2025年中国AI加速卡市场出货量攀升至约400万张，市场规模达到3783.9亿元，但国际厂商仍占据过半份额。在国产替代行至中局的背景下，成立八年的燧原科技交出了一份关键成绩单，并正式走向IPO。这一年，公司AI加速卡及模组销量达6.6万张，在国内厂商中位居前列，主营业务收入从2023年的2.92亿元增至2025年的9.86亿元，复合增长率高达83.76%。
这些数字背后，是一条不追捷径的技术路径。燧原科技从一开始就选择聚焦云端AI芯片，深耕DSA（领域专用架构），而非跟随主流的GPGPU通用路线。其逻辑在于，通用GPU赛道已被国际巨头主导，后来者难以超越，而DSA架构弱化非AI场景的通用性，将芯片资源最大限度投入到AI矩阵计算上。随着大模型从训练走向推理落地，市场对每Token成本的关注远超峰值算力，DSA在特定场景下的能效比优势正逐步显现。高盛预测，全球AI服务器中DSA架构芯片的出货占比将从2024年的36%升至2027年的45%，为这一路线提供了外部验证。
与硬件架构同样关键的是软件生态。燧原没有选择兼容CUDA这条看似省力的道路，而是自研了“驭算TopsRider”AI编程软件平台。该平台包含驱动、编译器、算子库，并支持PyTorch、TensorFlow等主流框架，深度适配近千个AI模型，覆盖超过300个应用场景，提供了约1600个深度优化的AI加速算子。这意味着开发者可以用熟悉的语言进行开发，底层适配由软件栈自动完成。当DeepSeek、Qwen等开源大模型成为行业主流，模型数量的收敛反而降低了芯片适配难度，前期积累的算子库成为快速承接新模型红利的利器。
大规模集群互联能力是另一道壁垒。大模型时代的竞争已从单卡性能转向万卡集群的互联效率。燧原科技不仅实现了千卡集群商用，还在国家“东数西算”枢纽节点甘肃庆阳建成了国内首个万卡国产算力推理集群，支撑头部互联网应用的高并发需求。公司还在研发基于新一代产品的超节点方案，支持64卡高效互联。这种系统级工程能力，正是智算中心建设中最看重的核心要求。
客户结构的演进，从另一个维度验证了商业化能力。燧原与腾讯的深度合作，可被视为一场高强度的实战演练。腾讯的AI业务场景具有日活量大、高并发、流量波动剧烈的特点，对加速卡的稳定性与吞吐量要求极为苛刻。燧原的产品已在腾讯的智能搜索、大模型业务平台、语音交互、内容推荐等多个场景实现大规模部署，其软件平台在真实极端负载下完成深度迭代。这种单点突破正在转化为以点带面的扩张势能。多家头部互联网客户已完成硬件及模型匹配，推进灰度测试，预计在2026至2027年实现小规模到大批量的产品交付。
在非互联网领域，面对运营商、政府及央国企客户，燧原提供包含智算系统与集群在内的交钥匙解决方案，已深度参与“东数西算”枢纽节点建设，并交付部分头部行业客户及电信运营商采购订单。2025年，公司AI加速卡及模组业务收入达8.56亿元，智算系统及集群业务收入达1.28亿元，形成了双轮驱动的收入结构。
截至2025年末，燧原科技已获得境内发明专利313项，参与58项国家或行业标准制定，承担12项国家及地方科技攻关项目。在供应链上，公司布局了多供应商方案，保障产能交付稳定性。随着新一代产品及未来第五代、第六代产品的规划，其训练能力将得到迅速提升。
从产业大背景看，中国AI加速卡市场规模预计将从2024年的两千多亿元飙升至2028年的一万亿元以上，云端AI芯片占比超过80%。驱动增长的动力来自开源模型爆发带来的推理算力指数级增长、国家自主可控战略下国产算力采购从可选项变为必选项，以及全球AI资本开支的急剧扩张。燧原此时冲刺上市，既是为了融资加速第五代、第六代产品研发，也是为赢得技术迭代的时间窗口。募投项目还将投向超万卡集群核心技术、软件栈、核心IP国产化及基于国产工艺的云端AI芯片等方向。
回望八年历程，燧原科技做了几个关键抉择：不跟随GPGPU+CUDA的红海，押注自主可控的DSA架构，坚持全栈自研软件不取捷径，先集中资源在头部客户完成产品蜕变再向外拓展。这些选择在IPO关口汇聚成一个清晰叙事：它不是进口产品的简单替代，而是面向AI原生时代、具备自主架构与系统能力的国产算力基础设施选项。公司预计将在2026年或2027年实现合并报表盈利，实际控制人已出具未盈利情况下延长锁定期的承诺，传递出立足长期发展的战略定力。