国产GPU厂商如何跨越从0到1,突围出货亏损扩大困境?
(文 万肇生 编辑 张广凯)一边是出货量狂飙突进,另一边却是持续扩大的账面亏损?3月30日,国产通用GPU企业天数智芯发布了一份“矛盾”的2025年成绩单。财报显示,天数智芯2025年营收10 34
(文/万肇生 编辑/张广凯)
一边是出货量狂飙突进,另一边却是持续扩大的账面亏损?3月30日,国产通用GPU企业天数智芯发布了一份“矛盾”的2025年成绩单。
财报显示,天数智芯2025年营收10.34亿元,同比增长91.6%,通用GPU主业取得突破性进展,同比大增149.6%。然而令人关注的是财报中两组“亏损”数据之间的巨大差异:IFRS口径净亏损10.04亿元,同比扩大12.5%;经调整净亏损4.38亿元,同比收窄32.1%。
所以,超过5亿元的差额从何而来?如何看待天数智芯亏损背后的实际业务质量?

出货狂飙的A面
首先天数智芯2025年最亮眼的标签,无疑是出货量。财报显示,公司全年总收入达到10.34亿元人民币,同比大增91.6%。其中,核心业务通用GPU产品收入达到9.23亿元,同比增幅高达149.6%,占总收入比重从68.5%跃升至89.3%,而这一增长由训练和推理两大系列共同驱动。
其中“天垓”(训练系列)收入5.84亿元,同比增长116.7%。天数智芯归因于天垓Gen 2产品性能提升带来的客户需求增加,以及加快消化Gen 1库存。“智铠”(推理系列)则收入3.39亿元,同比暴增238.2%。这主要得益于AI推理市场需求的井喷式增长。

智铠100
从量上看,通用GPU整体出货量同比增加了168.5%。表明在AI算力紧缺的2025年,天数智芯成功抓住了市场窗口期,其兼容英伟达CUDA生态的路径在商业化上获得了初步验证,毕竟在算力紧缺、英伟达GPU供应紧张且价格高昂的背景下,客户愿意为“能用”且“易用”的国产替代方案买单。
持续亏损的B面
尽管营收喜人,公司年内净亏损仍从8.92亿元扩大至10.04亿元,同比增加12.5%。这是否意味着公司经营恶化?想要解答这个问题,必须看一眼天数智芯的亏损具体构成。
根据报告披露的两项重大非经营性/非现金支出,分別是以股份为基础的付款开支高达5.26亿元,和上市开支约3986万元。其中大头本质上是股权激励成本,对于一家刚在港交所上市的公司而言,上市前大规模实施股权激励是留住核心人才的行业惯例,仅仅是一次性非现金支付。
若剔除上述两项因素,天数智芯经调整净亏损实际为4.38亿元,相比2024年的6.45亿元,同比已大幅收窄32.1%,这主要得益于公司整体毛利的增加。
财报显示,天数智芯2025年毛利率从49.1%提升至54.0%。其中,训练系列毛利率从60.2%提升至64.2%,显示出天数智芯议价能力的增强;而推理系列毛利率从46.7%下降至39.2%,公司则解释为通过主动降价牺牲短期利润,以抢占市场份额并加速库存销售。

而在研发投入力度方面,天数智芯2025年研发开支已达到9.74亿元,但研发投入占营收比重已降至94.2%。再回头看2024年至2024年的3年财报,天数智芯的研发费用则分别为4.57亿元、6.16亿元、7.73亿元,分別占了同期营收的241.1%、213.1%、143.2%。
由于芯片设计的高资本密度,决定了前期必须“烧钱”换技术积累,因此研发费用占比的持续下降,本身就是经营效率改善的信号。所以,天数智芯的亏损非核心业务恶化,其经营亏损正在快速收窄。
兼容与专用的平衡点
值得注意的是,支撑天数智芯营收大幅增长的原因,系其技术路线选择了深度兼容英伟达CUDA生态。财报中特别强调,其软件平台原生兼容行业主流GPU编程模型,代码迁移效率提升80%以上。这一优势可以降低客户迁移门槛,快速打开市场。
实际上,智铠系列毛利率大幅下降,显示出国产芯片当下的竞争态势是何等激烈。但天垓系列训练芯片仍能维持较高的毛利率,或许正是得益于其良好的兼容性,使得天数智芯短期内在训练市场占据了较大优势。
但是也不得不看到,术业有专攻,通用架构在特定场景的性价比上难以匹敌专用芯片。专用芯片虽开发周期长、生态封闭,但在如特定AI推理的单一任务上,能效比和单位成本优势明显。
不过,天数智芯显然也意识到了这一问题。财报业务前景部分明确提到,当前人工智能产业面临规模落地,大模型的发展已不再局限于参数规模的单纯扩张,而是进入效率驱动的新阶段。如何在保证模型能力的同时,大幅降低训练与推理成本,成为产业竞争的核心命题。这一转变对算力基础设施提出了全新要求。
在技术构架层面,算力芯片的设计要求实现回归计算本质,实现高质量算力,针对注意力机制、混合专家模型(MoE)稀疏激活等特性的硬件级优化成为必选项。同时,通过异构集成实现算力、宽带与成本的平衡。集群互联技术也成为竞争焦点,而“能否构建低延迟、高带宽的互联方案” 以及 “覆盖从云端到端侧多元推理场景对性价比、时延、吞吐的需求” 成为竞争焦点。
对此,天数智芯提到,公司目前正通过软硬件协同设计,针对大语言模型的注意力机制、MoE稀疏激活等特性进行硬件级优化,试图在通用性与专用效率之间寻找平衡。此外,天数智芯推出面向机器人的“彤央系列”机器人大脑产品,也是在向特定场景寻求更高性价比的尝试。
既然已经意识到通用芯片的局限性,那么天数智芯能否在“通用”和“专用”之间探寻出一条中间道路?还需要时间观察。但不可否认的是,在国产AI算力替代的大潮中,天数智芯已经成功跨越了“从0到1”的生存线,正处在“从1到N”的规模化扩张阶段。
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