燧原科技-U(688801)公司动态研究报告：推理卡放量收入增近三倍 训推一体与超节点打开成长空间

推理卡规模放量驱动收入高增，单季亏损收窄确立经营拐点


　　2026 年上半年，公司实现营业收入11.20 亿元，同比增长279.08%；归母净利润-6.32 亿元。第二季度单季营收8.33 亿元，同比增长200.50%；单季亏损收窄至1.88 亿元，同比减亏34.86%，收入放量摊薄费用、叠加税金及附加集中于一季度的一次性影响消退，单季拐点确立。公司预计1-9 月实现营业收入23.00-30.00 亿元，同比增长325.78%-455.36%；归母净利润-8.60 亿元至-7.00 亿元，较上年同期减亏3.13%-21.15%。


　　产品结构层面，公司收入重心已由项目制智算系统切换至标准化AI 加速卡及模组。2025 年AI 加速卡及模组实现收入8.56亿元，占主营业务收入86.83%，较2024 年占比大幅提升；智算系统及集群实现收入1.28 亿元、占比13.00%，较2024 年明显回落。同期AI 加速卡及模组销量64,890 张，同比增长197.81%；平均单价13,198.09 元/张，同比下降6.50%；单位成本8,880.96 元/张，同比上升6.25%。产品形态由项目交付转向板卡规模化出货，是收入弹性释放的直接来源。


　　盈利质量方面，2025 年主营业务毛利率31.78%，同比提升1.19 个百分点；其中AI 加速卡及模组毛利率32.71%，同比下降8.07 个百分点，主要系头部互联网客户采购持续放量后销售价格有所优惠，叠加存储颗粒等核心物料价格波动推升单位成本；智算系统及集群毛利率25.71%。费用端，2025 年研发费用11.35 亿元，占营业收入比例114.63%，较2024 年的181.66%下降67.03 个百分点，规模效应下费用率快速摊薄。


　　现金流方面，2026 年上半年经营活动产生的现金流量净额为-8.78 亿元，净流出主要系预收客户款项同时向上游预付锁定产能、预收款开票缴税所致，其中第二季度净流出4.60 亿元，与上年同期的4.71 亿元基本持平。


　　推理需求接棒叠加架构窗口，国产云端AI 芯片进入放量期


　　资本开支是算力需求的最上游变量。根据公开数据，全球人工智能资本支出规模将由2024 年的0.2 万亿美元增长至2028年的1.4 万亿美元，年均复合增长率超过50%；北美四家头部　　云厂商2026 年资本开支合计将超过7,000 亿美元，同比增长70%以上。按照AI 服务器价值量约占人工智能资本支出40%-50%、AI 加速卡约占AI 服务器70%的结构测算，AI 加速卡约占人工智能支出的30%，资本开支的抬升将直接传导至加速卡需求。


　　市场规模层面，根据灼识咨询数据，2024 年全球AI 加速卡以收入计的市场规模约为1,190.28 亿美元，预计2028 年将达到5,257.70 亿美元；中国AI 加速卡市场由2020 年的122.54 亿元增长至2024 年的2,164.77 亿元，复合年增长率105.01%，预计2028 年将达到11,076.46 亿元，2024-2028 年复合年增长率50.40%，占届时全球市场需求的约30%。其中云端应用市场2024 年为1,078.66 亿美元，预计2028 年增至4,523.96亿美元，复合增长率43.11%，占全球AI 加速卡市场比重始终超过80%。


　　需求结构正在发生关键切换。根据灼识咨询预测，全球AI 加速卡的推理用需求将从2024 年的476.11 亿美元增长至2028年的3,256.18 亿美元，复合增长率61.71%，显著高于整体市场平均水平，且2026 年全球AI 推理对加速卡的需求将超过训练场景。中国市场这一趋势更为明显，推理用AI 加速卡2024-2028 年复合增速59.41% ， 2028 年市场规模将达8,085.82 亿元、占比提升至超过70%，同期训练用市场规模为2,990.64 亿元。


　　技术路线上，推理场景对CUDA 生态的依赖持续减弱。随着AI应用底层大模型开发者收敛至头部厂商，加速卡厂商所需适配的模型逐步收敛，能效比取代生态通用性成为核心指标；以谷歌TPU、华为昇腾及公司为代表的非GPGPU（DSA）架构，通过牺牲场景通用性换取特定应用场景下的效率提升，在推理市场的份额具备提升基础。


　　四代架构全栈自研，训推一体与超节点打开训练场景


　　公司创立于2018 年3 月，成立8 年来自研迭代四代架构5 款云端AI 芯片，构建了覆盖AI 芯片、AI 加速卡及模组、智算系统及集群与AI 计算及编程软件平台的完整产品体系。芯片谱系由邃思1.0、邃思2.0、邃思2.5 演进至邃思320、邃思400，第四代架构支持包括FP8 在内的多种计算精度、支持万卡及以上集群。底层硬件基于自主指令集，原创自主架构的GCU–CARE 加速计算单元与GCU–LARE 片间高速互连技术，对标英伟达Tensor Core 与NVLink；软件侧未跟随CUDA 生态，自研驭算TopsRider 全栈平台， 可支持TensorFlow 、PyTorch、Megatron-LM、DeepSpeed 等主流深度学习与并行计算框架，并支持DeepSeek、Qwen、LLaMa 等主流大模型。截至2025 年末，公司拥有境内发明专利313 项，承担12 项国家及地方科技攻关项目，参与58 项AI 芯片与智算系统国家及行业标准制定。

□.庄.宇./.何.鹏.程    .华.鑫.证.券.有.限.责.任.公.司