投资评级 - 首次覆盖，给予“买入”评级 [1] 核心观点 - 随着AI推理需求爆发，GPU地位需提升，硬件架构上需实现GPU直连SSD以快速传输数据并充分发挥GPU并发性能，软件生态需发生重大变化，核心技术软件数据库需从以CPU为中心转向以GPU为中心进行重构，数据库产业有望迎来新机遇 [8][81][82] - 星环科技是中国领先的AI和大数据基础设施软件提供商，在GPU-Native数据库领域早有布局，是中国面向生成式AI的数据基础设施领导者，有望充分受益于行业变革 [8][13][82] 公司概况与业务 - 星环科技是中国领先的AI和大数据基础设施软件提供商，致力于融合AI、大数据与云计算技术，帮助企业构建AI基础设施 [13] - 公司拥有AI与大数据基础软件业务、解决方案业务及其他业务三条业务线，产品及解决方案已深入金融、能源、政府、交通、医疗等十余个行业，截至2025年6月30日累计服务逾1,600家终端用户 [13] - 公司以自研分布式大数据平台TDH起家，战略定位已由“数字基础设施提供商”升级为“AI基础设施企业”，推出知识平台TKH及大模型运营平台Sophon LLMOps [13] - 公司构建了包括大数据基础平台软件（TDH）、云基础平台软件（TDC）、分布式关系型数据库软件（ArgoDB与KunDB）、数据开发与智能分析工具（TDS）、人工智能平台（Sophon）及知识平台（TKH）在内的产品矩阵 [21][22][23][24][25] - 2025年上半年，大模型相关商机已带动近3,000万元订单，覆盖金融、政府、能源等重点行业 [21] 财务表现与预测 - 2024年公司营业收入为3.71亿元，同比下降24.31%；归母净利润为-3.43亿元，亏损同比扩大19.16% [1][28] - 2025年第一季度至第三季度（25Q1-Q3），公司实现营业收入2.25亿元，同比上升7.42%；归母净利润为-2.13亿元，亏损同比收窄27.21% [8][28] - 分行业看，2025年上半年金融行业营收0.68亿元，同比增长23.38%，占总营收45.01%；能源行业营收0.29亿元，同比大幅增长253.99%，营收占比从上年同期的5.77%跃升至18.77% [32] - 分产品看，2025年上半年软件产品与技术服务营收1.11亿元，同比下降0.89%，营收占比72.84%；解决方案业务营收0.34亿元，同比增长43.18%，营收占比22.37% [34][35] - 25Q1-Q3公司整体毛利率为47.49%，较2024年的50.67%继续回落 [38] - 报告预测公司2025-2027年营业总收入分别为4.26亿元、4.88亿元、5.83亿元，同比增速分别为14.55%、14.64%、19.51% [1][78] - 报告预测公司2025-2027年归母净利润分别为-2.13亿元、-1.51亿元、-0.88亿元 [1][78] 行业趋势与机遇：GPU-Native数据库 - AI推理与AI训练的I/O需求差异巨大：AI训练需要大数据块（10MB-1GB），少并发，总存储容量相对较低（1-10TB）；而AI推理需要小数据块（几KB或更小），高并发（数千条），大存储容量（PB级） [8][47] - 传统以CPU为中心的架构无法满足AI推理的高并发需求，导致GPU未能充分利用，GPU地位亟需提升，需把控制路径和数据路径都放在GPU里 [8] - 硬件方面，GPU直连SSD可增加存储量和传输速率；软件方面，需采用SCADA等软件架构控制存储I/O [8] - 底层硬件变革将带动软件重构，数据库架构需从“以CPU为中心”转向“以GPU为中心”，核心组件如存储引擎、数据布局、查询执行引擎等需升级改造 [8][56][57][59] - GPU直连SSD技术将使得数据库从一个管理磁盘文件的应用程序，演变为一个直接调度和管理GPU和存储硬件的“数据中心级操作系统内核” [8][60] - 产业进展加快：硬件上，高带宽闪存（HBF）技术预计在2026年初取得突破，2027至2028年间正式亮相；铠侠将与英伟达合作开发直连GPU的SSD，目标达到2亿IOPS [61][62][63] - 软件上，已有厂商如Hammerspace、Cloudian通过优化数据编排或采用RDMA over S3技术提升性能 [64] 公司竞争优势与战略 - 技术业内领先：公司拥有AI-Ready Data Platform，以关系型、向量、图、全文、时序等11种模型数据统一存储管理为基础 [8][67] - 2024年，星环科技被IDC评为向量数据库代表厂商 [8][74] - 2025年，星环科技在IDC《中国面向生成式AI的数据基础设施2025年厂商评估》中被定位于“领导者”类别 [65] - 公司已经具有GPU-Native数据库产品 [8] - 积极布局出海：公司在新加坡、加拿大等地设立分支机构，产品已获得新加坡信息通信媒体发展局认证，并与当地机构推进合作 [75] - 公司于2025年8月18日正式向香港联交所递交上市申请，计划发行H股并实现“A+H”双重上市，募资用途之一为拓展海外市场 [8][76] 估值比较 - 报告选取达梦数据和海量数据作为可比公司，可比公司2025年平均PS为14倍 [79] - 星环科技2025年预测PS为26倍，高于可比公司平均估值，报告认为其AI数据库产品竞争力业内领先，理应拥有更高估值 [79][80]

报告行业投资评级 - 增持（维持）[1] 报告的核心观点 - 随着AI推理时代的到来，传统的以CPU为中心的存储与计算架构已成为瓶颈，行业正经历从“以CPU为中心”到“以GPU为中心”的根本性变革[4][9] - 为满足AI推理“小块高频”的极致I/O需求，硬件上出现GPU直连SSD的新架构，软件上则需要重构以GPU为核心的数据库（GPU-Native数据库），这将为数据库产业带来新的机遇[4][18][25] 根据相关目录分别进行总结 1. AI推理时代来临，GPU直连SSD存储新架构出现 - AI推理与训练对存储的需求差异巨大：训练需要大数据块（10MB-1GB）、少并发、总容量相对较低（1-10TB）；而推理需要小数据块（低至8B、64B、512B）、高并发（数千条）、大存储容量（高达1PB或数百TB）[4][9][10] - AI工作负载分化推动存储评估指标从传统的“每TB成本”（TB/TCO）转向“每IOPS成本”（IOPS/TCO），推理和预测式AI的性能瓶颈在于处理海量、高并发、小I/O请求的能力（IOPS）[9][10] - 传统以CPU为中心的架构无法满足AI推理的高并发需求，成为瓶颈，需要提升GPU地位，使其成为数据访问的控制中心，实现从CPU“推送”数据到GPU“拉取”数据的转变[4][11][14] - 解决方案是通过GPU直连SSD硬件（如通过NVMe-of、RDMA、GPUDirect Storage等技术）和SCADA软件架构，让GPU绕过CPU直接、高效地从SSD读写数据，彻底旁路CPU在数据流中的角色[4][14][16] 2. 存储架构变化带来数据库架构的变化 - 架构层面发生根本变化：从“以CPU为中心”转向“以GPU为中心”，GPU成为主计算单元，CPU角色退化为任务调度器、事务协调器和元数据管理器[4][18] - 数据库核心组件需要升级改造：1) 存储引擎革新，新的缓存管理器需直接管理GPU显存和直连SSD间的数据流动；2) 数据布局优化，为匹配GPU的SIMD架构，可能采用纯列式或混合存储格式并原生支持Apache Arrow等零拷贝格式；3) 查询执行引擎重构，核心算子需深度重写为GPU内核并能直接从SSD流式消费数据，实现计算与I/O的完全重叠[4][19][21] - 查询优化器面临挑战，成本模型需纳入GPU计算核心占用率、HBM与SSD间带宽、PCIe传输延迟等新因素，并优先考虑数据本地性优化[21] - GPU直连SSD技术将使得数据库从一个在通用操作系统上运行的应用程序，演变为一个直接调度和管理GPU、SSD的“数据中心级操作系统内核”[4][21] 3. 产业进展逐步加快 - 硬件方面：1) 2025年8月，闪迪与SK海力士签署谅解备忘录，共同制定高带宽闪存（HBF）技术规范，目标在2026下半年发布HBF样品，首批搭载HBF的AI推理系统预计于2027年初面世[4][21][22]；2) 2025年9月，铠侠宣布将与英伟达合作，开发可直接连接到GPU并进行数据交换的SSD，目标性能需达到2亿IOPS，并计划支持PCIe 7.0标准[4][22] - 软件方面：1) Hammerspace通过优化元数据读取和GPU服务器直连存储驱动器中的数据放置策略，加速了其数据编排平台软件的性能[4][23]；2) Cloudian HyperStore通过RDMA over S3技术，实现对象存储与GPU内存的直接数据传输，使基于S3接口的向量数据库性能提升8倍[4][24] 4. 投资建议 - 投资逻辑基于AI推理爆发驱动GPU地位提升及硬件架构变革（GPU直连SSD），进而引发软件生态（尤其是数据库）的重大重构需求，数据库产业有望迎来新机遇[4][25] - 报告提及的相关标的包括：【星环科技】、达梦数据、海量数据、MongoDB、Snowflake等[4][26]