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合肥又一AI芯片獨角獸，酷芯微豪賭萬億AI硬件風口

2026年1月28日，酷芯微電子向港交所遞交上市申請。 $酷芯微電子(臨時代碼) (811106.HK)$

這家成立於2011年的公司，最初以無人機圖傳芯片切入市場，長期深耕通信與專用計算領域。如今，其核心產品已轉向視覺處理AI SoC，業務重心也隨之從圖像傳輸延伸至端側智能計算。

轉型背後，是行業需求的結構性轉變。

過去幾年，AI產業的關注焦點集中在雲端訓練能力與模型規模；而隨着模型逐步成熟，行業開始更加關注推理部署、成本效率與場景滲透。

在這一變化下，端側算力的重要性被重新評估。酷芯微的IPO，某種程度上，正站在這一產業遷移節點之上。

01、端側推理崛起，AI SOC引發關注

2011年，酷芯微在合肥成立。

核心創始團隊來自復旦大學微電子專業，技術底色濃厚。

彼時，深度學習尚未興起，端側AI幾乎不存在市場空間，真正迎來爆發的，是民用無人機。

隨着大疆創新將無人機重新定義爲「飛行相機」，遠距離高清圖像傳輸成爲了核心技術瓶頸。但當時市面上，並沒有能夠滿足其需求的穩定數字圖傳芯片。

2013年，公司推出業內首款量產遠距離數字高清視頻傳輸解決方案，率先解決民用無人機遠距離高清圖傳難題。在大疆實現自研芯片量產之前，酷芯微長期是其核心圖傳芯片供應商。

這一選擇在當時並不「性感」，卻極具工程導向。

隨着機器人與無人系統的發展，僅提供圖像傳輸已難以滿足行業需求。2014年起，公司開始加大在機器人感知與智能計算方向的投入，與通信與傳輸能力結合，逐步構建起感知、計算、傳輸三大核心技術體系。

2017年10月，酷芯微推出首代28nm AI SoC AR92系列，正式切入端側智能計算。

這一轉向，在事後看來，恰好踩中了AI產業結構性遷移的起點。

過去數年，AI的主流敘事高度集中於雲端：算力規模、大模型訓練、參數數量構成了行業競爭的核心指標。但當前，行業焦點開始從雲端向端側傾斜。

實際上，轉變並非源於AI訓練需求的消失，而是AI價值結構的重新分配。

一方面，端側設備數量正在快速擴張。根據ABI Research的預測，到2028年，基於中小模型的端側AI設備規模將達到40億台，年複合增長率約32%；到2030年，約75%的AIoT設備將採用高能效比的專用硬件。

另一方面，端側推理在隱私保護、實時性與離線可靠性方面具備天然優勢，尤其適用於自動駕駛、無人機、野外作業等弱網絡甚至無網絡環境。

更重要的是，隨着模型逐步成熟，AI的新增需求正從「更強的訓練能力」，轉向「更大規模、更高頻次的推理部署」。

從需求結構來看，高盛預計，至2026年，全球AI訓練與推理需求將基本持平；此後，推理需求佔比持續提升，至2028年，推理需求約佔55%，訓練需求約佔45%。

數據來源：高盛集團

在收入端，這一趨勢更加直接。高盛預計，2026年，中國推理類AI GPU收入將首次超過訓練類GPU，佔比分別爲55%與45%；至2028年，推理相關收入或將提升至62%，而訓練相關收入則降至38%。

這意味着，AI產業正在從「集中式訓練驅動」，轉向「分佈式推理變現」的新階段。

在這一結構下，算力不再只存在於雲端數據中心，而是被拆解並嵌入進大量終端設備。而AI SoC芯片，也成爲端側推理最關鍵的基礎設施。

2026年1月28日，酷芯微正式向港交所遞交主板上市申請。官網顯示，酷芯微以通信、端側芯片及其解決方案賦能產業智能升級。

然而，AI SOC賽道並非一馬平川。

02、關於賽道固有挑戰

事實上，AI SoC賽道，並非簡單的「AI+芯片」疊加，而是一條技術、生態與資本強度高度耦合的複雜路徑。

首先，技術要求遠高於其他芯片。

一方面，AI對於算力的要求極高；另一方面，端側芯片往往功耗受限。如何在維持低功耗的同時提供足夠的算力，是設計的核心難題。

另外，投中網對於芯片行業人士的採訪指出，AI芯片的難點更多在於軟件部分，即配套的工具鏈，這其中兩個工具很重要：一個是編譯器，另一個是量化工具。沒有這兩個工具根本無法端側落地。

即便部分企業引入包括斯坦福、伯克利等頂尖高校背景的專家團隊參與開發，工具鏈構建仍然週期漫長、工程複雜度極高，成功率並不穩定。

其次，更深層的問題在於生態協同。

英偉達CEO黃仁勳曾多次強調，極端協同設計非常必要。這不僅僅關乎單一芯片，而是要在整個技術棧上進行協同設計，包括模型、算法、系統和芯片。

原因在於，AI SoC不僅是硬件，還是算法的載體。當前行業普遍面臨軟硬件割裂、算法與算力割裂的問題。許多AI算法公司缺乏芯片設計能力，單純將AI算法移植到芯片上往往會因爲兼容性差而效率大幅降低。

這種複雜性最終體現在研發強度上。國投證券數據顯示，多家A股SoC企業研發費用率普遍處於20%–30%區間。

相比之下，國外高通、德州儀器等企業的研發費率常低於20%。

差異背後，是商業成熟度的不同。龍頭企業能夠以規模攤薄研發成本，而成長階段的企業，則需要在尚未形成穩定利潤的情況下持續高強度投入。對於AI SoC公司而言，這種「高投入、慢兌現」的特徵幾乎是賽道的天然屬性。

來源：國投證券

與此同時，行業競爭格局仍然高度分散。

招股書披露，2024年中國視覺處理AI SoC市場中，行業第一名的市場份額僅爲8.2%，前五名合計份額不足30%。這意味着市場尚未完成集中出清，也說明價格競爭、客戶爭奪與技術迭代壓力仍將長期存在。

可以說，賽道趨勢雖明朗，但護城河尚未形成。

03、酷芯微道阻且長

賽道的艱難，最終會體現在企業的經營質量上。

從市場份額來看，酷芯微仍處於追趕位置。

招股書披露，按2024年收益計，在中國視覺處理AI SoC產品及解決方案市場，酷芯微電子以4億元的收益及1.3%的市場份額排名第8。

來源：酷芯微招股書

在更細分的無人機視覺處理AI SoC領域，酷芯微表現相對更爲突出。按2024年收益計，公司以8.0%的市場份額位列第三。

但即便如此，行業第一的市場佔有率已達到20.1%，規模差距依然明顯。

比份額更值得關注的，是客戶結構。

2023年、2024年、2025年1-9月，該公司向五大客戶提供SoC產品及技術服務產生的收益分別佔總收益的72.3%、76.1%、58.8%，其中最大客戶產生的收益分別佔總收益的50.9%、33.1%、34.1%。

這意味着，公司收入高度集中於少數客戶，尤其在2023年，單一客戶幾乎貢獻了一半營收。

這種結構下，企業表面上擁有穩定訂單，但議價能力與抗波動能力仍相對有限，一旦核心客戶策略調整，經營彈性便會被放大。

此外，公司財務仍承壓明顯。

2025年前三季度，公司經調整淨利潤實現扭虧爲盈。然而，經營性現金流卻由正轉負，出現「利潤改善、現金承壓」的倒掛現象。

報告期內，公司經營活動產生的現金流量淨額分別爲-1.42億元、0.45億元、-0.40億元。最近一期同比下降1196.10%，主要原因是存貨及應收款項增加，營運資金佔用顯著上升。

當產品仍在爭奪市場份額時，庫存備貨與賬期延長往往成爲常態，現金流承壓便成爲代價。

更值得注意得是，在2023年與2024年公司處於大額虧損階段時，CFO許維的薪酬總額分別達到3201.9萬元與3141萬元。

其中，以權益結算的股份支付分別爲3007.3萬元，3007.3萬元，佔同期股份支付費用的79.24%與37.83%。

雖然股權激勵在IPO前階段並不罕見，但在現金流承壓、經營質量尚未完全修復的背景下，如此集中且高比例的激勵安排，難免引發市場對激勵節奏與公司階段匹配度的討論。

小結

酷芯微的IPO，恰好站在AI產業結構遷移的節點之上。

從無人機圖傳到AI SoC，公司確實踩中了推理時代的產業方向。然而，方向正確並不意味着道路平坦。技術門檻、生態協同、客戶集中與現金流壓力，都將在未來數年持續考驗其經營韌性。

東風已至，但真正的較量，才剛剛開始。