王虹、邓煜获得菲尔兹奖后，星空君查了邓煜在上北大之前，中学阶段参加2006的IMO，拿了团体金牌，然后看了他队友，发现了了不起的事情。

这个团队6个人，他们的现状如下。

柳智宇（满分）：北大毕业后放弃 MIT 全额奖学金出家龙泉寺，2022 年还俗，现从事心理咨询创业并结婚。

沈才立（37 分，第 4 名）：北大数院毕业后赴美，现任职于全球顶尖量化对冲基金 Two Sigma，从事量化研究。

邓煜（35 分，并列第 6 名）：北大转 MIT、普林斯顿博士，现任芝加哥大学教授，2026 年获菲尔兹奖（与王虹同为中国籍数学家首次）。

任庆春（34 分，第 11 名）：两届 IMO 金牌得主，保送北大后赴 MIT，公开信息最少，LinkedIn 显示为 Google 软件工程师。

金龙（35 分，并列第 6 名）：北大本科、伯克利博士、哈佛博后，2020 年归国，现任清华丘成桐数学科学中心副教授，研究偏微分方程与量子混沌。

甘文颖（31 分，第 13 名）：ETH Zurich 组合数学博士，后离开学术界，现于纽约 Two Sigma 量化对冲基金任量化研究员。

这个世界的底层代码是数学。

世界的运行规律是计算。

一、寒武纪大爆发

2016年，中科院计算所研究员陈天石、陈云霁兄弟成立了寒武纪。

这家公司长期亏损，10年之后，迎来了寒武纪大爆发。

2026年8月，寒武纪发布了登陆科创板以来最亮眼的一份半年报：营业收入59.96亿元，同比增长108%；归母净利润23.11亿元，同比增长123%。

放在任何一家科技公司身上，这都是一份足以让市场沸腾的财报。

但放在寒武纪身上，这份财报的意义更加特殊。

因为在此之前，寒武纪长期处于"高研发投入、持续亏损"的状态，是A股市场"国产AI芯片第一股"的标签与"何时盈利"的质疑并存的典型代表。

半年报的数据意味着，寒武纪不仅在营收规模上跨过了新台阶，更重要的是在利润端实现了质的飞跃。从亏损到盈利，从营收增长依赖单一客户到多场景放量，寒武纪似乎正在走出一条属于自己的商业化路径。

但这份财报也抛出了一个更宏大的问题：寒武纪的爆发，是中国AI芯片产业国产替代真正进入拐点的信号，还是中美AI大战背景下特殊需求的阶段性产物？

从亏损到盈利23.11亿元，寒武纪在利润端的改善主要来自两个方面。

一是营收规模效应。2026年上半年毛利率55.3%，较2025年上半年的55.93%略有回落，较2024年上半年的62.72%下降更为明显。毛利率的回落，与大规模出货后产品组合变化、智算中心项目占比提升有关。但营收规模的爆发式增长，使得毛利总额从2025年上半年的约16.11亿元跃升至2026年上半年的约33.13亿元，同比翻番。毛利总额的扩张，才是利润改善的基石。

二是研发费用率下降。寒武纪长期以来以高研发投入著称，2022年至2024年半年报的研发费用率一度超过100%。2025年上半年降至15.85%，2026年上半年进一步降至11.72%；研发投入绝对金额从2025年上半年的4.56亿元增至2026年上半年的7.02亿元，同比+29.63%。营收增速远超研发增速，"分母效应"显著，这是利润端改善的关键。

二、产品结构

1. 云端训练芯片：AI大模型催生的刚需

寒武纪营收增长的第一条主线，来自云端训练芯片的放量。2026年上半年，国内大模型训练和推理需求持续爆发，国内头部大模型厂商的模型迭代，对AI算力的需求呈指数级增长。

在高端AI训练芯片领域，英伟达的A100/H100/B200系列长期占据主导地位。但自2022年以来，美国对华的先进芯片出口限制层层加码，H20等"阉割版"芯片的供应也受到约束。这为国产AI芯片打开了历史性窗口。

寒武纪的思元（MLU）系列云端训练芯片，虽然在绝对性能上仍与英伟达旗舰产品存在差距，但在特定场景下已经具备可用性。更重要的是，对于国内互联网大厂和国资背景的智算中心而言，"能用"且"自主可控"的芯片，比"性能最强"但"供应不稳定"的芯片更具战略价值。

2. 智算中心：地方政府和央国企的集中采购

第二条主线来自智算中心的集中采购。2026年上半年，各地政府主导的智算中心、国资云算力平台进入密集建设期。这些项目往往具有采购金额大、交付周期长、对供应商资质要求严格的特点。

寒武纪作为本土AI芯片企业，在招投标中具备天然优势。一方面，其产品符合国产替代的政策导向；另一方面，其在端侧、边缘侧、云端的全栈布局，能够满足智算中心对多样化算力的需求。从财报披露的客户结构来看，政府和大型企业的订单贡献显著提升，这是营收翻倍的重要支撑。

3. 边缘与端侧：AIoT场景的稳步渗透

第三条主线来自边缘和端侧AI芯片的稳步增长。随着AI大模型向端侧设备渗透，智能手机、智能驾驶、工业视觉、安防监控等领域对AI算力的需求持续提升。寒武纪在边缘侧的产品布局，虽然单颗芯片价值量低于云端训练卡，但胜在场景分散、客户基数大、现金流稳定。

这三条主线共同构成了寒武纪营收增长108%的底层逻辑。但值得注意的是，三条主线的驱动力并不相同：云端训练芯片受益于外部制裁带来的窗口期，智算中心订单受益于政策驱动的集中建设，边缘端侧则受益于AI应用的长期渗透。这意味着寒武纪的业绩高增长，是多重因素叠加的结果，而非单一业务自然爆发的结果。

三、经营风险

第一，业绩高增长是否可持续。2026年上半年的业绩，受益于政策窗口、制裁外溢和智算中心建设的多重叠加。这些因素在2026年下半年乃至2027年是否还能维持同样强度，存在不确定性。

第二，客户集中度风险。如果寒武纪的前几大客户贡献营收比例过高，一旦某个大客户采购节奏放缓，公司业绩会受到显著冲击。

第三，研发投入与利润的平衡。AI芯片行业技术迭代极快，寒武纪需要持续保持高强度研发投入。如果为了维持短期利润而压缩研发，可能损害长期竞争力；但如果研发投入过大，又可能再次陷入亏损。

第四，地缘政治风险。中美AI竞争的不确定性，既可能是寒武纪的"东风"，也可能是"逆风"。如果未来美国出口管制政策出现调整，或者国内政策支持力度发生变化，寒武纪的估值逻辑都会受到影响。