文章核心观点 - 中科曙光计划通过发行可转债募集不超过80亿元人民币，资金将投向三大AI算力相关项目，此举反映了当前算力市场正从单纯的大模型训练向推理应用侧转移，并面临高密度计算环境下冷却、供电、存算传协同等系统性工程挑战 [2][3][11] 80亿元资金投向 - 募集资金总额不超过80亿元，扣除发行费用后拟投入三个项目 [2] - **面向人工智能的先进算力集群系统项目**：拟投入35亿元，占总募资额的43.75% [5][6] - **下一代高性能AI训推一体机项目**：拟投入25亿元 [5] - **国产化先进存储系统项目**：拟投入20亿元 [5] - 资金投向揭示了算力市场的重点方向，包括先进算力集群、AI训推一体机和先进存储系统 [3] 先进算力集群项目的具体投向与挑战 - 项目可参照国家超算互联网郑州核心节点，该节点上线了由公司提供的3套scaleX万卡超集群，是目前接入国家超算互联网的最大单体国产AI算力资源池 [7] - 该集群可全面覆盖万亿参数模型训练、高通量推理以及AI for Science等大规模场景 [7] - 高密度计算环境下，冷却、供电等系统是资金投入的重点，已超出传统服务器范畴，成为跨学科的工程技术挑战 [7][8] - 单机柜算力密度大幅提升导致热量远超风冷极限，必须引入液冷技术，涉及流体力学、热力学等复杂问题 [8] - 在郑州项目中，公司攻克了高速互联网络、存算传紧耦合等技术难题，采用单机柜级640卡超节点设计，将单机柜算力密度提升了20倍 [8] - 公司下一步计划在郑州设立先进计算技术研究所，规划建设16万平方米的研发空间，初期计划集聚千名科研人员 [8] - 国产化先进存储系统项目直接对应了算力集群中“存算传”紧耦合的硬性需求，AI大模型训练中海量数据的读写速度可能成为效率短板 [8] 市场趋势：从训练向推理侧转移 - “下一代高性能AI训推一体机项目”的投入对应了算力市场从单纯的大模型训练向推理应用侧转移的变化 [10][11] - 国产大模型正在加速争夺用户端的流量入口，这一趋势将重塑AI交互模式，推动推理侧算力需求爆发式增长 [12] - 业内人士认为，2026年或将成为国产超节点在推理侧规模化落地的关键年份，华为、沐曦等厂商已推出解决方案，市场竞争白热化 [12] - 公司投入研发和生产训推一体机，意在抢占供需双向奔赴的市场窗口期 [12] - 当前的万卡集群强化了对更广泛应用的支持能力，产业需求是科学计算与人工智能的融合 [12] - 科学智能是代表性领域，需要融合多种计算方法 [13] 公司的技术适配与经营状况 - 为验证融合能力，公司在郑州节点上线前已完成大量应用适配工作，scaleX万卡超集群已完成400多个主流大模型和世界模型的适配优化 [14] - 依托国家超算互联网平台，郑州节点目前可接入上千款已验证的应用 [14] - 计算产业链长，涉及从上游芯片到系统再到最终应用的软硬件跨层协同，公司希望连接上游的芯片、系统资源和下游的应用、用户 [14] - 2025年前三季度，公司实现营业收入88.20亿元，同比增长9.68%；实现归属于上市公司股东的净利润9.66亿元，同比增长25.55% [14] - 本次发行的可转债给予原股东优先配售权，未来十二个月内的其他再融资计划将根据业务发展情况确定 [14]

公司融资与项目投向 - 公司拟通过发行可转换公司债券募集不超过80亿元资金 [2] - 募集资金扣除发行费用后将投向三个核心项目：1) 面向人工智能的先进算力集群系统项目（拟投入35亿元，占总募资额43.75%）；2) 下一代高性能AI训推一体机项目（拟投入25亿元）；3) 国产化先进存储系统项目（拟投入20亿元） [4] 先进算力集群建设 - 公司近期在郑州上线了国家超算互联网核心节点的3套scaleX万卡超集群，是目前接入该网络的最大单体国产AI算力资源池 [5] - 该集群可全面覆盖万亿参数模型训练、高通量推理及AI for Science等大规模场景 [5] - 在高密度计算环境下，冷却、供电等系统是资金投入的重点，已超出传统服务器范畴，成为跨学科工程挑战 [5] - 公司通过系统性设计攻克了高速互联网络、存算传紧耦合等技术难题，采用单机柜级640卡超节点设计，将单机柜算力密度提升了20倍 [6] - 公司下一步计划在郑州设立先进计算技术研究所，规划建设16万平方米研发空间，初期计划集聚千名科研人员 [6] 存储与系统架构 - 国产化先进存储系统项目直接对应算力集群中“存算传”紧耦合的硬性需求 [7] - 在AI大模型训练中，海量数据的读写速度可能成为制约整体效率的短板，需要根据应用需求设计计算、存储、网络的配比 [7] 市场趋势与产品布局 - 市场正从单纯的大模型训练向推理应用侧转移，推动推理侧算力需求爆发式增长 [8][9] - 2026年或将成为国产超节点在推理侧规模化落地的关键年份，市场供给端竞争日益激烈 [9] - 公司投入25亿元研发和生产训推一体机，意在抢占市场窗口期 [9] - 当前的产业需求是科学计算与人工智能的融合，例如科学智能需要融合多种计算方法 [9] 技术适配与生态连接 - scaleX万卡超集群已完成400多个主流大模型和世界模型的适配优化，依托国家超算互联网平台可接入上千款已验证的应用 [11] - 公司希望连接上游的芯片、系统资源和下游的应用、用户，实现计算产业链的跨层协同 [11] 公司近期经营表现 - 2025年前三季度，公司实现营业收入88.20亿元，同比增长9.68% [11] - 2025年前三季度，公司实现归属于上市公司股东的净利润9.66亿元，同比增长25.55% [11]

模型发布与战略意义 - 上海人工智能实验室开源了基于“通专融合”SAGE架构的万亿参数科学多模态大模型Intern-S1-Pro，旨在为AI for Science从1.0“工具革命”迈向2.0“革命的工具”时代提供系统性开源基座 [1] - 该模型是全球开源社区中参数规模最大的科学多模态模型之一，其性能稳居全球第一梯队，通过SAGE基础模型层技术创新拓宽了应用边界并提升了超大规模训练可行性 [1] - 公司提出“可深度专业化通用模型”是实现通用人工智能的可行路径，其关键挑战在于低成本规模化反馈、持续主动学习、多解决方案能力以及引入物理世界规律 [1] 核心技术突破 - 研究团队引入傅里叶位置编码并重构时序编码器，使模型能同时以“粒子”视角捕捉相对距离和以“波”视角把握科学信号整体规律与频率 [2] - 基于自适应数据密度的时序编码器，模型首次能统一处理从寥寥数个到百万级采样的各类信号，支持的分析对象从天文学、地理学拓展至生理信号、生物声学等领域 [2] - 为高效训练万亿参数模型，团队革新了内部“路由机制”，通过“路由稠密估计”提升学习充分性与稳定性，并通过“分组路由”策略实现海量计算芯片的负载均衡，避免资源闲置 [2] 系统与生态成就 - Intern-S1-Pro同时攻克了超大规模模型训练在“学习效率”和“资源调度”上的核心瓶颈，为高效稳健训练下一代万亿参数模型提供了关键基础 [3] - 该模型验证了从原创模型架构到国产算力基座自主技术的完整链路，从架构设计之初就与昇腾计算生态确立了联合研发路线，实现了从底层算子、编译优化到上层训练、推理框架的深度全栈适配 [3] - 模型还与沐曦联合研发利用模型加速算子适配，为开放共享、面向未来的科学智能基础设施奠定了坚实基础 [3]

AI for Science 在生物医药领域的应用与突破 - 人工智能模型正加速应用于以DNA、RNA、蛋白质、单细胞等基础生命单元为核心的药物设计等真实场景 [1] - 科学智能（AI for Science）正在重新定义科学发现的速度与方式 [1] - 制药是AI for Science最重要的应用领域之一 [2] siRNA药物研发的技术瓶颈与AI解决方案 - siRNA（小干扰RNA）因其精准“沉默”致病基因的能力，是创新药研发中重要的高潜技术路线 [1] - 传统siRNA药物研发长期依赖经验试错，难以规模化提效 [1][2] - 人工智能的应用正在打破上述瓶颈，例如“女娲RNA大模型”深度应用使上海一家公司的siRNA药物筛选效率大幅提升 [1] 女娲RNA大模型的核心能力与应用成效 - 女娲RNA大模型由上海科学智能研究院联合复旦大学于2025年9月共同研发面世 [2] - 该模型整合了10亿级RNA序列、结构、功能和化学修饰等多模态数据，覆盖mRNA、ncRNA等主要类型 [2] - 模型在RNA结构预测、逆折叠等任务中取得领先表现，被视为RNA生物学模拟器 [2] - 应用该模型，可于数小时内从靶点上万条序列中筛选出约200条高分候选序列 [3] - 通过3至4轮迭代优化，筛选出的序列已具备极高成药潜力 [3] - 模型辅助体外筛选效率比传统方式提升约1.6倍 [1] - 已有超过5个靶点的siRNA设计流程完成验证，并在针对高血脂、高血压等慢性病的siRNA药物设计中完成初步体外实验验证 [3] - 模型已搭建从序列筛选到体外湿实验的全流程闭环，湿实验机器人“7×24”小时不间断运行，实现数据、实验与AI模型间的闭环迭代 [4] 星河启智科学智能开放平台的定位与功能 - 星河启智平台由上智院联合复旦大学、无限光年在2025年世界人工智能大会期间推出，是全国首家专注于科学智能领域的大型新型研发机构的核心平台 [5] - 平台汇聚了包括女娲RNA大模型在内的400余个科学模型与工具 [4] - 平台旨在降低科研门槛，预置海量高价值可信科学数据、基座大模型、智能体及领域科研算子，实现资源“开箱即用” [5] - 平台贯通整个科研流程，科学家可定义研究目标，由大模型自动调用资源串联数据获取、模型训练、干湿实验、结果验证等环节 [5] - 平台已建成22类4万多个高价值科学数据集，科学文献库覆盖近5亿篇文献 [6] - 平台单日访问次数约2.3万次，在重点场景中已服务复旦大学7600余名师生、19个院系、5家附属医院 [7] - 平台计划在2026年支持用户直接调度远程自动化设备完成真实实验验证 [6] AI驱动的科研范式变革与跨界协同 - AI正从“可用工具”向“科研伙伴”进化，旨在全面驱动科研范式变革 [5] - 星河启智平台将分散的数据、模型和方法整合到统一科研环境，系统性地推进科学问题 [6] - 上智院推出“Alpha破界营”机制，让领域科学家与AI算法专家、工程师同处一室办公，实现深度协同 [6] - 跨界协同模式已成功孵化出如“燧人催化反应模型”等高水平科研成果 [7] - 以生物医药临床大数据为起点，借助AI算法和工程优化，可更高效地解决关键科学问题并提供线索，再由领域科学家通过实验验证与转化 [7]

公司发布与战略 - 上海人工智能实验室开源了全球首个基于“通专融合”架构的万亿参数科学多模态大模型Intern（书生）-S1-Pro [1] - 该模型是全球开源社区中参数规模最大的科学模型，其性能表现稳居全球第一梯队 [1] - 公司旨在通过开源降低全球科研门槛，与学术界和产业界共同推动以通用人工智能驱动科学发现的范式革命 [1] - 该模型验证了从原创模型架构到国产算力基座自主技术的完整链路 [1] 技术架构与创新 - 模型通过多项SAGE基础模型层的技术创新，拓宽了应用边界并提升了超大规模训练可行性 [2] - 研究团队引入了傅里叶位置编码并重构时序编码器，以构建能更深层次理解物理世界规律的科学大模型 [2] - 团队革新了内部的“路由机制”，通过“路由稠密估计”提升模型学习充分性和稳定性 [2] - 采用“分组路由”策略实现海量计算芯片的负载均衡，避免了资源闲置和算力浪费 [2] 行业影响与愿景 - 该模型为AI for Science从“工具革命”的1.0阶段迈向以“革命的工具”驱动科学发现的2.0时代提供了创新的系统性开源基座 [1] - 公司首席科学家提出，可深度专业化通用模型是实现通用人工智能的可行路径 [1] - 实现路径的关键挑战包括需要低成本、能规模化的密集反馈，以及持续学习、主动探索和多视角解决问题的能力 [1] - 另一关键挑战是需引入对物理世界规律的考量，并兼顾多项差异化能力的学习效率与性能 [1]

公司融资公告核心摘要 - 晶泰控股于2026年1月7日交易时段后公告，与摩根大通、高盛、美林等经办人签署协议，拟发行本金总额28.66亿港元的零息可转换债券，债券将于2027年到期 [1] - 募集资金净额将主要用于强化研发实力、提升商业化能力、兴建厂房及补充营运资金 [1] 可转换债券具体条款 - 债券为零息模式，发行价为本金总额的100%，每张面值200万港元，超出部分以100万港元为整数倍递增 [1] - 初始转换价定为每股13.85港元，较公告日公司股价11.54港元溢价约20%，较前五个交易日平均收盘价10.516港元溢价高达31.7% [1] - 若债券悉数转换，将发行约2.07亿股新股，占公司当前已发行股本的4.81%，占扩大后股本的4.59%，股权稀释比例相对温和 [1] 融资条款的战略意义 - 零息模式大幅降低了公司的短期融资成本，契合公司当前的业务发展阶段 [2] - 较高的转换溢价设置体现了公司对自身价值的信心，也为现有股东权益提供了有效保护 [2] - 高溢价条款能筛选出真正看好公司长期发展的投资者，避免短期投机性资金对股价的冲击 [2] 公司业务与行业地位 - 晶泰控股是量子物理、人工智能与大规模标准化实验机器人深度融合的创新平台，是科学智能领域的先行者 [2] - 业务范围涵盖新药、能源、农业、新材料、新型化学品、消费品等多个领域 [2] - 作为行业极少数同时在AI小分子药与AI生物药研发领域均斩获高价值国际药企合作的企业，公司已与超300家国际企业、创新公司及科研机构建立合作关系 [2] - 全球排名前20的大药企中，有17家是公司客户 [2] 投资者认购情况与机构背景 - 此次发行获得超10倍认购覆盖 [2] - 参与债券认购的国际机构包括Black Rock（贝莱德）、安联保险、D.E.Shaw、Amundi、Citadel等国际一线投资人 [2] - 贝莱德作为全球规模最大的资产管理公司，其参与体现了对AI+生物医药赛道的长期看好，以及对晶泰控股技术平台壁垒和商业化潜力的认可 [3] - 安联集团作为全球保险系资管机构龙头，其稳健的投资风格表明晶泰控股作为AI药物研发领域的头部企业符合其优质成长型企业筛选标准 [3] - D.E.Shaw是美国顶级量化基金，也是AI制药企业Relay Therapeutic和Schrodinger的投资人，其在量化计算应用于生物医药方面有长期布局，其参与不仅是对晶泰作为中国AI for Science头部企业的认可，更可能带来跨领域的技术资源整合 [3] 本次融资的总体影响 - 在AI生物医药赛道持续升温的行业背景下，此次发行为零息可转换债券，为公司研发升级、商业化拓展等核心业务注入充足资金 [4] - 通过引入国际顶级机构投资者，有望优化公司股东结构、提升公司在全球资本市场的影响力 [4] - 此次融资直观印证了晶泰控股的核心价值与成长潜力，也为行业内创新企业的融资路径提供了兼具参考性与实操性的有益范本 [4]

公司业绩表现 - 2025年度预计实现营业收入16亿元至17亿元，较上年同期的7.43亿元增长115.32%至128.78%，收入规模实现跨越式提升 [3] - 2025年度预计归属于母公司所有者的净利润亏损6.5亿元至7.98亿元，较上年同期亏损的14.09亿元，亏损幅度收窄43.36%至53.86% [5] - 扣除非经常性损益后的净利润预计亏损7亿元至8.35亿元，较上年同期的10.44亿元亏损，收窄20.01%至32.94% [5] - 业绩增长主要源于坚持“1+6+X”发展战略，加大市场开拓，产品与服务获客户广泛认可及持续采购，同时股份支付费用同比减少对利润产生正向影响 [5] 公司产品与战略布局 - 在发布业绩预告同日，公司推出全新GPU产品线“曦索X系列”，该系列专为科学智能场景深度优化，基于自主知识产权核心GPU IP架构打造 [6] - 曦索X系列是公司布局的第四个产品序列，此前已推出面向AI推理的曦思N系列、面向AI训练的曦云C系列、聚焦图形渲染的曦彩G系列 [7] - 随着曦索X系列推出，公司正式完成AI推理、AI训练、图形渲染、科学智能四大核心算力赛道的产品矩阵全覆盖 [1][7] - 曦索X系列首代产品曦索X206具备全精度混合算力能力，搭载自研MXMACA软件栈，可适配传统高性能计算及AI驱动的交叉学科需求 [7] 公司资本市场动态 - 公司于2025年12月17日登陆上交所科创板，上市首日市值一度冲上3500亿元，截至目前市值约为2300亿元左右 [1] - 此次发布的2025年年度业绩预告是公司上市后的首份年度业绩披露 [1]

上海市智算产业高质量发展倡议启动 - 上海市正式启动“智算产业高质量发展倡议”，旨在协同推进新一代智算中心建设、构建高水平智算云服务体系、攻坚高能效服务器与高密度机柜技术、共建开放协同的自主可控产业生态，目标是将智算产业打造为上海经济高质量发展的新引擎 [1] 上海市智算产业发展现状与规划 - 上海市智算规模已突破12万P，市级智算调度平台纳管算力近2万P [5] - 智算产业生态日趋完善，已集聚智算芯片、光通信、智能网卡、高速交换机、智算服务器等一批优质企业 [5] - 算力应用持续发展，“模塑申城”行动正加速对“5+6”重点行业进行赋能 [5] - 面向“十五五”规划，上海将适度超前建设一批智算基础设施，并加快沪产芯片的规模化部署 [5] - 上海计划构建自主可控的智算产业，打造“国芯国模国云”体系，并打响智算超节点“上海品牌” [5] - 上海仪电表示，国内算力产业正从“设施规模”向“综合效能”转变，形成“硬件—智算云—模型—应用”四级联动架构 [5] 主要参与方的战略与举措 - **上海仪电**：作为上海数智化建设的国资主力军，正推进智算基础设施迭代升级与国产自主可控生态建设，具体包括持续扩容超万卡级先进性能算力集群、推动高效制冷技术规模化落地、构建仪电智算云与算力调度服务平台、推动国产AI芯片与仪电智算云深度适配、构建自主可控光互连GPU超节点等 [6] - **中国信息通信研究院**：指出算力是数字经济的核心生产力，工信部正着力推动算力基础设施建设，工作重点包括体系化推进算力网络建设、探索算力核心应用场景以促进价值转化、创新算力服务模式并推进市场机制探索 [6] - **上海市算力网络协会**：将持续促进行业协作与产学研融合，为上海“2+3+6+6”现代产业体系构建和经济社会高质量发展注入动能 [6] 产业生态合作与创新项目发布 - 由中国信通院牵头，联合三家通信运营商及上海算力服务商，共同发布了上海“算力经济赋能共创体系”，该体系通过“验证池”与“商用池”双轨联动，旨在破解算力资源到经济价值的转化难题 [7] - 由上海仪电牵头承建，联合“百团百项”7位科学家代表，发起“科学智能开放社区算力支持计划”签约，旨在构建面向全球科学家的科学智能算力基础设施和智算云服务底座，提供一站式科研工具、模型、智能体服务和万卡级算力资源支持 [7] - 三大运营商同步启动生态合作项目：上海电信“智云上海”携手国产芯片共建城市智能算力生态、上海移动启动“基于可信数据空间的AI+DATA生态能力开放广场”、上海联通启动“UniAI·智联申城”算力生态 [7] - 论坛发布了《2026年上海市智能算力高质量发展报告》，全方位展现上海市算力产业发展路径、成效与目标 [8] - 沐曦、壁仞、天数智芯等国产芯片企业发布了在科学智能GPU、大规模集群建设、行业赋能等领域的最新产品与解决方案 [9] 技术应用深化与前沿探索 - 上海大学联合阿里云正式发布了“上海大学千学百科AI智慧平台” [9] - 中国通信服务上海公司牵头发布了“算力网络AI+一体化服务” [9] - 现场发布“产业动态图谱”，动态呈现产业链全景与发展趋势 [10] - 上海市能效中心回顾了“十四五”期间上海算力基础设施绿色低碳发展成果，CN100联盟分享了绿色低碳领域的创新产品与实践 [10] - 论坛发布了“校协实践基地”与《智能体系统技术能力分级规范》团体标准，形成了“技术—人才—标准”三位一体的支撑体系 [10] - 在主题演讲中，企业代表从基础效率、优化协同、安全流通、生态应用及服务体验等维度，共同勾勒AI基础设施发展图谱 [10] - 中通服上海公司分析了全球太空算力产业链，指出其核心范式正从“天感地算”向“天数天算、天地一体协同计算”跃迁，太空算力星座正在成为“太空服务器集群”，“太空调度系统”将成为核心竞争力，并介绍了ALink睿联一体化运管平台的架构与应用，倡议共建太空算力新生态 [10]

公司产品发布 - 沐曦股份于2026"智算申城"论坛上发布全新GPU品牌及产品线“曦索X系列” [2] - 曦索X系列专为科学智能（AI for Science）场景深度优化，旨在融合传统科学计算与人工智能驱动的科研新范式 [2] - 该系列是公司继AI推理（曦思N系列）、AI训练（曦云C系列）、图形渲染（曦彩G系列）后发布的第四大产品线，实现了四大核心赛道产品矩阵全覆盖 [2] 产品定位与战略意义 - 公司认为科学智能已成为驱动前沿科研与产业创新的核心力量 [2] - 曦索X系列旨在打破高端科学计算领域的算力瓶颈，为科研工作者提供高效、易用的算力支撑 [2] - 该系列是公司基于全栈自研实力深耕科学智能领域的重要成果 [2] 首代产品硬件特性 - 首代产品曦索X206具备全精度混合算力能力，可灵活适配不同科学计算任务对精度与效率的差异化需求 [2] - 产品配备超大容量显存与先进多卡互连技术，旨在缓解大规模模型训练中的“内存墙”问题 [2] - 其多卡互连技术能实现高带宽、低延迟的集群通信 [2] 软件生态与应用场景 - 产品搭载公司自研MXMACA软件栈，全面兼容主流GPU编程模型与国际主流生态标准接口，可大幅降低用户的代码迁移与部署成本 [3] - 曦索X206能支撑气候气象模拟、流体力学等传统高性能计算任务 [3] - 该产品能为AI驱动的材料预测、生命科学探索等前沿交叉学科提供算力底座 [3]

业绩预告与财务表现 - 公司预计2025年度实现营业收入16.00亿元至17.00亿元，与上年同期相比，将增加8.57亿元至9.57亿元，增长115.32%至128.78% [2][6] - 公司预计2025年度归母净利润为亏损6.50亿元至7.98亿元，与上年同期相比，将减少亏损6.11亿元至7.59亿元，亏损收窄43.36%至53.86% [6] - 业绩增长得益于产品及服务获得下游客户的广泛认可与持续采购，同时股份支付费用较上年同期减少，对利润产生正向影响，降低亏损幅度 [2][6] 产品战略与市场布局 - 公司坚持“1+6+X”发展战略，加大市场开拓力度，推动人工智能技术与千行百业深度融合 [6] - 公司始终聚焦GPU产品的核心技术突破、迭代升级与产业化落地，成功构建覆盖通用计算、人工智能推理训练等多场景的GPU产品体系 [7] - 随着曦索X系列的推出，公司完成了在AI推理、AI训练、图形渲染、科学智能四大主流算力赛道的产品矩阵全覆盖 [6][8] 新产品发布：曦索X系列 - 公司推出全新GPU品牌与产品线——曦索X系列，该系列GPU专为科学智能场景深度优化 [5] - 曦索X系列基于公司自主知识产权的核心GPU IP架构打造，在算力性能、显存配置、互连技术及软件生态等方面实现全面突破 [8] - 首代产品曦索X206具备全精度混合算力能力，支持多种计算精度，配备超大容量显存，并采用先进多卡互连技术 [9] 技术生态与软件支持 - 公司打造了兼容主流生态、自主可控且开放共享的软件生态，持续为云端计算提供高能效、高通用性的算力支撑 [7] - 曦索X206搭载公司自研MXMACA软件栈，全面兼容主流GPU编程模型与科学计算框架，兼容国际主流生态标准接口，确保用户平滑迁移现有代码 [9] - 配合公司科学计算平台，曦索X206能够支撑传统高性能计算任务以及AI4S驱动的材料预测、生命科学探索等前沿交叉学科研究 [9]