美国对华AI芯片出口政策调整 - 特朗普政府宣布允许英伟达向中国出口H200 AI芯片，但附加两个条件：保障美国“国家安全”以及向美国政府上交25%的分成 [1][13] 美国政策背后的战略意图 - 美方此举被解读为“一石三鸟”的策略：首先，通过25%的分成从中国公司获利，并作为政治筹码攻击其国内政敌 [3][15] - 其次，以“国家安全”为条件保留后手，未来中美关系恶化时可随时恢复禁令，再次制约中国 [5][17] - 最重要的是，美方意识到在过去的出口限制下，中国国产AI芯片产业已迅速崛起，此举旨在通过放开非最先进的H200芯片来冲击中国本土产业，维持美国技术优势并遏制中国竞争对手的发展 [6][10][11][21] 中国AI芯片产业的发展现状 - 在美国实施高端AI芯片出口限制的几年里，中国国产替代产品迅速占据市场，华为昇腾系列、寒武纪等国产AI芯片迅速崛起 [8][19] - 外企技术优势的退出腾出了市场份额，加上良好的市场预期和政策扶持，大量资金涌入国产AI芯片产业，盘活了整个产业，使其进入良性循环 [8][19] - 尽管国产AI芯片在整体性能上与英伟达先进芯片存在差距，但已能满足市场需求 [8][19] - 按照当前发展趋势，未来中国很可能出现能与英伟达竞争的AI芯片巨头 [10] 中国的应对与市场反应 - 中国方面已看穿美方算计，追求的是半导体独立而非短期获得最先进芯片 [11][22] - 英伟达CEO黄仁勋坦言，尽管禁令放开，但中国企业未必会大量采纳H200 [11][21] - 据白宫AI顾问透露，中国已拒绝了H200，使美方的算计落空 [11][22] - 中国坚定走自主化道路，认为“造不如买”是错误短视的理念，决心在半导体等关键领域摆脱被“卡脖子”的境地 [13][24]

文章核心观点 - 评判AI芯片实力的标准已从单纯算力转向能否稳定支撑从百亿到万亿参数、从稠密到MoE架构、从单模态到多模态的完整模型谱系训练，并在万卡乃至更大规模集群上实现高效扩展[1] - 国产AI芯片在大规模训练场景中真正落地难度极大，替代是一个渐进式过程，推理场景已基本解决，但大规模训练是真正的挑战[5][6] - 即便对于参数激增的MoE模型，“小芯片搭大集群”的路径依然可行，关键在于极致的通信优化与系统级协同设计[2] 大规模训练的核心挑战与攻坚路径 第一大挑战：集群稳定性 - 大规模训练是上万卡的同步系统，任何一张卡中断都可能导致任务重启，例如在100张卡时有效训练时间为99%，但当线性扩展到一万张卡时，1%的中断时间就可能导致整个集群不可用[7] - GPU天生是高故障率器件，晶体管数量多、算力高、功耗大，且监控能力弱，整体故障率比CPU高出多个量级[7] - 解决集群稳定性需从两方面入手：一是事前精细化监控与验证，通过系统级手段提前定位可能的故障（如运行变慢、精度异常、数据不一致），尤其是在静默错误场景中需精准定位故障节点[8]；二是构建故障后的透明Checkpoint和快速恢复机制，避免大规模重算[9] 第二大挑战：让集群真正扩展起来 - 一个万卡集群必须实现线性扩展，否则只有千卡、两千卡的规模意义不大[10] - 扩展过程大致经历三个阶段：在百卡集群上验证技术可行性，关键在于RDMA通信技术的适配与优化[11]；在千卡集群上，由于网络不再对等，需要做好网络亲和性调度等复杂优化[11] - 实现大规模扩展的核心逻辑是“XPU驱动的any to any的通信”，即以XPU为核心，在通信过程中绕过CPU影响，直接用XPU驱动网络，并针对不同流量设置不同优先级以优化任务[14] 第三大挑战：模型生态与精度体系 - 英伟达最强的护城河是其过去十多年沉淀的模型生态，包括成千上万种模型变体、算子体系、框架适配，这使其在训练精度上保持绝对稳定性[15] - 在大模型时代，由于Transformer架构相对统一，国产芯片迎来了机会[16] - 当前的Scale维度已转变为模型参数的Scale（如十亿、百亿、千亿）和任务训练规模的Scale（如百卡、千卡、万卡），这两个维度的Scale带来了整个系统层面的Scale，映射到硬件上会有不同的size、形状、切分策略和并行策略[5][17] - 算子映射到不同硬件平台时，在精度和性能上都会存在挑战，精度上的微小差异可能导致长时间的训练白跑[19] - 为此，公司构建了高度泛化的算子体系，针对不同算子的size做了高强度泛化，并在泛化基础上进行小规模验证精度，避免每次都使用万卡对比，从而保证大规模训练的可靠性[19] MoE模型与多模态模型的新挑战 - MoE模型能在不提升激活参数规模的情况下扩展模型参数，延续Scaling Law，但给系统架构带来新挑战：模型参数变大、输入序列变长，导致通信占比显著提升，从而需要改变整个模型架构[12][20][21] - 适配MoE系统需要极致的通信优化，以及显存的协同与计算overlap[22] - 结论是，即便是MoE模型，“小芯片搭大集群”的方式依然可行[24] - 多模态模型带来另一类挑战，不同模态具有不同的训练强度和计算需求，若沿用原来的同构拆分方法会导致训练效率极低，典型情况下MFU（模型浮点运算利用率）可能都不到10%[24] - 针对多模态模型，需要进行异构数据均衡的调度，适配异构并行策略，使系统能够根据workload动态调整并行策略，为不同模型找到最优的运行策略[26] 国产芯片的实践与衡量标准 昆仑芯的大规模实践案例 - 公司已在百度Qianfan VL、百度蒸汽机等自研模型上取得较领先的效果，并实现了全栈基于昆仑芯的训练[12][31] - 具体实践案例包括： - **Qianfan-VL-70B模型**：多模态模型，在5千卡集群上训练，在通用基准测试中表现出色，并在OCR、文档理解和数学推理等特定领域任务中达到了SOTA性能，支持通过特殊token激活思维链能力，覆盖复杂图表理解、视觉推理、数学解题等多种场景，主打OCR全场景识别和复杂版面文档理解两大特色能力，在多项基准测试中表现优异[28] - **Qianfan-VL-8B模型**：多模态模型，在2千卡集群上训练[28] - **百度蒸汽机模型**：多模态模型，在6千卡集群上训练，是全球首个中文音视频一体化生成模型，在VBench-I2V榜单上位列全球第一，支持“无限时长”生成，突破了传统AI视频生成10秒左右的时长限制，行业首次实现AI长视频实时交互生成（即边生成边调整），目前生成速度超越国内主流视频模型[28] 衡量国产芯片“能否真正用起来”的关键维度 - **模型覆盖能力**：需覆盖大语言模型、多模态、文生视频等完整模型体系[30] - **集群规模能力**：需实现从百卡到千卡再到万卡的全覆盖[30] - 公司目前在模型覆盖上基本达到主流大模型体系，在规模上已能跑万卡任务，未来还会向数万卡推进[27] - 如同Google用Gemini证明TPU的训练能力一样，硬件需要绑定优秀的自研模型才能真正被市场接受[28][29]

国际金融市场表现 - 美股三大股指普跌，道琼斯工业指数跌0.47%，纳斯达克指数跌1.79%，标普500指数跌1.14%，其中特斯拉、博通跌超4%，甲骨文跌超5% [1][12] - 盘后交易中美光科技股价涨幅扩大至9% [2][13] - 纳斯达克中国金龙指数收跌0.76%，盛丰物流、复朗集团、虎牙等多只中概股跌幅居前 [3][14] 加密货币与大宗商品市场 - 加密货币市场波动显著，比特币日内震荡后跌破86000美元，跌幅2.21%，以太坊跌破2800美元，日内跌5.61% [3][14] - 能源类大宗商品价格上涨，布伦特原油日内涨3%至60.69美元/桶，美国天然气期货涨超4%至3.387美元/百万英热 [3][14] - 贵金属价格上涨，纽约期金突破4380美元/盎司，日内涨1.10%，纽约期银突破67美元/盎司，日内涨5.82% [4][15] 全球金属供需与政策 - 世界金属统计局数据显示，2025年10月全球精炼铜供应短缺0.14万吨，1-10月累计供应过剩3.61万吨 [5][16] - 美国参议院正式通过总额9006亿美元的2026财年国防授权法案 [5][16] - 德国联邦议院批准500亿欧元国防采购计划 [7][18] 科技与医药企业动态 - 谷歌正与Meta合作扩大AI芯片软件支持，推动TPU在PyTorch工具上运行以替代英伟达方案 [7][18] - 诺华、罗氏就药品定价与白宫磋商接近达成协议 [7][18] - 美联储向花旗集团发出监管通知，要求完善风险管控 [7][18] 国内宏观经济与区域发展 - 前11月全国铁路发送旅客42.8亿人次创历史同期新高，同期快递业务量同比增长14.9%，业务收入增长7.1% [8][19] - 海南自由贸易港建设取得新进展，12月18日起货物进出“一线”“二线”可办理报关业务，全岛8个对外开放口岸及10个“二线口岸”同步启用 [8][20] - 福建深入实施新时代山海协作，陕西西安以科技创新驱动高质量发展 [8][20] 国内企业动态与商品市场 - 商汤集团宣布以每股1.80港元价格配售17.5亿股B类股份 [9][20] - 国内大宗商品市场中，白银连续主力合约日内涨4%，现报15612.00元 [10][20] 国际地缘政治与外交 - 俄罗斯总统普京表示将通过外交或战场方式实现乌克兰目标，并指出西方是俄乌冲突的始作俑者 [6][17] - 美俄计划于本周末在迈阿密举行俄乌冲突相关会谈，美国允许部分与俄罗斯民用核能相关的交易 [7][18] - 美国向厄瓜多尔派遣军队参与“打击贩毒”行动，在委内瑞拉问题上的动作引发关注 [7][18] 美国国内政策动向 - 特朗普政府拟签署行政令重新划分大麻法律类别，并对委内瑞拉实施封锁以“拿回石油开采权” [5][16] - 美国拟剥夺更多入籍公民国籍，知名律师称特朗普第三届任期合宪性尚不明确 [6][17] - 美国财长确认桥水基金创始人达利欧加入特朗普团队相关工作 [7][18] 中国外交行动 - 外交部亚洲事务特使将于12月18日再次赴柬埔寨、泰国，就柬泰边境冲突开展穿梭调停 [11][20]

百度分拆昆仑芯上市计划 - 百度正就分拆旗下AI芯片公司昆仑芯独立上市进行评估，计划最早于2026年一季度向港交所递交上市申请，目标在2027年初完成IPO [1][3] - 受分拆上市消息影响，百度港股股价当日一度涨超7%，收盘涨幅达到5.01% [1][29] - 昆仑芯即将完成股改，加速冲刺上市，据称其2025年营收远超20亿元 [1][29] 昆仑芯业务与产品概况 - 昆仑芯前身为百度2011年启动的FPGA AI加速器项目，于2021年4月独立运营，现已形成从芯片、服务器到软件平台的全栈产品线 [5][34] - 核心芯片已迭代至昆仑芯2代和2025年最新发布的P800，P800芯片专为大规模AI集群设计，其显存规格较同期市场主流竞品提升20%-50% [5][7][34][36] - 公司已发布新一代产品路线图：昆仑芯M100针对大规模推理场景优化，将于2026年上市；昆仑芯M300面向超大规模多模态模型，计划于2027年推出 [7][36] 昆仑芯市场表现与客户 - 昆仑芯2024年营收超过10亿元，外部客户占比约40%，包括互联网巨头、手机厂商、运营商及央国企等 [15][44] - 2025年营收被报道远超20亿元，摩根大通研报预计其芯片收入将从2025年的约13亿元飙升至2026年的83亿元，增长超6倍 [15][44] - 公司已收获重要订单：2025年3月中标招商银行AI芯片资源项目；2025年8月在中国移动AI计算设备集采项目中，在三个标包分别拿下70%、70%、100%的份额，中标订单规模达十亿级 [8][36][37] 昆仑芯融资历程与股东结构 - 自2021年独立以来已完成多轮融资，最新一轮（D轮）融资于2025年7月完成，募资约2.83亿美元（约合21亿元人民币），投后估值约210亿元 [3][10][31][39] - 公司股东多达44位，百度为控股股东，持股59.45%，其他重要股东包括中国移动旗下基金（持股约2.5%）、比亚迪（持股约0.27%）、中国互联网投资基金（持股约1.09%）和北京市人工智能产业投资基金（持股约1.5%） [12][41] - 投资方包含比亚迪、中国移动、国新基金、CPE源峰、IDG资本、君联资本等产业资本与知名投资机构 [10][12][39][41] 同业公司对比与估值差异 - 昆仑芯最新估值210亿元，显著低于同业：寒武纪市值一度突破6000亿元；摩尔线程上市首日市值达2823亿元，后涨至3360亿元；沐曦股份上市首日市值3320亿元 [3][15][31][44] - 从营收看，昆仑芯2024年超10亿元，优于同期寒武纪的11.74亿元、沐曦股份的7.43亿元及摩尔线程的4.38亿元 [15][17][44][46][47] - 从2024年中国GPU市场出货量看，昆仑芯出货6.9万片，高于寒武纪的2.6万片、沐曦的2.4万片及燧原的1.3万片 [18][47] 市场对昆仑芯估值偏低的看法 - 市场担忧其对百度生态的依赖可能影响业务多元化和抗风险能力，同时作为后发者面临行业技术迭代快、竞争激烈的挑战 [19][24][48][53] - 在AI芯片赛道，构建软件生态、开发者社区和产业联盟构成的“生态系统”是核心壁垒，英伟达的CUDA和华为昇腾的生态是范例，昆仑芯在市场推广和生态建设方面起步较晚 [21][22][50][51] - 百度作为控股股东和最大客户的双重身份，在提供稳定营收和技术协同的同时，也引发市场对公司治理独立性及关联交易公允性的关注 [25][54] 百度集团近期业绩与AI转型 - 百度2025年第三季度总营收312亿元，同比减少7%，连续两个季度下滑；核心在线营销收入153亿元，同比下滑18%；净亏损112.32亿元，主要因一次性计提了162亿元的长期资产减值 [27][56] - 同期，百度AI业务合计收入达96亿元，同比增长超过50%，其中AI云服务收入42亿元（同比增长33%），AI原生营销服务收入28亿元（同比增长262%），AI应用收入26亿元（同比增长6%） [28][57] - 百度App在2025年9月的月活跃用户为7.08亿，同比仅增长1%，在广告主媒介地位指数中排名第九 [27][56]

公司上市与财务表现 - 公司上市聆讯获通过 将根据香港联合交易所主板上市规则第18C章上市 冲刺“港股GPU第一股” [1] - 公司收入规模从2022年的49.9万元快速增至2024年的3.37亿元 年复合增长率达2500% [1] - 截至2025年12月15日 公司拥有总价值约为12.41亿元的5份框架销售协议及24份销售合约 [1] - 公司在2025年8月IPO前最后一轮融资的投后估值已超过200亿元 [2] 产品与技术进展 - 公司于2025年下半年推出性能卓越的壁砺™166系列产品 [1] - 公司已成功开发并实现壁砺™106及壁砺™110两款芯片产品的量产 [2] - 新型壁砺™166在2025年实现量产及商业化 有望推动全年销量及收入快速增长 [2] - 公司计划推出基于第二代架构开发的下一代旗舰数据中心芯片壁砺™20X系列 用于云训练及推理 预计将于2026年实现商业化上市 [1] 团队与股东背景 - 公司创始人、董事长兼首席执行官张文在AI和硬件技术领域拥有超过10年管理经验 长期深耕集成电路及人工智能行业 [2] - 公司首席技术官洪洲在GPU设计及工程方面拥有近30年经验 [2] - 公司汇集了顶级财务投资机构、多元产业资本、半导体专业基金以及知名国有投资平台等一众明星股东 [2] 行业定位与市场机遇 - 公司是国内领先的通用智能计算解决方案提供商 [1] - AI芯片在技术进步与市场需求的双重推动下 展现出广阔的成长空间和结构性投资机遇 [3] - 作为港股GPU领域的第一股 公司将有效填补港股GPU赛道标的空缺 为投资者布局中国AI产业链提供新的选择 [3] - 公司身处AI风口赛道 将享受作为战略性新兴产业的政策红利 [3]

公司财务与经营状况 - 公司2022年至2024年累计亏损超过32亿元，2022年营收42.64万元、净亏损7.77亿元，2023年营收5302.12万元、净亏损8.71亿元，2024年营收7.43亿元、净亏损14.09亿元，2025年第一季度营收3.2亿元、净亏损2.33亿元 [1] - 2025年上半年营收9.15亿元，同比增长404.51%，亏损1.86亿元，仍未扭亏 [2] - 公司预计2025年前九个月营收12亿元至12.6亿元，同比增长437.36%至464.23%，亏损3亿元至3.8亿元，同比有所减亏 [2] - 公司预计达到盈亏平衡点的时间最早为2026年 [2] - 截至2025年3月末，公司合并报表未分配利润为-10.48亿元，预计上市后账面累计未弥补亏损将持续存在 [2] 公司产品与市场地位 - 公司是开发国内高性能通用GPU产品的主要企业之一，创始团队陈维良、彭莉、杨建均曾在AMD任职 [1] - 公司GPU单卡性能处于国内第一梯队，GPU累计销量超过2.5万颗 [1] - 公司智算推理GPU芯片曦思N100系列等仍处于销售规模爬坡期 [2] - 根据Bernstein Research及IDC数据测算，公司在2024年中国AI芯片市场中的份额约为1% [2] 行业竞争与市场环境 - 国内GPU芯片市场长期被国外巨头垄断，国产GPU芯片渗透率低 [2] - 2025年国内市场本土品牌AI芯片市场渗透率呈上升趋势，但尚未形成较明朗的竞争格局 [2] 主要股东持股价值变动 - 按发行价计算，私募大佬葛卫东直接持有公司股份市值约15.01亿元，其实际控制的混沌投资持股市值约13.19亿元 [1] - 按发行价计算，红杉资本旗下的红杉瀚辰、红杉雅恒合计持股市值约15.77亿元，经纬创投旗下6只基金合计持股市值达到19.31亿元 [1] - 按照盘中股价699元/股计算，葛卫东直接持股市值增至100.2亿元，混沌投资持股市值增至88.1亿元 [1] - 按照盘中股价699元/股计算，红杉瀚辰、红杉雅恒合计持股市值增至105.3亿元，经纬创投旗下6只基金持股市值增至128.97亿元 [1] 新股发行与投资者收益 - 投资者中一签可盈利29.7万元 [1]

上市进程与行业格局 - 公司境外发行上市及境内未上市股份“全流通”获中国证监会备案，拟发行不超过3.72458亿股普通股在香港联交所上市，同时57名股东持有的8.73272024亿股境内股份将转为境外上市股份流通，公司有望成为“港股GPU第一股”[2] - 公司是国产GPU“四小龙”之一，行业格局加速分化：摩尔线程已登陆科创板，截至12月15日股价达764.90元/股，较发行价上涨569%，市值3595亿元；沐曦股份已完成IPO发行定于12月17日登陆科创板；燧原科技仍处于IPO辅导阶段[2] 公司发展与产品 - 公司成立于2019年9月，聚焦原创性通用计算体系研发，以云端通用智能计算为起点，向AI训练、推理等领域拓展[3] - 2022年3月点亮首款通用GPU创国产芯片算力纪录，同年8月发布首款基于自主原创架构的通用GPU芯片BR100，率先采用Chiplet技术、PCIe5.0主机接口及CXL互连协议，打破国际巨头垄断的全球算力纪录[3] - 核心产品壁砺™系列已实现量产，规模部署于全国多个智算集群，为AI数据中心、电信、能源公用事业、金融科技等行业提供算力，满足大模型训练、推理及科研等场景需求[3] 资本与股权 - 公司创下国内芯片创业公司融资纪录：2020年6月完成11亿元A轮融资，同年8月Pre-B轮后累计募资近20亿元，2021年3月B轮后总募资额超50亿元[4] - 投资方涵盖启明创投、IDG资本、华登中国、平安集团、高瓴创投、格力创投、招商局资本等知名机构[4] - 根据胡润百富独角兽排行榜，公司估值达155亿元（约合21.77亿美元）[4] - 公司无控股股东，上海壁立仞企业管理咨询合伙企业（有限合伙）持股12.65%，创始人、董事长兼CEO张文持股12.48%，QM120 Limited持股5.58%，梁晓峣持股5.25%[4] 技术研发与生态 - 公司与清华大学、复旦大学、上海交通大学等高校建立合作共建联合实验室，2023年7月与上海人工智能实验室基于DeepLink体系深化合作，2024年3月加入大模型应用生态共同体[5] - 合作客户覆盖中国移动、中国电信、商汤科技、国网智能电网研究院、上海人工智能实验室等行业龙头[5] - 2023年10月17日，公司被美国商务部列入“实体清单”[5] - 2024年9月，公司发布中国首个三种异构芯片混训技术HGCT，异构协同通信效率超98%，端到端训练效率达90-95%，突破大模型异构算力孤岛难题[5] 创始人团队与战略 - 创始人张文毕业于哈佛大学获法学博士学位，曾任职于华尔街顶级律所及私募基金，曾任映瑞光电CEO、商汤科技总裁，创业之初组建强大核心团队，挖来原海思自研GPU团队核心成员洪洲担任CTO[6] - 张文认为芯片行业是资本密集、人才密集且需大规模场景应用的行业，三者共同构成企业成功的核心要素[6] - 2024年1月，曾任NVIDIA、AMD等企业GPU项目高管的公司总裁徐凌杰离职[6] - 2025年9月公司成立6周年，张文强调AI芯片市场第一梯队已形成，公司将以人才为基石、管理为引擎、供应链为后盾，打造“六边形全能产品”，坚守“国芯、国设、国造、国用”的长期事业[7] 市场观点 - 市场普遍认为，尽管公司在上市速度上落后于摩尔线程和沐曦，且港股估值可能不及科创板，但作为港股市场稀缺的GPU赛道标的，其上市将进一步完善国内AI芯片企业的资本市场布局，为公司后续技术研发和生态扩张注入新的资金动力[7]

上市概况与市场表现 - 上海GPU公司沐曦股份于12月17日在科创板上市，成为继摩尔线程之后第二家登陆科创板的国产GPU上市公司 [1] - 公司本次公开发行4010万股，占发行后总股本的10.02%，发行价为104.66元/股 [1] - 上市首日开盘价达700.00元/股，较发行价大涨568.83%，总市值达到2801亿元 [1] - 截至上市日上午9:32，公司股价为699.97元，成交量为369.81万股，成交额为25.25亿元，换手率为20.39% [2] - 对比来看，另一家国产GPU公司摩尔线程同日开盘价为702.00元/股，总市值为3299.60亿元 [3] 公司背景与股东结构 - 公司成立于2020年9月，发行前注册资本为3.6亿元，发行后为4.0亿元，是国家级专精特新“小巨人”企业，其IPO从受理到上市用时不到6个月 [3] - 多位创始成员及高管曾任职于AMD上海和华为海思，技术背景深厚 [5] - 公司实际控制人为创始人陈维良，通过直接持股及控制相关主体，合计控制公司22.94%的股份表决权 [30] - 股东阵容豪华，包括知名投资人葛卫东（合计持股7.48%），以及中国电信、上汽集团、联想集团、七匹狼、娃哈哈、中科蓝讯、淳中科技、央视融媒体等产业资本 [30][32] - 本次IPO的战略配售投资者包括中国电信旗下天翼资本、京东旗下宿迁云邦、美团旗下三快网络、格林达电子材料、美的系盈峰集团等 [5][33] 财务表现与经营状况 - 公司预计2025年全年实现营收15.00亿元至19.80亿元，同比增长101.86%至166.46% [6][8] - 预计2025年归母净利润为-7.63亿元至-5.27亿元，亏损同比收窄45.84%至62.59% [6][8] - 2025年1-9月，公司营收达到12.36亿元，同比增长453.52%，净利润为-3.46亿元，同比减亏55.79% [9] - 分季度看，2025年第二季度（4-6月）实现单季度盈利，营收5.95亿元（同比增长237.87%），归母净利润4661.89万元 [9] - 2025年第三季度（7-9月）营收3.21亿元，同比增长665.32%，归母净利润为-1.60亿元，同比减亏40.64% [9] - 2022年至2024年，公司营收从42.64万元增长至7.43亿元，三年复合增长率高达4074.52%，但尚未实现盈利 [12] - 2022年至2025年第一季度，公司综合毛利率分别为24.10%、62.88%、53.43%、55.26%，近两年毛利率高于同行业可比公司均值 [16][17] - 公司经营活动现金流持续为负，2022年至2025年第一季度净额分别为-6.65亿元、-10.17亿元、-21.48亿元、-5.31亿元 [18] - 截至2025年3月末，公司合并报表未分配利润为-10.48亿元，预计上市后一定时期内无法进行现金分红 [19] - 2025年9月末，公司资产总额达101.50亿元，较上年末增长160.95%，所有者权益大幅增长710.12%至95.46亿元 [10][11] 产品线与业务进展 - 公司主要产品覆盖AI计算、通用计算、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/通用计算）、曦彩G系列（图形渲染）GPU [20][21] - 2024年2月立项的训推一体芯片曦云C600已于2025年7月回片点亮，预计年底进入风险量产 [21] - 下一代旗舰产品曦云C700于2025年4月立项，目标在性能上接近英伟达H100水平 [23] - 截至报告期末，公司GPU产品累计销量超过25,000颗，已部署于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 [23] - 从产销数据看，2025年第一季度，训推一体GPU板卡销量为8,055颗，产销率达132.96%，显示需求旺盛 [24] 研发与供应链 - 截至2025年3月末，公司拥有652名研发人员，占员工总数的74.94%，拥有境内授权专利255项，其中发明专利245项 [25] - 公司拥有4名核心技术人员，均在集成电路或AI领域有深厚积累 [26][27] - 2025年第一季度，公司超过50%的采购开销花费在HBM内存上，金额为1.01亿元，占比50.21% [35][36] - 报告期内，公司向前五大供应商的采购占比稳定在91%至96%之间，集中度较高 [36] - 主要供应商包括提供HBM内存的“公司A”、提供晶圆及委托加工的“公司D/E/C”等 [37][38] 客户与行业格局 - 公司客户集中度较高，2022年至2025年第一季度，对前五大客户的主营业务收入占比分别为100%、91.58%、71.09%、88.35% [34][35] - 2025年第一季度前两大客户为超讯通信（销售占比39.95%）和上海源庐加佳信息科技（销售占比28.39%） [35] - 受益于国产替代政策推动，国内本土品牌AI芯片的市场渗透率正显著上升，但行业仍处于发展初期，竞争格局未定 [39] - 国内AI芯片企业呈现百花齐放态势，主要包括以沐曦、海光信息、天数智芯、壁仞科技、摩尔线程为代表的GPU设计公司，以及以华为海思、寒武纪、昆仑芯等为代表的ASIC设计公司 [39] - 继摩尔线程、沐曦股份上市后，预计还有多家国内AI芯片企业将冲刺IPO [39]

行业概况 - 国产AI芯片行业近期受到资本市场狂热追捧，以寒武纪作为国产AI芯片第一股为代表，其市值已超过5000亿元，带动了整个国产GPU板块的行情[1] - 行业出现GPU厂商扎堆国内IPO的现象，上演了一场“财富盛宴”和“造富运动”[1][9] 公司上市表现 - 摩尔线程上市首日开盘暴涨超过500%，散户中签一签可获利超过20万元，网下机构账户合计浮盈约191亿元[1] - 沐曦股份上市首日上午开盘飙涨688%，最高涨幅突破700%，散户中签一签可获利约30万元，堪称史上最赚钱新股，线下机构配售按上午涨幅计算浮盈超过100亿元[3] 机构投资者参与 - 在摩尔线程上市中，量化资金积极参与，幻方量化获配6.13万股，衍复投资获配6.004万股，九坤、海南世纪前沿、明汯等机构也获得不少配售份额[3] - 量化机构在摩尔线程上市当日获得巨额账面浮盈，例如幻方量化浮盈约2980万元，衍复投资浮盈约2919万元[3] - 在沐曦股份上市中，110家私募总共获配3846万元，幻方、衍复、九坤三家成为大赢家，分别获得490万元、468万元、318万元的配售额[5] - 按沐曦股份接近700%的涨幅计算，这些量化私募浮盈超过2亿元，其中幻方量化单日浮盈约3000万元，衍复投资浮盈也相当可观，九坤浮盈约2000万元[5] 早期投资者收益 - 私募大佬葛卫东早在2022年7月就参与了沐曦股份的pre-B轮融资，其收益远高于IPO阶段[5] - 沐曦股份上市前，葛卫东及其控制的混沌投资持有公司7.48%的股份，按上市首日开盘暴涨计算，其直接爆赚超过100亿元，成为此轮“财富盛宴”的头号玩家[5] 未来趋势 - 后续仍有GPU第三股、第四股排队等待上市，表明国产GPU上市潮仍在持续[7] - 线下机构、量化资金、散户以及早期投资者均在此轮资本盛宴中分享收益，但并非所有人都能精准把握投资机会[7] - 此轮上市潮本质是资本对AI芯片和GPU领域的疯狂追捧，由寒武纪引领，后续企业跟随，量化资金和机构借势获利，早期投资者收益尤为丰厚[9]

文章核心观点 - 美方批准英伟达对华出售H200芯片并收取25%分成，此举或将加快中国AI模型训练进程，但可能对国产AI芯片厂商短期内市场拓展和生态构建形成压力 [1] - 美国芯片巨头博通2025财年第四季度业绩全面超出市场预期，AI芯片销售额同比激增74%，成为增长核心动力，预计下一季度保持高速增长 [1] - 当前电子行业需求持续复苏，供给有效出清，存储芯片价格上涨，我国国产化力度超预期 [1] - AI半导体业务驱动下，行业结构性机会显现，包括AI算力、AIOT、半导体设备、关键零部件和存储涨价等领域 [1] - 芯片ETF（512760）跟踪中华半导体芯片指数（990001），该指数聚焦于沪深市场中半导体芯片行业的上市公司，成分股涵盖材料、设备、设计、制造、封装或测试等环节 [1] 行业动态与市场影响 - 美方批准英伟达对华出售H200芯片并收取25%分成，此举或将加快中国AI模型训练进程 [1] - 此举可能对国产AI芯片厂商短期内市场拓展和生态构建形成压力 [1] - 当前电子行业需求持续复苏，供给有效出清，存储芯片价格上涨 [1] - 我国半导体国产化力度超预期 [1] 公司业绩与增长动力 - 美国芯片巨头博通2025财年第四季度业绩全面超出市场预期 [1] - 博通AI芯片销售额同比激增74%，成为增长核心动力 [1] - 预计博通下一季度保持高速增长 [1] 投资机会与细分领域 - AI半导体业务驱动下，行业结构性机会显现 [1] - 具体机会领域包括AI算力、AIOT、半导体设备、关键零部件和存储涨价等 [1] 金融产品与指数构成 - 芯片ETF（512760）跟踪的是中华半导体芯片指数（990001） [1] - 该指数聚焦于沪深市场中半导体芯片行业的上市公司 [1] - 指数成分股涵盖材料、设备、设计、制造、封装或测试等环节 [1] - 指数选取日均成交额排名前80%且市值较高的50只股票作为样本 [1] - 指数行业配置以信息技术为主，以反映半导体芯片产业链相关上市公司证券的整体表现 [1]