# 芯原股份近期经营情况交流会

大家好，我是芯原的Effie。今天盘后我们披露了近期新签订单的公告，非常感谢各位今晚参加我们的近期经营情况交流会。今天出席交流的公司领导有芯原股份创始人、董事长、首席执行官兼总裁戴伟民戴总，以及芯原股份董秘、人事行政高级副总裁施总。接下来，我先跟大家简单介绍一下近期的财务经营情况，稍后戴总会就业务、行业及战略方向做更详细的分析。

首先，这是我们今天盘后公告的更新：从2026年1月1日截止到今天，公司目前新签订单已超45亿元。可以看到，从去年第二季度开始，我们的新签订单一直保持着持续上升的趋势，从之前的12亿、16亿、27亿，增长到现在的45.16亿元。新签订单的强势增长，为公司未来的营收增长提供了非常有利的保障。

具体来看新签订单的维度：在这45.16亿新签订单中，绝大部分是ASIC业务相关订单，其中AI算力相关占比超过85%。我们还有数据处理领域，这也是公司自上市以来一直披露的六大应用领域之一，该领域的占比达到84.77%。这部分主要来自于云侧的AI ASIC或IP相关订单。

接下来回顾一下2025年的经营情况。2025年整体营收为31.52亿元，同比增长超35%。其中，设计和量产（即ASIC相关业务）的增速非常明显。从半年度维度看，2025年下半年营收较上半年和24年下半年都有非常明显的增长，可以说从去年下半年起，营收已进入快速增长阶段。新签订单方面，2025年全年签约近60亿元，同比增长超103%，其中AI算力相关占比超73%，数据处理占比超50%。对比2026年的新签订单，无论是AI算力还是数据处理领域的占比，都得到了进一步提升。

刚提到的新签订单是一段时间内累计签入的订单，我们还披露另一个维度——在手订单，即截至某一时点末还未转化成收入的订单。我们的在手订单截至2025年末已连续九个季度保持在高位，2025年末数字为50.75亿元，较三季度末同比增长近55%。在这50.75亿在手订单中，超80%预计可在2026年内转化为收入。从应用领域看，这51亿在手订单中有近60%是数据处理相关订单，主要来自云侧AI ASIC及IP项目。按主营业务收入分类，ASIC业务在手订单占主导，设计业务在手订单近17亿元，量产业务在手订单超30亿元。尤其是量产业务，随着规模效应显现和量产订单的持续转化，将为公司未来收入增长及盈利能力提升奠定坚实基础。

接下来是2025年四块业务收入分析。IP授权业务收入为16.71亿元，还有1.1亿元的其他收入。主要看到我们的GPU、NPU和VPU三类主要处理器IP，在2025年IP收入中占比约65%，是IP收入中非常重要的一部分。

再看设计业务，2025年收入为8.77亿元，同比增长超20%，其中AI算力相关收入占比约73%。按工艺节点划分，绝大部分设计业务收入来自28纳米及以下更先进制程的项目，尤其是7纳米及以下先进制程项目收入占比已接近70%。从项目数量看，2025年在执行项目共104个，同比增加19个，其中很多是28纳米以下的先进工艺节点。

然后是量产业务，这是2025年四块业务中增长最明显的，收入达14.90亿元，同比增长近75%。2025年内累计量产出货芯片114个，等待量产的新签设计项目48个，未来的量产收入增长有着非常充裕的项目基础。新签订单方面，量产板块也非常亮眼，2025年量产业务新签订单超35亿元，同比增长近2倍；第四季度单季度量产业务新签订单超22亿元。

接下来是营业收入按下游应用领域的划分。作为平台型公司，我们服务的芯片类型非常多，目前收入来源主要有六大应用领域。2025年增长最明显的是数据处理相关领域，占整体收入约35%，收入同比大幅提升95%，主要来自云侧计算类芯片。另外，不管是IP业务还是ASIC业务，在数据处理领域的增长都非常快。

近年来越来越多客户受AI算力需求带动，我们自身的收入中也有非常多AI算力相关的成长。从2023年开始，AI算力相关收入占比逐年提升，到2025年占比已接近65%，同比进一步提升8.64个百分点。

从客户角度看，现在越来越多的系统厂商、互联网公司、云服务提供商以及车企等终端系统厂商，都开始研发自有品牌芯片，逐渐成为芯原的客户。2025年延续了这一趋势，来自非芯片公司客户群体的收入为12.89亿元，占整体收入49%。客户数量方面，2025年IP和ASIC业务客户数量持续增长，IP业务全球累计超460家客户，ASIC业务全球累计近350家客户。

从毛利角度看，2025年综合毛利率为35%，同比略有下降，主要原因是收入结构变化。IP业务的研发投入均费用化处理，属于高毛利业务；相比之下，ASIC业务毛利率偏低。2025年ASIC业务增长特别快，导致综合毛利率有所变动。但需提示的是，在ASIC业务量产阶段，过去我们直接出货给客户，在软件开发等产品支持上费用较少，仅需相对固定的量产管理团队即可支撑日益扩张的量产收入。因此，量产业务的毛利基本可直接贡献为净利。

研发投入方面，芯原作为领先的IP及前端ASIC设计服务公司，多年来通过高研发投入构筑竞争壁垒。2025年研发投入为33.49亿元，占整体收入约43%。从趋势上看，业务规模效应正在显现，亏损呈收窄趋势。接下来的部分请戴总继续为大家介绍。

戴伟民（芯原股份创始人、董事长、首席执行官、总裁）：

好，大家好。临时叫大家上线，因为公告之前不能发。尽管股价前期有些回落，但从2024年9月24日新政发布以来，还是涨了九倍多。芯原股份不仅跑赢了上证指数（同期增长48.5%），也跑赢了科创50（同比上涨125.57%）。对比全球同期，纳斯达克涨了36.13%，日本55.02%，英国25.15%，印度下降7.58%，相比之下上市公司的表现还是较高的。

之前讲过的我就不讲了，但我稍微提一下，ChatGPT出来以后，全球和中国的算力需求和投资增速都很高。特别是如果全民使用小模型，睡觉时都在消耗Token，这Token从哪来？靠基础设施建设。我们很多电是浪费的，又不能出口电力，但如果变成Token出口，出的Token越多，对基建也越好。云端的增长趋势还是很好的，不管是端侧还是云端。

我今天特别讲一下通用和专用的问题。通用的RISC架构，Berkeley的Dave Patterson和Stanford的John Hennessy（MIPS创始人），两人同获图灵奖并被谷歌聘为首席科学家，后来出了TPU。GPGPU比CPU专用，TPU比GPU专用。现在还有LPU，英伟达专门做通用GPGPU（General Purpose），最近在推LPU，买了一些IP公司也招了人。L是Language，G是Graphics。现在猜下一个词就是语言问题，LPU比TPU更专用。如果在推理时GPU加上LPU，效率会提高非常多。英伟达在通用上占优，现在也要搞专用，说明通用性是效率的敌人。当然一部分需要通用，一部分需要专用。我认为GPU比例会下降，专用比例会上升，特别在推理端，所以叫AI ASIC。

谁在给谷歌、Meta、微软这些做AI ASIC的公司“递铲子”呢？主要是博通，2023年GPT出来后收入增长五倍，股价涨四倍；Marvell收入增长两倍。他们的主业是做产品，副业是做设计服务，现在设计服务变得非常高大上，博通正是因为副业设计服务才带来万亿美金估值。

国内也有云服务提供商，即CSP。为什么提股票？记得2020年我们作为IP公司强调IP，但当时ASIC已占70%，IP亮点更明显。现在看，这不是说我们要学“中国的博通加ARM”，而是AI时代造就了芯原。博通也没有完整的License IP，加个ARM，他们体量比我们大。从商业模式讲，很少有像芯原这样的公司，其他高科技公司基本都能在美国找到几年前对标的公司复制到中国（C2C）。

看招股书里的芯片服务方案提供商图谱，有的只做后端，如果是造芯片房子，那就是电工、水管工、泥瓦工，缺少前端更没有IP。全栈式既有前端又有后端的，第一肯定是博通；第二是日本的索喜、富士通，他们做产品也行；第三是Marvell；但既做产品又做服务要小心，因为你服务客户出的产品如果和你自己做的一样就会有冲突，所以边界划得很清楚。芯原排第四，是纯服务的，和索喜对标。这五家中两家是纯服务。博通最大，国内我们最大，成长空间很大。

我们芯片还是平台，350家客户每年都新增。IP方面，如果把授权费和版税一起算，我们排第七；前两名很纯粹，第二第三是EDA的IP副业，第四是ARM，五六七是做存储的。如果去掉版税，芯原变成第二，搞副业的算第一，说明大部分在吃老本。按数字IP排名，我们六大处理器除了CPU都有，还有1700多个模拟IP，加上模拟IP种类应该是第一。

以前讲数字IP，现在加了渲染，收购图芯后渲染后处理做得非常好。3D方面，语言模型处理需要世界模型和物理模型，需要3D建模。此外IP还在升级，如AI ISP、AI显示等。那1700多个数模混合信号IP绑在代工厂是很难的，我们有选择性地在有优势的节点和方向布局。底层基础也很全，特别是无线的，底层协议栈都有；接口现在要求高，高速接口我们都有。控制层还没有，但很多物理层PHY都有。

举个例子，AI放在手机终端里，前处理方面，有些手机用联发科比高通便宜，但前面加个AI ISP（不是普通ISP），画质就很好，不用换掉主AP；后处理方面，玩游戏不掉帧、画质稳定，这就是前处理后处理。用联发科加一加就变成高通，加加变苹果。

AI眼镜我们讲了很多，眼镜是“始终在线”的设备，听到声音或看到东西唤醒，提醒你忘带充电宝，开会记录好不需要传音频，变成Token传出去，文字传输防隐私泄露，且Token功耗是传音频的1%。还有AI戒指，对健康监测很好。这些看上去是终端，但没有终端，云端算力怎么消耗？还要提一下，最近不仅Chiplet，基板也缺。我们的基板很重要，12英寸晶圆是圆的还有浪费，而方形基板（600x600）等于四个晶圆，先进封装很简单，没有interposer和micro bump，一般芯片也能做封装。

机器狗这两年上了两次春晚进步很大，小脑和关节不错，但大脑还不行，长跑虽然impressive但都是预设的，泛化场景不行。今天语言大模型Transformer只是“读万卷书”，解决给你一串单词猜下一个的概率问题。机器人比较复杂，需要“行万里路”，物理感应靠人去标注和测试数据不得了。实际上物理、数学和控制都是有定理的。还有句话叫“行万里路不如阅人无数”，如果第三点没解决，机器人还是停留在表演阶段，泛化和情感问题很难。

最后强调，芯原正从IP龙头变成AI ASIC龙头。AI ASIC现在云侧比较多，但我一直强调端侧的AI ASIC。如果要看两三年后的持续成长，最后赚钱还是在端侧。所以现在要布局AI眼镜、AI PC、AI玩具、AI戒指，虽然小但以后很重要。看看大家有什么问题。

主持人： 好的，感谢领导分享。接下来是互动问答时间...

李雪峰（中泰电子投资者）： 戴总好，各位领导好。首先恭喜公司一季度新签订单再次创历史新高。有两个问题：第一，之前提到在手有6个4纳米项目，国产算力需求旺盛，互联网等公司都在推自研芯片，请问是否有新客户需求？近期ASIC业务需求展望如何？第二，新签订单四次创新高，博通AI ASIC订单超100亿美金，我们作为国产龙头，后续AI芯片订单趋势如何？二季度能否环比增长？

戴伟民： 关于六个项目，我想说的是“同时”做六个4纳米，世界上很多公司是先后做，博通也做过很多，但同时做六个的我认为没有，包括博通。芯原能同时做六个说明能力到位，但不是说只有六个，以后还会有的。现在客户有两类：一类做通用GPU，一类做专用ASIC。我们两边都有turnkey（交钥匙）客户。国内还有很多GPU公司在排队上市。需求确实旺盛，端侧越多，Token用得越多，数字基建需求就越大。国内Token还很紧张，虽然有所谓“分流/替代”限制传闻，但大家都在推进，而且国内Token便宜（五分之一甚至十分之一），就像便宜的电一样，需求不存在问题。

关于指引，我们公司一向很保守，不给预测和指引，万一未达成对股民不好交代。今天发公告也是为了信息公开公平。我不能回答二季度具体怎样，但从趋势看，市场还在发展，没有到顶。国内需求很大，在手订单和新签订单都在连续多个季度创新高，在手订单一年内转化也有保证，所以你自己可以估算。具体速度我没讲，也许将来会给指引，但现在不给。

李亚文（东吴电子投资者）： 戴总好，恭喜新签订单再上层楼。近期市场关注国产大模型用国产卡做推理，请问从您视角看，目前国产GPGPU及互联网定制AI ASIC在多模态推理上的实际能力如何？芯原的优势在哪？

戴伟民： 今天说比英伟达好还是有难度的，距离是有的但在缩短。现在很多其实是在做垂直模型的微调，也算云上的推理。两年前我们就说推理卡、微调卡会远大于训练卡。目前国内大部分GPGPU公司可能做推理和微调更好一点，做训练跟英伟达还有距离。但国产替代很重要，给了国内公司改进机会。推理是个大市场，比不上英伟达没关系，用好国内便宜的电和新能源，做好Token输出，推理也是能赚钱的。不管是做GPGPU还是做ASIC，我都看好国内公司。

网络参会者提问： 公司在FDSOI工艺上的布局方便介绍一下吗？

戴伟民： 我们十多年前推FD-SOI，五年前推chiplet，三四年前推AR眼镜，一两年前推AI玩具，每次踩点都很准。FD-SOI和FinFET是20多年前解决漏电问题的两条路线：一个是3D的FinFET（竖起来握住止漏电），一个是2D的FD-SOI（改底加绝缘层）。原本平的更好，但FD-SOI的绝缘层极薄且均匀，制造太难，所以英特尔和台积电选择了竖起来的FinFET，设备和材料也随之跟过去，FD-SOI变成了法国意大利人搞的小众。但这两种不是谁取代谁：大密度全数字芯片选FinFET；如果有RF集成、无线传输需求且芯片不太大（比如AI眼镜、AI手表），FD-SOI是最好的。这是两条腿走路。

主持人： 感谢各位提问与解答。下面请领导总结。

戴伟民： 谢谢大家这么晚上来。最后强调，虽然今天讲的booking很多与云有关，但两年后端侧一定会非常重要。中国在端侧应用有特别优势，就像移动互联网时代一样后来居上、百花齐放。AI眼镜、AI玩具、AI戒指等端侧应用值得关注。AI ASIC不只在云侧，我们也在做端侧。而且芯原作为IP产值第一，永远自己做服务，不做产品。

全文详细总结：

本次芯原股份近期经营情况交流会，主要由公司高管团队分享了公司近期的财务经营数据、业务亮点、行业趋势洞察以及未来的战略重点。以下是核心内容的详细总结：

一、 财务与订单表现：强劲增长，结构优化

新签订单屡创新高：2026年初至交流会当日（约4个月内），新签订单超45亿元（AI算力占比超85%，数据处理占比超84%）；2025年全年新签订单近60亿元，同比增长超103%。

在手订单充裕：截至2025年末，在手订单达50.75亿元，连续九个季度保持高位，其中超80%预计将在2026年内转化为收入。

营收进入快车道：2025年全年营收31.52亿元，同比增长超35%。下半年增速尤为明显。

亏损收窄，规模效应显现：2025年研发投入33.49亿元（占营收43%），综合毛利率35%（因低毛利ASIC业务占比提升而略降），但量产业务的毛利基本可直接转化为净利，公司整体亏损呈收窄趋势。

二、 业务结构与客户进展：ASIC量产业务爆发，非芯片客户占比近半

四大业务板块：

IP授权：收入16.71亿，GPU/NPU/VPU三大处理器IP占IP收入65%。全球IP授权+版税收入排名第七，若剔除版税排第二。

芯片设计：收入8.77亿（同比+20%），AI算力占比73%，7nm及以下先进制程收入占近70%。

芯片量产：增长最显著，收入14.90亿（同比+75%），新签订单超35亿（同比+2倍）。这是未来利润释放的关键。

应用领域：数据处理领域增长最猛（同比+95%，占总收入35%），AI算力相关收入占总收入近65%。

客户结构：来自互联网、云服务商等非芯片公司的收入达12.89亿元（占比49%）。IP客户超460家，ASIC客户近350家。

三、 行业趋势与技术洞察：通用向专用倾斜，云端与端侧并重

AI算力趋势（通用 vs 专用）：随着AI推理需求的爆发，高效能的专用芯片（如LPU、AI ASIC）比例将上升，通用GPU比例将下降。芯原对标博通/Marvell，定位为“递铲子”的纯设计服务商，且具备“全栈式（前端+后端）”能力，且不与客户产品形成竞争。

云端与端侧：当前订单多为云侧AI ASIC，但戴总多次强调端侧AI（AI眼镜、AI戒指、AI玩具等）将在两三年后成为更重要的盈利来源，中国公司在端侧应用上具备“后发先至”的生态优势。

先进工艺与封装：具备同时进行6个4纳米项目的顶级能力；积极布局Chiplet及先进基板/封装技术。

FD-SOI工艺：与FinFET是解决漏电的两大路线。对于需要射频集成、低功耗且面积不极大的端侧AI设备（如智能手表、眼镜），FD-SOI是最佳选择，芯原在此领域深耕十余年，踩点精准。

机器人与AI大模型：当前大模型仅解决了“读万卷书”（语言概率预测），机器人还需“行万里路”（物理感知与数据标注）和“阅人无数”（泛化与情感），技术尚不成熟。

四、 战略展望：从IP龙头向AI ASIC龙头迈进

芯原的核心战略是依托自身IP产值第一的优势，向AI ASIC龙头转型。公司坚持纯服务定位（永不推出与客户竞争的自有产品），在享受当下云侧AI红利的同时，前瞻性布局端侧AI，依靠高研发壁垒和规模效应，实现收入增长与盈利能力的双重提升。公司暂不提供明确业绩指引，但从双订单（新签+在手）持续走高的趋势看，未来营收具有极高确定性。

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