“猎头”张文之后:壁仞科技更需要“技术”张文?

作者:飞雪漫天 | 发布时间:2026-04-17 06:52:01 | 阅读:43
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编辑:刘致呈

审核:徐徐

出品:互联网江湖

最近,猎头国产GPU四小龙的张文之后张文2025年成绩单出来了。

结果一如大家所预料到的壁仞那样,营收成长性一个比一个猛。科技比如沐曦股份,更需去年营收同比增速就达到了121.26%,技术摩尔线程更是猎头飙升至243.37%……

但同时,对应的张文之后张文净利润表现却集体“趴窝”亏损了。

这其中,壁仞港股GPU第一股的科技壁仞科技尤为夸张。

2025年,更需其实现营收约10.35亿元,技术但净利润亏损却高达163.94亿元,猎头同比增长972.3%。张文之后张文

当然仔细来看,壁仞这个亏损大多都是纸面亏损。

当中占大头的(约154.705亿元),为公司授予投资者的赎回权相关的赎回负债公允价值增加所致。而这部分随上市成功就已经确认并计入公司股东应占权益了,后续不再产生会计收益或亏损。

所以过去一年,壁仞科技的实际经营亏损为10.42亿元,经调整年内亏损约8.74亿元。

不过就算如此,这个表现也比同为今年年初上市的港股国产GPU第二股——天数智芯稍逊一筹。

同期,天数智芯实现营收约10.34亿元,同比增长91.58%,经调整净亏损约4.377亿元,同比增长32.1%。

整体隐约有点“以下克上”的趋势。

那么在此背景下,壁仞科技还能不能守住自己港股GPU第一股的金字招牌?未来又该如何平衡好业绩与市值的资本杠杆?

这些问题值得深思。

上市之后,壁仞科技更需要技术张文?

从年报来看,此次壁仞科技还是藏有不少惊喜的。

比如营收,去年壁仞科技的营收增速高达207.19%,在国产GPU四小龙中排第二。

这说明其产品竞争力是更受认可的。

作者声明:该图片由AI生成

不过即便如此,因为现在国产GPU赛道才刚刚起步,所以一时的市场增长快慢,还不能完全证明企业的长远内在价值差异。

毕竟,在大模型训练级算力绕不开GPU芯片,而外部采购渠道又被卡脖子的背景下,当前国内GPU市场就是典型的卖方市场,只要芯片能跑起来,品牌基本都处在供不应求的阶段,各家的营收增速差距可能就是多拿一两个大订单的区别。

就像壁仞科技,去年年中仅实现营收5890万元,但招股书提到,截止到2025年12月15日,公司的特专科技产品尚有24份未完成的具有约束力的订单,总价值约为8.218亿元。

同时,公司还就特专科技产品订立了5份框架销售协议及24份销售合同,总价值约为12.407亿元,等待未来变现……

除此之外,这份年报中还有一个非常值得肯定的表现是,毛利率的结构性增长。

天眼查APP显示:去年上半年,壁仞科技的毛利率约为31.9%,而24年同期则为71.0%,前后差距甚大。

招股书解释为,24年上半年,壁仞科技的高端产品收入占比较高,连带着毛利率表现突出;25年上半年,其入门级产品壁仞™106C录得较高收入占比……

但如今,在全年营收猛涨的背景下,壁仞科技的毛利率还增长至了53.84%,这是不是就说明其已经实现了相对均衡的高低端产品销售结构呢?

再来看此次争议最大的利润方面,其实和彼时手机行业的造芯难类似,现在GPU芯片从设计到流片,再到测试,每一环节也都需要巨额的投入,整体就是一场资本+技术的双重烧钱游戏。

但偏偏在这方面,相比于其他三家,壁仞科技的研发投入还是更激进的那种。

就像去年,壁仞科技仅实现营收10.35亿元,但对应的研发投入开支却达到了14.76亿元。

而同期,天数智芯在营收规模接近的背景下,研发成本为9.742亿元;沐曦股份实现营收16.44亿元,研发费用也只有10.27亿元。

足以可见,现在壁仞科技对研发创新的重视。

不过从硬币的另一面看,壁仞科技在更高的研发投入下,却换来了相近甚至更低的营收规模,这是不是就意味着企业的研发效率有点低呢?

为什么会这样?

可能有两方面原因:一是业务上,壁仞科技从一开始走得就是更难的全栈自研道路,整体不仅在发力GPU芯片和先进封装等硬件技术,而且还以此搭建了BIRENSUPA自有软件栈,想要打出软硬件生态协同的系统性优势。

就像英伟达的GPU芯片,和它背后最核心的CUDA生态“护城河”那样。

长远看,这个路线肯定是正确的,但放到现在,一个绕不开的代价就是企业研发资源的被迫分散。

毕竟,在自身GPU硬件芯片没有彻底占据市场优势,商业化也还没有完全跑起来的背景下,壁仞科技们是没有无限开火权的。

再加上品牌企业也没有背靠像华为(昇腾芯片)那样的强资源“大腿”,那么直接上来就想要快速走完英伟达花了二十余年实现的产业布局,结果自然就可能会拖累到现在的发展节奏……

二是掌舵人的问题。

要说壁仞科技和其他三家最大的区别是什么?核心掌舵人的技术背景算一个。

在此前接受《中国企业家杂志》交流时,壁仞科技的创始人张文曾表示:“当时在大芯片赛道里,我是唯一一个不懂技术的创始人,而且连一个做GPU的大拿都不认识。”

从履历来看,张文除了本科曾就读于合肥工业大学电机专业,以及后来在上海交大集成电路学院攻读了(2021级)电子科学与技术博士外,整体也确实没有更多的AI芯片技术背景。

所以过去,张文在壁仞科技主要做两件事:

一是找人,组建顶级技术人才团队,二是找钱,寻求巨额融资……

从发展的角度看,在上市前,壁仞科技确实需要一个猎头张文。

因为那时候的行业逻辑是“先拼资源密度,再拼技术深度”,如果没有强融资能力、也没有一支有海光、英伟达背景的梦幻团队,壁仞科技可能连GPU赛道的入场券都拿不到。

但如今在上市后,在公司不缺融资渠道,也不缺人才资源的背景下,壁仞科技可能就更需要一个技术张文了。

因为此时更缺方向和判断。

理由很简单,在GPU这个硬科技赛道,如果掌舵人只懂管理,而把最核心的技术重心寄希望于他人时,结果就可能会陷入隐性的资源摩擦与决策迟滞。

比如在内部有大的技术路线、战略方向争议时,“外行人”张文该如何拍板?

又会不会经历一些不必要的人才内耗和研发弯路?

这一点从此前阿里林俊旸的出走,到最近阿里成立技术委员会,给整个行业都提了个醒。

此外在GPU这个需要长期主义忍耐度的行业,非技术背景的张文能不能顶住资本市场的压力,持续保持对技术规律的敬畏,而不是一步步滑向对财务逻辑的妥协?

这些似乎都是个未知数。

说到底,这条路全都要的GPU破局之路,经不起太多折腾,每走错一步就是在浪费有限的资源,透支未来的想象力。

所以比起猎头张文,在未来的长跑途中,市场自然也就更期待一个能在技术无人区里画出路标的“船长张文”。这也是IPO后,壁仞科技所必须跨越的一道坎……

AI算力时代,壁仞科技快被非GPU们包围了?

其实在某种程度上,现在国产GPU四小龙们的投资定位,是有点微妙的。

主要体现在两方面:

一是赛道重心的“错位”。本轮行情的根本驱动力,源于AI时代的快速落地,让算力正在成为一种全新的“基础设施级资源”。

市场的核心兴奋点,在于AI算力。

只是因为GPU芯片本身就像万金油一样,可以应用于图形渲染、游戏、科学计算等多领域,也可以用做大模型训练算力,所以才带火了整个赛道。

但实际上在加码AI算力层面,通用GPU只是一种技术路径,而不是唯一的路径。

比如在ASIC等专用架构下,华为推出的昇腾芯片、百度的昆仑芯,寒武纪和阿里平头哥们的AI芯片,走的是“术业有专攻”路线,即不侧重于图形渲染等能力,而更专注于大模型训练和推理效率等领域;

又比如清微智能们选择的可重构计算路线,理论上,它既可以解决GPU通用但低效、ASIC高效但硬件固化的痛点,也能通过底层架构创新实现性能与性价比的平衡……

这么一来,以壁仞科技为代表的通用GPU厂商们,其AI算力的稀缺性和市场需求价值,是不是就要大打折扣了呢?

二是竞争格局的倒挂。

在国内的AI算力芯片版图上,现在GPU与非GPU阵营呈现出了极不均衡的势力分布。

用一句话概括就是“小公司硬啃大难题,大公司专攻小切口”。

比如新锐玩家——摩尔线程走的就是全功能GPU路线,想要通吃图形渲染和AI计算,从而成为“中国版英伟达”;

又比如刚上市的壁仞科技,自成立初便锚定高性能通用GPU,在异构运算与高算力解决方案上倾注心血,产品面向人工智能、图形渲染和大数据分析等多种应用场景,技术路径强调对国际主流生态的兼容乃至超越。

这份全面性,既是护城河的雏形,也是前行路上的千斤重担。

反观非GPU赛道,扎堆的却是互联网巨头与硬核实力派——华为昇腾、寒武纪、百度昆仑芯、阿里平头哥们。

它们不标榜“GPU”,只做专注的“AI加速器”。

技术与资本实力本就雄厚,现如今又将全部弹药集中于AI模型算力——这一当下市场最饥渴的靶心。

那么结果可想而知,据IDC数据,2025年中国AI加速卡市场总出货量约400万张,曾长期垄断国内市场的英伟达出货约220万颗,占55%,市场份额近乎腰斩。

整体GPU市场占比为58%,而非GPU加速卡的AI服务器市场占比为42%。

也就是说,非GPU技术路线,实际上才是现在本土力量突破海外算力封锁、实现AI算力主权归位的核心增长引擎。

同时从中国芯片厂商AI加速卡在国内数据中心适配数量占比来看,华为、平头哥和昆仑芯、寒武纪分别占49%、16%、7%和7%,剩下的沐曦占4%,天数占3%,壁仞科技们则是被归入了others中。

这些实际上都道出了,现在壁仞科技乃至国产GPU四小龙最核心的错位:

它们的投资定位卡在了“中国英伟达”的宏大叙事与“AI专用加速卡”的务实现金牛之间,既不够极致通用,又不够极致专用。

那么未来,四小龙们究竟是继续咬着牙、烧着钱去补图形渲染和科学计算的课,做一个mini版的英伟达?

还是果断把80%的研发资源压向AI推理的极致优化,先好好的活下去,然后再朝着全功能GPU”乃至软件生态进击?

这可能就需要张文们做出最后的选择了。

不过好一点的是,国产GPU的征程虽远未到终局时刻,但大方向却已经日渐清晰。

技术路线之争、研发效率之困、资本耐心之考,终将在市场的大浪淘沙中找到平衡。

壁仞科技们需要的,或许不是某一个人的技术光环,而是在长跑中不断校准方向的能力。

行业前路或许崎岖,但算力自主的星辰大海,却始终都充满着无限的想象力!

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