大摩下調盈利預測，並將目標價下調至人民幣 1,408 元，因為 MLU580/590 的交付進度低於預期。我們維持增持評級，支撐因素是中國本土 AI 加速器市場的結構性增長前景。
2Q26 前瞻：適度交付延遲導致小幅下調預測。我們預計寒武紀 2Q26 收入為人民幣 38 億元（環比增長 31%），EPS 為人民幣 2.09 元。由於供應鏈調研顯示 MLU580/590 交付慢於預期，我們將此前收入預測下調 2%。我們認為短缺主要來自生產爬坡、記憶體供應和系統級交付節奏，而不是終端需求走弱。不過，訂單向收入的轉化速度放緩，說明供應鏈執行仍是短期約束。
股權激勵計畫看起來更偏員工留任，而非盈利潛力指引。寒武紀計畫以每股人民幣 750 元向 945 名員工授予 500 萬股限制性股票，覆蓋員工總數的 85%。收入目標從 2026 年人民幣 108 億-135 億元，到 2028 年人民幣 476 億-595 億元；經調整淨利潤要求在 2027 年達到人民幣 92 億元、2028 年達到人民幣 138 億元。由於這些目標明顯低於市場預期，我們不把它們視作管理層指引。相反，廣泛覆蓋範圍和折價授予價格表明該計畫主要是員工留任機制。
我們繼續看好中國本土 AI 加速器機會。我們近期將 2030 年中國 AI 晶片市場規模預測上調至 910 億美元，對應 2025-2030 年 23% 的 CAGR。WAIC 2026 也顯示，行業競爭正從單顆晶片轉向系統級擴展，多數廠商展示了 128 卡以上 SuperPod 方案。預填充/解碼分離也正在成為重要推理架構，在擴大可服務市場的同時，對系統性能和軟體成熟度提出更高要求。
維持增持；目標價下調至人民幣 1,408 元。大摩將 2026/2027/2028 年 EPS 預測分別下調 6%/5%/8%，以反映交付放緩和持續的供應鏈不確定性。隨著同業在 2H26 推出新品，競爭也可能加劇，並將檢驗寒武紀的相對性能和性價比定位。儘管如此，考慮到公司在中國本土 AI 計算生態中的戰略地位，以及本土加速器需求的結構性增長前景，我們仍維持增持評級。
中國 AI 加速器：在強勁 AI 基礎設施投入下，中國國產化加速推進
中國 AI 計算產業憑藉強系統設計和基礎設施能力，具備全球競爭力
更廣泛地看，我們認為中國 AI GPU 競賽已經不再只是晶片規格之爭。雖然從晶片層面看，中國國產矽片仍大約落後美國兩代，但通過多芯粒設計、先進封裝、機架級系統架構、光網路以及軟硬體協同最佳化，實際差距正在縮小。因此，我們認為系統級競爭力比以往更重要。在一個越來越由推理和利用率主導的市場中，即使無法獲得最先進製程技術，能夠在可接受的軟體遷移成本下提供最具吸引力的真實世界 token 經濟性的廠商，也更可能獲得客戶預算。
從投資角度看，這帶來一個簡單結論：該類股不應被作為一個單一政策主題來估值。投資者應基於廠商實現出貨規模、生態可信度和價格紀律的能力進行區分，同時識別那些可能難以將技術潛力轉化為持續收入和利潤率的公司。因此，我們用“經濟性 × 執行力”的二維框架評估該類股，將 TCO、token 成本、TPS、每美元性能等量化指標，與晶圓代工產能獲取、軟體生態成熟度、CSP 客戶關係和路線圖可信度等定性因素結合起來。我們認為，隨著行業整合，這一框架仍是區分長期贏家和可能難以將技術能力轉化為可持續收入與利潤增長者的最有效方法。
我們近期管道調研更明確顯示，推動採用的是經濟性，而不是意識形態。在我們的中國峰會上，主要大模型開發商表示，只要 token 成本有競爭力，他們願意部署本土 GPU。這與我們的核心發現一致：中國國產加速器相較於中國市場可獲得的輝達產品已經提供明顯更低的 TCO，領先中國晶片在推理工作負載中也可以實現大致相當的單 token 成本。換言之，採購決策正越來越多由部署經濟性驅動，而不是由絕對峰值矽片性能驅動。這一點很重要，因為中國 AI 需求正在變得更偏推理、更具持續性、也更依賴利用率，從結構上有利於成本效率、軟體適配和可用性最佳化方案，而不是只追求頭部基準性能。
圖表 1：美國與中國 AI 產業的相對優勢
圖表 2：與中國可獲得的輝達處理器相比，中國國產晶片 TCO 更低，AI LLM 推理單 token 成本相近
中國 AI GPU 市場規模
中國 AI GPU 需求集中在少數大型買方群體中，其資本開支決策最終決定了可服務市場規模。
第一類是中國 CSP，包括字節跳動、阿里巴巴和騰訊。這些公司採購 AI 晶片，既用於訓練和運行自有模型的推理，也用於為外部雲客戶部署 AI 基礎設施。第二類包括中國電信營運商、國企和地方政府，也就是所謂“主權 AI”買方。其需求由國家 AI 基礎設施建設、資料主權和公共部門應用驅動。AI 初創公司（如 DeepSeek、MiniMax）和汽車 OEM（如小鵬、小米）也會採購 AI 晶片，不過目前採購規模仍小於前兩類買方。我們預計中國 AI 晶片 TAM 到 2030 年將達到 910 億美元，較此前 670 億美元的預測上調 36%，對應 2025-2030 年 23% 的 CAGR。上調主要由以下因素驅動：
新增一個類別：中國 CSP 海外 AI 資料中心使用中國國產 GPU。短期看，中國 CSP 可能更多轉向 GPU 租賃以滿足強勁算力需求；中長期看，我們認為中國國產中國 AI GPU 可能被海外部署採用。因此，我們假設該類別到 2027 年前沒有貢獻，但預計 2028/2029/2030 年中國國產 GPU 將分別佔海外 AI 基礎設施資本開支的 3%/10%/20%。據報導，字節跳動計畫在 2026 和 2027 年大幅提高資本開支，以強化其在中國 AI 市場的地位並進行國際擴張。報導顯示，如果經濟和業務條件有利，2027 年資本開支可能達到 1,000 億美元；我們在模型中採用 800 億美元（約人民幣 5,420 億元），以保持保守。我們將金山雲納入資料庫。其資本開支大幅增加至人民幣 30 億元，預計 2026 年全年資本投入將超過人民幣 150-200 億元，以滿足爆發式 AI 和雲需求。我們將主權和國企相關 TAM 假設從此前 70 億美元上調至 90 億美元。近期媒體報導（彭博，6 月 9 日）稱，中國正在考慮未來五年最多投入人民幣 2 兆元，在中國建設資料中心。雖然我們尚未看到詳細政策指引，但認為國企和地方政府很可能隨著時間增加 AI 基礎設施投入。我們預計中國 AI 晶片自給率將從 2025 年的 42% 提升至 2030 年的 70%。領先製程產能擴張和晶片性能持續提升，應推動中國國產 AI 晶片收入增長。
圖表 3：預計中國 AI 晶片市場規模到 2030 年增長至 910 億美元
圖表 4：預計中國 AI 晶片自給率將在 2030E 達到 70%
圖表 5：輝達 5090 在中國的價格持續上漲
圖表 6：中國主流 AI 大模型平均 token 價格
圖表 7：字節跳動（火山引擎/豆包）token 處理量激增，顯示 AI 需求高漲
圖表 8：中國 CSP 資本開支將成為中國 AI GPU 的關鍵需求驅動因素
盈利預測調整與季度財務資料
我們將 2026、2027 和 2028 年收入預測分別下調 2%/5%/8%。這主要反映 MLU580/590 交付慢於預期，因為我們的供應鏈調研顯示，生產爬坡、元件可得性以及系統級交付的成熟度低於此前假設。雖然本土 AI 加速器的底層需求仍強勁，但我們現在預計客戶訂單轉化為確認收入的速度會放緩，尤其是在 2026 年下半年和進入 2027 年之後。在盈利能力方面，我們維持 2026-2028 年毛利率假設不變，分別為 51%、50% 和 49%。因此，我們將 2026、2027 和 2028 年 EPS 預測分別下調 6%、5% 和 8%。
圖表 9：寒武紀 - 盈利預測調整
圖表 10：寒武紀 - 季度財務資料
目標價從人民幣 1,528 元下調至人民幣 1,408 元
我們繼續使用剩餘收益模型得出目標價（即基準情形價值）。目標價下調反映我們對 2026-2028 年 EPS 預測的調整。
所有其他關鍵估值假設保持不變：股權成本 8.4%（beta 為 1.06，無風險利率 2%，風險溢價 6%），中期增長率 16%，終端增長率 6.0%。
我們也將牛市和熊市情形價值分別從人民幣 2,887 元和人民幣 770 元，下調至人民幣 2,660 元和人民幣 709 元，分別隱含 2026e P/S 為 72 倍和 19 倍。
圖表 11：寒武紀 - 剩餘收益模型
相對估值
大摩預計寒武紀 2025-2028 年 EPS CAGR 為 96%，收入 CAGR 為 99%，由持續的 AI 基礎設施投資和高端 AI 晶片快速中國國產替代支撐。
在我們調整預測後，當前股價對應約 98 倍 2026e P/E 和約 31 倍 2026e P/S。雖然絕對估值較高，但我們認為，公司強勁的增長特徵、供應可見度改善，以及作為關鍵本土 AI 晶片供應商的戰略定位，可以支撐該估值倍數。特別是 MLU580 放量和清晰的 MLU690 產品路線圖，應有助於提高盈利可見度和長期增長。因此，我們認為該股相對於同業應享有溢價估值。
圖表 12：寒武紀 - 一年遠期 P/S 趨勢
圖表 13：寒武紀 - 一年遠期 P/E 趨勢
(大行投研)