燧原科技上會：國產 AI 算力，開始找自己的估值錨

6 月 15 日，燧原科技科創板 IPO 上會。

這條新聞如果只當成一個 IPO 進展看，其實有點可惜。因為它真正釋放的信號，不是又一家 AI 芯片公司要上市了，而是 A 股正在重新給 “國產 AI 算力基礎設施” 尋找估值錨。

過去兩年，AI 最熱鬧的地方都在前台。

大模型、智能體、AI 應用、AI 手機、AI 眼鏡、機器人，概念一個接一個，故事一個比一個性感。市場也願意買單，因為這些東西離用户近，離想象空間近，也離股價情緒近。

但我的判斷是，AI 真正的大錢，最後還是會回到後台。

後台是什麼？芯片、算力卡、智算集羣、雲端訓練、推理系統、晶圓製造、先進封裝、液冷、電力。

這些東西不夠熱鬧，但它們決定了 AI 產業到底能跑多遠。

如果一個國家的 AI 應用很繁榮，大模型也很多，創業公司也天天融資，但最底層的算力還長期卡在海外 GPU 上，那這個產業鏈其實是很脆弱的。因為前台越熱鬧，後台越緊張。應用越多，推理需求越大；模型越大，訓練成本越高；客户越多，算力缺口越明顯。

所以燧原科技這次上會，我覺得不是一個單點事件，而是國產 AI 算力資本化繼續推進的標誌。

燧原科技的定位很明確：雲端 AI 芯片和算力系統。

它不是隻做一個芯片，然後賣給別人就結束了。按照公開資料，公司已經形成了 AI 芯片、AI 加速卡及模組、智算系統及集羣，還有 AI 計算及編程軟件平台這一套東西。換句話説，它想講的不是 “我會造芯片”，而是 “我能提供國產 AI 算力底座”。

這個區別很關鍵，因為資本市場不缺半導體公司，缺的是能卡住產業變化的公司。

AI 芯片公司過去最容易被市場質疑的地方，是太燒錢、太慢、太難盈利。這個質疑不是沒有道理。燧原科技 2023 年到 2025 年的營業收入分別是 3.01 億元、7.22 億元和 9.90 億元，收入確實在增長；但同期扣非淨利潤分別虧損 15.67 億元、15.03 億元和 11.97 億元，虧損也確實很重。

這就是硬科技公司的典型矛盾：收入在放量，但利潤還沒兑現；產業趨勢很大，但財務報表還不好看；故事有長期邏輯，但短期仍然要被現金流、研發投入和客户結構壓制。

在我看來，燧原科技最核心的預期差就在這裏。

如果只看利潤表，它現在當然不是一個舒服的資產。虧損重，研發投入高，商業化還在爬坡，這些都是明牌風險。但如果從 AI 基礎設施的角度看，它又剛好卡在一個資本市場願意重新定價的位置上。

為什麼？因為 AI 算力已經不是一個單純的半導體需求，而是整個 AI 產業的供給約束。

過去大家討論國產 AI 芯片，經常會拿它和英偉達正面硬比。這個比較當然重要，但也容易把問題講窄。短期內，國產 AI 芯片要全面替代英偉達，並不現實。真正更現實的路徑，是先在部分推理場景、政企雲、運營商智算、地方數據中心、互聯網特定業務裏形成規模化部署。

資本市場買的也不是一句 “全面替代”，而是國產替代率一點點抬升帶來的邊際改善。

只要國產 AI 芯片能在真實場景裏持續拿訂單，能被客户穩定使用，能解決模型遷移、軟件生態、集羣穩定性這些問題，它的定價邏輯就會發生變化。

從 “虧損芯片公司”，變成 “國產 AI 基礎設施入口”。

這才是市場真正願意博弈的地方。

你看燧原科技這次擬募資 60 億元，錢主要投向第五代、第六代 AI 芯片系列產品研發及產業化，還有先進人工智能軟硬件協同創新項目。這個募投方向很清楚：繼續迭代芯片，繼續補軟件生態，繼續做系統能力。

這不是輕資產生意，也不是短期利潤生意。

這類公司最難的地方在於，它必須一直往前燒錢。芯片代際不迭代，就會落後；軟件生態不補齊，客户遷移成本就高；集羣能力不穩定，就進不了大規模 AI 基礎設施項目。

所以它的增長靠什麼兑現？

不是靠講故事，也不是靠發佈會，而是靠訂單能見度。

投資者真正要盯的，是它能不能從項目型收入，變成持續性收入；能不能從少數大客户，擴展到更多互聯網、運營商、政企和智算中心客户；能不能從賣硬件，走向軟硬件一體的系統方案；能不能在收入增長的同時，讓虧損收窄，讓毛利率、現金流質量和交付能力出現邊際改善。

這幾個指標，比單純喊 “國產替代” 更重要。

同一天上會的粵芯半導體，也值得放在一起看。

粵芯半導體做的是 12 英寸晶圓代工和特色工藝解決方案，應用覆蓋消費電子、工業控制、汽車電子和人工智能。它擬募資 75 億元，方向包括 12 英寸集成電路模擬特色工藝生產線等項目。

燧原科技是算力芯片設計，粵芯半導體是晶圓製造補鏈。兩家公司同一天進入資本市場審核窗口，背後其實是一條更完整的產業線：AI 不只是模型公司的事，也不只是應用公司的事，它正在倒逼整個半導體基礎設施重新擴容。

我的觀點很簡單：未來中國 AI 產業的競爭，不會只看誰模型參數更大，也不會只看誰應用 DAU 更高，而是看誰能同時掌握算力、數據、場景和終端。

模型是前台，算力是地基。

沒有地基，樓蓋得越高，風險越大。

這也是為什麼我認為燧原科技這類公司，短期看財務壓力，中期看訂單兑現，長期看國產算力替代。

當然，這裏面的不確定性也不能迴避。

第一，虧損什麼時候收窄，是硬問題。硬科技可以虧，但市場不會永遠只看情緒。收入高增長如果不能帶來經營槓桿，估值遲早會被殺。

第二，客户集中度和訂單持續性要觀察。AI 算力系統單筆合同金額大，短期收入可能跳得很快，但如果訂單不可持續，收入波動也會很大。市場要看的不是某一年收入衝上去，而是未來三年有沒有持續增長曲線。

第三，軟件生態仍然是國產 AI 芯片最大的門檻。芯片性能是一方面，真正讓客户願意遷移的，是工具鏈、編譯器、算子庫、模型適配和開發者生態。英偉達強，不只是強在 GPU，也強在 CUDA 生態。國產 AI 芯片想要打開估值空間，最終繞不開這個問題。

第四，資本故事要兑現成商業閉環。國產替代是長期邏輯，但不能永遠停留在政策和情緒層面。只有客户願意付錢，產品穩定交付，收入持續增長，虧損逐步收窄，資本市場才會從主題交易切換到基本面定價。

所以，燧原科技上會這件事，最好的看法不是簡單唱多，也不是簡單質疑。

它更像一個風向標。

它告訴我們，AI 行情正在從前台熱鬧，往後台基礎設施擴散。過去市場追的是誰離用户近，接下來可能會重新追誰離算力近、離芯片近、離產業底座近。

應用公司負責講增長故事，算力公司負責講供給故事。前者決定情緒高度，後者決定產業厚度。

在我看來，國產 AI 算力現在還遠遠沒到收官階段，甚至只能説剛剛進入資本市場的重新定價階段。燧原科技的 IPO，不會立刻解決國產 AI 芯片的所有問題，也不會馬上改變全球 GPU 競爭格局。

但它提供了一個很重要的觀察窗口：

A 股願不願意繼續給國產 AI 基礎設施公司風險偏好？

機構願不願意用更長週期看待虧損硬科技？

國產 AI 芯片能不能從 “能用” 走向 “好用”，再走向 “規模化商用”？

這幾個問題，比一家公司的上會結果更重要。

因為它們決定的不是燧原科技一家公司的估值，而是整個國產 AI 算力鏈條，能不能真正迎來一輪資產重估。

AI 應用在前台熱鬧，算力和芯片在後台決定命門。

這就是燧原科技上會最值得看的地方。