騰訊押注的燧原科技上會 “國産GPU四小龍”最後一場資本盛宴

觀點網 6月8日，上交所官網披露，上海證券交易所上市審核委員會将于2026年6月15日召開會議，審議上海燧原科技股份有限公司的首發申請（上會）。

随着摩爾線程去年12月登陸科創闆、沐曦股份緊随其後挂牌、壁仞科技今年1月亮相港交所，“國産GPU四小龍”中的三家已先後完成IPO上市。

如今，“四小龍”上市潮終于将迎來最後一位主角，也是其中唯一堅持DSA（領域專用架構）路線的“獨苗”。

燧原科技成立于2018年3月，是“四小龍”中資歷最老、卻最晚上市的一家。

走技術“窄門”

在“國産GPU四小龍”中，燧原科技具有獨特身份標簽——是唯一采用非GPGPU架構（即DSA架構）的廠商。

想更好理解這一標簽，要回到AI芯片的兩條主流技術路線。

一條是以英偉達為首的GPGPU（通用GPU）架構路線，通過強化通用並行計算單元形成了成熟的通用編程生态，可覆蓋AI計算、科學計算、圖形渲染等多個場景。

但這種“大而全”的設計為兼顧多場景，在芯片上配置了一定數量的非AI計算所必需的通用計算單元，導致在純AI計算負載（尤其是推理階段）場景下的計算效率存在一定損耗，能效比難以做到極致。

另一條則是DSA架構，與GPGPU“全能選手”定位不同，DSA追求的是“專精路線”。在設計環節針對AI計算進行定向加速，把有限的片上面積和晶體管盡可能多地分配給AI專用的計算單元，以此來換取更高的處理效率和能效比。

當然，DSA架構也有其天然短闆，最核心的挑戰在于軟件生态。GPGPU陣營可以依托英偉達CUDA生态的成熟工具鏈和開發者社區，大幅降低客戶遷移成本；DSA架構廠商需要從零構建，自主開發軟件棧，前期投入大，客戶适配周期長。

這也是為什麼國内大部分AI芯片創業公司選擇了GPGPU路線。

從商業可行性角度看，兼容CUDA生态是一條更好走的路，摩爾線程、沐曦股份、壁仞科技均選擇了GPGPU路線。

燧原科技選擇了另一條更難的路，自研了基于自主指令集和原創架構的GCU-CARE加速計算單元（對標英偉達TensorCore），以及GCU-LARE片間高速互聯技術（對標英偉達NVLink）。

軟件層面，燧原科技構建了全棧AI計算及編程軟件平台“馭算TopsRider”。從硬件到軟件，燧原科技全面選擇了原始創新路線。

燧原科技還在回復上交所問詢時指出，國内DSA陣營的廠商包括華為海思、寒武紀、昆侖芯以及燧原科技自身。

“窄門”雖難走，但一旦走通，或将建立真正自主可控的技術壁壘。

燧原的DSA路線還建立在一個關鍵判斷上：AI算力的需求重心将從訓練轉向推理。

高盛全球投資研究部的模型預測顯示，在AI服務器中，非GPGPU架構芯片的出貨占比将從2024年的36%逐步增長至2027年的45%。

2025年11月問世的Gemini3大模型，完全由谷歌自研TPU（含DSA架構）訓練落地，驗證了DSA架構可勝任高端大模型訓練工作。

DSA在AI推理上的極致能效，直接決定了企業采購硬件的最終總成本，而這正是大模型業務能否盈利的關鍵指標。

值得關注的是，連英偉達也在新一代Blackwell架構中增加了專用計算單元的面積，業界戲稱“連英偉達也把自己做成了DSA”。

深度綁定騰訊

如果說DSA架構是燧原科技的技術標簽，那麼與騰訊的深度綁定則是其商業化叙事中的核心議題。

據招股書上會稿披露，騰訊科技及其一致行動人蘇州湃益合計持有燧原科技20.258%股份，為第一大股東；兩名共同實際控制人趙立東與張亞林則合計控制公司28.1357%股權。

騰訊的角色不止于股東，在業務層面更是燧原科技最大客戶。

值得關注的是，燧原科技在意見落實函中表示，2023-2025年報告期内，騰訊對AI加速卡的需求規模始終遠超公司現有供應能力。

2023-2025年，燧原科技對騰訊科技的直接銷售和對應的AVAP模式銷售合計收入分别為1.00億元、2.73億元和8.3億元，占同期營業收入比例為33.34%、37.77%和83.79%。若按終端客戶統計，騰訊為燧原科技報告期各期的第一大客戶，且收入占比持續攀升。

這一依賴程度在“四小龍”中是比較特别。

财報數據顯示，2025年摩爾線程營收15.06億元，沐曦股份營收16.44億元，壁仞科技營收10.35億元，而燧原科技為9.9億元。但若剔除來自騰訊及其指定客戶的銷售收入，燧原科技2025年來自非關聯方客戶的收入規模将大幅縮水。

對此，燧原科技在招股書中解釋稱，與騰訊于2019年起開始合作，歷時7年，從單一場景小規模驗證到多場景大規模驗證，再到常态化批量合作，“優先單點突破、後續以點帶線、逐步以線帶面”的客戶策略，将有限資源聚焦于騰訊。預計，未來一段時期内對騰訊銷售占比較高的情形仍将持續。

在審核問詢中，上交所對這一客戶結構高度關注，二輪問詢函明确要求燧原科技“區分互聯網客戶與非互聯網客戶，說明發行人與非關聯方客戶的合作進展情況”。

該公司披露了與多家頭部互聯網企業的灰度測試進度，以及某運營商客戶已完成框架合同簽署的情況。其中，兩家互聯網客戶已完成硬件系統測試和模型匹配，預計2026年内啟動灰度測試，有望于年底實現小規模交付，2027年轉為大批量出貨。

财務數據方面，燧原科技呈現“高增長、高虧損”特征。2023-2025年，營收分别為3.01億元、7.22億元和9.9億元，年復合增速達83.76%；扣非後淨利潤分别為-15.67億元、-15.03億元和-11.97億元，三年累計虧損超過40億元。

截至2025年末，合並口徑未彌補虧損為-44.41億元。主因是龐大的研發投入，2023年至2025年研發費用合計約36.76億元。

不過虧損正在收斂，從2023年的-16.65億元降至2025年的-11.64億元。

更值得關注的是2026年一季度，燧原科技實現營收2.87億元，同比增長超14倍；歸母淨利潤-4.44億元，虧損主要受預收款項相關的利息及稅金等非經營性因素影響。

預計2026年上半年營收将達到10.6億至11.5億元，相當于2025年全年體量。這份業績曲線，是公司得以站上審議台的支撐之一。

産品結構方面，燧原科技以推理卡為主的特性也影響了毛利率表現。報告期内，公司加速卡及模組收入超過80%來自推理産品。

2025年，燧原科技AI加速卡及模組的毛利率為32.71%，低于寒武紀（55.22%）、摩爾線程（90.72%）等以訓練産品為主的同行，但高于沐曦股份的推理GPU闆卡（6.37%），與天數智芯的推理産品（39.19%）相近。

上會後更大考題

燧原科技此次IPO拟募資60億元。

其中，約15億元用于第五代AI芯片研發及産業化、約11.97億元用于第六代AI芯片研發及産業化、約33億元用于先進人工智能軟硬件協同創新項目。

産品叠代節奏是衡量一家AI芯片公司核心競争力的標尺。

成立八年，燧原科技已完成四代架構五款雲端芯片的叠代。2019年發布第一代“邃思1.0”訓練芯片，2021年發布第二代“邃思2.0”和“邃思2.5”，2024年發布第三代“邃思320”。

2025年發布的第四代産品邃思400則是燧原科技向訓練場景延伸的關鍵産品，該芯片是國内少有原生支持FP8低精度數據格式的産品，基于邃思400構建的L600訓推一體加速模組支持單層最多128卡全互聯拓撲。

截至招股書簽署日，該産品已回片但尚未大規模量産交付。

但快速叠代也帶來了存貨管理的難題，這在審核中被監管層重點“追問”。

2024年末，随着庫存老化，燧原科技對無訂單覆蓋的第二代産品進一步計提跌價準備；但仍有部分二代卡存貨因“有明确銷售合同支撐”而暫未計提。監管層要求公司解釋這些存貨後續的收入轉化情況，追問2024年末的跌價準備計提是否充分。

燧原科技回復，2024年末，公司二代加速卡對應的在産品和庫存商品賬面余額約2億元，其中無銷售訂單覆蓋的9977.42萬元已全額計提跌價準備。而有銷售合同支撐、暫未計提的9440.56萬元存貨，主要對應三個項目。

體量最大的是成都高新電子集群項目，合同含稅金額1.8億元，采取分階段交付驗收，2025年完成驗收並一次性确認收入，整體毛利率21.92%，客戶回款狀況良好。

另外兩個項目則未能如願落地。客戶Y計劃建設面向高校實訓的智算中心，2024年12月已簽署正式合同；2025年9月公司獲悉客戶未能完成預付款籌集，項目終止。

客戶Z籌備在深圳建異構智算中心，2024年5月簽了一年期的銷售框架協議，到期後因客戶前期準備工作滞後而未能續簽。後兩個項目對應的存貨，公司已于2025年足額計提了跌價準備。

燧原科技在回復中強調，基于2024年末時點可獲取的全部信息所做出的判斷具備合理依據，後續客觀情形變化不影響當時會計估計的恰當性。畢馬威華振會計師事務所也在核查意見中認定，公司2024年末存貨跌價準備的計提“充分、審慎”，會計處理合規。

在系統層面，燧原科技正推進超節點和萬卡集群建設。基于第四代L600打造的ESL超節點，采用多卡Scale-up架構，可在單節點内集成32卡或64卡，面向千億參數大模型的預訓練與高並發推理場景。

據悉，燧原科技甘肅慶陽萬卡集群已獲得中國信通院大規模智算集群服務成熟度最高級别認證，是國内首個獲此認證的國産萬卡推理集群。

從最新競争格局看，DSA賽道正變得日益擁擠。華為昇騰依托系統整合優勢占據主導，寒武紀2025年以64.97億元營收和20.59億元歸母淨利潤成為首家扭虧的A股AI芯片公司。

但一個積極信号是，AI産業正從大規模訓練周期走向推理落地周期。灼識咨詢預測，中國推理用AI加速卡市場規模到2028年将達到8085.82億元，年復合增速59.41%；推理場景對CUDA生态的依賴逐漸減弱，而DSA架構的性價比優勢愈發突出。

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