星环科技认知数据库云版在即，有望切入AI推理流量市场

认知数据库架构针对推理应用，前景广阔

针对AI大模型推理场景，星环科技开发了认知数据库，旨在有效提升推理效率。根据投资者调研纪要，公司近期研发聚焦于下一代AI原生数据库——认知数据库，针对当前AI大模型落地过程中出现的长上下文带来的访存开销上升、Agent带来推理成本的增加以及多模态数据的检索等常见问题提供了较好的解决方案。

在AI大模型推理的过程中，数据存储容量的要求较大，往往需要在HBM、SSD、HDD等多个存储介质上进行存储。当前主流芯片的HBM存储容量有限，当模型推理过程中的数据存储容量超过一定阈值时，往往会传输到SSD或HDD上进行存储。此外，在涉及企业私域数据的RAG场景中，AI大模型还会访问外接的存储硬件。在这一过程中，不同存储的物理介质不同导致数据读写的底层技术有差异，且不同存储介质间的数据传输速率不同，数据同步和对齐的难度较大。因此，优化不同存储介质上的数据读写以及加速不同存储硬件间的数据传输已成为突破AI大模型推理任务瓶颈的关键。

公司的认知数据库有效解决AI大模型推理过程中内存容量瓶颈的问题。截止2026年4月1日，公司认知数据库的单机版已开发完成，今年下半年将推出多卡版本。我们认为，公司认知数据库已攻克AI大模型推理过程中内存容量瓶颈的关键技术难点，已具备商业化的基础。相较于Databricks和Snowflake等公司的竞品，公司的认知数据库具有以下特点：多模态数据统一存储与查询；GPU原生，深度融合英伟达的软件生态；不同存储硬件间的数据同步。

认知数据库云版本商业模式预计绑定AI流量

公司认知数据库预计上线云版本，商业模式转变在即。根据公司披露的投资者交流纪要，认知数据库在商业化策略上，预计26年下半年上线云版本，先进入海外市场，以高性价比吸引海外客户。公司目前在海外市场同步推进东南亚、中东及美洲区域的拓展，业务上依托现有云资源搭建服务。相较于在国内市场以本地化部署为主的商业模式而言，基于云平台的收费模式更具有弹性和可持续性，面对的潜在市场空间更大。

与认知数据库对标的产品，Databricks公司的Photon Engine和Snowflake公司的Gen2产品，即是以采用按照内存容量、CPU数量等云资源使用量来进行收费。未来，随着认知数据库公有云版本的推出，其若按照AI推理任务相关的数据流量收费，则有望推动公司商业模式的转变，打开更大的潜在市场空间。

为测算公司认知数据库潜在市场空间，基于审慎原则，假设AI推理任务生成的数据量为1亿TB-2亿TB，数据处理的价格为每年800美元/TB-1200美元/TB，认知数据库的渗透率为60%，用户付费率为45%，测算出星环科技认知数据库面对的潜在市场空间约216亿-432亿美元。然而，未来我们仍然对应用爆发对于算力优化和输出效率提升的空间突破保持乐观。

盈利预测和投资建议

星环科技打造了完整的大数据基础软件产品矩阵，在大数据产品商业化落地方面经验丰富。公司围绕数据全生命周期管理打造的大数据基础软件平台已助力金融、公共部门、能源等多个行业的客户实现数据分析场景中信息系统的国产替代。此外，针对AI大模型在企业端的应用，公司开发了认知数据库、向量数据库、知识平台以及再训练/微调工具，有望受益于企业加大智能化的投入。

26-28年营收预计分别为5.2亿元、7.1亿元、10.8亿元。参考可比公司，给予公司2026年40倍的PS估值，对应每股合理价值为170.94元/股，维持“增持”评级。风险提示包括科技巨头在AI推理场景的布局以及行业竞争加剧的风险；认知数据库仍处于商业化早期阶段，商业模式仍有待探索；下游行业客户经营恢复不及预期导致其减少大数据和AI等IT支出的风险。