新“股王”诞生，中国AI芯片第一股如何逆袭？

当寒武纪股价冲上1464元，短暂抢走贵州茅台“A股股王”宝座时，整个市场都在追问：这家曾被质疑“只烧钱不盈利”的AI芯片公司，凭什么半年营收暴涨43倍，从“亏损王”逆袭成“千元股”？这背后不只是一家企业的翻身仗，更是国产AI芯片从“概念炒作”到“真金白银兑现”的标志性转折——行业苦等多年的“算力红利”，终于要来了？

（资料来源：中科寒武纪科技股份有限公司2025年半年度报告）

“发疯”不再是年轻人的专属暗号。过去一年，70/80后过去一年讨论增速较高，逐渐加入 “发疯大军”；育儿焦虑、职场窒息把中年人集体拽进这场情绪洪流。京东用筋膜枪和降噪耳机接住打工人的尖叫，肯德基把“疯四文学”贴满工位挡板——当品牌意识到“发疯”背后是长期被压抑的支付意愿，情绪就从成本中心变成了利润中心。

狂欢背后：

需求是真的，但蛋糕怎么分？

超高增长不是凭空而来的。它的核心驱动力，是全球对智能算力一种近乎饥渴的真实需求。

2024年，中国集成电路产量显著提高，产量4,514亿块，同比增长28.4%，占据全球35%产能。在政策与资本双重驱动下，国产芯片整体占有率由2021年10%提高至18%，提高了8%。细分产品中存储 信芯片和模拟芯片（模拟芯片中消费电子领域国产化率达到40%~50%，通信领域20%~25%、工业领域10%~15%）国产化率达到20%及以上，国产化进程较快。

（资料来源：中项网行业研究院）

这种需求的爆发，很大程度上源于大模型 “军备竞赛” 的深化。2024年，尽管多模态大模型因成本高、操作复杂，仅在公安、高教、政务等ToB领域试点，但2025年DeepSeek等大模型的开源化，彻底打破了“硬件定制久、算法成本高、场景适配难”的三重壁垒——边缘计算由此获得 “低成本、快部署、强适配” 的落地能力，而这直接拉动了两类芯片需求：

>>>云端训练芯片：互联网大厂、传统企业纷纷布局专属大模型，对高算力芯片的需求从 “按需采购” 变为 “批量储备”；

>>>边缘推理芯片：智能驾驶量产、工业机器人实时决策、社区安防快速识别等场景爆发，要求芯片兼具 “高能效” 与 “低成本”，推动需求结构从 “云端独大” 向 “云边协同” 转型。

（资料来源：AIOT星图）

2024年国内三大核心芯片品类的市场规模，也印证了这一趋势：模拟芯片（3027亿元，五年复合增长率22%）、逻辑芯片（4579亿元，复合增长率14.9%）、存储芯片（5484亿元，复合增长率 11.6%），均保持两位数高增长，成为算力需求的“直接载体”。

这把火从互联网大厂烧到了传统企业，大家都在训练自己的大模型，这直接拉动了对云端训练芯片的海量需求。以前是“有了更好”，现在是“必须要有”。

（资料来源：中项网行业研究院）

另外“国产替代”的窗口期源于全球半导体格局的波动，让许多国内企业将供应链安全提到了前所未有的高度。这给本土芯片公司提供了一个难得的“入场”机会，去证明自己不仅能“用”，而且能“用好”。

目前，中国已形成四大集成电路产业集聚区，为国产替代提供了 “生态支撑”：

>>>长三角（以上海为中心）：设计、制造、封测全链条成熟，产业链协同能力最强；

>>>京津环渤海（以北京为中心）：核心技术研发密集，高端芯片设计企业聚集；

>>>泛珠三角（以深圳为中心）：芯片设计业增速领先，制造业快速崛起；

>>>中西部（武汉、成都等）：聚焦宽禁带半导体、车规级半导体，形成特色产业集群。

但 “需求真实” 不代表 “人人有份”。随着更多玩家涌入（既有传统芯片巨头转型，也有新创企业入场），行业 “内卷” 已悄然升级：客户不会因 “国产” 就盲目采购，而是更关注 “性能是否达标”“成本是否可控”“生态是否完善”。

最终，谁能回答 “凭什么让客户选你”，谁才能分到蛋糕。

（资料来源：中项网行业研究院）

然而，需求是大家的，订单却是自己的。这意味着，行业的“内卷”才刚刚开始。玩家们需要回答一个致命问题：凭什么蛋糕是你的？

竞争升级：

从“秀肌肉”到“拼生态”

早期AI芯片竞争，像是拳击赛，大家聚在擂台上比谁的算力参数更漂亮。但现在，比赛变成了一场综合格斗，较量的维度多了不止一个。

软件生态的“枷锁”：客户买的从来不是一颗冰冷的芯片，而是一整套解决问题的方案。“你的编译器好不好用？工具链是否完善？能否让工程师将其已有的模型和开发经验，以最低的成本迁移到你的新平台？ 软件的易用性，正在成为比硬件性能更硬的‘硬实力’。谁能为开发者最大限度地降低转换成本和学习曲线，谁才可能拿到订单的钥匙。”

“全栈能力”的比拼：如今的竞争，早已不止于芯片设计公司之间。头部科技企业（如互联网大厂、服务器厂商）开始 “垂直整合”：自研芯片后，直接推出搭载自研芯片的服务器、计算集群，甚至提供 “芯片+服务器+算法” 的一体化解决方案。

>>>这种“全栈模式”彻底改变了竞争格局：传统芯片公司若只卖芯片，不仅利润空间被压缩，还可能因 “不理解系统需求” 而被边缘化；而对于创业公司而言，既要应对芯片设计的技术壁垒，又要抗衡系统巨头的生态优势，挑战难度呈几何级上升。

（资料来源：科智咨询）

垂直行业的“深水区”：“一款芯片通吃所有场景” 的时代正在过去。在智能驾驶、医疗影像、工业质检等领域，通用芯片的 “通用性” 反而成为短板 —— 这些场景需要的是 “深度优化”：比如智能驾驶芯片需适配车规级温度、功耗要求，医疗影像芯片需满足高精度图像识别需求。

>>>这意味着，AI 芯片企业必须 “沉下去”：不仅要懂芯片技术，还要懂行业痛点。例如，某企业为工业质检场景定制芯片时，需先了解生产线的检测速度、精度要求，再针对性优化芯片的推理延迟与算法适配 —— 这种 “技术 + 行业” 的双重能力，需要长期积累，而非短期突击可得。

（资料来源：中国信通院）

未来遐想：

高增长之后，如何穿越周期？

一时的增长令人兴奋，但如何避免“昙花一现”，才是真正的考题。

>>>卖得越多，亏得越多？这曾是行业魔咒。巨大的研发投入是必须的，但最终，商业需要闭环。市场会密切关注，企业在规模扩张的同时，能否改善盈利模型，实现自我造血。

>>>AI的范式仍在快速演进。今天的主流架构，明天会不会被一种全新的计算范式（如存算一体、光子计算）颠覆？所有玩家都必须在全力奔跑的同时，留一只眼睛盯着远方，保持技术上的敏锐与开放。

（资料来源：亿欧智库）

从 “亏损王” 到 “千元股”，寒武纪的逆袭点燃了 AI 芯片赛道的热情，但高估值下的技术壁垒、盈利压力仍在。这场算力盛宴里，狂欢过后更需清醒：只有把技术根基扎得深，才能在行业洗牌中真正站稳脚跟。