一家不卖芯片的芯片公司，和它两块毛利率差 5 倍的生意

我们先从一个大多数人都有的印象说起：提到芯片公司，脑子里浮现的画面通常是无尘车间、 穿着白色防护服的工人、和一片片泛着彩虹光泽的晶圆。

但今天全球最赚钱的那批芯片公司里，有相当一部分一片晶圆都不生产。 英伟达没有自己的工厂，高通没有，苹果的芯片部门也没有。它们把图纸交给台积电， 台积电负责把电路真正刻到硅片上。

这件事本身不难理解——分工而已。但如果沿着这条链继续往上走， 会遇到一类更让人意外的公司：它们连芯片都不卖。

它们卖的是「设计芯片时要用到的东西」：有的卖软件，有的卖预先设计好的电路模块， 有的干脆替客户把整颗芯片从图纸做到量产。这门课的主角芯原股份，就属于最后这一类。

要看懂这家公司，第一步是把整条链摊开，看清楚每一段到底在干什么，以及每一段能拿走多少钱。

盖楼要先有设计软件，再有预制构件，然后是建筑设计院出图，接着施工队开工，最后装修验收。 造芯片的链条几乎是一一对应的。

先看最右边那一列。这五个数字里藏着整个半导体行业的权力结构： 越靠近上游、越接近「知识」而不是「制造」的环节，毛利率越高。

原因不复杂。EDA 软件和半导体 IP 的本质都是一次做好、无限复制—— 研发阶段砸进去几亿，之后每多卖一份，成本几乎为零。 而晶圆制造要买光刻机、建无尘室，封装测试还要摊设备折旧， 每多做一颗芯片就多一份实实在在的材料和电费。

请记住这张表，因为这门课的主角同时站在第二格和第三格里， 而这两格的毛利率相差四倍以上。

沿着这条链，行业里形成了三种典型的公司模式，理解它们能省掉后面很多困惑。

Fabless（无晶圆厂）——只做设计，制造全部外包。 英伟达、高通、联发科都是。好处是不用背几百亿的厂房投资，坏处是产能捏在别人手里。

IDM（设计制造一体）——从设计到制造全都自己来。英特尔、三星、德州仪器是代表。 好处是全链条可控，坏处是重资产、周期一来就是巨额折旧压身。

Foundry（纯代工）——不设计、只制造，帮别人造。台积电、中芯国际是代表。

芯原属于 Fabless，但它比一般的 Fabless 还要再往上游站一格： 一般的 Fabless 好歹还卖芯片，芯原连芯片都不卖。 它的两块业务，一块是把自家做好的电路模块授权给别人用， 一块是拿着这些模块替客户把整颗芯片做出来——卖的是能力，不是产品。

抽象的毛利率还是不够直观，我们把它落到一颗具体的芯片上。

假设一家互联网公司要做一颗自研的 AI 加速芯片，最终每颗卖给自己内部的成本是 3,600 美元 （这个量级来自本课后面会提到的一份产业材料）。这 3,600 美元大致会这样分掉： 晶圆制造拿走最大的一块，封装测试和高带宽存储各拿一块， 设计服务商拿走的是其中很小的一片。

具体到芯原这类设计服务商，业内流传的量级是每颗芯片几百美元的服务利润。 听起来不多，但要注意两件事：一是它几乎不占用资本（不用建厂、不用备料）， 二是它同时还能收 IP 授权和后续版税——同一个客户，钱可以收两遍。

这就引出了这门课真正要讲的东西：在这条链上，「收入规模」和「赚钱能力」经常是两回事。 一家公司完全可能收入涨得飞快，同时毛利率一路下滑—— 而这恰恰是芯原 2025 年之后正在发生的事，第 5 节和第 8 节会把这笔账彻底算清楚。

芯原的创始人戴伟民自己用过一个很好的比喻，来描述这家公司二十多年的业务演进： 从「烧砖块」开始，到提供「厨房或卫生间」这样的成品模块，再延伸到「造房子」。

这三级台阶恰好对应了半导体 IP 这门生意的三个层次，我们一级一级看。

一颗现代芯片里有几十亿个晶体管。设计师当然不会一个一个去画—— 他们调用的是预先画好的基本逻辑单元：与门、或门、触发器、寄存器。

这些基本单元有个讲究的地方：它们必须针对某一家晶圆厂的某一种工艺专门定制。 台积电 7 纳米上能用的单元库，直接拿到中芯国际的 14 纳米上是不能用的—— 晶体管的物理特性不一样，时序、功耗、面积全都要重算。

所以标准单元库本质上是代工厂的工艺和设计师之间的一层翻译。 芯原为代工厂提供定制化的标准单元库，这是它和台积电、中芯国际这类代工厂建立关系的起点， 也是它二十多年前起家的地方。

光有砖还盖不出房子。真正省事的是整块搬进来就能用的功能模块： 一个完整的图形处理单元、一个完整的视频解码器、一个完整的蓝牙收发模块。

这就是通常说的「半导体 IP」。客户买回去，直接拼进自己的芯片版图里， 省下的是几十上百人年的研发，以及——更重要的——试错失败的风险。

芯原的 IP 组合分三大类，覆盖面在全球排得进前列：

请特别留意中间那一行的「1,400 多个」。这个数字看着枯燥，但它是这家公司最难被复制的资产。 每一个都意味着「在某家晶圆厂的某个工艺上，已经真的流片成功过」—— 这种记录只能靠时间和真金白银的流片费一次次堆出来，有钱也没法一夜买到。第 11 节讲护城河时会回到这里。

这是整节最要紧的部分。IP 生意的收费分成两段，而大多数人只知道第一段。

第一段是授权费。客户拿到 IP 的使用权时一次性支付，金额从几十万到几千万人民币不等。 这笔钱在授权当期就确认成收入，而它的成本几乎为零——IP 早就研发完了，再复制一份不花钱。

第二段是版税。客户用这个 IP 做出来的芯片， 每卖一颗，按售价的一定比例（通常 1–3%）分给 IP 提供方。

版税有两个特征，理解了它们就理解了这门生意为什么迷人： 一是它来得很晚——客户要先完成设计、走完流片、量产、把货卖出去， 从签授权到第一笔版税进账，通常要 2 到 4 年； 二是它一旦开始就几乎不会停，而且提供方不需要再做任何事。

既然版税反映的是「几年前授权出去的 IP，今天客户卖了多少芯片」， 那么它的增速就是一个很干净的指标：它不受本年订单节奏影响，也不需要投入新成本。

芯原 2026 年第一季度的知识产权授权使用费收入是 ¥1.43 亿元，同比增长 52.97%。

把这个数字放在它旁边那个更热闹的数字边上看会很有意思：同一时期， 这家公司 2026 年前七个月新签订单 ¥146.53 亿元——市场几乎所有的注意力都在后面这个数上。

但前面那条曲线，是一门 92.70% 毛利的生意在以每年五成的速度增长。 第 17 节会解释，为什么本课认为这是「能确认、而市场可能还没充分认可」的事情之一。

要理解设计服务这门生意，得先知道芯片行业里最贵的一个动作叫什么。

它叫流片——把设计好的版图交给晶圆厂， 开始真正生产。这个动作之所以要命，是因为它有两个特点： 第一，先进制程一次流片（含制作掩膜）的成本可达数千万美元量级； 第二，失败不退款。

如果芯片回来发现某处时序没收敛、某个模块功耗超标，那就得改设计、重新做掩膜、重新流一次。 钱重花一遍，时间再赔进去半年到一年——而在 AI 这种一年一代的赛道上，晚半年往往等于出局。

所以这个行业里最值钱的一句话是「首片成功」（一次流片就做对）。 围绕这四个字，长出了两类生意：一类是卖经过验证的 IP 模块（第 2 节讲过）， 另一类就是本节的主角——直接派一支有经验的队伍，帮客户把这件事做成。

台系的世芯电子把这套分级做得最制度化，行业里普遍沿用类似的框架。 它把客户合作模式明确分成五档，客户可以只买前面几档，也可以一路买到底。

这张表解释了一个很多人看财报时会困惑的现象：为什么订单金额可以爆炸式增长， 而毛利率同时一路下滑？

因为订单金额的增长，主要来自客户往 PD3 走—— 从「帮我设计」变成「帮我把芯片造出来交给我」。

每往下走一级，服务商要替客户垫付的外部成本就多一层：晶圆钱、掩膜钱、封装钱、测试钱。 这些钱按全额计入服务商的收入，但它们不是服务商赚的， 只是从客户口袋过一遍手——收入被做大了，毛利率被摊薄了。

如果只看毛利率，往 PD3 走像是一件坏事。但换个角度看就完全不同了。

一家只买 PD1 的客户，随时可以换供应商——拿到设计代码，找谁做后端都行。 而一家把量产都交给你的客户，切换成本高得多： 要重新做工艺适配、重新验证、重新对接供应链，还要重新建立良率数据的积累。

所以「毛利率下滑」和「客户粘性上升」往往是同一件事的两面。 这是本课第 8 节和第 17 节要反复回到的一个判断： 你到底是在看一家公司被迫让价，还是在看它主动用毛利率换绑定？

这个问题现在还回答不了，因为需要先看到它两块业务的真实数字——那是第 5 节的事。

芯原把自己的一站式定制模式叫做 SiPaaS， 全称是「芯片设计平台即服务」。

客户只需要提出功能、性能、功耗的要求，芯原负责从规格定义、IP 选型、设计实现、验证、出版图， 一直到委托晶圆厂生产、委托封测厂封装测试、最终交付晶圆或成品芯片的全过程或部分环节。

请注意「或部分环节」这五个字——它对应的就是上面那张五级表。 客户可以在任何一级停下来，而停在哪一级，直接决定了这笔订单的金额和毛利率。

它服务四类客户：成熟的芯片设计公司和 IDM 厂商、新兴的芯片设计公司、系统厂商， 以及大型互联网公司。最后这一类，正是 2025 年之后订单爆发的来源——下一节整节讲它。

后面几节会反复出现「制程节点」这个词，先在这里讲清楚。

今天的「5 纳米」不代表芯片里任何一个实际测量为 5 纳米的结构， 它是各家代工厂的营销代号。真正可比的是晶体管密度和单位功耗下的性能。

但对本课来说，制程节点仍然是个关键指标，原因很实际： 制程越先进，设计难度和流片成本越高，设计服务的价值量就越大。

所以「7 纳米及以下项目占比」是衡量这家公司业务升级最直接的指标。 高盛给出的口径是：2025 年 5% → 2026 年预计 22% → 2027 年预计 32%。 第 13 节会用这个指标去检验一个更尖锐的问题。

假设你开一家餐厅，需要一台机器切菜。

你可以买一台多功能料理机：能切丝、切片、打泥、和面，什么都会。 也可以定做一台只切土豆丝的机器：别的都不会，但切土豆丝比料理机快五倍、省一半电。

如果你的店一天只切二十斤土豆，当然买料理机——定做那台的开模费就够买十台料理机了。 但如果你一天要切两吨土豆，而且未来三年都只切土豆，那台专用机器的账就完全不同了。

芯片行业的这件事，本质上是一模一样的。

英伟达的 GPU 是那台多功能料理机。它什么模型都能跑，配套的软件生态成熟得让人无法拒绝—— 研究员写好的代码，换一张卡就能跑起来。

但通用性是有价格的。你买的这颗芯片里有很多电路，是为了照顾别人的用法而存在的， 对你自己的业务毫无贡献，可你得为它付钱、给它供电、替它散热。

更要命的是另外三件事：供货节奏、价格、迭代路线，全都捏在别人手里。 对于一家把 AI 当成命脉的公司来说，这是一种结构性的不安全。

ASIC（专用集成电路）走的是另一条路： 为自家的模型结构、自家数据中心的功耗和散热条件定制，把用不上的电路全部去掉， 让每一瓦电、每一平方毫米硅片都花在自己真正要跑的运算上。

代价也很实在：研发周期通常要一年以上，一次性投入以亿计，而且做出来就改不动了—— 如果两年后模型结构变了，这颗芯片可能就白做了。

所以要不要自研，本质上是在回答两个问题： 我的负载够不够大（能不能把一次性投入摊薄）？我的模型结构够不够稳定（会不会白做）？

2025 年之后，中国头部互联网公司对这两个问题的答案，同时变成了「够」。

这里有个反差：决定自研很容易，真做出来很难。一家互联网公司哪怕招了几百个芯片工程师， 通常仍然缺三样东西，而且每一样都不是钱能立刻解决的。

第一，经过量产验证的处理器 IP。 自己从零做一个 GPU 或 NPU 的 IP，三到五年起步，而且第一版几乎必然要踩坑。 第 2 节说过，芯原手里有 GPU、NPU、VPU、ISP 全套自研处理器 IP， 外加 1,400 多个在各家晶圆厂各个工艺上验证过的数模混合 IP。

第二，先进制程的物理实现经验。 7 纳米以下的时序收敛、功耗签核、信号完整性，是一门需要反复踩坑才能掌握的手艺。 东吴证券把这件事讲得很清楚：先进制程下的芯片设计已经变成 涉及多物理场耦合、异构集成和高阶可靠性的复杂系统工程， 单一产品团队很难独立负担昂贵的工具链试错与跨域仿真验证。

第三，和晶圆厂、封测厂的协同关系。 这一条最容易被低估。产能紧张时谁能排到片、出了问题谁能在第一时间约到代工厂的工程师， 靠的是多年合作攒下来的信任和项目量——一家第一次流片的公司，在排队里天然靠后。

大多数公司可以整体看。一家卖白酒的，主打产品和次要产品毛利率也许差十个百分点， 合起来算一个平均数，不影响判断。

但有些公司不行。如果一家公司的两块业务，一块像卖软件，一块像做工程总包， 那么把它们平均起来得到的那个数字，既不描述前者，也不描述后者，谁也不是。

芯原就是后一种。而且它两块业务的差距，比大多数人预想的还要极端。

这两个数字来自国金证券根据公司 2025 年半年报的整理。它们相差 5.1 倍。

为什么会差这么多，前面两节其实已经回答了。 IP 授权是第 2 节讲的那门生意：一次做好、无限复制，多授权一次几乎不增加成本， 所以毛利率能到 92.70%——和 ARM 的约 90% 是同一种经济学。

一站式定制是第 3 节讲的那门生意：客户往 PD3 走，服务商就要替客户垫付晶圆、 掩膜、封装、测试的钱。这些钱按全额计入收入，却只留下一层很薄的服务差价，所以毛利率只有 18.10%。

知道了收入和毛利率，就能把毛利算出来。这一步很简单，但结论相当有冲击力。

投研里有一条好习惯：任何一个自己搭的模型，先拿已知的真实数据检验一遍， 对得上再用它去推未知的东西。这里就做一次。

用上表算出来的 2025 年上半年综合毛利率是 43.5%（毛利 ¥4.23 亿 ÷ 收入 ¥9.71 亿）。

而高盛在其报告里给出的是分季度数据：2025 年第一季度毛利率 39.1%，第二季度 46.2%。 两个季度加权平均下来，上半年约 43.5%。

两个数字对上了。这说明「两块业务分开算」这个模型是可靠的， 可以放心用它去做后面的推演——包括第 8 节的结构稀释测算、第 15 节的分部估值、 以及第 16 节反解卖方模型的隐含假设。

这一节的数字很少，但它决定了后面十二节的读法。举三个马上就会用到的例子。

第一，怎么读一笔订单。公司公告 2026 年前七个月新签订单 ¥146.53 亿元， 并注明「其中绝大部分为一站式芯片定制业务订单」。 配上 18.10% 这个毛利率，就知道这笔订单对应的毛利大约是二十几亿——而不是很多人心算的百亿量级。 第 6 节和第 7 节会把这件事讲透。

第二，怎么看毛利率下滑。如果不知道有两块业务， 看到综合毛利率从 44.96% 掉到 32%，第一反应一定是「这公司出问题了」。 知道了结构，才能问出正确的问题：是两块业务各自的毛利率在跌，还是只是低毛利的那块占比变大了？ 这两种情况的含义天差地别。

第三，怎么估值。如果给这家公司套一个统一的市销率， 等于宣称「IP 业务的 1 元收入和量产业务的 1 元收入一样值钱」—— 而我们刚刚算出来，前者带来的毛利是后者的五倍。第 15 节会给出更合理的做法。

想象一支装修队，年底老板要汇报业绩。他手里其实有四个都能叫「业务量」的数字：

今年一共签了多少单（比如 500 万）；签了但还没干完的活值多少钱（比如 200 万）； 客户已经打过来的定金有多少（比如 60 万）；今年真正干完、能确认成收入的有多少（比如 380 万）。

这四个数都是真的，但它们回答的是完全不同的问题。 如果老板在饭桌上说「我们今年做了 500 万」，而会计报表上写着 380 万，两个人都没撒谎—— 他们只是在说不同的东西。

芯原的情况一模一样，只是数字大得多，而且这四个数被不同的人在不同的场合反复引用， 混起来用就会得出很离谱的结论。

最大的 ¥146.53 亿和最小的 ¥17.60 亿，差 8.3 倍； 和真正进了利润表的 ¥31.52 亿相比，差 4.6 倍。

这就是为什么每次订单公告出来，市场反应会那么剧烈，而看财报的人又觉得对不上—— 大家在看不同的数。

新签订单——看势头，但它是流水口径。 它的好处是及时，公司一签就能披露，比财报早好几个月。 陷阱有两个：一是它不含时间信息（一笔量产大单可能要跨两三年才交付完）， 二是它是含垫付成本的流水（第 3 节讲过，量产订单里大部分钱是要付给晶圆厂和封测厂的）。

在手订单——看储备，这是最接近「未来收入」的数。 芯原 2025 年末在手订单 ¥50.75 亿元，比 2025 年第三季度末环比增长 54.4%， 比 2024 年末同比增长 110.9%。到 2026 年第一季度末是 ¥51.33 亿元。

合同负债——看成色，这是四个数里最硬的一个。 订单可以是框架性的、意向性的，甚至可以取消；但客户把钱打过来了，性质就不一样了。 芯原 2026 年第一季度末合同负债 ¥17.60 亿元，较年初的 ¥12.58 亿元增长约四成，创历史新高。

营业收入——最终的答案，也是唯一进利润表的数。 2025 年全年 ¥31.52 亿元（同比 +35.77%），2026 年第一季度 ¥8.36 亿元（同比 +114.47%）。

现在可以回答第 5 节留下的那个问题了。

公司在公告里说得很明确：这 ¥146.53 亿新签订单，「其中绝大部分为一站式芯片定制业务订单」。

而第 5 节告诉我们，一站式定制业务 2025 年上半年的毛利率是 18.10%。两个数相乘：

¥146.53 亿 × 18.10% ≈ ¥26.5 亿

这就是这批订单对应的毛利量级——二十几亿，而不是很多人心算的百亿。 而且这还没有扣掉研发、销售、管理费用，也没有考虑交付要跨越多少个年度。

订单公告是规模信号，不是利润信号。这句话是这门课最想让你记住的几句话之一。

上一节留了个问题：订单什么时候变成收入。公司在公告里给过明确的口径， 而且两类业务的答案不一样。

芯片设计业务的订单，通常需要 9 到 12 个月的设计研发周期， 期间按项目里程碑分期确认收入。

量产业务的订单，从签约算起通常需要 6 到 18 个月的生产周期—— 要等设计定案、投片、封装测试，最后交付。

高盛还补充了一个很有用的系数：大约 80% 的在手订单会在一年内转化为收入。

其实订单和收入之间有一条天然成立的关系，它不依赖任何假设，只是会计上的必然：

当期收入 ≈ 期初在手订单 ＋ 当期新签订单 − 期末在手订单

道理很直白：年初手上欠着的活，加上这一年新接的活，减掉年底还没干完的活， 中间那块就是这一年真正干完的。

这条式子的价值在于：它把四个各自独立披露的数字锁在了一起。 只要其中三个已知，第四个就被约束住了——包括别人的预测。

投研里最忌讳的是拿一个没检验过的模型去推结论。所以先用已经发生过的 2025 年做一次校验。

误差 4.2%，这座桥站得住。 剩下那点差异来自订单金额通常是含税的、合同中途会有变更、以及部分海外订单的汇率折算—— 这些都是正常的口径摩擦，不影响它作为一把尺子的用途。

现在做一件有意思的事。高盛预测芯原 2026 年收入 ¥52.96 亿元。 把这个数代进桥里，看看它隐含了什么样的期末在手订单。

2026 年 1 月 1 日到 7 月 16 日（约 6.5 个月）新签 ¥146.53 亿元。 按这个节奏线性外推，全年新签约 ¥269 亿元。我们保守一点，取 ¥250 亿元。

换句话说：高盛 2026 年 ¥52.96 亿的收入预测，隐含了「年末在手订单从 ¥50.75 亿膨胀到约 ¥248 亿、 也就是涨 4.9 倍」这样一个假设。

这个假设听起来很极端，但它有两条相当合理的辩护，必须一并说清楚。

第一，模型的时点问题。高盛这份报告发布于 2026 年 4 月 18 日， 当时市场已知的年内新签订单只有 ¥45 亿到 ¥82 亿——7 月披露的 ¥146.53 亿是模型之后才有的新信息。 卖方模型天然滞后于订单公告，这不是错误，是时间差。

第二，交付能力是真实的硬约束。设计服务的产能是工程师人数， 量产的产能是晶圆厂的排片。订单可以一夜之间签下来，交付不能。 在手订单大幅膨胀，恰恰是产能受限时的正常表现。

最后提醒一件事，它会把上面这个乐观的结论拉回地面： 就算收入真的超预期，也要立刻问第二个问题——这些收入是什么毛利率的收入？

公司自己说了，这批订单「绝大部分为一站式芯片定制业务订单」。 按第 5 节那张表，它们对应的毛利率是 18.10%，甚至可能更低。 收入超预期和利润超预期，在这家公司身上不是一回事。下一节就来算这笔账。

第 5 节给了我们两块业务 2025 年上半年的真实数字。现在拿它做个思想实验： 假设 IP 业务完全不变，只让定制业务的收入翻倍、再翻倍，综合毛利率会怎么走？

算法很简单：两块业务的毛利加起来，除以两块业务的收入加起来。

结论：定制业务每翻一倍，综合毛利率下滑约 10 个百分点。

注意这个过程里没有任何一块业务的毛利率发生变化—— IP 还是 92.70%，定制还是 18.10%。变的只是两者的配比。

这就是「结构稀释」：综合毛利率是个加权平均数，权重变了，平均数就变了， 哪怕每一项本身纹丝不动。

看这条曲线的形状：前五年在 40% 上下窄幅波动，2025 年开始一路下台阶。 拐点出现的时间，和 AI 订单开始规模化交付的时间高度重合。

高盛在 2026 年 4 月的报告里，把 2026 到 2030 年的毛利率预测一次性下调了 4.8 到 5.4 个百分点， 给出的理由正是「设计服务占比上升」。它预测的路径是： 2026 年 38.0% → 2027 年 35.5% → 2029 年 33.4%。

看到毛利率一路下滑，第一反应通常是「这公司出问题了」。但从第 5 节起我们就知道， 在一家有两块经济学相反业务的公司里，第一个要排除的永远是结构效应。

把两种可能摆开：

可能一：结构变化。两块业务各自的毛利率没变，只是低毛利的那块占比大了。 这种情况下，毛利率下滑是规模扩张的副产品，本身不代表竞争力受损。

可能二：经营恶化。某一块业务自己的毛利率在跌——比如为了抢 AI 大单而让价， 把定制业务的毛利率从 18% 压到 12%。这种情况下，问题就严重得多。

目前的证据支持第一种：2025 年上半年定制业务毛利率仍是 18.10%， IP 业务仍是 92.70%，两者都没有崩。综合毛利率的下移，主要来自配比变化。

这两种解释目前的公开证据都不足以裁决。但可以给出一个判别方法， 让你在未来的财报里自己找答案。

关键不是看综合毛利率，而是看 IP 授权业务在绝对值上有没有同步增长。

如果 IP 收入也在快速增长——比如 2026 年第一季度知识产权授权使用费收入 ¥1.43 亿元、同比 +52.97%，半导体 IP 授权业务同比 +45.53%—— 那么综合毛利率下滑就只是分母效应，属于「用低毛利业务把盘子做大，同时高毛利业务也在长」。 这是健康的。

如果 IP 收入停滞、只有量产在涨，那就意味着这家公司正在 从一家 IP 公司退化成一个代工中介——它的估值体系应当整体下移， 因为市场给它的溢价，买的正是那 92.70% 毛利的部分。

目前的数据指向前者。但这条线需要每个季度重新看一次，第 17 节把它列为最高优先级的跟踪项。