沐曦股份新品破局赋能商业提速

正文目录投资要点 5投资逻辑 5区别于市场观点 5盈利预测与估值 6盈利预测 6估值分析 10沐曦股份：国内高性能通用GPU领先企业 13股权结构 13产品矩阵：四大产品线覆盖全栈算力矩阵 14营收结构：训推一体产品贡献主要收入 16盈利能力：产品结构优化带动毛利率改善 16芯片：算力需求快速增长，国产替代持续加速 18市场规模：中国千亿市场仍在高速成长 19竞争格局：国内头部厂商梯队逐步形成，与海外市场结构差异较大 20行业趋势#1：互联网客户突破或成为国产AI芯片企业竞争的胜负手 21行业趋势#2：单芯片及系统级性能提升并行推进 22行业趋势#3：国内先进制程代工产能2026年开始有望加速释放 24公司核心竞争力分析 25竞争力分析#1：核心研发人员多具备AMD背景，技术能力领先 25竞争力分析#2：产品快速迭代，兼容国际主流CUDA生态 26产品硬件：快速迭代，综合性能表现处于国内第一梯队 27软件生态：兼容CUDA体系，降低客户迁移成本 28竞争力分析#3：客户覆盖广泛，具备大规模集群商业化能力 28风险提示 30图表目录图表1：沐曦股份主要财务指标及财务比率 6图表2：沐曦股份产品销量及ASP预期 8图表3：沐曦股份分业务收入及毛利率预测 9图表4：沐曦股份费用及研发费用率预测（百万元） 10图表5：海内外主要AI芯片厂商 图表6：主要AI芯片公司财务数据对比 图表7：可比公司一致预期估值（亿人民币） 12图表8：沐曦股份产品线及主要应用领域 13图表9：沐曦股份股权结构（截至2026年3月） 14图表10：沐曦股份发展历程 15图表沐曦股份主要产品矩阵 15图表12：沐曦股份营收及增速 16图表13：沐曦股份营收构成 16图表14：沐曦股份分业务毛利率 17图表15：沐曦股份毛利率表现 17图表16：GPU分类 18图表17：算力芯片不同架构类型 18图表18：海外主要CSP厂商资本支出情况 19图表19：国内主要互联网资本开支情况 19图表20：2020-2029年中国AI计算加速芯片市场规模 20图表21：2025年中国AI加速芯片市场竞争格局（按出货量） 20图表22：英伟达收入结构（按地区） 20图表23：各地对采购销售国产GPU的支持政策 21图表24：下游客户算力建设及运营方式 22图表25：A100、H100芯片规格参数 22图表26：英伟达Blackwell架构芯片 23图表27：ShanghaiCube高密度机柜 23图表28：华为CloudMatrix384超节点 23图表29：先进工艺Roadmap 24图表30：公司主要高管履历背景 25图表31：可比公司研发费用率对比 25图表32：研发人员构成 26图表33：核心技术储备 26图表34：公司C700研发项目实施进度安排 27图表35：公司具体募投项目 27图表36：MXMACA软件栈框架结构图 28图表37：沐曦股份前五大客户主营业务收入占比合计 29图表38：沐曦股份PE-Bands 31图表39：沐曦股份PB-Bands 31投资要点投资逻辑算力需求持续快速增长，国产替代加速进行AI消耗量快速攀升，OpenRouter29日至15AI推理算力卡需求增长。根据弗若斯特沙利文预测，2029年中国人工智能芯片市场规模将从4年的5亿元增长至13685-9年CGR为%；GU9年市场份额占比将达7.3%，10333AI芯片国产ResearchAMDAI芯片市70%GPU公司产品性能领先，兼容CUDA生态优势显著公司产品性能处于国内第一梯队，并按照“量产一代、在研一代、规划一代”推进迭代，且在通用性、集群性能及稳定性、生态兼容与迁移效率等方面具备较强的核心竞争力。集MetaXLink2-128MXMACAGPUCUDA2025GPU产5.510余个智算集群。多供应链布局，互联网客户已取得积极进展2025C600HBM3e显存，较上一代产品综合性能进一步提升，26（）和稳定的保供能力，2025年公司已在互联网行业取得积极进展，根据公司问询函回复，公司此前重点与两家互联网企业推进合作，其中一家已完成相关场景性能测试，将进入采购评估与产品导入环节；另一家互联网企业自1Q25开始产品适配，目前公司产品在集群推理、训练优化等方面已获认可，商务进展良好，后续突破可期。区别于市场观点H2002026芯片的采购，今年核获美方批准向中国市场出口会影响互联网客户的国产AI芯片采购比例，进而低估了沐曦GPU资本开AIH200AIGPU核心供应商，凭借产品性能优势和生态兼容表现，2025盈利预测与估值盈利预测CGPUNGPUG系列图形GPUX202516.44GPUAI芯片厂商技术实力快速提升，国产替代仍是大势所趋。因此，随着人工智能算力需求持续增长及国产替代加速推进，我们预计公司2026/2027/2028年营业收入将同比增长88%/100%/48%至30.97/61.99/91.560.31/13.96/25.84亿元，EPS0.08/3.49/6.46元。图表1：沐曦股份主要财务指标及财务比率人民币（百万元）20222023202420252026E2027E2028E营业总收入0.4353.02743.071644.093096.856198.999155.62同比12334.60%1301.46%121.26%88.36%100.17%47.70%营业成本0.3219.68346.03715.071312.332655.243874.49毛利0.1033.34397.04929.021784.523543.755281.13同比32346.18%1090.93%133.98%92.09%98.58%49.03%OPEX783.58885.631629.001603.451715.282083.222552.72销售费用45.6162.89121.44204.34272.52334.75412.00销售费用率10696.94%118.62%16.34%12.43%8.80%5.40%4.50%管理费用96.08126.85581.57371.28309.68371.94448.63管理费用率22532.42%239.25%78.27%22.58%10.00%6.00%4.90%研发费用647.52698.62900.891027.391176.801394.771693.79研发费用率151857.63%1317.63%121.24%62.49%38.00%22.50%18.50%财务费用-5.64-2.7425.100.44-43.73-18.24-1.70财务费用率-1321.72%-5.17%3.38%0.03%-1.41%-0.29%-0.02%资产减值损失0.00-33.29-129.72-173.9977.4261.9991.56投资收益6.338.9415.6073.4970.0070.0070.00营业利润-775.81-869.12-1403.48-767.6931.231411.802611.68同比-12.03%-61.48%45.30%104.07%-4420.09%-84.99%其他收入/支出-1.35-1.98-1.85-11.70-1.62-1.69-1.69税前利润-777.16-871.10-1405.34-779.3929.611410.112609.99同比-12.09%-61.33%44.54%103.80%-4661.65%-85.09%所得税-0.190.063.5410.05-1.4814.1026.10少数股东损益0.000.000.000.000.000.000.00归属股东利润-776.97-871.16-1408.88-789.4531.091396.012583.89同比-12.12%-61.72%43.97%103.94%4389.55%85.09%稀释每股收益(元）-1.94-2.18-3.52-1.970.083.496.46同比-12.12%-61.72%43.97%103.94%4389.55%85.09%比例分析毛利率24.10%62.88%53.43%56.51%57.62%57.17%57.68%费用率183765.27%1670.33%219.22%97.53%55.39%33.61%27.88%营业利润率-181943.26%-1639.20%-188.88%-46.69%1.01%22.77%28.53%净利率-182215.10%-1643.04%-189.60%-48.02%1.00%22.52%28.22%，招股说明书预测GPUGPU服务器、GPU板卡、IP授权及其他业务，各业务主要假设如下：GPU板卡C500\C5501-2C60025年C600系列C500GPU（202542027预计208年训推一体系列GU板卡P分别为/72/.80万元228ASPC700方面，公司持续丰富、升级产品矩阵，叠加其生态优势，将充分受益国内算力需求快速增长（IDC2025-202839.9%）GPU芯片2026-20285.40/10.80/11.70万张（yoy：+60%/+100%/+8%）；91%/101%/48%至30.78/61.80/91.36亿元。GPU服务器AIGPU上市销售后，下游客户GPUGPUGPU服务器整机的形式交付，以降GPUGPU板卡产品推出以来，公司AIGPUGPU2026/2027/2028GPU320/600/704万元。GPU板卡AIGPUN系列后续迭代产品的销售将成为公司营业收入的有力补充。但由于目前训练芯片国产替代率相对较低，更充分受益于国产替代浪潮，短期公司将主要研发和销售资源投C系列产品线，因此我们预计预测期内公司智算推理系列产品销售收入贡献仍较有360/396/420万元。IP授权及其他业务IP备特定功能的模块授权给客户使用，并提供相应的配套技术支持而产生的收入，在客户芯IP，并获取知识产权授权使用费收入。IP授权业务虽与公司主营业务密切相关，但根据公司发展战略，IP授权业务非公司主要业务类型，未IPGPU2023/2024162/1685万元，占主营业务收入的比例较低。2025IP授权服务与其他业务收入合并披露，0.13IP授权业务及其他收入将维持较低收入占比，预计2026-20281500/1500/1500万元。ASP（万元每颗ASP（万元每颗/台）训推一体系列5.696.424.795.705.727.812022/2023/2024/202524.10%/62.88%/53.43%/56.51%，综合毛利率的变动主要是受产品结构变动影响。其中，2022GPU板卡GPU板卡毛利率；2023年，公司综合毛利率较高系当年毛利较高的P4年毛利率下降除受产品结GPU板卡毛利率有所下降；2025年公3.07pct品，贡献主要收入，同时，公司不断更新迭代推出新产品，在市场上维持较强竞争力，我们预计未来公司毛利率将保持稳定，2026/2027/202857.62%/57.17%/57.68%。图表2：沐曦股份产品销量及ASP预期20222023202420252026E2027E2028E销量（颗/台）训推一体系列272112483365354008108005117006GPU板卡272109053364954000108000117000GPU服务器3434856智算推理系列52204251249461080220300GPU板卡52204251249461080220300合计522314117603859955088108225117306GPU板卡5.694.694.795.695.727.80GPU服务器61.2057.5040.00120.00117.39智算推理系列0.820.670.680.350.331.801.40GPU板卡0.820.670.680.350.331.801.40合计0.821.266.174.225.595.717.79，招股说明书预测图表3：沐曦股份分业务收入及毛利率预测20222023202420252026E2027E2028E营业收入（百万元）训推一体系列15.47721.741613.193078.256180.039136.42GPU板卡15.47511.811610.893075.056174.039129.38GPU服务器209.922.303.206.007.04智算推理系列0.4313.763.4917.563.603.964.20GPU板卡0.4313.763.4917.563.603.964.20IP授权及其他收入184.481685.5713.3415.0015.0015.00合计0.43213.722410.791644.093096.856198.999155.62收入占比训推一体系列7.24%29.94%98.12%99.40%99.69%99.79%GPU板卡7.24%21.23%97.98%99.30%99.60%99.71%GPU服务器8.71%0.14%0.10%0.10%0.08%智算推理系列100.00%6.44%0.14%1.07%0.12%0.06%0.05%GPU板卡100.00%6.44%0.14%1.07%0.12%0.06%0.05%IP授权及其他收入86.32%69.92%0.81%0.48%0.24%0.16%合计100.00%100.00%100.00%100.00%100.00%100.00%100.00%同比增速训推一体系列4565.96%123.52%90.82%100.76%47.84%GPU板卡3208.83%214.74%90.89%100.78%47.87%GPU服务器-98.90%39.13%87.50%17.39%智算推理系列3127.77%-74.64%402.96%-79.50%10.00%6.06%GPU板卡3127.77%-74.64%402.96%-79.50%10.00%6.06%IP授权及其他收入813.67%-99.21%12.45%0.00%0.00%合计50020.80%1028.04%-31.80%88.36%100.17%47.70%毛利率训推一体系列65.52%54.25%56.71%57.48%57.09%57.63%GPU板卡65.52%63.50%56.74%57.50%57.10%57.64%GPU服务器31.70%39.35%35.00%43.50%48.62%智算推理系列24.10%5.34%10.09%6.41%12.22%22.00%23.43%GPU板卡24.10%5.34%10.09%6.41%12.22%22.00%23.43%IP授权及其他收入94.46%28.96%98.22%98.22%98.22%98.22%合计62.88%53.43%56.51%57.62%57.17%57.68%，招股说明书预测销售费用率：公司销售费用主要为销售人员职工薪酬、服务费、算力使用费。2022-20250.46/0.63/1.21/2.0410696.9%/118.6%/16.3%/12.4%，前期销售费率较高主要系公司尚处于快速成长阶段，销售人员职工薪酬、市场开拓相关支出较多，且同期营业收入规模较小。随着公司前期产品研发、市场推广的成效逐步显现，核心产品上市，产品的市场认可度大幅提升，公司营业收入规模逐年大幅增长，销售费用2026/27/282.73/3.35/4.12亿元，销售费8.8%/5.4%/4.5%。管理费用率：公司管理费用主要是服务费、管理人员职工薪酬等。2022-2025年，管理费0.96/1.27/5.82/3.7122532.42%/239.25%/78.27%/22.58%，管理费用中的职工薪酬、融资服务费等相关支出较多。展望后续，随着股份支付费用影响减2026/27/28年3.10/3.72/4.4910.0%/6.0%/4.9%。研发费用率：公司研发费用主要是研发人员职工薪酬、折旧和摊销等。2022-2025年，研6.48/6.99/9.01/10.27151857.6%/1317.6%/121.2%/62.5%。GPU力、物力用于芯片的设计、工程试制等环节，而同期公司尚处于快速成长期，营业收入规模较小，因此导致研发费用率较高。展望未来，随公司营业收入大幅增长，研发费用率将2026/27/2811.77/13.95/16.94亿元，研发费用率为38.0%/22.50%/18.50%。年，财务费用为-563.58/-274.16/2509.56/43.88-1321.7%/-5.2%/3.4%/0.03%。IPO2026年利息收入随银行存款、交易性金融资产等流动资产2027/20282026/27/28年财务费用为-4373/-1824/-170万元。图表4：沐曦股份费用及研发费用率预测（百万元）20222023202420252026E2027E2028E期间费用783.58885.631629.001603.451715.282083.222552.72销售费用45.6162.89121.44204.34272.52334.75412.00管理费用96.08126.85581.57371.28309.68371.94448.63研发费用647.52698.62900.891027.391176.801394.771693.79财务费用-5.64-2.7425.100.44-43.73-18.24-1.70期间费用率183765.27%1670.33%219.22%97.53%55.39%33.61%27.88%销售费用率10696.94%118.62%16.34%12.43%8.80%5.40%4.50%管理费用率22532.42%239.25%78.27%22.58%10.00%6.00%4.90%研发费用率151857.63%1317.63%121.24%62.49%38.00%22.50%18.50%财务费用率-1321.72%-5.17%3.38%0.03%-1.41%-0.29%-0.02%，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、高技术门槛和快速演进的特征，对企业AMDGPUAIGPUGPU产品体系和自主开放的软件生态。成长性方面，受益于国产替代趋势及供应链安全需求，沐曦股份凭借持续技术创新突破与生态兼容等优势，营收体量快速提升，在成长性方面显（公司2年收入为35年收入为4CGR1468%，高于英伟达/AMD100%/14%）。、图表5：海内外主要AI芯片厂商、项目英伟达AMD寒武纪海光信息龙芯中科沐曦股份摩尔线程成立时间19931969201620142008202020202025年营收15470亿元2490亿元64.97亿元143.77亿元6.35亿元16.44亿元15.06亿元主要产品GPUTensorRTDeepStreamCUDA生态CPU、GPU、APURadeonSoftware、ROCm云端智能芯片及板IP海光通用处理器（CPU）理器（DCU）基础软硬件解决方案GPU芯片及栈等AISoC类产品产品定位面向数据中心、消费电AI/推理场景面向计算机、通信、消费电子等领域AI应用场景面向大数据处理、AI商业计算领域面向服务器及个人计算机，推出自研GPU集成桥片面向AI训练与推通用计算及图形渲集群扩展能力AI能计算领域提供计算加速平台业务模式FablessFablessFablessFablessFablessFablessFabless产品应用数据中心、消费电子、智能驾驶、AI训练推理等PC备、游戏主机等消费电子、数据中心、云计算等服务器集群、数据中AI等智算中心、数据中端等等2025120261月末，公司国内其他可比公司还包括华为海思、昆仑芯、平头哥、天数智芯、壁仞科技等，整体而言各家厂商备，已建立明显领先优势。公司招股书图表6：主要AI芯片公司财务数据对比营业收入（百万元）归母净利润（百万元）2025 2026E 2027E2059 5383 101292545 4520 6721-455 -185 42-1001 -467 349787 2313 4310802 2168 35358380971385000183600049105 81415 143680-789 31 13962028E157609021191169266665356206900019752825842025年关键比率（%）代码公司20252026E 2027E 2028E26-28年CAGR毛利率 净利率688256寒武纪-U649715868 27343 4150386%55.15 31.68688041海光信息1437722596 31509 4128142%57.83 25.17688047龙芯中科635866 1133 140330%47.06 -71.64688795摩尔线程15063048 5192 799674%65.57 -66.47均值575410594 16294 2304658%56.40 --中位数40019458 16268 2463858%56.49 --NVDAUS英伟达154700025020003299000396400037%74.99 54.18AMDUS超威半导体249006334440 501272 65006538%49.52 19.72均值37%62.336.9中位数37%62.336.9688802CH沐曦股份-U 1,644 3097 6199 9156 77%56.51-48.0220252025/1-2026/1；A收入预期数据来源于彭博一致预期，，彭博 预测A股上市的寒武纪、海光信息、龙芯中科、摩尔线程作为可比公司，可比公司均Fabless经营模式的芯片设计公司，且与沐曦股份在业务范围、主营业务产品、应AICPUGPU，海光信息产品CPUDCU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。2026/2027/2028年营业收入将同比增长88%/100%/48%至30.97/61.99/91.560.31/13.96/25.84亿元。考虑到公司目前尚未实现PS27年经营业绩进行估值。根据 一致预期，寒武纪、海光信息、龙芯中科、摩尔线程4家可比公司2027年PS平均数中位数分别为43.0/43.2倍。考虑到GPU市场前景广阔，公司产品性能处于国内第一梯队，且高度兼容CUDA生态体系，软硬件优势兼具，在互联网、运营商等领域推广进展顺利，具备较高成长性，理应获得一定估值溢价。可比公司中摩尔线程（2027EPS为62.6x）与公司可比性最高，1、发展阶段上，两家公司均成立于2020年，2025年沐曦摩尔线程收入分别为16/15亿元，营收水平接近；2、业务布局上，两家公司AI芯片产品均采用GPU架构，覆盖AI推理、训练以及图形渲染等场景。因此综合考虑可比公司27年 一致预期PS平均值以及与公司业务相似度更大发展阶段更为接近的摩尔线程2027EPS达62.6x，我们首次覆盖沐曦股份，给予公司2027年58倍较摩尔线程有所折价主要考虑摩尔线程产品线除AI芯片外还涵盖智能端侧SoC，产品布局市场空间更大），对应目标价898.6元，给予“买入”评级。图表7：可比公司一致预期估值（亿人民币）代码公司名称市值（亿元）营业收入（百万元）归母净利润（百万元）2026EPE2027E2026EPS2027E688256CH寒武纪-U8,0801586827343538310129138.374.250.929.5688041CH海光信息7,261225963150925456721295.3111.732.123.0688047CH龙芯中科6438661133-45542----74.356.8688795CH摩尔线程3,25030485192-1024349----106.662.6平均值105941629416124310216.892.966.043.0中位数94581626810453535216.892.962.643.2注：市值数据截至2026/5/22，招股说明书 预测沐曦股份：国内高性能通用GPU领先企业GPU领先企业。2020GPU芯XCOREMetaXLinkNGPUCGPU，XGPUGGPU，构建覆盖AI训练/推理、图形渲染以及科学智算的全栈产品体系。公司是国内高性能通用GPUGPU20255.5万颗GPU。通过深度构建“1+6+X10余个智算集群，算力网络覆盖国家人工智能公共算力平台、运营商智算平台和商业化智算中心，成为推动BernsteinResearch，从收入口径看，2024AI1%1.14%。图表8：沐曦股份产品线及主要应用领域公司招股说明书股权结构AMD20.63%公司实际控制人为董事长/5.03%股份，通过上海骄迈、上海曦骥持股平台持15.60%20GPUGPU产品的流片和量产，2007-2020年曾任超威半导体（上海）有限公司高级总监，20202007-2020年任超威半导体（上海）有限公司企业院士，杨2007-2019（上海2019-2020年任华为及海思架构师。图表9：沐曦股份股权结构（截至2026年3月）公司招股书产品矩阵：四大产品线覆盖全栈算力矩阵GPUCNGX系列四大核心产品线。C（训练-曦云系列是公司核心的训练-GPU产品2023C5002024C550CUDA9C588C600两款新品，其中，C588128GBHBM2e则是全国产供应HBM3e202610余个智算集群，典型客户包括新华三、香港算丰和浙江武珞等。20247.297.13%20253.197.66%。N（AI2022N100，应用于视频编解码、智慧安防和智慧城市，当年实现42.64万元；20231,376.3226.77%，同时产N260AI模型推理性能并兼顾大模型推理性价比。凭借自研指令集与CUDA2024年随着公司战349.080.47%。2025年一季度，400.751.25%。G（XCORE2.0Vulkan、DirectX、OpenGLAPIUnityUnrealGPU布局中的图形计算环节。随着该系列的推出，公司有望进一步拓展大文娱、工业设计和云游戏市场，与曦云和曦思系列形成互补。XX20261XX206，具备全精度混合算力能力，公司预计同系列产品曦索X301X30226年第二季度面世。图表10：沐曦股份发展历程公司招股书图表11：沐曦股份主要产品矩阵产品系列型号架构/显存互连/软件/接口典型形态主要应用曦云C系列曦云C500XCORE1.0;HBM2e64GBMetaXLink高带宽互连，支持2/4/8/16/32/64卡拓扑；配套MXMACA软件栈，CUDA生态兼容GPU板卡/服务器大模型训练与推理、通用计算、AIforScience曦云C系列曦云C550XCORE1.0;HBM2e64GBMetaXLink高带宽互连，支持2/4/8/16/32/64卡拓扑；配套MXMACA软件栈，CUDA生态兼容；FP16/INT8稠密算力等算力指标高于曦云C500GPU板卡/服务器大模型训练与推理、通用计算、AIforScience曦云C系列曦云C588XCORE1.0;HBM2e128GBMetaXLink高带宽互连，支持2/4/8/16/32/64卡拓扑；配套MXMACA软件栈，CUDA生态兼容；在曦云C550芯片基础上实现算力跃升GPU板卡/服务器大模型训练与推理、通用计算、AIforScience曦云C系列曦云C600XCORE1.5;HBM3e144GBFP8Tensor/Tensor转置；API层面对CUDA高度兼容GPU板卡/服务器智算中心大模型训练/推理曦思N系列曦思N100XCORE1.5;HBM2e16GB内置视频编解码单元，支持H.264/H.265/AVI/AVS2等GPU板卡云端及边端推理、视频转码曦思N系列曦思N260XCORE1.0;HBM2e64GB面向生成式AI推理，性价比优化；支持一体机/工作站形态GPU板卡/一体机云端推理、一体机及工作站曦思N系列曦思N300（在研）XCORE1.5HBM3e48GB面向云端生成式AI推理；更高带宽与多精度混合算力GPU板卡/工作站云端推理、一体机及工作站曦彩G系列曦彩G100XCORE2.0;内置图形处理单元/硬件单元支持Vulkan/DirectX/OpenGL；兼容Unreal/Unity引擎GPU板卡云端及边端图形处理曦索X系列曦索X206128GB采用先进的MetaXLink多卡互连技术-人工智能计算/科学计算平台公司招股书，公司官网营收结构：训推一体产品贡献主要收入C50095%人GPU汇天网络等大型行业客户和智算中心端快速导入，带动收入规模整体呈现快速增长趋势。202242.64N1002023年公司营0.5312334.62%C500/C550进入试4年公司营收大幅提升至310.46%C50C55095%202516.44121.26%C500系列收入占比持续提升，已成为公司业绩增长的核心驱动力。图表12：沐曦股份营收及增速 图表13：沐曦股份营收构成（百万元） 营业收入 同比增速80060002022 2023 2024 2025

14000%12000%10000%8000%6000%4000%2000%0%

训推一体GPU板卡 训推一体GPU服务智算推理GPU板卡 IP授权2022 2023 2024 1Q25公司招股书 公司招股书盈利能力：产品结构优化带动毛利率改善公司毛利率水平随产品结构优化显著改善。202224.10%，主因出货产品GPU2023C500GPUIP62.88%2024年因GUP5.43%。20252023/2024/1Q25公司曦GPU65.48%/63.50%/56.21%，其中，2024年毛利率下降主要系大客户集中采购优惠让利，使其价格下降幅度高于成本下降幅度，1Q25GPU单位成本保持稳定，但由于公司向采购量较大客户给予优惠，使得毛利率进一步降低。2022/2023/2024/1Q25GPU24.10%/5.37%/10.09%/6.37%，总体呈下降趋势，主要系公司调整定价策略所致。整体来看，公司综合毛利率主要受训推一体系列产品毛利率影响，未来随着曦彩等更多系列进入量产，公司毛利结构有望更加均衡。图表14：沐曦股份分业务毛利率 图表15：沐曦股份毛利率表现

训推一体GPU板卡 训推一体GPU服务器65.48%63.50%56.21%24.10%5.37%10.09%6.37%智算推理GPU板卡 65.48%63.50%56.21%24.10%5.37%10.09%6.37%2022 2023 2024 1Q25

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

2022 2023 2024 2025公司招股书 公司招股书AI芯片：算力需求快速增长，国产替代持续加速GPUGPUGPU图形GPU2D/3DGPGPU并行性、高内存带宽和多级缓存结构，广泛应用于人工智能训练与推理、科学计算及大数据分析，成为智算芯片的首选。图表16GPU分类类型功能子类型子类型功能通用GPU（GPGPU）去除图形专用硬件，增强向量、张量、矩阵运算，支持高精度浮AI大数据等高性能领人工智能计算人工智能计算训练GPU/训推一体GPU（预/后训练提供算力支持推理GPU为传统及生成式AI模型推理提供算力支持科学智算通用GPU支持多种计算精度，适用于办公、科研、大数据等混合计算场景图形GPU集成图像渲染、视频编解码、2D/3D加速引擎，具备大规模并行运算单元，适用于游戏、制图、影视、数字孪生等场景公司招股书ASIC、FPGA等其他架构的智算芯片，GPGPU具备灵活的指令集和精巧的处理器架构，可覆盖人工智能领域多元化应用场景，在模型适配性、应用灵活性、生态兼容性等方ASICAIASIC中长期来看，GPGPUASIC架构芯片长期并存，其中，ASIC架GPGPU或仍将是承担云服务等工作负载的主力。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，Altera市场规模：中国千亿市场仍在高速成长军备竞赛仍在持续，2026年海外/国内主要CSP及互联网厂商资本开支将同比保持53%/42%2022ChatGPTAI推动全球进入人工智能黄金发展期。全球科技巨头持续投入AI军备竞赛，不断加码数据中心资本支出，2025CSPMeta3725.567%一致预期，2026CSP53%至5707.72024年以来资本开支亦大幅提升，2025年腾讯、百度、2124.62026年将增长至3025.3AIAI芯片市场规模高2030年全球人工智能基5.2IT设备约占总投资的63%31%/6%用于基建/能源电力。图表18：海外主要厂商资本支出情况 图表19：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

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3,50002021 2022 2023 2024 2025

200%150%100%50%0%-50%CSPGoogle、AWS、Meta、Microsoft各公司官网，VisibleAlpha

注：国内主要互联网厂商口径包括Tencent、Alibaba、Baidu各公司官网，VisibleAlpha229年中国I计算加速芯片市场规模有望达137.92-2ECGR达。AI年市场规模由0年的175.6亿元攀升至1,2.37CGR高达6.8%年13,367.92亿元，2025-202956.5%。其中，GPU作AI202469.9%进202977.3%。图表20：2020-2029年中国AI计算加速芯片市场规模弗若斯特沙利文竞争格局：国内头部厂商梯队逐步形成，与海外市场结构差异较大IDC数据，从出货量来看，2025AI加速AMD58.7%55%的份额占据主导AI芯片公司正快速发展，20%的市场份额，平头哥、寒武1.7%市场份额从I5年总营收规模超过0亿元的主要为：华为、寒武纪（65亿元）、海光信息、沐曦股份（16亿元）、摩尔线程（15亿元）、天（10亿元（10亿元图表21：2025年中国加速芯片市场竞格局（按出货量） 图表22：英伟达收入结构（按地区）2.8%

海光1.9%3.0%

沐曦

摩尔1.3%

2.3%

20%22%

2%9%21%AMD3.5%

华为

英伟达55.2%

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IDC FY2023FY2026数据英伟达官网图表23：各地对采购销售国产GPU的支持政策地区发布机构文件名称内容摘要北京北京市经济和信息化局、北京市通信管理局北京市算力基础设施建设实施方案（2024-2027年）对采购自主可控GPU芯片开展智能算力服务的企业，按照投资额的一定比例给予支持，加速实现智算资源供给自主可控北京北京经济技术开发区管理委员会北京经济技术开发区关于加快打造AI原生产业创新高地的若干政策对于云服务企业采购国产算力芯片企业相关产品，并在经开区算力调度平台上架对外提供服务的，给予购买合同中的实际采购国产智算芯片服务器部分金额最高10%的补贴，每个项目累计不超过1000万元上海上海市经济和信息化委员会上海市进一步扩大人工智能应用的若干措施10%自主生态上海上海市通信管理局等11个部门上海市智能算力基础设施高质量发展“算力浦江”智算行动实施方案（2024-2025年）对于以智能算力为主，积极部署国产化智能算力资源的相关重点拟建数据中心，适当放宽项目能耗指标要求上海中国（上海）自由贸易试验区临港新片区管理委员会中国（上海）自由贸易试验区临港新片区进一步集聚发展新型算力赋能新质生产力若干政策鼓励临港新片区企业、高校、科研机构采购并使用关键核心技术自主可控的10%金额不超过1000万元浙江浙江省人民政府关于支持人工智能创新发展的若干措施倡导政府部门、算力中心、经营主体采购应用国产软硬件浙江杭州市经济和信息化局市经信局关于市政协十二届三次会议第23号提案的答复鼓励建设供应链安全可控的算力集群，形成市场充分竞争和供应链安全可控的算力体系青海5个部门青海省促进绿色算力产业发展若干措施对新建、扩建数据中心及绿色算力产业重点项目，按照实际建设的标准机架数和购买算力设备实际投资额，按照投资金额比例不超过10%予以奖补贵州贵州省大数据发展管理局等8个部门关于促进全国一体化算力网络国家（贵州）枢纽节点建设的若干激励政策打造人工智能算力高地，支持在贵安新区新建智算中心项目，优先对国产化比例高的项目给予奖励地方政府网2024-20262027强者恒强2024720251厂商“”不在“”16/14nm或“approvedAIAI2025AI芯2026AI2027AI芯AI“”行业趋势#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芯片厂商屈指可数，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心，2026年互联网市场成为必以自用和对外出租为目的的云服务商，兼顾自用与租赁的云服务供应商：包括互联网企业、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）AIDC：包括人工智能公共算力平台、商业化智算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《中国智算中心产业发展白皮书（2024年）》，国内智算中心投资建设主体高度集中，互联网企业占据了35.0%25.6%14.2%25.2%，我们预计随着近两年AI的发展，互联网企业的占比已进一步提升。充，、图表24：下游客户算力建设及运营方式充，、下游客户类型算力运营主要方式算力获取主要方式下游客户代表具体商业模式算力规模占比互联网企业模式①自用+对外出租头部互联网厂商以自建为主，中小互联网厂商采用自建+租赁模式字节跳动、腾讯、阿里巴巴、百度等头部互联网企业及小红书、快手等其他互联网企业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%国家人工智能算力公共平台模式②对外出租为主自建上海、北京、杭州等全国各地智算中心包括“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，主导的智算集群主要用于对外租赁算力，服务于地方人工智能大模型研发应用及相关领域数字化转型，加速产业发展、城市治理、公共服务各方面智能化进程，推动提升智慧医疗、智慧交通、金融科技、无人驾驶等全领域数智化水平地方政府14.2%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其他25.2%AI大模型/AIInfra企业模式③以自用为主自建+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行业应用企业自建+租赁金融、交通、饮料、科研、制造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行业趋势#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100-300TFLOPSA100（20205月推出，现已停产），由于制程迭代受到限制，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H100产品算力。其中，Chiplet技术正成为后摩尔时代持续提I/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Blackwell系列便开始采用双芯片（dual-die）设计，带来计算密度C500/C550系列算力表现处于A100C588H100SXM）FP16312TFLOPS，H100（SXM）1979TFLOPS。图表25：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/sMax Thermal Design300W400WUpto700W350–400W700W1000WPower(TDP)Interconnects公司官网

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

NVLink:PCIeGen4:

(configurable)NVIDIANVLink:900GB/sPCIeGen5:128GB/s

(configurable)NVIDIANVLink:600GB/sPCIeGen5:128GB/s

NVIDIA1.8TB/sPCIe256GB/s

NVIDIANVLink:1.8TB/sPCIe256GB/s图表26：英伟达Blackwell架构芯片英伟达官网除提升单芯片性能表现之外，研发思路也逐步向系统级性能提升演进（超节点）。超节点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AI3合信息科技有限公司联合算丰信息、沐曦等多家企业，共同发布国产自主软硬件一体化高ShanghaiCubeC550OAM4组32128张卡高速互联。ShanghaiCube已成功实现对DeepSeek671B2025CodMatrx34超节点的新一代昇腾ICoudatrx3842300Tokens/s4倍。图表27：ShanghaiCube高密度机柜 图表28：华为CloudMatrix384超节点 上海模合信息科技有限公司官网 华为云官网行业趋势#3：国内先进制程代工产能2026年开始有望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29：先进工艺Roadmap2018 20192018 20192Q182Q1920202021 2022 2023 2024 2025E 2026E 2027E台积电7nmFinFETN7+EUV6nmFinFET5nmFinFET3nmFinFET2nmGAAFET1.6nmGAAFET7nmLPPEUV6nmLPP/5nmLPE5nmFinFET4nmFinFET3nm2nmGAAFET1.4nmGAAFETIntel7FinFETIntel4FinFETIntel3FinFETIntel20ARibbonFETIntel18ARibbonFETIntel14AHigh-NAEUVIntel14A-E28nmHKMG3Q201Q204Q222025年量产2026年量产2Q194Q191Q20三星20222Q222025年量产2027年量产4Q212H222H23英特尔1H241H252026年底试产2027年试产联电格芯14nmFinFET12nmFinFET28nmPolySiON22nmFD-SOI14nmFinFET7nmFinFET14nmFinFET10nmFinFETN+1FinFETN+2FinFET55nm40nm28nm65nm40nm2Q182027年量产3Q18停止研发3Q19中芯国际1H204Q2020222Q23晶合集成4Q242H25燕东微1Q242Q26各公司公告公司核心竞争力分析竞争力分析#1：核心研发人员多具备AMD背景，技术能力领先AMD背景，产业经验丰富。AMDGPU的架构设计与优化，对GPU底层指令集、微架构及并行计算体系具有系统性积累。公司另外两位创始人彭莉、杨GPUAMD20GPU架构设计与商用化GPUGPUIP、GPU芯片研发与量产能力的企业之一。图表30：公司主要高管履历背景陈维良 董事长、总经理、董事陈维良 董事长、总经理、董事1976年出生，中国国籍，博士研究生。2002年7月至2003年9月，任泰鼎多媒体技术（上海）有限公司高级工程师；2003年1020063月，任远弘科技（上海）GPU设计经理；20063200612月，任亚鼎视频科技（上海）GPU120208（上海9月至今于公司任职目前担任发行人董事长、总经理。主要经历职务姓名彭莉 副总经理、首席技术官、1978年出生中国国籍硕士研究生2000年7月至2002年8月任上海亚太计算机信息系统有限公司工程师；2002年9月董事 至2005年3月，就读于上海交通大学电路与系统专业并取得硕士学位；2005年9月至2007年7月，任上海领微科技有限公司工程师；2007720209月，任超威半导体（上海）有限公司企业院士；20209月至今于公司任职，目前担任发行人董事、副总经理、首席技术官。杨建 副总经理、首席技术官、1973年出生，中国国籍，博士研究生。2002年7月至2003年9月，任泰鼎多媒体技术（上海）有限公司工程师；2003年10董事 月至2004年8月任远弘科（上海有限公司工程师年8月至2006年5月任上海掌微电子技术有限公司经理5200610月，任威盛电子（上海）有限公司部门经理；200610200612月，任亚鼎视频科技（上海）有限公司专家工程师；2007年1月至2019年11月，任超威半导体（上海）有限公司企业院士；2019年11月至2020年3月，任上海华为技术有限公司架构师；202042020920209吴志华 软件研发部副总裁 1977年出生，中国国籍，硕士研究生。2002年7月至2008年6月，任威盛电子（上海）有限公司团队经理；2008年10月至20104月，任羿发科技（深圳）有限公司团队经理；2010420162月，任展讯通信（上海）有限公司团队经理；20162201872018920201111月至今于公司任职，目前担任发行人软件研发部副总裁。王爽 资深研发总监、董事 1985年出生中华人民共和国国籍硕士研究生2009年7月至2013年5月任深圳市中兴微电子技术有限公司工程师520211202112022-20246.486.999.0122.47202567573%，建立了涵GPUAI算法的高端技术梯队。公司在高性能显存设计技术、超节点系统与互连、新一代芯粒架构与封装技术等多领域已形成系统化的全栈技术储备，为产品持续迭代奠定坚实技术底座。图表31：可比公司研发费用率对比公司名称2022年.2023年2024年2025年英伟达27.21%14.24%9.90%8.57%AMD21.21%25.89%25.04%23.36%寒武纪208.92%157.53%103.53%20.79%海光信息27.58%33.14%31.76%28.83%景嘉微27.07%46.44%60.18%59.39%龙芯中科42.36%83.96%85.31%68.33%摩尔线程2422.51%1076.31%309.88%86.68%平均值396.69%205.36%89.37%74.16%沐曦股份151857.63%1317.63%121.24%62.49%2025年数据对应时间区间为公司招股书2025/1-2026/125图表32：研发人员构成项目2022年2023年2024年2025年硕士及以上378400480472本科及以下213205226203研发人员合计591605706675员工总人数726768931925研发人员数量81.40%78.78%75.83%72.97%公司招股书图表33：核心技术储备序号核心技术储备名称技术储备简介所处阶段1新一代微处理器设计技术GPUFP8FP4等量搬移各种维度的张量数据，提升实际计算效率。研发中期2高性能显存设计技术HBM3/4-CXL等高速互连协议实现显存池化，动态分配资源以适配多样化负载；借助硅通孔以及混合键合技术研发超高带宽显存（UBM）、超高带宽显存控制器并推动成为下一代标准的显存技术。研发中期3超节点系统与互连技术研发新一代超节点架构，实现数百卡互连规模的超节点系统以及端到端的高性能AI算力解决方案。MetaXLink互连；（风道与水冷管路TOSA/ROSA光电转换技术热管理与延时优化技术，实现柜内计算节点之间高能效、稳定可靠的通信链路；声抑制；研究新型界面材料设计技术、微流道设计技术、相变界面材料设计技术，以实现更大功率密度的换热系统，助力GPU实现更高的功率和算力。研发初期4光互连通信技术MetaXLinkGPU集群组网，实现任意到任意、非阻塞高带宽域在多节点、多机架范围的有效覆盖；GPUGPU集群部署难度；MetaXLinkMetaXLink光互连覆盖范围；/GPU研发中期5高性能推理优化技术DRAM和更高的DRAM带宽，满足端侧低延迟、低功耗、低成本的推理需求。概念阶段6GPU图形处理设计技术研发适用于图形渲染场景的图形处理架构，内置大量固定功能硬件单元，包含几何引擎、光栅化单元、像素处理单元纹理单元和光线追踪单元等，以实现高性能、高质量的图形处理能力。研发后期7MXMACA软件生态MXMACA版GPU编程接口标准，解决跨平台的应用兼容难题。研发后期8新一代芯粒架构与封装技术（3DICGPU架构。概念阶段9设计工艺联合优化良率增强的设计规则、工艺文件和SPICE模型。概念阶段、公司公告、竞争力分析#2：产品快速迭代，兼容国际主流CUDA生态CGPUNGPUXGPU，并正在研发用于图形GCXCOREMetaXLinkAI2128GPU生态（CUDA）MXMACA软件栈，具备易用性和可扩展性。产品硬件：快速迭代，综合性能表现处于国内第一梯队公司训推一体产品在算力、带宽、集群性能等方面均具备领先优势。根据公司招股书，从FP16/BF16C500/C550产品算力表现处于英伟达A100算力区间；曦云C588芯片在曦云C550H100的差距，GPUC600FP8指令集与HBM3eFP8FP8计算GPUGPUC700