中国四家AI芯片挑战者：营收、技术路线与盈利能力观察

中国国产AI芯片产业正在从“政策叙事”进入可以用财报和出货量衡量的商业化阶段。2026年上半年，摩尔线程、沐曦、壁仞科技和燧原科技均实现了可观营收或高速增长，背后既有大模型部署带来的算力需求，也有美国出口限制和中国本土化采购政策形成的市场推动力。

但财报传递出的更重要信号是：收入增长先于稳定盈利到来。沐曦的账面利润主要由投资收益推动，摩尔线程已接近盈亏平衡但扣除非经常性损益后仍在亏损，壁仞科技和燧原科技则继续亏损。四家公司在技术路线上的选择也并不相同：前三家更强调通用GPU和CUDA兼容性，燧原科技则押注面向特定领域的架构与软硬件一体化平台。

2026年上半年：摩尔线程营收最高，壁仞科技增速最快

四家公司的财务数据，反映出它们处于不同的商业化阶段：

• 摩尔线程：上半年营收达到17.36亿元，同比增长147.42%，并超过2025年全年15.06亿元的营收。归属于上市公司股东的净亏损为1156万元，但扣除非经常性损益后的净利润仍约为亏损1.51亿元。这意味着公司距离经营层面的盈亏平衡最近，但还不能称为已经实现可持续盈利。51821

• 沐曦：上半年营收为13.24亿元，同比增长44.67%。公司披露归母净利润为6.12亿元，但其中包含8.87亿元金融投资公允价值变动收益。扣除相关非经常性项目后，净利润仍约为亏损4900万元。因此，账面盈利并不等同于GPU主营业务已经稳定赚钱。1718

• 壁仞科技：上半年营收达到12.36亿元，较低基数同比增长1997.6%。与此同时，公司仍亏损约3.77亿元，经调整亏损约为3.37亿元。这些数字说明其出货和规模化速度很快，但经营活动尚未完成向盈利的转换。181922

• 燧原科技：上半年营收达到11.20亿元。招股书预计，公司上半年经调整净亏损为5.82亿至6.14亿元。燧原科技的营收首次站上十亿元级别，但绝对亏损额仍明显高于其他三家公司。21922

这些数据并非完全可比，因为各家公司对芯片、板卡、整机、集群和相关服务的收入确认方式可能不同。不过，整体排序仍具有参考价值：摩尔线程上半年营收最高，壁仞科技的同比增速最快，而沐曦的账面利润在判断GPU主营业务时需要进行最大幅度的调整。18

沐曦的账面利润，不等于GPU主营业务盈利

沐曦是理解这组财报的典型案例。

公司6.12亿元的归母净利润看起来像是一次明显的扭亏，但财报中的投资金融资产公允价值变动收益达到8.87亿元，超过了当期披露的净利润。剔除非经常性项目后，沐曦仍录得约4900万元亏损。换句话说，公司已经卖出了足够多的产品并形成了较大营收，但现有数据尚不足以证明其GPU业务已经产生持久利润。1718

这一区分对整个行业都很重要。半导体企业在产品商业化前后都需要持续投入研发，投资收益、政府补助或其他非经营性项目，可能在短期内显著改变利润表的外观。判断商业模式是否真正跑通，更值得关注的是核心毛利、持续性订单和经营现金流。

两条技术路线：CUDA兼容，还是专用全栈？

外界经常把这四家公司统称为中国国产GPU“四小龙”，但它们并没有押注同一种架构。

沐曦、摩尔线程和壁仞科技：降低迁移门槛

沐曦、摩尔线程和壁仞科技总体上走通用GPU路线，并强调与CUDA软件生态的兼容性。其目标是降低客户从英伟达硬件迁移现有AI工作负载的成本：开发者可以尽量保留熟悉的编程模型、框架和算子，而不必完全重写软件栈。11

摩尔线程的MUSA平台被描述为与CUDA高度兼容，意在减少开发者迁移时的适配工作。这一路线理论上能够覆盖更广泛的工作负载，也更容易接入既有开发流程。不过，兼容性并不意味着性能、稳定性或生态成熟度与CUDA完全相同。11

燧原科技：面向AI的专用架构与全栈方案

燧原科技是其中的“异类”。它没有选择高度复刻CUDA的通用GPU，而是采用主要面向AI训练和推理的领域专用架构（DSA）。其产品体系包括邃思系列处理器、加速卡和模组、智算集群，以及TopsRider软件平台。12

TopsRider承担了让燧原硬件进入生产环境所需的软件工作，包括驱动、编译器和算子库。因此，燧原科技销售的不只是单颗芯片的参数，而是一套面向云计算和数据中心工作负载的软硬件一体化平台。

两种路线的取舍比较清晰：

• CUDA导向的通用GPU可以降低客户迁移成本，并支持更广泛的应用场景。
• 专用DSA全栈方案可能实现更紧密的软硬件协同优化，并让企业对平台拥有更强控制力。
• 但DSA路线也要求客户接受另一套工具链，因此软件质量、模型可移植性和长期技术支持会变得尤其关键。1112

目前还没有哪一种架构已经赢得竞争。真正的商业考验在于：企业能否把软件策略转化为批量部署、稳定的集群表现，以及客户可感知的总体运营成本下降。

燧原科技9月2日启动IPO：既是融资，也是商业化检验

燧原科技计划于2026年9月2日启动科创板新股申购，目标募资约60亿元人民币，路透社换算约为8.92亿美元，计划股票代码为688801。募集资金将用于后续代际AI芯片以及软硬件协同创新。136

上市能够为燧原科技继续推进芯片路线图、扩大商业化提供资金，但也会提出一个关键问题：一家与腾讯关系密切的企业，能否在上市后扩大独立客户基础？

据一份报道，腾讯贡献了燧原科技2025年9.90亿元营收的74.9%；另一来源给出的比例为83.79%，具体差异可能与统计口径或分析期间不同有关。无论采用哪一数字，现有证据都显示其客户集中度较高。1012

客户集中并不必然是缺点。锚定客户可以帮助企业验证产品、形成早期规模并支持研发投入，但上市后的独立市场需求，将成为燧原科技能否建立长期商业模式的重要观察指标。

中国市场已经足够大，能够支撑国产化替代

2025年，中国市场约出货400万张服务器AI加速卡。国产GPU和AI芯片厂商合计出货约165万张，占市场约41%；英伟达仍是最大的单一供应商，出货约220万张，市场份额约为55%。

这些数字同时说明了两件事。第一，国产供应商已经实现了相当规模的采用，而不只是停留在发布样片或展示原型的阶段。第二，国产市场仍不等于一个已经完全摆脱英伟达的市场：从2025年出货数据看，海外供应商仍占据较大位置，而41%的国产份额是所有中国厂商合计，并非这四家公司单独贡献。

美国出口管制和中国本土化采购偏好正在加速市场转向。一方面，限制措施减少了中国市场获得英伟达最先进产品的渠道；另一方面，国产化政策推动中国云服务商和AI企业测试、验证并部署本土替代方案。有行业报道援引预测称，国产加速器未来可能供应中国市场高达90%的需求，但这仍是预测，并非已经得到验证的结果；华为和寒武纪被认为可能是主要受益者。

不过，部署国产加速卡并不是简单地“换一张卡”。客户还需要解决模型迁移、编译器和算子支持、芯片互联、集群性能、供应稳定性和生产环境可靠性等问题。国产出货份额是重要里程碑，但不能单独证明国产方案已经在完整AI算力栈上达到英伟达的水平。

2028年前景偏积极，但目前无法给出可靠的具体规模

现有证据支持中国AI加速器市场未来数年继续增长。美国出口限制、国产化政策、数据中心投资和AI模型部署扩张，都在推动对国产硬件的需求。17

但目前提供的材料并没有建立一个可靠、具体的2028年中国AI加速器市场规模预测。因此，在此基础上给出精确的2028年市场数字并不严谨。更稳妥的判断是：市场大概率继续扩张，但增长将如何在华为、寒武纪、本文讨论的四家公司及其他国产供应商之间分配，仍存在较大不确定性。

为什么营收高速增长，仍未解决盈利难题？

AI芯片企业承担着异常高的固定成本。研发支出不仅包括芯片架构设计，还包括多次流片、软件工程、编译器、基础库、系统验证和客户支持。以摩尔线程为例，其2025年研发支出据报道相当于营收的87%，说明在规模化阶段，销售额增长很容易被开发成本吸收。9

一款成功的产品因此不能只看芯片本身，还需要同时具备：

1. 在真实客户工作负载上有用的性能，而不只是峰值参数漂亮。
2. 成熟的软件生态，能够支持主流框架、算子、编译器、调试和运维。
3. 稳定的供应与系统集成能力，覆盖板卡、服务器和集群层面。
4. 足够多的持续性订单，将研发和制造相关固定成本摊薄。
5. 更广泛的客户基础，减少对单一客户或单轮采购周期的依赖。

2026年上半年的业绩说明需求确实在增长，但还没有形成牢固的竞争壁垒。摩尔线程看起来最接近经营盈亏平衡；沐曦的账面利润主要由投资公允价值变动推动；壁仞科技和燧原科技则在营收快速扩张的同时继续亏损。18192122

结论：真正的胜负在重复订单和经营利润

中国四家主要国产AI芯片挑战者已经进入具有实质意义的商业化阶段。摩尔线程当前营收最高，壁仞科技从较低基数上实现最快增长，沐曦拥有亮眼的账面利润但调整后仍未盈利，而燧原科技则通过IPO和更具差异化的非CUDA架构推进下一阶段发展。

市场机会是真实存在的：2025年国产供应商已经占据中国服务器AI加速卡市场约41%，美国出口限制也为本土替代方案创造了强烈的采用动力。但这场产业竞争不会仅由营收增速决定。最终胜出的企业，需要把政策推动下的需求转化为重复订单、软件生态采用、可靠的集群部署，以及经得起检验的持续经营利润。