紫光股份（000938.SZ）12月19日在投资者互动平台表示，公司全面布局液冷技术，可提供冷板式、浸 没式、喷淋式等多种技术路线，致力于打造技术先进、性能卓越的全栈液冷解决方案，并推出了面向 AI计算等领域的液冷整机柜产品系列。公司具有从冷板、快接头、CDU到机柜、监控系统的全链条自 研与整合能力，同时拥有服务大型互联网公司的液冷基础设施交付案例和经验。 每经AI快讯，有投资者在投资者互动平台提问：请问公司的液冷技术有没有出口海外？液冷方面的营 收有多少？ （记者 张明双） ...

北京商报讯（记者 陶凤 王天逸）12月10日，中科曙光披露投资者关系活动记录表，就市场关注的超节 点640产品订单、适配H200及与英伟达合作等问题作出回应。 中科曙光方面表示，曙光scaleX640依托先进的硬件架构、冷却、供电等技术，集约化程度全球领先， 超节点综合性能国内领先。随着大模型参数规模进一步增大和高通量推理集群化部署，该产品优势将更 加突出，具备广阔市场前景。此外，曙光scaleX640超节点采用AI计算开放架构，支持市场上主流的国 产和国际AI加速卡，用户可按需选择加速芯片，实现"软硬协同、生态兼容"的AI计算解决方案。 ...

公司近期重大事件 - 摩尔线程将于12月19日至20日在北京举办首届MUSA开发者大会（MDC 2025）[1] - 公司创始人、董事长兼CEO张建中将在大会上首次系统阐述以MUSA为核心的全栈发展战略与未来愿景[1] - 大会将发布新一代GPU架构，并推出涵盖产品体系、核心技术及行业解决方案的完整布局[1] 公司市场表现 - 摩尔线程于12月5日在科创板上市，成为“国产GPU第一股”[4] - 上市首日，公司股价一度上涨超过500%，冲高至688元/股，收盘时上涨425.46%至600.5元/股[4] - 按上市首日收盘价估算，中一签（假设为500股）的投资者浮盈约24.31万元[4] - 截至12月9日收盘，公司股价进一步上涨5.73%，报628.31元/股，总市值超过2950亿元[4] 公司技术与发展规划 - 新一代GPU架构及相关完整布局将在MDC 2025大会上发布[1] - 公司将分享在AI计算、图形渲染、科学计算及多场景融合中的落地实践、生态进展与前瞻思考[1]

公司战略与产品发布 - 摩尔线程将于12月19日至20日在北京举办首届MUSA开发者大会 这是国内首个聚焦全功能GPU的开发者盛会[1][2] - 公司创始人兼CEO张建中将首次系统阐述以MUSA为核心的全栈发展战略与未来愿景[1][2] - 大会将重磅发布新一代GPU架构 并推出涵盖产品体系 核心技术及行业解决方案的完整布局[1][2] 大会核心内容与议题 - 大会主论坛将聚焦驱动行业数智化转型的核心引擎——智能算力[1][2] - 公司将分享在AI计算 图形渲染 科学计算及多场景融合中的落地实践 生态进展与前瞻思考[1][2] - 大会设立超过20场技术分论坛 议题覆盖智能计算 图形计算 科学计算 AI基础设施 端侧智能 具身智能 开发者工具与平台等关键领域[1][3] 生态建设与活动 - 公司将联合众多生态伙伴 共同打造超过1000平方米的沉浸式“MUSA嘉年华”[2][4] - 大会旨在推动前沿技术与产业实践的深度融合[1][3] - 大会以“创造 链接 汇聚”为核心理念 直面技术自立自强与产业升级的时代命题[1][2]

公司战略与产品发布 - 公司将于12月19日至20日在北京举办首届MUSA开发者大会，这是国内首个聚焦全功能GPU的开发者盛会 [1] - 大会主论坛将聚焦智能算力，公司创始人兼CEO将首次系统阐述以MUSA为核心的全栈发展战略与未来愿景 [1] - 公司将重磅发布新一代GPU架构，并推出涵盖产品体系、核心技术及行业解决方案的完整布局 [1] 技术应用与生态建设 - 公司将分享在AI计算、图形渲染、科学计算及多场景融合中的落地实践、生态进展与前瞻思考 [1] - 大会设立超过20场技术分论坛，议题覆盖智能计算、图形计算、科学计算、AI基础设施、端侧智能、具身智能、开发者工具与平台等关键领域 [1] - 公司将联合众多生态伙伴，共同打造超过1000㎡的沉浸式“MUSA嘉年华” [2]

BPU计算架构如同超一流"交响乐队"，兼具强大运算力与协同能力，为AI计算筑牢硬件根基。在"2025地平线技术生态大会"发布会上，地平线创 始人兼CEO余凯详细回顾了BPU从伯努利架构到纳什架构的技术演进历程——其随自动驾驶技术迭代持续升级，现已全面支持全场景NOA高效支 持交互式博弈。余凯说"科技的浪潮永远滚滚向前，我们不能停歇。"BPU架构不断优化性能，处理复杂场景，从感知到预测，从预测到决策，黎 曼架构将不断逼近世界真相，走向通用机器人计算的终极架构。同时，余凯指出， "高维世界的真相是简单的低维流形结构"，这也指引了第四代 BPU的研发方向。会上，他正式发布地平线第四代BPU架构并命名为黎曼(致敬数学家黎曼)，通过高维数据降维提升模型效率，优化算法和架 构，具备算力更强、效率更高、算子更丰富、能效更优的核心优势。第四代BPU黎曼将搭载于征程7系列芯片。 更大算力：关键算子算力性能提升10倍 更多算子：高精度算子支持数量增加超10倍 更高效率：Tensor→Vector 全浮点计算支持 更优能效：面向大语言模型优化设计，能效提升5倍 （原标题：重磅发布！地平线第四代BPU架构：黎曼，定义下一代AI计算新 ...

文章核心观点 - 2025年国产芯片行业呈现新气象，在消费电子、汽车、AI计算及半导体设备材料等多个领域实现显著突破，正从“能用”向“好用”迈进，并从追赶者向引领者跨越 [1][3][27] C端：消费电子与汽车市场突破 - **PC与游戏性能**：雷神科技发布首款面向消费级电竞市场的国产主机“黑武士·猎刃Pro”，搭载海光C86处理器，实测运行《黑神话：悟空》帧率接近300帧，《无畏契约》接近200帧，打破了“国产芯片玩不了游戏”的刻板印象 [2][3][5][7] - **技术路线与生态**：海光信息采用x86指令集实现“原生兼容”，可直接运行Windows系统和主流游戏，是国产高端算力从专用领域向通用消费市场跨出的一大步 [6] - **智能手机芯片**：小米发布首款自研3nm旗舰SoC芯片玄戒O1，采用第二代3nm工艺，集成190亿个晶体管，CPU为10核架构，已搭载于小米15S Pro等旗舰机型 [8] - **存储芯片进展**：长鑫存储发布国产DDR5产品系列，最高速率达8000Mbps，单颗容量24Gb，填补产业链在先进存储标准上的空白 [9][10]；长江存储致态TiPlus7100s固态硬盘顺序读取速度达7400MB/s，写入速度达6900MB/s，参数已达国际竞争水平 [10][11] - **汽车电子渗透**：广汽昊铂GT“攀登版”实现芯片设计100%国产化，智能座舱由瑞芯微RK3588M芯片驱动，具备94K DMIPS通用算力和6TOPS AI算力；音频处理由集成NPU的RK2118M芯片负责 [3][12]；欧冶半导体将于年底量产面向下一代汽车E/E架构的区域控制器主控芯片工布565系列，旨在减少ECU数量，降低整车成本 [13] B端：AI计算与产业链协同 - **市场格局变化**：受出口管制影响，英伟达在中国AI芯片市场份额从95%降至0%，为国产算力厂商留下市场真空 [15] - **厂商业绩反弹**：寒武纪2025年第三季度营收达17.27亿元，同比增长1332.52%，归母净利润5.67亿元，实现净利润转正 [16] - **技术路线转向**：国产厂商集体转向“超节点”技术路线，通过提高集成度以系统级优势弥补单卡算力差距；中科曙光发布scaleX640超节点服务器，单机柜集成640张AI加速卡，算力密度相比传统方案提升20倍 [3][16][17] - **降低算力成本**：铨兴科技推出超显存融合解决方案，使训练DeepSeek-671B大模型的硬件部署成本从约2000万元降至约200万元，降幅达90% [17] - **存储需求转变**：AI算力需求爆发使存储从“成本部件”变为“战略性物资”；机械硬盘交期长达52周，倒逼云端业者转向国产企业级固态硬盘替代 [18][19] - **产业链协同**：半导体产业正从“点状突破”向“链式协同”过渡，下游厂商主动开放供应链，为国产芯片提供量产验证机会 [20] - **研发投入与资金压力**：国产GPU厂商研发投入巨大，摩尔线程2022-2024年累计研发投入38.1亿元，同期累计归母净亏损约50亿元；沐曦股份2022年至2025年第一季度合计研发投入24.66亿元，同期累计归母净亏损32.90亿元；巨大资金压力推动2025年出现IPO冲刺潮 [21] 跋涉“深水区”：设备、材料与工具 - **光刻设备**：芯上微装发运350nm步进式光刻机AST6200，实现核心技术自主可控，服务于功率器件、射频芯片等领域，助力汽车芯片供应链安全 [23][24] - **半导体材料**：恒坤新材自产的SOC和BARC材料在2023年境内市场国产厂商中销售规模排名第一，打破了美日韩厂商的长期掌控 [24] - **测试仪器**：新凯来旗下万里眼公司推出带宽高达90GHz的超高速实时示波器，突破了西方在高端电子测试仪器上的封锁，满足7nm及更先进工艺AI芯片的测试需求 [25] - **EDA工具**：华大九天提出“EDA统一大平台”战略，其全定制设计工具覆盖率已近100%，数字流程主要工具覆盖率接近80% [26]；启云方发布拥有完全自主知识产权的国产EDA软件，支持超大规模电路多人协同设计，已有超2万名工程师使用，能将硬件开发周期缩短40% [26] - **发展阶段判断**：行业专家指出，中国芯片产业策略应是“主动超前研发”，即“预研一代，研制一代，生产一代”，而非等待传统迭代循环 [26]

公司上市与市场表现 - 摩尔线程于科创板正式挂牌上市，发行价为114.28元，股票代码688795，截至发稿时股价已涨至620元/股，较发行价上涨442.53% [2] - 公司总股本为47002.8217万股，当前市值已突破2800亿元，达到2914.17亿元 [2][3] 公司业务与技术 - 公司成立于2020年，以全功能GPU为核心产品，致力于为全球提供加速计算基础设施和一站式解决方案，支持各行各业的数智化转型 [6] - 基于完全自主研发的MUSA统一系统架构，公司实现了单芯片架构同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码的技术突破 [6] - 公司已成功推出四代GPU架构和智能SoC，覆盖AI智算、云计算和个人智算等领域 [27] - 2021年至2024年，公司分别发布了基于MUSA架构的苏堤、春晓、曲院、平湖四代GPU芯片 [28][29] - 2025年，公司GPU产品成为国内率先原生支持FP8计算精度的方案之一，并实现了对DeepSeek多个开源项目的适配与支持 [30] 研发投入与财务状况 - 2022年至2024年，公司研发投入分别为11.16亿元、13.34亿元和13.59亿元，三年累计投入38.10亿元 [20] - 最近三年累计研发投入占同期累计营业收入的比例高达626.03% [20] - 截至2025年6月30日，公司共有员工1122人，其中研发人员873人，占比77.81% [21] - 2022年、2023年、2024年及2025年上半年，公司营业收入分别为4608.8万元、1.24亿元、4.38亿元和7.02亿元 [22][23] - 同期，公司净亏损分别为18.4亿元、16.73亿元、14.92亿元和2.71亿元，亏损幅度有所收窄 [22][23] - 公司预计最早可在2027年实现整体盈利 [23] 核心团队 - 公司核心管理和技术团队汇聚了多位具有英伟达背景的资深人士 [14] - 创始人兼董事长张建中，联合创始人周苑曾在英伟达任职16年，联合创始人张钰勃博士曾任英伟达GPU架构师，联合创始人王东曾任英伟达销售总监，副总经理宋学军曾任英伟达高级销售经理，副总经理杨上山曾任英伟达GPU架构师 [15] 上市进程与募资 - 公司科创板IPO申请于6月30日获受理，9月26日经上市委审议通过，10月30日获证监会注册批准，从受理到过会仅用时88天 [8][10][11] - 此次IPO计划募集80亿元资金，是年内A股过会项目中募资规模最大的项目，也是年内半导体领域最大规模的IPO [12] - 募集资金将主要用于新一代自主可控AI训推一体芯片、图形芯片、AI SoC芯片等核心产品的研发 [12] 行业竞争与生态建设 - 全球集成电路行业呈现被英伟达、AMD等国外头部厂商垄断的局面，国内厂商在技术积累、产品性能等方面仍需持续提升 [31] - 专家指出，国产GPU想打破垄断，最关键的是构建软件生态，硬件可以通过资金与人力快速迭代，而生态需要时间沉淀 [34] - 公司围绕MUSA统一系统架构和软件平台，致力于构建完善且易用的国产GPU应用生态，MUSA对CUDA具备优良的兼容性，并通过MUSIFY自动化移植工具帮助开发者高效移植应用 [35] - 公司还提供MUSA SDK，推动开源软件发展，并建立摩尔学院为开发者提供平台 [36] 市场前景与商业化 - 专家认为，摩尔线程的上市标志着国产GPU已进入“商业化验证阶段”，只要客户愿意买单且能持续复购，就是清晰的商业化落地 [32] - 在资本市场上，对具备战略意义的硬科技企业普遍更宽容，估值方式以成长性作为主要锚点，盈利不是短期考核重点 [32] - 进入企业级市场，竞争逻辑变得更加复杂，在封闭环境中企业优先看能耗比和综合性价比，在开放生态里软件兼容性则是关键 [39] - 国产GPU在算力、渲染、数字孪生、工业建模、视频制作等多个场景中已经开始落地，行业竞争已从概念验证进入真实能力比拼阶段 [39]

行业投资评级 - 增持（维持）[5] 报告核心观点 - 太空算力与卫星产业共振开启，AI计算需求爆发与火箭发射成本下降共同驱动太空数据中心发展[1][2][3] - 全球科技巨头（英伟达、SpaceX、谷歌）及中国积极布局太空计算基础设施，预计未来4-10年将实现规模化部署[1][2][3][22][23] - 太空算力可解决地面能源限制（电力、散热、空间），成本效益有望超越地面数据中心[1][2][10] 全球太空算力布局进展 - **英伟达与Starcloud合作** - Starcloud-1卫星（60公斤）搭载H100 GPU进入350公里超低轨道，实时处理地球观测数据[1][9] - Starcloud-2任务将搭载Blackwell GPU和H100，提供7千瓦算力，2027年计划发射100千瓦卫星[1][11] - 预计2030年代初建成40兆瓦太空数据中心，成本与地面持平[1][11] - **SpaceX星链计划** - 马斯克预测未来4-5年太空AI部署成本将低于地球，因太阳能和辐射冷却优势[2][14] - AI算力需求达200-300吉瓦（甚至1太瓦），远超美国总发电量（490吉瓦）[2][14] - 目标通过星舰每年部署100GW数据中心[2][14] - **谷歌太阳捕手计划** - 2027年初发射两颗搭载自研TPU芯片的测试卫星，构建太空计算互联网络[3][18] - **中国太空计算进展** - 2025年5月发射全球首个千星规模“体体计算星座”，总算力达1000 POPS[4][22] - 单星算力提升至744 TOPS（较T级提升10-100倍），星间通信速率100Gbps[4][22] - 北京“辰光一号”试验卫星计划5年内建成太空算力中心，2030年算力达40万P（相当于全国地面数据中心总和）[23] 行业驱动因素 - **能源与成本压力**：2030年全球数据中心耗电量相当于日本全国用电量，地面资源受限[10] - **政策支持**：中国出台《商业航天发展行动计划（2025-2027）》，设立国家基金推动产业链发展[21] - **技术突破**：火箭发射成本下降（如SpaceX星舰）、星载算力从T级跃升至P级[1][4][22] 建议关注标的 - 普天科技、顺灏股份、中国卫星、海格通信、上海瀚讯等[4][24]

谷歌TPU进展与行业影响 - 谷歌第七代张量处理单元（TPU）“Ironwood”近期行业关注度加速上升，主要得益于Gemini 3模型的成功发布及Meta可能采用TPU的猜测 [1] - 第七代Ironwood TPU相较于第六代Trillium，性能/能效比提升2倍，并用于训练目前全球领先的多模态与推理模型Gemini 3 [2] - 市场猜测Meta考虑从2027年开始斥资数十亿美元购买谷歌TPU，同时Anthropic承诺从2026年起使用多达100万块TPU [2] 半导体制造格局与台积电角色 - 台积电目前是谷歌TPU及其ARM架构Axion CPU的主要制造商，推测Ironwood TPU使用台积电N3制程 [3] - 台积电先进节点（7nm及以下）产能“仍然比主要客户的预期需求少约三倍”，同时英伟达持续要求额外产能 [3] - 台积电预计由于强劲需求“未来每年销售额将持续创下新高” [3] 英特尔代工服务（IFS）的潜在机遇 - 谷歌TPU需求增长可能推动制造布局分散，为英特尔代工服务创造潜在机会，已有猜测谷歌考虑在TPUv9中采用IFS的先进封装技术 [4] - 由于台积电CoWoS产能限制，英特尔的Foveros和EMIB先进封装技术自去年以来已成为有利替代方案，且该业务已实现独立盈利 [4] - 英特尔代工服务在美国的广泛产能符合谷歌对地域和产能多元化的需求，类似特斯拉与三星达成1650亿美元协议在美生产AI芯片的做法 [5] - 英特尔代工服务已获得合同，将在美国基于18A制程节点制造微软的下一代定制“Maia 2”AI处理器 [5] 英特尔产品部门的战略定位 - 谷歌TPU的势头对英特尔产品部门聚焦推理和成本优化型计算的AI路线图有利 [6] - 英特尔即将推出的“Crescent Island”AI处理器针对推理工作负载优化，计划明年开始发货 [7] - 英特尔产品部门成立“Central Engineering Group”以构建新ASIC和设计服务业务，应对由博通和迈威尔科技主导的定制ASIC市场机遇 [7] - 英特尔与英伟达的合作验证其定制能力，将部署定制至强CPU用于英伟达下一代系统，并开发集成到英伟达RTX GPU中的x86 SoC [7] 定制ASIC行业趋势与英特尔前景 - 日益严峻的功耗限制提升行业对“每美元每瓦特效能”的需求，有利于谷歌TPU等定制ASIC的采用 [9] - 结合英伟达AI处理器的供应限制，环境越来越有利于定制AI加速器的采用，这强化了英特尔产品部门面临的顺风 [9] - 市场对定制ASIC的强劲需求及谷歌TPU的突破，增加了英特尔产品部门和代工部门获得外部合作机会的可能性，可能实质性地提升公司增长前景 [10] - 英特尔在近期与英伟达合作后，处于更有利地位与超大规模供应商合作，其执行转型战略的能力已成为可信的估值重估催化剂 [10]