沐曦股份-U国产GPU稳步推新商业化落地加速疾行

内容目录一、沐曦股份：全栈GPU自研，多产品量产并商业化落地 6发展历程：技术筑基与产品量产实现突破，商业化落地验证市场地位 6主营业务：深耕全栈高性能GPU芯片及计算平台研发 7研发股权结构：高管团队技术背景深厚，GPU芯片设计及量产经验丰富 9财务分析：三年营收高增，业务规模处于爬坡扩张期 二、宏观压制政策引领，国产芯加速迈入产业爆发期 政策倒逼国产算力突围，政策支持智算中心建设 全球GPU需求持续爆发，国产芯片渗透率加速提升 三、C系列迭代加速，自研高速互连技术集群成绩亮眼 单卡性能：C600点亮将于2026年实现量产，产品线持续迭代 集群：高速互联技术自研，已部署10+智算集群 软件栈：MXMACA释放芯片潜能，具备兼容性能易用可扩展优势 盈利预测及估值 风险提示 图表目录图表沐曦股份发展历程 6图表软硬件生态打通赋能模型及多行业应用 7图表沐曦股份产品线特征及应用场景 8图表沐曦股份2022-2025年分业务收入（单位：万元） 9图表沐曦股份2022-2025年分业务收入占比 9图表沐曦股份2022-2025年分业务毛利率 9图表沐曦股份股权结构图 图表沐曦股份管理层人员情况 图表沐曦股份2022-2025年收入及增速（亿元，%） 图表沐曦股份2022-2025年归母净利润及增速（亿元，%） 图表沐曦股份2023-2025年合同负债（亿元） 图表沐曦股份2022-2025年存货（亿元） 图表沐曦股份2022-2025年预付款项（亿元） 图表沐曦股份2024-26Q1毛利率及净利率对比 图表沐曦股份2024-26Q1费用率对比 图表国内外主要厂商研发对比 图表美国对华芯片管制相关时点 图表美国对华芯片制裁政策梳理 图表国内智算中心建设目标 图表2021-2030年全球GPU市场规模及预测（亿美元） 图表2023-2034年全球人工智能芯片市场规模及预测（十亿美元） 图表2020-2025年中国人工智能芯片市场规模预测（亿元） 图表2026E-2030E中国GPU市场规模预测及增速（亿元） 图表2025-2029年中国加速计算服务器市场规模预测 图表2024年中国加速服务器市场份额 图表2024-2028中国人工智能服务器工作负载预测 图表沐曦股份产品系列及型号梳理 图表曦云C系列核心产品性能对比 图表曦云N系列核心产品性能对比 图表曦云C550ShanghaiCube 图表产品实现千卡集群大规模商业化应用 图表沐曦股份开源生态建设 图表MXMACA软件栈框架结构 图表收入成本假设表 图表可比公司估值 一、沐曦股份：全栈GPU自研，多产品量产并商业化落地发展历程：技术筑基与产品量产实现突破，商业化落地验证市场地位沐曦股份：自研国产高性能GPU，千卡集群大规模商业化应用初步验证。公司成立于92025GPU芯片及计算平台的自主研发，为异构计算提供全栈GPU产品，产品覆盖智算推理（曦思N系列（C系列（G系列（索X系列GPU基于完全自主创新的核心IP53颗芯片一次流2025GPU颗，快GPU余个智算集群。沐曦股份基于近些年在GPU产品的流片和量产进程，行业和智算集群交付推动业绩加速爆发。奠基期（222年：PU业务，打造全建制团队并形成相关20209GPU软件层分别积累大量核心技术。加速期（224年：PU产品进入量产阶段。2023NGPUC系列GPU方面具备较强的核心竞争力。推广期（5年至今：业绩实现跨越式增长， 构建“”生态交付余个智算集群覆盖国家AI公共平台等区域GPU产品赋能教科研金融等六大行业，真实场景竞争力和交付能力充分验证，市场认可度和品牌影响力大幅提升。图表1：沐曦股份发展历程司公告，公司公众号，公司官网GPUAIAI+教科研助力高效数据处理大文娱提升内容生产与用户体验。这些应用持续驱动高性能算力需求增长。图表2：软硬件生态打通赋能模型及多行业应用股说明书主营业务：深耕全栈高性能GPU芯片及计算平台研发以GPU芯片自研为核，构建全栈智能计算解决方案。GPUN（推理C（通用计算/训推一体G（图形渲染X系列（科学计算）GPUIPPU（CUA（CA图表3：沐曦股份产品线特征及应用场景图形渲染GPU科学计算

G100系列X206系列股说明书，公司公众号

合算力、大容量显存和较高的能效比，可广泛应用于大模型推理、生成式应用等场景产品类型型号产品特征产品类型型号产品特征应用场景C500系列拥有多精度混合算力，内置大量运算核心，具有较强的并行计算能力和较高的能效比，适用于向量计算和矩阵计算等计算密集型应用，可广泛应用于智算训练与推理、通用计算、AIforScience等场景云端智算（训推一体）、通用计算、AIfor等训推一体GPU曦云C600系列智算推理曦思N100系列面向传统人工智能场景，内置性能强劲的视频处理器和运算核心，可广泛应用于智慧城市、智慧交通、智慧教育、智能视频处理等场景云端及边端推理、视频转码GPU曦思N260系列后续迭代产品系面向生成式人工智能场景，拥有多精度混云端推理、一体机及工作曦思N300系列具备全精度混合算力能力，支持多种计算精度，可灵活适配不同科学计算任务对精度与效率的差异化需求，配备128GB超大容量显存，有效缓解大规模模型训练与复杂模拟场景下的显存瓶颈

站云端及边端图形处理科学计算和大模型训推公司超的收入由训推一体板卡与服务器提供。年产品及配件实入16.31亿元，占比99.19%，毛利率为。训推一体GPUCGPU芯片的结PCIe、CXL等协议和自主研发的MetaXLink协议，拥有丰富的接口，能够满足不同应用场4129%；3%-9pct2Q1.3.%，56.21%。训推一体GPU服务器：C系列产品具有强大的多精度混合算力、高带宽和容量存储，结合其自研的MetaXLink高速互连技术，能够满足大规模计算集群扩展AI4102%31.70%；2025Q10.010.32%，毛利率为43.59%。智算推理GPU板卡：0.045-10%水平。图表4：沐曦股份2022-2025年分业务收入（单位：万元） 图表5：沐曦股份2022-2025年分业务收入占比IP授权 训推一体GPU板卡 智算推理GPU板训推一体GPU服务器 其他 GPU产品及配件IP、技术服务及其他18000016000014000012000010000080000600004000002022 2023 2024 2025

IP授权 训推一体GPU板卡 智算推理GPU板训推一体GPU服务器其他 GPU产品及配件IP、技术服务及其他0.032.110.470.8130.09100.0099.190.032.110.470.8130.09100.0099.1968.990.1380.00%60.00%40.00%20.00%0.00%2022 2023 2024 2025公司公告 公司公告图表6：沐曦股份2022-2025年分业务毛利率2022 2023 2024 202598.2265.4863.5098.2265.4863.5056.1741.3131.7024.105.3710.0924.9322.2418.59100806040200训推一体GPU板卡 智算推理GPU板卡训推一体GPU服务器 其他主营业务 其他业务 GPU产品及配件IP、技术服务及其他公司公告研发股权结构：高管团队技术背景深厚，GPU芯片设计及量产经验丰富股权结构：陈维良为实际控制人，合计持股。年一季报，公司创始20.63%GPUGPU背景深厚。图表7：沐曦股份股权结构图公司公告 注：截止2026年一季报莉、杨建、陈阳、王爽兼具技术实力以及行业积累和经营管理的实战经验。创始人陈维GPUGPU产品的流片和量产；联合创始人彭莉是芯片架构资深专家，曾作为主架构师完成了多款高端GPUGPU20253173%。图表8：沐曦股份管理层人员情况姓名 职位 背景姓名 职位 背景陈维良 董事长、总经理董事、副总经理、首席技彭莉术官董事、副总经理、首席技杨建术官职工代表董事、首席执行陈阳官助理王爽 公司董事、资深研发总俞博文 董事魏忠伟 财务负责人、董事会秘吴志华 软件研发部副总裁司公告

曾任泰鼎多媒体技术（上海）有限公司高级工程师、远弘科技（上海）有限公司GPU设计经理、亚鼎视频科技（上海）有限公司GPU设计经理、超威半导体（上海）有限公司高级总监。曾任上海领微科技有限公司工程师、超威半导体（上海）有限公司科学家。曾任超威半导体（上海）有限公司企业院士、上海华为技术有限公司架构师、海思技术有限公司架构师。曾任超威半导体（上海）有限公司项目经理。曾任深圳市中兴微电子技术有限公司工程师、深圳市海思半导体有限公司研发经理。曾任上海张江（集团）有限公司办公室副主任、主任；上海浦东软件园股份有限公司党委副书记、党委书记、总经理。承销保荐有限公司执行总经理、投行委执行总经理。曾任威盛电子（上海、羿发科技（深圳（上海）术官，北京字跳网络技术有限公司资深图形算法工程师。财务分析：三年营收高增，业务规模处于爬坡扩张期年营业收入持续高增，202516.44121.26%；其中，2025年GPU16.3199.19%56.17%。）2025GPUN100GPU芯片曦云C50020234月、20242月C6002026户需经历较长的技术验证及生态适配周期，公司销售规模仍处于快速爬坡阶段，规模效应有望带动利润端表现向好。图表9：沐曦股份2022-2025年收入及增速（亿元，%） 图表10：沐曦股份2022-2025年归母净利润及增速（亿元营业总收入（亿元）-左轴 同比(%)-右轴16.44097.430716.44097.43070.00430.530216 120001412 1000010 80008 60006 400042 20000 02022 2023 2024 2025

0

归属母公司股东的净利润（亿元）-左轴同比(%)-右轴2022 2023 2024 2025

-7.77-8.71-7.77-8.71-7.89-14.0940200-20-40-60-80需求侧在手订单饱满，供给侧备货重组产能韧性强。年存货分别为1.87/7.77/14.96亿元，持续爬坡印证备货与交付节奏。2023-2025年预付款分别为3.31/8.90/8.34亿元，锁定上游产能，韧性增强。合同负债在2023-2025年分别为0.34/1.34/1.16亿元，再度验证在手订单较为饱满。图表11：沐曦股份2023-2025年合同负债（亿元）合同负债（亿元）1.341.160.341.341.160.341.41.21.00.80.60.40.20.0

2023

2024

2025图表12：沐曦股份2022-2025年存货（亿元） 图表13：沐曦股份2022-2025年预付款项（亿元）存货（亿元）14.96存货（亿元）14.967.771.870.18141210864202022 2023 2024 2025

10预付款项（亿元）8.90预付款项（亿元）8.908.343.310.5264202022 2023 2024 2025年公司毛利+3.08pct；26Q160.05%GPU地初期，研发、市场拓展和生态建设投入较高，随着出货量持续增长，规模效应下公司利润水平有望好转，公司预计最早达到盈亏平衡点时间为2026年。50 2024 2025 26Q1-1605250 2024 2025 26Q1-16052-1405456 -120-8058-406062 0-20销售净利率-右轴()销售毛利率()-左轴年销售/管理/研发费用率分别为12.43%/22.58%/62.49%销售/管理/202567573%，70%以上研发技术人员拥有硕士及以上学历。26Q1202520240.0011.8810.3826Q1202520240.0011.8810.3822.5812.4320.0016.3440.0045.0960.0062.4980.00120.00100.00121.24140.00研发费用率管理费用率销售费用率图表16：国内外主要厂商研发对比2024年研发投入（亿元） 2024年研发投入率10008004002000

英伟达 AMD 寒武纪 海光信息 景嘉微 龙芯中科 摩尔线程 沐曦股

350309.88926.44121.24309.88926.44121.24463.1537.6134.4685.319.9012.16 60.182.81 4.3 13.59 9.01 250200150100500股说明书二、宏观压制+政策引领，国产芯加速迈入产业爆发期政策倒逼国产算力突围，政策支持智算中心建设月美国正式明确高性NVIDIA的A1002023A800H800芯片两款芯片也列入管制清单；20254H20芯片、AMDMI308芯片以及同类型人工智能（AI）H20AI替代趋势明确。图表17：美国对华芯片管制相关时点时间 事件时间 事件2022月2023月2025年4月

美国正式明确高性能计算芯片对中国大陆的出口限制，以NVIDIA的A100芯片的性能指标作为限制标准。A800制清单。H20芯片、工智能（AI）芯片，出口到中国需要许可证。2025年7月 黄仁勋再次访华，并声明美国批准H20芯片销往中国。2025年7月

针对美议员呼吁要求美出口的先进芯片必须配备“追踪定位”功能，中国互联网监管机构国家互联网信息办公室约谈英伟达，要求该公司就对华销售的H20算力芯片“后门”风险问题进行说明。智讯，观察者网，中国网，财联社，中国网信网时间 事件图表18：美国对华芯片制裁政策梳理时间 事件2023年10月

BIS《AC/SIFR）和《半导体生产物项管制《MI支持超级计算应用和最终用途的物项向包括中国等国家的出口管制措施，升级限制出口的芯片规格参数2024年12月

BS《PBM管制措施2025年4月

SEC8-KH20芯片及所有达到D：5将需获得美国政府的许可2025年5月

BISAI进一步加强了对先进计算芯片和相关技术的出口管制股说明书，新浪财经国家政策强力支撑，智算中心资本投入持续增长。下迎来重大发展机遇，在供给侧通过研发引导、政府引导基金及财税优惠等措施，加大GPUGPU20248300个，20241,01420282,886亿元。图表19：国内智算中心建设目标城市 相关政策 建设目标城市 相关政策 建设目标《北京市算力基础设施建设实施方案（2024—北京2027年》

202545EFLOPS；2027100%自主可控智算中心建设能力《上海市开展“算力浦江”2025年算力基础设上海施高质量发展专项行动》股说明书

2025年底，全市算力中心智算规模争取达到100EFLOPS（FP16）以上全球GPU需求持续爆发，国产芯片渗透率加速提升AIGPU根据VerifiedMarketResearch24PU739230745亿美元，2024-2030年的复合增长率高达35.19%，呈现强劲的增长态势。根据PrecedenceResearch数据，2024年全球AI732.72030年全球AI3,360.7亿美元。图表20：2021-2030年全球GPU市场规模及预测（亿美元） 图表21：2023-2034年全球人工智能芯片市场规模及预测（十亿美）5000450040003500300025002000150010005000

全球GPU市场规模（亿美元）

349525851912141434952585191214143354506047741046

10009008007006005004003002001000

全球人工智能芯片市场规模（十亿美元）

720558720558433336577394122157202261股说明书，VerifiedMarketResearch 股说明书，PrecedenceResearch中国GPU年中AI1530亿元，2020202553%。根据27070%市场份额，本土芯片出货量超过82万颗。图表22：2020-2025年中国人工智能芯片市场规模预测（亿元） 图表23：2026E-2030E中国GPU市场规模预测及增速（亿元）2000150010005000

中国AI芯片市场规模（亿元）14121412153012068504371842020 2021 2022 2023 2024 2025E

6000500040003000200010000

中国市场规模（亿元） YoY5420435034502680205054204350345026802050

35%30%25%20%15%10%5%0%股说明书，中商产业研究院 圳电子商会，中商产业研究院图表24：2025-2029年中国加速计算服务器市场规模预测 图表25：2024年中国加速服务器市场份额 DC中国 DC中国IDC19025936.2%，2028年将552IDC202873%。图表26：2024-2028中国人工智能服务器工作负载预测训练推理65.065.070.073.035.031.028.027.090.0%80.0%70.0%60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0%2024 2025E 2026E 2027E 2028E2025年中国人工智能计算力发展评估报告》，IDC全球GPUBernsteinResearch数据，AMDAI66%/5%IDC年中国本土AI822023年15%的国产品牌渗透率已呈明显提升趋势。2024万张，华为昇腾占据主导，昆仑芯、天数智芯、寒武纪、沐曦、燧原科技等企业实现数万张级出货，国产替代进程显著加速。其中，根据BernsteinResearch以销售金额口径IDC2024年中国AI芯片市场中的份额约为1%。三、C系列迭代加速，自研高速互连技术集群成绩亮眼单卡性能：C600点亮将于年实现量产，产品线持续迭代曦思N系列（GPU）20234月量产，N260N300在架构和显存方面均有提升；曦云C（GPU）20242月量产，C60020242026年上半年实现量产销售；曦彩G（GPU）训推GPU领域的多场景技术积累与迭代能力。图表27：沐曦股份产品系列及型号梳理产品定位型号状态 架构显存关键特性应用场景曦思N系列智算推理N1002023年4月量产 XCORE0.516GBHBM2E多格式视频编解码:H.264/H.265/AV1/AVS2硬件解码人脸识别、图像识别、视频编解码等传统人工智能场景N260/ XCORE1.064GBHBM2E适配主流大模型云端智算中心以及搭载DeepSeek等主流大模型的N300/ XCORE1.5HBM3e国产供应链设计一体机、液冷工作站等C500 2024年2月量产

XCORE1.0 64GBHBM2E曦云C系列

训推一体/通用计算

C550 / XCORE1.0 64GBHBM2EHBM2EC588 / XCORE1.0 XCORE1.5HBM2E

en颗芯片7MetaXLink互连接口支持卡间互联CUDA

云端人工智能训练与推理、通用计算、AlforScience等计算任务C600 2025量产

支持FP8指令

HBM3e

Vulkan、DirectX

云渲染、游戏、数字孪X301 26Q2 - -系列X301 26Q2 - -X

图形渲染 - / XCORE2.0 -X206 / - -

OpenGLUnreal/Unity引擎，集成几何/光栅化光线追踪单元全精度混合算力能力

生、影视动画制作、专业制图支持科学计算和大模型训系列 科学计算

X302 26Q2 - -

128GB超大容量显存 推股说明书，公司公告，公司公众号①训推一体GPU——曦云CMetaXLink高速互连技术，能够满足大规模计算集群扩展需求、支持千亿参数以上的AI于24年量产首款训推一体PU芯片曦云C0C5、云C600已回片并点亮。图表28：曦云C系列核心产品性能对比关键特性关键特性互联板卡最大功耗显存容量计算精显存度指令集产品型号 研发状态架构

2024年2

1.0

支持多种混合精度计算度更

HBM2e 64GB

全高全长双PCIe卡和OAM2.0

MetaXLink2/4卡高速卡间互连MetaXLink8卡

支持最小1%度的软切分虚拟化技术支持最小1%曦云C550 /曦云

1.0

持多种混合精度计算

HBM2e 64GB

规范的扣卡式模组定制高度

全互连，带宽896GB/sMetaXLink连接口，支持

度的软切分虚拟化技术支持最小1%C500X

/ 64GB 支持多

PCIe板卡

1664卡Scale-up连拓扑MetaXLink

度的软切分虚拟化技术8卡可流畅运曦云C588 /

1.0

种混合精度计算支持多

HBM2e

128GB

850W

规范的扣卡式模组

8全互联，带宽896GB/s

行DeepSeek满血版

2025年末风险量产

1.5

种混合精度计算

HBM3e

144GB

1000W

规范的扣卡式模组

MetaXLink以及Ethernet互连，支持最大256卡超节点股说明书，公司官网②智算推理GPU——曦思N系列。AI应GPUN系列的后续产品如曦思、曦思N300均主要面向生成式人工智能下的云端人工智能推理场景，拥有强大的多精度混合算力，配以大容量显存和新一代高速I/O接口，支持主流深度学习开发框架，可为内容生成式应用和大语言模型等智能应用提供端到端的加速服务。图表29：曦云N系列核心产品性能对比关键特性关键特性板卡最大功耗显存容量架构及指令集 计算精度 显存单卡算力研发状态产品型号曦思N100曦思

20234正式量产

140TFLOPS@

XCORE

支持多种混合精度计算支持多种

HBM2e 16GB

半高半长单槽位PCle全高全长双槽位

单卡支持高视频编码能力可提供主动散热版本，/N260曦思/N300

XCORE1.0FP16/BF16XCORE1.5，增FP8TensorTensor转置指令

混合精度计算计算

HBM2e 64GB HBM3

PCIe板卡全高全长双槽位PCle

使用场景MetaXLink互连技术支4卡间互连股说明书，公司官网公司单卡性能能力体现在架构、精度和缓存三个方面。①架构：沐曦股份自主研发GPUIP核心XCORE架构。沐曦凭借自研指令集与架构CUDA的MXMACAGPUIPMXMACA800指令，具备全面自主能力。②精度：支持FP64、FP32、TF32、FP16、BF16、FP8、INT8、FP6、FP4等混合精度计算。在计算精度范围方面，计算功能的完备性与精度完整性是支撑多元场景的核心基石。随着模型参数量的不断提升，更低数据位宽的训练和推理算力可以HopperTransformerFP8格式，以DeepSeekFP8等低精度格式训练模型。③UBM控不同场景灵活自适应多级缓存控制策略，实现对高速缓存的精细管控、有效提升缓GPUGPU量、高带宽的ECC/RAS多重安全防护模块，提高数据完整性和系统稳定性。集群：高速互联技术自研，已部署智算集群自研高速互连技术，在单卡性能、集群稳定性及多卡互连能力方面表现突MetaXLink突破了传统PCIe总线在带宽和延迟4nm2-64线性度和稳定性方面具有较强的产品表现。实现7个高速MetaXLinkFull-MeshHybridCubeMesh等多种复杂互连拓扑2-128卡等多种互连拓扑及超节点架构，支持统一内存编址以及内存语义，满足从中小型训练到超大规模集群的差异化需求。曦云0SagaiCU单机柜4（1组超节点xGP、单机柜xGP。①部署：U4UU交换机48OAM1PowerShelf块液冷曦云C550卡超节点拓扑支持灵活并行策略，推升集群训推性能；③集约：整柜128卡高密度布局较同类产品布局面积减少70%。图表30：曦云C550ShanghaiCube司官网Mesh互连耀龙G23DMesh64张曦云C550GPU4DeepSeek、Qwen、Kimi-K2等64GPU灵活扩展，通过光互连技术提升跨节点通信效率，适用于大规模分布式训练与推理场景。基础算力方面已交付10余个智算集群，算力网络持续扩展覆盖范围。日，GPU智算平台及商业化智算中心，区域涵盖北京、上海、杭州、长沙、中国香港等地，并持续扩展覆盖范围。图表31：产品实现千卡集群大规模商业化应用司公众号软件栈：MXMACA释放芯片潜能，具备兼容性能易用+可扩展优势公司自主构建的MXMACAGPU行业国际主流CUDA够开放拥抱全球开发者丰富的开源成果，具有较高的易用性和迁移效率，在通用性和灵活性上具备独特的竞争力。软件栈助力芯片潜能释放，兼容性强、生态开放，显著降低开发门槛，提升GPU易用性。自研的MXMACA软件栈为AI开发者提供易用、高性能且通用的开发工具链，适配主流算法框架、运算库、通信库、操作系统、编程语言、调试和运维管理工具等，完成对主流开源框架的适配、编译与优化，助力单处理器利用效率和多计算节点协同，目前GPU20252日公司开源社区开3MXMACA万人，网络API5,591万次。图表32：沐曦股份开源生态建设司公众号兼容性：在API层面高度兼容CUDA6,000个CUDA2,2001,000多个模型，便于原有代码的快速迁移，大幅降低客户应用迁移成本、提升迁移效率。高性能：SDMA技术、GPUDirectRDMA技术等，算子利用率和大规模集群通信效能得以大幅提升，确保开发者利用MXMACA软件栈可以释放公司GPU的近乎全部性能潜力。易用性：提供MXMACAC++/MXMACAFortran异构编程语言，兼容主流的C/C++/Python异构计算语言，可基于主流编程框架编写代码，并且提供完整的AI（具，大幅降低应用门槛。可扩展性：MXMACAAI（PyTorch/PaddlePaddle等AI（vLLM/SGLang等（BLAS/DNN等）和开源模型等，通过不断优化实现更高的性能和可扩展性。图表33：MXMACA软件栈框架结构股说明书盈利预测及估值2026/2027/2028年营业收入为34.45/58.52/81.96110%/70%/40%，毛利率维持在56.2%/56.2%/56.2%。GPU产品及配件：产品出货加速爆发，且在手订单充裕，存货储备扩张，公司营收同比增长75.37%C系列产品和用于智算推理的曦思N下，预计2026-2028年继续维持高增态