对于腾讯 AI，外界期待已久，相关产品落地也几经沉浮。
5 月股东大会上，腾讯创始人、CEO 马化腾复盘集团 AI 发展历程，坦言腾讯 AI 发展曾走过弯路，"原来一年前我们以为上了船，后来发现那个船漏水了，现在感觉站上去了，还坐不下去，还是希望船速能快一点"，经过持续补齐技术与人才短板后，相关 AI 业务才逐步驶入正轨。
6 月 2 日，市场传出微信拟原生内嵌 AI 智能体的消息，产品将接入小程序等腾讯自有生态体系，传闻称相关产品最快有望在当月启动合规审批——在最擅长的社交领域、最为基本盘的微信体系内部，腾讯或将终于有所建树。北京商报记者就上述传闻向腾讯方面求证，相关人士称暂无回应。
但乐观预期依旧撬动二级市场行情，腾讯控股港股当日大涨 10.46%，收盘报 481.6 港元，单日成交金额 477.89 亿港元。
倘若微信 AI 产品落地，既能完善腾讯自身 AI 业务布局，还将催生算力扩容需求，上游 AI 加速卡供应商有望收获订单增量——恰逢同日，腾讯国产算力供货商燧原科技（以下简称"燧原"）披露科创板 IPO 二轮问询回复，双方深度绑定的关联合作被监管列为问询重点议题：2025 年，燧原科技来自腾讯的营收占比超过八成。
腾讯 AI 商业化落地进度，或将成为左右燧原后续业绩成长的关键变量。
01. 二轮问询落地：解释绑定腾讯，解读经营细节
二轮问询中，监管围绕燧原科技与腾讯的关联交易展开问询，聚焦合作模式变更、腾讯大额采购预付款等业务细节。
此前公司与腾讯合作采用 AVAP 模式（客户指定供应商，代工厂按指定价格采购），报告期内双方协商调整为直接销售模式，腾讯同步拨付专项预付款，该笔资金定向用于燧原向上游原材料、代工厂等供应链备货采购，相关资金拨付与采购具体明细，燧原以商业保密为由申请豁免披露。
为佐证预付款合规合理，公司援引同行业两家已上市公司的公开案例：寒武纪 2024 年末、2025 年一季度预付账款分别达 7.74 亿元、9.73 亿元，款项主要用于向上游原材料供应商、代工厂备货；摩尔线程 2026 年 3 月披露 6.6 亿元重大合同，签约两日内即可收取 30% 合同预收款。
由此可见，AI 芯片产业链上下游预付、预收款项属于行业通行商业模式，腾讯预付款安排符合行业惯例。
监管关注双方合作，原因在于燧原营收层面对腾讯的高度依赖，2025 年公司来自腾讯的营收占比高达 83.79%。或许出于对大客户集中风险的考量，监管进一步要求公司区分互联网、非互联网客户，披露非关联客户合作落地情况。
从披露内容来看，互联网端潜在客户A、F、B已完成硬件系统与模型匹配测试，正推进灰度测试，其中客户B无需开展灰度测试，上述客户预计 2026 年 12 月小规模拿货交付，2027 年大批量供货；非互联网领域，潜在客户E已落地数百张第三代 AI 加速卡，潜在客户D的合作方已签订框架合同，燧原产品入围其"采购短名单"，预计 2026 年产生相关收入。
后续新客户落地进度，一定程度上也将影响公司优化客户结构、降低对腾讯的营收依赖。北京商报记者就相关问题咨询燧原科技方面，但截至发稿未能得到回复。
02. 营收高增，减亏渐进
从销售端数据来看，报告期内燧原对腾讯的产品供货规模连年快速攀升，成为拉动营收的主要来源。
2023 至 2025 年，公司向腾讯的销售收入依次为 1 亿元、2.73 亿元、8.3 亿元，对应营收占比从 33.34% 提升至 37.77%，2025 年又大幅攀升至超过 80%。合作模式方面，2023、2024 年双方交易全部采用 AVAP 模式，2025 年经协商调整后，其中 7.68 亿元订单改为直接销售，剩余 0.62 亿元延续原有 AVAP 合作。
定价层面，燧原向腾讯供货单价低于对外非关联第三方售价，公司称系双方基于长期战略合作协商定价；与此同时腾讯在 2025 年分两笔合计支付 3.68 亿元采购预付款，定向用于燧原上游供应链备货。
除产品销售外，双方还存在反向采购的关联往来，燧原连续三年向腾讯云采购配套资源，采购额由 2023 年的 434.61 万元增至 2025 年的 1870.59 万元，采购品类涵盖研发用定制服务器、算法开发软件、云计算资源等，相关采购服务于自身 AI 加速卡产品适配与自研迭代。
落实到整体经营业绩，依托腾讯订单放量，燧原营业收入实现连续增长，2023 年、2024 年、2025 年营收分别为 3.01 亿元、7.22 亿元、9.90 亿元。
但受云端 AI 芯片行业研发投入大等行业特征影响，公司每年保持十亿元级别研发开支，三年研发费用均突破 11 亿元。高额研发开支叠加各项运营成本，让燧原连续三年录得大额净亏损，2023—2025 年归母净亏损分别为 16.65 亿元、15.10 亿元、11.64 亿元，亏损规模虽逐年小幅收窄，但尚未实现盈利。
北京社科院副研究员王鹏向北京商报记者表示，从正面来看，稳定的大额订单可以为企业落地量产、产品迭代提供稳定环境，依托腾讯云服务等生态资源，还能降低自研软件成本、打通落地场景，加速芯片从研发走向商用；但过高的客户集中度不仅容易受下游采购策略变动影响业绩，还可能在拓展其他头部客户、多元化行业市场时形成阻碍，议价权的被动也可能压缩利润空间。
03. 行业成长空间充足
从行业基本面来看，算力芯片作为 AI 产业硬件底座，是全球科技重点竞争赛道。
伴随各类主流大模型技术落地，算力短缺成为当下 AI 产业发展主要瓶颈，云端 AI 加速卡市场迎来快速增长周期。据灼识咨询测算，全球 AI 加速卡市场 2024 年规模超 1000 亿美元，预计 2028 年突破 5000 亿美元，复合增速超 40%；依托国内"人工智能+"相关政策规划，国内对应市场 2028 年有望突破万亿元，规模约占全球三成。
市场供给端，根据 IDC 数据统计，2025 年海外厂商在国内 AI 加速卡市场占有率接近 60%，国内大模型训练领域国产算力供给缺口显著，国产芯片替代具备现实市场基础。同时云端 AI 芯片研发投入高、软硬件迭代频繁，行业普遍需要长期大额资金投入支撑技术研发。
资料显示，燧原科技 2018 年成立，经过多年研发完成四代架构 5 款云端 AI 芯片迭代，搭建起芯片、加速卡、智算集群及配套软件平台的完整产品体系。产品除批量应用于互联网客户之外，还参与东数西算算力枢纽相关智算项目，逐步拓展运营商、多行业垂类客户，同时与 EDA/IP、晶圆制造、封测等产业链企业合作稳定供应链。
按照 IPO 规划，公司本次上市募资将主要投向第五代、第六代 AI 芯片研发及产业化项目，产品对标海外高端算力芯片，以完善国产高端算力产品供给。
天使投资人、资深人工智能专家郭涛此前向北京商报记者指出，硬科技企业兑现行业红利，自研技术突破当然是源动力，依托自主架构摆脱外部技术束缚，才能形成规模化交付能力。但在技术、产品与规模之外，下游需求增长与供应链稳定形成合力，才能促成硬科技企业业绩等指标的"量变到质变"。
北京商报记者陶凤王天逸
