截至2025年末，公司相关科目均不涉及财务性投资，具体情况如下：
　　（1）货币资金
　　截至2025年末，公司货币资金账面价值为622,554.47万元，包括银行存款及其他货币资金，其中其他货币资金主要为保函保证金等，不属于财务性投资。
　　（2）交易性金融资产
　　截至2025年末，公司交易性金融资产账面价值为0万元。
　　（3）其他应收款
　　截至2025年末，公司其他应收款账面价值为19,867.44万元，主要为单位往来（保证金）、代扣代缴社保公积金及员工往来（备用金）等，不属于财务性投资。
　　（4）其他流动资产
　　截至2025年末，公司其他流动资产账面价值为204,683.46万元，主要包括增值税留抵税额和一年以内的大额存单，其中一年以内的大额存单属于固定利率的低风险银行存款类金融产品，不属于收益波动大且风险较高的金融产品，不属于财务性投资。
　　（5）长期股权投资
　　截至2025年末，公司长期股权投资账面价值为896,663.49万元，具体构成情况如下表所示：
　　单位：万元
　　■
　　公司长期股权投资均属于围绕产业链上下游以获取技术、原料或渠道为目的的产业投资，以及设立或投资与主业相关的产业基金，符合公司主营业务及战略发展方向，不属于财务性投资。
　　（6）其他权益工具投资
　　截至2025年末，公司其他权益工具投资账面价值为9,993.51万元，系投资达州市云曙科技有限公司和蓝耘科技集团股份有限公司所致，前述公司均围绕公司主营业务展开，与公司主营业务具有相关性，不属于财务性投资。
　　（7）其他非流动资产
　　截至2025年末，公司其他非流动资产账面价值为839,468.72万元，主要为预付公司生产经营相关的长期资产款、委托开发支出项目、1年以上定期存款和1年以上的合同资产，其中1年以上定期存款为固定利率的低风险银行存款类金融产品，不属于收益波动大且风险较高的金融产品，不属于财务性投资。
　　综上所述，公司最近一期末不存在持有金额较大的财务性投资（包括类金融业务）的情形。
　　七、经营成果分析
　　（一）营业收入结构及趋势分析
　　1、营业收入构成
　　报告期内，公司营业收入构成及变动情况如下：
　　单位：万元；%
　　■
　　报告期内，公司主营业务收入分别为1,434,674.63万元、1,310,133.57万元和1,494,991.30万元，占营业收入的比例分别为99.96%、99.65%和99.91%，公司主营业务突出。
　　2024年度，公司实现主营业务收入1,310,133.57万元，同比下降8.68%。2024年公司全面梳理业务条线，基于发展战略主动优化业务结构，减少了竞争激烈且毛利偏低的整机项目投入，聚焦高附加值核心部件与计算解决方案，进而导致2024年主营业务收入较2023年出现小幅下降。
　　2025年度，公司实现主营业务收入1,494,991.30万元，同比增长14.11%，是公司持续推进业务结构优化升级，加速向“硬件+平台+服务+运营”一体化高附加值商业模式升级的结果。
　　2、主营业务收入产品构成及分析
　　报告期内，公司主营业务收入按产品构成情况如下：
　　单位：万元；%
　　■
　　报告期内，公司主营业务收入主要来自于IT设备销售，少部分收入来自于软件开发、系统集成及技术服务。
　　3、主营业务收入区域构成及分析
　　报告期内，公司主营业务收入分地区构成情况如下：
　　单位：万元；%
　　■
　　报告期内，公司的业务遍布国内各大片区，主要营业收入相对集中在北部大区及东部大区。
　　4、主营业务收入按销售模式分类
　　报告期内，公司主营业务收入按销售模式分类情况如下：
　　单位：万元；%
　　■
　　报告期内，公司销售模式以直销为主，直销收入占主营业务收入的比例分别为92.74%、93.05%和95.44%。公司选择以直销为主、经销为辅的销售模式，可迅速了解客户需求，同时通过经销迅速拓张市场份额，提高市场声誉。此外，公司可以根据客户性质，灵活地选择直销和经销的维护方式，更好地服务客户。
　　5、主营业务收入分客户类型构成
　　报告期内，公司主营业务收入分客户类型构成如下：
　　单位：万元；%
　　■
　　报告期内，公司主营业务收入主要来自于公共事业及企业两部分，其中公共事业主要指政府、科研、教育等公共服务领域的客户，而企业则涵盖金融、能源、制造、互联网等行业的企业用户。
　　6、营业收入季节性分析
　　报告期内，公司营业收入按季度分类情况如下：
　　单位：万元；%
　　■
　　公司所处行业的销售与结算具有季节性特征。一般而言，第四季度业务量及项目验收工作较多，收入呈现出较明显的季节性差异。公司所在行业以销定产的生产模式以及项目的实施和验收呈现出明显的季节性特征。
　　（二）营业成本构成及趋势分析
　　1、营业成本构成
　　报告期内，公司营业成本构成及变动情况如下：
　　单位：万元；%
　　■
　　报告期内，发行人主营业务成本分别为1,058,220.69万元、929,079.36万元和1,037,930.19万元，占营业成本的比例分别为99.99%、99.75%和99.92%，占比较高，与当期主营业务收入占营业收入的比例匹配。
　　2、主营业务成本构成分析
　　报告期内，发行人主营业务成本按产品分类情况如下：
　　单位：万元；%
　　■
　　报告期内，公司主营业务成本主要来自于IT设备。报告期各期，公司IT设备成本分别为998,355.76万元、850,547.56万元和908,870.35万元，占主营业务成本的比例分别为94.34%、91.55%和87.57%，与同期IT设备收入占主营业务收入的比例的变动趋势基本一致。
　　（三）毛利及毛利率分析
　　1、毛利构成及变动分析
　　报告期内，公司毛利整体情况如下：
　　单位：万元；%
　　■
　　报告期各期，公司主营业务毛利分别为376,453.94万元、381,054.21万元和457,061.11万元，占公司营业毛利的比例分别为99.88%、99.39%和99.87%，占毛利总额的比重均在99%以上，是公司的主要利润来源。其他业务毛利相对较低，对公司经营业绩不构成重大影响。
　　2、主营业务毛利产品构成分析
　　报告期内，发行人主营业务毛利按产品分类情况如下：
　　单位：万元；%
　　■
　　报告期内，公司毛利主要来源于IT设备及软件开发、系统集成及技术服务业务。2024年，公司IT设备业务收入有所下降，但成功通过优化产销管理，提升运营效率，实现降本增效的方式增加了产品毛利。2025年，公司主营业务毛利随主营业务收入增长而相应增长。
　　3、主营业务毛利率情况分析
　　报告期内，公司主营业务毛利率情况如下：
　　■
　　报告期各期，公司主营业务毛利率分别为26.24%、29.09%和30.57%，IT设备毛利率分别为21.88%、27.34%和27.31%，报告期内，公司通过持续优化产品结构、加强成本控制等措施，实现了盈利能力的提升。
　　2024年，公司主营业务毛利率提升2.85个百分点。2024年公司IT设备收入尽管有所下滑，但毛利率显著提升，2024年提升了5.46个百分点，主要原因是公司主动优化产品结构，减少竞争激烈且毛利偏低的项目投入，聚焦高附加值核心部件与计算解决方案。
　　2024年公司软件开发、系统集成及技术服务毛利率下降18.08个百分点，主要由于液冷散热解决方案项目占比变动所致，此项服务市场竞争较为激烈，毛利率较低，同时云服务产品收入有所下降，固定成本相对稳定导致毛利率下降。
　　2025年，公司主营业务毛利率提升1.48个百分点，其中IT设备毛利率同比基本持平，软件开发、系统集成及技术服务毛利率同比提升3.54个百分点，主要系相关高附加值业务的收入规模及占比提升，优化了软件开发、系统集成及技术服务业务的整体毛利率。同时，软件开发、系统集成及技术服务收入的增长，进一步推动了公司整体主营业务毛利率的提升。
　　（四）期间费用分析
　　报告期内，公司期间费用构成及占营业收入比例情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　报告期各期，公司期间费用合计分别为228,166.18万元、236,503.38万元和268,354.64万元，占营业收入的比例分别为15.90%、17.99%和17.93%。
　　1、销售费用
　　报告期内，公司销售费用构成情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　报告期各期，公司销售费用分别为75,133.21万元、77,295.98万元和70,274.02万元，占营业收入的比例分别为5.23%、5.88%和4.70%。其中，公司销售费用中的市场费用用于支持公司的市场拓展和品牌推广活动，包括广告与宣传、市场调研、销售团队建设等；技术服务费用主要用于提供技术支持和售后服务，以保障客户在使用公司产品时的体验，包括现场和远程技术支持、样品检测、产品维护与升级等。
　　2024年，公司销售费用有所提升，主要原因是人工费用有所增加。公司2024年为了把握重点行业国产化替代的市场需求，加强了销售团队建设，由于销售队伍的扩充和市场拓展投入的加大，整体销售费用仍呈上升趋势。
　　2025年，公司销售费用有所降低，主要原因是公司加强费用管控，人工费用、差旅交通运费、业务招待费等均有所下降。
　　报告期各期，公司与可比公司销售费用率情况如下：
　　■
　　报告期内，公司销售费用率高于可比公司平均水平，具体而言，公司销售费用率显著高于浪潮信息，与紫光股份较为接近，主要系各公司业务结构、客户结构、市场拓展策略及规模效应等因素不同导致。公司主营高性能计算机、AI算力基础设施及相关解决方案，产品定制化与技术服务属性较强，需配备专业销售及支持团队并持续投入市场拓展，因此销售费用率高于以标准化服务器批量销售为主、规模效应突出的浪潮信息。
　　2、管理费用
　　报告期内，公司管理费用构成情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　报告期内，公司管理费用分别为29,437.01万元、35,292.32万元和37,738.93万元，占营业收入的比例分别为2.05%、2.68%和2.52%。
　　2024年，公司管理费用增加主要为人员有关费用增加所致。2024年，公司管理费用中的人工费用同比增加4,891.40万元，随着公司整体业务发展及经营规模扩大，公司员工总人数有所增加，其中管理人员由2023年末的317人增加至2024年末的407人，增长较快，管理人员总薪酬随之增加。
　　报告期各期，公司与可比公司管理费用率情况如下：
　　■
　　报告期内，公司管理费用率高于同行业可比公司平均水平，主要系可比公司整体营业收入规模较大，2023年以来浪潮信息营业收入均在650亿元以上，紫光股份均在700亿元以上，而公司同期营业收入规模介于100-200亿元之间。相较于以标准化硬件制造为主的可比公司，公司尚未充分体现经营规模效应，使得单位营业收入对应的管理成本占比相对较高。未来随着公司业务规模持续扩大及管理效率不断优化，公司管理费用率将逐步向行业平均水平趋近。
　　3、研发费用
　　报告期内，公司研发费用构成情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　■
　　报告期内，公司研发费用分别为131,626.43万元、129,225.14万元和167,129.70万元，占营业收入的比例分别为9.17%、9.83%和11.17%。公司研发相关费用整体较为稳定，由于研发支出投入大、研发项目数量多、涉及范围广，不同研发项目的研发目标、研发所处阶段不同，其投入构成可能存在较大差异。
　　报告期各期，公司与可比公司研发费用率情况如下：
　　■
　　报告期内，公司研发费用率逐年增加并高于可比公司平均值，主要系公司聚焦高端计算、智能算力、液冷技术等核心领域，持续加大研发团队建设与技术攻关投入，围绕国产芯片适配、AI大模型优化、算力基础设施升级等关键方向推进技术创新及产品迭代，以构建深厚的技术壁垒与产品竞争力。
　　4、财务费用
　　报告期内，公司财务费用构成情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　报告期各期，公司的财务费用分别为-8,030.47万元、-5,310.06万元和-6,788.01万元，财务费用为负主要由于利息收入高于利息费用。2024年，由于银行存款利息收入下降，公司财务费用有所上升。
　　（五）其他主要项目分析
　　1、其他收益
　　报告期内，公司其他收益构成情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　报告期各期，公司其他收益分别为55,508.58万元、54,385.40万元和30,339.51万元，主要为政府补助，2025年度公司其他收益减少24,045.90万元，主要系公司子公司前期收到的部分政府补助已按规定用途摊销完成。
　　2、投资收益
　　报告期内，公司投资收益构成情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　报告期各期，公司投资收益分别为36,063.78万元、56,312.32万元和68,261.18万元，主要是权益法核算的长期股权投资产生的投资收益。
　　3、资产减值损失
　　报告期内，公司资产减值损失情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　报告期内，公司资产减值损失分别为8,566.82万元、13,691.62万元和14,750.82万元，主要为存货跌价损失及合同履约成本减值损失、长期股权投资减值损失和商誉减值损失，其中2024年长期股权投资减值损失较大主要是对广西中科曙光云计算有限公司计提减值损失6,748.18万元所致。
　　4、营业外收入
　　报告期各期，公司营业外收入分别为1,252.44万元、1,467.47万元和979.70万元，整体金额较低，对公司利润影响较小。
　　5、营业外支出
　　报告期各期，公司营业外支出分别为895.45万元、1,141.42万元和1,820.08万元，主要为非流动资产处置损失和对外捐赠，整体金额较低，对公司利润影响较小。
　　（六）非经常性损益分析
　　报告期内，发行人的非经常性损益项目及其金额如下：
　　单位：万元
　　■
　　报告期各期，公司非经常性损益分别为55,807.28万元、53,947.18万元和33,859.47万元，主要为计入当期损益的政府补助等。
　　八、现金流量分析
　　报告期内，公司现金流量情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　（一）经营活动产生的现金流量分析
　　报告期内，公司经营活动现金流量情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　报告期内，公司经营活动产生的现金流量净额分别为350,982.81万元、272,181.58万元和131,335.56万元。公司经营活动现金流入主要为销售商品、提供劳务收到的现金，流出主要为购买商品、接受劳务支付的现金，与实际业务的发生相符。
　　报告期内，公司经营活动产生的现金流量净额呈下降趋势，主要原因如下：一是受委托开发项目的开发进度和资金结算影响，各期经营活动现金流出相应增加；二是为优化资金配置、提升闲置资金收益，公司各期购置大额存单，相应形成现金流出。上述事项均为公司正常业务开展及资金管理行为，不涉及主营业务经营状况发生重大不利变化，对公司持续经营能力不存在实质性影响。
　　（二）投资活动产生的现金流量分析
　　报告期内，公司投资活动现金流量情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　报告期各期，公司投资活动产生的现金流量净额分别为-213,022.83万元、-132,028.82万元和-119,372.26万元。2024年公司投资活动现金流量净额较上年同期增加了80,994.01万元，主要系募投项目已于上年结项，本期支付的现金流量减少所致。
　　（三）筹资活动产生的现金流量分析
　　报告期内，公司投资活动现金流量情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　报告期各期，公司筹资活动产生的现金流量净额分别为-14,708.33万元、-225,739.67万元和-23,327.07万元。2024年公司筹资活动现金流量净额较2023年减少了211,031.35万元，主要系归还银行借款所致。2025年公司筹资活动现金流量净额较2024年增加了202,412.60万元，主要系本期新增借款大于本期归还借款。
　　九、资本性支出分析
　　（一）报告期内重大资本性支出
　　报告期内，公司购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金分别为216,698.08万元、85,964.00万元和91,723.89万元，公司的资本性支出主要围绕先进计算基础设施、人工智能算力平台及产业基地建设等核心业务方向展开。
　　（二）未来可预见的重大资本性支出计划及需要资金量
　　公司未来可预见的资本性支出项目主要为本次募集资金计划投资的项目，具体内容参见本募集说明书摘要“第五节本次募集资金运用”。
　　十、技术创新分析
　　（一）技术先进性及具体表现
　　公司自成立以来一直以技术创新发展为公司之根本，高度重视并大力投入技术研发工作，培养、组建了一支高素质的国际型研发队伍。公司已经掌握了大量高端计算机、存储、云计算、数据中心、算力服务、网络安全等领域的核心技术。
　　公司技术先进性及具体表现参见募集说明书“第四节发行人基本情况”之“十、公司的核心技术及研发情况”之“（三）公司核心技术及其先进性”。
　　（二）正在从事的研发项目及进展情况
　　公司正在从事的研发项目及进展情况参见募集说明书“第四节 发行人基本情况”之“十、公司的核心技术及研发情况”之“（五）公司在研项目情况”。
　　（三）保持持续技术创新的机制和安排
　　1、完善的研发流程与管理机制
　　公司已根据自身实际情况制定了以市场为导向的研发项目开展流程及管理制度。针对项目来源、项目立项、研发过程、验收及评审、知识产权申请、研发成果产业化等各个研发阶段，明确了各阶段的执行流程及研发部门及相关人员的职责，完善的研发流程与管理机制为公司内部研发活动的顺利开展、技术创新的持续推进提供了制度保障。
　　2、研发人员培养及激励机制
　　公司高度重视技术人才在企业发展中的作用，建立了一整套吸引人才、培养人才、激励人才的创新机制，在满足公司快速发展对人才需求的同时，提高了公司的技术创新水平。
　　公司为研发人员提供了完善的培训体系。除内部培训外，还支持研发人员攻读在职硕士和博士学位；资助研发人员参加发行人业务相关的各种国际会议；与国内外知名机构开展技术人员培养合作等。公司建立了促进研发技术人员能力提升的人力资源管理机制，从研发人员的切身利益出发，建立了一套包括技术管理、知识更新、职业规划在内的人力资源管理机制，在引进人才、培养人才的同时提高人才的使用效率。为鼓励研发技术人员科技创新，公司建立了一套灵活有效的分配、奖励和晋升机制，设立了员工股票激励计划，将对科研人员的激励力度与其科技成果产出相挂钩。
　　3、整合产业链一体化协同创新
　　作为国产算力基础设施的领军企业，公司始终致力于推动国产算力产业链上下游多主体协同，实现算力产业自主可控的目标。中科曙光将持续与上下游通过商业合作完善“芯片-服务器-液冷-算力服务”的全链条算力平台建设，整合产业链一体化协同创新。公司自成立以来，一直注重产业链生态合作，积极与高等院校、科研院所、上下游企业、用户建立多种形式的合作协作关系，加强与国际同行企业的交流与合作，有效地组织和运用全产业链资源为企业创新服务，推动产业技术的发展与创新。
　　十一、重大担保、仲裁、诉讼、其他或有事项和重大期后事项
　　（一）重大担保事项
　　截至本募集说明书摘要签署日，公司不存在重大对外担保事项。
　　（二）重大仲裁、诉讼事项
　　截至本募集说明书摘要签署日，公司不存在法院/仲裁机构已受理相关案件但尚未作出生效判决/裁定/当事人未达成调解或和解协议的重大诉讼、仲裁事项。
　　（三）其他或有事项
　　截至本募集说明书摘要签署日，公司或有事项如下：
　　1、已背书或贴现未到期的应收票据
　　截至2025年12月31日止，公司已背书或贴现未到期的应收票据金额为4,852.12万元。
　　2、未决诉讼仲裁形成的或有负债及其财务影响
　　公司于日常业务过程中会涉及一些与客户、供应商之间的纠纷、诉讼或索偿。截至2025年12月31日，案件均在审理过程中，尚无法可靠估计诉讼可能的结果和影响。
　　（四）重大期后事项
　　截至本募集说明书摘要签署日，公司不存在对财务状况和经营成果有重大影响的期后事项。
　　十二、本次发行的影响
　　（一）本次发行完成后，公司业务及资产的变动或整合计划
　　本次向不特定对象发行可转换公司债券的募集资金在扣除发行费用后，拟全部用于面向人工智能的先进算力集群系统项目、下一代高性能AI训推一体机项目和国产化先进存储系统项目。本次募投项目符合国家相关的产业政策以及未来公司整体战略发展方向，具有良好的市场发展前景和经济效益，有利于促进公司长期稳定可持续发展。随着本次发行可转债的完成及募集资金投资项目的实施，公司的核心竞争能力及抗风险能力将进一步增强，符合公司长远发展。
　　本次发行完成后，公司的主营业务保持不变，不涉及对公司现有资产的整合，不存在因本次发行而导致的业务与资产整合计划。
　　（二）本次发行完成后，上市公司控制权结构的变化情况
　　本次发行完成后，公司股权结构不会发生变更，债券持有人在转股期内是否转股或者转股数量、节奏尚不确定。因此，本次发行不会直接导致上市公司股权结构发生重大变化。
　　第五节本次募集资金运用
　　一、本次募集资金使用计划
　　本次向不特定对象发行可转债拟募集资金总额为人民币800,000.00万元，募集资金总额扣除发行费用后用于以下项目：
　　单位：万元
　　■
　　在本次发行可转债募集资金到位之前，公司将根据募集资金投资项目实施进度的实际情况通过自有或自筹资金先行投入，并在募集资金到位后按照相关法律、法规规定的程序予以置换。
　　项目投资总额高于本次募集资金净额部分由公司以自有资金或自筹方式解决。在上述募集资金投资项目的范围内，公司董事会或董事会授权人士可根据项目的进度、资金需求等实际情况，对相应募集资金投资项目的具体金额进行适当调整。
　　二、本次募集资金投资项目的具体情况
　　（一）面向人工智能的先进算力集群系统项目
　　1、项目概况
　　本项目拟投资350,000.00万元，拟使用本次向不特定对象发行可转债募集资金350,000.00万元。项目基于高性能计算体系架构、异构融合、软硬件紧耦合等技术基础，研发超节点硬件系统、高速互连系统、系统级基础软件栈、异构算力资源管理运营平台等关键技术，不仅有效提升先进算力集群系统整体性能，实现先进算力集群系统规模化推广，更着眼于长远算力发展需求，为后续算力技术迭代、场景深度拓展奠定坚实基础，打造可持续迭代、可灵活拓展的先进算力生态体系。
　　本项目将研发下一代先进算力超节点硬件系统，进一步提升超节点算力密度与计算效率、扩大卡间互连规模、支持更大系统规模弹性扩展，预留未来算力升级接口，适配后续更高性能芯片与硬件架构的迭代需求；研发下一代高速互连系统，解决算力大、通信强的瓶颈，高效支撑分布式训练、并行计算、海量数据交换等复杂场景，实现十万卡级别节点线性扩展能力，同时为百万卡级及以上集群扩展预留技术空间；屏蔽底层硬件差异，优化内存管理、IO、并行通信，提供支撑多种算力硬件通用、可兼容、可扩展的底层软件环境，适配未来新型算力硬件的接入需求，降低软硬件迭代成本；对CPU、GPU、NPU等多种算力硬件进行统一纳管，构建智能化、一体化算力调度体系，实现大模型训练、推理、科学计算、云服务等多任务下的智能调度与高效协同，同时前瞻性布局支持边缘算力、异构算力融合等新兴场景，推动算力资源的泛在化、智能化应用，助力数字经济高质量发展。
　　本项目由中科曙光实施。本项目建设期4年，投资构成如下：
　　单位：万元
　　■
　　2、项目实施的必要性
　　（1）先进算力集群系统建设是实现人工智能产业自主可控及高质量发展的必然选择
　　先进算力集群系统涵盖从芯片到整机集成、再到应用软件开发的完整产业链条，在大模型训练推理等任务中具有强大的计算能力、规模纵向和横向扩展性以及良好的生态兼容性，适合在科研、金融、互联网、工业等关键领域实现规模化国产化替代，有利于实现“技术突破一国产替代一市场繁荣”的正向循环，为人工智能产业高质量发展构筑坚实基础。
　　先进算力集群系统将芯片、算法、框架等软硬件关键环节整合，形成高效协同的解决方案，可以更好地满足国内AI应用场景的多样化需求，推进国产先进算力集群系统研发能有效降低对外部技术的依赖，提升产业链的自主可控能力，是实现人工智能产业自主可控及高质量发展的必然选择。
　　（2）项目构建的芯片、硬件、软件全面紧耦合是提升系统性能的重要途径
　　长期以来，我国应用于人工智能算力领域的国产软硬件产品在成熟度、兼容性、稳定性方面较国外先进产品存在一定差距，在基础软件平台、开放生态和行业标准方面存在较大提升空间。
　　先进算力集群系统将聚焦软硬件协同优化，突破缓存一致性、高带宽低延迟互连、动态可重构混合拓扑等关键技术，将实现较传统松耦合集成系统性能上的大幅提升。通过软硬结合的方式，自底层硬件系统向上构建完善的基础软件栈以及应用生态系统，使先进算力集群系统整体技术水平与国际主流产品对齐，破解我国当前面临的算力瓶颈问题。
　　（3）通过项目建设实现算力资源精准调度与管理，满足人工智能多样化的应用场景要求
　　当前，AI模型正经历从百万参数到万亿参数的指数级增长，算力需求的爆发式增长导致全球范围内出现严重的算力供给短缺和资源配置失衡问题。构建高效的算力资源协同调度供应能力，已成为解决算力碎片化、提升资源利用率、应对能源挑战和满足多样化场景需求的必然选择，对推动AI技术普惠化应用、促进绿色低碳发展具有战略意义。
　　本项目建设的异构算力资源管理运营平台通过构建支持异构资源管理和调度能力的平台底座，提供大规模资源调度、一体化算力服务、智能运维服务等核心资源管理与服务能力，为用户提供先进算力系统建成后的规模化运营服务，为人工智能的多样化场景提供高效保障。
　　3、项目实施的可行性
　　（1）人工智能算力的巨大需求为项目实施提供了广阔的市场空间
　　根据IDC数据，2024年全球人工智能算力的服务器市场规模约为1,251亿美元，2025年将增至1,587亿美元，2028年有望达到2,227亿美元。2024年我国人工智能算力市场规模约为190亿美元，2025年将达到259亿美元，同比增长36.32%，2028年将达到552亿美元，呈现强劲的增长趋势。
　　在全球及国内人工智能算力需求呈现持续快速增长的趋势下，先进算力集群系统作为软硬件深度协同、集成技术创新、具备更高性能和更优能效的关键算力基础设施，将具有更加广阔的市场空间。
　　（2）公司已在先进算力集群系统及服务领域形成丰富的技术积累
　　公司近年来成功研制一系列人工智能训练和推理服务器、高性能算力集群系统、一体化深度学习软硬件整体解决方案，其具备较强的计算能力和良好的兼容性、扩展性，被广泛应用于深度学习训练和推理场景。公司研发的人工智能软件以开源的生态为基础，针对人工智能处理器进行硬件适配和性能优化，逐步发展和建立了自有软件生态系统。公司已构建起覆盖服务器、存储、安全、云计算、大数据等领域的全产业链全自主技术产品服务体系，在多个领域实现国内领先，并达到国际先进水平。
　　公司研发的超节点scaleX640实现了单机柜640卡超高速总线互连，采用AI计算开放架构，全面兼容主流软件生态，支持多品牌加速卡混合部署，大幅降低开发者迁移适配门槛。公司以系统性创新，已攻克高速互连网络、存算传紧耦合设计、高密供电与散热、统一资源高效调度等关键技术难题，在先进算力集群系统及服务方面已形成丰富的技术积累，为本项目的实施奠定了坚实基础。
　　（3）公司在先进算力集群系统及服务方面具备生态资源优势
　　公司目前已经与国内主要产业龙头、行业关键客户等建立了战略合作关系，形成了以国产通用处理器、人工智能处理器为基础的国产算力生态系统，具备产业生态资源优势。
　　随着信息技术应用创新的不断推进，国内更多的龙头企业将开展基于先进算力集群系统及服务平台的生态建设和适配，在操作系统、数据库、中间件、云计算平台软件、人工智能技术框架和编程环境、核心应用等方面，进行研发、互相认证和持续优化，研制一批具有国际影响力的国产整机系统、基础软件和应用软件，在金融、电信、交通等国民经济关键领域基本实现国产化替代，形成基于先进算力集成系统及服务平台的完善的全国产软硬件生态链。
　　4、项目备案及审批相关情况
　　本项目拟在中科曙光已有场地实施，不涉及新增土地。截至本募集说明书摘要签署日，本项目已完成投资项目备案（备案号：津高新审投备﹝2026﹞125号）。本项目不属于需要办理环境影响评价审批手续的项目。
　　5、项目经济效益及主要计算过程
　　根据测算，本项目建成后，项目内部收益率为13.70%（所得税后），预计动态投资回收期（所得税后）为7.64年（含建设期4年）。
　　（1）营业收入预计
　　本项目营业收入的测算系以公司同类型产品平均销售单价为基础，结合市场及募投项目本身产品情况，并根据各年预计销量情况测算得出。项目建成后，经营期年均预计销售收入为568,660.00万元。
　　（2）营业成本及费用测算
　　本项目主营业务成本根据公司报告期内现有同类产品毛利率情况，同时结合募投项目具体产品类型情况综合预估，综合毛利率为30%。销售费用、管理费用参考公司历史费用率水平，分别按照营业收入的2%、4%测算。研发费用按照募投项目建设投入形成固定资产及无形资产（含研发支出资本化部分）的摊销金额测算。
　　（3）税金及附加
　　本项目硬件产品增值税税率13%、软件产品增值税税率6%；城建税及教育费附加（含地方教育费附加）各按实交流转税的7%和5%征收；实施主体所得税率15%。
　　6、本项目与公司现有业务或发展战略的关系
　　本项目是公司现有先进算力集群系统产品的升级。行业层面，超节点已成为应对大模型算力需求的核心架构。2025年，中科曙光发布的scaleX640超节点是全球首个单机柜级640卡超节点，它基于“AI计算开放架构”理念，通过算、存、网、电、冷的一体化紧耦合系统设计，实现了超高密度集成。在技术成熟度与开放度方面，超节点作为新兴产品，其复杂度远高于传统服务器，尤其是卡间互联技术多属单厂商封闭方案，开放度不足，尚未经过大规模商用场景的充分验证。其次，在成本与部署门槛方面，初代超节点产品因研发成本高、定制化强，导致价格高昂。同时，单机柜功耗将达兆瓦级别，对浸没式液冷技术的构成了更大挑战，且浸没式液冷与传统数据机房的配套耦合性高，改造成本较大，限制了快速普及。当前尽管硬件算力密度提升，但端到端的软硬协同优化能力不足，存在网络通信瓶颈、推理引擎性能不高、编译器优化能力不强等问题，制约了硬件性能的完全释放。
　　因此，本项目在初代超节点系统基础上，将围绕两大核心方向深化：一方面追求极致的硬件性能、密度与可扩展性，Scale-Up域规模需从当前的640卡向1024卡及更多卡迈进，以支持更大系统的弹性扩展，并为未来芯片与架构迭代预留升级接口。网络端口速率从400G向800G/1600G乃至更高速率演进，以突破“算力大、通信强”的核心瓶颈，持续提升带宽。另一方面是打造深度开放、智能协同的生态与成本优化体系，深度践行开放架构理念，不仅支持多品牌硬件，更通过屏蔽底层硬件差异的统一基础软件栈实现应用一次开发、跨芯部署，彻底打破生态竖井。针对推理、训练、科学计算等多任务场景进行深度优化，通过软硬件联合优化，在保证性能的前提下极致提升能效比。同时，前瞻性布局对边缘算力、异构算力融合等新兴场景的支持，推动算力资源泛在化应用，最终构建智能化的一体化算力调度体系，目标是将单卡TCO较现有方案降低30%以上，处理千亿参数模型时每Token能耗降低50%，让高性能推理算力得以普惠。
　　（二）下一代高性能AI训推一体机项目
　　1、项目概况
　　本项目拟投资250,000.00万元，拟使用本次向不特定对象发行可转债募集资金250,000.00万元。项目基于国产CPU、国产AI加速卡，提供高密度、高能效的AI算力，构建开箱即用、软硬协同的下一代高性能AI训推一体机；依托国产AI加速卡，通过统一计算框架实现CPU和AI加速卡的高效协同，并基于硬件平台、系统软件、训推引擎与工具链的深度整合，打造涵盖AI模型开发套件、全链路调试与性能优化工具、全生命周期运维监控在内的软硬一体解决方案。
　　项目建设内容可以分为四个主要模块：高性能AI训推一体机硬件研发、大模型一站式部署与管理平台、训推加速工具链、大模型一体机服务平台。通过硬件、模型、训推引擎、服务平台的深度耦合，将显著提升模型训练与推理性能，降低AI应用部署门槛与长期运营成本，支撑智能制造、智慧城市、智能交互等领域的规模化落地，推动人工智能技术深度融合实体经济，加速产业智能化转型升级。
　　本项目由中科曙光实施。本项目建设期3年，投资构成如下：
　　单位：万元
　　■
　　2、项目实施的必要性
　　（1）本项目是提升AI算力应用效率的重要抓手
　　AI训推一体机是集成了人工智能软硬件技术的专用设备。它将高性能计算硬件、优化的算法模型、配套软件及行业解决方案预先整合于单一系统中，核心优势在于开箱即用、软硬协同优化，用户无需复杂的环境配置即可部署AI应用。当前，我国AI算力受限于生态碎片化等问题，大量一体机是“计算平台+推理框架+预装模型”的简单打包，难以满足行业特定需求，客户需自行投入工程师进行复杂的二次开发和调优，技术门槛高，基于国产AI计算平台的大模型部署难以规模化落地。
　　AI训推一体机是打造智能计算体系的重要载体。本项目通过自主研发“芯片+算法+整机”全栈方案，可打通国产AI硬件与上层应用的协同链路，推动形成“芯片-整机-场景”的产业闭环，有助于提升AI算力应用效率。
　　（2）本项目是满足千行百业智能化转型的刚需
　　当前，AI大模型应用部署面临技术门槛高、成本不可控、周期漫长三大核心挑战。技术门槛上，要求部署大模型的企业需同时具备硬件选型、算法调优、系统集成等跨领域专业能力。硬件闲置、持续运维及人力投入显著推高总持有成本，许多企业因环境配置耗时过长或模型精度不足而被迫中止应用探索。传统方案从环境配置到模型训练需数月甚至更长时间，导致项目周期延长与资源浪费。
　　面对这些挑战，AI训推一体机通过软硬件协同优化与场景化定制，正成为破局关键。它以“开箱即用”的便捷性大幅缩短交付周期，通过模型压缩与弹性扩容技术平衡性能与成本，为金融风控、医疗诊断、智能制造等高敏感领域提供自主可控的即插即用方案，显著降低大模型部署门槛，有效化解数据安全与效率瓶颈，从而加速AI从“头部示范”向“普惠落地”渗透，满足千行百业智能化转型的刚需。
　　（3）本项目是构建竞争壁垒，抢占AI算力产业制高点的必然选择
　　当前，全球科技巨头已加速布局AI训推一体机市场。国内企业则主要以“通用服务器+GPU”模式参与竞争，尚未形成“场景深度适配+生态高度整合”的优势。本项目聚焦“垂直行业定制化”与“国产化生态融合”，通过三大差异化策略构建竞争壁垒：技术壁垒上，采用异构计算架构（CPU+GPGPU），较传统方案大幅度提升算力效率；生态壁垒上，联合芯片厂商、算法商、ISV（独立软件开发商），建立“硬件-算法-应用”认证体系，覆盖90%以上主流行业场景；成本壁垒上，通过模块化设计与规模化生产，显著降低单位算力成本。
　　我国正处在AI硬件场景落地“最后一公里”环节，本项目是构建竞争壁垒、抢占AI算力产业制高点的必然选择。
　　3、项目实施的可行性
　　（1）国产大模型的广泛部署对AI训推一体机具有明确且迫切的需求
　　金融、医疗、制造等核心行业对智能化转型有迫切需求，要求相关行业企业规模化部署垂直场景私域大模型，这直接催生了对AI训推一体机的海量需求。金融领域需实时处理海量交易数据以防范风险，医疗场景需快速分析影像与病历以提升诊断效率，智能制造则依赖实时设备监控与预测性维护以降低停机损失，这些刚需场景为AI训推一体机提供了明确的市场定位与广阔的应用空间。从商业化路径看，AI训推一体机通过“硬件+软件+服务”的一体化模式，可成功破解传统AI部署成本高、周期长、技术门槛高的难题，其即插即用的特性可大幅缩短交付周期，而模块化设计与标准化接口则能实现从实验室到生产环境的无缝衔接，使企业能够快速将AI技术转化为实际生产力。本项目产品具有明确且迫切的需求。
　　（2）公司具备全栈研发能力，支撑一体机研发技术可行
　　在AI训推一体机技术可行性层面，全栈研发能力已成为支撑产业落地的核心引擎。从底层架构到上层应用，公司已构建起覆盖芯片适配、硬件集成、算法优化及系统调优的全栈技术体系：在硬件层，通过国产AI加速芯片与异构计算架构，实现算力密度与能效比的双重突破，同时支持液冷、风冷等多形态散热方案；在软件层，基于深度学习框架与模型压缩技术，开发出轻量化、高兼容性的AI引擎，支持金融风控、医疗影像分析等场景的毫秒级响应；在系统层，通过模块化设计与标准化接口，实现硬件与软件的即插即用，部署周期较传统方案极大缩短。关键技术验证方面，公司已攻克多模态数据融合、实时推理优化等难题。这些技术突破与验证成果，不仅验证了AI训推一体机在复杂场景下的可靠性，更为其从实验室走向规模化商用提供了关键支撑。
　　（3）公司已制定应对策略，确保一体机研制风险可控性
　　在AI训推一体机的规模化商用进程中，风险可控性已成为保障技术落地与商业化的关键要素。针对技术迭代、供应链安全、数据合规等核心风险，公司已构建覆盖全生命周期的防控体系：在技术层面，通过模块化设计与标准化接口，实现硬件与软件的即插即用，有效降低跨平台兼容性风险，同时建立快速响应机制，应对AI框架或硬件架构的更新需求；在供应链层面，通过多元化供应商策略与国产化替代方案，降低供应链风险；在数据合规层面，严格遵循《数据安全法》等法规，通过本地化部署与加密传输技术，规避公有云数据泄露风险，同时建立数据审计与追踪机制，确保高敏感领域的合规性。
　　4、项目备案及审批相关情况
　　本项目拟在中科曙光已有场地实施，不涉及新增土地。截至本募集说明书摘要签署日，本项目已完成投资项目备案（备案号：津高新审投备﹝2026﹞124号）。本项目不属于需要办理环境影响评价审批手续的项目。
　　5、项目经济效益及主要计算过程
　　根据测算，本项目建成后，项目内部收益率为11.62%（所得税后），预计动态投资回收期（所得税后）为7.81年（含建设期3年）。
　　（1）营业收入预计
　　本项目营业收入的测算系以公司同类型产品平均销售单价为基础，结合市场及募投项目本身产品情况，并根据各年预计销量情况测算得出。项目建成后，经营期年均预计销售收入为327,590.83万元。
　　（2）营业成本及费用测算
　　本项目主营业务成本根据公司报告期内现有同类产品毛利率情况，同时结合募投项目具体产品类型情况综合预估，综合毛利率为29%。销售费用、管理费用参考公司历史费用率水平，按照营业收入的2%、4%测算。研发费用按照募投项目建设投入形成固定资产及无形资产的摊销金额、运营期研发费用预计持续发生额测算。
　　（3）税金及附加
　　本项目硬件产品增值税税率13%、软件产品增值税税率6%；城建税及教育费附加（含地方教育费附加）各按实交流转税的7%和5%征收；实施主体所得税率15%。
　　6、本项目与公司现有业务或发展战略的关系
　　本项目是公司在AI服务器业务领域的升级。目前，公司具备8卡标准的AI服务器产品，但和软件应用的集成度较低，采用硬件单独交付的形式为主。8卡、16卡一体机虽然形态已具备雏形，但尚无完整产品体系，部分产品依赖于进口AI加速卡，供应问题和售后问题无法完全保障，后续维保、定制开发、模型升级费用高昂。
　　本项目致力于提供适用于全场景的大模型训推一体机，产品形态涵盖8卡、16卡和桌面级液冷工作站，8卡和16卡亦可作为基础单元部署于机房或算力中心。同时，本产品搭配国产高性能处理器和AI加速卡，实现自主可控。本项目建设的大模型一体机包含大模型一站式部署与管理平台、训推加速工具链、大模型一体机服务平台，为软硬件高度集成产品，具备“开箱即用”的模型服务能力，模型资产统一管理更智能、启动速度大幅提升、部署门槛显著降低、评估与运维更精准高效，整体上大幅促进企业进行AI大模型部署。
　　（三）国产化先进存储系统项目
　　1、项目概况
　　本项目拟投资200,000.00万元，拟使用本次向不特定对象发行可转债募集资金200,000.00万元。本项目基于国产处理器芯片等核心部件，开展国产化先进存储系统研发。
　　在硬件设计上，本项目以国产CPU、IO控制器、网络控制器等核心部件为基础，研制国产化全闪存阵列，增加国产PCIe Switch对非国产器件的替代，进一步推进关键器件国产化；引入新一代CPU，降低整机功率，构建先进存储硬件系统。在软件设计上，本项目增加对SMB/NFS协议、AI私有协议的支持，升级超级隧道技术、高效索引管理技术，增加文件系统下的业务可靠性设计、持久数据可靠性设计、应用数据可靠性设计、缓存数据可靠性设计，研发新一代分布式存储与高速并行文件存储、智能存储与云原生存储等先进存储系统，构建自主可控、极致性能的国产化先进存储软件系统。
　　本项目由中科曙光实施。本项目建设期3年，投资构成如下：
　　单位：万元
　　■
　　2、项目实施的必要性
　　（1）本项目为人工智能所需要的核心底层存储能力提供支撑
　　存储系统是人工智能规模化发展的核心底层支撑。大模型训练、多模态数据处理、海量样本调试与实时推理均依赖高性能、低延时、高并发、高可靠的存储能力。存储性能是实现算力的利用率及模型的训练效率的关键因素，而算力对存储的可扩展性、吞吐能力、海量非结构化数据的处理也提出了更高的要求。
　　人工智能技术的发展，需要具有以下能力的高端存储系统：能够提供海量存储能力以支持大数据存储；能提供极致性能以达到超高带宽与超低访问延迟、应对推理运算中产生的高频数据读取；匹配GPU/TPU的芯片能力，减少算力闲置；支持灵活扩展，以应对数据激增情况下的平滑过渡，使人工智能发挥更大的能力。
　　本项目研发国产化先进存储系统，其具有高并发、低时延、高可靠的核心特质，和人工智能训练与推理业务对海量数据高速读写、极致低时延、高带宽的需求精准匹配，能够全方面释放计算芯片的算力，满足海量多模态数据的处理需求，为人工智能所需要的核心底层存储能力提供支撑。
　　（2）本项目是保障国家数据安全与信息安全的需求
　　近年来，国家对于数据安全工作的重视程度不断提升，数据安全领域监管力度不断加大。在政策导向和企业安全意识的双重作用下，数据安全业务的需求量高速增长，数据安全技术产业快速发展。
　　存储产业是数字经济发展的基石，对数据安全产生直接影响。实现存储关键技术的自主研发，实现数据基础设施的技术可控性和供应链安全才能从根本上保障数据安全。本项目基于国产的核心存储部件，研制国产化先进存储硬件及软件系统，实现数据基础设施的自主可控性，提升国家数据安全与信息安全的保障能力。
　　（3）本项目是实现产业链自主可控的需求
　　自主可控是国家信息化建设的关键环节，是保护信息安全的重要目标之一。作为数据载体的存储系统，实现关键核心存储部件、存储软件、操作系统的国产化，在当前国际竞争格局下对于产业链安全具有重大意义。
　　为了构筑更加稳定可靠的自主产业链，国内企业需要继续在产品自身创新、产品生态合作、标准制定等方方面面加大投入、持续积累，以实现真正的可持续发展。本项目基于国产的核心存储部件研制国产化的先进存储系统，从自主技术链、生态圈到产业链，从底层关键软硬件到顶层应用，提升我国在高端存储技术领域的核心实力，实现产业链自主可控的需求。
　　3、项目实施的可行性
　　（1）人工智能的快速发展为国产化高端存储产品带来巨大的市场需求
　　人工智能在AI训练、推理、数据留存全环节中，需要对海量的数据进行处理与分析，对存储的容量及处理能力提出更高的要求。人工智能的快速发展为国产化高端存储产品带来巨大的市场需求。
　　本项目研制的先进存储系统和人工智能训练与推理业务对海量数据高速读写、极致低时延、高带宽的需求精准匹配，能够全方面释放计算芯片的算力，满足海量多模态数据的处理需求，是人工智能所需要的关键底层设施，对应市场需求将随着人工智能的发展而持续快速增长。
　　（2）公司在存储领域积淀深厚，具备业内领先的技术实力
　　公司自设立以来持续致力于存储技术的自主研发工作，是国内首批分布式存储自研厂商，经过多年的发展，已构建起了国内一流的专业分布式存储的研发团队，积累了数百项技术发明专利。公司不断突破技术限制，在数据管理、数据保护、存储协议等方面积累了诸多经验，全闪产品在千万级IOPS（每秒读写操作次数）、TB级带宽、亚毫秒级时延实现了业内领先的性能，多次刷新行业纪录，展现出领先的超强业务并发处理能力。公司在存储领域深厚的技术积淀及行业领先的技术实力为本项目的研发奠定了坚实的基础。
　　（3）公司在国产化解决方案领域具备充足的能力
　　公司多年来一直致力于在自主创新领域发展，构建了从底层芯片、硬件、软件到系统解决方案的国产化全链条业务布局。公司产品的客户群体遍及政府机关、企业、电力，教育、医疗、科研机构等诸多行业，对计算、存储的国产自主可控有广泛需求。公司已开始构建基于国产关键部件的产业生态平台，并吸纳解决方案提供商加入平台生态，以平台生态合作带动国产通用行业解决方案规模化，实现全国产生态产业规模化发展。
　　近年来，存储领域相关软件、操作系统及硬件平台的国产化程度逐渐提升，国产处理器、网卡、SSD、内存等核心部件不断投入市场，为存储系统的完全自主可控提供了良好的发展空间。公司在国产化解决方案领域具备充足的能力，有利于本项目建设的实施。
　　4、项目备案及审批相关情况
　　本项目拟在中科曙光已有场地实施，不涉及新增土地。截至本募集说明书摘要签署日，本项目已完成投资项目备案（备案号：津高新审投备﹝2026﹞126号）。本项目不属于需要办理环境影响评价审批手续的项目。
　　5、项目经济效益及主要计算过程
　　根据测算，本项目建成后，项目内部收益率为13.27%（所得税后），预计动态投资回收期（所得税后）为7.58年（含建设期3年）。
　　（1）营业收入预计
　　本项目营业收入的测算系以公司同类型产品平均销售单价为基础，结合市场及募投项目本身产品情况，并根据各年预计销量情况测算得出。项目建成后，经营期年均预计销售收入为242,500.00万元。
　　（2）营业成本及费用测算
　　本项目主营业务成本根据公司报告期内现有同类产品毛利率情况，同时结合募投项目具体产品类型情况综合预估，综合毛利率为33%。销售费用、管理费用参考公司历史费用率水平，按照营业收入的2%、4%测算。研发费用按照募投项目建设投入形成固定资产及无形资产（含研发支出资本化部分）的摊销金额测算。
　　（3）税金及附加
　　本项目硬件产品增值税税率13%、软件产品增值税税率6%；城建税及教育费附加（含地方教育费附加）各按实交流转税的7%和5%征收；实施主体所得税率15%。
　　6、本项目与公司现有业务或发展战略的关系
　　本项目为公司现有存储产品的升级。公司在存储产品领域具有长期的产品及技术积累。报告期内，公司分布式存储产品、云存储产品、盘阵系列存储产品不断发展，并成功推出了FlashNexus集中式全闪存产品。
　　本项目重点基于FlashNexus集中式全闪存产品进行升级。针对部分产品使用国外芯片、拓展度受限的情况，将硬件改版更换PCIe Switch芯片为国产，并调整PCIe拓扑，提升双控制器最大可支持的数据盘数，硬盘扩展框可支持级联，降低整机扩容成本。在国产化全闪存阵列及国产化先进存储软件系统升级的基础上，进一步构建新一代分布式存储及高速并行文件存储、适配AI生态的智能存储与云原生存储，进一步增强公司在国产化先进存储产品领域的核心竞争力。
　　三、本次募集资金用于扩大既有业务的相关说明
　　（一）既有业务的发展情况
　　中科曙光主要从事高端计算机、存储、安全、数据中心产品的研发及制造，同时大力发展数字基础设施建设、智能计算等业务。中科曙光主要业务及产品主要包括IT设备和软件开发、系统集成及技术服务。其中，IT设备主要包括高端计算机、存储产品和网络安全产品；软件开发、系统集成及技术服务主要包括云计算服务、数据中心和计算服务。
　　具体详见募集说明书“第四节发行人基本情况”之“九、公司主营业务具体情况”。
　　（二）扩大业务规模的必要性
　　当前，人工智能产业发展日新月异，智能算力需求持续攀升。2025年8月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确“智能算力统筹”是“人工智能+”行动未来需要强化的基础支撑能力之一。近年来，公司在智能算力体系创新层面逐步实现了突破，形成了硬件、网络、散热、软件、生态等领域的技术积累，支撑从通用计算到大规模AI算力的全栈能力。公司需要通过本次募投项目的实施，扩大智能算力相关产品的业务规模，把握人工智能产业发展的最新趋势，进一步打造智能算力技术体系护城河。
　　具体详见本节“二、本次募集资金投资项目的具体情况”之各项目实施的必要性。
　　（三）募投项目产品销售的可实现性
　　根据IDC数据，2024年全球人工智能算力的服务器市场规模约为1,251亿美元，2025年将增至1,587亿美元，2028年有望达到2,227亿美元。2024年我国人工智能算力市场规模约为190亿美元，2025年将达到259亿美元，同比增长36.32%，2028年将达到552亿美元，呈现强劲的增长趋势。人工智能算力庞大的市场规模和强劲的增长趋势为本次募投项目产品销售提供了广阔的市场基础。
　　公司在高端计算、存储、安全、数据中心等领域拥有深厚的技术沉淀和领先的计算优势，拥有完整的IT基础架构产品线；同时公司积极布局云计算、大数据、智能计算的技术研发和产品服务，打造完备计算产业生态，已经形成一套成熟的核心竞争力体系。长期以来，公司以客户为中心，根据各行业客户需求的不同，提供完整、高效的解决方案，形成了较强的客户资源及品牌影响力，为本次募投项目产品的销售提供了有力的保障。
　　（四）募投项目研发内容与主营业务的相关性
　　算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力。算力基础设施是新型基础设施的重要组成部分，对于助推产业转型升级、赋能科技创新进步具有重要意义。公司作为国内高端计算领域和算力基础设施解决方案领域的领军企业，在人工智能对算力建设提出更高要求的时代背景下，通过本次募投项目在算力集群系统、AI训推一体机、存储系统产品方面加大研发投入，加速推进我国算力基础设施产业国产化进程，实现高水平科技自立自强，构筑算力国产化护城河。本次募投项目的实施是公司聚焦主业、持续创新的重要抓手。
　　本次募集资金拟投向面向人工智能的先进算力集群系统项目、下一代高性能AI训推一体机项目、国产化先进存储系统项目。本次募投项目均为公司响应国家战略部署，面向人工智能的最新发展趋势，对现有产品进行研发升级并实现产业化。具体来看，本次募投项目与公司现有业务之间的区别和联系如下：
　　1、面向人工智能的先进算力集群系统项目
　　■
　　2、下一代高性能AI训推一体机项目
　　■
　　3、国产化先进存储系统项目
　　■
　　综上，面向人工智能的先进算力集群系统项目、下一代高性能AI训推一体机项目、国产化先进存储系统项目分别为公司现有算力集群系统产品、AI服务器产品、全闪存存储产品的研发升级，不属于开拓新产品、新业务。
　　四、本次募集资金用于研发投入的情况
　　（一）募集资金用于研发投入的基本情况
　　本次募集资金拟投向面向人工智能的先进算力集群系统项目、下一代高性能AI训推一体机项目、国产化先进存储系统项目。该等募投项目均为公司面向人工智能的最新发展趋势，对现有产品进行研发升级，并对下一代产品进行产业化推广。本次募集资金将大量用于研发投入，研发投入主要包括设备购置、软件购置、技术开发费（研发人员投入）、产品开发专项费（研发材料投入、测试加工及委外服务等）。
　　本次募投项目均经过前期充分论证，具有良好的技术基础及市场储备，项目实施的可行性详见本节“二、本次募集资金投资项目的具体情况”之各项目实施的可行性。
　　（二）研发投入资本化的情况
　　根据公司一贯的会计政策及募投项目所处的具体研发阶段，本次募投项目中，面向人工智能的先进算力集群系统项目、国产化先进存储系统项目的研发支出为资本化支出，下一代高性能AI训推一体机项目的研发支出为费用化支出。
　　本次募集资金的投资构成及资本化、费用化支出情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　公司本次募投项目中，各项目研发投入具体金额如下：
　　单位：万元
　　■
　　根据《企业会计准则第6号一一无形资产》的相关规定，公司内部研发项目的支出同时满足下列条件予以资本化：（1）完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性；（2）具有完成该无形资产并使用或出售的意图；（3）无形资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形资产自身存在市场，无形资产将在内部使用的，应当证明其有用性；（4）有足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成该无形资产的开发，并有能力使用或出售该无形资产；（5）归属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量。
　　公司根据《企业会计准则》《企业内部控制基本规范》的要求制定了《研发项目资本化论证管理细则》，对公司研发项目是否符合资本化条件的判断标准进行了进一步明确如下：
　　■
　　报告期内公司的研发项目及本次募投项目涉及的研发项目均遵循《企业会计准则》及公司研发内控制度规范进行资本化的判断，会计处理具有一致性。
　　结合公司实际情况，公司本次募投项目的具体资本化依据与会计准则逐项对照情况如下：
　　1、面向人工智能的先进算力集群系统项目
　　■
　　根据上述分析，面向人工智能的先进算力集群系统项目符合开发阶段支出资本化的条件，本项目的资本化研发投入符合企业会计准则及公司内部控制的要求。
　　2、下一代高性能AI训推一体机项目
　　■
　　根据上述分析，下一代高性能AI训推一体机项目尚不完全满足关于开发阶段支出资本化的条件，本项目的研发支出进行费用化处理，符合企业会计准则及公司内部控制的要求。
　　3、国产化先进存储系统项目
　　■
　　根据上述分析，国产化先进存储系统项目符合开发阶段支出资本化的条件，本项目的资本化研发投入符合企业会计准则及公司内部控制的要求。
　　综上所述，公司本次募投项目的研发投入资本化符合企业会计准则的要求，具有合理性、一致性。
　　（三）研发成果预计转化情况
　　本次募投项目所研发的产品、技术具有明确的商业化应用场景和客户需求，研发形成的产品经测试、验证后即可投入产业化生产、实现销售收入。公司预计本次募投项目研发成果能够实现收入转化。经测算，本次募投项目具有良好的经济效益。本次募投项目建设预计形成的研发成果还包括发明专利等各类知识产权，公司将依法申请知识产权登记保护。
　　（四）募投项目研发的不确定性风险
　　本次募投项目的研发主要为在人工智能爆发式增长的背景下，面向人工智能特别是大模型计算对于先进算力、先进存力的需求而进行的产品升级研发。本次募投项目所研发的大规模算力集群系统、AI训推一体机、先进存储系统相比于传统的计算和存储设备更为复杂、技术难度更高、研发投入更大。另一方面，人工智能发展日新月异，大模型训练参数呈指数级增长，相关产品下游应用需求、技术路线也处于动态变化发展当中，对本次项目研发提出了更高的要求与挑战。本次募投项目尽管已经过前期充分论证、积累了相应的产品基础、技术基础，但研发过程中仍存在不确定性风险。
　　五、公司符合《适用指引第6号》第二条至第五条规定的标准，本次募集资金用于补充流动资金和偿还债务比例超过30%具有合理性
　　（一）关于轻资产、高研发投入的认定标准
　　针对主板上市公司的轻资产、高研发投入认定标准，《适用指引第6号》的具体规定如下：
　　■
　　（二）发行人具体情况
　　1、发行人具有轻资产特点
　　根据《适用指引第6号》第三条的规定，“上市公司最近一年末固定资产、在建工程、土地使用权、使用权资产、长期待摊费用以及其他通过资本性支出形成的实物资产合计占总资产比重不高于20%的，可以认定为具有轻资产特点”。
　　截至2025年末，公司关于《适用指引第6号》第三条轻资产认定标准的主要科目符合情况如下：
　　单位：万元
　　■
　　因此，截至2025年末，公司固定资产、在建工程、土地使用权、使用权资产、长期待摊费用以及其他通过资本性支出形成的实物资产合计占总资产比重为11.85%，低于20%，符合《适用指引第6号》第三条关于轻资产认定标准。
　　2、发行人具有高研发投入特点
　　根据《适用指引第6号》第四条的规定，主板上市公司符合下列指标之一的，可以认定为具有高研发投入特点：（一）最近三年平均研发投入占营业收入比例不低于15%；（二）最近三年累计研发投入不低于3亿元且最近三年平均研发投入占营业收入比例不低于5%。
　　报告期内，公司研发投入计算口径为各期费用化和资本化的研发支出（扣除资本化部分在报告期各期的摊销金额）。2023年度至2025年度，公司研发投入占营业收入比重情况如下表所示：
　　单位：万元
　　■
　　2023年度至2025年度，公司最近三年平均研发投入占营业收入比例为12.56%，最近三年累计研发投入总额为533,426.26万元，超过3亿元且最近三年平均研发投入占营业收入比例不低于5%。
　　综上，发行人符合《适用指引第6号》第四条之第（一）款规定的认定标准。
　　（三）本次募集资金用于补充流动资金和偿还债务比例超过30%的合理性
　　1、本次募集资金的投资构成及非资本性支出比例
　　本次募集资金的投资构成如下：
　　单位：万元
　　■
　　本次募集资金中，视同补充流动资金和偿还债务（简称“非资本性支出”）的金额为269,000.00万元，占比为33.63%，略超过30%。
　　2、本次募集资金非资本性支出超过30%的原因
　　本次募集资金投向面向人工智能的先进算力集群系统项目、下一代高性能AI训推一体机项目、国产化先进存储系统项目，分别为公司现有算力集群系统产品、AI服务器产品、全闪存存储产品的研发升级。根据行业和公司研发工作的特点，募投项目资金投入以研发投入为主，主要包括技术开发费（研发人员薪酬）与产品开发专项投入（研发材料及测试加工外协费等）。
　　本次募集资金非资本性支出主要包括两部分：
　　（1）预备费、铺底流动资金等非研发费用类支出。其中，各项目预备费按照项目总投资金额的3%测算。根据项目投产首年预计收入及各项周转率水平计算流动资产、流动负债金额，从而得出项目投产所需流动资金金额。项目铺底流动资金按照不超过项目投产首年流动资金需求金额、且不超过项目总投资金额的10%测算。相关支出具有必要性，测算具有合理性。该等与项目建设相关的非研发类费用支出合计99,000.00万元，占本次募集资金总额的12.38%.
　　（2）费用化的研发支出。面向人工智能的先进算力集群系统项目、国产化先进存储系统项目的研发支出符合资本化的条件，属于资本化支出。下一代高性能AI训推一体机项目的研发支出不符合资本化的条件，属于费用化支出。本次募集资金支出中费用化研发支出合计金额170,000.00万元，占本次募集资金总额的21.25%。
　　综上，本次募投项目中必要的预备费、铺底流动资金、不符合资本化条件的研发费用合计金额占比为33.63%，略超过募集资金总额的30%。
　　3、各募投项目研发支出资本化处理方式不同的原因
　　本次募投项目均为公司现有产品的研发升级及产业化，在报告期内均已进行大量费用化研发投入，充分论证了研发项目的可行性。截至本次3个募投项目完成立项，其所处的研发阶段有所不同，其中，面向人工智能的先进算力集群系统项目、国产化先进存储系统项目已进入开发阶段，下一代高性能AI训推一体机项目处于研究阶段。具体详见本节“四、本次募集资金用于研发投入的情况”之“（二）研发投入资本化的情况”。
　　4、本次募集资金中非资本性支出中超过30%的部分均用于主营业务相关的研发投入
　　本次募集资金的非资本性支出中，9.90亿元不属于研发投入，占募集资金总金额的比例为12.38%；17.00亿元属于费用化的研发投入，占募集资金总金额的比例为21.25%。
　　占本次募集资金33.63%的非资本性支出中，21.25%均用于募投项目下一代高性能AI训推一体机项目的研发投入，相关研发投入金额的测算具有合理性。本项目研发建设是对公司现有AI服务器产品的研发升级，与公司主营业务具有较强的协同性，具体详见本节“三、本次募集资金用于扩大既有业务的相关说明”之“（四）募投项目研发内容与主营业务的相关性”。
　　因此，本次募集资金中，非资本性支出中超过30%的部分均用于主营业务相关的研发投入，符合《证券期货法律适用意见第18号》第五条中关于募集资金用于补流还贷超过30%的部分主要投向主业的理解与适用。发行人符合《适用指引第6号》第二条至第五条规定的标准第二条至第五条关于主板上市公司轻资产、高研发投入的认定标准，本次募集资金视同补充流动资金和偿还债务比例为33.63%，超过30%，具有合理性。
　　六、本次发行对公司的影响分析
　　（一）对公司经营管理的影响
　　本次向不特定对象发行可转债的募集资金在扣除发行费用后，拟全部用于面向人工智能的先进算力集群系统项目、下一代高性能AI训推一体机项目、国产化先进存储系统项目。本次募投项目符合国家相关的产业政策以及未来公司整体战略发展方向，具有良好的市场发展前景和经济效益，有利于促进公司长期稳定可持续发展。随着本次发行可转债的完成及募集资金投资项目的实施，公司的核心竞争能力及抗风险能力将进一步增强，符合公司长远发展。
　　（二）对公司财务状况的影响
　　本次发行将进一步扩大公司的资产规模和负债规模，资产负债率将增加。如本次发行的可转债逐渐转股，公司的资产负债率将逐步降低，净资产提高，财务结构进一步优化，抗风险能力将得到提升。
　　新建项目产生效益需要一定的过程和时间，若本次发行的可转债转股较快，募投项目效益尚未完全实现，则可能出现每股收益等财务指标在短期内小幅下滑的情况。但是，随着本次募集资金投资项目的有序开展，公司的发展战略将得以有效实施，公司未来的盈利能力、经营业绩将会得到提升。
　　第六节备查文件
　　一、备查文件内容
　　（一）发行人最近三年的财务报告及审计报告；
　　（二）保荐人出具的发行保荐书、发行保荐工作报告和尽职调查报告；
　　（三）法律意见书和律师工作报告；
　　（四）资信评级报告；
　　（五）其他与本次发行有关的重要文件。
　　二、备查文件查询时间及地点
　　投资者可在发行期间每周一至周五上午九点至十一点、下午三点至五点，于下列地点查阅上述文件：
　　（一）发行人：曙光信息产业股份有限公司
　　办公地址：北京市海淀区东北旺西路8号院36号楼
　　联系人：孔龙凤
　　电话：010-56308016
　　传真：010-56308016
　　（二）保荐人（主承销商）：中信证券股份有限公司
　　办公地址：深圳市福田区中心三路8号
　　联系人：王嘉宇、熊冬
　　电话：010-60836030
　　投资者亦可在公司的指定信息披露网站（www.sse.com.cn）查阅募集说明书全文。
　　
　　曙光信息产业股份有限公司
　　2026年7月13日