核心观点 - 报告为量化周报，通过分析撤单行为识别机构与个人投资者交易活动，跟踪了特定时间段内热门概念与行业的机构参与度、参与增速以及个人与机构参与的分歧程度 [1][7][27] - 核心观察显示，在热门概念中，PEEK材料、机器视觉等机构参与占比领先，而GPU、ASIC芯片等机构参与增速最快，黄金珠宝等概念则出现明显的个人与机构参与行为分化 [1][8][17] - 在行业层面，机械、电子等行业机构参与占比靠前，电子、建材等行业机构参与增速最高，而石油石化、煤炭等行业则出现显著的个人-机构参与分歧 [2][21][22][25] 热门概念机构参与情况跟踪 - **机构参与占比**：本周机构参与占比最高的热门概念指数包括PEEK材料指数（9.07%）、机器视觉指数（8.71%）和高送转预期指数（8.68%），其中PEEK材料指数的机构参与占比达到近20周最高位 [8] - **机构参与增速**：本周机构参与增速最高的热门概念为GPU指数、ASIC芯片指数和半导体设备指数，而航空运输精选指数、华为鸿蒙指数与流感指数的机构参与降幅靠前 [1][14] - **个人-机构参与分歧**：本周个人-机构参与分歧程度最高的热门概念包括黄金珠宝指数、稀土永磁指数和航空运输精选指数，其中黄金珠宝指数在最后一个交易日（2026.01.30）出现明显分化，个人参与水平显著下降，机构参与水平小幅回升 [1][17] 行业机构参与情况跟踪 - **机构参与占比**：本周机构参与占比最高的行业为机械（7.48%）、电子（7.28%）和轻工制造（6.87%）[21] - **机构参与增速**：本周机构参与增速最高的行业为电子（10.45%）、建材（2.45%）和基础化工（2.31%），而石油石化、交通运输与医药行业的机构参与降幅靠前 [2][22][23] - **个人-机构参与分歧**：本周个人-机构参与分歧程度最高的行业为石油石化（分歧值18.20%）、煤炭（10.11%）和传媒（8.99%）[25] 方法论与数据筛选 - **机构/个人识别方法**：报告基于订单下单-撤单时间差的分布特征识别算法交易行为，将符合典型算法交易时间特征的撤单标记为“机构撤单”，其余视为“个人撤单”[27] - **热门概念筛选规则**：跟踪的概念指数需满足成分股主要为A股、成分股数量在10至100之间、过去一年成分股调整频率不高、且平均市值不低于中证1000成分股市值下限等条件 [28][29]

燧原科技IPO与经营状况 - 燧原科技科创板IPO申请获受理，计划融资60亿元，是“国产GPU四小龙头”中最后一家冲刺IPO的公司 [3][48] - 公司深耕云端AI训练与推理，主要营收来自AI加速卡及模组，报告期内该业务营收占比从40%升至近77% [3][8][53] - 报告期内（2022年至2025年前三季度），公司营收分别为0.90亿元、3.01亿元、7.22亿元、5.40亿元，净利润分别为-11.16亿元、-16.65亿元、-15.10亿元、-8.88亿元，累计亏损约51.79亿元 [14][60] - 同期累计研发投入44.19亿元，占累计营收约16.53亿元的近270%，研发投入占比常年维持在160%以上 [4][15][48][61] - 公司毛利率波动明显且持续低于行业平均，报告期内分别为78.07%、22.60%、30.59%、36.23%，而同期行业平均毛利率为35.77%、57.47%、56.97%及62.86% [9][10][54][55][56] - 公司预计最早于2026年达到盈亏平衡点 [17][63] 客户与股东结构 - 公司营收高度依赖腾讯，对腾讯科技（深圳）的销售占比从2022年的8.53%大幅升至2025年三季度末的71.84% [21][67] - 报告期内，对前五大客户的销售金额占营收比例均超过92% [21][67] - 创始人及实际控制人赵立东、张亚林合计控制公司28.1357%的股权，腾讯科技及其关联方持股20.26% [19][65] 财务状况与运营 - 因业务扩张及战略性备货，公司存货规模逐年上升，报告期各期末分别为3.11亿元、2.61亿元、9.79亿元和11.48亿元 [22][68] - 应收账款规模随之增长，报告期各期末账面余额分别为0.83亿元、2.47亿元、5.18亿元和4.24亿元，占各期营收比例约在71.7%至92%之间 [22][68] - 经营活动产生的现金流量净额持续为负，2022年至2025年9月末分别为-9.87亿元、-12.09亿元、-17.98亿元和-7.70亿元 [23][69] 国产AI芯片行业格局 - 全球云端AI芯片市场长期由英伟达主导，2024年其在中国加速计算芯片市场份额达70%，出货量超190万片 [24][70] - 国产厂商中，华为昇腾以64万片出货量领跑，昆仑芯、天数智芯、寒武纪、沐曦、燧原科技出货量分别为6.9万、3.8万、2.6万、2.4万、1.3万片 [24][70] - 2025年中国AI加速器市场中，华为与英伟达各占40%市场份额，规模均超100亿美元，合计占据近八成市场 [30][76] - 国内AI芯片/GPU厂商超过30家，行业整体仍处于发展初期 [4][25][49][71] 技术路径与竞争策略 - 国产AI芯片厂商分化为“革命派”与“兼容派”两大技术阵营 [4][29][49][75] - “革命派”（如华为昇腾、寒武纪、燧原科技、昆仑芯）自建独立软件生态，与英伟达CUDA不兼容 [29][75] - “兼容派”（如海光信息、摩尔线程、沐曦股份、天数智芯、壁仞科技、平头哥）选择兼容CUDA生态以降低客户迁移成本 [5][29][50][75] - 行业竞争已进入“能否用好芯片”的第二阶段，软件生态成熟度、客户业务契合度及总拥有成本成为核心竞争指标 [34][80] 同业公司对比与资本市场表现 - 多家国产GPU公司近期密集上市，包括已在科创板上市的海光信息、寒武纪、摩尔线程、沐曦股份，以及在港股上市的壁仞科技、天数智芯 [35][81] - 截至2026年1月26日，A股头部公司市值显著高于港股，海光信息、寒武纪、摩尔线程、沐曦股份市值分别约6340亿元、5480亿元、2830亿元和2280亿元，而港股的壁仞科技、天数智芯市值分别约735亿元和430亿元 [36][82] - 已上市新股股价波动剧烈，例如摩尔线程股价较最高点下跌约36%，市值减少约1590亿元；沐曦股份股价较上市首日最高点下跌约36.2%，市值缩水约1035亿元 [38][84] - IPO热潮持续，除燧原科技外，百度旗下昆仑芯已提交港股上市申请，阿里考虑将平头哥分拆IPO [2][40][47][86] 同业经营与财务分化 - 寒武纪在2025年实现关键盈利转折，前三季度营收达46.07亿元（同比激增2386.38%），归母净利润16.05亿元，毛利率从2024年的48%提升至2025年上半年的62% [42][88] - 多数同行仍处亏损阶段：沐曦股份预计2026年盈亏平衡；摩尔线程预计2027年盈利；燧原科技预计最早2026年扭亏；天数智芯与壁仞科技尚未明确盈利时间表 [44][90] - 为抢占市场，主要GPU厂商存货规模显著增长，例如寒武纪存货从2024年底的17.74亿元增至2025年三季度末的37.3亿元 [31][32][77][78]

IPO基本信息 - 2026年1月22日，燧原科技科创板IPO获受理，成为2026年A股首单获受理的IPO [1] - 公司计划公开发行融资60亿元，保荐机构为中信证券，募集资金拟用于产品研发迭代、业务拓展及供应链安全 [3] - 公司于2024年8月首次提交IPO辅导备案，辅导机构为中金公司；2025年11月更换辅导机构为中信证券，之后不足3个月即提交IPO申请 [5] 公司背景与行业地位 - 燧原科技成立于2018年3月，是“国产GPU四小龙”中成立最早但IPO最晚的公司 [3] - “国产GPU四小龙”包括：摩尔线程（2025年12月5日科创板上市）、沐曦股份（2025年12月17日科创板上市）、壁仞科技（2026年1月2日港股上市）以及燧原科技 [3][12] - 公司定位为云端AI训练和推理产品研发，涵盖智能加速卡、大模型一体机、高密度服务器、智算集群等，与其他三家定位GPGPU或全功能GPU的公司形成差异化 [13] - 公司愿景是成为“通用人工智能基础设施领军企业”，自研迭代了四代架构5款云端AI芯片，构建了从芯片到软件平台的完整产品体系，已成为我国云端AI芯片领军企业之一 [6][7] 募投项目与资金用途 - 募集资金60亿元将主要用于三个项目：基于五代AI芯片系列产品研发及产业化项目（拟投入募集资金15.03亿元）、基于六代AI芯片系列产品研发及产业化项目（拟投入募集资金11.97亿元）、先进人工智能软硬件协同创新项目（拟投入募集资金33.00亿元） [4][5] - 募投项目旨在对标国际厂商高端产品性能，保障我国人工智能产业对高质量AI算力的长期需求 [4] 技术与产品实力 - 硬件方面，公司拥有原创自主架构的GCU-CARE加速计算单元和GCU-LARE片间高速互连技术，具有编程灵活性高、深度支持AI大模型高并行度加速计算等优势 [9] - 软件方面，公司未跟随英伟达CUDA生态，自研了全栈AI计算及编程软件平台“驭算TopsRider” [9] - 截至2025年9月末，公司已获得境内发明专利262项，承担10余项国家及地方科技攻关项目，参与了41项AI芯片与智算系统的关键国家及行业标准制定 [10] - 公司产品已在广泛的互联网AI场景中大规模商用，为基于传统AI模型到AI大模型的国民级互联网应用提供AI算力支撑 [14] 财务与经营数据 - 营业收入快速增长：2022年9010.38万元，2023年3.01亿元，2024年7.22亿元，2025年前三季度5.40亿元；2022年至2024年营收复合增长率达183.15% [9] - 公司仍处于净亏损状态：2022年净亏损11.16亿元，2023年净亏损16.65亿元，2024年净亏损15.10亿元，2025年前三季度净亏损8.88亿元 [9] - 资产规模持续增长：截至2025年9月30日，资产总额为48.89亿元，归属于母公司所有者权益为33.74亿元 [9] - 2024年，公司AI加速卡及模组销售量达3.88万张，对应中国AI加速卡市场份额约1.4%，在国内其他AI芯片厂商中位居前列 [9] 股东背景与估值 - 公司股东阵容强大，包括国家集成电路产业投资基金（大基金）、腾讯、武岳峰资本、国方金浦、上海国投、红点中国、美图公司等 [10] - 公司最后一轮融资后估值超过200亿元 [10] 行业格局与发展趋势 - 全球云端AI芯片行业呈现英伟达独大格局，2024年其AI加速卡市场份额约为76% [13] - 中国本土云端AI芯片厂商主要分为两类：以华为海思、寒武纪、燧原科技为代表的非GPGPU架构厂商，以及以摩尔线程、沐曦股份、天数智芯和壁仞科技为代表的GPGPU架构厂商 [13] - AI算力竞争趋势已从单点性能提升转向系统集群方案，公司需要与产业链伙伴开放共建 [14]

行业与公司 * 行业：人工智能（AI）与计算硬件行业，特别是AI Agent、大模型推理、AI服务器和通用计算服务器领域 [1][2][4][21] * 公司：提及的技术与架构供应商包括英特尔、AMD、ARM、英伟达 [22][23] 核心观点与论据：AI Agent发展对CPU需求的影响 * **Agent数量增加直接推高CPU需求**：每个Agent执行任务时都需要复杂的数据处理和逻辑调度，多Agent系统的任务分配、通信协调和工具调用冲突处理也需要大量计算资源 [1][4] * **CPU用量增长介于线性与指数之间**：增长幅度取决于复杂长程任务的占比，未来几年用量可能接近2倍、4倍的增长，但不会完全达到指数级 [2][12] * **任务特性是影响CPU负载的核心变量**：长时任务（如2-4小时）对CPU负载影响大，而短时频繁任务影响较小 [1][6] 大模型的记忆能力是关键，记忆能力增强（如从1-2小时延长至1-2天）会提升长程任务占比，从而增加CPU需求 [6][7] * **AG类任务对CPU负载非常重**：用户输入约1,000个token，输出1,000-5,000个token，但中间计算过程可能消耗20万至50万个token，导致任务消耗比以往多10倍以上，甚至增长50至100倍 [11] 让AG承担更多实际工作的关键是连续工作的记忆能力，中断会导致效率下降 [11] * **虚拟机技术变化增加CPU需求**：现代AI集群中的虚拟机更注重硬件资源绑定，要求快速启停（1秒内启动）并具备常驻状态或标记点，这使得虚拟机与特定数量的物理核强绑定，增加了对高性能、高数量CPU的需求 [1][5] 核心观点与论据：CPU在AI计算中的角色与优化 * **CPU在大模型推理中起辅助作用**：在预填充阶段，CPU负责处理用户输入文本（规范化、分词等），将其转换为GPU可接受的格式 [2] CPU擅长处理数据搬运、多模态数据协调、集群硬件调度等逻辑密集型任务 [2] * **CPU在Agent推理中作用更为重要**：Agent实现从决策到执行的闭环需要复杂的逻辑引擎来调用工具、拆分需求、任务规划等，这些主要由CPU完成 [2] 例如分析公司股票，需要获取财报、计算指标并生成报告 [2] * **新技术（如Deepseek、Anagram）优化计算，部分工作负载向CPU转移**：这些技术引入类似字典的机制，利用CPU完成部分计算，减少GPU负担，优化了prefill阶段的输入文本处理，提升了查询效率和模型记忆能力 [1][10] * **CPU可用于小语言模型的推理和训练**：原理是将大模型量化到较低比特级别（如INT8或INT4），并将GPU算子转换为适用于CPU运行，但受限于并行能力，通常适用于端侧或边缘侧的小型设备，支持几个B或几十个B的小模型 [18] * **CPU对GPU的高性价比替代目前不现实**：在AI服务器中GPU不可或缺，普通CPU服务器无法替代GPU，在云计算等高复杂度场景仍需依赖GPU [12] 当前趋势是通过补齐AI服务器中的短板来提升性能，而非直接替代 [12] 核心观点与论据：硬件架构与性能考量 * **单个CPU核心支撑的Agent数量有限**：对于观看视频等轻量任务，一个核心可支撑2到5个Agent；对于编代码等稍复杂任务，一个核心可能只能支撑1到2个Agent [9] 随着Agent工作时间变长，每个核心能支撑的Agent数量减少 [9] * **当前瓶颈在于缓存容量，而非核心数量与频率**：L1、L2、L3缓存容量受限，需要通过更新解决，更重要的是增加CPU整体数量，并同步提升IO接口等硬件性能 [13] * **X86架构在软件生态兼容性上目前占优**：在创建虚拟机、调用底层编译器、控制浏览器内容通信等与Agent相关的应用中，X86表现更佳 [14] ARM架构在特定消费终端或移动设备生态中有其优势 [14] * **内存与存储管理增加CPU需求**：DRAM和SSD的冷热数据存储涉及数据通信，大模型需要适应不同存储逻辑和处理基于注意力机制的数据存储，这需要大量CPU计算资源 [2][15] 随着存储设备增加，大量数据的填充、截断、分散到不同设备，以及GPU服务器与其他系统间的数据传输，都需要CPU进行逻辑密集型处理 [17] * **数据向量化操作增加CPU需求**：将数据塞入GPU前需要通过向量化操作优化效率，这些操作通常由CPU完成，拉动对CPU数量和性能的需求 [16] 其他重要内容：市场、优化挑战与服务器趋势 * **高并发场景对CPU优化构成挑战**：即使单个简单任务占用资源极少，但若集中在短时段内（如午间外卖高峰），高并发性导致整体压力大，优化空间有限 [19] 用户规模增长时，CPU性能优化存在上限，优化可能提升60%效能，但在用户集中高峰期，提升比例可能降至40%左右 [20] * **通用计算服务器与AI服务器存在设计区别**：通用计算服务器主要挂载更多存储，而AI服务器因显卡占据空间，存储相对较少 [21] * **CPU供应稳定，主流厂商优势明显**：尽管市场有多个供应商，但在选择通用计算服务器时，稳定性和生态系统是关键，英特尔和AMD凭借成熟技术和生态占据市场主导地位 [22] 通用计算服务器已非常成熟，未来发展趋势仍将注重稳定性、性能及与现有生态的兼容性 [23]

公司业绩与财务表现 - 公司预计2025年度实现营业收入14.5亿元到15.2亿元，同比增长230.70%到246.67% [1] - 公司预计2025年度归属于母公司所有者的净利润亏损9.5亿元到10.6亿元，亏损同比收窄34.50%到41.30% [1] - 公司2025年上半年归母净利润为-2.71亿元，2022年至2024年归母净利润分别为-18.94亿元、-17.03亿元和-16.18亿元 [3] - 公司表示业绩增长得益于AI产业蓬勃发展及市场对高性能GPU的强劲需求，产品竞争优势扩大，推动收入与毛利增长 [1] - 公司仍处于持续研发投入期，保持高研发投入，尚未盈利且存在累计未弥补亏损 [1] - 公司预计若研发与市场拓展顺利，最早可在2027年实现合并报表层面的盈利 [3] 公司业务与产品 - 公司坚持“全功能GPU”发展路径，其自主研发的MUSA架构能同时支持AI计算、图形渲染、物理仿真、视频编解码及科学计算等多种负载 [2] - 公司当前收入主要来源于四大领域：AI智算、专业图形加速、桌面级图形加速及SoC相关业务 [3] - AI智算产品（包括集群、板卡与一体机）已成为公司绝对收入支柱，2024年及2025年上半年收入占比分别达77.63%和94.85% [3] - AI智算产品显著增长主要得益于市场对大模型训练、推理部署及GPU云服务需求的集中释放 [3] - 公司成功推出旗舰级训推一体全功能GPU智算卡MTT S5000，性能达市场领先水平并已实现规模量产 [4] - 基于MTT S5000构建的大规模集群已完成建设并上线服务，可高效支持万亿参数大模型训练，计算效率达到同等规模国外同3代系GPU集群的先进水平 [4] 行业背景与市场 - 中国算力规模从2020年的136.20 EFLOPs增长至2024年的617.00 EFLOPs，预计到2029年将达到3,442.89 EFLOPs，预测期年均复合增长率达40.0% [2] - 全球GPU市场规模预计在2029年将达到36119.74亿元，其中中国GPU市场规模在2029年将达到13635.78亿元 [2] - 中国GPU市场在全球的占比预计将从2024年的30.8%提升至2029年的37.8% [2] - GPU因其强大的并行计算能力，成为人工智能的“最强大脑” [2] 公司基本情况 - 公司被称为“中国版英伟达”，成立于2020年，于2025年12月5日在科创板上市 [2] - 区别于聚焦GPGPU路线的天数智芯与壁仞科技，公司产品覆盖从消费级显卡到数据中心的广泛应用场景 [2] - 与部分国际巨头相比，公司在综合研发实力、核心技术积累、产品客户生态等方面仍存在一定的差距 [4]

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]

公司业绩与财务表现 - 2025年全年营收预计为14.50亿元至15.20亿元，同比增长230.70%至246.67% [1] - 2025年归母净利润预计为9.5亿元至10.6亿元，同比收窄34.50%到41.30% [1] - 2025年扣非后预计亏损10.40亿元至11.50亿元，同比收窄29.59%到36.32% [1] - 公司称业绩增长得益于AI产业蓬勃发展及市场对高性能GPU的强劲需求，推动收入与毛利增长，整体亏损幅度同比收窄 [1] - 公司目前仍处于持续研发投入期，尚未盈利且存在累计未弥补亏损 [1] - 截至1月21日收盘，公司股价报627.3元/股，较上个月高点回落33%，但市值依然接近3000亿元 [1] 市场地位与竞争格局 - 公司市值接近3000亿元，继续领先刚上市的沐曦股份（2406亿元）、壁仞科技（859亿港元）和天数智芯（446亿港元）等GPU企业 [1] - 根据Bernstein Research报告，预计2025年英伟达和华为在中国AI加速器市场各占据40%份额，其余厂商中最高的是海光和平头哥，各占据4% [2] - 预计2026年华为在中国AI加速器市场份额将提升到50%，英伟达受产品禁售影响或将降至8%，AMD升至12%，海光提升到8%，寒武纪升至9%，摩尔线程、昆仑芯、沐曦股份和壁仞科技等处于1%-3%的位置 [5] - 公司确立了国内稀缺的“AI+图形”双轮驱动定位，其全功能GPU单芯片是国内唯一功能可对标英伟达的全国产GPU [2] - 包括公司在内的初创国产GPU企业都还处于研发投入期，尚无法与英伟达和华为等头部企业的收入规模相提并论 [2] 技术研发与产品进展 - 公司依托MUSA架构（元计算统一系统架构） [2] - 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 [2] - 2022年至2025年上半年，公司累计研发投入金额超43亿元，作为对比，寒武纪2024年的研发投入是10.7亿元 [3] - 基于第四代GPU架构“平湖”的全功能GPU智算卡MTT S5000性能已达市场领先水平，并实现了规模量产 [5] - MTT S5000万卡集群浮点运算能力达10Exa-Flops，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% [5] - 上个月公司公布第五代GPU架构“花港”，支持FP4到FP64的全精度计算 [5] - 未来将基于“花港”架构推出高性能AI训推一体“华山”芯片和专攻高性能图形渲染的“庐山”芯片 [5] - 一同被提到的还有夸娥万卡智算集群，以及其支撑万亿参数模型训练的工程化能力与可靠性 [5] 生态建设与应用验证 - MUSA架构及软件栈在追求原生创新的同时，也致力于兼容国际主流GPU应用生态，降低开发者的迁移成本 [6] - 公司联合硅基流动，基于MTT S5000完成了对DeepSeek-V3 671B满血版的深度适配与性能测试，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 [6] - 2026年1月，依托MTT S5000千卡智算集群，公司联合智源研究院完成具身大脑模型RoboBrain 2.5的全流程训练，行业内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] 行业特征与公司战略 - GPU行业具有行业壁垒高、重研发投入、研发周期长等特征，其发展需跨越芯片设计、软件适配、应用场景落地等诸多考验，对企业全栈研发能力要求极高 [3] - 公司宣布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] - 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]

市场整体表现 - 2026年1月21日A股主要指数悉数上涨，上证指数涨0.08%收于4116.94点，深证成指涨0.70%收于14255.13点，创业板指涨0.54%收于3295.52点，科创50指数表现突出，上涨3.53%收于1535.39点 [1] - 市场呈现涨多跌少格局，全市场3095只个股上涨，2195只个股下跌，180只个股收平 [1] - 沪深两市合计成交额为26006亿元，较前一交易日缩量1770亿元 [1] 行业板块表现 - 申万一级行业涨多跌少，有色金属板块领涨，涨幅为2.79%，其次是电子板块涨2.62%，机械设备板块涨1.50%，钢铁板块涨1.39%，建筑材料板块涨1.35% [1] - 跌幅居前的行业为银行板块跌1.58%，煤炭板块跌1.57%，食品饮料板块跌1.53% [1][10] 概念板块表现 - 涨幅居前的概念板块包括GPU、先进封装、稀有金属精选、锂矿、黄金珠宝、电路板、铜产业、光模块(CPO)、HBM、模拟芯片、小金属、ASIC芯片、覆铜板、半导体精选、汽车芯片 [2] - 回调的概念板块包括央企银行、饮料制造精选、白酒 [11]

市场整体表现 - A股三大指数集体收涨，沪指小幅收涨，深成指涨0.7%，创业板指涨0.54% [1] - 沪深两市成交额2.62万亿元，较上一个交易日缩量1805亿元 [1] - 全市场超3000只个股上涨 [1] 半导体与AI算力产业链 - 半导体、AI算力产业链集体爆发，GPU、先进封装概念全天高开高走 [1] - 华天科技、龙芯中科、至正股份等十余股涨停 [1] - 光刻机指数持续走强，芯碁微装大涨16%，江化微涨停，茂莱光学、华懋科技、晶瑞电材等多股涨幅居前 [1] - A股芯片股掀涨停潮 [1] 贵金属与资源板块 - 黄金股掀涨停潮，四川黄金、招金黄金涨停 [1] - 锂矿、铜矿亦涨幅靠前 [1] - 现货黄金日内最高触及4888美元/盎司，直逼4900美元关口 [4] - 沪金期货主力合约突破1100元整数关口，日内涨4.54%，续创历史新高 [4] - 花旗、汇丰银行均预计金价近期或触及5000美元关口 [5] 消费与零售板块 - 饮料、白酒、免税店等板块则跌幅居前 [1] 个股异动 - *ST立方开盘迅速20CM涨停，报0.96元/股，此前1月20日复牌收涨超19% [1] - 康欣新材大幅低开后一度跌停，公司公告跨界半导体，其跨界标的宇邦半导体估值溢价超430%，并收到上交所问询函 [3] 加密货币市场 - 加密货币主要币种多数飘绿，比特币全天震荡，日内下跌1.45%，价格仍处于9万美元下方 [5] - 最近24小时，全球共有超17万人被爆仓，爆仓总金额9.43亿美元（合计人民币66.57亿元） [5]

市场整体表现 - 1月21日A股三大指数集体收涨 沪指小幅收涨 深成指涨0.7% 创业板指涨0.54% [1] - 沪深两市成交额达2.62万亿元 较上一交易日缩量1805亿元 [1] - 全市场超3000只个股上涨 [1] - 主要指数中 科创综指表现最强 上涨2.32% 中证500上涨1.12% 中证1000上涨0.79% 而中证红利指数下跌0.61% [2] 半导体与AI算力产业链 - 半导体、AI算力产业链集体爆发 GPU和先进封装概念全天高开高走 华天科技、龙芯中科、至正股份等十余股涨停 [3] - 光刻机指数持续走强 芯碁微装大涨16% 江化微涨停 茂莱光学、华懋科技、晶瑞电材等多股涨幅居前 [3] - A股芯片股掀起涨停潮 [3] 资源与贵金属板块 - 黄金股掀起涨停潮 四川黄金、招金黄金涨停 [4] - 锂矿、铜矿板块亦涨幅靠前 [4] - 现货黄金价格日内最高触及4888美元/盎司 直逼4900美元关口 [5] - 沪金期货主力合约突破1100元整数关口 日内涨4.54% 续创历史新高 [5] - 花旗和汇丰银行均预计金价近期或触及5000美元关口 [5] 个股异动与事件 - *ST立方在面临强制退市警告和连续三年财务造假指控的情况下 开盘迅速20CM涨停 报0.96元/股 [4] - 康欣新材大幅低开后一度跌停 公司此前公告跨界半导体 标的宇邦半导体估值溢价超430% 并迅速收到上交所问询函 [5] - 加密货币主要币种多数下跌 比特币日内下跌1.45% 价格处于9万美元下方 最近24小时全球超17万人爆仓 爆仓总金额达9.43亿美元 [5] 其他板块表现 - 饮料、白酒、免税店等板块跌幅居前 [4]