出品 I 下海 fallsea

撰文 I 胡不知

6 月末，海外科技媒体 The Information 曝出消息，百度旗下 AI 芯片企业昆仑芯已启动赴港 IPO 筹备，目标估值直指 500 亿美元。消息落地首个交易日，百度港股收涨 5.62%，资本情绪快速被点燃。

市场关注的核心早已超出分拆上市本身，两组悬殊的数字让这场 IPO 充满争议色彩。500 亿美元的目标估值，已超过母公司百度当前约 355 亿美元的总市值，子公司估值反超母公司近四成，在中概股与港股市场都极为罕见。

伴随消息一同流出的还有特殊配售规则，投资者要拿到股份配售份额，需配套采购对应额度的昆仑芯芯片，金额约为认购股份额的三至七倍。一边是国产替代风口下的资本热捧，一边是估值倒挂、绑定配售的模式争议，一边是国产 AI 芯片出货量第三的行业排位。

「下海 fallsea」梳理公开行业数据、企业披露信息与产业链调研内容后发现，昆仑芯确实走完了从内部技术部门到市场化芯片公司的关键一步，但 500 亿美元估值背后，既包含了 AI 赛道红利的提前透支，也藏着所有国产 AI 芯片厂商共同面临的商业化困境。

十五年磨剑

昆仑芯并非凭空诞生的创业项目，其技术脉络可以追溯至 2011 年百度内部成立的智能芯片及架构部。项目最初的启动逻辑非常朴素，百度搜索与推荐系统需要支撑海量 AI 算力需求，长期外购通用芯片的成本居高不下，百度选择从 FPGA 加速器入手，探索自研定制化 AI 芯片的可行性。到 2017 年，百度内部部署的 FPGA 芯片规模已经超过 1.2 万片，同年在国际芯片学术会议 Hot Chips 上发布自研 XPU 架构，完成了技术积累的关键节点。2018 年百度正式发布第一代自研 AI 芯片昆仑 1，采用三星 14 纳米工艺，2020 年实现规模化量产部署，成为国内较早实现落地的云端 AI 芯片之一。

2021 年 4 月，芯片业务正式从百度体系内分拆，昆仑芯科技作为独立公司运营，百度芯片首席架构师欧阳剑出任公司首席执行官。分拆同步完成首轮独立融资，投后估值约 130 亿元人民币，股东名单引入多家外部产业与财务机构。此后四年间昆仑芯完成多轮融资，到 2025 年 7 月 D 轮融资完成后，公司投后估值上涨至 210 亿元人民币，投资方覆盖 CPE 源峰、IDG 资本、君联资本、比亚迪、中国移动旗下产业基金等多家机构。股权结构层面，百度目前持有昆仑芯 57.67% 的股份，保持绝对控股地位，分拆上市后仍为百度附属公司。

收入结构的变化更能体现独立化的进程。分拆初期昆仑芯九成以上收入来自百度内部采购，业务本质更接近百度的内部技术支撑部门。随着外部客户拓展推进，到 2025 年外部客户收入占比首次超过内部供货，2026 年第一季度这一比例进一步提升至 65%。从内部技术项目到拥有独立客户体系的芯片公司，昆仑芯用十五年时间完成了身份的关键转变。

产品成色

产品是所有芯片公司的核心底色，昆仑芯当前的主力产品为 2024 年上市的 P800 芯片，采用三星 7 纳米制程，搭载自研 XPU-P 异构架构，官方公布的 FP16 峰值算力达到 345TFLOPS，配备 96GB HBM3 显存，市场定位对标英伟达面向中国市场的 A800 与 H20 芯片。从纸面参数看，P800 的算力表现优于英伟达中国特供版 H20，显存规格能够满足大模型推理与中小规模训练需求。百度官方披露的信息显示，P800 已经完成规模化验证并交付多个万卡级集群，文心大模型 5.1 版本的训练就在全国产 P800 集群上完成，万卡规模的线性扩展度超过 85%，集群有效训练率达到 97%。

差距同样客观存在。P800 的核心优势集中在推理场景，面向超大规模训练的综合性能与英伟达旗舰产品仍有代际差距。软件生态层面，自研 XPU 架构的算子覆盖度与模型适配度，和成熟的 CUDA 生态相比仍有不小的追赶空间，客户迁移成本是商业化拓展的核心障碍。对于多数有算力需求的企业而言，替换英伟达芯片不止是更换硬件，还需要完成整套模型与工具链的适配，这一过程带来的时间与人力成本，往往远超硬件本身的价差。

市占率数据可以更直观反映昆仑芯的行业位置。IDC 发布的 2025 年中国云端 AI 加速器市场报告显示，当年国内 AI 加速卡总出货量约 400 万张，英伟达仍然以 220 万张的出货量占据 55% 的市场份额，国产厂商合计出货 165 万张，整体市占率首次突破 41%。国产阵营内部已经形成清晰的梯队分化。华为昇腾以 81.2 万张的出货量占据国产市场近一半的份额，稳居第一梯队。阿里平头哥出货 26.5 万张，排在第二位。昆仑芯与寒武纪各自出货 11.6 万张，并列国产阵营第三位，各自占据国产市场约 7% 的份额。放到全市场口径计算，两家的整体市占率均仅为 2.9%，与英伟达的绝对优势相比体量仍然偏小。

「下海 fallsea」认为，国产第三的排位足以证明昆仑芯进入行业第一梯队，但距离真正的头部玩家还有不小的距离。国产替代的大趋势下，第二梯队厂商的份额竞争才刚刚开始，行业排位远未到定型阶段。后续谁能先突破高端训练芯片的技术门槛，谁能拿下更多头部互联网客户，都有可能改写当前的竞争格局。

客户结构的优化是昆仑芯近两年最核心的进展。2026 年第一季度昆仑芯单季度营收达到 12 亿元人民币，同比增长 350%，收入增长的核心动力来自外部客户的放量。当前的核心客户可以分为三类。第一类是百度体系内的基本盘，包括百度智能云、文心大模型、自动驾驶等业务的算力需求，构成了营收的安全垫，也为产品迭代提供了稳定的落地场景。第二类是运营商与政企客户，中国移动 2025 到 2026 年的 AI 推理服务器集采中，基于昆仑芯的方案在三个标包分别拿到七成、七成与百分百的份额，南方电网、招商银行、吉利汽车等也形成了规模化采购。第三类是互联网大厂客户，腾讯已经成为昆仑芯的外部核心客户，字节跳动则公开回应暂无合作意向，头部互联网企业的拓展仍有明显的竞争壁垒。

估值倒挂

500 亿美元折合人民币约 3400 亿元的目标估值，是本次 IPO 最受争议的焦点。横向对比国内已上市的 AI 芯片企业，可以更清晰地看到估值水位的差异。寒武纪 2025 年全年营收约 65 亿元人民币，当前 A 股市值约 2700 亿元人民币，对应市销率约 40 倍。海光信息 2024 年营收约 90 亿元人民币，当前市值约 3000 亿元人民币，对应市销率约 33 倍。按照野村证券的预测，昆仑芯 2026 年全年营收约为 66 亿元人民币，以此计算 500 亿美元估值对应的市销率超过 50 倍，明显高于国内同行的平均估值水平。

支撑高估值的逻辑主要包含三个层面。第一是赛道层面的溢价，AI 芯片是国产替代最核心的硬科技赛道，也是当前科技领域确定性最高的增长赛道之一，市场愿意给高成长预期更高的估值倍数。第二是百度生态的背书，文心大模型与百度智能云的持续需求，为业绩提供了稳定的底部支撑，百度的技术与场景资源也能为产品迭代提供助力。第三是外部商业化的加速，外部收入占比快速提升，摆脱了纯内部部门的定位，打开了长期成长空间。

泡沫隐忧同样不能忽视。全市场 2.9% 的份额意味着规模基数仍然偏小，高增长的可持续性需要验证。当前的高增速部分来自低基数效应，随着营收规模扩大，增速自然会逐步回落。高端训练芯片的技术迭代存在不确定性，与国际顶尖水平的代差不是短时间可以抹平的，一旦技术迭代不及预期，估值支撑逻辑就会松动。大客户集中度偏高的问题也客观存在，头部互联网企业的拓展进度如果不及预期，高增速可能快速回落。

「下海 fallsea」认为，500 亿美元的目标估值，本质是把国产替代的长期红利提前兑现到当下。如果未来三到五年昆仑芯能保持当前的增长速度，逐步缩小与头部厂商的差距，估值会逐步得到业绩支撑。如果后续增长不及预期，估值就会面临回调压力。对于一级市场投资者而言，这一估值已经包含了较多乐观预期，上市后的股价表现，很大程度上取决于上市时的行业风口与业绩兑现情况。

绑定配售

本次 IPO 另一个引发广泛讨论的点，是认购股份与采购芯片绑定的特殊规则。需要明确的是，这一条款并非写入招股书的公开强制条件，而是路演阶段的优先配售机制。昆仑芯在筛选 IPO 投资者时，会优先向承诺采购芯片的机构配售股份，采购额度约为认购股份金额的三到七倍，采购需要在上市后一到两年内完成。这套模式的适用对象以地方政府产业基金、有算力建设需求的国企与机构为主，并非面向所有公众投资者的普遍要求。

这套模式的本质是用股权换长期订单，筛选真正的产业投资人而非纯财务投资者。对于昆仑芯来说，IPO 不只是为了募集资金，更是一次大规模的客户拓展。地方政府产业基金与有算力建设需求的机构，本来就有采购 AI 芯片的需求，通过 IPO 绑定可以同时完成投资与采购两个目标，双方各取所需。

这种做法有其明确的行业合理性。国产 AI 芯片最大的痛点是客户拓展难，多数企业担心生态不完善不敢轻易替换英伟达，第一个吃螃蟹的主体始终稀缺。借 IPO 的窗口期把重量级机构转化为首批大客户，可以快速打开市场局面，形成示范效应，进而带动更多客户跟进。对于有算力需求的机构来说，提前锁定芯片产能，同时分享企业上市的估值收益，也是一笔具备性价比的投入。

争议点也同样存在。提前锁定未来一到两年的订单，有透支后续业绩的嫌疑，上市后的营收增长可能包含提前释放的部分，真实的自然增长速度会低于账面数据。客户采购是基于投资绑定而非纯产品选择，合作的长期粘性需要打个问号，一旦投资收益兑现，后续是否会继续复购存在不确定性。这种操作在港股 IPO 的合规边界上，也存在一定的讨论空间。目前国内硬科技 IPO 中尚无同类先例，后续是否会被其他芯片企业效仿，还需要进一步观察。

「下海 fallsea」认为，绑定配售的模式算不上创新，更像是国产芯片行业特殊阶段的权宜之计。在客户拓展难度大、市场教育成本高的阶段，用股权权益换取客户资源与订单，是企业快速做大规模的现实选择。这种模式可以解一时之需，但无法成为长期的核心竞争力。最终决定企业市场地位的，还是产品性能、生态完善度与服务能力。

位置与边界

放到整个行业视角看，昆仑芯是国产 AI 芯片浪潮的一个典型样本。当前国内市场已经形成清晰的竞争格局，华为昇腾凭借完整的技术栈与生态布局稳居第一梯队，一家占据国产市场近半数份额。阿里平头哥依托阿里云生态排在第二，昆仑芯、寒武纪、海光信息等构成第三梯队，后面还有沐曦、摩尔线程等创业公司持续追赶。全行业面临的共性痛点高度一致。先进制程受到外部限制，7 纳米基本是当前量产的天花板，更先进制程的产能获取难度极大。CUDA 软件生态的壁垒难以快速突破，国产芯片的适配成本仍然偏高，多数中小客户没有足够的技术能力完成迁移。高端训练芯片的缺口最为明显，当前国产替代主要集中在推理场景，训练端的大规模替代还需要较长时间。

对于昆仑芯来说，百度生态既是优势也是桎梏。内部需求提供了稳定的基本盘，也为新产品提供了现成的落地测试场景，这是多数独立创业芯片公司不具备的条件。但百度本身也是云计算与大模型领域的参与者，其他互联网巨头难免有竞争层面的顾虑，这会在一定程度上影响外部客户拓展。推理场景的优势已经得到验证，训练端的突破还需要持续的研发投入，想要追上国际顶尖水平，需要长期的技术积累与资金投入。独立化的路已经迈出第一步，但想要真正成为完全市场化的芯片巨头，还有很长的距离。

行业层面的变化也在加速。2025 年以来国产 AI 芯片的出货量持续攀升，替代进程比市场预期更快。推理场景的替代已经进入规模化阶段，训练场景的替代也在逐步推进。伦敦证券交易所集团的数据显示，截至今年 6 月中旬，科技企业今年通过在中国股市上市共筹资 31 亿美元，是去年同期的五倍多，AI 芯片企业是这轮上市潮的核心主力。资本的涌入会加速行业技术迭代与市场教育，也会带来更激烈的竞争。未来三到五年，行业会进入洗牌阶段，具备技术、客户与资本优势的头部企业会逐步拉开差距，尾部企业的生存空间会持续收窄。

昆仑芯不是纯靠故事的概念公司，十五年的技术积累、规模化落地的产品、持续提升的外部收入，都支撑它坐稳国产 AI 芯片第一梯队的位置。但 500 亿美元的目标估值，确实包含了过高的成长预期，绑定采购的 IPO 模式，更多是特殊行业阶段的权宜之计。国产替代的资本红利总有退潮的一天，最终支撑企业长期价值的，还是产品性能、软件生态与客户的真实选择。

从内部部门到独立公司，昆仑芯已经完成了第一次跨越。从国产第三到真正的行业龙头，还有更长的路要走。当风口过去，昆仑芯能不能靠硬实力坐稳行业位置，甚至向更高的排位发起冲击，才是真正值得长期观察的命题。