2025年末到2026年上半年，国产算力芯片集体登陆资本市场。摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原先后上市，长鑫科技7月登陆科创板，首日市值突破3.3万亿元。GPU和存储两条赛道，都已经有了自己的代表性上市公司。

但数据中心的三大核心算力芯片里，还有一颗长期被忽略。

CPU负责通用计算，GPU负责加速计算，DPU（数据处理器）负责所有数据在芯片、服务器、集群之间的流转。三者并列，缺一不可。2026年英伟达发布的最新一代Vera Rubin平台，六颗主力芯片里有四颗是网络芯片，其中包括两颗DPU和两颗交换芯片，只有一颗CPU和一颗GPU。网络在英伟达体系里的权重，已经超过算力本身。而在国内，算力网络芯片这个位置上几乎没有独立厂商。

2026年6月底，国内唯一实现大规模商用的第三方独立DPU厂商深圳云豹智能股份有限公司（下称“云豹智能”）向深交所递交创业板IPO申请，拟募资30.35亿元。这家2020年才成立的公司发展迅速，今年上半年营收，已数倍超越去年全年总收入。

其堪称华丽的创始人和团队技术背景是公司迅速突围的基石。创始人萧启阳24岁在斯坦福获得博士学位，后任教于麻省理工（MIT），随后在美国创办芯片公司RMI并成功跟NetLogic合并，后再促成博通以37亿美元收购其公司；核心技术团队来自英特尔、博通、海思、阿里等头部芯片和云计算公司，研发人员超过400人，硕士以上学历占比超过70%。这样的背景吸引了海内外头部资本押注，据招股书披露，公司成立至今累计完成几轮融资，D轮投后估值142.73亿元，投资方包括腾讯、中芯聚源、深创投、红杉中国、IDG等机构。

六颗芯片，四颗做网络

在通用计算场景下，数据中心里每台服务器都要处理大量的网络传输、存储调度和安全验证，以前这些工作都压在CPU上，要占掉CPU三到四成的算力。DPU的作用就是将网络、存储、安全等任务进行卸载和加速，让CPU和GPU专心干计算，目的是“减少数据中心税”。

在AI智算场景下，DPU还有另一个关键角色——负责GPU与GPU之间的高速低延迟通信，避免数据拥塞。当AI集群从千卡走向万卡再走向十万卡，GPU单卡算力再大，卡与卡之间的网络跟不上，整个集群就是空转。算力的瓶颈已经不在算力本身，而在网络。国家“十五五”规划将算力网络列为继水、电、气、交通、互联网之后的“第六张网”，DPU就是这张网的核心芯片。

英伟达自己的动作已经证明了这个方向。2020年英伟达花69亿美元收购Mellanox，买的就是DPU和网络交换的能力。到了2026年的Vera Rubin平台，六颗主力芯片里四颗做网络，DPU从早期的“可选配件”升级为每个计算节点的标准配置。其中BlueField-4集成了64核Grace CPU，支持800Gb/s网络带宽，比上一代计算能力提升6倍。

值得注意的是，英伟达走这条路也经历过弯路。Mellanox先后推出两代DPU产品，但一直没有成功大规模商用。英伟达接手之后用同一个团队重新开始做，从第一代到第三代DPU，共花了7年才推出真正可大规模部署的产品。可想而知，DPU的技术门槛多高。

云豹智能从成立到实现大规模商用出货花了不到4年，据公司方面介绍，团队对Mellanox历史上技术路径做过深入研究，避开了前人走过的弯路，其第一颗DPU SoC芯片一次性流片成功，没有修改一个晶体管就给大客户商用。

目前，云豹智能有两条产品线，分别对标英伟达的两条DPU产品线。

云霄系列是全功能DPU，对标英伟达BlueField-3，2024年下半年开始量产，截至2026年8月末累计出货超过13万颗。腾讯基于云霄芯片打造的第九代云服务器，相较腾讯上一代基于海外商用FPGA芯片方案的网卡，网络延迟降低35%，存储吞吐性能提升最高200%，磁盘密度提升最高100%。

风驰系列是AI DPU，对标英伟达ConnectX-7，面向AI智算集群的后端网络优化，已成功流片并加速推向市场。在英伟达H20 GPU搭建的真实测试环境中，风驰与ConnectX-7在网络延迟和带宽上的测试结果基本持平。

与英伟达不同，云豹智能的DPU走的是开放路线。买英伟达GPU往往要搭配英伟达自己的网卡和交换机，整个数据中心的网络架构都被绑定在英伟达生态内。

云豹智能的芯片架构是通用可编程的，能够支持各家客户不同的网络调度和拥塞避免算法，可以和不同品牌的GPU搭配使用。据了解，这也是中国移动等客户选择与云豹智能合作的原因之一——大部分客户都希望在自己的网络上实现自己的数据调度策略，而不是被某一家芯片厂商的封闭生态锁定。

在国产GPU厂商中，在搭配网络芯片时，除了英伟达的网卡，目前最具竞争力的第三方独立选择就是云豹智能，而且云豹智能的产品性价比显著高于国际竞品。据弗若斯特沙利文数据，以2025年收入计，云豹智能在中国全功能DPU市场排名国产独立厂商第一。

此外，云豹智能的DPU芯片入选了国家博物馆中国制造“十四五”成就展，公司参与了工信部科技重大专项和算力强基揭榜行动，并主导制定了《数据处理器（DPU）参考框架》国家标准。

从17万到9.4亿– 五千多倍的惊人增长

云豹智能的营收曲线几乎是一条竖线。

2023年全年营收17.32万元，2024年增长到3635万元，2025年达到3.70亿元，2026年1至8月营收已达13.08亿元，已远超过了去年全年的营收。截至2026年8月末，公司在手订单6.26亿元。报告期内累计研发投入超21亿元，2025年的研发费用达到了当年营收的1.5倍。扣非净亏损逐年收窄，从2023年的-6.73亿元到2024年的-6.20亿元，再到2025年的-5.62亿元，截至目前，随着营收放量带来的毛利贡献，上半年亏损进一步收窄至约2.4亿元（据二询回复报告披露数据测算），公司预计最早2028年实现盈利。

这是大芯片行业的正常节奏。大芯片从第一版流片到大规模商用，研发周期至少5到7年，前期的持续高投入不可避免。比较知名且在A股上市的大芯片企业，如海光信息从成立到营收突破百亿花了11年，寒武纪接近10年持续高投入才首次实现年度盈利。长鑫科技上市前三年累计亏损超过200亿元。云豹智能和它们走的是同一条路，区别在于营收增速——过去三年翻了五千多倍。

所有成功的大芯片公司在早期都走过同样的路径，就是找到一个场景最丰富、要求最严苛的头部客户，在真实环境中深度合作打磨产品。

寒武纪最早的商用收入来自华为麒麟芯片对其NPU IP的集成，海光信息成长于中科曙光体系。腾讯是云豹智能的第一个大规模商用客户，双方2021年开始合作，腾讯玄灵网卡累计交付超过10万颗。

腾讯对于云豹智能的价值不只是订单。腾讯2025年资本开支792亿元，2026年仅上半年就接近850亿元。作为中国最大的云厂商之一，腾讯面对的终端场景涵盖社交、游戏、视频、金融、政务等数以千计的类型，几乎覆盖了数据中心可能遇到的所有负载模式。

能够通过腾讯的全场景验证，意味着云豹智能的产品几乎涵盖其他客户面对的所有场景。而且云豹智能的芯片架构是通用可编程的，在腾讯场景中积累的经验可以直接复用到其他客户，不存在定制化的问题。

事实上，云豹智能的客户版图已经在快速扩展。

中国移动发布了三款基于云豹智能DPU的合作产品，包括大云磐石DPU网卡、智算琢光DPU网卡和5G灵耀网卡，其中磐石DPU已列入中国移动集采配置清单。中国联通发布了联通大衍DPU，工商银行完成了适配测试及小批量出货，新浪2025年6月中标用于私有云建设，南方电网在边缘云卸载场景实现落地。

云豹智能采用创业板第四套上市标准申报，这套标准是国家为高研发投入、市场空间大、处于商业化爬坡期的硬科技企业专门开设的政策通道。

大芯片设计本身就是高投入长周期的赛道，国家设立这一标准，就是要在关键技术领域给这类企业打开资本市场的大门。在国内大芯片设计公司里，长鑫科技总部在合肥，摩尔线程、寒武纪总部在北京，海光总部在天津，壁仞、燧原、沐曦总部在上海。云豹智能是当前从深圳走出的首家冲刺A股上市的大芯片设计公司。

据弗若斯特沙利文数据，中国DPU市场2025年规模497.58亿元，预计2030年增至1290.91亿元。云豹智能的风驰系列AI DPU预计2026下半年批量销售、2027年放量销售，AI DPU作为AI算力网络的核心芯片，将为公司打开第二条增长曲线。

全球数据中心的建设投入正在向万亿美元规模迈进，其中网络相关的投入预计将占到三分之一。当摩尔定律逼近物理极限，单颗芯片已经不可能再集成更多功能，CPU、GPU、DPU三大芯片的分工反而在加速细化。在这个趋势下，算力网络芯片的重要性只会越来越高。CPU国产替代有海光、华为鲲鹏、飞腾、龙芯在推进，GPU有华为昇腾、寒武纪、摩尔线程、沐曦、壁仞、燧原在追赶，存储有长鑫科技。到了算力网络这个位置，云豹智能是目前唯一跑在前面的独立大芯片厂商。当前A股已上市的算力核心芯片企业中，尚无一家以算力网络作为核心主业的芯片公司。云豹智能若成功登陆创业板，将填补国内资本市场算力网络版块独立上市企业的空白，成为“国产算力网络第一股”。兼具硬核技术壁垒、头部客户大规模商用验证、爆发式营收增长，也让它成为硬科技赛道中稀缺的算力网络核心资产。