经营分析☆ ◇688802 沐曦股份 更新日期：2026-09-12◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.主营业务】【2.主营构成分析】【3.前5名客户营业收入表】【4.前5名供应商采购表】
【5.经营情况评述】
【1.主营业务】
研发、设计和销售应用于人工智能训练和推理、通用计算（包括科学计算）与图形渲染领域的全栈GPU产品
，并围绕GPU芯片提供配套的软件栈与计算平台
【2.主营构成分析】
截止日期:2026-06-30
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
中国内地(地区) 13.23亿 99.96 7.57亿 99.98 57.22
中国香港(地区) 49.48万 0.04 18.64万 0.02 37.68
─────────────────────────────────────────────────
直销模式(销售模式) 8.57亿 64.74 4.69亿 61.92 54.72
经销模式(销售模式) 4.67亿 35.26 2.88亿 38.08 61.80
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2025-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
集成电路行业(行业) 16.44亿 100.00 9.29亿 100.00 56.51
─────────────────────────────────────────────────
GPU产品及配件(产品) 16.31亿 99.19 9.16亿 98.59 56.17
IP、技术服务及其他(产品) 1333.90万 0.81 1310.18万 1.41 98.22
─────────────────────────────────────────────────
中国内地(地区) 16.42亿 99.85 9.27亿 99.83 56.49
中国香港(地区) 247.58万 0.15 158.78万 0.17 64.13
─────────────────────────────────────────────────
经销(销售模式) 8.76亿 53.31 5.18亿 55.78 59.13
直销(销售模式) 7.68亿 46.69 4.11亿 44.22 53.51
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2025-03-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
训推一体GPU板卡(产品) 3.13亿 97.55 1.76亿 99.22 56.21
智算推理GPU板卡(产品) 400.75万 1.25 25.53万 0.14 6.37
其他(产品) 256.50万 0.80 41.54万 0.23 16.20
训推一体GPU服务器(产品) 104.03万 0.32 45.34万 0.26 43.59
IP授权(产品) 25.00万 0.08 --- --- ---
─────────────────────────────────────────────────
中国内地(地区) 3.20亿 99.84 1.77亿 99.84 55.26
中国香港(地区) 50.03万 0.16 28.18万 0.16 56.32
─────────────────────────────────────────────────
经销模式(销售模式) 1.78亿 55.71 8729.29万 49.30 48.90
直销模式(销售模式) 1.42亿 44.29 8976.06万 50.70 63.25
─────────────────────────────────────────────────
截止日期:2024-12-31
项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%)
─────────────────────────────────────────────────
训推一体GPU板卡(产品) 5.12亿 68.88 3.25亿 81.85 63.50
训推一体GPU服务器(产品) 2.10亿 28.25 6653.72万 16.76 31.70
其他(产品) 1684.56万 2.27 416.81万 1.05 24.74
智算推理GPU板卡(产品) 349.08万 0.47 35.23万 0.09 10.09
IP授权(产品) 100.00万 0.13 --- --- ---
─────────────────────────────────────────────────
中国内地(地区) 7.25亿 97.62 3.88亿 97.82 53.54
中国香港(地区) 1650.58万 2.22 840.09万 2.12 50.90
其他业务(地区) 116.29万 0.16 25.86万 0.07 22.24
─────────────────────────────────────────────────
直销模式(销售模式) 4.64亿 62.49 2.32亿 58.31 49.86
经销模式(销售模式) 2.78亿 37.36 1.65亿 41.63 59.54
其他业务(销售模式) 116.29万 0.16 25.86万 0.07 22.24
─────────────────────────────────────────────────
【3.前5名客户营业收入表】
截止日期:2025-12-31
前5大客户共销售10.10亿元，占营业收入的61.46%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│客户名称 │ 营收额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│合计 │ 101045.60│ 61.46│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【4.前5名供应商采购表】
截止日期:2025-12-31
前5大供应商共采购14.50亿元，占总采购额的82.34%
┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐
│供应商名称 │ 采购额(万元)│ 占比(%)│
├───────────────────────┼───────────┼───────────┤
│合计 │ 145028.40│ 82.34│
└───────────────────────┴───────────┴───────────┘
【5.经营情况评述】
截止日期:2026-06-30
●发展回顾:
一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
(一)所处行业情况
1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
（1）行业发展阶段及基本特点
根据国家统计局《战略性新兴产业分类（2018）》，公司所处行业为“1新一代信息技术产业/1.3新兴
软件和新型信息技术服务/1.3.4新型信息技术服务/6520集成电路设计”。公司GPU产品主要服务于人工智能
产业链，与人工智能及半导体产业的发展密切相关。近年来，全球集成电路产业进入了由人工智能、大数据
、5G等技术驱动的新一轮成长阶段，不断加速AGI（通用人工智能）、自动驾驶、数字孪生等创新性终端应
用的商业化落地进程。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。根据头豹研究院的统计及预测数据
，2021至2030年，全球数据中心AI加速芯片总规模从91.7亿美元将增长至7300亿美元。其中，GPU凭借生态
与性能优势主导市场，市场规模由66.7亿美元将跃升至6000亿美元。
中国GPU市场拥有庞大的消费群体，伴随国家政策大力扶持、国内人工智能产业链各重要环节技术的不
断成熟，国产GPU厂商迎来关键发展机遇。根据弗若斯特沙利文的数据，中国AI芯片市场规模已由2021年的
人民币303亿元增长至2025年的人民币3039亿元，年复合增长率为77.9%。随着AI技术进一步发展及AI应用更
加广泛部署，AI芯片预期将成为AI产业发展的战略性基础设施。预计到2030年，中国AI芯片市场规模将接近
人民币1.6万亿元，2026年至2030年的年复合增长率为38.6%。
（2）主要技术门槛
作为现代信息技术发展的物理基石和底层基础设施，GPU具有高价值量、高复杂度、高技术门槛和快速
演进的特征，对企业自主研发、稳定供应和持续创新能力提出了较高要求。
芯片设计属于技术密集型行业，GPU芯片设计更是涉及到硬件架构设计、IP/SoC芯片设计、封装设计、
软件架构设计、驱动程序及基础软件等多个专业领域，技术深度与复杂程度较高，产品技术特性决定了GPU
行业具有较高的进入壁垒。掌握GPU核心设计能力需要长期的经验积淀和充足的工程实践，需要一批深耕行
业的高素质技术人员的研发投入和持续迭代演进，技术储备亦需要较长周期。
近年来，随着大模型算法的快速迭代和模型参数量的指数级增长，GPU硬件设计向更高算力、更大存储
、更高通信带宽、更多元的混合精度等方向不断发展，企业需要时刻掌握行业关键技术的发展动态、保持对
前沿技术的敏感度和快速消化吸收能力才能根据市场及客户的需求及时创新。新进入企业难以在短时间内掌
握相关核心技术，亦难以持续保证技术符合算法不断发展的需求，因此GPU行业具有较高的技术壁垒。
2、公司所处的行业地位分析及其变化情况
（1）技术地位
沐曦股份是国内高性能通用GPU的领导者之一，产品性能达到了国际上同类型高端处理器的水平，在国
内处于领先地位。
在技术积累方面，公司创始团队拥有深厚的GPU技术及全流程量产经验，形成了一支深刻洞察全球GPU行
业技术发展趋势，具有持续自主创新能力的技术研发团队。在团队不懈的技术攻坚下，公司成为了国内少数
几家全面系统掌握了通用GPU架构、核心GPUIP、高性能GPU芯片及其基础系统软件全栈能力的公司之一。公
司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。通用性方面，公司GPU芯片具备丰富、灵活的指令集和精巧的处理器架构，可覆盖
人工智能与通用计算（包括科学计算）多元化应用场景。以大模型为特征的通用人工智能技术正处于不断发
展演进的过程，大模型的迭代速度持续加快、迭代创新日趋频繁，算子也随之快速变化。因此，通用、灵活
的GPU架构能够高效适应云端快速迭代的复杂算法并保持对传统模型结构的良好支持，从而广泛支持各种类
型的人工智能应用场景。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2-128卡等多种互
连拓扑及超节点架构，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。
（2）市场地位
公司GPU产品已在千卡规模集群中实现商业化应用，并持续推进更大规模集群项目拓展，目前已全面支
持MoE大模型、类脑大模型、强化学习等模型架构的训练和推理应用。公司与整机服务器、操作系统、运维
管理平台、主流AI框架、主流大模型等生态企业形成广泛产业联动，并通过芯片、AIInfra和模型等层面的
协同优化，为大模型训练和分布式推理提供算力支持。
报告期内，公司持续推进“1+6+X”产业生态战略。其中，“1”为数字算力底座，包括公共人工智能算
力平台、运营商智算平台、商业AI算力中心及互联网公司智算中心；“6”为AI应用赋能的金融、医疗健康
、能源、教科研、交通、大文娱六大重点行业；“X”为具身智能、低空经济、太空算力等前沿应用方向。
公司围绕上述生态战略持续推进产业合作和场景应用，部分公开合作及应用进展如下：
在数字算力基础设施方面，公司产品已规模化部署于多个智算中心，服务于北京、上海、杭州、长沙及
中国香港等地的人工智能算力平台、运营商及商业AI算力中心。报告期内，公司联合云工场科技控股有限公
司在无锡推进国产GPU生态创新中心及大规模国产算力集群建设；同时，公司与中国联合网络通信有限公司
上海市分公司（简称“上海联通”）签署战略合作协议，围绕智算集群、算力网络等场景推进公司GPU产品
应用。
在AI赋能的重点行业应用方面，公司围绕金融、医疗健康、能源、教科研、交通、大文娱等领域持续推
进产品适配和场景落地。其中，公司与江南大学共建“食品安全与人工智能联合研究中心”，将核心算力技
术与食品安全、食品分子生物合成等场景相结合，并初步搭建食用植物油数据平台等基础设施；公司与清华
大学等研究机构联合发布基于公司千卡GPU集群训练的宽温压域磁性材料AI原子模型；公司与迈富时签署战
略合作协议，围绕算力基础设施、企业级智能体中台及行业场景落地开展合作；曦云C500通过国家人工智能
应用中试基地（能源领域电力方向）性能测试评估。
公司还参与国家人工智能应用中试基地（文化旅游）建设，为文旅大模型训练、文旅数据处理、AI场景
仿真测试等提供算力支撑。
在前沿应用方面，公司围绕具身智能、太空算力等方向开展产业合作。报告期内，公司与优必选签署战
略合作协议，并在无锡合资成立曦选创智科技（无锡）有限公司，围绕具身智能相关芯片研发与量产项目开
展布局；同时，公司与飞捷科思智能科技（上海）有限公司合作，共建“国产算力+物理AI”生态，围绕GPU
算力底座、可微物理仿真引擎、具身智能训练平台、物理大模型等领域开展合作；公司作为国家人工智能应
用中试基地（具身智能）共建合伙人、技术委员会委员单位，参与共建“国产算力+具身智能”生态，围绕G
PU算力底座、具身智能训练平台、物理大模型开展协同建设。
另外，公司为维纳智能与中山大学肿瘤防治中心开展癌症研究提供算力支持，相关研究成果发表于《自
然·通讯》（NatureCommunications）。
7月24日，由之江实验室联合沐曦股份、云尖信息、巡天千河、浙大城市学院等合作单位共同研制的“
云尖沐曦号”智能计算卫星成功入轨，卫星搭载基于沐曦GPU芯片的智算载荷等设备，实现全链路智能并将
开展国产GPU在轨可靠性验证，标志国产智算产业链迈出太空应用关键一步。
按照“1+6+X”产业生态战略，公司将持续夯实数字算力底座，依托全栈自研的GPU产品、MXMACA软件栈
及高速互连等软硬件技术能力，推动金融、医疗健康、能源、教科研、交通、大文娱等重点行业应用，并积
极探索具身智能、低空经济、太空算力等前沿场景，实现算力在产业真实场景的落地，真正赋能千行百业。
（3）品牌地位
随着技术不断自主创新和商业化能力日臻完善，公司已成为我国人工智能产业链的重要参与者，积极推
动国家智算领域的自主可控，不断加速GPU芯片国产替代进程，参与了数个国家级和省级重大科研课题并积
累了一系列知识产权和荣誉奖项。报告期内，公司被调入科创50指数，基于全国产工艺的曦云C600成功通过
国家《安全可靠测评》。截至2026年6月30日，公司拥有境内授权专利426项，其中发明专利414项。除此以
外，公司被认定为国家专精特新“小巨人”企业、国家高新技术企业、上海市创新型企业总部、上海市企业
技术中心、上海市科技小巨人企业、上海市专精特新中小企业等，深耕国产通用GPU研发与产业化赛道，持
续推进核心技术自主突破与规模落地，助力国家算力基础设施自主可控与产业升级。公司旗下曦云C500荣获
“中国芯”年度重大创新突破产品奖，长沙液冷智算项目入选全国工商联绿色化转型典型案例；核心技术成
果跻身“2026世界人工智能大会SAIL奖TOP30”，企业相继入选“2025胡润中国人工智能企业50强”、“202
5福布斯中国行业发展领军企业”、“2026福布斯中国人工智能科技企业TOP50”、“2026财富中国科技50强
”，位列2025上海专精特新企业品牌价值100强第3名，在国产AI算力与半导体行业具有较高的品牌知名度与
行业影响力。
3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
（1）从“算力主权”到“算力平权”，ScalingLaw带动GPU行业全面放量
随着人工智能技术持续突破，DeepSeek的推出掀起了新一轮人工智能浪潮，在全球范围内实现了一轮AI
普及，推动全球人工智能竞赛再次加速。一方面，DeepSeek通过优化算法大幅降低了训练和推理成本，并且
采取开源的方式推动行业从“算力主权”向“算力平权”的格局发展，使得中小企业和终端应用群体可以跨
越算力门槛，在开源模型的基础上实现技术普惠，推动人工智能真正进入“全民时代”。虽然短期内GPU芯
片可能因为训练效率的提升而受到影响，但在杰文斯悖论的推动下，大模型的快速迭代和AI应用的增长潜力
将驱动GPU行业长期发展。另一方面，模型和硬件工程上的多种创新技术推动算力需求结构发生根本性变革
，除大模型预训练阶段的算力需求持续增长外，后训练和推理阶段成为了算力需求新的增长动能。算力需求
从“重预训练”到“全流程平衡”的转变，正在重构人工智能产业的价值链，推动算力资源配置向更灵活、
更繁荣的方向演进。
（2）分布式并行计算环境下，多卡互连成为算力竞争的核心要素
随着模型规模、数据量、参数量的快速增长，单一芯片、单台计算设备已经无法满足不断涌现的大规模
数据、多任务应用的需求。通过集群互连弥补单卡性能不足、使用多台设备同时运算的“分布式并行”策略
成为了当前及未来发展的主流选择，基于ScaleUp与ScaleOut的技术应运而生。ScaleUp通过增加单服务器内
部的GPU数量，形成超节点，以满足大规模模型训练的需求；ScaleOut则通过增加服务器数量，构建大规模
分布式计算集群。然而并行计算所产生的集合通信数据规模极大，如何部署、连接和调用这些分布式的计算
网络或设备，以实现给定硬件条件下的最高运算效率，成为制约大模型分布式计算的瓶颈。高速互连技术则
在此环节发挥了关键作用，多卡互连能力、卡间互连带宽直接影响集群有效算力，更优的互连技术方案能更
好支持数据并行、流水线并行和张量并行等策略。因此，在分布式计算环境下，高速互连技术不断升级系大
势所趋。
（3）随着应用市场的繁荣发展，软件生态成为AI芯片易用性的关键底座
对于开发者和使用者而言，AI芯片的易用性是除产品性能外的另一大门槛。软件生态作为人工智能模型
和底层硬件之间的接口，则是影响芯片易用性的核心。GPU硬件设计复杂度较高，人工智能应用的开发和部
署需要借助丰富的软件生态，以实现对底层硬件资源的深度利用。相关软件工具需要与GPU硬件协同优化以
确保GPU的高性能和易用性。此外，在算子高频更新的大模型时代，软件生态能力决定了落地场景的丰富度
。随着人工智能应用逐渐向AIAgent、具身智能延展，与业务紧密结合的人工智能应用场景逐渐落地，完善
的软件生态将与应用市场相辅相成，共同促进人工智能市场的不断繁荣。
（4）云边端融合发展，GPU与ASIC将互为补充、长期共存
算法创新和开源普惠为人工智能应用大规模落地奠定了坚实的基础。当前全球算力重心正处于从预训练
ScalingLaw向后训练ScalingLaw和推理阶段Test-timeScalingLaw的转移过程中，基于强化学习、思维链等
算法创新，在后训练和推理阶段投入更多的算力可以进一步提升大模型的深度思考能力，长期来看为人工智
能应用打开了商业化空间。三大ScalingLaw共同支撑着全球算力需求，驱动人工智能应用在云端、边缘端和
终端融合发展。云边端将结合各自特征承担不同的职能。云端作为资本开支最大、计算能力要求最高的需求
场景，将成为人工智能训练和推理的“智能大脑”，处理重量级人工智能任务；端侧（边缘端、终端）则是
综合平衡性能和负载的选择，作为“小脑”和“四肢”处理即时、轻量级人工智能任务。云端快速迭代的算
法和大量非传统模型结构的出现需要GPU芯片完成高效迁移与适配；而端侧对功耗、负载的敏感度亦新增了
对ASIC芯片的需求，ASIC芯片可针对固定模型结构及特定应用场景提供更具能效比的解决方案，成为GPU芯
片的有效补充。因此长期来看，未来GPU和ASIC将各有侧重、互为补充、长期共存。
(二)主要业务、主要产品或服务情况
公司致力于自主研发全栈高性能GPU芯片及计算平台，主营业务是研发、设计和销售应用于人工智能训
练和推理、通用计算（包括科学计算）与图形渲染领域的全栈GPU产品，并围绕GPU芯片提供配套的软件栈与
计算平台。自成立以来，公司始终专注于GPU产品的技术创新和迭代升级，形成了独具优势的GPU产品体系和
自主开放的软件生态，持续为云端计算提供高能效、高通用性的算力支撑，推动人工智能赋能千行百业，重
点布局了金融、医疗健康、能源、教科研、交通、大文娱等行业应用场景以及具身智能、低空经济、太空算
力等前沿方向，已成为推动我国智能算力基础设施自主可控的重要力量。作为国内高性能GPU产品的主要领
军企业之一，公司将秉持“不负历史，为民族复兴、国家强盛贡献科技力量”的使命，不断打造行业领先的
GPU核心产品，助力数字经济发展。
自成立以来，公司始终以推动我国智能算力产业链自主可控为己任，长期聚焦和深耕GPU与人工智能行
业，聚合了一支深刻洞察全球GPU行业技术发展趋势、拥有顶尖GPU技术及全流程量产经验、具备持续自主创
新能力的技术研发团队。通过不懈的技术攻坚，公司已成为了国内少数几家系统掌握了通用GPU架构、核心G
PUIP、高性能GPU芯片及其基础系统软件全栈能力的公司之一，深度积累了GPUIP（包括指令集、微架构等）
、GPUSoC、高速互连（MetaXLink及MetaXLink-E）、GPU软件等核心技术，成功突破了高性能GPU芯片及计算
平台的技术瓶颈。
公司的主要产品全面覆盖人工智能训练、推理、图形渲染、科学智能等领域，公司先后推出了用于智算
推理的曦思N系列GPU、用于训推一体和通用计算的曦云C系列GPU、用于科学智能场景的曦索X系列GPU，以及
正在研发用于图形渲染的曦彩G系列GPU。公司的GPU产品基于自主研发的GPUIP与统一的GPU计算和渲染架构
，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具备较强的核心竞争力，产品综合
性能已处于国内领先水平。围绕高能效、高通用的GPU产品，公司打造了自主开放、高度兼容国际主流GPU生
态（CUDA）的软件生态体系，具备易用性和可扩展性。软硬件的深度协同确保了公司产品性能的高效释放，
为公司塑造了深厚的竞争壁垒。
从产品形态来看，公司从事GPU芯片的设计，由晶圆制造厂和封装测试厂完成芯片的生产，并由板卡厂
商完成GPU芯片和板卡的集成，最终形成完整的GPU板卡/模组。针对不同客户的需求，除交付内嵌GPU芯片的
板卡/模组外，公司亦可向客户交付集成多个板卡后的服务器、一体机/工作站，以及由多个服务器、存储设
备、网络设备等组成的超节点或智算集群，配以兼容主流GPU生态（CUDA）的MXMACA软件栈，为客户提供综
合算力解决方案，具备高能效和高通用性的天然优势。
(三)主要经营模式
公司自成立以来一直采用Fabless经营模式，即专注于GPU芯片的研发、设计和销售，将晶圆制造、封装
测试等其余环节委托给相关制造企业及代工厂完成。公司具体的盈利、研发、采购、生产及销售模式如下：
1、盈利模式
公司主要通过向客户销售GPU板卡及集成自身GPU板卡的硬件产品获得业务收入。公司训推一体GPU板卡
及智算推理GPU板卡收入为公司向客户提供相应板卡产品获取的收入。在上述业务中，公司GPU板卡生产销售
的业务流程与传统Fabless模式一致，即公司负责芯片设计工作，生产制造环节主要委外代工，代工厂完成
板卡生产后交付公司，公司销售后取得业务收入。GPU服务器收入为公司根据行业客户的具体应用场景需求
，向客户交付集成自身GPU板卡后的服务器、一体机/工作站等硬件取得的收入。
2、研发模式
公司高度重视GPU芯片关键技术研究和产品开发，秉持以客户需求为导向的核心原则，构建了基于IPD管
理理念的产品研发体系，实现了从概念阶段、可行性与计划阶段、产品开发阶段、新产品导入阶段到量产阶
段的全过程技术与质量管控，有效地保障了产品的技术先进性和交付质量。
3、采购和生产模式
公司是典型的Fabless模式企业，主要负责制定GPU芯片的规格参数与方案、完成芯片的架构设计、核心
IP开发、封装设计、物理设计、设计验证，交付GPU芯片设计版图等，而GPU芯片的晶圆加工、封装测试通过
委外方式完成。公司向晶圆制造厂采购定制加工生产的晶圆，向封装测试厂采购封装测试服务，向加工厂商
采购板卡加工服务，期间公司辅以工艺管理和测试支持。针对部分客户的解决方案需求，公司在使用已经加
工完毕的GPU板卡产品的基础上，根据客户的具体需求采购相应配套的服务器、存储设备及网络设备等硬件
。
4、销售模式
报告期内，公司采用直销与经销结合的模式进行产品销售。公司内部设置专门的销售团队与客户进行需
求沟通。在直销模式下，公司直接参与客户的公开招标或商务谈判，达成意向后与客户签订销售合同；公司
接收客户的采购订单后，根据订单进行产品发货，并向客户提供售后技术支持等服务；在经销模式下，经销
商采购公司产品并向其下游客户进行销售，公司向经销商提供相应的技术培训和技术支持。
二、经营情况的讨论与分析
近年来，全球人工智能行业在开源大模型快速普及的推动下，正式迈入规模化落地与技术普惠的新阶段
。同时，受美国高性能GPU/AI芯片出口管制与国内自主可控市场发展等因素影响，国产人工智能芯片公司迎
来黄金发展期，以不同技术路径切入市场，各具特色。报告期内，公司始终专注于GPU产品的技术创新和迭
代升级，凭借独具优势的GPU产品体系和自主开放的软件生态，持续为云端计算提供高能效、高通用性的算
力支撑，推动人工智能赋能千行百业，已成为推动我国智能算力基础设施自主可控的重要力量。
（一）经营业绩大幅增长，亏损持续收窄提质增效
报告期内，公司实现营业收入132359.37万元，较上年同期增加40866.27万元，同比增长44.67%，主要
系报告期内随着公司产品及服务获得下游客户的广泛认可与持续采购，公司GPU产品出货量显著增长，带动
收入规模较上年同期实现显著增加。2026年上半年度，公司归属于上市公司股东的净利润61244.95万元，实
现扭亏为盈，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为-4885.95万元，亏损金额较上年同期收窄
15329.32万元，较上年同期亏损收窄75.83%。报告期内，公司依托持续高强度研发投入形成的全自研GPU芯
片及软硬件生态优势，推动产品在智算中心、运营商、金融、能源等重点场景实现规模化落地，产品性能与
场景适配能力均通过客户严苛验证，市场认可度与行业影响力持续提升。
（二）深耕研发创新，筑牢技术核心壁垒
公司自成立以来，在GPU芯片领域进行持续而高效的研发及创新，2020年至2025年五年期间，公司分别
通过一次性流片完成了三款GPU的开发，性能比肩国际标杆产品，自研MXMACA原生态兼容CUDA，与行业生态
同步高速迭代。报告期内，公司持续加大产品研发力度，研发投入52480.73万元，研发投入占营业收入比例
为39.65%。目前，公司拥有747人的研发团队，占员工总人数的70.4%，70.4%以上研发技术人员拥有硕士及
以上学历。
公司秉承“量产一代、在研一代、规划一代”的产品研发策略，建立了完善的IPD研发流程，持续在下
游适配与应用中进行技术优化，推动产品迭代升级和产品竞争力不断抬升。2025年7月24日，公司于WAIC大
会上发布首款基于全国产工艺的曦云C600系列，曦云C600不仅在算力上较上一代产品曦云C500有较大提升，
还在精度、存储上有新技术的应用。曦云C600最重大的意义在于实现了全国产工艺，为复杂地缘政治背景下
的供应链安全及稳定提供了保障。2026年5月，曦云C600成功实现量产并通过中国信息安全测评中心与国家
保密科技测评中心联合开展的国家安全性及可靠性测评，有望成为公司的下一代主力产品。
（三）完善生态商业布局，推进产品规模化商用落地
围绕“1+6+X”产业生态战略，公司始终坚持以客户为中心，打造“易用好用、稳定可靠”的产品，与
合作伙伴共赢。报告期内，公司与整机服务器、操作系统、运维管理平台、主流AI框架、主流大模型等生态
企业形成广泛产业联动，并通过芯片、AIInfra和模型等层面的协同优化，为大模型训练和分布式推理提供
算力支持。公司正战略性地拓展六大高潜力行业，即金融、医疗健康、能源、教科研、交通及大文娱，实现
算力在产业真实场景的落地。凭借统一GPU架构的高通用性与可扩展性，以及持续丰富的软件栈，公司的GPU
产品能够高效适配多种行业定制化工作负载。通过在上述行业率先实现卡位，公司致力于拓展客户群体、捕
捉增量需求，并随着中国各行业智算应用的深入，释放可持续的商业增长动力。
凭借突出的产品性能和稳定的供应能力，产品已规模化部署于多个智算中心，服务于横跨北京、上海、
杭州、长沙及中国香港等地的人工智能算力平台、运营商及商业AI算力中心。公司GPU产品赋能众多行业应
用场景，涵盖金融、医疗健康、能源、教科研、交通及大文娱，充分验证了公司规模化交付与驱动真实AI落
地应用的能力。与此同时，公司持续加强与合作伙伴的协同，推动GPU产品与整机服务器、操作系统、运维
管理平台、主流AI架构及主流大模型等生态企业的产业联动，提升产品的易用性、好用性、稳定性和可靠性
。通过持续完善生态商业布局，公司不断扩大产品适用范围和客户覆盖面，推动GPU产品在更多真实应用场
景中实现规模化商用落地。
公司始终坚持推动软件生态开源共享，通过产学研合作不断助力大模型应用在千行百业加速落地。自20
25年2月14日公司开源社区开放以来，截至2026年7月28日，公司MXMACA软件栈注册用户持续增长，网络API
调用次数超过1.1亿次。
（四）启动H股申报上市进程，推进国际化战略布局
为满足公司业务发展的需要，进一步提升公司治理水平和核心竞争力，深入推进公司全球化战略，公司
拟发行境外上市外资股（H股）股票并申请在香港联合交易所有限公司主板挂牌上市。公司将充分考虑现有
股东的利益和境内外资本市场的情况，在股东会决议有效期内（即自公司股东会审议通过之日起24个月内）
或股东同意延长的其他期限内选择适当的时机和发行窗口完成本次发行并上市。
本次H股发行完成后，公司资本实力、国际知名度将得到显著提升，为海外市场布局提供支撑；本次上
市发行仍在推进中，已经过公司董事会、股东会审议批准，尚需取得境内外监管机构审批，存在不确定性。
三、报告期内主要经营情况
报告期内，公司实现营业收入132359.37万元，较上年同期增长44.67%；实现归属于母公司所有者的净
利润61244.95万元，实现扭亏为盈；实现归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润-4885.95万元，
较上年同期减亏75.83%。报告期内实现基本每股收益1.53元，较上年同期增长2.15元/股。
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