国产算力四小龙：营收翻倍之后，真正的门槛浮出水面

2026年9月11日，燧原科技在科创板挂牌，发行价142.18元，开盘410元。至此，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技这四家被称为“国产 GPU 四小龙”的公司全部进入公开市场。资本市场最初给出的定价极为慷慨：摩尔线程上市首日收涨425.46%，沐曦股份收涨692.95%，前者开盘市值突破3000亿元，后者上市七个月后市值一度站上4000亿元。

真正变化的是评价标尺。10月28日至30日，摩尔线程、沐曦、燧原先后交出上市以来的第一份三季报，壁仞仍按港股中期口径披露。三家的营收同比增速分别是319.15%、128.45%、331.74%，摩尔线程和沐曦都在扣非上走向了正数，燧原还在亏，但单季亏损同比收窄56.12%。

不过，四小龙营收翻倍与盈利却同时出现，不是国产算力不行了，而是外界换了提问方式：过去问能不能把芯片造出来、流片成不成功，现在问卖不卖得动、一单赚不赚钱，赚到的钱能不能留在账上。

分化：同一份景气，四本不一样的账

四家的上市时间跨度九个月，披露口径也不一致：三家已经给到三季报，壁仞只有港股中期数据。但把已披露的数据摆在一起，路线与业绩的分化已经足够清晰。

摩尔线程把规模优势拉到了新的身位。前三季度营收32.89亿元、同比增长319.15%，这个数字超过沐曦的28.24亿元，也超过燧原的23.32亿元。单看第三季度，15.52亿元的收入环比增55.4%，一个季度就逼近上半年两个季度之和。它走全功能 GPU 路线，图形渲染和 AI 计算都要，自研 MUSA 软件栈，靠 MTT S5000智算卡与夸娥集群打市场，9月与京东云签下的十万卡集群合作，计划2027年建成。

利润表的转折发生在第三季度。当季归母净利润0.49亿元、扣非归母净利润0.20亿元，回看前两季，一季度盈利0.29亿元、二季度亏回去0.41亿元，到三季度两项一起转正。把三个季度合起来则是另一幅图：累计归母0.38亿元、扣非亏损1.31亿元，差额来自1.68亿元非经常性损益，其中金融资产公允价值变动及处置贡献0.89亿元。

前三季度研发投入13.40亿元、同比增长55.72%，已经超过2025年全年的13.05亿元，但费用率从上年同期的109.7%降到40.75%——收入跑得比投入快，这才是单季扣非能转正的直接原因。

沐曦股份的三季报交在10月30日晚，实际数落在10月15日预告区间的中间：前三季度营收28.24亿元、同比增长128.45%，归母净利润6.39亿元、扣非归母净利润2.59亿元，两项都较上年同期扭亏。第三季度单季营收15.00亿元、同比增长367.12%，一个季度就超过上半年的13.24亿元。

反差出现在同一张利润表的两行之间。第三季度扣非归母净利润3.08亿元，比二季度的0.54亿元翻了近五倍；同一季度的归母净利润却只有0.27亿元，环比下降96.27%。差额是约-2.81亿元非经常性损益——上半年给沐曦贡献了8.87亿元公允价值变动收益的那笔投资账，到第三季度转为负值。公司当初自己注明这笔收益不具可持续性，报表如今把它兑现了一半。

真正撑起主营的是产品与交付。曦云C600在5月量产，搭载144GB HBM3e，从晶圆到封装走全国产供应链；7月发布的曦景 S600超节点支持柜内高速互连，可横向扩展到万卡级集群。前三季度毛利率54.99%、同比只降0.77个百分点，第三季度单季53.03%，研发投入8.28亿元、同比增长19.12%，费用率随收入扩张一路走低。

规模换来的位置还没有兑现成估值溢价。沐曦上市七个月时市值一度站上4000亿元，11月2日收盘回到1866亿元。资本市场愿意为国产算力付的钱仍在，只是不再为“能造出来”这件事付溢价。

壁仞科技的收入弹性最大。2026年上半年营收12.36亿元，同比增长约1997.6%，超过2025年全年的10.35亿元；期内亏损收窄至3.77亿元，同比减亏76.4%，毛利率提升到42.7%。

壁仞科技的打法偏向系统级。与上海仪电、曦智科技、中兴通讯联合发布的“光跃”光互连光交换 GPU 超节点已部署数千卡，大模型训练性能30%以上提升；自研 BLink 2.0互连协议最大支持1024卡扩展，上半年研发开支8.04亿元。它是四家里唯一没有三季度数据的，中期口径也足以看出打法。

燧原科技走的是最极端的一条路。它不兼容 CUDA，选择自研 DSA 路线、GCU 指令集，和主流 GPGPU 路线不同，八年迭代四代架构五款芯片，全部一次流片成功。代价是2023年至2025年累计研发投入36.76亿元，相当于同期累计营收的1.8倍。

9月11日刚挂牌的燧原，首份财报交在10月30日。前三季度营收23.32亿元、同比增长331.74%，几乎贴着此前预告区间23亿至30亿元的下限，与区间上限对应的455.36%增速相去甚远；归母净亏损7.54亿元，同比收窄15.07%。第三季度单季营收12.12亿元、同比增长395.34%，亏损1.22亿元，同比减亏56.12%、环比减亏35.31%，单季毛利率33.80%、同比反升2.35个百分点。

回报仍然押在腾讯身上。天眼查数据显示，腾讯既是第一大外部股东，也是第一大客户，2025年贡献8.30亿元收入，占营收83.79%。真正值得看的是两张资产负债表科目：9月末合同负债63.85亿元，较上年末增长1745%，相当于前三季度营收的2.7倍；同期预付款项77.09亿元，是为锁定晶圆和存储提前付出去的钱。前三季度经营活动现金净流出20.17亿元，钱全压在这两端。

共性很清楚，分歧同样清楚，路线上的分野更根本。兼容CUDA的GPGPU与自研独立的DSA，前者迁移成本低、起步快，后者不受制于人，但编译器和算子库要自己从头做一遍。生态壁垒正在被工程量一寸寸啃下来，而每一寸都要付钱。

错位：硬件追得上，CUDA这道墙绕不过

国内的分化只是第一层。真正决定四家天花板的，是它们与英伟达之间的距离，以及这段距离里哪些能追、哪些追不上。

全球坐标系由英伟达设定。2026财年营收2159亿美元，同比增长65%，其中数据中心业务1937亿美元；2027财年第二季度单季营收962.21亿美元，毛利率75.0%。英伟达累计研发投入超过767亿美元，42000名员工中约31000人在研发。

这不是一颗芯片的较量，而是一套被二十年时间、数百亿美元和数百万开发者反复加固过的系统。硬件层面的差距其实在收窄——沐曦C600的144GB HBM3e规格已超过英伟达对华销售的H20，壁仞的超节点在混合专家模型训练实测中跑出30%以上的端到端性能提升。

真正难追的是生态。CUDA二十年积累的算子库、调试工具、开发者习惯和存量代码，本身构成了迁移成本；研发投入的量级差更现实：英伟达2026财年研发费用184.97亿美元，折合人民币约1310亿元。

这轮博弈的特殊之处在于，它不是一场纯市场化的正面硬刚。出口管制把英伟达最先进的Blackwell挡在中国门外，H200虽获准出口，贡献的数据中心营收不到1%，英伟达CFO在二季度财报中明确表示，前瞻指引未假设任何来自中国数据中心的计算收入。

黄仁勋的说法是，这套政策迫使英伟达把价值500亿美元的中国市场让出去，来自中国的营收占比已降至约9%，而三年前中国至少占其数据中心收入的五分之一。IDC数据显示，2026年上半年英伟达在中国数据中心AI芯片份额降至34%，出货67.8万颗、同比下降44%；华为以28%紧随其后，一年前差距还是31个百分点。

窗口是真的，但不是永久红利。国产厂商的清醒之处在于，它们没有把主战场设在对标全球最强预训练卡上，而是落在国内千卡集群、行业私有化大模型、推理算力和信创场景，靠本地化服务、定制适配和交付确定性拿单。

一个结构变化更有说服力。2026年上半年中国AI加速器总出货200.8万颗，其中GPU出货99.1万颗、同比下降26%，非GPU加速器出货101.6万颗、增长近80%，首次在数量上超过GPU；华为、平头哥、昆仑芯、寒武纪四家拿走非GPU细分市场95%的份额。需求重心转向推理，恰好落在国产厂商最能发挥的位置上。

变局：抢卡的日子过去了，接下来比谁回本快

错位能换来时间，换不来终局。决定四小龙能走多远的，是国内算力需求还能旺多久，以及这轮景气最终以什么方式收尾。

需求端短期仍然旺盛。信通院数据显示，截至2026年6月底全国在用智能算力规模达2185 EFLOPS，同比增长177.3%；灼识咨询预测，中国AI加速卡市场规模2024年2164.77亿元增至2028年11076.46亿元，其中推理8085.82亿元、占比超七成。

腾讯计划把国产芯片采购占比提升到65%以上，高盛判断国产AI芯片在服务器中的部署占比有望达70%至85%。燧原敢给出前三季度最高455.36%的增速指引，底气就在这里。

供给端却同时亮起红灯。先进制程、HBM、基板和高速互联依然紧张，SK海力士已明确2026年HBM产能全部售罄，TrendForce数据显示二季度DRAM合约价环比季增从58%至63%。壁仞科技2026年上半年末存货与服务相关预付款项为15.34亿元，较2025年末增长230%，都是在为这件事买单。

更麻烦的是利用率。信通院口径下，2025年国内智算资源实际使用率仅36.8%，每投入100元建设算力，约70元对应的资源处于空转状态；腾讯云张晋在MWC26智能数据中心峰会上给出的数字更低，全国智算中心平均利用率仅20%至30%，部分企业级不足10%。五矿证券统计，五家头部云厂商AI资本开支与对应收入之比，已从2023年的59.2%升至2026年上半年的128.3%。

行业由此从抢芯片、建集群的粗放扩张，切换到算力利用率和ROI优先的精细化阶段。这对四小龙是双刃剑：低效算力被淘汰，真正跑得起来的集群反而更值钱；但买方开始按Token消耗量计费、按结果化交付结算，芯片厂商再也不能把卡卖出去就完事。

竞争要素因此从单卡性能，转向全栈能力、集群交付、生态迁移成本和良率控制的综合比拼。10月15日阶跃星辰开源Step 5 Preview当天，昇腾、摩尔线程、沐曦、壁仞和海光DCU全部完成适配，Day 0适配在头部厂商中普及，意味着模型适配带来的差异化正在收窄。

风险边界也在这时清晰起来。应用落地不及预期是第一重，Gartner预警到2027年底超过40%的Agentic AI项目会因成本高企、价值模糊被取消。算法效率提升降低算力消耗是第二重，同样的智能产出用更少的卡就能跑出来，卖卡的人反而受损。

海外供给政策变动是第三重，管制一旦放松，时间窗口会立刻收窄；国内价格内卷与生态适配进度，则决定谁能把账面收入变成可持续利润。摩根士丹利测算国内云厂商ROIC在13%至20%区间、现金回收期约3年。

回到开头那把标尺。四小龙已经走完最难的一步：造出芯片、流片成功、送进机房、把收入做进财报；剩下的一步更难，也更值钱——让客户在下一个采购周期里，因为好用而不是因为没得选，继续下单。窗口还在，但窗口从来不会等人。