近期，一家来自苏州的国产GPU企业走到了上市关口。

格隆汇获悉，港交所披露易显示，苏州登临科技股份有限公司（简称“登临科技”）于10月25日通过主板上市聆讯，拟以18C章特专科技公司的身份登陆港股，中信证券、中信建投国际、中银国际担任联席保荐人。

登临科技走的是18C章里“未商业化公司”通道。按规则，收入不足2.5亿港元的特专科技公司，上市市值原本须不低于80亿港元，2024年8月起临时下调至60亿港元。

01

专注于GPGPU领域，估值71.9亿元

登临科技2017年11月成立于苏州，初始注册资本仅25万元，由王平、王震宇、王晨辉等人出资设立，李建文同期加入共同创业。

公司管理团队几乎都在“图芯芯片”（一家嵌入式GPU IP授权商）工作过。

董事长兼CEO王晨辉，48岁，上海大学计算机本科，先后在思源笙EDA、科泰世纪做软件，2007年起任图芯高级工程师；

首席创新官王平，46岁，清华电子工程本科、微电子硕士，历任图芯设计验证工程师、架构师、架构经理；

首席战略官李建文，61岁，清华光刻及制程本科、电路设计硕士，做过Cisco工程技术负责人、Cadence研发总监、图芯产品开发副总裁，还在北极光创投做过顾问。此外还有一位已故联合创始人王震宇。

登临科技在2026年1月完成D2+++轮融资，投后估值71.9亿元，市场消息称本次IPO拟募资约3亿至4亿美元。

公司的主要机构股东包括北极光创投、中电科投、东微半导体、高通中国、中国互联网投资基金、元禾璞华、张江燧锋等。

登临科技主营GPGPU（通用图形处理器）的研发、设计与销售，采用fabless模式，晶圆制造和封装测试外包给晶圆代工厂及OSAT厂商。

公司的GPGPU产品随着AI行业的发展不断演变，从早期以计算机视觉为中心的工作负载部署，进阶至支持生成式AI模型，再进展至更近期赋能企业级AI智能体。

目前，公司的GPGPU解决方案已落地六大主要应用领域：智慧城市、企业私有云、教育、工业质检、行业大模型及系统集成。

公司的客户主要为企业及机构用户，尤其是在智慧城市、企业私有云及教育等主要应用场景中。

这些客户包括解决方案提供商、原设备制造商及集成商，他们将公司的产品应用于真实世界环境和业务场景中，如智能监考、工业质检、LLM推理及边缘到云的AI计算等等。

2023年，公司八成GPGPU产品收入来自智慧城市；到2026年前4个月，企业私有云已占83.0%，智慧城市降至12.2%——场景重心的迁移与KS系列的放量互为印证。

按应用场景划分的销售GPGPU产品的收入，来源：招股书

02

报告期内累计亏损约9.26亿元，研发费用较高

2023年、2024年、2025年、2026年1-4月（报告期），登临科技的营业收入分别为2793万元、8263万元、1.71亿元、2亿元。

报告期内，公司净利润分别为-3.32亿元、-2.97亿元、-2.81亿元、-1647万元，报告期内累计亏损约9.26亿元。

剔除股份支付等非现金项目后，2023年至2025年经调整净亏损为2.78亿元、2.24亿元、2.04亿元，2026年前4个月经调整净利润2058万元，经调整利润首次转正。

关键财务数据，来源：招股书

GPGPU产品是公司的主要收入来源，2026年1-4月占到了83.2%的比重。

值得注意的是，2025年公司收入里还有5541万元来自技术服务（芯片设计服务与IP授权），占比32.3%，其中IP授权毛利率高达95%；2026年前4个月IP授权贡献3278万元。

招股书称这部分属过渡互补性质，长期仍要看GPGPU硬件放量。

按业务线划分的收入，来源：招股书

公司客户的集中度不低，报告期各期，前五大客户收入占比分别为98.4%、85.1%、83.0%和90.4%，最大单一客户占比37.9%、25.7%、29.4%、38.0%。公司一般给客户30天账期，主要客户最长90天或分期付款。

毛利率方面，报告期内分别为34.4%、49.9%、49.2%和50.9%。

按业务线划分的毛利及毛利率明细，来源：招股书

公司业绩放量的引擎是KS系列，这是2025年推出的云端推理新品，当年卖出6400片、收入7500万元；2026年前4个月卖出10246片、收入1.66亿元，占GPGPU产品收入的82.9%，平均售价从11.7万元/片升至16.2万元/片。

主要产品销量及平均售价，来源：招股书

较高的研发费用是导致公司业绩亏损的重要原因。报告期各期，公司研发开支分别为2.58亿元、2.48亿元、2.38亿元、6485.8万元。公司目前有172名研发人员，占员工总数近70%，核心研发人员留聘率100%。

值得注意的是，公司账上现金面临一定的压力。截至2026年4月末，公司持有现金及现金等价物4.49亿元，但流动负债达6.09亿元。

现金流量表概要，来源：招股书

03

市场增速较快，面临英伟达、AMD的竞争

GPGPU全称通用图形处理器，本质是把GPU的并行算力从“画图”挪到“算数”上，保留大量流处理器和可编程性，再针对AI的矩阵运算做系统优化，因此在全球和中国都是大模型训练与推理的主流选择。

按弗若斯特沙利文的口径，2025年中国AI计算芯片市场约2088亿元，其中GPGPU约1236亿元、占59.2%；非GPU芯片（ASIC、FPGA、可重构及光计算等）约852亿元、占40.8%；按出货量算，全年约400万颗，两类各占一半。

三条技术路线的差别就在“通用”与“专用”：

GPGPU可编程、生态成熟，算力高于FPGA与ASIC，相同用途下单位成本最低，代价是能耗最高；

ASIC把算法固化进硬件，能效优势明显、规模量产后成本最低，但功能不可更改、初期开发投入大；

FPGA靠半定制取胜，灵活但算力落后，开发环境还与主流GPU生态不兼容。

国内头部厂商里，既有走ASIC/NPU路线的玩家，也有登临这样押注通用的，赌的是模型仍在快速迭代、算法尚未定型的阶段，“什么都能跑”比“某一项跑得最快”更值钱。

AI计算所用芯片比较，来源：招股书

从产业链看，上游是EDA与IP授权、先进制程晶圆代工、HBM及先进封装，中游是以fabless模式运营的芯片设计公司，下游则是公有云与智算中心、企业私有云、智慧城市、工业质检、教育科研等场景。

全球GPU市场2025年约1.69万亿元，预计2030年达6.17万亿元，2026年至2030年复合增速62.7%；中国市场则从2021年的640亿元增至2025年的1853亿元，预计2030年达7066亿元，2026年至2030年复合增速34.7%，仍处在渗透率爬坡的早期。

落到GPGPU，中国市场规模由2021年的235亿元增至2025年的1236亿元，预计2030年达6027亿元。内部结构上分两块：

2025年，企业AI用GPGPU为118亿元（只占9.5%），公有云AI为1118亿元（占90.5%），但后者的增速正在放缓；

主要是因为英伟达和AMD的公有云高端产品受出口限制、长期供应不足，国产厂商又因先进制程产能与认证周期填不上缺口，2026年至2030年公有云AI的复合增速降至40.5%、2030年达4942亿元；

反倒是企业AI的复合增速从2021年至2025年的58.1%进一步升至61.3%，2030年达1085亿元、占比升至18.0%。

中国GPGPU市场规模（按企业AI与公有云AI划分），来源：招股书

从竞争格局来看，目前国内市场仍是国际巨头主导高端，国产厂商差异化突围。

2025年中国1236亿元的GPGPU市场里，英伟达收入1012亿元（份额81.9%），AMD收入120亿元（份额9.7%），两家合计91.6%；

国产厂商中排名最前的三家收入分别为31亿元、16亿元和15亿元，份额2.5%、1.3%和1.2%；其余所有厂商合计42亿元、3.4%，登临科技位列前十，份额不足1.0%。

2025年中国GPGPU市场排名及份额，来源：招股书

值得一提的是，英伟达在中国整体AI计算芯片市场的份额已从2025年的48.5%降至2026年上半年的37.7%。

登临的主场在企业AI这个细分。2025年该市场118亿元，英伟达98亿元、83.1%，AMD 14亿元、12.3%，登临科技1.16亿元、1.0%排第三。

也就是说，在这个场景里它确实稳坐第三，但“第三名”对应的绝对额只有1亿出头，与第二名之间还隔着一个数量级。