最近一个月，包括天数智芯、摩尔线程、沐曦和壁仞在内的本土GPU公司纷纷发布年报。从营收来看，这些新贵量价齐升。
天数智芯
首先看天数智芯，作为中国领先的通用GPU产品及AI算力解决方案提供商，天数智芯坚持自主开发的原则和量产一代、设计一代、预研一代的研发节奏，持续贯彻软硬件协同设计的核心理念，不断对产品进行迭代更新，致力于为客户提供高质量的算力。人工智能产业已经从技术突破向规模落地转型，AI算力需求亦从单一硬件参数关注升级为硬件、软件、服务全栈能力的比拼，在此环境下公司技术创新、商业化落地及生态建设等方面取得多项进展，进一步巩固了我们在国内通用GPU及AI算力解决方案市场的地位。
于2025年，我们录得收入人民币1,033.6百万元，同比增长91.6%，毛利为人民币558.0百万元，同比增长110.5%。同时，我们稳步提升研发及营运效率。我们的经调整净亏损为人民币437.7百万元，同比收窄32.1%。
截至2025年12月31日我们已服务超过340名来自不同行业的客户，我们的产品及解决方案已在金融服务、医疗保健及交通运输等重要行业逾1,000个项目中部署及应用。报告期间内，我们的业务及客户基础持续增长。我们在互联网、AI大模型、科研、金融、医疗、教育、交通等关键行业为客户部署的项目持续增加。未来我们将继续集聚全球资源加速技术迭代，把技术突破转化为千行百业的普惠算力。
通用GPU产品
报告期间内，我们持续对天垓及智铠系列产品进行迭代及升级。于2025年，通用GPU产品产生的收入达到人民币922.6百万元，同比增长149.6%，并占同年总收入的89.3%。
· 天垓系列
天垓系列作为我们以训练为重点的旗舰产品线，专为满足AI模型训练需求而设计，具有优化性能计算核心、内存配置及经优化的架构特征，以支持多卡集群系统，为大规模模型训练工作负载提供卓越效能。于报告期间，天垓系列产生人民币583.7百万元的收入，同比增长116.7%。
下一代天垓系列的研发工作按计划推进，未来的产品会进一步提升性能，特别针对大规模AI训练应用。
· 智铠系列
智铠系列是我们专为云端及边缘推理应用而设计的产品线，具有对高效推理至关重要的功能，包括增强的整数计算单元及优化的数据渠道。于报告期间，智铠系列产生收入人民币338.9百万元，同比增长238.2%。智铠系列已应用于金融服务、商业零售、医疗健康及交通等不同行业。
报告期间内，我们继续推动开发下一代智铠产品，专门针对新兴及最新的大语言模型进行优化。通过软硬件协同设计，我们正加强构架，以解决大语言模型当前的计算效率挑战。新一代产品将扩大对低精度数据类型及混合精度计算的支持，以符合行业降低精度的趋势。结合计算能力与带宽的改善以及与生态系统合作伙伴的合作，该等改进旨在提供稳健的性能及成本效益。
报告期间内，我们亦发布全新一代软件开发平台，原生兼容行业主流GPU编程模型，为自研GPGPU芯片算力释放与规模化商用提供全栈软件支撑；平台经深度优化后实现代码迁移效率提升80%以上，支持算子「分钟级」平滑迁移，编译代码性能行业领先。
同时，我们建成全场景自研核心加速库体系，性能较上一版本普遍提升20%以上，深度适配前沿大模型应用全场景，大幅提升芯片执行效率，显著降低客户使用门槛，全面增强平台工程化落地能力，我们的软件生态系统目前已进入深度性能优化与全场景适配的全新阶段。
我们已完成数十款国内外主流开源及商用大模型的深度适配，依托全栈自研软件栈，具备新模型结构、新算子发布Day0即原生支持的前瞻适配能力，可无缝匹配大模型技术的快速迭代节奏；同时推出核心搭载无损量化技术的大模型专项加速工具包，在完全保留模型精度的前提下实现全流程性能跃升，长文本处理效率提升50%以上，系统算力利用率提升60%以上，集群通信开销降低30%以上，可全面适配大模型前沿技术范式、大幅降低部署成本，相关技术已成功支撑头部大模型厂商生产级集群部署，芯片算力利用率（「MFU」）达到行业领先水平。
报告期间内，公司重点行业商业化攻关取得显著成效，大模型应用进入规模化落地阶段，AIGC全场景下AI智能助手、文生图等典型应用实现商用部署，多模态推理、视觉识别等核心场景完成技术落地验证。
· AI算力解决方案
基于自研的天垓和智铠系列芯片，我们为客户提供从单一服务器到智算中心集群的全栈式解决方案。同期，合计实现收入人民币96.1百万元，占同年总收入的9.3%。由于AI算力解决方案为深度定制业务，受项目交付周期以及配套设备市场供应周期波动的影响较大；因此，该业务收入同比下降42.2%。
我们以软件能力破解行业实际痛点为核心，完成互联网、能源、金融、医疗等重点行业深度适配与落地；针对医学影像、分子动力学、气象预测等领域完成开源专用计算库快速迁移优化，反哺开源社区；联合基因科学龙头实现核心业务系统全栈自主可控建设，与顶级院校合作填补本土通用GPU特殊算子技术空白，携手头部三甲医院推动医学辅助诊断临床落地。
我们亦开发自研全栈通用GPU集群管理与算力调度体系，攻克大规模并行训练核心痛点，自研通信库实现跨节点通信效率提升30%，稳定支撑万卡规模集群运行，自研仿真库为集群建设提供精准理论支撑。
摩尔线程
二月底，摩尔线程发布了公司的业绩快报。
据介绍，报告期内，公司实现营业收入 150,552.51 万元，较上年同期增长243.37%；归属于母公司所有者的净利润为-102,431.13 万元，较上年同期亏损收窄36.70%。报告期末，公司总资产 1,530,782.30 万元，较本报告期初增长116.14%；归属于母公司的所有者权益 1,143,547.93 万元，较本报告期初增长154.69%。
报告期内，公司专注全功能 GPU 研发创新，持续推进产品架构迭代，成功推出旗舰级训推一体全功能 GPU 智算卡 MTTS5000，产品性能达市场领先水平并实现规模量产。基于该产品搭建的大规模集群已上线服务，可高效支持万亿参数大模型训练，计算效率达到同等规模国外同代系 GPU 集群先进水平。
受益于 AI 产业发展及高性能 GPU 市场需求旺盛，公司产品竞争力与市场认可度不断提升，带动收入及毛利增长，亏损幅度同比收窄。公司仍处于高研发投入阶段，与国际行业巨头相比，在综合研发实力、核心技术积累、产品生态等方面仍存在差距，目前尚未盈利且存在累计未弥补亏损。
公告指出，报告期内，营业总收入较上年同期上升幅度较大，营业利润、利润总额、归属于母公司所有者的净利润、归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润较上年实现亏损收窄，基本每股收益（元）、加权平均净资产收益率同比均有所改善，主要系报告期内，公司专注于全功能 GPU 的研发与创新，持续推进产品架构快速迭代，产品竞争优势进一步扩大，进而促进了收入的快速增长，同时亏损金额同比收窄。
报告期末，总资产、归属于母公司的所有者权益和归属于母公司所有者的每股净资产较本报告期初大幅上升，主要系公司于 2025 年12 月完成首次公开发行股票，股本和资本公积增加所致。
值得一提的是，在昨日，摩尔线程还发布了一个关于签订日常经营重大合同的公告。
公告指出，摩尔线程智能科技（北京）股份有限公司（简称“公司”）于近日与某客户签订了产品销售协议，合同总金额为人民币 6.60 亿元。本合同为公司日常经营性重大合同，公司已履行了签署该合同的内部审批程序。根据《上海证券交易所科创板股票上市规则》《公司章程》等规定，本事项无需提交董事会、股东会审议。
根据《上市公司信息披露暂缓与豁免管理规定》《上海证券交易所科创板股票上市规则》等相关法律法规，并基于合同的保密要求和公司相关管理制度，本次交易中部分合同信息涉及商业秘密，履行披露义务将导致违约或可能引致不当竞争，损害公司及投资者利益，因此公司在履行内部信息披露豁免程序后，对本次交易的部分信息进行了豁免披露。
沐曦股份
沐曦股份在年报中表示，报告期内，公司归属于母公司股东的净利润、归属于母公司股东的扣除非经常性损益后的净利润分别为-78,944.63 万元、-82,970.05 万元，均为负值。截至 2025 年12 月31 日，公司经审计的母公司报表未分配利润为-154,888.26 万元，母公司报表可供股东分配的利润为负值。
公司所处 GPU 芯片行业作为典型资本与技术双密集型领域，公司为突破国际生态垄断并实现自主可控目标，始终坚持自主创新，持续加大核心技术攻坚力度，报告期内公司研发费用为102,739.29 万元，占营业收入比例为 62.49%。公司产品具备良好的市场前景和广阔的市场空间，营收增速预计保持高位，未来随着公司持续进行成本优化及费用控制，毛利率和期间费用率将趋于稳定，新产品的放量销售将持续为公司带来业绩贡献，公司亏损有望持续收窄，实现扭亏为盈。
按照报告所说，沐曦股份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，重点布局了教科研、金融、交通、能源、医疗健康、大文娱等行业应用场景以及“具身智能”、“低空经济”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高性能 GPU 芯片及其基础系统软件研发、设计和量产技术的企业之一，深度积累了 GPU IP（包括指令集、微架构等）、GPU SoC、高速互连、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计算、通用计算（包括科学计算）和图形渲染三大领域，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，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。公司 GPU 产品概况如下：
壁仞科技
壁仞科技在年报中表示，2025年，全球人工智能产业迎来从技术突破到规模化落地的关键拐点。本公司紧抓产业机遇，以全栈自主创新为核心，在业务上实现强劲增长；在产品迭代、技术突破、生态建设等方面实现一系列重大里程碑，进一步强化商业化能力与生态合作，为未来发展奠定坚实基础。
本报告期内，我们录得收入人民币1,034.6百万元，同比增长207.2%；毛利为人民币557.0百万元，同比增长210.8%，毛利率达到53.8%，同比增长63基点(bps)。同时，研发开支为人民币1,476.1百万元，同比增长78.5%，研发投入随产品技术迭代显著增强，为新一代产品量产奠定基础；经调整年内亏损人民币873.8百万元，体现了我们对新产品的研发持续投入，以应对未来市场需求。
财务状况方面，截至报告期末，公司持有现金及现金等价物、银行存款、受限制现金及按公允价值计量且其变动计入损益的流动金融资产总计人民币2,895.7百万元，连同2026年初本公司H股于香港联交所上市所得款项净额人民币5,631.4百万元，为持续的技术研发、产能扩张及商业落地提供充足资金保障。存货为人民币948.6百万元，以应对下游需求增长并确保供应链韧性。公司凭借持续产品与技术创新、强大的落地能力及稳健的财务表现，充分印证了在快速变化的市场环境中实现高效战略落地与可持续增长的核心能力。
们完成旗舰通用图形处理器（「GPGPU」或「通用GPU」）产品BR106及BR166的全形态量产与规模交付，实现了多个千卡级智算集群的交付，进一步拓展了高质量的客户群体：
标杆项目交付：公司成功交付多个大规模智算集群项目，包括2,048卡光互连光交换GPU超节点集群和多个市场化的数千卡级智算集群，客户涵盖国家级算力平台、电信运营商、商业AIDC、AI╱大模型公司，及企业客户。
垂直行业拓展：在垂直领域方面，公司已在智能体（AI Agents）/AI编程（AI Coding）、生成式AI（AIGC）、金融科技、智能制造、智能教育及智能政务等领域形成解决方案，建立起「芯片+系统+垂直场景」的端到端交付能力，进一步丰富终端应用场景，提升市场覆盖与产业影响力。
战略生态合作：我们支持了DeepSeek V3/R1系列、MiniMax M2系列、智谱GLM系列、阿里巴巴千问Qwen系列、阶跃星辰Step系列、腾讯混元系列等领先大模型的快速适配，其中多个头部模型实现了「Day 0」适配 － 即在模型发布当天即完成全栈适配，标志着我们的软件生态已具备与全球前沿算法协同进化的能力。我们与顶尖大模型公司、国家级智算服务企业达成战略合作，组建「国产AI联合实验室」，构建「芯 － 模 － 云」一体化协同创新体系，共同降低AI应用每词元(Token)成本。
技术纵深：完成关键架构迭代，引领系统级创新
我们以全栈自主创新驱动产品迭代，在关键领域取得突破：
• 产品迭代：
下一代BR20X芯片及全系列产品计划于2026年正式推出，在保持训练领先优势的同时，为精准卡位推理时代的指数级算力增长需求而优化，算力密度、内存容量和带宽、以及互连能力全面升级，支持FP8/FP4等低精度计算，实现了性能与能效的双重突破。
• 系统级创新：
光互连：基于BR10X系列产品，我们联合生态伙伴发布了基于光互连与分布式光交换(dOCS)技术的「光跃LightSphere X」超节点方案。该方案荣获2025世界人工智能大会最高荣誉SAIL奖。2,048卡光互连光交换GPU超节点智算集群已在国家级算力平台部署落地。未来，我们将在光互连技术上持续迭代和演进。
超节点方案：BR20X 系列将推出超节点方案，基于自研互连协议Blink2.0，最大可以支持千卡规模集群scale-up，有效支撑大规模并行计算。
• 软件生态建设：
我们加强对软件生态的建设，紧跟业界主流大模型发布节奏。我们不断优化对Pytorch、vLLM、SGLang等开源框架和Triton、TileLang等开源生态的支持，降低客户迁移成本。
持续推动软件开源战略，构建自有软件栈BIRENSUPATM更加广泛的生态。
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