收入放量与费用优化共振，Q2 单季扣非归母实现转正

    　　2026 年上半年，公司实现营业收入13.24 亿元，同比增长44.67%；实现利润总额8.39 亿元，上年同期为-1.83 亿元；实现归母净利润6.12 亿元，上年同期为-1.86 亿元，实现扭亏为盈；实现扣非归母净利润-4,885.95 万元，较上年同期亏损收窄15,329.32 万元。上半年营业成本5.66 亿元，同比增长40.92%，增速低于收入3.75 个百分点；对应毛利总额7.57亿元，综合毛利率57.22%，较上年同期的56.08%提升1.14 个百分点，主要系收入规模扩张摊薄单位成本所致。

    　　费用端，销售费用、管理费用、研发费用分别为1.27 亿元、1.52 亿元、5.25 亿元，同比分别变动73.23%、-20.78%、15.28%，其中管理费用下降主要系股份支付费用变动，销售费用增长主要系公司持续推动市场营销与生态建设、以及与销售人员相关的股份支付费用增加所致；研发投入总额5.25亿元，占营业收入比例39.65%。利润端扭亏主要由非经常性损益贡献，但剔除后经营质量改善同样明确。上半年公司公允价值变动收益8.87 亿元，占利润总额比例105.75%；上半年非经常性损益合计6.61 亿元。剔除后扣非归母净利润为-4,885.95 万元，较上年同期的-2.02 亿元大幅收窄，减亏幅度75.83%，主要系营业收入大幅增长带动毛利覆盖度提升。

    　　分季度看，第二季度单季实现营业收入7.62 亿元，环比增长35.55%、同比增长28.12%，占上半年营业收入的57.55%；实现归母净利润7.11 亿元；实现扣非归母净利润5,407.34 万元，由第一季度的-1.03 亿元转为正，单季扣非环比减亏1.57亿元。需注意第二季度毛利率55.12%，较第一季度的60.05%回落4.93 个百分点，单季扣非转正主要来自收入规模扩张对期间费用的摊薄，而非毛利率的抬升。

    　　现金流方面，上半年经营活动产生的现金流量净额为-12.97亿元，较上年同期的-8.83 亿元净流出扩大4.14 亿元，公司说明主要系购买商品、接受劳务支付的现金大幅增加所致；6月末公司预付款项余额21.96 亿元、较上年末增长163.24%，存货账面价值14.32 亿元，系公司为保障供应链稳定而进行的战略备货。

    　　AI 算力需求向全流程延伸，多卡互连与软件生态成为竞争要素

    　　中国AI 芯片市场已进入高速扩张阶段。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3,039 亿元，年复合增长率为77.9%；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%。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7,300 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6,000 亿美元。

    　　需求结构层面，算力需求正从"重预训练"向"全流程平衡"转变。目前，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算力需求新的增长动能，全球算力重心正处于从预训练Scaling Law 向后训练Scaling Law 和推理阶段Test-time Scaling Law 的转移过程中。这一结构变化对GPU 的通用性要求提升，大模型迭代速度持续加快、算子随之快速变化，通用灵活的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。政策与外部环境层面，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；全球范围已基本形成由英伟达和AMD 组成的"一超一强"寡头垄断格局，国内市场受益于国产替代政策推动，本土品牌AI 芯片的市场渗透率已呈显著上升趋势，但总体上仍处于发展相对初期阶段，尚未形成较明朗的竞争格局。

    　　硬件维度，多卡互连能力对集群有效算力的影响持续放大。

    　　随着模型规模、数据量、参数量的快速增长，通过集群互连弥补单卡性能不足的"分布式并行"策略成为主流选择，多个并行计算所产生的集合通信数据规模极大，多卡互连能力、卡间互连带宽直接影响集群有效算力。

    　　软件维度，MXMACA 软件栈的生态兼容性构成国产GPU 的落地门槛——公司软件栈实现CUDA 生态高度兼容，支持超过6,000 个CUDA 应用，与超过1,000 个模型实现原生适配，涵盖Qwen3.5-397B-A17B、MiniMax M2.5、智谱AI GLM-5、DeepSeek-V4 等前沿模型；自2025 年2 月14 日开源社区开放以来至2026 年7 月28 日，MXMACA 软件栈网络API 调用次数超过1.1 亿次。长期看，云端将承担训练和推理的"智能大脑"职能，端侧对功耗和负载的敏感度新增对ASIC 芯片的需求，未来GPU 和ASIC 将各有侧重、互为补充、长期共存。

    　　全栈自研构筑技术壁垒，全国产工艺与生态卡位打开增量空间

    　　技术体系方面，公司是国内少数几家全面系统掌握了通用GPU架构、核心GPU IP、高性能GPU 芯片及其基础系统软件全栈能力的公司之一。公司全系列产品基于自主研发的GPU IP 与统一的GPU 计算和渲染架构，已形成覆盖训推一体（曦云C500 系列、曦云C600 系列）、智算推理（曦思N100 系列、N260 系列、N300 系列）、科学智能（曦索X200 系列、X300系列）及在研图形渲染（曦彩G100 系列）的产品矩阵。互连能力方面，公司自研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；软件方面，公司打造了由约600 条（XCORE1.0 计算GPU）、800 条（XCORE2.0 渲染GPU）指令组成的自主安全可控的MXMACA 指令集。

    　　产品迭代与供应链自主是本期最值得关注的边际变化。公司秉承"量产一代、在研一代、规划一代"的产品研发策略，2025 年7 月24 日于WAIC 大会上发布首款基于全国产工艺的曦云C600 系列；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，其最重大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。截至6 月末，公司在晶圆生产制造、封测、存储颗粒、EDA、IP 等核心环节的国产化上均已取得一定突破。在研项目方面，第二代高性能通用GPU 研发项目预计总投资规模13.70 亿元、累计投入5.89亿元、已量产持续迭代中；第三代高性能通用GPU 研发项目预计总投资规模20.40 亿元、累计投入3.52 亿元、处于研发阶段；新一代人工智能推理GPU 研发及产业化项目预计总投资规模5.78 亿元，面向生成式AI 推理市场设计。上述在研项目技术水平均定位国际先进水平。

    　　生态与客户落地方面，公司持续推行"1+6+X"产业生态战略，其中"1"为数字算力底座、"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；上半年公司联合云工场科技在无锡推进国产GPU 生态创新中心及大规模国产算力集群建设，与中国联合网络通信有限公司上海市分公司签署战略合作协议；7 月24 日，由之江实验室联合沐曦股份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。研发与资质方面，持续高强度研发投入构成护城河：截至6 月30 日，公司拥有境内授权专利426 项、其中发明专利414 项，集成电路布图设计专有权4 项、软件著作权43 项；研发人员747 人、占员工总人数比例70.4%，其中硕士及以上学位641 人；曦云C500 荣获"中国芯"年度重大创新突破产品奖，并入选"2026 福布斯中国人工智能科技企业TOP50"。

    　　盈利预测

    　　预测公司2026-2028 年收入分别为35.04、63.08、95.07 亿元，EPS 分别为0.55、3.12、6.33 元，当前股价对应PE 分别为908.9、159.2、78.5 倍，考虑到国产AI 芯片需求高增，公司全栈自研GPU 且拥有兼容性良好的MXMACA 软件生态，首次覆盖，给予“买入”投资评级。

    　　风险提示

    　　先进制程晶圆代工及关键原材料供应不及预期；国产算力下游需求及客户回款不及预期；存货跌价的风险。