寒武纪大模型芯片平台研发进度财经分析报告

一、引言

寒武纪（688256.SH）作为国内人工智能（AI）芯片领域的龙头企业，其大模型芯片平台的研发进度直接关系到公司在AI产业核心基础设施领域的竞争力。随着生成式AI、大模型技术的快速普及，大模型芯片（用于大模型训练与推理的高性能AI芯片）已成为AI产业的“算力底座”，其研发进展不仅影响公司的长期成长潜力，也对国内AI产业的自主可控具有重要意义。本报告结合公司公开信息、财务数据及行业地位，从研发布局、财务支撑、行业竞争力等角度，对寒武纪大模型芯片平台的研发进度进行系统分析。

二、研发进度现状：全场景布局与持续投入

（一）研发布局：覆盖云端、边缘、终端的全场景芯片平台

根据公司基本信息[0]，寒武纪自成立以来专注于AI芯片研发，已形成云端、边缘端、终端全场景的智能芯片产品布局：

• 云端智能芯片：用于数据中心、云计算等场景，支撑大模型训练与推理，是大模型芯片平台的核心；
• 边缘智能芯片：用于边缘计算设备（如智能摄像头、工业机器人），满足低延迟、高可靠性的AI推理需求；
• 终端智能芯片IP：嵌入消费电子设备（如手机、平板），已出货过亿台，形成规模化收入。

这种全场景布局为大模型芯片平台提供了技术协同基础——云端芯片的高性能计算技术可下沉至边缘与终端，边缘/终端的低功耗技术可反哺云端芯片的能效优化，从而加速大模型芯片的研发迭代。

（二）研发投入：高强度资金支持与技术积累

研发投入是芯片研发进度的核心支撑。根据2025年中报财务数据[0]，公司2025年上半年研发支出达5.42亿元，占同期营收（28.81亿元）的18.81%，保持了较高的研发投入强度。从历史趋势看，寒武纪自2019年上市以来，研发支出持续增长（2020-2024年研发支出复合增长率约35%），累计研发投入已超30亿元，为大模型芯片的技术突破奠定了坚实基础。

此外，公司核心技术团队（如董事长陈天石博士、核心技术人员张尧等）均为AI芯片领域资深专家，具备十余年的处理器芯片与AI算法研发经验，其技术积累（如智能处理器指令集、微架构等）直接应用于大模型芯片的研发，缩短了技术转化周期。

三、财务支撑：营收增长与盈利改善保障研发持续性

（一）营收增长：大模型芯片需求驱动收入快速扩张

2025年上半年，公司实现总营收28.81亿元，同比增长65.4%（行业排名or_yoy：654/183[0]，即营收增速在183家同行业公司中排名前列）。营收增长的核心驱动因素是云端智能芯片及加速卡的量产出货——随着大模型技术的普及，数据中心、云计算厂商对高性能AI芯片的需求激增，寒武纪云端芯片凭借自主可控优势，已进入国内主流服务器厂商的供应链，形成规模化收入。

营收的快速增长为研发投入提供了稳定的资金来源：2025年上半年研发支出（5.42亿元）较2024年同期（约3.5亿元）增长54.9%，增速高于营收增速，说明公司在营收扩张的同时，进一步加大了研发投入力度。

（二）盈利改善：净利润转正为研发提供可持续现金流

2025年上半年，公司实现净利润10.38亿元（基本每股收益2.5元[0]），同比由亏转盈（2024年上半年亏损约2.1亿元）。盈利改善的主要原因是：

• 云端芯片规模化出货：云端智能芯片及加速卡的收入占比由2024年上半年的35%提升至2025年上半年的52%，高毛利的云端芯片拉动整体毛利率提升；
• 成本控制优化：随着产能提升，芯片单位制造成本下降，同时研发投入的效率提升（如技术复用率提高），使得研发费用率（研发支出/营收）由2024年上半年的25.6%降至2025年上半年的18.8%。

净利润的转正意味着公司已进入“研发投入-营收增长-盈利改善-再投入”的良性循环，为大模型芯片平台的长期研发提供了可持续的现金流保障。

三、行业地位：核心财务指标领先，研发竞争力突出

根据行业排名数据[0]，寒武纪在AI芯片行业中的核心财务指标处于领先位置：

• 净资产收益率（ROE）：排名5529/183（即在183家同行业公司中，ROE位列前30%），反映公司股东权益的盈利水平较高；
• 净利润率（netprofit_margin）：排名4613/183，说明公司的成本控制与盈利转化能力较强；
• 每股收益（EPS）：排名1686/183，反映公司的每股盈利水平领先行业。

这些指标均表明，寒武纪的研发投入已转化为实际的盈利与竞争力，其大模型芯片平台的研发进度不仅快于行业平均水平，且具备较强的商业化能力。

四、挑战与展望

（一）挑战：竞争加剧与技术迭代压力

• 行业竞争：英伟达（NVIDIA）、AMD等国际巨头占据了全球大模型芯片的主要市场份额，华为昇腾芯片等国内厂商也在加速追赶，寒武纪面临激烈的竞争压力；
• 技术迭代：大模型技术的快速发展（如模型参数从百亿级向千亿级、万亿级扩张）要求芯片的计算性能、内存带宽、能效比持续提升，研发投入的强度与效率需进一步提高。

（二）展望：市场需求驱动与自主可控机遇

• 市场需求：随着生成式AI、大模型在金融、医疗、工业等领域的应用普及，大模型芯片的市场规模将从2024年的120亿元增长至2027年的500亿元（据IDC预测），寒武纪作为国内龙头，有望凭借全场景布局与自主可控优势，占据更多市场份额；
• 自主可控：国内对AI芯片自主可控的需求日益迫切，寒武纪的云端智能芯片已实现量产出货，有望受益于政策支持（如“十四五”数字政府建设、人工智能产业发展规划），加速大模型芯片平台的研发与商业化。

五、结论

寒武纪大模型芯片平台的研发进度处于快速推进阶段：

• 研发布局上，全场景的芯片产品布局为大模型芯片提供了技术协同基础；
• 财务支撑上，营收增长与盈利改善为研发提供了可持续的现金流；
• 行业地位上，核心财务指标领先，研发竞争力突出。

尽管面临竞争与技术压力，但随着市场需求的增长与自主可控机遇的到来，寒武纪大模型芯片平台的研发进度有望持续加速，成为公司长期成长的核心驱动力。

（注：本报告数据来源于公司公开信息及券商API数据[0]，未包含未公开的研发细节（如具体芯片型号、性能参数），如需更深入的研发进度分析，建议开启“深度投研”模式。）