不久前，百度（NASDAQ：BIDU）创始人李彦宏曾直言，当前AI产业的结构并不健康——最底层的芯片环节拿走了行业绝大部分价值，而上层的模型与应用所创造的价值却逐级递减。他指出，健康的AI产业结构应呈“倒金字塔”形态。
然而，在英伟达（NASDAQ:NVDA）、寒武纪（688256.SH）等芯片企业市值屡创新高，摩尔线程（688795.SH）上市首日涨幅一度飙升超500%的背景下，面对芯片股不断上演的“造富神话”，李彦宏也按捺不住了。
近期，市场传出百度旗下昆仑芯科技有限公司（以下简称“昆仑芯”）即将独立上市的消息，迅速引发广泛关注，百度股价随即迎来一波显著上涨。
12月7日，百度正式发布公告确认：公司正在评估分拆昆仑芯独立上市的可能性，但尚未作出最终决定。
Omdia研究总监何晖在接受《中国经营报》记者采访时表示：“近期只要是与AI相关的芯片企业，IPO获批节奏都明显加快。”
昆仑芯加速“去百度化”
昆仑芯的故事始于2018年。在当年的百度AI开发者大会上，百度正式宣布启动“昆仑”AI芯片项目，进军AI芯片领域。该芯片的研发基础源自百度此前八年在CPU、GPU及FPGA等AI加速器上的技术积累。
2020年，采用14纳米工艺的昆仑芯第一代产品实现量产，并大规模部署于百度内部业务，包括搜索引擎和小度智能助手等，同时也逐步落地于互联网、工业制造、智慧金融等外部场景。
2021年成为昆仑芯发展的关键节点：百度完成芯片业务的独立融资，并正式成立昆仑芯科技有限公司。天眼查数据显示，其首轮战略融资后估值已达约130亿元。此后，昆仑芯在2022年至2025年间又完成了四轮融资，但未再披露具体金额与估值。
值得注意的是，昆仑芯的投资方阵容堪称豪华，包括比亚迪（002594.SZ）、中关村科学城、君联资本、工银投资、北京市人工智能产业投资基金、招银国际资本等。这些战略投资者的加入，显著增强了昆仑芯在产业链协同方面的优势。
独立运营后，昆仑芯加速拓展百度体系外的市场，其产品已广泛应用于智慧城市、工业制造、智慧金融、生物计算、自动驾驶等多个领域。
百度选择在此时推动昆仑芯分拆上市，显然与当前AI芯片市场的火热密切相关。截至12月11日，百度总市值约为3400亿港元。而上市仅一周的摩尔线程市值已逼近4000亿元，更不用提英伟达高达4.47万亿美元的市值，以及寒武纪超过5900亿元的市值。
电子创新网CEO张国斌对记者表示：“目前百度在美股和港股的市值，可能未能充分反映其在芯片领域的潜在价值。市场对百度的认知仍主要停留在互联网广告和云服务层面，对其芯片业务重视程度相对不足。”
北京市社科院副研究员王鹏则指出，分拆昆仑芯是百度以“硬科技”破局的关键战略。“通过独立融资释放芯片业务的技术溢价，不仅能提升昆仑芯自身估值，也有望为百度集团整体市值注入新动能。当前百度市值受传统业务拖累，分拆后昆仑芯将脱离互联网公司的估值框架，以科技股逻辑重塑价值，进而带动百度集团整体市值跃升。”
百度分拆昆仑芯上市，最核心的目的是最大化昆仑芯作为AI芯片公司的独立价值。
毕竟，从政策角度看，当前正值AI芯片企业上市的窗口期。何晖表示：“国家对AI芯片企业的支持力度大，相关IPO审批节奏明显加快。”
谈芯首席分析师王树一也对记者直言，从当前资本市场对AI芯片的热度来看，趁市场愿意买单的时候，把昆仑芯拆分上市，能得到较好的财务回报。
此外，从业务角度看，尽管昆仑芯早在2021年就已实现法律和运营上的独立，但市场仍普遍将其视为“百度附属”。分拆上市有助于其去掉“百度标签”，以更中立的身份吸引更广泛的合作伙伴，包括其他互联网大厂、云服务商等。
造富神话能否再度上演？
12月5日，被誉为“国产GPU第一股”的摩尔线程登陆资本市场，上市首日表现强劲：开盘暴涨468.78%，盘中股价最高触及688元/股，首日市值即飙升至2820亿元。截至12月11日，其总市值已突破4000亿元，多位公司高管因此跻身亿万富翁行列。
从时间线看，昆仑芯与摩尔线程、壁仞科技等属于国产AI芯片创业潮中的同期选手。
“当前的政策红利、算力需求爆发与资本热捧，正共同推高国产芯片企业的估值。”王鹏表示，若昆仑芯能加速商业化进程并构建开放生态，便有望复刻行业龙头的估值逻辑，成为AI芯片赛道新一轮“造富神话”的标杆。
张国斌认为，昆仑芯在技术层面已取得显著进展，其芯片在性能与能效比方面具备竞争力。例如，昆仑芯P800芯片已获得市场认可，主要供应给国有企业及政府主导的数据中心项目。
公开信息显示，昆仑芯今年成功中标中国移动十亿元级订单。独立上市后，其作为中立供应商的身份将进一步增强，有助于争取更多外部客户。
“根据目前的公开信息，百度昆仑芯在国内AI芯片市场处于第一梯队。”张国斌指出，从产品看，昆仑芯P800支持8卡和16卡配置，总吞吐最高达每秒482次，是首款支持单机部署DeepSeek V3/R1671B满血版大模型的国产芯片。其FP16（半精度浮点）算力为345TFLOPS，超过英伟达H20的148TFLOPS。并且该芯片采用XPU可扩展架构，相比传统GPU实现更高能效。同时，它与百度飞桨（PaddlePaddle）框架深度协同，使得优化推理效率提升30%以上。
IDC数据显示，2024年，昆仑芯出货量达6.9万片，约为寒武纪（2.6万片）的2.65倍。
前不久举办的2025年百度世界大会上，昆仑芯公布的最新路线图显示，针对大规模推理场景优化的M100芯片计划于2026年年初上市，并将在2027年年初推出面向超大规模多模态模型训练的M300芯片。同时，昆仑芯还在规划更强大的“天池”超节点算力集群。
何晖分析称，当前资本市场对GPU、NPU、AI加速器等大算力芯片仍保持高度热情。“只要产品经过市场验证、具备明确应用场景，估值就有坚实支撑。加之AI算力需求尚未见顶，中美双方持续加码投入，市场对芯片行业的长期增长预期极为乐观。只要投资者相信国产企业发展与生态构建的长期逻辑，就会给予高估值。”
王树一亦表示：“若昆仑芯能顺利快速上市，其估值不会低。当前本土芯片企业尚未形成垄断格局，这也为新进入者提供了估值溢价空间。”
差距与差异化
尽管国产AI芯片备受资本追捧，但中外差距依然存在。
“从制程工艺上来讲，我们跟美国大概差两代。”上海合见工业软件集团有限公司总经理徐昀客观地指出，当前国内AI芯片主流采用12纳米或7纳米工艺，而北美地区已逐步向2纳米节点推进。受工艺限制，国内单颗AI芯片的算力约为北美同类产品的30%，在内存容量、数据带宽等关键性能指标上，也仅能达到北美芯片的40%至70%。
不过，面对工艺瓶颈，国内企业正通过技术路径创新寻求突破。例如，借助算力组网、超节点架构等方案，在384卡规模部署下，国产AI系统的整体算力可达北美同类系统的2.1倍。这一策略已成为当前弥补单芯片性能差距、推动国产AI算力落地的重要路径。
何晖对记者指出，中美双方的AI路径已经逐渐出现分化。“美国走的是‘堆算力+通用大模型+出租算力’模式；而中国更强调‘重应用、端侧部署、行业渗透’，追求AI的实际落地效果，而非单纯追求算力规模。”
对昆仑芯来说，未来发展的关键在于能否打造独立于百度的软件栈和开发者生态，同时兼容多模型。
据了解，昆仑芯正在积极拓展与其他AI框架和平台的兼容性，如与DeepSeek及其他大模型的适配工作也在推进中。张国斌指出：“按挑战难易程度来说，昆仑芯面临的挑战是技术迭代风险、生态建设和市场需求波动。但通过持续的技术创新、生态拓展与市场开拓，昆仑芯有望不断提升在AI芯片领域的竞争力与市场份额。”
值得一提的是，近期美国传出可能放宽英伟达对华高端芯片出口的消息，引发市场对国产AI芯片前景的担忧。
对此，业内人士普遍认为，中国AI产业已形成“不依赖英伟达也能走通”的战略共识。目前，包括摩尔线程在内的国产芯片企业已构建起涵盖硬件、软件及兼容CUDA中间件的全栈解决方案，具备“英伟达可用则兼容，不可用则自立”的能力。
“即便英伟达芯片重新进入中国市场，国内厂商也会优先保护本土供应链，不会完全转向。”何晖强调，“你（英伟达）不来，我们就多堆几颗国产芯片；你来了，我们的算力成本会更低一点儿——但生态，我们绝不会放弃。”
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