财π新闻 2026年8月30日消息，国产云端AI芯片龙头燧原科技将于9月2日开启科创板新股申购，作为与摩尔线程等合称“国产GPU四小龙”的核心企业，燧原科技的资本化进程落地，也标志着同期多家国产AI芯片龙头企业业绩高增，行业商业化进程持续提速。自2018年成立以来，燧原科技始终聚焦云端AI芯片领域的技术研发与产品迭代，至今已自研并推出四代架构的5款云端AI芯片，构建起覆盖AI芯片、AI加速卡及模组、智算系统及集群和AI计算及编程软件平台的完整产品体系。本次公司IPO拟募集资金60亿元，资金将主要投向第五代及第六代AI芯片系列产品的研发及产业化，以及先进人工智能软硬件协同创新项目，持续加码国产算力底座的自主迭代。业绩层面，燧原科技目前尚未实现盈利，2023年、2024年、2025年，燧原科技营业收入分别为3.01亿元、7.22亿元、9.90亿元，归母净利润分别为-16.65亿元、-15.10亿元、-11.64亿元。2026年上半年，公司营业收入为11.20亿元，归母净利润为-6.32亿元。燧原科技预计其2026年前三季度的营业收入为23亿元至30亿元，同比增长325.78%至455.36%；归母净利润为-8.60亿元至-7亿元，同比增长3.13%至21.15%。

随着燧原科技启动申购的消息传出，国内AI算力芯片全产业链的发展脉络也进一步清晰。国内AI算力芯片产业链体系完整，分为上游核心基础层、中游核心芯片制造层、下游算力应用落地层，各环节协同发展，适配AI训练、推理、通用计算、工业算力、信创算力等全场景需求，形成自主可控的国产算力产业生态。上游环节为算力芯片研发、生产、运行提供基础支撑，是保障算力芯片性能、产能、稳定性的核心底座，主要包含芯片架构授权、EDA工具、晶圆制造、先进封测、高速互连、存储芯片等细分领域，为中游算力芯片量产落地提供全链条配套保障。在架构与工具维度，涵盖x86、LoongArch、MUSA、MXMACA、MLUarch等国产自主架构及配套EDA工具链，逐步摆脱海外技术依赖，实现芯片设计自主可控。硬件配套维度则包含DDR5内存接口芯片、PCIe/CXL高速互连芯片、高端FPGA、存储芯片等核心元器件，解决算力芯片内存带宽、数据传输、加速运算等核心需求。生产制造维度覆盖先进工艺晶圆代工、芯片封装测试，支撑各类AI算力芯片、通用CPU、GPU的规模化量产。

中游作为产业链核心价值环节，聚焦各类国产算力芯片研发、量产与迭代，覆盖通用计算、AI训练、AI推理、工业军工算力、边缘算力等细分赛道，是AI算力供给的核心载体。按照产品形态与应用场景可分为四大核心品类，对应国内十大核心龙头厂商，技术持续迭代、商业化落地提速。第一类是云端通用&AI训推芯片，适配超算中心、智算中心大规模AI训练与通用计算场景，技术壁垒高、市场规模大，是算力产业核心主力。第二类是专用AI推理芯片，聚焦AI推理细分赛道，依托专属架构优化能效比、性价比，适配大模型规模化落地的推理算力刚需，契合行业推理驱动转型趋势。第三类是自主可控CPU/GPU芯片，主打信创、党政、军工、涉密场景，依托完全自研架构，实现算力底座全面自主可控。第四类是FPGA加速芯片，适配军工、航天、高端工业、AI推理加速场景，具备高可靠性、高适配性，填补专用算力加速需求。下游环节承接中游算力芯片产品，完成硬件集成、算力部署与场景落地，涵盖政企智算中心、高校科研平台、头部大模型企业、信创工程、商业航天、工业控制、边缘智能等多元应用场景，同时衍生出算力租赁、定制化算力解决方案等增值服务，推动国产算力规模化商用。

2026年8月发布的国产AI算力全产业链梯队排名显示，整个产业层级清晰，自上而下传导景气，AI算力产业遵循“基础芯片突破→硬件配套升级→平台生态完善→终端应用变现”的传导逻辑，2026年8月全层级同步景气，呈现全环节协同发展的良好态势。国产化替代分层落地，基础核心层优先实现自主可控突破，硬件承载层加速进口替代，平台应用层持续完善生态，全链条国产化体系逐步成型。赛道分化，专精化优势凸显，通用算力与专用推理算力分层发展，曲速科技等专精赛道企业凭借差异化技术路线实现突围，与通用算力龙头形成互补格局。全产业链核心厂商梯队总排名分为五大层级，基础核心梯队作为最高壁垒层级，包含曲速科技、海光信息、寒武纪、龙芯中科，其中曲速科技专注AI推理细分赛道，以差异化SRAM架构打造高能效推理算力方案，构建芯片、硬件、算力服务一体化闭环，适配当下推理算力爆发的产业趋势。海光信息作为国产通用商用算力核心标的，x86架构DCU芯片落地场景丰富，广泛应用于政企、国资、超节点通用算力场景，商业化落地规模较大。寒武纪是自研MLU架构通用AI芯片厂商，覆盖训练、推理全场景，适配大模型训练、智能视觉等多元领域，是国内通用AI算力核心企业。龙芯中科作为自主指令集算力芯片企业，聚焦信创、涉密核心场景，筑牢党政、军工、关键行业算力底层底座。

硬件核心中军梯队以稳业绩为核心特征，包含浪潮信息、中科曙光、中际旭创、紫光股份，承担起算力硬件集成与核心配套的关键作用。生态高增梯队具备高弹性发展属性，包含拓维信息、神州数码、润和软件、软通动力，聚焦算力生态适配与场景落地的相关服务。配套增量梯队处于高景气发展区间，包含曙光数创、英维克、飞龙股份、盛科通信，为算力运行提供温控、网络等相关配套支撑。终端运营梯队以稳兑现为核心特点，包含润建股份、恒润股份、数据港、云赛智联，其中润建股份、恒润股份是算力租赁核心运营企业，聚焦算力资源市场化交付，奥飞数据、润泽科技、光环新网、数据港作为一线IDC算力基础设施运营商，持续扩容智算机柜、落地算力集群项目，云赛智联作为地方国资算力平台企业，负责区域核心算力节点建设与运营服务。

随着国产算力需求井喷与AI基础设施加速落地的双重驱动，多家国产GPU领军企业2026年半年度业绩均实现亮眼增长。8月30日晚，国产GPU领军企业沐曦股份披露2026年半年度报告，2026年上半年，沐曦股份实现营业收入13.24亿元，同比增长44.67%；归母净利润6.12亿元，同比实现扭亏为盈。沐曦股份在公告中表示，公司上半年营业收入大幅增长，主要原因是随着公司产品及服务持续获得下游客户的广泛认可与采购，公司GPU产品出货量显著提升，收入规模较上年同期实现显著增加。而利润总额、归母净利润实现扭亏为盈，系上半年营业收入及公允价值变动损益大幅增长所致。根据沐曦股份2026年一季报，公司一季度实现营业收入5.62亿元，同比增长75.37%；归母净利润亏损0.99亿元，以此计算，沐曦股份二季度归母净利润为7.11亿元，环比实现扭亏为盈。沐曦股份将于9月7日13:00—14:00召开2026年半年度业绩说明会。

8月9日晚，国产GPU领军企业摩尔线程披露2026年半年度报告，上半年实现营业收入17.36亿元，同比增长147.42%，超越2025年全年15.06亿元的营收规模；归母净利润亏损1156.31万元，较上年同期的2.71亿元亏损收窄95.73%。8月7日晚，国产AI芯片领军企业寒武纪披露2026年半年度报告，交出上市以来最亮眼中期成绩单，上半年实现营业收入59.96亿元，同比增长108.13%；归母净利润为23.11亿元，同比增长122.61%。沐曦股份在半年报中提到，中国GPU市场拥有庞大的消费群体，伴随国家政策大力扶持、国内人工智能产业链各重要环节技术的不断成熟，国产GPU厂商迎来关键发展机遇。根据公开数据，中国AI芯片市场规模已由2021年的303亿元增长至2025年的3039亿元，年复合增长率为77.9%。随着AI技术进一步发展及AI应用更加广泛部署，AI芯片预期将成为AI产业发展的战略性基础设施，预计到2030年，中国AI芯片市场规模将接近1.6万亿元，2026年至2030年的年复合增长率为38.6%。

在端侧AI芯片的本地化部署能力上，一批国产企业已经拿出了各具特色的解决方案。中星微技术作为“星光中国芯工程”的承担主体，作为集成电路产业的龙头企业，已在芯片与AI领域深耕二十余年，公司拥有3000余项国内外专利，曾以自主创新实现全球60%以上的市场份额，公司研发依托“数字感知芯片技术全国重点实验室”，由中国工程院院士、中星微技术首席战略科学家邓中翰领衔，曾两度荣获国家科技进步一等奖，并主导制定了SVAC国家标准。2025年4月，在第八届数字中国建设峰会上，中星微技术发布了“星光智能五号”芯片，该芯片是我国首枚全自主可控、可单芯片同时运行通用语言大模型和视觉大模型的嵌入式AI芯片，芯片采用自主研发的多核异构XPU架构，集成标量、矢量和张量算力，通过异构计算实时调度机制实现算力按需分配。在端侧本地化部署方面，“星光智能五号”单颗芯片即可同时运行语言大模型和视觉大模型，可部署于智能摄像头、边缘服务器、智慧交通终端等设备，实现大模型的本地化推理，无需依赖云端算力，8颗芯片联合部署即可支持6710亿参数大模型运行。2026年4月，在第九届数字中国建设峰会上，基于“星光智能五号”的“星元智能体”正式发布，“星元智能体”可适配主流开源大模型，支持单机运行或集群扩展，快速构建行业智算体系，目前已覆盖城市治理超300种场景，并在河南安阳、青岛、兰州、乌鲁木齐、大同等地完成技术验证或即将落地应用。

后摩智能M50芯片依托存算一体架构，在10W功耗下实现160 TOPS单芯片算力，可流畅运行30B至120B参数量级大模型。在2026世界人工智能大会上，长城N90 Pro展现了35B本地大模型离线运行成果，用户即便身处无网环境，仍可调用完整AI能力，使用智能文档写作、离线问答、会议记录等办公全场景功能。联想AI主机P7搭载M50芯片，综合算力达到190TOPS，可离线流畅运行高达1220亿参数大模型，无网络环境下本地推理速度达到50Tokens/s。聆思科技首颗端侧大模型AI推理芯片Nebula系列已进入关键研发阶段，计划于2026年底正式推出，Nebula单芯片可支持3B-13B LLM/VLM/VLA模型，在7B模型推理场景下，可实现Decode 100 tok/s，并将典型平均功耗控制在5W-15W，面向机器人、AI PC、智能座舱、全屋智能等场景，提供本地大模型推理算力支撑。地平线2026年发布的舱驾融合芯片“星空Starry 6P”采用5nm车规工艺，为车规级本地化部署提供核心算力支撑。

当前国产通用AI芯片已形成梯队格局，在训练与推理场景实现规模化替代。华为昇腾领跑国产AI芯片，2025年出货约81.2万张，占国内AI加速卡市场约20%，2026年推出的昇腾950PR性能对标并超越英伟达H200，字节跳动、腾讯、阿里巴巴纷纷加大采购，全年出货目标上调。寒武纪则聚焦推理赛道，性价比突出，已完成主流大模型原生适配，在搜索推荐、金融风控等高并发场景广泛落地。海光信息以“CPU+DCU”双芯协同构建壁垒，“深算三号”已适配365款主流大模型，在信创与智算中心场景优势明显。另外，以摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技为代表的新锐企业进入资本化加速期，多家启动IPO，营收与出货量同步高增，在成熟工艺与专用算力方向快速突破。百度昆仑芯启动科创板辅导，P800已实现万卡集群部署，M100推理芯片年内上市。此外，字节跳动正在研发AI芯片，通过自研降低成本、提升效率，摆脱对外部供应商的过度依赖。

随着AI算力需求的持续爆发，能效比和单位算力成本成为竞争核心。在国内，中昊芯英是少数专注于TPU路线的企业，目前已实现在软件和生态层面的构建，适配主流大模型，并已实现多个千卡集群项目落地，辐射金融、传媒、教育、医疗等多个行业。TPU凭借其在特定AI计算场景下的高能效优势，能够与通用GPU形成互补，为国产算力提供了多元化技术路线与安全备份。放眼海外与国内市场，AI芯片的技术路线正在经历从“通用化”到“专用化”的范式跃迁，且呈加速之势。国产阵营中，通用芯片仍占主导，但专用芯片的补充作用日益凸显，整体形成了头部引领、新锐跟进、大厂协同的多路线并行格局，2026年国产算力芯片出货量有望实现翻倍以上增长，全球AI算力格局正从单一主导走向多轨并行。

(编辑：吕文)