一句話(huà)總覽：四家公司“同賽道、不同基因”，把這四家放一起看，最核心的差別不是“峰值算力誰(shuí)更高”，而是 產(chǎn)品譜系（做全功能還是做計(jì)算）、軟件生態(tài)（能不能讓CUDA代碼跑起來(lái)且跑得快）、以及量產(chǎn)交付（能不能穩(wěn)定出貨、做集群）。

從各家招股書(shū)材料里，能明確讀到的定位是：

• 天數(shù)智芯：通用GPU高端芯片及超級(jí)算力系統(tǒng)提供商，產(chǎn)品包括天垓訓(xùn)練系列與智鎧推理系列。

• 壁仞科技：高性能通用GPU，打造軟硬件體系，產(chǎn)品基于訓(xùn)推一體芯片架構(gòu)，面向訓(xùn)練/推理/科學(xué)計(jì)算。

• 摩爾線程：做全功能GPU及相關(guān)產(chǎn)品，覆蓋AI、數(shù)字孿生、科學(xué)計(jì)算等，產(chǎn)品包括AI智算、專(zhuān)業(yè)圖形、桌面級(jí)圖形、智能SoC等；且披露了2024年收入結(jié)構(gòu)：營(yíng)收4.38億元，其中AI智算3.36億元。

• 沐曦：更像“數(shù)據(jù)中心計(jì)算GPU + 軟件棧 + 集群交付”的體系化玩家；可交付板卡/服務(wù)器/集群，并強(qiáng)調(diào)兼容CUDA生態(tài)的MXMACA軟件棧。

它的產(chǎn)品定義非�！坝ミ_(dá)早期味道”：AI智算 + 專(zhuān)業(yè)圖形 + 桌面級(jí)圖形 + SoC全覆蓋，并且商業(yè)化收入主要來(lái)自AI智算。

• 好處：全功能意味著更大的生態(tài)觸點(diǎn)（圖形、渲染、數(shù)字孿生、客戶(hù)端），更容易“先活下來(lái)再變強(qiáng)”。

• 代價(jià)：圖形管線、驅(qū)動(dòng)穩(wěn)定性、ISV認(rèn)證、應(yīng)用適配……都很燒錢(qián)、很磨人。

招股書(shū)中明確寫(xiě)了訓(xùn)練（天垓）+ 推理（智鎧）兩條線，并且定位到“超級(jí)算力系統(tǒng)提供商”。

• 這更像“圍繞數(shù)據(jù)中心算力交付去做產(chǎn)品定義”，目標(biāo)是把算力做成“可用的系統(tǒng)”，而不一定追求客戶(hù)端/圖形全面開(kāi)花。

材料強(qiáng)調(diào)其通用GPU基于訓(xùn)推一體架構(gòu)，覆蓋訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算。

• “訓(xùn)推一體”在產(chǎn)品策略上通常意味著：盡量用同一套硬件架構(gòu)+軟件棧覆蓋更多工作負(fù)載，減少碎片化；但也會(huì)面臨“樣樣都要、樣樣都難”的現(xiàn)實(shí)。

沐曦明確寫(xiě)到：不僅交付板卡/模組，還能交付服務(wù)器、一體機(jī)/工作站、智算集群，并配套MXMACA軟件棧。
這套打法非常務(wù)實(shí)：“芯片只是起點(diǎn)，交付才是終點(diǎn)�！�

維度二：軟件生態(tài)——真正的護(hù)城河，不是PPT 摩爾線程：走“API層兼容CUDA + 自研編譯器”的合規(guī)路線

在問(wèn)詢(xún)函里，它把CUDA兼容路徑講得很直白：

• 一條路是對(duì)CUDA輸出物反編譯/反匯編（簡(jiǎn)單但低效且可能違反協(xié)議）；

• 另一條路是API層面兼容，源代碼易遷移，自研編譯器編譯（難但性能更好且更合規(guī)），并明確選擇第二條。想吃到CUDA生態(tài)紅利，就得在“編譯器/算子庫(kù)/驅(qū)動(dòng)/運(yùn)行時(shí)”這些硬骨頭上狠狠干。

沐曦招股書(shū)寫(xiě)得很明確：其編程接口在API層面實(shí)現(xiàn)對(duì)CUDA生態(tài)的高度兼容，幫助現(xiàn)有應(yīng)用快速遷移。并在問(wèn)詢(xún)函里進(jìn)一步把“覆蓋度”量化：支持超過(guò)6000個(gè)CUDA應(yīng)用、多種訓(xùn)練/推理框架與算子庫(kù)。這家公司把“能跑起來(lái)、跑得穩(wěn)、遷移成本低”當(dāng)成一號(hào)工程。

天數(shù) / 壁仞：招股書(shū)材料里沒(méi)有足夠軟件棧細(xì)節(jié)可引用。個(gè)人判斷如下：若目標(biāo)是數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練/推理落地，軟件棧成熟度（框架適配、算子庫(kù)、通信庫(kù)、工具鏈、驅(qū)動(dòng)穩(wěn)定性、容器/虛擬化）往往比“峰值TFLOPS”更先決定能不能進(jìn)生產(chǎn)。 維度三：商業(yè)化與交付——誰(shuí)更像“能規(guī)模化出貨”的公司？ 摩爾線程：收入披露清晰，AI智算已成主引擎

2024年?duì)I收4.38億元，AI智算3.36億元。
這至少說(shuō)明：它不是只講故事，已經(jīng)在“賣(mài)東西”。

沐曦：收入結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品形態(tài)、交付策略寫(xiě)得很細(xì)

招股書(shū)披露其主營(yíng)業(yè)務(wù)收入來(lái)自GPU產(chǎn)品、GPU服務(wù)器與少量IP授權(quán)等，并給出分產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。
還解釋了交付策略會(huì)從服務(wù)器整機(jī)逐步轉(zhuǎn)向以板卡為主（減少整機(jī)交付）。
能把“怎么賣(mài)、怎么交付、怎么控成本/毛利”講清楚的公司，通常更接近規(guī)�；�。

天數(shù) / 壁仞：本次材料片段里缺少可核對(duì)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)

因此我不在這里硬猜收入、出貨與客戶(hù)，只給結(jié)論：

• 你要比較它們，建議把“出貨形態(tài)（板卡/服務(wù)器/集群）、客戶(hù)驗(yàn)收口徑、軟件版本節(jié)奏、典型集群案例”作為同一張表去對(duì)齊。

國(guó)產(chǎn)GPU這條路，本質(zhì)上不是“做出一顆芯片”就贏了，而是要在編譯器、驅(qū)動(dòng)、庫(kù)、通信、工具鏈、穩(wěn)定性、規(guī)模化交付上，把一座座山啃穿。
從材料里看：

• 摩爾線程更像“全功能GPU生態(tài)路線”；

• 沐曦更像“數(shù)據(jù)中心算力交付+CUDA兼容遷移”的系統(tǒng)路線；

• 天數(shù)與壁仞在公開(kāi)片段里更明確的是“訓(xùn)練/推理/通用計(jì)算”的算力方向與產(chǎn)品線劃分；
  真正拉開(kāi)差距的，往往是“你愿不愿意、能不能夠，把最臟最累的軟件硬仗打到底”。

免責(zé)聲明：以上內(nèi)容僅基于公開(kāi)的招股書(shū)/問(wèn)詢(xún)函材料進(jìn)行工程化解讀與對(duì)比，不構(gòu)成任何投資建議。市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn)，決策需獨(dú)立判斷，盈虧自負(fù)。

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