股价表现 - 科德教育早盘上涨至“20cm”涨停，股价报23.95元/股 [1] - 艾布鲁持续上涨，涨幅达15.06%，股价报38.74元/股 [1] 股价上涨原因 - 两家公司股价上涨或受益于其共同持股公司中昊芯英启动IPO [1] - 中昊芯英已进入股份制改制阶段，专注于高性能TPU架构AI专用算力芯片的自主研发 [1] 股权关联 - 艾布鲁通过子公司星罗中昊间接持有中昊芯英约5.8%股权 [1] - 科德教育持有中昊芯英5.53%股权 [1] 被投资公司核心业务 - 中昊芯英掌握TPU架构AI芯片核心研发技术并实现TPU芯片量产 [1] - 中昊芯英致力于打造“自研AI芯片+超算集群+预训练大模型”的产业价值链 [1]

行业战略转变 - 国产AI芯片公司从过去几年保持低调、官网信息更新滞后的状态，转变为近期华为、百度等大厂高调公开AI芯片迭代路线图，标志着行业沟通策略的里程碑式转折[1] - 战略转变的驱动因素包括：需要向客户展示清晰产品路线图以抢占英伟达留下的市场蛋糕，以及国产算力方案的推出让投资者看到大厂未来可依赖国产算力供给，促使有自研芯片的公司更高调地沟通进展[2] - 国产半导体供应链的突围，特别是7纳米先进逻辑芯片产线中约三成被禁设备的国产方案已基本填补空白并导入量产线，提升了先进制程芯片制造后续产能扩产的确定性，为产品迭代奠定基础[2] 华为昇腾芯片路线图 - 华为宣布2026至2028年三年间将相继推出昇腾950、960和970三大系列芯片，打破自2020年制裁后仅在910系列内升级的状况[4] - 昇腾950系列包括950PR和950DT两种型号，分别于2026年一季度和四季度推出，采用业内兴起的P/D分离路线，950PR面向推理预填充阶段和推荐业务，950DT更注重推理解码阶段和训练场景[6] - 950PR采用自研低成本HBM（HiBL 1.0）以降低推理预填充成本，内存容量128GB，访问带宽1.6TB/s；950DT采用HiZQ 2.0内存以应对高互联带宽需求，内存容量144GB，访问带宽4TB/s；两款芯片互联带宽均为2TB/s[7] - 昇腾960芯片内存容量288GB，访问带宽9.6TB/s，互联带宽2.2TB/s；昇腾970芯片内存容量288GB，访问带宽14.4TB/s，互联带宽4TB/s[5] - 在算力方面，950系列FP8算力为1 PFLOPS，960系列FP8算力为2 PFLOPS，970系列FP8算力为4 PFLOPS[5] 超节点与集群战略 - 为弥补国产AI芯片在单卡算力、内存等方面的性能短板，华为、百度、阿里等大厂将“超节点+集群”作为应对AI算力需求的关键解决方案，这是在美国极限制裁下被逼出来的范式[11] - 超节点采用纵向扩展（scale-up）方案以突破通信性能瓶颈，华为通过自研“灵衢”（UnifiedBus）互联协议将大带宽、低时延的互联范围从单机柜内部延伸至整个集群，使物理上的多台机器在逻辑上能像一台计算机一样工作[12] - 华为计划在2026年四季度推出基于8192张950DT芯片的Atlas 950超节点，并在2027年四季度迭代至最大支持15488张昇腾960芯片的Atlas 960超节点，同时发布算力规模分别超过50万卡和达到百万卡的超级集群[8] - 华为将Atlas 950超节点与英伟达NVL144系统对比，称其卡规模是英伟达的56.8倍，总算力是6.7倍，内存容量是15倍达到1152TB，互联带宽是62倍[8] - 百度计划在2026年上半年和下半年推出支持256张卡和512张卡互联的“天池”超节点，并从2027年下半年开始陆续推出千卡和四千卡的超节点，目标在2030年点亮百万卡单集群[9] 百度昆仑芯发展 - 百度公布昆仑芯业务路线图：2026年初上市针对大规模推理场景优化的M100芯片，2027年初上市面向超大规模多模态模型训练和推理的M300芯片，2029年上市新一代N系列芯片[9] - 昆仑芯现已支持54个模型的训练和60个模型的推理，包括三款多模态模型是在5000卡或6000卡的昆仑芯集群上完成训练，下一步将在P800芯片集群上尝试最先进模型的训练[19] - 昆仑芯P800芯片的64卡超节点，单卡功耗约400瓦，在FP16精度的总算力规模超20 PFlops，以此换算的单卡算力大致为英伟达A100 SXM版本的一半[10] - 百度为昆仑芯的控股股东，昆仑芯已完成6笔融资，市场多次传出其筹备IPO的传闻，公司近期曾释出涉及IPO全流程管理的招聘岗位[10] 训练与推理市场格局 - 尽管市面上有众多训推一体AI芯片，但真正能用于大模型预训练环节的非常稀少，华为昇腾几乎是唯一可用于大模型训练的国产芯片，但其当前主打型号910C的大部分应用仍然是推理[18] - 基于国产算力开展大模型训练需付出额外算力成本与时间代价，例如科大讯飞为在国产算力平台训练模型，不得不花费额外两个月进行适配工作，拖慢了模型发布进度[19] - 2025年上半年中国GenAI IaaS服务市场中，推理场景占比上升至42%，训练场景占比降低至58%，预计未来随着AI应用普及和多模态生成与实时推理场景丰富，推理基础设施需求将持续增长[19] - 国产推理芯片已可满足当前最先进模型的推理使用，比较先进的国产推理芯片能配置96G显存，一台8张卡的单机就能提供约688G显存容量，足以运行DeepSeek R1-671B等权重约600G的先进模型[20] - 推理芯片市场竞争呈现碎片化，技术路线包括GPGPU玩家和ASIC厂商，ASIC芯片厂商可针对特定推理任务进行深度优化，具备能效与成本优势[20] 大厂自研芯片优势与挑战 - 互联网大厂本身的云业务和AI业务为自研芯片提供了最直观的内部需求，例如昆仑芯P800芯片在百度内部得到充分验证，绝大多数推理任务都运行在P800之上[22] - 大厂自研AI芯片的下游需求明确，即使不对外出售，将其并入云服务中让外部客户使用也等效于卖芯片，同时相较于外购第三方芯片可避免为外部供应商的高毛利买单，节省大量成本[22] - 硬件稳定性是国产AI芯片用于大规模训练的一大挑战，万卡级别训练过程中任何一块芯片出现故障，整个集群都必须暂停并重新启动，集群还需具备应对“静默故障”和快速自愈恢复的能力[16][17] - 国产芯片的质量控制能力尚无法与英伟达匹敌，故障率被放大，因此在集群上线运行前需要进行完善的故障检测[16]

公司投资情况 - 投资者询问公司是否投资了专注于AI芯片和解决方案的成都视海芯图科技有限公司 [1] - 公司通过企业信用信息公示系统检索后未找到相关信息，并明确表示未进行相关投资 [1]

公司研发投入 - 2025年前三季度研发费用为9300万元 [1] - 研发费用占营业收入比例为12.69% [1] 芯片研发进展 - 公司自主设计研发的工控芯片已实现量产 [1] - 该芯片集成了主控MCU、运动控制算法、存储及工业实时以太网技术总线 [1] - 公司目前暂无计划研发AI芯片 [1]

摩尔线程新股申购与估值分析 - 作为年内发行价最高的新股，摩尔线程以114.28元/股的发行价开始申购，投资者中一签需缴纳57140元 [2] - 按发行价测算，公司上市时总市值将达到537.15亿元 [2] - 本次发行价对应的公司2024年摊薄后静态市销率为122.51倍，高于同行业可比公司2024年静态市销率平均水平 [2] 同行业可比公司估值对比 - 摩尔线程列出的可比上市公司包括海外公司英伟达、AMD、高通，以及国内的海光信息、寒武纪、景嘉微 [2] - 截至11月19日，英伟达、AMD、高通的市销率分别为34.73倍、14.11倍、4.57倍 [2] - 国内可比公司中，海光信息、寒武纪、景嘉微的市销率分别为54.04倍、478.25倍、81.67倍 [3] - 四家国内公司中，摩尔线程和寒武纪的市销率都超过行业算术平均值111.23倍 [4][5] 国内外可比公司经营与市场地位 - 三家海外公司营收规模巨大：英伟达、AMD、高通去年的营收分别达到1304.97亿美元、257.85亿美元、389.62亿美元，市值分别达到4.53万亿美元、3639.49亿美元、1779.04亿美元 [4] - 英伟达与AMD是GPU阵营最主要的AI芯片厂商，英伟达主要销售GPU，AMD同时销售GPU和CPU，高通主要业务包括移动芯片平台与无线通信技术，并于10月进军数据中心芯片市场 [4] - 国内公司营收规模相对较小，其中与摩尔线程较为接近的是景嘉微，两者去年营收分别为4.38亿元和4.66亿元，且均处于亏损状态 [5] - 海光信息与寒武纪营收规模更大，分别为91.62亿元和11.74亿元，海光信息去年及今年上半年实现盈利，寒武纪自去年第四季度开始扭亏 [5] 业务定位与AI芯片行业格局 - 摩尔线程主要从事GPU及相关产品的研发、设计和销售，主要面向AI、云与数据中心、高性能渲染和视频加速场景，业务与AI强相关 [6] - 寒武纪并非GPU厂商，但为AI领域专门设计芯片，也与AI强相关 [6] - 海光信息的DCU以GPGPU架构为基础，用于AI等领域，但主要业务还包括CPU；景嘉微的GPU产品与AI的关系相对有限，主要面向图形渲染等领域 [6][7] - 在全球AI芯片市场，英伟达处于垄断地位，市场份额超80%，与AMD形成“一超一强”寡头垄断格局；国内GPU市场份额低于全球市场，本土品牌AI芯片市场渗透率呈上升趋势，但尚未形成较明朗的竞争格局 [7] 财务表现与盈利前景 - 摩尔线程去年亏损14.92亿元，今年上半年亏损2.71亿元，第三季度亏损4.53亿元，亏损同比扩大近1.8亿元 [5][7] - 公司预计最早可于2027年实现合并报表盈利 [7] - 已上市的AI芯片厂商中，部分最新季度财务数据下滑：寒武纪第三季度营收环比下降2.4%，净利润环比下降17%；海光信息第三季度净利润环比增速从第二季度的37.49%下滑至9.26%，同比增速由23.14%放缓至13.04% [8]

摩尔线程新股申购概况 - 公司于2025年11月24日开始申购，发行价为114.28元/股，是年内发行价最高的“百元股”，投资者中一签需缴纳57140元 [3] - 按发行价测算，公司上市时总市值将达到537.15亿元 [3] - 本次发行价对应的公司2024年摊薄后静态市销率为122.51倍 [3] 可比公司估值对比 - 公司列出的可比上市公司包括英伟达、AMD、高通、海光信息、寒武纪、景嘉微 [3] - 截至11月19日，英伟达、AMD、高通的市销率分别为34.73倍、14.11倍、4.57倍 [3] - 国内可比公司中，海光信息、寒武纪、景嘉微的2024年市销率分别为54.04倍、478.25倍、81.67倍 [4] - 三家海外公司（英伟达、AMD、高通）2024年营收规模巨大，分别为1304.97亿美元、257.85亿美元、389.62亿美元，市值分别为4.53万亿美元、3639.49亿美元、1779.04亿美元 [5] - 摩尔线程的市销率（122.51倍）高于行业可比公司算术平均值111.23倍，也高于业务模式相近的景嘉微（81.67倍）[3][4][6] 公司财务与经营状况 - 公司2024年营收为4.38亿元，2024年亏损14.92亿元，2025年上半年亏损2.71亿元 [6] - 公司预计最早可于2027年实现合并报表盈利 [7] - 公司2025年第三季度亏损4.53亿元，亏损同比扩大近1.8亿元 [8] - 公司主要从事GPU及相关产品的研发、设计和销售，主要面向AI、云与数据中心、高性能渲染和视频加速场景，业务与AI强相关 [7] 国内AI芯片行业竞争格局 - 全球AI芯片市场基本形成由英伟达和AMD组成的“一超一强”寡头垄断格局，英伟达全球市场份额超80% [8] - 在国内AI芯片市场中，GPU的市场份额低于全球市场 [8] - 2025年国内市场本土品牌AI芯片市场渗透率呈上升趋势，但尚未形成较明朗的竞争格局 [8] - AI计算需求增长正在提高AI芯片整体需求 [7] - 国内AI芯片厂商市场关注度高，例如寒武纪在2025年8月底盘中股价一度超过贵州茅台，成为A股股价最高的个股 [7] 同业公司近期表现 - 与摩尔线程营收规模较为接近的景嘉微，2024年营收为4.66亿元，2024年及2025年上半年分别亏损1.65亿元和8761万元 [6] - 海光信息2024年营收为91.62亿元，净利润为19.31亿元，2025年上半年净利润为12.01亿元 [6][7] - 寒武纪2024年营收为11.74亿元，于2024年第四季度开始扭亏，2025年前三季度实现盈利 [6] - 部分已上市AI芯片厂商最新季度财务数据出现下滑：寒武纪2025年第三季度营收环比下降2.4%，净利润环比下降17%；海光信息2025年第三季度净利润环比增速从第二季度的37.49%下滑至9.26%，同比增速由23.14%放缓至13.04% [8]

AI芯片行业竞争格局 - AI芯片市场基本形成由英伟达和AMD组成的“一超一强”寡头垄断格局，市场竞争激烈 [1][7] - 英伟达在全球AI芯片市场份额超过80%，处于垄断地位 [7] - 英伟达和AMD最主要的收入来源均为数据中心业务，英伟达主要销售GPU，AMD同时销售GPU和CPU [3] - 高通主要业务包括销售手机等移动产品用的芯片平台、无线通信技术，并于今年10月进军数据中心芯片市场 [3] - 今年国内市场本土品牌AI芯片市场渗透率呈上升趋势，但尚未形成较明朗的竞争格局 [7] 摩尔线程IPO及估值分析 - 摩尔线程以114.28元/股的发行价开始申购，投资者中一签需缴纳57140元，上市时总市值达到537.15亿元 [1] - 本次发行价对应的公司2024年摊薄后静态市销率为122.51倍，高于同行业可比公司2024年静态市销率平均水平 [1] - 摩尔线程列出的可比上市公司包括海外公司英伟达（市销率34.73倍）、AMD（市销率14.11倍）、高通（市销率4.57倍），以及国内的海光信息、寒武纪、景嘉微 [1] - 摩尔线程和寒武纪的市销率都超过行业算术平均值111.23倍 [4] 国内外可比公司财务及业务对比 - 海外公司营收规模巨大：英伟达去年营收1304.97亿美元，市值4.53万亿美元；AMD去年营收257.85亿美元，市值3639亿美元；高通去年营收389.62亿美元，市值1779亿美元 [3] - 国内公司营收规模相对较小：摩尔线程去年营收4.38亿元，景嘉微去年营收4.66亿元，海光信息去年营收91.62亿元，寒武纪去年营收11.74亿元 [4] - 摩尔线程去年亏损14.92亿元，今年上半年亏损2.71亿元；景嘉微去年亏损1.65亿元，今年上半年亏损8761万元；海光信息去年净利润19.31亿元，今年上半年净利润12.01亿元；寒武纪去年第四季度开始扭亏，今年前三季度实现盈利 [4] - 寒武纪市值已超5000亿元，海光信息市值超4000亿元，对应市销率分别为478.25倍和54.04倍；景嘉微市值低于400亿元，市销率为81.67倍 [2][4] 国内AI芯片厂商业务特点及市场表现 - 摩尔线程主要从事GPU及相关产品的研发、设计和销售，主要面向AI、云与数据中心、高性能渲染和视频加速场景，业务与AI强相关 [5] - 寒武纪并非GPU厂商，但为AI领域专门设计芯片，也与AI强相关；海光信息的DCU以GPGPU架构为基础，用于AI、大数据处理等领域，但主要业务还包括CPU；景嘉微的GPU产品与AI的关系相对有限，产品面向图形渲染、云游戏、云计算等领域 [5] - AI计算需求增长正在提高AI芯片整体需求，摩尔线程预计最早可于2027年实现合并报表盈利 [5] - 国内AI芯片厂商在市场上有颇高关注度，今年8月底寒武纪盘中股价达到1462元/股，一度超过贵州茅台成为A股股价最高的个股 [5] 国内厂商面临的挑战及近期业绩 - 国内芯片厂商仍面临激烈竞争，在国内AI芯片市场中，GPU的市场份额低于全球市场 [7] - 除摩尔线程外，沐曦等其他冲刺IPO的AI芯片厂商也尚未实现盈利 [7] - 摩尔线程第三季度亏损4.53亿元，亏损同比扩大近1.8亿元 [7] - 已上市的AI芯片厂商中，部分最新季度财务数据下滑：寒武纪第三季度营收环比下降2.4%，净利润环比下降17%；海光信息第三季度净利润环比增速从第二季度的37.49%下滑至9.26%，同比增速由23.14%放缓至13.04% [7]

公司发行基本情况 - 股票代码为“688795”，发行价为114.28元/股，发行数量为7000万股，拟募集资金近80亿元 [2] - 发行后总股本为47,002.8217万股，本次发行数量占发行后总股本比例为14.89% [3] - 发行市销率为122.51倍，所属行业为“计算机、通信和其他电子设备制造业”，其T-3日静态行业市盈率为60.12倍 [3] - 战略配售承诺认购总量为1400万股，占本次发行数量比例为20% [3] 发行纪录与市场地位 - 114.28元/股的发行价创下年内新股发行价格新高，是今年迄今唯一发行价格超过百元的新股 [4] - 拟募资总额近80亿元，位列年内科创板新股第一 [5] - 发行规模在年内全部新股中位居第二，仅次于华电新能 [6] - 发行费用为年内新股最高，其中保荐承销费以80亿元募集资金计算约为3.92亿元 [6] - 上市进程耗时不到5个月，从6月30日IPO申请获受理至11月24日启动申购 [6] 募集资金用途与财务表现 - IPO募集资金将用于新一代自主可控AI训推一体芯片、图形芯片、AI SoC芯片研发项目及补充流动资金 [6] - 2022年至2025年上半年，营业收入分别为4608.83万元、1.24亿元、4.38亿元、7.02亿元 [8] - 同期归属净利润分别为-18.94亿元、-17.03亿元、-16.18亿元、-2.71亿元，报告期内研发费用分别约为11.16亿元、13.34亿元、13.59亿元、5.57亿元 [8] - 公司预计最早在2027年实现合并报表盈利，2025年营收有望达12.18亿元至14.98亿元 [8][9] 行业前景与公司技术优势 - 2025年中国GPU市场规模预计达1200亿元，较2024年增长11.8%，三年复合增长率近50% [7] - 中国AI芯片市场规模到2029年有望攀升至13368亿元，2025年至2029年复合增速为53.7%，GPU市场份额将从2024年的69.9%攀升至2029年的77.3% [7] - 核心产品MTT S80性能被认为可对标英伟达RTX 3060，MUSA架构已兼容90%的CUDA语法 [7] - 公司专利申请数量近千项，其中发明申请占比近七成 [7] - 2025年上半年AI智算产品收入占比已达95%，SoC产品自2025年起进入量产阶段 [8] - 核心团队高管多来自英伟达、AMD等国际巨头，实控人张建中为前英伟达全球副总裁 [9]

文章核心观点 - 关于美国可能放开对华H200芯片出口的传闻目前仅处于初步讨论阶段，存在不确定性[2][3] - 分析认为，若H200出口限制真的放开，中国方面很可能会接受并放行该产品[20] H200芯片性能分析 - H200采用Hopper架构，配备141 GB HBM3e显存，带宽达4.8 TB/s，热设计功率最高1000 W[9] - 在FP64 Tensor Core算力方面，H200达到67 teraFLOPS，高于B200的37 teraFLOPS，在高精度计算场景更具优势[17][18] - H200的单卡性能，特别是在算力和显存带宽方面，被认为高于国内现有的AI芯片[12] H系列芯片的市场应用现状 - 美国主要云服务商的服务器折旧年限多为5-6年，因此H100和H200目前均处于正常使用阶段[13] - 在Coreweave平台上，H200的租赁价格为每小时3.50美元，略低于B200的5.50美元[14] - 在AWS和GCP云服务上，H200的定价甚至高于B200，反映出其在特定场景的适配性和资源稀缺性[15] - 由于大量遗留负载迁移成本高，海外及国内云服务提供商中H系列和A系列芯片的使用率仍然最高[19]

国产算力行业IPO与资本动态 - 摩尔线程于11月20日确定科创板发行价为114.28元/股，总市值达537.15亿元，创下年内科创板IPO估值纪录，募资规模80亿元为年度最高，并将于11月24日启动申购 [2] - 沐曦股份在一周前获得证监会注册批复，其39.04亿元募资将全部投入高性能GPU研发 [2] - 品高股份以4亿元增资和5亿元股权转让的方式与江原科技达成深度战略合作，通过双向股权置换，双方成为彼此的第二大股东，在保持控股权不变的前提下实现利益深度捆绑 [2] 品高股份与江原科技战略合作 - 合作于2024年9月启动，核心在于优势互补：江原科技专注于算力芯片全流程国产化研发制造，品高股份在云服务、算子优化等软件领域经验丰富，其核心AI软件产品已落地多个大型智算中心 [2] - 未来合作重点为推进关键软硬件整合，共建国产算力芯片统一计算架构基础库，加速软硬件生态国产化替代 [2] - 此次合作构建了“芯片全流程国产+软件生态自主+行业场景落地”的完整闭环，形成可复制的“软硬协同、生态共建”新范式 [4] 市场背景与江原科技产品优势 - 在高端GPU外部供给受限、国内算力需求爆发的背景下，芯片国产化成为必选项，中国AI芯片市场规模预计从当前500亿美元增长至2030年的2000亿美元 [3] - 江原科技的核心优势在于实现“设计、制造、封装、流片、检测全流程纯国产”，最大程度规避外部供应链限制 [3] - 江原科技核心产品江原D20算力芯片基于12英寸晶圆国产流片工艺，专注AI推理场景，采用“一卡双芯”架构，功耗为145W，搭载16张该芯片的AI一体机单机算力达5P，显存最高4T，新一代芯片T800预计2026年国产流片量产，性能对标英伟达H800 [3] 合作成果与行业应用 - 双方联手打造的品原AI一体机已实现规模化落地，其智慧交通安检智能体系统入选赛迪网标杆解决方案 [3] - 该系统在机场货运、道路交通治理等场景中，违禁品检出率≥95%，误判率低于3%，日处理图像8-12万张，降低60%以上无效人工审核 [3] - 在政策与市场双重驱动下，合作将持续推动国产算力技术迭代，为各行业智能化转型提供自主可控的底层支撑 [4]