中国国产AI芯片企业在2026年上半年实现盈利，经历多年政府补贴和研发投入，标志着供应链本地化的里程碑。

来自七家中国AI芯片公司——海光、寒武纪、摩尔线程、墨心、比瑞科技、天数智芯和燧原——的半年报（燧原还在IPO招股书中附加了最新的中期数据），显示2026年上半年这些公司的合计收入约为214.6亿元，几乎是去年同期的两倍。

收入增长几乎是普遍的：寒武纪增长108.13%，摩尔线程增长147.42%，天数增长191.6%，燧原增长约279%，比瑞在低基数上增长1997.6%。曾经依靠融资支撑研发的国内AI芯片公司，集体越过了从样片和测试向量产的分水岭。

**谁在真正赚钱？**

关于"谁最赚钱"的答案，不能简单地通过排列净利润来确定。海光的收入最高；寒武纪的归属于股东的净利润最高；墨心和天数虽然在报表上扭亏为盈，但核心业务毛利仍为负数；摩尔线程仅一步之遥即可扭亏；比瑞和燧原虽然收入增长迅速，但仍然处于数千万级别的亏损中。

出现了四大明确趋势：

**第一，收入增长集中且普遍，多家公司实现翻倍。**寒武纪收入增长108.13%，摩尔线程增长147.42%，天数增长191.6%，燧原增长约279%，比瑞在低基数上增长了惊人的1997.6%。海光和墨心虽未实现翻倍，但分别实现了66.52%和44.67%的增长——远高于大多数成熟芯片公司。更重要的是，多家公司半年收入已经超过了其2025年全年业绩。摩尔线程上半年收入173.6亿元，超过了2025年全年的150.6亿元；比瑞的123.6亿元也超过了去年全年；燧原半年收入112亿元超过了去年全年的99亿元。中国AI芯片厂商正在升级规模，标志着从小批量测试和项目验证向更大规模产品交付和集群供应的转变。

**第二，盈利和烧钱的公司正在开始分化。**收入共同增长，但盈利收益并未同步。海光和寒武纪已进入大规模核心业务盈利阶段。摩尔线程和墨心处于下一个阶段，两者都接近核心业务盈亏平衡。摩尔线程净亏损收窄至1156万元；墨心半年非GAAP净亏损为4900万元。比瑞上半年毛利达5.27亿元，同时研发投入8.04亿元；燧原净亏损6.3亿元，反映其同时在拓展产品和客户。

**第三，毛利率整体韧性保持；差异主要反映产品结构。**国内AI芯片并未普遍通过低价争夺市场份额。寒武纪上半年综合毛利率为55.25%，在第二季度进一步升至56.10%；墨心毛利率约57.22%，同比微升1.1个百分点；摩尔线程毛利率达56.95%。三家公司毛利率均保持在55%以上，表明中国芯片在供应紧张的市场中保持定价权。值得注意的是，天数整体毛利率从上年约50.1%下滑至17.2%。

**第四，研发投入进入回报阶段，转化速度存在差异。**高研发投入是芯片行业的标准配置。在GPU仍在爬升的公司中：摩尔线程、墨心、比瑞、天数和燧原在上半年分别投入研发7.69亿元、5.25亿元、8.04亿元、5.59亿元和6.40亿元——合计32.97亿元，约占这五家公司合计半年收入的52%。相比之下，寒武纪上半年研发费用约7.03亿元，与摩尔线程和比瑞相当。寒武纪的利润表现反映出其现有产品已进入大规模交付和利润实现阶段。

费用率更好地反映了各公司的发展阶段。摩尔线程和墨心的研发费用率分别为44.3%和39.65%；比瑞、天数和燧原分别约为65%、59.1%和57.1%。高研发投入仅是入场价格；真正决定财务成果的是投资是否能产生可以大规模制造的产品，这些产品是否进入大型集群，以及是否产生重复订单。国内AI芯片公司之间的竞争正在从"你会不会投"转变为"你能不能交付"。

**供应紧张：订单排期延伸到明年**

据央视报道，国内算力芯片订单激增，部分产品的交付周期已经延伸到一年以后。国内算力需求相比供应超出十倍。多家算力服务商反映，订单保持两年来的持续快速增长，部分公司客户数量较去年增长约十倍。这种需求在供应链上传导，形成芯片、服务器、存储和封装的紧张。

供应紧张背后，是中国芯片日益承载着真实的、大规模的服务。8月底，智谱披露了GLM-5.3-Flash的部署细节，这是GLM-5系列中第一个原生多模态模型：所有在线流量由10万台中国芯片承载。在模型正式发布前，智谱在海外平台OpenRouter和OpenCode上进行了匿名测试，累计62万亿个token调用，所有相关请求流量都由国产芯片驱动。经过底层架构修改和推理服务优化，该集群的硬件效率和单token成本已与主流NVIDIA GPU持平。"这证明了中国芯片能充分支撑尖端模型大规模、高效、经济的推理需求，"智谱在声明中表示。

这类案例验证的不仅是峰值算力，还包括并发调度、芯片间通信、故障恢复、模型适配和成本控制。客户采购标准也随之从单卡性能扩展到系统级可用性。中国芯片正在从"能点亮"转向"能稳定服务"，供需关系也获得了新的定位。

需求结构同时在发生转变。训练集群仍是大规模采购的源头，但推理——由搜索、推荐、智能客服、内容生成和企业AI Agent驱动——释放了稳定的、高频的算力需求。天数的收入结构已经反映了这条曲线。在2026年上半年，该公司推理系列收入达6.54亿元，同比增长651.8%，超过了训练系列的2.62亿元，接近其2025年全年推理收入的两倍。公司将这归因于更高的单位体积和高端产品版本的定价。对于中国芯片公司来说，推理市场打开了训练之外的第二个入口。

**商业化从"卖卡"向"交付系统"转变**

半年报显示，中国AI芯片已经形成清晰的商业路径：云产品提供标准化收入，集群交付放大单笔订单价值，产业生态扩展客户覆盖，软件适配加持续服务决定复购深度。

云产品是收入规模的起点。寒武纪云产品线上半年实现收入59.94亿元，占总收入的99.98%，训练和推理芯片集中于大模型基础设施。海光DCU已实现与400多个主流大模型的兼容性，借助CPU-DCU协同深耕云服务商和智算中心。

摩尔线程将平台化进一步延伸至集群。该公司上半年云产品收入约16.9亿元，占总收入的97.49%，MTT S5000量产和Kuaer智算集群交付是增长驱动。3月披露的6.60亿元Kuaer集群销售合同在上半年已全部交付并确认收入；Kuaer集群目前已在北京、无锡、杭州等地部署。9月9日，京东云宣布与摩尔线程等合作打造万卡国产集群，规划百万卡级完整功能GPU集群——国产GPU系统交付继续从万卡级项目向上扩展。

墨心提出"1+6+X"产业生态战略，以其自主GPU计算平台和MXMACA软件栈为中心，覆盖金融、医疗、能源、教育科研、交通运输、文娱六大行业，并向具身AI和低空经济场景延伸。全国产工艺的西云C600在5月实现量产；针对训练、推理和智算中心建设的西京S600超级节点并行推进，墨心GPU已在千卡级集群中商用。

比瑞追求云训练配合高速互联。其R100系列瞄准智算中心、运营商和大模型客户；上半年123.6亿元收入由训练产品拉动，毛利率提升至42.7%。与上海一点、西智科技、中兴等合作，推出商用"光跃"光互联超级节点，目前已在千卡级规模部署，并在7月发布了下一代光互联超级节点规划——产品形态已从训练芯片扩展至大规模互联系统。

燧原聚焦训练和推理芯片加集群方案，服务腾讯等互联网客户。其产品已从小规模试点扩展至腾讯内多个业务场景。腾讯既是重要股东，也是燧原的最大客户；2025年腾讯的直销及相关模式产生的收入占83.79%，部分非关联头部互联网客户已完成硬件和模型测试，开始小批量订购。

**结语**

当前市场强势为中国AI芯片提供了集体量产的窗口。供应紧张时，客户主要需求可用性；待产能恢复、芯片价格和算力服务价格重新谈判，客户会转向对利用率、能效、软件升级和付款周期的比较。

中国工业和信息化部发布了《信息通信行业"十五"发展规划》，提出增强算力基础设施发展水平、深化跨域算力协调能力。到2030年，中国智算规模预计较2025年增长五倍以上，有序部署万卡级、百万卡级及以上智算集群，场景驱动推理基础设施部署，加快国产算力芯片适配。

中国AI芯片正在从"卖一张卡"向"交付一套系统、服务一个行业、运营一个生态"转变。上市融资只是买时间。下一轮排名不会仅由谁的收入增速最快决定。能跨越算力周期的公司，是那些能将单个项目复制成集群，把集群沉淀为稳定产业工作负荷的公司。