国产AI芯片突围战：燧原科技冲刺科创板

2026年1月22日，上海燧原科技股份有限公司的科创板上市申请正式获得上交所受理。这家成立于2018年的初创企业，仅用不到八年时间，就从一群工程师的车库项目，成长为国内唯一实现云端AI芯片量产并落地多个大型数据中心的国产厂商。它的IPO，不是一场资本狂欢，而是一次中国算力自主化的关键一跃。

从“能用”到“好用”：四代芯片的实战之路

燧原科技的第一代芯片“邃思1.0”2020年流片成功，虽然性能比国际主流产品低30%，但当时已能支撑国内某头部云服务商的推荐系统训练任务。到2025年，其第五代芯片“邃思3.0”已在阿里云、腾讯云的AI训练集群中部署超12,000颗，单卡FP16算力达128TFLOPS，能效比提升40%，实际训练效率接近NVIDIA H100的85%。

不同于单纯拼参数，燧原的突破在于“真用起来”。其自研的GCU-CARE互联架构，让千卡级集群的通信延迟控制在15微秒以内，远低于行业平均的25微秒；而驭算TopsRider平台，已适配PyTorch、TensorFlow、MindSpore等主流框架，支持客户“一键迁移”原有模型，无需重写代码。某AI初创公司负责人曾公开表示：“我们从NVIDIA换到燧原，只用了两周，训练速度没掉，成本省了近一半。”

60亿募资，不是烧钱，是建生态

此次IPO计划募资60亿元，不是用来研发“下一代芯片”这种空泛概念，而是有明确落地路径：

• 30亿元用于第五代、第六代芯片的量产线建设，目标2027年实现月产20万片；
• 15亿元投入AI训练集群的国产化替代方案，联合浪潮、新华三打造“燧原+国产服务器”一体机；
• 10亿元建设“燧原算力云”，向中小企业开放租用，降低AI入门门槛；
• 5亿元用于人才引进，重点招募芯片设计、编译器、分布式训练等关键岗位工程师。

这些投入，直指一个核心问题：国产芯片不能只在实验室里“秀肌肉”，必须形成可复制、可商用、可维护的完整生态。

谁在用燧原？真实客户名单曝光

据公开招标信息和行业人士透露，目前燧原芯片已进入：

• 国家超算中心：用于大语言模型训练与气象模拟；
• 中国石油：油气勘探AI模型推理，单日处理数据量超200TB；
• 招商银行：反欺诈模型训练，替换原NVIDIA A100集群；
• 中科院自动化所：多模态大模型训练平台，已稳定运行18个月。

这些都不是“试点”，而是规模化采购。在金融、能源、科研等对数据安全要求极高的领域，国产芯片正从“备选项”变成“首选项”。

一场没有退路的长跑

全球AI芯片市场仍由NVIDIA主导，2025年其在中国云端AI芯片市场的份额仍超75%。但政策风向正在转变：工信部《人工智能芯片产业发展指南》明确要求，到2027年，国产AI芯片在政务、金融、能源等关键领域的替代率不低于40%。

燧原的挑战，不是能不能跑赢对手，而是能不能在没有“补贴依赖”的情况下，靠产品力活下来。它的团队里，有来自英伟达、AMD的资深架构师，也有清华、上交大的博士。他们不讲“颠覆”，只谈“迭代”；不吹“国产替代”，只做“更好用的方案”。

2026年，当燧原的股票在科创板挂牌，人们看到的不是一个“国产芯片概念股”，而是一个在真实世界里，一块一块拼出中国AI算力版图的团队。他们的目标很朴素：让中国的企业，不必再为一颗芯片，向海外支付天价授权费。