AI算力发展趋势 - AI算力呈现两极发展趋势：云端算力持续扩展与端边侧应用火热[4] - 未来生成式AI推理计算90%在端边侧进行，仅10%复杂任务需云端处理[4] - 端边侧市场潜力巨大，可能孕育"下一个英伟达"，市场规模或超云端[4] 后摩智能战略与技术 - 公司以存算一体技术切入端边大模型芯片市场，定位"最后一公里"解决方案[5] - 发布存算一体端侧芯片"后摩漫界M50"，实现160 TOPS@INT8算力，典型功耗仅10W[8] - 采用自研"天璇架构"IPU和"后摩大道"编译器工具链，支持主流深度学习框架[8] 存算一体技术优势 - 存算一体技术有效解决冯诺依曼架构的"内存墙"和"功耗墙"问题[6] - 技术路线百花齐放，行业处于跑马圈地阶段，公司聚焦SRAM和DRAM存算[18] - 存算一体对先进制程依赖更弱，数据搬运效率更高[23] 商业化进展 - 已获得联想AI PC、讯飞听见智能语音设备、中国移动5G+AI等意向客户[10] - 重点布局消费终端、智能办公、智能工业及机器人领域[14][15] - 端边侧市场特点为成本敏感、功耗敏感、体积小、散热要求高[16] 行业转型与机遇 - 公司从智能驾驶芯片转型通用端边大模型芯片，抓住大模型风口[11][13] - 存算一体技术从冷门到主流，国家和投资机构关注度显著提升[17] - 端边侧AI芯片市场分散且极致，需要适配多元化需求[10] 产品性能与创新 - M50芯片支持7B到70B参数本地大模型运行，内存带宽达153.6GB/s[8] - 采用原方案+AI模式，适配X86、ARM等主流处理器架构[10] - 电路设计、量产工程、AI处理器架构是存算一体产品化三大挑战[19][20]