天数智芯-市场前景及投资研究报告-聚焦 GPU云边端全场景覆盖

证券研究报告|

2026年06月12日天数智芯（9903.HK）聚焦通用GPU，云、边、端全场景覆盖公司研究·

海外公司深度报告互联网·互联网Ⅱ投资评级：优于大市（首次）摘要•

天数智芯是国内头部通用GPU（GPGPU）及AI算力解决方案厂商，公司2026年1月登陆港交所，发行价144.6港元，募资36.77亿港元，资金主要投向研发。截至6月8日股价涨幅达320%，同日纳入港股通，流动性提升。Ø

股权、团队与治理：公司股权由员工持股平台、大钲资本、海南数芯等主体构成，无单一实控人，实行管理委员会集体决策机制。核心团队多来自英伟达、AMD、英特尔等国际半导体企业，具备芯片设计、软件全栈、供应链等完整经验，支撑软硬件自研体系建设。•

公司不断完善GPGPU产品矩阵，拥有天垓系列、智铠系列、彤央系列三大产品线，构建起“云、边、端”全场景覆盖：①

训练端：“天垓”微核心主力产品，面向AI大模型训练、通用云端推理，2025年收入5.84亿元、占通用GPU收入63.3%，天垓Gen2（又名天垓150，2023年发布）贡献主要收入，性能对标英伟达A100。目前天垓Gen3（又名天垓300）已经发布，处于流片与客户导入阶段；天垓Gen4预计即将发布、下半年量产。②

推理端:“智铠”聚焦边缘端、轻量化云端推理，2025年实现收入3.39亿元、占通用GPU收入36.7%。智铠Gen1/Gen1X（2022年发布）持续放量，Gen2（2025年Q4发布）已开始小批量交付、Gen3预计今年下半年量产。③

AI算力解决方案与端侧：除通用GPU之外的收入2025年占比约10%，包括AI算力服务器/集

付与技术服务/软件授权等，项目制特征明显。边端彤央系列已于2026年发布并在瑞幸等场景落地；Ø

公司竞争优势与特点:①

供应链优势突出：采用台积电合规7nm与多元代工厂的双供应链模式，是国内少数能稳定获取先进制程产能的厂商，供给确定性高。②

软件生态核心壁垒：GPGPU架构高度兼容CUDA生态，大模型企业、传统英伟达用户迁移成本极低，契合当下的主流需求。③

产品布局完整：产品覆盖AI训练+推理全场景，规划芯片架构路线天枢、天璇、天玑、天权，对标英伟达新一代架构，成长空间充足。④

客户生态丰富：2022-2025年公司客户数高速增长至340家以上，客户集中度大幅下降，覆盖互联网、大模型等二十余个行业。Ø

核心业绩：2025年公司总营收10.34亿元，2022-2025年公司营收年复合增速76.21%，毛利率维持54%高位，规模效应下亏损持续收窄，各项费用率稳步优化。经营策略上训练卡主打高毛利、推理卡以价换量加速渗透。产品性能处于国产第一梯队，生态易用性形成差异化优势。我们预计公司2026–2028年总收入分别为28.3/58.00/113亿元，同比增速为174%/105%/95%。2026–2028年归母净利润分别为-262/1,449/2,570百万元，预计在2027年实现扭亏为盈。首次覆盖给于优于大市评级。采用分部估值法，对应目标价格约650港元。2•

风险提示：市场竞争加剧风险、技术迭代与商业化落地不及预期风险、供应链安全风险、限售股解禁风险、估值与盈利预测风险目录0102030405公司业务与架构行业空间与公司壁垒财务与业绩估值与盈利预测风险提示公司概况与产品矩阵：定位通用GPU芯片及AI算力解决方案•

天数智芯是国内头部通用GPU芯片及算力系统提供商，致力于开发自主可控、国际领先的通用GPU产品，加快建设自主产业生态，为全产业提供算力解决方案，打造更可信、更高效、更绿色的国内头部算力引擎。•

公司业务共分为两大板块，通用GPU产品及AI算力解决方案。公司遵循“量产一代、设计一代、预研一代”的稳健研发节奏，形成了覆盖云、边、端的“天垓”（训练）、“智铠”（推理）、“彤央”（边缘）完整产品矩阵。公司已发布未来三年的四代架构路线图，目标是逐代对标甚至超越国际顶尖产品。截至2025年底，公司已服务超过340家客户，完成超1000个项目部署，证明了其将技术优势转化为商业收入的强大能力。图：公司主要产品及服务4资料：公司招股说明书，国信证券经济研究所整理主要产品矩阵：训练端天垓系列占比总收入超50%公司不断完善GPGPU产品矩阵，拥有天垓系列、智铠系列、彤央系列三大产品线，构建起“云、边、端”全场景覆盖、训推双线并进的完善通用GPU产品矩阵。1)训练端：“天垓”2025年收入5.84亿元、占通用GPU收入63.3%，天垓Gen2（2023年发布）贡献主要收入，性能对标英伟达A100。目前天垓Gen3已经发布、对标英伟达H系列，处于流片与客户导入阶段；天垓Gen4预计即将发布、下半年量产。表:天数产品矩阵。图：天垓100/Gen1加速卡（BI-V100）型号（发布日期）系列特性应用场景中国国内首款量产的通用GPU产品，

专为AI模型训练而设拥有先进的计算核心及优化的多卡集

计，提供云端训练算Gen1（2021年3月）群架构。力。具有优化性能计算核心、内存配置及

为大规模模型训练工经优化的架构特征，支持多卡集群系

作负载提供卓越效能。统。Gen2（2023年9月）进一步提升性能，特别针对大规模AI训练应用进行了优化。Gen3（2024Q3）天垓系列预计2026年上半年推出，2026年下Gen4(2026Q2）

半年量产，算力/带宽/存储全面升级，

云端大规模AI训练场强化云级训练工作负载景。预计2027年发布量产

，定义下一代旗舰性能，精度支持更广，封装更灵活。Gen5(预计2027Q1）资料：公司官网，国信证券经济研究所整理5资料：公司官网，公司招股说明书，国信证券经济研究所整理主要产品矩阵：推理端“智铠”系列占比收入超30%2）推理端:“智铠”2025年实现收入3.39亿元、占通用GPU收入36.7%。智铠Gen1/Gen1X（2022年发布）持续放量，Gen2（2025年Q4发布）已开始小批量交付、预计Gen3今年下半年量产。3）AI算力解决方案与端侧：除通用GPU之外的收入2025年占比约10%，包括AI算力服务器/集等，项目制特征明显。边端彤央系列已于2026年发布并在瑞幸等场景落地；付与技术服务/软件授权表:天数产品矩阵图：边端彤央系列参数对比系列型号（发布日期）特性应用场景国内首款专为推理而设计的通用GPU产品，具有增强的整数计算单元及高效的数据通路。专为云端及边缘推理应用设计，已应用于金融服务、商业零售、医疗健康及交通等行业。Gen1（2022年12月）Gen1X（2022年12

针对实际部署场景进行优化云端及边缘推理应用。智铠系列月）的推理通用GPU产品。边缘/终端推理，混合精度+编解码+板载大内存/低功耗

边缘推理应用。DDR。Gen2（2025Q4）Gen3（预计面向云端推理并向训练延伸，边缘推理应用。2026H1发布）规格/性能显著提升。将云端的多算力融合、高并TY1000彤央系列（2026年1月）发推理能力下沉至端侧，深

边端计算，面向机器人、智能度融合CPU、GPU算力及各

终端等领域，赋能具身智能、类高速接口，算力、时延、

工业检测、智慧零售等新兴场带宽核心指标达到国际主流

景的规模化发展。水平。TY1100TY1100_NXTY1200资料：公司官网，公司招股说明书，国信证券经济研究所整理资料：公司官方公众号，国信证券经济研究所整理6组织情况：技术驱动型高管，管理委员会集体决策•

公司主要股权集中于三大实体：员工持股平台合计持有21.25%，大钲资本相关实体持有20.62%，海南数芯相关实体持有6.76%，其他现有股东41.37%；公众股东10%。其中，员工持股平台涵盖上海曦识、上海溢识等七家有限合伙企业，其所对应的表决权均由普通合伙人（GP）上海数麒集中行使。•

管理委员会集体决策：公司日常运营由管理委员会全权负责，委员会由12名核心成员（含4名执行董事及8名高管）组成，实行一人一票、简单多数的集体决策机制，任何单一成员均无否决权或决定票。•

核心管理层与技术骨干来自AMD、NVIDIA、Intel、IBM等国际头部半导体与科技企业，覆盖芯片设计、软件栈、量产实现、供应链管理等全流程经验，支撑“软硬件全栈自研”的组织能力。表：公司研发团队构成及规模姓名职位主要职责代表背景/履历盖鲁江孙怡乐执行董事、CEO、董事长日常管理与整体战略规划17年财务与投资经验，曾任普华永道、德勤；2020年起任职。清华微电子本硕，14年GPU芯片设计经验，曾任AMD高级经理。执行董事、副总裁（芯片研发）

芯片研发负责人杨磊刘峥执行董事、副总裁、曾任CFO执行董事、COO监督财务、投融资与董事会事务对外经贸大学/清华MBA，中国注册会计师，16年财务与投行经验。通信/运营管理资深背景，复旦大学本硕全面负责营销、销售及营运管理天数研究院与技术路线曾任NVIDIA高级架构师，20+年全球顶尖科技公司研发领导经验，并历任三星、联发科等。吕坚平副总裁、CTO/研究院负责人资料：公司官网，国信证券经济研究所整理7公司IPO与解禁情况•

IPO情况：公司于2026年1月8日在港交所主板，股票代码9903.HK。全球发售约2,543万股（公开发售占比10%），发行价最终144.6港元定价（截止2026年6月8日收盘价股价涨幅320%）；募集资金总额约36.77亿。募资用途约80%用于研发产品与解决方案（其中通用GPU芯片及加速卡约50%、专有软件栈约25%、AI算力解决方案约5%）；约10%用于销售与市场推广；约10%作为运营资金及一般用途。•

入港股通情况：2026年6月8日，天数智芯正式纳入港股通，盘中一度涨超18%至485港元，入通后提升流动性、强化资金关注，有望带动国产芯片热度。•

解禁安排：2026年7月8日将解禁1,094.03万股，约占总股本4.3%、占解禁前流通股的75.49%；图：公司IPO核心参数2,543万股144.636.7715.8国际公开发售：2,543.18万股，公开发售占比10%总股本：发行后总股本约2.5432亿股；80%用于用于研发产品与解决方案,10%用于销售与市场推广；约10%作为运营资金.共18家：（香港）、第四范式、通讯截止2026年6月8日收盘价已达462港元，涨幅320%。UBS、汇添富等资料：公司招股说明书，Wind,国信证券经济研究所整理8目录0102030405公司业务与架构行业空间与公司壁垒财务与业绩估值与盈利预测风险提示行业分析：背景下，国内通用GPU与AI芯片规模显著增长•

供需情况：当前AI芯片行业呈现需求爆发与供给结构性短缺并存的局面。需求端，大模型参数规模激增和多模态应用的加速落地，驱动AI算力需求呈指数级增长。弗若斯特沙利文预测，中国AI芯片市场规模将从2024年的1425亿元增长至2029年的1.34万亿元。供给端，美国对高端GPU的出口成为必然趋势。为国产芯片创造了巨大的市场空间和发展机遇，•

成长性与市场空间：行业成长性极高。2025年，国产AI芯片在中国市场的出货量占比已达到41%，显示出强劲的替代势头。弗若斯特沙利文预计到2029年，仅通用GPU市场的国产化率就有望达到31%，对应超2000亿元的市场空间，为本土厂商提供了广阔的成长前景。图：中国AI芯片市场规模图：中国通用GPU芯片市场规模140008000中国AI芯片市场规模国内通用GPU市场70006000500040003000200010000120001000080006000400020000CAGR=30%CAGR=75%20252029E2024202910资料：弗若斯特沙利文，国信证券经济研究所整理资料：弗若斯特沙利文，IDC，国信证券经济研究所整理全球资本开支持续高增•

2026年全球科技资本开支持续增长，预计其中北美四大云与科技巨头（微软/谷歌/亚马逊/Meta）贡献超7000亿美元，全球资本开支约万亿美金。其他主权国家、企业资本开支持续加码。•

26CYQ1英伟达数据中心收入中Hyperscale（公有云+全球最大消费互联网公司）与ACIE（AI云、工业、企业）各占一半。黄仁勋在26CYQ1业绩会表示超大规模企业资本支出2030年底年投入将达3-4万亿美元。图：各互联网与云厂Capex季度投资与变化情况（百万美元、%）图：阿里巴巴Capex季度投资与变化情况（百万元、%）55,000300%250%200%150%100%50%微软YoY谷歌YoY亚马逊YoYOracleYoYMetaYoY45,00035,00025,00015,0005,0000%4Q23

1Q24

2Q24

3Q24

4Q24

1Q25

2Q25

3Q25

4Q25

1Q26(5,000)-50%11资料

：公司财报、国信证券经济研究所整理资料

：公司财报、国信证券经济研究所整理全栈自研的通用GPU技术路线，产品迭代逻辑清晰•

公司坚持采用灵活性和通用性更强的GPGPU（通用GPU）架构，能够更好地适应快速迭代的AI算法。更重要的是，公司构建了从底层驱动、编译器到上层AI框架的全栈自研软件体系，深度兼容CUDA等主流生态，实现了“零改码、开箱即用”的客户体验，有效解决了国产芯片“使用难、迁移成本高”的核心痛点，构筑了坚实的生态护城河。•

公司遵循“量产一代、设计一代、预研一代”的稳健研发节奏，形成了覆盖云、边、端的“天垓”（训练）、“智铠”（推理）、“彤央”（边缘）完整产品矩阵。公司已发布未来三年的四代架构路线图，目标是逐代对标甚至超越国际顶尖产品。表:公司未来三年四代产品架构图：公司产品架构路线图架构名称目标定位核心突破支持从高精度科学计算到AI精度计算。在执行注意力机制相关计算时，算力的实际有效利用效率（MFU）达到90%以上。天枢架构（2025年）全面超越英伟达Hopper架构。将新增对ixFP4（极低精度浮点运算）的数据精度支持，进一步优化大语言模型训练与推理的能效比和显存利用率。天璇架构（2026年）直接对标英伟达Blackwell架构。实现云端与边端全场景的AI与加速计算覆盖，进一步拓宽产品矩阵的生态应用边界与协同能力。天玑架构（2027年）全面超越英伟达Blackwell架构。将融入更多样化的精度支持与底层创新设计。天权架构预期超越英伟达

同时，公司明确表示在2027年天权架构之（2028年）Rubin架构。后，将彻底转向全新的突破性计算芯片架构设计。资料：公司官网，国信证券经济研究所整理12资料：公司官方公众号，国信证券经济研究所整理GPGPU与ASIC性能对比•

在AI算力供给主赛道上，GPGPU与ASIC将长期共存：训练侧由GPGPU主导、推理侧ASIC加速渗透，二者随行业同步增长，天数智芯采用GPGPU通用路线，强调训推一体与主流生态兼容，GPGPU更易于面向“全场景”销售与生态赋能，第三方厂商更易承接多行业客户及公有云/智算中心需求；ASIC往往与自有业务/特定场景深度绑定（云巨头自研/与ASIC设计服务商协作），强调TCO与规模化部署效率。表：GPGPU与ASIC性能对比比较维度GPGPU(通用图形处理器)ASIC(专用集成电路)冯·诺依曼/

SIMT架构（单指令多线程)。基于指令流，擅长处理分支与不规则计算，适配大模型训练/复杂计算图的动态图特征。数据流架构(Dataflow)。常见的NPU/TPU侧重SIMD或脉动阵列的数据并行，擅长规则化张量运算、极致吞吐与数据复用。计算架构特点采用泛用计算核心+层级缓存+高带宽显存（GDDR/HBM）+高速互

ASIC将更多晶体管投向数据流与矩阵乘核（如脉动阵列、片上SRAM、联为主

专用互联）硬件需求生态相对封闭，需依赖自有栈（如CANN/NeuWare/XLA等）或适配层，迁移/调优成本较高，但软硬件协同潜力大。灵活性(Fexibility)存力与带宽高（软件可编程）。在生态/易用性/跨框架兼容上具有显著优势。GPGPU整体占优（HBM/GDDR栈、成熟扩展路径）在算数强度/密度迭代速度突出但内存带宽/容量常为短板极高。由于全电路优化，特定算法的性能达到物理极限。最高。特定任务能效。最高（通用浮点）。具有最高的理论浮点性能，但在内存带宽限制或非规则任务下效率较低。峰值性能(特定任务)能效比(Performance/Watt)

较低。高性能伴随着极高的功耗。较高。由于指令解码、内存访问和调度，任务启动和完成之间存在较大延迟（不适用于超低延迟实时控制）。延迟(Latency)主要玩家最低。数据直接流过优化后的路径，无软件开销和系统中断。13资料

：各公司官网，36氪，国信证券经济研究所整理天数智芯大模型

Day0

适配及与国内头部企业合作进展①腾讯：2026年5月21日，腾讯正式开源Hy-MT2多语言翻译大模型并上线「腾讯Hy翻译」小程序，天数智芯第一时间完成该模型全系列深度适配。在Hy-MT2之前，天数智芯已为腾讯混元Hy3preview模型提供算力支撑与适配优化，助力其推理运行及规模化部署。②深度求索（DeepSeek）：2026年4月24日，模型发布当日完成DeepSeek-V4全系（1.6T、284B参数版本）适配，适配百万token长文本能力。③小米：2026年4月24日，天数智芯第一时间完成对MiMo-V2.5-Pro的Day-0适配，MiMo-V2.5-Pro系列模型可支撑1T的超大参数量。④百度：2026年4月15日，Day0原生适配百度文心ERNIE-Image文生图模型及Turbo版本，优化推理库实现低门槛部署，适配其AIGC创作场景。⑤智谱：2026年4月8日完成GLM-5/GLM-5.1系列大模型Day0适配，通过多项技术优化，支撑模型长达8小时的长程任务运行。⑥

阶跃星辰：2026年2月2日，天数智芯助力阶跃星辰Step3.5Flash上线，Day0适配，打造更快更强更稳Agent大脑。⑦

字节：天数智芯已完成字节跳动旗下Seedance2.0视频生成模型的生态适配。图：公司产品竞争优势14资料：公司官方公众号，国信证券经济研究所整理丰富的客户群体，客户集中度下降•

截至2025年底，公司产品已在超20个行业落地应用，覆盖头部云厂商（阿里、腾讯）、头部大模型企业（MiniMax、智谱AI）、电信/国企/政务机构三大类，服务超过340家客户，完成超1000次模型部署，产品能力已达到商用级别。•

从出货量来看，2022年公司通用GPU出货量为0.78万片，到2025年增长至约4.5万片，CAGR约79%。•

从客户上来看，2022年客户量为22，到2025年增长至340，CAGR约149%。公司客户基础迅速扩大，从2022年的22家增长至2025年底的超过340家。客户集中度显著下降，前五大客户收入占比从2022年的94.2%大幅降低至2025年的43.0%，其中最大客户占比为16.1%。图：产品出货量及客户数（千片，家）50图：前五大客户及最大客户收入占比（%）40035030025020015010050100%前五大客户收入占比最大客户收入占比通用GPU产品出货量客户数4540353025201510590%80%70%60%50%40%30%20%10%0%002022202320242025202220232024202515资料：公司招股说明书，公司2025年财报，国信证券经济研究所整理资料：公司招股说明书，公司2025年财报，国信证券经济研究所整理训练稳步增量、推理以价换量加速渗透•

天数智芯训练卡与推理卡出货与ASP呈“训练稳步增量、推理以价换量加速渗透”的结构，复盘其发展：•

训练出货自2022-2024年基本稳定在约7千片、2025年显著放量至1.6万片、ASP因Gen1去库存与结构调整至3.6万元/片；•

推理出货自2022年小几十快速增至2024年的9,825片、2025年至2.9万片，伴随主动降价，2025年ASP约近万元/片。•

展望后续，2026年训练出货预计8万片、ASP持平约3万元以上/片；推理出货预计超6万片、ASP维持在近万元/片，与“训练高毛利+推理规模”双轮驱动相匹配。图：天数训练卡与推理卡出货量（千片，%）图：天数训练卡与推理卡ASP（千元）45训练卡推理卡推理卡同比9080706050403020100350%300%250%200%150%100%50%训练卡推理卡训练卡同比4035302520151050%0-50%20222023202420252026E20222023202420252026E16资料：公司招股说明书，公司2025年财报，国信证券经济研究所整理测算资料：公司招股说明书，公司2025年财报，国信证券经济研究所整理测算竞争格局：主流芯片性能对比，天垓Gen3性能参数预计提升显著图：国内外芯片推理性能对比（以FP16精度下推理性能、A800为基准）1.7-1.81.8推理性能倍数基准FP16：3121.61.41.21.00.80.60.40.20.01.4-1.51.4-1.51.310.950.880.7H20昇腾910B寒武纪590A800显存容量天垓Gen3/天垓300显存带宽

(GB/s)1935/2039s4000摩尔线程S5000海光BW1000寒武纪690（双芯拼合）架构FP16

算力芯片型号INT8

算力

(TOPS)互联带宽(TFLOPS)PCIe4.0(64GB/s)、NVLink(400GB/s)PCIe5.0(128GB/s)、NVLink(900GB/s)PCIe5.0(700GB/s)MLU-Link(512GB/s)PCIe4.0/5.0英伟达A800英伟达H2031262429680GBHBM2e96GBHBM3Ampere架构Hopper架构148昆仑芯P800寒武纪690寒武纪590昇腾910B345512314320820800+51296GBHBM380GBHBM2e80GBHBM2e64GBHBM2e180020002000400XPU-P架构训推一体双die设计MLUv02扩展架构达芬奇架构640卡间互联(392GB/s)天垓Gen2(天垓150)天垓Gen3(天垓300)19238464GBHBM2e1600PCIe4.0(64GB/s)ivcore11通用GPU架构ivcore12通用GPU架构~384(预计)~768(预计)96GBHBM3(预计)~3200(预计)PCIe5.0(128GB/s)MTLink(240GB/s)、PCIe5.0摩尔线程S5000海光BW1000400+400+--48GB768896平湖架构自研架构PCIe5.017数据

：各公司官网、腾讯新闻、国信证券经济研究所测算整理竞争格局：天数自研编程体系高度兼容英伟达CUDA生态•

产品与生态对比：单卡纸面性能上，天数智芯强于早期国产推理卡、弱于昇腾910B/910C与平头哥新一代PPU/真武810E；在训练侧也暂未达到

、海光、寒武纪下一代主力产品的第一梯队位置。•

其差异化在于自研编程体系高度兼容英伟达CUDA生态，客户定制化适配、P/D分离场景、INT8推理效率、以及云厂侧迁移便利性，这使其在推理时代具备“非最强性能、但较易部署”的现实价值。①

软件框架：自研编程体系高度兼容英伟达

CUDA生态，对CUDA算子、库、编译工具适配度高。②

迁移成本极低：无需大规模重构代码，已协助多家头部大模型企业完成从英伟达平台的整体迁移，数天即可完成主流模型部署；③

工具链完善：配套完整编译、调试、分布式通信工具，支持多卡集群部署，适配

MoE架构大模型；④

生态定位：国内CUDA兼容第一梯队，是传统英伟达用户迁移的首选国产方案之一，兼顾商业通用性与落地效率。图：公司产品竞争优势图：公司产品竞争优势18资料：公司官方公众号，国信证券经济研究所整理资料：公司官方公众号，国信证券经济研究所整理竞争格局：产品与技术路线表:同业维度对比技术路线核心产品软件生态核心优势定位/技术路线应用场景落地天垓系列（训练/推理）、智铠系列（边缘）双供应链安全、订单

GPGPU路线+高度兼容CUDA；确定性强、生态适配

训推边端一体矩阵（天垓/智铠/彤GPGPU，通用训推高CUDA兼容，迁移成本极低AI大模型、科研、金融、医疗、教育、交通运输等行业天数智芯寒武纪快央）软硬一体AI芯片（MLU架构），云-边-端全场景；中立于应用层，

电信、金融、互联网等领域弱化与下游应用竞争思元MLU系列（MLU590/690）自研NeuWare生态，推理性能领先、已实不兼容CUDA

现盈利、客户壁垒高ASIC，推理为主CPU+DCU双轮；x86兼容+DCU“类CUDA”生态；聚焦AI与信创双轨兼容类CUDA的x86/GPU兼容x86与主流计

CPU+GPU协同、政企市算生态

场份额高云边端的视觉、语音、自然语言、搜索推荐等海光信息壁仞科技DCU系列、海光CPUAI大模型训练/推理、超算中心、金融、科研、互联网等行业GPGPU，训推通

BR100/200系列、用

BR300通用算力强、CUDA兼

高端GPGPU；Chiplet双die+大规容性好

模集群；光互联超节点方案高CUDA兼容自研GPUIP全栈；训推一体（C）

大模型训练/推理、金融风+推理（N）+图形（G）三线；

控、医疗、科研、智算中心GPGPU，训练导

曦云C系列（训练）、MXMACA，中度兼容

政企客户稳定、成熟制程良率高沐曦股份摩尔线程向曦思N系列（推理）

CUDAMXMACA高兼容等行业场景消费级游戏/桌面渲染、云端AI推理/大模型训练、智算集群、元宇宙、金融、互联网等高兼容DirectX/Vulkan/CUDAMUSA全功能GPU（AI+图形+编解码+物理仿真）；多形态产品+集群方案GPGPU，兼顾图

春晓系列、MTT系列形与AI

（图形/AI）图形+AI双场景适配、消费级市场潜力资料：公司官网，官方公众号，36氪，国信证券经济研究所整理19竞争格局：营收与合作生态表:同业维度对比公司核心产品与生态合作生态核心业绩已服务300+客户，部署1000+；合作伙天垓（训练）/智铠（推理）/彤央（边端）；软件栈在CUDA/C++语法、计算流控制等高度兼容，迁移成本低；已适配610+主流模型2025营收10.34亿元，同比+91.6%；通用GPU收入9.23亿元占比89.3%；毛利率54.0%；IFRS净亏损10.04亿元，经调整净亏损4.38亿元伴含中科可控、联想、、宝德、深天数智芯信服等；参与中国移动呼和浩特智算中心、千卡集群建设MLUarch迭代至第5代，NeuWare统一基础系统软件平台，兼容主流框架；MLU590/690持续演进，云边端一体化开发环境完善落地20+行业、300+场景，客户覆盖税

2025营收143.77亿元，同比+56.92%；归母净利润务、海关、国有银行、三大运营商、互

25.45

亿

元

；

2026Q1

营

收

40.34

亿

元

，

DCU

收

入寒武纪联网厂商14.14亿元，同比+120%DCU支持主流大模型适配，CPU侧x86生态广；

重点客户为字节、阿里、腾讯等头部

2025营收64.97

亿元、同比+453.21%，毛利率：海光信息自研HSL互联总线打通CPU-GPU低时延通信；

CSP/互联网客户55.15%。归母净利润20.59亿元，扭亏为盈。BR106/BR166量产，BR20X对标H200（计划

合作整机伙伴含联想、浪潮、中科可控2026年商用）；BIRENSUPA软件平台兼容主

等；参与中国移动等运营商智算中心千2025年营收

10.35亿元，同比

+207.2%；毛利率53.8%；智能计算解决方案收入占比超

99%；仍处于亏损状态，亏损幅度随营收增长持续收窄壁仞科技沐曦股份流框架；卡集群建设，客户覆盖政企、运营商C/N/G覆盖AI训练/推理/图形，千卡集群已商业

合作整机伙伴含新华三、中科可控等；2025年营收

16.44亿元，同比

+121.26%；毛利率已覆盖

32个智算中心，客户含政企、运

56.51%；归母净亏损

7.89亿元，同比减亏

43.97%；化；MXMACA软件栈兼容CUDA，覆盖6,000+CUDA应用/2,200+算子/1,000+模型营商、科研院所经营活动现金流大幅改善四代GPU迭代，覆盖板卡/模组/一体机/集群；

整机厂商、云厂商（京东、百度）、金兼容CUDA语义与Triton语言，构建KUAE系统

融客户（浦发银行）、游戏厂商；基于2025年营收15.06亿元，同比

+243.37%；毛利率65.57%；归母净亏损

10.01亿元，同比减亏

38.16%；经营性现金流仍为负摩尔线程资料级集群方案夸娥智算集群服务大规模

AI训练场景：公司官网，官方公众号，36氪，国信证券经济研究所整理20供应链优势：多元代工与本土封测并行•

天数智芯的供应链优势，核心在于“多元代工+本土封测迁移+生态协同”，具体体现为：训练芯片可合规采用TSMC先进制程（7nm）、推理芯片已在SMIC12nm平台验证迁移并优先实现国产封测，叠加与服务器厂商/CPU/OS/AI框架的广泛适配，显著提升交付确定性与客户导入效率。表:供应链优势说明模块关键结论说明TSMC7nm（训练）+SMIC12nm（推理移植）”并行，优先由推理卡迁移国产封装代工策略训练端TSMC+推理端SMIC迁移，提升性价比与供给安全可合规使用TSMC产能，CSP已有天垓150预订单，预计

供应可见性强，但TSMC链仍受

不确定性，预计订单供应链韧性工程取舍形态演进2026H2可见在2026H2释放diesize控制与本地代工启动，降低

风险并提高稳供diesize<400mm²约束与2026H2本地代工启动路径国内品牌OAM占比高；新代产品功耗上行需系统协同优化OAM模组为主，贴合数据中心与超节点服务器OEM+CPU/OS/框架广泛适配，降低集成/迁移成

适配x86/ARM、CentOS/Ubuntu/麒麟、TF/PyTorch；与本

新华三/浪潮/联想协作生态协同放量验证商业落地2025年营收10.34亿元、同比+91.6%；推理侧以价换量

推理卡出货同比+400%，均价约9200元芯片累计交付>5.2万片、客户>300家

多行业规模应用（含瑞幸门店边端场景）资料

：各公司官网与业绩会，36氪，国信证券经济研究所整理21目录0102030405公司业务与架构行业空间与公司壁垒财务与业绩估值与盈利预测风险提示财务营收：过去三年复合增长率达76%，GPU收入占比升至89%•

2022-2025公司总年收入从1.89亿元增至10.34亿元，年复合增长率达76.21%。•

作为国内领先通用GPU产品提供商，从营收结构来看，GPU收入占比升至89.3%、610+模型适配。•

公司天垓训练系列产品收入贡献较高，2025年5.84亿元，占比56.47%；伴随推理应用市场需求快速增长，公司推理系列收入占比也在持续提升，智铠系列收入由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：营业收入及同比增速（百万元，%）图：分业务营收（百万元）1,200100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%总营收YoY训练系列（天垓）AI算力解决方案推理系列（智铠）其他100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%1,000800600400200020222023202420252022202320242025资料：公司招股说明书，公司2025年财报，国信证券经济研究所整理资料：公司招股说明书，公司2025年财报，国信证券经济研究所整理23利润率：毛利率维持较高水平，规模效应下减亏•

毛利率方面，2022-2025年，公司综合毛利率为59%/50%/49%。2023年、2024年下降主要系AI算力解决方案业务收入占比增加。伴随公司产品结构更加均衡，同时产品持续迭代提升市场竞争力，公司毛利率稳中有升，2025年实现毛利率54%。•

公司的净亏损率从2022年的-292.35%大幅收窄至2025年的-97.10%，说明尽管公司处于高投入放量期，但规模效应已经开始显著显现。图：毛利率与净利率（%）图：分业务毛利率（%）100%50%训练系列（天垓）70%推理系列（智铠）AI算力解决方案毛利率2023净利率60%50%40%30%20%10%0%2022-50%20242025-100%-150%-200%-250%0%202220232024202524资料：公司招股说明书，公司2025年财报，国信证券经济研究所整理资料：公司招股说明书，公司2025年财报，国信证券经济研究所整理三费比率：规模效应下，研发费率优化，控费效果明显•

研发费用率：规模效应显现，2025年研发费用率首次降至100%以下。2022-2025年研发成本绝对值从4.57亿元持续攀升至9.74亿元。但得益于商业化放量带来的营收高增长，研发费用率呈现大幅收窄趋势，分别由2022年的241.1%逐年摊薄至2025年的94.2%。•

行政费用率：整体维持平稳，主要受股份支付与上市开支扰动。2022年至2024年，公司行政费用率由87.7%下降至47.7%。2025年行政开支绝对值增长至4.82亿元，行政费用率微幅调整至46.6%。•

销售费用率：渠道和销售网络成熟，控费效果明显。公司销售费用率在2023年因渠道铺设达到30.5%的高点，随后在2024和2025年分别降至22.7%和14.7%。图：核心费用率（%）300%研发费用率行政费用率销售费用率250%200%150%100%50%0%202220232024202525资料：公司招股说明书，公司2025年财报，国信证券经济研究所整理目录0102030405公司业务与架构行业空间与公司壁垒财务与业绩估值与盈利预测风险提示公司收入：预计26-28年公司收入CAGR

122%表：公司营收拆分百万元总收入YoY•

公司收入主要由GPGPU业务、AI计算方案及其他业务构成。随着

进程加速，大模型训练与云端推理需求持续202454087%2025103492%2026E2830174%2027E5800105%2028E1130095%释放，公司核心GPGPU产品进入大规模放量周期，带动整体收入规模实现高速增长。我们预计公司2026–2028年总收入分别为28.3/58.00/113亿元，同比增速为174%/105%/95%。分产品收入拆分GPGPU训练推理AI计算方案其他370269100166492358433996268921245641152656404984656127331112310361762•

结合行业趋势与业务规模展望，我们预测各业务的情况如下：14038•

GPGPU业务：受益于国内大模型训练与推理算力需求的爆发，叠加公司产品在CUDA兼容性、供应链稳定性上的核心优势，GPGPU业务将成为公司收入的核心增长引擎。15YoY•

1）训练业务：作为公司战略重点，训练GPGPU是承接大模型训练集群订单的主力，随着天垓150等核心产品在2026年起大规模出货，该业务将迎来高速增长。我们预计2026–2028年训练业务收入分别为21.24/49.84/103.61亿元，同比增长264%/135%/108%。GPGPU训练推理AI计算方案其他39%22%119%971%-45%150%117%238%-42%307%191%264%67%20%78%110%135%16%10%26%97%108%16%10%13%•

2）推理业务：公司推理GPGPU产品已在云厂商推荐、搜索等场景实现规模化落地，未来随着产品迭代与场景拓展，收入将保持稳健增长。我们预计2026–2028年推理业务收入分别为5.64/6.56/7.62亿元，同比增长67%/16%/16%。GPGPU量价拆分出货量（千颗）GPGPU训练1771045162912459652101357539029595•

AI计算方案业务：该业务为公司提供一体化算力解决方案，受益于政企及行业客户对算力建设需求的提升，收入预计保持平稳增长。我们预计2026–2028年AI计算方案收入分别为1.15/1.27/1.40亿元，同比变化为20%/10%/10%。推理ASP（千元）GPGPU训练推理22.038.510.220.4936.2611.7221.6836.008.6826.8636.928.7428.5235.128.02•

其他业务：该部分收入规模较小，预计未来将随整体业务扩张实现稳中有升。资料

：公司2025年财报，国信证券经济研究所整理测算公司利润：预计27年公司经调归母净利润扭亏为盈表：公司利润预测百万元总收入YOY经营费用占比收入•

随着收入规模快速扩大以及成本结构优化，公司整体盈利能力预计将持续改善，并在2027年实现扭亏为盈。我们预计2026–2028年公司毛利分别为1,572/3,850/5,771百万元，对应毛利率为51%/51%/51%。整体毛利率有望稳定维持在50%以上，主要受益于GPGPU产品的高附加值属性及规模化效应释放。202454087%-27451%2025103492%-47646%2026E2830174%-148853%2027E5800105%-365163%2028E1130095%-560850%毛利润毛利率26549%55854%157251%385051%577151%•

费用方面：•

1）研发费用主要用于新一代GPGPU架构迭代及软件生态优化。随着公司核心产品天垓系列进入放量期，收入规模的快速扩张将摊薄研发费用率。我们预计2026–2028年研发费用分别为1,130/1,250/1,450百万元，研发费用率为40%/22%/13%。总经营成本占比收入-1,152214%-1,608156%-1,88066%-2,45042%-3,09027%研发费用研发费率-773143%-97494%-113040%-125022%-145013%•

2）管理费用随公司业务扩张小幅上涨，但管理费率将持续优化。我们预计2026–2028年管理费用分别为450/650/890百万元，管理费用率为16%/11%/8%。管理费用管理费率-25748%-48247%-45016%-65011%-8908%•

3）销售费用主要用于客户拓展与行业生态建设，随着品牌影响力提升，销售费用率预计呈下降趋势。我们预计2026–2028年销售费用分别为300/550/750百万元，销售费用率为11%/10%/7%。销售费用销售费率-12223%-15215%-30011%-55010%-7507%经营利润经营利润率YoY-887-165%11%-1050-102%18%-308-11%-71%140024%-554%268124%92%•

在收入高速增长及费用率持续优化的带动下，公司盈利拐点预计将于2027年出现。我们预计2026–2028年归母净利润分别为-262/1,449/2,570百万元，净利率为-9%/19%/23%。我们预计在2027年实现扭亏为盈，随后进入利润高速释放阶段。净利润净利率YoY-892-165%13%-1004-97%13%-262-9%-74%144919%-654%257023%77%资料

：公司2025年财报，国信证券经济研究所整理测算盈利预测情景分析•

按照GPGPU业务收入增长差异及进程推进差异，我们对2026–2028年营业收入、归母净利润进行情景假设，具体如下：表：盈利预测情景分析指标/年份乐观预测营业收入YoY20252026E2027E2028E•

乐观条件下，2026–2028年营业收入同比增速分别为220%/140%/120%。受益于天垓系列产品在头部云厂商及大模型企业的快速放量，GPGPU训练与推理业务收入增长超预期；同时，新一代架构产品迭代顺利，高CUDA兼容性优势持续扩大，带动整体盈利能力显著改善，2027年盈利规模超越中性预期。1,03492%3,300220%-120-4%7,900140%1,95025%17,400120%归母净利润净利率-1,004-97%4,20024%•

中性条件下，2026–2028年营业收入同比增速分别为174%/105%/95%。GPGPU业务保持高速增长，天垓150等主力产品按计划完成交付，同时公司在政企算力市场的拓展稳步推进，带动收入规模持续扩大，2027年实现扭亏为盈，2028年利润进入快速释放期。中性预测营业收入YoY1,03492%2,830174%-262-9%5,800105%1,44919%11,30095%•

悲观条件下，2026–2028年营业收入同比增速分别为120%/70%/60%。受行业价格战加剧、客户验证周期拉长影响，GPGPU产品放量不及预期。如果美国

政策收紧对供应链造成一定扰动，收入增长承压，盈利释放节奏相对有限。归母净利润净利率-1,004-97%2,57023%悲观预测营业收入YoY1,03492%2,300120%-420-18%3,90070%6,20060%归母净利润净利率-1,004-97%7801,24020%20%资料

：公司2025年财报，国信证券经济研究所整理测算国产算力相对估值对比•

第一梯队寒武纪规模与增速双高，PS估值相对较高，为高成长预期型。海光信息作为规模最大、盈利最稳定的标的，盈利确定性拉低估值溢价，PS估值显著低于同行，为价值型成长。•

做训练/通用GPU的标的（天数智芯、沐曦、摩尔线程等）因基数原因增速较高，通用GPU市场空间更大、技术壁垒更高，PS估值普遍高于推理或CPU赛道的公司。港股上市公司相比于A股公司，PS估值有相应折价。表：国产芯片公司营收与PS估值对比表（亿元）营收利润PSPE总市值公司名称

股票代码2025Yo

Y2026E2027E2026E2027E2026E452027E242026E1342027E692026/6/8寒武纪海光信息天数智芯688256.SH688041.SH9903.HK64.97453%57%92%176.5326.858.6113.6785660361175143.7710.34223.228.3308.258.047.3-3.569.27.427422020128/87159壁仞科技沐曦股份摩尔线程资料6082.HK688802.SH688795.SH10.3516.4415.06207%121%243%22.736.333.277.160.554.0-10.00.510.88.8617787184654/5897/129320902139528132895-2.13.230：各公司官网，彭博，Wind，国信证券经济研究所整理*业绩预期除天数智芯外均采用彭博一致性预期，市值采用2026年6月8日收盘价估值及投资建议•

天数智芯作为国内GPGPU赛道的核心标的，具备高CUDA兼容性、多元化供应链及订单确定性强等优势，是国产AI算力替代的核心受益标的之一。对比寒武纪（ASIC推理龙头），公司在GPGPU赛道的成长性更高，2025-2028年营收CAGR达122%，显著领先于行业平均；对比壁仞科技、沐曦股份，公司在互联网大厂客户渗透、产品放量节奏上更具优势，估值溢价具备合理性；•

预计2026年较多新品发布、2027年前后实现大规模放量，参考2027年PS估值，我们给予公司目标市值约1321亿元人民币，对应目标价格650港元，潜在上涨空间约29%。我们采用分部估值法（SOTP）对天数智芯进行估值，将公司拆分为两大核心业务板块：•

GPGPU业务（含训练+推理）：为公司核心收入

，参考寒武纪、壁仞科技等国产AI芯片公司估值水平，考虑其高增长、高景气的行业地位，给予2027年25xPS估值倍数。•

AI计算方案及其他业务：该部分为配套服务及解决方案业务，收入规模较小，参考行业平均估值水平，给予相对保守的15xPS估值倍数。表:公司分部估值（百万元）估值倍数（2027EPS）业务板块2027E

收入目标市值（百万）

备注参考寒武纪、壁仞科技，给予行业平均PSGPGPU

业务5,64025x141,000AI

计算方案及其他合计目标市值16015x1327-2,400收入规模小，给予较低估值约1650亿港元--1434亿元650港元目标价（港元）按1港元≈0.869元人民币折算资料：公司2025年财报，国信证券经济研究所整理测算天数智芯盈利预测表：天数智芯资产负债表与利润表情况资产负债表（百万美元）现金及现金等价物应收款项20251505121871002026E33912791177202027E82725721361602028E191131114571040利润表（百万美元）营业收入20252026E283013772027E580028232028E1130055691034476营业成本存货净额其他流动资产流动资产合计固定资产研发费用(974)(633)(1130)(750)(4