报告投资评级 - 维持“推荐”评级 [4][8][9] 报告核心观点 - 公司是国产AI芯片龙头，2025年业绩迎来重要拐点，实现扭亏为盈，并有望在LPU（语言处理单元）发展大趋势下，凭借前瞻性技术布局和创新研究成果，长期受益于AI推理算力需求增长 [8][9] 2025年业绩表现 - 营业总收入：2025年实现64.97亿元，同比增长453% [8] - 归母净利润：2025年实现20.59亿元，上年同期为-4.52亿元，实现扭亏为盈 [8] - 扣非归母净利润：2025年实现17.70亿元，上年同期为-8.65亿元 [8] - 第四季度业绩：2025Q4归母净利润4.5亿元，同比增长67%；扣非归母净利润3.5亿元，上年同期约为-250万元 [8] - 业绩增长原因：受益于人工智能行业算力需求持续攀升，公司凭借产品竞争力拓展市场，推动AI应用场景落地，带动收入规模大幅增长 [8] 行业趋势与技术创新 - LPU架构重要性提升：2025年12月，英伟达与AI推理芯片公司Groq达成200亿美元技术许可协议，旨在获取其低延迟、高效率的LPU推理技术，以加深平台护城河 [8] - LPU性能优势：现有LPUs（如Groq LPU、Cerebras WSE）通过预加载权重或固化数据流，能效较传统CPU、GPU、NPU提升4~20倍 [8] - 行业能耗挑战：预计到2028年美国AI数据中心将占用12%的总电力容量，核心原因是当前LPUs和GPU在自回归解码中反复调取千亿级权重参数，导致功耗提升 [3] - 硬连线LPU创新：为从根本上解决能耗问题，需将LPU专用化推向极致，提出硬连线LPU（Hardwired LPU），通过将权重参数物理硬连线到计算架构中，实现架构与模型完美匹配、零参数调取开销及极致计算效率 [3] - 技术挑战与突破：直接硬连线GPT-OSS 120B模型在5nm工艺下需要176,000mm²的CMAC阵列，经济性存挑战；论文提出“金属嵌入”方法，将权重嵌入金属线3D拓扑，使硬连线LPU的非经常性工程成本进入经济可行范围 [3] - 公司研究成果：中科院计算所与公司团队在ASPLOS2026发表的论文提出了硬连线神经语言处理单元（HNLPU）架构 [8] - HNLPU性能数据：在5nm工艺下，HNLPU实现249,960 tokens/s的吞吐量，是英伟达H100的5555倍、Cerebras WSE-3的85倍；能效达到36 tokens/J，是H100的1047倍、WSE-3的283倍；总芯片面积为13,232mm² [3][9] 财务预测与估值 - 营业收入预测：预计2025-2027年营业收入分别为64.97亿元、95.37亿元、118.53亿元 [9] - 归母净利润预测：预计2025-2027年归母净利润分别为20.59亿元、36.28亿元、51.28亿元 [9] - 每股收益预测：预计2025-2027年EPS分别为4.88元、8.60元、12.16元 [9] - 市盈率预测：对应2025-2027年PE分别为241倍、137倍、97倍 [9] - 毛利率趋势：预计毛利率从2024年的56.7%持续提升至2027年的67.0% [10] - 净资产收益率：预计ROE从2025年的13.24%提升至2027年的22.69% [10]