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燧原科技(688801)股票综合信息查询

 
沪深个股板块DDE历史数据查询:    
 
◆最新指标 (2026年9月IPO后)◆
每股收益(元)        :-1.4694
目前流通(万股)     :1790.03
每股净资产(元)      :19.6443
总 股 本(万股)     :43035.17
每股公积金(元)      :30.4326
营业收入(万元)     :112030.76
每股未分配利润(元)  :-11.7884
营收同比(%)        :279.08
每股经营现金流(元)  :-2.0397i
净利润(万元)       :-63237.11
净利率(%)           :-56.45
净利润同比(%)      :-3.57
毛利率(%)           :30.37
净资产收益率(%)    :--
◆上期主要指标◆◇2026一季◇
每股收益(元)        :-1.1500
扣非每股收益(元)  :-1.1597
每股净资产(元)      :7.1407
扣非净利润(万元)  :-44917.92
每股公积金(元)      :18.7535
营收同比(%)       :1474.85
每股未分配利润(元)  :-12.6127
净利润同比(%)     :-38.04
每股经营现金流(元)  :-1.0779
净资产收益率(%)   :--
毛利率(%)           :18.39
净利率(%)         :-154.83
◆ 公司概要 ◆

证监会行业:

行业:

信息传输、软件和信息技术服务业->软件和信息技术服务业->集成电路设计

软件

入选理由:核心技术领域,公司经过多年积累,形成了芯片及硬件、软件及编程平台和算力集群方案三大类,全方位、立体化的核心技术体系。底层硬件方面,公司基于自主指令集,对标英伟达Tensor Core加速计算单元和NVLink卡间互联技术,原创自主架构的GCU–CARE加速计算单元和GCU– LARE片间高速互连技术,相应架构不仅具有编程灵活性,而且深度支持AI大模型高并行度加速计算。软件平台层面,公司未跟随英伟达主导的CUDA生态,自研了包括驱动程序、编译语言与编译器、算子库、工具链的全栈AI计算及编程软件平台“驭算TopsRider”,以链接公司硬件与人工智能应用程序,大大降低了主流AI模型的编程开发难度和迁移成本,能够让公司硬件产品在应用场景中更好地释放性能。算力集群方面,公司报告期内千卡、万卡智算中心项目已经实现收入,目前公司已经联合客户研发超节点方案,联合打造具有商业化价值的万卡高速互联集群。

所属
地域:

主营业务:
题材概念: 次新股
入选理由:公司上市日期为2026年9月11日,公司主营:AI芯片、AI加速卡及模组、智算系统及集群和AI计算及编程软件平台的完整产品体系。
、 人工智能
入选理由:公司将强生态战略作为核心战略之一,以智算中心为根据地,广泛培育面向各行业的AI应用生态,有力推动了公司产品的商业化落地。在智算中心生态方面,公司建成了多个标杆智算集群,并联合地方政府与生态合作伙伴共建智算中心产业生态。2024年底,公司在“东数西算”算力枢纽节点甘肃庆阳建成国内首个万卡国产算力推理集群,支撑多个互联网的大规模应用业务,并与生态伙伴合作,逐渐从泛互联网向政务、金融、医疗、教育等领域延伸,形成了国产算力行业的“庆阳模式”。在人工智能应用生态方面,公司与超过100家人工智能产业链上下游企业建立了生态合作,大幅降低AI智能体部署门槛,并面向AI+场景的各类垂直应用领域,适配了DeepSeek、Qwen等近千个AI模型。在软件技术生态方面,公司通过与20余家技术合作伙伴深度协同,持续完善从算子库、编程模型到上层软件栈的技术生态体系。公司围绕智算中心建设,与云服务、大模型、垂类模型、解决方案、AIDC建设及运维运营等生态伙伴建立了广泛的合作关系,构建了“AIDC+AIGC”的双轮驱动的产业生态,实现大规模商业化落地。
、 国产软件
入选理由:公司坚持独立自主、开放创新的软件生态战略,为自研的AI芯片、AI加速卡及模组,以及相关产品提供统一的AI计算及编程软件平台驭算TopsRider,以链接人工智能芯片与人工智能应用程序,公司未单独对外销售AI计算及编程软件平台。TopsRider平台是公司完全自主构建的统一AI计算及编程软件平台,涵盖了包括固件、驱动程序、编译语言与编译器的开发套件、包含算子库和通信库的AI计算扩展库和深度学习框架五个层次的基础软件,以链接公司硬件与人工智能应用程序,大大降低了AI大模型的编程开发难度和迁移成本,能够让公司硬件产品在应用场景中更好地释放性能。公司硬件产品已经深度适配,并支持了AI智能搜索、大模型业务平台、智能语音交互、智能内容推荐等AI应用场景,已适配近千个AI模型,覆盖包括互联网以及非互联网领域超300个应用场景。
、 集成电路
入选理由:AI加速卡及模组是贡献公司收入的主要产品形态之一,产品以公司云端AI芯片为基础,将配套的存储模组、电源与信号管理模组、散热组件以及高速接口等组件集成在PCB载板或OAM模组而成。根据IDC数据和公司销售量情况,2025年中国AI加速卡整体出货规模约400万张,其中英伟达以约220万张出货量占据约55%的市场份额。公司当年AI加速卡及模组销售量达6.6万张,对应中国AI加速卡市场的占有率约1.7%,在国内其他AI芯片厂商中位居前列。
、 半导体
入选理由:AI加速卡及模组是贡献公司收入的主要产品形态之一,产品以公司云端AI芯片为基础,将配套的存储模组、电源与信号管理模组、散热组件以及高速接口等组件集成在PCB载板或OAM模组而成。根据IDC数据和公司销售量情况,2025年中国AI加速卡整体出货规模约400万张,其中英伟达以约220万张出货量占据约55%的市场份额。公司当年AI加速卡及模组销售量达6.6万张,对应中国AI加速卡市场的占有率约1.7%,在国内其他AI芯片厂商中位居前列。
、 近端次新 、 芯片概念
入选理由:AI加速卡及模组是贡献公司收入的主要产品形态之一,产品以公司云端AI芯片为基础,将配套的存储模组、电源与信号管理模组、散热组件以及高速接口等组件集成在PCB载板或OAM模组而成。根据IDC数据和公司销售量情况,2025年中国AI加速卡整体出货规模约400万张,其中英伟达以约220万张出货量占据约55%的市场份额。公司当年AI加速卡及模组销售量达6.6万张,对应中国AI加速卡市场的占有率约1.7%,在国内其他AI芯片厂商中位居前列。
、 腾讯概念
入选理由:截至招股意向书签署日,公司第一大股东腾讯科技及其一致行动人苏州湃益合计持有公司20.2580%的股份。
、 大基金概念
入选理由:国家集成电路产业投资基金二期股份有限公司,为公司股东。截至招股意向书签署日,二期基金持有公司1673.9467万股,持股比例为4.3219%。
、 东数西算
入选理由:公司将强生态战略作为核心战略之一,以智算中心为根据地,广泛培育面向各行业的AI应用生态,有力推动了公司产品的商业化落地。在智算中心生态方面,公司建成了多个标杆智算集群,并联合地方政府与生态合作伙伴共建智算中心产业生态。2024年底,公司在“东数西算”算力枢纽节点甘肃庆阳建成国内首个万卡国产算力推理集群,支撑多个互联网的大规模应用业务,并与生态伙伴合作,逐渐从泛互联网向政务、金融、医疗、教育等领域延伸,形成了国产算力行业的“庆阳模式”。在人工智能应用生态方面,公司与超过100家人工智能产业链上下游企业建立了生态合作,大幅降低AI智能体部署门槛,并面向AI+场景的各类垂直应用领域,适配了DeepSeek、Qwen等近千个AI模型。在软件技术生态方面,公司通过与20余家技术合作伙伴深度协同,持续完善从算子库、编程模型到上层软件栈的技术生态体系。公司围绕智算中心建设,与云服务、大模型、垂类模型、解决方案、AIDC建设及运维运营等生态伙伴建立了广泛的合作关系,构建了“AIDC+AIGC”的双轮驱动的产业生态,实现大规模商业化落地。
、 算力概念
入选理由:公司联合合作伙伴共同打造超节点方案,现已完成整机点亮,系统集成与适配,软硬系统联合优化进展顺利。在前期同合作伙伴联合研发的基础上,已初步完成整个系统的集成、联调、优化、部署,在核心指标方面已快速实现设计目标,并实现超节点软硬件及基于用户场景的协同优化。基于第四代芯片的超节点产品方案基于RoCE协议实现跨卡和跨节点的卡间通信和计算,在大规模计算集群上可实现Scale up规模为64卡的高效互联,实现高效协同、互联带宽的弹性聚合,最大程度消除通信瓶颈,可高效支持DeepSeek等MOE模型的专家并行(EP)拆分,支持实时数据分发与并行计算,提升了大规模算力集群的性能,适用于大模型预训练及推理。
、 AI芯片
入选理由:AI加速卡及模组是贡献公司收入的主要产品形态之一,产品以公司云端AI芯片为基础,将配套的存储模组、电源与信号管理模组、散热组件以及高速接口等组件集成在PCB载板或OAM模组而成。根据IDC数据和公司销售量情况,2025年中国AI加速卡整体出货规模约400万张,其中英伟达以约220万张出货量占据约55%的市场份额。公司当年AI加速卡及模组销售量达6.6万张,对应中国AI加速卡市场的占有率约1.7%,在国内其他AI芯片厂商中位居前列。
、 算力芯片
入选理由:AI加速卡及模组是贡献公司收入的主要产品形态之一,产品以公司云端AI芯片为基础,将配套的存储模组、电源与信号管理模组、散热组件以及高速接口等组件集成在PCB载板或OAM模组而成。根据IDC数据和公司销售量情况,2025年中国AI加速卡整体出货规模约400万张,其中英伟达以约220万张出货量占据约55%的市场份额。公司当年AI加速卡及模组销售量达6.6万张,对应中国AI加速卡市场的占有率约1.7%,在国内其他AI芯片厂商中位居前列。
。
风格概念: 大盘
入选理由:燧原科技 2026-10-09收盘市值1938.13亿元,全市场排名77
、 百元股
入选理由:燧原科技2026-10-09收盘价450.36元,全市场排名第13
、 融资融券
入选理由:燧原科技 2026年10月8日融资净买入-3990.70万元,当前融资余额:71203.32万元
、 科创成长层
入选理由:公司是科创板成长层个股
。
◆控盘情况◆
 
2026-09-11
2026-09-02
2026-06-18
2026-06-08
股东人数    (户)
28885
102
102
102
人均持流通股(股)
619.7
-
-
-
人均持流通股
(去十大流通股东)
-
-
-
-
◆概念题材◆

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【云端AI芯片领域的领军企业之一】公司是我国云端AI芯片领域的领军企业之一,致力于成为“通用人工智能基础设施领军企业”。公司坚持原始创新、自主研发的技术路线,构筑长期可持续发展的核心竞争力和护城河。成立8年来,公司自研迭代了四代架构5款云端AI芯片,构建了覆盖AI芯片、AI加速卡及模组、智算系统及集群和AI计算及编程软件平台的完整产品体系。公司围绕自研云端AI芯片构建了覆盖AI加速卡及模组、智算系统及集群的全栈算力产品体系,并基于具有自主知识产权的AI计算及编程软件平台驭算TopsRider实现软硬协同优化,为云端训练、云端推理及通用人工智能应用提供高性能国产算力底座。
更新时间:2026-09-14 08:12:01

【技术积累】核心技术领域,公司经过多年积累,形成了芯片及硬件、软件及编程平台和算力集群方案三大类,全方位、立体化的核心技术体系。底层硬件方面,公司基于自主指令集,对标英伟达Tensor Core加速计算单元和NVLink卡间互联技术,原创自主架构的GCU–CARE加速计算单元和GCU– LARE片间高速互连技术,相应架构不仅具有编程灵活性,而且深度支持AI大模型高并行度加速计算。软件平台层面,公司未跟随英伟达主导的CUDA生态,自研了包括驱动程序、编译语言与编译器、算子库、工具链的全栈AI计算及编程软件平台“驭算TopsRider”,以链接公司硬件与人工智能应用程序,大大降低了主流AI模型的编程开发难度和迁移成本,能够让公司硬件产品在应用场景中更好地释放性能。算力集群方面,公司报告期内千卡、万卡智算中心项目已经实现收入,目前公司已经联合客户研发超节点方案,联合打造具有商业化价值的万卡高速互联集群。
更新时间:2026-09-14 08:11:57

【AI计算及编程软件平台】公司坚持独立自主、开放创新的软件生态战略,为自研的AI芯片、AI加速卡及模组,以及相关产品提供统一的AI计算及编程软件平台驭算TopsRider,以链接人工智能芯片与人工智能应用程序,公司未单独对外销售AI计算及编程软件平台。TopsRider平台是公司完全自主构建的统一AI计算及编程软件平台,涵盖了包括固件、驱动程序、编译语言与编译器的开发套件、包含算子库和通信库的AI计算扩展库和深度学习框架五个层次的基础软件,以链接公司硬件与人工智能应用程序,大大降低了AI大模型的编程开发难度和迁移成本,能够让公司硬件产品在应用场景中更好地释放性能。公司硬件产品已经深度适配,并支持了AI智能搜索、大模型业务平台、智能语音交互、智能内容推荐等AI应用场景,已适配近千个AI模型,覆盖包括互联网以及非互联网领域超300个应用场景。
更新时间:2026-08-26 13:33:52

【AI加速卡及模组】AI加速卡及模组是贡献公司收入的主要产品形态之一,产品以公司云端AI芯片为基础,将配套的存储模组、电源与信号管理模组、散热组件以及高速接口等组件集成在PCB载板或OAM模组而成。根据IDC数据和公司销售量情况,2025年中国AI加速卡整体出货规模约400万张,其中英伟达以约220万张出货量占据约55%的市场份额。公司当年AI加速卡及模组销售量达6.6万张,对应中国AI加速卡市场的占有率约1.7%,在国内其他AI芯片厂商中位居前列。
更新时间:2026-08-26 11:07:54

【超节点方案】公司联合合作伙伴共同打造超节点方案,现已完成整机点亮,系统集成与适配,软硬系统联合优化进展顺利。在前期同合作伙伴联合研发的基础上,已初步完成整个系统的集成、联调、优化、部署,在核心指标方面已快速实现设计目标,并实现超节点软硬件及基于用户场景的协同优化。基于第四代芯片的超节点产品方案基于RoCE协议实现跨卡和跨节点的卡间通信和计算,在大规模计算集群上可实现Scale up规模为64卡的高效互联,实现高效协同、互联带宽的弹性聚合,最大程度消除通信瓶颈,可高效支持DeepSeek等MOE模型的专家并行(EP)拆分,支持实时数据分发与并行计算,提升了大规模算力集群的性能,适用于大模型预训练及推理。
更新时间:2026-08-26 11:07:39

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