寒武紀深度：天才兄弟的商業化

作者：大宇；來源：X，@BTCdayu

一隻鳥單腳佇立，白眼朝天，畫面幾乎全是空白。這樣的一幅畫，在2010年創下畫壇紀錄，以6272萬元成交。這是八大山人朱耷的《孤禽圖》，八大山人是明寧獻王朱權後人，明亡之後出家為僧，他筆下不少禽鳥從此都是這副姿態：和別的鳥不同，極具特色。

寒武紀也是晶片股中很特別的一隻。

之前我一直沒有好好看過它，不是沒注意到，而是被它的本益比嚇退過，一隻市值快八千億的票，過去十幾個季度大部分都在虧損，本益比顯示出來要麼是負數要麼是幾千倍——要幾百年才能賺回來？

當然，對於這種增長型企業，看本益比甚至可以說是錯誤的方法，還是要回到項目本身：寒武紀是做什麼的？它要到哪裡去？

一、從中科院到"AI 晶片第一股"

1、陳氏兄弟：你在江湖，我在學院

寒武紀的故事，要從兩個江西兄弟講起。

哥哥陳雲霽，1983 年生，9 歲上中學，14 歲考入中科大少年班，2002 年進入中科院計算技術研究所碩博連讀，成為傳奇晶片"龍芯"的核心架構師之一。

弟弟陳天石，1985 年生，幾乎複製了哥哥的升學路徑——中科大少年班、中科大計算機軟體與理論博士，2010 年起在中科院計算所工作。

兄弟倆差兩歲，兩人的學術軌跡和性格分工，決定了寒武紀後來的樣子。

陳雲霽偏架構、偏理論，做"龍芯"那幾年就在晶片設計的最底層鑽進去；陳天石博士做的是人工智慧算法，是軟體那一邊的人。一個懂硬體、一個懂算法，又是親兄弟，能湊到一起做"專門給神經網路用的處理器晶片"這件事，本身就是稀缺組合。

這個想法他們 2010 年前後在計算所內部一次匯報里第一次提出來。當時既不被學術界看好（深度學習還沒火，AlexNet 引爆視覺是 2012 年的事，AlphaGo 是 2016 年的事）、也不被工業界關心（全球都沒人買這種晶片）。他們堅持做了下來。2014 年，團隊發表的論文 DianNao（電腦）和 DaDianNao（大電腦）拿下了計算機體繫結構頂級會議 ASPLOS 和 MICRO 的最佳論文，據公開報導，DianNao 是中國科研機構首次在計算機系統和高性能計算頂會上獲得最佳論文，DaDianNao 是 MICRO 歷史上首次由美國以外國家斬獲最佳論文。

2015 年團隊成功流片世界首款深度學習專用處理器原型，2016 年公司正式成立。名字取自地質學上"生命大爆發"的寒武紀時代，寓意人工智慧即將帶來一場計算架構的大爆發。

公司成立後，弟弟陳天石下海當 CEO（截至 2025 年末持股 28.35%），哥哥陳雲霽繼續留在中科院計算所做研究員。中國科技商業化的故事裡，這種"哥哥留在學院、弟弟下海經商"的安排幾乎獨此一份，通常的劇本是核心團隊全部出來一起干，留人的反而是非主流。

但這個安排的客觀結果是：寒武紀從第一天就有一隻腳牢牢踩在中科院系統里，論文和專利源源不斷從那一邊來；商業上的失誤又不會同時折損學術那條根。

學院派的出身決定了它後來的很多選擇，技術上更激進、不願意走兼容路線、專利數量多得驚人（截至 2025 年末累計申請 2846 項、獲得授權 1734 項）。

2、高光墜落

2017 年是寒武紀的高光時刻。

這一年華為發布麒麟 970 手機晶片，集成了寒武紀 1A 處理器 IP。麒麟 970 裝在 Mate 10、P20、榮耀 10 等爆款手機上，全球出貨量上億。寒武紀一夜成名。那一年它順利拿到聯想、阿里巴巴等的 A 輪投資（科大訊飛為更早的天使輪投資人），估值飆到 10 億美元。當時它98% 以上的收入都來自華為海思。

2018 年 8 月 31 日，華為在 IFA 柏林展上發布麒麟 980，這顆晶片繼續集成了寒武紀的 1H 雙核處理器 IP，表面看一切照舊，但華為內部的"達芬奇架構"NPU 已經在路上。

真正的轉折發生在 2019 年 6 月 21 日。

華為發布麒麟 810 中端晶片，首次用自研達芬奇架構 NPU 取代寒武紀 IP，這是麒麟系列第一次不再用寒武紀。三個月後的 9 月 6 日，麒麟 990 旗艦也切到達芬奇，整個麒麟系列徹底告別寒武紀。寒武紀招股書顯示，2019 年 IP 授權業務收入年增率下滑 41.23%，第二年繼續下滑。

寒武紀的客戶集中度問題不是新事，從第一天起它就在踩同一個坑：單一大客戶餵大、單一大客戶突然撤走，它解釋了寒武紀後來八年為什麼一直在虧損。因為這一波轉向之後，公司被迫從"賣 IP"轉向"賣晶片"，這是兩種完全不同的商業模式：賣 IP 是輕資產、純利潤；賣晶片要砸研發、流片、備貨、做生態，每一步都燒錢。

從 2017 年達到頂點到 2019 年 IP 業務斷崖式下滑，過渡期不過兩年。這種"溫水煮青蛙式"的客戶遷移，對一家公司的殺傷力，並不比直接斷供小。

但這件事其實沒有任何道德可議，業界有能力做內部晶片的客戶，大多都會做內部晶片——包括我寫過的端側AI的研報中列舉了很多汽車企業的自研晶片，都有類似之處。

3、一線生機

2018 年華為開始轉向自研後，寒武紀加速自研晶片，陸續推出思元 100（2018）、思元 270（2019）、思元 220（2019 年發布、2020 年規模出貨）。2020 年 7 月 20 日在科創板上市，發行價 64.39 元，開盤價 250 元，市值千億，但公司當時仍在虧損。

接下來三年是寒武紀最艱難的時期。

美國當地時間 2022 年 12 月 15 日（北京時間 12 月 16 日），寒武紀與長江儲存、上海微電子等 36 家中國科技企業一起被美國商務部列入實體清單。原本承擔其先進製程代工的台積電不再為它服務，公司被迫轉向中芯國際。實體清單和隨之而來的供應鏈切換，疊加客戶項目節奏變化、需求結構調整，共同造成 2023 年雲端業務收入大幅下滑。同期公司年營收只有 7-8 億，虧損 8-12 億，市值從 2020 年上市的千億，到 2022 年最低 200 億，跌幅接近 80%。

那段時間市場上很多人把它判定為故事股、要涼。

轉折點出現在 2023 年下半年。這一年公司發布了思元 590，第一款真正能"用"的雲端訓練晶片，性能是英偉達 A100 的 80-90%。同時國內大模型爆發，DeepSeek、通義千問、Kimi、豆包接連推出，算力需求井噴。再加上美國對英偉達的出口管制層層加碼（A100、H100 禁，H800 禁，H20 受限），國內客戶被迫轉向國產晶片，寒武紀剛好趕上。

2024 年第第四季，寒武紀上市以來首次實現單季度盈利。2025 年全年營收 65 億、歸母凈利潤 20.6 億，首次實現年度盈利。

一個從中科院走出來的學院派團隊，被實體清單打到 200 億市值，又被 AI 浪潮拉到接近 8000 億市值。

二、AI晶片賽道全景

1、AI 晶片的兩條路

AI 晶片這個賽道，全球範圍內分成兩條主要技術路線。

第一條是 GPGPU（通用圖形處理器）。這是英偉達走的路。GPU 本來是用來做圖形渲染的，2006 年英偉達推出 CUDA 之後，把 GPU 改造成可以做任何並行計算的"通用計算器"。AI 訓練、科學計算，只要是能並行的活兒都可以丟給 GPU 做，AMD 也是這一派。

這一派的優點是通用性強、生態成熟，一份 CUDA 代碼可以用在所有英偉達的卡上。缺點是專門做 AI 不夠極致，既要支持圖形又要支持 AI，硬體資源會被分掉一部分。

第二條是 ASIC/DSA（專用集成電路 / 領域專用架構）。簡單說就是"專門給 AI 設計的晶片"，砍掉所有圖形渲染相關的東西，把硅片面積全部用在矩陣運算上。谷歌的 TPU 是這一派的祖師爺，華為昇騰、寒武紀、阿里平頭哥、百度崑崙芯都是這一派。

ASIC 的優點是性能能效更好，同樣面積的晶片，AI 算力能比 GPGPU 高一截。缺點是通用性弱、生態要從零搭，你不能拿一份 CUDA 代碼直接跑，必須重新適配。

這兩條路沒有絕對的優劣。如果 AI 算法每年大變（十年前 CNN、五年前 RNN、現在 Transformer），那 GPGPU 的靈活性更重要；如果 AI 算法穩定下來（現在 Transformer 一統江湖），那 ASIC 的性能優勢更明顯。而目前關於 AI 算法快走到頭的聲音不絕於耳，除了世界模型，還有更前沿的比如非線性動力學計算等，讓 AI 像人腦一樣思考，而不是當前的計算機架構。當然，這些就只有走着瞧了。

2、國產 AI 晶片的"路線分化"

中國玩家在這兩條路上都布了局。每家選哪條路，往往是由創始團隊的背景決定的。

走 GPGPU 路線的幾家，包括海光、摩爾線程、沐曦、壁仞、天數智芯、燧原，基本都是英偉達和 AMD 的"出走系"：

• 海光資訊：通過 AMD 的 x86 架構授權進入 CPU 市場，DCU（深度計算單元）也是基於 AMD 的 CDNA 路線。和"光合組織"綁定後端 x86 生態。它的最大優勢是類 CUDA 兼容，客戶從英偉達遷過來代碼改動小。

• 摩爾線程：創始人張建中是英偉達的"封疆大吏"，做過英偉達全球副總裁、中國區總經理整整 14 年，把英偉達中國區市占率從 50% 做到 80%。2020 年帶着一批英偉達老部下出來創業，整個公司在復刻英偉達，做"全功能 GPU"，既做數據中心也做消費級顯卡。

• 沐曦股份：創始人陳維良做過 AMD 全球 GPU SoC 設計總負責人，兩位 CTO 都是 AMD 企業院士。整個團隊是"AMD 系"，做的是類似 AMD 那種"通用 GPU"的東西。

• 壁仞科技：創始人張文是商湯的前總裁，硬體架構負責人來自華為海思，團隊混合了英偉達、AMD、高通等公司背景。走的是"原創架構 + 暴力算力"路線。

走 ASIC/DSA 路線的幾家，寒武紀、華為昇騰、阿里平頭哥、百度崑崙芯，背景就完全不一樣：

• 寒武紀：中科院計算所血統，做的是純 AI 晶片，不碰圖形渲染，它在這一派里是"獨立第三方"——不依附於任何網路大廠或硬體巨頭。

• 華為昇騰：華為內部立項的"達芬奇架構"。最大特點是全棧自研，晶片、服務器、組網、操作系統、AI 框架（MindSpore）全部自己做，這是華為一貫的風格：要做就做整套。

• 阿里平頭哥：阿里旗下，主要為阿里自己的雲服務器做晶片，也對外賣。新一代真武 PPU 據接近阿里的人士透露 2025 年累計出貨量已經數十萬片，可能已經超過寒武紀。這件事在寒武紀互動平台被投資者直接問過，公司未予確認也未否認。

• 百度崑崙芯：百度旗下，給百度自己的搜尋、雲、自動駕駛用，也開始外售。2026 年 5 月已經在科創板啟動 IPO 輔導。

在上述路線分化里，能看到幾個趨勢：

一是大廠自研是大勢所趨。阿里、字節、百度、騰訊都在做自己的晶片。問題是這些大廠同時也是寒武紀的客戶。這就像一個供應商，最大的幾個客戶都在籌建自己的工廠，你今天拿到的訂單，明天可能就轉給客戶的內部團隊了。這是寒武紀最大的潛在風險之一，長期來看，這個風險其實是隨著時間推移越來越大而不是越來越小。類似於本人寫過的高通研報，他的客戶也是一家家從合作到出走，已經形成長期壓力。

在評估 AI 產業鏈時，我最近有一個感受就是，既需要關注短中期的發展，還要從第一性原理的角度去思考，其護城河隨著時間推移會越來越寬還是越來越窄。

第二，GPGPU 派幾乎全是英偉達 / AMD 的出走系。做 GPGPU 的難度極大，沒有十年以上的 GPU 經驗團隊幾乎做不出來。這意味著這些公司本質上是在"復刻英偉達"，是好是壞，這個其實很難單一維度評價。但大多數爆髮式增長的科技企業，往往需要從 0 到 1 殺出來。這方面可參考本人寫的曦智科技研報，感興趣的可以長期關注。

第三，寒武紀選了一條最孤獨的路。它既不是大廠自研，沒有內部客戶兜底；也不是 CUDA 兼容派，沒有生態優勢；更不是英偉達出走系，沒有現成的 GPU 技術積累。它是在用自研的指令集和架構，硬剛一個全新的賽道。這件事的好處是壁壘高，學院派十年以上的專利積累；壞處是生態更薄弱。

把這條孤獨之路再往裡看一層，會看到自研指令集是寒武紀所有技術決策里最大的一筆賭。

指令集相當於晶片和軟體之間的"語言"，這裡用"語言"是個簡化比喻，嚴格來說指令集只是最底層一層，往上還有微架構、編譯器、算子庫、AI 框架等好幾層。

• 英偉達的 CUDA 是一整套語言加生態，寫完的程序換張英偉達晶片就能用，因為兼容；

• 海光走的 AMD ROCm 生態本質上是"類 CUDA 翻譯"，客戶從英偉達搬過來代碼改動不大；

• 華為昇騰自己搭了從達芬奇微架構到 CANN 異構計算平台再到 MindSpore AI 框架的全棧，但有華為整個生態背書。

寒武紀也走自研路線——自研 Cambricon ISA 指令集、MLUarch 微架構和上層軟體棧，沒有大廠生態背書，這意味著每接一個客戶，都要把模型從 CUDA 翻譯過來，再把訓練框架（PyTorch/TensorFlow）的算子做一遍適配。

圍繞 DeepSeek 等頭部國產模型，市場上常出現"Day 0 支持""快速適配"這類提法，寒武紀也是其中被頻繁提到的國產晶片公司之一。這些指的是模型層面的快速適配。但客戶是否願意把生產環境的訓練任務整個搬過來，取決於算子覆蓋度、穩定性、調試工具是否完整——這些是工程問題，需要時間沉澱，沒法用"Day 0"的速度解決。

這個賭注的回報方式是：如果未來 AI 算法穩定下來，ASIC 的性能 / 能效優勢能壓倒 GPGPU 的靈活性，寒武紀二十年專利積累的護城河就立得住。但如果未來出現明顯不同於 Transformer 的主流架構（前面提到的世界模型、狀態空間模型 SSM、非線性動力學計算等），自研指令集本身未必要推倒重來，但編譯器、算子庫、內存調度、調試工具都要重新過一遍工程關——這條賭注同樣會鬆動。

這條路，可能贏得透徹，也可能輸得慘烈。

3、寒武紀的產品——思元系列

寒武紀的旗艦產品系列叫"思元"。它不是公司全部收入，但 2025 年公司雲端產品線（包含思元晶片和板卡、智能整機）貢獻了營收的 99.69%，絕對主力。

但要特別注意：下面寫到的思元 590、思元 690 的具體參數（算力、顯存容量、單價、對標對象、量產時間），公司從來沒有在公告里逐項披露過。這些數字基本來自券商研報、產業鏈口徑和媒體轉述，寒武紀自己 2025 年也專門發過公告說"網上傳播的關於公司產品、客戶、供應、產能預測等資訊存在誤導市場的風險"。所以我下面寫的是市場口徑下的產品形象，不是公司確認事實，看的時候帶着這個口徑意識。

主要的幾代產品：

• 思元 370（2021 年發布）：7nm 製程、Chiplet 架構、推理為主。2024 年還有出貨，但已經退居二線。

• 思元 590（2023 年首次披露/送樣、2024 年規模出貨）：7nm + Chiplet，96GB HBM2e 顯存，FP16 算力約 345 TFLOPS，性能據市場口徑接近英偉達 A100 的 80-90%，單價 6-8 萬元。當前公司收入的主力。

• 思元 690（2024 年送測、2026 年初規模量產）：基於中芯國際 N+2 先進製程（業內對其工藝等效定位有爭議，主流觀點接近 7nm+，群智諮詢將其歸類為 5nm 節點）、雙 Die Chiplet、HBM3，FP16 算力據市場口徑超 700 TFLOPS、196GB HBM3、互連帶寬超 890Gbps，單價約 13.5 萬元。這一代的算力是 590 的兩倍多，HBM 容量也是 590 的兩倍。性能目標據市場口徑對標英偉達 H100 的 80-85%。

如果把寒武紀和英偉達放到時間線上：

• A100 是英偉達 2020 年的產品，思元 590 對標的是 5-6 年前的英偉達

• H100 是 2022 年的產品，思元 690 對標的是 3-4 年前的英偉達

• 英偉達最新的 Blackwell（B200）2024 年發布，這個寒武紀還遠遠跟不上

寒武紀不是和英偉達打"平推戰"，而是在一個"代差"內做替代。這件事在正常市場環境裡沒什麼生意可做，但目前全球的競爭格局反而給了寒武紀一個發展良機。

4、時機

2022 年 10 月，美國商務部正式發布對華晶片出口管制規定（此前 8 月已通知英偉達暫停 A100/H100 對華出口），隨後管制層層加碼：A100、H100 禁，特供版"H800"也被禁，再後來推出更次一級的"H20"，2025 年 4 月又被收緊。

英偉達 CEO 黃仁勛自己說過：英偉達在中國大陸的市場市佔率，從拜登政府初期的 95% 下滑到了 2025 年的約 50%（按 IDC 出貨量口徑為 55%；同時年內黃仁勛也提到，在中國高端 AI 晶片細分市場，市佔率已經接近清零）。

被強行釋放出來的，是英偉達從 95% 降到 50% 之間的那 45 個百分點——大約幾百億到上千億人民幣的算力市場。

到底每家國產 AI 晶片廠商出貨多少？這件事在中國市場目前沒有真正的權威統計。因為寒武紀、華為昇騰、崑崙芯都只在年報里披露銷售金額、不披露出貨量；工信部、半導體行業協會的統計不會細到單家公司；剩下的就只能靠 IDC、Gartner、群智諮詢、Counterpoint 這些第三方研究機構估算，但它們都是私營商業公司，靠訪談廠商和渠道商推算出貨量，各家口徑不同、數字不同，有時候差異很大。

媒體最常引用的是 IDC，下面這張表 IDC 2025 年中國 AI 加速卡口徑，是目前被多家媒體轉述的公開度最高的版本。表格按出貨量統計、不是按銷售金額，總量約 400 萬張。這張表，大家看的時候要注意，統計口徑是否含有自用IDC沒有說明，也未能在公開口徑中查到，這一點對於比如崑崙芯(百度內部大量自用)、平頭哥(阿里雲自用)、華為昇騰(華為雲自用)的真實算力規模影響可能會比較大。

國產化率據 IDC 口徑 2025 年達到 41%(165 萬張 / 400 萬張)，比 2024 年的約 30% 大幅提升。

表格中有一些異常值，比如崑崙芯和寒武紀都被列為 11.6 萬張並列第三，但參考 IDC 自己 2024 年的數字，崑崙芯 6.9 萬片、寒武紀 2.6 萬片，崑崙芯是寒武紀的 2.7 倍；2025 年百度宣布崑崙芯三代萬卡集群點亮、計劃擴展到 3 萬卡；2025-2026 年中國行動推理型 AI 服務器集采里，基於崑崙芯的服務器在三個標包分別拿下 70%、70%、100% 市佔率、均排名第一，寒武紀未躋身主要供應商之列。

這些產業事實我覺得和"兩家並列 11.6 萬張"明顯不符。可能的解釋，可以大概猜測IDC 的統計可能只算廠商對外銷售、不含百度自用部分(這部分崑崙芯規模很大)——畢竟要統計自用部分本來就很難。準確數據關注的小夥伴可以等崑崙芯上市時的報告了，屆時會是一個好的研究節點。

但僅從上表也能看到，國產陣營內部其實是"一超多強"，華為昇騰一家拿了 49%，剩下所有玩家加起來才一半。寒武紀在國產陣營內排在華為之後、阿里之後，與崑崙芯一起屬於第三梯隊(甚至可能在崑崙芯之後)，在中國整體市場裡排在英偉達、華為、阿里、AMD 之後，不是前排玩家。

另外，寒武紀在 A 股市場的"地位"，並不完全來自市占率，更來自稀缺性，它是 A 股最早、最成熟、且首家實現盈利的純 AI 晶片設計標的。海光資訊偏 CPU+DCU 雙輪。"國產 GPU 四小龍"中，摩爾線程、沐曦股份在 2025 年底登陸科創板，壁仞科技、天數智芯在 2026 年初登陸港股，但這四家都還在虧損或盈利驗證早期。

機構想配置一個"已盈利的純 AI 晶片標的"，目前唯一的選擇仍然是寒武紀。但這種稀缺性是不穩定的。"國產 GPU 四小龍"到 2026 年初已經全部上市，摩爾線程、沐曦在科創板，壁仞、天數智芯在港股，燧原、崑崙芯也在 IPO 路上。半年的時間裡，寒武紀從"唯一"變成了"五選一"，稀缺性溢價正在被稀釋。

5、"中立第三方"的位置有反例

寒武紀在國產 AI 晶片大廠陣營里，是沒有"內部客戶"兜底的獨立第三方。

把玩家擺開看：

• 華為昇騰：華為內部用為主、對外賣兼有

• 阿里平頭哥：阿里內部用為主、外售擴張中

• 百度崑崙芯：百度內部用為主、外售擴張中

• 字節 SeedChip：純自用，2026 年量產

• 寒武紀：純第三方，沒有任何"內部業務"兜底

這件事可以一分為二去看待：不好的一面是，別人有自己的業務作為晶片的穩定訂單來源，寒武紀只能在外面找客戶；但好的一面是，中立第三方反而是少數能被多家大廠同時接受的供應商，因為網路大廠之間是有競爭的。字節不太願意買阿里的晶片，阿里也不願意採購百度的方案——在我們上一篇關於台積電的深度文章中，我們講到，台積電的中立是成就它霸主地位的關鍵因素。

不屬於任何一家，所以可以同時服務所有家。

當面，從長遠來看，又有不同。比如，英偉達是中立的，大家雖然都買英偉達，但最後網路大廠有能力的都想自研，比如Google 搞TPU？因為自研的核心驅動力不是"擺脫依附"，而是成本優化和場景定製。所以"中立性"是個短期窗口期資產，它能延緩採購轉移的速度，但阻止不了大廠自研，寒武紀能不能在大廠自研晶片成熟之前把生態壁壘築得足夠厚，是它未來三五年最關鍵的賽跑。

6、客戶是誰

寒武紀有一個讓所有投資者頭疼的特點：它從不公開披露大客戶的名字。

公司財報里只有 2021 年和 2022 年披露過第一大客戶——分別是江蘇崑山和南京市的國資背景智能計算中心項目公司。其他年份都是"地方國資背景的算力基礎設施投資主體"或者"營運商、金融、網路領域頭部企業"這種模糊表述。

但客戶集中度的數字披露得很清楚：

寒武紀從來沒有真正分散過客戶——前五大客戶占比 2024 年 94.6%，2025 年降到 88.7%，對一家以服務器和雲客戶為主的晶片設計公司來說仍然偏高。

2025 年發生了變化：第一大客戶占比從 79% 降到 26% 出頭，前五大才降 6 個百分點，意味著收入不是分散到幾十個客戶，而是從"一個超大客戶"換成了"幾個仍然很大的客戶"。2025 年報披露前五大客戶中，第三大是"長期合作夥伴"，其他四家都是 2025 年新增。前五大銷售額分別為 17.03 億、14.01 億、12.37 億（推算）、7.64 億、6.55 億。

需要單獨說明的是 2025 年中報里的 85.31%。這個數字不是銷售收入口徑，而是前五大客戶的應收賬款和合約資產期末餘額占比——五家具體占比 42.5%、18.0%、8.9%、8.4%、7.6%。這不是營收集中度，是回款集中度，兩者不能直接比。這個數字真正告訴我們的不是"上半年第一大客戶占 42.5% 營收"，而是"賬期到中報時點，錢主要還壓在這五家手裡"。一家公司銷售收入分散和應收款集中並存是常見的，但如果應收款一直集中在少數幾家，回款風險就要單獨看。

關於這幾個大客戶是誰，市場上有傳言。彭博社 2025 年報導字節跳動是當前最大客戶、訂單占比超 50%；中國行動哈爾濱智算中心 2024 年 8 月投產，部署超 1.8 萬張 AI 加速卡（據公開報導含相當數量寒武紀思元 590）；阿里、騰訊也有合作但規模未知。這些都沒有寒武紀自己的官方確認。另外，現在最大客戶（市場推測是字節）正在自研晶片，團隊據公開報導已超千人，2026 年計劃量產——這會讓人想起與華為的那一段蜜月的甜蜜和分手的決絕。

總之，公司不願意告訴股東錢從哪來，這種信號就看各人如何解讀了。

三、2025年為什麼突然爆發

一家虧了八年的公司，2025 年一下子賺了 20 億，2026 年一個季度就賺了 10 億——發生了什麼？

1、十年財務全景

寒武紀過去幾年的財務數據和最近幾個季度的財務數據，完全不在一個量級上。

2018-2020 年，公司年營收從 1 億多漲到 4 億多；2021-2023 年這三年才真正在 7 億左右"原地踏步"。然後 2024 年開始往上拐，2025 年一年做到 65 億，2026 年一個季度做到 29 億。這 29 億大約是 2021-2023 年任一全年收入的 4 倍，也是 2024 年全年收入的 2.5 倍。

2、最近五個季度

毛利率穩定在 54-56% 之間。寒武紀在快速放量過程中沒有打價格戰，這是高質量增長的硬指標。規模上來了但毛利沒掉，說明定價權還在。

營收跳漲。Q2-Q4 營收穩定在 17-19 億，看起來增長見頂；但 Q1 突然跳到 28.85 億，環比 +53%。所謂"下半年放緩"其實是交付節奏問題，不是趨勢性見頂。

現金流的"過山車"。Q1 巨虧、Q2 大幅轉正、Q3-Q4 又轉負、然後 Q1 再轉正，這種波動是晶片公司的典型特徵：備貨時大量花錢、交付時大量收錢。看一年的累計才有意義。2026Q1 已經累計 +8.34 億，方向在改善。

合約負債 + 預付款的雙重信號。合約負債從 2025 年末的 0.006 億（六十一萬）跳到 2026Q1 末的 3.96 億，客戶已經預付了將近 4 億、但寒武紀還沒交貨。同期預付款從 7.45 億升到 18.97 億，環比 +155%，寒武紀也在大量付錢給上游代工廠鎖產能。兩個數據同步飆升，說明客戶和寒武紀自己都在做同一個判斷：未來一兩個季度有大單要交付。

但同樣的故事還有另一面。

存貨時點要分清楚。2025 年末存貨從 2024 年末的 17.74 億升到 49.44 億，年增率 +178.67%，公司年報稱："若未來市場環境發生變化，可能導致公司存貨跌價風險增加，對公司的盈利能力產生不利影響。" 這個風險在 2026Q1 已經兌現了一部分：計提資產減值損失 2.46 億，主要是原材料庫齡增長導致的存貨跌價。但同時存貨也在被消化——2026Q1 末存貨回落到 44.97 億，從 49.44 降到 44.97，環比少了 4.5 億，方向是好的。

49 億這個數字過去幾個月被反覆引用，但它屬於 2025 年末，看 2026Q1 的人需要看 44.97 這個數字。Q1 計提的 2.46 億減值，相當於當季凈利潤 10.13 億的近四分之一。

短期資金調度的痕跡。2026Q1 現金流量表里"取得借款"和"償還債務支付的現金"都是 0.815 億元。同時期末資產負債表里短期借款餘額是 0，意味著這筆錢借進來又還回去，是季度內的短期周轉，沒有形成持續性債務。本期利息費用從 15.88 萬元升至 229.11 萬元，相對增幅約 13 倍，絕對值不大，但說明季度內動用銀行信貸的頻次明顯提高。備貨壓力壓到了財務費用上。

應收賬款增長快於營收。2026Q1 末應收賬款 12.19 億，比上年末 6.71 億增長 81.79%，營收年增率增長 159.56%，比例上還可以接受，但絕對數字在變大。

把這些放在一起看：客戶預付了 4 億、Q1 末仍壓着 45 億存貨、季度內動用過 0.8 億短期資金，三件事指向同一個判斷，公司在壓重注 2026 年的交付節奏。如果思元 690 順利放量，存貨會被繼續消化；如果放量慢於預期，存貨跌價計提還會走高。

3、爆發的四個原因

原因一：英偉達留下的市場缺口。

原因二：思元 590 終於到了能打的水平。性能能到 A100 的 80-90%，價格是英偉達同類產品的三分之一左右。對中國客戶來說，它處於"夠用、能買、有貨"的狀態。

原因三：規模效應一啟動，利潤彈性極大。晶片設計公司的成本結構有個特點：研發投入是固定大頭，不會隨營收線性增長。一旦營收上規模，研發占比迅速下降，利潤率非線性往上跳。

2024 年寒武紀研發投入占營收的比例是 91.30%，花掉的錢比賺的還多。2025 年全年這個比例驟降到 17.99%，2026Q1 進一步降到 11.23%。從 91% 到 18% 再到 11%，這就是規模效應啟動後的典型形態，寒武紀近幾年研發投入和研發費用基本一致。從季度看，研發費用率從 2025Q1 的 24.5% 降到 2026Q1 的 11.2%，營收增長 160%，研發費用只增約 18%，差距全部體現到利潤上。

這就是為什麼營收增長 160%、凈利潤增長 185%、扣非凈利潤增長 239%。

原因四：合約負債 + 預付款的同步好轉。訂單和備貨同步加速，業績的可見度比單看營收更強。

四個原因疊加，造就了"一年賺出過去十年的錢"。

這不是泡沫，是真實發生的產業變化。

4、思元 690——已經量產，但戰役才剛開始

思元 690 在 2026 年初已經實現量產，接下來還有三關。

良率。中芯國際 N+2 工藝生產寒武紀這類大晶片的實際良率，市場上有幾個差異巨大的口徑：彭博社報導約 20%（寒武紀官方否認），第三方諮詢機構群智諮詢估計中芯國際 5nm 工藝 2025Q1 約 34%、2025Q4 可能提升到 40% 以上。兩個數字相差一倍以上，誰更接近真實情況現在沒有公開口徑能驗證。如果按 20% 這個偏悲觀的口徑，每生產五顆晶片只有一顆合格，會嚴重影響出貨量和毛利率；按 40% 這個偏樂觀的口徑，影響相對可控。作為參照，台積電先進製程成熟產品良率一般 70-90%。

產能。寒武紀是 Fabless 模式，自己不生產晶片。被列入實體清單後，台積電不再為它代工先進製程，所以全部依賴中芯國際。中芯國際 N+2 先進製程的總產能，2025 年底約月產 3.5 萬片晶圓，2026 年擴產到約 6 萬片。其中據行業估算，華為預計鎖定 1.5 萬片以上，剩下的留給寒武紀、海光、摩爾線程等所有國產 AI 晶片廠商一起搶。

先進封裝。思元 690 採用雙 Die Chiplet+HBM3 同封裝方案，封裝由長電科技與通富微電承擔。但 88×88mm 以上的 ABF 基板國內基本無法本土供應，需要從日本揖斐電、台灣欣興、景碩等海外廠商進口。

思元 690 能不能放量、什麼時候放量、能放出多少量，是寒武紀未來兩年業績的關鍵變量。所有看好寒武紀的，本質上都在押注這件事；所有看空它的，也都在質疑這件事。

四、幾組數字

同行業上市公司之間的相對位置如下，供讀者綜合判斷。

註：英偉達營收和凈利潤均為 FY2026 口徑（財年截至 2026 年 1 月），與其他公司 2025 自然年口徑不嚴格可比；毛利率為 FY2026 全年口徑（Q4 單季高至 75%）。華為昇騰營收來自 FT/Reuters 轉述華為內部口徑（約 75 億美元），Reuters 註明未獨立核實，且華為不在財報中單獨披露 AI 晶片業務營收。市值數據截至 2026 年 5 月 8 日，正處劇烈波動期——5 月 6 日海光單日漲 18%、市值一度超 8000 億，與寒武紀互有高低；發表前請以當日實際為準。

把寒武紀和海光資訊放在一起看：兩家市值都在 7000-8000 億區間，過去一周內反覆互有高低。但 2025 年寒武紀營收是海光的 45%，凈利潤是海光的 81%。摩爾線程的存在本身就是一個參考點。市值 3000 億、營收只有 15 億、還在虧損，但 2025 年增速 243%、2026Q1 已實現單季盈利（主要靠政府補助）。一家剛剛跨過盈虧平衡的公司市值能撐到這個量級，告訴我們當前國產 AI 晶片的估值錨不是利潤，是預期。

市場的樂觀，公司的現實

• 基本面好轉：2025 年首次年度盈利、2026Q1 單季凈利逾 10 億。

• 產業鏈變好：思元 690 已量產、合約負債 +3.96 億、預付款 +18.97 億。

• 規模在加大：存貨 Q1 末仍壓 44.97 億、Q1 計提存貨跌價 2.46 億、季度內動用過 0.815 億短期資金。

• 客戶集中風險仍在：第一大客戶占比仍在 26% 以上、市場推測是字節、字節自研團隊 2026 量產。

• 與華為差距大：國產陣營內排第三、與華為差距 5 倍以上。

寫到這，想起那隻單腳佇立、白眼朝天的鳥：它接下來是要飛、還是繼續站着，交給時間吧。

來源：金色財經

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