腾讯撑场、60亿豪赌，“GPU四小龙”最后一龙刚刚过会

GPU“四小龙”最后一龙刚刚过会 又一家国产AI芯片公司走到科创板 IPO 审核关键节点。 今天下午，上交所官网发布审核结果，云端AI算力厂商燧原科技科创板IPO申请获上市委会议审议通过。 回溯其上市进程，公司1月22日正式拿到科创板受理函，经过两轮监管问询后顺利上会。 作为国产GPU第一梯队的“四小龙”之一，燧原科技此次过会意义重大，此前摩尔线程、沐曦股份登陆科创板，壁仞科技赴港上市，待燧原科技完成挂牌，四家国产算力龙头将完整集结资本市场。 燧原科技成立于2018年3月。招股书显示，公司成立8年来，自研迭代了四代架构、5款云端AI芯片，形成了AI芯片、AI加速卡及模组、智算系统及集群，以及AI计算及编程软件平台在内的产品体系。 截图来源：燧原科技招股书 与市场上更常被拿来对标英伟达 GPU 生态的通用 GPU 路线不同，燧原科技选择的是DSA架构路线。 两种路线具体区别是啥？ 简单来说，通用 GPU 强调更强的通用并行计算能力，而 DSA 更偏向针对特定计算负载进行架构优化。 对于燧原科技而言，其技术押注点并不是复刻 CUDA 生态，而是在云端AI训练和推理场景中，以自研指令集、自研计算单元、自研互联技术和自研软件栈构建一套独立体系。 它面向得是国内大模型训练、推理和智算中心建设带来的国产替代需求。而这条路上的阻碍也一目了然：英伟达长期建立的硬件、软件、开发者和客户迁移成本壁垒。 不跟 CUDA，走DSA架构和自研软件栈 在国产AI芯片公司中，燧原科技的路线较有辨识度。 招股书将国内云端AI芯片厂商大体分为两类：一类是以华为海思、寒武纪、燧原科技等为代表的DSA 架构厂商；另一类是以摩尔线程、沐曦股份、天数智芯、壁仞科技等为代表的通用 GPU 架构厂商。 燧原科技的核心硬件架构包括 GCU-CARE 加速计算单元和 GCU-LARE 片间高速互连技术。 按照招股书表述，GCU-CARE对标的是英伟达Tensor Core加速计算单元，GCU-LARE 则对标英伟达NVLink卡间互联技术。 软件层面，公司没有跟随 CUDA 生态，而是自研了包括驱动程序、编译语言与编译器、算子库、工具链在内的全栈AI计算及编程软件平台“驭算TopsRider”。 这条路线的优势在于，燧原科技可以围绕AI训练和推理的实际负载做软硬件协同优化，特别是在推理侧，行业对 CUDA 生态的依赖相对训练侧更低，成本、能效和部署效率的重要性更高。 招股书也提到，随着AI推理市场增长，DSA架构有望在特定场景下体现更高性价比。 但这条路线的难点同样明确：软件生态迁移、模型适配、算子覆盖、客户验证周期，都会成为商业化落地的门槛。AI芯片不是只靠硬件参数取胜的生意，能否让客户的模型、框架和业务稳定跑起来，往往比单芯片峰值性能更关键。 市场最终还是要看产品说话。 在产品策略上，燧原科技已经形成了较清晰的代际路线。 截图来源：燧原科技招股书 2019年，公司推出第一代邃思1.0架构，对应云燧T1x训练系列和云燧i1x推理系列产品； 2021年，公司推出第二代邃思2.0架构，对应云燧T2x训练系列；同年推出邃思2.5架构，对应云燧i2x推理系列； 2024年，公司推出第三代邃思320架构，对应云燧S60推理卡。该产品主要面向大模型推理场景； 2025年，公司推出第四代邃思400架构，对应云燧L600训推一体模组； 招股书显示，邃思 400 支持FP8低精度运算，并面向超万卡集群扩展需求。云燧L600采用OAM模组形态，支持高密度、高互联的AI服务器部署。 在芯片和加速卡之外，燧原科技也在向系统和集群层推进。其智算系统品牌为云燧智算机Cloud Blazer POD，通常由4至8台AI专用服务器和多台网络交换机组成，单个POD一般集成32至64张AI加速卡及模组。更大规模的智算集群，则由多个POD、CPU通用服务器、高速网络设备、独立存储服务器和公司自研系统软件共同组成。 不过，从收入结构看，燧原科技当前最主要的收入来源仍然是AI加速卡及模组。 2025年，公司主营业务收入为9.86亿元，其中AI加速卡及模组收入8.56亿元，占比86.83%；智算系统及集群收入1.28亿元，占比13.00%；IP授权及其他收入164.20万元，占比0.17%。 截图来源：燧原科技招股书 这说明，虽然公司已经具备从单卡、模组到POD和集群的产品形态，但现阶段商业化重心仍在AI加速卡及模组交付。系统和集群业务能否持续放量，仍取决于大客户项目节奏和后续国产智算中心建设需求。 燧原科技能在成立数年内完成多代芯片架构迭代，并将产品推向云端AI算力市场，与其创始团队长期积累的芯片设计、工程管理和产业化经验密切相关。 芯片老兵带队、腾讯“撑腰”，资本追着投 燧原科技的共同实际控制人为ZHAO LIDONG和张亚林。 招股书显示，ZHAO LIDONG出生于1966年，拥有清华大学电子工程学士学位、犹他州立大学电子与计算机工程硕士学位，拥有30余年芯片设计及管理经验。他曾在S3、Juniper Networks、AMD等公司任职，并曾参与AMD中国研发中心的建立。2018年3月，他共同创立燧原科技，目前担任公司董事长、CEO及董事会秘书。 张亚林出生于1978年，拥有复旦大学电子工程和信息系统专业学士学位，拥有25年芯片设计及管理经验。 招股书披露，他曾在AMD任资深芯片研发经理、中国研发中心芯片技术总监，主导过Xbox-One主芯片、小霸王Z+芯片等芯片设计项目。 2018年3月，他与ZHAO LIDONG共同创立燧原科技，目前担任公司董事、总经理、COO。 从团队构成看，燧原科技的核心技术人员同样具有较强的芯片产业背景。 招股书披露，公司核心技术人员包括柴菁、罗巍和陈松涛。其中，柴菁曾在AMD任资深芯片研发经理，加入燧原科技后负责硬件芯片部门，并参与公司四代架构、5款云端AI芯片从架构设计到量产的研发过程；罗巍曾在英伟达上海任CUDA测试开发和质量保证高级经理，加入燧原科技后负责软件研发体系，主导驭算TopsRider软件栈从零到一建设；陈松涛曾在Teradyne、Avago、Marvell等公司任职，加入燧原科技后负责产品及系统工程体系。 截图来源：燧原科技招股书 从创始团队阵容和核心人员构成来看，燧原科技从成立之初就不是单纯“做一颗芯片”，是试图同时补齐芯片架构、板卡模组、系统集群和软件栈能力。 这种路线无疑要投入巨大的研发成本。 招股书披露，2023 ～ 2025 年，公司累计研发投入36.76 亿元，累计营业收入 20.14 亿元，最近三年累计研发投入占最近三年累计营业收入比例为 182.55%。 截至 2025 年末，公司员工人数为 838人，其中研发人员 643 人，研发人员占比 76.73%。 由于巨大的研发投入和较长的回报周期，燧原科技虽然收入增长较快，但仍处于持续亏损阶段。 2023年至2025年，公司营业收入分别为3.01亿元、7.22亿元和9.90亿元；净亏损分别为16.65亿元、15.10亿元和11.64亿元。同期，公司研发费用分别为12.29亿元、13.12亿元和11.35亿元，研发费用占营业收入比例分别为408.01%、181.6