大会概况 - 摩尔线程将于2025年12月19日至20日在北京举办首届MUSA开发者大会（MDC 2025）[2] - 大会是国内首个聚焦全功能GPU的开发者盛会，旨在汇聚全球AI与GPU领域开发者，共同探索国产算力突破路径[2] - 大会将全面展示从硬件到软件、从技术到场景的全栈能力与生态进展，推动国产全功能GPU技术扎根千行百业[2] 核心议程与发布 - 主论坛将聚焦智能算力，公司创始人将首次系统阐述以MUSA为核心的全栈发展战略与未来愿景[4] - 主论坛将重磅发布新一代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[4] - 演讲将分享公司在AI计算、图形渲染、科学计算及多场景融合中的落地实践与生态进展[4] 技术专题与生态建设 - 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、具身智能等关键领域[6] - 将设立“摩尔学院”以赋能开发者成长，通过技术共享、资源整合与人才培养，共同构建国产GPU应用生态[6] 沉浸式体验与展示 - 大会将联合生态伙伴打造超过1000平方米的沉浸式“MUSA嘉年华”[8] - 现场设置多元主题展区，内容覆盖AI大模型&Agent、具身智能、科学计算、空间智能等前沿技术领域[8] - 展示将延伸至工业智造、数字孪生、数字文娱、智慧医疗等热门应用场景，通过Live Demo让技术可体验[8] - 具体互动体验包括具身智能（如机械臂/机器狗/机器人）、数字人实时交互与3D建模、国产GPU在游戏等数字文娱中的应用等[12][13][15] 行业应用赋能 - 大会将展示全功能GPU如何深度赋能千行百业[19] - 覆盖的行业应用领域包括智慧农业、工业智造、智慧教育、智慧医疗、智慧出行、专业视觉、互联网及运营商等[21] 公司定位与愿景 - 公司以全功能GPU为核心，致力于向全球提供加速计算的基础设施和一站式解决方案，为各行各业数智化转型提供AI计算支持[26] - 公司目标是成为具备国际竞争力的GPU领军企业，为融合人工智能和数字孪生的数智世界打造先进的加速计算平台[26]

公司IPO发行情况 - 本次发行价格为104.66元/股，发行后总市值约为418.74亿元 [3] - 网下最终发行数量为2282.9081万股，占扣除战略配售后发行数量的70.26%，网上最终发行数量为966.55万股，占比29.74% [1] - 网上发行最终中签率为0.03348913% [1] - 本次发行数量为4010万股，占发行后总股本（40010万股）的10.02% [4] - 发行价格对应的2024年摊薄后静态市销率为56.35倍，低于同行业可比公司平均水平（58.25倍）[3][4] - 发行价格未超出“四数孰低值”（111.3353元/股）[4] - 本次发行是截至目前今年发行价第二高的新股 [4] 公司业务与产品 - 公司是国内高性能通用GPU产品的主要领军企业，是继摩尔线程之后第二家登陆A股市场的国产GPU公司 [7] - 主营业务是研发、设计和销售应用于人工智能训练和推理、通用计算与图形渲染领域的全栈GPU产品，并提供配套软件栈与计算平台 [8] - 主要产品全面覆盖人工智能计算、通用计算和图形渲染三大领域，包括曦思N系列（智算推理）、曦云C系列（训推一体和通用计算）以及正在研发的曦彩G系列（图形渲染）[9] - 基于自主研发的GPU IP与统一架构，产品在通用性、单卡性能、集群性能及稳定性、生态兼容与迁移效率等方面具备较强核心竞争力，综合性能处于国内领先水平 [9] - 打造了自主开放、高度兼容国际主流GPU生态（CUDA）的软件生态体系 [9] 公司市场地位与生态布局 - 与整机服务器、操作系统、运维管理平台、主流AI框架、主流大模型等上下游生态广泛适配，通过深度协同优化为头部大模型分布式推理提供千卡高性能国产算力 [10] - 截至报告期末，公司GPU产品累计销量超过25000颗 [10] - 产品已应用部署于10余个智算集群，算力网络覆盖国家人工智能公共算力平台、运营商智算平台和商业化智算中心，区域横跨北京、上海、杭州、长沙、香港等地 [10] - 产品已率先布局并深度赋能教科研、金融、交通、能源、医疗健康、大文娱等行业应用场景 [10] 公司财务表现 - 2022年度至2024年度，公司实现营业收入分别为42.64万元、0.53亿元、7.43亿元 [10] - 2022年度至2024年度，归属于母公司所有者的净利润分别为-7.77亿元、-8.71亿元、-14.09亿元 [10] 行业背景与可比情况 - 公司所属行业为计算机、通信和其他电子设备制造业（C39）[4] - 发行市销率（56.35倍）低于所属行业T-3日静态市盈率（58.25倍）[4] - 近期上市的同行公司摩尔线程（发行价114.28元/股）上市首日开盘涨幅高达468%，股价一度冲高至688元/股 [5]

联想推出“AI工厂”解决方案 - 公司于12月5日正式发布“联想AI工厂”解决方案 旨在助力企业数据中心从传统“算力中心”向高效“AI工厂”智能化转型 [1] - 该方案核心是构建一套可管理、可复制且支持持续运营的标准化体系 将传统算力中心及孤立AI项目转变为现代化AI流水线 [2] - “AI工厂”以客户数据为“原材料” 通过智能体开发平台与训练引擎处理 最终产出智能体、垂域模型等成熟“产品” [2] 市场背景与需求 - IDC预测2025年中国智能算力规模同比增幅将超40% 全球企业AI支出激增 [2] - 麦肯锡调研显示 92%的企业计划未来三年提升AI投资 仅1%的企业认为已完成“成熟部署” [2] 解决方案的技术与基础设施支撑 - “AI工厂”高效运转依赖于全新升级的“联想万全异构智算平台4.0” 该平台作为“中央调度系统”针对大模型应用全生命周期深度优化 [2] - 公司发布了新一代AI服务器 其单处理器核数较上一代大幅提升 为AI训练与推理提供更强大算力支持 [3] - 公司表示在智能化实践方面拥有充足经验 可以搭建健全产业链和开放体系 “AI工厂”能够广泛赋能外部生态 [2] 已落地的实践案例 - 公司与吉利汽车打造了供应链控制塔系统 [3] - 助力理想汽车工厂实现产品线可视化管理 自动化率达78% [3] - 通过优化流程 使三一重工工厂效率提升超30% [3] - 在与伊利合作中 供应链控制塔系统覆盖了伊利5大核心环节、15个决策节点 [3] - 从深海勘探到智慧文旅 “AI工厂”体系正将算力转化为产业创新动力 [3] 推动行业标准建立 - 公司携手产业伙伴发布了业内首个模型训推服务标准《信息技术算力服务高性能训推服务能力要求》验证成果 [1] - 公司正牵头推动行业“运行轨道”建立 以解决算力服务市场长期存在的性能承诺模糊等核心痛点 [4] - 训推服务标准旨在为AI算力服务定义通用“质量规格” 让企业能清晰、公平地评估和选择算力服务 [4] - 标准为算力服务商提供性能优化指引和服务交付标杆 为AI应用企业（尤其是中小企业）降低技术选型门槛和风险 [4] 行业生态与协同 - 围绕高性能训推产业链 众多上市公司正从硬件、解决方案等不同环节积极布局 [4] - 例如 神州数码旗下子公司推一体机销售增长显著并形成覆盖多场景产品矩阵 烽火通信、中国长城等公司也已涉足训推一体机领域 [4] - 此次发布被视作产业协同实践 头部企业正从技术产品提供商向AI生产范式与产业规则共同制定者演进 [5]

论坛概况与核心主题 - 论坛主题为“智能算力引领大模型创新，多模态智能体驱动产业赋能”，聚焦智能算力基础设施、大模型技术创新、多模态智能体应用等前沿议题 [1] - 论坛旨在搭建交流研讨与开放合作平台，探索人工智能赋能实体经济的创新路径，并期待汇聚真知灼见与产业投资应用 [3] 区域产业发展现状 - 深圳市光明区已集聚人工智能优质企业近百家，相关产业规模超过300亿人民币 [3] 关键基础设施与项目进展 - “鹏城云脑Ⅲ”大科学装置在光明科学城加速推进建设，其落成将助力科学创新与产业技术升级 [1] - 鹏城实验室正发起并推进“中国算力网”计划 [1] 发布的创新科技成果 - 鹏城实验室发布鹏城脑海2.1-开元全开源模型，开源内容包括模型权重、训练数据集及数据处理工具 [5] - 鹏城实验室与深圳市气象局联合发布人工智能预报员助手“阿福”智能体，基于超智数融合体系结构，已为第十五届全国运动会提供气象服务保障 [5] - 琶洲实验室(黄埔)发布国产万卡大模型推理引擎—FenixCOS [5] - 工商银行联创发布基于国产全生命周期大模型工具集的金融智能体等示范应用成果 [5] 合作签约与参与机构 - 鹏城实验室分别与深圳市气象局、琶洲实验室(黄埔)、国家超级计算无锡中心签署合作协议 [7] - 论坛汇聚了鹏城实验室、清华大学、香港大学、琶洲实验室(黄埔)、香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的专家学者进行主旨演讲 [7] - 论坛由深圳市发展改革委员会、市科技创新局、市工业和信息化局、光明区人民政府指导，鹏城实验室、深圳河套学院联合主办 [7]

公司业务澄清与战略方向 - 公司明确未涉及无人机项目 [2] - 公司正积极推进与区域合作伙伴在算力、AI、大数据等领域的战略合作以实现更广泛的服务覆盖 [2] - 公司持续聚焦数字政府、数智教育、智能算力和数据流动领域 [2] 智算业务布局与项目进展 - 公司主要承接算力中心建设项目并涉及算力调度平台开发及企业级容器云平台的快速交付能力构建 [2] - 业务涵盖CPU、GPU等算力的多集群管理和调度 [2] - 公司已成功落地克融云智算中心一期二标段项目和鼓楼智算中心二期建设项目 [2] 资产收购与未来规划 - 公司正在收购数产名商95%的股权 [2] - 数产名商投资建设的智算中心规模为2000P（稀疏算法下） [2] - 收购完成后公司将参与该项目的运营和管理并提供智能算力解决方案 [2]

合作签约核心事件 - 陕西安康市高新技术产业开发区管理委员会与中国智能计算产业联盟在第七届中国超级算力大会上签订战略合作协议 [1] 合作战略意义与定位 - 合作是安康高新区在“东数西算”国家战略实施中迈出的关键一步 [1] - 安康高新区定位为“西算重要生态补位区”，承接东部算力溢出需求并提供数据标注、灾备中心等配套服务 [2] - 合作旨在利用联盟技术与资源优势，加快西部算力枢纽建设并填补秦巴山区算力基础设施空白 [1][2] 安康高新区算力现状与规划 - 安康智算中心已建成2000P智能算力，占陕西省产业化应用智能算力总规模的80% [2] - 该中心在《2025中国高性能计算机性能TOP100排行榜》中位列第13位 [2] - 远期规划通过“1456算力工程”打造20000P智能算力集群，覆盖智慧城市、低空经济等六大核心应用场景 [2] 中国智能计算产业联盟资源 - 联盟汇聚中国科学院计算技术研究所、清华大学、联想集团、中科曙光等数百家科研机构与领军企业 [3] - 联盟在算力技术研发、产业链资源整合及应用案例推广方面具备深厚积累 [3] 合作预期影响 - 合作将实现联盟的技术行业资源与安康高新区的产业基础政策优势深度融合 [3] - 安康有望成为陕南地区规模最大、技术最先进的智能算力核心载体 [3] - 合作将为中国算力产业东西协同、南北互补的格局增添重要一环 [3]

中国智能算力发展核心观点 - 中国智能算力规模全球领先，为人工智能发展提供有力支撑，并成为数字经济新底座 [1] - 智能算力应用走向深入，驱动科研范式变革并加速各行业创新成果落地 [1][3] - 产学研协同推动计算架构创新，新产品新模式不断涌现以克服发展瓶颈 [8][9] 智能算力规模与政策支持 - 截至今年6月底，在用算力中心机架总规模达1085万标准机架，智能算力规模达788百亿亿次/秒，存力规模超过1680艾字节，已发布1509个大模型 [1] - 国家政策提出加快人工智能等数智技术创新，强化算力、算法、数据等高效供给 [1] - 国务院意见提出强化智能算力统筹，推动智能算力供给普惠易用、经济高效、绿色安全 [5] 科研领域应用创新 - 西湖大学利用智算技术高效解析测序数据，加速非编码RNA研究进程 [3] - 南开大学借助人工智能计算开源框架将单张眼底图像推理速度提升2.4倍 [4] - 上海人工智能实验室等机构协作在2个月内发现并验证2个癌症新靶点 [4] - 鹏城实验室通过中国算力网整合20余座城市算力节点，服务数万名科研人员 [4] - 人工智能驱动的科研范式变革有望解决"根节点"问题，如大模型预测蛋白质结构 [4] 行业应用与效率提升 - 伊利集团构建智能算力基础设施，开发超800个智能体，大模型覆盖70%供应链场景 [5][6] - 通过计算机视觉识别奶牛眼部特征实现实时健康监测，有效提升产奶质量 [5] - 中国中车构建空气动力学仿真大模型，仿真周期从天级缩短至10秒级，效率提升30倍以上，误差小于5% [6] - 百度飞桨万卡集群上大模型有效训练时间占比达98%，实现低时延、高吞吐推理 [7] 计算架构与产学研协同 - 浪潮信息发布超节点人工智能服务器，使DeepSeek R1大模型词元生成速度仅需8.9毫秒 [8] - 超节点服务器通过极低时延互联技术打造逻辑统一的紧凑计算单元 [8] - 多家企业和机构成立"超节点算力集群创新联合体"，在互连协议、系统研制等方面取得进展 [9] - 太初电子高密液冷智算集群服务200余家高校企业，支持超1200千万亿次/秒算力需求 [10] - 企业与高校成立联合研发团队进行科研攻关，并构建教学实训平台培养实践型人才 [10]

文章核心观点 - 基于先进计算架构的智能算力正成为人工智能发展和各行业数字化转型的关键支撑，驱动科研范式变革并加速产业应用落地 [1] - 中国智能算力基础设施规模已位居全球前列，并通过产学研协同创新，不断涌现新产品与新服务模式，为高质量发展提供动力 [1][7][8] 智能算力基础设施规模 - 截至今年6月底，中国在用算力中心机架总规模达1085万标准机架，智能算力规模达788百亿亿次/秒，存力规模超过1680艾字节，已发布1509个大模型 [1] 科研领域应用 - 西湖大学利用智算技术高效解析非编码RNA测序数据，解决了传统实验方式耗时耗力且难以分析复杂调控关系的难题，显著加速研究进程 [2] - 南开大学借助高效人工智能计算开源框架，将单张眼底图像的推理速度提升2.4倍，推动眼底图像分析技术的临床应用 [3] - 上海人工智能实验室等机构协作，在2个月内发现并验证了2个癌症新靶点 [3] - 鹏城实验室通过中国算力网整合20余座城市的算力节点，依托“鹏城云脑Ⅱ”服务数万名科研人员 [3] 产业应用案例 - 伊利集团基于阿里云的人工智能算力构建智能基础设施，开发超800个智能体，大模型覆盖70%的供应链场景，并通过计算机视觉实时监测奶牛健康以提升产奶质量 [4] - 阿里通义大模型全球下载量突破6亿次，衍生模型突破17万个 [4] - 中车集团依托百度飞桨平台构建空气动力学仿真大模型，将仿真周期从天级缩短至10秒级，效率提升30倍以上，结果误差小于5% [5] - 百度飞桨万卡集群上大模型有效训练时间占比达到98%，并通过全链条优化实现低时延、高吞吐的大模型推理 [6] 计算架构与产品创新 - 浪潮信息发布面向智能体优化的人工智能计算系统，其DeepSeek R1大模型词元生成速度仅需8.9毫秒，新服务器使词元生成成本大幅降低 [7] - 超节点服务器通过极低时延的总线级互联技术和极简互连架构，打造逻辑统一的紧凑计算单元 [7] - 太初公司的高密液冷智算集群已服务200余家高校企业，支持超1200千万亿次/秒浮点运算算力需求 [8] 产学研协同发展 - 在北京市科委组织下，浪潮信息等企业机构成立“超节点算力集群创新联合体”，在互连协议、系统研制、标准制定等方面取得进展 [8] - 太初公司与湖南大学、南京邮电大学等高校成立联合研发团队进行科研攻关，并构建教学实训平台培养实践型人才 [8]

智能算力发展现状与政策支持 - 中国在用算力中心机架总规模达1085万标准机架，智能算力规模达788百亿亿次/秒，存力规模超过1680艾字节，已发布1509个大模型，在全球位居前列 [1] - 国家政策提出加快人工智能等数智技术创新，强化算力、算法、数据等高效供给，国务院意见要求强化智能算力统筹，推动供给普惠易用、经济高效、绿色安全 [1][4] 科研领域的智能算力应用 - 西湖大学利用智算技术高效解析测序数据，加速非编码RNA作用机制和生物学功能研究，解决了传统实验方式难以分析的复杂调控关系 [2] - 南开大学借助高效人工智能计算开源框架将单张眼底图像的推理速度提升2.4倍，推动眼底图像分析技术的临床应用 [3] - 上海人工智能实验室等机构协作在2个月内发现并验证2个癌症新靶点，鹏城实验室通过中国算力网整合20余座城市的算力节点服务数万名科研人员 [3] - 人工智能驱动的科研范式变革中，智能算力被用于发现并解决“根节点”问题，如大模型预测蛋白质结构，可能为领域带来根本性变化 [3] 产业应用与效率提升 - 伊利集团构建“一云多芯、一云多算”的智能算力基础设施，将决策算法和生成式大模型融入生产和供应链，开发超800个智能体，大模型覆盖70%的供应链场景 [4] - 伊利通过计算机视觉识别奶牛眼部特征实现实时健康监测与精准饲喂管理，有效提升产奶质量 [4] - 中国中车集团构建空气动力学智能化仿真大模型，将仿真周期从天级缩短至10秒级，整体仿真效率提升30倍以上，结果误差小于5% [5] - 百度飞桨深度学习平台支撑超大规模自适应分布式深度学习训练，万卡集群上大模型有效训练时间占比达到98%，实现低时延、高吞吐的大模型推理 [6] 计算架构创新与产学研协同 - 浪潮信息发布面向智能体优化的人工智能计算系统，基于元脑SD200超节点服务器的DeepSeek R1大模型词元生成速度仅需8.9毫秒，最新元脑HC1000服务器大幅降低词元生成成本 [7] - 超节点服务器通过极低时延的总线级互联技术和极简互连架构，打造逻辑统一的紧凑计算单元，系统可像一台超大号计算机运转 [7] - 多家企业机构成立“超节点算力集群创新联合体”，在超节点互连协议、系统研制、标准制定、应用部署等方面取得显著进展 [8] - 太初电子科技的高密液冷智算集群已服务200余家高校企业，支持超1200千万亿次/秒浮点运算算力需求，并与多所高校成立联合研发团队进行科研攻关和人才培养 [8]

智能算力发展政策与规模 - 国家政策提出加快人工智能等数智技术创新，强化算力、算法、数据高效供给 [1] - 截至今年6月底，国内在用算力中心机架总规模达1085万标准机架，智能算力规模达788百亿亿次/秒，存力规模超1680艾字节，已发布1509个大模型 [1] 智能算力在科研领域的应用 - 西湖大学利用智算技术高效解析测序数据，加速非编码RNA作用机制和生物学功能研究进程 [2] - 南开大学借助高效人工智能计算开源框架，将单张眼底图像的推理速度提升2.4倍 [3] - 上海人工智能实验室等机构协作，在2个月内发现并验证2个癌症新靶点 [3] - 鹏城实验室通过中国算力网整合20余座城市的算力节点，依托“鹏城云脑Ⅱ”服务数万名科研人员 [3] - 人工智能驱动的科研范式变革中，智能算力可用于发现并解决“根节点”问题，如大模型预测蛋白质结构 [3] 智能算力在产业界的应用案例 - 伊利集团构建“一云多芯、一云多算”的智能算力基础设施，通过计算机视觉识别奶牛眼部特征实现精准饲喂管理 [4] - 伊利已开发超800个智能体，大模型覆盖70%的供应链场景，显著降低原辅料临期、积压及缺货风险 [4] - 阿里通义大模型全球下载量突破6亿次，衍生模型突破17万个 [4] - 中车集团构建空气动力学智能化仿真大模型，将仿真周期从天级缩短至10秒级，效率提升30倍以上，结果误差小于5% [5] - 百度飞桨支撑超大规模自适应分布式深度学习训练，万卡集群上大模型有效训练时间占比达98% [6] 智能算力技术与产品创新 - 浪潮信息发布面向智能体优化的人工智能计算系统，其超节点服务器使DeepSeek R1大模型词元生成速度仅需8.9毫秒 [7] - 超节点服务器通过极低时延的总线级互联技术和极简互连架构，打造逻辑统一的紧凑计算单元 [7] - 人工智能的大范围应用推动算力高速增长，需克服系统规模逼近工程极限、能耗高等挑战 [7] - 太初公司推出的高密液冷智算集群已服务200余家高校企业，支持超1200千万亿次/秒浮点运算算力需求 [8] - 产学研协同创新联合体在超节点互连协议、系统研制、标准制定、应用部署等方面取得显著进展 [8]