龙珠体育app中报]寒武纪(688256)：2023年半年度报告

发布时间：2023-08-31  人浏览

　　龙珠体育app一、 本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证半年度报告内容的真实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。

　　详见本报告第三节“管理层讨论与分析”之“五、风险因素”所述内容，请投资者予以关注。

　　五、 公司负责人陈天石、主管会计工作负责人叶淏尹及会计机构负责人（会计主管人员）李振声明：保证半年度报告中财务报告的真实、准确、完整。

　　本报告所涉及的公司未来计划、发展战略等前瞻性陈述，不构成公司对投资者的实质承诺，请投资者注意投资风险。

　　十一、 是否存在半数以上董事无法保证公司所披露半年度报告的真实性、准确性和完整性 否

　　寒武纪（香港）有限公司，Cambricon (Hong Kong) Limited，公司全资 子公司。

　　上海硅算信息科技有限公司，上海埃迪卡拉科技有限公司的全资子公 司，公司间接持有其51%的股权。

　　《上海证券交易所上市公司股东及董事、监事、高级管理人员减持股份 实施细则》

　　集成电路是一种微型电子器件或部件，采用一定的工艺，将一个电路中 所需的晶体管、电阻、电容和电感等电子元器件按照设计要求连接起来， 制作在同一硅片上，成为具有特定功能的电路。IC 是集成电路 （Integrated Circuit）的英文缩写，芯片是集成电路的俗称。

　　Artificial Intelligence的缩写，计算机科学的一个分支领域，通过 模拟和延展人类及自然智能的功能，拓展机器的能力边界，使其能部分 或全面地实现类人的感知（如视觉、语音）、认知功能（如自然语言理 解），或获得建模和解决问题的能力（如机器学习等方法）。

　　集成电路在制造前的整个设计过程，包括电路功能定义、结构设计、电 路设计、电路验证与仿真、版图设计等流程。

　　人工智能芯片、智能芯片是专门针对人工智能领域设计的芯片，包括通 用型智能芯片与专用型智能芯片两种类型：通用型智能芯片是针对人工 智能领域内多样化的应用设计的处理器芯片，对视觉、语音、自然语言 处理、传统机器学习技术等各类人工智能技术具备较好的普适性；专用 型智能芯片是面向特定的、具体的、相对单一的人工智能应用所设计的 专用集成电路。

　　Intellectual Property的缩写，中文名称为知识产权，为权利人对其 智力劳动所创作的成果和经营活动中的标记、信誉所依法享有的专有权 利；在本报告中，智能处理器IP指智能处理器的产品级实现方案，由核 心架构、代码和文档等组成。

　　用于加速特定领域应用程序的板卡产品，其核心构成是板卡上的计算芯 片，通常通过主机的附加接口（如PCIE）接入到系统中。常见的加速卡 产品有图形加速卡、视频编解码加速卡、人工智能加速卡等。

　　在计算机领域中一般指集中在大规模数据中心进行远程处理。该处理方 案称为云端处理，处理场所为云端。

　　公司的训练整机指由公司自研云端智能芯片及加速卡提供核心计算能 力，且整机亦由公司自研的训练服务器产品。

　　相对于云端，一般指个人可直接接触或使用、不需要远程访问的设备， 或者直接和数据或传感器一体的设备，如手机、智能音箱、智能手表等。

　　在靠近数据源头的一侧，通过网关进行数据汇集，并通过计算机系统就 近提供服务，由于不需要传输到云端，其可以满足行业在实时业务、智 能应用、隐私保护等方面的基本需求；其位置往往介于终端和云端之间。

　　在计算机领域，生态一般是基于指令集或处理器架构之上的开发工具、 开发者以及开发出的一系列系统和应用的统称。生态的繁荣对于该指令 集或处理器架构的成功非常重要，衡量生态的指标包括软件工具链及其 上层应用的完备性、开发者和用户的数量、应用场景等。

　　通常以芯片每秒可以执行的基本运算次数来度量。在执行同一程序时， 计算能力强的芯片比计算能力较弱的同类型芯片耗费的时间短。

　　一整套复杂的信息技术基础设施的总称，主要由计算机系统和其它与之 配套的设备（例如通信和存储系统）组成，亦包括相关的辅助设备、设 施。它为用户提供计算和数据存储、服务器托管等业务，是互联网和云 计算业务开展的关键物理载体。

　　System on Chip的缩写龙珠体育app，中文名称为系统级芯片，指在一颗芯片内部集 成了功能不同的子模块，组合成适用于目标应用场景的一整套系统。系 统级芯片往往集成多种不同的组件，如手机SoC集成了通用处理器、硬 件编解码单元、基带等。

　　在人工智能领域，通过大量带标签样本，通过一定的方法，得到对应人 工智能模型参数的过程。

　　在人工智能领域，通过已经训练好的模型（模型参数已经通过训练得 到），去预测新数据标签的过程。

　　处理器芯片可执行的一整套指令的集合，是计算机硬件和软件之间最重 要、最直接的界面和接口。

　　一种基于数据流编程的人工智能编程框架，由谷歌人工智能团队开发和 维护，被广泛应用于各类人工智能算法的编程实现。

　　一种开源的Python语言机器学习库，应用于人工智能领域，由Facebook 人工智能研究院（FAIR）推出。

　　快速特征嵌入的卷积结构，是一个人工智能框架，最初开发于加利福尼 亚大学柏克莱分校。

　　晶片。在硅晶片上可加工实现各种电路元件结构，成为有特定功能的集 成电路产品。

　　芯片设计企业将芯片设计版图提交晶圆制造，并获得真实芯片的全过 程。流片可检验芯片是否达到设计预期的功能和性能：如流片成功则可 对芯片进行大规模量产，反之则需找出不成功的原因、优化设计并再次 流片。

　　无晶圆厂芯片设计企业（亦指该等企业的商业模式），只从事芯片的设 计和销售，而将晶圆制造、封装和测试等步骤分别委托给专业厂商完成。

　　Electronic Design Automation的缩写，中文名称为电子设计自动化， 是以计算机为平台，融合微电子学科与计算机学科方法辅助和加速电子 产品（包含集成电路）设计的一类技术的总称。

　　Graphic Processing Unit的缩写，中文名称为图形处理器，是个人电 脑、游戏设备、移动终端（如平板电脑、智能手机等）中进行图像和图 形运算的处理器芯片。

　　Peripheral Component Interconnect Express的缩写，是一种高速计 算机扩展总线标准，最初的版本由英特尔在 2001 年提出，目前广泛应 用于CPU与协处理器芯片的互联。

　　Patent Cooperation Treaty的缩写，中文名称为专利合作条约，是专 利领域的一项国际合作条约。依据PCT提交国际专利申请后，申请人可 同时获得全世界大多数国家申请该专利的优先权。

　　人工智能生成内容，又称“生成式AI”（Generative AI），被认为是 继专业生产内容、用户生产内容之后的新型内容创作方式。

　　Generative Pre-trained Transformer的缩写，中文名称为生成型预训 练变换模型，是一个自回归语言模型，目的是为了使用深度学习生成人 类可以理解的自然语言。

　　Independent Software Vendors，中文名称为独立软件开发商，特指专 门从事软件的开发、生产、销售和服务的企业。

　　(1) 本期营业收入较上年同期减少5,731.56万元，同比下降33.37%龙珠体育app。受供应链影响，公司调整销售策略，优先服务毛利较高、信用较好的客户，造成了本期营业收入有所下降；与此同时，公司毛利率70.86%，较上年同期提升15.93个百分点。

　　(2) 归属于上市公司股东的净利润同比亏损收窄7,758.07万元,主要原因有以下两个方面：1）报告期内，按归属期分摊的股份支付费用较上年同期减少。2）根据公司业务规划，进一步提升研发效率、优化资源配置，本期职工薪酬及测试化验加工费等较上年同期减少。

　　(3) 归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润同比亏损收窄11,657.46万元，除以上影响净利润变动的因素外，主要系本期确认其他收益较上年同期减少的影响，详见本节“八、非经常性损益项目和金额”。

　　(4) 经营活动产生的现金流量净额同比增加33,497.65万元，主要系本期销售回款较上年同期增加12,604.17万元，以及备货减少导致的采购支出减少22,765.41万元所致。

　　(5) 归属于上市公司股东的净资产较上年度末增加 121,508.86 万元，总资产较上年度末增加86,278.46万元，主要系本期公司向特定对象发行新股募集资金164,929.00万元所致。

　　(6) 本报告期加权平均净资产收益率同比增加 0.40 个百分点；扣除非经常性损益后的加权平均净资产收益率同比增加 0.93 个百分点，除以上影响归属于上市公司股东的净资产变动的因素外，主要系本期公司经营亏损金额较上年同期收窄7,758.07万元所致。

　　(7) 研发投入占营业收入的比例为421.56%，较上年同期增加55.22个百分点，主要系公司本期营业收入的减少所致。

　　计入当期损益的政府补助，但与公司正常经营业 务密切相关，符合国家政策规定、按照一定标准 定额或定量持续享受的政府补助除外

　　[注]本期“其他符合非经常性损益定义的损益项目”1,902,800.59 元为对代扣个人所得税手续费返还确认的其他收益1,902,800.59元。

　　对公司根据《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》定义界定的非经常性损益项目，以及把《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益的项目，应说明原因。

　　集成电路是全球信息产业的基础，行业下游应用广泛，包括消费电子、互联网、数字图像、网络通信、云计算、大数据、人工智能等，是衡量一个国家或地区综合竞争力的重要标志，因此受到各国政府的大力支持。我国政府将集成电路产业确定为战略性产业之一，并颁布了一系列政装测试业，具有资本密集和技术密集的特征，业内企业间比拼的核心要素包括研发能力、资金实力、客户资源和产业链整合能力。

　　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。

　　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。

　　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，主要产品为云端智能芯片及加速卡、训练整机、边缘智能芯片及加速卡、终端智能处理器 IP以及上述产品的配套软件开发平台。

　　云端产品线目前包括云端智能芯片、加速卡及训练整机。其中，云端智能芯片及加速卡是云服务器、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。

　　公司的训练整机是由公司自研云端智能芯片及加速卡提供核心计算能力，且整机亦由公司自研的训练服务器产品。公司的训练整机产品与智能计算集群系统业务的区别在于训练整机主要提供计算集群中的单体训练服务器，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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　公司迄今已自主研发了五代智能处理器微架构、五代商用智能处理器指令集。报告期内，第六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和推荐系统的训练推理等场景进行重点优化，将在编程灵活性、能效、功耗、面积等方 面提升产品竞争力。 报告期内，公司的基础系统软件平台相比前期版本也进行了优化和迭代。其中，推理软件平 台在模型性能优化、大模型和 AIGC推理业务支持、推理性能优化等重点方面均实现了突破和进 展。训练软件平台在通用性、性能等方面取得了优化，在大模型和 AIGC训练领域、推荐系统等 重点领域实现了改进和迭代。基础系统软件平台的不断改进和发展，将促进公司硬件产品更好的 业务落地。 公司核心技术框架结构如下图所示： （1）智能芯片技术及其先进性

　　公司迄今已自主研发了五代智能处理 器微架构，第六代智能处理器微架构正 在研发中。公司是国内外在该技术方向 积累最深厚的企业之一。公司在云端、 边缘端、终端三条产品线的所有智能芯 片和智能处理器核均基于自研处理器 架构研制。

　　已取得专利 410项（其中境 外专利 131 项），报告期内 增加 47项。

　　指令集是处理器芯片生态的基石。公司 是国际上最早开展智能处理器指令集 研发的少数几家企业之一，迄今已自主 研发了五代商用智能处理器指令集，第 六代商用智能处理器指令集正在研发 中。公司已形成了体系完整、功能完备、 高度灵活的智能芯片指令集专利群。公 司在云端、边缘端、终端三条产品线的 所有智能芯片和智能处理器核以及基 础系统软件均构建于自研的MLU指令 集基础之上。

　　公司已掌握复杂 SoC 设计的一系列关 键技术，有力支撑了云端大型 SoC 芯 片（思元 100、思元 270、思元 370和 思元 290）和边缘端中型 SoC芯片（思 元 220）的研发。

　　已取得专利 54 项（其中境外 专利 15项）， 报告期内增加 10项。

　　公司拥有成熟先进的处理器和 SoC 芯 片功能验证平台，确保了智能处理器和 SoC芯片逻辑设计按时高质量交付，有 效保障了多款芯片产品的一次性流片 成功。

　　公司已掌握 7nm 等先进工艺下开展复 杂芯片物理设计的一系列关键技术，已 将其成功应用于思元 100、思元 220、 思元 270、思元 290、思元 370等多款 芯片的物理设计中。

　　应用于公司云端、边缘端不同品类芯片 产品的封装设计与量产测试过程，有效 支撑了公司处理器芯片的研发。

　　有效解决了高速信号完整性、大功率供 电下的电源完整性、大型芯片散热、机 箱模块化等关键问题，支撑公司基于自 研芯片研发模组/智能加速卡、整机、集 群等多样化的产品形态。

　　已取得专利 47 项（其中境外 专利 9 项）， 报告期内增加 6项。

　　公司在自有智能芯片产品之上研发的 基础系统软件可支持各主流人工智能 编程框架，包括 TensorFlow、PyTorch、 Caffe、MXNet等，支持 Paddle等国产 人工智能编程框架，并同时支持训练和 推理平台。开发者可直接基于主流编程 框架的 API为公司云端、边缘端、终端 各款智能芯片和处理器产品方便地编 写应用，显著降低了遗产代码迁移的成 本，提升了人工智能应用开发的速度， 是公司云边端一体化生态体系的核心 保障。

　　已取得专利 64 项（其中境外 专利 14项）， 报告期内增加 5项。

　　公司研发的人工智能领域编程语言 BANG，为用户提供通用性好、可扩展 的编程方式，是支撑智能芯片满足人工 智能应用不断拓展、算法快速迭代更新 等实际需求的核心软件组件。

　　公司研发了可将以 BANG 语言编写的 程序编译成智能芯片底层指令集机器 码的智能芯片编译器，以自动优化的方 式代替程序员低效、易错的手工优化， 高效地挖掘智能芯片的性能潜力，是提 升人工智能算法/应用的开发效率和执 行效率的核心软件组件。

　　已取得专利 27 项（其中境外 专利 1 项）， 报告期内增加 4项。

　　开发者在编写程序时能够以调用数学 库的形式实现常用的数学运算，从而快 速实现预期的功能并获得较好的性能。 目前，公司开发的数学库已经伴随着公 司的处理器和芯片产品服务于过亿台 智能终端和服务器设备。

　　已取得专利 87 项（其中境外 专利 21项）， 报告期内增加 20项。

　　公司研发的虚拟化软件，可以将物理上 的单个智能芯片虚拟化为数量可配、规 模可选且具有良好安全性和隔离性的 虚拟智能芯片，以供多个虚拟机或容器 同时使用，是提升数据中心场景下智能 芯片资源利用率、方便数据中心 IT资 产管理的核心软件组件。

　　公司研发的核心驱动程序，为全系列产 品提供内存管理、任务调度、状态及性 能监控、数据通信、多芯片管理等功能 保障，是保证智能芯片在操作系统中高 效运行的底层基础组件。

　　已取得专利 19 项（其中境外 专利 7 项）， 报告期内增加 1项。

　　公司研发的云边端一体化开发环境，为 智能芯片/处理器产品提供统一、完整、 高效的应用开发、功能调试和性能调优 的软件工具链。在该软件平台的支持 下，程序员可实现跨云边端平台的应用 开发，大幅提升人工智能应用在不同硬 件平台的开发效率和部署速度，同时也 使云边端异构硬件资源的统一管理、调 度和协同计算成为可能。

　　已取得专利 24 项（其中境外 专利 14项）， 报告期内增加 4项。

　　公司在智能芯片及相关领域开展了体系化的知识产权布局，为公司研发的核心技术保驾护航。

　　报告期内，公司新增专利申请54项，其中发明专利申请53项，实用新型专利申请1项。公司获授权的专利为146项，其中发明专利143项，实用新型专利2项，外观设计专利1项。此外，公司新增软件著作权1项。

　　截至2023年6月30日，公司累计申请的专利为2,774项。按照专利地域可分为：境内专利申请1,789项，境外专利申请692项，PCT专利申请293项；按照专利类型可分为：发明专利申请2,700项，实用新型专利申请37项，外观专利申请37项。

　　公司累计已获授权的专利为1,011项。按照专利地域可分为：境内专利718项，境外专利293项；按照类型可分为：发明专利938项、实用新型专利36项，外观设计专利37项。

　　本期研发投入总额48,255.17万元，较上年同期减少14,676.28万元，同比减少23.32%。主要原因系：

　　（1）职工薪酬减少：主要系公司提升研发效率及优化资源配置，职工薪酬较上年同期减少； （2）测试化验加工费减少：主要系根据业务规划，提升研发效率及优化资源配置，本期测试化验加工费用较上年同期减少所致；

　　（3）无形资产摊销减少：主要系公司优化购置IP、EDA等无形资产，使本期摊销金额较上年同期有所减少。

　　已推出第五代处理器 架构，并集成至寒武 纪对应芯片产品中。 第六代处理器架构正 在迭代中。

　　持续提高智能处理器架构的 先进性，提高智能处理器 IP 的性能和能效，给公司各产 品线提供核心竞争力支撑。

　　单芯片具备充裕的峰值运算 能力，支持多芯片间交互，以 支持分布式训练；芯片适用 于多样化的人工智能训练任 务。

　　芯片的能效与计算能力密度 （单位面积提供的计算能 力）具有竞争力；芯片适用于 多样化的人工智能推理应 用。

　　面向边缘智能处理低延时、 低功耗以及部署环境的小尺 寸要求，研发高能效、低功 耗、小尺寸的边缘智能芯片； 同时要求支持主流的边缘场 景应用接口，比如 EMMC、 GMAC，以支撑各种应用场景 部署；第二代产品功能更加 完善，集成了种类更丰富的 IP模块和接口。

　　提供云边端一体化的应用开 发环境，支持跨云边端硬件 平台的应用开发；支持业界 主流人工智能编程框架，提 供完备的开发、调试、性能调 优工具链。

　　为云端的人工智能训练任务 提供高效、灵活的应用开发 平台，在单机单卡、单机多卡 和多机多卡等不同场景下达 到优异的性能；支持业界主 流人工智能编程框架，提供 完备的开发、调试、性能调优 工具链。

　　符合标准PCIe加速卡规范， 兼容主流服务器；研发不同 功耗规格的，面向不同场景 的硬件加速卡。

　　单芯片具备领先的算力、丰 富的接口；支持各种智能驾 驶算法及各类车载智能驾驶 应用接口。芯片支持功能安 全，符合车规要求。在性能功 耗等关键指标上具有竞争 力。

　　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。

　　公司在智能芯片及相关领域开展了体系化的知识产权布局，为公司研发的核心技术保驾护航。

　　截至2023年6月30日，公司累计申请的专利为2,774项。按照专利地域可分为：境内专利申请1,789项，境外专利申请692项，PCT专利申请293项；按照专利类型可分为：发明专利申请2,700项，实用新型专利申请37项，外观专利申请37项。

　　公司累计已获授权的专利为1,011项。按照专利地域可分为：境内专利718项，境外专利293项；按照类型可分为：发明专利938项、实用新型专利36项，外观设计专利37项。

　　公司董事长、总经理陈天石博士曾在中科院计算所担任研究员（正高级职称）、博士生导师，在人工智能和处理器芯片等相关领域从事基础科研工作十余年，积累了坚实的理论功底和丰富的研发经验，创办并领导公司在智能芯片方向快速跻身全球初创公司前列。

　　公司在技术研发、供应链、产品销售等方面均建立了成熟团队，核心骨干均有多年从业经验。

　　公司核心研发人员多毕业于著名高校或科研院所，拥有计算机、微电子等相关专业的学历背景，多名骨干成员拥有知名半导体公司多年的工作经历。公司员工中有77.47%为研发人员，77.04%的研发人员拥有硕士及以上学位，研发队伍结构合理、技能全面，有力支撑了公司的技术创新和产品研发。

　　目前，公司已推出的产品体系覆盖了云端、边缘端的智能芯片及其加速卡、训练整机、处理器IP及软件，可满足云、边、端不同规模的人工智能计算需求。公司的智能芯片和处理器产品可高效支持视觉（图像和视频的智能处理）、语音处理（语音识别与合成）、自然语言处理以及推荐系统等多样化的人工智能任务，高效支持视觉、语音和自然语言处理等技术相互协作融合的多模态人工智能任务，可辐射智慧互联网、智能制造、智能教育、智慧金融、智能家居、智慧医疗等“智能+”产业。

　　公司凭借领先的研发能力、可靠的产品质量和优秀的客户服务水平，在国内外积累了良好的品牌认知和优质的客户资源。目前公司产品广泛服务于服务器厂商、人工智能应用公司，辐射互联网、云计算、能源、教育、金融、电信、医疗等行业的智能化升级，支撑人工智能行业快速发展。

　　借助运营积累的客户基础，公司进一步提升了品牌认可度和市场影响力，上述优质客户的品牌效应也有助于公司进一步开拓其他客户的合作机会。同时，丰富的现有客户资源也为公司新产品的市场开拓提供了便利，可以实现多类产品的销售协同，产品的推出、升级和更新换代更易被市场接受，为公司的业务拓展和收入增长打下了良好的基础。

　　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CB Insights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100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《EE Times》评选的“2018年全球60家最值得关注的半导体公司（EETimes Silicon 60 of 2018）”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CB Insights颁布的“2020 IC DESIGN China”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“2020年全球100家最值得关注的半导体公司（EETimes Silicon 100）”榜单；2021年3月，公司上榜《EETimes》评选的“AI芯片公司(AI CHIP) TOP 10”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。

　　(二) 报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施 □适用 √不适用

　　公司始终专注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。公司的主要产品线包括云端产品线、边缘产品线年上半年，在董事会领导下，公司经营管理层和全体员工践行“客户、质量、速度、创新、热情”的价值观，砥砺奋进，攻坚克难，实现了公司的稳健发展。报告期内，公司稳步增强研发实力，立足核心优势，抓住市场机会，大力优化生态建设，融资实现资金储备，经营亏损有所收窄。

　　报告期内，公司实现营业收入 11,446.80万元，毛利总额 8,110.97万元，毛利率 70.86%，毛利率较上年同期提升 15.93 个百分点。主要系公司在供应链的影响下，调整销售策略，优化产品成本结构所致。归属于上市公司股东的扣除非经常性损益后的净利润-64,076.59万元，亏损金额较上年同期收窄 11,657.46万元。

　　在行业客户中，公司依托于近年来持续拓展和深耕的成效，在互联网、运营商、金融、电力能源等多个行业及客户中进行了广泛的业务部署与落地。

　　在互联网行业，公司的芯片及加速卡与数家头部互联网企业在视觉、语音、图文识别、自然语言处理等场景下进入了批量销售环节。此外，公司与头部互联网企业进行了搜索推荐领域的深入技术合作和适配，正在积极推进产品落地。

　　在金融行业，公司持续扩展云端产品在多家头部银行的成熟业务应用，同时结合金融业的行业应用需求，在大语言模型领域与头部银行、头部 ISV积极推动技术合作和深度算法适配，为后续的产品大规模落地打下了坚实基础。

　　在通信运营商行业，依托云端产品芯片及加速卡，公司销服人员积极参与头部运营商的集中采购，并积极推动与其智能计算平台的适配，持续在大语言模型应用以及大型集群架构设计上进行探讨和进一步验证性测试工作。

　　在科研教育领域，公司云端产品支撑多个高校智能计算集群适配，支撑科研与教育实训等场景。公司与多家科研机构、重点实验室在 AI For Science领域进行深度适配与技术合作，在大模型研究、蛋白质结构预测与设计等领域，通过科研智能计算集群及地方人工智能计算集群为客户提供支撑。

　　在其他重点行业方面，公司继续与民生行业、能源行业等重点行业的龙头企业展开了紧密合作并完成了应用场景测试，持续推动了智慧粮仓、智能巡检、智慧矿山等多个场景和项目应用，为传统产业智能化转型保驾护航。

　　公司基于云端产品的优势，针对最近兴起的大模型领域，优化了公司产品在 AIGC及大语言模型领域的性能，并与多个行业客户及 ISV推动了技术和产品合作。

　　公司保持高效的研发投入，以提升人工智能领域核心处理器芯片的核心竞争力，构建技术壁垒。报告期内，公司研发投入 48,255.17万元，研发投入占营业收入比例为 421.56%。目前，公司拥有 980 人的研发团队，占员工总人数的 77.47%，77.04%以上研发技术人员拥有硕士及以上学历。

　　公司迄今已自主研发了五代智能处理器微架构、五代商用智能处理器指令集。报告期内，第六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和推荐系统的训练推理等场景进行重点优化，将在编程灵活性、能效、功耗、面积等方面提升产品竞争力。

　　报告期内，公司的基础系统软件平台相比前期版本也进行了优化和迭代。其中，推理软件平台在模型性能优化、大模型和 AIGC推理业务支持、推理性能优化等重点方面均实现了突破和进展。训练软件平台在通用性、性能等方面取得了优化，在大模型和 AIGC训练领域、推荐系统等重点领域实现了改进和迭代。基础系统软件平台的不断改进和发展，将促进公司硬件产品更好的业务落地。

　　在模型性能优化方面，公司针对语音合成领域、搜索推荐领域、视觉处理领域中新涌现的高频使用网络进行了优化，性能上达到了业务落地要求。

　　在大模型和 AIGC 推理业务支持方面，公司研发了大语言模型分布式推理加速库BangTransformer，进行了 LLaMA、GLM、BLOOM、GPT-2等主流生成式大语言模型的适配工作。

　　在推理性能优化方面，BangTransformer支持算子融合、张量并行、量化推理、Flash Attention等优化特性，与传统框架运行方式相比有了较大提升。在图像生成领域，公司基于 MagicMind支持了 Stable Diffusion等客户需求网络的优化和加速，促进了公司产品在图像生成领域的业务落地。

　　报告期内，公司持续推进训练软件栈的研发和改进，以客户需求牵引新增功能和通用性支持，并大力推进大模型及推荐系统业务的支持和优化。

　　在新增功能方面，提供了方便客户模型迁移的多个工具，平滑支持了 PyTorch_Lightning等第三方 Python 库。公司重点投入了分布式和大规模集群的软件栈支撑，增加支持了 DeepSpeed、Megatron、Tutel等分布式训练库。软件栈在加大与社区生态融合的同时也完成了对典型操作系统的支持和发布，支持了生态的发展。

　　在通用性方面，增加了框架算子的支持数量并落实了框架版本升级的规划，完成了重点客户提出的大量定制化算子扩展需求，支撑了多个重点客户的业务落地。

　　在性能方面，通过算子层面大张量支持等新功能的开发，充分发挥了公司硬件产品的架构优势，使网络能够支持高效处理能力以及更大规模的大语言模型。公司通过重点客户性能需求的牵引，针对多个网络进行了极致优化，分析并实现了多个算子和框架层面的性能优化点，并在通信上持续进行了单机多卡的低延迟优化。

　　在大模型和AIGC训练领域，公司完善了大模型的训练软件栈研发，进行了GLM模型、LLaMA模型、GPT模型等模型的微调及预训练支持工作，验证了张量并行、流水并行、序列并行等并行技术，达到业务落地的精度和性能要求。

　　报告期内，随着公司用户行业、用户数量的持续提升、基础系统软件平台的持续优化，用户可以更加灵活地使用公司的软硬件平台进行开发，公司生态建设持续发展。其次，凭借过硬的产品能效、良好的服务意识，公司的品牌影响力也在持续增强。此外，公司重视产学合作，目前已有多所高校开设了基于寒武纪软硬件平台的人工智能课程龙珠体育app，建立了较为完善的高校课程生态体系，此举将进一步助力公司生态建设的发展。

　　公司高度重视人才体系的健全和发展，在积极引进高层次人才的同时注重内部人才培养，目前，公司已建立了成熟稳定的研发团队、销服体系、管理及支撑团队。为完善人才队伍建设、提升核心团队的凝聚力与战斗力，公司在目标管理、薪酬激励、培训及晋升等方面都有较完整的体系。同时，公司持续优化组织架构，细化岗位职责，推进信息化建设，为公司的可持续发展夯实基础。

　　2022年，公司向上海证券交易所提交了向特定对象发行股票的申报材料，发行拟募集资金总额不超过 167,191.18万元（含本数），扣除发行费用后的净额将投资于以下项目： 单位：万元

　　报告期内，公司此次向特定对象发行股票已经上海证券交易所审核通过，并获得中国证监会同意注册的批复。根据发行方案等相关文件，在公司股东大会授权范围内，公司会同保荐人（主承销商）完成了本次发行工作，每股发行价格 121.10元，实际发行股份 13,806,042股，募集资金总额为 1,671,911,686.20元，并已于 2023年 4月 13日在中国证券登记结算有限责任公司上海分公司完成股份登记手续。

　　公司未来发展需要不断进行技术创新，研发更具创新性和先进性的智能芯片技术，为人工智能芯片下游不断拓展的应用场景提供更具竞争力的芯片及加速卡产品。因此，此次定向增发的成功将对公司后续产品的持续优化迭代提供必要的资金储备。

　　报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项

　　报告期内，公司归属于母公司股东的净利润、归属于母公司股东的扣除非经常性损益后的净利润分别为-54,482.86万元、-64,076.59万元，均为负值。

　　公司尚未实现盈利且存在累计未弥补亏损，主要因公司为确保“云边端”芯片产品及基础系统软件平台的高质量迭代，在竞争激烈的市场中保持技术领先优势，持续进行研发投入。

　　虽然公司无法保证短期内实现盈利或进行利润分配，但是在报告期内，公司芯片产品与众多行业领域中的头部公司建立了合作意向。通过历代产品的过硬测评指标及优良服务口碑，公司的品牌效应逐步凸显。

　　同时，公司认为，高质量的研发投入是芯片行业实现长远发展的坚实基础，是支撑企业未来发展不可或缺的基石。公司目前现金流状况良好，可以在未来一段时间内为公司研发投入及日常运营提供有效支撑。公司将持续拓展市场份额、加速场景落地、聚焦技术创新、持续构建生态和品牌，提升公司的核心竞争力。（未完）