此外，里昂看到小鹏与德国大众汽车的合作持续展现强大的战略价值，部分推动小鹏其他营收按年增长 78%至23亿元，占其总收入的11.4%。随着小鹏宣布其图灵(Turing)AI芯片进入大众供应链，此贡献将自 今年第四季度起开始入账，该行预期其他收入将持续增长。里昂予小鹏H股目标价106港元，美股目标 价27美元，均予"跑赢大市"评级。 里昂发表研报指，小鹏汽车第三季度毛利率为20.1%，车辆毛利率为13.1%，逊市场预期。该行认为新 款轿车P7的高端配置与生产转型，加上其销售乏力，是导致车辆毛利率按季下降的原因。里昂看到小 鹏营收与利润状况持续改善，今年第三季度每辆车净亏损3300元，而今年第二季度为亏损4600元，该行 估计小鹏有望在第四季度达到收支平衡。 ...

AI产业结构分析 - AI产业价值分配呈倒金字塔结构，芯片层获取绝大部分价值，模型层价值可能不到芯片层的1/10，应用层价值又比模型层小一个数量级[1] - 当前产业结构被认为不健康且不可持续，因为芯片不直接产生价值，应用才是价值的直接创造者[1] - 在宏观和产业环境下，打破价值倒挂结构的最佳途径是将芯片层重新掌握在自己手中[1] 行业自研芯片趋势 - 英伟达的“芯片铁幕”促使全球科技公司启动自研芯片战略，海外厂商包括亚马逊、微软、谷歌及OpenAI，国内企业包括阿里、华为、腾讯[1] - 百度昆仑芯团队成立于2011年，早期参与AI计算产业，从FPGA加速逐步发展到自研芯片，2021年从百度集团拆分并着手定义面向大模型的新一代芯片如P800[1] 大模型对芯片产业的影响 - Transformer架构统一了模型框架，使输入输出均统一为Token，计算架构也随之统一，芯片厂商目标更明确，可实现极致性能并充分利用产业链供给能力以降低成本[4][5] - 大模型定向优化芯片变得相对容易，但技术应用无边界，未来AI产业发展方向不确定，Scaling Law推高算力能源基础设施成本，使得面向未来的芯片设计难度增加[5] 算力效率与规模挑战 - 大模型应用渗透导致人均每日Token消耗达数万甚至百万级，行业追求从算力卡中榨取更多tokens，直接关乎企业竞争力[5] - 通过降低计算精度（如从BF16到FP8、FP4）牺牲冗余精度可换取数倍算力提升[6] - 超节点系统成为大模型时代刚需，服务器内联数十至上百张卡，未来可能实现千节点互联，带来量级上的成本下降[6] - 万卡规模集群面临稳定性指数式下跌问题，98%稳定性在千卡规模可接受，但万卡规模下任何节点波动都会被放大成系统级故障，训练精度难以保障，验证周期长达2-3个月[6] 百度昆仑芯产品进展 - 百度发布两款自研AI芯片昆仑芯M100和M300，以及天池256和512超节点规划[2] - 昆仑芯已量产三代芯片，第一代部署于百度内部数据中心，第二代面向市场开放，第三代在大模型时代广泛应用于互联网、运营商、金融、能源等行业[8] - 百度内部绝大多数大模型推理任务由昆仑芯P800支持，基于P800的5000卡单一集群训练出领先多模态模型，该集群已扩展至万卡以上[8] - M100针对大规模推理场景优化，也是全能型芯片，MoE模型推理性能大幅提升，2026年初上市；M300定位高端，兼具强推理与训练能力，针对超大规模多模态模型优化，2027年初上市[8] - 昆仑芯软件栈高度兼容主流CUDA生态，从编程语法到深度学习框架均可无缝适配，客户覆盖电信运营商、能源、电力、金融等行业[8] 超节点技术方案 - 大模型训练和推理需多芯片协同工作，MoE模型导致卡间通信量急剧增加，需将几十张至上百张卡组成超节点，使其像“一颗超级芯片”紧密连接以提升通信效率[9] - 天池256超节点将256张P800置于同一节点内，相比32卡和64卡超节点，单实例卡间互联总带宽提升4倍，性能提升50%以上[9] - 天池256在主流大模型推理任务上，单卡吞吐比同等卡数P800集群提升超过3.5倍[9] - 天池512基于P800，卡数较天池256翻倍，卡间互联总带宽再翻一倍，单个节点可完成万亿参数模型训练，两款超节点分别于明年上下半年上市[10] - 百度基于昆仑芯M系列研发千卡级别超节点，计划从2027年下半年陆续推出千卡、四千卡超节点，未来5年每年推出新产品[10]

摩尔线程科创板IPO - 于11月13日晚间披露招股意向书，正式启动科创板IPO发行，股票代码“688795”，计划11月24日申购，拟在上交所科创板上市，将成为“国产GPU第一股”[3] - 公司成立于2020年，专注于全功能GPU自主研发与设计，基于完全自研的MUSA统一系统架构实现单芯片支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码的技术突破[3][4] - 2021年至2024年每年推出一代GPU架构芯片，已推出“苏堤”“春晓”“曲院”“平湖”四代芯片，2024年推出智能SoC芯片“长江”[4] - 产品性能指标接近或达到国际先进水平，MTT S80显卡单精度浮点算力性能接近英伟达RTX 3060，基于MTT S5000构建的千卡GPU智算集群效率超过同等规模国外同代系GPU集群[4] - 公司是国内唯一实现量产的全功能GPU厂商，产品应用于大模型训练推理、数字孪生、消费电子、数字办公、云计算等领域，服务云计算数据中心、智算中心建设、能源、制造等多个关键行业[5] 宇树科技A股上市进展 - 中信证券于11月10日披露上市辅导工作完成报告，境内上市辅导工作已全部完成，择日将正式递交招股说明书，辅导协议于今年7月7日签署[7] - 公司成立于2016年，专注于消费级、行业级高性能通用足式/人形机器人及灵巧机械臂的研发、生产和销售，是全球首家公开零售高性能四足机器人并最早实现行业落地的公司[7] - 公司全自研电机、减速器、控制器、激光雷达等机器人关键核心零部件和高性能感知及运动控制算法，累计提交国内外专利申请200余项，其中授权专利180余项[7] - 2024年公司营收结构为四足机器人占比约65%、人形机器人占比约30%、相关组件产品占比约5%[7] - 约80%的四足机器人应用于研究、教育和消费领域，剩余20%应用于安检消防等工业领域，人形机器人产品全部应用于研究、教育和消费领域[8] - 公司自2018年起布局出海业务，近几年每年出海业务占比在50%左右，年营收超10亿元，自2020年以来财务报表每年保持盈利状态[8][9] 图达通港股上市动态 - 公司已通过聆讯并于11月12日披露通过聆讯后的资料集，计划于12月10日以“2665”为股票代码在港交所主板挂牌上市[11] - 公司成立于2016年，专注于车规级激光雷达的设计、开发与生产，为高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶系统（ADS）以及其他汽车及非汽车应用场景提供解决方案[11] - 公司是全球首家实现量产的车规级激光雷达解决方案供应商，2022年8月成为全球首家累计交付10,000套车规级激光雷达解决方案的公司[11] - 今年前三季度，公司交付了约181,131台车规级激光雷达，同比增长7.7%[11] - 从2024年第四季度到2025年第三季度已能连续四个季度实现正毛利率，标志其向利润驱动增长转变，今年前五个月毛利率为12.9%[11] - 本次De-SPAC上市引入三位PIPE投资者累计约5.531亿港元投资，其中黄山建投资本投资3.875亿港元，富策集团投资1.56亿港元，华盖资本投资780万港元[12] 英矽智能港股上市进展 - 公司于11月11日更新招股书，继续推进港交所主板上市进程，摩根士丹利、中金公司和广发证券香港担任联席保荐人[14] - 公司成立于2014年，是一家AI驱动生物科技公司，商业模式以Pharma.AI平台为基础，通过人工智能进行内部药物研发，并扩展至先进材料、农业、营养产品、兽医药物等行业[14] - 公司管线涵盖纤维化、肿瘤学、免疫学、代谢、抗疼痛及其他治疗领域，核心资产Rentosertib（ISM001-055）是一款用于特发性肺纤维化（IPF）的“全球首创”候选药物[14] - 截至2025年11月4日，公司通过Pharma.AI产生超20项临床或IND申报阶段的资产，其中三项资产已授权予国际制药及医疗保健公司，合约总价值超过20亿美元[15] - 公司与赛诺菲等跨国药企建立AI药物研发合作，并与全球前20大跨国药企中的13家达成软件合作[15] - 2022年至2024年，公司营收分别为3015万美元、5118万美元和8583万美元，毛利率分别为63.4%、75.4%和90.4%，净亏损从2022年的2.22亿美元大幅收窄至2024年的1710万美元[15] - 截至2025年6月30日，公司持有的现金及等价物由2024年末的约1.26亿美元增至约2.13亿美元，增长主要来源于2025年上半年完成的E轮融资[15]

投资评级 - 对景嘉微维持“买入”投资评级 [7] 核心观点 - 公司2025年第三季度业绩显著改善，营收同比大增230.65%，归母净利润同比大增246.66% [2][4] - 公司积极推动GPU应用场景落地，JM11系列产品推广取得有效进展，并与多家企业达成深度战略合作以加速商业化 [10] - 公司通过对外投资控股诚恒微，进军边端侧AI芯片领域，拓展新的增长曲线 [10] - 图形显控基石业务技术壁垒高，竞争格局稳固，随着信创市场加速和AI算力需求增长，公司芯片业务有望加速成长 [10] 财务业绩表现 - 2025年第三季度：实现营收3.01亿元，同比增加230.65%；实现归母净利润0.15亿元，同比增加246.66%；毛利率为46.18%，同比减少11.09个百分点 [2][4] - 2025年前三季度：累计实现营收4.95亿元，同比增加12.14%；归母净利润为-0.73亿元，同比减少403.81%；毛利率为45.73%，同比减少8.12个百分点 [2][4] - 业绩预测：预计公司2025-2027年实现归母净利润0.42亿元、1.26亿元、2.35亿元，对应当前股价市盈率为908倍、304倍、163倍 [10] 业务进展与战略布局 - **GPU应用落地**：JM11系列图形处理芯片通过软件适配和性能优化，已形成覆盖云桌面、CAD工业设计、BIM、3D地理信息渲染、工业数字孪生等场景的完整解决方案 [10] - **生态合作**：公司与安超云、吉大正元、苍穹数码达成深度战略合作，聚焦党政、央国企、智慧城市、低空经济等行业，以“三融合”模式推动GPU产品深度适配 [10] - **对外投资**：公司拟以自有资金2.2亿元参与诚恒微增资，交易完成后将合计取得目标公司64.89%的表决权并实现控股，切入具备高算力、低功耗特点的边端侧AI芯片市场 [10] - **产品拓展**：公司推出面向AI训练、AI推理、科学计算等应用的景宏系列高性能智算模块及整机产品，以把握AI算力需求增长机遇 [10]

公司战略与产品规划 - 百度在2025年11月世界大会上公布昆仑芯双旗舰芯片研发路线图，面向推理场景的M100预计2026年初推出，面向训练场景的M300计划2027年初发布 [3] - 公司正试图构建“大模型—芯片—云服务”的闭环体系，通过软硬协同模式增强其智能云解决方案的差异化竞争力 [4] - 前几代昆仑芯已在百度搜索、智能驾驶等内部业务中部署超百万片，积累了实际应用场景的运行经验 [5] 产品性能与技术细节 - 昆仑芯M100定位大规模推理芯片，通过架构优化和指令集升级，目标将推理效率从英伟达A100约70%的水平提升至90%以上，同时功耗降低约20% [3] - 昆仑芯M300聚焦超大规模多模态模型训练，采用先进制程，峰值算力预计可达1000TOPS量级，训练效率有望较通用方案提升3倍以上 [4] - M300将与百度“文心一言”大模型进行深度适配，以期在特定任务上获得优于通用硬件的性能表现 [4] 市场机遇与竞争格局 - 2024年中国AI芯片市场规模约为1500亿元，年增长率超过40%，但高端训练芯片市场仍由英伟达主导，占据近六成份额 [5] - 昆仑芯M100与M300分别切入中高端推理与高端训练市场，若顺利落地，有望在部分场景中提供国产替代选项 [5] - 国际厂商如英伟达、AMD以及国内企业如寒武纪等也在加速技术迭代，市场竞争日趋激烈 [6] 商业化影响与业绩驱动 - 百度智能云业绩走高与百度昆仑芯片的销售状况供不应求密切相关，智能云的一些订单增量基于客户对昆仑芯片的急切需求 [6] - 以目前国内芯片供求状况，百度昆仑芯片的销量在未来几年仍有望继续走高，能持续带动百度智能云的业绩向上 [6] - 公司商业化模型有望出现一些结构性变化 [7]

股价表现与资金流向 - 11月14日公司股价盘中报8.12元/股，上涨2.01%，总市值96.67亿元，成交额1.39亿元，换手率1.51% [1] - 当日主力资金净流入784.59万元，其中特大单买入1809.32万元（占比13.02%），卖出1369.87万元（占比9.85%） [1] - 公司今年以来股价大幅上涨73.21%，近60日上涨22.66%，但近20日回调8.56% [1] - 今年以来公司3次登上龙虎榜，最近一次为10月27日，当日龙虎榜净卖出3410.75万元，买入总额4580.60万元（占比8.50%），卖出总额7991.35万元（占比14.84%） [1] 公司基本面与业务构成 - 公司主营业务为钢铁、有色、石化、建材等工业用耐火材料的全程在线服务，收入构成中耐火材料整体承包占比61.89%，其他直销占比27.40%，耐火材料直销占比10.71% [2] - 2025年1-9月公司实现营业收入54.46亿元，同比增长9.16%，归母净利润3.48亿元，同比增长12.28% [2] - 公司所属申万行业为建筑材料-装修建材-耐火材料，概念板块包括GPU、AI芯片、芯片概念、小金属、券商相关等 [2] 股东结构与分红历史 - 截至9月30日，公司股东户数为4.32万户，较上期增加2.40%，人均流通股26461股，较上期减少2.35% [2] - 公司A股上市后累计派现4.45亿元，近三年累计派现1.54亿元 [3]

行业趋势：AI芯片市场发展 - AI定制化芯片（AI ASIC）需求正显著增长 [1] - GPU与AI ASIC是相辅相成的关系，GPU侧重通用灵活部署，AI ASIC侧重极致性价比 [3] - AI模型持续演进和更新，对算力提出了全新、多样化的要求 [4] 技术演进：AI发展路径 - AI发展需从“读万卷书”（大语言模型训练）跃迁至构建理解人类情感和复杂场景的“世界模型” [4] - 未来AI需要处理空间、物理和上下文信息，进行真正的“思考” [4] - 端侧主要进行推理和微调两种AI计算工作 [5] 市场机遇：端侧AI潜力 - 端侧推理崛起，在手机、汽车、智能眼镜、物联网设备等终端上进行模型推理和微调是未来AI落地和商业化关键 [5] - 端侧智能将成为比云端训练更大的市场机遇，是下一个万亿级黄金赛道 [8] - 端侧应用的核心在于可“离线”执行，体验更流畅自然且注重隐私和安全 [7] 公司战略：芯原股份布局 - 公司在AI加速处理器（如GPU、GPGPU、ASIC）上均有布局，可为不同应用场景定制芯片 [3] - 公司核心战略是依托半导体IP储备和芯片设计服务能力，为端侧革命提供AI ASIC解决方案 [8] - 公司看好AI在智能眼镜上的应用，认为这是一个潜在的增量市场，可实现实时离线语音翻译和场景交互 [7] 应用场景：端侧AI实践 - 在智能手机上，通过AI相关定制芯片可实现远超当前的拍照效果、画质优化和功耗控制 [7] - AI玩具是教育领域的重要颠覆，可通过搭载小模型根据孩子所见所闻即时生成故事并模仿父母声音讲述 [7] - 智能眼镜、AI玩具等端侧应用蕴藏巨大商机 [6][7]

股价表现与市场反应 - 公司股价上涨6.07%至4.02港元，成交额383.88万港元 [1] 关于苏州清越事件的公告 - 公司获苏州清越告知，苏州清越未收到证监会立案事件的任何进一步详情 [1] - 公司表示现阶段评估该事件对截至2025年3月31日止年度的财务报表及过往年度业绩的影响为时尚早 [1] - 公司执行董事梁子权先生为苏州清越五名董事之一，但未在苏州清越担任任何行政职务 [1] 与沐曦股份的关联及业务进展 - 证监会于11月12日同意沐曦股份首次公开发行股票的注册申请，沐曦股份科创板IPO已注册生效 [1] - 公司全资子公司算丰信息是国产AI芯片公司沐曦的核心客户和股东 [1] - 算丰信息联合沐曦、无限光年、复旦大学等多家机构，共同全面正向开发了国产高密度算力系统Shanghai Cube [1]

公司自研芯片应用与性能 - 百度自研的第三代AI芯片P800已在公司内部得到充分验证，绝大多数推理任务运行于P800上[1] - 公司已基于5000张P800芯片的单一集群，高性价比地训练出多模态模型，当前训练集群已扩展至万卡以上，并正在训练更大模型[1] - 对比同等卡数的P800集群，新发布的天池256超节点在主流大模型推理任务上，单卡吞吐量提升超过3.5倍[3] - 单个天池512超节点能够完成万亿参数模型的训练[3] 公司自研芯片业务发展 - 百度自研芯片业务昆仑芯于2021年独立为昆仑芯（北京）科技有限公司，百度持股比例为59.45%[2] - 昆仑芯业务已完成融资，最新一轮融资于今年7月完成[2] - 昆仑芯已有上百家客户，包括招商银行、南方电网、吉利汽车、Vivo等，交付规模从几十卡到万卡以上[1] - 基于昆仑芯的AI服务产品于8月中标中国移动十亿级集采项目，为国产AI芯片在大型基础设施项目中的突破[2] 公司产品路线图与技术进展 - 公司计划未来5年每年推出昆仑芯新产品[1] - 下一代芯片昆仑芯M100针对大规模推理场景优化，计划于2026年上市；昆仑芯M300面向超大规模多模态模型训练和推理，计划于2027年上市[2] - 公司发布基于P800的天池256超节点与天池512超节点，将分别于明年上半年和下半年正式上市[3] - 基于新一代M系列芯片，公司正在研发千卡级别超节点，并计划从2027年起陆续推出千卡和4000卡超节点[3] 市场反应与行业影响 - 今年9月市场传闻百度使用P800芯片训练新版文心一言模型，刺激公司股价大涨超10%，创下2024年10月以来新高[1] - 截至新闻发稿，公司港股股价上涨1.27%至127.8港元[3] - 昆仑芯已在互联网金融、能源制造、交通和教育等多个行业落地应用[1] - 公司成功点亮国内自研P800万卡集群，可同时承载多个千亿参数大模型训练[2]

产品发布计划 - 公司将发布全新一代昆仑芯M100，该芯片针对大规模推理场景优化，利用自研架构提升MOE模型推理性能，预计2026年初上市[2] - 公司将发布昆仑芯M300，该芯片针对超大规模、多模态大模型的训练和推理进行深度优化，性能更强，计划2027年年初上线[2] - 公司同步发布天池256超节点与天池512超节点，将于明年正式上市，其中单个天池512超节点可完成万亿参数模型训练[2] 技术基础与市场部署 - 昆仑芯已累计完成数万卡部署，成为公司AI关键底座[2] - 公司计划未来五年按年推出新产品[2]