算力网络打开万亿新基建发展空间，云豹智能 DPU 补齐算力网络核心芯片短板

　　算力网络正在打开万亿级新基建发展空间。中 央 政 治 局会议部署 “六张网” 建设，全国一体化算力网络正式跻身国家核心基建序列，根据国家发改委披露的机构测算，“十五五” 期间全国一体化算力网络新增直接投资规模可达 4 万亿元。算力网络践行 “网络即算力” 核心理念，打破算力孤岛，实现计算、存储、网络资源高效协同。算力网络想要充分释放全部产业价值，离不开 DPU 这一核心芯片作为底层支撑。云豹智能深耕 DPU 赛道，补齐算力网络核心芯片短板，助力算力网络建设走向自主可控，锻造算力网络国产芯片硬实力，承载 AI 算力跃迁的时代业务需求。

　　AI 时代，算力不等同于芯片硬件的简单堆叠。大规模智算集群当中，海量 CPU、GPU 协同开展工作，模型训练、推理、存储访问带来爆炸式的数据交互。算力网络承担数据流转调度的核心职能，当算力网络传输调度能力跟不上计算速度，就会发生网络拥塞、时延飙升，计算单元持续等待数据，造成算力空转浪费。即便采购性能顶尖的 CPU、GPU，硬件算力也难以转化为真实业务生产力。行业已经形成共识，如果缺少 DPU 解决算力网络的数据流动瓶颈，再强悍的硬件算力都无法得到充分释放。

　　市场空间层面，弗若斯特沙利文数据显示，2025年国内DPU市场规模497.58亿元，预计2030年增长至1290.91亿元，年复合增长率超20%。然而海外厂商国内市场占有率超过70%，国产替代空间巨大。4万亿算力网络基建投入，对应数百亿级DPU市场，国产芯片补齐短板的窗口已经打开。据行业机构预测，万卡级 AI 训练集群当中，算力网络硬件投入占硬件总投入三分之一，算力网络硬件成本占比持续抬升。

　　海外头部厂商早已布局算力网络赛道。英伟达斥资 69 亿美元收购 Mellanox，确立 DPU 与 CPU、GPU 三足鼎立的产品定位，公开提出 DPU 是每一个计算节点的标准配置，充分体现算力网络在 AI 产业当中的战略地位。反观国内市场，算力网络芯片市场长期被海外厂商主导，具备成熟商用能力的国产产品供给稀缺，成为算力网络建设进程当中的关键短板。

　　想要实现算力网络自主可控，DPU 芯片实现自主突破是重中之重。DPU 研发落地门槛很高，不少业内从业者认为 DPU 难度甚至高于 GPU，不仅要完成芯片硬件设计，还要求软硬件深度适配，需要长期扎根真实业务场景打磨迭代，项目落地周期漫长。芯片创业赛道九死一生，数年前国内十几家 DPU 创业企业入局，历经行业洗牌，绝大多数企业止步样品研发阶段，无法实现规模化商用。

　　云豹智能的技术实力获得资本市场充分认可。多轮融资汇聚腾讯、红杉中国、IDG、中芯聚源、深创投等头部机构，D轮投后估值超140亿元，为长期研发提供弹药。公司拥有400人以上研发团队，硕士占比 70%以上，核心人员来自英特尔、博通、海思以及国内头部企业，完整掌握DPU软硬件全栈能力。

　　大芯片行业遵循“前期高投入、中期稳增长、后期高盈利”规律，种子客户战略是国产芯片商业化的经典路径。云豹智能处于商业化爬坡阶段，推行种子客户深度合作策略，依托头部客户大规模业务打磨产品，完成验证之后向全市场推广，路径契合行业规律。作为深圳冲刺IPO的大芯片企业，云豹智能也是创业板第四套上市标准重点扶持的攻坚卡脖子技术企业。

　　商业化成绩单表现亮眼：营收从早期十几万，增长至 2025 全年 3.7 亿元，2026 上半年营收 9.4 亿元，较 2025 全年增长 154%;在手订单 4.94 亿元，较年初增长 760%，商业化进程高速放量。自研 DPU 产品入选国家博物馆 “中国制造‘十四五’成就展”，是展会当中唯一 DPU 展品，归入国之重器展示阵列。

　　云豹智能全面推行 All in AI 研发模式，将 AI 技术深度融入芯片架构定义、前端设计、验证测试全流程，持续迭代 DPU 产品，夯实算力网络芯片底座。

　　算力网络打开万亿级新基建发展空间，承载 AI 算力跃迁的时代使命，算力网络的自主可控事关国家算力产业安全。面向 “十五五” 算力网络建设浪潮，云豹智能持续攻坚 DPU 技术，补齐算力网络核心芯片短板，助力算力网络建设自主可控，锻造算力网络国产芯片硬实力，赋能新质生产力高质量发展。