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国产AI芯片五虎将:谁能逆袭成英伟达?谁将被淘汰?

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【导语】 寒武纪年赚20亿,摩尔线程毛利率90%,壁仞科技却亏损扩大13%——国产AI芯片最惨烈的分化年来了。在拆解了5家上市公司年报后,发现一个残酷真相:盈利只是开始,真正的淘汰赛才刚刚打响。

以下是基于2025年年报数据,对寒武纪、沐曦股份、摩尔线程、天数智芯、壁仞科技五家中国上市AI芯片公司的深度对比分析,以及结合中国AI芯片市场竞争现状的未来发展前景展望。



一、五家公司2025年核心财务数据对比

指标

寒武纪

沐曦股份

摩尔线程

天数智芯

壁仞科技

股票代码

688256.SH

688802.SH

688795.SH

09003.HK

06082.HK

2025年营收

64.97亿元

16.44亿元

15.06亿元

10.34亿元

10.35亿元

营收增速

+453.21%

+121.26%

+243.37%

+91.6%

+207.2%

归母净利润

20.59亿元(扭亏)

-7.89亿元

-10.24亿元

-4.38亿元(经调整)

-8.74亿元(经调整)

亏损变化

扭亏为盈

减亏43.97%

减亏36.70%

减亏32.1%

亏损扩大13.9%

研发投入占比

未披露

62.49%

约86.7%

未披露

未披露

云端产品线毛利率

55.22%

55.58%(GPU板卡合计)

90.72%(AI智算板卡)

55.02%(通用GPU合计)

53.84%(智能计算解决方案)

智算集群毛利率

未披露(2023年70.78%)

43.59%

65.67%

41.54%

53.84%

累计GPU销量

未披露

超5.5万颗

未披露

未披露

未披露

前五大客户占比

未披露

未披露

91.36%

43%

71.3%

数据来源:各公司2025年年度报告及招股说明书

二、各公司核心能力与定位深度分析 1. 寒武纪(688256.SH)——"国产AI芯片盈利第一股"

核心优势

率先盈利:2025年净利润20.59亿元,成为首家实现规模化盈利的国产AI芯片上市公司,标志着国产智能算力基础设施迈入盈利新纪元

营收爆发:64.97亿元营收,增速453%,Q2-Q4稳定在17-18亿元/季度,订单交付进入常态化高速运转期

产品普适性:"思元"系列产品在运营商、金融、互联网等重点行业完成规模化部署,通过客户严苛环境验证

生态建设:开源生态持续跟进,显著降低客户迁移成本,加速商业转化周期

关键风险

高客户集中度(虽未披露,但行业普遍现象)

盈利可持续性需观察,2025年受益于AIGC算力军备竞赛的特殊窗口期

2. 沐曦股份(688802.SH)——"训推一体集群商业化领先者"

核心优势

营收规模领先:16.44亿元,在五家中仅次于寒武纪

产品线完整:曦云C系列(训推一体)、曦思N系列(推理)、曦彩G系列(图形渲染)

集群部署能力:国内少数实现"千卡集群大规模商业化应用"的GPU供应商,部署于10余个智算集群

生态兼容:MXMACA软件栈兼容CUDA生态,降低客户迁移门槛

关键风险

净利率约-48%,规模放量尚不足以覆盖研发与产业化成本

季度利润波动大(Q2盈利、Q4大幅亏损),盈利质量不稳定

母公司累计未弥补亏损15.49亿元,现金消耗压力仍在




3. 摩尔线程(688795.SH)——"全功能GPU路线坚守者"

核心优势

营收高增:15.06亿元,增速243%,2026年Q1实现扭亏(归母净利润2935.92万元)

毛利率突出:AI智算板卡毛利率高达90.72%,远超行业平均

全功能GPU路线:图形渲染+AI计算双轮驱动,长期差异化优势

大单突破:2026年3月签订6.6亿元夸娥智算集群大单

关键风险

客户极度集中:前五大客户占比91.36%,2022-2024年甚至高达89%-98%

盈利质量存疑:2026年Q1盈利依赖7000万政府补助,扣非仍亏5428万元

市场份额落后:2025年中国AI加速卡出货量约400万块,国产合计165万块,摩尔线程未进前八



4. 天数智芯(09003.HK)——"推理场景聚焦者"

核心优势

客户结构健康:前五大客户占比43%,在五家中最低,抗风险能力较强

推理产品爆发:智铠系列推理产品收入3.39亿元,同比增长238.2%

港股上市:国际化融资渠道,有利于海外拓展

关键风险

营收规模最小(10.34亿元),增速91.6%相对较慢

智算集群毛利率仅41.54%,低于行业平均

通用GPU产品毛利率55.02%,但推理系列仅39.19%,产品结构有待优化



5. 壁仞科技(06082.HK)——"高端训练芯片挑战者"

核心优势

营收高增:10.35亿元,增速207.2%

解决方案毛利率稳定:智能计算解决方案毛利率53.84%,处于行业中上水平

高端定位:聚焦训练场景,单卡性能对标国际先进水平

关键风险

唯一亏损扩大者:经调整净亏损8.74亿元,同比扩大13.9%

研发开支增长拖累盈利,商业化落地节奏慢于预期

客户集中度71.3%,虽较2024年90.3%有所改善,但仍偏高



三、核心能力雷达图对比

维度

寒武纪

沐曦

摩尔线程

天数智芯

壁仞科技

营收规模

⭐⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐

⭐⭐⭐

盈利能力

⭐⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐

⭐⭐⭐

⭐⭐⭐

⭐⭐

技术原创性

⭐⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐⭐

生态兼容性

⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐

客户健康度

⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐

⭐⭐

⭐⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐

集群部署能力

⭐⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐

全栈能力

⭐⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐⭐⭐

⭐⭐⭐

⭐⭐⭐

四、中国AI芯片市场竞争现状 1. 市场格局:国产替代加速

2025年中国AI加速卡总出货量约400万块,其中国产芯片企业合计约165万块,市场份额41%

华为昇腾占据国产芯片出货量近半,寒武纪、沐曦、摩尔线程等紧随其后

预计到2029年,中国AI芯片市场规模将从2024年的1425亿元激增至13367亿元,年均复合增长率53.7%

2. 竞争焦点:从"能用"到"好用"

阶段

特征

当前状态

1.0 替代期

能用、可用

已基本完成

2.0 优化期

好用、高效

正在进行

3.0 领先期

领先、定义标准

局部突破

3. 关键趋势

趋势一:从训练到推理的结构性转移

DeepSeek等算法优化降低单次训练需求,但"杰文斯悖论"下,AI应用爆发带来总算力需求增长

算力需求结构从"重预训练"走向"预训练+后训练+推理"更均衡

推理场景成为核心增收引擎,沐曦、天数智芯推理产品增速超200%

趋势二:集群规模决定竞争力

ScaleUp/ScaleOut并行成为主流,多卡互连带宽直接影响集群效率

千卡、万卡集群部署能力成为分水岭,寒武纪、沐曦、摩尔线程领先

趋势三:软件生态决定天花板

CUDA兼容仍是短期刚需,但长期需构建自主生态

寒武纪开源生态、沐曦MXMACA、摩尔线程MUSA等多路线并行

五、未来发展前景分析 1. 寒武纪:从"盈利标杆"到"生态霸主"

乐观情景

2026年营收突破100亿元,净利润率稳定在15-20%

思元系列成为国产AI芯片"默认选项",类比英伟达在数据中心地位

智能计算集群系统毛利率回升至70%+,成为利润核心

悲观情景

2025年盈利窗口期特殊(AIGC算力焦虑),后续增速放缓

华为昇腾挤压高端市场,二线厂商挤压中低端

客户集中度过高,单一大客户流失导致业绩波动

2. 沐曦股份:从"规模领先"到"质量提升"

关键变量

能否在2026-2027年实现盈亏平衡?

千卡集群能否扩展至万卡,支撑更大模型训练?

图形渲染业务(曦彩G系列)能否打开新市场?

发展路径

短期:继续扩大训推一体市场份额,优化客户结构

中期:万卡集群突破,进入互联网大厂核心供应链

长期:全功能GPU路线,对标英伟达数据中心+图形双轮驱动

3. 摩尔线程:从"全功能"到"全场景"

核心矛盾

全功能GPU路线长期差异化 vs 短期AI算力市场聚焦压力

客户集中度极高 vs 拓展多元化客户

关键观察点

2026年Q1扭亏是否可持续?(扣除政府补助后仍亏损)

6.6亿大单交付进度及后续订单

能否进入AI加速卡出货量前八?

4. 天数智芯:从"推理聚焦"到"全栈扩展"

发展策略

巩固推理市场优势,智铠系列持续放量

提升训练产品竞争力,天垓系列缩小与头部差距

利用港股平台,拓展东南亚等海外市场

风险提示

营收规模较小,抗风险能力弱

智算集群毛利率偏低,盈利能力承压

5. 壁仞科技:从"高端挑战"到"商业落地"

当务之急

控制研发开支增长,收窄亏损

加速商业化落地,将技术优势转化为收入

优化客户结构,降低集中度

长期看点

高端训练芯片技术储备,待国产替代深化后释放

若实现7nm及以下先进制程突破,有望弯道超车

六、综合排名

排名

公司

核心标签

投资逻辑

关键风险

1

寒武纪

盈利标杆

唯一盈利,规模效应显现,生态建设领先

盈利可持续性、华为竞争

2

沐曦股份

集群专家

千卡集群商业化领先,产品线完整

盈利质量波动、现金消耗

3

摩尔线程

全功能GPU

毛利率极高,2026年Q1扭亏

客户极度集中、市场份额落后

4

天数智芯

推理聚焦

客户结构健康,推理产品爆发

规模较小、集群能力弱

5

壁仞科技

高端训练

技术储备深厚,长期潜力大

亏损扩大、商业化慢

七、结论:国产AI芯片的"诺曼底时刻"

2025年是中国AI芯片产业的历史性转折年

寒武纪盈利:证明国产AI芯片可以规模化赚钱

DeepSeek效应:算法优化+国产算力,打破"唯英伟达"迷信

政策加持:算力主权上升为国家战略,国产替代不可逆

但挑战依然严峻:

技术差距:单卡性能仍落后英伟达1-2代

生态壁垒:CUDA护城河深厚,迁移成本高昂

盈利脆弱:除寒武纪外,其余四家仍在亏损,依赖融资续命

未来3-5年的关键胜负手

万卡集群能力:谁能率先稳定支撑万亿参数模型训练?

推理效率:随着AI应用爆发,推理算力需求将远超训练

生态自主:从CUDA兼容到自主生态,决定长期天花板

先进制程:7nm及以下工艺突破,打破物理限制

国产AI芯片的"诺曼底登陆"已经开始,但通往"柏林"的路还很长。寒武纪的盈利是"滩头阵地"的建立,真正的决战,在于能否在万卡集群、推理效率、生态自主三个战场上取得决定性突破。

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本文数据源自各公司2025年年度报告及招股说明书,仅供参考

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