优配痢略算力芯片集体“报喜”：688256首盈20亿背后的产业变局

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中经记者吴清北京报道

2月27日，国内算力芯片三大龙头——寒武纪（688256.SH）、摩尔线程（688795.SH）与沐曦股份（688802.SH），在同一天发布了2025年度业绩快报。数据显示，三家企业均实现了三位数的营收增长，其中寒武纪更是以20.59亿元的净利润，实现了上市以来的首次全年盈利。

这三份几乎同时“交卷”的成绩单，释放出了一个强烈的信号：在人工智能浪潮持续奔涌的当下，国产算力芯片企业正集体跨越从研发攻坚到商业落地的关键分水岭。《中国经营报》记者注意到，国产算力芯片企业业绩集体“报喜”的背后，是全球AI算力需求的持续爆发。在英伟达财报显示其数据中心业务激增75%的同一时刻，国产“新势力”的崛起，正悄然改变着全球算力格局。

国产三巨头的差异化突围

寒武纪无疑是其中最耀眼的明星。作为科创板AI芯片第一股，其2025年营收高达64.97亿元，同比大增453.21%；净利润20.59亿元，成功扭亏为盈，这意味着寒武纪终于摘掉了上市多年扣非净利润为负的帽子，迎来了真正的商业化拐点。这份历史性突破，主要得益于其思元590、690等云端加速卡在大模型训练与推理场景的规模化落地。

值得注意的是，尽管全年盈利，但其2025年第四季度净利润环比下滑19.8%，已是连续第二个季度环比下降，显示出在经历高速增长后，经营状况正进入波动调整期，也引发了市场对其未来盈利稳定性的关注。

对此，一位接近寒武纪的投行人士向记者分析，这意味着，在经历了一轮由政策驱动的集中采购后，市场正进入一个更理性、更注重长期稳定性的新阶段。

摩尔线程也展现了强劲的增长势头。公司2025年营收15.06亿元，同比增长243.37%；净亏损10.24亿元，虽未盈利，但亏损同比大幅收窄36.7%。其核心驱动力来自旗舰级训推一体GPU智算卡MTT S5000的规模量产。该产品已高效完成对GLM-5、Qwen3.5等国产大模型的深度适配，形成了“国产芯片+国产模型”的技术闭环。

沐曦股份同样表现不俗。公司2025年营收16.44亿元，同比增长121.26%；净亏损7.81亿元，亏损同比收窄44.53%。公司通过“曦思N”“曦云C”“曦彩G”等产品线，完成了在AI推理、AI训练、图形渲染、科学智能四大主流算力赛道的全覆盖，并正加速推进下一代旗舰产品C700的研发，目标直指NVIDIA H100水平。

值得一提的是，沐曦股份完成了科创板IPO，资产规模大幅扩张，截至2025年年末，公司总资产达136.74亿元，较期初增长251.56%，为后续高强度研发备足了“弹药”。

“三家公司呈现出了较清晰的梯队特征，寒武纪凭借先发优势率先撞线盈利，沐曦股份、摩尔线程正处于价值兑现的前夜。这三家公司的共同点在于，都抓住了国产大模型爆发的历史性机遇，将产品深度嵌入到智谱AI、阿里通义等主流大模型的生态中，实现了从‘能用’到‘好用’的跨越。”一位半导体产业人士对记者表示，它们的差异化则体现在技术路线上：寒武纪聚焦于专用AI加速器（ASIC），摩尔线程和沐曦股份则主攻通用GPU（GPGPU）。

国产算力的全球竞合

国产算力芯片企业的业绩爆发，发生在全球算力需求空前旺盛的背景下。英伟达最新财报显示，其2026财年第四财季数据中心业务营收高达623亿美元，占总营收超91%。英伟达CEO黄仁勋断言：在AI时代，计算等同于营收。这为整个行业描绘了巨大的市场空间。

同时，国产芯片的集体崛起，恰逢一个百年未有的战略窗口期。“美国对华AI芯片管制的不断加码，意外地为国内企业腾出了市场空间。英伟达面向中国特供的H200芯片，至今未产生任何营收，促使国内云厂商和AI公司加速采购国产替代方案。”上述半导体产业人士称，这给了国产替代方案宝贵的喘息和发展时间。

但挑战同样严峻。上述半导体产业人士直言，目前差距体现在三个方面：首先是技术差距。尽管国产芯片在特定场景下已能“平替”，但在通用计算能力、软件生态成熟度（如CUDA的替代品）等方面，与国际巨头仍有不小差距；其次是盈利压力。除寒武纪外，摩尔线程和沐曦仍处于高研发投入、高亏损阶段，如何实现从“营收放量”到“盈利兑现”的跨越，是所有企业面临的共同课题；最后是生态建设。芯片的成功不仅在于硬件性能，更在于能否构建起繁荣的开发者社区和应用生态，这需要长期、持续的投入。

业内人士认为，展望未来，这场竞赛已进入深水区。一方面，应用场景将从大模型训练向更广阔的领域拓展，如生物医药、气象预测、智能制造等，这要求芯片具备更强的通用计算能力。另一方面，产业链的协同变得前所未有的重要。从EDA设计工具到先进制程制造，任何一个环节的短板，都可能成为整个产业的瓶颈。

面对这一局面，各方需形成合力。上述投行人士称，对投资界而言，需以更长的耐心看待这个“十年磨一剑”的行业，避免因短期业绩波动而动摇。对政策制定者而言，扶持的重点应从单纯的硬件补贴，转向对基础软件、人才培养和应用生态的系统性支持。

当全球AI算力需求如潮水般涌来，国产算力芯片企业正从实验室走向真正的商业战场。国产算力芯片企业业绩的集体“报喜”，是一个里程碑，而非终点。它宣告了国产算力芯片具备了商业化的初步能力，但也预示着更残酷的市场竞争的到来。它们的故事，不再只是技术参数的突破，而是关于订单、客户和真金白银的利润。