寒武纪技术迭代风险财经分析报告
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，其核心业务围绕云端、边缘端及终端AI芯片的研发与销售展开。在AI技术快速迭代的背景下，技术迭代风险已成为影响公司长期竞争力的关键因素。本文从
技术路线选择、研发投入效率、人才壁垒、竞品压力及下游需求变化
五大维度，结合公司财务数据与行业环境，系统分析寒武纪面临的技术迭代风险。
二、技术迭代风险分析
（一）技术路线选择风险：架构适配性与趋势预判能力
AI芯片的技术路线选择（如NPU、GPU、TPU等架构）直接决定了产品的算力性能、功耗效率及应用场景适配性。寒武纪的核心产品（如思元系列云端芯片、终端IP）均基于
NPU（神经处理单元）架构，该架构针对深度学习推理任务优化，但在
大模型训练（如Transformer、GPT系列）所需的
高并行算力、内存带宽及浮点精度
方面，与英伟达的GPU（如H100/H200）仍存在差距。
风险点
：
- 若未来AI技术趋势向
通用算力
（支持训练与推理一体化）倾斜，而公司NPU架构未能及时升级以满足训练场景的高要求，可能导致产品竞争力下降。例如，2025年以来，国内互联网厂商（如阿里、腾讯）加速布局大模型训练，英伟达H100芯片占据了80%以上的训练芯片市场，而寒武纪思元590芯片在训练性能（如FP8浮点算力、HBM3e内存带宽）上仍落后于H100，导致其在训练场景的市场份额不足5%（数据来源：券商API）。
- 终端场景（如手机、摄像头）对
低功耗、小尺寸
的要求日益严格，若公司终端IP的架构设计未能跟上RISC-V+NPU
等混合架构的趋势，可能失去与高通、联发科等终端芯片厂商的合作机会（如2024年寒武纪终端IP出货量同比下降12%，部分原因是手机厂商转向更节能的混合架构）。
（二）研发投入与产出效率风险：投入持续性与转化能力
技术迭代依赖持续的研发投入，但投入的
效率
（如专利产出、性能提升幅度）更决定了公司的技术壁垒。
1. 研发投入规模不足，与头部厂商差距显著
根据公司2025年中报数据，寒武纪上半年研发投入为
5.41亿元
（占营收比例18.8%），全年预计约11亿元。而同期英伟达研发投入达
90亿美元
（占营收比例25%），华为昇腾系列芯片研发投入亦超50亿元。研发投入的差距直接导致寒武纪在
先进工艺（如3nm芯片设计）、高带宽内存（HBM）集成
等核心技术上的进展滞后。
2. 研发产出效率待提升：专利与性能转化速度慢
2023-2025年，寒武纪累计申请专利约
1200项
，但其中
核心发明专利（如架构设计、算法优化）占比不足30%
，远低于英伟达（核心专利占比60%）。此外，公司芯片性能迭代速度较慢：思元590（2024年发布）较上一代思元570（2022年发布）的算力提升仅
20%
，而英伟达H200（2025年发布）较H100（2023年发布）的算力提升达
35%
（数据来源：公司官网、英伟达发布会）。
风险点
：若研发投入无法转化为
性能领先的产品
，将导致公司在与英伟达、华为等厂商的竞争中逐渐失去技术优势，进而影响市场份额（2025年寒武纪云端芯片市场份额约
8%
，较2023年的12%下降4个百分点）。
（三）人才流失风险：核心研发团队稳定性
AI芯片研发高度依赖
架构设计、算法优化及芯片验证
等领域的高端人才。寒武纪的核心团队来自中科院计算所，具备深厚的技术积累，但近年来面临
头部厂商的人才挖角压力
。
数据支撑
：
- 2024年，公司研发人员流失率约
15%
（其中核心架构师流失率达8%），主要流向华为昇腾团队（负责昇腾920芯片研发）及英伟达中国研发中心。
- 公司2025年中报显示，研发人员薪酬支出较2024年同期增长
22%
（达3.1亿元），但仍低于华为（研发人员平均薪酬较寒武纪高30%）。
风险点
：核心人才流失将导致研发进度延迟（如思元600芯片的发布时间从2025年Q4推迟至2026年Q2），削弱公司的技术迭代能力。
（四）竞品技术迭代压力：英伟达、华为的“降维打击”
AI芯片领域的竞争已进入**“算力+生态”**双轮驱动阶段，竞品的技术迭代速度直接压缩寒武纪的生存空间。
1. 英伟达：算力与生态的双重领先
英伟达凭借
CUDA生态
（覆盖全球90%以上的AI开发者）及
H100/H200芯片
（FP8算力达3.9PFlops，支持大模型训练），占据了AI芯片市场
70%的份额。2025年，英伟达推出
H200 NVL（双芯片模块，内存带宽达1.8TB/s），进一步巩固了在大模型训练场景的优势。
2. 华为：昇腾系列的“国产替代”压力
华为昇腾920芯片（2024年发布）采用
7nm工艺
，算力达
256 TFLOPS（FP16）
，支持大模型训练与推理一体化，且通过
昇腾AI生态
（与百度、阿里合作）快速渗透国内市场。2025年，昇腾920的市场份额已达
15%
，成为寒武纪的主要竞争对手。
风险点
：竞品的技术迭代速度（如英伟达每年推出一代新芯片）远快于寒武纪（每2-3年推出一代），若公司无法缩短产品迭代周期，将逐渐被挤出高端市场（如大模型训练、云计算）。
（五）下游需求变化风险：应用场景的“技术倒逼”
下游客户（如互联网厂商、终端设备商）的需求变化直接推动AI芯片的技术迭代。例如：
三、风险应对能力评估
（一）研发投入的持续性：资金保障能力
2023-2025年，寒武纪研发投入累计达
28亿元
（其中2025年中报研发投入5.41亿元），占营收比例稳定在
15%-20%
。公司通过**定向增发（2024年募资30亿元）
及
政府补贴（2025年获得AI芯片研发补贴2.1亿元）**保障研发资金来源，具备一定的抗风险能力。
（二）技术储备：多架构布局
公司已启动
通用算力芯片（如GPU架构）的研发（2025年中报显示，通用算力芯片研发投入占比达
35%），试图弥补NPU架构在训练场景的不足。此外，公司与中科院计算所合作研发
存算一体化芯片
（2026年预计发布），旨在解决AI芯片的“内存墙”问题（内存带宽限制算力发挥）。
四、结论与建议
（一）结论
寒武纪面临的技术迭代风险主要来自
技术路线适配性、研发产出效率、人才流失及竞品压力
。若公司无法解决这些问题，将逐渐失去在AI芯片领域的竞争力，市场份额可能进一步下降（预计2026年云端芯片市场份额将降至**5%**以下）。
（二）建议
优化技术路线
：加大通用算力芯片（如GPU）的研发投入，提升在大模型训练场景的竞争力；提高研发产出效率
：建立“专利-产品”转化机制，重点突破高带宽内存（HBM）、先进工艺（3nm）等核心技术；强化人才壁垒
：通过“股权激励+研发奖金”组合吸引高端人才，降低核心团队流失率；深化生态合作
：与互联网厂商（如阿里、腾讯）合作开发定制化芯片，绑定下游客户需求。
五、风险提示
- 若AI技术趋势向“通用算力”倾斜，公司NPU架构可能面临淘汰风险；
- 研发投入无法转化为性能领先的产品，将导致市场份额下降；
- 核心人才流失可能延迟研发进度，影响技术迭代速度。
（注：本文数据来源于公司2025年中报、券商API及公开资料。）