每日经济新闻 昨天
科创板首只万亿元市值个股诞生 ,寒武纪年内股价屡创新高 国产芯片进入新一轮竞争周期
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6 月 30 日,AI(人工智能)芯片企业寒武纪(SH688256,1595.55 元,市值 10000 亿元)A 股总市值盘中突破 1 万亿元。

数据显示,截至 6 月 30 日收盘,科创板上市公司中,中芯国际以总市值(A+H 股)1.36 万亿元居榜首,寒武纪是目前科创板唯一仅靠 A 股市值就突破万亿元大关的上市公司,海光信息以 8607 亿元 A 股市值紧随其后。

数据来源:Wind

此前,市场讨论的焦点仍集中于公司何时能够实现稳定盈利。随着 2025 年年报披露,寒武纪实现上市以来首次全年盈利,资本市场的关注点也随之发生变化。

随着大模型训练与推理持续拉动智能算力建设,国产 AI 芯片企业迎来新的市场空间,与此同时,互联网大厂自研芯片不断推进,国产 GPU(图形处理器)企业持续扩张,行业竞争也正从单纯比拼芯片性能,逐渐转向产品生态、系统能力以及行业落地能力的综合竞争。

公司股票年内累计涨幅已超 75%

随着人工智能行情持续升温,科创板诞生了首家 A 股市值突破万亿元的科创板上市公司。

6 月 30 日,AI 算力芯片企业寒武纪股价盘中涨幅扩大至超过 7%,总市值突破 1 万亿元,同时位居 A 股总市值前十。数据显示,截至 6 月 30 日收盘,寒武纪股价年内累计涨幅已超过 75%。

二级市场表现背后,寒武纪 2025 年交出的成绩单成为市场关注的重要依据。

根据寒武纪 2025 年年度报告,公司全年实现营业收入 64.97 亿元,同比增长 453.21%;归属于上市公司股东的净利润达到 20.59 亿元,实现上市以来首次全年盈利。

2019 年 7 月 22 日,科创板正式开市,迄今近 7 年。截至 6 月 30 日收盘,科创板共有 610 家上市公司,科创 50 指数成为今年上半年表现最为优异的指数。

工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林在接受《每日经济新闻》记者采访时表示,全球 AI 投资现热潮,而 AI 投资的核心是算力芯片,寒武纪坐在了 " 风口 " 之上。值得注意的是,当前寒武纪的业绩相对依赖大客户,若 AI 投资热退潮或者大客户选择自研芯片,那么寒武纪的业务就会受到影响。在他看来,当前寒武纪的估值偏高。

盘和林认为,科创板多了一只万亿元市值的龙头股,也说明当前 A 股对半导体科技股的热情高涨,中国投资界在 AI 投资热这个层面与全球基本同步。与此同时,也说明注册制下放宽未盈利硬科技企业上市,是一个具有远见的做法。

国产 AI 算力需求持续释放

寒武纪在年报中判断,2025 年,全球人工智能产业驶入增长快车道,大语言模型与生成式人工智能的技术突破掀起行业变革浪潮,算力作为人工智能应用的底层基石,其需求呈快速上升趋势。与此同时,随着模型逐渐复杂化,对应的算力需求也水涨船高,智能芯片市场有望迎来新的增量需求。

IDC 数据显示,2022~2027 年,中国智能算力规模年复合增长率达 33.9%。预计到 2027 年,中国智能算力规模将达到 1117.4EFLOPS(基于 FP16 计算)。此外,在 IoT(物联网)、云计算和大数据等新兴技术日益成熟的背景下,无论数据储存在云端还是边缘,未来搭载智能芯片的计算载体数量仍将持续快速增长。

随着国产 AI 芯片行业快速发展,市场竞争逻辑也在发生变化。

银河证券在研报中表示,过去两年,全球 AI 竞争更多围绕大模型参数规模、训练算力储备和高端 GPU 供给展开。但随着大模型从技术竞赛走向大规模商业化应用,推理环节正在成为决定 AI 产业可持续扩张的关键变量。

银河证券认为,未来决定 AI 企业竞争力的,可能不只是模型能力本身,而是模型、芯片、内存、网络、数据中心、能源和软件调度系统之间的整体协同能力。谁能够更有效地降低单位 Token(词元)成本、单位任务成本和单位能耗,谁就更有可能推动 AI 从少数高价值场景走向更广泛的企业和个人应用。

与此同时,行业竞争者也在不断增加。百度、阿里等互联网平台企业持续推进自研 AI 芯片,国内 GPU 及 AI 加速芯片厂商陆续扩充产品矩阵,国产算力生态正在逐步丰富。与此同时,越来越多国产芯片企业开始加快资本市场布局。除了已经登陆资本市场的摩尔线程、壁仞科技,百度旗下的昆仑芯以及阿里旗下的平头哥均开始加速 IPO(首次公开募股)。

针对互联网大厂自研芯片带来的竞争,寒武纪董事长陈天石在今年 4 月的业绩说明会上表示,互联网企业研发人工智能芯片主要是围绕其主营业务或针对特定应用场景完成完整或较为完整的行业解决方案。公司是智能芯片领域全球知名的新兴公司,能提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。公司产品是针对人工智能领域内多样化应用场景而设计、研发的通用型智能芯片,对视觉、语音、自然语言处理、传统机器学习技术等各类人工智能技术具备较好的普适性,可为多个行业领域客户提供不同尺寸、多场景的差异化产品,满足客户的差异化需求。

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