一天吃透一家上市公司：寒武紀

原標題：一天吃透一家上市公司：寒武紀

01  歷史發展

寒武紀 2016 年誕生，2020 年登陸資本市場，始終聚焦人工智能芯片的研發創新，錨定 AI 領域 「核心處理器」 這一關鍵角色 —— 如同為智能世界打造 「算力心臟」。

02  公司創始人團隊

寒武紀由江西南昌的陳雲霽、陳天石兄弟創立，現由弟弟陳天石任總經理。兩人成長路徑像 「複製粘貼」：哥哥 1983 年生，14 歲進中科大少年班，獲計算機博士並參與 「龍芯」；弟弟小兩歲，16 歲入同校少年班，同是計算機博士，后任中科院計算所研究員。

讀博時哥哥鑽研芯片、弟弟主攻 AI，2010 年（當時 AlphaGo 未問世、英偉達還只是顯卡廠商），已是龍芯 3 號主架構師的陳雲霽與弟弟一拍即合，決定研發 AI 芯片。2016 年借中科院平臺成立寒武紀，很快推出全球*深度學習神經網絡處理器芯片，打破中國芯片空白，當年拿上億訂單。

兄弟倆定鐵律 「芯片是長跑，好東西得拿命熬」。面對英偉達生態壟斷，陳天石選差異化，專注底層硬件和工具鏈。2019 年華為斷供致寒武紀失 90% 營收，他砍短期盈利的 IP 授權業務，投雲端芯片；2020 年科創板上市遭虧超 50 億、研發佔比 157% 的質疑，他迴應 「Intel52 歲、NVIDIA27 歲，寒武紀才 4 歲」。

2022 年美國製裁，陳天石押注國產 7nm 工藝，帶團隊 300 天造出比肩英偉達 A100 的 「思元 590」。2025 年，這位 85 后以 870 億身家成江西首富，卻稱 「寒武紀願做‘墩子’」。如今其全年營收預計 10-12 億元（不及英偉達千分之一），但國產替代浪潮正推它邁向中國 AI 芯片新高度。

03  營收拆分情況

寒武紀像 AI 算力的 「水電供應商」—— 通過芯片和軟件，把人工智能所需的算力，精準輸送到雲端數據中心、邊緣設備甚至手機里，讓各行業的智能應用跑得更快、更高效。其主要業務收入和佔比情況如下所示：

04  公司產品線如下：

按產品線勾勒業務版圖，寒武紀的 「算力矩陣」 錨定雲端、邊緣端兩條硬件主線，再以 IP 授權及軟件業務編織貫通二者的生態網絡 。

1）雲端產品線是 AI 算力核心動力體系：智能芯片及加速卡為雲服務器、數據中心提供高能效算力，支撐 AI 任務增長；訓練整機如玄思 1000，可通過多設備組合實現算力擴展，滿足性能、魯棒性等需求。

2）邊緣產品線是算力中繼站：邊緣芯片及加速卡補終端算力短板、緩解雲端數據安全與延時問題，適配智能製造、智能交通等多場景。

3）IP 授權及軟件是雲邊端算力銜接中樞：終端智能處理器 IP（1A/1H/1M 系列）嵌入終端 SoC，支撐設備 AI 功能；基礎軟件 Cambricon Neuware 打破開發壁壘，讓 AI 應用可在全系列芯片上便捷運行。 

05  公司核心競爭力

05-1、雲、邊、端全棧佈局

從硬件層面，公司搭建雲、邊、端三大場景 「算力產品網絡」：AI 芯片依場景分雲端（數據中心，算力功耗最高）、邊緣端（智能製造等，次之）、終端（消費電子等，*）三類，公司對應研發雲端智能芯片及加速卡、邊緣智能芯片及加速卡、終端智能處理器 IP，精準匹配需求。

雲端產品

公司雲端產品線含雲端智能芯片及加速卡、訓練整機：前者需適配服務器並經廠商嚴格認證才能商用，公司需攻克核心技術、跨越高准入門檻；后者是計算集羣的單體訓練服務器，核心算力來自自研芯片，整機亦為自研。

公司智能計算集羣系統業務，是算力基建的 「整體解決方案服務商」，提供全集羣搭建與管理服務，面向有技術基礎的商業客户，國內市佔率居*梯隊。

對需建設 AI 計算能力的客户，部分自行採購芯片加速卡集成現有集羣，部分則依賴公司定製化軟硬件方案以提升運行效率；2021 年中標崑山智能計算中心等項目，在西安灃東、珠海橫琴、南京、崑山落子；2022 年中標南京智能計算中心（二、三期）項目，以玄思 1001 為核心算力單元交付集羣系統；2023 年參與台州、沈陽算力基建並完成集羣交付。

邊緣端產品

公司以思元 220 芯片為核心，推出加速卡和智能模組，專攻 AI 邊緣推理。邊緣計算像終端與雲端間的 「中繼站」，既補終端算力短板，又解雲端數據安全、帶寬延迟等難題，驅動智能製造、零售等多領域發展。

思元 220 基於臺積電 16nm 工藝，1GHz 主頻下，INT4/8/16 性能達 32、16、8TOPS，功耗不足 10W ，支持視覺、語音等多 AI 場景；MLU220 - SOM 智能模組僅信用卡大小，卻能實現 16TOPS 算力，功耗僅 15W 。

終端產品端

寒武紀 1A、1H、1M 系列芯片覆蓋 0.5-8TOPS 梯度算力，如同為手機、IoT 設備的 SoC 芯片嵌入 「AI 算力插件」，助其快速具備本地 AI 處理能力。

產品以 IP 授權模式交付 —— 將芯片功能模塊設計藍圖授權客户集成至自身芯片，經流片成最終產品；收費採用 「固定費用（按授權進度）+ 提成費用（按季度銷量）」 模式，基本無成本。目前多家國內頭部芯片設計公司已獲授權，相關產品集成於上億台智能終端。

05-2、基礎系統軟件平臺

公司為雲邊端全系列芯片與處理器，配套統一基礎系統軟件 Cambricon Neuware（含開發工具鏈）。

其像算力生態的 「通用銜接樞紐」，打破場景開發壁壘，兼具高性能、靈活與可擴展性；同一 AI 應用無需移植，即可如通用插頭適配不同插座般，在全系列產品上高效運行。依託它，程序員可跨雲邊端開發 AI 應用，提升開發部署效率，也能讓異構硬件資源如精密機組般統一管理、調度與協同計算。

公司軟件平臺分訓練與推理兩類：

（1）訓練軟件平臺如同 「開源生態的適配橋樑」，擁抱開源研發高性能通用訓練軟件棧，原生支持 Pytorch、Tensorflow，提供 Profiler、分佈式訓練等完善基建，用户模型代碼可快速遷移；2024 年底前持續迭代 Megatron 等分佈式組件，支撐主流大模型訓練需求，縮短適配周期，還新增對 DeepSeek、Llama 等系列大模型的支持。

（2）推理軟件平臺以 2021 年發佈的 MagicMind 為核心 —— 它是業界*基於 MLIR 圖編譯技術實現商用的推理引擎，如同 「推理業務的快速轉換器」，用户投入極少開發成本，即可將推理業務部署到全系列產品；2024 年底前已適配優化 DeepSeek 等文生文模型，及 Flux 等多模態模型。

公司雲端、邊緣端、終端的智能芯片、處理器 IP 及基礎系統軟件，都基於自研處理器架構，且搭建在自研 MLU 指令集上 —— 這就像建房子用自家設計的地基和核心圖紙，能穩穩抓牢核心技術自主權，思元 590 還會採用全新的 MLUarch05 架構。

研發通用型智能芯片和其基礎系統軟件，堪比搭一套極端複雜的大型精密設備：要掌握大量關鍵技術，涉及面廣、難度高，而處理器微架構和指令集是*層的核心。

①一方面，公司已自主研發四代智能處理器微架構，比如思元 370 用 MLUarch03，思元 590 將用新的 MLUarch05；

②另一方面，指令集是芯片生態的 「基石」，公司是國際上早做智能處理器指令集的少數企業，2016 年起已搞出四代商用指令集，同一套就能支持 AI 訓練和推理，適配雲、邊、端不同場景，幫公司建起雲邊端一體、訓練推理融合的軟件平臺和特色 AI 生態。

截至 2024 年末，公司還在研發新一代微架構和指令集，會重點優化大模型訓練推理場景，進一步提升產品在編程靈活性、易用性、性能、功耗等方面的競爭力。

06  AI 算力芯片市場

行業市場詳情如下：一天吃透一條產業鏈：AI 芯片（引爆市場）

2025 年中國企業 AI 算力投入約 1200 億美元，其中 50% 用於 AI 芯片採購，按單卡 10 萬元估算需 300-400 萬張卡；但供給端缺口顯著，英偉達 H20 僅到貨 50 萬張，疊加國產產能不足，全年缺 150-200 萬張，2026 年缺口或超 200 萬張。寒武紀憑藉下一代思元 590/690 性能提升 70%-80%、2025 年產能翻倍，有望承接超 30% 國產替代需求。

不過 2024 年全球 AI 芯片市場中，英偉達等三巨頭佔 91%（英偉達獨佔 80%），寒武紀僅佔 1%，未來仍有不少空間。

國內外的主要競爭對手情況如下：

07  未來展望

寒武紀作為國內AI芯片先行者，正面臨技術迭代與商業化雙重挑戰。短期看，需突破高端製程限制，優化軟硬件生態；長期而言，國產算力需求爆發或帶來機遇。若能在自動駕駛、大模型訓練等領域站穩，有望成為智能時代的底層引擎。