新股精要—国内高性能通用GPU领军企业沐曦股份

新股精要—国内高性能通用GPU领军企业沐曦股份 ——IPO专题 本报告导读： 施怡昀(分析师)021-38032690shiyiyun@gtht.com登记编号S0880522060002 沐曦股份（688802.SH）是国产GPU厂商领军企业，公司已构建覆盖人工智能训练与推理、通用计算及图形渲染的完整产品矩阵，具备千卡集群商业化能力，有望深度受益于国内AI芯片国产化进程。2024年，公司分别实现营收/归母净利润分别为7.43/-14.09亿元。截至11月28日，可比公司对应2024年PS平均值为127.67倍，对应2025/2026年Wind一致预期PS平均值分别为45.75/29.22倍。 王思琪(分析师)021-38038671wangsiqi3@gtht.com登记编号S0880524080007 投资要点： 新股精要—国内射频前端芯片领先设计企业昂瑞微2025.12.01新股精要—电池液冷板国产领军厂商纳百川2025.11.30北证交易活跃度继续回落，上市新股首日表现创新高2025.11.26新股精要—国内领先的临床前CRO及生命技术企业百奥赛图2025.11.24次新板块大幅回调，双创新股网下申购收益可观2025.11.24 主营业务分析：受益于AI芯片行业快速增长叠加国产替代进程加速，公司收入近三年实现跨越式增长，2022~2024年营收复合增速达4074.52%，公司尚未实现盈利。近三年公司业务收入结构变化较大影响毛利率有所波动。公司业绩快速增长，期间费用率整体呈下降趋势，股权激励费用占比较高。 行业发展及竞争格局：全球及国内GPU市场高速发展，预计2030年全球GPU市场规模有望达4724.5亿美元，国内GPU需求仍大量依赖进口。人工智能技术日趋成熟将进一步推动AI芯片市场规模扩张，预计中国AI芯片市场规模2025年将达1530亿元。全球GPU市场整体呈寡头垄断格局，国内市场呈现多元化和快速发展特征。公司综合技术实力领先行业，2024年在中国AI芯片市场份额约1%。 可比公司估值情况：公司所在行业“C39计算机、通信和其他电子设备制造业”近一个月（截至11月28日）静态市盈率为58.84倍。根 据 招 股 意 向 书 披 露 ，选 择寒 武 纪 （688256.SH）、 海 光 信 息(688041.SH）、龙芯中科（688047.SH）、景嘉微（300474.SZ）、摩尔线程（688795.SH）、英伟达（NVDA.O）、超威半导体（AMD.O）作为同行业可比公司。截至2025年11月28日，可比公司对应2024年平均PS（LYR）为127.67倍，对应2025和2026年Wind一致预测平均PS为45.75倍和29.22倍。 风险提示：1）市场竞争风险；2）供应链安全风险。 1.沐曦股份：国内高性能通用GPU领军企业 公司是国内高性能通用GPU领军企业，综合技术实力行业领先，是国内少数真正实现千卡集群大规模商业化应用的GPU供应商，在2024年中国AI芯片市场市占率约1%。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，在技术积累方面，公司已成为国内少数几家全面系统掌握了通用GPU架构、GPUIP、高性能GPU芯片及其基础系统软件研发、设计和量产核心技术的企业之一，GPU产品在通用性、单卡性能、集群性能及稳定性、生态兼容与迁移效率等方面具备较强的核心竞争力，综合技术实力领先行业。单卡性能方面，公司是国内首批具备高性能GPU芯片设计能力和商业化落地能力的企业之一，全栈GPU产品基于自主研发和自主知识产权的GPUIP、GPU指令集和架构，单卡性能处于国内第一梯队；集群性能方面，公司自研的MetaXLink具备国内稀缺的高带宽卡间互连能力，可实现2-64卡多种互连拓扑，并且在智算集群的线性度和稳定性方面具有较强的产品表现；软件生态方面，公司自主构建的MXMACA软件栈不仅拥有统一、完整且高效的全栈式工具链，涵盖应用开发、功能调试和性能调优等核心环节，同时高度兼容GPU行业国际主流CUDA生态，能够开放拥抱全球开发者丰富的开源成果，具有较高的易用性和迁移效率，在通用性和灵活性上具备独特的竞争力。目前，公司旗舰产品曦云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，具备较强的综合竞争力。截至2025年3月末，公司GPU产品累计销量超过25000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，是国内少数真正实现千卡集群大规模商业化应用的GPU供应商，并正在研发和推动万卡集群的落地，目前已成功支持128BMoE大模型等完成全量预训练。根据Bernstein Research以销售金额口径测算的数据及发行人结合IDC数据以算力规模口径测算的结果，公司在2024年中国AI芯片市场中的份额约为1%。 国际政治环境推动及国内政策利好双重驱动AI芯片国产替代进程加速，国内领先GPU厂商有望深度受益。人工智能和集成电路是中美科技博弈的重要领域，在地缘政治冲突大背景下，AI芯片作为自主可控的核心要件，国产替代空间及前景巨大。近年来，美国政府对中国半导体产业的限制持续加剧，出口管制风险进一步延伸至产业链的各个参与方。鉴于英伟达目前在中国AI芯片市场的份额高达70%左右，出口管制政策将为中国AI芯片市场创造较大的供给缺口，下游智算中心的采购需求有望转移至国产厂商，与英伟达技术路径相同的国产GPU公司将迎来重大发展机遇。AI芯片主要应用于大模型“训练”和“推理”两个阶段，其中训练阶段也可以细分为“预训练”和“后训练”阶段。凭借高算力门槛，国际领先厂商英伟达的产品一直以来都是人工智能训练端的首选。而推理端（尤其是边缘端、终端推理）对芯片性能要求较训练端低，因此推理芯片市场百花齐放，各类芯片均占有一席之地。从需求结构来看，在人工智能技术探索阶段，算力需求主要来源于模型训练，因而目前训练需求在人工智能领域占据主要地位，但从中长期来看，随着训练模型的完善与成熟，人工智能推理应用有望大规模落地，推动推理阶段占比不断提升。由于中国AI芯片市场起步较晚，国产厂商通常从门槛相对较低的推理端切入市场，目前已取得阶段性成果；而训练端的国产替代率仍相对较低。在海外高性能芯片出口管制不断升级的背景下，拥有高性能计算能 力、产品可有效应用于训练端的国产GPU厂商将充分受益于国产替代。 2.主营业务分析及前五大客户 受益于AI芯片行业快速增长叠加国产替代进程加速，公司收入近三年实现跨越式增长，2022~2024年营收复合增速达4074.52%，公司尚未实现盈利。公司致力于自主研发全栈高性能GPU芯片及计算平台，主营业务收入主要包括GPU板卡、GPU服务器及IP授权收入等，其他业务收入为房屋的转租收入。2022~2024年和2025年1-3月，公司营业收入分别为入42.64万元、5302.12万元、74307.16万元和32041.53万元，2022~2024年均复合增速达4074.52%；归母净利润分别为-77696.52万元、-87115.82万元、-140887.94万元和-23251.22万元，公司尚未实现盈利。2022~2024年，公司收入实现跨越式增长，主要得益于AI芯片行业高速增长叠加国产替代持续加速赋予了公司良好的发展机遇，持续高强度、高水平的研发投入帮助公司形成了技术领先优势，公司高性能GPU产品2023年开始正式量产，2023年公司训推一体GPU板卡产品流片成功，2024年2月正式量产，训推一体GPU系列产品收入快速增长驱动公司收入近三年大幅提升。 数据来源：公司招股意向书，国泰海通证券研究 数据来源：公司招股意向书，国泰海通证券研究 近三年公司业务收入结构变化较大影响毛利率有所波动。2022~2024年及2025年1-3月，公司主营业务毛利率分别为24.10%、64.27%、53.48%以及55.26%，毛利略有波动。2022年度公司销售少量智算推理GPU板卡产品，毛利率主要体现为当年实现销售的智算推理GPU板卡的毛利率；2023年度，公司当年毛利较高的IP授权类业务收入及占比较高带动毛利率提升；2024年度，公司训推一体系列产品销量及收入大幅增长、智算推理系列产品以及IP授权业务收入占比均下降，毛利率主要受训推一体系列产品毛利率的影响。 公司业绩快速增长，期间费用率整体呈下降趋势，股权激励费用占比较高。2022~2024年和2025年1-3月，公司期间费用金额分别为78357.51万元、88562.64万元、162899.53万元和40150.74万元，占营业收入比重分别为183765.27%、1670.33%、219.22%和125.31%，占比呈持续下降趋势。2022和2023年度，公司处于初创期，主要产品处于研发阶段或仅实现小规模销售，营业收入较低，故期间费用率较高。公司研发投入较高，且高度重视人才激励，近三年实施多次股权激励，导致期间费用中股份支付费用金额较高。 2022~2024年和2025年1-3月，公司计入期间费用的股份支付费用分别为3978.62万元、5762.38万元、47283.29万元和3156.31万元，占同期期间费用金额的比例分别为5.08%、6.51%、29.03%和7.86%。 数据来源：公司招股意向书，国泰海通证券研究 3.行业发展及竞争格局 3.1.全球及国内GPU市场高速发展 全球及国内GPU市场高速发展，预计2030年全球GPU市场规模有望达4724.5亿美元，国内GPU需求仍大量依赖进口。GPU作为并行计算的核心，其应用领域从图形渲染扩展到高性能计算，逐渐在人工智能、智能驾驶、云游戏等诸多领域大规模应用，拥有广阔的市场前景。近年来，大模型的爆发引燃了GPU市场巨变，智算中心资本投入急剧增长，GPU在计算领域的应用快速超越其在图形渲染领域的应用，带动GPU整体市场规模高速增长。根据Verified Market Research的数据，2024年全球GPU市场规模为773.9亿美元，2030年有望达到4724.5亿美元，2024-2030年的复合增长率高达35.19%，呈现强劲的增长态势。GPU作为全球人工智能供应链的重要环节，近年来在中国发展速度较快且取得了显著进步。根据中商产业研究院数据，2024年中国GPU市场规模约为1073亿元，同比增长32.96%，但当前国内大量的GPU需求高度依赖进口。 人工智能技术日趋成熟将进一步推动AI芯片市场规模扩张，预计中国AI芯片市场规模2025年将达1530亿元。IDC数据显示，2024年全球人工智 能服务器市场规模预计为1251亿美元，2025年将增至1587亿美元，2028年有望达到2227亿美元。根据PrecedenceResearch数据，2024年全球AI芯片市场规模约为732.7亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，人工智能商业化应用将加快落地，推动AI芯片市场高速增长，预计2030年全球AI芯片市场规模将达到3360.7亿美元。在国际地缘政治加剧的背景下，中国加快了智能算力领域的战略布局，国内智算中心的快速建设推动了AI芯片的需求不断抬升。IDC数据显示，2024年中国加速计算服务器市场规模达到221亿美元，同比2023年增长134%；到2029年，中国加速计算服务器市场规模将超过千亿美元。中商产业研究院预测，2025年中国AI芯片市场规模将增长至1530亿元，2020年至2025年复合增长率达53%。中国作为全球AI芯片市场的重要参与者，预计将与全球AI芯片市场同频共振，成长空间巨大。作为AI芯片中占比最高的GPU芯片，可以预见其在人工智能计算领域具有广阔的发展前景。 3.2.全球GPU市场呈寡头垄断格局 全球GPU市场整体呈寡头垄断格局，国内市场呈现多元化和快速发展特征。全球