散户配资在线登录寒武纪，最新发声

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　　上市以来首次实现连续两季度盈利，一季度营收同比上升4230.22%,2024年全年股价涨幅超380%，市值频频站上3000亿元......伴随着喝彩、意外、争议，以及AI芯片产业前所未有的机遇与挑战，曾经连续8年累计亏损54亿元的寒武纪，在迎来盈利里程碑后更受市场关注。

　　盈利能否延续？如何保持技术领先？在5月12日举行的2024年度暨2025年第一季度业绩说明会中，寒武纪董事长、总经理陈天石等就市场关注的客户、存货、50亿元定增及研发重心等作出回应。

　　产品力获行业客户广泛认可

　　寒武纪2024年第四季度和2025年第一季度分别实现归母净利润2.72亿元和3.55亿元，这是2020年7月上市以来首次实现连续两个季度盈利。2025年第一季度11.11亿元的营业收入，创下了公司单季度最高收入的纪录，同比增长4230.22%，较2024年第四季度环比上升12.36%。

　　2024年度，公司实现营业收入11.74亿元，同比增长65.56%。2024年度，归母净利润-4.52亿元，同比亏损收窄3.96亿元，收窄46.69%。

　　寒武纪2016年成立以来，一直专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片，让机器更好地理解和服务人类。公司的主营业务是应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售，主要产品包括云端智能芯片及板卡、智能整机、边缘智能芯片及板卡、终端智能处理器IP以及与上述产品的配套基础系统软件。

　　虽然寒武纪此次并未给出下一季度的业绩预期，但财报中存货及预付账款的大幅提升，被业内视为寒武纪需求端景气度和自身供应链韧性的积极指引。公司2025年一季度末存货27.55亿元，2024年、2023年年末分别为17.74亿元、1亿元；2025年一季度末预付账款9.73亿元，2024年、2023年年末分别为7.74亿元、1.48亿元。

　　“2024年，公司本期存货较上期期末大幅上涨，主要系本期委托加工物资增加所致。公司本期预付账款较上期期末大幅上涨，主要系对供应商的预付款项增加所致。”陈天石说。

　　寒武纪客户集中度较高是市场关注的主要风险之一。年报显示，近三年，寒武纪前五大客户的销售金额合计占营业收入比例分别为84.94%、92.36%和94.63%。若公司主要客户经营发生变动或者需求放缓，可能给公司业绩带来不利影响。此外，公司面临着新客户拓展的业务开发压力，如果新客户拓展情况未达到预期，亦会对公司经营业绩造成一定不利影响。

　　据介绍，目前公司市场拓展的重点领域包括金融、运营商、互联网、大模型、智慧矿山、智慧粮仓。

　　对于新客户拓展的情况，陈天石表示，公司持续进行业务拓展，依托于智能芯片产品及其配套软件平台的技术领先优势，公司的产品力获得了行业客户的广泛认可。

　　围绕大模型加大研发投入

　　近日，寒武纪发布公告称，拟向特定对象发行A股股票募集资金总额不超过49.8亿元，扣除发行费用后，实际募集资金将用于面向大模型的芯片平台项目、面向大模型的软件平台项目和补充流动资金。

　　陈天石表示，本次再融资中，面向大模型的芯片平台项目将面向大模型技术演进对智能芯片的创新需求，拟开展面向大模型的智能处理器技术创新突破；拟研发覆盖不同类型大模型任务场景的系列化芯片产品；拟建设先进封装技术平台，灵活高效地支撑不同场景下差异化产品的封装，增强智能算力硬件产品对未来大模型技术发展新需求的适应性，全面提升公司在复杂大模型应用场景下的技术和产品综合实力。

　　面向大模型的软件平台项目将面向大模型技术和应用发展需求，基于公司智能芯片的硬件架构特点，在高并行度、高计算效率、高存储效率等大模型技术重点需求领域，开展相应的优化策略、软件算法以及软件工具等创新研究；并建设面向大模型的软件平台，平台将涵盖灵活编译系统、训练平台以及推理平台三大功能模块，以提升公司智能芯片的易用性和适应性，支撑服务从大模型的算法开发到应用部署的全业务流程。

　　财报显示，2024年，寒武纪研发投入为10.72亿元，研发投入占营业收入比例为91.30%。2025年第一季度，公司的研发投入为2.35亿元，同比增加38.33%。

　　在研发进展方面，寒武纪新一代智能处理器微架构和指令集正在研发中，持续迭代优化基础系统软件平台。其中，训练软件平台以客户需求牵引新增功能及通用性支持，大力推进大模型业务的支持和优化；推理软件平台在大模型适配、开源生态建设及易用性优化、大模型推理解决方案等方面均取得一定的进展。

　　就2025年的研发重心，陈天石表示，在硬件研发方面，持续优化芯片架构设计，提升对自然语言处理大模型、视频图像生成大模型以及垂直类大模型的训练推理等场景的适配能力散户配资在线登录，在编程灵活性、易用性、性能、功耗、面积等方面提升产品竞争力。在软件生态方面，针对大模型训练和推理应用场景进行持续优化，完善基础系统软件平台功能，提升公司软件平台的易用性和稳定性，全面提升公司产品在训练和推理场景中的竞争优势。

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