032 芯原股份20260719 导读
2026年07月19日19:26 关键词 新签订单 数据处理 芯片设计 在手订单 自愿性公告AR眼镜 语音交互 小模型 定制服务 显示技术 订单 芯片设计 量产 毛利率 供应链 产能 台积电 三星HBM 全文摘要 公司在1月1日至4月29日期间，新签订单总额接近150亿，其中AI领域订单占比显著，但这些订单转化为实际收入需时日。戴总随后讨论了行业现状，涵盖云测、端测、边测以及AI技术的进步，并涉及公司供应链管理、产能限制和技术创新（如玻璃基板应用）的挑战。整个对话围绕订单增长、行业趋势、供应链优化及技术难题展开深入交流。 章节速览 l00:00公司上半年新签订单情况及转化分析 公告显示，公司从1月1日至7月中旬新签订单达146.53亿元，其中AI算力与数据处理领域订单占比超90%。预计这些订单将在9到12个月的设计研发周期及6到18个月的生产周期内逐步转化为收入。在手订单的具体数字将在半年报中披露，订单转化将按季度逐步实现。 l03:01 A股走势与公司公告策略解析 讨论了A股市场近期走势，强调了公司公告机制的重要性，特别是订单披露的频率与条件，解释了自愿性 公告的触发机制及目的，旨在提高信息透明度，保护投资者利益。同时，分析了市场下跌的原因，提及公司业务扩展至云、边、端计算领域，展示了公司发展的新方向。 l09:26 AI芯片与云端边计算发展趋势探讨 讨论了AI芯片在云端边计算中的应用，包括训练与推理的不同需求，以及专用与通用芯片的市场格局。强调了国内AI芯片企业在通用计算与专用计算领域的布局，以及未来在消费端特别是老年人护理方面的应用前景。 l16:10 AI眼镜与小模型技术的发展趋势 讨论了国内AIPC的发展现状，强调了AR眼镜在舒适性、续航和成本等方面的挑战，以及语音交互在AI眼镜中的应用。提到小模型技术在保护隐私和在线服务中的重要性，以及谷歌在构建生态中的策略，同时指出与新源家公司合作对于公司在AI领域层次的重要性。 l22:32离线玩具与小模型创新：教育与技术的融合 讨论了离线玩具的开发，强调了小模型在教育玩具中的应用，如通过离线模式实现快速反应，创造生动故事，促进儿童语言和认知发展。同时，提到了模型的大小与效率，以及更新机制的重要性。 l28:36芯片定制业务订单解析与财务指引 会议讨论了芯片定制业务中设计与量产的比例及毛利情况，强调订单执行周期与风险控制，指出量产毛利约为20%，并提及订单执行的不可预测性与风险。 l34:02探讨芯片设计与供应链挑战 对话围绕芯片设计难度及供应链问题展开，强调了高端设计如4纳米技术的复杂性与成本，以及供应链在AI和云测芯片生产中的重要性。讨论了毛利和净利的趋势，指出成长性和订单管理是关键。同时，提及了季 报披露的规则和供应链对先进制程的支持作用。 l36:49大规模订单下的产能挑战与供应链管理 面对大规模订单需求，产能成为关键瓶颈，尤其是HBM和先进制程技术方面。供应商关系的紧密度直接影响产品交付周期和成本。公司需提前规划，加强与国内外客户的合作，确保产能稳定，同时关注技术升级带来的产能释放机会。HBM分包问题和玻璃基板技术进展也是当前重点。 l42:19现金封装技术与玻璃基板应用探讨 对话围绕现金封装技术展开，重点讨论了CosS与CosL技术的应用，以及玻璃基板在封装中的优势与挑战。提及玻璃基板虽平滑且适合高密度封装，但钻孔与连接问题仍待解决，且大尺寸基板制造难度高。强调玻璃基板对于特定应用如小尺寸芯片封装具有重要价值，而复杂芯片如HBM、GPI等的封装需进一步优化。 l47:00关于国内企业度过难关与价格调整的讨论 对话围绕国内企业在面对深圳缺货和价格上涨压力下的应对策略展开。强调在当前困难时期，适度的价格调整有助于企业度过难关，同时避免过度涨价以减轻消费者负担。提出在国家支持下，企业应具备长远视角，平衡利润与市场稳定，共同促进国内企业成长。 问答回顾 发言人 问：我们今天晚上的新签订单公告有哪些相关的内容？ 发言人答：今天我们新签订单是从1月1号到4月29号这一季度，新签订单总额为82.4亿。而从4月30号至7月16号，我们累计新签订单已达64.13亿元，半年以来的新签订单总额接近150亿，约为146.53亿元。其中，AIACAI算力相关的订单和数据处理领域的两个订单占比超过90%。 发言人 问：这些新签订单何时能转化为收入？公司如何进行订单公告以及在手订单情况如何？ 发言人答：这些订单大部分是一站式的芯片服务订单，芯片设计业务的研发周期通常为9到12个月，在此期间会逐步转化为收入。至于量产部分，生产周期为六个月到18个月，根据客户的产品出货规划、晶圆厂排期产能等因素，整个生产交付周期是半年到一年半，因此也会在这个过程中逐步转化为收入。我们会在每个季度末对在手订单和新签订单进行公告，以便于对比分析。在手订单会在半年报中披露具体数字，并且每个季度都会逐步转化为收入，而不是在一个季度内全部转化完。 发言人 问：为何要在此期间多次公告订单情况？ 发言人答：我们选择在特定时间点公告订单是为了确保当累计订单金额超过一定阈值时，能及时向广大股民披露信息，避免股价因信息不对称而受到影响。同时，这也体现了我们对信息披露的严谨态度和对股东权益的保护。 发言人 问：近期A股走势及公司股价表现如何？ 发言人答：近期A股市场有所波动，但我们的股价相较于科创50指数仍保持正增长，尽管相较于上证指数有所下跌。整体而言，自9月23日以来，我们的股价实现了较大涨幅，且跑赢了上证指数和科创50指数的表现。 发言人 问：在真实训练和终端推理中，浮点运算和整数处理有何不同，以及效率上有什么差异？对于训练与推理的关系，以及目前行业对推理的重视程度如何？ 发言人答：在真实的训练过程中通常涉及到浮点运算，而在终端推理时可能更多采用整数计算。整数和浮点在效率上有显著差异，整数计算可以实现更快的速度和更低的能耗，例如每秒处理的次数更多。训练和推理在过程上有所不同，之前大家更多关注于训练，但现在随着技术发展，推理能力的重要性日益凸显，尤其是在端侧或边缘计算场景下，能够真正展示其价值。 发言人 问：当初预测的中国大模型数量与现在实际的情况相比如何？ 发言人答：当初预测一年半前中国大模型数量小于10个，而现在实际上中国的大模型数量大约有5000个，远超过去的预测。 发言人 问：国内AI产业在芯片领域的定位和发展状况是怎样的？ 发言人答：国内有像博通这样的公司涉足芯片副业，也有如华为等专注于专用芯片研发的企业。同时，也有许多公司虽不以芯片为主业，但也参与了AI相关产品的开发。此外，国家正通过补贴、贷款等方式鼓励AI在消费领域的应用，比如智能家居、AR眼镜等。 发言人 问：当前AR眼镜的发展状况及其面临的挑战是什么？ 发言人答：目前AR眼镜在续航性能、舒适度等方面尚未完全解决，导致市场接受度不高。但随着技术进步，尤其是无显示的语音交互和低功耗摄像头等技术的发展，未来有可能出现更多定制化、低成本且易于销售的AR眼镜产品。 发言人 问：小模型在实际应用中的难点和价值是什么？ 发言人答：小模型虽然体积小，但在训练至同等程度时比大模型更难做，需要精细优化。其价值在于能够在有限资源下实现快速响应，例如在玩具产品中通过离线模式识别水果等日常物品，尽管设计复杂度高，但对端上设备的重要性不言而喻。 发言人 问：在基于小模型的应用中，谷歌为何希望免费提供服务，并且如何看待商业化问题？ 发言人答：谷歌在生态系统建设中扮演着入口的角色，对于新入行者可能需要付费使用相关IP进行商业化运作。尽管谷歌对小微企业有免费政策，但如果涉及商业化应用，则需寻找其他途径。同时，谷歌希望通过免费提供服务来吸引开发者和建立生态。 发言人 问：谷歌如何看待AI领域的合作与自身定位？ 发言人答：谷歌在AI领域扮演着重要角色，与多家公司合作探索新技术，特别是在小型机器学习模型的应用上。对于涉及敏感和前沿技术的合作，选择与有实力的公司合作不仅体现了公司的行业地位，也是谷歌寻求技术创新与合作的重要方式。 发言人 问：针对智能玩具产品，目前面临哪些法规和设计挑战？ 发言人答：当前智能玩具由于欧洲法规限制，不能实现在线功能，必须离线操作以保护儿童隐私和安全。因此，这类玩具的设计重点在于通过离线语音识别和反馈简单的互动故事，而非复杂的实时互动游戏。 发言人 问：对于未来产品的发展方向，公司如何看待微调和更新的重要性？ 发言人答：公司强调即使目前重点放在训练和推理上，未来两年内产品迭代和更新能力至关重要。随着技术进步，微调和更新将直接影响产品的市场竞争力和适应性。 发言人 问：在芯片服务方面，订单通常涉及哪些内容？ 发言人答：大部分芯片服务相关的订单主要是关于芯片的设计、生产、封装和测试等环节，包括确定工艺、周期长度、封装和测试时间等具体事项。通过这些信息可以预测并确认订单带来的收入。 发言人 问：当前环境下，新签订单的可能性和难度如何？未来订单情况及披露规则是怎样的？ 发言人答：当前情况下，虽然新签订单有一定的风险，但每个订单都是具体的预测，并且在当下能够成功下单并确保交付，这本身就是一个挑战。尤其是对于先进制程的芯片设计，需要考虑诸多复杂因素，但只要设计合理且市场需求存在，订单的可能性还是存在的。公司会在每季度末和宣告前一天披露两组数据以便比较，当订单数量有较大变化或特定数字超过一定阈值时，会进行资源性披露。具体的订单信息会在季报中进一步阐述。 发言人 问：关于毛利问题，公司的表现如何以及未来预期是怎样的？ 发言人答：由于自动化生产，IP业务的毛利接近99.9%，而整体综合毛利则因不同产品线而异，但关注重点在于各个部分的毛利率。目前，整体趋势较为稳定，净利率大约在20%左右，而针对指引的下降可能性并不成立，因为公司的设计服务中包含多个高难度项目，且市场需求较大。 发言人 问：面对如此大规模的市场需求，产能是否成为瓶颈？ 发言人答：目前，台积电和三星等厂商的产能并非无虞，但高端芯片如HBM的产能更为紧张，这确实会影响产品的推出时间和成本。尽管公司在努力与供应商保持良好关系以确保产能，但在某些情况下，仍可能会因产能问题影响公司发展。 发言人 问：在当前市场环境下，对于HBM业务，公司面临的主要挑战是什么？ 发言人答：目前HBM业务确实面临比较大的挑战，尤其是在现金流方面。虽然不是每家客户都需要垫资，但我们确实需要提醒客户提前下单甚至帮忙支付定金。此外，HBM和vos的业务是需要特别关注的，尤其是HBM无线开口的问题，这是我们一直在宣传并持续关注的分包问题，目前确实比较紧迫。 发言人 问：现阶段我们主要采用哪项技术进行现金封装，以及未来是否会切入cos l领域并解决供应链问题？ 发言人答：现阶段我们主要使用coss技术进行现金封装，而对于是否切入cosl领域，以及如何解决封装过程中的供应链问题，这些都是我们需要考虑和解决的重要事项。 发言人 问：关于PLP方案，您之前提到需要一年的时间来寻找有效方案，现在进展如何？ 发言人答：PLP方案我们已经讨论多次，确实需要一年的时间来寻找合适方案，目前还没有找到大的突破。钻孔问题，尤其是玻璃钻孔，已经困扰了我们十年之久，至今仍难以解决。我们目前采用的是专用技术，不涉及玻璃钻孔和连线，而是通过特定配置进行切割。 发言人 问：为什么选择不使用较大的玻璃基板来生产较小尺寸的芯片？公司如何看待当前玻璃基板制程技术的发展情况？ 发言人答：主要原因是玻璃基板资源稀缺且昂贵，但采用较小尺寸可以降低成本，且能满足一些特定应用的需求。即使对于较为复杂的HBM等芯片，也有不使用玻璃基板的解决方案，这样不仅降低了成本，也使得产品价格更为亲民。玻璃基板制程技术虽然有其优势，如较为平整，但在大规模生产600乘600等大尺寸芯片方面仍面临很大困难。尽管有尝试，但真正做好的情况并不多见。不过，玻璃基板在特定工艺流程中能够提供