AI算力需求持续释放，三家国产芯片公司交出亮眼成绩单

7月16日晚间，海光信息、摩尔线程、芯原股份三家AI算力芯片公司集中发布2026年上半年业绩预告或经营数据。三份公告的共同底色是：AI算力需求从预期正在加速转化为真实的订单和利润。但三家公司处于产业链的不同位置，增长逻辑各有差异。

海光信息（688041）披露2026年半年度业绩预告：预计上半年实现营业收入85亿元至93亿元，同比增长55.56%至70.20%；归母净利润17亿元至18.3亿元，同比增长41.50%至52.32%。

表观增速之外有一个关键数据：上半年股份支付费用约4.7亿元，扣除该影响后，归母净利润预计为21.7亿元至23亿元，同比增长74.27%至84.71%。单看第二季度，归母净利润预计10.13亿元至11.43亿元，环比增长47%至66%，单季度利润有望创历史新高。

公司在公告中将增长归因于三个驱动因素：人工智能大模型加速迭代、AI Agent应用规模化落地、本土化进程迈向商业化应用。海光信息持续优化"CPU+DCU"业务布局，DCU已对GLM、DeepSeek、MiniMax、Kimi等多款主流大模型完成适配。

值得注意的是，海光信息近期在投资者交流中传递出一个判断：随着算力词元化（Token化），CPU的作用正在变大——CPU既能保障GPU算力高效发挥，也能帮助词元化触达更多场景。TrendForce预期CPU与GPU配比将从传统比例向更高水平提升，公司CPU有望顺势提升在商业市场的渗透率。下游层面，工商银行30亿元服务器大单全部采用海光芯片，浪潮信息上半年净利预增226%-288%，国产整机放量直接转化为对海光CPU和DCU的采购需求。

摩尔线程（688795）预计上半年实现营业收入16.5亿元至17.5亿元，是上年同期的235.12%至249.37%，同比增长135.12%至149.37%。上年同期营收为7.02亿元。

摩尔线程一季度营收7.38亿元，同比增长155.35%，已实现归母净利润2935.92万元。据此推算，二季度预计营收9.12亿元至10.12亿元，环比增长24%至37%。

增长的核心驱动力是旗舰产品MTT S5000训推一体全功能GPU智算卡实现规模量产。公司表示，基于该产品构建的大规模集群可高效支持万亿参数大模型训练，计算效率达到同等规模国外同代系GPU集群的先进水平。夸娥（KUAE）智算集群商业化加速，产品性能获得客户认可并实现稳定供货。

摩尔线程自主掌握MUSA统一系统架构，已实现从芯片架构、指令集到软件栈的全栈自主可控。近期完成了对腾讯Hy3、美团LongCat-2.0、DeepSeek、智谱、Minimax等国产头部大模型的Day-0级快速适配。今年3月签订6.6亿元夸娥智算集群大单，展现出大规模集群交付能力。7月17日至20日，公司将以"云-边-端"全场景智算产品矩阵亮相WAIC 2026世界人工智能大会。

芯原股份（688521）披露，2026年1月1日至7月16日，公司新签订单合计146.53亿元。其中1月1日至4月29日新签82.40亿元，4月30日至7月16日新签64.13亿元——后一阶段中，AI算力相关订单及数据处理领域订单占比均超过90%。

146.53亿元的新签订单中，绝大部分为一站式芯片定制业务订单。公司在公告中明确披露了收入转化周期：芯片设计业务订单通常需9至12个月设计研发周期，量产业务订单从签约到交付通常需6至18个月。这意味着这批订单将在未来一到一年半内逐步转化为营业收入。

芯原股份的定位是AI ASIC（专用算力芯片）定制服务商。传统通用处理器在能效比和延迟上已难以满足大规模AI训练与推理的需求，全球云服务提供商和互联网公司纷纷转向定制化AI ASIC。芯原已与全球领先云服务商建立合作，同时在端侧AI市场布局AI手机、AI PC、AI/AR眼镜、AI玩具和智能汽车等场景。公司客户包括三星、谷歌、亚马逊、微软，2025年境外收入占比32.51%。今年4月已向港交所递交H股上市申请。

AI大模型训练扩容和推理需求爆发，正在从预期层面下沉到订单和利润层面。据弗若斯特沙利文预测，中国AI芯片市场规模将由2024年的1425亿元增至2029年的1.3万亿元，2025年至2029年复合增速达54%。西部证券认为，算力与存储芯片的本土化进程有望进一步加快，国产算力资本开支将沿产业链向上传导，拉动晶圆代工和半导体设备行业增长。