增持（首次覆盖）

证券分析师

方霁 S0630523060001

fangji@longone.com.cn证券分析师

董经纬 S0630526040001

djwei@longone.com.cn联系人

方逸洋

fyy@longone.com.cn

数据日期

2026/06/11

收盘价

712.00

总股本(万股)

40,010

流通A股/B股(万股)

1,853/0

资产负债率(%)

3.39%

市净率(倍)

21.75

净资产收益率(加权)

-0.75

12个月内最高/最低价

895.00/479.01


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沐曦股份-U（688802）：全栈通用GPU布局，拓展互联网等客户打造关键增量公司深度报告

投资要点：

公司是国内通用GPU头部厂商，具备全栈GPU产品布局，单卡性能处于国内第一梯队。公司产品覆盖AI计算、通用计算（包括科学计算）和图形渲染三大领域，包含训推一体GPU曦云C系列、智算推理GPU曦思N系列、图形渲染GPU曦彩G系列以及专注科学计算的曦索X系列GPU，高度兼容主流CUDA生态，单卡性能处于国内第一梯队，也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。公司管理团队多数具备AMD从业背景，5年内完成3颗主力芯片的一次性流片量产，目前曦云C系列占据公司营收主要份额，随着曦云C500、C550规模化量产，公司业绩整体处于快速爬升阶段，有望在短期内实现扭亏为盈。

推理侧算力需求持续增长，国内算力资本开支上行拉动国产GPU渗透率不断提升，2025年国产AI加速卡市占率已升至41%。2026年全球AI服务器出货量有望同比增长28.3%超200万台，直接拉动算力芯片需求，根据中商产业研究院，国内2026年AI计算加速芯片市场规模有望同比增长59.05%达3813.90亿元，为全球主要的算力需求国之一。目前通用GPU服务器占据国内AI服务器市场的58%，通用GPU仍为主流需求产品形态。此外，当前算力资源更多向推理侧倾斜，更具性价比和定制化优势的国产芯片在推理侧有望更早进行渗透，国产AI加速卡市占率从2024年的30%升至2025年的41%，随着国产算力芯片在迭代中逐步缩小与英伟达等国际顶尖芯片的差距，后续国产化率有望进一步提升。

公司曦云C系列GPU高度兼容CUDA，全国产工艺曦云C600预计于2026上半年实现量产销售，下一代曦云C700性能接近英伟达H100，已完成大部分核心设计和功能验证工作，有望成为贡献未来公司营收的重要力量。训推一体GPU曦云C系列基于公司自主研发的IP核，开源软件栈MXMACA拥有统一、完整且高效的全栈式工具链，实现了对CUDA生态的高度兼容，大幅降低客户应用迁移成本，提升迁移效率。目前公司营收大部分来自于曦云 C500/C550，其在FP16/BF16精度上算力对标英伟达A100；曦云C600预计于2026上半年实现量产销售，增加了对FP8数据格式的支持并采用HBM3e，有望成为今年公司营收新的增长动能；曦云C700系列性能接近英伟达H100，进一步扩展对FP4等低精度的计算支持，目前处于软硬件购置和产品设计开发阶段，核心设计和功能验证已大部分完成，正在进行更深入的性能调优，预计于2026年进入流片测试阶段，2027下半年实现量产。

公司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，自研MetaXLink互连带宽性能对标英伟达H200，目前正逐步开拓互联网、运营商两类关键客户。公司自研 MetaXLink具备国内稀缺的高带宽卡间互连能力，单GPU芯片集成7个MetaXLink接口，可实现2-128卡多种互连拓扑，并在智算集群的线性度和稳定性方面表现较强，达到了与英伟达4nm制程工艺下H200相当的互连带宽性能。在商业化层面，公司也是国内少数真正实现千卡集群大规模商业化应用的GPU厂商，并正在研发和推动万卡集群的落地，目前已成功支持128B MoE大模型等完成全量预训练，截至2025年12月，公司GPU产品已相继应用部署于10余个智算集群。此外，公司正全力开拓互联网、运营商两类重要客户，互联网其中一家客户已完成相关场景的所有性能测试，另一家自2025Q1起开展产品适配和性能测试等工作，进展良好，运营商方面已进入中国电信的集采短名单，并持续参与中国移动、中国联通的集采项目入围测试，与部分运营商区域公司合作的多个地方智算中心项目正同步推进中。商业化的关键突破有望为公司带来可观的营收增量与市场份额提升。


投资建议：首次覆盖，给予“增持”评级。随着算力基建加速落地，国产算力芯片渗透率不断提升，公司作为国产GPU头部企业，具备行业领先的产品性能和集群化能力，有望率先受益于AI基建浪潮与国产超节点的规模化落地。我们预计公司2026-2028年营业收入分别为35.04、58.91、84.87亿元，同比分别增长113.11%、68.15%、44.06%；归母净利润分别为0.41、8.33和16.41亿元，同比分别增长105.17%、1941.66%、97.06%。对应当前市值的2026-2028年PS分别为81、48、34倍。

风险提示：1）产品研发及客户验证进度不及预期风险；2）地缘政治风险；3）估值回调风险。

盈利预测与估值简表

2023A

2024A

2025A

2026E

2027E

2028E

主营收入(百万元)

53.02

743.07

1644.09

3503.69

5891.30

8487.13

同比增速(%)

12334.60%

1301.46%

121.26%

113.11%

68.15%

44.06%

归母净利润(百万元)

-871.16

-1,408.88

-789.45

40.79

832.76

1,641.02

同比增速(%)

-12.1%

-61.7%

44.0%

105.17%

1941.66%

97.06%

毛利率(%)

62.88%

53.43%

56.51%

57.15%

57.61%

58.09%

每股盈利(元)

-2.18

-3.52

-1.97

0.10

2.08

4.10

ROE(%)

-71.9%

-119.6%

-6.0%

0.3%

5.9%

10.5%

PE(倍)

-

-

-

6984.10

342.08

173.59

PS(倍)

5,372.78

383.37

173.27

81.31

48.35

33.57

资料来源：携宁，东海证券研究所（截至2026年6月11日）


正文目录

1. 国内通用 GPU 头部厂商，产品规模化放量中 ... 5

1.1. 全栈 GPU 布局，训推一体曦云 C 系列贡献中坚力量 ... 5

1.2. 营收高速爬坡，扭亏拐点将至 ... 7

1. 算力基建与国产化需求双轮驱动，看好曦云 C600/C700 商业化落地 ... 10

2.1. 通用 GPU 仍为主流架构，推理侧需求拉动国产算力渗透率上行 ... 10

2.2. 曦云 C600 即将量产，重点开拓互联网等客户 ... 13

1. 盈利预测 ... 16

3.1. 业务拆分与假设 ... 16

3.2. 可比公司估值 ... 17

3.3. 投资建议 ... 18

1. 风险提示 ... 18


图表目录

图 1 公司 GPU 产品矩阵 ... 5

图 2 2022-2025Q1 公司营收结构变化 ... 6

图 3 2022-2025Q1 公司 GPU 板卡销量（张） ... 6

图 4 2022-2025Q1 公司 GPU 板卡单价（万元，不含税） ... 6

图 5 2022-2025 年公司客户结构 ... 7

图 6 2022-2025 年公司直销与经销占比 ... 7

图 7 2022 年-2026Q1 公司营收与同比增速 ... 8

图 8 2022 年-2026Q1 公司归母净利润与同比增速 ... 8

图 9 2022 年-2026Q1 公司毛利率 ... 8

图 10 2022 年-2026Q1 公司与可比公司毛利率对比 ... 8

图 11 2022 年-2026Q1 公司各费率 ... 9

图 12 2022 年-2026Q1 公司研发费用与同比增速 ... 9

图 13 2022 年-2026Q1 公司存货与存货周转天数 ... 9

图 14 2022 年-2026Q1 公司应收账款与预付账款 ... 9

图 15 2023-2026E 年全球服务器与 AI 服务器总出货量同比增速 ... 10

图 16 2021-2026E 年中国 AI 计算加速芯片市场规模与同比增速 ... 10

图 17 海外头部 CSP 历年资本开支（亿美元） ... 11

图 18 国内头部 CSP 历年资本开支（亿元） ... 11

图 19 2025 年国内 AI 加速卡出货结构 ... 11

图 20 超节点硬件架构示意图（以华为昇腾 384 超节点为例） ... 13

图 21 公司 MXMACA 异构计算平台 ... 15

表 1 公司 IPO 募集资金投资项目明细（单位：亿元） ... 7

表 2 国产算力芯片最新一代及未来在研产品相关信息 ... 12

表 3 公司训推一体曦云 C 系列产品性能 ... 13

表 4 公司智算曦思 N 系列产品性能 ... 14

表 5 2023-2028E 沐曦股份分业务营收及毛利率预测（百万元） ... 16

表 6 2023-2028E 沐曦股份盈利预测结果（百万元） ... 17

表 7 可比公司 PS 估值 ... 17

附录：三大报表预测值 ... 19


1. 国内通用GPU头部厂商，产品规模化放量中

1.1.全栈GPU布局，训推一体曦云C系列贡献中坚力量

(1) 沐曦股份是国内高性能通用GPU的头部厂商，单卡性能处于国内第一梯队，也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，自主构建的MXMACA软件栈高度兼容主流CUDA生态。沐曦有限成立于2020年，由陈维良和上海骄迈共同出资设立，2025年于科创板上市，注册为沐曦集成电路（上海）股份有限公司，沐曦股份致力于自主研发全栈高性能GPU芯片及计算平台，产品覆盖AI计算、通用计算（包括科学计算）和图形渲染三大领域，包括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和用于图形渲染的曦彩G系列GPU，2026年1月27日，公司正式推出曦索X系列GPU，是面向科学智能场景深度优化的高性能计算芯片。集群性能方面，公司自研的MetaXLink可实现2-128卡等多种互连拓扑及超节点架构，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。软件生态方面，公司自主构建的MXMACA软件栈拥有统一、完整且高效的全栈式工具链，高度兼容GPU行业国际主流CUDA生态，具备较高的易用性和迁移效率。

图1 公司GPU产品矩阵

产品类型

型号

产品特性

应用场景

训推一体GPU

曦云C500系列

拥有多精度混合算力，内置大量运算核心，具有较强的并行计算能力和较高的能效比，适用于向量计算和矩阵计算等计算密集型应用，可广泛应用于智算训练与推理、通用计算、AlforScience等场景

云端智算（训推一体）、通用计算、AI for Science

曦云C600系列

曦云C700系列

智算推理GPU

曦思N100系列

面向传统人工智能场景，内置性能强劲的视频处理器和运算核心，可广泛应用于智慧城市、智慧交通、智慧教育、智能视频处理等场景

云端及边端推理、视频转码

曦思N260系列

面向生成式人工智能场景，拥有多精度混合算力、大容量显存和较高的能效比，可广泛应用于大模型推理、生成式应用等场景

云端推理、一体机及工作站

曦思N300系列

图形渲染GPU

曦彩G100系列

面向图形处理场景，内置性能强大的图形处理器，可广泛应用于云游戏、数字孪生、云渲染、影视动画和专业制图等场景

云端及边端图形处理

科学计算GPU

曦索X系列(含曦索X206、X301、X302)

能够高效支撑气候气象模拟、流体力学计算、海洋环流分析、分子动力学仿真等传统高性能计算任务，同时为AI4S驱动的材料预测、生命科学探索、气象海洋研究等前沿交叉学科提供强大算力支撑

科学智能场景和大模型训推

资料来源：公司公告，公司官网，东海证券研究所

(2) GPU板卡是公司主要的产品交付形态，目前公司营收大部分为训推一体GPU曦云C系列板卡（曦云C500、曦云C550）。2022年，公司营收规模较小，2022年9月智算推理GPU曦思N系列流片成功，并于当年实现小批量销售；2023年4月曦思N系列正式量产，同年公司推出训推一体GPU曦云C系列，首批芯片于2023年6月回片，但尚未正式量产，同时公司逐渐开拓下游市场，2023年曦思N系列及IP授权收入大幅增长；2024年2月曦云C系列正式量产，同年公司委托服务器厂商将曦云C系列以及其他品牌的CPU、硬件等集成为服务器整机并交付应用于智算中心集群建设，2024年公司营收主要由曦云C系列板卡和服务器构成；截止2025年第一季度，公司核心产品曦云C系列板卡占据公司营收的 97.55%，曦思N系列（曦思N100、曦思N260）虽出货量有所回升，但公司调整了定价策略，整体营收占比较小。根据公司2025年年报，2025年公司GPU产品及配件为营收主要组成部分，IP、技术服务及其他占比相对较小。


图2 2022-2025Q1公司营收结构变化


资料来源：公司招股说明书，东海证券研究所（注：2025年报公司仅将业务划分为GPU产品及配件和IP、技术服务及其他两大块，前者占比 99.19%）

(3) 公司训推一体GPU板卡单价显著高于智算推理GPU板卡。从销量看，受益于AI、大模型及智算中心建设需求上升，公司训推一体GPU板卡销量自2024年起同比大幅增长，但同时对于应用于人脸/图像识别、文本分类等传统AI推理芯片需求有所下滑，导致2024年公司智算推理GPU板卡销量同比降低，但公司调整定价策略后2025年销量有所回升。 2025全年，公司训推一体GPU板卡销售量33649张，同比增长147.31%，智算推理GPU板卡销量4946张，同比大增866.02%。从ASP看，训推一体GPU曦云C系列板卡单价显著高于智算推理GPU曦思N系列板卡，价格下滑主要系特定客户单笔采购量大规模增加，公司给予了相应的优惠措施。

图3 2022-2025Q1公司GPU板卡销量（张）


资料来源：公司招股说明书，东海证券研究所

图4 2022-2025Q1公司GPU板卡单价（万元，不含税）


资料来源：公司招股说明书，东海证券研究所

(4) 随着下游客户数量和应用场景爆发式增长，公司客户集中度逐年下降，经销占比快速增长。公司直销客户主要为国内服务器OEM厂商、智算集群等；经销主要为买断式经销，终端客户包括智算集群以及教科研、金融等领域的垂类用户等，部分经销商基于其自身需求，在采购发行人GPU板卡后也存在用于自建集群、自用测试等情形。2022年起，公司客户集中度逐年下降，客群数量不断增长，同时，随着AI发展中GPU芯片应用场景出现爆发式增长，公司为扩大终端客户覆盖范围并提高服务能力，逐步加强经销商渠道建设，2025年营收中经销占比已上升至 53.31%。


图5 2022-2025年公司客户结构


资料来源：公司招股说明书，公司公告，东海证券研究所（注： 2025年报公司未披露第一大客户销售占比）

图6 2022-2025年公司直销与经销占比


资料来源：公司招股说明书，公司公告，东海证券研究所

(5) 公司高管、核心技术人员多数具备AMD、华为海思、字节跳动等工作履历。公司董事长、总经理陈维良先生曾在超威半导体（上海）有限公司任职高级总监14年；副总经理、首席技术官彭莉女士曾在超威半导体（上海）有限公司任职企业院士14年；副总经理、首席技术官杨建先生曾任超威半导体（上海）有限公司企业院士13年，同时曾任上海华为技术有限公司架构师、海思技术有限公司架构师；资深研发总监王爽先生曾任深圳市海思半导体有限公司研发经理；软件研发部副总裁吴志华先生曾任北京字跳网络技术有限公司资深图形算法工程师。公司高管与核心技术人员具备深厚的技术储备和大厂从业经验，不仅带领公司精准切入算力芯片核心赛道，同时先进的工程能力和量产经验使得沐曦在5年内完成3颗主力芯片的一次性流片量产，强大的背景背书也让公司产品更易受到市场信任。

(6) IPO募集资金主要用于公司训推一体与智算推理两大GPU产品线产品研发，以及面向前沿领域及新型应用场景的高性能GPU技术研发项目。公司IPO共募集资金38.99亿元，其中24.59亿元将用于训推一体GPU曦云C600、C700的研发与产品化，也是公司后续的主力产品，同时公司将投入研发主要用于生成式AI推理的新一代人工智能推理GPU（代号Nx），以及面向前沿领域及新兴应用场景的高性能GPU技术，包括但不限于超高带宽显存、芯粒架构、设计工艺联合优化、GPU光互连技术、大功率POL电源设计优化、GPU系统散热技术研究、scale up互连方式优化改进、超节点服务器系统交换架构优化等研发内容。

表1 公司IPO募集资金投资项目明细（单位：亿元）

项目名称

投资总额

拟使用募集资金

项目达到预定可使用状态日期

新型高性能通用GPU研发及产业化项目

34.1

24.59

2027年12月

其中：第二代高性能通用GPU(C600)

13.7

8.41

第三代高性能通用GPU(C700)

20.4

16.18

新一代人工智能推理GPU研发及产业化项目(Nx)

5.78

4.53

2028年12月

面向前沿领域及新兴应用场景的高性能GPU技术研发项目

10.21

9.87

2029年12月

资料来源：公司公告，东海证券研究所

1.2.营收高速爬坡，扭亏拐点将至


(1) 产品规模化商业落地，营收处于高速增长轨道，亏损显著收窄，最早有望在2026年实现盈亏平衡。2024年起，随着曦云C系列正式量产，叠加AI市场需求大幅增长，公司产品出货量显著增长，获得了下游客户的广泛认可和持续采购，营收进入高速增长轨道， 2025年公司营收同比增长 121.3%，2026Q1营收同比增长 75.4%。从归母净利润看，2025年起随着产品规模化商业落地和营收的快速增长，公司亏损幅度显著收窄，2025年公司同比减亏 44.0%，2026Q1同比减亏 57.5%，公司最早有望在2026年实现盈亏平衡。

图7 2022年-2026Q1公司营收与同比增速


资料来源：iFind，东海证券研究所（注：由于2022年公司营收规模较小，因此2023年营收同比增速12335%图上不予列示）

图8 2022年-2026Q1公司归母净利润与同比增速


资料来源：iFind，东海证券研究所

(2) 综合毛利率处于行业偏上水平，其中训推一体GPU板卡毛利率显著高于智算推理 GPU板卡。分业务看，训推一体GPU板卡毛利率显著高于智算推理GPU板卡，2023年、 2024年、2025Q1公司训推一体GPU板卡毛利率分别为 65.48%、63.50%和 56.21%，2022年、2023年、2024年、2025Q1公司智算推理GPU板卡毛利率分别为 24.10%、5.37%、 10.09%和 6.37%。2023年，由于公司IP授权营收占比较高，毛利率也处于较高水平，2024年起，高毛利的曦云C系列GPU板卡量产出货，但当年训推一体GPU服务器仍有较多出货，2025年起，公司毛利率主要受曦云C系列GPU板卡影响，2026Q1综合毛利率增至 60.05%，同比上升4.79个百分点。同时，我们选取了国内其他GPU厂商或产品包含GPU的厂商，以及全球龙头英伟达作毛利率对比，公司毛利率处于行业中等偏上水平，随着曦云C系列量产迭代，公司毛利率有望继续上行。

图9 2022年-2026Q1公司毛利率


资料来源：iFind，东海证券研究所

图10 2022年-2026Q1公司与可比公司毛利率对比


资料来源：iFind，东海证券研究所

(3) 随着营收规模扩大，公司费用率逐渐改善，但高研发投入力度不减。2026Q1公司销售费率为 11.88% ，管理费率为 10.38% ，财务费率为-1.16% ，相较于营收规模较小的2023、


2024年有大幅降低。从研发投入看，AI芯片行业呈现高投入、长周期的特征，需要持续大量投入研发建立竞争壁垒。2022年以来，公司围绕产品的软硬件开发持续保持高投入，全面系统掌握了GPU架构、GPUIP、先进制程GPU芯片及其基础系统软件研发、设计和量产等全流程核心技术，充分掌握并构建了一整套完善且自主可控的底层核心技术体系。2025全年研发费用同比增长 14.04%，研发费率为 62.49%，截至2025年末，公司拥有675人的研发团队，占员工总人数的 73%， 70%以上研发技术人员拥有硕士及以上学历。2026Q1公司研发费用同比增长 16.27%，研发费率为 45.09%。

图11 2022年-2026Q1公司各费率


资料来源：iFind，东海证券研究所

图12 2022年-2026Q1公司研发费用与同比增速


资料来源：iFind，东海证券研究所

(4) 2025年公司大幅增加备货，2026Q1末公司应收账款与预付账款也持续增长，为未来业绩兑现奠定坚实基础。2025年起，公司大幅增加备货，一方面受地缘政治不稳定影响，另一方面主要来自于公司订单量大幅增长，相应增加存货储备所致。同时，2026Q1末公司应收账款增至9.33亿元，预付款项增至12.33亿元，反映出公司业务加速扩张，为下一阶段更大规模的芯片量产进行储备，是未来业绩持续兑现的坚实基础。

图13 2022年-2026Q1公司存货与存货周转天数


资料来源：iFind，东海证券研究所

图14 2022年-2026Q1公司应收账款与预付账款


资料来源：iFind，东海证券研究所


2. 算力基建与国产化需求双轮驱动，看好曦云 C600/C700商业化落地

2.1.通用 GPU仍为主流架构，推理侧需求拉动国产算力渗透率上行

(1) 2026年全球AI服务器出货量有望同比增长 28.3%超200万台，2026年国内AI计算加速芯片市场规模有望同比增长 59.05%达3813.90亿元。AI服务器作为算力芯片的主要载体，其出货量的增长直接反映对算力芯片的需求，根据TrendForce，近年来AI服务器出货量增速显著高于服务器总出货量增速，2026年AI服务器出货有望同比增长 28.3%超200万台。根据Precedence Research，2024年亚太地区占据全球GPU市场的最大份额 31%，中国是全球范围内较大的算力需求国，根据中商产业研究院，2026年AI计算加速芯片市场规模有望同比增长 59.05%达3813.90亿元。

图15 2023-2026E年全球服务器与AI服务器总出货量同比增速


资料来源：TrendForce，东海证券研究所

图16 2021-2026E年中国AI计算加速芯片市场规模与同比增速


资料来源：中商情报网，东海证券研究所

(2) 通用GPU是目前主流的AI芯片计算架构，2025年GPU服务器占据国内AI服务器市场的 58%。根据IDC，2025年按加速卡类型划分的中国AI服务器市场（厂商营收维度）中GPU份额为 58%，Non-GPU（通常为ASIC等）占据 42%，说明GPU仍是当前国内算力芯片需求的主流形态，具备更强的通用性和生态适配能力。一方面ASIC等专用型计算架构的设计目的是针对特定场景进行优化，在更多维的计算类型和场景中适应性较低，而在大模型快速迭代的当下，通用GPU更适应算法快速更迭的环境；另一方面，云端服务器需要服务下游不同的应用场景，客户快速迁移、大规模复制的能力更关键，对算力芯片的通用性和灵活性要求较高。

(3) 当前算力资源更多向推理端倾斜，海内外头部AI资本开支的持续高增直接反映了算力基建需求的旺盛。过去算力需求主要受大模型训练拉动，随着AI进入大规模产业化应用的新阶段、AI Agent逐步落地，全天不间断的推理需求使得算力资源持续供不应求。从海外头部CSP资本开支看，2025年亚马逊、谷歌、微软、Meta资本开支分别同比增长 65.24%、 74.07%、49.58%、87.06%，多数增幅在2026Q1进一步扩大。从国内头部CSP资本开支看，腾讯继2024年高增长后，2025年增速相对平缓，2026Q1同比增长 16.23%；百度2025年资本开支同比增长 48.43%，2026Q1同比大增104.00%；阿里2026财年前二财季（对应自然年2025Q2-Q3）资本开支同比大增137.20%，此外阿里在2026财年业绩交流会上透露，未来最基本数据中心的需求是2022年数据中心规模的10倍。


图17 海外头部CSP历年资本开支（亿美元）


资料来源：Wind，东海证券研究所

图18 国内头部CSP历年资本开支（亿元）



资料来源：各公司公告，东海证券研究所（注：阿里2025财年截至2025年3月31日）

(4) 2025年国产AI加速卡市占率已升至 41%，国产化已从政策驱动转向市场驱动，当前推理侧是国内AI芯片厂商的重要增长点，训练侧也有望逐步替代。过去国内AI加速卡市场主要被性能全球领先的英伟达GPU占据，但地缘政治摩擦导致英伟达高端算力芯片停止进口和上游先进制程的“卡脖子等问题，同时国产算力芯片厂商产品市场化进程正逐渐加速，虽然性能距离英伟达顶尖算力芯片仍有一定距离，但在成本端具备一定优势，并在AI推理等特定场景率先进行适配和渗透，使得算力芯片国产化率不断提升。目前国内主要互联网厂商主要采购国外领先厂商的训练芯片用于预训练，而核心业务如搜索、广告、推荐、短视频等特定场景需要调用推理算力支持相关业务小模型、视频处理、自然语言处理等，该类场景综合性能要求较预训练更低，国内AI芯片厂商可对特定互联网应用场景进行定制或优化，提供更适配互联网厂商需求的推理芯片，因此国产算力芯片在推理侧业务方面具备一定能效优势，国产化率相对较高，其余少量可用于后训练（如蒸馏、微调等任务）。根据IDC，2024年英伟达市占率仍高达 70%，2025年已降至 55%，国产算力芯片市占率2025年升至 41%，其中华为昇腾市占率较为领先。

图19 2025年国内AI加速卡出货结构



资料来源：IDC，东海证券研究所

(5) 国产算力芯片迭代迅速，正逐步缩小与英伟达等国际顶尖芯片的差距。国内头部算力厂商包括华为、寒武纪、海光信息、沐曦股份、摩尔线程等，同时阿里、百度、字节等CSP也纷纷布局自研芯片，国产算力芯片在性能上不断追赶，在硬件参数、系统优化、场景适配等方面实现关键突破，与英伟达等国际领先水平的结构性差距持续收窄。


表2国产算力芯片最新一代及未来在研产品相关信息

主要国产厂商

算力芯片

相关公开信息

华为昇腾

Ascend 910C

2025Q1发布，支持FP32/HF32/FP16/BF16/INT8，互联带宽达784GB/s，算力800TFLOPS(FP16)，内存128GB、3.2TB/s

Ascend 950PR

2026Q1发布，支持FP32/HF32/FP16/BF16/FP8/MXFP8/HiF8/MXFP4，互联带宽达2TB/s，算力1PTFLOPS(FP8)、2PTFLOPS(FP4)，内存128GB、1.6TB/s

Ascend 950DT

2026Q4发布，支持FP32/HF32/FP16/BF16/FP8/MXFP8/HiF8/MXFP4，互联带宽达2TB/s，算力1PTFLOPS(FP8)、2PTFLOPS(FP4)，内存144GB、4TB/s

Ascend 960

2027Q4发布，支持FP32/HF32/FP16/BF16/FP8/MXFP8/HiF8/MXFP4/HiF4，互联带宽达2.2TB/s，算力2PTFLOPS(FP8)、4PTFLOPS(FP4)，内存288GB、9.6TB/s

Ascend 970

2028Q4发布，支持FP32/HF32/FP16/BF16/FP8/MXFP8/HiF8/MXFP4/HiF4，互联带宽达4TB/s，算力4PTFLOPS(FP8)、8PTFLOPS(FP4)，内存288GB、14.4TB/s

阿里平头哥

真武810E

2024Q2发布，高易用训推一体AI芯片，700GB/s片间互联带宽，内存HBM2e、96GB、2765GB/s，总线接口PCIe5.0x16

真武M890

2026Q2发布，上一代3倍性能，144GB显存，800GB/s片间互联带宽

真武V900

2027Q3发布，上一代3倍性能，216GB显存，1200GB/s片间互联带宽

真武J900

2028Q3发布

百度昆仑芯

P800

2024年上市

M100

2026年初上市，针对大规模推理场景优化设计，主打“极致性价比”

M300

2027年初上市，面向超大规模多模态模型的训练和推理需求，主打“极致性能”

N系列

2029年上市

寒武纪

MLU590

2025年规模量产，采用MLUarch05全新架构，提供更大的内存容量和更高的内存带宽，其IO和片间互联接口也较上代实现大幅升级，实测训练性能较前代产品有大幅提升

MLU690

2026年量产

海光信息

深算三号

已商业化落地

深算四号

研发进展顺利

沐曦股份

曦云C600

2026年上半年实现量产销售，全国产工艺

曦云C700

性能接近英伟达H100，扩展了对FP4的支持，基于更高制程的国产先进工艺

摩尔线程

MTT S5000

提供从FP8到FP64的全精度算力支持，单卡AI(稠密)算力高达1000TFLOPS，配备80GB超大显存、1.6TB/s显存带宽及约800GB/s的高速卡间互联带宽

训推一体“华山”芯片

2026年推出，基于新一代全功能GPU架构“花港”，支持FP4到FP64的全精度计算，算力密度提升50%，效能提升10倍，可支撑十万卡以上规模的智算集群

资料来源：公开资料整理，东海证券研究所

(6) AI算力架构演进已从芯片堆砌迈向系统级协同，包括单节点的Scale-up和集群内的Scale-out。2026年国产超节点或迎来大幅增长，有望弥补国产单卡性能的差距并有效提升整体竞争力，带动上游国产算力芯片的进一步商业化落地。随着AI模型参数达到万亿量级，单颗算力芯片的物理极限开始成为制约算力发展的核心瓶颈，因此当前算力需求已从单纯的GPU堆叠转向全维度的系统架构重构，一方面通过增加单服务器内部GPU数量提升单体超节点集成度（Scale-up），另一方面通过增加服务器数量构建大规模分布式计算集群（Scale-out）。当前围绕超节点构建的产业生态发展出闭源互联协议的“垂直整合”模式（如英伟达NVLink、谷歌ICI）和基于开放标准的、更加多元化的“协议开放”模式（如物理层收敛于以太网的UALink、UEC），而国内正在加速构建从互联协议到基础软硬件全面


开源开放的技术体系（如华为灵衢、海光信息HSL）。2026年有望成为国产超节点量产元年，国产厂商密集推出超节点产品，如华为Atlas950SuperPoD智算超节点、百度昆仑芯“天池”256/512超节点、阿里云磐久AL128超节点、中科曙光与海光信息共同构筑的ScaleX640/ScaleX40等。国产超节点是国产算力突破技术瓶颈、实现产业升级的核心载体，下游运营商、CSP、行业算力中心等已开始从试点部署转向规模化采购，有望带动上游国产算力芯片的进一步商业化落地。

图20 超节点硬件架构示意图（以华为昇腾384超节点为例）


资料来源：《超节点发展报告》，华为/中国信息通信研究院，2025年9月，东海证券研究所

2.2.曦云C600即将量产，重点开拓互联网等客户

(1) 公司曦云C系列产品在单卡性能方面达到国内领先水平，首款全国产工艺GPU曦云C600预计于2026上半年实现量产销售，下一代曦云C700系列性能接近英伟达H100，预计于2027年下半年量产。公司秉承“量产一代、在研一代、规划一代”的研发策略，训推一体GPU算力处于国内第一梯队，产品基于自主研发的GPUIP核心XCORE架构，支持FP64/FP32/TF32/FP16/BF16/FP8/INT8/FP6/FP4等混合精度计算。曦云C500/C550芯片在FP16/BF16精度上算力对标英伟达A100；曦云C600、C700系列均采用国内先进工艺制程，曦云C600系列增加了对FP8数据格式的支持，尤其是FP8Tensor及Tensor转置指令，能显著提高计算效率，契合头部大模型厂的训练需求，也采用了最新一代HBM3e并大幅提升了显存容量和显存带宽；曦云C700系列性能接近英伟达H100水平，基于更高制程的国产先进工艺开发，采用新一代GPU架构及指令集，同时进一步扩展对FP4等低精度的计算支持，在计算能力、存储能力、通信能力及能效比上均较公司在售产品大幅提升，目前处于软硬件购置和产品设计开发阶段，核心设计和功能验证已大部分完成，正在进行更深入的性能调优，预计于2026年进入流片测试阶段，2027下半年量产。曦云C600、C700产品有望成为贡献未来公司营收的重要力量。

表3 公司训推一体曦云C系列产品性能

产品型号

架构和指令集

显存类型

显存容量

卡间互连

互联带宽

最大功耗

精度支持

曦云C500

XCORE1.0

HBM2e

64GB

MetaXLink互联技术，支持2卡或4卡高速卡间互连

350W

-

曦云C550

XCORE1.0

HBM2e

64GB

MetaXLink互连技术，支持8卡全互连

896GB/s

450W

-

曦云C588

XCORE1.0

HBM2e

128GB

MetaXLink互连技术，支持8卡全互连

896GB/s

850W

-

曦云C600

XCORE1.5

HBM3e

144GB

MetaXLink及以太网互连，支持最大256卡超节点

1000W

扩展对FP8精度计算支持

曦云C700

新一代GPU架构及指令集

-

-

-

-

-

扩展对FP4等低精度计算支持


资料来源：公司公告，公司官网，东海证券研究所

(2) 公司智算推理GPU曦思N系列经历了传统AI任务向生成式AI任务的转型，公司曦思N300基于国产供应链，可为内容生成式应用和大语言模型等智能应用提供端到端的加速服务。2022年首款曦思N100是面向人脸识别、图像识别、视频编解码等云边端多种传统AI应用场景的智算推理GPU，2023年已停产，后续曦思N260和N300主要面向生成式人工智能下的云端AI推理场景，拥有强大的多精度混合算力，配以大容量显存和新一代高速I/O接口，支持主流深度学习开发框架，应用场景包括云端推理、搭载DeepSeek等主流大模型的一体机和液冷工作站等。

表4 公司智算曦思N系列产品性能

产品型号

架构和指令集

显存类型

显存容量

最大功耗

其他性能

应用场景

曦思N100

XCORE0.5

HBM2e

16GB

70W

人脸识别、图像识别、视频编解码等传统人工智能场景

曦思N260

XCORE1.0

HBM2e

64GB

225W

单卡算力140TFLOPS(FP16/BF16)

搭载DeepSeek等主流大模型的一体机、液冷工作站等，支持一机二卡、四卡等不同配置

曦思N300

XCORE1.5

HBM3

-

500W

MetaXLink互连技术，支持4卡高速卡间互连

云端智算中心以及搭载DeepSeek等主流大模型的一体机、液冷工作站等

资料来源：公司公告，公司官网，东海证券研究所

(3) 公司正在信创市场需求的基础上逐步开拓互联网、运营商两类关键客户，并已取得一定成效，将成为未来重要的业务增长极。根据中国通信工业协会的《中国智算中心产业发展白皮书（2024年）》，按智算中心算力规模看，国内互联网企业算力规模占比最高，为 35%，电信运营商占 25.6%，地方政府占 14.2%，商业化智算中心、AI大模型企业、行业应用企业等其他主体算力规模共占 25.2%。目前，公司产品目前已在AI大模型/AI Infra企业以及电信、教科研、金融、交通、能源、医疗健康、大文娱等人工智能下游各主要垂直行业得到广泛应用（AI大模型企业和部分科研机构主要用于预训练和后训练等；其他垂直行业用户主要用于推理或后训练），并积极开拓部分头部互联网、运营商客户，目前公司曦云C600已收到了多家互联网厂商、金融机构、服务器OEM厂商的测试和适配意愿，根据公司问询函回复，上海、杭州等地的人工智能公共算力平台、部分头部互联网企业以及多家商业银行高度关注曦云C600产品，均与公司沟通并要求在产品验证流程结束后第一时间进行试用测评。（1）互联网方面，公司重点开拓了两家互联网企业，其中一家已完成相关场景的性能测试，另外一家自2025Q1起开展产品适配和性能测试等工作，进展良好。（2）运营商方面，公司已与三大运营商开展了较为深入的业务合作，已进入中国电信的集采短名单，并持续参与中国移动、中国联通的集采项目入围测试，与部分运营商区域公司合作的多个地方智算中心项目正在同步推进中。

(4) 公司MXMACA开源软件栈拥有统一、完整且高效的全栈式工具链，并实现了对CUDA生态的高度兼容，大幅降低客户应用迁移成本，提升迁移效率。当前AI应用生态大多构建在CUDA的基础之上，软件库覆盖率、AI框架和算子库的支持度已较为完善，而国内自建生态需要较长时间才能完成工具链完善与开发者迁移，因此保持对CUDA的兼容能有效实现软件层的平稳过渡，做到较低的迁移成本和较高的迁移效率。公司MXMACA（MetaX Advanced Computing Architecture）软件栈支持超过6000个CUDA应用、超过2200个高性能算子，与超过1000个模型实现了原生适配，能开放拥抱全球开发者丰富的开源成果，具有丰富的人工智能落地场景。


图21 公司 MXMACA 异构计算平台


资料来源：公司官网，东海证券研究所

(5) 公司自研MetaXLink达到英伟达H200相当的互连带宽性能，公司也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。公司自研MetaXLink具备国内稀缺的高带宽卡间互连能力，突破了传统PCIe总线在带宽和延迟方面的限制，可实现2-128卡多种互连拓扑，并在智算集群的线性度和稳定性方面表现较强，公司单GPU芯片创新性集成 7个MetaXLink接口，达到了与英伟达4nm制程工艺下H200相当的互连带宽性能。在商业化层面，公司也是国内少数真正实现千卡集群大规模商业化应用的GPU厂商，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，截至2025年12月，公司GPU产品累计销量已超5.5万颗，相继应用部署于10余个智算集群。


3. 盈利预测

3.1.业务拆分与假设

根据公司招股说明书与2025年年报，可将沐曦股份的业务分为“训推一体系列”、“智算推理系列”、“IP、技术服务及其他”，虽然2025年报将前两者合并为“GPU产品及配件”大类披露，但我们仍通过拆分进行假设预测，其中：

(1) 训推一体系列：公司训推一体系列主要包含训推一体 GPU 板卡与训推一体服务器，其中训推一体板卡占据大部分营收份额，得益于曦云C500系列（曦云C500、C550）的量产出货，训推一体 GPU 板卡2025年销量同比增长147.31%达3.36万片，成为贡献公司营收的主要力量。新品方面，目前曦云C600正处于商业化进展中，预计于2026上半年实现量产销售，有望自2026年起成为贡献公司营收的新增量。训推一体 GPU的下一代曦云C700系列目前处于软硬件购置和产品设计开发阶段，核心设计和功能验证已大部分完成，正在进行更深入的性能调优，预计于2026年进入流片测试阶段，预计于2027年下半年量产。从产品单价看，2025Q1公司曦云C500板卡单价为3.7万元，C550板卡单价为5.99万元，尽管随着时间推移或产品大规模的放量，单价会有所下滑，但更高单价的曦云C600、C700的逐步放量有望带动平均价格上行。我们预计公司训推一体系列产品2026-2028年营收分别为34.33、57.82、83.39亿元，毛利率分别为 57.65%、58.12%、58.60%。

(2) 智算推理系列：公司智算推理系列主要包含智算推理GPU板卡，主要为曦思N100、 N260，目前曦思N100已停产，曦思N300为新一代面向生成式AI下云端人工智能推理场景的芯片，智算推理GPU板卡营收占比较小，单价相较于训推一体GPU板卡也更低 （2025Q1曦思N100单价0.23万元，曦思N260单价2.12万元），毛利空间也相对较低，但2025年销量有所回升，同比大增866.02%达0.49万片。我们预计公司智算推理系列产品2026-2028年营收分别为0.51、0.81、1.12亿元，毛利率分别为 6.73%、7.03%、7.62%。

(3) IP、技术服务及其他：除GPU外，公司还存在少量IP授权、配件及技术服务收入。IP授权主要系将集成电路设计时所需用到的经过验证、可重复使用且具备特定功能的模块以商业授权的形式交付给客户使用。配件及技术服务包括桥接板、光模块等配件收入及少量互连技术、集群搭建等相关技术服务。该项业务营收占比较低，毛利水平高。我们预计公司IP、技术服务及其他业务2026-2028年营收分别为0.20、0.28、0.36亿元，毛利率分别为 98.24%、98.25%、98.28%。

表5 2023-2028E沐曦股份分业务营收及毛利率预测（百万元）

2023

2024

2025

2026E

2027E

2028E

总营收

53.02

743.07

1644.09

3503.69

5891.30

8487.13

• yoy

12334.60%

1301.46%

121.26%

113.11%

68.15%

44.06%

总毛利率

62.88%

53.43%

56.51%

57.15%

57.61%

58.09%

GPU产品及配件

29.23

725.23

1630.75

3483.34

5863.09

8451.06

• yoy

-

2380.99%

124.86%

113.60%

68.32%

44.14%

• 毛利率

37.18%

54.04%

56.17%

56.91%

57.42%

57.92%

(1)训推一体系列

15.47

721.74

-

3432.67

5782.33

8339.28

• yoy

-

4565.96%

-

-

68.45%

44.22%

• 营收占比

29.17%

97.13%

-

97.97%

98.15%

98.26%

• 毛利率

65.48%

54.25%

-

57.65%

58.12%

58.60%

(2)智算推理系列

13.76

3.49

-

50.67

80.76

111.78

• yoy

3127.77%

-74.64%

-

-

59.38%

38.41%

• 营收占比

25.96%

0.47%

-

1.45%

1.37%

1.32%


• 毛利率

5.37%

10.09%

-

6.73%

7.03%

7.62%

IP、技术服务及其他

22.18

16.68

13.34

20.35

28.21

36.07

• yoy

-

-24.78%

-20.04%

52.56%

38.64%

27.86%

• 营收占比

41.83%

2.25%

0.81%

0.58%

0.48%

0.43%

• 毛利率

99.97%

29.43%

98.22%

98.24%

98.25%

98.28%

资料来源：公司公告，东海证券研究所（注：2025年报未单独披露细分GPU营收情况）

盈利预测结果：我们对公司2026-2028年各类费用等进行了预测，最终预计公司2026- 2028年归母净利润分别为0.41、8.33和16.41亿元，同比分别增长 105.17%、1941.66%、 97.06%。

表6 2023-2028E沐曦股份盈利预测结果（百万元）

2023

2024

2025

2026E

2027E

2028E

营业总收入

53.02

743.07

1,644.09

3,503.69

5,891.30

8,487.13

营业成本

19.68

346.03

715.07

1,501.46

2,497.24

3,556.69

税金及附加

2.01

1.90

4.86

8.76

14.73

21.22

销售费用

62.89

121.44

204.34

280.30

353.48

424.36

管理费用

126.85

581.57

371.28

350.37

530.22

678.97

研发费用

698.62

900.89

1,027.39

1,401.48

1,826.30

2,461.27

财务费用

-2.74

25.10

0.44

-65.04

-34.48

-43.37

营业利润

-869.12

-1,403.48

-767.69

54.38

839.52

1,640.77

营业外收支

-1.98

-1.85

-11.70

-14.00

-15.00

-16.00

所得税

0.06

3.54

10.05

-0.40

-8.25

-16.25

归母净利润

-871.16

-1,408.88

-789.45

40.79

832.76

1,641.02

资料来源：公司公告，东海证券研究所

3.2.可比公司估值

公司为国内GPU头部企业，因此我们选取国内算力芯片相关头部厂商寒武纪、海光信息、摩尔线程、龙芯中科作为可比公司。考虑到AI芯片企业前期需要较高的研发投入，截至2026Q1公司已具备一定的销售规模，但尚未实现盈利，因此我们采用PS估值。截至 2026年6月11日，上述可比公司2026-2028年平均PS为59、38、27倍，考虑到沐曦股份产品性能领先，且具备稀有的集群能力，同时训推一体GPU正处于规模放量的起步阶段，可给予一定的估值溢价，我们预计公司对应当前市值的2026-2028年PS分别为81、48、 34倍。

表7 可比公司PS估值

股票代码

公司简称

市值(亿元)

营业收入(亿元)

PS(倍)

2026E

2027E

2028E

2026E

2027E

2028E

688256.SH

寒武纪

7662.03

145.40

236.24

340.13

52.69

32.43

22.53

688041.SH

海光信息

6736.86

237.44

359.14

493.63

28.37

18.76

13.65

688795.SH

摩尔线程

2932.37

32.44

53.82

80.82

90.39

54.48

36.28

688047.SH

龙芯中科

544.12

8.62

11.36

14.57

63.12

47.88

37.35

可比公司均值

58.64

38.39

27.45

688802.SH

沐曦股份

2848.71

35.04

58.91

84.87

81.31

48.35

33.57

资料来源：携宁，摩尔线程为同花顺一致预期，东海证券研究所（截止至2026年6月11日）


3.3.投资建议

首次覆盖，给予“增持”评级。随着算力基建加速落地，国产算力芯片渗透率不断提升，公司作为国产GPU头部企业，具备行业领先的产品性能和集群化能力，有望率先受益于AI基建浪潮与国产超节点的规模化落地。我们预计公司2026-2028年营业收入分别为35.04、 58.91、84.87亿元，同比分别增长113.11%、68.15%、44.06%；归母净利润分别为0.41、 8.33和16.41亿元，同比分别增长105.17%、1941.66%、97.06%。对应当前市值的2026- 2028年PS分别为81、48、34倍。

4. 风险提示

(1) 产品研发及客户验证进度不及预期风险：公司曦云C600正处于商业化进展中 C700正在研发进程中，若进展不及预期，或将导致相关产品盈利贡献低于预期。

(2) 地缘政治风险：目前中美关系正处于博弈阶段，半导体相关政策走向尚不明朗，若紧张局势进一步升级，或导致国内半导体供应链风险加剧，进一步影响公司业绩；

(3) 估值回调风险：当前算力芯片需求旺盛，带动相关国产算力芯片标的估值水平上升，若头部CSP资本开支出现收缩风险，或影响公司估值水平。


附录：三大报表预测值

利润表

单位:(百万元)

2025A

2026E

2027E

2028E

营业总收入

1,644

3,504

5,891

8,487

%同比增速

121%

113%

68%

44%

营业成本

715

1,501

2,497

3,557

毛利

929

2,002

3,394

4,930

%营业收入

57%

57%

58%

58%

税金及附加

5

9

15

21

%营业收入

0%

0%

0%

0%

销售费用

204

280

353

424

%营业收入

12%

8%

6%

5%

管理费用

371

350

530

679

%营业收入

23%

10%

9%

8%

研发费用

1,027

1,401

1,826

2,461

%营业收入

62%

40%

31%

29%

财务费用

0

-65

-34

-43

%营业收入

0%

-2%

-1%

-1%

资产减值损失

-174

-100

-100

-100

信用减值损失

-29

-30

-30

-30

其他收益

40

70

118

170

投资收益

73

88

147

212

净敞口套期收益

0

0

0

0

公允价值变动收益

1

0

0

0

资产处置收益

0

0

1

1

营业利润

-768

54

840

1,641

%营业收入

-47%

2%

14%

19%

营业外收支

-12

-14

-15

-16

利润总额

-779

40

825

1,625

%营业收入

-47%

1%

14%

19%

所得税费用

10

0

-8

-16

净利润

-789

41

833

1,641

%同比增速

44%

105%

1942%

97%

归属于母公司的净利润

-789

41

833

1,641

%营业收入

-48%

1%

14%

19%

少数股东损益

0

0

0

0

EPS(元/股)

-1.97

0.10

2.08

4.10

基本指标

2025A

2026E

2027E

2028E

EPS

-1.97

0.10

2.08

4.10

BVPS

32.91

33.01

35.09

39.19

PE

—

6,984.10

342.08

173.59

PEG

—

66.41

0.18

1.79

PB

21.64

21.57

20.29

18.17

EV/EBITDA

-382.94

1,224.65

292.92

170.26

ROE

-6%

0%

6%

10%

ROIC

-6%

0%

6%

10%

资料来源：携宁，东海证券研究所，截至2026年6月11日

资产负债表

单位：(百万元)

2025A

2026E

2027E

2028E

货币资金

6,721

3,665

4,572

6,277

交易性金融资产

2,641

4,641

4,141

3,641

应收账款及应收票据

735

1,157

1,437

1,584

存货

1,496

1,618

1,704

1,826

预付账款

834

1,351

1,498

1,601

其他流动资产

220

211

253

290

流动资产合计

12,647

12,644

13,605

15,218

长期股权投资

1

1

1

1

投资性房地产

0

0

0

0

固定资产合计

160

99

72

93

无形资产

151

112

130

189

商誉

0

0

0

0

递延所得税资产

0

0

0

0

其他非流动资产

715

950

973

1,016

资产总计

13,675

13,807

14,780

16,518

短期借款

0

0

0

0

应付票据及应付账款

122

167

208

247

预收账款

0

0

0

0

应付职工薪酬

73

150

175

196

应交税费

28

35

59

85

其他流动负债

204

167

215

224

流动负债合计

427

519

657

751

长期借款

0

0

0

0

应付债券

0

0

0

0

递延所得税负债

0

0

0

0

其他非流动负债

82

81

84

87

负债合计

509

601

742

839

归属母公司所有者权益

13,165

13,206

14,039

15,680

少数股东权益

0

0

0

0

股东权益

13,165

13,206

14,039

15,680

负债及股东权益

13,675

13,807

14,780

16,518

现金流量表

单位：百万元

2025A

2026E

2027E

2028E

经营活动现金流净额

-1,260

-687

503

1,238

投资

-3,188

-2,213

500

500

资本性支出

-194

-194

-194

-195

其他

74

41

97

162

投资活动现金流净额

-3,309

-2,365

403

467

债权融资

-494

-1

3

3

股权融资

10,812

0

0

0

支付股利及利息

-8

-2

-2

-2

其他

-41

0

0

0

筹资活动现金流净额

10,268

-3

1

1

现金净流量

5,697

-3,055

907

1,705


一、评级说明

评级

说明

市场指数评级

看多

未来6个月内上证综指上升幅度达到或超过20%

看平

未来6个月内上证综指波动幅度在-20%-20%之间

看空

未来6个月内上证综指下跌幅度达到或超过20%

行业指数评级

超配

未来6个月内行业指数相对强于上证指数达到或超过10%

标配

未来6个月内行业指数相对上证指数在-10%-10%之间

低配

未来6个月内行业指数相对弱于上证指数达到或超过10%

公司股票评级

买入

未来6个月内股价相对强于上证指数达到或超过15%

增持

未来6个月内股价相对强于上证指数在5%-15%之间

中性

未来6个月内股价相对上证指数在-5%-5%之间

减持

未来6个月内股价相对弱于上证指数5%-15%之间

卖出

未来6个月内股价相对弱于上证指数达到或超过15%

二、分析师声明：

本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，具备专业胜任能力，保证以专业严谨的研究方法和分析逻辑，采用合法合规的数据信息，审慎提出研究结论，独立、客观地出具本报告。

本报告中准确反映了署名分析师的个人研究观点和结论，不受任何第三方的授意或影响，其薪酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来，均与在本报告中所表述的具体建议或观点无任何直接或间接的关系。

署名分析师本人及直系亲属与本报告中涉及的内容不存在任何利益关系。

三、免责声明：

本报告基于本公司研究所及研究人员认为合法合规的公开资料或实地调研的资料，但对这些信息的真实性、准确性和完整性不做任何保证。本报告仅反映研究人员个人出具本报告当时的分析和判断，并不代表东海证券股份有限公司，或任何其附属或联营公司的立场，本公司可能发表其他与本报告所载资料不一致及有不同结论的报告。本报告可能因时间等因素的变化而变化从而导致与事实不完全一致，敬请关注本公司就同一主题所出具的相关后续研究报告及评论文章。在法律允许的情况下，本公司的关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券并进行交易，并可能为这些公司正在提供或争取提供多种金融服务。

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