财务表现与现金流状况 - 公司归母净利润持续亏损，2022年至2025年一季度累计亏损32.9亿元，亏损幅度逐年扩大，2024年亏损14.09亿元，2025年一季度亏损2.33亿元 [2] - 研发投入累计24.66亿元，是同期总营收11.16亿元的2.2倍，股份支付费用累计6.02亿元，进一步侵蚀利润 [3] - 经营性现金流持续净流出，累计净流出43.61亿元，2025年一季度净流出5.31亿元，应收账款账面价值达6.15亿元，占当期营收比例191.96% [3][6] 债务结构与流动性风险 - 有息债务总额2024年末攀升至22.91亿元，其中短期债务5.17亿元，长期债务17.74亿元，经营活动现金流仅覆盖债务总额24% [4] - 2025年一季度债务总额降至4.32亿元，但短期债务占比飙升至92%，3.98亿元需9个月内清偿，长期债务近乎清零 [4][6] - 账面货币资金仅1.23亿元，实际可用偿债资金严重不足，信用评级遭下调，融资渠道收窄 [5] 产品结构与市场依赖 - 曦云C500系列芯片2024年收入7.22亿元，占主营业务收入97.28%，2025年一季度收入3.14亿元，占比97.87% [7][9] - 产品FP32算力约40 TFLOPS，峰值带宽接近英伟达A100一半，但软件端对CUDA兼容仅停留在"跑通"级别，与英伟达生态差距明显 [9] - 前五大客户销售占比极高，2023年至2025年一季度分别为91.58%、71.09%和88.35%，存在客户流失风险 [10] 供应链与外部风险 - 曦云C500的7nm流片100%依赖中国台湾地区晶圆厂，峰值算力踩线美国出口管制4800 TOPS红线，面临"准高端"管制风险 [11] - 关键IP包括GPU架构、HBM控制器、PCIe PHY全部外采，流片需支付高额预付款，现金流压力进一步放大 [11] - 多名高管联合在外创办关联公司，IPO前夕涉足供应链合作方的关联交易，引发业内质疑 [11] 行业背景与市场动态 - A股AI芯片板块热度高涨，沪指突破3800点，科创50指数暴涨8%，寒武纪、海光信息20%涨停，带动GPU、服务器、AIPC概念领涨 [1] - 寒武纪股价6月以来最高涨幅逾300%，沐曦股份与摩尔线程于6月30日同日递交科创板招股书，拟分别募资39.04亿元和80亿元 [1] - 监管未因板块热度降低盈利及持续经营门槛，公司IPO关键取决于曦云C500迭代节奏和2024年下半年盈利拐点 [1]

（原标题：【WAIC2025】 AI算力创新竞速，国产化实践走出超节点等新路） 在世博展览馆内，为应用提供底座能力的AI芯片、服务器、智算中心等厂商，展示了在芯片底层架构的自主研发，软件、整机的国产化适配，以 及针对应用场景的解决方案等方面的创新尝试。 AI算力创新 在H1核心技术馆内，阶跃星辰、月之暗面、智谱等大模型厂商的展台人流攒动。与这些模型厂商展台错落有致搭配的是沐曦、无问芯穹、摩尔线 程、燧原科技等算力厂商的展台。 伴随模型的迭代演进，人们对算力的需求也呈指数级增长。 正处于上市辅导备案中的沐曦展示了基于曦云C500系列芯片的服务器以及解决方案。展台人员介绍，服务器从编译、驱动到互联等全链路均已实 现国产化。 沐曦还首次展出了曦云C600通用GPU——一颗基于国产供应链设计、制造，自主可控的训推一体自研芯片。 经济观察报记者在展台未发现C600的性能、参数等内容。展台人员介绍，该芯片配置了业内前沿的显存，能强力支撑大模型训练、推理期间的海 量数据吞吐，主要用于云端AI训练与推理、通用计算、AI for Science等计算任务。 国内端边大模型AI芯片企业后摩智能是第二次参加WAIC，首发并展示了自 ...

世界人工智能大会核心观察 - 具身智能成为展会焦点 人形机器人、服务型机器人凭借流畅动作和自然交互吸引大量关注 [2] - 算力基础设施仍是行业核心议题 芯片、板卡、服务器、计算集群等构成产业关键底座 [2] 算力基础设施转型趋势 - 厂商展示风格转向务实 参数竞赛现象消失 技术指标融入实际解决方案 [5] - 行业讨论聚焦碎片化算力统筹、低功耗低成本、垂类产品软硬件整合等实用话题 [5] - 全链路国产化成为主旋律 从芯片架构到产业落地的自主可控体系加速成型 [7][8][9] 国产化技术突破 - 沐曦展示自研训推一体GPU曦云C600 采用XCORE 1.5架构及指令集 支持AI训练/推理/科学计算 [10] - 曦云C600搭载HBM3e显存 大幅提升显存带宽 支持大模型数据吞吐 [12] - 基于曦云C500的服务器实现全链路国产化 涵盖编译器/驱动/互联协议等环节 [13] - 中昊芯英展示"刹那"系列TPU 采用自研IP核与指令集 相同任务能耗降低30% [15] - "泰则"计算集群支持1024片互联 稀疏算力达400P(TF32) 适配千亿参数大模型 [17] 行业场景适配案例 - 华为展示"384超节点"真机 实现384卡高速互联 已适配80+大模型 [18][20] - 昇腾生态覆盖互联网/金融/医疗等场景 联合伙伴展示行业解决方案 [20] - 摩尔线程推出12项行业Demo 视频超分技术MTVSR实现2-4倍实时超分 [21] - 视频技术可降低内容创作成本 吸引播放软件/游戏开发商/监控设备商共建生态 [21][22]

行业趋势 - 具身智能成为世界人工智能大会(WAIC)最受瞩目的领域 包括人形机器人和服务型机器人等具备物理交互能力的智能体 [1] - 算力基础设施(芯片 板卡 服务器 计算集群)仍是人工智能行业核心话题 但展示重点从参数竞赛转向产业解决方案和应用场景 [1][3][4] - 行业讨论聚焦碎片化算力资源统筹 低功耗与低成本 垂类产品软硬件整合等务实话题 [4] 国产化进展 - 全链路国产化成为行业共识 从单一芯片突破拓展至架构设计 软硬件生态 产业落地的全链路自主可控 [5] - 国产化链条加速成型 涵盖芯片 软件 整机 场景等环节 [5] - 沐曦展示最新训推一体GPU曦云C600 采用自研XCORE 1.5架构及指令集 支持云端AI训练与推理 通用计算等任务 [6] - 曦云C600搭载HBM3e显存 可提升显存带宽 支持大模型训练及推理 [10] - 中昊芯英展示"刹那"系列TPU 采用自研IP核与指令集 相同AI计算任务下能耗降低30% [12] 产品与技术 - 中昊芯英"刹那"TPU支持1024片芯片高速互联 "泰则"计算集群系统稀疏算力达400P(TF32)以上 可支撑千亿参数AI大模型 [15] - 华为展示"384超节点"技术 实现业界最大384卡高速总线互联 已适配超过80个大模型 [15][18] - 摩尔线程展示12项行业Demo 包括生命科学 物理仿真 空间智能等 [19] - 摩尔线程MTVSR视频超分技术可提供2-4倍实时超分 支持多档质量设定 以SDK形式集成到各类应用 [20] 应用场景 - 华为联合伙伴展示互联网 运营商 金融 政务 医疗等行业解决方案 [19] - 摩尔线程视频超分技术可降低内容创作者成本 提高生产效率 吸引视频播放软件 游戏开发商等多方协同 [23] - 国产算力基础设施呈现"高低搭配 全域覆盖"态势 华为聚焦大模型算力底座 摩尔线程专注细分场景 [24]