过去几年，国产GPU最流行的叙事是“替代”。

然而，企业采购时算的不仅是峰值算力，还有——迁移要投多少人/天；现有业务会不会被打断；买回来干同样的活，电费、机柜、采购价是不是真省，推理场景更是如此。企业私有云、智慧城市、行业大模型这些场景，模型是成熟的，需求是稳定的，机房是按旧服务器标准建的。训练卡的采购和机房改造成本更高，很多推理项目用不起。

近期，晚点LatePost的一篇报道也提到了这一情况，《新闻里的AI靠裁员赚钱，实业里的AI开始解决问题》在行业内刷了屏。

文章指出，苏州国产GPU企业登临科技不与英伟达在训练卡的正面战场硬拼，它抢的是推理——客户看的不是单张卡的参数，而是解决同样的任务要花多少钱。成熟模型和大模型混着部署之后，企业算的账也从“买卡”变成了“用卡”。

国产GPU的竞争，正在从“替代英伟达”转向“帮客户算账”。

“够用且便宜”也是核心生产力

实际上，在企业推理这个特定场景里，国产GPU的机会就是让客户更划算。

还是以登临为例，登临的底子是GPU+架构。它把通用计算核心、AI加速单元和高带宽片上内存集成在一颗芯片里，用软件切换计算模式，兼容CUDA、OpenCL等主流开发生态。

这套设计指向两个客户最关心的问题。一是迁移成本，企业原有的模型、工具链、开发习惯，不需要推倒重来。二是功耗，登临三代产品的最高功耗分别是55W、95W、130W，机房里的旧服务器不需要大改配电，插上就能跑。

登临KS58-D产品图

据经济参考报报道，登临通过底层创新，把芯片能效比较国际品牌同类型产品提升3至4倍，即使使用成熟制程，产品性能也能达到业界主流水平，适配DeepSeek、MiniMax、Kimi等主流大模型。

晚点LatePost报道显示，一家物流客户把同样的活比过价：用英伟达较早的V100，要四台服务器、买32张卡，算力才够；换成登临，一台服务器、几十万元就顶了下来，功耗和采购成本一起降。这笔单子能成，靠的不只是算力——同一台机器还要同时解码上千路摄像头画面，另一家国产GPU算力够，却解不了1000路，得买两台，成本就上去了。用登临的卡，服务器跑完检测还有富余，客户顺手用它跑大模型，识别分拣时的违规动作。

这些案例说明，客户不一定愿意为“更贵但必须买”买单；只要“够用且便宜”，就愿意为国产GPU买单。

四个月卖了一万张卡

登临的增长，已经不是零星试点。

2026年前4个月，GPGPU产品收入1.67亿元，销量10344片，按产品收入粗算，单卡均价约1.61万元。同期总收入2亿元，2025年全年是1.71亿元。四个月超过一年，这是订单从“测试验证”转向“批量采购”的信号。

产品结构也在变。2026年前4个月，KS系列贡献1.66亿元，占GPGPU产品收入的99.6%；企业私有云占GPGPU产品收入的83.0%，智慧城市降到12.2%。新一代产品成了主力，GPGPU产品占总收入83.2%（2025年为67.7%），收入重心从芯片设计服务、IP授权，转回了硬件产品。

利润端同步改善。2025年净亏损2.81亿元，2026年前4个月净亏损收窄到1647万元；剔除股份支付等非现金项后，经调整净利润2058万元，首次转正。毛利率从2023年的34.4%提升到2025年的49.2%，2026年前4个月是50.9%。

毛利率能站上50.9%，说明登临不是靠低价换量。至少现阶段，它的便宜是算总账算出来的：一台机器顶下别人四台，客户省的是机柜、配电和整机采购量，不是单卡标价被压到成本线以下。

GPU不应该是烧钱游戏

登临的样本说明“够用且便宜”有市场。登临摸索出了一套成熟的路径：做客户愿意买单并因此获益的产品，让企业健康经营，而不是烧钱竞赛。

正如晚点LatePost文章结尾提到的：“做客户需要的东西，卖到客户愿意付的价格，这是做生意的常识。再先进的技术，再宏大的叙事，最后真的落地用于日常，也都是在解决这样的商业问题”。

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