2025年度业绩预告与财务表现 - 公司预计2025年营收为14.50亿元至15.20亿元，较2024年增长230.70%至246.67% [2] - 公司预计2025年扣非净利润亏损10.40亿元至11.50亿元，亏损同比收窄29.59%到36.32% [2] - 业绩增长得益于人工智能产业蓬勃发展及市场对高性能GPU的强劲需求，以AI训推一体智算卡MTT S5000为代表的产品竞争优势扩大，推动收入与毛利增长 [2] - 公司营业收入将连续四年保持高增态势，净亏损亦将连续四年实现收窄，反映核心竞争力提升带来的商业化提速 [2] 行业特征与公司战略定位 - GPU行业具有壁垒高、重研发投入、研发周期长等特征，发展需跨越芯片设计、软件适配、应用场景落地等诸多考验 [3] - 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，从零构建完整、通用、可持续演进的GPU体系 [4] - 依托MUSA架构的统一性与先进性，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 [4] 技术研发与产品布局 - 公司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 [4] - 产品矩阵覆盖人工智能、科学计算与图形渲染等完整计算加速领域，全面支持“云-边-端”全场景 [4] - 公司全功能GPU单芯片同时集成AI计算加速、图形渲染、科学计算和物理仿真，以及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 [4] - 旗舰产品AI训推一体全功能GPU智算卡MTT S5000性能达到市场领先水平，并实现规模量产 [5] 算力集群性能与生态建设 - 基于MTT S5000构建的大规模集群已完成建设并上线服务，其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 [5] - 该集群在Dense大模型上实现60%的训练算力利用率（MFU），在MoE大模型上达40%，有效训练时间占比超过90%，训练线性扩展效率高达95%，可稳定高效支持万亿参数大模型训练 [5] - MUSA架构及软件栈在追求原生创新的同时，高度兼容国际主流的GPU应用生态，大幅降低了开发者的迁移成本 [5] - 2022年至2025年上半年，公司累计研发投入金额超43亿元 [6] 关键合作与性能验证 - 2025年12月，公司联合硅基流动，基于MTT S5000完成对DeepSeek-V3 671B满血版的深度适配与性能测试，实测单卡Prefill吞吐超4000 tokens/s、Decode吞吐超1000 tokens/s，刷新了国产GPU在超大规模MoE模型下的推理纪录 [6] - 2026年1月，依托MTT S5000千卡智算集群，公司联合智源研究院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 [6] 研发投入与资金保障 - 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 [7] - 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 [7] - 以自有资金补位有助于保障募投项目顺利推进，并为新一代芯片研发、MUSA生态扩容提供支持，进一步巩固其在国产GPU赛道的技术壁垒 [7]