寒武纪亏损扩大所反映的AI芯片行业困境分析

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。需要指出的是，寒武纪在2025年已实现扭亏为盈，但其历史上连续亏损7年、累计亏损近50亿元的经历，折射出AI芯片行业面临的深层次困境[0][1]。

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寒武纪自2020年7月登陆科创板以来，长期处于亏损状态：

时间段	财务表现
2017-2019年	累计亏损超16亿元[2]
上市后至2024年	累计亏损超38亿元[3]
2020-2023年	经营活动现金流净额持续为负，分别为-1.32亿、-8.73亿、-13.3亿、-5.96亿元[3]
2024年	亏损4.43亿元，但同比收窄[3]
2025年	上半年盈利10.38亿元，实现扭亏为盈 [0]

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AI芯片行业属于典型的

产业：

• 研发费用高企
  ：2022-2024年，寒武纪研发投入分别为15.23亿元、11.18亿元、12.16亿元，长期高于营收规模[0][3]
• 研发周期漫长
  ：从芯片设计到量产通常需要3-5年，持续的资金投入形成巨大压力
• 人才成本高昂
  ：截至2025年上半年，寒武纪研发团队792人，占员工总数77.95%，其中80.18%拥有硕士及以上学历[0]

：在技术尚未成熟时，企业不得不持续"烧钱"研发，但产品尚未规模化商用前难以产生正向现金流，形成恶性循环。

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这是国产AI芯片面临的最根本挑战：

维度	英伟达	国产芯片
生态建设	CUDA生态拥有500万开发者[0]	寒武纪NeuWare仅10万开发者[0]
市场份额	全球AI加速卡出货量占比62.3%[0]	寒武纪国内份额18.7%[0]
技术代差	H100/B200领先2-3代	思元590仅接近A100的80%[0]

正如业内人士指出：“

”[0]。CUDA生态的护城河包括：

• 十余年积累的开发者社区
• 成熟的工具链和算法库
• 广泛的应用场景适配

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时间	前五大客户收入占比	单一大客户占比
2017-2018年	100%	华为海思97%+[3]
2019年	95.44%	客户A占46.65%[2]
2024年	94.6%	-
2025年Q1	-	96%左右[1]

：

• 2019年华为海思启动自研芯片后，寒武纪终端IP授权业务收入从2亿骤降至6877万元[2]
• 大客户若调整采购策略或预算，将对公司营收造成巨大冲击
• 应收账款坏账风险上升，公司对部分逾期应收账款已计提50.71%坏账准备[1]

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寒武纪及部分子公司已被列入美国

，导致：

• 先进制程受限
  ：境外代工厂被禁止为16/14纳米以下的中国AI芯片提供代工[1]
• EDA工具获取受限
  ：先进芯片设计软件供应受阻
• 产能不确定性
  ：先进封装设备供应不稳定

：在全球产业链高度分工的半导体行业，地缘政治摩擦使供应链安全成为最大不确定性因素。

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当前AI芯片面临物理极限挑战：

• 制程限制
  ：芯片制程逼近1nm节点，传统冯·诺依曼架构面临"内存墙"与"通信墙"双重制约[4]
• 单卡效率差距
  ：国产芯片单卡训练效率不到英伟达A100的一半[4]
• 流片成本高企
  ：英伟达H200单次流片成本达2.3亿元[4]

：在先进制程设备受限的情况下，国产芯片只能在成熟制程上寻求性能突破，面临"量级追赶、能效代差"的双重困境。

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国产AI芯片竞争日趋白热化：

竞争对手	优势领域	市场地位
华为昇腾	政务云、边缘计算	市占率19.1%，仅次于英伟达[0]
海光信息	通用GPU	国产第二梯队
百度昆仑芯	互联网场景	仅供百度内部
阿里平头哥	云端推理	持续迭代中

：互联网巨头纷纷自研芯片（如百度昆仑、阿里平头哥、腾讯紫霄），进一步压缩第三方芯片厂商市场空间[0]。

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AI芯片从技术研发到规模化商用需跨越多个鸿沟：

技术研发 → 流片验证 → 生态适配 → 客户导入 → 规模量产
    ↓           ↓          ↓          ↓          ↓
  投入期    风险期     艰难期    爬坡期    收获期

：从2017年成立到2025年实现盈利，历经8年才跨越"死亡谷"，期间累计亏损近50亿元[0]。

• 寒武纪动态市盈率一度超过500倍[0]
• 市值超过英特尔75%，但营收仅为英特尔的1.6%[1]
• 高库存风险：存货从2024年Q2的2.4亿元增至2025年Q1的27.6亿元[1]

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尽管面临诸多挑战，行业也出现转机：

1. 国产替代加速
   ：预计到2027年，中国数据中心市场国产算力占比将从17%飙升至55%[0]
2. 政策大力支持
   ：国家"AI+"战略、算力自主政策持续加码[0]
3. 头部客户导入加速
   ：2025年互联网客户收入占比从8%提升至22%[0]
4. 技术突破
   ：思元590性能接近A100的80%，思元690直接对标H100[0]

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寒武纪的亏损历程深刻揭示了AI芯片行业的

：

困境类型	核心表现	解决路径
资本密集	持续"烧钱"研发	政策支持+资本市场融资
生态壁垒	CUDA垄断难以突破	培育本土开发者生态
供应链脆弱	实体清单限制	加速设备、材料国产化
技术代差	制程与性能差距	Chiplet等架构创新
市场集中	客户依赖度高	拓展多元化客户

：AI芯片行业正处于从"输血"到"造血"的关键转折期。寒武纪2025年扭亏为盈标志着国产AI芯片已跨过最艰难的阶段，但要在全球竞争中占据一席之地，仍需在技术迭代、生态建设和供应链安全方面持续突破[0][1]。

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[0] 东方财富 - “拆解6000亿寒武纪的跃升逻辑” (https://finance.eastmoney.com/a/202511083558644723.html)

[1] 财闻网 - “谁买爆了寒武纪芯片？” (https://www.caiwennews.com/article/1397540.shtml)

[2] 21财经 - “'85后’陈天石与6000亿寒武纪从象牙塔到A股之巅” (https://www.21jingji.com/article/20250830/124a369b55df7817757572b20ce55293.html)

[3] 新浪财经 - “寒武纪：烧钱研发之下，五年亏损超38亿” (https://finance.sina.com.cn/stock/s/2025-03-05/doc-inenqxsm4462793.shtml)

[4] 上海交大行研院 - “2025 AI算力研究报告” (https://www.acem.sjtu.edu.cn/ueditor/jsp/upload/file/20250427/1745731689854071357.pdf)