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作者｜梁昌均

在AI加速爆发以及国外芯片受限的情况下，国产芯片今年赚翻了。

寒武纪、摩尔线程等国产芯片公司先后发布的财报显示，今年上半年营收都实现翻倍增长，基本接近甚至超过去年全年营收。

自去年实现成立以来的首次年度盈利后，寒武纪赚钱速度继续加快，今年上半年净利润翻倍增长超过120%。摩尔线程也大幅减亏，即将迎来盈利拐点。

不过，在业绩利好下，寒武纪、摩尔线程股价今日纷纷走低。截至收盘，这两家公司分别跌超6%、4%，市值分别为7062亿元、2698亿元，相较此前峰值各自回调30%、39%。

摩尔线程迎拐点时刻

寒武纪和摩尔线程均创下了最新的业绩纪录。

今年上半年，寒武纪营收59.96亿元，同比增长108%，接近去年近65亿元的营收规模。归母净利润23.11亿元，同比增长123%，比去年全年还高出2.5亿元；扣非后净利润同比增长137%，显示主营业务盈利加速爆发。

摩尔线程营收规模相对较低，同期营收17.36亿元，同比增速达147%，已超去年全年营收。同时持续减亏，期内归母净利润-1156万元，同比大幅减亏近96%，而在扣除政府补助以及金融资产损益等非经常性项目后则亏损1.51亿元，同比减亏52%。

值得注意的是，今年上半年，摩尔线程在扣除股份支付影响后的净利润为8353万元，同比扭亏为盈。即期内股份支付费用约9509万元，而剔除这笔非现金费用后，公司业务层面已经跨过盈亏平衡点，前述通行利润指标转正还需等待。

这两家公司业绩的爆发都离不开AI大模型浪潮的持续演进，在内有自主替代的驱动、外有英伟达芯片受限的客观情况下，国产芯片迎来商业化的加速爆发。

目前，寒武纪的主要业务覆盖云端产品线、边缘产品线、IP授权及软件，其中云端产品线包括思元690、思元590等云端智能芯片、板卡和智能整机，贡献了几乎全部业绩，上半年营收占比达99.97%以上。

这背后是成立十年的寒武纪的业务结构的重大转变。早期这家公司以IP授权起家，是和华为的“蜜月期”使其成为一度占比超九成的业务。随着华为开启自研并终止合作，寒武纪转向卖AI芯片，以政府为主力采购的智能计算集群系统接力成为核心业务。

随着大模型时代到来，寒武纪将重心放在云端，并拓展互联网、金融等领域大客户，迎来业绩大爆发，2024年四季度首次实现单季度盈利，去年首次实现年度盈利，这只国产AI芯片第一股市值也在今年6月底首次突破1万亿元。

2020年成立的摩尔线程则走的是英伟达的全功能GPU路线，先后推出五代GPU芯片架构（苏堤、春晓、曲院、平湖、花港），构建起覆盖云端、边缘与终端的产品矩阵。和寒武纪一样，云端也是其最核心的业务来源。

摩尔线程的云端产品线主要包括由MTT S5000、MTT S4000等GPU组成的云端智算板卡、智算一体机和智算集群等，今年上半年营收16.93亿元，占比近98%。

值得注意的是，摩尔线程毛利率出现较大幅度下降，期内同比下降约13个百分点至56.95%。寒武纪今年上半年毛利率为55.25%，和去年同期略有下降，波动不大。

摩尔线程期内营业成本近7.48亿元，同比增长245%，几乎是营收增速的近一倍，公司称系营收增长和半导体行业原材料价格上涨所致。寒武纪营业成本增速为111%，仅比营收增速高3个百分点。

这背后是双方产品形态、成本构成的差异。相较寒武纪的AI专用芯片，全功能GPU的硬件复杂度更高，属于原材料密集型产品，作为主力成本的原材料采购更容易受到今年内存、PCB等行业持续涨价影响，也体现出两家公司不同的成本控制和供应链价能力。

同时，摩尔线程还在销售和研发层面持续发力，期内销售费用达1.58亿元，同比增长121%；研发费用7.69亿元，同比增长38%。对比来看，寒武纪销售费用为0.26亿元，同比下降7%；研发费用7.02亿元，同比增长30%。

对于销售费用的大幅增长，摩尔线程解释称，系公司为应对迅速增长的市场需求，强化销售团队建设，同时为了更好满足客户需求有关费用增加。细分来看，销售费用下的职工薪酬、 宣传推广费、技术服务费分别同比增长102%、137%、439%，其中职工薪酬占比达52%。

可见，在行业激烈的市场竞争下，虽然市场需求在爆发，但至少对摩尔线程来看，仍需要通过销售推广的方式去抢市场、抢客户，从而驱动营收增长，而处于行业相对头部且基本完全依赖直销的寒武纪则无须在此费太大功夫。

存货暴涨现金流承压

面对AI大模型加速应用带来的算力需求爆发，这两家公司也纷纷开启疯狂进货模式。

截至本期期末，寒武纪存货账面价值为82.48亿元，较上年期末增长近67%，占期末资产总额的比例达45%，较前期末提升近9个百分点。寒武纪称，这主要系本期末原材料与委托加工物资增加所致，两项占比超92%，

摩尔线程则更猛，期末存货账面价值为35.50亿元，半年内暴增166%，占总资产的比重从不到9%提升到近21%。公司称，这主要系为应对市场需求增长及保障供应链稳定，主动增加备货所致，原材料和在产品占比超七成。

可以看到，在AI算力市场需求爆发、供不应求的时候，这两家企业都在积极主动进行采购备货，提前锁定更多的供应链资源，从而确保订单来了能交付。

但在技术迭代较快的芯片领域，高额存货能否逐步变成收入，存在变数。前述存货价值均是计提存货跌价准备/合同履约成本减值准备后的账面价值，寒武纪存货原本账面余额为90.15亿元，摩尔线程为37.71亿元，即分别计提了7.68亿元、2.22亿元的跌价减值准备。

实际损失也正在发生。今年上半年，摩尔线程存货跌价损失及合同履约成本减值损失3624万元，同比增加346%。寒武纪存货跌价损失3.97亿元，更是同比暴增1269%，这些都将实际影响利润表现。

这两家公司均提示风险称，若未来市场环境发生变化，或公司产品单价、供求关系等发生不利变化，可能导致存货跌价风险增加，从而影响经营业绩，对公司的盈利能力产生不利影响。

同时，存货暴增还会使手上大量资金被“冻结”在供应链上，加剧现金流压力。今年上半年，摩尔线经营现金流净额从上年同期的-11.64亿元进一步扩大至-21.69亿元，寒武纪经营现金流净额为3.11亿元，同比骤降66%。在今日算力股纷纷调整的情况下，这些风险进一步引发投资者担忧。

内部造血不行，那就对外找钱。在去年底科创板上市净募近76亿元后，摩尔线程计划再赴港股上市。过去半年多的时间，前述募资资金已花掉19.82亿元，在攒不下家本和尚未完全盈利的情况下，这家公司依然需要通过资本市场为未来锁定更多筹码。

国产AI芯片下一步如何发力？

在业绩之外，这两家公司还披露了技术产品研发进展和未来布局，在继续提升硬件性能同时，还在持续推进软件生态的优化，并开始从具备相对优势的推理领域加速向训练领域布局。

寒武纪表示，在硬件方面，公司新一代智能处理器微架构和指令集正在研发中，包括具有充裕算力、充裕内存容量和带宽的AI芯片，将适用于大模型训练和推理任务，定位国际先进水平，目前累计投入金额已超过32亿元。

同时，寒武纪还在持续迭代基础系统软件，围绕训练软件和推理软件平台的多个方面进行研发优化，目前已累计投入27亿元。

寒武纪还明确提到，公司在训练软件平台方面，在大模型训练适配能力、训练效率和系统稳定性等方面取得阶段性进展，持续推进和DeepSeek、Qwen、混元等系列模型的适配优化，提升部分主流大模型的整体训练效率。

在推理平台方面，寒武纪在模型适配能力、运行效率及系统稳定性进一步提升，已完成对GLM、DeepSeek、 Qwen、Kimi、MiniMax等国产主流开源模型的适配支持。

面向AI时代的算力需求和应用趋势，摩尔线程开始打造“三个工厂”能力体系，即模型训练工厂、词元生产工厂和智能体生产工厂，分别面向大模型训练及后训练、大模型推理、新一代Agent系统和具身智能进行布局。

在大模型时代，算力竞争已从单卡性能演进为系统级的大规模集群能力，十万卡乃至超十万卡级别的超大型算力集群已成为下一代大模型竞赛的“入场券”。

为此摩尔线程打造了夸娥（KUAE）万卡级智算集群，并在重点研发新一代可支持十万卡以上规模智算集群扩展的“花港”架构下的华山、庐山等多款芯片。

此前，这家公司还发布了MTT C256超节点的架构规划，有望提升万卡及十万卡级集群的训练效能与推理能力，超节点已成为国产芯片行业的趋势。

“在国产GPU市场，硬件性能差距逐步缩小，软件生态能力成为决定市场竞争力的最关键因素，是决定GPU产品商业化落地的核心壁垒。”摩尔线程还强调。

依托自主打造的可兼容CUDA的MUSA软件栈，摩尔线程和多个合作伙伴完成了基于MTT S5000智算集群的多个大模型训练，推理侧还Day-0适配了DeepSeek-V4、Kimi K3、MiniMax M3、MiniMax H3、GLM-5.2等多个国产大模型。

要想实现国芯不仅可以跑国模，还能训更多国模，国内芯片企业还需在硬件性能和软件生态进一步发力。

目前，业内普遍认为，未来训练算力市场有望维持增长，而推理算力将远超训练算力，市场机遇巨大。据弗若斯特沙利文预测，受AI发展驱动，中国AI芯片市场规模将在2029年达到1.3万亿元，五年内复合增速高达54%。

对寒武纪、摩尔线程等国产芯片企业来说，目前还仅仅是迈向万亿市场长征的第一步，唯有打磨好内功才能抓住更大的市场机遇。

运营编辑 | 曹倩 审核｜孟莎莎