大厂有芯事，爱恨英伟达

文 | 蓝洞商业，作者 | 赵卫卫 文 | 蓝洞商业，作者 | 赵卫卫 腾讯既是最大外部股东，又是第一大客户，这是最近燧原科技 IPO 透露的现实。

作为股东，腾讯合计持有燧原科技股份比例 20.26%，而作为客户，腾讯为燧原科技贡献了超过八成的营收。客户集中度如此之高，在「国产 GPU 四小龙」中首屈一指，几乎是被腾讯「养大」。

这一缺陷，引发外界的热议，也暴露了国产 GPU 行业商业化早期的特点：真正大规模采购的客户不多，加速多元化还要赶路。如果按照燧原科技发行市值 600 亿估算，腾讯持股市值超过 100 亿。

但相比投资的收益，更重要的是 AI 浪潮之下，互联网大厂造芯路线图逐渐显露，差异化发展方向已经成为趋势：阿里造芯对标谷歌；腾讯的战略意图最接近 META；而字节跳动造芯更像是 OpenAI 与亚马逊路线的混合体。在 AI 算力成为核心生产要素的时代，不光云厂商需要降低对英伟达的依赖，就连大模型厂商也在自研芯片降低推理成本。

OpenAI 拿出了 Jalapeño 芯片，在「每用户 Token 数」和「每千瓦吞吐量」两项关键指标上，都跑赢了英伟达 Blackwell 系统，而且从初始设计到完成流片只用了 9 个月；Anthropic 组建了自研芯片团队，挖来了 OpenAI 定制芯片项目早期核心成员；DeepSeek 最近也被曝出自研芯片项目已经启动约一年，其芯片专攻推理，而非训练。

这也是未来 AI 竞争的趋势，模型能力开始趋同，Token 价格成为竞争点，倒推底层芯片成为各大模型厂商的战略资产。腾讯不做 Token 工厂 腾讯与燧原科技的深度绑定，是用股权加订单去扶持并绑定一家国产芯片初创公司。

腾讯造芯的目的不是奔着「Token 工厂」去，而是需求驱动，首先要给自身超大流量场景做定制化降本，新增算力优先用于支撑混元大模型训练和 WorkBuddy 等应用，最后才是将剩余的算力资源用于租赁。

优先对内，其次对外，从造芯目的是优先服务内部生态来看，腾讯的战略意图最接近 META， META 发布第一代 MTIA 芯片时，目的也是提高内容推荐模型的效率，以便更精准地为用户推荐广告，场景更多是在 META 内部使用。

反观腾讯，2020 年成立专注芯片研发的蓬莱实验室，研发了三款芯片，包括 AI 推理芯片「紫霄」系列、视频编解码芯片「沧海」系列，以及智能网卡芯片「玄灵」系列。其中最亮眼的就是「紫霄」2.0 系列，它是腾讯与燧原科技联合开发的成果。2021 年，「紫霄」还是服务自然语言处理、搜索推荐等传统场景，而到了 2.0 时代转向了大模型训练和推理。

今年 7 月的 WAIC 期间，腾讯发布的官方数据显示，最新「紫霄」训练性能较上代提升 4 倍，推理吞吐提升 3 倍。而在实际场景中，腾讯内部业务已率先部署紫霄 2.0 芯片，在混元大模型训练中实现 50% 的性能提升。2026 年计划新增自研紫霄芯片占比 30% ，并计划将自研芯片部署规模在 2026 年底扩至 10 万卡级别。

根据《财新》披露，燧原科技已经导入腾讯会议、腾讯文档等业务满足其 AI 推理需求。相比较「紫霄」芯片，「沧海」系列芯片更能展现业务场景需要的逻辑。「沧海」专注于视频编解码，它的目的是解决带宽流量的效率问题。「

沧海V2」芯片是腾讯今年 5 月交付的答卷，已经进入量产周期，计划在今年下半年全面提供服务。今年二季度，腾讯营收首次突破 2000 亿，其中游戏和广告业务贡献了超过一半的收入。但与此同时，游戏业务毛利润增长 14%，而广告业务毛利率下降 1 个百分点，其中主要原因就是 AI 推荐基础设施的折旧和运营成本上升。

视频号等流量业务都是带宽流量耗费的重点，如果自研芯片能够节省 1% 的开支，那也意味着庞大的数字，所以「沧海」系列芯片正是让腾讯视频号不卡顿，游戏直播延迟更低的关键之一，也是腾讯守住利润空间的底层基础设施。腾讯投资迎来收获期 腾讯与燧原科技的深度绑定并不是孤例，即将在创业板 IPO 的云豹智能与腾讯绑定同样深厚。

DPU（数据处理单元）被行业认为是继 CPU（中央处理器） 和 GPU（图形处理器）之后的第三大主力芯片，云豹智能成立于 2020 年 8 月，主营 DPU 芯片，腾讯为第一大股东，持股约 19.78%。整个 2025 年，第一大股东腾讯为云豹智能贡献了 95.22% 的营业收入，云豹智能同样是被腾讯「养大」的。

但云豹智能还处于亏损期，2025 年营业收入 3.70 亿元，亏损 11.89 亿元。最近三年研发费用合计 17.58 亿元，是同期营收总和的 4.32 倍，截至 2025 年 12 月最后一轮增资，投后估值 142.73 亿元，公司至今未盈利。

继燧原科技之后，云豹智能将是腾讯在芯片领域收获的另外一枚果实，虽然规模小很多，但仍将完成一次关键的资本补给：拟募集资金约 30.35 亿元，投向 DPU 芯片研发和产业化。云豹智能与燧原科技的结构如出一辙：腾讯参股不控股，绑定不并表，用订单哺育一家芯片初创，再把 IPO 作为投入的变现出口。

但不同的是，腾讯对燧原的参与是联合产品定义，燧原的产品带着腾讯负载的基因，这决定了它很难原样卖给别人，而腾讯并没有介入云豹智能的产品定义层面。DPU 承载的功能，是网络加速、存储虚拟化、GPU 互联调度，这些功能对所有云厂商几乎是同构的，阿里云、中国移动、AWS 的 Nitro 等方案，解决的是同一类问题，产品可以高度标准化，规模效应显著。

所以，云豹智能的产品形态上通用于任何客户，95.22% 的营收集中是现阶段的市场结果，不代表未来的客户依赖。而归根到底，互联网大厂如何与芯片公司进行分工？字节跳动副总裁杨震原曾提出过一个区分：对需求把握要求高的技术，由上层应用公司整合效率更高；共性越强、规模效应越大的技术，越适合第三方芯片公司。

从这角度看，燧原科技是满足腾讯的需求端，而云豹智能满足的是行业共性端。更重要的是，燧原科技和云豹智能，背后代表着 AI 推理和网络 DPU 产品线，这与腾讯本身自研芯片中的「紫霄」和「玄灵」构成了双轨配置，也就是自研与被投并行两条腿走路。自研芯片是为了获得阶段性的竞争优势，带动被投企业扩大规模，获得更高的产品性价比。

所以，随着燧原科技上市，「国产 GPU 四小龙」将齐聚资本市场，但对燧原科技和云豹智能等 AI 芯片企业来说，真正的分水岭不在于 IPO，而在于上市之后，能否把单一大客户的依赖降低。核心出走后的未来 就在被投企业燧原科技上市前夕，有媒体爆出，腾讯蓬莱实验室研发负责人高剑林离职创业。

高剑林 2013 年加入腾讯，负责硬件团队，从最初基于 FPGA 开发，到 2018 年开始 AI 芯片设计，2020 年推出第一款芯片，成立蓬莱实验室，高剑林主导了腾讯内部芯片发展迄今的每一个里程碑，直接领导芯片架构、设计、验证、后端以及 RISC-V 团队。

事实上，高剑林新公司恒一纪元于 2026 年 4 月注册成立，7 月底完成工商变更，高剑林出任法定代表人。7 月 WAIC 期间，腾讯发布紫霄 2.0 芯片，作为该芯片研发的一号位，高剑林未在任何公开报道中露面。这不意味着腾讯自研造芯业务的收缩，只是大厂自研芯片中的人事波动。

毕竟，腾讯计划将自研芯片部署规模在 2026 年底扩至 10 万卡级别，接下来的紫霄 3.0 和 10 万卡目标，要靠组织和流程来完成。这是大厂芯片团队面临的普遍处境，今年 2 月，字节跳动原芯片业务负责人王剑不再分管该板块，原向其汇报的 DPU 和 AI 芯片团队负责人施云峰、CPU 团队负责人余红斌，改为直接向火山引擎业务负责人杨震原汇报。

而更早之前，王剑还是字节服务器芯片业务负责人卢山的老领导，2023 年，卢山离职创立了蓝芯算力，方向依然是他在字节时期负责的 RISC-V 与服务器芯片，创业三年后的 2026 年 3 月，蓝芯算力完成数亿元融资，量产订单超 20 万片，客户名单里包括联想、中国移动和腾讯云。

卢山和高剑林的离开，本质上是同一个判断：CPU 是共性最强的品类，也是最该由独立公司做的品类。不同的是时点，卢山离开时正值字节收缩「去肥增瘦」的阶段，服务器芯片项目受阻，而高剑林离开时腾讯的自研投入正处在峰值。相同的是方向，两人都不约而同选择了服务器 CPU，在大厂内部，这类芯片只能自用，出来独立，才能卖给更多人。

戏剧性的是，卢山创业三年后，把芯片卖给了腾讯云；字节出走的芯片负责人，最终的客户是腾讯。大厂验证过却不做的生意，最终以这种方式回到了大厂门口。