热搜榜
发布2026年第三季度报告称，公司前三季度实现营业收入约9.22亿元，同比增长1.25%；归属于上市公司股东的净利润约45.24万元，同比增长100.98%；扣除非经常性损益后的净利润亏损约1490.90万元，同比下降57.66%；经营活动产生的现金流量净额约8762.17万元，同比增长20.13%；基本每股收益0.0007元；加权平均净资产收益率0.74%。
分季度看，第三季度公司实现营业收入约2.69亿元，同比下降0.22%；归属于上市公司股东的净利润亏损约1222.23万元，同比增减幅度为23.60%；扣除非经常性损益后的净利润亏损约823.43万元，同比增减幅度为36.48%；基本每股收益-0.0180元。
截至报告期末，公司总资产约23.13亿元，较上年度末下降2.73%；归属于上市公司股东的所有者权益约6317.86万元，较上年度末增长5.41%。
披露2026年第三季度报告。报告显示，受传统抗生素中间体产品市场供需阶段性变化影响，公司短期业绩出现一定波动，但
业绩层面，公司前三季度实现营业收入28.83亿元，归属于上市公司股东的净利润3.32亿元，归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润3.25亿元。其中，第三季度单季实现营业收入7.85亿元，归属于上市公司股东的净利润5492.46万元。
报告显示，短期业绩波动主要系硫氰酸红霉素需求阶段性下滑、青霉素产品价格低位运行等市场供需变化所致。从行业及公司经营层面看，当前抗生素中间体核心产品价格已处于近五年低位，行业产能出清持续推进，叠加环保政策壁垒不断抬高，中小产能逐步退出，行业竞争格局正持续优化，底部修复信号已有所显现。
在传统业务筑底的同时，公司“生物发酵”与“学”双轮驱动战略的新增长引擎加快提速。作为学业务产业化载体，公司全资子公司疆宁生物负责的合成生物学生产基地2026年上半年实现营业收入7175.99万元，同比增长221.38%；2025年该基地全年收入为7826.16万元。目前，基地一期项目已建成并逐步迈向满产，红没药醇、5-羟基色氨酸、麦角硫因、角鲨烷、肌醇、植物鞘氨醇、PHA等多款高附加值产品已实现规模化量产与商业化销售，覆盖化妆品原料、保健品原料、生物可降解材料等赛道，公司已成为业内为数不多完成合成生物学“选品—研发— 大生产”全产业链布局的企业。
技术层面，公司持续加大研发投入，在高通量筛选、AI赋能发酵优化、放线菌和链霉菌分子改造工具完善、C1/C2原料利用等领域取得进展，并与上海金珵科技达成战略合作，将AI技术融入发酵产业与合成生物学研发。公司于 2025年12月入选工业和信息化部生物制造中试能力（第一批）建设平台名单，为其合成生物学业务提供国家级平台支撑。
传统主业方面，公司作为国内抗生素中间体领域规模领先、产品类型齐全的龙头企业，依托新疆伊犁资源禀赋构筑成本护城河——当地工业用电价格低廉、玉米蛋白含量较高且气候适宜发酵，煤炭、电力、玉米、水、黄豆等要素约占公司成本要素的60%，支撑公司在行业周期底部保持经营韧性。公司硫氰酸红霉素已获得农业农村部颁发的《兽药生产许可证》和《兽药GMP证书》，进一步拓宽产品市场空间。
财务层面，公司前三季度经营活动产生的现金流量净额达8.23亿元，同比增长44.18%，充足现金流为战略投入提供了坚实支撑，也为合成生物学等新业务的持续投入奠定基础。
表示，尽管短期行业周期波动与新业务培育期投入对短期利润造成一定影响，但公司始终保持战略定力，传统业务已显现触底复苏的积极信号，合成生物学业务的增长正在为公司打造新的第二增长曲线。未来，公司将继续推进双轮驱动战略，加速合成生物学产品产能释放与市场开拓，以长期高质量发展回馈投资者。（王嘉宁）
发布2026年第三季度报告称，公司前三季度实现营业收入约371.21亿元，同比增长19.63%；归属于上市公司股东的净利润约76.85亿元，同比增长43.57%；经营活动产生的现金流量净额约137.31亿元，同比增长31.98%；基本每股收益2.55元；加权平均净资产收益率15.33%，较上年同期提高3.17个百分点。
其中第三季度实现营业收入约131.98亿元，同比增长19.04%；归属于上市公司股东的净利润约23.92亿元，同比增长32.63%；基本每股收益0.77元。
报告期末，公司总资产约861.46亿元，较上年度末增长5.88%；归属于上市公司股东的所有者权益约552.02亿元，增长17.01%。公司称，报告期内通过发行股份及支付现金方式购买国家电投集团内蒙古白音华煤电有限公司100%股权并募集配套资金，非公开发行约1.73亿股，上市时间为2026年7月17日，截至2026年9月30日总股本增加至约31.26亿股。上述主要会计数据已因同一控制下企业合并追溯调整。
发布2026年第三季度报告称，公司第三季度实现营业收入约3.96亿元，同比增长38.80%；利润总额约8591万元，同比下降4.58%；归属于上市公司股东的净利润约9883万元，同比增长1.51%。
前三季度，公司实现营业收入约11.30亿元，同比增长40.94%；归母净利润约2.70亿元，同比增长11.13%；扣非净利润约2.45亿元，同比增长14.88%；基本每股收益0.71元；加权平均净资产收益率为5.59%，增加0.34个百分点。前三季度经营活动产生的现金流量净额约1.14亿元，同比下降54.77%。
发布2026年第三季度报告称，公司第三季度实现营业收入约5.19亿元，同比增长187.60%；归属于上市公司股东的净利润约1.60亿元，同比增长648.11%。
前三季度，公司实现营业收入约9.98亿元，同比增长88.38%；归属于上市公司股东的净利润约2.35亿元，同比增长262.80%；扣除非经常性损益的净利润约2.29亿元，同比增长268.62%；基本每股收益1.31元，同比增长285.29%；加权平均净资产收益率为19.05%。
前三季度，公司经营活动产生的现金流量净额为净流出约2502万元，同比下降132.74%，主要系报告期内支付购买商品增加所致；投资活动产生的现金流量净额为净流出约2.44亿元，主要系报告期内收购子公司所致；筹资活动产生的现金流量净额约2.53亿元，主要系报告期内增加借款所致。
公司表示，营业收入增长主要是报告期内收购子公司所致。本报告期末，公司总资产约24.93亿元，比上年度末增长66.90%；归属于上市公司股东的所有者权益约13.46亿元，增长20.35%。
发布2026年第三季度报告称，公司前三季度实现营业收入约2.32亿元，同比增长23.20%；归属于上市公司股东的净利润约802.03万元，同比增长225.65%；基本每股收益0.0739元，同比增长226.99%；加权平均净资产收益率为1.67%。
分季度看，第三季度公司实现营业收入约6403.50万元，同比增长41.93%；归属于上市公司股东的净利润亏损约54.36万元，较上年同期减亏88.31%。前三季度经营活动产生的现金流量净额约-1207.87万元，同比下降177.60%，公告显示变动主要系购买商品、接受劳务支付的现金增加所致。截至报告期末，公司总资产约9.84亿元，较上年度末增长6.32%；归属于上市公司股东的所有者权益约4.86亿元，较上年度末增长1.96%。
公告，公司董事会于2026年10月21日收到职工代表董事李思嘉女士的书面辞职报告，李思嘉因工作需要辞去公司职工代表董事职务，辞职后继续在公司担任投资管理部总经理。李思嘉未持有公司股份，不存在未履行完毕的公开承诺。公司于2026年10月22日召开第九届职工代表大会第六次会议，选举熊胜辉担任公司第九届董事会职工代表董事，任期至第九届董事会任期届满之日止。
继编程之后，AI大规模落地的下一个场景已经浮现并加速落地：AI for Science（以下简称“AI4S”）。
编程之所以成为第一个可产业化的场景，是因为代码语料充足、反馈信号明确——AI生成的结果对不对，跑一遍测试就知道。
沿着这个逻辑寻找下一个爆发点，科学发现几乎是条件最齐备的领域：几十年科研积累沉淀了海量数据与实验记录，科学问题本身有明确的验证标准，而科研流程中大量重复性的假设生成、仿真计算、数据分析工作，恰好是AI擅长的部分。
当然，科研场景对算力的需求正在发生结构性变化：传统科学计算追求高精度，AI训练推理追求较低精度、高吞吐，两类负载越来越多地出现在同一个课题上。同时，AI生成假设的速度远超人类验证的速度，验证瓶颈成为制约AI4S落地的核心矛盾。这些变化意味着，AI4S的推进不能只靠算法进步，还需要计算系统从架构层面的能力支撑。
正如曙光智算总裁何牧君在2026 CCF全国高性能计算学术大会期间所提到，最近两三年AI4S的节奏比多数人预想得要快——AI先从蛋白质结构预测、天气预测等具体科学问题上证明了自己，紧接着开始介入科研流程本身：生成假设、梳理文献、设计实验路线。
他进一步指出，去年已经有系统尝试自动完成从提出想法、编写代码、运行实验到撰写论文的全过程。在材料领域，有团队借助AI在一周内完成了过去需要数月才能做完的候选分子筛选。
这意味着讨论的焦点已经改变。何牧君认为，“过去我们问的是AI能不能算得准，今天要回答的是这套流程能不能天天跑，有多少科研人员真正用得上，产出的结果能不能直接采用。”也即，问题从技术变成了工程和服务。
中国工程院院士李国杰指出，AI4S正在从“AI辅助科学家完成单点任务”，进入“受控自主闭环”新阶段，即AI在人类设定的目标、边界和安全约束内，自主运行若干轮科研闭环。但AI的生成能力快速增长，验证能力却难以同步提升。“无验证闭环，难成智能化科研”，建立可靠的验证机制成为AI4S发展的关键。
近期OpenAI就宣布，内部一款新模型已经攻克了100多道世界级数学难题。这很快引发争议：这些成果是否真正得到验证，实际上验证过程比仅仅发布成果更为关键。
按照李国杰的分析，AI能力的边界约等于模型能力乘以信息可达性、行动可达性、验证可达性。AGI和AI4S的真正扩展，很可能是验证可达性的不断扩大。
在前述会议上，中科曙光发布了旗下全国产十万卡AI超集群“曙光8000”的十大典型前沿应用案例，包括重现宇宙暗物质的演化、看清芯片材料中的原子运动、在计算机里“种”玉米、复刻数字大脑等。
当然也有民生类应用，如国产AI全球短中期集合预报模型“风清集合V1.0”已投入业务运行，全新MCV天气—气候一体化模式用1小时完成了全球公里级数值预报计算。
这不仅展示了国产先进算力的核心应用成果，也尝试解答一个问题：推进AI4S过程中，在核心AI基础设施底座方面，国内借助超智融合系统级的软硬件能力，将科研成果转化为真实生产力的这条链路是否打通。
以往来看，高性能计算凭借高计算精度，支撑着科研和气象预报等领域的持续发展，但这也面临另一重挑战，即计算速度有所受限；智算能力可以让计算加速，但在计算精度方面存在局限。
这背后需要一整套覆盖软硬件、系统架构、通信和存储等能力的底层基础设施，但绝不仅仅是把两种算力放进同一个机房就够了。
何牧君在演讲中也分析了超智融合的现实难点：首先是负载共存，一天之中可能有三种完全不同的计算负载，被按照时间划分在同一条流水线上，其中任何一环一旦出现不顺，整个流程就会中断；其次是使用门槛，对于没有背景的博士生来说，可能需要大半年时间的适应，才能把本领域的软件脚本和参数真正调通跑顺，这也挡住了想进入该领域的资深研究者；此外是评价尺度改变，过去验收一台机器看峰值计算能力和利用率，但到了今天，使用者关心的是“这个课题从提出想法到拿到可信的结果要多久”，也就是评价标准从机器指标转向了人的产出。
“在科研场景里，算得快和算得准从来都是两回事。一篇论文的结论如果无法被同行复现，再好也站不住；一个仿真流程里面某个参数假设出错，后面整条链路跑得再快，也是在高效地生产错误。可验证、可复现、可追溯是一个硬性约束，不会因为引入了AI就自动放松。恰恰相反，AI进入科研主流程之后，这条约束会变得更硬。”何牧君表示。
高端计算总工程师卜景德在接受21世纪经济报道等媒体采访时指出，传统的应对模式是分区部署，即将不同分区分别用于传统高性能计算或AI计算。而曙光8000的不同在于，芯片本身就能支持多种精度，包括FP64、FP32、BF16等，同时在网络架构、存储系统上做了全面设计。据他介绍，曙光8000现有应用中，40%以上都是超智融合应用。
但硬件和系统能力只是基础。对于科研团队来说，真正的挑战在于适配和使用的门槛。卜景德坦言，不同领域诉求千差万别，对软件环境的需求挑战很大。
中科曙光副总裁曹振南表示，“随着AI4S的普及，接下来大家非常看重的指标是好用和易用性以及较低的应用门槛。”他提到曙光正在推进超算互联网智能体这类问答式交互模式，“希望大家只要具备专业知识，只需要很少的计算相关知识就能用了。”
目前业内提出的方案显示，这些坎的跨越不能只靠算法进步，还需要超智融合的系统设计、软件栈的厚度、适配团队的投入以及平台化服务的支撑共同作用。
正如何牧君所说：“科学发现这件事的内核几十年没有变过——提出假设、验证、再修正。超算过去把计算做得越来越大，今天我们讨论超智融合，其实是让计算退回背景，让研究者回到问题本身。”
(688041)在2026年第三季度业绩说明会上表示，公司前三季度收入及利润总体保持较高增速。公司产品受到市场高度认可，销售情况良好，随着AI产业需求的持续攀升，预计四季度及全年公司收入及利润将持续增长。
(600958.SH)公告称，公司拟通过发行A股股份及支付现金方式购买上海证券100%股权。上交所并购重组审核委员会定于2026年10月29日召开审议会议，审核本次交易申请。本次交易尚需上交所审核通过，并经证监会及其他有关主管部门批准后方可实施，能否取得批准及时间存在不确定性。