中國 AI 晶片「四小龍」營收急升　真正考驗仍是可持續賺錢

中國本土 AI 晶片界常說的「四小龍」——沐曦（MetaX）、摩爾線程（Moore Threads）、壁仞（Biren）及燧原科技（Enflame）——到 2026 年已不再只是講故事、做原型的晶片設計初創。收入正在上量，資本市場融資亦逐步接力。

不過，要判斷它們是否真正成熟，不能只看某一季營收暴升，或者是否錄得一次法定盈利。更關鍵的是：客戶會否持續落單、訂單會否夠分散，以及核心業務能否在持續投放研發後，做到穩定的經調整盈利。

先講重點：收入跑得快，盈利未必追得上

上半年數字反映，中國市場對本土 AI 算力的需求正在升溫：

• 沐曦上半年收入約 13.24 億元人民幣，並錄得股東應佔盈利；但扣除非經常性項目後，仍然錄得虧損。換言之，帳面轉賺固然是里程碑，但未足以證明日常營運已經自給自足。
• 摩爾線程上半年收入 17.36 億元人民幣，按年增長 147.4%；股東應佔虧損收窄至約 1,156 萬元，經常性虧損則為約 1.51 億元，反映規模效益有改善，但仍未擺脫虧損。
• 壁仞預計上半年收入為 11.5 億至 13 億元人民幣，遠高於去年同期的 5,890 萬元；預計虧損亦收窄至 3.2 億至 4 億元人民幣。這個增幅十分可觀，但去年基數很低，不能單憑百分比增長便視為盈利模式已穩固。
• 燧原仍處於重金投入階段。招股資料顯示，其收入由 2023 年的 3.01 億元人民幣，升至 2025 年的 9.9 億元，但經調整後虧損持續。7

晶片公司往往要在收入大幅增長前，先承擔一代又一代晶片開發、系統工程、軟件工具及客戶支援的成本。因此，營收衝高與核心盈利尚未轉正，可以同時存在。

沐曦有盈利，為何仍要看經調整數字？

沐曦錄得上半年法定盈利，市場自然會留意；不過，衡量商業成熟度時，持續的經調整虧損更值得關注。

法定淨利潤可能包含並非每年都會重現的項目；經調整業績則較能反映賣晶片、提供軟件與服務後的毛利，能否抵銷研發及日常營運開支。下一個真正的驗證點，不是再出現一次盈利，而是能否在持續推進 GPU 路線圖的同時，維持出貨、軟件支援和客戶回購。

摩爾線程與壁仞：收入起飛，不等於商業模式完成

摩爾線程收入急升、虧損顯著收窄，顯示較大的銷售規模可能開始帶來營運槓桿。但公司仍要證明，在推出新產品及擴大部署支援時，這個改善趨勢能否延續。

壁仞的收入跳升幅度更大，但由低基數快速爬升，過程未必平均。對兩家公司而言，核心問題其實相同：需求是否來自足夠廣泛的客戶群？試用後會否變成重複訂單？隨部署規模增加，軟件與系統整合成本能否下降？

燧原 IPO：既是進展，也突顯燒錢現實

燧原是四者中最後推進至公開市場的一員。公司把上海科創板首次公開發售定價為每股 142.18 元人民幣，計劃發售約 4,300 萬股，預計集資約 61 億元人民幣、約 9.08 億美元。1

資金用途很能說明 AI 基礎設施競爭的本質：燧原擬投放約 33 億元於 AI 軟硬件協同創新、15 億元於第五代晶片，以及 12 億元於第六代晶片。10

這是商業化的重要一步，同時亦提醒市場：要與全球 AI 晶片巨頭競爭，單靠一款產品不夠，必須不斷籌資、持續開發。燧原 2025 年收入達 9.9 億元人民幣，但仍有顯著經調整虧損；公司預計最快在 2026 或 2027 年達到盈利。713

兩條技術路線：通用 GPU 與專用加速器

四家公司並非走同一條路。

沐曦、摩爾線程及壁仞主要走通用 GPU 平台路線，並透過較貼近 Nvidia CUDA 工作流程的軟件環境，降低開發者遷移程式的難度。對客戶而言，重點不只是晶片跑分，而是移植、優化及大規模叢集運作是否夠順手；若轉用國產硬件要付出太大工程代價，採用意欲便會下降。

燧原則較偏向專用 AI 加速器的設計，配合自家 TopsRider 軟件堆疊，針對特定 AI 訓練及推理工作負載。專用設計可以有針對性優勢，但工具鏈、框架支援、效能調校，以及客戶對整個生態的信心，會變得更加重要。

簡單說，軟件不是附送品，而是產品本身的一部分。

國產需求帶來窗口，但難題仍在

中國推動技術自主，加上高端 Nvidia AI 產品取得受限，令雲端服務商、企業和 AI 開發團隊更有誘因評估本土加速器。這個市場窗口正把以往的試點項目，變成較大的商業機會。

但平台競爭最難的部分並沒有消失：晶片效能、供應鏈執行、高頻寬記憶體和互連資源、編譯器與框架兼容性、叢集級可靠性，以及開發者支援深度，全都需要長期投入。營收增長很快，也可以同時伴隨高研發開支和偏低、甚至負數的經調整盈利。

甚麼才算真正商業成熟？

這四家公司若要證明已跨過商業化門檻，市場應該看到幾項訊號同時出現：

1. 可重複、客戶分散的訂單，而非依賴少數大型部署；
2. 經調整後持續盈利，而不只是法定盈利或虧損收窄；
3. 能穩定交付叢集級方案，包括系統整合及售後支援；
4. 成熟而耐用的軟件生態，降低開發者遷移和優化成本；
5. 有資金支持後續產品路線圖，而非長期依賴外部融資維持研發。

2026 年的證據支持一個審慎結論：中國 AI 晶片「四小龍」已開始成為具規模的商業供應商，收入與資本市場渠道都在改善。但真正決勝的階段仍在後面——能否把策略性市場窗口帶來的需求，轉化成可持續、可複製、並有軟件生態支撐的盈利業務。