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星环科技深度:AI软件的“寒武纪时代”|国联民生计算机
作者：吕伟
国联民生证券计算机行业首席分析师
北京大学理学硕士、新财富白金分析师团队核心成员
第一财经最佳分析师人工智能行业第一名
东方财富中国最佳分析师
2024年金牛奖计算机行业最佳分析师
2023-2022年新财富计算机行业最佳分析师
2022年新浪金麒麟最佳分析师计算机行业第一名
2014-2020新财富最佳分析师计算机行业第一名
多次受邀在中央电视台、路透社、凤凰卫视、央广网等国内外知名媒体分享人工智能行业投资观点。
主业恢复性增长叠加费用率优化，公司经营质量拐点已现。2026年上半年，公司营业总收入实现1.74亿元，同比增长13.83%，实现归属于上市公司股东的净利润为-1.13亿元，较上年同期亏损缩窄21.06%。销售、管理、研发费用同比分别下降 9.89%、14.98%、2.55%，降本增效成果持续兑现。公司老客户复购产生的收入约占公司主营业务收入的 89.23%，存量客户基本盘稳固，为GPU原生数据库等新产品放量提供坚实的基本盘支撑。
GPU原生认知数据库先发卡位，从“CPU时代大数据平台”迈向“AI Agent时代认知数据底座”。公司自2013年成立以来持续深耕大数据与AI基础软件领域，自主研发的大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发工具集及一站式人工智能平台构成了行业内少有的端到端全栈产品矩阵，覆盖从数据存储、治理、分析到AI模型开发与运营的全链路。2026年7月，公司在WAIC 2026上正式发布GPU原生认知数据库预览版，该产品将关系数据库、向量检索、图计算、文档解析与记忆管理统一运行于GPU之上，面向AI Agent“规划—执行—反馈—再规划”的循环模式提供实时数据处理与知识管理能力，相对开源CPU数据库整体性能提升70倍。在GPU算力从模型训练向数据基础设施渗透的产业趋势下，公司有望率先承接AI Agent时代数据基础设施升级的蓝海需求。
国产替代深化与出海并行，公司向“AI基础设施平台型公司”升级。公司坚定推行国际化战略，计划通过深化渠道覆盖、强化本地化运营能力，系统提升全球市场渗透率。经营层面，公司持续推进国际化战略国产算力生态方面，公司在WAIC 2026期间联合曙光智算发布基于海光DCU的新一代认知数据库解决方案，实测性能较传统CPU方案提升51.8倍，8卡场景下扩展效率达7.97倍，为GPU原生认知数据库在国产算力平台上的规模化应用打通技术路径。伴随数据要素流通政策落地、信创国产替代深化及AI基础设施升级需求的多重共振，公司有望从工具型软件厂商向AI基础设施平台型公司持续升级。
投资建议：公司是国产企业级AI与大数据基础软件龙头，自主研发的大数据平台、分布式数据库、数据开发与智能分析工具矩阵完整，伴随GPU原生认知数据库发布、国产替代深化与出海推进，公司有望从工具型厂商升级为AI基础设施平台型公司。我们预计公司2026—2028年营收分别为5.48、7.89、11.34亿元，当前市值对PS分别为24、17、12倍，首次覆盖，给予“推荐”评级。
风险提示：市场竞争风险；渠道销售风险；国产替代产品推行不及预期的风险；新产品商业化不及预期风险；公司盈利改善不及预期风险。
1.深耕 AI 与大数据基础软件十余年，形成端到端全栈产品矩阵
1.1 发展历程：深耕大数据与 AI 基础软件十余年
公司是一家企业级 AI 和大数据基础设施软件开发商，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期，以及从数据到知识、模型到应用的端到端全流程，提供全栈式基础软件及服务。公司已构建大数据与云基础平台、分布式数据库、数据开发工具、人工智能平台等软件产品矩阵，助力企业高效构建 AI 基础设施，全面赋能各行业客户实现数智化转型和业务创新。
1.2 股权结构稳定，管理层技术背景深厚
实控人持股稳定，核心团队具备英特尔、英伟达等国际龙头技术背景。孙元浩直接持有公司9.22%的股份，与一致行动人上海赞星投资中心(有限合伙)、范磊、吕程持有共21.7%的股份，控股权稳固。公司核心技术人员孙元浩、吕程、刘汪根、朱珺辰具备英特尔、英伟达等知名外企经历，并于大数据基础软件技术的研发和产品化领域拥有丰富的工作经验。团队深耕大数据和 AI 基础软件领域十多年，是国内最早从事大数据和 AI 基础设施软件技术的研发和产品化的团队之一，为公司奠定坚实的研发实力基础。
1.3 业务矩阵：全栈产品构筑端到端壁垒
公司构建了国内最为完整的"端到端"AI与大数据软件产品矩阵，从底层数据存储到上层AI应用形成闭环生态。公司主要提供两大类的产品和服务：第一类是 AI 和大数据基础设施软件业务，包含基础软件产品和与产品相关的技术服务；第二类是解决方案业务，针对一些人工智能和大数据特定应用场景，提供包括大数据开发、治理、分析、AI 部署和落地等相关的咨询、开发等服务，协助客户规划数字化和数智化转型的架构；除上述两类业务以外，公司根据客户及项目需求销售少量第三方软件、硬件等其他业务。
1.3.1 大数据基础软件业务
（1）基础软件产品
公司基础软件产品包括三类，分别为大数据与云基础平台软件（TDH 和 TDC）、分布式关系型数据库（ArgoDB 和 KunDB）、数据开发与智能分析工具（TDS 和 Sophon）。公司基础软件产品主要以软件产品授权的方式交付，也可以软硬一体产品形式交付，并根据项目需求配套提供相关的技术服务。
TDH 是公司自主研发的一站式大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储 PB 级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。
TDC 是一款基于容器技术的数据云平台，支持将大数据基础平台、分布式关系型数据库、智能分析工具等大数据软件以 PaaS 云服务的方式提供给客户，满足客户对数据平台的多租户、弹性可扩展和使用灵活性的要求，可以在一个云平台上支撑大量的用户需求和数字化应用，适用于建设大型企业的数字化基础设施、城市大数据中心的数据平台、企业级数据应用云以及跨多数据中心的数据平台等场景。
分布式关系型数据库软件（ArgoDB 和 KunDB）：ArgoDB 是面向数据分析型业务场景的分布式闪存数据库产品，主要用于构建离线数据仓库、实时数据仓库、数据集市等数据分析系统。KunDB 是一款兼容 Oracle 和 MySQL 的分布式交易型数据库，集中式与分布式一体化，可快速由集中式扩展为分布式，主要用于支持操作型业务场景（如 ERP、OA、HIS 等）和高并发场景（如消费者的手机 APP 应用、居民码查询等）的核心数据系统的构建。
TDS 是一款用于大数据开发的工具集。TDS 内置多个数据工具产品，为企业构建数据仓库、数据湖、数据中台，提供高效的数据集成、数据治理、数据资产管理、数据标签与服务、数据共享与交易等工具，提高开发者对数据系统的建设效率，提升业务客户对数据资产的利用效率，帮助客户实现数据对业务的赋能。
Sophon 是一款一站式人工智能平台，它能够在统一的平台上，端到端对多种模态数据完成（i）数据（含语料数据、知识数据）的接入、清洗、生成、标注、评估、存算、推理和辅助决策；（ii）模型（含传统机器学习模型、深度学习模型、大模型等）的训练、构建、组装、测试、管理和持续迭代；（iii）智能体和应用的搭建、优化和运营；（iv）数据要素流通的各个过程。同时，Sophon也能为不同的智能数据分析业务提供便捷的存、算资源管理和调度、监控、安全、审计等企业级功能。Sophon 内置了多类机器学习算法，并支持多种主流机器学习计算框架、算法和人工智能模型在 Sophon 平台运行，能够赋能用户更高效地进行大模型和智能体的开发和应用、大规模复杂数据分析和预测性分析，从而敏捷化加速和辅助业务决策，提高企业的数字化运营能力和智能化决策能力。
（2）技术服务
由于大数据基础软件专业性较强且对于整个信息系统的重要性较高，需要提供技术服务支持。结合客户需求，公司建立了相应的技术服务标准和服务等级，提供针对性的技术服务。公司提供的技术服务内容主要包括：
1）公司产品相关的安装部署、售后维保服务、产品升级、数据备份；
2）帮助合作伙伴开发者和客户利用新技术和产品构建新业务的培训服务；
3）基于客户现有系统，为客户提供平台咨询规划、数据平台建设、技术开发服务，进行迁移改造或系统优化，以及提升客户数字化运营与决策生产效率的专家诊断服务；
4）针对平台运维与运营，监控产品平台的关键指标，解决平台运行过程中问题，优化平台效率，保障平台稳定性，提高业务连续性等数据平台运营服务。
1.3.2 应用与解决方案
为了协助用户理解大数据信息系统的使用功效及搭建相关大数据应用，针对一些特定应用场景，公司提供大数据存储、治理以及分析相关的咨询、定制开发等服务的解决方案。在解决方案的服务实施中，公司可以搭配自身产品进行销售，并通过为用户解决问题，进一步推广公司产品、树立行业示范标杆，产生业务价值。2020年，公司获得了中国信息通信研究院“大数据服务能力评估-数据工程专项-量化管理级（四级）”，表明公司在数据治理服务能力方面已具备较高的成熟度。
1.4 2025年营收及毛利率均呈恢复性增长
1.4.1 营收波动性修复，2025年重回增长轨道
2020年至2025年，公司营收呈现先升后降再升的走势。2020年至2023年为第一阶段，公司营收由2.60亿元增至4.91亿元，期间复合增长率为23.6%，其中2020年、2021年、2022年、2023年营收同比增幅分别为49.2%、27.3%、12.6%和31.7%。2024年，受宏观经济环境影响，客户采购决策趋于谨慎，招标及验收流程有所延后，导致公司收入确认延迟，营收出现阶段性下降。2025年，受益于行业数字化转型持续深化，数据治理及应用需求释放，公司软件产品授权及配套业务收入同比增幅达46.2%，公司老客户复购产生的收入约占公司主营业务收入的89.23%，带动公司营收重返增长。2026年上半年公司营业总收入实现1.74亿元，同比增长13.83%。综合来看，公司于2025年已呈现恢复性增长态势。
1.4.2 费用率走势分化，毛利率2025年有所修复
研发费用率呈波动上行态势，销售与管理费用率整体向下，毛利率于2025年有所修复。销售费用率在2021年因团队扩张达到61.4%的高点，此后逐步优化，2025年公司强化考核激励并细化费用管控，费用率降至35.7%，较前期高点回落明显，降本增效成果显著。管理费用率亦在2021年因筹备上市及完善内控达到40.9%的阶段性高位，随着管理团队搭建完成及规模效应显现，2025年进一步优化至24.8%，管理效率持续提升。研发费用率方面，2022年和2024年因研发人员扩张及服务费用增加，费用率阶段性上升，2025年公司优化投入结构并加强项目管理，费用率回落至45.6%，研发投入效率有所改善。综合来看，随着各项费用率的系统性优化，公司毛利率于2025年回升至54.1%，呈企稳回升态势，公司经营质量改善的趋势较为明确。2026年上半年，公司费用率阶段性回升、毛利率有所回落，后续仍需关注费用管控及盈利能力变化。
2.GPU原生数据库：从产业趋势到星环落地
2.1 GPU原生数据库：内存带宽瓶颈下的产业需求与技术演进
物理层矛盾：硬件剪刀差逼近极限，GPU算力无法充分释放。随着缩放定律的推动，大语言模型在训练和推理阶段的模型规模与计算需求急剧增长，性能瓶颈正日益转向内存带宽。过去二十年，服务器硬件的峰值浮点运算能力每两年约提升3倍，而动态随机存取存储器（DRAM）带宽和互连带宽的增速明显落后，分别仅为每两年1.6倍和1.4倍。这一差距使得内存带宽而非计算能力成为AI应用的主要制约因素，在推理环节尤为突出，滞后的存储传输速率导致大多数AI团队的GPU利用率低于85%，造成GPU 算力浪费。在推理成本控制日益重要的背景下，最大化 GPU 利用率需要平衡计算、网络和存储的性能，通过技术手段全面提高盘内加速与访存效率，已成为当前整个边缘 AI 时代释放稠密算力、平衡性能与成本的核心解题方案。
为破解这一瓶颈，NVIDIA提出了物理层的直接解法——GPUDirect Storage（GDS）。 传统I/O架构由CPU主导，但随着计算重心转向GPU，存储I/O性能与GPU算力的差距日益凸显。根据 NVIDIA 官方技术文档，GPUDirect Storage（GDS）在 GPU 显存与存储之间建立 DMA 直连通路，不用经过 CPU的缓存区，简化了存储与GPU缓冲区之间的数据流动，数据可以更快地从远程存储传输到GPU，这种直接路径可以增加系统带宽（Mars lander案例实现了8倍带宽增长）、降低时延（延迟减少3倍）与 CPU 负载（CPU利用率提升3倍）。NVIDIA测出CPU 内存到 GPU 的带宽在 DGX-2 系统上受限约 50 GB/s，而 GDS 直通可将上限提升至近 200 GB/s。
GDS解决了I/O速度问题，却无法消解AI Agent对数据访问频率与复杂度的大幅提升所带来新的瓶颈。过去几年，大模型推理能力快速提升，GPU让模型响应时间缩短至数十至数百毫秒。但在实际业务中，数据扫描、多表关联、复杂聚合、向量检索、图计算、知识召回等环节仍主要依赖CPU数据库和传统数据平台，成为影响AI应用效率的重要因素。尤其是在AI Agent"规划—执行—反馈—再规划"的循环过程中，数据库查询、知识检索和工具调用会被反复执行，单次数据访问延迟不断累积，在复杂AI应用中，数据分析延迟可占整体时延的80%至95%。这意味着，AI时代的基础设施升级，不仅需要更快的模型，更需要能够支撑实时数据计算、知识管理和智能调用的新一代数据库。
正是为了同时补足物理层通路与业务层瓶颈的双重缺口，GPU原生认知数据库应运而生。星环科技推出的GPU原生认知数据库让数据库从“存数据”走向“懂数据”——它融合关系数据库、多模态知识库和长期记忆系统，通过统一底座管理关系、向量、图、全文、文档、对象、时序等多种数据模型，并引入Ontology语义层、长期记忆管理和Skills能力管理，使Agent不仅能查询数据，更能理解语义关系、管理记忆并调用内部工具完成复杂任务，实现数据、知识、记忆与执行的一体化协同。在架构上，该数据库以GPU作为核心计算引擎，针对扫描、关联、聚合、向量检索、图计算等复杂计算深度优化，并支持GPU直连存储、高速数据通路和CPU-GPU协同调度，减少数据搬运开销；同时内置OCR和多模态ETL，在入库阶段即可解析图片、文档、视频、音频等内容。
在上述需求驱动下，全球GPU数据库市场有望进入陡峭增长通道。根据PW Consulting数据，2025年全球GPU数据库市场规模达11.3亿美元，正处于大规模商业化应用的起步阶段，此后市场进入加速扩张期——预计2026年攀升至14.8亿美元，2027年达到18.1亿美元，至2032年达51亿美元。市场增长主要受益于实时数据流的指数级增长以及大数据分析中对亚秒级延迟的需求，GPU数据库在为生成式人工智能和大语言模型提供高性能向量搜索方面具有优势。从区域分布来看，2025年北美以约44.8%的市场份额居全球首位，其主导地位与美国数据中心扩展的规模和速度密切相关；欧洲市场份额约25.2%，亚太地区约21.9%，两个区域的需求均由快速增长的计算需求驱动，本地系统集成与企业数据项目是主要落地场景。
2.2 海外：Databricks高估值反映AI数据平台赛道基本面价值认可
Databricks两年估值翻三倍，市场对AI数据平台赛道的关注度有所提升。2024年12月、2025年8月、2026年2月及2026年7月的多轮融资中，公司估值持续提升，从2024年12月估值620亿美元攀升至2026年7月的1,880亿美元，估值增长203%，且融资间隔从8个月缩短至5个月，节奏持续加速。融资额虽有所波动，但估值持续上行，反映出市场对公司业务增长和AI领域前景的持续看好。截至2026年2月，Databricks 2026财年年化营收54亿美元（同比+65%），AI产品年化收入突破14亿美元，且已实现正向自由现金流，初步验证了AI数据平台商业模式的可行性。
Databricks的GPU布局：从“战略合作”到“全面嵌入”。2024年6月，Databricks宣布与NVIDIA深化合作，计划在核心查询引擎Photon中开发对NVIDIA GPU加速计算的原生支持。进入2026年，这一布局加速落地：3月正式推出AI Runtime（AIR），提供无服务器NVIDIA A10和H100 GPU支持分布式训练与微调，数百家客户已用于生产环境；6月宣布Free Edition免费提供GPU算力，面向全球开发者、学生和初创企业；同月Data+AI Summit上，宣布将NVIDIA Rubin GPU、Vera CPU及Agent工具链深度嵌入平台。Databricks的GPU布局清晰指向一个产业趋势——GPU的价值不再局限于模型训练与推理，而是正在向数据基础设施的各个层面渗透，Databricks正在将GPU打造为覆盖数据全生命周期的核心算力引擎。
2.3 先发卡位：WAIC首发预览版，国产算力适配与出海同步推进
在赛道价值获海外标杆验证、国内GPU原生数据库产品仍较少背景下，星环科技在2026年WAIC发布了预览版产品。2026年7月WAIC 2026上，公司展出了专为AI Agents而生的GPU原生认知数据库预览版，向世界昭示了当全球计算机架构全面转向“以 GPU 为中心”的时代拐点，基础软件究竟该如何承接这场颠覆性的进化与变革。该产品将结构化查询、向量检索、图计算、文档解析和记忆管理统一运行在GPU上，实现相对开源CPU数据库的整体性能提升70倍，金融量化因子回测加速5881倍，4.8亿条明细数据风控分析响应达亚秒级。公司在国内GPU原生数据库赛道已形成先发卡位，有望率先承接前述蓝海需求。
3.主业数据平台：存量复购筑牢基本盘，AI升级打开增量空间
3.1 需求传导：数据量增长与AI应用落地共同推动需求，AI基础设施软件率先受益
2025年全国数据生产总量同增27%，非结构化数据放大底层软件刚需。根据国家数据局发布的《数字中国发展报告（2025年）》，2025年全国数据生产量达52.26泽字节（ZB），同比增长27.28%，占全球数据总量约27.44%，增长势头强劲。更重要的是，随着生成式人工智能创新，在大模型时代，半结构化/非结构化数据（如文档、音视频、图像等）的利用效率显著提升，进一步加剧了数据存储和计算的刚性需求。
AI软件市场高增，基础设施软件是其中的关键环节。AI软件指面向企业设计的软件产品，借助人工智能技术，通过私有部署助力业务流程优化、决策支持、产品创新及运营效率提升。企业 AI 嵌入核心流程，行业需求成软件市场首要驱动力。 中国企业已超越初期试点阶段，将AI软件嵌入核心业务流程，使人工智能成为不同应用场景下企业数字化转型的基础组成部分。这类软件包括支持数据处理、模型训练与部署的AI基础设施软件，以及针对各类业务场景定制的AI应用软件。据星环科技H股发行上市申请资料，预计到2029年，中国AI软件市场规模（以收入计）将达到人民币1,372亿元，2025年至2029年复合年增长率为33.1%。
AI基础设施软件包括提供数据集成、数据清理、处理及存储等核心能力的工具，为进一步AI开发能力提供支持，广泛应用于金融、制造、零售、政府等多个行业。例如，AI开发平台自动化重复任务并优化数据识别、分类及管理流程，从而更高效地处理大规模数据集，加快AI模型的训练及部署，并取代独立开发AI模型的传统做法。随着企业越来越依赖人工智能优化运营并获取竞争优势，对强大AI基础设施的需求不断增长，推动了这类解决方案的市场需求。据星环科技港股申报书，预计2029年中国AI基础设施软件市场规模（以收入计）将达到人民币464亿元，2025年至2029年复合年增长率为28.5%。
3.2 中游卡位：星环领跑本土独立AI基础设施软件厂商
AI软件价值链中，基础设施软件位于"硬件之上、应用之下"。AI软件价值链包括三个关键环节。上游环节主要由IT供应商组成，提供服务、网络及存储等硬件。中游环节主要包括星环科技这类AI基础设施软件供应商（提供具备数据集成、数据清理、处理与存储等核心功能的工具，以支持后续AI开发能力）及AI应用软件供应商（提供运用AI技术解决具体业务场景的应用软件）。下游环节涵盖采用AI软件的企业，可进一步细分为金融、能源、政府、电信及其他行业领域。
国内市场分散，星环为最大纯AI基础设施软件提供商。中国的AI基础设施软件市场相对分散，境内的AI基础设施软件提供商已超过200家。星环科技是国内较早专注于大数据和 AI 基础软件研发的公司，自主研发的大数据基础平台、分布式分析型数据库等已达到业界先进水平。在 AI 基础设施软件产品领域，公司展现出了强劲的综合实力，在市场中占据显著地位。2025年，公司在 IDC《中国大数据平台市场份额，2024 全面为 AI 转型》报告中居独立软件厂商市场份额第一，在 IDC《中国图数据库市场份额，2024》报告中图数据库市场份额排名第四，并在 IDC《中国人工智能软件 2024 年市场份额：智能体是未来》报告中机器学习平台市场份额排名第五。以2024年的收入计，星环科技是中国的第五大AI基础设施软件提供商，市场份额为2.8%，同时也是该市场中最大的纯AI基础设施软件提供商。
3.3 产品进化：从“数据平台”迈向“AI 就绪数据平台”
竞争卡位之外，产品端的AI化升级是承接需求的核心抓手。2025 年产品发布会上，公司正式推出新一代 AI 基础设施，明确将数据平台定位为 AI 基础设施的核心组成部分。公司致力于通过提供一系列数据和AI 能力工具，赋能客户使用高级数据管理技术将数据转化为企业的数据资产，并基于数据资产微调模型和构建智能体，加速数据资产向业务成果的自动化跃迁。
（1）AI 就绪数据平台
公司的 AI 就绪数据平台，采用多模型统一的技术架构，在一个平台上支持管理 11 种数据模型。该数据平台以向量、文档、图、全文索引、关系型、时序等多模型数据统一存储管理为基础，提供多模态数据自动处理、高效数据治理、特定领域知识构建以及实时数据洞察能力，实现从数据产生到应用于 AI 的全过程数据管理，一站式助力企业更高效地运用 AI 释放数据价值。
（2）AI 平台
公司的AI平台主要包含大模型运营平台 Sophon LLMOps和知识平台 Transwarp Knowledge Hub两类产品。为赋能政企客户构建自己专属的大模型、智能体和应用，公司开发了大模型运营平台 SophonLLMOps，一款提供机器学习和大模型统一视角的 AI 运营管理平台，旨在打通并优化语料接入和开发、提示工程、大模型训练和微调、应用构建和管理、服务部署和运营等全链路流程。
为助力企业整合其拥有的多源异构多模语料，支撑专业知识库问答、业财数据分析、智能投研、设备预测性维护等场景，实现企业资料的全域知识化，同时强化企业内外部的知识共享与应用，公司推出星环知识平台 Transwarp Knowledge Hub（TKH），打造企业级一站式多模态知识平台。星环知识平台 TKH 打造了无涯·问知、无涯·问数等 AI 原生应用，通过精准的数据分析和知识管理，满足企业不同类型的知识应用需求，提升企业业务效率和竞争力，其中：无涯-问知是 AI 的应用门户，一款基于星环科技大模型底座，结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。
3.4 存量复购筑牢基本盘，生态出海打开新空间
存量客户基本盘稳固，金融与政府两大高增长赛道打开增量空间，收入确定性兼具短期韧性与长期动能。截至2025年12月31日，公司累计服务客户超过1,800家，其中约110家为《财富》中国500强企业。 AI 和大数据基础软件作为信息系统的重要基础设施，对上层应用系统的稳定性、可扩展性等方面有重要影响，由于基础软件替换成本较高，已有客户未来往往不会轻易替换已采购的产品。客户复购收入占比高达89.23%，充分体现出高度的客户粘性与持续服务价值。从收入行业分布来看，2025年度，金融、政府和能源三大行业贡献了前三大收入来源，分别占总收入的39.8%、27.6%和15.1%。据星环科技港股招股意向书数据，中国AI基础设施软件市场中，政府行业2020—2024年实际复合年增长率为9.6%，预计2025—2029年将提升至11.3%；金融行业同期实际复合年增长率为26.3%，预计2025—2029年将提升至31.9%。金融与政府两大高增长赛道均为公司核心收入来源，为公司未来主营业务的持续扩张提供了需求保障。
硬件适配与生态广度构成隐形护城河。公司持续完善产业链布局，加速公司产品和技术向客户的导入和覆盖：公司与国内外主流芯片厂商开展软硬件协同技术研发，并与部分伙伴联合打造解决方案，推动在重点行业的深度落地，深化生态建设。同时基于自研的大数据和 AI 基础平台，公司发展了包含系统集成商、独立软件开发商、软件开发工程师、高等院校等一系列活跃参与者的“生态”闭环，推动业务长期健康发展。公司已完成和多个国产硬件平台的适配，还创新地支持在一个集群内允许多个不同的硬件架构（如 X86 架构和国产鲲鹏、飞腾、龙芯等架构）混合部署，能够更好地让用户实现逐步的国产化替代进程。此外，公司亦积极推动产学研融合，与高校及研究机构合作，打造良性的创新生态圈。
持续推进海外市场布局，标准化产品与云订阅模式降低海外客户采用门槛。公司持续推进国际化战略，重点拓展东南亚、中东等海外市场。公司计划通过深化渠道覆盖、加强本地化运营能力，并结合规模化直销与业务合作完善全球销售体系；同时，公司拟通过云订阅模式降低海外客户的初始采用门槛。公司软件产品标准化程度较高，可面向不同行业及地区部署，目前已在中国香港、新加坡及加拿大设立子公司，并已向新加坡及中东地区客户销售TDH、TKH及Sophon等产品。2026年3月25日，公司再次向港交所递交上市申请。根据H股发行上市申请资料，公司拟将部分募集资金用于产品及解决方案研发、重点市场销售渠道及团队建设等。
4.盈利预测与投资建议
我们预计公司2026—2028年分别实现营收5.48、7.89、11.34亿元，同比增长22%/44%/44%，毛利率分别为56%/60%/64%，随高毛利软件产品占比提升而稳步上行。
1）软件产品与技术服务：该业务公司的核心收入与利润来源，2025年收入3.62亿元（同比+27.46%），占比80.80%。该业务增长将主要受益于：1）GPU原生认知数据库作为全新产品线打开增量市场，相对开源CPU库性能提升70倍、金融量化回测加速5,881倍，已在WAIC 2026发布预览版；2）老客户复购产生的收入约占公司主营业务收入的 89.23%，同时AI Infra订单持续落地，为收入提供韧性。我们预计该业务2026—2028年收入增速分别为22%/50%/50%。毛利率方面，2025年该业务毛利率为63.32%（其中软件产品授权部分毛利率高达88.0%），随着软件授权及配套服务占比提升，我们预计2026—2028年毛利率分别为65.0%/67.0%/70.0%。
2）应用与解决方案：针对特定场景的定制开发服务，2025年收入0.70亿元（同比-4.11%），属低毛利业务。公司战略上主动控制该业务规模、聚焦高毛利软件产品，预计未来以稳健交付为主，我们预计该业务2026—2028年收入增速分别为25%/20%/10%。随着交付标准化与项目管理精细化，毛利率预计由2025年的13.75%逐步改善至2026—2028年的15.0%/18.0%/20.0%。
3）其他业务：主要是以软硬一体形式交付的数据库/大数据平台产品，2025年收入0.16亿元（同比+14.29%）。由于该业务硬件占比较高，我们预计维持相对稳健的增长节奏，2026—2028年收入增速均为15%。毛利率方面，2025年该业务毛利率为23.15%（受硬件占比上升影响，较2024年的37.70%明显下行），未来随硬件成本优化及交付标准化推进，毛利率有望回升至2026—2028年的35.0%。
1）销售费用率：2025年公司销售费用率为35.70%，较2024年的54.90%骤降19.2个百分点。根据公司年报，2025年费用率大幅优化的主因是强化考核激励、细化费用管控；2022年以来，标杆案例带动中腰部渗透、市场认知度提升、人员效率提高及上市品牌效应共振，销售费用率中枢已呈下行态势。展望未来，公司持续推进国际化战略，东南亚、中东等区域标杆项目落地将带动规模化获客；云订阅模式占比提升进一步降低边际获客成本，叠加销售人效持续改善，费用率有望加速下行。综合以上因素，我们预计2026—2028年销售费用率分别为33.0%/25.0%/20.0%。
2）管理费用率：2025年公司管理费用率为24.82%，较2024年的31.01%下降6.2个百分点，延续2022年管理团队基本搭建完成后的优化趋势。根据公司年报，2025年加强预算管控、严控非必要支出是费用率改善的主因。进入预测期后，营业收入虽保持22%—44%的高速增长，但公司同步推进港股上市、全球化运营体系搭建及海外子公司设立，中后台管理职能需相应扩容；考虑到规模效应与人效提升将被海外管理投入的刚性增长部分对冲，我们判断管理费用绝对值增长将显著放缓，因此我们预计2026—2028年管理费用率分别为22.0%/20.0%/18.0%。
3）研发费用率：2025年公司研发费用率为45.60%，较2024年的61.19%回落15.6个百分点。根据公司年报，2025年优化投入结构、加强项目管理是费用率下降的主因。公司围绕"AI+大数据基础软件"持续高强度投入，重点推进GPU原生认知数据库、多模型统一数据底座及AI Infra等核心产品研发；随着底层平台逐步成熟、产品组件复用度提升，以及商业化放量带来的营收基数快速扩张，研发费用的规模效应将显著释放。我们预计2026—2028年研发费用率分别为43.0%/31.0%/23.0%。
5.风险提示
1）市场竞争风险。相比国内大型云厂商和 ICT 厂商，公司在资金实力、品牌知名度等方面仍有一定差距，公司面临较为激烈的行业竞争。同时若未来免费或开源产品的技术快速迭代，应用范围更广，可能加剧市场竞争，导致公司出现商用产品销售量和价格下降的风险。
2）渠道销售的风险。公司采用直销与渠道销售相结合的模式，渠道销售主要为通过生态合作伙伴向终端客户销售产品。生态合作伙伴是公司的重要客户源，目前公司的生态合作伙伴数量较多，地域分布较为分散，也增加了公司与其合作或对其管理的难度。如果公司难以继续投入维持合作伙伴的关系或开拓新客户，可能导致公司渠道销售收入规模难以持续增长。
3）国产替代产品推行不达预期的风险。公司面临下游客户信息系统环境多样、国产大数据生态有待完善、人才短缺等障碍，同时国产厂商在数据管理软件领域起步相对较晚，产品在客户实操场景打磨及市场推广方面仍需要一定的时间，若国产替代产品推行速度不及预期，可能对公司拓展市场产生不利影响。
4）新产品商业化不及预期风险。公司持续推进GPU原生认知数据库等新产品研发及市场推广，其中GPU原生认知数据库于2026年7月发布预览版，目前仍处于产品验证及商业化推进阶段。新产品后续仍需经历客户测试、生态适配、采购及规模化部署等环节。若产品性能、客户接受度、生态适配或商业化进度不及预期，可能导致新品收入贡献低于预期，并对公司软件产品与技术服务业务收入增长及整体经营业绩产生不利影响。
5）盈利改善不及预期风险。公司目前仍处于亏损阶段，未来盈利改善依赖收入规模扩大、产品结构优化、毛利率提升以及费用率下降等因素。若下游需求恢复、新产品放量、毛利率改善或费用控制不及预期，公司亏损收窄速度及实现盈利的时点可能晚于预期。
计算机团队介绍
吕伟：执业证书：S0590525110033
国联民生证券计算机行业首席分析师，北京大学理学硕士，2021年加入民生研究院，2025年加入国联民生研究所
分析师承诺
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