國產大芯片廠商“必修課”：從雲豹智能看DPU賽道現實考題

### 國產大芯片廠商“必修課”：從雲豹智能看DPU賽道現實考題

國內DPU（數據處理器）廠商雲豹智能在6月30日正式向深圳證券交易所遞交創業板IPO申請，這不僅是創業板第四套上市標準實施後首家遞件的DPU晶片企業，更被市場視為「國產DPU第一股」的誕生。然而，隨著招股書中的經營數據公開，市場浮現兩種主要質疑聲浪：其一，公司連續三年歸屬於母公司股東的淨利潤呈現虧損；其二，營收高度仰賴單一大型客戶。這些聲音也引發外界對這家新創晶片公司真實價值的討論。事實上，創業板第四套上市標準的推出，核心目的正是打破過去「上市必須盈利」的限制，為前期需要大量資金投入、暫時未能獲利的硬科技公司提供一條可行的資本路徑。

尤其是在當前國家全力解決晶片「卡脖子」問題的戰略背景下，數據中心三大核心算力晶片中的CPU與GPU領域，國產替代已逐步取得進展，像是海光、華為鯤鵬、寒武紀、華為昇騰等本土企業陸續突破，帶動相關供應缺口逐漸緩解。然而，DPU作為算力底座第三大關鍵賽道，長期仍被海外廠商壟斷，成為AI產業鏈國產替代必須攻克的關鍵環節。資本市場推出第四套上市標準，目的正是要重點扶持雲豹智能這類DPU硬科技企業。市場一方面對雲豹智能作為「DPU第一股」寄予厚望，另一方面卻又對其財務表現存有疑慮。但細究這些質疑，本質上仍是沿用成熟消費企業或傳統製造業的獲利與客戶結構評價標準，來衡量一家尚處於商業化初期的先進算力晶片公司。

回顧國內已成功登陸資本市場的國產晶片龍頭，諸如寒武紀、海光信息等，在上市前幾乎都經歷過大額研發虧損、高度依賴頭部客戶、營收短期爆發的成長循環。雲豹智能當前遭遇的雜音，並非經營風險，而是DPU賽道「重投入、長週期、先驗證後放量」行業本質下的共同陣痛。從業績表現來看，雲豹智能的成長曲線相當突出。公司成立於2020年8月，專注於雲端運算與數據中心的DPU晶片及解決方案研發，是國內全功能DPU市場獨立廠商的佼佼者。2023年營收僅17.32萬元，2024年躍升至3635.57萬元，2025年更大幅增長至3.70億元，年增率超過900%，增速明顯高於同期其他同類型晶片業者。

然而，營收高速增長的另一面，是連續三年的帳面虧損，這也是近期資本市場持續討論的焦點。但深入分析可以發現，這與DPU行業資金密集、產業化週期長的特徵高度相關。高額的研發開支直接造成短期利潤壓力，雲豹智能近三年累計研發投入達17.58億元，僅2025年研發投入就佔營收比例高達150.12%。若將傳統的「連續虧損即經營風險」標準套用在A股國產晶片上市公司身上，恐怕並不適用。以寒武紀為例，這家國產GPU龍頭在2020年以「國內AI晶片第一股」之姿登陸科創板時，招股書顯示2017年至2019年營收從784萬元增長至4.44億元，但三年累計虧損超過16億元，核心原因同樣是高額的研發投入。

寒武紀後來迅速完成晶片技術打磨、適配迭代與商業化閉環，逐步開拓多元客戶，直到2025年營收年增453.2%至64.97億元，才迎來獲利拐點。國產CPU龍頭海光信息上市前同樣面臨利潤壓力，也是在產品完成多場景落地、客戶矩陣持續拓寬後，才實現穩定獲利。雲豹智能的經營特徵顯然符合硬科技賽道早期「巨額研發投入、階段性虧損」的普遍規律，若排除短期帳面數據的干擾，其成長曲線可謂穩健向好。針對市場熱議的2025年大額虧損，其中也包含非經營性擾動因素。數據顯示，雲豹智能2023至2025年歸母淨利潤分別為-6.67億元、-6.10億元、-11.89億元，但2025年的虧損中包含了6.

43億元的一次性股權激勵股份支付費用。若剔除這項非經常性損益，2025年扣除非經常性損益後的歸母淨利潤虧損僅5.62億元，相較前一年已持續收窄。除了財務面，市場另一質疑焦點是雲豹智能對單一大客戶騰訊的高度依賴。然而，這其實是算力賽道企業加速產品迭代、拓寬業務空間的核心商業路徑。DPU晶片作為數據中心與AI智算的核心加速元件，並非通用標準化產品，必須與伺服器集群、雲端作業系統、算力設備進行深度軟硬體適配，整體調試、測試與迭代週期漫長。回顧海外DPU龍頭的發展歷程，通常需要經歷三代技術迭代與長達七年的研發打磨，才能實現技術成熟與商用落地。

雲豹智能之所以能在不到三年時間內快速推進，與創始人蕭啟陽博士及其團隊背景密切相關。蕭博士是國內大晶片行業創始人中，少數同時具備頂尖學術背景與成功創業經驗的人物，二十四歲即獲得史丹佛大學電子工程博士學位，其博士論文曾解決人工智能領域懸置三十餘年的經典理論難題，相關研究成果更獲得人工智能之父馬文·明斯基親筆作序推薦。在創立雲豹智能之前，他已在矽谷參與創立一家網絡處理器公司，後來被博通以37億美元收購。雲豹核心團隊來自博通、英特爾、ARM、華為海思、阿里巴巴等公司，涵蓋網絡晶片、雲端運算與系統架構等多個領域。

企業主動深化與騰訊、中國移動等頭部客戶的合作，正是為了利用豐富的業務場景、海量的算力需求與嚴格的落地標準，持續優化技術體系，快速適配國內算力中心應用場景。騰訊雲身為國內主要雲服務商，其在通用計算、智能計算、存儲、安全等核心場景的需求與生態合作，為雲豹DPU產品的優化迭代提供關鍵支撐。透過騰訊雲的嚴格量產標準流程與品質管控體系，雲豹智能成功完成從小批量導入到現網規模化部署，實現十萬卡等級的量產，充分驗證其大規模量產能力。

在頭部客戶驗證完成後，雲豹的客戶多元化佈局已全面提速，近日與超聚變達成深度戰略合作，將DPU產品嵌入全系列伺服器設備，面向全國政企與行業客戶輸出國產化算力解決方案，逐步形成多元均衡的優質客戶結構。從整體產業發展態勢來看，DPU賽道具備極強的延展性。作為AI智算、雲端運算與數字基建的核心底層元件，除現有數據中心場景外，還能廣泛應用於5G/6G邊緣計算、網絡安全加密、工業及智能存儲等多元領域。雲豹智能DPU晶片累計出貨量已突破10萬顆，充分驗證產品穩定性與可靠性。目前公司已啟動800G、1.

6Tbps新一代DPU晶片研發，同時全面轉向「All in AI」的晶片設計流程，目標是成為中國最高效的晶片設計公司。隨著高端產品持續迭代，有望切入更多高附加價值的細分場景，打開全新成長空間。在資本市場層面，創業板第四套上市標準的落地，為硬科技企業打開了新大門。雲豹智能以142.73億元的投後估值、3.7億元的年度營收、三年超過17億元的累計研發投入，完美契合第四套標準的高研發准入要求。本次IPO擬募集30.35億元資金，將全力投入新一代全功能DPU研發及產業化、新一代AI DPU研發及產業化、下一代高性能DPU核心技術研發等項目，持續縮小與國際巨頭的技術差距。

雲豹智能預估最早在2028年實現獲利（不構成業績承諾），有望與已上市的寒武紀、海光信息走上相同的發展軌跡。站在產業投資視角，評判這類硬科技企業需要跳脫傳統製造業的短期獲益思維，不以「短期獲利論英雄」。作為稀缺的國產DPU標的，雲豹智能在IPO階段呈現的階段性虧損與客戶集中度特徵，正是國內高端晶片產業實現自主突破過程中普遍面臨的結構性挑戰。在政策支持、算力產業發展紅利與國產替代需求的多重驅動下，其長期成長潛力值得持續關注，有望成為我國算力晶片自主可控的核心標杆。