汽车芯片赛道，会诞生一匹新黑马吗？
本周，备受瞩目的“国产GPU第一股”摩尔线程，发布首次公开发行股票并在科创板上市的发行结果公告。此前，公司预计IPO募集资金总额为80亿元。
摩尔线程创始人张建中，曾担任英伟达全球副总裁、中国区总经理，在GPU行业拥有近二十年的积累和丰富经验。此外，摩尔线程多位核心高管也有英伟达公司的工作经历。
招股书显示，2022至2024年，摩尔线程实现营业收入分别约0.46亿元、1.24亿元、4.38亿元；对应实现归属净利润分别约-18.4亿元、-16.73亿元、-14.92亿元，公司仍处于持续研发投入阶段。
受益自主可控和国产替代机会，2025年上半年，摩尔线程实现营业收入7.02亿元，已超过2022年至2024年的营收总和，但仍陷入亏损，同期实现归母净利润-2.71亿元。
其中，公司收入增长主要来自AI智算产品收入增长，上半年AI智算收入达6.65亿元，占总营收比重的94.85%。目前，收入贡献主要集中于电信运营商、智算中心等大型B端客户。
为了对标英伟达CUDA的生态，摩尔线程自主研发了MUSA架构，可同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真及超高清视频处理所需的计算能力。
截图来自摩尔线程招股书
公开信息显示，摩尔线程IPO募集资金将用于新一代自主可控AI训推一体芯片研发项目、新一代自主可控图形芯片研发项目、新一代自主可控AI SoC芯片研发项目及补充流动资金。
其中，计划投资19.81亿元布局大算力低功耗AI SoC，涉及应用于车载领域的车规芯片以及车规模组。此前，摩尔线程公开披露，“长江”SoC芯片（性能规格超越高通骁龙8295）主要面向新能源汽车的智能座舱，导入周期较长，预计将于2026年导入并量产。
数据显示，“长江”SoC的性能指标是单芯片50 TOPS智能算力，相比而言，高通8295平台的基础AI算力达30 TOPS，高性能版可以达到60 TOPS。 不过，由于汽车市场仍处于快速迭代周期，AI算力的需求还在持续攀升，尤其是应对端侧大模型的上车需求。
比如，接下来，陆续进入上车周期的高通8397是360TOPS的AI算力，8797则是720TOPS；此外，主打性价比市场的MTK，今年量产上车的天玑座舱S1 Ultra，AI算力是53 TOPS，再加上自带集成5G通讯，综合竞争力极高。
而摩尔线程选择从车端座舱AI芯片切换，或许也是看到相比智驾更低的门槛以及车企对于端侧大模型在人机交互层面的刚需。个性化的交互体验正在成为车端座舱进化新趋势。
比如，相比于智驾芯片上车需要更强有力的算法支撑（无论是Tier1还是软件Tier2，能够拿出一套可用的NOA辅助驾驶算法，寥寥无几），座舱AI交互背后的软件开发，难度相对较低，整体生态体系也更为完善。
无论是座舱域的QNX底层操作系统（包括虚拟化），还是上层的安卓系统，还是类似Unity、Unreal Engine这样的3D引擎实现UI界面升级，软件Tier2需要提供的支持，更多是根据不同车企功能定义来做定制开发。
此外，以大模型为例，辅助驾驶的系统开发难度高，并且绝大部分是需要车企或者方案提供商进行自主研发。而在座舱部分，DeepSeek、豆包等通用大模型可以快速接入系统。
相比而言，辅助驾驶尤其是高阶辅助驾驶，除了功能实现，还有不断抬高的准入门槛。“从实际的使用频率来看，座舱交互也是要远高于辅助驾驶，”业内人士表示。
按照工信部最新政策风向，智能座舱多模态交互、场景化服务等创新模式也在不断涌现，例如基于用户驾驶习惯与出行需求，提供个性化导航、娱乐与办公服务，推动汽车从“交通工具”向“移动智能空间”转型。
高工智能汽车研究院监测数据显示，截至今年三季度末，中国市场（不含进出口）乘用车前装标配AI座舱（NPU算力>30TOPS）搭载率首次突破10%大关；同时，算力门槛还在不断提高，预计未来几年，超百TOPS算力将逐步成为AI座舱的标配。
另一组数据显示，2025年1-8月，华为麒麟芯片在中国市场35万元以上高端豪华车型座舱智能SoC份额上超过高通，创造历史。这也意味着，国产座舱平台已经在高端车型市场占据主力地位。
此外，包括芯擎科技、杰发科技、芯驰科技等“中国芯”玩家也正在高性能座舱SoC市场争夺订单。综合来看，国产方案已经形成在低中高端市场的全面围剿，并实现“自主可控+性价比”的市场效应。
同时，在适配端侧AI大模型方面，中国玩家也已经有了自己的产品定义逻辑。同时，中国市场已发布的AI大模型，在全球数量占比也一直位居首位。“相比于海外芯片厂商，中国供应商在多元化适配方面，有着独特的优势。”
作为本土供应商的代表，芯驰科技推出的新一代AI座舱SoC—X10，采用4nm工艺制程，NPU算力达到40TOPS，同时还匹配了128位 LPDDR5X内存接口，带宽高达154 GB/s，是当前已量产上车的旗舰座舱芯片带宽的两倍以上。
芯驰科技CTO孙鸣乐表示，芯驰X10能够有效支持AI大模型的运行，可以实现7B（70亿参数）模型每秒输出20 token/s，响应时间控制在1秒以内。“AI大模型在运行过程中，性能瓶颈和主要资源消耗并非CPU，而是NPU和系统带宽。”
尤其是作为新势力「价格黑马」的零跑，从高通8155、高通8295到明年量产上车的8797（AI算力高达320 TOPS），进一步搅动AI座舱的“军备竞赛”。
比如，今年7月，零跑B01以12.58万元标配高通8295创下全市场最低价不到3个月，北京现代EO弈欧就以11.98万元标配高通8295再破新低。
而恰好抓住大模型训练和推理、国产替代+自主可控的刚需红利进入高速增长期的摩尔线程，自然也不想错过智能汽车的新一轮红利，这也是AI规模化落地核心赛道之一。
有意思的是，作为曾任英伟达全球副总裁兼中国区总裁的张建中，恰恰经历了理想、蔚来、小鹏等中国新势力车企的起步阶段。从蔚来第一代座舱搭载英伟达Parker，到小鹏、理想“带火”Xavier、Orin，张建中都是参与者之一。
当然，换个角度来说，作为打造「中国版」英伟达的摩尔线程来说，前者的汽车业务收入一直以来都只占总营收的不到个位数，对于摩尔线程来说，对于汽车产品线的持续投入，以及最终的产出回报，也是一个需要权衡的问题。
