国内AI推理芯片龙头冲刺IPO!年入4.73亿，两年增长超8倍

又一家国内AI芯片公司上市了！

1 月25 日，港交所官网披露，爱芯元智已通过聆讯并公布招股书。

在AI 应用加速落地的阶段，爱芯元智的业绩也进入了快速增长期。过去三年，公司收入分别为 5023 万元、2.3 亿元和 4.73 亿元，两年时间增长超过 8 倍。

业绩的增长，一方面来自并购带来的规模扩张，另一方面，也折射出AI 推理需求在真实场景中的快速放量。目前，爱芯元智的 AI 推理芯片，已在视觉终端计算、智能汽车和边缘 AI 推理三大应用场景实现规模化落地。

从行业位置看，这份成绩单也将公司推到了第一梯队。

按2024 年出货量计算，爱芯元智在算力不低于 1 TOPS 的中高端视觉端侧 AI 推理芯片领域位居第一；同时，公司也是中国第二大国产智能驾驶 SoC 供应商，以及国内第三大边缘 AI 推理芯片供应商。

接下来，就跟着硅基君，一起拆解这家国产AI 推理芯片公司的业务与逻辑。

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推理算力下沉，决战边缘与端侧

要读懂爱芯元智，首先要理解AI 芯片的两种形态：训练（Training）与推理（Inference）。

打个比方，训练就像是“在学校深造”。为了培养一个 AI 模型，需要处理海量数据、反复迭代参数。这需要极高的算力密度和高带宽，让成百上千张显卡像一支军队一样协同作战 。这是英伟达绝对统治的领地。

而推理，则是模型毕业后的“工作执行”。

每一次AI 应用的唤起（比如人脸识别开门、辅助驾驶刹车），都是一次推理。它不追求单次算力的无限堆叠，但要求反应极快（低延迟）和成本极低（高能效） 。

过去，推理往往也放在云端。但随着AI 设备的爆发，人们发现云端推理有硬伤：数据回传慢、隐私不安全、带宽成本高。

于是，算力开始下沉，大致可以分为两种路径：边缘AI 推理芯片和端侧 AI 推理芯片。

端侧AI 芯片很好理解，通常部署在智能手机、可穿戴设备、AI 眼镜等终端中；

而边缘AI 推理芯片，则部署在更靠近数据源的位置，例如边缘服务器、网关或基站，承担的是实时、本地化的推理任务。很多决策需要在毫秒级完成，数据本身也并不适合回传到云端处理。

这构成了一个巨大的增量市场。2024 年，全球 AI 推理芯片市场规模约为 6067 亿元，其中边缘与端侧的份额正在迅速扩大，占比超过50%。

尤其在中国，这一特征更加明显。大量AI 应用并非诞生于互联网平台，而是分布在城市治理、工业系统、交通和汽车等实体场景中。

这些场景的共同特征是：推理需要长期运行，但并不追求无限扩展的算力。这也为端侧和边缘推理芯片，形成了一个相对独立的市场空间。

而爱芯元智的业务就是，做面向边缘与终端场景的AI 推理芯片。

从收入构成看，公司收入主要来自终端计算产品、边缘AI 推理产品以及智能汽车产品。

其中，面向安防和工业视觉场景的终端计算产品是公司最核心的收入来源。

2024 年，该类产品实现收入 4.47 亿元，占公司总收入的 94.5%。

在具体形态上，终端计算产品以视觉感知系统级芯片为主。更直观地说，它相当于摄像头的“大脑”。

在各类AI 推理任务中，视觉数据始终是最主要的输入源，约占全部感知数据的 80%。但同时，它也是处理难度最高的一类数据：数据量大、结构复杂，拍摄环境多变（如夜晚、逆光、强噪声），并且对实时响应有着严格要求。

这使得视觉端侧AI 推理芯片，对算力组织、内存带宽和能效比提出了更高要求。

按性能划分，视觉端侧AI 推理芯片通常可分为低端与中高端两类。低端芯片算力普遍低于 1 TOPS，而中高端芯片则超过这一门槛，能够支撑更复杂的视觉推理任务。2024 年，全球中高端视觉端侧 AI 推理芯片的市场规模约为 24 亿元。

在这一细分市场中，爱芯元智已建立起明确优势。按算力超过1 TOPS 的中高端视觉端侧 AI 推理芯片口径计算，公司在 2024 年的全球市场份额达到 24.1%，位居第一。

在终端计算产品之外，爱芯元智也同步布局了边缘AI 推理 SoC 和智能汽车 SoC。

其中，边缘AI 推理 SoC 主要部署在边缘服务器、AI 盒子和一体机中。按 2024 年出货量计算，公司在国内边缘 AI 推理芯片市场排名第三。

智能汽车业务则聚焦L2 和 L2+ 级 ADAS 场景，相关产品已实现多款车规级芯片量产，并获得多家 Tier 1 供应商的定点支持。

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爱芯元智的两大“杀手锏”：不仅算得省，还要看得清

如果说，云端AI芯片的逻辑是“大力出奇迹”，但在边缘与端侧，逻辑就完全变了，衡量AI芯片价值的因素只有两个：计算效率与环境感知。

先说前者，现代AI推理芯片需要在毫秒级的响应速度和毫瓦级的功耗预算之间走钢丝。如果缺乏高效的计算能力，感知到的数据很快就会从“资产”变成“负担”。

传统的通用处理器在这里显得水土不服，CPU太慢，处理不了万亿次级别的并行计算；而GPU又太贵，散热还慢。

这也是为什么，越来越多的边缘与端侧AI 芯片开始引入专用的 NPU。

通过针对神经网络计算模式进行优化，NPU 能在更低功耗下完成推理任务，减少内存访问和散热压力，不仅提升实时性，也延长了设备的整体运行寿命。

在这一判断之下，爱芯元智从一开始就没有沿用通用计算架构，而是选择以NPU 为核心，围绕推理负载重新设计芯片，并推出了爱芯通元（Axera Neutron）混合精度 NPU。

如果说，英伟达GPU 的优势在于通用性，能完成各种复杂任务，而爱芯通元就更像一套为特定场景精心打磨的工具。

根据招股书的说法，爱芯通元NPU优势主要体现在，能够根据任务复杂度，动态调整计算精度。

比如，面对简单任务，它会自动切换到 INT4 或 INT8，以降低功耗、提升速度；而面对复杂的任务，它则切换至INT16，以保证精度。

这种架构的精妙之处在于，它通过动态调整计算精度，大幅压缩了计算冗余，减少了不必要的数据搬运。这直接击穿了AI计算中常见的“内存墙”和“数据墙”瓶颈。

结果是惊人的。在同等芯片面积下，爱芯通元NPU的每瓦吞吐量（能效比）比传统GPU架构提升了10倍。

除了计算效率的问题，环境感知也是爱芯元智另一大特色。

在边缘场景中，AI芯片必须直接面对嘈杂的现实世界。视觉信号占据了感知输入的80%。如果输入图像模糊、噪点多，后端的模型再强大也是“盲人摸象”。

在这种情况下，图像信号处理器（ISP）的价值就体现出来了。

ISP的作用很简单，就是在AI推理之前，把摄像头采集的原始数据“洗干净”（降噪、校色、优化动态范围）。

但传统的ISP依赖固定规则，面对极低光照或复杂光线往往束手无策。用招股书的话说，爱芯元智的突破之处在于，将AI引入了ISP，推出了“爱芯智眸（Axera Proton）AI-ISP”。

与依赖固定规则的传统ISP 不同，这套 AI-ISP 在图像信号处理链路中引入 AI 模型，对关键环节进行像素级优化，实现降噪、高动态范围增强以及低光环境成像优化。

即使在漆黑的夜间，也能还原出清晰、全彩的画面。

在对成像质量高度敏感的应用场景中，这种将“感知”与“计算”深度融合的一体化设计，不仅提升了数据传输的质量，也减少了数据回传云端的带宽需求，降低了系统的整体延迟。

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收入翻10倍为何还在亏？拆解爱芯元智的账本

在财务层面，爱芯元智也面临着成长的烦恼。

虽然收入暴涨，但公司仍处于亏损状态。2022-2024年，公司经调整净亏损分别为4.44亿、5.42亿和6.28亿元。

亏损除了研发投入较高外，毛利率相对较低也是另一大原因。过去三年，爱芯元智的毛利率分别为25.9%、25.7%和21%。

在成本结构中，晶圆始终是公司最重要、也最难绕开的支出项。

晶圆价格并非由公司单方面决定，而是高度受制于供应链环境与制程工艺。

2020 年前后，受疫情冲击，上游产能一度收紧，晶圆供给趋紧，价格明显抬升，这一变化在随后几年持续影响了芯片公司的成本结构，进而影响了公司的盈利能力。

在需求端，从平均售价（ASP）的变化，也能看到爱芯元智不同产品线呈现出的分化。

2022 年，终端计算产品的平均售价为每颗 48.18 元；2023 年大幅下降至 4.49 元；随后在 2024 年回升至 5.70 元。进入 2024 年后，ASP 整体趋于稳定，截至 2024 年前九个月为 6.03 元，2025 年同期基本持平，为 6.04 元。

这一下降并非来自产品竞争力削弱，而主要源于产品结构变化。

2023 年，公司完成对华图相关业务的并购，低价产品出货量大幅增加，拉低了整体均价，使 2022 年与其后的 ASP 数据在结构上并不具备直接可比性。

随着产品组合逐步消化调整，2024 年起，中高端芯片占比提升，终端计算产品的 ASP 开始回归相对稳定区间。

相比终端计算产品，智能汽车以及边缘AI 推理产品则面临着更激烈的市场竞争。

截至2024 年前九个月，智能汽车产品的平均售价由上一年同期的每颗 78.70 元下降至 63.30 元。

对此公司的解释是，这一下行主要与行业竞争加剧有关。在智能驾驶芯片市场，随着参与者增多、产品代际更新加快，价格压力逐步显现，ASP 出现阶段性回落。

边缘AI 推理产品的定价走势则更具行业代表性。

2023 年，该类产品的平均售价为每颗 240.39 元；2024 年下降至 185.48 元；截至 2024 年前九个月为 192.32 元，并在 2025 年同期进一步降至 176.43 元。

价格下行的背后，并非需求减弱，而是市场扩张带来的客户结构变化。随着应用场景拓展、客户数量增加，公司在定价策略上更加注重规模与渗透率，通过更具竞争力的价格换取出货量增长。

总体来看，爱芯元智当前仍处在规模扩张阶段。收入增长较快，但研发投入、晶圆成本以及价格竞争共同压制了盈利能力，不同产品线的ASP 变化也反映出公司在扩张与定价之间的权衡。

接下来，公司的关键不在于短期扭亏，而在于能否在出货规模继续放大的同时，通过产品结构优化和成本控制，逐步改善毛利率水平。这将决定其增长是否具备长期可持续性。