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2 篇博文 含有标签「IPO」

AI 芯片企业 IPO 与资本市场动态

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国产 AI 芯片半年报大检阅:寒武纪净赚 23 亿、壁仞营收暴涨 20 倍、燧原登板,"抢芯大战"白热化

· 阅读需 6 分钟
Industry Research Team

8 月底至 9 月初,国产 AI 芯片厂商半年报密集披露,加上燧原科技 9 月 2 日启动 IPO 申购,被称为"国产四小龙"的摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原全部完成上市,加上早已在科创板的寒武纪——国产 AI 芯片的资本市场拼图就此补齐。更重要的是,财报数字第一次集体印证了一件事:国产算力正从"能用"跨向"好用",商业化拐点已现。


1. 半年报成绩单:增长是主旋律,盈利是分水岭

厂商2026H1 营收同比盈利状态技术路线
寒武纪59.96 亿元+108.1%归母净利 23.11 亿自研 MLU 指令集(DSA)
摩尔线程17.36 亿元+147.4%净亏 1156 万(收窄)全功能 GPU(兼容 CUDA 路线)
壁仞科技12.36 亿元+1997.6%未盈利通用 GPU
沐曦13.24 亿元+44.7%净利 6.12 亿(首次扭亏通用 GPU
燧原11.20 亿元+279.1%未盈利DSA 专用架构(TopsRider)

几个值得注意的细节:

  • 沐曦率先跨过盈利线:8 月 31 日披露的半年报显示净利润 6.12 亿元、同比扭亏(上年同期亏损 1.86 亿);不过扣非净利润仍为 -4900 万(亏损收窄 75.8%)——含金量仍在爬坡。
  • 壁仞低基数暴增:近 20 倍的同比增速来自上年同期极低的收入基数,但 12.36 亿的绝对体量已与燧原、沐曦同量级,第二梯队座次重新洗牌。
  • 研发强度惊人:沐曦研发费用占营收 39.7%、摩尔线程 44.3%、壁仞高达 65%——高研发投入是全员未完全盈利的根本原因,也是未来竞争力的来源。
  • 摩尔线程毛利率承压:从 78% 降至 57%,成本增速(+245%)远超营收增速(+147%)——大规模量产期的品控与爬坡成本开始显现。

2. 燧原登板:四小龙资本拼图补齐

燧原科技 9 月 2 日启动公开申购,发行 4303 万股新股(约占上市后总股本 10%),募资目标 60 亿元,采用 DSA 专用架构 + 自研 TopsRider 软件平台(不兼容 CUDA)。至此:

  • 科创板:寒武纪(2020 年)、摩尔线程、沐曦、壁仞(2026 年)
  • 燧原:2026 年 9 月完成上市

国产 AI 芯片第一梯队全部进入公开市场,融资通道打开后,研发投入的"军备竞赛"将进一步升级。

3. 需求端:百万卡缺口,订单排到三年后

财报爆发的另一面,是需求端的极度饥渴:

  • 产能缺口:行业调研显示,2026 年国产 AI 芯片需求规模约 400 万颗,实际交付约 300 万颗,存在百万级缺口;
  • 订单周期:内蒙古乌兰察布远景星河基地(规划支撑百万卡级并行算力)表示"在手订单已排到三年后";
  • 供给创新:算力紧缺催生"集装箱式算力中心"——20/40 英尺标准集装箱为载体,插电接水即可在 24 小时内完成部署,把传统"一年工期"压缩到"一天上线";
  • 市场空间:IDC 数据显示 2025 年中国 AI 加速卡出货约 400 万片,国产占约 41%(165 万片);CIC 预测中国 AI 加速器市场 2028 年将超万亿元,其中国产方案份额约 90%。

4. 两种路线的两种赌注

市场研究机构预测 2026 年中国高端 AI 芯片市场中,国产方案份额将接近 90%,其中华为约 62%、寒武纪约 14%,剩余由摩尔线程、沐曦、壁仞等共同占据。而寒武纪与摩尔线程这对"双龙头",正在押注两种截然不同的未来:

寒武纪:用现金买确定性。 半年报资产负债表上,存货 82.48 亿 + 预付款 29.14 亿,两项合计 111.6 亿、占总资产 61%——在实体清单限制下"产能即订单",提前锁定未来 12-18 个月的晶圆产能,代价是经营现金流净额同比下滑 66%,且上半年已计提存货跌价损失 3.97 亿。底气来自订单确定性:57 亿元股权激励计划的考核目标是 2026 年营收不低于 135 亿、2026-2028 年累计不低于 1000 亿

摩尔线程:用亏损买时间。 全功能 GPU 的"大而全"路线(AI 计算 + 图形渲染 + 物理仿真 + 视频编解码)前期投入巨大,需要在现金流耗尽之前跨过规模化的门槛。上半年亏损已收窄至千万级,IPO 募资到位后,时间窗口正在变宽。

5. 软件生态:被忽视的胜负手

需求外溢(英伟达 H20 系列在中国市场遇冷)推动 DeepSeek、智谱 GLM、月之暗面 Kimi 等头部模型纷纷适配国产加速器(昇腾、沐曦、摩尔线程等),这给了国产芯片难得的"真实负载打磨机会"。但正如行业共识:芯片可以三年一代,生态需要十年之功。寒武纪自研指令集的封闭高效、摩尔线程 MUSA 对 CUDA 生态的兼容路线、燧原 DSA 的专用极致——哪条路能沉淀出真正的开发者生态,才是决定 2030 年格局的关键变量。


相关链接

参考资料


本文基于上市公司半年报、Pandaily 与央视财经等公开报道整理。财务数据为公司披露口径,市场份额为研究机构预测,不构成任何投资建议。

国产GPU上市潮:四小龙资本市场集结,摩尔线程MTT S5000对标H100

· 阅读需 5 分钟
Industry Research Team

从 2025 年 12 月到 2026 年 7 月,短短半年,至少 6 家 AI 芯片企业登陆或即将登陆资本市场。加上已上市的寒武纪、海光信息、天数智芯,国产 GPU 军团总市值正逼近 2 万亿元。这标志着国产 GPU 从"能用"迈向"好用"的关键爬坡期。

1. "四小龙"资本市场集结

企业上市状态拟募资 / 发行价保荐机构
摩尔线程已上市(科创板 sh688795,2025-12-05)发行价 114.28 元,募资 80 亿元中信证券
沐曦股份IPO 受理(2026-06-30)39.04 亿元(投资总额 50 亿元)华泰联合
燧原科技过会(2026-06-15)60 亿元
壁仞科技港股 / 冲刺中

已上市阵营:寒武纪(sh688256,2020-07-20 科创板)、海光信息、天数智芯(港股)。摩尔线程一季度实现账面盈利 2,935 万元,沐曦亏损收窄 57.7% 并给出 2026 年盈亏平衡时间表。

2. 摩尔线程 MTT S5000:对标 H100

摩尔线程宣布旗舰 AI 训推一体 GPU MTT S5000 成功完成智谱新一代大模型 GLM-5 全流程适配验证,实测性能"突破国产算力天花板":

指标MTT S5000
架构第四代"平湖"架构
FP8 算力1 PFLOPS(1,000 TFLOPS)
显存带宽1.6 TB/s
定位训推一体全功能 GPU,对标 NVIDIA H100
量产状态已规模量产,集群已上线支持万亿参数训练

落地验证:联合智源研究院完成具身大脑模型 RoboBrain 2.5 全流程训练;联手硅基流动实现 DeepSeek-V3 高性能推理,单卡速度接近国际顶尖产品。募投资金投向三大方向:新一代 AI 训推一体芯片、新一代图形芯片、新一代 AI SoC 芯片。

WAIC 2026 新进展:摩尔线程展出 MTT C256 超节点(首创一层 Scale-up 256 卡全互联、亚微秒级时延)与"模型训练工厂 / 词元生产工厂 / 智能体生产工厂"三大 AI 工厂方案;公司预告 2026 年上半年营收 16.5–17.5 亿元,同比增 135%–149%

3. 寒武纪:思元590/690 双旗舰

芯片制程算力显存客户 / 状态
思元590(MLU590)7nm ChipletINT8 512 TOPS / FP16 345 TFLOPS96 GB HBM2e字节推理主力,综合性能约 A100 的 80%,2026 初规模出货
思元690(MLU690)5nm 级(中芯 N+2)FP16 700+ TFLOPS / INT8 2800+ TOPS196 GB HBM3(带宽 3.35 TB/s)双 die 封装、MLU-Link 890 Gbps;对标 H100 约 70%(纯推理 80–90%);字节为最大客户,2026 初量产

寒武纪是国内唯一"端边云统一架构"AI 芯片厂商,统一 MLU 指令集覆盖思元 220(端)→ 370(边)→ 590/690(云),同一套 NeuWare 工具链跨算力层级部署。

资本与业绩双爆发:寒武纪 2026 年 6 月 30 日总市值突破万亿元,成为科创板首支"万亿股",年内涨幅超 75%。业绩层面,2026 Q1 营收 28.85 亿元(同比 +160%)、扣非净利 9.34 亿元;2025 全年营收 64.97 亿元(同比 +453%)、归母净利 20.59 亿元,终结长期亏损。字节跳动累计部署超 10 万张思元 590/690,为最大客户。

4. DeepSeek-V4 效应:改变预期坐标系

2026 年 4 月 24 日,DeepSeek 发布万亿参数旗舰 DeepSeek-V4。与一年前 V3 发布时"国产芯片能不能跑大模型"的争论不同,这次华为昇腾、寒武纪、海光、沐曦、摩尔线程、昆仑芯、平头哥、天数智芯等多家国产芯片在发布当天即完成适配

评判坐标系正在改变:从"性能达到英伟达同代产品的百分之多少",转向"能不能承接头部大模型的真实工作负载"。

产业解读

  1. 资本弹药到位:密集 IPO 为国产 GPU 的研发迭代与产能扩张提供充足资金,从"技术突破"迈向"商业正循环"。
  2. 训推一体成主流路线:摩尔线程走全功能 GPU 路线(图形+AI+通用计算),与华为昇腾"专注 AI"形成差异化。
  3. 软件生态是胜负手:Day-0 适配、统一软件栈(MUSA / NeuWare / MXMACA)的成熟度,正取代单纯的峰值算力,成为国产 GPU"好用"的核心标尺。

相关链接

参考资料


本文持续跟踪国产 GPU 上市进程与产品迭代。