投资评级 - 报告给予天数智芯（09903.HK）“买入”评级 [3][8][10] 核心观点 - 天数智芯深耕GPGPU架构多年，深度适配CUDA生态，可实现“插拔即用”，产品力领先且生态优势显著 [3][8] - 当前国产推理算力紧缺，在头部供应商供应不足的背景下，天数智芯的客户导入有望全面加速，业务爆发拐点临近 [3][8] - 公司具备“训推一体、云边端”全场景产品矩阵和全栈自研能力，下一代产品性能优异，有望加速客户导入并打开成长天花板 [7] 公司概况与财务表现 - 天数智芯是国内最早实现通用GPU量产的厂商之一，成立于2015年，已构建“云端训练+云边推理+边端算力”协同互补的完整产品矩阵 [5][15][23] - 公司营收高速增长：2022年至2025年营收分别为1.89亿元、2.89亿元（同比增长+52.6%）、5.40亿元（同比增长+86.7%）、10.34亿元（同比增长+91.6%）[5][28] - 截至2025年末，公司累计服务超过340名客户，产品及解决方案在金融服务、医疗保健、交通运输等行业逾1000个项目中部署应用 [5][26] - 公司尚未实现盈利，主要因研发投入较大，2025年研发开支达9.74亿元 [5][28] - 2025年公司综合毛利率为54.0%，较2024年的49.1%提升4.9个百分点，主要受益于高毛利的通用GPU产品收入占比提升 [36] AI算力行业趋势 - 需求侧：大模型产业遵循Scaling Law，通过消耗大规模算力换取模型智力跃升 [6][41] - 模型形态从Chatbot演进至Agent乃至Harness，任务复杂性和多轮推理导致Token消耗量爆发式增长 [41][46] - 2026年以来，以DeepSeek-V4、智谱GLM5.1为代表的国产模型在性能与成本端展现出竞争力，国产模型Token消耗斜率高于海外，并通过海外云服务向全球输出 [6][49] - 国产GPU已完成对DeepSeek、Qwen等主流模型的推理优化与适配，算子覆盖率与运行效率持续提升，加速了国产芯模适配 [6][49] - 供给侧：美国对华AI芯片出口管制及技术封锁自2022年起逐级加码，包括限制英伟达A100、H100等旗舰GPU对华销售，并进一步管控H20等特供版芯片 [56] - 国内政策大力支持智能算力自主可控，国资委将央企算力采购国产化率纳入考核，要求新建智算集群以国产为主 [58][59] - 根据TrendForce数据，中国AI服务器中外购英伟达、AMD芯片的比例预计从2024年的约63%下降至2025年的约42% [60] - 根据弗若斯特沙利文统计，2024年中国AI芯片市场规模约2175亿元人民币，预计到2029年将达到约8981亿元人民币 [53] 公司竞争地位与产品技术 - 根据报告引用的市场份额数据，天数智芯在2024年中国训练型通用GPU市场中排名第三（国内厂商中份额10.5%），在推理型通用GPU市场中排名第二（国内厂商中份额8.6%）[65] - 公司产品线覆盖云端训练（天垓系列）、云端/边缘推理（智铠系列）及边端低功耗算力（彤央系列），具备全链路AI算力方案 [66][67][69][71] - 公司遵循“量产一代、设计一代、预研一代”的研发节奏：下一代训练卡天垓Gen4计划于2026年Q2推出、Q3量产；旗舰级天垓Gen5计划于2027年Q1推出、Q2量产，计算性能将显著提升，并增强对FP8、FP4等精度格式的支持 [73][76] - 公司具备全栈自研能力，其DeepSpark软件栈实现了对英伟达CUDA生态的“API级别兼容”，极大降低了客户迁移成本 [7][78][79][81] - 全栈自研赋予公司深度调优能力，在特定场景下性能表现突出：例如在LLaMA2 7B Prefill场景中，随着Token数增加，其芯片吞吐性能可超越英伟达A800；在DeepSeek R1 671B Prefill场景下，其整体吞吐性能优于A800 [7][84][87][88] - 全栈自研能力使公司能灵活应对下游客户的深度定制需求，有助于导入大客户并提升客户粘性 [7][89] 盈利预测 - 报告预测公司2026-2027年营收分别为29.71亿元（同比增长+187%）、57.26亿元（同比增长+93%）[100][101] - 预计2026-2027年归母净利润分别为-3.44亿元、6.06亿元 [100][101]