8月7日晚，寒武纪发布2026年半年度报告。报告期内，人工智能算力市场需求稳步攀升，公司依托在人工智能芯片产品、基础系统软件平台及集群软件工具链的技术积淀与迭代升级，持续加强与金融、互联网领域头部企业的深度合作，以技术赋能场景落地，以规模化应用拉动市场拓展，经营业绩大幅增长。值得关注的是，在营收与利润双双高增的同时，寒武纪推出了每10股转增4.9股并派现15元的中期回报方案，与全体股东共享发展成果。
营收利润双双翻倍，云端产品线主力贡献
财报数据显示，寒武纪2026年上半年实现营业收入59.96亿元，较上年同期大幅增长108.13%；实现毛利总额33.13 亿元，较上年同期增长105.62%。盈利能力方面，23.11亿元，较上年同期大幅增长122.61%；归属上市公司股东扣非净利润21.66亿元，较上年同期大幅增长137.30%；扣非净利润增速显著高于归母净利润增速，表明公司主营业务的盈利质量进一步提升。
从每股指标来看，公司基本每股收益达到3.68元/股，较上年同期的1.68元/股增长119.05%；稀释每股收益3.65元/股，同比增长118.56%。加权平均净资产收益率为18.05%，较上年同期的17.31%增加0.74个百分点，资产盈利效率持续改善。
从产品结构来看，云端产品线依然是公司收入的重点。报告期内，云端产品线实现营业收入 59.94亿元，这主要得益于人工智能行业算力需求的持续攀升，公司产品在金融、互联网等重点行业实现规模化部署，产品的普适性、稳定性与易用性获得客户广泛认可。
值得关注的是，在营收与利润双双高增的同时积极回报股东，以资本公积金向全体股东每10股转增4.9股；同时向全体股东每10股派发现金红利15.00元（含税），共计派发现金股利6.32亿元，占2025年度归属于上市公司股东净利润的30.71%。寒武纪表示，此次利润分配及资本公积金转增方案系综合考量未来发展规划、研发创新投入及日常运营资金需求等因素，在流动资金充裕、可充分保障公司持续发展的前提下审慎制定，以务实举措回馈全体股东的信任与长期支持。
研发投入持续加码，攻坚新一代微架构与指令集
作为国内领先的人工智能芯片设计企业，寒武纪始终将自主研发与技术创新视为核心战略。2026年上半年，公司研发投入达7.02亿元，较上年同期增长29.63%。研发投入保持近三成的增速，延续了公司长期以来高强度研发投入的一贯策略。
人才团队是技术创新的根基。截至报告期末，公司研发人员数量达 1007 人，较上年同期的792人增加215人；研发人员占公司员工总数的比例达80.62%，较上年同期进一步提升。从学历结构看，研发人员中硕士及以上学历占比达82.03%；从年龄结构看，30至40 岁的研发骨干达589人，占比58.49%，30岁以下青年研发人员322人，占比 31.98%，形成了经验丰富的骨干层与朝气蓬勃的青年人才互为补充的合理梯队。
在知识产权成果方面，公司在智能芯片及相关领域持续开展体系化的知识产权布局。报告期内，公司新增专利申请55项，新增获得授权专利101项。截至2026年6月30日，公司累计申请专利达2901项，其中境内专利申请 1869 项、境外专利申请 718 项、PCT 专利申请 314 项；累计已获授权专利1834 项，其中境内专利1249 项、境外专利585项。此外，公司拥有软件著作权67项、集成电路布图设计6项，为核心技术构筑了坚实的知识产权护城河。
在硬件技术方向，公司的新一代智能处理器微架构和指令集正在研发中。新一代智能处理器微架构及指令集将对自然语言处理大模型、视频图像生成大模型以及垂直类大模型的训练推理等场景进行重点优化，将在编程灵活性、易用性、性能、功耗、面积等方面提升产品竞争力。
在基础系统软件平台方面，公司持续迭代优化训练软件平台与推理软件平台。训练软件平台围绕训练生态建设、模型适配与性能优化、低精度训练以及训练工具等方向持续推进：在训练生态方面，持续完善主流大模型训练框架及相关生态支持，增强与开源模型社区和通用模型工具的兼容能力；在模型适配方面，持续推进 DeepSeek、Qwen、混元等系列模型的适配和优化，针对混合专家模型（MoE）等新型模型结构完善相关算子、通信和并行计算能力；在低精度训练方面，推进多种低精度数据格式的适配、工具建设和精度验证，降低大模型训练对计算资源和存储资源的需求；在训练工具方面，完善性能分析、精度分析和稳定性监控工具，相关工具已应用于大规模训练任务。
推理软件平台围绕大模型推理、计算图编译、算子编程与加速库、通信等方向持续优化：在大模型推理方面，跟进主流开源推理框架发展，完成国产开源推理框架适配；在模型适配方面，持续深化国产芯片与国产模型的协同适配，完成GLM、DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax 等系列国产主流开源模型的适配支持；在性能优化方面，推进高吞吐、低时延推理技术研发，完成预填充与解码分离等推理方案的适配和验证；在计算图编译方面，推进Torch.compile、Inductor及相关编译工具的适配与性能优化；在算子编程与加速库方面，持续跟进Triton社区版本更新，开展国产算子编程语言的适配验证；在通信方面，完善面向大规模分布式推理的通信软件能力，为大规模分布式推理任务的稳定运行提供支撑。
多行业商用落地提速，多维生态建设夯实长期竞争力
寒武纪还不断加速业务拓展，其产品在金融、大模型、互联网、智能电网、智慧矿山、智慧城市、智慧商超等多个领域实现规模化商用部署，行业覆盖边界持续拓宽。
在金融领域，公司持续深化与核心金融机构的合作，以稳定可扩展的算力底座支撑大模型在经营优化、服务提效等场景的规模化部署，助力客户人工智能应用落地见效并兑现业务价值。
在互联网领域，公司紧扣行业人工智能应用算力需求，聚焦大模型、多模态、搜索推荐等核心应用方向，围绕计算性能优化、通信效率提升与框架能力升级迭代产品技术，实现对主流人工智能应用的深度适配，并积极与客户合作实现规模化训练技术的场景拓展，进一步强化了产品和技术的核心竞争力。
在行业垂直领域，寒武纪产品在智能电网、智慧矿山、智慧城市、智慧商超等多个场景实现智能分析应用的规模化部署，具体覆盖智慧城市的智能语义检索与视频结构化分析、货载视觉智检、电力设备智能运维、智慧矿山的安全生产监测以及智慧交通的交通事件检测等场景，充分验证了公司产品在多元化行业场景下的商业化能力。公司还新拓展了商超零售行业，支撑智慧商超数字化业务在客流统计识别、智慧巡检、门店防盗损等细分场景的人工智能化升级，进一步拓宽了人工智能芯片产品的行业覆盖边界。
生态建设方面，公司围绕开源社区、产业合作、开发者生态、高校人才培养等多个维度持续推进，不断增强软件平台开放能力和开发者服务能力。在开源生态方面，公司持续拓展软件生态合作范围，积极参与国内外重要开源项目建设，与开源社区共同推动人工智能基础软件生态发展，不断完善软件平台与主流人工智能开发框架的兼容性和协同性，持续优化开发工具链及软件栈能力，降低开发者迁移成本。在大模型生态方面，公司持续加强与产业伙伴的协同创新，围绕国内主流基础大模型开展适配与优化工作，实现DeepSeek等国内主流开源模型的Day 0适配，推动新模型加速完成平台适配和部署验证，为客户提供更加及时、高效的软件支持。
在开发者与人才生态方面，公司组织举办BangC算子开发挑战赛，面向高校师生开放真实应用场景和开发环境，通过算子设计、性能优化等实践环节培养开发者底层软件开发能力。同时，公司持续深化产学研协同创新，完善基于寒武纪平台的人工智能课程体系及实验内容，围绕大模型训练与推理、算子开发、算子优化等前沿技术方向升级教学实验平台及配套实践资源，为高校提供覆盖课程教学、实验实践及科研创新的全链条支持。
