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中國四大 AI 晶片挑戰者營收急增，但持續獲利仍未證實
2026 年上半年，摩爾線程以 17.36 億元人民幣營收領先四家公司；壁仞以 1,997.6% 的年增率成為增速最快者，但四家公司都尚未證明核心業務已能持續獲利。 沐曦、摩爾線程與壁仞走偏向 CUDA 相容的通用 GPU 路線；燧原則採用專用領域架構（DSA）與 TopsRider 全棧平台，換取更高的軟硬體整合度，但也面臨較高的生態系採用門檻。
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研究答案
重點整理
- 2026 年上半年，摩爾線程以 17.36 億元人民幣營收領先四家公司；壁仞以 1,997.6% 的年增率成為增速最快者，但四家公司都尚未證明核心業務已能持續獲利。
- 沐曦、摩爾線程與壁仞走偏向 CUDA 相容的通用 GPU 路線；燧原則採用專用領域架構（DSA）與 TopsRider 全棧平台，換取更高的軟硬體整合度，但也面臨較高的生態系採用門檻。
- 2025 年中國 AI 加速卡伺服器市場出貨約 400 萬張，國產供應商合計占約 41%；不過 NVIDIA 仍以單一供應商身分占約 55%，顯示國產化已具規模，但替代之路尚未完成。
AI 提示詞
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is the current commercial and technological position of China’s four leading domestic AI-chip makers—MetaX, Moore Threads, Biren, and E. Article summary: China’s “big four” domestic AI-chip startups have achieved rapid sales growth as import restrictions and state-backed localization expand demand, but the evidence does not yet show that any has achieved durable, operatin. Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
中國 AI 晶片產業正從政策口號走向可量化的商業化階段。2026 年上半年，摩爾線程、沐曦、壁仞與燧原的營收或營收增速都相當可觀；美國出口限制與中國的國產化採購政策，也為本土算力供應商創造了強勁需求。17
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但財報透露的另一面是：**營收動能先出現，穩定的營業獲利卻還沒有跟上。**沐曦的帳面淨利主要受投資收益推動，摩爾線程雖接近損益兩平，扣除非經常性損益後仍在虧損，壁仞與燧原則持續虧損。四家公司也並非押注同一條技術路線：前三者偏向 CUDA 相容的通用 GPU，燧原則選擇專用領域架構與軟硬體全棧方案。
2026 年上半年：摩爾線程營收最高，壁仞增速最快
四家公司目前處於不同的商業化階段：
摩爾線程（Moore Threads）：上半年營收達 17.36 億元人民幣，年增 147.42%，且已超過 2025 年全年 15.06 億元的營收。歸屬於股東的淨損為 1,156 萬元，但扣除非經常性損益後仍約虧損 1.51 億元。因此，摩爾線程是四家公司中最接近營業損益兩平者，卻還不能視為已建立可持續的獲利模式。
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沐曦（MetaX）：上半年營收為 13.24 億元人民幣，年增 44.67%；歸屬於股東的淨利為 6.12 億元。不過，財報中包含 8.87 億元金融投資公允價值變動收益，金額甚至高於帳面淨利；扣除相關非經常性項目後，經調整淨利仍約虧損 4,900 萬元。換言之，這份亮眼獲利不能直接等同於 GPU 主業已經盈利。
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壁仞（Biren）：上半年營收達 12.36 億元人民幣，較低基期大增 1,997.6%。但公司仍錄得約 3.77 億元虧損，經調整虧損約 3.37 億元。數字反映出產品規模正在快速放大，卻也顯示公司尚未完成轉向獲利營運的階段。
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燧原（Enflame）：上半年營收達 11.20 億元人民幣，首次突破 10 億元；招股書預估同期經調整虧損介於 5.82 億至 6.14 億元。燧原的營收增長同樣顯著，但絕對虧損仍明顯高於其他三家公司。
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這些數字並非完全可以直接比較，因為各家公司在晶片、板卡、伺服器、算力叢集與相關服務上的收入確認方式可能不同。即使如此，排名仍具參考價值：摩爾線程上半年營收最高，壁仞增速最快，而沐曦的帳面獲利最需要進一步拆解，才能判斷其 GPU 業務的真實表現。18
沐曦的帳面淨利，不等於 GPU 主業獲利
沐曦是理解這批 AI 晶片公司的典型案例。
單看 6.12 億元歸母淨利，容易讓人以為公司已大幅扭虧。但其中 8.87 億元來自金融投資的公允價值收益；排除非經常性項目後，經調整淨利仍為約 4,900 萬元的虧損。因此，現有資料只能證明沐曦已具備相當規模的銷售收入，不能證明其 GPU 營運已能持續產生利潤。17
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這個區分對整個產業都很重要。半導體公司在產品上市前後通常需要投入大量資金，政府補助、一次性投資收益或其他非營業項目，都可能在短期內改變損益表的外觀。要判斷商業模式是否真正成立，更值得觀察的是核心毛利、可重複的客戶訂單，以及營運現金流。
三家公司走 CUDA 相容路線，燧原另闢 DSA 全棧道路
摩爾線程、沐曦、壁仞與燧原經常被合稱為中國國產 GPU「四小龍」，但它們並未押注完全相同的架構。
沐曦、摩爾線程與壁仞：降低開發者遷移成本
沐曦、摩爾線程與壁仞較接近通用 GPU 路線，並強調與 NVIDIA CUDA 軟體生態的相容性。這種策略的目標，是降低既有 AI 工作負載從 NVIDIA 硬體遷移過來的成本，讓開發者能保留較多熟悉的程式模型、框架與運算算子，而不必完全重建軟體堆疊。11
例如，摩爾線程的 MUSA 平台被描述為高度相容 CUDA，目的是降低開發者的轉換門檻。相較於只針對少數 AI 應用的加速器，這條路線理論上可以服務更廣泛的工作負載；但「相容」並不代表效能、可靠性或生態成熟度已與 CUDA 完全相同。11
燧原：以專用領域架構打造整合平台
燧原是其中的技術異類。公司並非以複製 CUDA 式通用 GPU 為主要方向，而是採用聚焦 AI 訓練與推理的 專用領域架構（Domain-Specific Architecture，DSA）。其產品策略涵蓋邃思系列處理器、加速卡與模組、算力叢集，以及 TopsRider 軟體平台。12
TopsRider 提供讓燧原硬體能進入生產環境所需的軟體層，包括驅動程式、編譯器與運算子函式庫。因此，燧原銷售的不只是單顆晶片的規格，而是一套面向雲端與資料中心工作負載的硬體加軟體平台。
兩種路線的取捨相當清楚：
- 偏向 CUDA 的通用 GPU：可降低客戶切換硬體的成本，並支援更廣泛的工作負載。
- 專用 DSA 全棧方案：有機會實現更緊密的軟硬體協同最佳化，也能提高平台的自主控制程度。
- DSA 的代價：客戶需要採用另一套工具鏈，因此軟體品質、模型可攜性與長期維護支援會變得尤其關鍵。
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目前還沒有哪一種架構已經贏得這場競賽。真正的商業考驗在於：公司能否把技術路線轉化為重複部署、穩定的叢集效能，以及客戶可接受的整體運算成本。
燧原 9 月 2 日 IPO：也是商業化能力的壓力測試
燧原計畫於 2026 年 9 月 2 日 開放申購，登陸上海證券交易所科創板，目標募資約 60 億元人民幣；路演資料中的預估金額約為 8.92 億美元，規劃股票代碼為 688801。募集資金將用於新一代 AI 晶片，以及軟硬體協同創新等項目。1
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上市可為燧原延續晶片產品路線、擴大商業化提供資金，但也會把一個核心問題推到檯面上：一家與騰訊關係密切的公司，能否把客戶基礎擴展到騰訊之外？
根據一份報導，騰訊在 2025 年貢獻燧原 9.9 億元營收中的 74.9%；另一個來源則給出 83.79% 的比例，顯示確切數字可能取決於統計口徑或分析期間。無論採用哪個比例，現有資料都指向相當高的客戶集中度。10
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客戶集中本身不必然是缺點。大型錨定客戶有助於驗證產品、支撐早期規模與資金需求；但對燧原而言，上市後能否取得更多獨立客戶，將是衡量其平台是否真正走向市場化的重要里程碑。
中國市場已大到足以支撐國產化，但尚未完全取代 NVIDIA
2025 年，中國約出貨 400 萬張伺服器 AI 加速卡。國產 GPU 與 AI 晶片供應商合計出貨約 165 萬張，占市場約 41%；NVIDIA 則以約 220 萬張出貨量，仍是最大單一供應商，占約 55%。
這組數據同時說明兩件事。第一，國產供應商已取得相當規模的實際採用，不只是停留在展示原型的階段。第二，國產市場合計占比並不等於這四家公司各自的市占率，也不代表 NVIDIA 已被完全取代；在 2025 年的出貨數據中，外國供應商仍保有很大份額。
美國出口管制與中國的採購偏好正在加速市場轉向。一方面，限制措施削弱了中國取得 NVIDIA 先進產品的能力；另一方面，國產化政策鼓勵中國雲端服務商與 AI 公司測試、驗證本土替代方案。產業報導引述的預測甚至認為，國產加速器未來可能供應中國市場高達 90% 的需求，但這仍是預測，並非已驗證的結果；華為與寒武紀被視為主要受益者。
不過，部署國產加速卡並不是把一張卡換成另一張卡那麼簡單。客戶還必須處理模型移植、編譯器與運算子支援、晶片間互連、叢集層級效能、供應穩定性與生產環境可靠度。國產出貨占比是重要里程碑，卻不能單獨證明其已在整個 AI 運算堆疊上達到 NVIDIA 的水準。
2028 年前景偏正面，但沒有可靠的精確預測
現有資料支持中國 AI 加速器市場在未來數年維持強勁成長方向。出口管制、政策支持的國產化、資料中心投資，以及 AI 模型部署擴大，都會支撐本土硬體需求。17
但目前提供的證據並未建立一個可靠、具體的 2028 年中國 AI 加速器市場規模預測。因此，直接給出精確的 2028 年市場數字並不穩妥。較有根據的結論是：市場很可能持續擴張，但增長將如何在華為、寒武紀、本文討論的四家公司及其他本土供應商之間分配，仍未確定。
為何營收快速增長，仍未解決獲利難題？
AI 晶片公司的固定成本特別高。研發支出不只包括晶片架構設計，還涵蓋多次流片、軟體工程、編譯器、函式庫、系統驗證與客戶支援。摩爾線程 2025 年研發支出據報占營收 87%，正好說明在擴張初期，研發成本可能迅速吃掉銷售收入。9
因此，一項成功的產品不能只看晶片規格，還需要同時具備：
- 在真實客戶工作負載上提供有用效能，而不只是峰值規格漂亮。
- 成熟的軟體生態系，支援主流框架、運算子、編譯器與除錯工具。
- 可靠的供應與系統整合能力，涵蓋板卡、伺服器到算力叢集。
- 足夠的重複性訂單，把研發與製造相關固定成本攤薄。
- 更分散的客戶基礎，降低單一買家或單一採購週期帶來的風險。
2026 年上半年財報顯示需求正在改善，但尚未形成牢不可破的競爭護城河。摩爾線程看來最接近營業損益兩平；沐曦的帳面獲利主要由投資公允價值收益帶動；壁仞與燧原則在營收快速擴張下仍持續虧損。18
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結論：真正的勝負在於重複訂單與核心獲利
中國四大本土 AI 晶片挑戰者已經進入具實質意義的商業化階段。摩爾線程目前營收規模最大，壁仞從低基期快速放量，沐曦的帳面獲利亮眼但經調整後仍未扭轉主業虧損；燧原則以 IPO 與非 CUDA 的 DSA 全棧路線，展現出最鮮明的技術差異化。
國產化的市場機會確實存在：本土供應商在 2025 年已占中國 AI 加速卡伺服器市場約 41%，出口管制也為採用國產替代方案提供強大誘因。但這場產業競賽不會只由營收增速決定。最終勝出者，必須把政策驅動的需求轉化為可重複的客戶訂單、廣泛的軟體採用、可靠的算力叢集，以及持續性的核心營業獲利。
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最值得優先驗證的重點是什麼？
2026 年上半年，摩爾線程以 17.36 億元人民幣營收領先四家公司；壁仞以 1,997.6% 的年增率成為增速最快者，但四家公司都尚未證明核心業務已能持續獲利。 沐曦、摩爾線程與壁仞走偏向 CUDA 相容的通用 GPU 路線；燧原則採用專用領域架構（DSA）與 TopsRider 全棧平台，換取更高的軟硬體整合度，但也面臨較高的生態系採用門檻。
接下來在實務上該怎麼做？
2025 年中國 AI 加速卡伺服器市場出貨約 400 萬張，國產供應商合計占約 41%；不過 NVIDIA 仍以單一供應商身分占約 55%，顯示國產化已具規模，但替代之路尚未完成。