AI芯片：寒武纪--全解析
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一个风口的行业，只要该行业没有到顶，离顶还有相当距离的情况下，龙头企业再贵都是便宜的。
寒武纪是我国AI芯片行业龙头。8月14日，寒武纪盘中最大涨超14%，总市值一度突破4000亿元，股价创历史新高，成为市场关注焦点。
截至8月15日，公司收盘价为923.7元/股，总市值为3864亿元，成为仅次于茅台的第二高价股，因此也被誉为“寒王”。
再看寒武纪的财务数据，2025年第一季度营收为11.11亿元，上年同期的营收为2567万元；归母净利为3.55亿元，上年同期为亏损为2.27亿元；公司25年一季度末扭亏为盈，已经连续两个季度实现盈利。
寒王是2020年科创板上市，从64元的发行价，一举最高涨到985元，成为AI芯片第一股。2024年还被纳入上证50指数，但利润却一直年年亏损，如此梦幻的“妖股”，值得单独解析。
下文从：① 寒武纪-溯源；② 核心产品和技术；③ 市场空间与竞对；④ 产业链；⑤“寒王”总结&展望，等5个维度，全面梳理这一中国的英伟达。
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一、寒武纪-溯源
1、公司坐标: 北京
成立时间：2016年3月15日
2、创始人
陈云霁和陈天石两兄弟，目前总经理由弟弟：陈天石担任。
两兄弟来自江西南昌人，哥哥1983年出生，弟弟晚两年出生。两兄弟成长路径相似：哥哥是14岁进入中科大少年班，拿到计算机博士学位，并参与“龙芯”团队。
弟弟是16岁进入中科大少年班，也是计算机博士，后转入中国科学院计算所担任研究员。
读博期间，陈云霁的研究方向是芯片，陈天石主要是做人工智能。2010年，身为龙芯3号主架构师的陈云霁，在北京与弟弟陈天石一拍即合，各取所长，提出研发AI芯片的构想。而2010年，AlphaGo还没击败李世石，英伟达还只是一家显卡厂商。2016年，借助中科院计算所平台和资源，共同设立了北京中科寒武纪科技。
寒武纪成立后，研发出了全球首个能够深度学习的神经网络处理器芯片，改变了中国芯片领域长期空白落后的历史。当年就拿到了上亿元的订单。
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陈天石两兄弟对团队定的铁律是：“芯片是长跑，没有捷径可走。所有捷径都是弯路，真正的好东西，都得拿命熬出来。”
当英伟达CUDA生态已形成垄断，面对差距，陈天石决心让寒武纪补足生态短板，专注于底层硬件和工具链，避免做应用，找到差异化。
当19年，华为自研芯片终止合作，寒武纪失去90%营收来源，陈天石鼓励团队：“依赖输血的企业永远长不大，孩子总要离开父母学会走路”，于是反直觉的砍掉短期盈利的IP授权业务，将资源投向尚未成熟的云端芯片。
当20年寒武纪登陆科创板，虽市值破千亿，却被质疑，三年亏损超50亿，研发投入占比高达157%！何时可以盈利？”陈天石的回应清醒得近乎冷酷：“Intel今年52岁，NVIDIA27岁，寒武纪才4岁。罗马不是一天建成的。”
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当22年，美国将寒武纪列入实体制裁清单，陈天石再一次豪赌：将全部筹码押注国产7nm工艺，带领团队攻坚克难300天，研发出比肩英伟达A100的国产制程的“思元590”芯片。
在2025年，这位85后天才以870亿身家登顶江西首富，面对镜头，他却异常平静说：“寒武纪愿做‘墩子’，让更多人踩在我们身上做应用”。
也许，很多人不理解寒武纪。但是，从掌舵人十年磨一剑的毅力，主动断奶学会奔跑的勇气，坚持伟大都是熬过来的定力，宁可烧钱50亿换一颗“中国芯”的魄力，让寒武纪真正可以和英伟达掰手腕。
现在寒武纪全年营收预计10亿至12亿元，虽不及英伟达的千分之一，但国产替代的浪潮、扭亏为盈的业绩拐点、国内强劲的自主可控需求，会推着企业迈向中国AI芯片的新高度。
3、名字寓意
“寒武纪”，Cambrian，是因为寒武纪是距今约6亿年，地球物种多样性大爆发的年代，此后地球进入了生命的新纪元。陈天石希望这家公司能开启AI爆发式发展的新时代，通过自研的AI芯片，成为推动这一科技变革的核心基础支撑和力量。
4、重大事件发展轴
（1）2017年9月，华为在德国IFA展上重磅发布AI手机芯片“麒麟970”，搭载了寒武纪的嵌入式IP，集成了寒武纪的NPU（1A处理器），作为神经网络专用处理单元，并在华为Mate 10手机中投入大规模商用，寒武纪由此声名鹊起。
芯片IP授权业务，虽起步快，但天花板较低，合作关系脆弱。
（2）2018，由于华为开始发布AI芯片昇腾910和昇腾310，自研AI模块，与寒武纪的合作终止，这直接导致寒武纪2019年营收锐减。
（3）从2018年开始，寒武纪转向“云—边—端”全场景布局，推出思元系列云端芯片和MLU边缘加速卡，并为所有产品构建了统一的基础系统软件和工具链Cambricon Neuware平台，寒武纪成为一家具备软硬件全栈系统能力的芯片设计公司。
（4）2020年7月20日，寒武纪在科创板挂牌上市。发行价64.39元，上市首日，开盘价即达250元/股,市值突破千亿元，成为国内AI芯片第一股。但2019-2023年累计亏损超27亿元。
（5）2022年底被美国列入实体清单，台积电断供7nm代工，被迫转投中芯国际14nm工艺，性能损失30%，2023年云端芯片收入暴跌58.7%，市值一度跌破500亿。
（6）2024年至今：AI大模型爆发，成为国产算力的里程牌
2024年思元590芯片量产，算力达512TOPS，性能逼近英伟达A100的80%，适配阿里、字节等千卡级大模型集群，单季度营收暴增533%。
2024年营收11.74亿元（+65.56%），2025年Q1营收11.11亿元（同比暴增4230%），首次单季盈利3.55亿元，市值突破4000亿，两年涨幅超10倍。
5、 商业模式
（1）业务模式
采用 Fabless 模式，聚焦芯片设计、研发与IP 授权，将晶圆制造委托台积电、中芯国际代工，封装测试或委托长电科技、通富微等大厂完成。2024 年晶圆采购成本占营业成本78%。
（2）客户结构
主要服务于互联网大厂（阿里、腾讯字节等、运营商（移动、联通）、服务器厂商（浪潮、联想）、金融机构、交通、能源等行业客户，以及政府主导的智能计算集群项目，客户集中度较高，需逐步拓展多元化客户资源。
寒武纪较为依赖单一客户，近三年，公司前五大客户的销售金额合计占营业收入比例分别为84.94%、92.36%和94.63%。其中2024年第一大客户的销售占比就高达79.15%，寒武纪表示该客户为公司长期合作伙伴，并在本期增加采购。但是，客户集中度过高将会是未来寒武纪的主要风险之一。
（3）盈利模式
直销为主通过自有销售团队直接对接客户，参与公开招标或商务谈判，提供定制化解决方案，减少中间环节，增强客户粘性。
通过高研发投入推动技术迭代，依托国产替代需求扩大市场份额，同时借助智能驾驶、大模型推理等新兴场景提升盈利能力。
（4）合作伙伴
寒武纪与华为，阿里巴巴，腾讯，字节跳动等科技巨头均保持合作，另外 ，还与商汤科技、旷视科技共建联合实验室，推出行业解决方案（如金融风控、智能制造）。
二、核心产品和技术
1、产品三大板块：云端-边缘端-IP授权
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寒武纪业务，按产品线划分，主要涵盖云端、边缘端产品线及 IP 授权及软件三大块。其中，云端产品线占营收的99.40%；边缘产品线占营收的0.56%；IP授权及软件占营收的0.04%。
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（1）云端产品：主云端智能芯片及加速卡和训练整机--占比99%
① 主要产品：思元MLU系列芯片（如MLU370、MLU590）
② 产品发布时间：
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21 年，发布思元 290 智能芯片及加速卡 MLU290-M5，为公司首颗训练用芯片，采用台积电 7nm 工艺，集成寒武纪自研的 MLU-Link 多芯互联技术，可以高效执行多芯多卡训练和分布式推理任务。
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22 年，发布基于思元 370 芯片的新款训练加速卡——MLU370-X8，为双思元 370 芯片配置，首款采用chiplet技术的AI芯片，集成了390亿个晶体管，最大算力高达256TOPS（INT8）集成 MLU-Link多芯互联技术，主要面向训练任务。
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23 年，发布最新一代芯片思元 590，性能相比思元 370 有翻倍以上的提升，综合性能对标英伟达 A100，处于国内领先水平。
③ 训练整机加速系统：通常集成多颗 AI 芯片，以玄思1000 智能加速器为例，它在 2U 机箱内集成了4 颗思元290 智能芯片，2 台玄思1000 加速器与 CPU 服务器可组成一套包括 8 张加速卡的整机系统，可实现 AI 算力多向扩展，满足性能、扩展性、灵活性、稳定性的要求。
（2）边缘产品线：边缘智能芯片&加速卡，占营收0.56%
① 主要产品：思远220系列，包括：MLU220 芯片 MLU220-SOM 模组 MLU220-M2 加速卡。 自发布以来，累计销量突破百万片。
思元220是寒武纪专门用于深度学习的SoC边缘加速芯片，采用TSMC 16nm工艺 。具有高算力、低功耗和丰富的I/O接口，在物联网领域发挥重要作用，如智能交通中的车辆识别和监测、工业制造中的产品质量检测等场景，能够在边缘端实现高效的AI推理，减少数据传输压力和延迟。
（3）IP 授权及软件：终端智能处理器 IP 和基础系统软件平台，占0.04%
① 终端智能处理器：
是终端设备中支撑 AI 处理运算的核心器件，例如近年来各品牌旗舰级手机上与图像视频、语音、自然语言相关的智能应用均依靠终端智能处理器提供计算能力支撑。为了提升性能降低功耗，同时节省成本，终端智能处理器通常不是以独立芯片的形式存在，而是作为一个模块集成于终端设备的 SoC 芯片当中。公司的终端智能处理器 IP 产品主要有 1A、1H 和 1M系列。
寒武纪智能处理器 IP 产品已集成于超过 1 亿台智能手机及其他智能终端设备中。
② 基础系统软件平台：
方面公司主要提供统一的平台级基础系统软件Cambricon Neuware（包含软件开发工具链等），效仿07年英伟达推出的CUDA 并行计算框架和编程模型，构筑起的坚实软硬件协同壁垒。
打破不同场景之间的软件开发壁垒，整合了训练和推理的全部底层软件栈，包括硬件驱动、AI 加速算子库（CNNL），通信库（CNCL），开发语言 BANG 等，同时将该软件平台与 Tensorflow、Pytorch 等 AI 框架深度融合，实现训推一体，让开发者可以非常方便地完成从云到端，从模型训练到推理部署的全部流程，提升 AI 算法的开发效率。
下图：寒武纪的“CUDA”——Cambricon NeuWare生态
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2、技术优势
（1）自主可控的MLU arch架构
MLU架构是寒武纪为AI芯片设计的专用架构，全称为Machine Learning Unit Architecture，即机器学习单元架）。它是为高效处理人工智能任务（如深度学习、神经网络计算等）而定制的硬件架构，可广泛应用于云计算、边缘计算、智能安防、自动驾驶等领域。
官方公布的名称分为 MLU00 MLU01 MLU02 MLU03，分别对应于 1A、1H、1M、以及官方尚未公布型号的 MLU370 的处理器内核。具有以下特点和优势：
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① 端云一体可扩展性
MLU架构支持从端侧（如边缘设备）到云侧（数据中心）的灵活扩展。端侧芯片可选择单个核心（TP架构）或单个集群（MTP架构），云侧芯片则通过多个集群（MTP架构）实现高算力并行，支持单机单卡或多机多卡集群加速。
② 核心架构设计
对应单个IPU核心，可独立执行单个任务。由多个IPU核心组成集群，支持并行执行复杂任务。不同代际的MLU架构（如MLUv03、MLUv05）在IPU数量和算力配比上有所差异，但通过硬件兼容性确保程序可二进制兼容运行。
③ 存储与通信优化
存储层次上：包括片上SRAM、L2缓存、片外DDR/HBM等，通过多级缓存和高速互联技术（如MLU-Link）提升数据传输效率。
通信机制上：支持集群内和集群间的数据传输，通过专用通道（如Cluster-DMA）实现低延迟、高带宽通信。
（2）全栈式AI工具链NeuWare
Cambricon NeuWare软件栈是寒武纪芯片的重要支撑。它支持TensorFlow、PyTorch等主流框架 ，提供CUDA代码迁移工具，降低开发者迁移成本，与华为MindSpore、百度PaddlePaddle等国产框架深度适配。
① 开发工具层
MLU架构配套的编程模型为“Cambricon Bang”，提供Host-Device异构并行编程接口，支持C/C++等语言开发，简化AI应用的移植和优化。自动优化算子融合（如Conv+ReLU）、内存复用，编译效率达CUDA的90%。
② 运行时与框架适配
NeuWare Runtime：低延迟任务调度，达到μs级，支持PyTorch/TensorFlow/MindSpore等主流框架零代码迁移。
分布式训练加速库CNCL：万卡集群通信延迟<2μs（对标NCCL），线性加速比达0.93（千卡规模）。
（3）多芯片互联&推理加速引擎
2021 年，公司在发布思元 290 智能芯片时，首次推出自研的 MLU-Link 多芯互联技术，对标英伟达的 NVLink，帮助算力集群执行高效的多芯多卡训练和分布式推理任务。
2022 年，公司发布 MLU370 X8 算卡，搭载了 MLU-Link，为每颗芯片提供 200GB/s 的额外跨芯片通讯能力，带宽是 PCIe 4.0 标准的 3 倍。公司为多卡系统专门设计了 MLU-Link 桥接器，可实现 4 张双芯 MLU370 X8 算卡的互联。
下图：寒武纪的“NVLink”——MLU-Link
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推理加速引擎技术：拥有业内首个基于MLIR图编译技术达到商业化部署能力的推理引擎MagicMind，用户仅需投入极少的开发成本，即可将推理业务部署到寒武纪全系产品上，并获得颇具竞争力的性能。
（4）战略差异化，垂直行业解决方案
① 定制化IP授权模式
提供芯片-算法协同设计服务，允许客户根据业务需求定制计算单元（如增加特定算子），对比英伟达的通用GPU方案，更贴合垂直场景需求。
在同等算力下，寒武纪加速卡价格约为英伟达A100的60%-70%，且提供本地化技术支持团队，响应速度更快（如48小时内现场调试
② 垂直行业解决方案
在智慧城市领域，寒武纪与海康威视、商汤科技合作，优化视频分析模型的端云协同推理效率。
在自动驾驶领域，其MLU370芯片支持多传感器融合计算，已进入部分车企的云端训练平台供应链。
受益于“东数西算”工程和信创政策，寒武纪被纳入多地智算中心采购名单（如北京、上海人工智能算力平台），替代国际厂商份额。
三、市场空间与竞对
1、 市场空间：算力供需缺口巨大
需求端：2025年中国企业AI算力投入约1200亿美元，50%资金用于AI芯片采购，预计需求300万-400万张卡（按每卡10万元估算）。
供给端：英伟达H20芯片受限（实际到货仅50万张），叠加华为等国产产能不足，全年存在150万-200万张卡的缺口，2026年缺口或扩大至200万张以上。
寒武纪的替代空间：凭借下一代训练芯片（如思元590/690）性能提升70%-80%，2025年产能规划翻倍，有望承接超30%的国产替代需求。
2024年全球AI芯片市场份额，英伟达、AMD、英特尔三家共占比91%，其中，英伟达一家就高达80%，寒武纪市场占比约1%。
下图：全球2024年AI芯片市场份额
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2、政策与生态催化
美国对华芯片管制升级，H20特供芯片性能仅为高端型号的20%，且可能预埋“远程自毁”功能。 中国监管层限制英伟达低端芯片在敏感领域使用，推动寒武纪在互联网、政企市场中份额提升。
另外，借力国产AI框架（如DeepSeek）构建替代生态，逐步削弱CUDA垄断壁垒。
3、竞争对手格局
国际巨头英伟达的生态霸权 ：CUDA生态垄断全球近90%AI软件开发。 寒武纪思元590，采用7nm制程，其整体性能约为英伟达A100的80%，而A100本身性能弱于H100。这意味着思元590与H100（4nm制程）相比甚远。
下图：国内外主要竞对：
另外，沐曦集成：全国产化GPU，自研GPGPU架构，支持PyTorch、TensorFlow等框架，实现“端到端”任务调度，直接对标英伟达高端芯片，且获国资背景基金加持，在技术和资金方面都有一定实力。
壁仞科技：其首款通用GPU芯片BR100系列采用7nm制程，集成770亿颗晶体管，单芯片峰值算力达PFlops级别，FP32算力超1000TFlops，INT8算力超2000TOPS，性能对标国际旗舰产品，峰值算力是英伟达A100的3倍以上。
同时阿里等互联网厂商也在使用自研芯片，这些都对寒武纪构成了竞争压力。
四、产业链
AI 芯片产业链上游：主要包括 芯片EAD设计工具、AI 算法与IP授权；
中游：晶圆制造、代工和封测环节；
下游：应用包括但不限于 AI大模型、云计算、智能驾驶、智慧医疗、智能穿戴、智能机器人等。
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1、上游：芯片设计和IP授权等
（1）芯片设计与IP授权
AI 算法主要包括视觉算法、语言处理算法、自然语言处理算法、机器学习等，芯片设计工具主要涵盖 EDA 软件、IP 模块与硬件仿真设备。
设计公司：寒武纪专注于AI芯片设计，提供云端（如思元系列）、边缘端芯片及IP授权。
EDA工具与IP供应商：华大九天（EDA工具）、芯原股份（IP授权）等，为寒武纪芯片设计提供技术支持。
2、中游：芯片制造&封装
（1）半导体材料与设备
材料：沪硅产业（硅片）、江丰电子（靶材）、晶瑞电材（光刻胶）等，为芯片制造提供基础材料。
设备：中微公司、北方华创、拓荆科技、华海清科等，提供光刻、刻蚀、薄膜沉积、CMP设备等关键设备，支撑芯片制造工艺。
（2）晶圆制造
① 代工厂：中芯国际（14/7nm工艺）、华虹公司（28nm及以上工艺），负责寒武纪芯片的晶圆制造。
② 封装测试：封测企业，长电科技、通富微电、华天科技等，完成芯片封装与测试环节，确保芯片性能稳定。
3、下游：应用
AI 芯片按照应用场景的不同可分为云端、边缘端及终端 AI 芯片，下游应用包括但不限于 AI大模型、云计算、智能驾驶、智慧医疗、智能穿戴、智能机器人等。
（1）AI服务器：浪潮信息（全球市占率领先）、中科曙光（国产服务器龙头），新华三等，集成寒武纪芯片用于智能计算设备或数据中心。
（2）互联网：字节跳动、腾讯、阿里等互联网大厂企业采购寒武纪芯片用于AI训练与推理。
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（3）金融能源和安防等应用：银行、证券机构利用寒武纪芯片进行风险评估、智能投顾等；海康威视等企业可能采用寒武纪芯片提升视频分析能力；国家电网等企业用于智能电网监测与优化。
五、“寒王”总结&展望
寒武纪作为中国AI芯片领域的英伟达，近年以业绩拐点与股价狂飙成为市场焦点，但繁花之下，其崛起与隐忧交织。
2025年第一季度，寒武纪营收同比暴增4230%至11.11亿元，净利润3.55亿元，实现上市以来首次连续季度盈利。这一里程碑式突破，源于思元590芯片在大模型训练场景的规模化落地——其性能对标英伟达A100，支撑阿里、腾讯等巨头的算力需求，推动云端业务收入占比达99.3%。供应链端，中芯国际14nm工艺良率提升，下半年月产能有望翻倍至3-4万颗，彻底扭转“有单无货”的困局。政策东风下，国产替代加速，寒武纪在政府智算中心市占率已达28%，成为“东数西算”工程的核心参与者。
资本市场对寒武纪的热捧，是技术突破与产业逻辑的双重映射。2024年股价涨幅387%，2025年市值一度突破4000亿元，背后是三重驱动：
其一、技术代差弥合：思元590在Transformer模型训练效率上达业界领先水平，新一代思元690送测数据显示性能逼近H100的80%；其二、国产替代刚需：英伟达H20芯片安全漏洞、性能缩水（仅为高端型号20%），叠加审批延迟，使寒武纪成为互联网大厂唯一可规模化采购的高性能算力供应商；其三、生态价值重估：与DeepSeek合作开源FlashMLA技术，降低大模型推理成本，推动开发者社区从10万向百万级跃迁。
尽管光芒耀眼，寒武纪仍需跨越三重险滩：
首先，是客户集中度之困：2024年第一大客户贡献79.15%营收，过度依赖头部企业的采购周期，若该企业等自建算力集群，业绩可能断崖式下跌。
其次，是研发投入之惑：虽然2024年研发占比达91.3%，但研发人员从2022年的1205人锐减至752人，技术迭代速度面临压力。
然后，就是生态构建之难：英伟达CUDA开发者超500万，而寒武纪MLU生态尚处襁褓，仅10万左右开发者，软件适配成本高企制约商业化进程。
至于估值是否存在大泡沫，或许仁者见智。目前动态PE超280倍，已差不多将透支2026年的业绩；若产能（中芯7nm良率75%）或生态（算子覆盖率85%）不及预期，恐引发估值重构。不过，这轮国产替代的东风，背后的隐秘力量，也是值得深思和警惕！
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总之，站在AI算力革命的十字路口，寒武纪既是国产替代的先锋，也是技术长征的先行者。其未来的价值，不仅在于芯片性能的突破，更在于能否构建起媲美英伟达的“硬件+软件+开发者”生态帝国。
正如寒武纪在财报中所言：“我们始终相信，人工智能的未来，属于那些敢于在算力荒原中播撒火种的拓荒者。”
在这场没有硝烟的科技战中，寒武纪能否从“国产替代者”蜕变为“全球定义者”，中国的AI芯片能否不再被卡脖子？答案或许就藏在思元芯片闪烁的晶体管里，写在开发者社区一行行代码中，亦或镌刻在每一位科技奋斗者，坚定的眉宇间！
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参考文献链接
人工智能芯片与自动驾驶
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