公司战略与定位 - 云天励飞已从AI解决方案提供商转向更具长期价值的AI推理芯片赛道[3] - 公司战略方向始终未变，但市场策略与时俱进，经历了三个发展周期，分别对应全球AI行业的智能感知时代、大模型时代和算力驱动阶段[7] - 公司并未盲目追随GPU路线或切入训练芯片赛道，而是立足自身技术积累，坚持符合自身节奏的发展道路[8] - 公司营收结构变化与AI行业发展阶段匹配，早期以行业解决方案为主，大模型阶段出现标品和服务，未来推理算力市场爆发将带动推理芯片出货量增长拐点[19][20] 对AI推理芯片市场的判断 - 公司董事长陈宁认为，训练芯片市场规模远无法与未来推理芯片的市场潜力相比，推理环节才是将AI转化为现实生产力的关键[11][13] - 据公司判断，到2030年，全球训练芯片市场规模可能达到约1万亿美元，而推理芯片市场至少将达到4万亿美元，甚至更高[14] - 2025年将是重大转折点，训练与推理开始真正分离，推理走向专业化、高效化和场景化，形成独立的技术路径和产品体系[15] - 中国真正的机会和主战场在推理芯片赛道，这里市场空间更大，也更契合中国应用驱动、产业落地见长的发展优势[14] 公司技术与产品进展 - 公司最新提出GPNPU架构，可理解为中国版TPU，相较于GPGPU，在推理效率与成本控制上能够实现数个数量级的优化[16] - GPNPU架构融合了GPU的可编程性与生态兼容性、NPU的高能效优势，并深度融合存算一体技术[16] - 基于GPNPU架构的Nova500芯片预计将在明年流片，目标是在推理赛道上性能对标全球头部企业，同时保持价格优势[16] - 公司第一代芯片至今仍在龙岗区政府部门稳定运行，并通过端到端的应用闭环验证芯片实际价值，构建了覆盖应用、算法与芯片的全栈能力[6] 客户与市场需求 - 当前芯片订单需求最明确的客户是互联网头部大厂，第二梯队包括三大通信运营商及部分中大型互联网企业，第三类客户是AI领域的创业公司[17] - 互联网大厂是推理芯片的终极目标客户，其每年的采购额达上千亿，只要成为其第三、第四供应商，订单规模可达几十亿、上百亿[18] - 互联网大厂通常会采用多家供应商的策略，以保障供应链安全和满足不同产品线需求[18] 行业发展与竞争格局 - AI推理芯片时代正在形成市场共识，推理已进入算力中心舞台，未来AI赛场将构建起更加繁荣的推理芯片和应用生态[3][4] - 英伟达收购专注于AI推理芯片的Groq，进一步强化了推理基础设施加速演进的行业信号[14] - 中国AI发展模式是应用驱动，强调技术落地到产业场景，国家政策明确推动AI规模化落地，到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率目标超70%，到2030年目标超90%[9] - 中国在大模型上已基本追平、进入全球第一梯队，接下来的重点是鼓励大规模市场化应用，加速AI在各行各业渗透，而高效运行的推理芯片是亟需补齐的关键环节[10] 面临的挑战与应对 - 芯片研发和市场推进的挑战包括硬件本身的复杂性、软件生态的构建以及AI技术的快速演进[23][24] - 公司研发投入聚焦于行业即将爆发的关键节点，以构建核心竞争力，重点包括加强GPNPU架构与主流生态的兼容性、优化NPU架构以及聚焦3D堆叠与存算一体等未来大算力技术[21][22] - 半导体市场的并购活动将越来越多，原因是AI应用和AI推理两大生态快速崛起催生大量新机会，公司自身也在积极筹备多支产业基金进行布局[25] 区域产业环境 - 广东省对集成电路产业高度重视，明确提出应用场景开放驱动AI与集成电路产业发展的战略思路，具有全国前瞻性[26] - 粤港澳大湾区被英伟达CEO称为“全球唯一一个AI与机电一体化深度融合的区域”，其核心竞争力在于不仅是AI算法和软件的试验场，更是AI原生硬件的策源地[26] - 深圳产业政策聚焦，早在五六年前就明确提出要发展NPU芯片产业，这种长期稳定的政策支持使企业能坚持深耕技术研发[27] - 深圳涌现大量AI硬件公司，堪称AI产品经理的摇篮，其产品经理能敏锐捕捉真实需求并清楚大模型能力边界，做出务实、可落地的产品[28]

公司战略与定位 - 公司已从AI解决方案提供商，转向更底层、更具长期价值的AI推理芯片赛道[3] - 公司的战略方向始终未变，但市场策略与时俱进，经历了三个发展周期，分别对应全球AI行业的智能感知时代、大模型时代和算力驱动阶段[8] - 公司并未盲目追随GPU路线或贸然切入训练芯片赛道，而是立足自身技术积累和产业定位，坚持走符合自身发展节奏的道路[9] - 公司营收结构的变化与AI行业发展阶段完全匹配：早期以行业解决方案为主，大模型阶段出现标品和服务，接下来推理算力市场爆发将带动推理芯片出货量增长[20] 对AI推理芯片时代的判断 - AI推理芯片时代正在形成市场共识，推理已进入算力的中心舞台，未来AI赛场将构建起更加繁荣的推理芯片和应用生态[4] - 训练芯片市场规模远无法与未来推理芯片的市场潜力相比，据判断，到2030年全球训练芯片市场规模可能达到约1万亿美元，而推理芯片市场至少将达到4万亿美元，甚至更高[12] - 2025年将是一个重大转折点，训练与推理开始真正分离，推理走向专业化、高效化和场景化，形成独立的技术路径和产品体系[14] - 推理环节是真正的“电动机”和“输电网络”，它把训练好的模型部署到实际场景中，让AI真正成为现实生产力[12] - 英伟达收购专注于AI推理芯片的Groq，进一步强化了推理基础设施加速演进的行业信号[13] 中美AI发展路径与中国的机会 - 美国AI发展模式更偏向“从0到1”的原始创新，以理论驱动为主；中国则更多是应用驱动，强调将技术落地到产业场景中[10] - 中国的强项在于将已有技术快速转化为规模化、可落地的应用，因此中国不应只聚焦于训练芯片，更应重视推理芯片的巨大机会[10] - 中国的大模型发展已取得显著进展，基本追平并进入全球第一梯队，接下来的重点是鼓励大规模市场化应用，加速AI在各行各业的渗透[11] - 从长远和更具战略意义的角度看，中国真正的机会和主战场在推理芯片赛道，这里市场空间更大，也更契合中国以应用驱动、产业落地见长的发展优势[13] 公司技术路径与产品 - 公司始终在坚持做芯片，2014年回国创业申报的第一个项目就是关于神经网络处理器（NPU）的研究[7] - 公司通过端到端的应用闭环来验证芯片的实际价值，并逐步构建起覆盖应用、算法与芯片的全栈能力[7] - 公司最新提出GPNPU架构，可理解为中国版的TPU，相较于GPGPU，在推理效率与成本控制上能够实现数个数量级的优化[15] - GPNPU架构融合了三方面核心优势：借鉴GPU的可编程性与生态兼容性；继承NPU在推理任务中的高能效优势；深度融合存算一体技术[15] - 基于GPNPU架构的Nova500芯片预计将在明年流片，目标是在推理赛道上性能对标全球头部企业，价格还能有一定优势[15] 市场与客户 - 公司芯片订单需求主要来自三个领域：第一是互联网头部大厂；第二是三大通信运营商以及部分中大型互联网企业；第三是AI领域的创业公司[16] - 互联网大厂是推理芯片的终极目标客户，它们每年的采购额都是上千亿，只要做到第三、第四供应商，都是几十亿、上百亿的订单规模[18] - 大模型的使用已从技术圈扩展到普通大众，用户行为的转变在2025年真正成型，类似于2007年iPhone发布后的拐点[14] 研发挑战与投入 - 公司研发投入的重点方向包括：加强GPNPU架构与主流生态的兼容性扩展；基于近20年积累优化NPU架构；聚焦3D堆叠与存算一体等突破先进制程限制的技术[21] - 推理芯片研发和市场推进的挑战包括：硬件本身设计、流片到量产的高投入与长周期；软件生态的构建；以及应对AI技术快速演进所需的前瞻性与灵活性[22] - 芯片设计是一门艺术，是在性能、功耗、面积与成本之间不断权衡与优化的过程[15] 行业趋势与区域发展 - AI应用和AI推理两大生态正在快速崛起，催生出大量新机会，预计半导体市场的并购活动将越来越多[23] - 广东省明确提出应用场景开放驱动AI与集成电路产业发展的战略思路，具有全国前瞻性[24] - 粤港澳大湾区被英伟达CEO称为“全球唯一一个AI与机电一体化深度融合的区域”，其核心竞争力在于不仅是AI算法和软件的试验场，更是AI原生硬件的策源地[24] - 深圳堪称AI产品经理的摇篮，对市场、用户和产业土壤的深刻理解，使其在AI硬件新阶段中持续领跑[26] - 深圳早在五六年前就旗帜鲜明地提出要发展NPU芯片产业，长期稳定的政策支持使企业能够坚持深耕并实现技术积累与产业落地的良性循环[25]

策略观察与市场表现 - 核心观点：周期资源品价格上涨，科技硬件景气延续，服务消费边际改善 [3] - 上周中观景气表现分化，周期行业因供给受限、需求较强，基础化工、电新原料及工业金属价格大幅上涨 [3] - AI产业趋势延续，拉动国内电子产业需求，DRAM存储器DDR4/DDR5现货均价环比分别上涨12.4%和5.3%，11月PCB出口额同比增长29.5% [3][5] - 服务消费景气改善，上海迪士尼拥挤度指数同比+29.4%，12月中旬海南旅游价格指数环比+2.5% [3][4] - 上周全球股市上涨，MSCI全球指数+1.2%，新兴市场(+1.7%)表现强于发达市场(+1.1%)，全球周期板块领涨 [8] - 上周港股投资者情绪处历史偏高位，恒生指数2025年EPS盈利预期从2063微幅下修至2062 [8][9] 资产配置观点 - 核心观点：新年初迎配置窗口，建议超配风险资产，1月权益配置权重建议为50.00% [12][13][14] - 建议超配A股(10.00%)、港股(10.00%)和美股(17.50%)，低配欧股(2.50%)和印股(2.50%) [14] - 建议超配大宗商品(权重15.00%)，其中超配黄金(8.00%)和工业商品(5.00%)，低配原油(2.00%) [16] - 对债券相对中性，建议配置权重为37.50%，其中长久期与短久期国债、美债各占一定比例 [15] 行业动态与展望 - **电子元器件**：Mini LED技术渗透率预计将不断提升，预计2025年中国Mini LED电视出货量923万台，同比增长122%，渗透率超25% [17][20] - **航空**：预计2025年行业扭亏，2026年迎盈利上行，元旦假期出游旺盛，12月量价将好于预期 [21][30][33] - **公用事业**：11月全社会用电量8356亿千瓦时，同比增长6.2%，其中第三产业用电量同比增长10.3% [23] - **基础化工**：可转债市场活跃，凯盛转债、松霖转债、振华转债在12月19日至26日期间分别上涨14.32%、13.93%、12.31% [27] - **传播文化业**：看好AI技术发展与商业落地，原生大模型公司港股上市进程推进 [35] - **建筑工程业**：第52周(12.22-12.28)新增专项债累计发行额同比上升，但城投债净融资额同比下降 [40] - **汽车**：2026年汽车“以旧换新”政策延续，购买新能源乘用车最高可补贴车价的12%(不超过2万元) [46][48][49] - **海外覆铜板**：建滔积层板因铜价和玻纤布价格上涨再次提价10%，2025年下半年以来已多次提价，验证AI驱动下的产业链景气 [86][88] 公司研究要点 - **奥特维 (688516)**：发布股权激励计划，考核目标为以2025年净利或5亿元孰高为基数，2026-2028年净利增速不低于20%/40%/100% [53] - **神农集团 (605296)**：养殖成本持续领先，2025年10月完全成本为12.2元/kg，资产负债率维持在27%左右的较低水平 [56][57] - **迈为股份 (300751)**：获得业内首条钙钛矿/硅异质结叠层电池整线订单，半导体业务进入收获期 [59][60] - **燕京啤酒 (000729)**：改革势能强劲，归母净利率从2021年的1.9%升至2024年的7.2%，U8大单品预计2026年销量超百万吨 [62][63][65] - **润禾材料 (300727)**：布局浸没式液冷解决方案，拟发行可转债募资4亿元建设珠海高端有机硅新材料项目 [67][68] - **电科数字 (600850)**：行业领先数字化产品和解决方案提供商，2025年AI相关订单已突破百个，2024年国际化业务收入5.98亿元 [71][72] - **云天励飞-U (688343)**：致力于打造“中国版TPU”，2025年股权激励计划考核目标为以2024年营收为基数，2026年营收增长率不低于63.57% [75][78] - **捷佳伟创 (300724)**：柔性钙钛矿设备商业化突破，出货首条量产商业化柔性钙钛矿产线核心设备 [80][81] - **柳工 (000528)**：通过2026年度财务预算，目标营业收入375亿元，且销售净利率提高0.5个百分点以上 [83] - **建滔积层板 (1888)**：预计2025-2027年净利分别为23.49/31.23/38.15亿港元，产品结构高端化将与涨价周期形成共振 [86][89] 金融工程与量化观察 - 上周(12.22-12.26)小市值风格表现不佳，成长因子表现较好，在中证500、1000、2000及全指内均有较好超额收益 [91][94][95] - 截至12月26日，国证2000增强基金中，汇添富国证2000指数增强A本年超额收益达23.46% [92] - 上周固收+基金中，稳健型与激进型基金收益中位数分别为0.27%和0.39% [97] - 行业ETF轮动策略12月建议关注有色金属、银行、证券、基建工程、新能源车电池等ETF，组合上周收益3.08% [98]

核心观点 - 晨报覆盖了计算机、建材、航空等多个行业，核心观点聚焦于数字化、行业出清后的盈利修复以及航空业供需改善带来的盈利上行周期 [2] - 对电科数字首次覆盖并给予“增持”评级，认为其是行业领先的数字化产品与解决方案提供商，在AI和信创双轮驱动下发展空间广阔，目标价41.35元 [3][55] - 认为防水行业是消费建材中出清最彻底的子行业，2026年行业头部企业有望继续推进复价策略，行业盈利能力修复可期 [2][6] - 预计2025年中国民航将行业性扭亏，供给进入低增时代，需求稳健增长与客源结构恢复将驱动2026年开启票价与盈利上行周期，迎来“超级周期” [2][11][13] 公司研究：电科数字 (600850) - **公司定位与业务**：公司是行业领先的数字化产品和解决方案提供商，实际控制人为中国电子科技集团，主营业务包括数字化产品、行业数字化和数字新基建三大板块 [4][55] - **业绩与订单**：2024年业绩稳健，2025年前三季度略有波动，2025年AI相关订单已突破百个，2024年国际化业务收入达5.98亿元 [4][55] - **核心子公司**：核心子公司柏飞电子是国产化嵌入式计算龙头，深耕近20年，2025年前三季度新签订单保持较快增长，受益于特种电子装备行业景气度回升 [4][56] - **增长驱动**：未来增长主要来自信创和AI深度融合两大方向，公司信创业务新签订单增速超过行业数字化整体水平，增长确定性较高 [5][56] - **盈利预测与估值**：预计2025-2027年归母净利润分别为5.63亿元、6.25亿元、7.26亿元，给予2026年45倍PE，合理估值281.24亿元人民币，对应目标价41.35元 [3][55] 行业研究：建材 (防水) - **行业现状**：防水行业是消费建材中出清最剧烈的子行业，经历了应收账款信用风险和快速量价下滑，估算2024年行业前四家市占率已接近50% [6][8] - **竞争格局变化**：行业集中度快速提升带来两方面变化：进一步价格竞争的必要性降低，以及头部企业达成共识后改善价格的可行性更高 [8] - **盈利修复路径**：2025年7月行业头部企业已尝试提价，虽然三季度对毛利率修复效果尚不明显，但共同意愿已显，2026年复价趋势有望更加明显 [7][9] - **成本端利好**：2025年末沥青价格同比较低，带来了较好的冬储机会，为2026年行业盈利改善提供了确定性助力 [9] - **公司拓展方向**：主要企业进行多元业务拓展，如东方雨虹布局海外，科顺股份发展民用建材C端业务，北新建材巩固石膏板和发展涂料，三棵树受益于行业积极变化 [10] 行业研究：航空 - **2025年总量展望**：预计2025年中国民航将行业性扭亏，需求稳健增长，估算客流量同比增长5-6%，其中国内增4%，国际增超两成，RPK同比增长8% [11][29] - **供给与需求**：供给进入低增时代，估算2025年11月A股七家航司机队规模较2024年末增长约3.7%，行业ASK同比增长6%，客座率同比提升1.7个百分点，创历史新高 [11][29] - **票价表现**：估算2025年国内含油票价同比下降2-3%，但自9月起因公商需求恢复而同比转升，国际票价下半年或因入境需求旺盛而同比大幅上涨 [11][29] - **季度表现**：一季度因票价同比下降约一成盈利改善有限，二季度盈利同比大幅减亏，三季度盈利逆势同比小幅增长且连续三年超过2019年同期，四季度预计继续大幅减亏 [12][30] - **短期与中长期展望**：预计2026年元旦及春运量价表现值得期待，中长期看，供给低增、需求稳健及客源结构恢复将驱动2026年开启可持续的票价与盈利上行“超级周期” [13][31] - **投资建议**：建议增持中国国航、吉祥航空、中国东航、南方航空、春秋航空 [13][31] 其他重点报告摘要 - **资产配置**：构建“全天候”大类资产配置框架，建议2026年1月超配风险资产，权益配置权重50.00%，其中超配A股(10.00%)、港股(10.00%)、美股(17.50%) [20][21] - **建筑工程业数据**：截至2025年12月28日，全国地方政府新增专项债今年以来累计发行额45771.7亿元，同比上升，城投债累计净融资额-5854.6亿元 [25] - **公用事业数据**：2025年11月，全社会用电量8356亿千瓦时，同比增长6.2%，其中第三产业用电量同比增长10.3%，规上工业风电发电量同比增长22.0% [37][38] - **传播文化业 (AI)**：看好大模型公司上市推进及AI技术发展带来的投资机会，推荐在算法、应用、营销、游戏、内容IP及AI教育有布局的公司 [40] - **建滔积层板**：维持“增持”评级，由于铜价和玻纤布价格上涨，公司覆铜板再次提价，2025年下半年已提价三次，月内两次提涨超预期，产品高端化与涨价周期共振 [45][46][47] - **燕京啤酒**：维持“增持”评级，公司通过改革净利率从2021年的1.9%升至2024年的7.2%，U8大单品持续放量，预计2026年销量将超百万吨 [48][49][50] - **云天励飞-U**：首次覆盖给予“增持”评级，公司致力于打造“中国版TPU”，通过收购切入AI消费电子，企业级场景订单快速放量，预计2025-2027年营收分别为12.51亿元、16.07亿元、19.54亿元 [57][58]

中国制造全球化 - TCL李东生提出将中国制造产业优势扩展到全球[1] - 协鑫集团朱共山认为跨海越洋有助破局行业“内卷”[1] - 中金公司王曙光指出中国投行正在竞逐全球定价权[1] 消费市场发展与提振 - 尹艳林强调多措并举提振消费的关键在于稳定居民收入增长预期[1] - 阅文集团侯晓楠表示网文出海正迈向共创期[1] - 携程集团王韦指出入境游红利将推动文旅市场经历三重“变革”[1] - 2026年电商被期待打开新的市场蓝海[1] 科技创新与产业升级 - 百利天恒朱义强调通过原始创新执掌全球话语权[1] - 优必选周剑主张人形机器人应进入工厂干实事[1] - 云天励飞陈宁致力于打造“中国版TPU”[1] - 先导智能王燕清表示公司是在定义下一代技术[1] - 2025年商业航天被描述为驶入新纪元[1] - 中国创新药授权交易正从“爆发”迈向“长红”[2] - 新兴产业被视为“未来已来”，中国科技创新如何“惊艳”世界成为焦点[2] 产业趋势与挑战 - 车市被描述为告别“顺风时代”[1]

公司战略与定位 - 云天励飞已从AI解决方案提供商转向更具长期价值的AI推理芯片赛道[1] - 公司战略方向始终未变，但市场策略与时俱进，经历了三个发展周期，与全球及中国AI行业发展阶段同步[3] - 在算力驱动阶段，公司并未盲目追随GPU路线或贸然切入训练芯片赛道，而是坚持立足自身技术积累和产业定位的发展道路[4] 行业周期与趋势 - 全球人工智能行业经历了三个周期：2012-2020年的智能感知时代、2020-2024年的大模型时代、以及当前开启的算力驱动阶段[3] - 训练时代由英伟达主导，但在推理时代，所有参与者站在新的起跑线上，成本、效率和系统能力成为建立优势的关键[1] - 推理已进入算力中心舞台，未来将构建更繁荣的推理芯片和应用生态，硬件架构可能呈现更多异构组合[1] - AI新时代帷幕已拉开，格局未定，芯片厂商正围绕算力、架构与成本进行长期竞赛并不断加速[2] 市场机会与规模 - 中国在AI发展上更多是应用驱动，强项在于将技术快速转化为规模化、可落地的应用[5] - 中国策略重点在于鼓励大规模市场化应用，加速AI在各行各业渗透，而高效运行的推理芯片是亟待补齐的关键环节[6] - 训练芯片市场规模远无法与推理芯片相比，到2030年，全球训练芯片市场规模可能达约1万亿美元，而推理芯片市场至少将达4万亿美元甚至更高[7] - 英伟达收购专注于AI推理芯片的Groq，强化了推理基础设施加速演进的行业信号[8] 发展挑战 - 推理芯片研发和市场推进的挑战包括硬件本身的复杂性，芯片从设计、流片到量产是高投入、长周期的过程[9] - 软件生态构建是另一大挑战，需投入大量资源打造完整软件栈以充分发挥硬件性能[10] - AI技术快速演进，大模型架构、计算范式等持续变化，而芯片设计和制造周期长达一到两年，要求芯片架构必须具备足够的前瞻性与灵活性[10]

投资评级与核心观点 - 首次覆盖云天励飞-U，给予“增持”评级，目标价为103.01元，当前股价为77.43元 [5] - 报告核心观点：公司致力于打造“中国版TPU”以抢抓AI推理机遇，通过子公司岍丞技术及噜咔博士切入AI消费电子领域，消费级场景业务即将兑现，同时企业级场景业务订单快速放量，未来发展空间广阔 [2][10] 财务预测与估值分析 - **收入预测**：预计2025-2027年营业总收入分别为12.51亿元、16.07亿元、19.54亿元，同比增长率分别为36.3%、28.5%、21.6% [4][17] - **利润预测**：预计2025-2027年归母净利润分别为-4.30亿元、-3.32亿元、-2.08亿元，亏损持续收窄 [4][17] - **分业务收入预测**： - **消费级场景**：预计2025-2027年营收分别为4.87亿元、5.89亿元、7.07亿元，同比增长20%、21%、20%，毛利率维持在12% [14][18] - **企业级场景**：预计2025-2027年营收分别为4.96亿元、7.45亿元、9.69亿元，同比增长99.49%、50.23%、30.11%，毛利率预计从33.83%提升至46.60% [15][18] - **行业级场景**：预计2025-2027年营收分别为2.59亿元、2.64亿元、2.69亿元，同比增长2%，毛利率维持在15% [16][18] - **估值方法**：采用PS和PB估值法，参考寒武纪-U、摩尔线程、瑞芯微、商汤-W等可比公司 [20][22] - **PS估值**：给予公司2026年23倍PS，对应合理估值369.62亿元 [21] - **PB估值**：给予公司2026年15倍PB，对应合理估值498.40亿元 [22] - **最终估值**：按照谨慎取低原则，确定公司合理估值为369.62亿元，对应目标价103.01元 [10][23] 公司业务与战略布局 - **公司定位**：中国领先的人工智能企业，专注于AI推理芯片的研发设计及商业化，是全球首批提出并商业化NPU驱动AI推理芯片概念的公司之一 [25] - **核心技术**：坚持算法芯片化理念，截至2025年7月23日，拥有1,052项专利（其中发明专利818项）、242项软件版权及572项商标 [25] - **“中国版TPU”战略**：致力于打造高性能、高性价比的AI推理芯片，创新提出GPNPU架构，融合GPU通用性与NPU高能效，以“算力积木”设计和3D堆叠存储为核心 [53][55] - **业务模式**：通过企业级、消费级、行业级三大应用场景实现技术落地和营收 [26] - **企业级场景**：通过销售AI推理芯片及模组、提供算力服务、IP授权三种方式开展业务 [60] - **消费级场景**：通过开发AI原生产品（如噜咔博士AI拍学机、AI眼镜）和赋能现有产品（如AI耳机、AI手表）拓展市场 [63][64] - **行业级应用**：为智慧公交、智慧城市治理等领域提供多场景AI软硬件一体化解决方案 [65][68] 近期经营与市场表现 - **营收高速增长**：2024年实现营业收入9.17亿元，同比增长81.3%；2025年上半年实现营收6.5亿元，同比增长123.1% [30] - **亏损收窄**：2024年归母净利润为-5.79亿元，2025年上半年为-2.06亿元，同比增长33.51% [30] - **毛利率回升**：2025年上半年销售毛利率达28.53%，净利率为-31.51% [32] - **研发投入**：2024年研发费用率达43.59%，2025年上半年为31.36%，维持高水平 [34] - **生态合作**：DeepEdge10芯片平台全面支持DeepSeek全系列模型，并完成国产鸿蒙操作系统的适配 [34] 公司治理与资本运作 - **股权激励**：发布2025年限制性股票激励计划，拟授予不超过397.61万股（占股本1.1081%），授予价格39.35元/股，考核目标为以2024年营收为基数，2026年营收增长率不低于63.57%，2027年不低于107.20% [10][72][74] - **港股IPO**：公司已于2025年7月30日向香港联交所递交上市申请，募集资金主要用于AI推理芯片研发、战略投资与收购等 [10][73] - **股权结构**：截至2025年三季报，实际控制人陈宁持股23.32%，前十大股东持股比例稳定 [27] 行业背景与市场机遇 - **AI推理芯片市场高速增长**：中国AI推理芯片相关产品及服务市场规模从2020年的113亿元增至2024年的1,626亿元，复合年增长率94.9%，预计2029年将达到13,830亿元 [44] - **NPU驱动市场增长更快**：NPU驱动的市场规模从2020年的5亿元增至2024年的260亿元，复合年增长率175.6%，预计2029年将达3,954亿元 [44] - **技术架构演进**：AI推理芯片架构正从CPU、GPU转向专为AI推理优化的NPU，以追求更低的延迟、更高的能效和计算密度 [40] - **产业趋势验证**：英伟达以约200亿美元现金获取Groq（其核心团队源于谷歌TPU工程团队）的技术授权，证明了AI推理芯片的独特价值和市场前景 [45]

文章核心观点 - 2025年国产AI芯片行业经历了“成年礼”，多家公司成功上市，产业从“概念公司”阶段迈向“产品公司”阶段，具备了实际交付与规模部署能力 [1] - 行业竞争焦点因国产大模型爆发和“训推分离”共识而发生深刻变化，从单纯比拼硬件参数转向软硬件协同与场景落地能力的较量 [5][6][9] - 2026年行业竞争将进入“工业化比赛”的下半场，推理侧规模化落地、整体解决方案能力以及资本市场叙事分化将成为关键 [8][9][10] 资本热潮与产业阶段 - 2025年国产AI芯片产业迎来“成年礼”，摩尔线程-U、沐曦股份-U在科创板上市，壁仞科技、天数智芯加速冲刺港股 [1] - 行业在推理计算、特定模型适配及软硬件协同方面已具备实际交付与规模部署能力，能够满足部分行业客户核心需求 [1] - 科创板因其制度与风险偏好，成为承接高研发投入、短期亏损但具备战略属性算力企业的重要平台 [1] 竞争格局与外部挑战 - 2025年并非传统龙头地位被撼动之年，而是市场被“拉长”之年，以英伟达为代表的高端训练芯片依然不可替代 [2] - 国产企业通过“堆面积、堆晶体管、堆芯片”方式弥补单卡性能差距，但能效比和软件生态短板依然明显 [2] - 2025年12月，美国允许英伟达向中国出口H200芯片（加收25%费用），其性能介于最先进的Blackwell系列与“中国版”H20之间，对H20领先5到10倍不等，被产业界视为“温水煮青蛙”式的倾销策略 [3] - 竞争格局正从单一龙头垄断演变为多层级并存，围绕推理算力、行业定制和国产替代的多个细分赛道正在形成 [4] - H200的入局未撼动国产算力在政务、运营商、金融等领域的“基本盘”，供应链安全与可控已成为比性能更硬的指标 [4] 软件定义硬件与产业分化 - DeepSeek等国产大模型的爆发给硬件厂商“上了一课”，其采用的UE8M0 FP8量化策略是针对下一代国产芯片设计的机制，标志着软件开始反向定义硬件 [5] - DeepSeek的成功表明，通过模型压缩、稀疏计算、混合精度训练等技术可在一定程度上弥补硬件性能不足 [5] - 许多芯片标称算力高，但因不支持混合精度训练、高效互联，在实际大模型训练中效率极低 [6] - DeepSeek让MoE、混合精度、高效互联等技术成为必须，对国产GPU厂商综合软硬件设计能力提出更高要求 [6] - 行业从“大乱炖”剧烈分化为两个方向：奉行“大力出奇迹”的训练侧（如壁仞、摩尔线程）和信仰“精打细算”的推理侧（如华为昇腾、云天励飞-U、寒武纪-U） [6] - 训练侧比拼多机多卡集群能力与软件栈；推理侧比拼单位业务成本、稳定性与易迁移性 [6][7] 2026年发展趋势与竞争焦点 - 2026年共识是做好训练是巨头“游戏”，做好推理才能为国产AI芯片带来更多落地可能性 [8] - 全球算力竞争重心变化，英伟达与Groq交易、谷歌发布TPU Ironwood释放强烈信号，推理成为决定AI应用规模化落地关键 [8] - 驱动力是“训推分离”，智能体应用兴起使得推理成为包含规划、检索、调用的持续流程，企业最关心单位业务成本和服务质量 [9] - 推理赛道场景分散、需求多样，是中国厂商实现“弯道超车”的窗口期 [9] - 2026年推理算力增长速度将明显快于训练算力 [10] - 竞争焦点一：推理规模化，比拼谁能提供更低成本、更稳软件栈的方案以拿下政务、金融、工业等“大粮仓” [10] - 竞争焦点二：客户需求由“买芯片”向“买算力服务”转变，未来竞争是“芯片+系统+软件”的整体较量 [10] - HBM、铜缆互联、先进封装等“周边配套”的稳定供应与交付将从加分项变成入场券 [10] - 资本市场概念出现分流：A股科创板继续承接以通用GPU为代表的“硬科技”叙事；港股成为以地平线机器人、黑芝麻智能为代表的“场景牵引型”芯片主阵地 [10] - 2026年是一场“工业化比赛”而非“单点技术秀”，分水岭在于能否将资本转化为真正的产业化份额与可持续现金流 [10][11]

当对话式人工智能工具——ChatGPT点燃的全球AI（人工智能）训练竞赛逐渐开始白热化，一个更深层 次的产业变革悄然发生。2025年，被业界普遍视为"AI应用大爆发的元年"，智能体（Agent）正从概念 走向现实。而在应用爆发的背后，是百倍增长的推理算力需求与高昂成本之间的尖锐矛盾。在这场 由"训练"转向"推理"的算力范式革命中，中国AI芯片产业能否抓住历史性机遇？ 在日前举办的雪球嘉年华会议期间，云天励飞董事长兼CEO（首席执行官）陈宁在接受《每日经济新 闻》记者专访时表示，人工智能就像当年的第一台蒸汽机、第一个灯泡、第一台计算机，可以说，人工 智能是未来五年科技突破的关键。 陈宁认为，中国在算法上已能够将跟世界先进水平之间的差距缩短至数月，甚至在应用、数据、能源、 系统集成方面更有优势。 在陈宁看来，推理芯片赛道是中国实现"超车"的关键。这场关于重新定义算力的竞赛才刚刚吹响号角， 中国第一次与全球站在相近的起跑线。"我们有机会，也必须抓住这个机会。" 推理芯片展现巨大潜力 在陈宁看来，人工智能产业的发展可以清晰地划分为三个阶段。 第一阶段是2012年至2020年的"智能感知"时代，以小模型驱动特定场景的解 ...

人工智能产业发展阶段 - 人工智能产业发展可划分为三个阶段：2012至2020年为“智能感知”时代，以小模型驱动特定场景解决方案为主，市场碎片化[4]；2020至2025年为AIGC时代，大模型展现强大内容生成能力，行业寻找盈利闭环[4]；2025年进入第三个阶段“代理式人工智能（Agentic AI）时代”，其核心特征是大模型、操作系统与硬件深度融合的智能体（Agent）引发应用爆发[4] 算力范式革命与产业机遇 - 2025年被视为AI应用爆发元年，应用爆发背后是百倍增长的推理算力需求与高昂成本之间的矛盾[1] - 算力范式正从以训练为主转向以推理为主，这是根本性转折，训练追求极致性能，而推理大规模商业化必须追求极高的性价比[5] - 推理芯片赛道的崛起打破了英伟达凭借CUDA生态和GPGPU在训练时代建立的垄断格局，谷歌TPU战略明确“训推分离”，博通为Meta、OpenAI定制推理芯片，证明了该赛道的独立性与巨大潜力[6] - 推理芯片是中国实现“超车”的关键机遇，全球刚刚起步，游戏规则不同，中国在应用、数据、能源、系统集成方面有优势，更擅长为用户提供高性价比产品[3][6] 推理芯片的技术挑战与架构创新 - 推理任务的计算范式发生根本变化，尤其是Prefill（预填充）和Decode（解码）两个阶段对算力和带宽需求不同，传统GPGPU架构面临瓶颈[7] - 云天励飞提出了新的GPNPU芯片架构，旨在融合三大核心能力：顶层结合GPGPU的SIMT编程范式以兼容CUDA生态；结合指令集微架构设计优化矩阵计算硬件；基于国产工艺和先进封装技术打破内存瓶颈并降低成本[7] - GPNPU目标是在计算算力、存储带宽、存储容量三者间实现更优配比，通过提升单位硅芯片面积的计算性能、降低模型迁移成本、提升硬件利用率以及实现高能效低功耗，全方位降低用户的总体拥有成本[7] 推理需求的规模与成本目标 - 以豆包大模型为例，其日均Token处理量已达50万亿且增速惊人，即便以此为基础不再增长，大规模在线推理的资本与运营开支也非常可观[8] - 若Token规模短期继续上行，明年上半年可能触及100万亿，在单位能效无显著改善的情况下，电力与散热等基础设施压力可能出现“千倍级”跃迁[8] - 为支撑AI规模化、产业化，需在较短周期内把“百万Token”的推理综合成本降低到“一分钱”级别，这需要通过架构革命和工艺创新实现[8]