国产AI芯片获热捧：推理需求爆发，产业链解题效率提升

21世纪经济报道记者骆轶琪 广州报道

旺盛的AI推理需求支撑下，国产AI芯片厂商业绩支撑力大增。

21世纪经济报道记者梳理发现，目前国内AI芯片核心公司中，寒武纪连续六年亏损的纪录在2024年四季度开始终结，并将这种趋势延续到今年一季度；海光信息业绩处在稳定态势，在今年一季度更是实现合同负债大幅增长。

不过相比之下，聚焦在相对专用市场的AI芯片企业面临阶段性难题。景嘉微和龙芯中科在2024年度和今年一季度业绩均面临压力。两家公司不约而同提到在专用市场发展面临瓶颈。

当然这也是目前国内AI芯片产业发展的不同切面，通用市场固然在经历足够积淀后，借力生态兼容能实现较快发展；专有市场的蓄力也必不可少。

近两年来，超节点服务器、智算一体机等多种类型产品出现，也是在聚焦解决目前国产算力效率提升和应用落地难题。在智算产业链的多方聚力之下，国产AI芯片市场在图谋更大成长空间。

寒武纪终于摆脱连续六年亏损的泥淖，在2024年第四季度开始扭亏为盈，这一趋势延续到今年一季度。这也是中国AI芯片公司业绩正待释放的一个缩影。

财报显示，2024年度寒武纪实现营业收入11.74亿元，同比大幅增加65.56%，而在2023年，公司营收同比还是微跌2.7%；全年归母净利润为亏损4.52亿元，亏损同比收窄46.69%，但在第四季度公司已经实现扭亏为盈，四季度净利润为2.72亿元。

公告指出，收入增长的原因在于，期内公司持续拓展市场，助力人工智能应用落地，使得报告期内云端产品线收入同比大幅增长。2024年云端产品线占公司整体收入的99%，期内收入同比大增1187.78%，毛利率减少3.94个百分点。

考虑到公司报告期内境内收入占比99.9%，意味着其正承接来自国内庞大的AI计算需求。

这一情况延续到了今年第一季度，财报显示，期内公司实现营收11.11亿元，同比暴增40倍，不过环比增幅有所下降。回看历年寒武纪的业绩不难发现，每年第四季度都是公司营收高点，因此一季度增幅有下滑在情理之中。收入增长原因是，公司持续拓展市场，助力人工智能应用落地。

期内净利润进一步扭亏，2024年一季度是亏损2.27亿元，今年一季度盈利3.55亿元，意味着净利润增长了2倍多（+256.39%）。

对于公司下一个季度收入的可持续性，可以从财报中进一步拆解。

寒武纪一季度财报显示，期内货币资金大幅减少67%（6.52亿元，上一季19.86亿元），意味着用了大量资金做流片等投入型工作；应收账款增加25.7%（9.73亿元，上一季7.74亿元），意味着其中有不少将转化为后续季度的收入；存货大幅增加55%（27.55亿元，上一季17.74亿元），后续也将陆续转化为季度收入。

总体来说，多年亏损的寒武纪经过持续研发投入，叠加AI需求爆发和国内对采用自主芯片的需求趋势下，业绩正式迎来爆发。

不过寒武纪多年来都存在单一大客户的潜在风险，年报显示，公司近三年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%。其中第一大客户占公司总销售额79.15%。公告指出，该客户为公司长期合作伙伴，本报告期内其大量采购，主要系公司的智能芯片产品竞争力不断提升，在长期合作过程中得到客户认可。

国海证券认为，公司存货和预付款的高增长，体现出在当前国产芯片供应链不稳定的背景下，公司或具备了较好的供货能力，为未来业务增长奠定基础。

产品线相对丰富的海光信息业绩增长更为稳健，2024年度，海光信息实现营业收入91.62亿元，同比增长52.4%；归母净利润19.31亿元，同比增长52.87%。

公告显示，这是源于期内公司围绕通用计算市场，不断实现技术创新、产品性能提升。CPU产品进一步拓展市场应用领域、扩大市场份额，DCU产品快速迭代发展，得到市场更广泛认可。加之国产化市场占比进一步提升，促进了业绩显著增长。

这种趋势也延续到了今年，第一季度公司实现营收24亿元，同比增加50.76%；归母净利润5.06亿元，同比增加75.33%。

公告指出，公司产品竞争力保持市场领先，市场需求不断增加，带动公司营业收入快速增长。营收增长带动了销售回款增加，已签订合同的预收货款同比增加较多。

财务数据中一个显著的变化为，公司合同负债大幅增长，一季度为32.37亿元，上一季度末为9.03亿元，同比增长258.47%。一般来说，合同负债意味着客户的预定合同款项，结合公司在此前年报中的表述，这意味着其为客户将提供的产品和服务大增。

海光信息更多受益于其通用计算产品的布局。旗下产品包括CPU（通用处理器）和DCU（协处理器），后者就是一种GPGPU产品。

山西证券认为，从技术路线看，海光与英伟达同属于GPGPU阵营，前者推出的DCU产品采用该架构有助于降低CUDA迁移难度并减少性能损失。目前大模型已经深入到AI芯片硬件层面做优化，达到芯片片上缓存大小优化的级别。因此，芯片架构会影响大模型以及上层AI应用的性能，而具有同样架构的芯片，其模型和应用迁移的性能损失相对较小。

国海证券也指出，海光DCU具备自主研发的DTK软件栈，是目前国内AI芯片生态中最为完备的生态之一，极大减少了应用迁移难度。

相比之下，此前多聚焦在相对专用市场的AI芯片公司短期内尚面临业绩压力。

景嘉微2024年度财报显示，期内实现营业收入4.66亿元，同比下降34.62%；归母净利润为亏损1.65亿元，同比下降376.67%。

从整体业务构成来看，对业绩带来较大影响的是“图形显控领域产品”，该部分贡献了公司整体收入的53%，年内实现收入2.45亿元，同比下滑47.27%、毛利率同比下降17.91个百分点。

公告显示，这一类目的产品分为图形显控模块产品和加固类产品，目前主要应用于专用市场，将不断开拓在通用市场的应用，已在针对更为广阔的车载、船舶显控和通用市场等应用领域，持续研发并提供相适应的图形显控模块及其配套产品。

“芯片领域产品”是其中唯一实现收入同比增长的业务，年增速33.72%，毛利率同比下滑6.03个百分点，但下滑幅度高于公司整体毛利率承压水平。该业务主要指公司GPU芯片带来的相关收益，

这两类业务共为公司贡献了八成收入。公告显示，公司全力推进由“专用”到“专用+通用”的发展战略，持续开展高性能GPU、模块及整机等产品的研发。

龙芯中科长期以来推动自主指令集架构LoongArch，因此其生态搭建需要一定时间进行积累，应用落地也呈现逐步拓展行业应用的路径。

不同于目前市场上生态建设已经相对成熟的x86和Arm体系，龙芯的目标是打造第三套生态系统，其逻辑与目前活跃的RISC-V略有接近，但推进情况也有所不同。据称，LoongArch在服务器、桌面、终端、工控等通用领域得到日益广泛的应用。

2024年公司实现营业收入5.04亿元，同比微降0.28%；归母净利润为亏损6.25亿元，相比2023年亏损幅度扩大了2.96亿元。

公告显示，2024年是龙芯开展生态建设和面向开放市场三年研发转型(2022年-2024年)的决战之年。期内，公司在具有传统优势的安全应用工控市场停滞，导致该业务营收大幅下降的情况下，紧抓电子政务市场开始复苏的时机，发挥公司新产品的性价比优势，信息化类芯片营收大幅增长，推动下半年公司营收重新进入增长周期。

财报显示，2024年公司信息化类芯片产品实现收入2.69亿元，同比增长193.70%，带动毛利率回升到26.99%，但固定成本分摊的影响仍在，加之报告期内与桌面CPU配套出货的桥片成本较高，进而影响毛利率仍未恢复至理想水平。工控类芯片产品受安全应用领域需求仍未恢复的影响，实现营业收入0.90亿元，同比下降 44.56%，毛利率也因同一因素下降为49.93%、同比减少17.56个百分点。

一种行业观点认为，国内高水平的计算技术体系采取了不同技术路线，其中“高铁模式”，即源头创新来自海外，强调“全兼容”，从应用发扬光大，海光就是其中代表；“北斗模式”则强调“全自主”，这条路线也很重要，但毕竟是从头做起，生态建设将经历较为缓慢的过程，典型案例就是龙芯、寒武纪等。

当前国产AI芯片需求旺盛的另一面是，DeepSeek旗下模型产品引起关注一定程度起到了重要作用，这也点燃了AI推理的应用需求。

在今年初，众多国内AI芯片厂商先后宣布实现与DeepSeek旗下不同模型陆续展开适配工作。

海光信息就指出，因其DCU芯片采用了GPGPU通用加速计算架构，DeepSeek模型可直接在DCU上运行，并不需要大量适配工作，技术团队的主要工作是进行精度验证和持续的性能优化。

CIC灼识咨询高级咨询顾问张笑璐对21世纪经济报道记者分析，众多国产AI芯片厂商与DeepSeek的快速适配潮是中国芯片实现国际化突击的第一步。DeepSeek对于中国AI芯片厂商的利好非常确定，通过合作，中国芯片厂商加速了深度学习框架和分布式训练适配，推动了中国的“国产算力+国产大模型”闭环生态。

“性能表现角度看，DeepSeek推理任务表现与OpenAI媲美，甚至在部分任务有所领先。这使得国产AI芯片在推理端可以快速实现商业化，同时说明了国产AI芯片替换英伟达GPU非常可行。”她续称，“当然，训练端国产芯片与英伟达的差异依然存在，在更复杂的模型训练场景下，国产芯片还需提升。此外中国AI芯片生态仍然需要面临挑战。”

伴随AI推理需求日益活跃，更适配私有数据边缘端运行的智算一体机产品也先后被推出，据统计，目前市场上已经有超过一百款一体机产品，但也面临应用良莠不齐的情况。

有业内人士对记者指出，目前国产一体机产品多已经实现了“可用”，但做到“好用”还需要持续推进性能优化工作，并丰富产品形态。

根据中国信通院官方披露，今年4月，相关团队已经启动训推一体机测评工作，除了对通用模块进行测试，同步还推出能力子域单项测评。

不止于此，智算产业链还在寻找能更好提升计算效率和传输速率的路径。

前不久，华为发布了基于新型高速总线架构的CloudMatrix 384超节点集群。海通证券指出，该架构采用全对等互联总线和共享以太网技术，将资源互联带宽提升了10倍以上。

“英伟达此前提出了这一理念，我们也认为，超节点是一个重要方向。”一名通信行业人士对21世纪经济报道记者分析，其核心要点在于，将数据传输尽可能放在芯片内部，不行再到机内、卡间去解决。“但最终还是要看在什么场景下如何解决问题，最终让计算能力多快好省地释放。”

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