热点题材☆ ◇688801 燧原科技 更新日期：2026-09-12◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.所属板块】【2.主题投资】【3.事件驱动】【4.信息面面观】
【1.所属板块】
概念:次新股、3D打印、芯片、腾讯概念、PCB概念、DeepSeek
风格:融资融券、大盘股、连续亏损、百元股、大基金、科创次新、科成长层
指数:无
【2.主题投资】
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2026-09-11│次新股 │关联度：☆☆☆☆☆
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公司于2026-09-11在上交所科创板上市；主营：云端AI芯片及其相关产品的研发、设计和销
售。
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2026-09-11│PCB概念 │关联度：☆☆☆
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公司主营业务收入稳步增长，PCB业务和电子元器件业务是主要收入来源，PCBA业务增长较
快，三者合计收入占比超94%。
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2026-09-11│3D打印 │关联度：☆☆☆
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公司拓展3D打印、CNC制造、FA机械零部件商城等业务，通过自助下单网站为用户提供定制
化增材制造服务，可打印树脂、工业塑料、尼龙、金属等材料。
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2026-09-11│芯片 │关联度：☆☆☆
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公司电子元器件产品包括数字芯片、模拟芯片、晶体管类、阻容感类、机电元器件等。
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2026-09-01│DeepSeek概念│关联度：☆☆☆
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公司与超过 100 家人工智能产业链上下游企业建立了生态合作，大幅降低 AI 智能体部署
门槛，并面向 AI+场景的各类垂直应用领域，适配了 DeepSeek、Qwen 等近千个 AI 模型，支持
AI+场景应用的快速落地。
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2026-09-01│腾讯概念 │关联度：☆☆☆
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公司与腾讯于 2019 年起开始合作，双方围绕业务场景适配优化、AI 模型性能调优、配套
软件栈完善等关键领域，共同投入大量资源持续打磨软硬件产品性能。期间历时 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。公司产品已在腾讯大量 AI 业务场
景中实现规模化部署，双方已形成深度合作关系，报告期内公司对腾讯关联销售金额持续增长。
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2026-08-26│客户依赖 │关联度：☆☆☆
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截止2025-12-31，第一大客户：腾讯科技（深圳）占营业收入比例为74.90%
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2026-09-11│科创板次新 │关联度：☆☆☆☆☆
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公司于2026-09-11在科创板上市
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2026-09-11│百元股 │关联度：☆☆☆☆☆
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截止2026-09-11收盘价为：397元，近5个交易日最高价为：475元
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2026-09-11│大盘股 │关联度：☆☆☆
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截止2026-09-11公司AB股总市值为：1708.50亿元
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2026-09-10│科创成长层 │关联度：☆☆☆☆☆
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科创板尚未盈利。
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2026-09-01│大基金持股 │关联度：☆☆☆
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招股说明书：国家集成电路产业投资基金二期股份有限公司持有公司股份数量占总股本比例
4.32%。
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2026-08-25│连续亏损 │关联度：☆☆☆☆☆
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截止2025-12-31公司连续两年归母净利润为负且2026-06-30财报、2026-09-30预告归母净利
润均为负
【3.事件驱动】 暂无数据
【4.信息面面观】
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│栏目名称 │ 栏目内容 │
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│公司简介 │燧原科技是我国云端AI芯片领域的领军企业之一，致力于打造通用人工智能│
│ │核心算力基础设施。公司坚持原始创新、自主研发的技术路线，构筑长期可│
│ │持续发展的核心竞争力和护城河。成立8年来，公司自研迭代了四代架构5款│
│ │云端AI芯片，构建了覆盖AI芯片、AI加速卡及模组、智算系统及集群和AI计│
│ │算及编程软件平台的完整产品体系。 │
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│经营模式 │1、盈利模式 │
│ │报告期内，公司通过研发驱动产品迭代，向客户销售AI加速卡及模组、智算│
│ │系统及集群等获取收入。 │
│ │2、研发模式 │
│ │公司建立了以“预研一代、研发一代、量产一代”为核心的多代并行研发模│
│ │式，通过分阶段、梯队式推进，实现前瞻技术探索、工程化研发与规模化交│
│ │付的有序衔接。 │
│ │3、采购和生产模式 │
│ │（1）AI加速卡及模组 │
│ │AI加速卡制造分为芯片和板卡两个阶段。1）芯片：公司为Fabless运营模式│
│ │，自身不从事芯片的生产和加工。公司完成芯片设计后，将芯片版图交由晶│
│ │圆制造厂进行晶圆制造，并委托封装测试厂商进行封装及测试，形成成品芯│
│ │片。由于上游晶圆制造厂及存储IDM厂集中度高、议价能力强，为保障供应 │
│ │链稳定，公司通常对晶圆、存储颗粒等重要物料提前订货并支付较高比例预│
│ │付款。2）板卡及模组：芯片完成生产后，公司将芯片交由板卡加工厂商进 │
│ │行AI加速卡或模组的制造，AI加速卡及模组除基于核心AI芯片外，还需配套│
│ │集成载板、电源与信号管理模组、散热模组等部件，上述配件均由板卡加工│
│ │厂商提供，完成制造后，交付给公司。 │
│ │（2）智算系统及集群 │
│ │公司根据客户的具体需求，主要采用Buy&Sell模式采购。公司向服务器厂商│
│ │销售AI加速卡或模组，服务器厂商按照公司要求的技术规格，自行采购机柜│
│ │、存储、散热、网卡、电源及其他配套硬件，完成服务器或POD制造后回售 │
│ │给公司。公司将服务器整机或POD配套自身算力调度等系统软件后形成智算 │
│ │系统或集群。 │
│ │4、销售模式 │
│ │报告期内，公司主要采用直销模式进行产品销售，少量采用经销模式。报告│
│ │期内，公司主营业务收入按产品类别主要为AI加速卡及模组、智算系统及集│
│ │群两大类产品，均以客户验收作为收入确认条件。 │
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│行业地位 │根据IDC数据和发行人销售量情况，2025年中国AI加速卡整体出货规模约400│
│ │万张，其中英伟达以约220万张出货量占据约55%的市场份额。公司当年AI加│
│ │速卡及模组销售量达6.6万张，对应中国AI加速卡市场的占有率约1.7%，在 │
│ │国内其他AI芯片厂商中位居前列。未来，英伟达在国内市场销售存在一定不│
│ │确定性，国产AI芯片厂商在中国市场出货量占比不断提升是大概率趋势。 │
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│核心竞争力 │1）领先的芯片架构设计和自主研发的软件生态平台 │
│ │公司的核心产品人工智能芯片历经四次迭代，结合与应用算法深度打磨，在│
│ │处理器架构、计算核心、先进封装、总线与数据搬运引擎、深度学习算子及│
│ │框架支持等方面已经相较于国内竞争对手形成了一定技术优势。在核心技术│
│ │方面，公司拥有端对端的全栈技术，包括自研的处理器微架构设计、处理器│
│ │指令集设计、高性能计算核心、低精度量化技术、高性能总线与数据搬运引│
│ │擎、复杂SoC芯片设计、先进芯片封装设计等核心技术，实现了人工智能芯 │
│ │片系统级设计、架构级设计、前端设计与后端设计的自研。 │
│ │2）打造超节点方案和超万卡集群的建设能力 │
│ │公司联合合作伙伴共同打造超节点方案，现已完成整机点亮，系统集成与适│
│ │配，软硬系统联合优化进展顺利。在前期同合作伙伴联合研发的基础上，已│
│ │初步完成整个系统的集成、联调、优化、部署，在核心指标方面已快速实现│
│ │设计目标，并实现超节点软硬件及基于用户场景的协同优化。基于第四代芯│
│ │片的超节点产品方案基于RoCE协议实现跨卡和跨节点的卡间通信和计算，在│
│ │大规模计算集群上可实现Scaleup规模为64卡的高效互联，实现高效协同、 │
│ │互联带宽的弹性聚合，最大程度消除通信瓶颈，可高效支持DeepSeek等MOE │
│ │模型的专家并行（EP）拆分，支持实时数据分发与并行计算，提升了大规模│
│ │算力集群的性能，适用于大模型预训练及推理。 │
│ │3）公司产品已在互联网场景中实现大规模商用，并积极参与集群建设 │
│ │公司植根本土市场，深刻洞察行业需求，与诸多上下游企业开展战略合作，│
│ │通过与合作伙伴在技术、资源、应用场景等方面的耦合提升公司人工智能芯│
│ │片在具体业务场景的性能发挥。凭借着高性能、高性价比、高能效比的优势│
│ │，公司在众多互联网企业的诸多业务场景中实现商业化落地，不断加速对进│
│ │口产品的替代步伐。 │
│ │4）供应链全链条的自主可控和产能保障能力 │
│ │公司经过多年的战略布局和深耕，在供应链的多样性、广泛性以及保障性方│
│ │面取得了大规模落地，在制造、封装、测试和各种系统元器件等方面取得了│
│ │多层次多组合多方案的保障，为不断提升商业价值，盈利目标和持续发展奠│
│ │定了坚实的基础。在燧原S60的产品线上，获得了高性价比供应链的完全产 │
│ │能保障，能满足商业客户大规模的场景落地和极致性价比的需求。在国产化│
│ │方面，公司进一步贯通“本地设计+本地制造+本地封测+本地EDA/IP+本地模│
│ │型+本地应用”的产业发展，实现从研发到应用的产业全链条自主可控。公 │
│ │司通过与本土头部的制造商进行深度战略合作，获得持续的产能保障，为打│
│ │磨工艺成熟度和实现商业价值奠定了未来的基础，并通过与多家本土封装企│
│ │业进行全面对接，提升国产先进封装的水平，突破异构集成的极限，从制造│
│ │和封装的不同维度解决关键技术问题。 │
│ │5）人工智能产业链的强生态合作战略 │
│ │公司将强生态战略作为核心战略之一，以智算中心为根据地，广泛培育面向│
│ │各行业的AI应用生态，有力推动了公司产品的商业化落地，持续增强基于生│
│ │态建设的竞争优势。 │
│ │6）经验丰富的研发和管理团队 │
│ │公司创始人ZHAOLIDONG先生、张亚林先生在创立燧原科技前均在集成电路产│
│ │业、特别是人工智能芯片产业有着多年的经验和积累。公司经过多年发展，│
│ │已构建了较为完善的企业管理体系，汇聚了一批国内外集成电路产业的技术│
│ │专家和管理专家，在技术研发、供应链、产品销售等方面均建立了成熟团队│
│ │，核心骨干均有多年集成电路产业从业经验，有力支撑了公司的技术创新、│
│ │产品研发、企业管理及产品销售。 │
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│经营指标 │2023-2025年度，公司96%以上的营业收入来源于主营业务，其他业务收入主│
│ │要来源于少量原材料转售和设备租赁等。随着公司不断技术迭代，产品不断│
│ │放量应用，公司营业收入从2023年的30,118.74万元增至2025年的99,016.00│
│ │万元，期间复合增长率达到81.32%，实现了快速增长。 │
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│竞争对手 │英伟达（NVDA.O）、AMD（AMD.O）、寒武纪（688256.SH）、海光信息（688│
│ │041.SH）、摩尔线程（688795.SH）、沐曦股份（688802.SH）、壁仞科技（│
│ │6082.HK）、天数智芯（9903.HK）、华为海思（未上市）、昆仑芯（未上市│
│ │）、平头哥（未上市）。 │
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│品牌/专利/经│截至2025年末，公司及其子公司拥有的专利均为境内专利，共339项，其中 │
│营权 │发明专利313项，实用新型专利22项，外观设计专利4项。 │
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│投资逻辑 │公司是我国云端AI芯片领域的领军企业之一。 │
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│消费群体 │人工智能的训练及推理。 │
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│消费市场 │公司主营业务收入99%以上来源于中国内地。 │
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│主营业务 │通用人工智能基础设施业务 │
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│主要产品 │AI加速卡及模组、智算系统及集群、AI计算及编程软件平台、IP授权及其他│
│ │。 │
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│行业竞争格局│（1）全球竞争格局 │
│ │目前，全球云端AI芯片行业中呈现英伟达独大的竞争格局。根据灼识咨询预│
│ │测和英伟达年度报告测算，2025年英伟达AI加速卡的份额约为70%。英伟达 │
│ │相应产品均采用了GPGPU架构。随着AI大模型推理需求不断提升，具有更高 │
│ │效能、更大数据吞吐量和更低功耗特性的DSA架构算力产品开始加速部署。 │
│ │谷歌在2025年11月发布了综合性能强大的Gemini3大模型，该模型由谷歌采 │
│ │用自研TPU（DSA架构）训练完成，打破了英伟达在AI大模型训练领域的绝对│
│ │垄断。未来随着谷歌、亚马逊、META和微软等主要互联网厂商量产自研云端│
│ │AI芯片产品（均为DSA架构）以及谷歌TPU产品逐步对外销售，预计英伟达全│
│ │球市场的垄断地位将受到挑战。 │
│ │（2）中国竞争格局 │
│ │国内云端AI芯片行业处于发展初期，国际厂商英伟达占据中国市场主要份额│
│ │，但中国本土企业不断突破技术壁垒，占据了一定的市场份额。中国本土云│
│ │端AI芯片厂商包括以华为海思、寒武纪和发行人等为代表的DSA架构厂商和 │
│ │以摩尔线程、沐曦股份、天数智芯和壁仞科技等为代表的GPGPU架构厂商。 │
│ │根据IDC数据和发行人销售量情况，2025年中国AI加速卡整体出货规模约400│
│ │万张，其中英伟达以约220万张出货量占据约55%的市场份额。公司当年AI加│
│ │速卡及模组销售量达6.6万张，对应中国AI加速卡市场的占有率约1.7%，在 │
│ │国内其他AI芯片厂商中位居前列。未来，英伟达在国内市场销售存在一定不│
│ │确定性，国产AI芯片厂商在中国市场出货量占比不断提升是大概率趋势。 │
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│行业发展趋势│（1）云端AI芯片是全球AI芯片的主流，预计2024年至2028年云端AI芯片的 │
│ │市场规模占比始终超过80% │
│ │AI加速卡根据部署位置可分为云端和边缘端，云端AI加速卡主要应用于数据│
│ │中心和云端服务器等，随着全球互联网厂商对于数据中心的投入持续扩大，│
│ │云端AI加速卡市场规模快速增长。根据灼识咨询预测，全球AI加速卡的云端│
│ │应用市场规模将从2024年的1,078.66亿美元增长到2028年的4,523.96亿美元│
│ │，复合增长率为43.11%，占全球AI加速卡市场规模超80%。 │
│ │（2）大模型行业逐渐从大规模训练阶段走向推理落地阶段，预计2026年全 │
│ │球AI推理对AI加速卡需求将超过AI训练场景，中国市场这一趋势更加明显 │
│ │随着Deep Seek系列大模型的发布，大幅提升开源模型的性能并降低AI软件 │
│ │、AI硬件的使用成本，加速人工智能应用的落地，进而推动推理端算力需求│
│ │。根据灼识咨询预测，到2028年，AI加速卡的推理用需求将呈现爆发式增长│
│ │，市场规模将从2024年的476.11亿美元增长到2028年的3,256.18亿美元，复│
│ │合增长率为61.71%。这一增速远超整体AI加速卡市场的平均水平，反映出推│
│ │理在实际应用部署中的巨大需求。 │
│ │（3）推理场景对于CUDA生态的依赖在持续减弱，AI加速卡性价比成为关键 │
│ │，DSA架构AI加速卡需求占比逐步提高 │
│ │Chat GPT的诞生标志着大语言模型从技术探索走向大规模应用的转折点，De│
│ │ep Seek系列模型的发布打破了闭源模型的垄断并吸引全球开发者参与生态 │
│ │建设，加速了AI应用的渗透，在开源模型的基础上实现技术普惠，推动人工│
│ │智能真正进入“全民时代”。AI应用的底层大模型开发者也逐步收敛至头部│
│ │几家大模型厂商，这使得AI加速卡厂商所需适配的大模型逐步收敛，逐步减│
│ │弱了对于CUDA生态的依赖，而AI加速卡的能效比正成为技术发展的核心指标│
│ │。 │
│ │（4）AI加速卡基础设施向集群化和综合化演进 │
│ │随着大模型的不断发展，相关主流AI大模型参数已高达数千亿，单一AI加速│
│ │卡已难以满足超大规模计算需求。行业供应重点正从单点性能提升，转向系│
│ │统化集群解决方案。 │
│ │（5）未来中国AI加速卡需求主要集中在头部互联网厂商，2028年头部三家 │
│ │互联网厂商AI资本支出国内占比接近50% │
│ │伴随大模型演进、AIGC爆发及产业智能化加速，中国企业AI资本支出持续攀│
│ │升。但当前趋势显示，中小企业更倾向于通过云服务弹性租赁算力快速构建│
│ │AI能力，而非自建AI算力集群。头部互联网企业因自身大模型训练及海量推│
│ │理需求，正持续加大AI投入，导致市场呈现头部集中态势。根据BERNSTEIN │
│ │预测，到2028年，字节跳动、阿里巴巴和腾讯的AI资本支出将占据中国AI资│
│ │本支出的近50%，凸显了进入头部互联网厂商供应链对AI加速卡供应商的重 │
│ │要性。 │
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│行业政策法规│《“人工智能+制造”专项行动实施意见》、《中共中央关于制定国民经济 │
│ │和社会发展第十五个五年规划的建议》、《2025年政府工作报告》、《关于│
│ │深入实施“人工智能﹢”行动的意见》、《关于推动未来产业创新发展的实│
│ │施意见》、《深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施│
│ │意见》、《关于提高集成电路和工业母机企业研发费用加计扣除比例的公告│
│ │》、《算力基础设施高质量发展行动计划》、《新产业标准化领航工程实施│
│ │方案（2023─2035年）》、《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的│
│ │通知》。 │
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│公司发展战略│公司是中国（上海）自由贸易试验区临港新片区管委会成立后第一批入驻企│
│ │业之一，坚信“科技创新、算力普惠”，致力于成为“通用人工智能基础设│
│ │施领军企业”。首先，公司未来将继续坚持科技创新，加大研发投入，推动│
│ │人工智能算力基础设施关键环节的核心技术突破，为中国人工智能产业发展│
│ │提供高性能的算力保障，赋能千行百业的数字化与智能化转型。其次，公司│
│ │将继续紧跟国家科技发展战略，积极承担国家重大科技攻关任务，为国家科│
│ │技创新之路贡献燧原力量。最后，公司将继续秉持“国芯国造”“开放共建│
│ │”的经营理念，与国产合作伙伴共同探索打造完全基于国产供应链的云端AI│
│ │芯片系列产品，推动国产人工智能算力生态链的建设，携手软硬件合作伙伴│
│ │打造具备国际竞争力的国产AI算力综合解决方案，为我国人工智能产业实现│
│ │高水平自立自强作出贡献！ │
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│公司经营计划│1、技术创新规划 │
│ │公司始终坚持以商业价值驱动的原始创新，将技术产品迭代和技术生态扩展│
│ │作为公司可持续发展的核心竞争力。通过多年的技术累积，形成了芯片及硬│
│ │件、软件及编程平台、算力及集群方案三大类，全方位、立体化的核心技术│
│ │产品体系。在芯片层面，公司将继续推动先进计算架构的迭代，在多精度计│
│ │算，一致性存储和高效能互联等核心技术领域持续引领业界的技术创新，并│
│ │在先进封装技术方面持续推动技术迭代。在软件层面，不断构建多层次的编│
│ │程模型和平台，大力推进分布式训练框架和推理加速技术的落地，完善训推│
│ │一体的技术全栈。在系统层面，利用与头部互联网和大模型公司深度合作的│
│ │优势，不断加强高密度超节点的集成性和商业性价比，持续推动集群的落地│
│ │，整合集群的集成部署运维所需的技术栈，通过国产集群为国产大模型的训│
│ │练和推理做出核心贡献。 │
│ │未来，公司将全面夯实内部组织和管理机制，引进国内外先进人才，进一步│
│ │完善科技人才的引进和激励机制，大力强化公司的研发实力。与此同时，公│
│ │司将持续提升高水平的研发投入，抓住时代的发展机遇，引领人工智能和集│
│ │成电路的前瞻性和突破式技术创新。 │
│ │2、技术迭代匹配产业链协同 │
│ │未来，公司将继续紧跟人工智能行业和市场发展趋势，继续以商业价值和行│
│ │业落地作为驱动力，打造高性能、高性价比、可靠稳定、拓展性强的算力产│
│ │品，并与制造、存储、封测、光电、IP、EDA等环节的国产厂商开展战略合 │
│ │作，联合国产供应链伙伴打造全国产国造的产品闭环。同时不断提升软件及│
│ │编程平台的完备性、易用性、迁移性和兼容性，通过大规模的商业落地和开│
│ │发者拓展不断做大做强软件生态。 │
│ │3、市场拓展规划 │
│ │公司将继续深入挖掘市场机会。一方面，继续深化与互联网和大模型厂商的│
│ │业务合作，通过极具竞争力的算力产品驱动更多国民应用，让算力走进千家│
│ │万户。另一个方面，积极拓展与大型运营商、国央企和产业伙伴的全面合作│
│ │，打造标杆性的算力集群项目，并落地标志性的行业解决方案，依托自研国│
│ │产算力产品，筑牢我国自主可控的算力基础设施核心底座，让算力赋能千行│
│ │百业。 │
│ │4、生态建设战略规划 │
│ │经过数年生态建设，公司围绕智算中心建设，与云服务、大模型、垂类模型│
│ │、解决方案、智算中心建设及运维运营等生态伙伴建立了广泛的合作关系，│
│ │构建了“AIDC+AIGC”的双轮驱动的产业生态，实现大规模商业化落地。 │
│ │未来，公司将以“芯片+全栈软件工具+超节点系统+智算集群”为基石，秉 │
│ │持“软硬协同、开放共享、场景驱动、合作共赢”的生态理念，推动国产算│
│ │力产业生态发展与商业化落地。 │
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│公司资金需求│基于五代AI芯片系列产品研发及产业化项目、基于六代AI芯片系列产品研发│
│ │及产业化项目、先进人工智能软硬件协同创新项目。 │
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│可能面对风险│一、与发行人相关的风险 │
│ │（一）国产AI算力行业尚处于发展初期，且云端AI芯片具有研发投入大、客│
│ │户验证和适配周期长的特点，公司收入尚未充分释放。报告期内公司扣除非│
│ │经常性损益后尚未实现盈利，最近一期期末存在未弥补亏损 │
│ │（二）报告期内公司对终端第一大客户腾讯关联销售金额持续增长且收入占│
│ │比较高的风险 │
│ │（三）报告期内公司产品主要用于推理场景，由于第四代训推一体产品尚未│
│ │大规模交付，公司产品在AI大模型训练场景尚未广泛落地 │
│ │（四）预付款项规模较大的风险 │
│ │（五）公司产品研发迭代的风险 │
│ │（六）实际控制人对公司控制比例不足30%的风险 │
│ │（七）募投项目相关风险 │
│ │（八）报告期内公司持续亏损、经营活动产生的现金流量净额持续为负，可│
│ │能对公司持续经营能力影响的风险 │
│ │（九）存货规模较大及存货跌价风险 │
│ │（十）应收账款坏账风险 │
│ │（十一）经营业绩季节性风险 │
│ │（十二）规模增长带来的管理风险 │
│ │（十三）商标纠纷风险 │
│ │（十四）舆情相关风险 │
│ │（十五）离职员工股权激励纠纷的风险 │
│ │（十六）租赁相关的风险 │
│ │二、与行业相关的风险 │
│ │（一）AI需求变化导致头部云/互联网厂商AI资本开支变动的风险 │
│ │（二）行业竞争加剧的风险 │
│ │（三）国际贸易摩擦可能产生的供应链风险 │
│ │（四）技术人才流失和核心技术泄密风险 │
│ │（五）知识产权争议风险 │
│ │（六）产业政策变化的风险 │
│ │（七）政府补助与税收优惠政策变动的风险 │
│ │三、其他风险 │
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