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寒武纪(688256)
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寒武纪(688256) - 关于使用公积金弥补亏损通知债权人的公告
2025-12-15 18:30
业绩情况 - 截至2024年12月31日,母公司累计未分配利润 -27.78亿元,资本公积96.25亿元[2] 弥补亏损 - 公司拟用27.78亿元资本公积弥补累计亏损[2] 债权申报 - 申报时间自2025年12月16日起45日,有联系方式等要求[6]
寒武纪(688256) - 北京市中伦律师事务所关于中科寒武纪科技股份有限公司2025年第二次临时股东会的法律意见书
2025-12-15 18:30
会议安排 - 2025年11月28日董事会通过召集议案[6] - 11月29日公告召开股东会通知[6] - 12月15日现场会议由董事长主持召开[6] 参会情况 - 1430名代表284399259股,占比67.4494%[7] - 9名现场代表220697529股,占比52.3416%[7] - 1421名网络代表63701730股,占比15.1078%[9] 会议结果 - 无临时提案[10] - 审议通过弥补亏损议案[11] - 议案均有效表决通过[12] - 召集等程序符合规定[14]
寒武纪(688256) - 2025年第二次临时股东会决议公告
2025-12-15 18:30
会议信息 - 2025年第二次临时股东会于12月15日在北京召开[2] - 出席股东及代理人1430人,表决权占比67.4494%[2] - 9位董事全部列席会议[4] 议案表决 - 使用公积金弥补亏损议案通过,普通股同意比例99.9870%[5] - 5%以下股东同意比例99.9463%[5] 其他 - 见证律所是北京市中伦律师事务所[6] - 律师认为会议程序和结果合法有效[6]
大摩重磅机器人年鉴:AI走向实体化,机器人迎来寒武纪大爆发,中国领先优势明显
华尔街见闻· 2025-12-15 18:20
核心观点 - 人工智能正从数字世界转向物理世界 催生规模达25万亿美元的全球机器人硬件市场[1] - 机器人产业将迎来指数级增长 形态高度多样化并覆盖广泛的应用场景[4][7] - 中国在制造能力、供应链控制及政策支持方面展现出明显领先优势 并有望在未来十年持续扩大[3][14][15] 市场增长预测 - 全球机器人硬件销售额预计从2025年的约1000亿美元激增至2030年的5000亿美元 2040年达9万亿美元 2050年攀升至25万亿美元[1] - 到2050年全球将销售14亿台机器人 运行中的机器人总数将达到65亿台[4] - 2030年全球机器人销量约9000万台 2040年将增至6亿台[7] 市场结构与机会 - 机器人形态包括工业机器人、服务机器人、无人机、自动驾驶车辆、类人机器人、家用机器人等 覆盖制造业、医疗、农业、交通、国防、空间探索等场景[7] - 小型无人机和家用机器人在近期最具市场潜力 人形机器人预计在2029-2030年开始规模化部署[7] - 小型无人机和低空机器人系统是近期机会最大的投资领域 主要基于三维空间导航的易用性、政府优先级提升及监管框架成熟[11] 供应链与关键零部件需求 - 机器人产业爆发式增长将为上游零部件供应商带来巨大机遇[8] - 到2050年支撑14亿台机器人销售将需要:57亿个摄像头(较2025年增长95倍)、270亿个电机(增长260倍)、410亿个轴承(增长200倍)、1250万ExaFLOPS边缘计算能力(增长4万倍)、170万吨稀土磁铁(增长480倍)以及26太瓦时电池容量(增长1450倍)[8] - 需求激增将为电机、轴承、稀土、摄像头、传感器、AI芯片、电池等供应商带来重大商机[11] 中国市场的领先优势 - 中国在制造能力、稀土材料控制及政策支持等多个维度具有明显领先优势[3] - 2025年机器人和无人机领域风险投资有望超300亿美元 AI相关企业融资总额将达2600亿美元 中国企业占据重要地位[14] - 中国在工业机器人、服务机器人、无人机、自动驾驶、医疗机器人等领域均实现量产和规模化应用[14] - 预计到2050年中国将占据全球机器人销量的约26% 在工业机器人和无人机领域份额更高[15] - 中国在人形机器人供应链中占据63%的份额 占主导地位 尤其在“身体”环节优势显著[15] 产业核心驱动力 - 制造能力将成为具身智能时代的核心竞争力 与专注软件算法的数字AI时代形成对比[15] - 数据收集与制造能力密不可分 规模化生产是真正的挑战[14] - 数据、软件、制造和硬件形成递归循环 彼此相互定义和促进[15]
大摩:机器人迎来寒武纪大爆发,中国领先优势明显
华尔街见闻· 2025-12-15 16:53
文章核心观点 - 人工智能正从数字世界转向物理世界 催生规模达25万亿美元的全球机器人硬件市场 一场机器人领域的“寒武纪大爆发”正在到来 [1] - 中国在制造能力、稀土材料控制及政策支持等方面展现出明显领先优势 且这一地位有望在未来十年持续扩大 [4] 市场增长预测与规模 - 基准情形下 全球机器人硬件销售额将从2025年的约1000亿美元激增至2030年的5000亿美元 2040年达9万亿美元 2050年攀升至25万亿美元 [1] - 到2050年全球将销售14亿台机器人 运行中的机器人总数将达到65亿台 [5] - 2030年全球将售出约9000万台机器人 2040年将增至6亿台 [9] - 上述预测仅涵盖硬件销售 若加上软件服务、维护及供应链相关收入 市场规模可能成倍增长 [1] 市场驱动因素与形态 - 机器人形态高度多样化 包括工业机器人、服务机器人、无人机、自动驾驶车辆、类人机器人、家用机器人等 覆盖制造业、医疗、农业、交通、国防、空间探索等场景 [8] - 小型无人机和家用机器人在近期最具市场潜力 人形机器人预计在2029~2030年开始规模化部署 [9] - 小型无人机和低空机器人系统是近期机会最大的投资领域 主要基于三维空间导航相对容易、俄乌冲突教训带来的政府优先级提升以及监管框架逐步成熟三个因素 [11] 上游零部件需求 - 机器人产业爆发式增长将对上游零部件供应商带来巨大机遇 [9] - 到2050年支撑14亿台机器人销售将需要:57亿个摄像头(较2025年增长95倍)、270亿个电机(增长260倍)、410亿个轴承(增长200倍)、1250万ExaFLOPS边缘计算能力(增长4万倍)、170万吨稀土磁铁(增长480倍)以及26太瓦时电池容量(增长1450倍) [9] - 需求激增将为电机、轴承、稀土、摄像头、传感器、AI芯片、电池等供应商带来重大商机 [11] 中国的领先优势与产业地位 - 在具身智能竞赛中 数据收集与制造能力密不可分 规模化生产是真正的挑战 中国在这方面展现出明显优势 [14] - 2025年机器人和无人机领域风险投资有望超过300亿美元 AI相关企业融资总额将达2600亿美元 中国企业在其中占据重要地位 [15] - 中国人形机器人开发商数量众多 包括优必选、小鹏机器人、乐聚机器人等 [15] - 中国在工业机器人、服务机器人、无人机、自动驾驶、医疗机器人等领域均实现量产和规模化应用 [15] - 摩根士丹利预计 未来十年中国机器人销量和产业规模将持续高于美欧等主要经济体 [15] - 稀土、关键零部件、算力等供应链环节的掌控 为中国企业提供了长期竞争壁垒 [15] - 到2050年 中国将占据全球机器人销量的约26% 其中在工业机器人和无人机领域的份额更高 [16] - 中国在人形机器人供应链中占据63%的份额 占主导地位 尤其在“身体”环节优势显著 [16] - 制造能力将成为具身智能时代的核心竞争力 数据、软件、制造和硬件形成递归循环 [16]
商汤日日新Seko系列模型适配寒武纪AI芯片
新京报· 2025-12-15 16:16
公司产品与技术发布 - 商汤科技发布创编一体、多剧集生成智能体Seko2.0 [1] - Seko2.0依托商汤自研的日日新Seko系列模型技术底座 包括SekoIDX、SekoTalk等图像与视频生成多模态模型 [1] 技术兼容性与国产化适配 - 商汤日日新Seko系列模型可适配国产AI芯片寒武纪 [1] - 商汤LightX2V框架设计强兼容的国产化适配插件模式 目前已支持寒武纪等多款国产芯片 [1] 战略合作与联合优化 - 今年10月 商汤科技已与寒武纪达成战略合作 重点推进软硬件的联合优化 [1] - 适配完成后 双方将在优化模型核心能力、提升算力利用率与成本效率等方向开展深度优化 [1]
研报掘金丨华创证券:首予寒武纪“推荐”评级,业务有望实现爆发式增长
格隆汇· 2025-12-15 15:40
公司业务与技术 - 公司是国内AI芯片领域领军企业,核心聚焦AI芯片研发与技术创新 [1] - 公司构建了“云-边-端”全场景产品矩阵,涵盖云端智能芯片及加速卡、边缘端智能芯片及加速卡、终端智能处理器IP三大核心业务 [1] - 公司产品包括思元590、思元370等云端训练与推理芯片 [1] - 公司构建了从指令集架构到芯片设计、再到基础系统软件的完整技术体系 [1] 市场应用与前景 - 公司产品可满足互联网、金融、交通、能源等多行业AI应用场景需求 [1] - 受益于AI算力需求持续增长,公司产品在互联网、运营商、金融等多个重点行业应用场景落地 [1] - 公司业务有望实现爆发式增长 [1]
A股收评:创业板指跌近1.8%,大消费板块逆市走强
21世纪经济报道· 2025-12-15 15:36
市场整体表现 - 12月15日,A股市场震荡调整,主要指数悉数收跌,沪指跌0.55%,深成指跌1.1%,创业板指跌1.77% [1] - 市场呈现普跌格局,全市场超2900只个股下跌 [2] - 沪深两市成交额1.77万亿元,较上一个交易日缩量3188亿元 [7] 领涨板块与个股 - 大消费方向表现强势,其中白酒概念活跃,中锐股份2连板 [2] - 乳业概念快速拉升,皇氏集团、阳光乳业涨停 [2] - 零售板块表现强势,百大集团、广百股份涨停 [2] - 保险板块走强,中国平安涨近5%,创4年多新高 [3] - 商业航天概念延续活跃,华菱线缆、中超控股双双3连板 [4] - 航天发展成交额达105.55亿元,股价上涨1.13% [8] - 赛微电子股价上涨4.76%,成交额83.31亿元 [8] - 航天电子涨停(+10.01%),成交额72.44亿元 [8] 领跌板块与个股 - 影视院线概念下挫,博纳影业跌停 [5] - 算力硬件概念走弱,长飞光纤触及跌停 [6] - 胜宏科技股价下跌4.76%,成交额133.70亿元 [8] - 阳光电源股价下跌2.73%,成交额96.10亿元 [8] - 工业富联股价下跌4.23%,成交额82.04亿元 [8] 市场成交与活跃个股 - 市场成交额居首的个股为中际旭创,全天成交额173.31亿元,股价下跌1.91% [7][8] - 新易盛成交额165.31亿元,排名第二,股价微跌0.28% [7][8] - 中国平安成交额102.58亿元,排名第五,股价上涨4.96% [7][8] - 寒武纪成交额86.68亿元,股价下跌0.90% [8]
寒武纪前CTO梁军担任CEO,昉擎科技半年完成超5亿元多轮融资
搜狐财经· 2025-12-15 14:52
公司融资与资金用途 - 昉擎科技在半年内连续完成总计超过5亿元人民币的多轮融资 [1] - Pre-A轮融资由某互联网大厂领投,芯联资本、恒生电子产业基金(翌马资本)、广发信德及某头部VC机构联合投资,老股东临港科创投、三七互娱持续加注 [1] - 筹集资金将用于核心技术研发、产品化、生态及市场拓展 [1] 公司背景与股东关系 - 昉擎科技成立于2022年底,聚焦于解耦的分布式AI计算架构 [4] - 明势创投参与了公司的天使轮融资,并在后续轮次持续跟投 [4] 核心团队与关键技术人物 - 2024年8月,前寒武纪CTO、海思前麒麟SoC总架构师梁军加入昉擎科技并出任CEO [5] - 梁军于2017年加入寒武纪任CTO,主导推出了寒武纪首颗7nm AI训练芯片思元290,370、590,并推动了寒武纪NPU在华为麒麟970芯片中的商用落地 [5] - 在加入寒武纪之前,梁军在华为工作17年,负责海思麒麟芯片、网络芯片架构设计 [5] - 梁军于2022年3月从寒武纪离职 [5]
商汤(00020)日日新Seko系列模型与寒武纪成功适配 国产算力&多模态AI实现关键跨越
智通财经网· 2025-12-15 14:22
公司产品与技术发布 - 商汤科技正式发布Seko2.0,这是行业首个多剧集生成智能体,在多剧集视频生成的一致性方面展现出显著优势 [1] - Seko2.0基于商汤自研的日日新Seko系列模型技术底座,该系列包括SekoIDX、SekoTalk等图像与视频生成多模态模型 [1] 国产化适配与算力支持 - 商汤日日新Seko系列模型已完成对国产AI芯片寒武纪的适配,实现了国产算力对AIGC核心场景从语言到多模态的关键跨越 [1] - 商汤LightX2V框架设计了强兼容的国产化适配插件模式,可快速完成各类国产硬件的适配,目前已支持寒武纪等多款国产芯片 [1] - 为释放国产算力优势,Seko系列模型与LightX2V框架引入了低比特量化、压缩通信、稀疏注意力等硬件友好创新机制,将推理性能提升3倍以上 [1] 战略合作与生态构建 - 商汤科技与寒武纪已于今年10月达成战略合作,重点推进软硬件的联合优化,并共同构建开放共赢的产业生态 [2] - 此次与寒武纪在多模态生成模型的适配,是国产大模型与国产算力底座协同创新的重要实践,旨在让开发者和企业以更低成本享受顶尖多模态AI能力 [2] - 双方将共同推动国产AI应用生态的繁荣与发展,打磨更高效、更易用的阶梯式产品体系,并面向开发者构建更开放、友好的工具与生态 [3] 未来协同优化方向 - 持续优化模型核心能力:将在长序列处理、低比特计算等方向持续优化,在确保模型效果的基础上提升多模态生成的整体效率与响应速度 [2] - 提升算力利用率与成本效率:通过算子融合、算子自动调优等,推进更高效的计算与存储方式,降低模型运行所需的资源占用 [2] - 强化大规模并行处理能力:基于计算与通信并行等优化技术,优化跨硬件的调度与通信策略,提升复杂任务在大规模集群中的运行效率与稳定性 [2] - 构建更灵活的资源管理机制:探索分层调度与异构资源协同技术,在保证性能的同时有效降低显存压力,使模型能在更广泛的环境中稳定运行 [2] - 通过双方的深入协同优化,将全面提升模型效率、显著增强算力与资源利用率并优化跨硬件环境的协同适配,进一步降低多模态AI的使用门槛 [2]