文 | 不慌实验室
继摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技之后，“ 国产 GPU 四小龙” 中最后一家未上市公司—— 燧原科技，于 2026 年 1 月 22 日正式向科创板递交了 IPO 申请，国产高端芯片核心阵营终于在资本市场聚首。
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此次科创板 IPO，燧原科技拟募集资金 60 亿元，将全部用于五代、六代 AI 芯片研发及产业化与软硬件协同创新项目，持续加码云端 AI 芯片核心赛道。
非 GPGPU 架构的差异化破局
成立于 2018 年的燧原科技，由两位拥有 AMD 核心任职经历的创始人赵立东、张亚林联合创立。近八年间，公司持续聚焦云端 AI 芯片领域，已相继完成四次 5 款云端 AI 芯片的迭代更新，构建出芯片、加速卡、智算系统及软件平台的完整产品体系。
相较于其他“ 四小龙”，燧原科技的核心优势在于“ 差异化卡位+全栈落地能力+产业深度绑定”。
在摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技等国产同行纷纷选择跟随英伟达 GPGPU 技术路线的背景下，燧原科技亦然选择了非 GPGPU 架构。
不同于 GPGPU 架构，非 GPGPU 架构具有更高效能、更大数据吞吐量和更低功耗特性，在推理场景下展现出显著优势，开始加速部署。
燧原科技预计，随着大模型行业逐渐从大规模训练阶段走向推理落地阶段，2026 年全球 AI 推理对 AI 加速卡需求将超过 AI 训练场景，中国市场这一趋势更加明显。而推理场景对于 CUDA 生态的依赖在持续减弱，非 GPGPU 架构 AI 加速卡需求占比将逐步提高。
行业趋势印证了这一判断。谷歌于 2025 年 11 月发布的 Gemini 3 大模型，正是基于自研 TPU（非 GPGPU 架构） 训练完成，打破了英伟达在大模型训练领域的垄断格局。
高盛全球投资研究部的模型预测，在 AI 服务器的 AI 芯片中非 GPGPU 芯片的出货占比将呈现明确上升趋势，预计将从 2024 年的 36%，逐步增长至 2027 年的 45%。
在技术层面，燧原科技构建了完整的软硬件协同体系。其自研的“ 驭算 TopsRider” 软件平台，大幅降低了大模型开发与迁移成本；在系统层面，ESL 超节点产品可支持单节点 32 卡或 64 卡的高密度部署，精准匹配千亿参数大模型的训练与推理需求。
这种从芯片到系统的全栈能力，使燧原科技不仅提供算力硬件，更能交付端到端的解决方案，在国产 AI 芯片厂商中形成了独特的竞争优势。
燧原科技与腾讯的深度绑定，同样构成了其商业模式的另一大支柱。
自燧原科技 Pre-A 轮起，腾讯便相继参与了多轮融资，目前已成为燧原科技最大的机构股东，与一致行动人合计持股约 20.26%。
这种资本纽带迅速转化为业务协同。2022 年至 2025 年前三季度，燧原科技对腾讯科技 （深圳） 有限公司的销售金额 （包括直接销售和 AVAP 模式销售） 占总营收比重由 8.53% 飙升至 71.84%，为第一大客户。
营收激增下的盈利困境
凭借差异化的技术路径、深度的产业协同和完整的产品体系，燧原科技展现出令人瞩目的成长动能。2022 年至 2024 年，燧原科技营业收入从 0.9 亿元增长至 7.22 亿元，复合增长率高达 183.15%。
2024 年燧原科技 AI 加速卡及模组销量达 3.88 万张，以 1.4% 的市场份额在国内厂商中名列前茅，在“ 国产 GPU 四小龙” 中，其营收与净利润规模均位居第二。
然而，光鲜的增长背后是“ 高投入、长周期、慢回报” 的成长痛点。自 2022 年起，燧原科技已累计研发投入近 45 亿元，期间研发费用率虽有所下滑，但截至 2025 年三季度仍在 164.77% 高位，导致公司尚未转盈。
2022 年至 2025 年 9 月，燧原科技分别录得净亏损分别为 11.16 亿元、16.65 亿元、15.10 亿元、8.80 亿元，尽管亏损面有所收窄，但盈利之路依然充满挑战。
值得注意的是，燧原科技预计最早于 2026 年达到盈亏平衡点，但该测算不构成盈利预测或业绩承诺。这意味着，公司至少还需要承受一年的亏损压力，而能否如期实现盈利，仍取决于产品商业化进展、研发投入控制等多重不确定因素。
但在硬科技的漫长赛道上，亏损已是常态，资本的耐力往往决定着谁能走到最后。
的存货数据的变化已经开始令人警觉。2022 年至 2025 年 9 月末，燧原科技的存货账面价值由 2.75 亿元增至 9.58 亿元，公司将其归结于"战略性备货"。
然而在半导体行业，技术的迭代速度堪称残酷，"战略储备"很可能随时面临价值缩水的风险。期间公司存货跌价准备金额也同步攀升，由 3596.50 万元增至 1.90 亿元。
其次，应收款同样值得关注。2022 年至 2025 年 9 月末，燧原科技应收账款由 0.82 亿元增至 3.85 亿元，主要因为腾讯等大客户拖欠账款所致。
从客户集中度整体情况来看，燧原科技常年超 9 成收入来自五大客户，其中 7 成来自腾讯，客户结构极度集中，代表着议价能力薄弱。从公司应收账款坏账准备计提比例来看，已从 2022 年的 1.01% 升到 2025 年 9 月的 9.18%。
截至 2025 年 9 月末，燧原科技货币资金 27.34 亿元，同期短期借款 1.76 亿元、一年内到期非流动负债 1.42 亿元、长期借款 4.01 亿元。
尽管从静态财务数据看，公司当前并无迫在眉睫的短期偿债压力，但若以当前的亏损速度持续消耗现金储备，其资金安全边际将面临持续收紧的考验。未来的经营持续性，将在很大程度上取决于此次 IPO 能否成功募资，以及后续商业化进程能否加速兑现。
平衡发展中的多重挑战
在现金流与存货等财务压力之外，燧原科技更深层的挑战来自于技术、生态与市场之间的系统性矛盾。
首先，技术迭代的节奏已超越单一产品突破的维度。云端 AI 芯片的竞争已进入全栈能力的比拼阶段。燧原科技虽在非 GPGPU 架构上确立了差异化优势，但这一优势的维持需要持续的代际升级与生态适配。公司的五代、六代芯片研发不仅需要追赶摩尔定律的物理极限，还需在软件栈、系统集成及能效优化上实现同步突破。在行业标准快速演进、算法模型持续迭代的背景下，任何技术路线的领先窗口期都在不断收窄。
与此同时，产业生态的博弈正成为新的竞争壁垒。当前国内 AI 算力市场呈现多元竞合格局：华为昇腾依托全栈自主生态持续扩大场景落地；其他国产 GPU 厂商加速向推理市场渗透；而英伟达凭借 CUDA 生态的长期积累，仍主导着开发者心智与高端市场。燧原科技自研的“ 驭算” 平台虽在特定场景验证了可行性，但要构建具有广泛吸引力的开发生态，仍需在工具链完整性、框架兼容性及社区运营上投入长期资源。生态建设的滞后可能使硬件优势难以充分转化为市场占有率。
更宏观的挑战在于供应链安全与技术自主的平衡。尽管国内半导体制造能力不断提升，但高端 AI 芯片所需的先进封装、存储及互联技术仍面临供给约束。而在全球科技竞争动态变化的背景下，如何确保技术路线的持续演进不受外部制约，已成为所有国产芯片企业必须面对的战略课题。
总体而言，燧原科技的科创板 IPO，既是企业自身近 8 年技术积累和商业化探索的成果，也是国产非 GPGPU 架构 AI 芯片企业走向资本市场的重要标志。
在 AI 推理场景爆发的行业背景下，公司凭借差异化的技术路线、深度的客户绑定和完整的产品体系，迎来了良好的发展机遇，但同时也面临着客户集中、研发投入、市场竞争等多重挑战。
未来随着 60 亿元募资的落地和五代、六代芯片的研发推进，燧原科技能否顺利实现 2026 年盈亏平衡的目标，能否在激烈的市场竞争中进一步扩大市场份额，能否成功实现客户多元化布局，值得市场持续关注。
而燧原科技的发展之路，也将为国产 AI 芯片产业的多元化发展提供重要参考，推动国产算力在 AI 推理赛道实现更大的突破，成为中国算力自主化版图中的重要拼图。
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