投资要点
◼国内AI芯片供需两旺，超节点生态逐步成熟。
•1）国产算力-国产AI模型生态闭环逐步建立，国产AI芯片放量。国产大模型快速迭代，对本土AI芯片的软件适配、低精度计算及大规模集群能力提出更高要求；国产AI芯片放量。2025年，国产AI芯片在性能、供给上均有较大进展，中国AI芯片市场规模超400万张。
•2）国内互联网大厂Capex持续加码，支撑国产算力产业链继续扩容。国内互联网企业、运营商及智算中心持续扩大AI算力投入，国产AI芯片加快规模化验证与商业落地；燧原千卡和万卡智算中心项目已实现收入，并前瞻布局超节点方案。
◼燧原科技：深耕云端AIGPU，自主架构+全栈软硬协同。
•团队：拥有AMD资深技术背景+丰富芯片研发经验。以赵立东、张亚林为核心的创始团队，于2018年3月创立燧原科技。
•产品力：燧原科技在自主架构、高速互联、全栈软件及Chiplet先进封装四大维度持续突破，已完成八年四代产品迭代，2025年AI加速卡及模组销量达6.49万张，产品加速放量。•收入来源：2024年以及2025年1-9月，公司收入主要来源于AI加速卡及模组和智算系统及集群。2023年、2024年和2025年1-9月，公司AI加速卡及模组收入分别为1.86亿元、3.08亿元和4.12亿元，占主营业务收入的比例分别为63.62%、43.36%和76.73%。
◼投资分析意见：国产算力趋势走强，燧原差异化布局云端AI芯片。1）GPU及AI算力芯片相关标的：寒武纪、海光信息、沐曦股份、摩尔线程、天数智芯、壁仞科技、燧原科技（申报阶段）等。2）先进工艺及产业链相关标的：中芯国际、华虹公司等。
◼风险提示：市场竞争风险；技术迭代风险；供应链安全风险。
主要内容
1.GPU行业：逐步建立国产算力-国产AI模型生态闭环2.燧原科技：自主DSA架构+全栈软硬协同，聚焦云端AI算力3.重点标的4.风险提示
2025年国产AI芯片加速渗透
◼性能提升+行业扩容，2025年国产AI芯片加速渗透。
•根据IDC，2025年中国AI芯片市场规模超过400万张。•英伟达：出货222万张，仍为国内市场份额第一，在中国市场份额为55%。•国产AI芯片占比：华为20.4%、平头哥6.4%、昆仑芯2.8%、寒武纪3.0%、海光1.9%、沐曦1.7%、天数智芯1.5%、摩尔线程1.3%。
◼25H2NV芯片供给扰动背景下，国产AI芯片渗透率加速提升。
国内大厂持续扩大资本开支推动国产AI芯片持续放量
DSA是面向AI计算的领域专用架构
◼DSA介于GPGPU与ASIC之间，兼顾计算效率与可编程能力。
•相较GPGPU：弱化非AI通用计算，晶体管资源更多投入矩阵计算单元。•相较ASIC：保留AI领域内可编程能力，模型更新仅需重新编译，无需重新流片。•针对AI数据流、存储访问及算子执行进行协同优化，在推理场景具备更低功耗与TCO。
◼行业趋势：GPU与DSA走向融合。
•根据招股书，DSA在AIServer芯片中占比将由2024年36%提升至2027年45%。•GoogleTPU、AmazonTrainium、MicrosoftMaia等国际主流AI芯片均采用DSA路线。•NVIDIAHopper/Blackwell持续增加Tensor Core、TMA等AI专用模块，GPU内部引入DSA设计理念。
◼燧原第四代DSA新增硬件多线程、动态调度等能力，向“GPU通用计算+DSA定制计算”融合演进。
主要内容
1.GPU行业：逐步建立国产算力-国产AI模型生态闭环
2.燧原科技：自主DSA架构+全栈软硬协同，聚焦云端AI算力
◼燧原科技聚焦云端AI训练与推理，已形成覆盖芯片、软件及智算集群的全栈产品体系。
•公司成立于2018年，已自主研发并迭代四代架构、推出五款云端AI芯片，产品覆盖AI加速卡及模组、智算系统及集群、AI计算及编程软件平台。
◼燧原科技深度构建“芯片+软件+集群”全栈GPU生态与商业布局。
•芯片：基于自主指令集，自研GCU-CARE加速计算单元和GCU-LARE片间高速互联技术，深度支持AI大模型高并行度加速计算。•软件：自主研发驭算TopsRider全栈AI计算及编程软件平台，已适配DeepSeek、Qwen、GLM等200余个主流大模型，持续完善GPU软件生态，降低主流AI大模型开发与迁移成本。•集群：千卡及万卡智算中心项目已实现收入，并与客户联合研发超节点方案，算力集群持续向万卡级及以上演进。
◼燧原科技主要产品聚焦人工智能训练与推理，形成云燧训练、云燧推理及第四代训推一体产品矩阵。
股权：赵立东、张亚林为实际控制人，合计28%的股权
◼赵立东、张亚林合计直接持有公司17.9%的股权，并通过燧原汇智、燧原崇英两个员工持股平台间接控制公司10.2%的股权，合计控制公司28.1%的股权。
◼腾讯为燧原科技重要战略投资方，直接持有公司19.95%的股份，与关联方合计持有20.26%的股份。
•腾讯同时也是公司核心客户，与公司业务深度协同。
◼燧原科技通过燧原汇智、燧原崇英两个员工持股平台实施股权激励，合计持股10.21%。
◼云端AI芯片是核心底层硬件。
◼AI加速卡及模组：以云端AI芯片为基础，将配套的存储模组、电源与信号管理模组、散热组件以及高速接口等组件集成在PCB载板或OAM模组而成。
◼智算系统及集群：公司智算系统品牌为云燧智算机（CloudBlazer POD），是面向AI模型训练和推理场景的单机柜、单算力节点设备，构成了智算集群的最小算力单元。
•云燧智算机一般由4-8台AI专用服务器和多台网络交换机通过高速线缆互联集成在单个机柜构成，云燧智算机通常集成32至64张AI加速卡及模组。其中单个AI专用服务器一般以8张公司的AI加速卡或模组为基础，配套CPU、DRAM内存、企业级固态硬盘、电源与供电模块、散热模块、网卡等硬件以及系统软件构成。
产品：四代云端AI芯片持续迭代，五代六代加速研发
◼公司已完成四代架构演进，围绕云端AI训练、推理及训推一体场景持续推进第五代、第六代高性能云端AI产品研发。
•第四代邃思400芯片于2025年发布，采用全新GCU-CARE计算架构，原生支持FP8等多种精度及万卡集群，新增硬件多线程、动态调度与矩阵宏指令，追求“GPU通用计算+DSA定制计算”的最优平衡；基于该芯片的燧原L600模组已面向云端训推一体场景。•第五代高性能云端AI芯片目前处于研发阶段，支持FP4数据精度，全面覆盖文本、音频、图像及视频的生成功能，并实现跨模态生成能力。•第六代高性能云端AI产品处于研发规划阶段，将进一步强化卡间互联能力与多芯粒异构集成技术。
◼以赵立东、张亚林为核心的创始团队，于2018年3月创立燧原科技。
•创始人兼CEO赵立东拥有30余年芯片行业经验，曾任AMD计算事业部高级总监、产品工程部高级总监，负责CPU/APU产品规划及核心IP研发，并参与创立AMD中国研发中心。•联合创始人张亚林拥有25年芯片行业经验，曾任AMD资深芯片经理、中国研发中心技术总监，作为AMD全球芯片研发主要负责人之一，曾领导开发并量产XBOX ONE系列主芯片及APU等产品。•核心技术团队覆盖芯片硬件、软件研发与产品系统。柴菁、罗巍等核心管理及研发人员较早加入公司，分别覆盖硬件芯片、软件研发及产品系统等关键环节。
财务：2022-2025年营收CAGR达122%，AI加速卡是核心引擎
•2022至2025年，公司营业收入从0.9亿元增至9.9亿元，三年CAGR达122%。其中2025年AI加速卡及模组收入8.56亿元，占主营业务收入86.5%，是核心增长引擎。
◼处研发投入阶段，公司预计2026年或2027年可实现盈亏平衡。
•2025年研发费用率115%，研发投入规模保持高位；综合毛利率提升至31.9%，净亏损从2023年的16.6亿元收窄至11.6亿元，盈利能力持续修复。
◼提前备货保障交付。
•2025年末存货达8.63亿元，主要系为满足下游订单需求提前备货。
出货：2025年公司AI加速卡及模组销量约6.49万张
•2023-2025年，AI加速卡及模组收入由1.86亿元增至8.56亿元，CAGR达114.7%。其中，2024年第三代产品量产上市，ASP同比+60.8%至1.41万元/张。
•2025年产品在互联网客户业务场景持续放量，销量同比+197.8%至6.49万张。
◼规模化商业交付持续验证，在国产云端AI芯片厂商中位居前列。
•2025年公司AI加速卡及模组销量约6.49万张，中国AI加速卡市场占有率约1.7%。
募集资金：拟募60亿元，持续投入AI芯片研发及软硬件协同创新
◼公司拟募集资金60亿元，投向五代、六代AI芯片及先进人工智能软硬件协同创新三大方向
•核心募投方向：先进人工智能软硬件协同创新项目拟投入33.00亿元，占募集资金总额55.0%，重点布局超万卡集群核心技术、AI软件栈、核心IP国产化及基于国产工艺的云端AI芯片研发，体现公司从单芯片向系统级方案的战略升级。•产品迭代投入：五代AI芯片研发及产业化项目拟投入15.03亿元（占25.1%），六代AI芯片项目拟投入11.97亿元（占19.9%），持续强化芯片产品竞争力。•研发方向：募投项目持续围绕DSA架构演进，重点投向下一代GCU-CARE计算单元、GPU光互连、Scale-up互连及超节点服务器等关键技术。
◼燧原科技在自主计算架构、高速互联、规模化集群及全栈软件生态方面具备较强竞争力。
维度一：自主GCU计算架构，第四代原生支持FP8
◼技术路线方面，公司采用DSA架构，聚焦AI矩阵计算，保留领域内可编程能力，兼顾ASIC效率与GPU灵活性，支持主流模型演进而无需重新流片。
◼公司基于自主指令集体系，原创GCU-CARE加速计算单元，形成面向AI大模型高并行计算的底层核心架构。GCU-CARE微结构已迭代四代，第四代原生支持FP8等多种精度混合计算。
•与GPU将大量晶体管用于图形渲染、Cache及控制逻辑不同，燧原DSA将更多晶体管资源投入GCU-CARE矩阵计算单元。•自研AI计算指令集覆盖计算、控制、缓存访问及数据同步等功能，实现复杂AI任务高效并行处理；•第四代架构原生支持FP8，在降低内存占用的同时提升计算速度、数据吞吐量及计算能效；•基于第四代燧思400打造燧原L600训推一体加速模组，面向大模型训练与推理场景。
维度二：GCU-LARE高速互联，支撑万卡集群商业化落地
◼公司自主研发GCU-LARE片间高速互连技术，原生支持AI芯片直接互联，构建从Scale-up超节点到Scale-out万卡集群的算力扩展能力。
◼GCU-LARE突破传统PCIe总线在带宽与延迟方面的限制，支持多个AI芯片直接互联拓扑，并可快速适配主流算力集群组网方案；作为DSA架构中专为AI分布式计算设计的数据搬运单元，它针对AI数据流进行专门优化，减少无效数据搬运，提高存储带宽利用率。
•Scale-up：支持多卡直接互联及超节点弹性扩展，第四代芯片超节点方案规模可达64卡，面向DeepSeek等MoE模型专家并行计算；•Scale-out：结合RoCEv2高速互联及可扩展集群网络架构，进一步构建超节点及万卡以上大规模算力集群。
◼千卡、万卡智算中心项目已实现收入，公司正联合合作伙伴推进超万卡高速互联集群建设，集群能力由技术验证进入商业化落地阶段。
维度三：自研驭算TopsRider全栈软件平台，降低CUDA生态迁移成本
◼公司自主构建统一AI计算及编程软件平台驭算TopsRider，形成覆盖硬件底层至AI应用的五层基础软件体系，具备CUDA程序迁移及主流AI生态适配能力
•TopsRider已适配DeepSeek、Qwen、GLM等200余个主流大模型，以及PyTorch、TensorFlow、vLLM、SGLang、Megatron-LM、DeepSpeed等主流深度学习框架、分布式训练框架及推理引擎。
◼TopsRider构建“框架—算子库—编程语言—驱动—固件”五层软件栈，实现从AI应用到底层芯片的全栈协同优化。全栈软件能力降低国产AI芯片的生态切换成本。
◼AI芯片单颗面积大、生产良率承压，公司通过先进封装实现同构与异构集成，提升芯片算力性能、显存带宽及整体能效比。
◼先进封装使燧原在现有制程条件下集成更多GCU-CARE单元，是DSA“晶体管资源向AI计算倾斜”的工程支撑。
•公司自2019年第一代芯片起即采用异构集成先进封装方案，持续优化超高密度布线及微凸点集成技术；•第三代AI芯片采用Chiplet互联协议，实现两颗芯片同构合封，以可控成本实现算力性能翻倍。•第四代AI芯片已实现国产先进封装方案，并逐步形成覆盖先进封装、板卡加工等环节的国产供应链体系，进一步提升供应链自主可控能力。
◼2026年7月世界人工智能大会期间，燧原科技携手先封科技，联合发布适配AI算力芯片的CoPoS（Chip-on-Panel-on-Substrate）面板级先进封装样品。
维度五：深度绑定腾讯生态，客户集中度较高
◼公司已形成以互联网头部企业及智算中心为核心的客户体系，腾讯为第一大客户。
•2025年公司前五大客户销售收入合计9.94亿元，占营业收入96.89%，腾讯科技（深圳）和成都高新电子分别为第一、第二大客户。其中腾讯科技（深圳）直接销售收入7.68亿元，占营业收入74.90%，成都高新电子销售收入1.45亿元，占比14.15%。
•公司自2019年起与腾讯开展合作，双方历经“小规模验证、多场景大规模验证、深度战略合作”三个阶段。
•2023-2025年腾讯（含AVAP模式）收入占比分别为33.34%、37.77%和83.79%。2025年腾讯相关收入达8.3亿元。
注：AVAP模式指由终端客户指定合格供应商及具体产品型号，并明确价格。公司按照终端客户的指定要求向其认可的整机厂商或系统集成商供货的交易模式
主要内容
1.GPU行业：逐步建立国产算力-国产AI模型生态闭环
2.燧原科技：自主DSA架构+全栈软硬协同，聚焦云端AI算力
3.重点标的
•寒武纪：国产AIGPU领军，持续受益国产算力替代及大模型训练需求。•海光信息：CPU+DCU双产品布局，HSL互联协议推动国产智算集群建设。•沐曦股份：深度构建“1+6+X”，是国内高性能通用GPU领军之一。•摩尔线程：智算与消费GPU双线布局，持续推进万卡级集群能力建设。•天数智芯：已构建覆盖“云-边-端”全场景的通用GPU产品矩阵。•壁仞科技：聚焦大模型训练GPU，高性能算力产品持续迭代。•燧原科技：深耕云端AIGPU，八年四代构建全栈算力体系。
•中芯国际：国产先进制程核心平台，持续受益AI芯片国产化需求。•华虹宏力：特色工艺制造平台，受益AI服务器电源及功率器件需求增长。
主要内容
1.GPU行业：逐步建立国产算力-国产AI模型生态闭环2.燧原科技：自主DSA架构+全栈软硬协同，聚焦云端AI算力3.重点标的4.风险提示
•AI GPU行业仍处于快速发展阶段，国际厂商英伟达、AMD保持较强技术优势，国内企业亦持续加大研发投入。未来行业竞争可能进一步加剧，市场格局仍存在较大不确定性。
•AI模型快速演进带动算力需求持续升级，GPU架构、先进制程、Chiplet封装及软件生态均处于快速迭代阶段。若企业技术升级速度落后于行业发展，可能影响产品竞争力。
•AI GPU产业链高度依赖先进制造、先进封装及关键材料，部分核心环节仍存在供应链约束。若供应链出现波动或国产替代推进不及预期，可能影响行业整体发展。
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