曦云C500系列训推一体GPU芯片
搜索文档
沐曦股份启动科创板IPO发行,12月5日进行申购,拟发行4010万股
搜狐财经· 2025-11-27 16:18
公司上市进程 - 首次公开发行股票并在科创板上市,拟发行数量4010万股,初始战略配售数量802万股,网上申购代码787802,初步询价日2025年12月2日,申购日2025年12月5日 [2] - 本次拟募资39.04亿元,投向三大GPU项目研发,新一代C700系列产品性能对标英伟达H100 [2] - 若成功上市,将进入科创板科创成长层,成为科创板"1+6"改革举措落地后典型案例 [2] 公司业务与市场地位 - 是国内高性能通用GPU产品的主要领军企业之一,致力于自主研发全栈高性能GPU芯片及计算平台 [3] - 为国家人工智能公共算力平台、运营商智算平台、商业化智算中心等提供基础算力底座,重点布局教科研、金融、交通、能源、医疗健康、大文娱等行业应用场景 [3] - 在2024年中国AI芯片市场中的份额约为1% [4] - 旗舰产品曦云C系列训推一体GPU芯片基于全自研的GPUIP、指令集和架构,在通用性、单卡性能、集群性能及稳定性、生态兼容与迁移效率等方面均达到国内领先水平 [4] 产品与商业化进展 - GPU产品累计销量超过2.5万颗,已在多个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实现规模化应用 [4] - 产品性能达到国际上同类型高端处理器水平,在国内处于领先地位 [4] - 智算推理GPU芯片曦思N100系列、训推一体GPU芯片曦云C500系列分别于2023年4月和2024年2月正式量产 [6] 财务表现与研发投入 - 2023年至2025年上半年,实现营收0.53亿元,7.43亿元和9.15亿元,净利润为-8.71亿元,-14.09亿元和-1.86亿元 [6] - 公司预计达到盈亏平衡点的预期时间最早为2026年 [6] - 2022年至2024年累计研发投入金额为22.47亿元,占营收比例为282.11% [6] 行业背景与募资用途 - 行业属资本与技术双密集型,有极高技术壁垒与密集研发投入特点,公司为夯实产品竞争优势持续加大研发投入 [7] - 资本正密集布局国产GPU产业链,叠加互联网大厂算力投入激增与国产替代加速,行业正从"技术验证"迈向"规模应用" [7] - 拟募资39.04亿元投入到新型高性能通用GPU研发及产业化项目、新一代人工智能推理GPU研发及产业化项目和面向前沿领域及新兴应用场景的高性能GPU技术研发项目 [7]
沐曦股份科创板IPO过会 致力研发全栈高性能GPU芯片
证券时报网· 2025-10-24 17:36
IPO进程 - 公司于10月24日通过上海证券交易所上市审核委员会2025年第46次会议审议,首发事项顺利过会 [1] 公司定位与业务 - 公司是国内高性能通用GPU产品的主要领军企业之一,致力于自主研发全栈高性能GPU芯片及计算平台 [3] - 公司为国家人工智能公共算力平台、运营商智算平台、商业化智算中心等提供基础算力底座,并布局教科研、金融、交通、能源、医疗健康、大文娱等行业应用场景 [3] - 公司旗舰产品曦云C系列训推一体GPU芯片基于全自研的GPU IP、指令集和架构,在通用性、单卡性能、集群性能及稳定性、生态兼容与迁移效率等方面达到国内领先水平 [3] - 截至报告期末,公司GPU产品累计销量超过2.5万颗,已在多个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实现规模化应用 [3] 市场地位与财务表现 - 公司产品性能达到国际上同类型高端处理器水平,在国内处于领先地位 [4] - 以销售金额和算力规模口径测算,公司在2024年中国AI芯片市场份额约为1% [4] - 2023年至2025年上半年,公司实现营收0.53亿元、7.43亿元和9.15亿元 [4] - 2023年至2025年上半年,公司净利润为-8.71亿元、-14.09亿元和-1.86亿元,目前尚未实现盈利 [4] 研发投入与募资用途 - 公司本次IPO拟募资39.04亿元,投入到新型高性能通用GPU研发及产业化项目、新一代人工智能推理GPU研发及产业化项目和面向前沿领域及新兴应用场景的高性能GPU技术研发项目 [5] - 公司为夯实产品竞争优势持续加大研发投入,并因实施股权激励确认了较大金额的股份支付费用 [5] 行业背景与公司挑战 - 中国GPU芯片市场长期被国外巨头垄断,国产GPU芯片渗透率低,面临技术标准适配及用户习惯迁移障碍 [5] - 国产GPU芯片厂商整体起步较晚,处于技术突破和产品落地初期,需投入大量资源用于研发、市场拓展和生态建设 [5] - 公司智算推理GPU芯片曦思N100系列于2023年4月量产,训推一体GPU芯片曦云C500系列于2024年2月量产,产品进入重点行业客户需经历严苛的技术验证及生态适配周期 [5]