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壁仞科技算力突围:寻芯记收入与毛利飙升的押注逻辑与光跃进超节点

壁仞科技算力突围:寻芯记收入与毛利飙升的押注逻辑与光跃进超节点

热心网友 时间:2026-03-31
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本报(chinatimes.net.cn)记者石飞月 北京报道

营收大幅增长、毛利同步攀升,3月30日晚间,壁仞科技交出一份还不错的成绩单,而在这背后,是国产芯片企业对AI算力红利的疯狂收割。不过,风光无限的营收曲线下,是一场关于“现在与未来”的豪赌:为了保持技术和产品的迭代,该公司全年研发投入超过总体收入,进而影响了扭亏的速度。

步入2026年,壁仞科技又迎来新一轮的挑战与机遇。在OpenClaw迅速走红、智能体即将迎来爆发的关键节点,市场对推理算力的需求持续高涨,英伟达亦加速布局推理芯片赛道。面对行业变局,壁仞科技以光跃超节点技术为核心突破口,其推出的光互连光交换超节点产品——光跃128卡商用版已正式落地。

营收毛利大涨

财报显示,壁仞科技2025年实现收入10.35亿元,较上年同比增长207.2%。与同为AI芯片赛道的其它两家相比,壁仞科技的收入增幅高过沐曦股份的121.26%,略低于摩尔线程的243.37%。

3月31日,壁仞科技开盘大涨超7%,之后有所回落,截至收盘涨1.62%至28.82港元/股,总市值为702.88亿港元。

壁仞科技的主要收入来源为“智能计算解决方案”的产品销售,去年这一业务的收入为10.28亿元,同比增幅达到205%,另外该公司还通过提供支持或延保服务、提供委托研发服务、智能计算集群的租金获得一些收入。

2025年,壁仞科技商业化进一步加速:一方面,成功交付多个大规模智算集群项目,包括2048卡光互连光交换GPU超节点集群和多个市场化的数千卡级智算集群;而在垂直领域方面,该公司已在智能体、AI编程、生成式AI、金融科技、智能制造、智能教育及智能政务等领域形成解决方案,建立起“芯片+系统+垂直场景”的端到端交付能力。

收入的快速增长和项目的交付,在一定程度上改变了壁仞科技的大客户结构——据财报,其2025年“占公司收入10%以上客户”与2024年完全不同。该公司就此回应本报记者称,2024年“占公司收入10%的客户”是3000万元的门槛,而2025年已经跃升为1亿元的基本门槛,这种变化意味着去年新拓展了诸多行业大客户。“2024年是3家客户超过10%,2025年5家客户超过收入10%,客户群已拓展至覆盖国家级算力平台、电信运营商、商业AIDC及大型企业,这意味着我们的产品具有较强的市场吸引力,客户结构得以持续改善,经营更加稳健。”

在此基础上,壁仞科技去年的毛利和毛利率得以提升,毛利为5.57亿元,较上年同比增长210.8%;毛利率达到53.8%,同比增长63基点(bps)。

谋求利润破局

尽管收入得以大幅增长,壁仞科技仍然处于亏损状态。据财报,该公司2025年年内亏损额较2024年的15.38亿元增加到164.93亿元;抛开赎回负债账面值变动、以股份为基础的薪酬开支和上市开支等项目因素,经调整年内亏损为8.74亿元,高于2024年的7.67亿元。

亏损原因不难分析,从财报数据中可以看出,在收入增加的同时,壁仞科技各方面的支出也在增加,尤其是研发费用:2025年,该公司的销售及营销开支较上年增加11.6%;一般及行政开支增加35.8%;研发开支更是直接提升至14.761亿元,增幅达到78.5%,研发投入规模已超过全年总收入。

对于芯片这类投入高、回报周期长的行业而言,何时实现收支平衡是决定企业能否持续发展的关键节点。壁仞科技当前面临的现实困境在于:为维持技术快速迭代而持续高额投入研发,会直接拉长盈利周期;但若为短期利润降低研发强度,又可能在技术上被竞争对手超越。

目前看来,产品的高毛利或许是突破口。据财报,壁仞科技下一代BR20X芯片及全系列产品计划于2026年正式推出,在保持训练领先优势的同时,为精准卡位推理时代的指数级算力增长需求而优化,算力密度、内存容量和带宽、以及互连能力全面升级,支持FP8/FP4等低精度计算,实现了性能与能效的双重突破。

壁仞科技方面对本报记者表示,其实2025年下半年该公司高毛利产品BR166的推出,就使公司2025年全年的毛利率修复至与行业水平保持一致,而该公司规模化的商业收入已开始产生经营杠杆效应,有效摊薄了战略性投入,这意味着壁仞科技的商业模式正转向“增长驱动增长”的健康轨道。

推理算力改革

客观地说,壁仞科技2025年的商业化是在进一步加速的。然而迈入2026年,AI产业的技术路线与市场需求均在发生深刻变化,该公司也必须因势而变,及时调整航向。

壁仞科技与英伟达一样,走得都是GPU路线。InSemi Research高级分析师秦丰伟向本报记者介绍道,GPU在基座大模型训练、通用性要求更高的场景(如公有云)、并行计算场景会更有竞争力,但是在推理场景下,ASIC(包括TPU、NPU、LPU等)相对更有优势,因为推理场景对能效比、响应延迟等方面要求更高。

随着大模型参数进入边际效应递减的瓶颈期,智能体与上下文工程逐渐站上大模型比拼的C位,最直接的信号是:今年OpenClaw攻陷社交平台,从科技圈一路破圈,挤进普通人的信息流里。由于智能体的核心场景更侧重于推理,而非训练,这一观点在多项权威研究和行业分析中得到明确支持,所以AI算力需求重心已从训练转向推理。

英伟达已经及时调整航向,在不久前举办的GTC 2026上,CEO黄仁勋亮出新武器——Groq 3 LPU,大举进攻推理芯片市场。

同样作为AI基础设施的玩家,壁仞科技也不能固守旧路,只不过,该公司走的路线不一样。3月12日,壁仞科技联合上海仪电、曦智科技、中兴通讯正式发布光跃超节点128卡商用版(LightSphere 128)。目前,光跃超节点已实现数千卡的部署。

“AI智能体的普及使得单次任务可能触发数十次模型推理,导致算力需求呈指数级增长,这对大规模算力集群的扩展性提出了核心挑战。光互连利用光信号传输,具备高带宽、低功耗、低延迟的优势,能确保大规模集群内部数据高速流通,避免通信拥堵,而通过增加机柜数量构建超节点,可突破传统互连方式下超节点的物理限制。”壁仞科技方面告诉本报记者。

据了解,目前该超节点已成功适配阶跃星辰全系列模型(包括Step3.5 Turbo),以及DeepSeek、MiniMax、Kimi、GLM等主流大模型,有效缩短了大模型的训练时长和推理延迟,可为用户提供高性价比、高能效的国产算力解决方案,光跃超节点128商用版已处于长期稳定训练状态。

责任编辑:黄兴利 主编:寒丰

来源:https://www.163.com/dy/article/KPCETDJJ0512D03F.html

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