

近两年(2024 年至今),寒武纪(SH:688256)股价经历了剧烈波动:有市值冲上 6600 亿、股价超过茅台的风光;也有单日暴跌 9%、市值蒸发 480 亿的落魄。说明市场对这家公司的分歧很大。
A 股投资者(包括基金经理)的顽疾是"扣帽子"、"贴标签"。寒武纪因为" AI 芯片第一股"、"国产替代的希望"、"潜在的英伟达"等标签被爆炒。
实际上,围绕寒武纪的所有分歧,最终都可以被归纳为一个问题:投资者究竟,是在买一家"有可能改变算力格局的芯片公司",还是在买一家"阶段性承接国产替代需求的算力供应商"?
如果答案是前者,寒武纪几乎处处不及预期;但如果是后者,它过去几年的每一步选择,其实都相当自洽。而关于寒武纪的过去及未来,都清清楚楚写在财报里。
曾经的"最大赢家"
寒武纪起家的产品是终端智能处理器 IP,采取授权模式,好比"卖图纸"。而芯片设计公司(如华为、高通)不需逐个设计每一个晶体管,而是以"搭积木"的方式用买来的 IP 拼接出"版图"(Layout- 芯片电路的物理实现图,是台积电等晶圆代工厂制造芯片的蓝图)。
回看寒武纪发展历史,其在成立的第二年即进入华为供应链,虽然被"过河拆桥",但成立第二年就能成为华为供应商,可以说一战成名、再无人怀疑寒武纪的技术实力。
1)寒武纪时间线
2016 年成立后,寒武纪先后推出终端场景的寒武纪 1A、寒武纪 1H、寒武纪 1M 三代智能处理器。
根据招股书,2017 年、2018 年来自华为海思的收入分别为 771 万、1.14 亿,分别占营收的 98.3% 和 97.6%。
1A 系列、1H 系列分别是寒武纪的第 1 代处理器 IP 和第 2 代处理器 IP,几乎专供华为海思。2017 年 ~2019 年授权收入总计 1.93 亿。
2019 年,寒武纪对华为海思的销售额下降 44.3%、至 6366 万元。
到 2020 年,1A 系列已被华为海思停用,1H 系列处于生命周期末尾。招股书预测 2020 年授权收入 600~800 万元。

2)华为时间线
2017 年华为发布 Mate 10 系列手机,其中麒麟 970 芯片集成了寒武纪 1A 处理器 IP。后续的麒麟 980 芯片(用于 Mate 20)集成了寒武纪 1H 处理器 IP。
2018 年 10 月,华为海思发布了基于自研"达芬奇架构"的昇腾系列 AI 芯片。
2019 年,华为被美国列入"实体清单"。同年,华为海思发布的麒麟 810 处理器采用纯自研计算架构,
2020 年 9 月,台积电停止代工,华为高端芯片遭断供。
寒武纪提供的 NPU(神经网络)处理器 IP 帮华为节省了时间,但双方的合作必然是短暂、过渡性的。
3)成功难以复制
2018 年,寒武纪第 3 代处理器 IP —— 1M 系列问世。华为不用没关系,还有小米、OPPO 呢。CEO 陈天石曾放言:3 年内占领 10 亿部智能 AI 终端。
2020 年财报显示,IP 授权收入 1171.8 万元,仅比招股书预计的 1H 处理器 IP 的收入(从华为获得)高 3、4 百万元。如果是小米、OPPO 正式采购寒武纪 IP,金额不会这么少,更不会次年就没有了动静。
2021 年,寒武纪将" IP 授权"与"基础系统软件"合并为" IP 授权与软件",并对 2020 年数据进行回溯:
2020 年,IP 授权收入 1171.8 万元、基础系统软件收入 1000.8 万元。
2021 年,IP 授权 + 软件收入 687.2 万元。
2022 年,IP 授权 + 软件收入 113.8 万元。
2023 年.IP 授权 + 软件收入 23.4 万元。
……回顾寒武纪 IP 授权及软件业务,有两点值得注意:
第一,2017 年寒武纪研发费用 2986 万元,这点钱不够华为烧一小时。成为华为供应商的原因不难找——创始人在中科院计算所深耕多年,深度学习处理器原型,指令集架构方面的造诣在当时处于全球前沿。寒武纪 1A 处理器达到传统四核通用 CPU 25 倍以上的性能和 50 倍以上的能效。别看研发投入只有几千万,但创始团队带来(截至 2019 年末,在寒武纪兼职的中科院计算所在职人员有 27 名)的 know-how 价值千亿!
第二,中国只有一个华为,而潜在客户很多。寒武纪信心满满地推出 1M,据说与知名手机厂商进行过小规模测试,但没有了下文。与华为的合作成为难以复制的孤例。
AI 芯片是目前人类进步最神速的赛道,用日新月异都难以形容,创始人带来的 know-how 再牛,也吃不了几年老本。
智能计算集群"救驾有功"
智能计算集群业务是将自研板卡或智能整机与合作伙伴提供的服务器、网络设备、存储设备结合,并配备自研的集群管理软件组成数据中心集群。
1 ) 集群业务救驾有功
当" IP 授权与软件"收入跳水,"智能计算集群系统"适时补位。该系统的核心是寒武纪自研的思元系列芯片加速卡、基础系统软件平台以及集群管理系统。
2019 年,寒武纪在西安、上海、珠海落地三个项目,取得营收 2.96 亿、占营收的 66.7%。
2020 年 ~2023 年,寒武纪智能计算集群收入徘徊在 5 亿以下、占营收的比例超过 60%。
2024 年,智能计算集群收入突破 6 亿、占营收的 85.2%。

寒武纪智能计算集群业务的客户是南京、台州、昆山、西安、球海等地方政府关联平台公司。
2 ) 连续五年的业绩担当
虽然 IP 授权业务毛利润率超高(90% 以上),但规模小、客户只有一个,上市前已完成"昙花一现"。
2020 年上市以后,寒武纪营收、毛利润几乎全靠智能计算集群业务支撑:
2021 年,集群业务毛利润 3.22 亿(毛利润率 70.6%)、占毛利润总额的 71.5%;
2022 年,集群业务毛利润 3.23 亿(毛利润率 70.4%)、占毛利润总额的 67.3%;
2023 年,集群业务毛利润 4.28 亿(毛利润率 70.8%)、占毛利润总额的 87.2%;

寒武纪的集群项目,多围绕"城市智算中心"展开。初建规模、迭代节奏完全取决于预算。本质是"借壳卖芯片"(将思元芯片打包出售)。2019 年 ~2023 年,集群业务年均毛利润 2.9 亿,却让寒武纪市值站上千亿。
寒王不"性感"了
英伟达从来不是一家"卖芯片"的公司,而是一家用芯片绑定生态、再用生态反哺芯片的算力平台型企业,算力只是入口,生态才是话语权的源头。相比之下,寒武纪的发展路径更适合被归类为一家高性能算力供应商。它能提供可用、合规、在特定场景下具备性价比优势的国产算力,但并不掌控开发者入口,也无力主导上层软件标准。
1)避开"斩杀线"、放弃制高点
一个关键的抉择是,在寒武纪 2024 年年报中,智能计算集群业务居然消失了。官方说辞是"主动停止承接新的智能计算集群项目,将销售重心转向云端产品线"(云端 AI 芯片、加速卡、训练整机等)。原因是"客户主要是地方政府或国企,回款周期长"。
2024 年年报中,智能计算集群将重新归类到"云端产品线"。
上市公司调整披露口径时,应当对上期数据进行回溯:
根据 2024 年财报,云端产品线营收 11.66 亿、同比增长 1187.78%;
那么 2023 年此项收入就是 9056.5 万,与 2023 年财报(未重列)数据完全相同;
也就是说,2024 年集群业务不仅没有签新项目,也没有结算任何尾款。
2025 年,寒武纪获中国移动大额订单。但并非"全包集群"(包括服务器、网络、存储、加速卡、定制软件),而是由中移动采购思元 590 加速卡及配套驱动软件。例如在中国移动哈尔滨项目中,寒武纪仅提供的 1.8 万张思元 590 加速卡被总包方华为集成到 Atlas 800/900 服务器。
万卡集群是 AI 算力竞争的主战场。英伟达、华为遥遥领先,中科曙光、摩尔线程奋力跟进。
寒武纪对自身实力有清醒的认识,留在算力集群赛道去九死一生,不如抓住国产芯片替代机遇,多赚些快钱。
从总包蜕变为供应商是根据自身技术、生态、资金条件作出的理性选择,成功避开了"斩杀线"但也放弃了"制高点"。
2)有算力,无生态
这一次,轮到云端产品线"救驾"(主要产品是思元 590、思元 690、思元 370)。
2024 年,云端产品的主要买家是阿里,2025 年又换成字节跳动。
互联网大厂采购寒武纪产品无非出于三方面考量:
一是供应链安全,英伟达供应不稳定,需要国产备胎;
二是谈判筹码,让英伟达看到自己有备胎;
三是政策合规,符合重点项目对国产算力占比的要求。
寒武纪自研发推理加速引擎 MagicMind,定位为"跨芯片、跨框架、瑞到云统一的推理引擎,适配多款云、边、端、车平台。"但阿里、字节怎会让寒武纪借机发展自己的开发者生态?
以阿里为例,用户接触到的是 PAI、通义千问、钉钉、阿里云账号体系 …… 来自寒武纪芯片被"封"在底层提供算力。
让阿里、字节放弃自研改用寒武纪框架,根本是与虎谋皮。正如某大厂高管所言:我们欢迎所有的国产芯片,但生态只能有一个主人!
3)两大瓶颈资金、人才
制约寒武纪发展的两个关键因素是资金和人才。从研发费用金额及构成可以看到端倪。
市值数千亿的" AI 芯片巨头",每年投入的研发费用居然是"个位数",2024 年才突破 10 亿。
2017 年 ~2025 年 6 月底,8 年半的研发费用累计 71 亿元。
不是有钱舍不得花,而是没有多少钱可花。2017 年 ~2023 年,寒武纪研发费用均高于营收的 100%。其中,2022 年超过 200%。
先进制程芯片(7nm 或 5nm)做一次完整流片(Full Mask)成本在 2~4 亿人民币。根据公开信息,寒武纪思元 590 芯片于 2024 年夏流片成功,粗估成本为 2.8 亿元。
寒武纪研发费用有个子项目——测试化验加工费,流片成本包含其中。
2019 年、2022 年、2024 年,该项费用跃升至 1 亿元以上,说明期内有流片支出,但金额远远不够。
况且"测试试验加工费"包含老化测试、工程样品返修与分析、第三方实验室检测等其他支出,并非全部用于流片。

2024 年,寒武纪"测试试验加工费"为 1.35 亿,可以覆盖 2.8 亿流片成本的 40%。估计各级政府、产业基金提供了极大帮助。剩余部分可能被计入"存货成本"。
2025 年 H1,寒武纪"测试试验加工费"仅 548 万元,不要说完整流片,做 MPV(Muti-Project Wafer,多家公司共享一张晶圆)都勉强。
无力承担巨额研发费用,连流片的钱都要东拼西凑,寒武纪恐怕要掉队了。
其次在人才建设方面,2021 年、2022 年,寒武纪研发人员数量分别为 1213 名、1205 名,人均薪酬分别为 61 万元 / 年、71 万元 / 年。
2023 年,研发人员数量骤降至 752 名,人均薪酬提高到 92 万元 / 年。
2024 年,研发人员数量微降至 741 名,人均薪酬 76 万元 / 年;
2025 年 H1,研发人员数量回升至 792 名,人均薪酬 60 万元(年化)。

假设年终奖占总薪酬的 30%,在扣除五险一金、缴纳个税后,人均每月到手 2.4 万元。
在吸引高端人才方面,寒武纪真正的短板是没有股权激励,这与多数科创板公司有显著差异。
上市前,寒武纪已完成全部授予及行权。上市后,没有实施新股权激励计划。
在 AI 芯片人员争夺大战中,华为、阿里等巨头动辄开出数百万年薪。TUP 分红(华为)或限制性股票授予(阿里)带来的收益可达年薪的数倍。
刘邦各方面才能都稀松平常,但会用张良、韩信、萧何。类似的例子,在当代科技巨头中比比皆是:
乔布斯不会写代码;
任正非转业军人、马云前英语老师,两人技术基础为零;
盖茨、黄仁勋、雷军都是优秀的程序员,但非系统架构天才。
CEO 年本身是技术大牛,薪不到 300 万,这应当是寒武纪研发人员的天花板了。如此看来,寒武纪招不到比 CEO 更牛天才了。配资炒股平台入配资,配资实盘平台排名前十,十大配资公司排名提示:文章来自网络,不代表本站观点。