一台B300报1000万、价格翻三倍。海外卡“有价无市”把大量算力需求缺口推到了国产面前。
需求的另一头，是疯狂扩张的中国大模型公司。
DeepSeek为了扩建算力中心，连续推动两轮融资；凭借3万亿级参数模型K3出圈的Kimi,因为“存量算力不够且逼近极限”，被迫暂停新用户接入；同期，智谱对外宣布1GW纯国产算力落地。
当寻找算力成为国产大模型首要任务时，市场便转头重估中国算力——寒武纪1万亿是一个标志性的事件——而这样的重估，不仅反映在市值和股价上，也反映在“卖水人”的业绩报表当中。
过去一周，被冠以“寒王”“摩王”的寒武纪和摩尔线程都先后公布半年报，其中寒武纪半年营收59.96亿元，同比增长108.1%；摩尔线程半年营收17.36亿元，同比增长147.4%。如果只看营收，两家都只用了半年即完成了全年的业绩。
配资知识百科知识需求膨胀、业绩增长，国产算力也在不断地触及供应链天花板。过去晶圆产能讨论得多，现在又叠加了存储等变量。所以投资者在看业绩增长的时候，也必然要拷问：“寒王” “摩王”等更多国产算力，在接下来的半年乃至更长时间内，增长的可持续性。
“传染性”高增长两家在营收端的高增长是毋庸置疑的，这种增长也一定是国产过去半年共同的底色。可以大胆预测一下：接下来沐曦、壁仞、天数的业绩，都会出现高歌猛进的增长。
硬要凑一个概念，可以概括为：“传染性”高增长。
寒武纪当季营收31.11亿元、归母净利润12.98亿元，环比增长28%。核心业绩指标几乎全线上涨。同时，期末应收账款同比大幅缩减67%，这意味着客户具有非常强烈的付款意愿，交付的芯片转换成了“真金白银”。
不过，绩后的首个交易日，寒武纪收跌超过6%。大摩在研报中解释了业绩、股价的“分歧”。大摩表示，31.11亿元的收入低于预期，且该预期已下调过。大白话就是——我都给你放水了，你还不及预期。大摩强调，这种状态反映了寒武纪交付时间延迟和收入确认速度放缓。
尽管收入环比增速减缓，利润层面“寒王”实力依然在线。二季度，净利率41.71%创下上市以来单季新高，这意味着寒武纪的盈利曲线清晰、可预期——云端AI芯片规模化出货的经营杠杆正在持续释放。
相比寒武纪收入增长的平缓，基数相对低的摩尔线程，扩张节奏猛烈——半年营收17.36亿元已经超越去年全年的15.06亿元，H1亏损从去年同期的2.74亿元大幅收窄至0.12亿元，收窄幅度95.8%，距盈亏平衡线仅一步之遥。
摩尔线程的营收增长虽“猛”，也有节奏不均匀的问题。一季度实现盈利，但二季度再度转亏，这种波动的直接诱因是毛利率的下滑——一季度毛利率67.35%，二季度跌至49.26%，单季环比蒸发18.1个百分点。整个2026上半年整体毛利率56.95%，较去年同期下滑12.19个百分点。
毛利率的下滑主要来自两个方面。其一，营业成本飙升，增速达到245.2%，超过了147.4%营收增速，收入增长赶不上成本增长，原材料太贵了，直接稀释毛利率。其二，摩尔线程在二季度交付了6.6亿元的集群大单，集群交付不同于单芯片交付，由于需要外购CPU、存储、交换机等等硬件，毛利率天然低于标准板卡产品。
寒武纪同样面临着成本上涨的问题，其二季度营业成本增速111.3%，也是微幅超过了营收增速的108.1%，包括内存在内的上游物料、器件涨价，共同让毛利率承压。
一边是价格上涨，一边又不得不加大库存采购以保证供应。这种变化直接反映在了两家的现金流量表当中。
净利润23.11亿元的寒武纪，上半年经营现金流3.11亿元，同比骤降65.9%，大量账面利润转化成了库存产品和产能订金。
根据寒武纪披露的数据：6月末存货82.47亿元，同比增加66.6%，占总资产的45.32%；预付款29.14亿元，同比飙升291%。这些库存和订金，将在未来的两个季度再次转换成营收。
摩尔线程经营现金流-21.69亿元，较去年同期扩大86.3%，而存货更是高达35.50亿元，较上年末增长166.5%。所以，“摩王”烧钱赌未来的势头一点不输寒武纪。
一个风险点在于：今天花大价钱囤货，未来因为各种原因资产减值怎么办？
如果上游不受任何限制、高度自由竞争，这个预设是合理的。但现状与预设的情况有脱节：现状是供应限制严重，而模型需求又只增不减，这种情况下增加库存水位不但不是利空，反而是给未来埋下的确定性。
但从上市公司的角度，还是按惯例给出了风险提示。业绩说明会上，寒武纪董事长陈天石表示，“公司根据客户订单需求以及对市场未来需求的预测情况制定采购计划，若未来市场环境发生变化可能导致公司存货跌价风险增加，对公司的盈利能力产生不利影响。”
催交卷的考官今年7月的WAIC大会，华为、昆仑芯、摩尔线程、沐曦、天数，能叫得上名字的国产算力，都带着超节点登场。“没有一套超节点，都不好意思来WAIC摆摊。”一位从业者此前在朋友圈写道。
中国大模型的竞争烈度、迭代速度在螺旋式的上升，变相刺激着国产算力加速跟牌。6月30日是一个标志性节点。
当天，美团和华为同日发布开源模型，寒武纪盘中市值突破一万亿元。美团新一代开源模型LongCat-2.0总参数达到1.6万亿且“完全基于国产算力训练”。
“美团很早就开始使用华为芯片，是目前为数不多真正用昇腾做训练的公司，”一位资深算力从业者告诉腾讯科技。
除了美团，讯飞是最早倒向国产算力的国产模型之一。讯飞大模型攻关时，首批910B服务器到讯飞机房，华为甚至要求讯飞项目领导亲赴现场参与设备上架。
在DeepSeek、Kimi的技术报告和论文，都释放了拥抱国产算力的信号。梁文锋曾表示：“国产AI芯片的硬件和生态都没有问题，唯一有问题的是产能不够。”
Kimi在《Prefill-as-a-Service》论文中，提到过异构算力的概念，并且还在官方账号上强调“跨数据中心+异构硬件，解锁显著降低单token成本的潜力”，委婉的暗示拥抱国产。
公开资料显示，DeepSeek目前正在规划自建数据中心。在招聘职位描述中，公司表示，“你设计的每一个系统、每一个参数、每一个决策，都可能影响未来数万张GPU、数十万台服务器的运行效率与可靠性。”
智谱同样对外释放了1GW纯国产算力落地的消息。按64卡机柜100KW功耗上限来换算，不考虑交换等设备，1GW相当于640000张NPU。再假设单卡价格是10万元，整个订单，算力部分就将超过640亿元。
中国模型烧钱堆算力、构建基础设施，也能从海外巨头身上找到参照系。
根据财报数据，今年谷歌、亚马逊等累计资本支出已经超过8500亿美元，预计到年底将超过1万亿。整个2027年的资本支出，预计将达到1.5万亿美元。同时，OpenAI、Anthropic也都在通过自研、循环融资等方式，从上游算力厂商手中爆买一切算力。
在模型按天级别更新的竞争节奏下，中国模型和云厂没有停下的道理。这个角度来看，中国模型和云厂，就是催着国产算力交卷的“监考官”。
供应天花板自从2025年4月H20断供以来，英伟达在中国GPU算力市场处于实质性真空状态。这个在联想刚刚发布的财报中也能找到答案。
联想表示，中国区销售国际GPU服务器的收入，AI服务器收入在国际市场录得三位数同比增长。如果中国区有收入，就可以正常算同比。但实际上今年H200卖不了，所以没有形成收入，不剔除同比数据就会失真。
所以，过去的一年半时间，堪称国产算力的“黄金时代”——模型需求和算力的供给，被自然地撮合到了一起。
只不过，需求没有看到尽头的情况下，供给先撞到了天花板。
过去普遍认为晶圆产能是国产算力的主要难题，但随着扩产的持续，这个问题的影响幅度在减弱。我们不用关注国产具体的产能，只需要把全部国产芯片的营收累加起来，就能折算出实际的需求量。粗略算一下，100亿的收入，也要不了5000片晶圆。
所以，长期来看晶圆产能将不会是问题，这也能从梁文锋此前的表态中得到印证。“我不太相信未来五年之后，我们还卡在产能的问题上。现在肯定是卡在产能问题上，今年、明年、后年，我觉得可能都还是。”
这个问题，也可以从中芯国际二季度业绩报表和业绩会里面找到答案。
财报显示，二季度中芯国际整体实现销售收入30.06亿美元，环比增长20%，其中出货量环比增长了14.4%，晶圆平均销售单价环比提升了5.7%。
“出货量的增加主要源于人工智能对配套芯片的需求的激增与客户的提拉出货，公司新增8000片12英寸月产能，产能利用率为93.7%，环比增长了0.6%。”中芯国际联合CEO赵海军在业绩会上说。
相比晶圆，HBM的供应是现阶段更值得关注的问题，尤其是这其中还叠加着涨价的因素。
大摩在研报中指出特别强调，预付款项和库存量仍是需密切关注的重点指标。2026年期间能够锁定充足的HBM库存量，可能成为决定2027年发货稳定性的关键因素。
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高盛则在7月29日的研报中表示，“受传统DRAM涨价带动，HBM价格存在翻倍上涨的可能性。我们测算SK海力士HBM产品明年均价同比涨幅可达87%，高于市场卖方机构平均52%的同比涨幅预期。”
为了对冲涨价压力，英伟达都不得不调整SKU，对Rubin Ultra的特定机型HBM进行减配，从288GB HBM4E缩减至192GB。
关于HBM供给，刚上市的长鑫是一个变量，但长鑫财报释放的消息，绝大部分收入都还是来自于消费级DRAM客户，暂时没有HBM消息披露，也就是说这个变量还有相当大不确定性。
国产HBM未必能够调节国产算力的性能、成本结构，但只要产能兑现，起码可以为供应兜底，这有点当年国产代工麒麟芯片的味道。
所以，正是因为上游供应紧张，“寒王” “摩王”们才会疯狂囤货的现状。
回到业绩本身上，寒武纪、摩尔线程，上半年一个用盈利证明了国产芯片能赚钱，一个用增速证明了国产芯片不愁卖，两家“期中考试”成绩足够亮眼。但到了下半年，考题将不再是纯营收，也在于“运营效率”——不仅要交付更多芯片，还需要达成更好的利润率、更健康的现金流、更可控的存货风险。
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