU四小龙”中成立最早的企业。公司聚焦企业级市场,为AI模型训练、科学计算等高端场景提供算力基础设施。

创始人张文拥有超10年AI与硬件技术领域管理经验,曾任职商汤科技总裁。公司汇聚了来自英伟达、AMD、英特尔等国际芯片巨头的顶尖人才,研发人员占比高达83%,其中78%拥有硕士及以上学历。

融资方面,壁仞科技成立仅9个月时就完成11亿元A轮融资。至IPO前,累计完成10轮融资,总融资额超50亿元,投资方包括上海国投先导基金、高瓴创投、平安集团等知名机构。

技术层面,壁仞科技已开发出第一代GPGPU架构,并推出BR106、BR110两款芯片。通过共封装两个BR106芯片裸晶,利用芯粒技术推出性能更高的BR166芯片,在峰值算力、内存等方面性能实现倍增。

国产GPU格局与竞争态势

随着壁仞科技成功上市,国产GPU“四小龙”全部进入资本市场冲刺阶段。2025年12月,摩尔线程和沐曦股份已率先在科创板上市,并创下瞩目纪录。

从财务数据看,这三家GPU厂商均未实现盈利。2022年至2024年,摩尔线程三年亏损50.05亿元,沐曦亏损超32亿元,壁仞科技亏损47.5亿元。

市场格局方面,国产GPU企业的市场份额仍较小。壁仞科技在中国智能计算芯片市场及GPGPU市场分别拥有0.16%及0.20%的市场份额。相比之下,中国智能计算芯片市场头部高度集中,前两大参与者(英伟达和华为昇腾)合计占据94.4%市场份额。

商业化进展与未来机遇

壁仞科技的收入从2023年开始显著增长。2022年至2024年,公司营业收入从50万元飙升至3.37亿元,实现指数级增长。

研发投入是壁仞科技持续发力的一环。2022年至2024年,公司研发开支分别达10.18亿元、8.86亿元、8.27亿元,累计研发投入超33亿元。

尽管面临未盈利的挑战,壁仞科技的订单储备为未来收入提供了保障。截至2025年12月15日,公司手握24份未完成的具有约束力订单,总价值约8.22亿元;同时已订立总价值12.41亿元的框架销售协议及销售合同。

市场机遇方面,灼识咨询预测,2025年中国智能计算芯片市场规模将达504亿美元。中国企业智能计算芯片的合并市场份额,预计将从2024年的约20%提升至2029年的约60%,这意味着巨大的国产替代空间。

生态构建与技术路线图

壁仞科技认识到,国产GPU的竞争已扩展到集群能力、软件生态等系统性层面。公司开发了BIRENSUPA软件平台,提供编程接口、高性能算法库等全栈组件,以降低用户迁移成本。

在产业合作上,壁仞科技积极与产业链企业协同创新。2025年,公司与三大运营商的核心商业合作相继落地:与中国联通在浙江乌镇智算中心打造国产算力集群;与湖南移动共建国产算力资源池;与中国电信完成千卡集群商业化落地。

技术迭代路线图已然明确。壁仞科技计划2026年推出基于第二代架构的BR20X系列,2028年量产BR30X云训练芯片及BR31X边缘推理芯片。

随着天数智芯1月8日即将挂牌上市,百度昆仑芯也已递交招股书,国产GPU赛道将迎来更激烈的竞争。资本市场的加持为企业提供了研发资金,但最终胜负将取决于技术实力、生态构建和商业化能力。

国产算力芯片正逐步突破从技术到应用、从产品到生态的关键瓶颈。虽然前路仍有挑战,但国产算力生态自主化发展的轨迹愈发清晰。(文 / 知顿 北溟)

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