行业与公司 * 行业为国产算力芯片产业 包括AI算力芯片 通用GPU 端侧算力芯片等细分领域[1] * 涉及公司包括摩尔线程 沐曦 寒武纪 华为 海光 瑞芯微 以及翱捷 星源 灿芯 恒玄 晶晨 兆易创新等[1][2][3][10][11][12][16][17] 核心观点与论据 市场机遇与空间 * 国产算力芯片产业迎来长期投资机遇 受益于国产替代和市场需求增长[1][2] * 国产算力市场空间巨大 早期预测为2000亿 英伟达预测2027年可达8000亿[3][8] * 寒武纪远期市值空间可达10万亿 假设40%净利润率和30倍市盈率[3][9] * 赛道空间大且国产化率低 投资赔率好[2] 公司财务与融资 * 摩尔线程IPO募资80亿 2022至2024年收入分别为0.46亿 1.24亿和4.38亿 复合增速超过200% 同期利润分别为-18.4亿 -16.7亿和-14.9亿[1][4] * 沐曦募资40亿 2022至2024年收入分别为0.004亿 0.53亿和7.43亿 净利润分别为-7.8亿 -8.7亿和-14.1亿[1][4] * 两家公司毛利率较高但净利润为负 主要因半导体设计研发成本前置且成本项占比高 尚未带来经营杠杆效应[1][4] 产品竞争力 * 摩尔线程最新平湖架构芯片IP32算力达到32T 接近英伟达H20 互联带宽从240GB/s提升至800GB/s 显存容量高达80GB 具备对标英伟达高端芯片的能力[1][5] * 华为升腾系列产品未来三年将逐年上市并实现参数翻倍 对标英伟达Blackwell系列[5] * 寒武纪590与690达到非常高参数水平[5] * 瑞芯微3688等产品对标高通8295及英伟达Orin X Nano 性价比更高[12][13] 政策影响与国产替代 * 国家网信办要求停止测试采购英伟达RTX PRO6,000D 推动国内企业使用自主研发处理器[6] * 国产AI处理器性能已达到或超越英伟达出口中国大陆产品水平[1][6] * 主流互联网公司已开始测试导入国产卡 经过两年适配周期 龙头企业适配已成熟[1][7] 量产时间表与供应链 * 预计2026年国产算力芯片厂商将大规模放量 受益于国产供应链问题解决和产能释放[1][7] * 自2023年11月以来 主流互联网公司开始接受并测试国产卡 培育生态[7] * 国内互联网公司自研ASIC产品方案预计2025年底或2026年上半年推出 大规模量产可能要到2026年底或2027年初[10] 技术路径与细分领域 * 3D堆叠技术是未来国产云端芯片放量的重要技术路径 具有稀缺性和竞争优势 兆易创新拥有良好卡位[17] * AI时代端侧部署是趋势 将带动硬件产品量价提升 瑞芯微是高带宽 低功耗 高性价比及高灵活性的核心标的[3][13][14] * 更多1.5B到20B参数模型将应用于主流端侧场景[14] * 三方自研ASIC不会对华为海思等形成冲击 因为市场足够大可以并行发展[10] 其他重要内容 * 摩尔线程和沐曦收入高速增长但净利润为负[1] * 瑞芯微近期市值达千亿 其3588产品过去两年大规模出货提升了端侧硬件使用水平[12][15] * 国产ASIC产业逻辑更顺畅 国内互联网CSP推进意愿强烈[11] * 符合自研ASIC人员团队 历史经验及先进制程供应链条件的国内上市公司大约只有三家 如新元 奥杰等[11]

产品发布 - 湖南汇视威智能科技有限公司发布纯国产视觉基座大模型"橘洲"V1端侧版本 适配智能手机端 可实现1024×1024分辨率图像的秒级生成 [1] - "橘洲"是国内首个基于国产算力预训练的视觉基座大模型 能在移动端实现部署和推理 [1] - 公司计划每月迭代一个版本 并在开发者社区开源对应推理模型 逐步扩展至文生视频、视频理解等功能 [10] 技术优势 - "橘洲"采用轻量化架构 生成同样质量图片的体积和时间仅为国外主流开源模型的1/20 [8] - 模型参数量为云端解码模型的1/50 训练时间压缩至20小时 速度提升5倍 [14] - 使用跨模型结构极限蒸馏技术 在移动端保持图像生成质量 出图步数压缩至4步 [13][14] - 在安卓和IOS端均实现秒级生成图片 IOS端256像素图片生成仅需2.5秒 [14] 市场定位 - "橘洲"定位为面向开发者的B端大模型底座 旨在降低视觉大模型边端推理成本 [9] - 公司计划与生态合作伙伴共同打造多模态视觉模型服务矩阵 赋能虚拟换衣、企业海报制作等行业场景 [9][10] - 目标是用大模型赋能千行百业 未来三年瞄准万亿级大模型产业 [14] 研发背景 - 公司前身专注于视觉算法开发 已完成智慧园区、智慧社区等12大行业板块布局 突破数十项关键技术 [7] - 2024年下半年启动"橘洲"项目 入选湖南省100个标志性数字新基建项目 [7] - 与中科曙光达成战略合作 使用近70P国产算力进行模型训练 [12][13] 基础设施 - 采用中科曙光浸没液冷计算机技术 数据中心能耗降低30% [12][13] - 构建了包含4000万张图片的高质量图文数据集 采用高效能并行分布式训练策略 [13] - 嵌入了独特的中国文化基因库 更符合国人使用需求 [14]