观点网 6 月 8 日，上交所官网披露，上海证券交易所上市审核委员会将于 2026 年 6 月 15 日召开会议，审议上海燧原科技股份有限公司的首发申请（上会）。

随着摩尔线程去年 12 月登陆科创板、沐曦股份紧随其后挂牌、壁仞科技今年 1 月亮相港交所，" 国产 GPU 四小龙 " 中的三家已先后完成 IPO 上市。

如今，" 四小龙 " 上市潮终于将迎来最后一位主角，也是其中唯一坚持 DSA（领域专用架构）路线的 " 独苗 "。

燧原科技成立于 2018 年 3 月，是 " 四小龙 " 中资历最老、却最晚上市的一家。

走技术 " 窄门 "

在 " 国产 GPU 四小龙 " 中，燧原科技具有独特身份标签——是唯一采用非 GPGPU 架构（即 DSA 架构）的厂商。

想更好理解这一标签，要回到 AI 芯片的两条主流技术路线。

一条是以英伟达为首的 GPGPU（通用 GPU）架构路线，通过强化通用并行计算单元形成了成熟的通用编程生态，可覆盖 AI 计算、科学计算、图形渲染等多个场景。

但这种 " 大而全 " 的设计为兼顾多场景，在芯片上配置了一定数量的非 AI 计算所必需的通用计算单元，导致在纯 AI 计算负载（尤其是推理阶段）场景下的计算效率存在一定损耗，能效比难以做到极致。

另一条则是 DSA 架构，与 GPGPU" 全能选手 " 定位不同，DSA 追求的是 " 专精路线 "。在设计环节针对 AI 计算进行定向加速，把有限的片上面积和晶体管尽可能多地分配给 AI 专用的计算单元，以此来换取更高的处理效率和能效比。

当然，DSA 架构也有其天然短板，最核心的挑战在于软件生态。GPGPU 阵营可以依托英伟达 CUDA 生态的成熟工具链和开发者社区，大幅降低客户迁移成本；DSA 架构厂商需要从零构建，自主开发软件栈，前期投入大，客户适配周期长。

这也是为什么国内大部分 AI 芯片创业公司选择了 GPGPU 路线。

从商业可行性角度看，兼容 CUDA 生态是一条更好走的路，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技均选择了 GPGPU 路线。

燧原科技选择了另一条更难的路，自研了基于自主指令集和原创架构的 GCU-CARE 加速计算单元（对标英伟达 TensorCore），以及 GCU-LARE 片间高速互联技术（对标英伟达 NVLink）。

软件层面，燧原科技构建了全栈 AI 计算及编程软件平台 " 驭算 TopsRider"。从硬件到软件，燧原科技全面选择了原始创新路线。

燧原科技还在回复上交所问询时指出，国内 DSA 阵营的厂商包括华为海思、寒武纪、昆仑芯以及燧原科技自身。

" 窄门 " 虽难走，但一旦走通，或将建立真正自主可控的技术壁垒。

燧原的 DSA 路线还建立在一个关键判断上：AI 算力的需求重心将从训练转向推理。

高盛全球投资研究部的模型预测显示，在 AI 服务器中，非 GPGPU 架构芯片的出货占比将从 2024 年的 36% 逐步增长至 2027 年的 45%。

2025 年 11 月问世的 Gemini3 大模型，完全由谷歌自研 TPU（含 DSA 架构）训练落地，验证了 DSA 架构可胜任高端大模型训练工作。

DSA 在 AI 推理上的极致能效，直接决定了企业采购硬件的最终总成本，而这正是大模型业务能否盈利的关键指标。

值得关注的是，连英伟达也在新一代 Blackwell 架构中增加了专用计算单元的面积，业界戏称 " 连英伟达也把自己做成了 DSA"。

深度绑定腾讯

如果说 DSA 架构是燧原科技的技术标签，那么与腾讯的深度绑定则是其商业化叙事中的核心议题。

据招股书上会稿披露，腾讯科技及其一致行动人苏州湃益合计持有燧原科技 20.258% 股份，为第一大股东；两名共同实际控制人赵立东与张亚林则合计控制公司 28.1357% 股权。

腾讯的角色不止于股东，在业务层面更是燧原科技最大客户。

值得关注的是，燧原科技在意见落实函中表示，2023-2025 年报告期内，腾讯对 AI 加速卡的需求规模始终远超公司现有供应能力。

2023-2025 年，燧原科技对腾讯科技的直接销售和对应的 AVAP 模式销售合计收入分别为 1.00 亿元、2.73 亿元和 8.3 亿元，占同期营业收入比例为 33.34%、37.77% 和 83.79%。若按终端客户统计，腾讯为燧原科技报告期各期的第一大客户，且收入占比持续攀升。

这一依赖程度在 " 四小龙 " 中是比较特别。

财报数据显示，2025 年摩尔线程营收 15.06 亿元，沐曦股份营收 16.44 亿元，壁仞科技营收 10.35 亿元，而燧原科技为 9.9 亿元。但若剔除来自腾讯及其指定客户的销售收入，燧原科技 2025 年来自非关联方客户的收入规模将大幅缩水。

对此，燧原科技在招股书中解释称，与腾讯于 2019 年起开始合作，历时 7 年，从单一场景小规模验证到多场景大规模验证，再到常态化批量合作，" 优先单点突破、后续以点带线、逐步以线带面 " 的客户策略，将有限资源聚焦于腾讯。预计，未来一段时期内对腾讯销售占比较高的情形仍将持续。

在审核问询中，上交所对这一客户结构高度关注，二轮问询函明确要求燧原科技 " 区分互联网客户与非互联网客户，说明发行人与非关联方客户的合作进展情况 "。

该公司披露了与多家头部互联网企业的灰度测试进度，以及某运营商客户已完成框架合同签署的情况。其中，两家互联网客户已完成硬件系统测试和模型匹配，预计 2026 年内启动灰度测试，有望于年底实现小规模交付，2027 年转为大批量出货。

财务数据方面，燧原科技呈现 " 高增长、高亏损 " 特征。2023-2025 年，营收分别为 3.01 亿元、7.22 亿元和 9.9 亿元，年复合增速达 83.76%；扣非后净利润分别为 -15.67 亿元、-15.03 亿元和 -11.97 亿元，三年累计亏损超过 40 亿元。

截至 2025 年末，合并口径未弥补亏损为 -44.41 亿元。主因是庞大的研发投入，2023 年至 2025 年研发费用合计约 36.76 亿元。

不过亏损正在收敛，从 2023 年的 -16.65 亿元降至 2025 年的 -11.64 亿元。

更值得关注的是 2026 年一季度，燧原科技实现营收 2.87 亿元，同比增长超 14 倍；归母净利润 -4.44 亿元，亏损主要受预收款项相关的利息及税金等非经营性因素影响。

预计 2026 年上半年营收将达到 10.6 亿至 11.5 亿元，相当于 2025 年全年体量。这份业绩曲线，是公司得以站上审议台的支撑之一。

产品结构方面，燧原科技以推理卡为主的特性也影响了毛利率表现。报告期内，公司加速卡及模组收入超过 80% 来自推理产品。

2025 年，燧原科技 AI 加速卡及模组的毛利率为 32.71%，低于寒武纪（55.22%）、摩尔线程（90.72%）等以训练产品为主的同行，但高于沐曦股份的推理 GPU 板卡（6.37%），与天数智芯的推理产品（39.19%）相近。

上会后更大考题

燧原科技此次 IPO 拟募资 60 亿元。

其中，约 15 亿元用于第五代 AI 芯片研发及产业化、约 11.97 亿元用于第六代 AI 芯片研发及产业化、约 33 亿元用于先进人工智能软硬件协同创新项目。

产品迭代节奏是衡量一家 AI 芯片公司核心竞争力的标尺。

成立八年，燧原科技已完成四代架构五款云端芯片的迭代。2019 年发布第一代 " 邃思 1.0" 训练芯片，2021 年发布第二代 " 邃思 2.0" 和 " 邃思 2.5"，2024 年发布第三代 " 邃思 320"。

2025 年发布的第四代产品邃思 400 则是燧原科技向训练场景延伸的关键产品，该芯片是国内少有原生支持 FP8 低精度数据格式的产品，基于邃思 400 构建的 L600 训推一体加速模组支持单层最多 128 卡全互联拓扑。

截至招股书签署日，该产品已回片但尚未大规模量产交付。

但快速迭代也带来了存货管理的难题，这在审核中被监管层重点 " 追问 "。

2024 年末，随着库存老化，燧原科技对无订单覆盖的第二代产品进一步计提跌价准备；但仍有部分二代卡存货因 " 有明确销售合同支撑 " 而暂未计提。监管层要求公司解释这些存货后续的收入转化情况，追问 2024 年末的跌价准备计提是否充分。

燧原科技回复，2024 年末，公司二代加速卡对应的在产品和库存商品账面余额约 2 亿元，其中无销售订单覆盖的 9977.42 万元已全额计提跌价准备。而有销售合同支撑、暂未计提的 9440.56 万元存货，主要对应三个项目。

体量最大的是成都高新电子集群项目，合同含税金额 1.8 亿元，采取分阶段交付验收，2025 年完成验收并一次性确认收入，整体毛利率 21.92%，客户回款状况良好。

另外两个项目则未能如愿落地。客户 Y 计划建设面向高校实训的智算中心，2024 年 12 月已签署正式合同；2025 年 9 月公司获悉客户未能完成预付款筹集，项目终止。

客户 Z 筹备在深圳建异构智算中心，2024 年 5 月签了一年期的销售框架协议，到期后因客户前期准备工作滞后而未能续签。后两个项目对应的存货，公司已于 2025 年足额计提了跌价准备。

燧原科技在回复中强调，基于 2024 年末时点可获取的全部信息所做出的判断具备合理依据，后续客观情形变化不影响当时会计估计的恰当性。毕马威华振会计师事务所也在核查意见中认定，公司 2024 年末存货跌价准备的计提 " 充分、审慎 "，会计处理合规。

在系统层面，燧原科技正推进超节点和万卡集群建设。基于第四代 L600 打造的 ESL 超节点，采用多卡 Scale-up 架构，可在单节点内集成 32 卡或 64 卡，面向千亿参数大模型的预训练与高并发推理场景。

据悉，燧原科技甘肃庆阳万卡集群已获得中国信通院大规模智算集群服务成熟度最高级别认证，是国内首个获此认证的国产万卡推理集群。

从最新竞争格局看，DSA 赛道正变得日益拥挤。华为昇腾依托系统整合优势占据主导，寒武纪 2025 年以 64.97 亿元营收和 20.59 亿元归母净利润成为首家扭亏的 A 股 AI 芯片公司。

但一个积极信号是，AI 产业正从大规模训练周期走向推理落地周期。灼识咨询预测，中国推理用 AI 加速卡市场规模到 2028 年将达到 8085.82 亿元，年复合增速 59.41%；推理场景对 CUDA 生态的依赖逐渐减弱，而 DSA 架构的性价比优势愈发突出。

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