深圳商报·读创客户端记者 朱峰 厦门优迅芯片股份有限公司（以下简称“优迅股份”）科创板IPO即将二次上会。上交所上市审核委员会10月9日公告，定于2025年10月15日召开会议，审议优迅股份首发事项。 此前，上交所上市审核委员会2025年第37次审议会议于2025年9月19日召开，审议结果为暂缓审议。 在9月19日上市委会议现场问询中，上市委要求优迅股份结合产品结构、议价能力、市场开拓、主要产品验证及在手订单等情况，说明公司是否存在毛利率持续下滑风险，以及经营业绩的可持续性。同时，上市委要求公司结合实控人持股比例不高、实际控制公司时间较短、公司报告期多次股权变动、历史上股东之间存在的分歧等情况，说明公司实控人的控制权是否稳定，是否存在上市后控制权变更风险。 优迅股份本次拟募集资金8.09亿元，用于下一代接入网及高速数据中心电芯片开发及产业化项目、车载电芯片研发及产业化项目和800G及以上光通信电芯片与硅光组件研发项目。 值得一提的是，在优迅股份招股书上会稿中，募资额较此前已有所缩水。在其招股书申报稿中，原拟募集资金8.89亿元，其中补充流动资金8000万元。新版招股书中补充流动资金项目已然消失，募资额也随之减少。 此前上交所也要求优迅股份结合报告期内持续分红等情况进一步说明补流规模的合理性和必要性。 优迅股份成立于2003年2月，主要从事光通信前端收发电芯片的研发、设计与销售。 2022年至2024年及2025年上半年（以下简称“报告期”），优迅股份分别实现营收3.39亿元、3.13亿元、4.11亿元、2.38亿元，净利润分别为8139.84万元、7208.35万元、7786.64万元、4695.88万元。其中，2023年优迅股份的营收和净利润均出现了下滑。 值得注意的是，优迅股份核心产品的单价均呈逐年下滑的趋势。2023年至2025年上半年，光通信收发合一芯片平均销售单价同比变动率分别为-3.93%、-2.43%、-7.97%，跨阻放大器芯片平均销售单价同比变动率分别为-32.76%、-11.12%、-7.14%，限幅放大器芯片平均销售单价同比变动率分别为-7.20%、-1.17%、-8.82%，激光驱动器芯片平均销售单价同比变动率分别为-2.37%、-18.98%、1.95%。 核心产品价格下降在一定程度上导致其毛利率连年走低，报告期内其毛利率分别为55.26%、49.14%、46.75%、43.48%。而在之前上交所审核问询中，毛利率问题就被监管重点关注。 值得玩味的是，尽管优迅股份毛利率一路走低，却始终远超同行均值。报告期内可比公司毛利率的平均值分别为43.41%、32.58%、35.45%、41.73%。 对此，上交所要求优迅股份结合行业需求变化趋势、同行业竞争格局和发行人竞争优势等因素及相关数据分析毛利率继续下滑的具体原因，发行人毛利率变化趋势与可比公司不一致的具体原因。 优迅芯片采用Fabless模式，晶圆与封测环节全部外包。报告期内，前五大供应商采购占比超过83%，稳定的供应链对公司至关重要。公司目前与境内外晶圆代工厂均有深度合作，一旦晶圆及封测产能紧张甚至断供、采购价格大幅上涨，会对公司生产经营产生不利影响。 公司经营性现金流2024年仅391万元，2025年上半年回升至9047万元，存货却维持高位，达1.43亿元，占流动资产25.65%。若主要产品价格出现大幅下滑或者销售不畅，而公司未能及时有效应对并做出相应调整，将可能使得存货可变现净值低于成本，对公司的经营业绩产生不利影响。 研发方面，优迅股份的研发费用率从2022年的21.14%降至2025年上半年的15.81%，而同期可比行业均值分别为21.74%、31.65%、31.45%和30.21%，其投入强度已远低于行业平均水平。 值得一提的是，本次发行后（不含超额配售选择权），实际控制人控制的表决权比例预计将稀释至20.35%。优迅股份在风险提示中表示，可能出现公司控制权被第三方收购或其他影响其履行公司决策权和控制权的不利情形，存在一定的控制权变更风险，从而对公司的业务发展、经营业绩及人员管理稳定产生不利影响。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多