海光、寒武纪、摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯近期陆续披露2026年半年报，刚上市的燧原科技也在招股书中更新了同期数据。七家公司上半年合计收入约214.6亿元，接近上年同期的两倍。收入几乎全线走高，其中寒武纪增长108.13％，摩尔线程增长147.42％，天数智芯增长191.6％，燧原科技增长约279％，壁仞科技在低基数上增长1997.6％。
多家公司的半年收入已超过去年全年。摩尔线程上半年收入17.36亿元，高于2025年全年的15.06亿元；壁仞上半年收入12.36亿元，同样超过去年全年；燧原11.20亿元的半年收入，超过上年全年的9.90亿元。海光和沐曦的增速分别为66.52％和44.67％，也明显高于大多数成熟芯片公司。这一组数据表明，国产AI芯片厂商的业务规模正在跨台阶，从小批量测试、项目验证走向更大规模的产品和集群交付。
收入集体增长的同时，盈利能力并未同步收敛，盈利阵营与投入阵营开始分化。海光与寒武纪已进入规模化主营盈利阶段，寒武纪归母净利润在七家公司中最高。摩尔线程和沐曦处在盈亏平衡线附近，摩尔线程归母净亏损收窄至1156万元，沐曦半年度扣非归母净利润亏损0.49亿元。壁仞科技上半年毛利5.27亿元，研发投入8.04亿元；燧原科技净亏损6.30亿元，仍处于产品和客户共同扩张阶段。
毛利率方面，国产AI芯片放量后并未普遍陷入低价换市场。寒武纪上半年综合毛利率55.25％，二季度进一步升至56.10％；沐曦毛利率约57.22％，同比微增约1.1个百分点；摩尔线程毛利率56.95％。三家公司维持在55％以上，显示在供需偏紧的市场中仍保有一定议价能力。天数智芯整体毛利率则从上年同期约50.1％降至17.2％，产品结构调整的影响较为明显。
研发投入是芯片行业的常态。摩尔线程、沐曦、壁仞、天数智芯和燧原上半年研发投入分别为7.69亿元、5.25亿元、8.04亿元、5.59亿元和6.40亿元，合计约32.97亿元，相当于五家公司同期合计收入的约52％。寒武纪上半年研发费用约7.03亿元，与摩尔线程、壁仞处于相近量级，其利润表现更多说明既有产品已进入规模交付和利润释放期。费用率更能反映阶段差异：摩尔线程和沐曦的研发费用率分别为44.3％和39.65％，壁仞、天数智芯和燧原分别约为65％、59.1％和57.1％。
需求端的信号同样明确。据央视财经报道，国产算力芯片正在“爆单”，部分产品交付排期已延至一年后，国内算力需求达到供给的10倍以上。多家算力服务商称，订单已连续两年保持高速增长，部分企业过去一年多的客户数量增长约10倍。需求沿产业链向上游传导，芯片、服务器、存储和封装环节均出现紧张。
供给紧张背后，是国产芯片开始承接真实的大流量服务。8月下旬，智谱披露GLM-5系列首个原生多模态模型GLM-5.3-Flash的部署细节：全部线上流量由10万张国产芯片承载。模型正式发布前，智谱以匿名身份在OpenRouter、OpenCode两大海外平台测试，累计token调用量达到62T，相关请求流量全部由国产芯片提供算力。经过底层架构改造和推理服务优化，集群硬件效率与单token成本已达到主流英伟达GPU的相当水平。智谱在公告中表示，这证明国产芯片完全可以在大规模场景下高效、经济地支撑前沿模型的推理需求。这类案例检验的不只是峰值算力，还包括并发调度、芯片间通信、故障恢复、模型适配和成本控制，客户采购标准因此从单卡性能延伸到整套系统的可用性。
需求结构也在同步变化。训练集群仍是大额采购来源，推理则随搜索、推荐、智能客服、内容生成和企业智能体的使用持续释放，成为更稳定、更高频的算力消耗。天数智芯的收入结构已呈现这一曲线：2026年上半年推理系列收入6.54亿元，同比增长651.8％，超过训练系列的2.62亿元，并接近2025年全年推理收入的两倍。公司称高阶版本产品销量和售价提升共同带动了推理业务增长。对国产芯片企业而言，推理市场打开了训练之外的第二个入口。
从半年报看，国产AI芯片的商业化已形成较清晰的系统路径：云端产品提供标准化收入，集群交付放大单笔订单，行业生态拓展客户半径，软件适配和持续服务决定复购深度。寒武纪上半年云端产品线收入59.94亿元，占总营收99.98％；海光DCU完成400余款主流大模型适配，依托CPU与DCU协同进入云服务商和智算中心；摩尔线程上半年云端产品收入约16.9亿元，占总收入97.49％，MTT S5000量产与夸娥智算集群交付成为增长主力，3月披露的6.60亿元夸娥智算集群销售合同已在上半年全部交付并确认收入。9月9日，京东云宣布与摩尔线程等伙伴打造国产万卡集群，并规划建设十万卡全功能GPU集群。沐曦提出“1+6+X”产业生态战略，全国产工艺的曦云C600于5月实现量产，GPU已在千卡规模集群实现商业化应用。壁仞科技R100系列切入智算中心、运营商和大模型客户，并与上海仪电、曦智科技、中兴通讯联合发布商用版“光跃”光互连光交换GPU超节点，已实现数千卡规模部署。
综合半年报数据，国产AI芯片公司已集体跨过从样片、测试到批量交付的门槛，竞争焦点从投入强度转向兑现能力。在算力需求达到供给10倍以上的背景下，能否形成可量产的产品、进入规模集群并带来连续订单，将决定各家公司下一阶段的财报表现。
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