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，新签订单累计接近150亿，其中AI相关订单占比显著，但需时间转化为实际收入。戴总进一步分析，行业正快速发展，涵盖云测、端测、边测及AISCK等领域，同时强调订单转化与生产交付周期的挑战。面对供应链瓶颈及先进制程需求，公司正积极应对产能与封装技术难题，强调与供应商紧密合作的重要性，展现出在快速成长中所面临的机遇与挑战。
章节速览
00:00 公司上半年新签订单情况及行业分析
公告提到，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。此外，公司将在半年报中披露在手订单的具体数字，订单将按季度逐步转化成收入。
03:01 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，特别是对于在手订单与新签订单的报告规则，以及为何在季报前进行自愿性公告。指出公告策略旨在确保信息公平，避免内幕交易，同时解释了云、边、端计算的区别及其在AI领域的应用。
09:26 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，以及未来在消费级AI产品，尤其是老年人护理机器人方面的潜在需求和政策激励方向。
16:10 AI眼镜与小模型技术的发展趋势
讨论了AI眼镜在舒适性、续航、成本等方面的挑战，以及小模型技术在语音交互和隐私保护上的应用。强调了谷歌在小模型生态建设中的策略，及与新源家公司合作的重要性，展示了AI领域前沿技术的发展潜力。
22:32 离线玩具与小模型技术的应用
讨论了在玩具中应用离线模式的小型机器学习模型，以实现丰富互动故事生成和物品识别等功能，强调了模型的轻量化和离线操作的重要性，同时提及了更新机制的优化策略。
28:36 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指引，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IP业务的高毛利特点。
34:02 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纳米技术的成本与时间压力，以及AI云测芯片对先进工艺的需求。提及了公司订单与指引的披露策略，以及对毛利率和成长性的乐观预期，同时指出供应链稳定性对项目成功的重要性。
36:49 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，尤其是三星HBM和台积电的产能更为紧张。供应链管理中，与供应商关系的维护至关重要，需提前下单并可能支付定金。讨论中提及4纳米至3纳米技术过渡期的产能调整，以及玻璃基板尺寸变化趋势。强调公司平台作用，需平衡国内外客户需求，确保长期稳定合作。
42:19 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的应用展开，涉及COSS与COSL技术的选择，以及供应链问题的解决策略。讨论了玻璃基板在封装中的应用，包括钻孔难题、平滑特性及其在高密度封装中的局限性，如600x600尺寸的挑战。同时，提到了玻璃基板对于平滑性和某些特定应用的重要性，但指出大规模应用仍面临困难。最后，强调了玻璃基板在某些小规模应用中的价值，如成本效益和产品设计灵活性。
47:00 关于国内企业度过难关与价格平衡的讨论
对话围绕国内企业在面对深圳缺货和价格上涨的压力下，如何通过平衡价格策略来帮助行业成长展开。参与者强调了在困难时期，适度控制涨价幅度的重要性，以支持国内企业渡过难关，并指出长远来看，合理的市场格局对行业健康发展的关键作用。同时，提及了国外企业因利润驱动转向HBM生产对市场的影响，以及国内企业应抓住机遇，通过国家支持与自身努力，实现行业升级与市场稳定。
要点回顾
我们今天晚上的新签订单公告的一些相关的内容是什么？
从1月1号到4月29号，我们披露了今年一季度的新签订单为82.4亿。而从4月30号至7月16号，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。在4月30号至当前的新签订单中，AIACAI算力相关的订单及数据处理领域的两个订单占比超过90%。
这些新签订单何时能转化为收入？
新签订单主要是一站式的芯片服务订单，其中芯片设计业务的研发周期大约是9到12个月，在此期间会逐步转化为收入；量产部分则根据客户出货规划和晶圆厂产能排期等因素，生产周期为六个月到18个月，同样会在这个过程中逐步转化为收入。
关于在手订单的情况如何？
在手订单的具体数字会在半年报中披露，订单会分季度逐步转化为收入，不会在一个季度内全部转化完成。
对于A股走势以及公告制运行公告的原因是什么？为什么在每个季度之间会提前公告新签和在手订单情况？
公告制运行公告是为了确保每个季度末时点的数据与之前一次公告的数据进行对比，以便及时反映订单和收入情况。我们会在每个季度末根据累计订单变化超过一定阈值时进行公告，而不是根据股价波动随意公告。这样做的目的是为了公平对待所有股东，避免因部分人提前得知消息而造成股价异常波动。提前公告是为了确保所有股东都能及时了解到公司最新的订单信息，而不是等到下一个季度报告时才公布。这样可以避免因信息不对称导致的股价异常波动，同时也符合信息披露的公平原则。
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？
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，整数计算可以实现较高的并行性，比如每八小时就完成一天的运算，这在推理能力上体现为右侧单侧边侧推理能力的提升。
对于模型数量的发展趋势，最初预测的情况与现在实际状况相比如何？
最初预测一年半前中国大模型的数量小于10个，但现在实际数量大约在5000个左右，远超过最初的预测。这表明随着技术进步和投入增加，模型的数量增长迅速。
对于AI技术在不同领域的应用，尤其是训练与推理方面的发展变化是什么？
在两年前，大家的工作重心主要集中在模型训练上，类似树干长树叶的模式。而现在，随着对推理技术的关注增加，越来越多的人开始讨论和研究推理在端侧或边缘计算上的实际应用，不再局限于传统的训练阶段。
中国在AI芯片领域与美国的主要区别是什么？
美国有如博通这样的公司，专注于做通用型和专用型芯片，例如TPU等；而在中国，以国投为例，其副业规模庞大，但在AI芯片的通用部分发展不如美国明显，但在地产（IC设计）领域则占据较大比重。中国的国通（此处可能指代国家政策或补贴力度）在鼓励和补贴消费级AI设备等方面有所作为，例如通过贷款、补贴等方式推动AR眼镜等设备的发展。
当前AI眼镜的发展状态以及面临的挑战是什么？
目前AI眼镜尚处于发展阶段，对舒适度、外观轻便度及续航能力等硬件性能有很高要求，且成本问题也需解决。尽管显示技术尚未完全成熟，但摄像头、骨骼识别等感知环境的技术正逐步发展，语音交互功能已较为成熟，无需显示也能实现自然流畅的用户体验。未来随着技术进步和市场需求的明确，AI眼镜有望实现更大规模的定制化生产。
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？
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。
谷歌如何看待AI领域的合作与自身定位？
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。
针对智能玩具中的AI技术应用现状及挑战是什么？
目前，智能玩具由于欧洲法规限制，不能实现在线连接，只能离线操作，以保护儿童隐私。此外，在故事讲述功能上，如何通过AI技术实现丰富、生动且符合语境的故事互动是一个技术挑战，但已能初步实现离线模式下的基础功能，如识别水果等物体并进行简单对话。
小模型在实际应用中的训练难度和重要性如何？
小模型在训练到一定程度上是相当不容易的，例如0.27B大小的模型就需要精细训练。小模型的应用强调实时反应速度，即使只有半秒左右的延迟，也能在家庭环境中对多种物品做出识别反应，这在端侧部署和微调方面具有重要价值。
关于公司最新公告中的订单情况，能否透露设计和量产业务的比例以及量产业务的毛利率区间？
根据公告内容，订单主要为一站式芯片定制业务，分为芯片设计和芯片量产两类，但具体这两部分的比例及量产业务的毛利率区间并未在对话中明确给出，需要进一步关注公司的相关公告或业绩说明会了解更多信息。
在芯片服务方面，订单通常涉及哪些内容？
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。通过精确计算这些因素，我们可以预测并确认订单带来的收入。
目前是否存在快速下订单的情况，以及如何对待订单风险？
当前环境下，下订单并不容易，尤其对于先进制程的芯片，不可能很快完成。每个订单都是基于具体的预测和情况，存在一定风险，但通过详细的规划和准备，能够尽量降低风险。
关于毛利情况，生产类别的毛利有何特点？
由于IP设计自动化程度高，其毛利接近99.9%，而IP的增长速度可能不如腾讯等其他业务。综合毛利并不是重点，更重要的是关注每个部分的毛利表现，例如目前整体综合毛利大约在20%左右，这是一个相当不错的趋势。
是否预计毛利会下降，以及对当前设计难度的看法？
并不认为毛利会下降，因为所承接的设计项目难度较大，比如4纳米设计等，这些项目投入高且时间窗口紧缩，存在诸多挑战。目前可以同时处理多个复杂设计项目，整体对指引保持乐观，希望能保持稳定增长。
订单披露规则及供应链需求问题如何？
公司会定期披露季度末和当季宣布的订单数据，当订单量发生较大变化或达到特定阈值时，会进行资源性披露。目前大规模的需求确实对产能构成挑战，尤其是三星的HBM产能更为紧张，这可能导致产品推出延误，对公司发展造成一定影响。然而，通过与供应商的良好合作和规模效应，尽可能解决产能瓶颈问题。
在当前市场环境下，对于HBM业务，公司的销售策略是如何应对挑战的？
针对HBM业务的销售挑战，我们强调了与客户的紧密合作，提醒客户尽早下单，并提供定金支持。尽管公司面临资金压力，无法垫付大量资金，但我们致力于维护良好的客户关系，确保持续支持。
公司目前在现金封装技术方面采用的是什么技术，以及未来是否会切入cos l供应链并解决相关问题？
现阶段我们主要使用cos s技术进行现金封装，而对于未来是否会切入cos l供应链，目前还没有明确计划。同时，关于封装技术的解决方案，我们在过去多次提到 PLP方案需要一年时间来推进，因为涉及钻孔、玻璃基板等复杂问题，目前还没有找到有效的剥离方案。
对于玻璃基板的应用和现状，能否详细说明一下？
玻璃基板在HBM等领域的应用中，目前真正做好并且大规模应用的是比较小尺寸的，如100乘100或200乘200规格。600乘600的大尺寸玻璃基板技术上很难实现，但玻璃基板的优势在于其平整度较好，适合绕线等工艺。整个玻璃基板行业经历了十多年的发展，仍面临不少难题，尤其是大规模生产上的挑战。
面对当前市场压力，公司如何看待涨价对于消费产品的影响？
在当前深圳缺货的情况下，涨价确实给消费产品带来很大压力。但如果适当控制涨价幅度，有助于培养国内供应链的抗压能力，让企业能更好地度过难关。同时，也希望在涨价问题上能给予国内企业一些支持，帮助它们克服困难，成长起来。
