一口气了解燧原科技：从腾讯订单走向更多客户

2026年9月11日，燧原科技在上海科创板上市，这是上海证券交易所面向科技创新企业设立的上市板块。发行价142.18元，收盘价397元，首日涨幅约179%。再看上一年的经营，燧原2025年营收9.90亿元，算上成本、费用等项目后，账面净亏损11.64亿元，亏损额超过全年收入。

股价和利润摆在一起，很容易把故事讲成市场又在追AI。但往下翻客户名单，会看到一个更具体的问题：2025年，腾讯相关业务贡献了燧原83.79%的收入。腾讯早早投了钱，后来又买产品，这家公司终于把芯片做进了大客户的业务里，接下来怎样让更多客户也愿意用？

这件事和做AI应用的人其实很近。产品刚做出来时，最难得的是有人愿意认真试、反复提问题，最后真的付钱。等生意慢慢长大，又会碰到另一道题：为这个客户解决的问题，换个客户还管用吗？下面我们来从头介绍这家公司。

30秒看懂

• 这家公司是谁：燧原科技成立于2018年，做云端AI芯片，也把芯片做成加速卡和计算设备，配上运行AI所需的软件。
• 最近的大新闻：2026年9月11日上市，首日收盘涨约179%。上市带来了研发资金，赚钱这道题仍要继续做。
• 谁在背后出钱：腾讯既是投资方，也是最重要的终端客户。2025年，直接及间接面向腾讯的销售合计占营收83.79%。
• 最值得留意的反差：2026年上半年收入已经超过2025年全年，公司仍在亏损。收入增加和实现盈利之间，还隔着成本、研发及其他支出。
• 本文只回答一个问题：一家AI芯片公司，怎样把大客户订单做成能持续扩大的生意？

开始之前，先解释几个关键名词，后面看不懂了随时翻回来查。

两个老同事决定重新做芯片

创始人是谁？赵立东和张亚林，两人都在AMD工作过。AMD是一家做处理器和图形芯片的公司，赵立东此前的经历更偏产品规划、研发管理和经营，张亚林长期做芯片技术。芯片创业需要同时回答卖给谁、怎么做出来，他们的经历正好能分担这两件事。

赵立东从清华大学毕业后赴美读书，后来在多家芯片和通信公司任职。在AMD期间，他参与产品规划和核心技术研发管理，也参与建立中国研发中心。张亚林毕业于复旦大学，后来在AMD做到技术总监，参与过包括Xbox One游戏主机相关芯片在内的项目。这里真正有用的履历，是他们经历过复杂芯片从设计走到实际产品的过程。

2018年，两人一起创办燧原。赵立东负责公司的战略和经营，张亚林侧重技术、产品和研发，两人共同控制公司。腾讯虽然是重要股东，也不能直接和创始团队画等号。理解了谁决定路线，后面才看得懂公司为什么长期把钱投在自研芯片和配套软件上。

为什么选择云端AI？手机和个人电脑里的芯片，要面对很分散的使用场景。云端AI芯片面对的是机房，客户会拿具体任务来测性能、稳定性和成本。对一家刚成立的公司来说，这意味着可以围绕明确的业务需求做产品，但也得接受专业客户长时间的检验。

燧原最早做的是云端训练芯片。2019年，它发布首代相关产品，目标是让模型训练任务在自己的硬件上跑起来。后来，公司逐渐把更多商业化重心放到推理上。

训练和推理，为什么值得分开讲？一个模型训练出来后，用户还会不断调用它，生成文字、图片，或者获得推荐结果。每次调用都要占用计算资源，积累起来就是长期需求。训练也会持续发生，两类任务的技术要求和客户采购节奏却不完全相同，芯片公司需要选择自己先在哪些任务上站稳。

这条时间线里，产品更新和客户合作一直同时往前走。芯片做好了，客户还要测试；测试通过了，实际采购和交付也需要时间。外部资金在这个过程中很重要：公司需要持续投入，卖货尚不足以支撑经营。那客户最后买走的，到底是什么？

把芯片装进客户的生意

它卖的是什么？最容易理解的成品，是装进服务器的AI加速卡。芯片负责计算，周围还需要存储、供电、散热等部件一起工作。燧原还销售装好计算部件的系统，客户可以按自己的机房和业务情况选择采购方式。

燧原自己做芯片设计，制造等环节交给外部供应商完成，给芯片提供保护和对外连接的封装环节也由外部供应商负责。设计公司也要为制造、部件采购和交付付钱，所以营收不能直接当成赚到的钱。2025年，它的主营业务收入中，加速卡及模组（装好芯片等部件的计算模块）占了约87%，系统产品占了约13%。这仍然是一门主要靠交付硬件获得收入的生意。

卖出产品，钱就赚到了吗？售价扣掉这批产品的制造和部件等成本，余下的钱还要承担研发、销售、管理等支出。公司卖得更多，这些支出也可能继续增加，所以销量增长只是其中一步。客户需要现场适配和后续支持时，工程师的投入也得算进经营里，不能把这部分工作当成免费的。

软件也收费吗？在已披露的报告期内，配套软件没有单独对外销售。软件的作用，是让客户能把AI任务放到这些硬件上运行。客户付钱买了卡，却跑不动自己的程序，卡就难以继续卖；软件好不好用，会直接影响硬件有没有下一笔订单。

比如，一家公司原来用另一种芯片生成图片，换用燧原时，需要确认模型能正常加载、输出质量符合要求，忙的时候也能稳定处理请求。遇到不支持的功能，可能还得修改程序或者更换运行方式。这些工作都可能让工程师多花时间，所以客户会把迁移费用和硬件价格一起算。

腾讯的钱怎样付到燧原？这里有两条路。一条是腾讯直接采购燧原产品；另一条是腾讯采购服务器，服务器厂商再向燧原购买其中的加速卡。后一条路上，账面直接客户可能写着设备厂商，最后使用产品的仍然是腾讯。

腾讯投资持有股份，和购买产品的钱分别计算。2025年，直接和间接面向腾讯的销售合计约8.30亿元，占总营收83.79%。这也解释了为什么只看直接客户名单，会低估公司的客户集中程度。无论中间经过谁，最后的需求若主要来自同一家企业，业务变化仍会传到燧原这里。

不过，腾讯参与投资，不代表它承诺包下未来所有产品。双方框架安排没有约定年度或周期内的最低采购数量，具体交易还要落实到订单。大股东带来了合作机会，持续采购还得看业务需求和产品表现。那燧原怎样让合作从试用走到复购？

跟着大客户，一点点磨出产品

大客户真正能带来什么？除了订单，还有真实业务里的问题。实验室可以测试一项计算有多快，客户的业务会把模型、软件、服务器和运维放在一起考验。某个单项结果很好，整套服务仍可能卡在别处，工程师需要找到具体原因，再回头改产品。

燧原与腾讯从2019年开始业务合作，随后围绕实际场景持续适配。在这类合作中，芯片公司能接触到客户正在使用的模型和部署要求，客户也能把问题直接反馈给产品团队。双方一起投入的时间越多，产品越有机会适合这类任务。复购因此有了基础，但每次复购仍要靠交付兑现。

近年的销售结构也反映了这种选择。2023年至2025年，公司的推理产品贡献了加速卡及模组收入的大部分，占比超过八成。面向推荐、图像等已经有实际需求的任务推进商业化，能让公司先积累部署经验。与此同时，训练产品还在继续研发和验证，不能把某一类任务跑通写成所有AI任务都成熟了。

换个业务场景，还要重新做什么？模型版本、运行模型需要的其他软件、机房设备都可能不同。美图相关部署案例里，合作方介绍了如何让图像业务在国产计算设备上运行，并按需求扩充资源。这个案例说明燧原的计算设备用于美图的图像业务，不能据此判断美图直接向燧原买了卡。案例里的部署速度和效果，也不能直接套到所有客户身上。

软件文档能把边界讲得更清楚。燧原相关的模型运行工具会列出支持哪些模型、硬件和计算方式，也会标注不支持或尚未验证的组合。迁移工具能减少改代码的工作，一些功能却仍需要额外处理。对客户来说，先拿自己的任务测试，再决定买多少设备，会比只看兼容宣传更有用。

客户还可以选谁？英伟达长期同时经营芯片和软件工具，客户已经写好的程序，换到其他硬件上往往还需要适配。国内也有华为昇腾、寒武纪等AI计算方案，各家的产品、软件支持和交付条件存在差别。选型时，客户要一起算购置、迁移、用电和维护的费用，再看相同任务能否稳定完成，单看芯片报价还不够。

这能成为长期优势吗？有机会，但要看经验能复用多少。如果每来一个客户，都要从头写一套软件、长期派人处理问题，公司会越卖越忙。把反复出现的问题解决到产品里，再让更多客户用上同一套能力，收入才更有机会比人员和服务成本增长得快。

这也是燧原接下来很值得观察的地方。腾讯业务证明它能够服务复杂的大客户，新的客户则会检验这些经验能推广多远。客户数量增加固然有意义，客户是否持续使用、继续采购，同样重要。产品做到这里，财务上又走到了哪一步？

收入涨了，难题还在后面

先把几件会影响这门生意的事放在一起看。

收入涨得快，为什么还没赚钱？芯片公司要支付当期产品的成本，也要为下一代产品投入研发。燧原的收入增加了，支出仍然很大。把各期收入和净亏损放在同一张表里，就能同时看到业务进展和剩下的距离。净亏损是计算成本、费用等项目后的账面亏损，不等于同期付出去的现金。

2026年上半年收入已经超过上一年全年，业务确实往前走了。但这半年的亏损，和2025年上半年约6.11亿元相比，还略有扩大。全年与半年不能直接比亏损总额，更不能把半年的收入简单乘以两倍，当成已经到手的全年成绩。交付节奏、产品成本和各项支出都会影响最终结果。

上市给公司补了一大笔钱，扣除发行费用后的募集资金约58.10亿元，约为2025年营收的5.9倍。公司计划把资金用于后续几代芯片产品和配套软件、硬件的研发，这会帮助团队继续往前做。上市融到的钱还要用于未来投入，不能直接拿当年的亏损去除，算出一个保证能撑多久的日期。

客户集中到底有什么影响？腾讯带来的收入从2024年的约2.73亿元增加到2025年的约8.30亿元，推动了整体业务增长。同期，这部分收入占比也从约38%升到约84%。大客户采购增加和集中程度上升，同时发生了，不能只挑其中一个讲。

对燧原来说，关键是继续做好腾讯业务，同时让其他客户的采购逐渐形成规模。少了前半句，现有收入可能受影响；少了后半句，公司就很难降低单一客户变化带来的影响。我会在后续经营披露里看客户结构和实际交付，也会留意公开信息里有没有新客户复购的消息。

签了合同，就一定能卖出去吗？上市问询材料里有个具体案例：一项教育培训相关计算项目约定先付款再交货，后来采购方未能筹到预付款，项目停止推进。燧原预计相关的第二代产品库存难以卖回原来的成本，提前把这部分损失记到账上。这类问题发生在采购方的资金和项目落地环节，芯片能运行，也不能替客户解决付款问题。

类似项目还可能等机房、等配套设施，准备好的产品却会继续占用资金。公司也披露了其他项目完成验收和回款的情况，所以不能把一个停下来的项目扩大成所有订单都有问题。真正需要分别确认的是，协议、实际订单、交付和收款各走到了哪一步。地方计算项目从签约到真正用起来，中间还要过哪些关？这件事值得单独聊，以后找机会专门写一期。

新芯片发布了，就能马上带来收入吗？不一定。到2026年9月的上市材料披露时，新一代L600产品所用芯片已经制成，尚未大规模量产交付。研发成果有价值，客户采用和收入兑现还需要过程。

此外，燧原依赖外部制造、封装和其他供应环节。某个环节延误，都可能影响整套产品交付。这是设计公司需要长期处理的经营问题，融资只能缓解其中的资金压力。把这些事看清，才能判断公司接下来的增长有多扎实。

把客户的难题变成自己的本事

它到底做对了什么？从已经发生的事看，燧原把芯片设计、配套软件和客户业务一起推进。它没有等所有产品线都成熟，才开始寻找愿意付钱的客户，而是在具体任务里积累交付经验。这个顺序，对很多做AI产品的团队都有参考价值。

小团队当然学不了芯片公司的资金投入，但可以学它怎样缩小最初要解决的问题。比如，先确定客户要处理哪类材料、结果怎样验收、哪里仍要人工确认，再选择模型和工具。需求越具体，越容易知道一次修改有没有帮助，也越容易解释客户付的钱花在了哪里。

客户提什么都做，会不会更容易赚钱？短期可能更容易拿到项目，长期却要看这些要求是否反复出现。每次都为单个客户另写一套，后续维护会越来越重。能让不同客户共同受益的改进，才值得逐渐做成标准功能；特殊要求则需要提前说清费用和维护范围。

对中国做AI产品的团队来说，还有一个很实际的机会：帮助客户把已有业务搬到适合的计算环境里。这里需要懂模型，也需要懂客户的软件、设备和验收要求。机会并不自动来自某种硬件的名字，而来自团队是否能把客户遇到的具体问题解决掉，并承担后续服务。

如果想从这条路开始，可以先选一个自己熟悉的行业和一个足够小的任务。把原来的处理时间、人工检查环节和使用费用记下来，再和客户一起测试新方案。效果稳定、费用算得清，才有条件讨论扩大采购。这样积累的案例，也更容易向下一个客户解释。

最后，说几句真心话

燧原这段经历里，我最关心的是产品怎样进入真实业务。一家芯片公司可以公布新产品，也可以获得投资，最后仍然要有人愿意把正在运行的服务放上去。客户每天遇到的问题，往往比发布会上的演示更琐碎，也更能决定产品有没有下一笔收入。

普通人不用因为看了一个上市故事，就急着买股票或者换工作。如果你已经在用AI做事，可以先把自己熟悉的任务做得更可靠：知道哪里会出错，怎样检查，什么情况需要人工接手。会用工具之外，多理解一点业务和交付，会让你更容易参与真正需要人的项目。

做产品的团队，也不必一开始就面对所有客户。找到愿意一起测试的人，把一个问题解决好，再认真区分哪些经验能复用，哪些只是这家客户的特殊要求。前者继续做成产品，后者把服务成本算清楚，生意才更容易慢慢做大。

腾讯给了燧原重要的订单，市场又给了它继续研发的资金。接下来的问题很具体：更多客户会不会持续采购，让收入增长逐步变成能覆盖投入的生意？我会一直盯着，也希望正在做AI产品的人，都能遇到愿意认真使用、认真反馈、按时付钱的客户。

参考资料

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