正是在这样的产业背景下，成立八年的燧原科技走到了 IPO 的关键节点，并在 2025 年交出了一张不错的成绩单：这一年，公司的 AI 加速卡及模组销售量达 6.6 万张，对应国内市场占有率约 1.7%，在国内厂商中位居前列；这一年，公司在 " 东数西算 " 算力枢纽节点甘肃庆阳建成的国内首个万卡国产算力推理集群，该集群支撑着头部互联网应用的高并发需求；这一年，公司的主营业务收入从 2023 年的 2.92 亿元增至 2025 年的 9.86 亿元，复合增长率高达 83.76%。
支撑起这样一连串成绩的是燧原科技正在走的一条极具辨识度的路径：始终聚焦云端 AI 芯片、深耕 DSA（Domain Specific Architecture，领域专用架构）而非跟随 GPGPU 通用路线、构建不依赖 CUDA 的全栈自研软件生态、不断提升大规模集群互联能力。
随着 IPO 进程的推进，这家公司不仅仅是互联网大厂背后的算力供应商，更是期望在国家 " 人工智能 +" 行动与自主可控算力底座建设中，扮演通用人工智能基础设施领军者的角色。
走出 " 超级客户 " 的验证场：客户结构的梯次进化
审视一家硬科技公司的商业化能力，最好的视角是看它在谁那里经过了验证，以及它能否把这种能力高效地复制出去。
燧原科技与腾讯的深度合作，是其发展史上一个重要的阶段，但这不应被简单解读为单一的依赖关系，而应被视为一场高强度的 " 实战演练 "。头部互联网企业的 AI 业务场景具有 C 端用户日活量大、数据高并发、流量波动剧烈的特征，对 AI 加速卡的稳定性、吞吐量及业务生态兼容性要求极为苛刻。
目前，燧原科技的产品已在腾讯多个 AI 应用场景实现大规模部署，支持智能搜索、大模型业务平台、智能语音交互、智能内容推荐等多样化业务。
在这个过程中，燧原的硬件产品在真实极端负载下持续迭代，构建了全栈自研的 " 驭算 TopsRider"AI 计算及编程软件平台，该平台与燧原科技自研硬件架构深度协同，深度适配了近千个 AI 模型，覆盖互联网及非互联网领域超过 300 个应用场景，提供了约 1600 个深度优化的 AI 加速算子。
燧原科技软件平台的各类 AI 算子、模型架构及应用能力，已在腾讯海量、多元化的 AI 业务场景中完成大规模落地与深度迭代优化，这意味着后续新客户通常无需进行复杂耗时的从零迁移，可直接调用已优化的高性能算子，大幅降低部署与适配成本。
这种 " 单点突破 " 正在转化为 " 以点带面 " 的扩张势能。
目前，互联网领域是中国 AI 加速卡最大的需求板块，2025 年市场规模达 2005.5 亿元。根据燧原科技最新披露的信息，多家头部互联网客户拓展进展良好：" 互联网客户中潜在客户 A、潜在客户 F、潜在客户 B 已完成硬件及模型匹配，正在推进灰度测试（其中潜在客户 B 无需灰度测试），预计在灰度测试完成后于 2026 年内完成小规模产品交付，在 2027 年实现大批量产品交付 "。
互联网大厂对国产 AI 加速卡的采购极为审慎，一旦深度合作并形成主力供应关系，更换供应商需重新付出巨大的人力物力时间成本，合作粘性极强。
在非互联网领域，客户结构相对分散，燧原则展现出另一套打法。面对运营商、政府及央国企客户，燧原提供的主要是包含智算系统与集群在内的 " 交钥匙 " 解决方案。目前，燧原已深度参与国家 " 东数西算 " 枢纽节点建设，并且已交付部分头部行业客户采购订单，并推进交付部分头部电信运营商终端客户采购订单。
与此同时，潜在客户 E 已实现数百张第三代 AI 加速卡交付，燧原科技的合作伙伴已与潜在客户 D 完成框架合同签署，预计 2026 年内可实现收入，燧原科技产品已进入潜在客户 D" 采购短名单 "，后续将与合作伙伴深度合作争取更多销售份额。
2025 年，燧原科技的 AI 加速卡及模组业务收入达 8.56 亿，智算系统及集群业务收入达 1.28 亿元。这种 " 加速卡 + 智算系统 / 集群 " 双轮驱动、互联网与非互联网并举的客户结构，意味着燧原正在摆脱单一客户结构的风险，向更广阔的市场渗透。参照同行业可比公司寒武纪的发展历程，头部客户占比在商业化初期跳升是普遍现象，长期客户集中度预计将呈下降趋势。
DSA 架构与全栈能力：构筑云端算力的技术高地
在云端 AI 芯片的激烈竞争中，燧原科技为自己选择了自主可控技术路线——坚定投入 DSA 架构。为什么是 DSA？在通用 GPU（GPGPU）路线被国际巨头统治的当下，跟随者很难在 GPGPU 路线上实现超越。而 DSA 架构的核心逻辑是 " 有所为，有所不为 "：它弱化了非 AI 场景的通用性，将芯片面积与晶体管资源最大限度地投入到 AI 矩阵计算上。随着大模型从训练走向推理落地，市场对算力性价比（即每 Token 成本）的关注度远超峰值算力。DSA 架构通过在硬件层面针对特定算法进行硬化，实现了在特定场景下的极致能效比。根据高盛的预测，全球 AI 服务器中 DSA 架构 AI 芯片的出货占比预计将从 2024 年的 36% 攀升至 2027 年的 45%，这印证了该路线的商业前景。
除了芯片架构，燧原的另一条护城河是自主可控的全栈软件生态。燧原没有选择兼容 CUDA 这条看似捷径实则束缚的道路，而是自研了 " 驭算 TopsRider"AI 编程软件平台，这不仅包含驱动、编译器、算子库，还支持 PyTorch、TensorFlow 等主流框架。对于开发者而言，这意味着他们可以用熟悉的语言进行开发，底层复杂的适配工作由软件栈自动完成。当 DeepSeek、Qwen 等开源大模型成为行业主流，模型数量的收敛反而降低了芯片的适配难度，燧原科技前期积累的 1600 个深度优化算子成为了快速承接新模型红利的利器。
更加至关重要的壁垒在于大规模集群能力。大模型时代的竞争，早已不是单卡性能的竞争，而是万卡集群互联效率的竞争。燧原科技是国内少数具备这一能力的厂商：它不仅实现了千卡集群的商用，还在庆阳落地了万卡推理集群，并正在研发基于新一代产品的超节点方案，支持 64 卡高效互联。这种系统级的工程能力，是智算中心建设中最看重的核心要求。
截至 2025 年末，燧原科技已获得境内发明专利 313 项，参与 58 项国家或行业标准制定，承担了 12 项国家及地方科技攻关项目。在供应链方面，燧原在晶圆制造、封装测试、系统元器件等环节布局了多供应商方案，保障了产能交付的稳定性。而随着当前新一代产品，以及未来第五代及第六代产品的上市，公司产品的训练能力将得到迅速提升。
站在万亿赛道起点：上市开启国产算力新征程
燧原科技此时冲刺上市，踩中的是中国 AI 算力产业发展的关键节点。
从市场空间看，这是一条天花板极高的黄金赛道。灼识咨询数据显示，中国 AI 加速卡市场规模预计将从 2024 年的两千多亿元飙升至 2028 年的一万亿元以上，占全球市场的 30%。其中，云端 AI 芯片占比超过 80%。驱动这一增长的核心动力来自三方面：一是 DeepSeek 等开源模型的爆发，极大降低了 AI 应用门槛，导致推理算力需求呈现指数级增长；二是国家 " 东数西算 " 与自主可控战略的推进，运营商、央国企对国产算力的采购已从 " 可选项 " 变为 " 必选项 "；三是全球 AI 资本开支的急剧扩张，预计将从 2024 年的 0.2 万亿美元增长至 2028 年的 1.4 万亿美元。
对于燧原科技而言，上市不仅是融资，更是为了赢得技术迭代的时间窗口。云端 AI 芯片的研发投入是巨大的，每一代产品的研发周期往往以年为单位。通过 IPO 募集资金，燧原将加速第五代、第六代产品的研发。同时，募投项目还将投向 " 先进人工智能软硬件协同创新项目 "，拟从超万卡集群核心技术研发、人工智能软件栈研发、核心 IP 国产化研发以及基于国产工艺的云端 AI 芯片研发四个核心方向推动研发建设，通过自主研发构建起安全可靠的集群和 AI 国产生态。
当前国内云端 AI 芯片格局中，虽然国际厂商仍占主导，但未来的趋势已经明确——下游客户正主动引入多家国产供应商做战略备份。更早跑通大规模商用、证明万卡集群稳定性、构建较完整软件生态的厂商，将会获得更多先发优势。
与此同时，燧原科技也预计将在 2026 年或 2027 年实现合并报表盈利，实际控制人也已出具未盈利情况下延长锁定期的承诺，传递出企业管理层立足长期发展的战略定力。
回望过去八年，燧原科技做了几个关键抉择：不跟随、不依赖 "GPGPU+CUDA" 的红海、押注自主可控 DSA 架构、坚持做全栈软件不取捷径、先集中资源在头部客户完成产品蜕变再向外拓展。
这些选择在 IPO 关口汇聚成一个清晰的叙事——它不是进口产品的替代，而是面向 AI 原生时代、具备自主架构与系统能力的国产算力基础设施选项。在大模型算力洪流真正到来之前，修筑好那条属于国产的、可扩展、高性价比的算力基座，这既是一门硬科技生意的长跑，也是一代半导体人造芯者回应时代需求的答卷。
