天数智芯国产GPGPU迈入大规模商用阶段

盈利预测利润表现金流量表会计年度(人民币百万)202420252026E2027E2028E会计年度(人民币百万)202420252026E2027E2028E营业收入539.511,0343,0406,0148,520EBITDA(724.20)(836.26)79.911,2801,879销售成本(274.43)(475.61)(1,474)(2,849)(4,040)融资成本13.2615.4012.7424.0535.47毛利润265.08557.991,5663,1654,479营运资本变动(45.27)(936.11)(761.03)(2,636)(1,229)销售及分销成本(122.36)(151.55)(197.60)(264.60)(349.30)税费0.000.000.00(20.86)(67.34)管理费用(257.29)(481.82)(364.79)(451.03)(579.33)其他138.23108.28(12.74)(24.05)(35.47)其他收入/支出(773.62)(990.67)(1,128)(1,402)(1,852)经营活动现金流(617.98)(1,649)(681.12)(1,377)582.60财务成本净额(13.26)(15.40)(12.74)(24.05)(35.47)CAPEX(275.22)(230.49)(280.00)(305.00)(270.00)应占联营公司利润及亏损0.000.000.000.000.00其他投资活动109.2439.430.000.000.00税前利润(892.43)(1,004)(116.34)1,0431,684投资活动现金流(165.98)(191.06)(280.00)(305.00)(270.00)税费开支0.000.000.00(20.86)(67.34)债务增加量143.21378.21505.051,205505.05少数股东损益0.000.000.000.000.00权益增加量7.6035.070.000.000.00归母净利润(892.43)(1,004)(116.34)1,0221,616派发股息0.000.000.000.000.00折旧和摊销(154.97)(152.00)(183.51)(212.62)(159.61)其他融资活动现金流638.662,078(12.74)(24.05)(35.47)EBITDA(724.20)(836.26)79.911,2801,879融资活动现金流789.472,491492.321,181469.58EPS(人民币，基本)(3.90)(4.38)(0.46)4.026.36现金变动5.51651.13(468.81)(500.90)782.18年初现金308.05313.56964.69495.88(5.02)汇率波动影响0.00(5.91)(5.91)(5.91)(5.91)资产负债表年末现金313.56964.69495.88(5.02)777.17会计年度(人民币百万)202420252026E2027E2028E存货342.64709.771,3373,7284,801应收账款和票据580.031,2071,4951,8452,178现金及现金等价物313.561,5051,036534.991,317其他流动资产26.1110.8910.8910.8910.89总流动资产1,2623,4323,8796,1198,307业绩指标固定资产128.00187.66196.08215.65257.33会计年度(倍)202420252026E2027E2028E无形资产140.67189.84273.73343.97410.71增长率(%)其他长期资产154.17102.46106.63109.20111.17营业收入86.6691.58194.1197.8241.67总长期资产422.83479.96576.44668.82779.21毛利润85.18110.50180.71102.0441.54总资产1,6853,9124,4566,7889,086营业利润10.4320.03(88.41)(946.99)62.29应付账款233.30290.96445.83551.31728.07净利润12.7812.46(88.41)(978.47)58.14短期借款584.04650.40950.401,9502,250EPS12.7812.46(89.57)(978.47)58.14其他负债62.62171.07171.07171.07171.07盈利能力比率(%)总流动负债879.961,1121,5672,6733,150毛利润率49.1353.9951.5352.6352.58长期债务57.16369.01574.06779.11984.17EBITDA(134.23)(80.91)2.6321.2822.05其他长期债务59.4077.4677.4677.4677.46净利润率(165.42)(97.10)(3.83)16.9918.97总长期负债116.55446.47651.53856.581,062ROE(110.76)(65.99)(5.07)37.1939.74股本193.81228.89228.89228.89228.89ROA(54.45)(35.86)(2.78)18.1820.36储备/其他项目494.862,1242,0083,0304,646偿债能力(倍)股东权益688.672,3532,2373,2594,875净负债比率(%)47.57(20.62)21.8467.3439.33少数股东权益0.000.000.000.000.00流动比率1.433.092.482.292.64总权益688.672,3532,2373,2594,875速动比率1.052.451.620.891.11营运能力(天)总资产周转率(次)0.330.370.731.071.07估值指标应收账款周转天数373.47311.15160.00100.0085.00会计年度(倍)202420252026E2027E2028E应付账款周转天数236.88198.4190.0063.0057.00PE(98.36)(87.46)(838.33)95.4360.34存货周转天数377.31398.29250.00320.00380.00PB127.4637.3043.6029.9320.01现金转换周期513.90511.03320.00357.00408.00EVEBITDA(134.73)(115.85)1,22577.8152.85每股指标(人民币)股息率(%)0.000.000.000.000.00EPS(3.90)(4.38)(0.46)4.026.36自由现金流收益率(%)(1.08)(2.06)(0.99)(1.73)0.32每股净资产3.0110.288.8012.8119.17公司公告、华泰研究预测正文目录投资要点 5核心逻辑 5区别于市场观点 6盈利预测与估值 6盈利预测 6估值分析 9天数智芯：国产GPGPU核心供应商 股权结构：无实际控制人，以员工持股平台为核心 发展历程：专注GPGPU赛道，完成“云+边+端”全场景算力布局 12经营情况：收入高速增长，供应稳定性显著提升 13芯片：算力需求快速增长，国产替代持续加速 15市场规模：中国千亿市场仍在高速成长 15竞争格局：本土芯片加速替代，短期格局相对分散 16行业发展趋势 18#1互联网客户突破或成为国产AI芯片企业竞争的胜负手 18#2单芯片及系统级性能提升并行推进 18#3国内先进制程代工产能2026年开始加速释放 20公司核心竞争力分析 21竞争力#1：核心团队多具备AMD背景，高研发投入筑造全栈自研优势 21竞争力#2：架构持续迭代，算力利用率优势显著 22竞争力分析#3：深度兼容CUDA软件生态，降低客户迁移和使用成本 24竞争力分析#4：下游部署与应用广泛，构建丰富客户群 25风险提示 27图表目录图表1：天数智芯产品及解决方案布局 5图表2：天数智芯产品推出时间线 6图表3：天数智芯分业务收入预测 8图表4：天数智芯财务摘要 9图表5：可比公司主营业务对比 10图表6：可比公司估值（亿元，数据截至2026/4/16） 10图表7：天数智芯产品线及主要应用领域 图表8：天数智芯股权结构（截止2026年3月） 12图表9：天数智芯发展历程 12图表10：天数智芯主要产品矩阵 13图表天数智芯营收及增速 13图表12：天数智芯营收构成 13图表13：天数智芯分业务毛利率 14图表14：天数智芯综合毛利率表现 14图表15：天数智芯预付款项及合同负债 14图表16：天数智芯存货及增速 14图表17：算力芯片不同架构类型 15图表18：通用GPU芯片分类 15图表19：海外主要CSP厂商资本支出情况 16图表20：国内主要互联网资本开支情况 16图表21：2022-2029年中国AI芯片市场规模 16图表22：中国通用GPU市场规模及国产化趋势 17图表23：2024年中国通用GPU市场份额（按收入） 17图表24：2025年中国AI加速芯片市场竞争格局（按出货量） 17图表25：英伟达收入结构（按地区） 17图表26：下游客户算力建设及运营方式 18图表27：A100、H100芯片规格参数 19图表28：英伟达Blackwell架构芯片 19图表29：华为CloudMatrix384超节点 20图表30：先进工艺Roadmap 20图表31：公司主要高管履历背景 21图表32：天数智芯研发开支 22图表33：可比公司2025研发费用率对比 22图表34：核心技术储备 22图表35：公司重点项目详情 23图表36：天数智芯四代架构路线图 23图表37：英伟达部分芯片规格参数 24图表38：天数智芯产品架构创新点 24图表39：A800与天数芯片QKVBF16的算子MFU对比 24图表40：天数GPU的软件栈架构 25图表41：天数智芯产品对大模型的广泛适配 25图表42：出货量及客户数 26图表43：公司客户结构 26图表44：行业应用场景 26图表45：天数智芯PE-Bands 27图表46：天数智芯PB-Bands 27投资要点核心逻辑AI算力需求增长迎来加速拐点，国产替代空间广阔1000100万亿；20263140万亿，两年增长超千倍。大模型商业化落地与AI应用深化，驱动国内算力需求进入加速增长阶段。根据弗若斯特沙利文数据，中国通用GPU市场规模从2022年的534亿元增长至2024年的154670.1%，2029715335.8%AI芯片供给不确定性较高，国产替代大势所趋。在政策支持与算力底座自主可控战略的双重GPU20222.0%202931%GPU2000亿元的广阔替代空间。天GPU硬件架构持续进化缩小海外龙头差距，软件生态高度兼容公司坚持软硬件协同设计理念，持续升级创新不断缩小与国际龙头厂商差距。硬件架构方DeepSeekV3Hopper20%Blackwell（2024年）的对标和超越，2027Rubin架构（2026年）的超CUDACUDA/C++语法、计算网格划分及计算流控制等方面均提供高度兼容的开发x86ARM了近乎零成本的主流生态系统迁移能力。硬件性能的持续迭代与软件生态的高度兼容，共同构筑公司在算力国产化进程中的核心竞争优势。产品快速迭代，商业化落地行业领先公司已形成清晰的“”、Gen2已量产，Gen32024Gen1Gen1X已于2023Gen22025年第四季度量产。面向未来，公司产品迭代Gen32026Gen4Gen52026年下半年、2027年量产。凭借良好的软件生态兼容性，公司商业化落地进202520300家客户，完成超01H25公司前五大客户收入占比从2年的%降至%，客户结构显著优化。看好公司凭借领先产品性能、生态兼容性，以及稳定的产能供应，在关键领域客户持续取得突破。图表1：天数智芯产品及解决方案布局公司招股说明书图表2：天数智芯产品推出时间线公司招股说明书区别于市场观点H200AI芯片意AI2026国AItokenAIPD分离（Prefill-Decode分离）趋势下，公司产品竞争力将进一步MFU（模型算力利用率）Prefill（预填充）场景实现Decode（解码场景覆盖以及超节点集群应用。此外，凭借前期供应链深耕，公司保供能力业内领先，在算力国2026年在关键领域客户取得实质性突破更为乐观。盈利预测与估值盈利预测AIGPGPU市场的快速扩张和持续加速的国产替代Frost&SullivanGPGPU20252,542亿元增长至20297,153亿元，26-2930%2029年，国产化率将超30%。目前，公司产品及解决方案已广泛应用于金融、医疗、交通等核心领域，并深度赋能制造、零售等行业的数字化转型，同时覆盖基础科研及教育计算等场景。凭借持续的“软硬协同”2026/2027/202830.40/60.14/85.20亿元，同比分别增长194.1%/97.8%/41.7%；归母净利润分别为-1.16/10.22/16.161.40/11.50/17.70亿元。营业收入预测GPUGPU算力解决方案及其他业务构成，各业务主要假设如下：GPU板卡出货量方面，20227700片，20237000片，主因：1）市场其他供应商新训练产品进入量产，市场竞争加剧；2）公司内部销售及营销资源重2023年进入量产阶段的智铠系列。2024年公司训练系列出货7000Gen2公司加强训练系列销售力度；3）Gen1库存，2025年公司训练系列产品出货131.5%2026-2028年，AI数据中心建设持续加码，公司天Gen2需求保持旺盛，后续训练系列产品迭代路径清晰，助力公司与互联网等关键领域2026/2027/2028年训练系列出货量分5.8/8.5/10.35万片。价格方面，202224400元，202331800元，202438600Gen2推出及销售占比36000Gen1售价以加速其销售。因此，公司训练系列产品平均售价主要受产品结构影响，同时伴随新一代更高性能产品销售占比增加，将推动平均售价提升。伴随产品持续迭代并成熟量产，预2026/2027/2028ASP4.0/6.0/7.1万元，其中，2027ASP282027Gen4Gen5亦将逐步量产。综合量价，我们预计天垓训练系列2026/2027/2028年收入分别为23.10/51.02/73.20亿元，同比增长295.7%/120.9%/43.5%。GPU板卡出货量方面，公司智铠系列专为云端与边缘推理应用设计，其架构着重于低延迟、高吞吐量及优化能效等推理特定需求，为大语言模型推理任务提供较优性价比，已成功部署于多AI2022/2023/2024年公司推38/5716/9825194.8%Gen22025Gen32026年下半年量产，产品2026/2027/2028年推理系5.0/6.0/7.5万片。价格方面，2022/2023/202411400/8000/10200元，价格Gen1XGen1GPU产品逐步放量，且产品升级加速，推理产品系列ASP有望随产品升级缓步上行，我们预计2026/2027/2028ASP1.2/1.4/1.5万元。综合量价，智铠推理系列2026/2027/2028年收入分别为6.20/8.40/11.25亿元，同比增长82.9%/35.5%/33.9%。算力解决方案AIGPU芯片整合至服务器及算力集群后以整机AI定制，具体配置和组件组合根据项目需求而显著不同，因此，其平均售价差异亦较大。伴GPU2026/2027/2028AI算力解决方案收入1.02/0.64/0.66亿元，同比+6.1%/-37.5%/+3.0%。其他业务2022222025300IP授权及技术服务为公司辅助性2026/2027/20280.08/0.08/0.09亿元。图表3：天数智芯分业务收入预测20222023202420252026E2027E2028E营业收入（百万元）1892895401034304060148520GPGPU产品189267370923293059428445训练系列188221269584231051027320推理系列0461003396208401125AI算力解决方案016166961026466其他17415889同比增速52.6%86.7%91.6%194.1%97.8%41.7%GPGPU41.6%38.5%149.6%217.6%102.8%42.1%训练系列17.6%21.8%116.7%295.7%120.9%43.5%推理系列10505.4%119.1%238.2%82.9%35.5%33.9%AI算力解决方案其他716.3%970.7%-44.5%-42.2%307.1%6.1%0.0%出货量（片）GPGPU产品7748126761680345118108000145000178500训练系列771069606978161545800085000103500推理系列385716982528964500006000075000AI算力解决方案062616161010单价（千元）GPGPU产品24212220274147训练系列24323936406071推理系列1181012121415AI算力解决方案0258763936004618463696560毛利率59.4%49.5%49.1%54.0%51.5%52.6%52.6%GPGPU产品59.4%50.2%56.6%55.0%51.8%52.7%52.7%训练系列59.4%53.2%60.2%64.2%54.7%54.5%54.1%推理系列45.2%35.8%46.7%39.2%41.0%42.0%43.0%AI算力解决方案25.9%31.7%41.5%42.0%41.0%40.0%其他51.3%77.0%90.9%69.9%68.0%65.0%65.0%，招股说明书预测毛利率预测2022/2023/2024年公司毛利率为59.4%/49.5%/49.1%AI算力解决方案毛利率GPUAI算力解决方案整合第三方产品及元件，致使相关销售成5年公司实现综合毛利率（o+.9cGU收入占比提升，其中，训练产品系列受益客户需求增加，带动产品定价上涨，毛利率环比提4pct64.2%26-28GPU业务，且训练系列、2026-2028年公司毛利率将保持稳定，2026-202851.5%/52.6%/52.6%，其中，2625年有所下滑，主要考虑26Gen2仍贡献主要收入，新一代训练产品收入占比仍较小。费用率预测销售费用率：2022-2024年公司销售及分销费用持续增长，主因公司持续增强销售能力和%下降至%2026/2027/20286.5%/4.4%/4.1%管理费用率：2022-202487.70%47.70%，主要受益于收入增长与管理效率提升，上市后新增部分合规成本，但股份支付费用下降，以及规模效应仍主2026/2027/202812.0%/7.5%/6.8%“”2022-20254.579.74241.1%下降至143.2%。未来公司仍将持续投入下一代芯片架构、软件栈优化及AI算力解决方案研发，研发费用绝对额有望保持增长。但随着收入规模快速扩张，股份支付费用下降，研发费用率将持续下行，我们预测2026/2027/2028年公司研发费用率分别为36.5%/23.0%/21.5%。图表4：天数智芯财务摘要营业收入）189.37289.04539.511033.613039.936013.678519.58同比增速(YoY)52.63%86.66%91.58%194.11%97.82%41.67%销售成本-76.96-145.89-274.43-475.61-1473.57-2848.97-4040.16毛利112.41143.15265.08557.991566.363164.704479.43毛利率59.36%49.53%49.13%53.99%51.53%52.63%52.58%其他收益及利得33.7734.7735.7736.7737.7738.7739.77销售及分销费用-48.72-88.26-122.36-151.55-197.60-264.60-349.30销售费用率25.7%30.5%22.7%14.7%6.5%4.4%4.1%管理费用-166.04-242.02-257.29-481.82-364.79-451.03-579.33管理费用率87.7%83.7%47.7%46.6%12.0%7.5%6.8%研发费用-456.62-615.88-772.78-974.16-1109.57-1383.14-1831.71研发费用率241.1%213.1%143.2%94.2%36.5%23.0%21.5%金融资产减值损失-19.03-22.20-31.86-32.00-32.00-32.00-31.00其他费用-2.89-1.31-0.84-16.51-18.00-19.00-20.00财务费用-6.50-11.01-17.38-20.60-25.44-31.90-44.73年度归母净利润/（净亏损）（百万元）-523.84-791.31-892.43-1003.66-116.341022.021616.27股份支付费用120.84207.76247.77565.95256.18128.09153.71调整后年度净利润/（净亏损）（百万元）-432.78-609.67-644.67-437.70139.841150.111769.98公司招股说明书 预测估值分析GPU等高性能计算芯片具有高价值量、高复杂度、高技术门槛及快速迭代的特征，对企业NVIDIA、AMD为代表的海GPUAIGPU“天垓”系列训练芯片与“智铠”系列推理芯片为GPU产品矩阵，产品商业化落地能力占据国内第一梯队。A股上市的寒武纪、海光信息、沐曦股份、摩尔线程，H及美股上市的英伟达、AMDFabless经营模式的芯片设计公司，且与天数智芯在业务范围、主营业务产品、应用领域及客户类型等方面均具备较ASICAI加速计算芯片；海光信息、AMDAIGPUCPU产品；摩尔GPGPU。2）从应用领域及客户类型来看，可比公司产品广泛应用于数据中心、人工智能、科学计算、图形渲染等场景，下游客户涵盖互联网云厂商、政府及国家算力平台、大型国有企业等，亦与公司具备较高可比性。）端算力图表5）端算力项目英伟达AMD寒武纪海光信息沐曦股份摩尔线程天数智芯壁仞科技燧原科技成立时间1993年1969年2016年2014年2020年2020年2015年2019年2018年2025年营收规模14,809亿元2,376亿元64.97亿元143.77亿元16.44亿元15.06亿元10.34亿元10.35亿元5.40亿元2025年毛利率71.07%49.52%55.15%57.83%56.51%61.87%53.99%53.84%36.41%研发团队背景中科院等AMD、中科院等AMD等NVIDIA等AMD等NVIDIAAMD等AMD等研发人员数31,00012,7568872,766675873530657658主要产品GPU芯片、 CPU、GPUTensorRT、 APU、DeepStream、RadeonSoftwCUDA生态 are、ROCm云端智能芯片及板卡、智能整机、边缘端芯片、终端处理器IP海光通用处理器（CPU）（DCU高性能GPU芯片及计算平台，配套软件栈及Meta系统AI智算产品、专业图形加速产天垓系列（训练GPU）铠系列（推理通GPU）（边GPGPUGPGPU的智能计算整体解决软件平台、智能计算集群云端AI芯片、AI加速卡及模组、智算系统及集群、AI计算及编程软件平台产品定位业务模式面向数据中心、消费AI训练/推理场景Fabless面向计算机、通信、消费电子等领域Fabless面向云端、终应用场景Fabless面向大数据处理、AI算领域Fabless面向AI训练与推理、通用计算及图形渲染，兼具单卡性能与集群扩展能力Fabless致力于为AI、数字孪平台FablessAIGPU产品及AI算力解决方案Fabless面向AI训练与推云端AI训理、通用计算及/推理、通用图形渲染，兼具人工智能基单卡性能与集群础设施、智扩展能力 算中心、互联网AI应用场景Fabless Fabless产品应用数据中心、消PC、服务器、消费电子、数费电子、智能通信设备、游驾驶、AI训练戏主机等推理等据中心、云计算等服务器集群、数据中心、大数据与AI计算智算中心、数据中心、工作站、智能终端等图形显示、数据张中心等智算中心、AI训练/推理、通互联网AI应用计算、图形渲染等场景用、智算中产品应用数据中心、消PC、服务器、消费电子、数费电子、智能通信设备、游驾驶、AI训练戏主机等推理等据中心、云计算等服务器集群、数据中心、大数据与AI计算智算中心、数据中心、工作站、智能终端等图形显示、数据张中心等智算中心、AI训练/推理、通互联网AI应用计算、图形渲染等场景用、智算中算枢纽节公司招股书，各公司公告我们预计公司2026/2027/2028年营业收入30.40/60.14/85.20亿元；归母净利润分别为-1.16/10.22/16.16PS法为常PSAMD72026PS平均数/44/3944x26PS44x26PS600.19港元（基于港币人民币汇率，首次覆盖给予买入评级。图表6：可比公司估值（亿元，数据截至2026/4/16）代码公司总市值营业收入归母净利润PS2025A2026E2027E2025A2026E2027E2026E2027E688256CH寒武纪5,51165.0142.8234.320.6142.8234.338.6023.53688041CH海光信息5,881143.8219.3301.625.4219.3301.626.8119.50688802CH16.439.075.6-7.939.075.673.2039.01688795CH15.126.846.9-10.226.846.9102.8064.946082HK壁仞科技1,04410.322.043.0-164.922.043.047.4624.30NVDAUS英伟达331,42514570.025160.032950.08381.013940.018390.013.1710.06AMDUSAMD28,8612490.13223.14627.3491.1767.51267.38.956.24平均44.4326.79中位数38.6023.53注：英伟达财务数据对应其自然年度数据，例如2025年数据对应时间区间为2025/1-2026/1，彭博天数智芯：国产GPGPU核心供应商GPGPU核心供应商。2015GPGPU芯片AIAIAIAI模型训练的天垓系列、AIGPU7nm工艺技术达成该等里程碑202520业落地应用，服务超过300家客户，完成超1000次模型部署，产品能力已达到商用级别，82024年公司在GPU0.3%GPU10.5%。图表7：天数智芯产品线及主要应用领域公司招股说明书股权结构：无实际控制人，以员工持股平台为核心21.25%/20.62%/6.76%（负责芯片研发（AMD图表8：天数智芯股权结构（截止2026年3月）公司招股书，发展历程：专注GPGPU赛道，完成“云+边+端”全场景算力布局天数智芯于58GU赛道。2021GPGPU产品——TGGen1并实现量产；2022ZKGen1ZKGen1X，完善推理算力矩阵；2023TGGen22024年推出第三代训练TGGen320261月正式发布边端算力产品彤央系列，正式完成“云+边+端”全场景算力布局。图表9：天数智芯发展历程公司招股书，公司官网，公司积极把握人工智能产业发展机遇和算力需求升级趋势，不断完善GPGPU产品矩阵，拥有天垓系列、智铠系列、彤央系列三大产品线：天垓系列（训练通用：I20219Gen1920242026Gen42026Gen3AI入94.54。智铠系列（推理通用G：智铠系列是公司面向云端及边缘I推理场景打造的首款GPU产品。202212Gen1Gen1X，覆盖高功耗云端推理与低功耗边缘计算两大方向，并于2023年2月实现量产交付。其中，智铠Gen1支持GPTQ/AWQ/SmoothQuantvLLM/TGI推理引擎，可高效支撑大语言模型推理；智铠Gen1X适用于低功耗应用如嵌入式设备等边缘场景。随着该系列产品放量，3/2024年公司智铠系列收入达01.8%/18.6%025年，238.19%3.3932.79%。（边缘算力226年1TY1000TY1100_NXTY1200，四款产品形态规格各异、应用场景各有侧重，助力公司完成“云+边+端”全场景算力布局。图表10：天数智芯主要产品矩阵产品系列产品型号产品性能/特点主要应用场景TGGen1混合精度计算、向量及张量计算、点对点通讯、兼容主流AI框架AI模型训练、科研计算、通用计算TGGen2算力指标提升、精度和架构效率增强、增强的点对点通讯、兼容主流深度学习框大语言模型训练、AI通用计算天垓系列sTGGen3架及大模型集群调度更大内存容量、混合精度、大幅提升点对点通讯带宽、支持多卡架构及大规模集超大规模AI训练、多模态大模型群线性加速TGGen4算力、带宽及存储全面升级，改进架构，适配企业云环境的软件生态系统云规模AI训练和推理工作智铠系列ZKGen1ZKGen1X128码规格云端及边缘AI推理、大语言模型推理、视频分析AITY1000采用699pin接口、口袋大小模组计算机视觉、DeepSeek32B大语言模型推理、具身智能VLA模型、世界模型彤央系列TY1100集成ARMv912核CPU与天数智芯自研GPU模组多传感器融合、边缘数据预处理、实时决策等复杂边端场景TY1100_NX更大显存配置、即插即用降低系统集成门槛多模型并行、长序列推理等对显存敏感的场景TY1200更佳性能表现、极致尺寸规格AIPC、具身智能、前沿终端场景公司招股书、天数智芯公众号、公司官网经营情况：收入高速增长，供应稳定性显著提升自1年首款GU-2251.8910.3476.21%，同时，公司下游客户数显2022222025340家，客户覆盖广度行业领先。从营收结构20255.8456.47%；伴随推理2023年的0.46亿元增至2025年的3.39亿元，占比由15.82%提升至32.79%。图表11：天数智芯营收及增速 图表12：天数智芯营收构成4000

营业收入（百万） YoY2022 2023 2024

100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%

0

训练系列 推理系列 AI算力解决方案2022 2023 2024 2025毛利率方面，2022-202459.4%/49.5%/49.1%，2023年、2024年AIGPU53.99%。图表13：天数智芯分业务毛利率 图表14：天数智芯综合毛利率表现

训练系列 推理系列 AI算力解决方案59.43%59.43%60.24%64.22%65.48%45.24%46.66%41.54%39.19%31.71%25.91%2022 2023 2024 2025

59.36%59.36%49.53%49.13%53.99%2022 2023 2024 2025预付款项、存货水平呈现上升趋势，供应稳定性持续增强。2022-2025年公司预付款项及其他资产分别为6.30-2252.447.10亿元，其中，2025107.1%，主要系公司为应对客户需求快速增长而主动增加原材料储备，以确保供应链稳定和产品及时交付。预付款项、存货快速增长，供应稳定性持续增强，为后续收入放量奠定基础。图表15：天数智芯预付款项及合同负债 图表16：天数智芯存货及增速（百万元） 预付款项及其他资产 合同负债70060050040030020010002022 2023 2024 2025

（百万） 存货 存货80070060050040030020010002022 2023 2024

120%100%80%60%40%20%0%-20%AI芯片：算力需求快速增长，国产替代持续加速I（GGU（I以及现场可编程门阵列（FG。GGU是一种专为通用计算设计的图形处理器单元，凭借其并行处AI杂工作负载，其成熟的软件系统、丰富的开发工具以及广泛采用的编程框架，已使其稳固AI算力基础设施的基石。ASIC采用算法嵌入式的硬件架构，虽然能为特定任务提供AI算法适应性有限。FPGA是一种在制造后仍可重新配置硬件功能的集成电路，在可编程性与硬件优化性能之间提供了独特的平衡，尤其适用于对低延迟有要求的任务或最终算法或标准尚未固化的场景。图表17：算力芯片不同架构类型英伟达，AMD，谷歌，XILINX，沐曦股份、安路科技，平头哥，寒武纪，登临科技，天数智芯，Lattice，AlteraGPGPU应用的基础算力核心组件。GPGPU优势在于兼具高性能与高通用性，不仅能够高效执行当前主流的矩阵运算和并行计算任务，更能凭借灵活的指令集与可编程TransformerAI时代GPUGPU对内存容量、则主要针对高效模型部署及执行进行优化，更注重低延迟及能效表现。图表18：通用GPU芯片分类特点训练推理主要功能模型训练，从大型数据集中学习实时预测及模型部署主要要求大容量内存带宽、并行计算能力低延迟、能效典型应用大语言模型训练、复杂模型开发云推理服务、边缘计算公司招股书市场规模：中国千亿市场仍在高速成长2026年海外CSP53%/42%高增长。2022ChatGPTAIAICSPMeta3725.567%，根据A226CP5至507亿美金；2024合计22.6（o3.8A一致预期26年将增长至3（o：4.4。II（5年至230.2万IT63%31%/6%图表19：海外主要厂商资本支出情况 图表20：国内主要互联网资本开支情况（亿美金） 海外主要CSP厂商 同比增速6,0005,0004,0003,0002,0001,00002021 2022 2023 2024 2025 注：海外主要CSP厂商口径包含Google、AWS、Meta、Microsoft各公司官网，VisibleAlpha

80%70%60%50%40%30%20%10%0%-10%

（亿人民币） 国内主要互联网厂商 同比增速02021 2022 2023 2024 2025 注：国内主要互联网厂商口径包括Tencent、Alibaba、Baidu各公司官网，VisibleAlpha

200%150%100%50%0%-50%2029GPU7153亿人民币，26-29ECAGR26.9%。AIAI8981亿元，26-29ECAGR26.2%AI加GPUAIGPU市场20225342024154670.1%；弗若斯GPU202471%20297153亿元，2026-202926.9%。图表21：2022-2029年中国AI芯片市场规模（亿元） 通用GPU NPU 其他10,0009,0008,0007,0006,0005,0004,0003,0002,0001,0000

2022

2023

2024

2025E 2026E 2027E 2028E 2029E弗若斯特沙利文竞争格局：本土芯片加速替代，短期格局相对分散2024年英伟达、AMDGPU合力以上。2024AMD分别占91.9%4.5%0.3%份额。GPU20222.0%20243.6%，202925AIGPU3以上。0.8%0.5%AMD4.5%0.3%英伟达91.9%图表22：中国通用GPU市场规模及国产趋势 图表23：20240.8%0.5%AMD4.5%0.3%英伟达91.9%（人民币亿元） 中国公司 外国公司8,0000

海光信息沐曦股份2022020230202402025E2026E2027E2028E2029E弗若斯特沙利文 公司招股书IDC数据，从出货量来看，2025AI加速芯片AMD58%55%的份额占据主导地位。AI20%的市场份额，平头哥、寒武纪、昆1.5%市场份额从收入来10（65亿元（16亿元（15亿元（10亿元、壁仞（10亿元、平头哥、昆仑芯等，参与玩家相较海外市场而言更加分散。图表24：2025年中国加速芯片市场竞格局（按出货量） 图表25：英伟达收入结构（按地区）2.8%

海光1.9%3.0%

沐曦

天数

摩尔1.3%

其他2%5%2%5%24%22%21%26%31%69%中国内地/中国香港/中国澳门 美国 中国台湾 其他国家和地区AMD3.5%

华为

英伟达55.2%IDC FY20233QFY26数据英伟达官网2024-20262027强者恒强2024720251厂商“”不在“”16/14nm或“approvedAIAI2025AI芯2026AI2027AI芯AI“”行业发展趋势#1互联网客户突破或成为国产AI芯片企业竞争的胜负手2025（华为、寒武纪、海光、昆仑芯等，其余厂商收入仍主要来源于运营商/行业客户或国家地方智算中芯片下游客户主要分为三大类网企业、运营商。此类客户在利用算力支撑自身业务需求的同时，也将其富余算力资源以云服务形式对外提供出租，实现增值收入；2）以算力租赁为目的的AIDC：包括人工智能AI大模型/AIInfra企业以及金融、交通、教科研、制造等行业应用企业。根据中国通信工业协会发布的《中国智算中（2024年据了%%%%，我们AI的发展，互联网企业的占比已进一步提升。充，、图表26：下游客户算力建设及运营方式充，、算力运营算力规下游客户类型主要方式算力获取主要方式下游客户代表具体商业模式模占比互联网企业模式①以自建算力基础设施为主，鉴于自有算力集群和部分从外部租赁的算力支持自身业务发展，包括通用大模型及应用于互联网业务场景的AI应用产商的构建等；同时也可对外租赁算力从而获取云服务收入互联网35.0%电信运营商自用+对外出租自建+租赁中国移动、中国电信、中国联通作为算力基础设施的建设方或运营方，是政府算力基础设施的良好补其算力集群既用于对外出租算力的同时，亦满足其自身算力稀缺及电信云服务业务拓展需求运营商25.6%包括“政府投资+企业运营”、“企业自投自运+政府补贴”等多种建设模式，国家人工智能算力公共平台模式②自建上海、北京、杭州等全国各地智算中心方面智能化进程，推动提升智慧医疗、智慧交通、金融科技、无人驾驶14.2%对外出租为主等全领域数智化水平商业化智算中心自建光环新网、润泽科技、万国美团集团等第三方AIDC企业作为算力基础设施的建设方或运营方，其算力集群主要用于对外租赁算AI大模型厂商、中小企业等各类用户AI大模型/AIInfra企业 模式③自建+租赁DeepSeek、月之暗面、商汤、无问芯穹等企业基于自身资金储备和业务需求情况，灵活选择租赁算力和直接采购AI芯片自建算力集群相结合的模式以支持自身大模型的构建其他25.2%行业应用企业以自用为主自建+租赁金融、交通、饮料、科研、制造等垂类行业的AI应用行业用户金融、交通、饮料、科研、制造等各行业用户基于自身资金储备和业务需求情况，灵活选择租赁算力或直接采购AI芯片以支持自身业务发展公司公告#2单芯片及系统级性能提升并行推进制程迭代受限，通过优化芯片架构设计及采用先进封装提升单芯片性能。芯片设计水平不断提升，国内多数头部企业主流在售产品的FP16/BF16算力大多位于-300TFLOS1（0年5迭代受到限制，在同一制程下芯片设计能带来的性能优化边际递减，少数厂商通过先进封H100产品算力。其中，ChipletI/O裸片以及缓存拆分为多个小芯片，再通过先进封装集成，实现显著改善良率、降低设计复杂性以及缩短开发Blackwell系列便开始采用双芯片（dual-die）设计，带来计算密度和性能的显著提升。图表27：A100、H100芯片规格参数A10080GBPCIeA10080GBSXMH100SXMH100NVLB100B200FP649.7TFLOPS9.7TFLOPS34TFLOPS30TFLOPS30TFLOPS40TFLOPSFP64TensorCore19.5TFLOPS19.5TFLOPS67TFLOPS60TFLOPS30TFLOPS40TFLOPSFP3219.5TFLOPS19.5TFLOPS67TFLOPS60TFLOPS60TFLOPS80TFLOPSTensorFloat32(TF32)156TFLOPS156TFLOPS989TFLOPS835TFLOPS1.8PFLOPS2.2PFLOPSFP16TensorCore312TFLOPS312TFLOPS1,979TFLOPS1,671TFLOPS3.5PFLOPS4.5PFLOPSINT8TensorCore624TOPS624TOPS3,958TOPS3,341TOPS7POPS9POPSGPUMemory80GBHBM2e80GBHBM2e80GB94GB192GB192GBGPUMemoryBandwidth1,935GB/s2,039GB/s3.35TB/s3.9TB/s8TB/s8TB/sMaxThermalDesignPower(TDP)300W400WUpto700W700W1000WInterconnects英伟达官网

NVIDIA®NVLink®for2GPUs:600GB/sPCleGen4:64GB/s

NVLink:PCIeGen4:

NVIDIANVLink:900GB/sPCIeGen5:128GB/s

NVIDIANVLink:600GB/sPCIeGen5:128GB/s

NVIDIANVLink:1.8TB/sPCIe256GB/s

NVIDIANVLink:1.8TB/sPCIe256GB/s图表28：英伟达Blackwell架构芯片英伟达官网（超节点超节点核AI芯片形成规模化计算单元，具备大带宽、低时延特点，并通过内存统一编址，实现设备间基于内存语义的直接访问，大幅提AI年华为开发者大会上，华为亦宣布基于CloudMatrix384超节点的新一代昇腾AI云服务全面上线，CloudMatrix3842300Tokens/s4倍。2026329DeepLink团队牵头的《超节点技术体系白皮书》正式发布，作为长期支持并贡献的核心产业伙伴，天数智芯深度参与了本次国内率先发布的该领域权威技术白皮书的编纂工作，也印证了企业在高速互联架构领域的技术实力和行业贡献，填补了国内超节点技术权威指引的空白。图表29：华为CloudMatrix384超节点华为云官网#3国内先进制程代工产能2026年开始加速释放台积电等先进制程代工厂对中国大陆流片政策持续收紧，2516/14纳米及以下的相关产品暂停流片，同时部分国外及中国台湾公司在国内的工厂同样受到半导体先进制造设备进口的限制。先进工艺相关科技限制政策AI4-52026AI产品迭代受限的现状。图表30：先进工艺Roadmap2018 20192018 20192Q182Q1920202021 2022 2023 2024 2025E 2026E 2027E三星7nmFinFETN7+EUV6nmFinFET5nmFinFET3nmFinFET2nmGAAFET1.6nmGAAFET7nmLPPEUV6nmLPP/5nmLPE5nmFinFET4nmFinFET3nm2nmGAAFET1.4nmGAAFETIntel7FinFETIntel4FinFETIntel3FinFETIntel20ARibbonFETIntel18ARibbonFETIntel14AHigh-NAEUVIntel14A-E28nmHKMG3Q20台积电1Q204Q222025年量产2026年量产2Q194Q191Q2020222Q222025年量产2027年量产4Q212H222H23英特尔1H241H252026年底试产2027年试产联电14nmFinFET12nmFinFET28nmPolySiON22nmFD-SOI14nmFinFET7nmFinFET14nmFinFET1NN+2FinFET55nm2Q182027年量产格芯3Q18停止研发3Q19中芯国际1H204Q2020222Q23晶合集成 4Q242H25燕东微65nm40nm1Q242Q26各公司公告公司核心竞争力分析竞争力#1：核心团队多具备AMD背景，高研发投入筑造全栈自研优势AMD公司核心管理层技术背景AMD联合构筑了涵盖芯片架构设计、流片量产到系统软件栈开发的全流程技术闭环。公司副总20GPU架构设计与商用化经验，负责天数研究院的前沿技术探索。凭借深厚的国际产业履历与全业务链GPU迭代与技术突破的核心壁垒。图表31：公司主要高管履历背景盖鲁江 执行董事、首席执行官盖鲁江 执行董事、首席执行官兼2003年9月至2004年12月担任天职国际会计师事务所有限公司审计师2005年4月至2006年12月担任普华永道中天会董事会主席 计师事务所有限公司高级审计师。2007年8月至2014年5月，担任德勤华永会计师事务所有限公司北京分所高级经理。2014520154月，曾于北京泰坦通源天然气资源技术有限公司担任董事长助理。2016220206月，担任北京中金泰安资产管理有限公司合伙人及风险控制主管。2020720201020255月调任为执行董事，主要负责本集团的日常管理及整体策略规划。主要经历职务姓名孙怡乐 执行董事、副总裁 2004年4月至2006年3月担任远弘科（上海有限公司工程师2006年3月至2006年10月担任亚鼎视频科（上海）有限公司工程师。2006年10月至2017年12月，担任超威半导体（上海）有限公司高级经理。2018年1月加入天数智芯担任202332025120255月调任为执行董事，主要负责本集团芯片研发。刘峥 执行董事、首席运营官1993年9月至1996年1月担任上海市邮电管理局浦东新区电信运行部项目开发技术员1996年1月至2000年2月担任中国联合通信有限公司上海分公司电脑技术工程师。2000320017月，担任北京百星电子系统有限公司（上海办事处）客户服务工程师。20018201610月，担任中国网通（集团）有限公司上海市分公司（现称中国联合网络通信集团有限公司）经理。20161120179月，担任中国—东盟信息港股份有限公司副总裁。2017920208月，担任（上海2020920231220255月调任为执行董事，主要负责本集团市场营销、销售及营运的全面管理。吕坚平 副总裁 2002年7月至2011年6月，担任英伟达高级架构师兼经理。2011年6月至2015年7月，担任MediaTekUSAInc.高级总监。2015720161IntelCorporation2016120179NOVUMINDINC.工程副总裁。2017920195SamsungAdvancedComputingLabs2019520214NOVUMINDINC.，担任首席技术官。2021920219月起担任天数研究院负责人，主要负责本集团天数研究院的全面管理。刘圆副总裁 2007年7月至2018年3月担任超威半导（上海有限公司PMTSASIC/版图设计工程师2018年3月加入天数智芯担任高级硬件工程师，于2023年8月获委任为副总裁，主要负责本集团芯片量产与实现。石加圣 副总裁 2009年7月至2012年3月担任慧（上海软件科技有限公司软件工程师2012年3月至2016年2月担任超威半导（上海）有限公司高级软件工程师。20163201710月，任职于上海拆名晃信息科技有限公司。2017112018年10月，担任卓拓维（上海）虚拟现实信息科技有限公司高级软件工程师。20181120238月获委任为副总裁，主要负责本集团的软件研发。公司招股书保持高效研发投入，2022-202528亿元，已完成四代架构迭代。202220254.57/6.16/7.73/9.74241%/213%/143%/94%53070%的研发人员拥有硕士或以上学位。公司研发团队已形成覆盖芯片架构、硬件设计、系统软件等全技术栈的自主研发能力。图表32：天数智芯研发开支 图表33：可比公司2025研发费用率对比（亿元） 研发投入 同比增速1210864202022 2023 2024

40%30%20%10%0%

(亿元) 研发费用 研发费用率94.3%4594.3%4035302520151050寒武纪海光信息摩尔线程沐曦股份壁仞科技天数智芯

160%140%120%100%80%60%40%20%0%注：摩尔线程选用2025Q1-Q3数据，其他公司选用2025年度数据自主知识产权体系完整，构筑核心技术护城河。公司已形成覆盖计算单元、缓存系统、数据传输架构、编译器、性能优化函数库及系统互联协议等关键环节的完整核心知识产权体1H256556项版权，包括软件和设计版权。9GPU系统控制微架构设计、视频及图像编解码微架构等多项技术处于国内国际领先水平。这一完整的技术储备，为公司产品持续迭代和性能提升提供了坚实保障。图表34：核心技术储备编号核心技术重要性知识产权保护先进性1通用GPU核心架构设计 形成我们主要产品的技术基础及核心竞争AI2120国内国际领先2通用GPU系统控制微架构设计确保产品可靠性并支持大规模集群部署，提升系统级管理及能源效率113国内国际领先，实现大规模通用GPU集群及大功率管理3通用GPU视频及图像编解码微架构设计为多媒体和AI场景提供高效处理能力1项已获授专利、1项申请中专利4自适应性能及功耗优化实现高性能与功耗效率动态平衡，强化产品竞争力1项已获授专利、4项申请中专利性能提升显著，行业先进5GPU驱动及编译器技术 槛1项已获授专利、4项申请中专利广泛兼容主流操作系统及应用6高性能通用计算生态兼容技术 移6项已获授专利、7项申请中3项软件著作权全面兼容主流通用GPU生态，用户友好性高7基于通用GPU的高性能安全计算技术满足金融、云计算等行业高安全需求，拓展应用场景5项申请中专利8通用GPU异构应用平台实现软硬件一体化交付，提升客户体验及资源利用率6项已获授专利、19项申请中15项软件著作权一站式解决方案，高效资源调度9 通用GPU大模型集群推理服务优化 为大模型应用提供高性价比训练和推理服务5项申请中专利 解决大模型部署调度难题，国内领公司招股书竞争力#2：架构持续迭代，算力利用率优势显著24Q3发布第三代训练产品，产品迭代升级速度较快，且已形成清晰的“量产一代、设”推理产Gen22025年第四季度量Gen32026年下半年量产。2）Gen4面向云计算市场，以先进2026Gen5作为下一2027年量产。图表35：公司重点项目详情项目目标智铠Gen2智铠Gen3天垓Gen4天垓Gen5项目目标 开发以推理为重心支持混合精度算的通用GPU产品。产品，实现现有产品线相比，规格和性能均有提升。开发计算中心需求量身定制，以先进训练为重心的通用GPU产品。开发超级下一代以训练为重心的通GPU能比部署进行优化，适用于各种计算场景。开始研究2023年第二季度2024年第二季度2024年第四季度2024年第二季度预期推出2025年第四季度2026年上半年2026年上半年2027年预期量产2025年第四季度2026年下半年2026年下半年2027年产品定位 成AI推理、训练用于云计算市场、经量化以处理训练用于云计算市场、经量化以处理训本的高性能AIAI计算产品。

练工作负载、更上一代产品相比计算性能显著提升的先进AI训练、推理及通用计算产品。应用加速及新兴先进计算应用。应用加速及新兴先进计算应用。工作负载；AI训练和推理覆盖；增强对主流和新兴模型格式的支持全面升级；相较上一代产品，性能显著提升；主流大模型推理和训练使用具有高性能成本比。精选产品特点芯片级集成视频编解码器功能板载大内存，支持更高参数量的模型；低功耗硬件数据速率内存解决智能化优化。HopperBlackwellRubin年之后，公司将更加转向创新架构设计，探讨更具突破性的技术方向。具体来看，2025Hopper架FP64-FP4多精度，Attention90%DeepSeekV3场景中实测性能高出Hopper20%；2026年，公司的天数天璇架构将新增ixFP4精度支持，部分对标Blackwell；且公司同年还将推出天数天玑架构，实现对Blackwell架构的全面超越；2027Rubin架构。图表36：天数智芯四代架构路线图天数智芯公众号图表37：英伟达部分芯片规格参数A10080GBPCIeA10080GBSXMH100SXMH100NVLB100B200架构AmpereAmpereHopperHopperBlackwellBlackwell推出时间2020年2020年2022年2022年2024年2024年FP649.7TFLOPS9.7TFLOPS34TFLOPS30TFLOPS30TFLOPS40TFLOPSFP64TensorCore19.5TFLOPS19.5TFLOPS67TFLOPS60TFLOPS30TFLOPS40TFLOPSFP3219.5TFLOPS19.5TFLOPS67TFLOPS60TFLOPS60TFLOPS80TFLOPSTensorFloat32(TF32)156TFLOPS156TFLOPS989TFLOPS835TFLOPS1.8PFLOPS2.2PFLOPSFP16TensorCore312TFLOPS312TFLOPS1,979TFLOPS1,671TFLOPS3.5PFLOPS4.5PFLOPSINT8TensorCore624TOPS624TOPS3,958TOPS3,341TOPS7POPS9POPSGPUMemory80GBHBM2e80GBHBM2e80GBHBM394GBHBM3192GBHBM3e192GBHBM3eGPUMemoryBandwidth1,935GB/s2,039GB/s3.35TB/s3.9TB/s8TB/s8TB/sMaxThermalDesignPower(TDP)300W400WUpto700W(configurable)350–400W(configurable)700W1000WInterconnects英伟达官网

NVIDIA®NVLink®Bridgefor2GPUs:600GB/sPCleGen4:64GB/s

NVLink:600GB/sP