作者 | 易逍遥
截至10月31日，摩尔线程、沐曦、燧原科技的三季报全部披露完毕。
这是三家第一次集体交出单季十亿级的收入：第三季度，摩尔线程营收15.52亿元，同比增长1773.92%；沐曦营收15.00亿元，同比增长367.12%；燧原没有单独披露季度收入，用前三季度减半年报倒推，营收约12.12亿元。沐曦和燧原这一个季度的收入，都比自己上半年还多。
利润端也出现了两个第一次。摩尔线程第三季度扣非净利润（剔掉补贴、资产处置这些一次性收益之后剩下的主业利润）为2007万元，主业账面首次转正；沐曦第三季度扣非归母净利润3.08亿元，同比增长261.63%。
代价写在另外两张表上。前三季度，三家经营现金流净额合计流出66.64亿元，相当于同期收入的78.9%；预付款项合计126.22亿元，是同期收入的1.49倍；扣非归母净利润合起来还亏着6.34亿元。
单季收入摩尔线程、沐曦、燧原三家加总已略超寒武纪，但前三季度仍少10.81亿元；三家扣非合亏6.34亿元，寒武纪扣非净利35.23亿元；经营现金流三家净流出66.64亿元，寒武纪为正2.28亿元。收入在追近，利润和现金流的距离没有同步缩小。
一颗AI芯片要交付，得先过三道不在厂商手里的关：晶圆怎么排产，HBM高带宽内存能不能供上，客户已有的软件不改代码能不能跑起来。三家眼下做的其实是同一件事，把当期收入和募来的钱换成上游产能的排队资格。
所以看这三家公司，资产负债表上的预付款和现金流量表上的缺口，比营收和利润更能说明行业走到了哪一步。
营收：三家加起来，还不到一个寒武纪
表1三家2026年1—9月主要财务指标
2026年前三季度，摩尔线程营收32.89亿元，同比增长319.15%；沐曦28.24亿元，增长128.45%；燧原23.32亿元，增长331.74%。三家合计84.45亿元。
参照系是另外两家。寒武纪前三季度营收95.26亿元，同比增长106.76%；海光信息149.55亿元，增长57.58%。三小龙的营收加起来比寒武纪一家还少10.81亿元，不到海光的六成。
利润端的落差更大。摩尔线程归母0.38亿元、扣非亏1.31亿元；沐曦归母6.39亿元、扣非赚2.59亿元（上年同期为亏损3.93亿元）；燧原归母亏7.54亿元、扣非亏7.62亿元。三家扣非合计亏损6.34亿元。同一区间，寒武纪归母37.15亿元、扣非35.23亿元，海光归母28.47亿元。
剔掉非经常性损益，三家里只有沐曦一家还在赚钱。
研发投入上，三家比已经赚钱的公司更狠。前三季度摩尔线程投入13.40亿元，占营收40.7%；沐曦投入8.28亿元，占营收29.33%；燧原没有单独披露这一项。已经盈利的寒武纪，研发投入占营收反而只有12.86%。
现金流更难看。三家前三季度经营现金流净额合计为负的66.64亿元。账上利润最多的寒武纪，这一项也只有正的2.28亿元，相当于净利润的6.1%，第三季度还净流出0.84亿元；海光前三季度为-24.43亿元。
产品：三条路线
表2三家旗舰产品关键规格对照
三家的芯片并不是同一种东西。
摩尔线程是唯一坚持全功能GPU的一家。一颗芯片同时承担AI计算、图形渲染、科学计算和视频编解码，碰上渲染、数字孪生、云桌面这类混合负载，它比较容易插进运营商已有的体系。主力产品MTT S5000基于第四代MUSA架构“平湖”和PH100芯片，公司口径下单卡FP8稠密算力最高1000 TFLOPS，夸娥万卡集群算力10 EFLOPS，面向下一代的新架构“花港”在研。
沐曦把“通用GPU加软件栈加超节点”这条链路走得最完整。曦云C600今年5月量产，144GB HBM3e、带宽3.6TB/s，官方称已跑通全流程国产供应链闭环；曦景S600超节点单机柜64卡全互连，可扩至万卡。
燧原不做通用GPU，走自研GCU架构的DSA专用路线，八年迭代了四代架构、五款云端芯片。三代邃思320累计出货突破16万卡，四代邃思400支持原生FP8与128卡全互联，公司称有望年内完成小规模交付；系统侧有ESL32/64超节点，以及与中兴通讯共研的正交零线缆ESL64-O。它拿通用性去换推理场景的能效与性价比，32.15%的毛利率照样进得了头部互联网客户。另一方面是，2023至2025年燧原加速卡收入八成以上是推理，训练尚未落地，兼顾训练与推理的L600今年9月刚拿到首批回样，还没进入大规模交付。
三家也有一个共同动作：从卖板卡转向卖超节点、机柜和集群。工信部数据显示，截至9月底我国智能算力规模2592 EFLOPS，同比增长146%。竞争的焦点已经从单卡性能挪到了集群协同效率。
生态：兼容CUDA是入场券，不是护城河
面对英伟达的CUDA生态，摩尔线程和沐曦兼容，燧原不兼容。
兼容是分层的。驱动和运行时绑在芯片物理架构上，谁也兼容不了谁；能被兼容的只有工具库层和应用层。
摩尔线程的MUSA对标CUDA 12.8，兼容761个接口、支持PyTorch全部3194个算子，配了MUSIFY迁移工具，也进了vLLM和SGLang的官方支持。沐曦的MXMACA拿4490个真实CUDA项目做测试，4173个可以直接跑通，成功率92.94%，接口命名和内存语义刻意贴着CUDA走。燧原自研TopsRider，不碰兼容，思路是在确定的负载上把效率做高，让客户自己愿意承担迁移成本。愿意陪它改的，目前只有腾讯这一个超大客户。
被叫作国产芯片“扛把子”的华为昇腾走的是全栈自研：达芬奇架构、CANN软件栈、MindSpore框架。它不叫兼容，叫翻译，可覆盖约80%的CUDA API，代价是15%到20%的性能损耗。昇腾的生态规模比三小龙大得多，也已经进入规模交付阶段。
三家和昇腾的差别，说到底在阶段。摩尔线程和沐曦解的是“存量CUDA代码怎么低成本搬过来”，导入快，但要一直追CUDA版本，兼容层本身也有损耗。燧原赌的是“效率足够高，迁移成本可以接受”。昇腾生态最大，迁移的绝对成本也最高。
兼容CUDA能压低的只是第一轮采购的决策成本。到了复购，看的是迁移之后的实际算力利用率。谁能让客户进来之后不后悔，谁才算有生态。
客户： 第一轮看订单，第二轮看复购
客户这一栏，燧原最集中。
腾讯及其关联方持有燧原20.26%的股份，既是第一大股东，也是第一大客户。2025年，燧原对腾讯的直接销售加上通过腾讯指定整机厂商的AVAP模式销售，合计占营收83.79%；前五大客户占比达96.89%。芯片深度嵌在腾讯的在线会议、社交、游戏AI、搜索广告推荐这些推理场景里，腾讯的资本开支节奏直接决定燧原的营收曲线。绑定腾讯让它在早期跑通了商业化，但同等量级的第二个客户还没出现。
摩尔线程的名单最宽，互联网及云服务商、词元服务商、运营商、智算中心、科研政企都在里面。标志性订单是2026年9月与京东云合作建设十万卡全功能GPU集群，国产GPU首次进入头部云厂商的十万卡级核心集群。智算中心侧，无锡惠山国产智算中心一期满载运行，集群上有20多家客户测试或使用。智源研究院曾用它的千卡集群训练具身大脑模型。名单长不等于依赖散：2025年，前五大客户仍然贡献了91.36%的销售额。
沐曦的客户是个金字塔。塔尖是阿里、腾讯、字节跳动等互联网巨头，贡献超60%营收；塔身是新华三、浪潮信息、超讯通信等集成商，往金融、教育、能源这些行业渗透；塔基是覆盖10余个智算集群的算力网络。已经落地的数字是：阿里巴巴智算中心有400台搭载沐曦GPU的服务器在运行，腾讯推荐算法系统部署了6000多张沐曦加速卡。曦云C600首批客户包括国家电网、工商银行、字节跳动、商汤科技等12家头部机构，全国产供应链资质为它进入政务、金融、能源提供了准入基础。前五大客户占比从2022年的100%降到2025年的61.46%，是三小龙中最低的，但塔尖仍占六成以上，互联网大厂的采购节奏还是最大的变量。
三家各有各的集中法。沐曦的集中度在系统性往下走，背后有政企和集成商做缓冲；摩尔线程客户品类最宽，收入还是压在少数大客户和几个重大项目上；燧原订单能见度最高，单一客户依赖也最深。三家都没有披露复购率。第一轮替代可以由政策窗口和股东关系推动，第二轮只能由产品好不好用决定。
瓶颈：三道关卡都不在手里
三张资产负债表上最扎眼的是同一栏：预付款项。燧原77.09亿元，摩尔线程25.99亿元，沐曦23.14亿元，合计126.22亿元，是三家同期收入合计的1.49倍。现金压力和存货膨胀指向同一个约束。先进制程、先进封装、HBM，这三道关卡都不由国产GPU厂商自己说了算。
第一道是晶圆。燧原用中芯国际7nm加长电科技封装，是三家里国产化程度最高的一条线，代价是接受国内代工厂当下的工艺上限和排产节奏。摩尔线程、沐曦的先进制程同样受制于代工产能，能拿到多少晶圆，直接决定能确认多少收入。
第二道是先进封装，也就是把多颗芯片拼在一起的环节。这类产能本身就是稀缺资源，抢的是和AI服务器同一批产线。谁能排上队，谁才有下一代产品问世。
第三道是HBM。沐曦C600和燧原L600都堆到了144GB HBM3e、3.6TB/s，摩尔线程S5000是80GB HBM3。显存差一倍，能装下的模型规模和推理吞吐就不是一个量级，而2026年HBM3e的供给全球都紧。
三家给出的应对措施一样：提前把现金换成产能。摩尔线程前三季度营收32.89亿元，同期存货升到33.63亿元，比年初增加20.31亿元；经营现金流净流出33.09亿元，其中20.31亿元压在存货上，占61%。这些钱买的是晶圆和HBM的位置。
燧原的现金也是这么花掉的，经营现金流-20.17亿元。S60已规模出货，L600已回片待批量交付，中间这段备货期必然消耗现金。它53.24%的资产负债率是三家里最高的，说明除了股权融资，也在用负债撑这段周期。
沐曦的报表最干净：资产负债率6.15%，经营现金流-13.38亿元，三家里流出最少。但缺口和营收规模不匹配，说明它的回款质量或预付策略比另外两家保守。保守的好处是抗风险能力强，代价是抢产能的时候出手不够快。
这一轮是各家在备货赌产能，花钱把未来的供给买成确定的。谁先订下2027年的产能、在保供上稳住，谁才有资格谈产品竞争力。
三小龙在牌桌上的真实位置
把三家放回牌桌。2026年前三季度，三小龙营收合计84.45亿元，是海光的56%、寒武纪的89%。利润端差距更大，三家扣非合计亏损6.34亿元，而寒武纪一家归母利润37.15亿元、扣非净利35.23亿元，海光归母利润28.47亿元。
换成IDC按出货量的口径，位置更清楚。2026年上半年，中国数据中心AI加速器总出货约200.8万颗，前十家如下。
表3 2026年上半年中国数据中心AI加速器厂商出货量前十（IDC，按出货量口径）
前十合计出货178.2万颗，占整体200.8万颗的88.7%（据上表测算）。三小龙里两家进前十，一家在门外。摩尔线程以5.6万颗、2.8%的份额排在第七，是国产GPU厂商中出货量最高的一家；沐曦以2.6万颗、1.3%排在第九。燧原科技不在前十之列，出货量约0.9万颗，份额0.4%，排在第13位，与天数智芯并列。燧原出货量偏低跟它的收入结构有关：收入高度集中于腾讯的推理场景，卡单价高、项目集中，按“颗数”计天然不占优势。按收入计和按颗数计，是两套不同的计量逻辑。
非GPU市场中，华为、平头哥、昆仑芯、寒武纪四家合计拿走了95%的份额。前十名里，昇腾、平头哥、寒武纪、昆仑芯、清微智能都属于非GPU或专用加速路线，英伟达和AMD是海外GPU。
国产替代在经济性上已经成立，剩下的问题是迁移成本。英伟达在华受限后，H200单卡被附加合规成本，渠道报价卖到30万-40万元；同性能国产卡定价6万-18万元。摩根士丹利预计中国AI芯片自给率从2025年的35%升到2026年的45%，2027年达68%。要不要换已经不是问题，问题是换谁的、换得起多少迁移成本。前半个由供给决定，后半个由生态决定。
行业真正的瓶颈在供货，不在需求。昇腾当前的主力旗舰910C卡在中芯国际7nm良率与HBM供应这两重瓶颈上。华为轮值董事长徐直军在今年9月华为全联接大会上说，他相信基于新一代产品950DT的训练表现非常不错，明年大量模型的训练会构筑在950DT超节点上，但制约它进一步推广的是供货能力，目前昇腾满足国内市场需求还远远不足，“现在能产多少就供多少，我们希望产业链加快扩产，快一点、多产一点”。这句话对整个国产算力行业都成立，三小龙的存货和现金流数据也印证了。
2026年的中国算力，已经能自己造出芯片、自己建起万卡集群、自己跑通主流大模型。缺的不是设计能力，是产能、是良率，是一套让开发者一行代码都不用改的软件栈。前两样可以用钱和订单换时间，第三样只能一年一年熬。
热门跟贴