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寒武纪-U(688256)经营分析主营业务

 

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经营分析☆ ◇688256 寒武纪 更新日期:2025-05-03◇ 通达信沪深京F10 ★本栏包括【1.主营业务】【2.主营构成分析】【3.前5名客户营业收入表】【4.前5名供应商采购表】 【5.经营情况评述】 【1.主营业务】 各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售,为客户提供丰富的芯 片产品与系统软件解决方案。 【2.主营构成分析】 截止日期:2024-12-31 项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%) ───────────────────────────────────────────────── 集成电路行业(行业) 11.74亿 99.99 6.66亿 99.99 56.71 其他业务(行业) 8.73万 0.01 4.22万 0.01 48.29 ───────────────────────────────────────────────── 云端产品线(产品) 11.66亿 99.30 6.61亿 99.26 56.69 边缘产品线(产品) 654.20万 0.56 336.94万 0.51 51.50 其他业务(产品) 123.15万 0.10 113.80万 0.17 92.41 IP授权及软件(产品) 41.24万 0.04 --- --- --- ───────────────────────────────────────────────── 境内(地区) 11.73亿 99.90 6.66亿 99.93 56.73 境外(地区) 113.38万 0.10 45.21万 0.07 39.87 其他业务(地区) 8.73万 0.01 4.22万 0.01 48.29 ───────────────────────────────────────────────── 直销(销售模式) 11.60亿 98.75 6.60亿 99.02 56.87 经销(销售模式) 1463.80万 1.25 650.41万 0.98 44.43 其他业务(销售模式) 8.73万 0.01 4.22万 0.01 48.29 ───────────────────────────────────────────────── 截止日期:2024-06-30 项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%) ───────────────────────────────────────────────── 集成电路行业(行业) 6476.53万 100.00 4062.11万 100.00 62.72 ───────────────────────────────────────────────── 云端产品线(产品) 6105.18万 94.27 3847.48万 94.72 63.02 边缘产品线(产品) 342.44万 5.29 185.94万 4.58 54.30 IP授权及软件(产品) 22.12万 0.34 --- --- --- 其他业务(产品) 6.79万 0.10 6.57万 0.16 96.79 ───────────────────────────────────────────────── 境内(地区) 6476.53万 100.00 4062.11万 100.00 62.72 ───────────────────────────────────────────────── 直销(销售模式) 5604.07万 86.53 3650.68万 89.87 65.14 经销(销售模式) 872.47万 13.47 411.43万 10.13 47.16 ───────────────────────────────────────────────── 截止日期:2023-12-31 项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%) ───────────────────────────────────────────────── 集成电路行业(行业) 7.07亿 99.72 4.90亿 99.93 69.30 其他业务(行业) 197.10万 0.28 32.07万 0.07 16.27 ───────────────────────────────────────────────── 智能计算集群系统(产品) 6.05亿 85.22 4.28亿 87.22 70.78 云端产品线(产品) 9056.51万 12.77 5490.67万 11.19 60.63 边缘产品线(产品) 1082.45万 1.53 604.86万 1.23 55.88 其他业务(产品) 323.04万 0.46 149.48万 0.30 46.27 IP授权及软件(产品) 23.38万 0.03 --- --- --- ───────────────────────────────────────────────── 境内(地区) 7.04亿 99.26 4.89亿 99.60 69.40 境外(地区) 328.59万 0.46 162.50万 0.33 49.45 其他业务(地区) 197.10万 0.28 32.07万 0.07 16.27 ───────────────────────────────────────────────── 直销(销售模式) 6.77亿 95.40 4.73亿 96.38 69.87 经销(销售模式) 3066.52万 4.32 1742.19万 3.55 56.81 其他业务(销售模式) 197.10万 0.28 32.07万 0.07 16.27 ───────────────────────────────────────────────── 截止日期:2023-06-30 项目名 营业收入(元) 收入比例(%) 营业利润(元) 利润比例(%) 毛利率(%) ───────────────────────────────────────────────── 云端产品线(产品) 1.09亿 95.04 7805.60万 96.24 71.75 边缘产品线(产品) 523.82万 4.58 273.35万 3.37 52.18 其他业务(产品) 43.90万 0.38 --- --- --- ───────────────────────────────────────────────── 境内(地区) 1.12亿 98.06 --- --- --- 境外(地区) 221.65万 1.94 --- --- --- ───────────────────────────────────────────────── 经销(销售模式) 5739.73万 50.14 --- --- --- 直销(销售模式) 5707.07万 49.86 --- --- --- ───────────────────────────────────────────────── 【3.前5名客户营业收入表】 截止日期:2024-12-31 前5大客户共销售11.11亿元,占营业收入的94.63% ┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐ │客户名称 │ 营收额(万元)│ 占比(%)│ ├───────────────────────┼───────────┼───────────┤ │第一名 │ 92961.37│ 79.15│ │第二名 │ 10426.80│ 8.88│ │第三名 │ 4448.67│ 3.79│ │第四名 │ 2019.25│ 1.72│ │第五名 │ 1279.77│ 1.09│ │合计 │ 111135.86│ 94.63│ └───────────────────────┴───────────┴───────────┘ 【4.前5名供应商采购表】 截止日期:2024-12-31 前5大供应商共采购18.54亿元,占总采购额的58.04% ┌───────────────────────┬───────────┬───────────┐ │供应商名称 │ 采购额(万元)│ 占比(%)│ ├───────────────────────┼───────────┼───────────┤ │第一名 │ 71491.54│ 22.39│ │第二名 │ 66195.76│ 20.71│ │第三名 │ 17887.38│ 5.60│ │第四名 │ 17800.59│ 5.57│ │第五名 │ 12048.96│ 3.77│ │合计 │ 185424.23│ 58.04│ └───────────────────────┴───────────┴───────────┘ 【5.经营情况评述】 截止日期:2024-12-31 ●发展回顾: 一、经营情况讨论与分析 2024年,全球人工智能领域迎来增长,以大语言模型、生成式人工智能为代表的核心技术突破推动产业 进入新纪元,从而也使得对算力的需求显著上升。公司作为智能芯片领域全球知名的新兴公司,在面临限制 打击的情况下,管理层与全体员工秉承“客户、质量、速度、创新、热情”的价值观,聚焦人工智能芯片的 研发与技术创新,在客户服务、生态合作上持续深耕,取得了一定成绩。 报告期的主要工作体现在以下四个方面: (一)立足核心优势,抓住市场机会,营业收入大幅增长 报告期内,公司实现营业收入117,446.44万元,较上年同期增长65.56%。毛利总额66,605.47万元,较 上年同期增长35.77%。公司凭借出色的产品力持续拓展市场,积极助力人工智能应用落地,本期营业收入实 现大幅增长。2024年全年,归属于上市公司股东的扣除非经常性损益后的净利润-86,495.15万元,亏损金额 较上年同期收窄17,791.10万元,较上年同期亏损收窄17.06%。 报告期内,依托于智能芯片产品及其配套软件平台的技术领先优势,公司产品持续在互联网、运营商、 金融等多个重点行业应用场景落地,公司产品在软件平台易用性、大规模商业场景部署的稳定性、人工智能 应用场景的普适性均通过了客户严苛环境的验证,获得了行业客户的广泛认可,体现了公司产品的技术领先 优势。 在互联网及运营商领域,公司的产品力得到了客户的广泛认可。 在金融领域,公司持续加深与银行、保险公司及基金公司的业务探索。除了为传统人工智能应用场景持 续提供算力支持外,公司全面开展大模型的适配优化工作,帮助客户实现大模型在实际业务场景中的落地应 用。 在交通领域,公司成功参与多地车路云一体化项目、智慧停车、智慧高速业务,助力交通数字信息化发 展。在轨道行业,公司在智慧货检、语音购票等方面与关键客户展开深入合作,推进铁路服务智能化升级。 在其他垂直行业,公司的智能芯片产品继续为传统产业智能化转型保驾护航,助力智慧矿山、智慧粮仓 业务的落地。 (二)坚持自主创新,筑牢芯片技术根基 报告期内,公司持续加大产品研发力度,以提升人工智能领域核心处理器芯片的核心竞争力,筑牢芯片 技术根基。报告期内,公司研发投入107,231.44万元,研发投入占营业收入比例为91.30%。目前,公司拥有 741人的研发团队,占员工总人数的75.61%,78.95%以上研发技术人员拥有硕士及以上学历。 在硬件方面,公司的新一代智能处理器微架构和指令集正在研发中。在软件方面,公司对基础软件系统 平台也进行了优化和迭代。公司持续推进训练软件平台的研发和改进,以客户需求牵引新增功能和通用性支 持,并大力推进大模型业务的支持和优化。同时,公司推理软件平台在大模型适配、开源生态建设及易用性 优化、大模型推理解决方案等方面也取得了一定进展。 1、智能处理器微架构及指令集 公司持续推动智能处理器微架构及指令集的迭代优化工作。新一代智能处理器微架构及指令集将对自然 语言处理大模型、视频图像生成大模型以及垂直类大模型的训练推理等场景进行重点优化,将在编程灵活性 、易用性、性能、功耗、面积等方面提升产品竞争力。 2、基础系统软件平台 (1)训练软件平台 报告期内,公司持续推进训练软件平台的研发和改进,以客户需求牵引新增功能和通用性支持,并大力 推进大模型业务的支持和优化。 公司持续投入在大规模分布式训练软件平台的研发,迭代更新了Megatron、TransformerEngine等业界 主流的分布式训练组件,使训练软件平台能够支撑主流的大模型分布式训练需求,降低新模型的适配周期。 在生态方面,训练软件平台提供了Pytorch2.1/2.3/2.4/2.5的支持,适配了FSDP、SDPA、Inductor、MLU Graph等重要功能,支撑了多个训练和推理的重点业务落地,并实现了快速跟进社区版本的长效机制,可在 社区版本发布后快速实现MLU适配版本的发布。此外,实现了Transformers、Accelerate、DeepSpeed社区原 生支持MLU。支持了Triton3.0.x全部原生特性,性能接近BangC手写算子。 在大模型方面,训练软件平台增加了对DeepSeek系列、Llama系列、Qwen系列等主流模型训练的支持。 训练软件平台已支持并行训练功能,持续优化热点算子性能,通过优化融合算子、支持通算融合等优化策略 ,使得训练性能达到了业界主流水平,具备了更强的行业竞争力。同时,训练软件平台全面支持基于ROCE网 卡的分布式通信功能,能够充分发挥网卡的峰值带宽,实现了接近线性扩展的多机分布式训练性能。 在易用性和稳定性方面,提供了性能分析和精度分析工具,缩短了相关问题的分析周期;提供了大模型 稳定性训练需要的在线调优工具,并优化了工具的断点续训功能,完善了模型训练性能分析等功能;开发了 集群分析工具,完善了故障判断逻辑,优化了故障诊断流程。 在报告期内,公司完成了大模型在集群训练中的稳定性验证和精度验证,且计算效率达到了业界领先水 平,得到了客户认可。 (2)推理软件平台 报告期内,公司推理软件平台在大模型适配、开源生态建设及易用性优化、大模型推理解决方案等方面 取得一定进展。 在大模型适配方面,推理软件平台紧跟业界发展趋势,成功支持并优化了DeepSeek系列、Llama系列、Q wen系列等主流文生文模型,以及Flux、hunyuanvideo、cogvideox等多模态模型。通过全面覆盖文生文、文 生图、文生视频和多模态等主流应用场景,有效促进了公司应用生态的持续完善。 在开源生态建设方面,公司深度整合了PyTorch生态系统的多个核心组件,并完成了对主流开源推理引 擎vllm的全面适配。这一基于开源生态的开发策略,不仅大幅降低了新模型的适配成本,还缩短了性能优化 周期,提升了整体软件平台的易用性,为行业大模型落地提供了有力支撑。 在算子优化方面,公司自主研发的PyTorch第三方算子加速库,针对大模型关键算子实现了专项优化, 使推理平台的算子计算效率达到业界领先水平,充分发挥了产品性能优势。 在基础特性方面,公司完善了多精度量化推理机制,支持多种并行计算模式,实现了大模型应用的全方 位加速,打造了完整的大模型推理解决方案,全面提升了公司产品在推理场景中的竞争优势。 (三)深化生态布局,提升品牌价值 报告期内,公司持续优化基础系统软件平台,生态建设成效渐显。依托领先的技术实力与服务口碑,公 司的品牌市场认知度稳步提高。在产学协同方面,公司助力多所高校开设了基于寒武纪平台的人工智能课程 ,打造产学研一体化人才培养生态,为技术生态储备长效动能。 (四)人才体系的健全和发展 公司十分重视人才体系的建设,持续引进高精尖人才,注重内部人才培养,完善人力资源管理体系和服 务。目前已建立了成熟稳定的研发团队、销服团队、管理及支撑团队,人才结构合理,能有效支撑公司的运 营与发展。 在人才发展和培养方面,公司建立各层级能力发展模型,建立任职资格标准,满足不同类型员工职业发 展要求,根据管理类人才和专业类人才提供不同类型培训课程和培训项目。在人才激励方面,公司继续推进 实施2023年限制性股票激励计划,报告期内进行了2023年限制性股票激励计划预留部分权益的授予工作,将 员工薪酬激励与公司中长期发展有效结合。 二、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况及研发情况说明 (一)主要业务、主要产品或服务情况 公司自成立以来一直专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新,致力于打造人工智能领域的核心处理 器芯片,让机器更好地理解和服务人类。公司的主营业务是应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备 中人工智能核心芯片的研发、设计和销售,以及为客户提供芯片产品。目前,公司的主要产品线包括云端产 品线、边缘产品线、IP授权及软件。 1、云端产品线 云端产品线目前包括云端智能芯片及板卡、智能整机。其中,云端智能芯片及板卡是云服务器、数据中 心等进行人工智能处理的核心器件,其主要作用是为云计算和数据中心场景下的人工智能应用程序提供高计 算密度、高能效的硬件计算资源,支撑该类场景下复杂度和数据吞吐量高速增长的人工智能处理任务。 公司的智能整机是由公司自研云端智能芯片及板卡提供核心计算能力,且整机亦由公司自研的服务器产 品。公司的智能整机产品与智能计算集群系统业务的区别在于智能整机主要提供计算集群中的单体服务器, 而不提供全集群搭建服务,主要面向有一定技术基础的商业客户群体。 2、边缘产品线 边缘计算是近年来兴起的一种新型计算范式,在终端和云端之间的设备上配备适度的计算能力,一方面 可有效弥补终端设备计算能力不足的劣势,另一方面可缓解云计算场景下数据隐私、带宽与延时等潜在问题 。边缘计算范式和人工智能技术的结合将推动智能制造、智能零售、智能教育、智能家居、智能电网等众多 领域的高速发展。 3、IP授权及软件 该产品线包括IP授权和基础系统软件平台。IP授权是将公司研发的智能处理器IP等知识产权授权给客户 在其产品中使用。基础系统软件平台是公司为云边端全系列智能芯片与处理器产品提供统一的平台级基础系 统软件(包含软件开发工具链等),打破了不同场景之间的软件开发壁垒,兼具灵活性和可扩展性的优势, 无须繁琐的移植即可让同一人工智能应用程序便捷高效地运行在公司云边端系列化芯片与处理器产品之上。 4、智能计算集群系统业务 公司智能计算集群系统业务是将公司自研的板卡或智能整机产品与合作伙伴提供的服务器设备、网络设 备与存储设备结合,并配备公司的集群管理软件组成的数据中心集群,其核心算力来源是公司自研的云端智 能芯片。智能计算集群主要聚焦人工智能技术在数据中心的应用,为人工智能应用部署技术能力相对较弱的 客户提供软硬件整体解决方案,以科学地配置和管理集群的软硬件、提升运行效率。 (二)主要经营模式 从产业模式来看,集成电路企业主要包括IDM(垂直整合制造)、Fabless(无晶圆厂)、Foundry(代 工厂)以及封装测试企业(OSAT),集成电路设计行业运营模式主要为其中的IDM模式和Fabless模式。 公司自成立以来的经营模式均为Fabless模式,未曾发生变化,并将长期持续。公司专注于智能芯片的 设计和销售,而将晶圆制造、封装测试等其余环节委托给晶圆制造企业、封装测试企业及其他加工厂商代工 完成。 公司主要通过向客户提供智能芯片及板卡、智能整机等产品获取收入。 (三)所处行业情况 1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛 (1)行业发展阶段及基本特点: 根据中国证监会行业分类相关规定,公司所处行业属于“软件和信息技术服务业”中的“集成电路设计 ”。 随着人工智能技术的飞速发展,尤其是在大模型和通用人工智能领域,对底层芯片计算能力的需求正在 以前所未有的速度增长。人工智能运算常常具有大运算量、高并发度、访存频繁的特点,且不同子领域所涉 及的运算模式具有高度多样性,对于芯片的微架构、指令集、制造工艺甚至配套系统软件都提出了巨大的挑 战。 与CPU、GPU等芯片相比,通用型智能芯片能够更好地匹配和支持人工智能算法中的关键运算操作,在性 能和功耗上存在显著优势。根据最新的市场研究,人工智能芯片的市场规模正处于快速增长之中。Gartner 的报告预测,2027年,全球人工智能芯片的市场的规模预计将达到1,194亿美元。 (2)主要技术门槛: 集成电路设计行业属于技术密集型行业,而智能芯片作为集成电路领域新兴的方向,在集成电路和人工 智能方面有着双重技术门槛。 人工智能运算常常具有大运算量、高并发度、访存频繁的特点,且不同子领域(如视觉、语音与自然语 言处理)所涉及的运算模式具有高度多样性,对于芯片的微架构、指令集、制造工艺以及配套系统软件都提 出了巨大的挑战。 公司所研发的通用型智能芯片产品,具备灵活的指令集和精巧的处理器架构,技术壁垒高但应用面广, 可覆盖人工智能领域高度多样化的应用场景(如视觉、语音、自然语言理解、传统机器学习、生成式人工智 能等)。与CPU、GPU等芯片相比,通用型智能芯片能够更好地匹配和支持人工智能算法中的关键运算操作, 在性能和功耗上存在显著优势。通用型智能芯片及其基础系统软件的研发需要全面掌握核心芯片与系统软件 的大量关键技术,技术难度高、涉及方向广,是一个极端复杂的系统工程。 2、公司所处的行业地位分析及其变化情况 (1)技术地位 寒武纪是智能芯片领域全球知名的新兴公司,能提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统 一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。公司掌握的智能处理器指令集、智能处理器微架构、 智能芯片编程语言、智能芯片数学库等核心技术,具有壁垒高、研发难、应用广等特点,对集成电路行业与 人工智能产业具有重要的技术价值、经济价值和生态价值。 公司凭借领先的核心技术,较早实现了多项技术的产品化。公司通过技术创新和设计优化,持续提升产 品的性能、能效和易用性,推动产品竞争力不断提升。在报告期内,公司研发中的新一代智能处理器微架构 及指令集将对自然语言处理大模型、视频图像生成大模型以及垂直类大模型的训练推理等场景进行重点优化 ,将在编程灵活性、易用性、性能、功耗、面积等方面提升产品竞争力。 同时,公司的基础软件系统平台也进行了优化和迭代。公司持续推进训练软件平台的研发和改进,以客 户需求牵引新增功能和通用性支持,并大力推进大模型业务的支持和优化。同时,公司推理软件平台在大模 型适配、开源生态建设及易用性优化、大模型推理解决方案等方面也取得了一定进展。 (2)市场地位 自2016年3月成立以来,公司快速实现了技术的产业化输出,先后推出了用于终端场景的寒武纪1A、寒 武纪1H、寒武纪1M系列智能处理器;基于思元100、思元270、思元290芯片和思元370的云端智能加速卡系列 产品;基于思元220芯片的边缘智能加速卡。其中,寒武纪智能处理器IP产品已集成于超过1亿台智能手机及 其他智能终端设备中,思元系列产品也已应用于多家服务器厂商的产品中。此外,思元270芯片、思元290芯 片还分别获得第六届世界互联网大会、世界人工智能大会颁布的奖项。思元220自发布以来,累计销量突破 百万片。 报告期内,公司凭借在智能芯片领域的具有竞争力的产品优势及良好的服务,公司智能芯片产品在更多 的行业领域实现落地,服务了更多的行业客户,在积极与大模型领域企业实现适配、合作的同时,持续在互 联网、运营商、金融及其他垂直行业等领域发力,获得合作方不俗的口碑。 (3)品牌地位 随着公司近年来的快速发展,成功推出了多款智能芯片及处理器IP产品。公司已建立起健全的质量管理 体系,并通过了ISO9001质量管理体系认证。公司凭借领先的产品性能、可靠的产品质量以及周到的技术支 持,在市场中赢得了良好的口碑,不断巩固并提升公司在业界的知名度和影响力。 随着公司近年来的快速发展,公司迭代推出多款智能芯片、处理器IP产品,通过提供优秀的产品性能、 可靠的产品质量、完善的技术支持积累了良好的市场口碑,在业内的知名度不断提升。公司成立至今共获得 多项荣誉:2017年12月,公司获得全球知名创投研究机构CBInsights颁布的“2018年全球人工智能企业100 强”奖项;2018年11月,于深圳举办的第二十届中国国际高新技术成果交易会上,寒武纪1M处理器、思元10 0智能芯片、思元100加速卡三款产品连续斩获高交会组委会颁发的“优秀创新产品奖”;同月,公司上榜由 美国著名权威半导体杂志《EETimes》评选的“2018年全球60家最值得关注的半导体公司(EETimesSilicon6 0of2018)”榜单;2019年6月,公司入选《福布斯》杂志中文版颁布的“2019福布斯中国最具创新力企业榜 ”;2019年10月,思元270芯片获得第六届乌镇世界互联网大会“世界互联网领先科技成果奖”;2020年4月 ,公司获得全球知名创投研究机构CBInsights颁布的“2020ICDESIGNChina”奖项;2020年6月,公司获得胡 润研究院“2020胡润中国芯片设计10强民营企业”荣誉称号;2020年6月,公司上榜《EETimes》评选的“20 20年全球100家最值得关注的半导体公司(EETimesSilicon100)”榜单。2021年3月,公司上榜《EETimes》 评选的“AI芯片公司(AICHIP)TOP10”榜单;2021年7月,公司的思元290智能芯片及加速卡、玄思1000智能 加速器获得了由世界人工智能大会组委会颁发的“SAIL之星”奖。2025年1月,公司获得胡润研究院“2024 胡润中国人工智能企业50强”荣誉称号并位居榜首。 3、报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势 (1)AIGC技术日益成熟,催生智能算力需求增长 AIGC(AIGeneratedContent,人工智能生成内容)指利用深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术 ,自动或半自动地生成文字、图像、音频、视频等多种形式的内容。随着模型训练方法的不断革新,以及各 种行业对智能化需求的日益提升,AIGC技术在内容生产、虚拟人、智能客服等场景中得到了广泛应用,成为 当前人工智能领域的重要发展方向。它能够大幅提升内容创作效率,降低人力成本,同时还为个性化与定制 化服务带来更多可能性。由于相关算法和模型的不断优化,AIGC在内容质量与生成速度上的表现也在迅速进 步,进一步推动了这一领域的蓬勃发展。 在AIGC技术迈向成熟的进程中,大规模预训练模型(简称大模型)在理解和生成内容方面的表现尤为突 出。当前AIGC的技术底座是各类“大模型”,其中既包括专注于文本生成的大语言模型(LargeLanguageMod els,简称“大语言模型”),也包含适用于图像、视频等多模态生成任务的多模态模型。随着大模型的不 断迭代,其所需的参数量呈指数级增长。以ChatGPT、DeepSeek等为代表的大模型人工智能技术,从训练到 推理都需要强大的算力支持。随着模型逐渐复杂化,对应的算力需求也水涨船高,智能芯片市场有望迎来新 的增量需求。根据IDC测算,2022-2027年期间,中国智能算力规模年复合增长率达33.9%。预计到2027年, 中国智能算力规模将达到1117.4EFLOPS(基于FP16计算)。 (2)云计算、大数据、5G、IoT等新兴产业驱动智能芯片需求持续增长 云计算分为IaaS(“云”的基础设施)、PaaS(“云”的操作系统)和SaaS(“云”的应用服务)三层 。IaaS公司提供存储、服务器、网络硬件,IoT提供了大量的端口用于数据收集。人工智能的信息来源由大 数据来提供,物理载体通过云计算提供,5G降低了数据传输和处理的延时性。在5G、IoT、云计算和大数据 等新兴技术日益成熟的背景下,无论数据储存在云端还是边缘,未来搭载智能芯片的计算载体数量都会迅速 增长。 (四)核心技术与研发进展 1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况 寒武纪是智能芯片领域全球知名的新兴公司,能提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统 一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。产品得到了多个行业客户的认可。公司不直接从事人 工智能最终应用产品的开发和销售,但对各类人工智能算法和应用场景有着深入的研究和理解,能面向市场 需求研发和销售性能优越、能效出色、易于使用的智能芯片及配套系统软件产品,支撑客户便捷地开展智能 算法基础研究、开发各类人工智能应用产品。 通用型智能芯片及其基础系统软件的研发需要全面掌握核心芯片与系统软件的大量关键技术,技术难度 大、涉及方向广,是一个极端复杂的系统工程,其中处理器微架构与指令集两大类技术属于最底层的核心技 术。公司在智能芯片领域掌握了智能处理器微架构、智能处理器指令集、SoC芯片设计、处理器芯片功能验 证、先进工艺物理设计、芯片封装设计与量产测试、硬件系统设计等七大类核心技术;在基础系统软件技术 领域掌握了编程框架适配与优化、智能芯片编程语言、智能芯片编译器、智能芯片数学库、智能芯片虚拟化 软件、智能芯片核心驱动、云边端一体化开发环境等七大类核心技术。 报告期内,新一代智能处理器微架构和指令集正在研发中。新一代智能处理器微架构及指令集将对自然 语言处理大模型、视频图像生成大模型以及垂直类大模型的训练推理等场景进行重点优化,将在编程灵活性 、易用性、性能、功耗、面积等方面提升产品竞争力。 同时,公司对基础软件系统平台也进行了优化和迭代。公司持续推进训练软件平台的研发和改进,以客 户需求牵引新增功能和通用性支持,并大力推进大模型业务的支持和优化。同时,公司推理软件平台在大模 型适配、开源生态建设及易用性优化、大模型推理解决方案等方面也取得了一定进展。 (1)智能芯片技术及其先进性 公司能为云端、边缘端、终端提供全品类系列化智能芯片和处理器产品,是同时具备人工智能推理和训 练智能芯片产品的企业,也是国内少数具有先进集成电路工艺下复杂芯片设计经验的企业之一。 (2)基础系统软件技术及其先进性 公司能为自研云端、边缘端、终端全系列智能芯片与处理器产品提供统一的平台级基础系统软件和编程 接口,公司自研的基础系统软件平台彻底打破了云边端之间的开发壁垒,兼具灵活性和可扩展性的优势,仅 需简单移植即可让同一人工智能应用程序便捷高效地运行在公司云边端系列化芯片/处理器产品之上。 2、报告期内获得的研发

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