壁仞科技营收增长近 2,000%，出口管制重塑中国 AI 芯片市场

2026 年上半年，随着中国买家采购更多国产设计的 AI 加速器，壁仞科技营收同比增长 1,997.6%。这家上海芯片公司实现营收 12.36 亿元人民币，约合 1.84 亿美元；而一年前为 5,890 万元人民币。

这一增长并不意味着壁仞科技已经在规模、性能或软件采用率上追上 Nvidia。它反映的是更直接的变化：对美国处理器的限制、出口许可证的不确定性，以及中国的采购政策，为此前难以获得大批量订单的国内供应商创造了机会。

这一转变令 Nvidia 和 AMD 在一个它们曾凭借经改造、符合出口规定的产品服务的市场中承受压力。它也考验着壁仞科技能否在投入高昂的硬件、网络和软件研发的同时，将政策驱动的需求转化为可持续的计算平台。

壁仞科技营收增长伴随利润率改善和亏损收窄

壁仞科技将不断增长的加速器出货量转化为规模大得多的业务，但距离盈利仍相去甚远。

壁仞科技于 8 月 28 日公布中期业绩，涵盖截至 2026 年 6 月 30 日的六个月。根据公司的中期业绩，其营收从 5,890 万元人民币增长至 12.36 亿元人民币。

毛利润达到 5.271 亿元人民币，约合 7,860 万美元。毛利率从 31.9% 提升至 42.7%，提高了 10.8 个百分点。

这些数字的重要性超过单看醒目的增长率。一家公司的起始营收极低时，便可能实现惊人的百分比增长。壁仞科技 2025 年的比较基数不足其最新半年度营收的二十分之一。

利润率的扩张表明，更高的出货量带来了一定的经营杠杆。壁仞科技在扩大销售的同时，从每单位营收中获得了更多毛利润。

公司仍录得 3.77 亿元人民币亏损，约合 5,620 万美元。尽管较一年前大幅收窄，但仍约相当于营收的 30%。

研发支出增长 40.7%，达到 8.044 亿元人民币。这项投入覆盖处理器、软件、光互连和整机柜级计算系统。

AI 加速器是针对机器学习模型所使用的矩阵计算进行优化的处理器。销售芯片只是这项业务的一部分。客户还需要服务器、网络、编译器、软件库、模型支持和可靠的技术服务。

壁仞科技表示，其客户群包括互联网平台、AI 模型开发商和数据中心运营商。根据其财务披露，公司在报告期内开始向头部互联网客户批量交付产品。

这一客户结构表明，壁仞科技正从试点部署走向更广泛应用。不过，公司尚未公开足够的工作负载层面数据，无法确认客户对其处理器的实际使用范围有多广。

因此，上半年的业绩标志着一次商业化转型，而非已经取得的全面胜利。壁仞科技已从有限的早期营收，发展到具有实质意义的出货量、更高的利润率和可复制的基础设施销售。

与全球加速器供应商相比，其绝对规模仍然有限。重要变化在于，壁仞科技如今已有足够营收，可通过自身运营为部分扩张提供资金，而不再完全依赖外部资本。

这也构成了本文的核心张力：旨在限制中国获得先进计算能力的同一套管制措施，反而帮助一家中国加速器供应商创造了受保护的需求。

出口管制为何为国产 AI 芯片创造了机会

出口管制限制了美国硬件，而反复变化的政策也使国内供应对中国买家更具价值。

美国于 2022 年 10 月开始收紧对华先进计算产品出口。相关限制针对拥有足够计算性能和互连能力、可支持先进 AI 系统的处理器。

Nvidia 随后为中国客户开发了经改造的 A800 和 H800 处理器。2023 年 10 月更新的规则限制了这些产品，促使 Nvidia 推出性能较低的 H20。

美国商务部还在 2023 年 10 月将壁仞科技及相关实体列入实体清单。这一指定要求向该公司提供受管制美国技术的供应商取得许可证。

这项措施旨在限制壁仞科技获得先进生产能力。由于现代加速器依赖先进晶圆代工、封装、存储器和电子设计软件，它给制造带来了严峻挑战。

这些限制影响了竞争格局的双方。美国供应商失去了对中国客户稳定、可预期的准入，而壁仞科技获得构建产品所需国际供应链的渠道也进一步收紧。

第二次冲击出现在 2025 年 4 月。Nvidia 在一份监管文件中披露，美国政府告知该公司，向中国出口 H20 处理器将需要许可证。

Nvidia 针对 H20 库存和采购承诺计入了 45 亿美元费用。公司还警告称，相关管制可能促使客户购买竞争产品或开发内部替代方案。

这项警告准确描述了随后发生的情况。中国科技公司几乎没有理由将长期基础设施规划建立在可能因下一次许可决定而无法供应的处理器之上。

此后，华盛顿方面允许部分销售恢复。Nvidia 和 AMD 于 2025 年 7 月表示，预计将分别获得 H20 和 MI308 出货许可证。

2026 年 1 月，美国当局为向获批的中国商业客户出口 Nvidia H200 处理器设立了有条件路径。相关规则包括供应、审查和最终用途要求。

这一变化并未恢复旧有市场。中国监管机构和买家已经加大对国产硬件的支持，同时未来许可证和进口审批仍存在不确定性。

结果并非 Nvidia 和 AMD 的彻底退出，而是它们失去了可靠的市场准入。对于规划多年期计算集群的客户而言，这一点几乎同样重要。

数据中心运营商无法在部署后轻易更换加速器。硬件选择会影响服务器设计、网络拓扑、开发工具、模型优化、维护以及未来的容量采购。

因此，每一次政策反复都提高了国内供应路线图的价值。本地设计的处理器或许在某些工作负载上落后于 Nvidia，但在中国境内可能提供更确定的采购保障。

根据壁仞科技的申报文件及加速器分析所总结的报道，其销售额从 2025 年下半年开始加速增长。这一时间点与美国处理器供应不确定性的上升相吻合。

出口管制并非唯一原因。中国生成式 AI 市场不断扩张，模型开发商需要更多推理能力，公共计算项目也更倾向采用国产技术。

不过，这些管制改变了采购激励。性能仍然重要，但买家也开始将供应连续性和监管风险视为核心基础设施要求。

这正是壁仞科技营收增长的意义所在：它不只是一次有利的同比比较，也衡量了地缘政治风险如何进入日常的数据中心采购决策。

壁仞科技营收增长揭示 Nvidia 在中国市场的逆转

核心竞争已不再是壁仞科技与 Nvidia 在单一基准测试上的较量，而是国内可获得性与 Nvidia 受限平台领导地位之间的竞争。

Nvidia 通过高性能处理器和 CUDA——其用于 GPU 编程的软件平台——建立了自身地位。CUDA 为开发者提供了库、工具、文档，以及针对众多 AI 工作负载优化的支持。

这一生态系统仍是重大优势。一款处理器在纸面上可能具备竞争力，但要高效运行生产级模型，仍可能需要大量工程工作。

Nvidia 曾在中国先进 AI 加速器市场占据主导地位。然而，随着华盛顿扩大管制范围，其可供应的产品阵容不断变化，公司也持续设计符合规定的替代产品。

首席执行官黄仁勋于 2025 年 10 月表示，Nvidia 在相关中国市场的份额已从约 95% 降至零。由于定义和时间段各不相同，这一说法不应被视为完整的市场衡量结果。

美联社报道的 Bernstein 后续估算显示，Nvidia 在 2025 年约占中国 AI 芯片市场的 40%。Bernstein 预计，这一份额将在 2026 年降至约 8%。美联社

这一差异说明了衡量该市场的困难。分析师可能统计已安装硬件、当前出货量、获批产品、灰色市场设备，或不同类别的加速器。

市场走向比精确百分比更清晰。随着 Huawei 和其他中国供应商扩大出货量，Nvidia 失去了大量市场份额。

Huawei 是实力最强的国内竞争对手，拥有比壁仞科技更广泛的产品和系统组合。Cambricon、Hygon、Moore Threads 和 MetaX 也在争夺 AI 计算预算。

壁仞科技的定位取决于其能否提供可信的通用 GPU 平台。GPGPU 利用高度并行的处理器核心，处理传统图形之外的计算任务。

公司于 2022 年推出首批 BR100 系列产品。此后，壁仞科技开发了 BR200 系列，并计划在 2026 年下半年批量出货 BR300 系列产品。

Jon Peddie Research 表示，壁仞科技的扩张战略依赖于提升每瓦性能、整合国内供应链，以及更贴近中国语言模型的优化。这些仍属于分析师评估和面向公司的预测，而非独立的生产基准测试。

Nvidia 仍保有多项优势。其软件拥有庞大的开发者群体，处理器支持成熟工具，系统也能够扩展至要求严苛的训练集群。

壁仞科技无需消除这些优势，便能赢得国内订单。它需要为中国客户当前必须部署的工作负载提供足够性能、可接受的软件迁移方案和可靠交付。

AI 推理便是这样的机会之一。推理是指运行已训练模型以响应请求、生成内容或驱动应用的过程。

训练前沿模型需要庞大的集群和复杂的互连能力。推理则涵盖更广泛的性能需求，也可能更有利于针对特定模型或部署模式优化的芯片。

中国模型开发商也可以围绕本地可获得的硬件调整软件。这种协同降低了采用较不成熟编程栈的小型芯片供应商所面临的劣势。

因此，这场竞争涉及两种不同的承诺。Nvidia 提供拥有领先硬件的成熟全球平台，而壁仞科技则提供出口不确定性较低的国内路径。

出口限制使第二项承诺具有了商业价值，也促使客户承担原本可能会避免的迁移成本。

对 Nvidia 和 AMD 而言，损失不止是一批错失的出货。每一个国内集群都会培养工程团队、优化模型代码、建立采购关系，并形成对兼容升级产品的未来需求。

一旦这种生态形成，即使出口规则放宽，也不能保证客户会回归。美国供应商必须克服采购政策、转换成本，以及供应渠道可能再次中断的担忧。

中国 AI 芯片转向不止于一家供应商

Biren 正受益于全市场的本土化努力，而非独自占据国内加速器市场。

中国对 AI 基础设施的需求正覆盖云平台、模型开发商、电信公司和国家支持的算力中心。这些客户既需要训练能力，也需要不断增长的推理硬件规模。

Huawei 通过 Ascend 处理器和大型计算系统引领国内应对。分析师曾将部分 Ascend 配置与 Nvidia 硬件进行比较，不过实际工作负载表现取决于软件和集群设计。

Bernstein 估计，Huawei 在 2025 年占据了中国 AI 芯片市场约 40% 的份额，并预计其份额将在 2026 年达到约 50%。

Cambricon 同样受益于中国加速器需求。Moore Threads 和 MetaX 已进入公开市场，让投资者对该领域拥有更多财务可见度。

不断扩大的供应商群体限制了 Biren 的定价能力和客户触达范围。寻求国产技术的中国买家可以在多种架构之间选择，而非接受单一的国家级替代方案。

软件兼容性将影响这些选择。每增加一种加速器架构，框架开发者、模型团队和数据中心运营商就要承担更多集成工作。

Biren 正在为训练和推理开发软件栈，但已安装的硬件本身并不能证明软件已足够成熟。客户需要可靠的编译器、调试工具、通信库，以及针对特定模型的优化。

网络互连构成另一项挑战。大型 AI 系统连接着数千个处理器，数据在处理器之间传输效率不佳时，集群性能就会下降。

Biren 正投资于采用光互连的机架级系统，通过光链路在计算组件之间传输数据。该公司表示，这些系统将支持更高密度、更高效率的集群。

这一策略呼应了行业从销售单个处理器转向交付完整 AI 工厂的趋势。Nvidia 将 GPU、网络、CPU、软件和参考系统整合到同一平台中。

Huawei 同样主推集成式集群，而不是独立芯片。Biren 必须在系统层面展开竞争，因为中国客户无法只在为 Nvidia 设计的环境中替换一个处理器。

国内市场还获得了政策支持。中国有关部门鼓励买家采用本土设计的半导体，并减少对美国技术的依赖。

政策支持可以加速部署，但无法消除技术约束。客户仍会衡量运行时间、能耗、模型准确性、利用率，以及启动工作负载所需的工程时间。

Biren 更高的毛利率表明，其商业模式在上半年有所改善。但这并不能说明这些利润率能否在更激烈的国内竞争中维持。

大型客户可以谈判更优惠的条款，尤其是在供应商需要标志性部署时。如果新加速器需要先进封装或昂贵的内存，产品迭代也可能推高成本。

Biren 的收入构成在此尤为重要。客户接收大型集群时，硬件销售可能带来季度收入的大幅波动，因此单个报告期并非衡量持续需求的可靠指标。

服务收入、软件采用情况和重复订单将为持续性提供更有力的证据。Biren 尚未披露足够细节，无法区分这些因素在其客户群中的影响。

该公司于 2026 年 1 月进入香港公开市场，为研发、产能和商业化筹集资金。上市带来了更高的信息披露义务，也让投资者更清晰地看到其亏损情况。

这笔融资为推进 BR300 开发和更大规模系统部署提供了空间。同时，随着异常疲弱的 2025 年对比基数消失，它也提高了市场对持续增长的预期。

因此，Biren 上半年的表现应被视为国内需求的证据，而不是某一家供应商已赢得市场的证明。

2,000% 这一数字未能证明什么

Biren 报告的增长验证了客户需求，但并不能证明其实现了技术对等、制造保障或可持续盈利。

第一个限制是基数效应。由于上年同期收入仅为 5,890 万元人民币，收入才实现了近 20 倍增长。

即便 Biren 明年增加相同的绝对金额，其百分比增长也会低得多。未来报告必须显示，客户是否会在更大的基数上继续扩大部署。

第二个限制是持续亏损。Biren 上半年研发支出为 8.044 亿元人民币，比其毛利润高出逾 2.77 亿元人民币。

这项支出反映了在芯片、软件、系统和互连领域竞争的成本。过快削减投入可能削弱 Biren 的产品路线图，而维持投入则需要更多现金。

第三个限制涉及制造。Biren 受到美国实体清单限制，而先进加速器需要专业的制造、封装和高带宽内存。

美国规则直接适用于受控的美国产品，也可涵盖使用美国技术制造的部分外国生产产品。自 2022 年以来，先进计算规则已历经多次更新并不断扩大。

Biren 表示，已在供应链的重要环节 확보产能。投资者仍需看到证据，证明这些产能能够在没有重大良率、封装或内存限制的情况下支撑 BR300 的出货规模。

第四个限制是性能透明度。供应商规格并不能说明硬件在真实生产工作负载中的表现。

有意义的比较需要测量吞吐量、延迟、能耗、集群扩展能力、可靠性和软件迁移成本，并应覆盖在可比运行条件下广泛使用的模型。

Biren 尚未公布足够的独立测试，以证明其与 Nvidia 最新、全球可获得系统之间具有广泛的性能对等性。其销售增长表明，部分客户认为该平台可用，而非所有性能差距均已弥合。

第五个限制是对政策的依赖。国内采购规则以及美国供应受限，强化了 Biren 的市场地位。

美国许可政策或中国进口政策的再次变化，都可能改变竞争格局。Nvidia 在 2026 年获得部分 H200 出货的有条件批准，表明市场准入仍可因政治因素而调整。

中国仍可能限制或不鼓励这些进口。有关部门可能会在处理器性能之外，同时考量安全性、依赖程度、国内产能和谈判筹码。

美国自身也面临权衡。限制先进芯片可减缓对领先系统的直接获取，却可能将需求、工程投入和资本引向中国替代方案。

美国商务部表示，其管制措施旨在应对涉及军事应用、先进 AI 和超级计算的国家安全风险。Biren 的商业进展并不能回答这些安全目标是否正在实现。

它也不能证明出口管制已经失败。Biren 或许获得了客户，但其制造技术和高端性能仍受到限制。

结果是一个分化的局面。管制措施可以削弱中国获取最佳外国硬件的能力，同时加速对能力较弱的国产替代品的需求。

随着时间推移，这些替代品带来的收入可为更先进的芯片、软件和系统提供资金。这一反馈循环正是 Biren 收入增长所揭示的战略逆转。

三个信号将显示 Biren 能否延续这一转变

下一项考验在于，Biren 能否将一个异常出色的报告期转化为重复部署、可扩展产品和可信的盈利路径。

第一个信号是 BR300 的量产交付。Biren 和 Jon Peddie Research 预计，新一代处理器将在 2026 年下半年开始批量出货。

投资者应关注具名部署、重复采购，以及客户是否会在评估集群之外使用 BR300 系统的证据。量产基准测试将使这些公告更具意义。

如能按时爬坡并获得重复订单，将强化 Biren 已建立持久加速器平台的判断。延迟或仅限于小规模试点，则可能表明上半年收入高度依赖现有产品和集中式项目。

第二个信号是收入、毛利率与研发支出之间的关系。Biren 42.7% 的毛利率明显改善，但研发支出仍高于毛利润。

下一份财报应揭示，更高的销售额能否产生足够毛利润来缩小运营亏损。若 Biren 披露相关数据，投资者还应审视客户集中度和合同负债。

收入增长若伴随稳定利润率和更小亏损，将支持管理层的规模化战略。利润率下滑或亏损再次扩大，则会暴露争取国内市场份额的成本。

第三个信号是围绕 Nvidia 和 AMD 的政策回应。附条件的出口许可证本身并不保证出货，因为中国的批准和客户需求同样决定市场准入。

Nvidia 一直主张，获批的商业销售有助于维护美国就业和技术领导地位。批评者则认为，尽管存在最终用途限制，先进出口仍可能增强中国的 AI 能力。

新的美国规则、中国采购指引，或一笔针对美国处理器的大额订单，都将立即影响 Biren 的机会。稳定的限制将给予国内供应商更多时间来改进软件并巩固客户关系。

读者应将 Biren 的业绩视为可衡量的转变，而非最终定论。该公司已经展现出需求、更高利润率和大得多的出货规模。

它尚未证明能够持续盈利、在独立测试中具备性能领先优势，或能够免受供应约束影响。这些缺口使接下来两个报告期比 1,997.6% 的标题数字更重要。

对开发者和企业买家而言，实际问题已经在变化。硬件选择如今除基准性能外，还涉及可获得性、政策风险、软件可移植性和长期支持。

评估中国 AI 基础设施的团队应跟踪真实部署、迁移投入和利用率，而不是依赖供应商规格。可搜索的工程知识库可帮助采购和部署团队保留这些评估记录。

BR300 客户会扩大其集群吗？Biren 的毛利润会开始承担其研发负担吗？这两个结果将决定 Biren 的收入增长究竟标志着持久的市场转移，还是一个非凡的开篇。