作者：快思慢想研究院 田丰，时代周报 朱成呈
一、“卖铲人”下场挖矿
1849年的加州金矿热里，真正赚到大钱的往往不是淘金者，而是卖铲子、卖牛仔裤的人。这个故事被硅谷反复借鉴，形成"基础设施提供商"的生意逻辑——英伟达就是当下AI浪潮里最大的"卖铲人"，黄仁勋靠着GPU，把公司做成了万亿市值的算力帝国。
但2026年6月，这个故事出现了一个新版本：卖铲人，决定亲自下场挖矿。
近日，国产GPU"四小龙"之一的沐曦股份(688802.SH)与人形机器人公司优必选(09880.HK)宣布成立合资公司"曦选创智"，注册资本1亿元，双方各持股35.01%、并列第一大股东，锋龙股份持股4.7%。治理层面，沐曦股份董事长陈维良出任董事长，优必选创始人兼CEO周剑任副董事长，原新华三高级副总裁杨献波出任CEO。
这不是常见的战略投资，而是两家分别站在芯片设计与机器人本体两端的公司，决定共同造一颗芯片，而且瞄准的不是机器人的"小脑"(运动控制)，而是机器人的"大脑"——决策与推理系统。
这个动作发生的时间点很微妙。优必选2025年报显示，公司全年营收20.01亿元，同比增长53.3%；其中全尺寸具身智能人形机器人业务收入达8.2亿元，同比暴增2203.7%，销量1079台，同比增长35866.7%。而沐曦自己，在去年12月登陆科创板后股价一度狂飙，目前总市值约2780亿元，但公司仍处于重研发投入的亏损状态。
两家都不算各自赛道里的"第一名"，却选择在这个时间点联手押注一颗要到2027年下半年才能流片、2028年才能量产的芯片。这究竟是一次精准的"提前卡位"，还是一场讲给资本市场听的产业叙事?
要回答这个问题，得先弄清楚：这盘棋，到底在跟谁下，赌注又是什么。
二、机器人大脑的争夺战：从"小脑"到"大脑"的产业升维
在人形机器人这条赛道上，芯片从来不是新鲜事。问题是，谁在做芯片，以及做的是哪一层。
全球机器人算力生态，目前仍由英伟达主导。早在2018年，英伟达就推出了机器人开发平台Isaac，逐步搭建起覆盖开发、训练、仿真、部署的完整工具链；2024年，英伟达又发布专为人形机器人设计的Jetson Thor计算平台，支持视觉、语音、运动控制等多模态AI任务协同运行，成为当前机器人厂商重点关注的算力方案之一。2025年，英伟达进一步推出新版Omniverse机器人开发工具和Cosmos世界基础模型，试图把训练、仿真与部署能力进一步向机器人领域延伸——本质上，黄仁勋是在把当年AI时代"芯片+CUDA生态"的成功公式，原封不动地搬到机器人身上。
另一家芯片巨头英特尔也没闲着。2025年的具身智能解决方案推介会上，英特尔发布了基于酷睿Ultra处理器的"大小脑融合"方案，试图把PC时代积累的AI算力能力延伸进机器人市场。
国内玩家里，瑞芯微(603893.SH)是目前机器人领域渗透率较高的国产芯片厂商。其旗舰产品RK3588已应用于人形机器人、四足机器人、工业巡检机器人、AGV搬运机器人等多种形态，合作客户包括宇树科技、云深处科技、极智嘉等。但按照瑞芯微自己的定位，这些SoC产品主要承担的是机器人的"小脑"功能——负责运动控制、传感器处理这类相对成熟、标准化程度更高的任务。
沐曦与优必选这次联手成立的曦选创智，瞄准的恰恰是"小脑"之上的那一层：决策与推理系统，也就是机器人的"大脑"。这是一条更难、更贵、但话语权也更大的赛道。
为什么这个时候要做这件事?优必选创始人周剑给出了一个直白的理由：目前国外机器人端侧芯片价格较高，在部分产品中占据超过三分之一的物料成本(BOM)。"国内需要自己的具身智能端侧大脑，沐曦与优必选具备打造具身智能端侧解决方案的基础，希望能够解决'卡脖子'问题。"
这句话背后，是经济学里的成本结构问题：当一个核心部件占到整机成本的三分之一以上，而这个部件又完全依赖外部供应链时，任何一家想要规模化、想要把价格打下来的整机厂商，迟早都会面临"自己做"还是"被卡住"的选择。
曦选创智计划2027年下半年流片、2028年实现量产。快思慢想研究院院长田丰告诉时代周报记者，这场合作的价值并不在于短期出货，而在于"下一代机器人算力平台的话语权争夺"——"这次合作是提前卡位，与当下出货规模无关。"
三、一颗芯片的"时间差陷阱"：18个月对6个月
要理解这场赌局的真正逻辑，需要先理解一个所有硬件公司都绕不开的规律：芯片研发周期与产品迭代周期之间，存在天然的速度差。
田丰给出了一组关键数字：一颗高端芯片从立项到流片，普遍需要18到24个月的设计验证周期。而曦选创智计划2027年下半年流片，对应的量产窗口正好是2028年。
与此同时，高工机器人产业研究所与浙江人形机器人创新中心的预测都指向同一个结论：2026到2027年，将是人形机器人从"万台级"迈向"十万台级"的拐点期。
把这两组时间线叠在一起看，会得到一个有意思的结论——田丰认为，曦选创智的芯片节奏，本质上不是为了给当下优必选"千台级"的出货量摊销研发成本，而是提前锚定下一个量级窗口的"架构定义权"。换句话说：国产智能机器人急需新一代自主可控的“安卓大脑”。芯片研发的决策周期，天然比机器人产品的迭代周期更长。谁在产业范式转换之前完成大脑与芯片架构的标准化落地，谁就拿到了下一轮的入场券。
这套逻辑，和宇树科技创始人王兴兴反复强调的"硬件成本曲线提前布局"思路高度一致——核心部件的国产化替代窗口，往往出现在需求曲线真正起飞前的一到两年，而不是起飞之后才匆忙跟进。这背后意味着：真正决定下一轮竞争格局的，是在需求曲线还没起飞时，就已经下注押在起点上的那些人。
但这套时间结构，本身也是一把双刃剑。田丰特别指出了一个潜在的"双慢变量叠加"风险：芯片流片周期是18到24个月，而当前VLA(视觉-语言-动作)类模型架构本身仍处在快速迭代期，6到12个月就可能出现一次架构级的重大变化——比如从分立式的VLA架构，走向端到端的世界模型驱动架构。
"如果芯片设计完成时，行业主流模型已经发生范式变化，那么针对旧架构优化的硬件就可能迅速失去优势。"田丰说。
这不是危言耸听。移动互联网早期，曾经有一批专用芯片公司，正是因为押错了架构方向、在硬件落地时遭遇了产品架构突变，最终被市场淘汰——这是芯片产业史上反复出现的剧本。曦选创智赌的，本质上是"2027到2028年主流模型架构保持相对稳定"这一个假设。田丰的判断是：这是一个押注，而不是一条确定性的护城河。
四、经济账本：谁在为研发买单?
如果只看出货量，这场合作的经济性似乎很难自洽——优必选去年全尺寸人形机器人销量过千台，凭这个体量去支撑一颗高端芯片的独立研发，账面上算不过来。
但田丰提出了一个关键的视角转换：这笔经济账，不能只按机器人公司的出货量来单独计算。
沐曦本身是一家面向数据中心训练与推理市场的通用GPU公司，已经拥有"曦云"系列产品线、指令集、编译器与IP库的完整工程资产积累。具身智能端侧芯片的研发，完全可以复用这套已有的基础设施——边际成本被摊薄进沐曦更大的芯片业务盘子里，而不是单靠优必选的机器人出货量去摊销。
这本质上是"边际成本"问题：一项研发投入，如果只能由一个孤立的、小规模的产品线来承担，大概率不经济；但如果能挂载到一个已经存在的、更大的工程资产体系上，边际成本会被显著摊薄。
田丰把这套逻辑总结为：这是"芯片公司向具身智能场景延伸"的逆向逻辑，而不是"机器人公司被迫自研芯片"的正向逻辑——后者的经济性大概率不成立，前者则取决于沐曦能否把这条产品线，看作自己GPU架构在边缘推理场景里的一个新分支，而不是一个孤立项目。
但真正的资产，可能还不是芯片本身。根据双方协议，曦选创智将部署数百台优必选工业级机器人，建设具身智能数据采集中心，用真实工况数据持续优化算子与模型。
田丰认为，这意味着这家合资公司真正的核心壁垒，不在于芯片销售本身的利润——具身智能端侧芯片在十万台级以下的市场规模，远不足以支撑一家独立芯片公司的盈利模型。真正的价值，在于"芯片架构+真实工况数据"形成的协同优化闭环，这有点像英伟达Jetson系列之于整个机器人生态的角色，但多了一层数据反馈回路。
田丰打了一个比方：如果这条闭环跑不起来，芯片本身的经济性确实不成立；但如果跑起来，芯片就只是这个闭环的"物理载体"——而物理载体的经济性问题，会被整个闭环重新定义。
五、苹果的逻辑，搬进了机器人世界
沐曦股份与优必选的这场合作模式，在科技发展史上曾经多次出现过，咱们拿苹果作为参照系。
史蒂夫·乔布斯多次提出过同一观点：认真做软件的公司，最终都要做自己的硬件。这句话的含义，是软硬件之间的协同性、兼容性、定制化性能获得同构架构下的极致优化。苹果A系列芯片与iOS系统的协同设计，正是这套逻辑最成功的产业实践。
田丰认为，优必选与沐曦想做的"反向定制"，本质上就是这套逻辑在具身智能领域的复刻——根据自己的模型架构反推芯片规格，而不是先有芯片、再让模型去适配芯片。
为什么这种"反向定制"在今天变得迫切?田丰指出，当前具身智能产业竞争的真实瓶颈，既不是单纯的芯片算力，也不是单纯的模型能力，而是"模型与芯片之间的接口对齐"问题。
VLA类模型在云端训练和仿真环境中表现良好，但一旦落到端侧推理，就会受限于功耗、延迟，以及特定算子(比如视觉token处理、注意力机制)在硬件上的支持程度。具身智能芯片真正的价值，不在于算力高低，而在于能否为特定的模型架构做硬件持续优化——这正是为什么主流厂商的机器人专用芯片，都在强调"为VLA推理设计专用算子支持"。
这也呼应了一个产业演化中反复出现的规律：真正具有竞争壁垒的技术系统，往往不是单一组件的性能领先，而是多个组件之间深度耦合后形成的协同优势，这种协同优势很难被单独的某一项技术突破所替代。
六、数据壁垒的真相，"窄而深"
协议里那"数百台工业机器人"的数据采集中心，以大规模、真实场景、持续反馈为设计优势。田丰提醒，这条数据壁垒的价值，关键不在于"规模"，而在于"分布密度"。
这数百台工业机器人采集到的真实工况数据，价值在于覆盖的是优必选自身机器人的具体本体构型——关节布局、传感器配置、控制频率。这类数据对优化自家芯片算子、训练自家模型，有直接价值；但对其他厂商的机器人本体，几乎没有迁移价值。
田丰将其形容为一条"窄而深"的壁垒：只能在优必选自身的产品线内形成闭环优势，很难外溢成行业通用标准。机器人学习领域研究者Pete Florence和Andy Zeng反复强调的一个概念："具身数据的本体特异性"——正是这种特异性，决定了这条壁垒既真实有效，又有明确的边界：它能保护优必选自己的产品线，但不能让曦选创智的芯片自动变成行业的通用方案。
七、一场尚未结束的生态战争
把视角拉远一点会发现，沐曦与优必选面对的，并不只是一颗芯片的成败，而是一整套生态体系的竞争。
英伟达正在试图复制自己在AI时代的成功路径——联合宇树科技等企业推出基于Isaac GR00T平台的人形机器人参考架构，覆盖机器人本体、灵巧手、算力平台以及软件模型，试图构建从芯片、硬件、开发工具到模型训练的完整生态闭环。这是一种典型的"平台型"打法：用一整套工具链，把整个行业的开发者都吸附到自己的生态里。
相比之下，沐曦拥有GPU设计能力，但软件生态和开发者体系仍处于建设阶段；优必选拥有机器人场景与数据积累，但人形机器人市场距离形成规模效应，仍有较长的距离。
更现实的是，两家公司在各自的赛道里，都还不是"第一名"。在AI芯片领域，IDC数据显示，2025年中国本土芯片厂商向国内AI服务器市场交付约165万张AI加速卡，占总出货量约41%，其中华为昇腾、阿里平头哥、百度昆仑芯、寒武纪和海光位列市场前五，沐曦以1.7%的份额排名第六。在机器人本体市场，根据Omdia发布的《通用具身机器人市场雷达》报告，2025年智元机器人和宇树科技的人形机器人出货量均已超过4000台，而优必选出货量约1000台，位列第二梯队。
双方联手押注一条需要两到三年才能见到结果的赛道——这究竟是长板能力互补，还是抱团取暖?双方能否把芯片能力、机器人场景与数据资源，真正整合成一条可持续的技术壁垒，目前仍有待市场检验。这场押注的战略意图是提前卡位下一代机器人核心操作系统，后续表现成为行业关注的焦点。
值得一提的是，截至发稿，沐曦股份方面回应时代周报记者表示"不接受未预约采访"，后续发送的采访函也未获回复；优必选方面同样未作出有效回应。这场牌局的玩家们，目前选择把全部叙事权留在了协议文本和资本市场的解读里。
八、提前卡位，而非终局答案
回到最初的问题：这场合作，究竟是产业里少有的研发落子，还是又一次面向资本市场的蓝图规划?
田丰做出更克制的预判：整个智能机器人产业链的各个环节，目前都在用"提前卡位"来对冲"范式转移的不确定性"——这是一个阶段性现象。曦选创智，是这个阶段里逻辑相对清晰的一个范本，但不是唯一答案，也不会是终局答案。
他给出了一个判断这类合资项目是否值得关注的核心标准：不必去比较"芯片参数对标英伟达"，而要看"真实场景数据闭环"有没有真正反向输入到芯片设计方案里——这是区分"为造芯片而造芯片"和"为具身智能场景定义芯片"的核心分水岭。曦选创智目前公开信息显示走的是后一条路，这也是它和单纯的"国产替代"叙事之间，最大的区别。
金矿热褪去之后，留下来的往往不是金子本身，而是那些懂得在矿脈枯竭前，提前修好下一条铁路的人。曦选创智的赌注，赌的不是2026年的出货量，而是2028年那个还没有到来的世界里，谁来定义"机器人大脑"的规格书。
这张规格书还没写完。但写它的人，已经动笔了。
参考文章：《机器人芯片赛道开打：2700亿沐曦股份联手优必选，争夺下一代算力平台话语权？》，时代周报，朱成呈
出版社：人民邮电出版社
作者：田丰
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