国产GPU四小龙IPO齐发：智慧工地算力底座正在成形

2024年中国通用GPU出货量达到160万片，2022—2024年复合年增长率高达72.8%。这不是“芯片圈”的自嗨数据，而是AI算力正在变成各行业的基础设施信号——建筑行业也在其中。

12月这一波“国产GPU四小龙”IPO进展（摩尔线程、沐曦股份已在科创板，壁仞科技、天数智芯赴港）之所以值得建筑企业关注，原因很现实：智慧工地、BIM+AI、视频智能分析、进度与质量预测这些应用，最后都会落到“算力够不够、成本能不能控、供应是否稳定”上。

我在跟不少施工总包、城建平台公司交流时发现，很多团队把智慧工地的成败归因于摄像头数量、算法准确率或平台界面。多数公司其实忽略了关键变量：算力供给的确定性。而国产GPU产业化与资本化的加速，正在把这个变量变得更可控。

国产GPU企业密集IPO，释放了什么行业信号？

答案很直接：通用GPU正从“少数头部互联网的奢侈品”，变成“更多行业买得起、用得起、交付得出来的生产要素”。 IPO不等于技术自动领先，但它通常意味着三件事：产品路线更明确、生态投入更持续、交付与服务体系更成熟。

以天数智芯为例，招股书披露其在2022—2024年收入从1.89亿元增长到5.40亿元，2025年上半年收入3.24亿元；同期研发费用分别为4.57亿元、6.16亿元、7.73亿元、4.51亿元（2025H1）。亏损仍在，但这恰恰符合芯片行业规律：用多年研发换来产品迭代、软件栈沉淀与规模交付能力。

更关键的是“交付”这件事开始规模化：天数智芯2022—2025H1通用GPU出货量合计约5.3万片，并面向训练与推理两条产品线并行推进。对建筑行业而言，这意味着未来谈智慧工地的算力采购，不一定只能在“进口卡排队/价格波动”里被动。

从“能跑起来”到“能长期运营”的差别

智慧工地项目最怕两件事：

• 试点能做，规模铺不开（一旦上百路视频、多个工地并行，算力成本和供货周期就暴露了）
• 系统能上线，但运维不可控（驱动、兼容、稳定性、替换方案、备件交期）

国产GPU企业走向公开市场，至少会让“持续投入软件栈与兼容适配”变得更有约束力——这是行业客户最需要的“长期主义”。

天数智芯的招股书数据，怎么读才对建筑行业有用？

答案是：别只看市占率（天数智芯2024年按收入计在中国通用GPU市场排名第5、市占率约0.3%），要看产品结构、交付形态、客户与项目颗粒度。

两条产品线，对应智慧工地的两类算力需求

天数智芯的通用GPU分为：

• 天垓系列（训练）：面向模型训练、多卡集群、开发迭代
• 智铠系列（推理）：面向推理部署，强调整数计算与部署效率

把它翻译成建筑语言：

• 你要做“企业级视频算法自研”“多项目数据训练”“BIM+进度预测模型”，更像训练型需求（通常在总部/区域算力中心）。
• 你要做“塔吊/升降机安全识别”“高处作业未系安全带识别”“人员聚集与闯入告警”，更像推理型需求（更适合边缘侧、工地侧的推理服务器）。

2022—2025H1期间，其推理系列出货量从38片跃升到9500片（2025H1），这类变化往往意味着：推理侧的商业化场景正在爆发。智慧工地恰恰就是推理侧的大户。

“AI算力解决方案”比单卡更贴近工地落地

天数智芯不仅卖芯片和加速卡，也交付“AI算力解决方案”（服务器与集群）。2024年其解决方案项目数26个，平均售价约640万元。

对建筑企业来说，这种交付形态更像你熟悉的EPC思维：

• 不只买“材料”（GPU卡），而是买“系统”（服务器/集群 + 软件栈 + 工程化交付）
• 更容易做验收、做运维、做SLA（例如告警时延、可用性、扩容周期）

如果你正在规划区域级“智慧工地云”或“城建监管平台”，优先评估这类解决方案，往往比从零攒硬件更省心。

从芯片到工地：国产GPU如何支撑智慧工地的三类核心AI能力

一句话先说透：智慧工地的AI不是“装摄像头”，而是“持续把数据变成决策”，这需要稳定、可扩展的算力底座。

1）视频智能分析：从“看得见”到“管得住”

视频AI是智慧工地最常见的入口，但真正的难点在于规模化：多工地、多品牌摄像头、多光照/粉尘环境、多班组作业习惯。

算力侧的关键指标不是峰值TOPS，而是：

• 单位路数成本（每增加100路视频，TCO涨多少）
• 端到端时延（识别→告警→联动）
• 稳定性与可替换性（某型号缺货时能否平滑迁移）

国产GPU供给变得更稳定后，建筑企业可以更大胆地把“告警联动”做深：比如识别到未戴安全帽，不只是弹窗，而是联动广播、门禁、塔吊操作提醒与班组绩效。

2）BIM+AI：让模型“动起来”，而不是“摆设”

很多BIM项目的问题在于：模型建得漂亮，但跟进度、成本、质量脱节。真正有价值的方向是BIM与现场数据闭环：

• 图像/点云/无人机航测 → 进度偏差识别
• BIM构件级计划 → 资源与机械调度建议
• 质量缺陷影像 → 返工风险预测

这里既需要训练（沉淀企业自有模型），也需要推理（现场快速跑）。国产GPU的训练+推理双线推进，会让“总部训练、工地部署”的架构更现实。

3）施工科研与创新平台：数据飞轮要靠算力“转得动”

在“人工智能在科研与创新平台”这条主线里，建筑企业越来越像科研机构：你有海量工序数据、视频数据、设备数据、材料数据。

当你建立企业级创新平台（比如工法优化、材料配比、结构健康监测）时，算力的角色很像“实验室的仪器”：

• 算力不够，实验做不起来；
• 算力太贵，实验做不起；
• 算力不稳定，实验结果不可复现。

国产GPU生态成熟的价值就在这里：让更多企业有条件把AI从项目试点做成持续科研。

建筑企业选算力底座，别只问“用不用国产”，要问这5个问题

我更建议把讨论方式从“国产/进口二选一”转为“工程化可控”。下面这5个问题，能快速把供应商筛出来：

1. 推理部署形态：是边缘一体机、工地机房服务器，还是上云？分别的单路成本是多少？
2. 软件栈与兼容：你们的模型框架、算子、视频解码、容器化是否成熟？迁移成本如何量化？
3. 交付与运维：能否提供故障定位工具、驱动版本管理、远程运维与备件策略？
4. 扩容路径：从1个工地扩到50个工地，采购周期与交付周期能否承诺？
5. 数据闭环能力：是否支持训练数据采集、标注流程、持续学习与模型回滚？

选型的核心不是“某张卡跑分更高”，而是“你的智慧工地能否持续迭代，且每次迭代成本可预测”。

2026年会发生什么：算力更普及，智慧工地竞争会更“卷”

从行业趋势看，弗若斯特沙利文预计中国通用GPU市场2025—2029年出货量仍将以33.0%复合年增长率增长，国产通用GPU占比预计到2029年将超过50%。这意味着两件事会同步发生：

• AI能力会下沉到更多中型承包商与专业分包：以前只有头部央企/国企能做的事，区域龙头也能做。
• 智慧工地会从“有没有”变成“好不好用”：平台同质化加剧，真正拉开差距的是数据质量、组织流程与闭环运营。

如果你正在规划2026年的智慧工地路线图，我的建议很明确：把预算从“多买硬件、多上摄像头”挪一部分到“算力架构设计、数据治理、模型迭代机制”。硬件更容易买到了，把它用出持续收益反而更难。

下一步怎么做：用一个小试点验证“算力—算法—业务”的闭环

最稳的路径不是大干快上，而是用一个能算清账的试点，把闭环跑通：

• 选1类高频刚需场景：如人员违规识别+闭环处置
• 设定可量化指标：告警准确率、处置时长、事故/违章下降幅度、单路成本
• 采用“总部训练 + 工地推理”的双层架构，预留扩容接口
• 把数据回流纳入合同条款：否则模型永远长不大

国产GPU四小龙的IPO进展说明：算力底座正在更可得、更可持续。接下来真正决定胜负的，是建筑企业能否把AI当成一套“科研与创新平台能力”来建设，而不是一次性的信息化项目。

你所在的工地，最想先被AI解决的“一个具体痛点”是什么？