2025年度业绩预告 - 2025年营收预计为14.50亿元至15.20亿元，较2024年增长230.70%至246.67% [2][9] - 2025年扣非净利润预计亏损10.40亿元至11.50亿元，亏损同比收窄29.59%到36.32% [2][9] - 业绩增长得益于AI产业蓬勃发展及市场对高性能GPU的强劲需求，旗舰产品MTT S5000竞争优势扩大，推动收入与毛利增长，亏损幅度收窄 [2][9] - 营业收入将连续四年保持高增，净亏损亦将连续四年收窄，反映公司核心竞争力提升带来的商业化提速 [2][9] 行业特征与公司战略定位 - GPU行业具有壁垒高、重研发投入、周期长等特征，发展需跨越芯片设计、软件适配、应用场景落地等多重考验 [3][10] - 公司选择从底层架构、核心工具链到软件生态进行全流程自主设计，构建完整、通用、可持续演进的GPU体系 [3][10] - 依托MUSA架构，公司确立了国内稀缺的“AI+图形”双轮驱动定位，成为极少数同时深耕B端与C端的全功能GPU厂商，构筑了差异化竞争优势 [3][10] 技术研发与产品布局 - 五年内成功量产五颗芯片，完成四代GPU架构迭代，实现从芯片、计算卡到智算集群的多元布局 [3][11] - 产品矩阵覆盖人工智能、科学计算与图形渲染，全面支持“云-边-端”全场景 [3][11] - 全功能GPU单芯片集成AI计算加速、图形渲染、科学计算和物理仿真、超高清视频编解码四大引擎，是国内唯一功能可对标英伟达的全国产GPU [3][11] - 旗舰产品AI训推一体智算卡MTT S5000性能达市场领先水平并实现规模量产 [4][11] - 基于MTT S5000构建的万卡集群浮点运算能力高达10 Exa-Flops，具备全精度、全功能的通用计算能力 [4][11] 计算集群性能与生态建设 - 万卡集群在Dense大模型上训练算力利用率（MFU）达60%，在MoE大模型上达40%，有效训练时间占比超90%，训练线性扩展效率高达95% [4][11] - 集群可稳定高效支持万亿参数大模型训练，计算效率已达到同等规模国外同代系GPU集群的先进水平 [4][11] - MUSA架构及软件栈高度兼容国际主流GPU应用生态，大幅降低开发者迁移成本，为国产GPU规模化应用奠定基础 [4][12] - 2025年12月，联合硅基流动基于MTT S5000完成对DeepSeek-V3 671B适配，实测单卡Prefill吞吐超4000 tokens/s、Decode吞吐超1000 tokens/s，刷新国产GPU在超大规模MoE模型下的推理纪录 [5][12] - 2026年1月，联合智源研究院依托MTT S5000千卡集群成功完成具身大脑模型RoboBrain 2.5的全流程训练，首次验证国产算力集群在具身智能大模型训练中的可用性与高效性 [5][12] 研发投入与资金保障 - 2022年至2025年上半年，公司累计研发投入金额超43亿元 [5][12] - 公司将使用自有资金补足募投项目的资金需求，保障GPU研发项目顺利推进 [6][13] - 募投资金将投向三大核心研发项目：新一代自主可控AI训推一体芯片、新一代自主可控图形芯片、新一代自主可控AI SoC芯片 [6][13] - 以自有资金补位体现了公司在新一轮GPU攻坚周期中的信心和决心，充足的资金将有助于巩固其在国产GPU赛道的技术壁垒 [6][13]