从营收结构看，寒武纪的发展可以分成三个阶段

蛰伏多年的寒武纪迎来了高光时刻。

10月17日，寒武纪发布2025年第三季度财报，业绩延续了这家公司今年来的超预期增长。报告期内，公司营收17. 27亿元，同比增长1332.52%；净利润达5.67亿元，已连续4个季度实现盈利。

上个季度，寒武纪已经交出了创纪录的半年报：营收28.81亿元，同比暴增4347%；归母净利润10. 38亿元，首次实现扭亏为盈。财报披露后，寒武纪凭借每股1587.91元的收盘价超越贵州茅台，成为新一代A股“股王”。这一历史性时刻使寒武纪获得了广泛关注—无论是不是股民、懂不懂人工智能与芯片，公众都开始好奇这家中国科技公司实力几何、股价还能涨多久？

就在两年前，寒武纪还曾因股东套现登上媒体热搜。当时，受到芯片研发的巨额支出拖累，寒武纪归母净利润自上市后一直为负。资本耐心有限，截至2023年9月，有6名原始股东合计套现68亿元清仓寒武纪。一度有媒体质疑，这颗科技股的创业之星将会陨落。

今天回看，这些离场的股东再等一等就可以看到黎明的曙光。2024年，寒武纪的亏损已大幅收窄。2025年，公司股价与市值一路狂飙，甚至有人将其比作中国版英伟达。

论营收、市值与产品市占率，寒武纪要对标英伟达为时尚早。二者的技术路径也不同：英伟达押注通用的图形处理器（GraphicsProcessing Unit，GPU），寒武纪押注专用于深度学习的神经网络处理器（Neural ProcessingUnit，NPU）。

但二者发展业务的底层逻辑确有相似之处。英伟达创始人兼CEO黄仁勋在播客节目《BG2》上谈及通用与专用芯片的差异时，公开赞许Google在AI浪潮还未开始前就自研TPU（注：张量处理器，Google推出的特定类型NPU）的前瞻性。他认为一家创业公司真正的成功是先拿下一个微小市场100%的份额，继而创造出一个新市场，“这正是英伟达当年做的，也是Google T PU团队做的，当时整个行业就我们两家。”

其实大洋这一头的寒武纪也应当位列其中。曾在中国科学院计算研究所（以下简称“中科院计算所”）担任研究员的陈天石是最早提出面向神经网络的专用处理器架构的科学家之一，与英伟达和Google几乎同时在AI芯片领域发力。陈天石在2018年接受采访时曾表示，希望寒武纪芯片成为未来无处不在的AI应用的“垫脚石”—与英伟达提出的“AI基础设施”概念如出一辙。只不过相较于技术巨头，寒武纪一直在想尽办法活下去。而随着AI算力需求爆发，这家公司的故事才刚刚开始。

与Google站在同一起跑线

谈寒武纪，绕不过创始人陈天石与陈云霁这对双子星。哥哥陈云霁与弟弟陈天石先后考入中国科学技术大学少年班，博士毕业后又都进入中科院计算所工作。陈云霁研究芯片，陈天石则研究智能算法。2010年前后，兄弟俩尝试将两人的基础研究相结合，“做一个聪明的芯片”。当年，该课题在全球学术界与产业界都过于冷门，他们一度连20万元的科研经费都申请不到。陈云霁在文章中回忆，不止一个人劝他们放弃AI芯片这个“虚无缥缈的东西”。

可兄弟俩并没有放弃，他们的坚持也在2 014 年迎来了令人瞩目的学术成果：陈云霁、陈天石与其他合作者的论文《DianNao：一种小尺度的高吞吐率机器学习加速器》《DaDianNao：一种机器学习超级计算机》接连获得处理器领域国际顶会的最佳论文奖。这两篇论文首次提出的专用神经网络芯片架构，让AI不再只存在于大型服务器，还可以被嵌入各种终端设备。论文还设计出专为神经网络设计的芯片原型，证明深度学习算法在专用AI芯片上的性能与功耗均优于传统的CPU、GPU。

寒武纪大事记

DianNao和DaDianNao开创了深度学习处理器方向，发布后被Google的TPU团队、英伟达等全球数百个科研机构引用，被视为AI专用芯片领域的奠基作之一。《科学》杂志评价陈云霁和陈天石是深度学习处理器的“先驱”。

随着2016年AlphaGO战胜围棋世界冠军李世石，AI研究逐渐升温，科学家们已经不再满足于在ImageNet学术竞赛上用神经网络识别猫狗，AI开始从实验室迈向产业。2015年，陈云霁团队研发的AI专用原型芯片在实验室一次性流片成功。2016年，陈天石离职创业，与中科院下属企业北京中科算源资产管理有限公司共同出资创立寒武纪。

同年4月，英伟达推出首块专门为AI优化的GPU P100和首台“开箱即用”的深度学习超级计算机DGX-1—黄仁勋亲手把序列号0001的机器赠送给了OpenAI；5月Google正式公布了专为AI定制的芯片TPU。

本质上，Google的TPU与寒武纪的NPU都是专用于特定任务的集成电路（ASIC）。与脱胎于高校实验室的寒武纪相比，Google最初研发TPU就是为了满足自家数据中心的推理需求。