Frost & Sullivan
上海天数智芯半导体股份有限公司（股票代码：9903.HK）于2026年1月8日成功登陆香港资本市场主板。公司是中国首家实现训练通用GPU芯片量产、首家实现推理通用GPU芯片量产，并且是首家采用先进7纳米工艺达成这一里程碑的芯片设计公司。弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan, 以下简称“沙利文”）为上海天数智芯半导体股份有限公司上市提供独家行业顾问服务，特此热烈祝贺其成功上市。
上海天数智芯半导体股份有限公司（以下简称“天数智芯”）于2026年1月8日成功上市，公司计划全球发售2,543.2万股股份，其中90%为国际配售、10%为香港公开发售。每股发行价为144.6港元，募集资金净额约为36.8亿港元。
在本次赴港上市过程中，沙利文公司主要承担以下任务：帮助发行人准确客观地认识其在目标市场中的定位，用客观的市场数据发掘、支撑和凸显发行人的竞争优势，配合发行人、投行以及其他中介完成招股书相关部分（如概览、竞争优势与战略、行业概览、业务等重要章节）的撰写，协助发行人完成与联交所和投资者的沟通，帮助投资者快速的理解市场生态和竞争格局，辅助发行人完成联交所关于行业方面的各种问题的反馈等。
沙利文一直是助力企业赴港上市的领导者。根据LiveReport大数据，2025年1-12月，以及过去36个月的统计期间，弗若斯特沙利文分别为83家（市占率72%），180家（市占率71%）港股IPO提供了上市行业顾问服务，按数量计排名第一，拥有丰富的行业经验沉淀以及与监管机构、交易所、投融资机构以及各相关机构的沟通经验。
PART/1
投资亮点
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天数智芯是中国通用GPU赛道商业化落地的先行者与领导者。
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天数智芯于2021年3月推出首款旗舰产品天垓Gen 1，并已成功实现三代架构量产，是国内少数具备持续产品迭代与软硬件集成能力的通用GPU公司。
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天数智芯已构建覆盖多行业的完整核心知识产权体系，产品于金融、医疗及运输等关键领域实现逾900次部署应用，为行业数字化转型提供稳健的算力支撑。
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天数智芯汇聚超480人顶尖研发团队，核心管理层深耕半导体行业逾20年，凭借深厚的软硬件集成能力筑就坚实技术护城河。
根据弗若斯特沙利文报告：
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天数智芯是中国首家实现训练通用GPU芯片量产、首家实现推理通用GPU芯片量产，并且是首家采用先进7纳米工艺达成这一里程碑的芯片设计公司。
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截至2025年6月30日，天数智芯通用GPU产品累计出货量已超过5.2万片，在国产通用GPU厂商中处于领先地位。
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按照2022年至2024年收入计算，年复合增长率为68.8%，展现出极强的增长动能。
PART/2
中国AI芯片市场概览
人工智能（AI）芯片作为支撑人工智能应用运行的核心算力基础设施，被认为将在中长期内深刻影响包括云计算、数据中心、自动驾驶、智能制造、金融科技及智慧医疗在内的多类应用场景。随着大语言模型、计算机视觉及多模态模型在训练和推理阶段对算力需求持续抬升，AI芯片已成为人工智能产业链中最关键的底层环节之一。其中，用于数据中心和云端训练的通用GPU，以及面向特定AI任务优化的ASIC芯片，被认为将占据AI芯片市场的主要份额，市场潜力最为显著。
根据沙利文资料，2024年中国AI芯片市场收入约为人民币2,175亿元，2022年至2024年的复合年增长率约为80.3%，。预计在大模型应用持续扩展及算力需求进一步释放的推动下，中国AI芯片市场规模将于2029年增长至约人民币8,981亿元，2025年至2029年的复合年增长率约为29.1%。中国已成为全球AI芯片需求增长最快、应用场景最为丰富的市场之一，在全球AI算力产业链中占据愈发重要的位置。
PART/3
中国通用GPU市场概览
在AI应用（尤其是大语言模型）快速普及、云计算基础设施持续扩张以及国内芯片厂商技术能力不断提升的推动下，中国通用GPU市场保持高速增长。2024年，中国通用GPU市场收入约为人民币1,546亿元，2022年至2024年的复合年增长率为70.1%。在需求持续释放的背景下，市场规模预计将于2029年增长至人民币7,153亿元，2025年至2029年的复合年增长率为29.5%。与此同时，国内通用GPU厂商收入增速显著快于海外竞争对手，中国通用GPU市场的国产化率持续提升。国产化率指国内通用GPU企业收入占中国通用GPU市场总收入的比例。2022年至2024年间，国产化率由2.0%提升至3.6%，并预计于2029年进一步上升至31.0%，国产替代进程明显加快。
PART/3
中国通用GPU市场的发展趋势和驱动因素
●AI模型的复杂性提高及广泛部署
AI技术（尤其是大型基础及垂类模型）的发展创造了庞大的算力需求。模型的复杂化需要大量资源进行训练，而广泛部署则推动了推理需求的增长，预计推理型通用GPU的增长速度将超过训练型。
●多样化的计算要求驱动通用GPU的广泛应用
从训练到推理的多样化AI负载需要灵活的解决方案。通用GPU凭借其并行计算能力、架构灵活性及成熟的软件生态，能高效处理各类任务，确立了其作为AI工作负载主流硬件加速卡的地位。
●集中式计算基础设施发展
模型参数的指数级增长使小规模集群不再使用。中国AI基础设施正转向超大规模通用GPU集群，以支持万亿参数模型训练，并针对大规模并行计算、高带宽及系统稳定性进行优化。
●边缘计算及推理需求的加速
AI的成熟与国产化需求推动边缘计算爆发，直接加速了对推理通用GPU的需求。预计推理型GPU增长将快于训练型，到2029年将占中国市场67%，为致力于国产替代的国内公司带来巨大机遇。
●国内通用GPU公司的技术进步
通过架构与工艺的持续突破，国内厂商正迅速提升技术并缩小与全球领先者的差距。在政策支持与市场竞争推动下，这些技术进步正驱动市场强劲增长并加速国产替代。
