背靠腾讯，三年亏43亿，这家国产GPU独角兽即将迎来IPO大考

距离燧原科技科创板上会（6月15日）仅剩5天。

过去半年，国产算力经历了一场资本狂欢。摩尔线程上市首日暴涨4倍，壁仞科技登陆港股。若燧原顺利闯关，“四小龙”将正式在资本市场会师。

这场盛宴中，燧原科技是最早成立、却最晚登场的那个。当友商们纷纷走上兼容CUDA的“南坡”时，燧原选择了更为陡峭的“北坡”，押注自研DSA架构与全栈软件平台，这条“孤勇”之路的代价是沉重的。招股书上，三年累计超43亿元的亏损、高达83.79%的腾讯营收依赖，都是攀登北坡必须穿过的风雨声。

如今，这团芯火即将站上资本舞台中央。它能否顺利闯关，能否真正燎原，均是这场硬科技长跑中的精彩看点。

要从“北坡”登顶

面对国产AI芯片这座高峰，燧原选择的是一条更具挑战性的“北坡”。

什么是“北坡”？

在登山界，珠穆朗玛峰的北坡以气候恶劣、路线陡峭著称，攀登难度远超南坡。在AI芯片领域，也有南坡与北坡。

所谓“南坡”，即采用兼容或高度兼容英伟达CUDA生态的通用算力路线，这也是多数国产厂商选择的路径。其优势在于开发者无需重新学习，客户无需承担高昂的代码迁移成本，企业可以迅速切入庞大的存量市场。“四小龙”中的摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技均属此列

燧原科技则是“四小龙”中唯一坚持非GPGPU架构厂商。从创始之初，它就采用了DSA（Domain Specific Architecture，领域特定架构），踏上“北坡”线路。

GPGPU和DSA代表了两种截然不同的技术哲学。

前者注重“无所不能”，内部拥有上万个计算核心，能够同时执行数万线程，不仅能胜任AI大模型的海量矩阵计算，还能跨界处理科学计算、金融工程等复杂任务。

对比这位“算力强大的全能型选手”，DSA则像是为特定任务量身定制的“特种兵”。它走的是“专芯专用”路线：放弃通用架构中为了兼顾各种任务而存在的冗余设计，将硬件资源全部集中在AI特定的张量计算和数据流上，从而实现了计算效率的飞跃。

走北坡为什么更难？

兼容CUDA的GPGPU路线，天然享受“基建红利”。英伟达CUDA生态拥有超过450万注册开发者，数万个优化算子。选择兼容CUDA，意味着开发者几乎零成本迁移，商业化路径最短。这好比开着现成的车，行驶在英伟达已经铺好的高速公路上。

而选择DSA路线，则意味着无法复用CUDA生态。你手中的芯片，无法驶入CUDA的高速路网，那就必须从零开始完成两项浩大的工程：一是打造底层的“地基”，即自研指令集与编译器；二是铺设专属的“轨道”，即构建全栈软件平台与算子库。这不仅意味着要投入海量资金去“从零造血”，更要在漫长的建设周期内，忍受没有开发者、没有应用的“生态荒漠期”。

这也是“北坡”的风险——用短期的巨额亏损和漫长等待，去赌一个未来。

穿林打叶声

登顶有多难？

有报道，在燧原科技创始人张亚林的办公室里，悬挂着一幅书法作品，苏轼的《定风波》：“莫听穿林打叶声，何妨吟啸且徐行”。燧原的财务报表，真实记录着攀登北坡的“风雨”。

如果只看营收增速，燧原科技交出了一份漂亮的成绩单。从2023年到2025年，其营业收入从3.01亿元飙升至9.90亿元，年均复合增长率高达81.5%。2026年一季度营收2.87亿元，同比增长1474.85%。这证明了其产品已经跨越了“PPT造芯”的阶段。

与此同时，巨额亏损的“穿林打叶声”迎面而来。2023-2025年，燧原科技归母净利润分别为-16.65亿元、-15.10亿元和-11.64亿元，三年累计亏损超过43亿元，经营活动现金流净额均为负值，三年累计净流出约39.72亿元。

年度

营业收入

归母净利润

经营活动现金流

2023年

3.01亿元

-16.65亿元

-12.09亿元

2024年

7.22亿元

-15.10亿元

-17.98亿元

2025年

9.90亿元

-11.64亿元

-9.65亿元

2026年Q1

2.87亿元

-4.44亿元

| 数据整理自燧原科技科招股书及上会稿

这种“增收不增利”的残酷现实，根源并非经营失当，而是由硬科技行业的本质决定的“战略性前置投入”。

2023-2025年，其研发费用占营业收入的比例分别高达408%、182%和114%，远超100%。作为对比，“四小龙”中摩尔线程2025年研发费用约13.05亿元，营收15.06亿元，研发费用率约86%；沐曦股份研发费用约10.27亿元，营收16.44亿元，研发费用率约62%；壁仞科技研发费用为14.76亿元，营收10.35亿元，研发费用率142.6%。

高强度的研发投入，正式燧原“北坡”选择的直接财务代价——每赚1元营收，就要花掉超过1元去做研发。而随着营收高速增长，这一比例虽然逐年收窄，但在可预见的未来，研发支出仍将是公司最大的现金消耗项。

年度

研发费用

研发费用率

2023年

12.29亿元

408.01%

2024年

13.12亿元

181.66%

2025年

11.35亿元

114.63%

2026年Q1

| 数据整理自燧原科技科招股书及上会稿

在燧原科技的登顶“北坡”之路上，监管层的问询函提供了另一个审视角度。

上交所两轮问询直指其商业模式的核心“软肋”——客户结构过于集中。招股书显示，燧原前五大客户合计收入占比长期维持在92%以上，其中腾讯不仅是持股近20%的第一大股东，更是贡献超八成营收的“超级盟友”。2023年至2025年，燧原对腾讯的销售金额占比从33.34%跃升至37.77%，2025年进一步攀升至83.79%。

硬币的另一面，是监管层连环追问：这种集中依赖究竟是“战略协同”，还是“经营依附”？若腾讯因战略调整而缩减采购，或转投其他供应商，燧原是否有替代方案？独立开拓非关联客户的能力是否经得起检验？

|燧原科技股权结构，来源：企查查

面对追问，燧原也在问询回复中作出回应。

其一，对腾讯销售占比较高，源于“优先聚焦头部互联网客户”的发展战略，双方自2019年合作以来已形成“长期稳定的深度绑定关系”，因此“腾讯终止合作的可能性较低”。

其二，在非关联客户拓展方面，公司已与潜在客户A、B、F等互联网厂商完成硬件及模型测试，预计2026年12月开始小规模交付，2027年起大批量供货；在非互联网领域，潜在客户D的合作方已签订框架合同，燧原产品已进入其“采购短名单”。但燧原也坦言，上述非关联客户的批量交付时间均落在2026年第四季度，且公司在2026年盈利预测中并未计入这些客户的收入。这意味着，至少在2026年全年，业绩仍将高度依赖腾讯一家。

对于走自研DSA技术路线的燧原而言，它无法像兼容CUDA的同行那样快速抢占英伟达的存量市场。在“北坡”最缺氧的阶段，腾讯的持续订单和资本支持，是不可或缺的“氧气瓶”。但硬币的另一面则是来自监管层的反复追问。

燧原的“吟啸且徐行”，既需要腾讯这股东风的持续吹拂，更需要自己在风雨中站稳脚跟的能力。

芯火如何燎原

燧人氏钻木取火，人类文明在蛮荒中迎来第一缕光。

2018年，当赵立东和张亚林这两位“AMD老兵”在上海张江创立燧原科技时，他们为公司取下了这个名字——“燧原”，寄寓着“芯火可以燎原”的宏大野心。

八年过去，它燃烧正旺。公司营收从2023年的3.01亿元飙升至2025年的9.90亿元，年均复合增长率超过80%。推理加速卡S60累计订单突破10万片，跻身国产AI加速卡规模化落地的第一梯队。

图 | 燧原S60推理加速卡

但“燎原”的叙事，从来不只是营收的增长。站在上会的关键节点，市场最关心的问题是：何时盈利？

燧原在招股书中给出了明确预期：在不受国际贸易环境等不可抗力重大影响的前提下，根据在手订单、产品交付节奏、员工成本预算、研发规划等因素，预计在2026年或2027年可实现合并报表盈利。

这一预期并非空中楼阁。2026年第一季度，公司营收2.87亿元，同比暴涨1474.85%。更关键的是，公司预计2026年上半年营收将达到10.6亿至11.5亿元，仅用半年就超过2025年全年的营收规模。营收加速增长、亏损持续收窄，盈利的临界点正在靠近。

盈利的底气，源于燧原在“北坡”上死磕出的技术壁垒。

在硬件层面，燧原的核心是自研的GCU‑CARE全域计算架构。它不追求“什么都能算”，而是专攻AI计算这一件事。从邃思1.0的32核自研引擎，到如今面向大模型的燧原L600，燧原始终保持着“预研一代、研发一代、量产一代”的并行节奏。

GCU‑LARE互联技术则是燧原构建大规模算力集群的基石，提供双向300GB/s的片间带宽，为千卡级集群铺平了道路。作为对比，英伟达最新的NVLink带宽已超过1.8TB/s，尽管在绝对数值上存在明显代际差距，但GCU-LARE正在错位竞争，意图构建一个规模更大、成本更可控、专用于AI大模型训练的专用互联网络。

软件层面，燧原从零搭建了名为“驭算”（TopsRider）的全栈软件平台。 这并非某个单一软件，而是一整套包含SDK、编译器、算子库和开发者工具的全栈体系。它深度适配PyTorch、TensorFlow等主流框架，能够支持DeepSeek、Qwen等近千款大模型。截至2025年底，驭算平台注册开发者约8.7万人，已积累约1600个优化算子。

当然，与CUDA数百万开发者、数万个优化算子的生态规模相比，燧原的开发者数量和算子积累仍有巨大差距。这是北坡路线的真实代价，也是未来必须跨越的鸿沟。

那么走“南坡”就会是一条坦途吗？

在底层架构上，当国产芯片厂商选择这条路线时，必须在自家硬件之上增加一层“翻译层”，将CUDA指令实时转换为芯片能理解的机器指令。而通过编译层转换实现代码运行，性能损耗可能超过20%，相当于在限速100码的高速公路上，你的车最高只能跑80码。

更隐蔽的代价是技术上的被动跟随。英伟达每更新一代架构、每发布一个新版CUDA，兼容厂商都必须投入海量工程资源去追赶、适配、验证。而2024年英伟达已在CUDA许可协议中明确禁止通过翻译层在非自家硬件上运行CUDA程序——这意味着兼容路线不仅有成本，还有被彻底封锁的法律风险。

此外，迁移成本也极其高昂。企业若想从CUDA生态切换到其他平台，重写数十万乃至数百万行核心代码的综合成本，往往数倍于硬件采购本身。这种极高的迁移门槛，让客户难以抽身，也让英伟达得以长期维持其绝对定价权。其近年约75%的超高毛利率，正是这种生态优势在财务上的直观体现。

这也是燧原选择“北坡”的根本逻辑。尽管自研生态的建设周期漫长、投入巨大，但一旦跨过临界点，便有了“轻舟已过万重山”的畅快。

与时间赛跑

站在更长周期看，北坡的价值，正在被时代的浪潮所验证。

据摩根士丹利最新报告，国内AI芯片的自给率已从2021年的10%提升至2025年的41%，预计到2030年将跃升至86%。与之相对的，多家机构预测，英伟达在中国市场的份额已从三年前的绝对垄断地位（95%）暴跌至如今的8%。

这是一个被出口管制“倒逼”出来的万亿级国产替代市场。2025年国内云端AI芯片市场规模已突破2510亿元，其中采用DSA架构的国产芯片占比达57%。高盛预测，2027年全球AI服务器搭载DSA架构芯片的出货占比将攀升至45%。市场增量空间足够容纳多个玩家。

市场空间大，并不意味着每名选手都能轻松到达终点。

DSA赛道不只有燧原一家，华为昇腾、昆仑芯、寒武纪都在这条路上狂奔且已形成先发优势。摩根士丹利预测，2026年华为昇腾将占据中国本土AI加速器市场62%的份额，寒武纪约14%，百度昆仑芯和阿里平头哥各约5%。在巨头林立的算力丛林中，生态位正在被迅速瓜分。

这是一场与时间的赛跑，燧原必须在产业窗口期彻底关闭之前，建立起足够深的产品护城河与不可替代的客户信任。对腾讯83.79%的营收依赖、非关联客户大批量交付尚需验证、训练场景落地尚需时日——这些被监管层反复追问的问题，并不会因为一句“深度绑定”而自动消失。

苏轼在写下“竹杖芒鞋轻胜马”时，正是遭遇人生挫折之际。在攀登北坡的漫长岁月里，亏损、负现金流、高度依赖单一大客户，这些都是燧原必须直面的“萧瑟处”。

燧原所走的这条路，尽管当下看似陡峭，但方向与产业趋势高度一致。当燧原科技真正跨越盈亏平衡的门槛时，再回首来时的路，或许真能体会到那句：“回首向来萧瑟处，归去，也无风雨也无晴。”

图片来源：燧原科技官网、企查查