寒武紀第六代AI晶片在研，上半年營收同比增108%
Nashnova编辑部
寒武紀上半年營收59.9億元人民幣、淨利潤23.1億元，按年分別增長108%及123%；與此同時第六代AI處理器已進入研發，瞄準大模型訓練與推理，這是市場判斷其能否從「推理晶片公司」升級為「訓練＋推理平台」的關鍵窗口。
這份半年報的核心數字說明了甚麼？
上半年營收59.9億元，按年增長108%；歸屬股東淨利潤23.1億元，按年增長123%。
這意味著→ 寒武紀已經跨過「仍在蝕錢」的階段，利潤增速甚至快過營收增速，說明規模效應正在兌現。
但有一個數字值得留意：雲端產品線營收佔比達99.98%。簡單來說＝ 幾乎每一分錢都來自雲端AI加速器，業務集中度極高——升的時候順風順水，一旦雲端需求波動，緩衝空間幾乎為零。
第六代晶片要解決甚麼問題？
董事長陳天石透露，第六代AI處理器及配套指令集仍在研發中，目標覆蓋可編程性、易用性、性能、能效和晶片面積五個維度。
這意味著→ 寒武紀不只是要把晶片造得更快，而是要讓開發者更容易用起來——這正是英偉達CUDA生態的核心壁壘所在。
更關鍵的一步：下一代平台明確面向大模型訓練與推理。這反映出寒武紀正試圖從「推理見長」向「訓練也能打」跨越——訓練場景能否規模化落地，將是市場檢驗其技術路線的核心節點。
大模型適配做到了甚麼程度？
推理適配方面，寒武紀已完成五款國產主流大模型的對接：智譜AI的GLM、DeepSeek、阿里巴巴的Qwen、月之暗面的Kimi以及MiniMax。
訓練適配方面，公司正推進DeepSeek、Qwen、騰訊混元的訓練優化，並計劃將規模擴展到千卡至萬卡級別的AI集群。
簡單來說＝ 推理端已經「跑得起」，訓練端還在「調通」階段。真正的考驗是：萬卡集群跑訓練時，通信效率、容錯能力和長時間穩定性能否撐住——這些才是大規模訓練的硬門檻。
研發投入的力度夠不夠？
上半年研發支出約7.02億元，按年增長29.63%；研發人員從792人增至1,007人，增幅約27%。
這意味著→ 研發投入在加速，但增速（30%）遠低於營收增速（108%）。這反映出公司正處於「一邊出貨賺錢、一邊加注下一代」的階段，利潤端暫時有餘力支撐研發擴張。
軟件平台同步推進：覆蓋大模型推理、計算圖編譯、算子編程、加速庫及通信等多個層面。說白了＝ 晶片只是硬件底座，上面的軟件生態能不能讓客戶「開箱即用」，才決定第六代產品的市場接受度。
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