公司与英伟达合作 - 公司与英伟达达成合作，联合推动800VDC电源架构在AI数据中心的规模化落地，该架构针对高效供电兆瓦级计算基础设施设计，相比传统54V电源在系统效率、热损耗和可靠性方面具有显著优势，可支持AI算力100-1000倍的提升 [1] - 公司的第三代GaN器件为英伟达800VDC架构提供从800V输入到GPU终端的全链路氮化镓电源解决方案，覆盖15V到1200V范围 [1] - 英伟达官网更新800V直流电源架构合作商名录，公司成为唯一入选的中国芯片企业 [2] 技术优势与行业影响 - 公司GaN技术具备高频、高效率与高功率密度等特性，与英伟达800VDC供电架构融合后，AI数据中心将实现从千瓦级到兆瓦级的飞跃，开启更高效、更可靠、更环保的AI计算时代 [1] - 800VDC架构是英伟达专为未来高效供电兆瓦级计算基础设施设计的新一代电源系统 [1] 市场反应与股价表现 - 受与英伟达合作消息影响，公司股价最高涨幅达63 64%，收盘上涨30 91%，报收57 6港元，总市值攀升至515 17亿港元 [2] 新能源汽车领域合作 - 公司与联合汽车电子有限公司成立联合实验室，合作开发先进的新能源汽车电力电子系统，利用GaN器件在高功率密度、低导通电阻、高转换效率和更小尺寸等方面的优势 [2] - 联合电子由罗伯特·博世与上汽集团旗下中联汽车电子合资成立，在中国汽车发动机控制单元和动力总成系统市场占据重要份额 [2] - 联合实验室将结合公司GaN技术优势与联合电子的系统专业知识，为市场带来更小体积、更轻量的电动汽车电源和动力系统 [2] 公司背景 - 公司位于苏州吴江区，是中国第三代半导体龙头企业，2024年12月30日在港交所上市，被称为"氮化镓第一股" [1]

合作与技术 - 公司与NVIDIA合作推动800 VDC电源架构在AI数据中心落地[3] - 800 VDC电源架构可使AI算力提升100 - 1000倍[3] - 公司第三代GaN器件为NVIDIA架构提供全链路氮化镓电源方案[3] 未来展望 - 未来几年AI数据中心将从千瓦级到兆瓦级飞跃[3]

马斯克：xAI的目标是在5年内实现5000万台H100等效AI计算（但能效更高）上线。 ...

报告行业投资评级 - 行业评级为增持 [6] 报告的核心观点 - 摩尔线程推出四代 GPU 架构，拥有万卡集群智算中心解决方案，在芯片层面基于自主研发的 MUSA 架构，2021 - 2024 年分别发布四代 GPU 架构，产品线丰富能满足不同市场需求 [1][28] - 摩尔线程在 AI 智算、专业图形加速及桌面级图形加速、智能 SoC 三大领域实现商业化和持续迭代的技术储备，2024 年 AI 智算产品收入占比高，各领域均有相关产品推出 [1][2][44] - 摩尔线程拥有国际先进制程量产和国产工艺研发迭代能力，在封装测试环节实现国产化，首创 Chiplet 可扩展架构 [2][7] - 公司核心创始团队经验丰富，股东汇聚诸多知名投资机构，已完成 6 轮融资，累计融资金额超 45 亿元 [7][8] - 摩尔线程以全功能 GPU 为核心，本次发行并上市募集资金 80 亿元，主力投入新一代 AI 训推一体芯片、图形芯片和 AI SoC 芯片研发项目 [9][111] 根据相关目录分别进行总结 1 摩尔线程：国内高性能 GPU 产品的主要领军企业，把握时代机遇助力国产替代 - 历经三个发展阶段，目标成为具备国际竞争力的 GPU 领军企业，2020 - 2022 年团队原始积累，2023 - 2024 年高速成长，2025 年至今响应国产大模型新时代 [17][18][19] - 推出四代 GPU 架构，形成多元计算加速产品矩阵，涵盖 AI 智算、高性能计算等应用领域，产品线覆盖不同市场 [25][28] - 在三大领域实现商业化和持续迭代的技术储备，AI 智算产品聚焦前沿模型训练和推理，专业图形加速及桌面级图形加速产品丰富，智能 SoC 产品基于自研架构量产芯片并推出多种产品 [44][50][51] 2 摩尔线程 AI 智算接棒传统专业图形加速助力国产算力高速发展 - 产品线日趋丰富，营收快速增长，业务收入主要来自 AI 智算、专业图形加速、桌面级图形加速领域，2024 年 AI 智算产品增长大，专业图形加速产品 2023 年增长快，桌面级图形加速产品收入呈下降趋势 [54][55] - 汇聚诸多知名投资机构，已完成 6 轮融资，累计融资金额超 45 亿元，第一大股东南京神傲持有 14.55% [63] - 具备多重竞争优势，包括国产全功能 GPU 领域技术领先性、MUSA 架构生态系统支持、适应中国本土技术能力、专业研发团队与高效研发体系和商业化落地与技术迭代 [66][67][69] 3 摩尔线程持续加强研发投入，夯实竞争优势 - 核心创始团队和核心技术团队产业经验积累丰富，核心创始人张建中及联合创始人等均有在知名企业的工作经历 [75][76] - 公司持续积累核心技术，实现自研全功能 GPU 架构和技术创新，MUSA 架构优势明显，有多引擎集成技术等多项创新 [80][81][85] - 在芯片制造方面加强国产供应链，同时加强万卡集群可靠性保障，具备全栈式 GPU 芯片自主研发体系，有突破性 GPU 芯片设计技术矩阵，有全周期验证体系和万卡集群级可靠性测试能力 [89][90][92] - 凭借多年技术积累，在部分产品性能已达到或接近国际先进水平，在 AI 计算加速、智算集群、图形渲染、智能 SoC 层面均有体现 [101][103][106] - 募资主力投入新一代 AI 训推一体芯片研发项目、图形芯片研发项目和 AI SoC 芯片研发项目，各项目有明确研发内容和产品方案 [111][116] 4 市场行情回顾 - 行业板块表现：本周（2025 - 07 - 07 至 2025 - 07 - 11），上证指数周涨跌 +1.09%，深证成指涨跌幅为 +1.78%，创业板指数涨跌幅 +2.36%，科创 50 涨跌幅为 +0.98%，申万电子指数涨跌幅 +0.93%；板块行业指数中分立器件表现最好，涨幅为 3.10%，被动元件表现较弱，跌幅为 1.01%；板块概念指数中富士康产业链指数表现最好，涨幅为 2.99%，存储器指数表现最弱，涨幅为 0.12% [120] - 电子个股表现：本周表现最好的前五名分别是新亚电子、金安国纪、东田微、乐鑫科技、长光华芯；瑞联新材、中京电子、宝明科技、南亚新材、好上好表现较弱；今年表现最好的前五名分别是胜宏科技、逸豪新材、旭光电子、隆扬电子、慧为智能；国星光电、国光电器、盛科通信 - U、光智科技、电连技术表现较弱 [138]

行业趋势 - AI算力需求暴涨背景下，国内GPU厂商纷纷递交IPO招股书，同时光计算作为AI计算新范式备受投资机构追捧 [1] - 光子计算被视为突破后摩尔时代传统算力瓶颈的重要技术路线，对推动模型性能进步和降低推理成本具有重要价值 [6] - 光计算行业在技术突破和下游应用爆发的催化下高速发展，有望重构算力市场竞争格局 [8][9] 公司融资 - 光本位科技于2024年12月完成由锦秋基金领投的战略轮融资，老股东慕石资本、小苗朗程、中赢创投超额跟投 [1] - 2024年6月完成新一轮融资，由敦鸿资产领投，浦东科技天使母基金、苏州未来天使产业基金、张江科投等国资基金跟投，老股东中赢创投再次加注 [1] - 中赢创投在光本位早期便参与投资并多次加注，持续看好其研发能力和发展前景 [9] 技术优势 - 光本位是全球首家采用硅光+相变材料（PCM）异质集成并实现光芯片存算一体商业化的公司 [3] - 技术路径具有单元尺寸小、系统能耗低的优势，适合大规模AI计算场景，集成度比其他技术方案提升10倍以上 [3] - 采用"PCM + Crossbar"路线，显著提升AI推理速度并大幅降低功耗，直击当前产业痛点 [7] 产品进展 - 2024年6月完成首颗算力密度和算力精度达商用标准的光计算芯片，矩阵规模128*128，打破行业64*64的天花板 [3] - 正在进行256*256光计算芯片流片和第一代光电融合计算卡封测，512*512光计算芯片已在设计中 [3] - 基于512*512芯片的产品系统算力或将远超目前全球顶尖的基于电芯片的产品 [3] 商业化进展 - 2024年12月与国内一线互联网大厂建立战略合作，在AI算力硬件方面展开深度合作 [5] - 致力于为大模型、科学计算、具身智能等高性能计算领域提供新型计算芯片与系统方案 [5] 团队背景 - 两位95后创始人分别毕业于牛津大学和芝加哥大学，研发负责人师从英国皇家工程院院士Harish Bhaskaran教授 [5] - 运营负责人具有大模型算法、AI agent工程化和商业化落地经验 [5] - 团队依托牛津先进微纳工程实验室多年技术积累推进产业化落地，取得阶段性成果 [6] 投资人评价 - 光本位技术壁垒高、稀缺性强，与浦东集成电路产业形成上下游联动效应 [8] - 光本位团队创新技术方案和高效务实风格展现出快速产业化落地潜力 [8] - 光本位年轻、执行力强、具有韧性的团队有望在"追光"长路上实现换道超车 [8]

汇丰对特斯拉的负面展望 - 汇丰维持特斯拉"减持"评级，目标价120美元不变，暗示较当前股价有63%下行空间 [1][4] - 采用DCF和同业倍数估值各50%权重方法，同业倍数估值得出每股公允价值60美元，DCF估值得出180美元 [4][5] - DCF估值涵盖汽车、储能、完全自动驾驶、Dojo、Optimus和服务六大业务板块 [5] 交付量与盈利预期下调 - 预计Q2交付量环比持平，较市场预期低15%，营业收入面临8%下行风险 [1][2] - 大幅下调2025-27年运营利润率预期19-25%，因交付量疲软导致自由现金流仅略为正值 [2] - 中期销量增长将保持温和，除非推出价格低于2.5万美元的入门级车型 [1][2] 销量疲软的结构性原因 - 产品组合老化、竞争加剧和品牌形象担忧是销量疲软主因 [1][2] - 改款Model Y对提振销量作用有限，但可能支撑Q3和Q4销量和价格组合 [1][2] - Q2汽车业务毛利率有望环比改善，能源存储业务预测与市场共识一致 [2] Robotaxi业务面临的挑战 - 需证明纯摄像头方案的稳健性，奥斯汀试点早期迹象令人担忧 [3] - 需改变消费者放弃个人车辆拥有权的观念 [3] - 需证明能通过运营Robotaxi实现盈利，Waymo距离盈利仍有距离且需60亿美元股权融资 [3] 技术业务前景 - 完全自动驾驶、Dojo和Optimus等技术预计从2028年开始贡献收入 [5] - 与Robotaxi AI计算相关的成本可能在短期内增加但对收入和利润贡献有限 [2]

公司融资与核心目标 - 美国AI芯片创企Snowcap Compute获得2300万美元（约合人民币1.65亿元）种子轮融资，由Playground Global领投 [2] - 前英特尔CEO帕特·基辛格加入公司董事会 [2] - 公司计划利用超导体研发新型AI计算芯片，目标超越当前最先进AI系统，同时大幅降低功耗 [2] - 首款基础芯片计划于2026年底前推出，完整系统将在更晚时间推出 [2] 技术架构与创新 - 公司采用超导技术，芯片架构专为极致性能与能效设计，支持AI、量子和高性能计算 [2] - 超导计算平台使用约瑟夫森结取代晶体管，开关门能耗比传统晶体管低5个数量级 [13] - 芯片使用现有300mm（12英寸）半导体工艺制造，无需特殊工艺 [14] - 超导芯片在4.5开尔文低温下运行，每次操作能耗仅为CMOS的10万分之一 [13] 团队背景与行业支持 - CEO Michael Lafferty曾任职Cadence，负责超导与量子技术 [3] - 创始团队包括首席科学家Anna Herr和CTO Quentin Herr，均为超导计算机领域前沿研究人员 [3] - 前英伟达、谷歌、特斯拉高管加入顾问团队 [5] - 前英特尔CEO帕特·基辛格和前英伟达商务拓展副总裁里克·海曼加入董事会 [8] 性能与能效优势 - 公司芯片的每瓦性能预计是当前最好芯片的25倍，即使考虑冷却能耗 [12] - 超导逻辑技术在处理速度和效率上实现数量级提升，突破CMOS技术限制 [12] - 技术可支持AI推理及训练、高性能计算、量子经典混合工作负载 [13] 行业背景与商业化进展 - 超导技术商业化因物理学和制造技术成熟成为可能 [12] - AI聊天机器人兴起推动计算需求，传统芯片性能接近极限，超导技术有望缓解能耗问题 [15] - 公司解决了超导技术商业化关键挑战，包括可扩展性、晶圆厂兼容性、EDA挑战等 [15]

性能基本原理 - 阿姆达尔定律指出，对于固定问题规模，通过增加计算资源实现的最大加速比受限于串行部分，即使并行资源无限增加，加速比也只能趋近于1−S，因为串行部分的执行时间无法通过并行化减少 [3][4] - 强缩放指的是在固定问题规模下，通过增加计算资源来缩短执行时间，其加速比由阿姆达尔定律量化 [6] - 弱缩放则是在保持执行时间不变的情况下，通过增加计算资源来处理更大的问题，问题规模和资源同时按比例增加，以维持时间不变 [6] - 数据移动在性能优化中是一个关键瓶颈，被称为 "cardinal sin"，现代 DRAM 单元的操作时间为数十纳秒，而晶体管开关速度在亚纳秒级别，这种速度差异导致数据移动本质上更慢 [8] 张量核心架构演进 - Volta 架构作为首个引入张量核心的里程碑，其设计源于深度学习对矩阵乘法硬件加速的需求，2017 年推出的 Volta 架构在 Tesla V100 GPU 中集成张量核心，旨在解决传统 GPU 执行矩阵乘法时指令功耗与计算功耗的失衡问题 [9] - Turing 架构于 Volta 之后推出，其第二代张量核心在 Volta 基础上增加了 INT8 和 INT4 精度支持，进一步拓展了低精度计算能力，同时通过引入深度学习超采样（DLSS）技术，将深度学习应用于游戏图形领域 [10] - Ampere 架构带来了异步数据复制技术，这一创新允许数据直接从全局内存异步加载到共享内存，绕开寄存器中转，解决了 Volta 时代数据加载与 MMA 指令竞争寄存器资源的问题 [11] - Hopper 架构进一步深化了并行计算的层次设计，新增线程块集群（Thread Block Cluster），将多个 SM 分组为图形处理集群（GPC），允许跨 SM 的数据共享与低延迟通信 [12] - Blackwell 架构作为最新一代，针对寄存器压力问题引入张量内存（TMEM），每个 SM 配备 256KB 的 TMEM，以 warpgroup 为单位访问 [13] 结构化稀疏性 - Ampere 架构推出了 2:4 结构化稀疏性，其核心在于对权重矩阵进行修剪，使每 4 个元素中 2 个为零，通过压缩非零元素并利用元数据索引记录位置，理论上可将张量核心吞吐量翻倍 [14] - Blackwell 架构则针对 NVFP4 数据类型引入了 4:8 结构化稀疏性，该模式将 8 个元素划分为 4 对连续元素，要求其中 2 对为非零值、2 对为零 [15] 张量核心规模与内存演进 - 从 Volta 到 Blackwell，张量核心的计算规模呈指数级增长，而内存层次结构则通过容量扩展与架构优化持续适配计算需求 [16] - Volta 架构作为张量核心的起点，单个 SM 配备 8 个张量核心，可实现 1024 FLOP / 周期的 F16 计算能力，支持 m8n8k4 的 MMA 形状 [17] - Ampere 将单 SM 的张量核心计算能力翻倍至 2048 FLOP / 周期，MMA 形状扩展为 m16n8k16 [17] - Hopper 进一步提升至 4096 FLOP / 周期（F16），并引入 F8 格式使计算能力达到 8192 FLOP / 周期，MMA 形状支持 m64n256k16 的更大规模 [17] - Blackwell 则实现了 F16 计算能力 8192 FLOP / 周期、F8 达 16384 FLOP / 周期、F4 达 32768 FLOP / 周期 [17] MMA 指令异步性 - Volta 架构作为初代张量核心，其 MMA 指令采用 warp-scoped 同步执行模式，需 8 线程 quadpair 协作完成 8x8x4 矩阵运算 [20] - Ampere 架构首次引入异步数据复制技术，允许数据从全局内存直接加载至共享内存，绕过寄存器中转 [20] - Hopper 架构实现了 MMA 指令的根本性突破，推出 warpgroup-level 异步 MMA（wgmma），支持 4 个 warp 组成的 warpgroup 协作执行更大规模矩阵运算 [22] - Blackwell 架构将 MMA 异步性推向极致，第五代张量核心的 tcgen05.mma 指令具备单线程语义，无需 warpgroup 协作即可发起 MMA 操作 [23] 数据类型精度演进 - Volta 架构作为张量核心的起点，仅支持 FP16 半精度输入与 FP32 单精度累加 [25] - Turing 架构在此基础上新增 INT8 和 INT4 整数精度支持，首次将低精度整数计算引入张量核心 [25] - Ampere 架构进一步拓展数据类型范围，引入 BF16（脑浮点格式），其 8 位指数与 7 位尾数的设计，在保持与 FP32 相同动态范围的同时，将存储成本减半 [25] - Hopper 架构标志着低精度浮点类型的重大突破，首次引入 FP8 格式（E4M3 和 E5M2），通过 4 位指数与 3 位或 2 位尾数实现更低精度计算 [26] - Blackwell 架构将精度降低推向极致，新增 MXFP 系列微缩放浮点格式（MXFP8、MXFP6、MXFP4），并推出自研的 NVFP4 格式 [26] 编程模型演进 - 早期 CUDA 编程模型遵循高线程占用率原则，通过将多个 CTA 分配至单个 SM，利用线程上下文切换隐藏内存访问延迟 [28] - Ampere 架构首次推出异步数据复制指令，允许线程直接将数据从全局内存加载至共享内存，无需经过寄存器中转 [29] - Hopper 架构进一步深化异步能力，新增线程块集群（Thread Block Cluster），将多个 SM 分组为 GPC，通过协作组 API 暴露硬件执行单元 [29] - Blackwell 架构将异步执行推向全栈支持，第五代张量核心的 tcgen05.mma 指令具备单线程语义，无需 warp 协作即可发起 MMA 操作 [30]

GB200 NVL72机架出货量预测 - 2025年5月GB200 NVL72机架全球总产量预计达2000至2500台 较4月的1000至1500台显著增长 [1] - 预计6月出货量继续攀升 第二季度整体产量有望达5000至6000台 [1] - 供应链快速响应能力与市场需求高涨推动增长 [1] AI计算需求与厂商表现 - AI计算需求持续爆发 尤其在云计算和数据中心领域广泛应用 [2] - 广达5月出货约400台GB200机架 较4月的300至400台略有提升 月营收达1600亿新台币 同比增长58% [2] - 纬创5月出货900至1000台GB200计算托盘 较4月的150台增长近6倍 营收同比增长162%至2084.06亿新台币 [2] - 鸿海5月出货近1000台GB200机架 预计第二季度交付3000至4000台 [2] 市场结构与供应链瓶颈 - GB200机架实际交付量可能低于出货数据 因L10计算托盘需组装为完整L11机架 [3] - 下游最终交付受制于组装与测试瓶颈 [3] - 摩根士丹利对下游AI服务器代工厂商偏好排名：技嘉、鸿海、广达、纬创和纬颖 [3] 行业趋势与挑战 - 主流超大规模云厂商平均每周部署近1000个NVL72机柜 出货节奏持续提速 [3] - GB300系统样品已开始向主要云服务商送样 [3] - 组装瓶颈、价格竞争及地缘政治因素可能对未来增长构成挑战 [3]

港股市场表现 - 信义能源(03868)再涨超5%，因与信义光能联合提交中国上市申请材料，拟将太阳能发电场基础设施REIT在中国证券交易所上市 [1] - 石药集团(01093)涨超3%，其腺苷钴胺胶囊(0.5mg)获得中国国家药品监督管理局颁发的药品注册批件，并视同通过仿制药质量和疗效一致性评价 [1] - 东岳集团(00189)涨超5%，第三代主流制冷剂R32国内均价突破5万元/吨，同比增长42%，行业毛利润达3.5万元/吨，同比增加超过1万元/吨 [1] - 康诺亚-B(02162)涨超3%，启动CDH17ADC药物CM518D1治疗晚期实体瘤的I/II期临床研究 [1] - 药师帮(09885)再涨超6%，与越疆科技(02432)订立战略合作与业务部署协议 [1] - 东风集团股份(00489)再跌超3%，2025年1-5月累计汽车销量为67.28万辆，同比下降17.1%，新能源汽车销量为16.05万辆，同比增长34.4% [2] - 西锐(02507)再涨超12%，一季度交付150架飞机，同比翻倍增长，市场份额23.9%，保持全球第一 [2] - 中航科工(02357)涨超3%，印尼政府正就采购中国制造的歼-10战斗机进行可行性评估 [2] - 快手-W(01024)再涨近5%，可灵AI年化收入运行率突破1亿美金，4月和5月的月度付费金额均超过1亿人民币 [2] - 中国白银集团(00815)涨超9%，市场担忧美国政府可能继续对其他关键金属加税，驱动白银和铂金价格上涨 [2] - 赤子城科技(09911)早盘涨近3%，以子公司Solo X Technology Limited名义进驻香港科学园 [2] - 思摩尔国际(06969)早盘反弹逾4%，英美烟草新品Glo Hilo预计于6月9日在日本宫城县率先上市 [3] - 佑驾创新(02431)高开近7%，与重庆长安汽车股份有限公司达成合作，获得旗下新能源自主品牌的主力车型定点 [3] - 华兴资本控股(01911)高开近15%，旗下华兴新经济基金于2018年投资Circle，积极探索Web3.0和加密货币资产领域 [4] - 中国建设国际(03311)早盘涨超5%，今年3月引入东方国际为战略股东 [4] - 万国黄金集团(03939)涨超5%，黄金价格震荡偏强 [4] - 中国秦发(00866)涨超7%，拟出售Perpetual Goodluck Limited的全部已发行股本，预期录得收益约1.96亿元 [4] - 南方锰业(01091)盘中拉升逾20%，董事会批准债务削减建议，旨在提升信用评级、降低财务费用 [4] - 中旭未来(09890)盘中涨超10%，加速向SLG、休闲等新类型拓展，目标25财年海外收入占比提升至30% [5] - 龙蟠科技(02465)一度涨超9%，控股孙公司锂源(亚太)与Eve Energy签署《生产定价协议》，预计2026至2030年合计销售15.2万吨磷酸铁锂正极材料 [5] 美股市场表现 - 稳定币巨头Circle(CRCL.US)登陆纽交所，股价暴涨168%，美国国会正在推进稳定币监管立法，可能最早于8月通过 [6] - Planet Labs PBC(PL.US)飙升近49%，截至4月30日的三个月收入为6,630万美元，高于去年同期的6,040万美元，预计2026财年收入为2.65亿美元至2.8亿美元 [6] - PVH Corp(PVH.US)大跌近18%，第一季度非公认会计准则每股收益为2.30美元，低于去年同期的2.45美元 [6] - Ciena(CIEN.US)大跌近13%，未达到第二财季的收益预期，Q2调整后每股收益为42美分，低于华尔街普遍设定的52美分 [6] - 金山云(KC.US)涨近8%，瑞银分析师将目标股价由12.5美元上调至14美元 [6] - 特斯拉(TSLA.US)跌近14%，5月份在德国销售1210辆，同比下滑36%，在英国市场销量同比下滑超过45% [7] - CoreWeave(CRWV.US)跌近17%，看跌期权成交量占总成交量的36.73% [8] - Nebius(NBIS.US)大涨超17%，正经历强劲的AI计算需求，并在全球扩展其基础设施 [8] - MongoDB(MDB.US)大涨超15%，提高2026财年展望，预计全年营业收入为22.5-22.9亿，之前的指导为22.4-22.8亿 [8]