国产算力竞争进入“集群时代”：拆解燧原科技全栈技术护城河

出品 | 创业最前线

作者 | 文斐

编辑 | 闪电

美编 | 邢静

审核 | 颂文

8月24日晚，上海燧原科技股份有限公司（下称“燧原科技”）正式披露招股意向书，股票代码“688801”，网上、网下申购日定于9月2日。

从2018年3月在上海扎下根，到如今叩开科创板大门，燧原科技走了八年。从一家初创公司，现已成长为我国云端AI芯片领军企业之一。

当行业还在争论“国产GPU何时能替代英伟达”时，燧原科技早已自建出一套全自主的体系。它不走GPGPU路线、不依赖CUDA，八年自研四代架构五款芯片，全部一次流片成功。

如今，不走寻常路的燧原科技，作为“国产AI芯片四小龙”之一的云端AI芯片企业，终于补上了资本市场的最后一块拼图。

1、不做“平替”研发，硬核投入的长远逻辑

芯片行业高强度研发投入是普遍现象，可燧原科技的投入数字依然令人震撼。

招股书显示，2023年至2025年，公司累计研发投入达到36.76亿元，占同期累计营收的182.55%。各年研发费用分别为12.29亿元、13.12亿元和11.35亿元，研发费用率分别高达408.01%、181.66%和114.63%。

“三年累计营收20.14亿，研发投入高达36.76亿”，这意味着公司每赚1块钱，就要在研发上花将近2块钱。这种研发投入，在任何一个行业都堪称疯狂，但在燧原科技看来，要想深耕AI芯片领域，这是生存的必要条件。

这一持续的研发硬核投入，换来的是成体系的研发能力。截至2025年底，燧原科技研发人员共计643人，占员工总数的76.73%。公司建立了“预研一代、研发一代、量产一代”的多代并行研发模式。

截至目前，公司已自研迭代了四代架构、五款云端AI芯片，构建了覆盖AI芯片、AI加速卡及模组、智算系统及集群和AI计算及编程软件平台的完整产品体系。

在国产AI芯片的版图中，燧原科技是一个独特的存在。

同行纷纷走上通用GPU（GPGPU）路线之时，燧原科技走的却是另一条路——DSA（领域专用架构）路线，自研软件平台。这条路类似于别人在英伟达修好的高速公路上跑车，燧原科技得自己修路、自己造车。

在企业创立之初，两位创始人就看到的是长远发展的逻辑，而非短期利益。赵立东曾在AMD担任计算事业部高级总监，张亚林则曾是AMD全球芯片研发的核心负责人之一。他们对依赖别人生态的代价看得非常清晰，因此选择了一条难而正确的道路。

燧原科技采用自主可控的DSA架构，自研GCU-CARE加速计算单元和GCU-LARE片间高速互联技术。截至目前，GCU-CARE加速计算单元微结构已迭代四代，最新第四代架构可原生支持FP8等多种精度数据的混合计算。公司是国内少有的产品实现原生支持FP8数据精度的厂商。

不在别人的生态里做“平替”，而是做自建一套体系的开拓者。在国产算力替代的浪潮下，燧原科技坚守自研之路的价值将愈发显现。

2、全栈自研技术壁垒下，“规模效应”正在凸显

一家芯片公司真正的壁垒在于技术体系的完整性。燧原科技已形成芯片及硬件、软件及编程平台和算力集群方案三大类核心技术体系，规模效应正在凸显。

燧原科技最值得关注的，不是某一块芯片的参数有多漂亮，而是它构建了一个从硬件到软件、从单芯片到万卡集群的全栈技术体系。

底层硬件层面，原创自主架构的GCU-CARE加速计算单元和GCU-LARE片间高速互连技术，具有编程灵活性，且深度支持AI大模型高并行度加速计算。

软件层面，是燧原科技的“护城河”之所在。公司未跟随CUDA生态，独立自主开发了“驭算TopsRider”全栈AI计算及编程软件平台，涵盖驱动、编译器、算子库等核心组件。

该平台通过深度协同软硬件架构，充分释放了DSA架构在AI计算场景下的硬件潜能，实现了高于传统GPGPU硬件的能效比与计算吞吐量。

更值得关注的是，“驭算”平台的生态进展。截至目前，该平台已适配近千个AI模型、覆盖超300个应用场景，一个中等复杂度的CUDA原生应用迁移仅需1人/天。

这意味着，依托“驭算”平台，开发者将现有应用迁移到“驭算”平台的成本已经被降到了极低水平。

国产智能算力进入到集群发展阶段，各家国产AI芯片厂商都在发力超节点，燧原科技同样在超节点和大规模集群层面投入巨大。目前，公司千卡、万卡智算中心项目已经实现收入，并联合客户研发超节点方案和高速互联集群。

2024年底，燧原科技在甘肃庆阳建成了国内首个万卡国产算力推理集群。2026年7月，燧原科技与庆阳市、曦智科技签署战略合作协议，联合建设万卡级光电混合绿色智算中心。

同样是7月，在WAIC 2026期间，燧原科技携手中兴发布“云燧ESL64-O”超节点，以正交无背板设计等实现零线缆、高密集成、高可扩展性，具有低时延、高可靠、强信号、优散热、易扩展、便捷运维六大优势。

从芯片到集群全链路国产化，燧原科技用四代架构五款芯片的八年深耕，证明国产算力正从单点突破走向系统级协同。当Token经济呼唤万卡规模，唯有架构创新与生态开放双轮驱动，方能将算力势能转化为产业动能。

至此，完整的“算力生态”体系雏形已现，规模效应正在凸显。与之伴随的是，生态黏性将越来越强，护城河也会越来越深。

3、上市节点关键，万亿国产替代窗口打开

燧原科技上市节点赶上好时机，未来几年的国产替代市场空间高达万亿。这是机遇也是挑战，身在其间，未来燧原科技发展的想象空间巨大。

AI算力正迎来爆发式增长。据灼识咨询数据，全球AI加速卡市场规模将从2024年的超1000亿美元跃升至2028年的超5000亿美元；同期，中国市场更将突破万亿元人民币大关，成为全球算力投资的主战场。而中商产业研究院预测，仅2026年，中国AI芯片市场就有望逼近2600亿元。

两组数据交叉印证，不仅揭示出大模型浪潮下算力需求的指数级攀升，更昭示着算力正从“稀缺硬件”演变为“新型基础设施”。

面对这一确定性趋势，国产AI芯片厂商若能在架构创新与软件生态上持续深耕，便有望在这场算力盛宴中从“追赶者”蜕变为“定义者”，将市场势能真正转化为产业升级的动能。

当下的国产替代浪潮势头确实很猛。TrendForce报告称，2026年中国高端AI芯片市场中，国产解决方案的份额将接近90%。IDC数据显示，2026年第一季度中国AI芯片市场规模同比增长87.2%，国产AI芯片份额首次突破55%。

但挑战同样明显。2025年英伟达仍占中国AI加速卡出货量的55%。燧原科技目前在中国AI加速卡市场的空间巨大，但追赶的路同样漫长。

招股书显示，燧原科技IPO拟募资60亿元，其中15.03亿元用于第五代AI芯片研发及产业化，11.97亿元投入第六代AI芯片研发及产业化，剩余33亿元投向先进人工智能软硬件协同创新项目。其中，第五代芯片将支持FP4精度与跨模态生成，第六代芯片将强化卡间互联与多芯粒异构集成，先进人工智能软硬件协同创新项目从超万卡集群核心技术研发、人工智能软件栈研发、核心IP国产化研发以及基于国产工艺的云端AI芯片研发四个核心方向推动研发建设。

技术再硬，最终要落到商业上。燧原科技的商业化策略很清晰，即“优先单点突破、后续以点带线、逐步以线带面”。

这一策略的效果也非常明显，尤其体现在营收上。招股书显示，2023年至2025年，燧原科技营收三年复合增长率达到81.32%。2026年上半年营收已超过2025全年，实现营业收入11.2亿元。基于在手订单与交付节奏，公司预计2026年1—9月营收同比增长325.78%至455.36%，预计2026年或2027年实现合并报表盈利。

另一个好消息是，公司商业化正走在“以点带线、以线带面”的阶段。据披露，公司已启动向多家头部互联网客户拓展，第四代训推一体产品预计2026年底小规模交付、2027年大批量交付。

上市不是终点，是拿到了下一场战役的入场券。回到那个最根本的问题：燧原科技选择的这条不依赖CUDA、自研架构的道路，终将在自主算力的蓝海中开拓出怎样的广阔天地？

4、结语

从商业角度看，这条路注定不会平坦。但从战略角度看，正因为它选了这条更艰难也更具自主性的道路，才在国产AI芯片版图当中，占据了一个难以替代的位置。

*注：文中题图及未署名图片来自摄图网，基于VRF协议。