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配资公司选择寒武纪加大了对研发的投入力度

从"勉强能用"到真正的"英伟达平替"，寒武纪恐怕还有很长的一段路要走。

场子里来了新人

一只在亚马逊雨林中的蝴蝶偶尔扇动几下翅膀，两周后就可能会在美国德克萨斯州引发一场龙卷风。

源自自然界的这一蝴蝶效应，同样可以在资本市场引发深远的影响。比如摩尔线程的科创板 IPO 申请，就立刻引发了"寒王"寒武纪股价的大跌。

6 月 30 日，"国产 GPU 四小龙"中的两家，摩尔线程和沐曦股份同日科创板 IPO 获得上交所受理。在此之前，中国证监会发布《关于在科创板设置科创成长层增强制度包容性适应性的意见》（以下简称《科创板意见》），明确设立科创成长层，重启未盈利企业上市。

作为科技界高度关注的超级独角兽，摩尔线程在国内 GPU 领域处于领先地位，基于自主研发的 MUSA 架构，公司率先实现了单芯片架构同时支持 AI 计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码的技术突破，也称为"中国版英伟达"。

显然，这对于被视为"英伟达平替"的寒武纪来说，绝非好消息。

7 月 1 日，寒武纪股价开盘便大幅下挫。截至当日收盘，寒武纪股价全天大跌 6.4%，总市值一天内蒸发超过 160 亿元。7 月 2 日，寒武纪股价再次大跌 3.18%。

自去年第四季度以来，在全球人工智能浪潮席卷之下，寒武纪股价一飞冲天。2025 年 2 月 25 日，寒武纪股价最高涨至 818.87 元，总市值突破 3400 亿元，站上历史巅峰。

随后发布的年报数据显示，2024 年全年，寒武纪实现营收 11.74 亿元，净亏损为 4.52 亿元，这也是自公司成立以来连续第八年亏损。

显然，无论采用哪种估值模式，寒武纪股价的上涨都已经达到了匪夷所思的程度。以至于有所谓"市概率"的估值方法广为流传：寒武纪有 1% 的概率成为英伟达，市值就等于 1% 的英伟达。

"市概率"的说法虽有着戏谑的成分，但同时也道出了一个事实：" AI 芯片"的风口固然是寒武纪股价暴涨的最大动力，"英伟达平替"这一概念更是其估值突破"地心引力"的关键因素。

换句话说，二级市场上的稀缺性一直是寒武纪能够采用"市概率"进行估值的一个主要原因。如今，随着两家国产 GPU 厂商的闯关上市，必定会分走原本属于寒武纪的配置资金，寒武纪的 PE 估值自然就会下降。

从拉长周期来看，寒武纪目前市值相比今年 2 月份的高点已经蒸发超千亿人民币。从估值来看，寒武纪动态市盈率仍高达 160 倍。那么，"高处不胜寒"或许才是寒武纪股价下跌的真正原因。‍‍‍‍‍‍‍‍

从亏损大户到科创板"股王"

寒武纪成立于 2016 年，其前身是中科院计算所 2008 年组建的"探索处理器架构与 AI 的交叉领域" 10 人学术团队。2015 年，该团队发布了全球首个深度学习专用处理器芯片"寒武纪"，寓意着人工智能产业会像 5 亿年前的生命多样性大爆发一样，带领世界进入新纪元。

AI 芯片也被称为 AI 加速器或计算卡，是专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块，主要包括图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）等。

值得一提的是，如今火爆全球的 AI 芯片，在 10 年前的 2016 年却是一个相对冷门的概念，就连英伟达也不过是一家默默无闻的显卡公司。因此，寒武纪在成立后很长的一段时间内不得不为了生存而奋斗。

为了主动迎合市场，寒武纪成立不久便推出了终端 AI 处理器 IP 产品，并通过与华为海思的合作，将 1A 处理器集成至麒麟 970 手机芯片。2018 年，终端 AI 处理器 IP 产品为寒武纪创造了过亿的收入，收入占比超过 99%。

此后，随着华为海思采用自研的 AI 模块，寒武纪终端 AI 处理器 IP 产品收入大幅下滑。2019 年，寒武纪终端智能处理器 IP 授权产品收入同比下滑超 40%。2020 年，寒武纪 IP 授权产品仅实现营收 0.12 亿元，较 2018 年同期（1.17 亿元）下滑近 90%。

为此，寒武纪又将创收目标转为向政府机构及相关客户提供智能计算集群系统，也即基于其自研的云端智能芯片产品与基础系统软件平台，为云计算和数据中心提供整体解决方案。2019 年，仅珠海横琴和西安沣东两个政府互联网数据中心 IDC 项目，就为寒武纪贡献了约 80% 的收入。自此，寒武纪主要收入来源由原来的 IP 授权业务变为了智能集群系统业务。

2020 年 7 月，寒武纪成功在科创板上市，公司股价一度飙升至 295 元 / 股，市值突破 1000 亿元。上市之后，寒武纪加大了对研发的投入力度，先后推出用于云端训练的思元 290 芯片、玄思 1000 智能加速卡以及用于云端推理的思元 370 等 AI 芯片，并在性能上展现了一定竞争力。

不过，由于商业化落地的困难，寒武纪主要创收业务仍来自智能计算集群系统业务。2023 年，寒武纪共实现营收 7.09 亿元，其中的智能计算集群系统实现营收 6.05 亿元，收入占比高达 85%。云端产品线作为公司第二大产品仅实现营收 0.91 亿元，收入占比不足 13%。

另一方面，由于芯片研发需要持续的研发投入，寒武纪自上市以来就处于持续亏损的状态。数据显示，2020 年 -2023 年，寒武纪实现营收分别为 4.59 亿元、7.21 亿元、7.29 亿元和 7.09 亿元，研发投入分别为 7.68 亿元、11.36 亿元、15.23 亿元、11.18 亿元，均大幅高于当年营业收入。由于常年的入不敷出，寒武纪在上市的头四年累计亏损高达 33 亿元，常年位列科创板亏损榜前十榜单。

2024 年下半年以来，受益于 AI 大模型算力需求的爆发，寒武纪云端产品线出货量迎来大幅增长。另一方面，在美国加大出口管制背景下，腾讯、字节跳动等国内互联网巨头也开始主动加大对国产 AI 芯片的采购，进一步推升了寒武纪的产品需求。2024 年全年，寒武纪云端产品线实现营收 11.66 亿元，同比大幅增长 1187.78%，收入占比 99.32%，成为公司第一大产品。至此，寒武纪的"科创板 AI 芯片第一股"才算真正实至名归。

随着云端产品线收入的大幅增长，寒武纪也迎来了首次季度盈利。2024 年第四季度，寒武纪实现净利润 2.72 亿元，这也是公司自上市以来首次单季度盈利。与此同时，寒武纪股价也自 2024 年 10 月份开始迎来主升浪，2024 年全年，寒武纪股价一年大涨 387%，成为 A 股年度"股王"。‍‍‍‍‍‍‍‍

"英伟达平替"任重道远

2025 年第一季度，寒武纪实现营收 11.11 亿元，同比增长 4230.22%，再创下公司单季度最高收入的纪录；实现净利润 3.55 亿元，继去年第四季度以后再次盈利。此外，从合同负债、预付款以及存货等财务指标来看，寒武纪短期的订单需求仍较为旺盛。

尽管财报业绩超出市场预期，寒武纪股价却并未能再创新高。相反，自 5 月份以来，寒武纪股价开始掉头向下。截至最近一个交易日收盘，寒武纪总市值已经跌至 2238.17 亿元，相比历史高点总市值缩水超过千亿。

有分析认为，除了"利好兑现"这一逻辑之外，二级市场对于寒武纪估值泡沫化、自身造血能力的欠缺以及生态建设滞后等问题仍存在较大担忧，进而导致公司股价"见光死"。

首先，即便公司市值缩水千亿之后，寒武纪动态市盈率仍高达 160 倍，这一估值要远高于英伟达同期市盈率水平（50 倍）。显然，连续两个季度实现盈利虽然在一定程度上打消了外界对寒武纪盈利能力的质疑，但从估值上来看寒武纪并不便宜。

其次，尽管营收规模和净利润水平有了一定改观，寒武纪经营活动现金流表现却很不理想。2024 年全年，寒武纪经营活动产生的现金流量净额为 -16.18 亿元，这也是公司经营活动现金流连续第八个年度出现净流出；2025 年第一季度，寒武纪经营活动现金流再次大幅流出 13.99 亿元。

由于经营活动现金流处于持续失血的状态，寒武纪只能选择不断融资来维持公司运转。自登陆科创板以来，寒武纪已经通过 IPO 和定增（2022 年）累计融资超过 53 亿元。2025 年 4 月 30 日，寒武纪再次抛出一项高达 49.8 亿元的定增计划，用于面向大模型的芯片平台项目、面向大模型的软件平台项目、补充流动资金。

显然，账面盈利的寒武纪依然需要不断融资来扩产和补流，这也令其经营业绩的含金量大打折扣，同时这也是寒武纪饱受"价投们"所诟病的一个重要因素。

此外，尽管中国本土 AI 芯片品牌渗透率有所提升，但高端市场仍由英伟达主导。根据 IDC 最新数据，2024 年中国 GPU 市场规模达 1073 亿元，同比增长约 32.78%。其中，AI 芯片这一细分市场中，英伟达的销量占比高达 70%，华为昇腾以 23% 的份额位居第二，包括寒武纪、摩尔线程、沐曦、燧原、太初、天数等其他国产厂商合计市场份额仅为 7% 左右。

尽管寒武纪等国产商家在产品性能上有了一定进步，但在单张芯片的性能上与英伟达还存在差距。例如，寒武纪思元 590 芯片性能约为英伟达 A100 的 70%-80%，但英伟达新一代 Blackwell 芯片已实现 30 倍性能提升。此外，由于寒武纪所采用的是 ASIC（特定应用集成电路）架构，其产品通用性和兼容性方面远不如英伟达的 GPU 产品，进而导致客户迁移成本居高不下。

在此背景下，寒武纪只能采用价格战的形式来维持产品"性价比"优势。从毛利率来看，英伟达销售毛利率常年保持在 70% 以上，高端产品毛利率更是超过 90%。对比看，寒武纪 2024 年度销售毛利率只有 56% 左右，较上年同期下滑超过 12 个百分点。

如果说产品性能上的差异还可以通过技术迭代去弥补，那么寒武纪在开发者生态建设中的短板就更像是个难以根治的"先天性不足"。早在 2006 年，英伟达推出了大名鼎鼎的 CUDA 架构，它提供了 GPU 编程的简易接口，程序员可以基于 CUDA 编译基于 GPU 的应用程序。在此之前，程序员需要到显卡内核并利用机器码进行编译，编程过程相当繁琐也很困难。