芯東西（公眾號：aichip001）
作者 程茜
編輯 漠影

芯東西6月12日報道，上海AI芯片龍頭燧原科技將于6月15日上會，這是國產(chǎn)AI芯片IPO最新動向。

當前，國產(chǎn)AI芯片已經(jīng)站在資本熱潮與商業(yè)化落地雙重聚光燈下：一方面國產(chǎn)AI芯片接連IPO、上市企業(yè)盈利轉好；另一方面，IDC數(shù)據(jù)顯示，2025年國產(chǎn)AI芯片、非GPGPU市場份額增加，國產(chǎn)AI芯片出貨量占比首次突破40%大關。

在token經(jīng)濟重構算力評價體系、大模型推理需求全面爆發(fā)的產(chǎn)業(yè)背景下，以DSA（專用領域架構）為核心的非GPGPU路線，正走出一條獨立自主的突圍路徑。

燧原科技就是其中一大代表，其深耕DSA路線，依托互聯(lián)網(wǎng)大廠完成芯模同步進化，一條區(qū)別于GPGPU路線的國產(chǎn)算力成長路徑清晰浮現(xiàn)。

結合當下國產(chǎn)AI芯片企業(yè)的最新動向，我們試圖拆解出當下國產(chǎn)算力玩家突圍的核心邏輯與現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

一、Token經(jīng)濟下，國產(chǎn)非GPU賽道正強勢突圍

AI算力產(chǎn)業(yè)格局，正伴隨大模型的發(fā)展經(jīng)歷變革，同時也為國產(chǎn)AI芯片打開了難得的發(fā)展窗口。

去年初至今，AI推理算力需求占比持續(xù)攀升。國家數(shù)據(jù)局的數(shù)據(jù)顯示，2025年我國用于人工智能訓練和推理的數(shù)據(jù)總量同比增長42.86%，其中?推理數(shù)據(jù)量?達到?101.34EB?，首次超過訓練數(shù)據(jù)量。不同于訓練場景極致追逐峰值算力，推理場景更看重能效、吞吐與單位成本性價比。

與此同時，2026年初，OpenClaw、Hermes等智能體熱潮直接改寫了token消耗邏輯，居高不下的成本讓企業(yè)壓力倍增，Uber稱員工大規(guī)模使用AI編程工具后，4個月燒掉全年AI預算；不具名公司忘記設限，一個月在Claude上燒掉5億美元。

成本重壓之下，行業(yè)對芯片的評判標準發(fā)生轉變，業(yè)界不再單純追逐芯片峰值算力，單位token成本、綜合性價比成為關鍵，芯片還要在吞吐速率、推理時延、功耗管控、軟硬件適配協(xié)同等多個維度同步迭代，把紙面算力轉化為可落地、低成本的真實產(chǎn)出。

在這些行業(yè)趨勢驅動下，GPU單一壟斷的算力供給格局松動，高性價比的國產(chǎn)AI芯片迎來巨大市場機遇。隨之而來，國產(chǎn)AI芯片及非GPU賽道快速崛起，頭部廠商密集啟動IPO進程，盈利拐點將至。

▲不同架構類型AI芯片市場規(guī)模、參與者等

目前國內AI芯片企業(yè)中，海光信息、摩爾線程、沐曦股份等GPU企業(yè)已在上交所科創(chuàng)板上市，壁仞科技、天數(shù)智芯等GPU企業(yè)登陸港交所。燧原科技、華為海思、寒武紀、昆侖芯為采用DSA路線的AI芯片企業(yè)，其中燧原科技即將上會，昆侖芯已同步啟動A股、港交所兩地IPO籌備。

整個國產(chǎn)AI芯片賽道正處盈利前夜，商業(yè)化進程逐漸清晰。寒武紀2025年凈利潤20.59億元，首次扭虧為盈；海光信息去年營收143.76億元，首次突破百億大關。國產(chǎn)AI芯片行業(yè)已然邁入技術變現(xiàn)、商業(yè)落地的高質量發(fā)展周期。

二、構建大模型訓推一體算力底座，五款云端AI芯片已落地

AI算力競爭進入新階段，推理場景對于GPGPU生態(tài)的依賴在持續(xù)減弱，非GPGPU賽道崛起，正在給國產(chǎn)AI芯片樹立一套全新、更高維度的考核標尺，也為不走GPGPU路線的國產(chǎn)AI芯片廠商撕開了突圍窗口。

相較于傳統(tǒng)GPGPU架構，非GPGPU架構的效率優(yōu)勢在當下AI發(fā)展節(jié)點被進一步放大。

在芯片設計階段，非GPGPU架構就針對AI核心算法和應用場景加速優(yōu)化，將核心計算、互聯(lián)、存儲優(yōu)化特性集成到芯片架構中，后續(xù)基于與大模型企業(yè)的聯(lián)合軟件優(yōu)化、適配，能使其在AI應用場景下實現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)GPGPU架構的能效比和效率，具備更高效能、更大數(shù)據(jù)吞吐量、更低功耗特性。

在一眾國產(chǎn)AI芯片玩家之中，最新公布IPO動向的燧原科技就是非GPGPU架構的典型代表。

不同于基于通用架構改良的研發(fā)模式，燧原科技堅持的是從底層原始創(chuàng)新，基于自主指令集研發(fā)DSA架構產(chǎn)品，打造原創(chuàng)自主架構的GCU-CARE加速計算單元和GCU-LARE片間高速互連技術，兼具編程靈活性與大模型高并行度加速計算。

如今，燧原科技已經(jīng)在云端AI訓練和推理芯片兩條產(chǎn)品線上迭代了四代5款芯片，開發(fā)了多款AI加速卡及模組、智算系統(tǒng)及集群，其中AI加速卡及模組和智算系統(tǒng)及集群業(yè)務已構成其主要收入來源。

這樣的全棧技術自研與產(chǎn)品布局，得益于其從硬件架構、軟件生態(tài)到集群落地的全鏈條自主可控，這也正是燧原科技的核心競爭力。

首先，底層架構自主是硬件性能突破的核心前提，燧原科技通過原始創(chuàng)新、自主結構的高性能芯片與硬件技術，在處理器微架構設計、處理器指令集設計、高性能計算核心、低精度量化技術等關鍵領域，已經(jīng)實現(xiàn)AI芯片系統(tǒng)級設計、架構級設計等全鏈條系統(tǒng)化自研。

根據(jù)招股書，燧原科技打造的新一代云端AI芯片，是國內少有原生支持FP8低精度數(shù)據(jù)的產(chǎn)品。

其次，軟件生態(tài)是國產(chǎn)算力支持大模型落地適配的關鍵載體，該公司并沒有依附CUDA生態(tài)的計算編程體系，而是自研了包括驅動程序、編譯語言與編譯器、算子庫、工具鏈、深度學習框架的全棧AI計算及編程軟件平臺馭算TopsRider，降低大模型編程開發(fā)難度和遷移成本。

此舉的核心意義在于，其軟件平臺與自主硬件芯片深度適配，能夠有效降低大模型編程開發(fā)門檻、減少大模型適配成本，從而提升其產(chǎn)品的商業(yè)化適配能力。

最后是集群層面，這也是國產(chǎn)AI芯片規(guī)模化落地的關鍵一環(huán)。燧原科技已經(jīng)打造了高速互聯(lián)、穩(wěn)定可靠的AI算力集群方案，并在千卡、萬卡智算項目中實現(xiàn)收入，形成了技術研發(fā)-產(chǎn)品落地-營收變現(xiàn)的良性發(fā)展閉環(huán)。

招股書顯示，燧原科技已經(jīng)可以實現(xiàn)千卡算力集群7天高性能穩(wěn)定運行，萬卡算力集群24小時無故障穩(wěn)定運行，相應指標在國內處于領先地位。

▲燧原科技智算系統(tǒng)

產(chǎn)品落地的同時，燧原科技在AI產(chǎn)業(yè)鏈上的生態(tài)圈正在不斷擴展。其已經(jīng)與超過100家AI產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)建立了生態(tài)合作，大幅降低AI智能體部署門檻，并面向AI+場景的各類垂直應用領域，適配了DeepSeek、Qwen等近千個AI大模型，支持AI+場景應用的快速落地。

可以看出，燧原科技基于非GPGPU架構，已經(jīng)跑通了國產(chǎn)AI芯片技術自研、產(chǎn)品落地、商業(yè)盈利、生態(tài)擴容的全閉環(huán)發(fā)展路徑。

三、借互聯(lián)網(wǎng)大廠之力，芯模同步進化

國產(chǎn)算力快速迭代、規(guī)模化落地的核心驅動力，還有一個關鍵角色是頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠。它們正與國產(chǎn)芯片廠商深度綁定、協(xié)同進化。

一邊，頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠是大規(guī)模算力需求方、場景驗證載體、資本投入主力，其手握海量真實AI應用場景、規(guī)模化算力需求，既能為國產(chǎn)AI芯片提供真實場景的落地打磨機會，也能通過持續(xù)資本投入加速芯片企業(yè)技術迭代、產(chǎn)能擴張。

另一邊，國產(chǎn)AI芯片廠商則是整個算力生態(tài)的硬件底座，為國產(chǎn)大模型訓練、AI場景落地提供底層硬件支撐。單一的芯片技術迭代或場景落地都難以支撐產(chǎn)業(yè)規(guī)模化發(fā)展，芯片硬件與場景應用深度綁定，才能構筑起核心競爭力。

這一趨勢也體現(xiàn)在國產(chǎn)AI芯片廠商的客戶結構中——燧原科技、寒武紀等國產(chǎn)AI芯片企業(yè)均存在頭部大客戶營收占比較高的情況。

這是因為，國內能夠實現(xiàn)AI大模型商業(yè)閉環(huán)的企業(yè)主要集中在字節(jié)跳動、騰訊、阿里巴巴等頭部互聯(lián)網(wǎng)平臺，而這些擁有成熟的AI應用場景與規(guī)模化算力需求的廠商正是國產(chǎn)AI加速卡的核心大客戶。

▲國內頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠的AI資本支出情況

以燧原科技為例，騰訊是燧原科技2025年第一大客戶，銷售收入占同期總收入的74.90%。目前燧原科技的現(xiàn)有產(chǎn)品已累計在騰訊深度適配了大量AI模型，支持其內部多個硬件場景。

過往行業(yè)普遍存在硬件與算法脫節(jié)問題，通用芯片架構無法貼合大模型算法特性優(yōu)化，大模型也難以適配國產(chǎn)自研架構，最終導致芯片性能冗余、算法落地受阻。這使得當下AI產(chǎn)業(yè)競爭已轉向“芯片硬件+模型算法+場景適配”的綜合生態(tài)競爭，芯模協(xié)同能力成為衡量國產(chǎn)算力競爭力的核心指標。

燧原科技和騰訊的深度合作就是一大例證。燧原科技與騰訊實現(xiàn)了深度芯模同步迭代，基于真實業(yè)務場景反向優(yōu)化芯片架構、算子適配與算力調度，讓硬件性能充分釋放，提升模型落地效率，形成了場景驗證、技術優(yōu)化、性能升級、場景擴容正向循環(huán)。

不僅如此，與頭部大客戶合作的經(jīng)驗，也成為燧原開拓新客戶的核心優(yōu)勢。其第三代產(chǎn)品燧原S60已在互聯(lián)網(wǎng)客戶和各地智算中心大批量出貨；支持超300個應用場景，服務騰訊、美圖、源石云等泛互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)伙伴，覆蓋10億以上規(guī)模終端用戶。

如今，燧原科技的商業(yè)化增長空間進一步打開。據(jù)燧原科技披露，多家潛在互聯(lián)網(wǎng)客戶已基于測試需求下達小批量訂單，或進入量產(chǎn)訂單商務談判環(huán)節(jié)。

當下的AI產(chǎn)業(yè)中，國產(chǎn)AI芯片與頭部互聯(lián)網(wǎng)大廠、頭部AI創(chuàng)企的協(xié)同價值正持續(xù)放大。

結語：國產(chǎn)AI芯片廠商持續(xù)突圍，前路任重道遠

芯片行業(yè)本身技術壁壘高、研發(fā)投入巨大、產(chǎn)業(yè)鏈配套復雜，整體發(fā)展之路向來充滿重重挑戰(zhàn)，國產(chǎn)AI芯片賽道更是長期面臨算力架構打磨、先進制程供給、生態(tài)適配等多重壓力，眼下一批國產(chǎn)AI芯片企業(yè)接連沖擊資本市場、迎來集中上市潮，無疑是行業(yè)釋放出的積極向好信號。

不過對各家芯片企業(yè)而言，上市遠不是發(fā)展終極目標，僅僅是企業(yè)成長過程中的一個階段性節(jié)點，能否行穩(wěn)做強，最終取決于算力產(chǎn)品競爭力、客戶口碑、成本控制與持續(xù)創(chuàng)新能力，上市時間的早與晚，并不會直接決定一家企業(yè)長久的發(fā)展格局與行業(yè)地位。