bet365官方网站网址,bet365官方网站最新入口,bet365官方网站app下载链接,bet365官网登录网址链接,bet365,bet365体育,bet365登录,bet365网址,bet365链接,bet365入口,bet365靠谱吗,bet365平台,bet365官网平台,bet365app下载,bet365体育官网,Bet365 app download,bet365 login,mobile bet365,bet365 mx,bet365 live,bet365 soccer,bet365 cricket,bet365 link,bet365 casino,bet365 games,bet365 apk请发行人说明：（1）结合大模型技术发展趋势、市场需求、市场竞争格局及公司竞争优劣势、公司经营发展规划、资产负债情况、预计研发目标及同行业公司相关技术研发进展等情况说明公司本次募投项目实施的必要性及紧迫性；（2）面向大模型的软件平台项目与面向大模型的芯片平台项目之间的关系，预计研发的各类芯片的商业化应用前景；本次募投项目较公司现有业务、前次募投项目在运用技术、具体产品以及应用场景等方面的区别和联系，是否涉及新产品、新技术，募集资金是否符合投向主业相关要求；（3）本次募投项目目前研发进展及后续安排、研发难点的攻克情况，并结合公司技术及人员储备、软硬件采购稳定性、客户验证等情况，说明实施本次募投项目的可行性，是否存在重大不确定性。

　　上述大模型技术发展趋势对训练任务的持续需求，推动着全球智能芯片企业持续对训练场景的智能芯片和软件平台进行技术创新，通过底层硬件+软件系统的协同优化，为大模型训练提供更为多样化的算力软硬件解决方案。我国智能芯片企业在当前国内外集成电路领域日趋严峻的竞争态势下，逐步呈现与国外领先企业的差异化发展路径。在追求单芯片极致性能的传统发展路径外，我国企业着力发展先进封装技术、高效通信技术、互联交换芯片、训练软件平台等多软硬件措施协同的新技术路径，通过先进封装实现计算性能升级，通过高效通信技术和互联交换芯片实现高密度集群系统综合性能提升，通过研发训练软件平台实现软硬件协同的系统性能增强，逐步缩短在智能算力软硬件系统层面与国外领先企业的差距，支撑大模型复杂训练任务的要求。

　　大模型在应用阶段，主要执行推理任务，其对人类意图的理解的准确性，将是影响大模型落地应用的关键因素之一。交互式的生成式人工智能应用（如：ChatGPT类应用）是大模型推理的主要落地领域，这类应用需要快速响应人类的文字及语音等输入，同时还需要具备处理高并发、大吞吐量数据的能力，确保交互体验，避免上下文遗忘、生成内容不完整等问题。面向未来智能体类应用的快速发展，需要更强的交互理解能力，增强大模型对长文本处理能力是未来重要的技术发展趋势之一。大模型的长文本能力使大模型可以理解、推理并生成超长内容，并保持上下文逻辑一致性。大模型在长文本能力领域的持续突破，将有效提升通用 Agent处理复杂任务的能力，加速推动复杂 Agent应用的崛起。

　　大模型技术能力的持续提升，进一步催化了对计算效率和部署成本的极致化追求。在大模型的训练过程中，更低的数据位宽，可以有效降低内存占用、提升计算效率、降低训练成本。用 FP8格式训练代替 FP32格式训练，数据存储从 32位压缩至 8位，有效的提升大模型训练效率，如：英伟达 Hopper架构通过Transformer引擎使用 FP8格式，为万亿参数模型训练提供的性能较 FP16格式有多倍提升，大幅缩短训练周期。大模型的推理过程中，更低的数据位宽，可以提升推理速度，支撑高并发场景，降低大模型部署成本，加速规模化应用，如采用FP4格式的 B200进行 Llama3.1 70B模型推理，相较于使用 FP8格式的 H200，推理吞吐量可提升 3倍。

　　公司在充分分析大模型技术趋势、市场需求和同领域企业技术布局的基础上，为本次募投项目制定了明确的研发目标，将从智能芯片的硬件和软件平台两个维度，持续强化公司面向大模型技术与应用需求的技术领先性。在智能芯片的硬件维度，通过“面向大模型的芯片平台项目”的实施，拟开展面向大模型的智能处理器技术创新突破，研发覆盖不同类型大模型任务场景的系列化芯片方案，包括面向大模型训练的芯片、面向大语言模型推理的芯片、面向多模态推理的芯片以及面向大模型需求的互联协议与交换芯片；拟建设先进封装技术平台，灵活高效地支撑不同场景下差异化产品的封装，增强智能算力硬件产品对未来大模型技术发展新需求的适应性。在智能芯片的软件平台维度，通过“面向大模型的软件平台项目”的实施，基于公司智能芯片的硬件架构特点，在高并行度、高计算效率、高存储效率等大模型技术重点需求领域，开展相应的优化策略、软件算法以及软件工具等创新研究；建设面向大模型的软件平台，平台将涵盖灵活编译系统、训练平台以及推理平台三大功能模块，以提升公司智能芯片的易用性和适应性，支撑服务从大模型的算法开发到应用部署的全业务流程。

　　本次募投项目预计研发的各类芯片，将面向大模型算法厂商、互联网企业以及各垂直行业领域的算力服务商等客户，承载其大模型训练和推理的多样化任务需求。根据 IDC与浪潮信息联合发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》，42%的中国企业已经开始进行大模型的初步测试和重点概念验证，17%的企业已经将技术引入生产阶段，并应用于实际业务中；根据 IDC数据，2024年中国人工智能算力市场规模约为 190亿美元，2025年将达到 259亿美元，同比增长 36.2%，2028年将达到 552亿美元。公司本次募投项目研发的各类芯片将满足多个大模型业务领域的需求，在我国人工智能算力市场规模持续增长的背景下，具备良好的商业化前景。

　　基于核心应用场景，积极拓展和加强行业客户落地。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，积累了良好的品牌认知和优质的客户资源。依托于智能芯片产品及其配套软件平台的技术领先优势，公司产品持续在运营商、金融、互联网等多个重点行业应用场景落地，公司产品的软件平台易用性、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，获得了客户的广泛认可。目前公司产品规模应用于大模型算法公司、服务器厂商、人工智能应用公司，辐射云计算、能源、教育、金融、电信、医疗、互联网等行业的智能化升级。未来公司将继续增强市场开拓力度、深耕行业客户。除了为传统人工智能应用场景持续提供算力支持外，公司也将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。

　　2）本次募投项目“面向大模型的软件平台项目”是在公司现有软件平台基础上的迭代研发，将进一步提升公司智能芯片的性能发挥和大模型的效率发挥 公司 IPO募投项目、前次再融资募投项目主要为芯片类研发项目和补充流动资金，无单独的软件类募投项目。技术方面，公司现有业务、前次募投项目中相关软件部分研发为公司本次募投项目的研发提供了必要的技术和研发资源支撑，公司本次募投项目在基础软件、分布式训练、核心性能优化、推理加速等技术方面均较现有业务、前次募投项目中的软件部分进行演进与提升；产品方面，公司现有业务、前次募投项目及本次募投项目的软件产品均是面向寒武纪智能芯片的软件，随着智能芯片硬件的升级以及大模型用户对智能芯片软件平台优化的需求而迭代升级；应用场景方面，公司现有业务、前次募投项目及本次募投项目的软件产品均可支持云端场景下的训练和推理业务，本次募投项目面向大模型不同细分场景的算力解决方案，提供平台化的软件优化能力，显著提升公司软件平台对大模型任务的支撑能力，提高智能芯片的易用性。

　　面向大模型的芯片平台项目，计划以智能处理器和先进封装技术的创新升级为底层支撑，并行开展面向大模型场景需求的四款芯片的创新研发，需要在上述多细分技术领域开展高密集度的攻关，各任务内容面临着不同的具体研发关键点，但公司前期技术积累可为本项目任务的完成提供关键技术保障，本次面向大模型的芯片平台项目目标的达成不存在较大不确定性。公司在智能芯片技术领域有充分的通用性技术积累，智能芯片领域通用性核心技术积累包括智能处理器微架构、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，可为本募投项目任务的完成提供充分的技术保障。截至 2025年 3月末，公司在智能芯片领域通用性核心技术积累情况如下：

　　面向大模型的软件平台项目，是充分发挥面向大模型的芯片平台项目所研发的系列智能芯片能效水平的必要支撑，除了针对智能芯片的硬件架构特性进行底层编译软件（编程语言、编译器等）的迭代升级之外，更重要的是需要紧跟大模型技术的演进方向，在底层驱动、训练以及推理任务上开展具体的技术关键点攻关。公司前期已积累了深厚、可靠的技术研发经验，为公司攻克上述相关技术关键点提供了关键技术保障，本次面向大模型的软件平台项目目标的达成不存在较大不确定性。公司在软件平台领域亦有充分的通用性技术积累，软件平台领域通用性核心技术积累包括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，可为本募投项目任务的完成提供充分的技术保障。截至 2025年 3月末，公司在软件平台领域通用性核心技术积累情况如下：

　　本次再融资募投项目面向大模型的芯片平台项目中用于购置设备和 IP/EDA的投资金额合计为 42,170.25万元，面向大模型的软件平台项目中用于购置设备的投资金额为 21,300.00万元。本次募投项目拟采购的设备主要为服务器、交换机、数据存储设备等各类用于支撑研发过程的设备，在当前国内市场中有较为多样的选型和配置，并且公司与国内主流的供应商保持了畅通的沟通渠道，定期沟通需求信息，及时主动地采取供应风险防范措施；在 IP和 EDA方面，国内厂商逐步成熟，公司与主要供应商保持了稳定的合作关系。因此本次募投项目涉及的研发设备、IP/EDA的采购较为稳定，并采取了比较充足的保障措施，不存在较大不确定性。

　　在 2022年 12月 15日，美国商务部工业和安全局（BIS）将公司及部分子公司列入“实体清单”，公司供应链受到一定影响，公司产品的成本结构发生了一定变化，产品成本有所提升。公司在对边缘市场进行调研后，认为边缘产品的售价相对云端产品而言较低，对成本变化较为敏感，原“稳定工艺平台芯片项目”中规划的边缘产品受市场和成本的影响较为明显。故公司对“稳定工艺平台芯片项目”进行了战略调整，暂缓对其中边缘计算芯片的研发。同时由于公司急需充裕的流动资金进行备货，为了满足公司备货及日常运营需求，公司将原本用于“稳定工艺平台芯片项目”的 IPO节余资金调整为永久补充流动资金。截至 2025年3月 31日，前述转出的永久补充流动资金已使用完毕，故无法使用 IPO募投项目节余资金投入本次募投项目。