本公司深度研究报告
一、技术深度分析
1.1 核心技术架构
本公司的3D-CIM™（三维存算一体）架构是其技术核心，于2023年全球首创。该架构创新性地融合了三项关键技术：
·3D近存计算：通过三维堆叠DRAM，解决大容量权重存储和高带宽需求
·存内计算(CIM)：在存储单元内部直接进行计算，减少数据搬运，显著提升能效
·RISC-V存算(RV-CIM™)：解决计算完备性和软件生态问题
1.2 技术突破与优势
·能效突破：CIM提升计算能效10倍，3D近存降低数据搬运功耗3倍
·性能指标：实现150 TPS推理速度，同时保持低功耗运行
·制程选择：采用22nm成熟工艺，规避了先进制程的禁运风险和良率问题
·成本优势：22nm工艺成本仅为竞品6/7/8nm工艺的1/4~1/5
1.3 技术实力与认证
·ISSCC成果：连续6年入选ISSCC（国际固态电路大会），2021年获最佳展示奖（全球仅3项，本公司排名第一，另两项为Intel和Bufferfly），2023年获最佳论文奖
·全球排名：2020-2025年以第一单位发表ISSCC论文数量排名全球芯片设计公司第四（仅次于TI、AMD、ADI）
·技术积累：团队自2018年开始存算一体研究，已完成多次流片与测试验证
·标准制定：被工信部任命为RV-CIM标准组长单位，牵头制定全球首个RISC-V存算一体标准
二、产品矩阵分析
2.1 产品系列布局
本公司构建了两大核心产品线：
·PCIe-CIM™系列：面向服务器和PC市场，提供PCIe接口产品
·LP-CIM™系列：面向手机等移动设备，采用LPDDR接口，实现内存共享
2.2 产品路线图
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2025-2026年：
·
oPC0404：4GB/40T, 22nm, PCIe >150TPS, <4W，适用于手机/PC/IoT
oLP0202-6：2GB/20T, 22nm, LP6 >150TPS, <2W，专为手机设计
oLP0202-5X：2GB/20T, 22nm, LP5X >150TPS, <2W，适配手机场景
·
2027-2028年：
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oPC0610：6GB/100T, 12nm, PCIe >200TPS, <6W，覆盖手机/PC/IoT/服务器
oLP0305-6：3GB/50T, 12nm, LP6 >200TPS, <3W，面向手机/服务器高端场景
2.3 产品形态
·PCIe板卡产品：1-16颗PCIe-CIM芯片组合，4-96GB容量，50-1600T算力
·LP接口PoP封装：1-8颗LP-CIM芯片组合，2-24GB容量，20-400T算力
·主芯片协同方案：与第三方主芯片集成，2-64颗LP-CIM芯片，4-192GB容量，40-3200T算力
三、平台生态构建
3.1 商业模式创新
本公司采用"生态友好型"商业模式，通过两种核心路径实现商业化：
·DRAM原厂出货LP-CIM™：与DRAM原厂深度绑定，共同销售集成方案
·NCC出货PCIe-CIM™：直接向终端客户销售PCIe板卡产品
3.2 全栈技术能力
公司已自研构建完整技术栈：
·指令集设计
·算子库开发
·编译器优化
·算法适配能力
3.3 战略合作生态
·上游：与头部DRAM厂商建立深度协同，进行颗粒、三维堆叠、测试方案的联合优化
·中游：与封装测试企业合作，解决3D混合键合等关键技术
·下游：与手机/PC/服务器龙头企业合作，推动产品落地
·软件：提供LLM移植与优化支持，降低客户适配门槛
四、对比分析
4.1 与传统AI芯片架构对比
维度
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传统AI芯片
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本公司3D-CIM™
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架构
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冯·诺依曼架构，计算与存储分离
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存算一体，计算就近存储
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数据搬运
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频繁搬运权重，功耗高
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大幅减少数据搬运，降低功耗3倍
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能效比
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一般
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提升10倍
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工艺依赖
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依赖先进制程(6/7/8nm)
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22nm成熟工艺即可实现高性能
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供应链风险
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面临禁运风险
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供应链安全，不受禁运影响
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待机功耗
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100mW量级
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10mW量级，降低10倍
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成本
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高
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PCIe-CIM为高通方案7折，LP-CIM仅为2-3折
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核心竞争格局
存算一体技术路线企业
- Mythic (美国)
：采用模拟计算+闪存技术，主打低功耗边缘AI，但缺乏3D集成，量产规模有限 - Syntiant (美国)
：专注超低功耗语音/传感器AI芯片，性能不足以支持大模型推理 - 微纳核芯
：唯一实现3D-CIM™架构量产，兼顾性能与功耗，专为大模型推理优化，TPS达150+
传统AI芯片厂商端侧产品
- 高通 (Qualcomm)
：采用7nm先进工艺，AI性能强但功耗高(8-10W)，成本高昂，受制于禁运风险 - 寒武纪 (中国)
：思元系列芯片专注推理，但未解决"内存墙"问题，能效比仅为公司1/5 - 地平线 (中国)
：征程系列主打车载边缘计算，缺乏存算一体技术，大模型支持有限
4.2 市场潜力分析
·端侧AI芯片市场：Omdia预测将从2024年20亿美元增长至2028年167亿美元，CAGR达66.2%
·大模型推理芯片市场：千亿级市场规模，端侧和云侧各占重要份额
·AI Agent爆发：预计2035年全球AI智能体数量达9000亿，算力需求提升10万倍
五、未来发展方向
5.1 短期战略（1-2年）
·产品落地：完成首代LP-CIM™和PCIe-CIM™产品量产
·客户突破：实现手机客户配套主芯片型号定型
·技术研发：完成3D-CIM Simulator Platform搭建与验证
·B轮融资：完成由蓝驰/中芯聚源/锦秋/君联等机构参与的亿元级B轮融资
5.2 中期战略（2-3年）
·工艺演进：从22nm向12nm工艺升级，提升性能和集成度
·产品拓展：从端侧向云侧服务器市场拓展
·收入多元化：实现亿元级收入，来源包括NRE服务、产品销售和政府项目补贴
·产业协同：深化与DRAM厂商和终端客户的联合开发模式
5.3 长期愿景（3-5年）
·平台型公司：从"芯片供应商"转型为"AI全栈解决方案提供商"
·标准引领：通过RV-CIM标准制定，构建自主可控的AI芯片生态
·全球布局：成为全球领先的端侧AI芯片供应商，抢占千亿级市场
·技术迭代：持续优化3D-CIM架构，拓展至更广泛应用场景
六、风险与挑战
6.1 技术风险
·3D封装良率挑战：三维堆叠工艺对封装良率要求极高
·软件生态建设：需加速完善编译器、框架适配等软件工具链
6.2 市场风险
·大模型演进不确定性：架构可能随大模型技术变革需调整
·竞争加剧：传统芯片巨头可能进入存算一体领域
6.3 供应链风险
·尽管22nm工艺避免了先进制程禁运，但3D封装设备仍依赖进口
·高端测试设备和材料供应链稳定性
七、结论与建议
本公司以其创新的3D-CIM™架构，成功破解了"高性能+低功耗+低成本"的不可能三角，代表了中国半导体产业通过架构创新而非工艺追赶的发展新路径。公司技术实力雄厚，产品规划清晰，市场定位精准，已构建起独特的产业生态。
关键建议：
1.聚焦落地：优先在1-2个场景（如AI手机）实现产品规模化应用
2.生态建设：加速软件工具链开发，降低客户迁移成本
3.供应链安全：建立国产3D封装替代方案，保障长期发展
4.人才战略：持续引进国际顶尖人才，保持技术领先优势
5.资本运营：合理规划融资节奏，为长期技术投入提供资金保障
本公司通过独特的技术路线和商业模式，有望成为AI芯片领域的全球领导者，为中国半导体产业实现"弯道超车"提供成功范例。
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