一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明　　1、公司所属行业　　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”。　　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，并颁布了一系列政策法规，以大力支持集成电路行业的发展。集成电路行业主要包括集成电路设计业、制造业和封装测试业，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... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　1、公司所属行业
　　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”。
　　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，并颁布了一系列政策法规，以大力支持集成电路行业的发展。集成电路行业主要包括集成电路设计业、制造业和封装测试业，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。
　　2、主营业务情况
　　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，以及为客户提供丰富的芯片产品。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、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。
　　（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加速卡或训练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、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推荐系统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。训练软件平台方面，公司大力推进了大模型业务的适配和优化。推理软件平台方面，公司在AIGC业务适配、开源生态建设及易用性等方面都取得了一定进展。
　　（1）智能芯片技术及其先进性
　　（2）基础系统软件技术及其先进性
　　2.报告期内获得的研发成果
　　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50项，其中发明专利申请49项，实用新型专利申请1项。公司新增获授权的专利为205项，其中发明专利204项，实用新型专利1项。
　　截至2024年6月30日，公司累计申请的专利为2,689项。按照专利地域可分为：境内专利申请1,723项，境外专利申请675项，PCT专利申请291项；按照专利类型可分为：发明专利申请2,613项，实用新型专利申请39项，外观专利申请37项。
　　公司累计已获授权的专利为1,369项。按照专利地域可分为：境内专利972项，境外专利397项；按照类型可分为：发明专利1,296项、实用新型专利37项，外观设计专利36项。
　　此外，公司拥有软件著作权64项；集成电路布图设计6项。
　　3.研发投入情况表
　　4.在研项目情况
　　5.研发人员情况
　　6.其他说明

　　二、经营情况的讨论与分析
　　2024年上半年，公司凭借人工智能芯片产品的核心优势，持续深化与互联网、大模型等前沿领域头部企业的技术合作。公司凭借卓越的产品适配能力和开放合作的务实态度，积极助力人工智能的实际应用落地，赢得了合作伙伴的好评。受“实体清单”等供应链不利因素影响，公司实现营业收入6,476.53万元，较上年同期下降43.42%，毛利率62.72%。实现归属于上市公司股东的净利润为-53,010.96万元，较上年同期亏损收窄1,471.90万元，亏损收窄2.70%。
　　（一）展开技术合作，推动应用落地
　　报告期内，公司的智能芯片产品重点在互联网、大模型等前沿领域里，与头部客户进行了产品应用和先进技术的深度合作。同时，公司积极在多个重点行业中，与客户开展了产品的应用发掘和探索，为后续的业务落地积极准备。
　　在互联网领域，得益于公司智能芯片产品能效的持续提升，公司不断加深与该领域内客户的合作。报告期内，公司产品在自然语言应用场景中实现了批量出货。公司当前芯片产品的实测能力、迭代预期均满足了客户的需求，公司开放合作的务实作风也得到了客户的认可。
　　在大模型领域，公司与国内头部算法公司持续开展商务与技术合作，公司助力客户在其各自的垂直领域中进行了大模型应用的探索与落地。在视觉大模型领域，公司与该领域的头部客户达成了战略合作，公司产品为视觉大模型在线商业应用提供了坚实的算力支持。在语言大模型领域，公司产品与该领域的头部客户进行了大模型适配，获得了与该客户的多个产品兼容性认证，满足了客户对于人工智能算力的需求，加速了客户大模型从训练到部署的全部过程。
　　在金融领域，公司与多家金融机构进行了大语言模型的测试以及行业应用的探索，积极推动金融领域的应用落地。
　　在其他垂直行业，公司智能芯片产品继续为传统产业智能化转型保驾护航，助力智慧粮仓、智慧矿山、智慧交通等场景的业务落地。
　　（二）持续研发投入，驱动技术创新
　　自成立以来，公司始终将自主创新、高效研发置于战略布局的核心位置。在人工智能芯片行业，只有通过不断的研发投入，方能驱动技术创新的不断前行，进而打造出具备竞争力的产品，从而在智能芯片市场竞争中取得优势地位。
　　2024年上半年，公司研发投入44,747.60万元，研发投入占营业收入比例为690.92%。本报告期末，公司拥有727人的研发团队，占员工总人数的74.79%，78.82%的研发人员拥有硕士及以上学历，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。
　　报告期内，公司持续进行研发投入。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。其中，在训练软件平台方面，公司大力推进了大模型业务的适配和优化；在推理软件平台方面，公司在AIGC业务适配、开源生态建设及易用性等方面都取得了一定进展。
　　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推荐系统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栈的更新和迭代，以客户需求为导向，新增的功能及特性提升了产品通用性，大力推进了大模型业务的适配和优化。
　　公司持续对大规模分布式训练软件栈进行研发，迭代更新了对业界主流分布式训练组件的支持。当前，训练软件栈已经能够完整支撑主流大模型分布式训练需求，完善了各组件的支撑程度，缩短了业界新模型在公司产品的适配周期。
　　在生态方面，寒武纪训练软件平台更新迭代了PyTorch2.1/2.3的支持,支撑了多个训练和推理的业务场景，并实现了快速跟进社区版本的长效机制。此外，寒武纪训练软件平台实现了Transformers以及Accelerate社区对于MLU的原生支持，增加了Triton3.0.x的寒武纪后端，并开源了跨平台AI编译器前端Triton-Linalg，提升了业界人工智能应用与公司产品进行适配的开发效率。
　　在大模型方面，公司的训练软件平台增加了对Llama3系列、Qwen系列等主流网络的支持并重点优化了并行训练功能。公司的训练软件平台通过融合算子、通算融合等方面的优化，提升了公司产品的性能和竞争力。报告期内，寒武纪训练软件平台全面优化了分布式通信功能，显著提升了多机分布式训练性能。
　　在易用性和稳定性方面，公司的训练软件平台增强了性能分析和精度分析工具，提升了用户对大模型训练的调试和分析工作效率。同时，训练软件平台增加了大模型稳定性训练需要的在线调优工具，优化了断点续训功能，完善了模型训练性能分析等功能。为了提升公司智能计算集群系统的部署效率，寒武纪训练软件平台还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，公司成功验证了集群上的大语言模型预训练功能，实现了业界领先水平的单训练任务长时间持续稳定运行，且计算效率和能效达到了业界领先水平。
　　（2）推理软件平台
　　报告期内，公司在AIGC业务适配、开源生态建设及易用性等方面都取得了一定进展。
　　在AIGC业务适配方面，公司的推理软件平台紧随业界应用需求和发展，支持并优化了Llama系列、Qwen系列等一系列文生文模型，以及StableDiffusion3等多个主流多模态模型，实现了文生文、文生图、文生视频和多模态等AIGC主流业务场景覆盖，促进了公司应用生态的扩张。
　　在开源生态建设及易用性优化方面，公司的推理软件平台支持了多个基于PyTorch生态构建的开源组件，降低了业界新模型的适配成本，缩短了性能优化周期，提升了软件栈易用性，支撑了大模型行业落地带来的推理需求。
　　在算子优化方面，公司开发了PyTorch第三方算子加速库，实现了对大模型关键算子的专门加速，使公司的推理平台算子计算效率达到业界领先水平，充分发挥了公司产品的优势。
　　（三）持续生态建设、增强品牌影响力
　　报告期内，公司与多所知名高校合作，共同开设了基于寒武纪平台的人工智能课程，为学术界与产业界搭建了沟通的桥梁，还构建了高校课程生态体系。通过深化产学合作，公司不仅为自身生态建设增添了新动力，也为培养未来人工智能领域的优秀人才贡献了力量。
　　（四）人才体系的健全和发展
　　公司高度重视人才体系的健全与发展，既积极引进高精尖外部人才，又深耕内部人才培养，不断完善人力资源管理体系与服务水平。目前，公司已成功构建起一支由成熟稳定的研发团队、高效专业的销服团队以及精干有力的管理及支撑团队组成的队伍。
　　在人才引进策略上，公司与多所知名高校建立了紧密的合作关系，共同开展职业发展教育、设立实习基地，并畅通校企沟通渠道，确保源源不断地吸引并汇聚行业内的优秀人才。
　　在人才发展与培养方面，公司构建了多层次的能力发展模型，并制定了清晰的任职资格标准，以满足不同类型员工个性化的职业发展需求。针对管理类人才与专业类人才，公司量身定制了多样化的培训课程与培训项目，助力每位员工实现个人价值的最大化。

　　三、风险因素
　　(一)尚未盈利的风险
　　本报告期，公司实现营业收入6,476.53万元，较上年同期下降43.42%。公司实现归属于上市公司股东的净利润为-53,010.96万元，亏损金额较上年同期收窄1,471.90万元，亏损收窄2.70%；归属上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为-60,888.46万元，亏损金额较上年同期收窄3,188.12万元，亏损收窄4.98%。
　　公司尚未实现盈利且存在累计未弥补亏损，主要原因是公司为确保智能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，持续进行了大量的研发投入。
　　尽管公司无法保证短期内实现盈利或进行利润分配，但在报告期内，公司的芯片产品已与多个行业领域中的头部公司建立了合作意向。凭借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，公司坚信，高质量的研发投入是芯片行业实现长远发展的坚实基础，也是支撑企业未来发展不可或缺的基石。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，以提升公司的核心竞争。
　　(二)业绩下滑或亏损的风险
　　(三)核心竞争力风险
　　公司所处行业为技术密集型行业。公司掌握的核心技术及公司研发水平将严重影响公司的核心竞争力。
　　公司是目前行业内少数全面系统掌握了智能芯片及其基础系统软件研发和产品化核心技术的企业之一，公司掌握的核心技术具有一定技术壁垒，关键核心技术处于行业的领先水平。但随着人工智能应用及算法的逐步普及，人工智能芯片受到了多家集成电路龙头企业的重视，该领域也成为多家初创集成电路设计公司发力的重点。此外，研发项目的进程及结果的不确定性较高，公司将面临前期的研发投入难以收回、预计效益难以达到的风险。未来，公司将不断贴近市场需求，提升研发投入效率，保障产品的高质量迭代，以此保障公司提升自身的核心竞争力。
　　(四)财务风险
　　1、研发投入相关的财务风险
　　公司一直保持着较高的研发投入，报告期内公司研发投入为44,747.60万元。为保持技术先进性和市场竞争力，公司将持续保持高强度的研发投入，可能将对公司的经营成果产生较大影响。
　　2、大额股份支付的风险
　　为进一步建立、健全公司长效激励机制，有效地将股东利益、公司利益和员工利益相结合，使各方共同关注公司的长远发展，公司进行了多次员工股权激励。报告期内，公司发生股份支付费用11,199.95万元。公司股份支付在未来几年将持续摊销，同时，若未来公司发布实施新股权激励计划，将可能持续产生大额股份支付费用。
　　(五)行业风险
　　近年来，随着人工智能应用及算法的逐步普及，人工智能芯片受到了多家集成电路龙头企业的重视，该领域也成为多家初创集成电路设计公司发力的重点。总体来看，人工智能芯片技术仍处于发展阶段，技术迭代速度较快，技术发展路径尚在探索中，尚未形成具有绝对优势的架构和系统生态。随着越来越多的厂商推出人工智能芯片产品，该领域市场竞争日趋激烈。目前，英伟达在全球人工智能芯片领域中仍占有绝对优势。
　　未来，公司将把握人工智能前沿发展路线，推动技术和产品的迭代优化，以适应更多商业客户对智能计算的差异化需求，同时抓住人工智能技术开始进入各行业领域的战略机遇期，加大市场拓展力度，以应对行业风险。
　　(六)供应链稳定风险
　　公司采用Fabless模式经营，供应商包括IP授权厂商、服务器厂商、晶圆制造厂和封装测试厂等。由于集成电路整个行业链是专业化分工且技术门槛较高，加之公司及部分子公司已被列入“实体清单”，将对公司供应链的稳定造成一定风险。切换新供应商将产生一定成本，将可能对公司经营业绩产生不利影响。
　　但公司的核心技术来自于寒武纪的自主研发，拥有自主知识产权，为应对上述风险，公司将基于产业政策与产业链上下游长期、广泛、良好的合作，在产品研发各阶段继续与各相关方保持良好沟通，并积极探索，做好各项应对工作，推动公司业务持续发展。

　　四、报告期内核心竞争力分析
　　(1).核心竞争力分析
　　1、领先的核心技术优势
　　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2024年6月30日，公司累计申请的专利为2,689项。按照专利地域可分为：境内专利申请1,723项，境外专利申请675项，PCT专利申请291项；按照专利类型可分为：发明专利申请2,613项，实用新型专利申请39项，外观专利申请37项。
　　公司累计已获授权的专利为1,369项。按照专利地域可分为：境内专利972项，境外专利397项；按照类型可分为：发明专利1,296项、实用新型专利37项，外观设计专利36项。
　　此外，公司拥有软件著作权64项；集成电路布图设计6项。
　　2、人才团队优势
　　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74.79%为研发人员，78.82%的研发人员拥有硕士及以上学历，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。
　　3、行业地位及产品体系优势
　　公司在人工智能芯片设计行业拥有丰富的研发经验和技术积累，多次受邀参加相关技术标准的制定及修订工作。先后共参与30余项国家标准或团体标准的制定及修订工作，涉及人工智能芯片硬件、人工智能芯片软件、人工智能服务器整机及集群等多个技术领域，其中已获发布的标准10余项。
　　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。
　　4、客户资源优势
　　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。目前公司产品广泛服务于大模型算法公司、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。
　　5、品牌优势
　　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。
　　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 Silicon60of2018）”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“2020IC 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 Silicon100）”榜单；2021年3月，公司上榜《EETimes》评选的“AI芯片公司(AI CHIP)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。 收起▲

　　一、经营情况讨论与分析　　2023年，是以大模型为代表的人工智能技术发生变革的一年，是对人工智能芯片为代表的智能算力需求大爆发的一年，也是寒武纪被列入“实体清单”后的第一年。　　在人工智能芯片这样一个同时充满艰难与希望的领域，在面临限制打击的情况下，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，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，在产品研发、客户服务及生态建设等方面取得了一定进展。报告期的主要工作体现在以下五个方面：　　（一）立足核心优势，抓住市场机会，亏损情况有所收窄　　2023年度，公司凭借人工智能芯片产品的核心优势... 查看全部▼

　　一、经营情况讨论与分析
　　2023年，是以大模型为代表的人工智能技术发生变革的一年，是对人工智能芯片为代表的智能算力需求大爆发的一年，也是寒武纪被列入“实体清单”后的第一年。
　　在人工智能芯片这样一个同时充满艰难与希望的领域，在面临限制打击的情况下，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，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，在产品研发、客户服务及生态建设等方面取得了一定进展。报告期的主要工作体现在以下五个方面：
　　（一）立足核心优势，抓住市场机会，亏损情况有所收窄
　　2023年度，公司凭借人工智能芯片产品的核心优势，拓展算力基础设施项目，深耕行业客户。公司实现营业收入70,938.66万元，毛利总额49,058.69万元，毛利总额较上年提升2.33%，毛利率69.16%，毛利率较上年同期提升3.40个百分点。实现归属于上市公司股东的净利润-84,844.01万元，较上年同期亏损收窄40,791.30万元，亏损收窄32.47%。
　　1、智能芯片及加速卡
　　报告期内，依托于智能芯片产品的技术领先优势，公司智能芯片及加速卡持续在互联网、运营商、金融、能源等多个重点行业持续落地，并在业界前沿的大模型领域以及搜索、广告推荐等领域取得了长足的进步。报告期内，公司的智能芯片及加速卡实现收入10,138.96万元。
　　在大模型领域，公司与国内头部的算法公司形成了紧密的技术和产品合作。在视觉大模型领域，公司与智象未来达成了算力产品的合作以及视觉多模态大模型的深度适配，寒武纪产品为其在线商业应用提供了算力保障。在语言大模型领域，公司产品与百川智能等头部客户进行了大模型适配，并获得了产品兼容性认证，产品性能亦达到国际主流产品水平。公司与客户正携手在各行业垂直领域进行大模型应用探索与落地。
　　在互联网领域，公司产品在视觉、语音、自然语言等应用场景中持续出货，并在搜索、广告推荐领域与头部互联网企业达成了产品深度适配及优化，产品性能达到客户需求，为后续业务落地奠定了坚实的基础。
　　在金融领域，公司与多家大型银行进行了语言大模型的测试，并正在推动金融领域的应用落地。目前交通银行已选择嵌入公司智能加速卡的GPU服务器为指定选型。
　　在通信运营商行业，寒武纪依托集采入围，继续赋能运营商集团及下属省专公司常用的人工智能业务。未来，寒武纪将持续助力三大运营商共同赋能更多业务场景的人工智能应用落地，向“AI+”延伸拓展。
　　在其他垂直行业，公司的智能加速卡继续为传统产业智能化转型保驾护航，助力智慧粮仓、智慧矿山、智慧物流等场景的业务落地。
　　2、智能计算集群系统业务
　　基于智能计算集群系统业务的竞争优势和前期落地项目的良好经验，公司积极参与台州、沈阳两地的算力基础设施建设项目，以公司的训练整机产品作为核心计算设备，集成配套的软硬件，最终形成智能计算集群系统交付给客户，共实现收入60,453.27万元。
　　随着人工智能技术的不断进步，对算力基础设施的需求逐年提升。公司的智能计算集群系统业务已在多个城市实现拓展，国内市场占有率已然处于第一梯队，公司产品的竞争力和品牌影响力与日俱增。已经完成的项目经验对公司持续推进智能计算集群系统业务奠定了良好的标杆作用。
　　（二）坚持高效研发投入，打磨新格局下的智能芯片产品
　　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，构建技术壁垒。报告期内，公司研发投入111,750.82万元，研发投入占营业收入比例为157.53%。目前，公司拥有752人的研发团队，占员工总人数的75.28%，78.46%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。软件方面，公司的基础软件系统平台也进行了优化和迭代。公司的产品对传统模型和生成式大模型进行了持续的性能优化，加速了当前主流人工智能应用的部署。
　　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推荐系统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栈的研发和改进，新增加了功能和通用性支持，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，训练软件平台为客户模型迁移提供了多种工具，降低了客户的适配迁移成本。公司重点投入分布式和大规模集群的软件栈支撑，增加支持了多个分布式训练库，使训练软件栈能够支撑更多大模型分布式训练需求。软件栈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，公司增加了框架算子的支持数量，完成了重点客户提出的大量定制化算子扩展需求，适配了多个重点客户的业务场景，实现了更全面的数据类型支持，更好地支撑了大模型训练场景。
　　在性能方面，公司通过重点客户性能优化需求的牵引，针对多个网络进行了优化，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和多机多卡的低延迟优化，通信延迟和带宽利用率达到了业界领先水平。
　　在大模型训练领域，公司完善了大模型的训练软件栈研发，进行了多个大模型的微调及预训练支持工作。通过持续的技术优化和适配工作，进一步优化了大模型训练性能，在大模型训练的性能和精度方面都取得了较强的竞争力，达到业务落地的性能和精度要求。报告期内，公司成功验证了大模型在分布式集群上的预训练功能，实现了较长时间的稳定运行，且计算效率达到了业界领先水平。
　　此外，在搜索、广告推荐领域进行了优化或完成组件开发，支撑多家客户的私有网络适配工作，客户需求网络性能远超既定目标。完成了蛋白质模型领域的网络训练任务。
　　（2）推理软件平台
　　报告期内，公司开发了支持大语言模型和多模态AIGC推理业务的基础软件，并分别对传统模型和生成式大模型进行了持续性能优化，加速了实际应用部署。
　　针对传统模型推理业务的性能优化，在包括语音合成、搜索推荐和视觉处理等领域的高频使用网络中，公司通过持续的优化工作，确保了该业务模型保持业界领先水平，满足客户业务的落地需求。
　　在大语言模型推理业务方面，公司研发了分布式推理加速库BangTransformer，适配了主流大模型，经过深度性能优化，大模型推理达到了业界领先的模型计算效率，并成功实现了在客户业务环境下的应用。公司将BangTransformer集成到部分开源大模型推理框架中，进一步丰富了大模型生态系统。
　　在推理性能提升方面，BangTransformer引入了多项优化技术，相较于传统框架，显著提高了运行效率。在图像生成领域，利用MagicMind对StabeDiffusion等关键网络进行了优化和加速，成功服务了客户基于寒武纪推理软件平台的应用。
　　（三）持续生态建设、增强品牌影响力
　　报告期内，公司基础系统软件平台的持续优化，软硬件平台易用程度有所提升，生态建设持续发展；凭借过硬的技术能力，良好的服务意识，公司品牌影响力也在持续增强。此外，公司重视产学合作，已和多所高校开设了基于寒武纪平台的人工智能课程，建立了较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。
　　（四）人才体系的健全和发展
　　公司十分重视人才体系的健全和发展，在积极引进高精尖人才的同时注重内部人才培养，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。
　　在人才引进方面，公司积极探索与知名高校建立职业发展教育、实习基地，畅通校企沟通渠道，确保能够吸引到优秀人才。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，实施了新一轮的股权激励计划，将员工薪酬激励与公司中长期发展有效结合。在业绩管理方面，强化价值贡献和业绩导向，让优秀的人才能够脱颖而出。
　　（五）完成定向增发工作，为公司持续创新提供动力
　　报告期内，公司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，在股东大会授权范围内，公司会同保荐人（主承销商）完成了定向发行工作，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。
　　公司未来发展战略需要持续不断地进行技术创新，研发更具前瞻性和先进性的智能芯片技术，打造公司的技术护城河。公司未来芯片产品将为下游不断爆发的新模型及不断拓展的应用场景提供更具竞争力的算力基石。此次定向增发的成功将对公司产品的持续优化迭代提供必要的资金储备。
　　
　　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，以及为客户提供丰富的芯片产品。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、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。
　　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加速卡或训练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）、Fabess（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Fabess模式。
　　公司自成立以来的经营模式均为Fabess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芯片及加速卡产品、训练整机、智能计算集群系统、IP授权及软件获取业务收入。
　　(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，尤其是在大型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，2023年全球人工智能芯片的市场规模将达到530亿美元，并预计在2024年增长至671亿美元。到2027年，该市场的规模预计将超过2023年的两倍，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推荐系统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。在训练软件平台，新增加了功能和通用性支持，并大力推进大模型及推荐系统业务的支持和优化。在推理软件平台，公司开发了支持大语言模型和多模态AIGC推理业务的基础软件，并分别对传统模型和生成式大模型进行了持续性能优化，加速了实际应用部署。
　　（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浪潮、联想等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头部企业实现适配、合作，取得可观进展的同时，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。此外，公司在智能计算集群系统业务领域保持了较强的核心竞争优势，基于公司优质的智能芯片产品，该业务持续拓展、落地，满足了客户对于人工智能算力的需求。
　　（3）品牌地位
　　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《EETimes》评选的“2018年全球60家最值得关注的半导体公司（EETimesSiicon60of2018）”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“2020年全球100家最值得关注的半导体公司（EETimesSiicon100）”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。
　　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）“东数西算”产业背景助推智能芯片行业发展
　　近年来，“东数西算”全面启动，将整合优化国内算力资源，为数字经济提供直接动力。根据中金公司的研究报告，智能计算中心聚焦训练任务、强算力、低延时的特性与计算枢纽的功能定位切合，有望成为“东数西算”的重要组成部分，智能芯片作为智能计算中心的重要组成部分将迎来广阔的市场空间。
　　2023年10月，工信部等6部门联合发布的《算力基础设施高质量发展行动计划》文件提出“到2025年，计算力方面，算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%，东西部算力平衡协调发展”的主要目标。算力的重要性已被提升到新的高度，算力作为数字经济时代新的生产力，对推动科技进步、行业数字化转型以及经济社会发展发挥重要作用。
　　（2）AIGC技术日益成熟，催生智能算力需求增长
　　AIGC全称为AI-GeneratedContent（人工智能生成内容），指基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从而大幅降低内容生成的边际成本，目前已经在文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等多模态场景上有了范例。它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。得益于深度学习模型的不断完善、开源模式的推动以及大模型商业化的进展，2022年AIGC发展迅猛，现象级产品ChatGPT聊天机器人的日访问人数在发布后2个月内就突破了1000万。
　　AIGC的技术底座是“大型语言模型（LargeLanguageModes，简称为“大模型”）”。随着大模型的迭代，所需的参数呈指数级增长，以OpenAI发布的GPT模型系列为例：2019年发布的GPT-2有15亿个参数，2020年发布的GPT-3则有1750亿个参数。各模态智能数据的训练到推理均需要算力的加持，随着模型逐渐复杂化，所对应的算力需求也水涨船高，智能芯片市场有望迎来增量需求。
　　（3）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推荐系统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。在训练软件平台，新增加了功能和通用性支持，并大力推进大模型及推荐系统业务的支持和优化。在推理软件平台，公司开发了支持大语言模型和多模态AIGC推理业务的基础软件，并分别对传统模型和生成式大模型进行了持续性能优化，加速了实际应用部署。
　　公司核心技术框架结构如所示：
　　（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（如7nm）下复杂芯片设计经验的企业之一。公司研发的寒武纪1A处理器是全球首款商用终端智能处理器IP产品，思元100（MLU100）芯片是中国首款高峰值云端智能芯片。思元290（MLU290）芯片是寒武纪首款云端训练智能芯片，采用了7nm工艺，在4位和8位定点运算下，理论峰值性分别高达1024TOPS、512TOPS。思元370（MLU370）芯片是寒武纪首款采用Chipet（芯粒）技术的人工智能芯片，是寒武纪第二代云端推理产品思元270算力的2倍。
　　（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成果
　　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115项，其中发明专利申请113项，实用新型专利申请2项。公司获授权的专利为299项，其中发明专利297项，实用新型专利2项。此外，公司新增软件著作权1项。
　　截至2023年12月31日，公司累计申请的专利为2,639项。按照专利地域可分为：境内专利申请1,696项，境外专利申请657项，PCT专利申请286项；按照专利类型可分为：发明专利申请2,564项，实用新型专利申请38项，外观专利申请37项。
　　公司累计已获授权的专利为1,164项。按照专利地域可分为：境内专利802项，境外专利362项；按照类型可分为：发明专利1,092项、实用新型专利36项，外观设计专利36项。
　　此外，公司拥有软件著作权64项；集成电路布图设计6项。
　　3.研发投入情况表
　　4.在研项目情况
　　5.研发人员情况
　　研发人员构成发生重大变化的原因及对公司未来发展的影响
　　由于业务战略规划调整，报告期内研发人员较上年同期有所减少，目前公司研发队伍结构合理、技能全面，能支撑公司的技术创新和产品研发。
　　6.其他说明
　　
　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、领先的核心技术优势
　　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12月31日，公司累计申请的专利为2,639项。按照专利地域可分为：境内专利申请1,696项，境外专利申请657项，PCT专利申请286项；按照专利类型可分为：发明专利申请2,564项，实用新型专利申请38项，外观专利申请37项。
　　公司累计已获授权的专利为1,164项。按照专利地域可分为：境内专利802项，境外专利362项；按照类型可分为：发明专利1,092项、实用新型专利36项，外观设计专利36项。
　　此外，公司拥有软件著作权64项；集成电路布图设计6项。
　　2、人才团队优势
　　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75.28%为研发人员，78.46%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。
　　3、产品体系优势
　　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。
　　4、客户资源优势
　　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。
　　5、品牌优势
　　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《EETimes》评选的“2018年全球60家最值得关注的半导体公司（EETimesSiicon60of2018）”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“2020年全球100家最值得关注的半导体公司（EETimesSiicon100）”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。
　　(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
　　
　　四、风险因素
　　(一)尚未盈利的风险
　　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-84,844.01万元、-104,286.25万元，均为负值。截至2023年12月31日，公司经审计的母公司报表未分配利润为-221,201.67万元，母公司报表可供股东分配的利润为负值。
　　公司尚未实现盈利且存在累计未弥补亏损，主要系行业特性及公司战略规划两方面原因导致：芯片行业是一项高投入、长周期的行业，持续的研发投入对于企业的发展至关重要。只有通过不断的研发投入，才能推动技术创新和产品升级，提升核心竞争力，从而在激烈的市场竞争中取得优势地位。尽管受到“实体清单”的影响，寒武纪始终把技术创新作为公司的战略重点，持续进行研发投入，以打造优质的产品及易用的软件生态平台，确保在中国人工智能芯片领域的领先地位。
　　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。
　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　(三)核心竞争力风险
　　公司所处行业为技术密集型行业。公司掌握的核心技术及公司研发水平将严重影响公司的核心竞争力。公司是目前行业内少数全面系统掌握了智能芯片及其基础系统软件研发和产品化核心技术的企业之一，公司掌握的核心技术具有一定技术壁垒，关键核心技术处于行业的领先水平。但随着人工智能应用及算法的逐步普及，人工智能芯片受到了多家集成电路龙头企业的重视，该领域也成为多家初创集成电路设计公司发力的重点。此外，研发项目的进程及结果的不确定性较高，公司将面临前期的研发投入难以收回、预计效益难以达到的风险。未来，公司将不断贴近市场需求，提升研发投入效率，保障产品的快速迭代，以此保障公司提升自身的核心竞争力。
　　(四)经营风险
　　1、公司持续稳定经营和未来发展存在不确定性的风险
　　公司通过长期的研发投入，积累了深厚的技术积淀，并实现了技术的产品化，公司产品矩阵业已形成。公司目前处于持续高强度研发投入阶段，通过技术创新，保持技术的领先性、提升产品的市场竞争力。受到行业政策、国际政治经济环境、市场竞争、市场需求及研发技术产品化等综合因素的影响，公司核心技术优势转化为业绩收入存在一定不确定性和滞后性。为了应对市场竞争、市场需求及研发技术产品化对公司未来收入造成的风险，公司需要持续研发投入，积极推动技术和产品的迭代优化，将技术优势转化为优质的产品及易用的软件生态平台，以适应人工智能应用和场景的不断变化，提升市场竞争力，在人工智能芯片市场中赢得优良口碑。同时，公司也将密切关注行业发展和市场需求，加深与客户侧的合作，提升将技术积累转化为销售收入的速度与效率，以应对未来业绩波动的风险。
　　2、客户集中度较高的风险
　　近三年，公司前五大客户的销售金额合计占营业收入比例分别为88.60%、84.94%和92.36%，客户集中度较高。若公司主要客户经营发生变动或者需求放缓，可能给公司业绩带来不利影响。此外，公司面临着新客户拓展的业务开发压力，如果新客户拓展情况未达到预期，亦会对公司经营业绩造成一定不利影响。
　　公司将把握人工智能前沿发展路线，推动技术和产品的迭代优化，以适应更多商业客户对智能计算的差异化需求，同时抓住人工智能技术开始进入各行业领域的战略机遇期，加大市场拓展力度，服务更多的人工智能客户群体。
　　3、供应链稳定风险
　　公司采用Fabess模式经营，供应商包括IP授权厂商、服务器厂商、晶圆制造厂和封装测试厂等。由于集成电路整个行业链是专业化分工且技术门槛较高，加之公司及部分子公司已被列入“实体清单”，将对公司供应链的稳定造成一定风险。切换新供应商将产生一定成本，将可能对公司经营业绩产生不利影响。
　　但公司的核心技术来自于寒武纪的自主研发，拥有自主知识产权，为应对上述风险，公司将基于产业政策与产业链上下游长期、广泛、良好的合作，在产品研发各阶段继续与各相关方保持良好沟通，并积极探索，做好各项应对工作，推动公司业务持续发展。
　　(五)财务风险
　　1、研发投入相关的财务风险
　　公司一直保持着较高的研发投入，报告期内公司研发投入为111,750.82万元，占报告期内营业收入的比例为157.53%。为保持技术先进性和市场竞争力，公司将持续保持高强度的研发投入，可能将对公司的经营成果产生较大影响。
　　2、大额股份支付的风险
　　为进一步建立、健全公司长效激励机制，有效地将股东利益、公司利益和员工利益相结合，使各方共同关注公司的长远发展，公司进行了员工股权激励计划。
　　激励对象在归属前离职、公司业绩考核或个人绩效考核达不到对应标准的会相应减少实际归属数量从而减少股份支付费用，上述对公司经营成果影响的最终结果将以会计师事务所出具的年度审计报告为准。同时，若未来公司发布实施新股权激励计划，将可能持续产生大额股份支付费用。
　　3、毛利率波动风险
　　报告期内，公司的综合毛利率一直处于行业中较高水平，综合毛利率为69.16%，较上年增加3.40个百分点。公司的综合毛利率，一方面，受产品组合、公司拓展新业务、产品售价、原材料及封装测试成本、生产工艺水平等多种因素的影响；另一方面，受所在行业的影响，芯片行业的综合毛利将与国家政策调整、市场竞争程度、全球供应链稳定等情况高度相关。若前述因素发生变动，公司毛利率可能存在一定波动，进而影响经营成果和业绩表现。
　　4、应收账款发生坏账的风险
　　报告期末，公司应收账款账面价值为64,392.11万元，占期末资产总额的比例10.03%。公司应收账款主要来自智能计算集群系统客户，公司在报告期末已对逾期时间较长、且金额较大的客户按单项计提坏账损失的方式计提坏账准备。目前，智能计算集群业务收入仍占公司营业收入的比重较大，若该业务客户的回款不及时，或客户因经营情况不善等因素丧失还款能力，则公司因应收账款金额较大将面临坏账的风险，从而对公司资产质量、盈利能力及现金流量造成不利影响。
　　(六)行业风险
　　近年来，随着人工智能应用及算法的逐步普及，人工智能芯片受到了多家集成电路龙头企业的重视，该领域也成为多家初创集成电路设计公司发力的重点。总体来看，人工智能芯片技术仍处于发展阶段，技术迭代速度较快，技术发展路径尚在探索中，尚未形成具有绝对优势的架构和系统生态。随着越来越多的厂商推出人工智能芯片产品，该领域市场竞争日趋激烈。目前，英伟达在全球人工智能芯片领域中仍占有绝对优势。
　　未来，公司将把握人工智能前沿发展路线，推动技术和产品的迭代优化，以适应更多商业客户对智能计算的差异化需求，同时抓住人工智能技术开始进入各行业领域的战略机遇期，加大市场拓展力度，以应对行业风险。
　　(七)宏观环境风险
　　(八)存托凭证相关风险
　　(九)其他重大风险
　　
　　五、报告期内主要经营情况
　　2023年全年，公司实现营业收入70,938.66万元，较上年同期减少2.70%。公司实现归属于上市公司股东的净利润为-84,844.01万元，亏损金额较上年同期收窄40,791.30万元，亏损收窄32.47%；归属上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为-104,286.25万元，亏损金额较上年同期收窄53,640.71万元，亏损收窄33.97%。
　　
　　六、公司关于公司未来发展的讨论与分析
　　(一)行业格局和趋势
　　(二)公司发展战略
　　公司以“为客户创造价值，成为持续创新的智能时代领导者”为使命，以“让机器更好地理解和服务人类”为愿景，聚焦于人工智能芯片领域，为客户提供系列化的人工智能芯片产品与技术支持服务。公司将围绕自身的核心优势、提升核心技术，结合内外部资源，以自主创新为驱动，不断推动企业发展，围绕人工智能核心驱动力——计算能力，坚持云边端一体化，坚持软硬件协同，为智能云计算、智能边缘、智能终端、智能驾驶等场景提供芯片及加速卡产品，矢志成为行业领先的人工智能芯片设计公司。
　　鉴于集成电路设计行业是人才、技术和资金密集型的行业，行业的发展受研发、技术和管理能力驱动，公司将密切关注智能芯片的市场需求，从产品定义、研发规划、资源整合、委外合作以及产业链协同等方面制定发展战略，进一步提升公司的核心研发能力、产品设计能力和市场地位，实现高速发展。
　　(三)经营计划
　　随着大语言模型、文生图、文生视频等生成式大模型陆续面世，人工智能芯片作为算力基石，面临着更多的机会与挑战，公司管理层将在董事会的领导下，抓住机遇，落实公司发展战略和规划，保持主营业务持续发展；聚焦技术创新、持续研发投入，提升芯片产品的竞争力；加强市场开拓力度，探索新场景算力需求，加强基础软件生态建设。同时，重视人才引进与人才培养，加强完善激励体系，提升公司核心竞争力。
　　（一）加强市场开拓，探索算力需求
　　2024年，公司将探索新业态下的应用场景，开拓生成式大模型等应用场景的算力需求，加强与人工智能应用公司的合作，同时继续深耕行业客户，助力传统产业客户的智能化升级。
　　在智能芯片及板卡产品上，公司将把握AIGC产业下人工智能应用对智能算力的需求，凭借公司领先的技术积淀和产品优势，积极与新兴算法和应用公司进行接洽与合作，提供推理和训练算力支撑，实现与算法应用公司的共同成长，提升市场份额。公司亦将持续推进已处于适配阶段的项目，扩大在互联网领域、金融领域、通信运营商以及重点行业等客户处的深度合作，在赋能传统业务的同时，实现市场份额的突破。
　　在智能计算集群系统业务方面，公司将总结过往在全国多地的项目推广经验和前期积累的优良口碑，最大程度的发挥公司自身优势，积极拓展相关业务。
　　（二）持续研发投入、保持核心竞争优势
　　2024年，公司将继续在研发方面大力投入。在硬件上，将持续推进智能处理器微架构和指令集的研发，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推荐系统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。
　　在软件上，公司将继续优化、迭代基础系统软件平台，大力推进大模型及推荐系统业务的支持和优化。通过适配主流编译版本，增加算子覆盖数量，减少客户的学习成本、开发成本和迁移成本，实现更广泛的编译环境，为客户提供跨平台、通用、易用的硬件产品做好全方位支持。
　　（三）持续构建生态，增强品牌建设
　　公司将持续构建完善的生态建设和优良的品牌形象。2024年，公司将继续完善寒武纪开发者社区，丰富芯片应用方案和解决方案，引导和调动开发者在开发者社区的积极性，推动应用生态的发展。
　　同时，公司将持续增强与高校、科研单位深入的合作，定位长期潜在使用和开发者。在国内软硬件实验环境下，助力高校人工智能人才的培养，分享人工智能应用开发和赋能的技术。
　　（四）推动人才体系的健全和发展，完善激励体系
　　2024年，公司将进一步做好组织建设，优化流程，提升效率；细化任职资格标准，提高人才与标准的适配性，进一步加强完善公司的激励体系。 收起▲

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明　　1、公司所属行业　　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”。　　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，并颁布了一系列政策法规，以大力支持集成电路行业的发展。集成电路行业主要包括集成电路设计业、制造业和封装测试业，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... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　1、公司所属行业
　　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”。
　　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，并颁布了一系列政策法规，以大力支持集成电路行业的发展。集成电路行业主要包括集成电路设计业、制造业和封装测试业，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。
　　2、主营业务情况
　　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。
　　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、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。
　　（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。
　　二、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。
　　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。
　　（1）智能芯片技术及其先进性
　　（2）基础系统软件技术及其先进性
　　2.报告期内获得的研发成果
　　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。
　　此外，公司拥有软件著作权64项；集成电路布图设计6项。
　　3.研发投入情况表
　　研发投入总额较上年发生重大变化的原因
　　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。
　　4.在研项目情况
　　5.研发人员情况
　　6.其他说明

　　二、经营情况的讨论与分析
　　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、IP授权及软件。2023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。
　　（一）立足核心优势，抓住市场机会，亏损情况有所收窄
　　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。
　　（二）保持高效研发投入，研发实力稳步提升
　　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。
　　1、智能处理器微架构及指令集
　　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。
　　2、基础系统软件平台
　　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。
　　（1）推理软件平台
　　报告期内，公司研发了大模型和AIGC推理业务所需基础软件。
　　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。
　　（2）训练软件平台
　　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。
　　（三）打造生态建设、增强品牌影响力
　　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，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。
　　（四）人才体系的健全和发展
　　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。
　　（五）开展定向增发工作，为公司持续创新提供动力
　　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：
　　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。

　　三、风险因素
　　(一)尚未盈利的风险
　　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。
　　(二)业绩下滑或亏损的风险
　　报告期内，公司实现营业收入11,446.80万元，较上年同期减少33.37%。公司营业收入未来能否持续增长，将受公司内外部因素的综合影响。外部方面，将可能受到宏观经济、行业发展及竞争态势、上下游产业发展等方面的影响。内部方面，将可能受到公司技术研发、市场推广、生态建设等方面的影响。公司管理层将结合最新行业发展和竞争态势，把握最新技术方向，提高技术研发及公司运营的效率，加大市场推广力度，夯实生态建设，以应对和降低相关风险。
　　公司的运营费用主要包括研发费用、管理费用和销售费用。由于公司设计的复杂计算芯片需要持续研发投入，亦需要保持骨干研发团队的稳定，研发投入和对人才的股权激励占据了运营费用中较大的比重，报告期内，公司研发费用与管理费用中股份支付两项合计占整体运营费用的79.77%。公司营收暂时无法覆盖该部分费用，因此，公司尚未盈利，从短期来看亦将存在亏损继续扩大的风险。但是，研发投入和对人才的激励是立足于企业长远发展而进行的投入，是支撑企业未来发展的基石，从长期来看亦是公司实现亏损收窄并实现盈亏平衡不可或缺的投入。未来，公司将进一步提高产品竞争力，开拓市场，深耕行业客户，加速场景落地，以降低亏损进一步扩大的风险。
　　(三)核心竞争力风险
　　公司所处行业为技术密集型行业。公司掌握的核心技术及公司研发水平将严重影响公司的核心竞争力。
　　公司是目前行业内少数全面系统掌握了智能芯片及其基础系统软件研发和产品化核心技术的企业之一，公司掌握的核心技术具有一定技术壁垒，关键核心技术处于行业的领先水平。但随着人工智能应用及算法的逐步普及，人工智能芯片受到了多家集成电路龙头企业的重视，该领域也成为多家初创集成电路设计公司发力的重点。此外，研发项目的进程及结果的不确定性较高，公司将面临前期的研发投入难以收回、预计效益难以达到的风险。未来，公司将不断贴近市场需求，提升研发投入效率，保障产品的高质量迭代，以此保障公司提升自身的核心竞争力。
　　(四)行业风险
　　人工智能芯片技术仍处于发展的初期阶段，技术迭代速度加快，技术发展路径尚在探索中，尚未形成具有绝对优势的架构和系统生态。随着越来越多的厂商推出人工智能芯片产品，该领域市场竞争日趋激烈。目前，英伟达在人工智能芯片领域仍占有绝对优势。
　　当前，除寒武纪之外，在云端智能计算市场和边缘智能计算市场中，目前市场份额主要由英伟达等企业所占据；在智能计算集群系统市场，基于英伟达GPU产品的集群占据市场优势地位。与英伟达等集成电路行业巨头相比，公司存在一定竞争劣势。在产业链生态架构方面，公司自主研发的基础系统软件平台的生态完善程度与英伟达相比仍有一定差距；在产品落地能力方面，公司的销售网络尚未全面铺开，业务覆盖规模及客户覆盖领域需进一步拓展。
　　未来，公司将加强研发管理，提升研发效率，以应对行业风险。
　　(五)供应链风险
　　公司采用Fabless模式经营，供应商包括IP授权厂商、服务器厂商、晶圆制造厂和封装测试厂等。公司向供应商采购芯片IP、EDA工具、晶圆及其他电子元器件等。2022年12月15日，美国商务部工业和安全局（BIS）以国家安全和外交利益为由，将公司及部分子公司列入“实体清单”。目前，该事项对公司研发造成的影响程度尚在有限范围内，公司的核心技术来自于寒武纪的自主研发，拥有自主知识产权，不会对公司产品研发及核心竞争力产生重大不利影响。长期来看，切换新供应商将产生一定成本，将可能对公司经营业绩产生一定不利影响。
　　为应对该事项对公司发展造成的不利影响，公司将基于产业政策与产业链上下游长期、广泛、良好的合作，在产品研发各阶段继续与各相关方保持良好沟通，并积极探索，做好各项应对工作，推动公司业务持续发展。 收起▲