证券代码：603138 证券简称：海量数据 关于北京海量数据技术股份有限公司 向特定对象发行股票申请文件的 审核问询函的回复 保荐人（主承销商） （北京市朝阳区安立路 66 号 4 号楼） 二〇二六年八月 上海证券交易所： 贵所 2026 年 7 月 28 日出具的《关于北京海量数据技术股份有限公司向特定 对象发行股票申请文件的审核问询函》（上证上审（再融资）〔2026〕224 号）（以下简称“问询函”）已收悉，感谢贵所对北京海量数据技术股份有限公司申请向特定对象发行股票工作的指导。 按照贵所问询函的要求，北京海量数据技术股份有限公司会同中信建投证券股份有限公司、致同会计师事务所（特殊普通合伙）等相关方，本着审慎、勤勉尽责和诚实信用的原则，对问询函所列问题进行了认真调研、核查和落实，请予审核。 关于回复内容释义、格式及补充更新披露等事项的说明： 1.如无特殊说明，本问询函回复中使用的简称或名词释义与募集说明书一致； 2.本问询函回复中除特别说明外，所有数值保留 2 位小数，若出现总数与各分项数值之和不符的情况，均为四舍五入所致； 3.本问询函回复中的字体代表以下含义： 问询函所列问题 黑体（加粗） 问询函所列问题的说明及核查 宋体（不加粗） 引用原募集说明书的内容 宋体（不加粗） 涉及申请文件补充披露或修改的内容 楷体（加粗） 目 录 1.关于本次募投项目与融资规模 ...... 3 2.关于经营情况 ...... 45 1.关于本次募投项目与融资规模 根据申报材料，1）本次向特定对象发行募集资金不超过 70,161.45 万元， 用于“新一代高性能混合事务分析数据库建设项目”“多模态时序数据库建设项目”。2）公司 2020 年非公开发行股票募集资金用于“数据库技术研发升级建设项目”“数据库安全产品建设项目”，后续项目实施过程中两次延期。3）两个募投项目均涉及研发投入资本化的情形，资本化支出比例分别为 58.70%和 58.65%，内部收益率（税后）分别为 17.86%和 18.90%。 请发行人说明：（1）本次募投项目的具体内容，与现有业务及前次募投项目在技术、设备、客户等方面的区别及联系，是否涉及新产品、新技术，本次募集资金是否投向主业；（2）结合募投项目的技术难点、技术储备、设备采购、主要人员、与同行业可比公司的竞争优劣势比较等，说明募投项目实施是否存在重大不确定性；（3）结合前次募投项目多次延期的原因、行业发展趋势、市场需求空间及竞争情况、客户储备、在手订单情况等，说明是否存在新增实施交付能力无法充分利用的风险；（4）结合本次募投项目产品单价、毛利率等关键指标的测算依据及与公司、同行业可比公司同类产品或项目相关指标的差异情况，说明效益测算是否谨慎、合理；（5）本次募投项目投资构成的测算依据，募投项目研发支出资本化认定依据是否充分，是否符合企业会计准则规定，资本化比例与公司其他研发项目和同行业公司是否存在差异及合理性，资本性支出认定是否准确；（6）结合货币资金余额、日常经营资金积累、资金缺口、前次募投项目非资本性支出及补充流动资金情况等，说明本次融资的必要性及融资规模的合理性。 请保荐机构核查并发表明确意见，请申报会计师对问题（5）核查并发表明确意见。 回复： 一、本次募投项目的具体内容，与现有业务及前次募投项目在技术、设备、客户等方面的区别及联系，是否涉及新产品、新技术，本次募集资金是否投向主业 （一）本次募投项目的具体内容 态时序数据库建设项目”，两个募投项目的具体内容如下： 1、新一代高性能混合事务分析数据库建设项目 混合事务分析数据库（HTAP），是在一个数据库中同时支持交易型数据库能力和分析型数据库能力。交易型数据库主打高频实时读写，而分析型数据库主打大量数据的分析统计，两种数据库对数据库的底层技术要求不同。公司现有的Vastbase 数据库属于交易型数据库，主要处理实时发生的业务操作，像转账、下单、业务审批、库存变更等这类业务，保障大量用户同时操作下，每一笔业务准确、完整、快速执行；本次募投项目是在现有版本的 Vastbase 产品基础上持续迭代优化交易型数据库的核心性能与功能，全方位提升产品综合实力，此外新增分析型数据库能力，能够在处理实时业务的基础上同时具备大批量读取历史数据、统计分析、生成业务报表的能力，产品能够同时适配交易、分析以及混合三类业务场景，打造出全新一代的 Vastbase 数据库。 为实现上述升级目标，公司将从分析能力搭建、交易能力强化、混合能力隔离、生态配套完善四个维度推进技术落地。 在分析型能力建设方面，想要高效处理海量数据的分析运算，首先要构建适配分析场景的计算组件，保障查询效率。具体需要支持多 CPU 并行计算、单 CPU内部超线程并行处理，适配各类分析场景的高效运算算法，同时可将整体复杂分析任务拆解为高效流转的细分计算任务。存储层面也需要针对性优化，采用列存架构重构存储组件。分析业务通常数据体量庞大，列存模式不仅能适配高效的批量分析计算，还能实现数据高效压缩、节省存储资源。除此之外，还会配套落地冷热数据分区表、完善生态适配等辅助能力。 分析能力的性能方面，公司将以行业通用的 TPC-H、TPC-DS 基准测试为评判标准，目标是让 Vastbase 的分析性能对标并赶超 Teradata、ClickHouse、DuckDB等行业主流优秀分析型数据库产品。 原有交易型能力的优化方面，公司将以 Oracle 为行业标杆持续迭代升级。性能方面，力争将 TPC-C 核心性能提升一倍以上；功能方面，新增多项工业级核心能力，包括查询计划管理，可有效规避业务性能抖动；支持在线 DDL，减 少数据定义语句与数据读取的业务冲突；新增 SQL 限流功能，可快速规避业务故障、实现风险逃逸，全面提升交易场景的稳定性与可用性。 在混合业务能力适配层面，核心目标是实现交易、分析两种业务互不干扰、稳定并行。公司将通过列存索引架构实现业务隔离：主节点全权承载交易型业务，保障实时读写性能；只读备份节点专门负责分析型业务，彻底隔离两类业务的资源争抢与性能影响，仅通过索引机制实现两类能力的合理联动与兼容。 本次升级不仅聚焦数据库内核核心能力的迭代优化，也会同步配套升级周边生态工具，实现内核能力与生态能力的同步落地、完整适配。 传统“AP+TP”分离模式采用“业务库写一份，再复制一份给分析用”的套路，无法做到实时分析；本次 HTAP 募投项目，在同一套原始数据之上，依靠设计不同索引类型，既扛住高频交易，同时又能直接运行支持海量数据的聚合分析，主数据表执行增删改事务操作时，由数据库内核自动完成关联索引的新增、更新与删除操作，两边数据保持一致，业务不用改造，两套负载不会严重干扰。 本次 HTAP 募投项目与 AI 推理分析应用具有协同关系，AI（LLM）属于上 层推理交互平台，本身不存储原始业务数据，也不具备大规模数据筛选、关联、聚合的计算能力，核心价值集中在自然语言语义理解、业务意图拆解等，当面向业务开展数据分析时，大模型需要通过 MCP（模型上下文协议）等标准化调用接口，将分析诉求转发至后端计算工具，由 AP 分析引擎、数仓、HTAP 数据库这类底层计算载体承担真实的数据运算。 2、多模态时序数据库建设项目 多模态是指在一个数据库中支持多种数据模态，比如时序数据、向量数据、文本型数据等。时序数据库广泛应用在各类实时监测、统计场景，典型包括股票分时行情、逐秒气温监测数据、服务器每时每刻的 CPU 利用率等运维监控数据、IoT 设备采集数据等。目前公司的 Vastbase 关系数据库以业务对象为核心存储单元，单条记录对应一个业务对象，业务发生变更时直接更新该记录，保留对象最新状态；时序数据库以时间轴为核心，同一业务对象随时间产生多条时序测点记录，以追加写入为主。本次募投项目是为 Vastbase 拓展多模态数据处理能力，实现在单一数据库内兼容多种数据模态，覆盖时序数据主流数据类型，进一步拓宽 产品的业务适配场景。 时序数据具备鲜明的特性：海量高频写入、存储体量巨大、长期存储成本敏感、数据写入后基本无需修改，同时拥有固定的查询要求（主要是点查以及连续聚集查询等），这也对数据库的底层能力提出了专属要求。针对时序数据的业务特性，公司将从存储、查询、分析、智能化、生态五大维度，搭建专属时序处理能力： 一是定制全新时序存储引擎。针对时序数据高吞吐、大宽表、低修改的特点，全新引擎将主打超高数据压缩能力，适配 IoT 设备产生的超大宽度数据结构。同时结合时序专属查询范式优化底层存储布局，精准适配设备定点时间查询、时间范围检索等核心场景，兼顾写入效率、存储成本与查询性能。 二是适配专属时序查询能力。一方面支持连续聚合计算，可按固定时间