道氏技术 20250813 电话会议纪要关键要点 1 公司及行业概况 - 道氏技术通过持股辛培森的森持有平台涉足芯片研发、生产和销售，并自持80%股份成立算力中心，旨在通过算力服务扩大市场影响力[1][2] - 公司专注于APU芯片设计环节，采用fabless模式，委托台积电、中芯国际等代工厂生产[2][6] - APU芯片主要用于原子级科学计算，市场潜力巨大，中国市场规模达数百亿元人民币/年，目前尚无同质化竞品[2][6][12] 2 APU芯片技术优势 - 架构创新：采用存算一体类脑架构，计算速度比传统GPU/CPU提升数量级，能耗降低2-3个数量级，可处理更多原子数量[2][8][9] - 性能表现：基于FPGA的初版产品性能超英伟达禁运版GPU 1个数量级，比进口CPU快3个数量级，已有30多家用户[4][14] - 制程工艺：采用28纳米工艺（中国自主可控），虽落后于英伟达7/5纳米，但凭借架构优势实现更高效率[28][33] 3 市场空间与增长潜力 - 超算服务市场：规模达数百亿人民币，原子级科学计算占比50%-75%，实际空间或被低估[11][12] - 未来增长：APU有望撬动万亿级市场，推动材料研发领域发展，类似GPU对AI的推动作用[12][29] - 下游应用：新能源材料设计、半导体工艺优化（如离子注入）、极端服役条件材料仿真等[14][15][50] 4 商业模式与客户 - 三大模式：机时租赁（按节点收费）、硬件销售（加速卡/服务器）、技术服务（定制开发）[16][19] - 客户案例：宁德时代、珠海冠宇等锂电池企业合作，提供算力服务及本地中心搭建[19][31] - 高校合作：中山大学、国防科技大学等使用APU设备，反馈良好[31] 5 贺锡原子计算中心进展 - 一期投入200台服务器（佛山），固定资产约3,000万元，满负荷运行年营收预计3,000万元，净利润2,000万元[10][41][42] - 2025年建成后，2026年计划扩展至多地训练中心[10][37] 6 竞争壁垒与研发动态 - 核心壁垒： - 芯片设计方案（复杂算法集成至存算一体芯片） - 封闭式驱动程序生态（类似CUDA，不开放源代码）[32] - 研发进展： - 2023年完成MPW流片，2025年流片新一代ASIC，速度提升2-3个数量级[48][49] - 持续优化14纳米等先进制程潜力[33] 7 行业对比与差异化 - 与GPU/CPU区别： - APU专注原子级科学计算（如密度泛函理论），GPU/CPU为通用计算[5][7] - 海外竞品（如美国安腾）采用经典分子动力学技术，精度低于AI for Science方法[51] - 不涉足领域：明确不进入消费级显卡或通用计算市场，聚焦科学计算[44][47] 8 其他关键信息 - 数据安全：通过开源工具及严格隔离措施解决保密问题[38][39] - 单项目收入：技术服务或算力租赁合同金额达百万量级[40] - 道氏技术支持：提供资金、客户资源及实验数据共享，助力APU产业化[37] 9 可能被忽略的细节 - 无机 vs 有机材料：无机材料（如硅）市场释放更快，有机材料（如DNA）算法难度更高[24][25] - 高校技术差异：公司存算一体技术侧重回归计算，其他高校多聚焦分类任务（如图像识别）[34][35] - 大模型集成：已应用大原子模型等开源技术，支持国内算力需求[45]