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8月27日，國產(chǎn)GPU獨(dú)角獸沐曦股份回復(fù)科創(chuàng)板IPO首輪審核問詢函，就十四個(gè)核心關(guān)切做出回應(yīng)，涵蓋產(chǎn)品研發(fā)、市場競爭、營收狀況、現(xiàn)金流等多個(gè)方面。其中，監(jiān)管部門以及市場都尤為關(guān)注的關(guān)鍵問題在于，沐曦股份如何應(yīng)對以英偉達(dá)為首的境外GPU龍頭對國內(nèi)市場的影響。其回復(fù)稱，沐曦與英偉達(dá)的主要客戶群體存在較大差異，不構(gòu)成直接競爭。另外，沐曦還披露了其下一代芯片的最新進(jìn)展及計(jì)劃。

問詢函中特別點(diǎn)名指出，在今年7月英偉達(dá)宣布將恢復(fù)H20在中國的銷售，其未來可能獲準(zhǔn)推出基于Blackwell架構(gòu)的新特供產(chǎn)品的背景下，沐曦股份將如何評估其可能對公司業(yè)績及市場拓展產(chǎn)生的影響。

沐曦股份旗下C500系列產(chǎn)品 沐曦官網(wǎng)

沐曦認(rèn)為，因雙方產(chǎn)品的主要客戶群體存在較大差異，其與英偉達(dá)H20芯片不構(gòu)成直接競爭。其解釋道，作為一款面向中國大陸市場的“特供”版芯片，H20的性能相比同架構(gòu)的H100芯片有所縮水，在人工智能訓(xùn)練任務(wù)中進(jìn)行千億、萬億級參數(shù)量的大規(guī)模訓(xùn)練效率有限。但由于配備了大容量HBM3顯存并保留了NVLink4.0的卡間高速互連帶寬，H20芯片在人工智能推理場景的應(yīng)用更為廣泛，主要面向有豐富的人工智能應(yīng)用場景需求的互聯(lián)網(wǎng)廠商。

根據(jù)國際投資研究機(jī)構(gòu)伯恩斯坦（Bernstein）調(diào)研報(bào)告顯示，2024年，H20芯片在國內(nèi)市場的主要客戶為互聯(lián)網(wǎng)廠商，四個(gè)互聯(lián)網(wǎng)大廠的H20采購量合計(jì)占據(jù)87%的份額。

其補(bǔ)充道，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的采購決策高度市場化，出于對產(chǎn)品性價(jià)比和生態(tài)競爭力的考慮，其第一選擇仍然是國際產(chǎn)品，而在部分推理場景下可能會使用國產(chǎn)算力芯片，但通常也是優(yōu)先選擇自有產(chǎn)品，或者扶持其投資的生態(tài)鏈企業(yè)。

而沐曦股份的主力產(chǎn)品為用于人工智能訓(xùn)練（訓(xùn)推一體）場景的曦云C系列GPU。其曦云C500系列產(chǎn)品的下游客戶以國家人工智能公共算力平臺、運(yùn)營商智算平臺、商業(yè)化智算中心以及教科研、金融等行業(yè)客戶為主，與英偉達(dá)H20的主要目標(biāo)銷售市場不存在直接競爭。

此外，沐曦還指出，其產(chǎn)品在客觀上已具備替代H20的性能。曦云C500系列產(chǎn)品的單卡算力已超過H20，其最新一代旗艦曦云C600系列產(chǎn)品的單卡算力亦領(lǐng)先于英偉達(dá)H20，并具備FP8計(jì)算單元，能夠支持多精度計(jì)算。同時(shí)，曦云C600系列產(chǎn)品配備了大容量顯存，超過H20的96GB版本，具備DeepSeek等大模型廠商訓(xùn)練所需的FP8（8位浮點(diǎn)數(shù)）低精度計(jì)算單元，在人工智能計(jì)算場景可以充分發(fā)揮高性能優(yōu)勢。

不過，沐曦也坦承，境外龍頭英偉達(dá)在技術(shù)水平、產(chǎn)品性能、 軟件生態(tài)、大規(guī)模集群建設(shè)等方面仍具有明顯的領(lǐng)先優(yōu)勢，而AMD亦緊隨其后不斷迭代和優(yōu)化產(chǎn)品性能。國產(chǎn)GPU廠商仍面臨“四個(gè)難點(diǎn)”。

與國際巨頭相比，產(chǎn)品性價(jià)比存在差距。國內(nèi)企業(yè)在技術(shù)積累、人才密度、經(jīng)營規(guī)模及資金實(shí)力各方面與國際巨頭存在明顯差距，疊加制程工藝限制，短期內(nèi)難以突破其高性價(jià)比產(chǎn)品構(gòu)筑的全球市場壁壘。

商業(yè)客戶嚴(yán)苛的服務(wù)水平要求及準(zhǔn)入門檻拉長產(chǎn)品導(dǎo)入周期。以國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為代表的商業(yè)客戶對GPU產(chǎn)品的綜合性能及穩(wěn)定性要求極高，采購GPU仍以可售的國際產(chǎn)品為主，國產(chǎn)GPU占比較低且多數(shù)集中于推理場景，訓(xùn)練場景需要更大規(guī)模集群測試的時(shí)間與資源投入，因此國產(chǎn)GPU產(chǎn)品導(dǎo)入較慢，商業(yè)化進(jìn)程遲緩。

國產(chǎn)GPU軟件生態(tài)相對薄弱，客戶遷移成本較高。雖然國產(chǎn)GPU依托通用型架構(gòu)優(yōu)勢，具備兼容CUDA的理論基礎(chǔ)及路徑可行性，但生態(tài)適配、迭代和培育建設(shè)是一項(xiàng)長期、復(fù)雜的系統(tǒng)性工程，短時(shí)間內(nèi)預(yù)計(jì)無法改變國產(chǎn)GPU相較國際產(chǎn)品生態(tài)薄弱的困境。

客戶對能否保障供應(yīng)鏈持續(xù)穩(wěn)定也有所擔(dān)憂。國產(chǎn)GPU的供應(yīng)鏈穩(wěn)定性，也是影響互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等部分客戶采購決策的主要考慮之一。