必看教程“手机十三水刷胜率”附开挂脚本详细教程-知乎

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4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉.”消息免打扰 ”选项.勾选
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”的状态.这样才能触系统发底层接口.)

　　来源：科创板日报

　　《科创板日报》5月2日讯（记者 郭辉）AI大模型迭代 、智算中心规模化建设与边缘智能场景全面渗透
，持续推高国内AI算力市场需求，国产算力芯片企业迎来业绩兑现关键期
。

　　截至今年4月30日 ，寒武纪
、海光信息、摩尔线程 、沐曦股份已悉数披露2026年一季度财报，壁仞科技、天数智芯两家港股上市企业暂未披露一季报数据。整体来看
，行业呈现头部企业盈利稳固
、二线厂商减亏甚至扭亏提速、梯队化成长格局清晰的特征 。

　　其中，三家企业实现盈利 ，寒武纪 、摩尔线程营收同比增速均超150%
，海光信息一季度营收突破40亿元，行业高景气度持续验证。国产AI算力芯片正从技术突破向规模化商业落地跨越 ，国产化进程持续深化
。

　　截至2026年4月30日收盘
，国产六大AI算力芯片企业中，A股头部企业体量领先：寒武纪市值7168.48亿元
、海光信息市值6885.85亿元 ，位居行业前两位；摩尔线程、沐曦股份紧随其后
，最新市值分别为3363.99亿元 、3032.88亿元；港股上市的天数智芯
、壁仞科技市值相对偏小，折算人民币市值约为1037.50亿元、999.13亿元。

　　海光信息 、寒武纪业绩均现新突破

　　作为国产算力芯片双龙头 ，海光信息与寒武纪两家公司一季度业绩稳居第一梯队
，盈利质量与经营效率同步提升 。

　　寒武纪一季度业绩实现跨越式增长
。公告显示，该公司报告期内营收达28.85亿元 ，同比大幅增长159.56%；归母净利润10.13亿元，同比增长185.04%；扣非净利润9.34亿元
，同比增幅达238.56%。

　　尤为关键的是，寒武纪一季度经营现金流转正至8.34亿元 ，同比改善超22亿元
，为其上市以来首次季度现金流为正，标志着商业化落地与回款能力实现突破 。

　　寒武纪表示 ，公司产品持续在运营商
、金融、互联网等重点行业场景落地应用
，其软件平台的易用性 、大规模商业场景部署的稳定性及人工智能应用场景的普适性，均通过客户严苛环境验证
。目前 ，其产品已规模应用于大模型算法企业
、服务器厂商、人工智能应用公司
，辐射云计算 、能源、教育
、金融、电信 、医疗
、互联网等领域的智能化升级进程。

　　财报数据显示，寒武纪今年一季度订单亦获得市场需求有效支撑 。寒武纪一季度末的合同负债金额为3.96亿元 ，较一季度初增长超3亿元
。此外
，寒武纪一季度末的应收账款、预付款项均较2025年末大幅增长，均显示出公司有序发展的积极信号。

　　海光信息方面依然延续稳健高增态势 ，一季度营收达40.34亿元，同比增长68.06%；归母净利润6.87亿元
，同比增长35.82%；扣非净利润5.97亿元，同比增长34.99% 。同期 ，其研发投入12.11 亿元
，同比增长26.8%，高强度投入支撑技术持续迭代
。

　　海光信息坚持“CPU+DCU”双轮驱动战略 ，DCU产品深算三号已与DeepSeek 、Qwen3等365款主流大模型完成适配
，覆盖全球99%非闭源大模型，赋能从十亿级端侧推理到千亿级模型训练的全场景需求。公司下一代深算四号亦积极推进研发 ，目前进展顺利 。

　　在生态适配方面
，海光信息集聚了CPU和DCU两大生态优势，依托光合组织凝聚了超过6000家生态合作伙伴 ，持续加码面向伙伴的“星海计划 ”
、启动基础软件生态“强芯固基
”计划等专项
，从核心部件、整机系统到应用软件，全面打通生态链路 ，加速软硬件深度协同。

　　海光信息总经理沙超群在日前举行的业绩会上表示，未来三到五年
，智算中心竞争将从比拼建设规模，逐步转向能效比 、集群利用率与全生命周期综合成本等方面的比较
。

　　沙超群表示 ，海光DCU作为国产高端AI加速算力产品
，是国内少数可同时支撑全精度
、半精度AI训练的GPGPU芯片。随着AI Agent及AI推理需求增长，任务调度、逻辑推理 、多业务协同等场景对通用计算需求显著提升 ，计算任务趋向高并发
、链式放大的任务型负载
，天然拉高对CPU并发度与内存承载的需求 。“TrendForce预期CPU与GPU配比将从传统比例向更高水平提升，公司CPU有望顺势提升在商业市场的渗透率”
。

　　摩尔线程、沐曦股份持续完善产品矩阵

　　摩尔线程 、沐曦股份作为GPU赛道核心力量 ，一季度商业化进程加速
，分别实现扭亏为盈与大幅减亏，成长动能充沛。

　　摩尔线程成为首家实现季度盈利的国产GPU上市公司 。今年一季度 ，该公司实现营收7.38亿元
，同比增长155.35%；归母净利润2936万元，同比扭亏 ，去年同期亏损1.12亿元；扣非净利润-0.54亿元，亏损收窄60.1%
。

　　关于业绩增长
，摩尔线程表示，AI爆发使得市场对于GPU的需求迅速增长。2025年 ，各家主流厂商大模型快速迭代
，AI应用百花齐放，具身智能、自动驾驶等新兴前沿行业飞速发展 ，使得以GPU为代表的AI芯片市场需求迅速提升 。一方面
，受制于美国对于高端GPU芯片出口政策，国产AI芯片逐步实现对于国际GPU产品的替代 ，迎来历史性发展机遇；另一方面
，公司全功能GPU具有通用性强
、支持全计算精度等特点，对于当前多模态、融合计算场景具有较好的支撑性
。

　　研发方面 ，摩尔线程一季度投入3.69亿元
，同比增长50%，持续加码产品迭代。

　　今年一季度 ，摩尔线程斩获6.6亿元智算集群大单，千卡/万卡集群实现规模化落地
，“夸娥 ”系列芯片在智算中心 、云厂商批量部署并上线服务，新一代“花港”架构推进十万卡集群建设 ，消费级与数据中心GPU双线发力 。

　　关于未来的产品开发计划
，摩尔线程董事长
、总经理张建中在日前举行的业绩会上表示，未来将基于“花港
”架构推出高性能AI训推一体“华山”芯片与专攻高性能图形渲染的“庐山 ”芯片
。“华山
”专注AI训推一体与超大规模智能计算。集成新一代异步编程与全精度张量计算单元 ，支持从FP4至FP64的全精度计算
，为万卡级及以上大规模智算集群提供稳定高效的算力支撑，是构建下一代“AI工厂”的坚实底座 。“庐山 ”专攻高性能图形渲染 ，性能实现全面跨越
，包括几何处理性能提升16倍，AI计算性能提升64倍 ，光线追踪性能提升50倍
，并显著增强纹理填充、原子访存能力及显存容量。

　　沐曦股份今年一季度营收高增 、亏损大幅收窄
。报告期内，其实现营收5.62亿元 ，同比增长75.37%；归母净利润-0.99亿元，同比减亏57.49%；研发投入2.53亿元
，主要聚焦产品矩阵完善。

　　截至目前，沐曦股份构建了曦云C
、曦思N、曦彩G三条核心产品线 ，分别专注训练 、推理和图形应用
，今年一季度推出曦索X系列科学智能芯片，切入气候仿真
、流体力学、分子模拟等高端场景 ，客户拓展与产品出货量有望同步放量 。

　　关于公司2026年发展规划
，沐曦股份在业绩会上表示，展望未来 ，AI芯片行业高速增长和国产替代加速将拓宽市场空间
，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 ，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
。

　　壁仞科技与天数智芯卡位高端算力 交付多个计算集群项目

　　壁仞科技与天数智芯尚未披露2026年一季度财报 ，但经营进展持续推进，聚焦高端算力赛道卡位。

　　壁仞科技作为国产高端AI训练芯片代表
，2025年全年营收10.3亿元，比上年增长207%；经调整年内亏损8.7亿元 ，上年同期为亏损7.7亿元 。2025年
，其毛利为5.57亿元，同比增长210.8% ，毛利率达53.8%
，同比增长63基点（bps）
。

　　壁仞科技称，公司成功交付多个大规模智算集群项目 ，包括2048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。

　　天数智芯聚焦通用算力芯片赛道 。2025年，该公司实现营收10.34亿元 ，同比增长91.6%；毛利5.58亿元
，同比大增110.5%，毛利增速跑赢营收
。同期 ，其研发与经营效率显著改善，经调整净亏损同比收窄32.1%。

　　在具体业务方面
，通用GPU训推双赛道均实现高速突破，成为其业绩增长的核心支撑 。2025年 ，天数智芯通用GPU业务收入9.23亿元
，同比增长149.6%，占总营收比重达89.3% ，业务聚焦度与成长性突出
。

　　截至2025年末
，天数智芯累计服务超340家行业客户，产品及解决方案落地超1000个项目 ，率先实现互联网 、AI大模型、科研
、金融、医疗 、教育
、交通等核心领域广泛覆盖
，客户基础持续扩大，规模化效应逐步显现。

　　值得注意的是 ，高强度研发投入仍是企业构筑技术壁垒、穿越行业周期的核心抓手 。

　　今年一季度
，已披露财报的四家A股算力芯片企业研发投入占营收比重均维持高位。其中，海光信息一季度研发投入8.6亿元；摩尔线程 、沐曦股份研发投入占营收比重均超45% ，持续加码核心技术攻坚
。

　　行业普遍认为，AI算力芯片行业技术迭代快
、研发壁垒高
，唯有持续的研发投入，才能在高端赛道实现技术突破 ，构建生态壁垒。

　　中原证券分析师唐月在今年4月发布的研报中称
，2026年AI应用发展速度整体超预期，带来了整体算力产业供应链的紧张 。2026年来看 ，在海外芯片供给受限的大背景下
，国内AI芯片也迎来了性能、产能的双方面改善，有望持续受益于市场结构的变化 ，并最终改善国内算力的供给能力
。