寒武纪在争夺“新股王”的道路上，存在着商业模式、技术实力、财务状况等方面的不足，具体如下：商业模式不稳定：寒武纪严重依赖大客户，2024年第一大客户销售额约占总营收的八成，收入来源季节性变化特征明显，业绩没有稳定的着力点。一旦大客户需求发生变化或被同行撬走，公司业绩将受到严重影响。此外，寒武纪的业务主要还是基于项目制，尚未形成像英伟达那样的平台型生态，缺乏可持续的、多元化的盈利增长点。技术生态不完善： 软件生态差距大：英伟达拥有强大的CUDA生态系统，全球数百万开发者基于此构建了无数的算法、模型和应用软件，用户黏性和迁移成本极高。而寒武纪的NeuWare在与TensorFlow、PyTorch等主流训练框架的适配方面仍然较弱，缺乏Transformer专用优化库，难以吸引大量开发者。 分布式训练能力不足：在大规模AI训练方面，寒武纪与NVIDIA、Google TPU存在较大差距。其MLU在硬件架构上，针对Transformer矩阵计算的优化不足，内存带宽相对较低；在互连技术上，主要使用PCIe互连，带宽远低于NVIDIA的NVLink和Google的TPU Interconnect，多芯片通信和梯度同步等方面性能较弱，限制了分布式训练的效率。财务状况不佳：2017年至2024年八年间，寒武纪共计亏损54.17亿元，研发费用常年是营收的1倍-2倍。2024年和2025年第一季度，经营现金流均为负，2025年一季度公司账上现金仅为6.38亿元，仅能支撑两个多月的研发投入。同时，2025年上半年，寒武纪存货余额达到26.9亿元，较上年末增长51.64%，占总资产比例超过三成，库存压力较大。研发投入下滑：寒武纪的研发费用在2023年同比下滑26.6%，2024年前三季度再度下滑8%。研发人员在2022年为1205人，到2023年下滑至752人，同比下滑幅度为37.6%。在竞争激烈的AI芯片市场，研发投入的减少以及研发人员的流失，会削弱其核心竞争力，影响技术创新和产品迭代的速度。供应链存在不确定性：寒武纪采用Fabless模式，依赖台积电等代工厂。公司及部分子公司已被列入美国“实体清单”，EDA设计工具和先进工艺资源可能受到卡控，这将对公司供应链的稳定造成一定风险，可能影响产品的生产和交付，进而影响公司的经营业绩。
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