目 录
一、关于经营情况……………………………………………………第 1—53 页
二、关于融资规模………………………………………………… 第 53—86 页
三、关于财务性投资……………………………………………… 第 86—95 页
关于中科寒武纪科技股份有限公司
向特定对象发行股票申请文件的
审核问询函中有关财务事项的说明
天健函〔2022〕1732 号
上海证券交易所：
由中信证券股份有限公司转来的《关于中科寒武纪科技股份有限公司向特定
对象发行股票申请文件的审核问询函》
（上证科审（再融资）
〔2022〕225 号，以
下简称审核问询函）奉悉。我们已对审核问询函所提及的中科寒武纪科技股份有
限公司（以下简称寒武纪公司或公司）财务事项进行了审慎核查，现汇报如下。
一、关于经营情况
万元、45,892.73 万元、72,104.53 万元和 17,178.36 万元。2021 年公司营业收
入同比增长 57.12%，主要系公司边缘产品线产品 MLU220 芯片及加速卡实现规模
化销售；公司智能计算集群系统业务收入稳步增长，同时公司云端产品线训练
整机产品取得一定销售进展。（2）报告期各期，公司归属于母公司所有者的净
利润分别为-117,898.56 万元、-43,450.93 万元、-82,494.94 万元和-62,240.93
万元。截至 2022 年 6 月 30 日，公司合并报表中未分配利润为-273,826.65 万元。
公司尚未盈利，主要系公司设计的复杂计算芯片需要持续大量的研发投入、股
份支付费用显著增加。（3）公司运营时间较短，业务结构和商业模式仍处于发
展变化中，公司持续经营和未来发展前景存在不确定性。
请发行人说明：（1）2021 年度边缘产品线收入大幅增长、最近一期云端产
品线大幅增长的原因；最近一期智能计算集群系统收入仅 203.28 万元的原因，
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相关订单获取是否存在较大的不确定性；结合未来发展规划和业务拓展方向、
应用场景、竞争优劣势等，说明报告期内收入结构持续变化的原因及合理性；
（2）
结合市场需求及竞争情况、客户开拓、在手订单、产品认证及迭代、规模化销
售等情况，分别说明各业务的商业化前景及未来收入变动趋势，进一步分析各
业务的可持续性风险并完善相关风险提示；（3）分产品说明报告期内前五大客
户的基本情况、销售金额及占比、变动原因及合理性、业务获取方式，与主要
客户合作的可持续性；（4）分产品说明影响毛利率的主要因素，边缘和云端产
品线毛利率逐期下滑的原因，未来是否存在毛利率持续下降风险；（5）结合研
发人员数量及平均薪酬等，说明大额研发投入的合理性，与研发成果的匹配性，
后续是否形成有效的技术积累和商业化成果；股份支付金额的确定依据及合理
性，是否符合公司业务发展需要；（6）量化分析报告期内收入增长但亏损持续
扩大的原因，并结合业务拓展方向、商业化前景、运营费用变动趋势等因素，
分析是否存在亏损继续扩大的趋势、预计盈亏平衡点，持续亏损是否影响发行
人持续经营能力。
请保荐机构和申报会计师对上述事项核查并发表明确意见。（审核问询函问
题 1.1）
(一) 2021 年度边缘产品线收入大幅增长、最近一期云端产品线大幅增长的
原因；最近一期智能计算集群系统收入仅 203.28 万元的原因，相关订单获取是
否存在较大的不确定性；结合未来发展规划和业务拓展方向、应用场景、竞争
优劣势等，说明报告期内收入结构持续变化的原因及合理性
因
(1) 2021 年度边缘产品线收入大幅增长的原因
公司边缘产品线的首款产品思元 220 智能芯片及加速卡于 2020 年开始形成
收入，因产品性能逐步得到市场认可，其在 2021 年广泛运用于多家智能物联网
领域头部企业，实现较大规模出货，成为公司年度出货量近百万片的产品，并实
现 1.75 亿元收入，较 2020 年同期显著增长 741.10%，因此 2021 年度边缘产品
线收入大幅增长。
(2) 最近一期云端产品线大幅增长的原因
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自公司推出思元 290 和思元 370 两款不同产品定位的云端智能芯片及加速卡
以来，云端产品线的产品形成协同，能够为客户提供全功能、全场景的云端智能
算力和方案组合，大幅提升了云端产品的市场销售潜力。2022 年 1-9 月，公司
云端产品凭借其优异的产品竞争力，与部分头部互联网客户的部分场景实现了深
度合作，在阿里云等互联网公司形成一定收入规模，带动了业务收入增长；基于
思元 290 和思元 370 两款产品的云端智能芯片及加速卡、训练整机分别实现收入
云端产品线收入较上年同期增长 239.54%。
否存在较大的不确定性
(1) 最近一期智能计算集群系统收入仅 203.28 万元的原因
半年的 158.21 万元增长 28.48%；2022 年 1-9 月，公司智能计算集群系统收入增
至 1,189.34 万元。公司智能计算集群系统业务主要服务于城市智能计算中心客
户，该类客户受其采购制度和预算管理制度的影响，通常在上半年进行预算立项、
审批、落实资金，下半年进行采购招标，第四季度组织项目进度评审及项目验收
工作。因此，前三个季度的主要工作系公司市场及技术人员与建设方进行技术交
流等前期工作，而具体项目招投标、签约合同、采购以及对应的收入实现主要集
中在第四季度，该等情况符合客户所处行业的特点。
(2) 相关订单获取不存在较大的不确定性
公司智能计算集群系统市场的主要客户为拟建设或扩大建设智能算力基础
设施的城市或者城市群，随着“东数西算”的全面启动，城市级的智能计算需求
持续增长，智能计算集群系统市场将迎来广阔的市场空间。
公司智能计算集群系统在智能计算中心市场中具有较强的竞争优势。一方面，
公司智能计算集群系统可应用于人工智能应用部署技术能力相对薄弱的客户，能
够根据其要求提供服务，降低了客户进行用户开发、部署智能应用的门槛，同时
公司统一的基础系统软件平台能够显著提升智能计算集群系统的运行效率，将计
算能力以云计算的形式输出，最大限度地发挥公司思元系列芯片及加速卡产品的
技术优势和特点；另一方面，公司前期已成功实施具有市场影响力和良好口碑的
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项目，充分的项目经验有利于公司继续开拓该领域相关业务。2022 年 10 月 31
日，南京市科技创新投资有限责任公司公示了南京智能计算中心项目（二、三期）
智能计算设备（二期）采购项目中标结果，公司成功中标，中标金额为 50,079.92
万元；公司已于 2022 年 11 月 2 日取得中标通知书，根据该通知书，双方将于中
标通知书发出之日起 30 日内签订合同，目前双方正在进行商务合同签署流程，
相关订单获取不存在较大的不确定性。
告期内收入结构持续变化的原因及合理性
报告期内，公司主营业务收入构成情况：
单位：万元
产品类型
金额 占比 金额 占比 金额 占比 金额 占比
边缘产品线 3,495.01 13.55% 17,515.29 24.35% 2,082.44 4.55%
云端产品线 20,762.64 80.51% 8,023.16 11.16% 8,625.23 18.84% 7,888.24 17.77%
智能计算集群系统 1,189.34 4.61% 45,560.45 63.35% 32,565.08 71.12% 29,618.15 66.72%
IP 授权及软件 78.76 0.31% 687.17 0.96% 2,172.55 4.74% 6,877.12 15.49%
其他 263.80 1.02% 137.51 0.19% 342.37 0.75% 7.19 0.02%
合计 25,789.55 100.00% 71,923.59 100.00% 45,787.67 100.00% 44,390.69 100.00%
（1）根据公司发展规划及所处的发展阶段，公司报告期内收入结构变化具
有合理性
人工智能是一个高速增长的新兴领域，云端、边缘端的计算规模不断增长，
需要不同形态的芯片产品来满足客户不同场景的计算需求。自 2016 年 3 月设立
以来，公司致力于为高速发展的云、边、端等各个人工智能应用场景提供高能效
的计算平台。与同行业成熟的国际芯片巨头相比，公司目前尚处于发展的早期阶
段。由于一款智能芯片从设计到流片需要 2-3 年时间，需要数亿元的研发资金储
备，成立之初，受限于经营资金、研发实力等因素，公司将智能处理器授权给成
熟的芯片设计公司，形成了终端智能处理器 IP 业务，该项业务在公司智能芯片
批量出货前占据收入的主要部分；随着公司的云端智能芯片和边缘智能芯片的陆
续发布，以及云端智能芯片为核心的智能计算集群系统业务逐渐落地，智能芯片
和集群业务收入快速提升，公司的智能处理器 IP 业务占比逐渐下降；公司的云
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端智能芯片和边缘智能芯片的收入规模与相关产品的上市时间、向客户的导入时
间密切相关，因而公司报告期内各个收入分类的占比持续变化。随着人工智能应
用场景的逐渐固化，公司产品的迭代和客户认可程度的逐渐提升，公司的收入结
构将趋于稳定。
（2）结合公司产品应用场景及竞争优劣势，公司报告期内的收入结构变化
符合客观规律
公司云端产品市场的应用场景相对稳定，主要应用于互联网、金融等领域。
其中互联网客户占据大部分市场空间，其对云端智能芯片产品的标准化要求较高，
公司及竞争对手提供的标准化云端产品为该类场景客户提供支持与服务。相较于
英伟达，公司在人工智能芯片微架构、指令集等核心技术方面具有一定的特色和
优势，但基于长期的技术积累、资金和人才储备，英伟达在智能芯片产品整体研
发经验和综合设计能力等方面领先于公司，尤其是其 CUDA 软件平台及相关生态
的完善程度优于公司。因此，在云端市场份额上，英伟达的 GPU 芯片和加速卡产
品占据 90%以上的市场份额，具有绝对优势。未来一段时间，公司将持续拓展云
端产品市场，通过各代际云端产品在应用场景中的深度适配优化，逐步扩大市场
份额，缩小与竞争对手的差距。报告期内，公司云端产品线收入呈现上升趋势。
公司边缘端产品市场的应用场景相对云端市场较为分散。边缘端产品主要应
用于智能制造、智能零售、智慧教育、智能家居、智能电网等边缘计算场景。以
国内细分市场为例，英伟达在算法迭代速度快、软件生态要求高的通用市场占据
主要份额，华为海思在成本敏感的中小算力商用芯片方面占据了主要的市场份额，
而寒武纪在对智能计算性能要求较高的智能物联网领域占据较大份额，瑞芯微在
智慧大屏、智能语音等偏消费类的市场占据较大份额。报告期内，公司与智能物
联网领域的头部客户开展合作，且该等客户占据了下游市场较大份额，其业务的
拓展直接带动了公司边缘产品的收入，同时也造成了公司短期对其形成一定依赖，
因此该等客户业务需求的波动造成了报告期内公司边缘产品线的收入波动。未来，
公司将面向边缘端智能应用场景差异化的算力需求，提供不同算力档位的边缘芯
片产品，以覆盖更多场景的边缘市场。
智能计算集群系统业务的拓展主要面向城市智能计算中心客户和人工智能
行业客户。在此模式下，公司自有的云端智能芯片加速卡是服务器集群核心智能
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计算能力的来源。近几年，公司陆续在西安沣东、珠海横琴、江苏南京、江苏昆
山拓展了智能计算集群系统业务，报告期内智能计算集群系统收入不断增加。在
该业务上，公司的主要竞争对手为华为，虽然在市占率上略低于竞争对手，但公
司的智能计算集群系统业务在国内的市场占有率仍处在第一梯队。未来一段时间，
智能计算集群系统业务亦将作为公司的主要收入来源。
IP 授权及软件的收入目前以终端智能处理器 IP 收入为主，系公司设立之初
的主要产品，报告期内收入规模均较小。终端智能处理器产品主要以 IP 授权形
式应用于高端智能手机芯片。基于国内高端智能手机芯片公司数量较少，下游客
户的业务开展亦具有不确定性，该应用场景对应的市场规模相对较小。同时，随
着公司云边端系列化产品矩阵日益丰富，终端智能处理器 IP 授权逐渐成为公司
业务发展的一个中间形态，更多服务于公司生态建设拓展。
（3）公司产品自发布到形成批量销售需要一定的推广周期，报告期内公司
收入结构持续变化亦符合客观规律
公司主要云端产品、边缘产品推出时间及批量出货时间情况如下：
产品类型 寒武纪主要产品 推出时间 批量出货时间
思元 270（MLU270）芯片及云端智能加速卡 2019 年 2019 年
思元 290（MLU290）芯片及云端智能加速卡 2020 年 2021 年
云端产品
思元 370（MLU370）芯片及云端智能加速卡 2021 年 2022 年
玄思 1000 智能加速器（训练整机） 2020 年 2021 年
边缘产品 思元 220（MLU220）芯片及边缘智能加速卡 2019 年 2021 年
根据上表所示，公司的云边端系列化产品矩阵日益丰富，新产品发布是形成
公司新收入来源的重要因素。2019 年至 2022 年间，公司陆续推出首款边缘智能
芯片产品思元 220、面向训练任务的高端云端智能芯片思元 290，以及面向中高
端推理及训练场景的云端智能芯片思元 370。公司新产品在收入结构中占有相当
份额，进一步体现了新产品的市场竞争优势。此外，新产品在客户处导入、适配
需要一定时间周期，相应产品实现收入亦有时间差异。在公司早期产品线尚未完
善的情形下，各期各产品线的收入将随着公司新品发布而产生一定波动。公司此
类变动亦符合新行业快速拓展阶段的客观规律。
（4）公司各业务收入均为云边端不同产品形态的体现
公司通过对市场客户需求的逐步了解，针对客户的差异化需求，提供不同形
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态的产品。从行业及客户需求角度来看，不同客户对人工智能应用的部署能力存
在差异，公司将自研的智能芯片及加速卡开发出不同的产品形态，提供给目标客
户。例如，公司云端产品线中的训练整机产品和智能计算集群系统业务的核心均
为公司的智能芯片及加速卡，训练整机是主要面向有一定技术基础的商业客户群
体如互联网厂商等，旨在为其提供计算集群中的单体训练服务器；智能计算集群
系统业务除提供集成公司智能芯片及加速卡的硬件设施外，还为客户搭建适合于
该客户的应用管理平台，并提供系统运维、资源调度、应用管理等服务。
因此，目前公司云边端系列化产品矩阵业已形成，且作为主要收入来源的智
能芯片及加速卡也在持续升级、迭代。公司能够根据客户需求，将智能芯片及加
速卡以不同的产品形态提供给客户，虽然各产品线收入会存在一定波动，但整体
来看均是基于公司核心产品形成的持续稳定的收入。
综上，报告期内公司智能芯片及加速卡相关产品（包括应用于训练整机及智
能计算集群系统中的部分）的收入一直是公司营业收入的主要来源，公司报告期
内细分收入结构占比有较大变化，符合公司发展过程的实际情况和客观规律，具
有合理性。
(二) 结合市场需求及竞争情况、客户开拓、在手订单、产品认证及迭代、
规模化销售等情况，分别说明各业务的商业化前景及未来收入变动趋势，进一
步分析各业务的可持续性风险并完善相关风险提示
模化销售等情况，分别说明各业务的商业化前景及未来收入变动趋势
(1) 各业务市场需求及竞争情况、客户开拓、在手订单、产品认证及迭代、
规模化销售等情况
公司各业务市场需求及竞争情况、客户开拓、在手订单、产品认证及迭代、
规模化销售等情况如下：
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主要业务
市场需求 竞争情况 客户开拓 在手订单 产品认证及迭代 规模化销售
名称
在云端智能计算市场，主流的芯片及
加速卡方案提供商主要包括英伟达、
AMD、寒武纪和华为海思等。由于软
云端智能芯片及加速卡市场 公司在视觉处理、语
件生态优势，英伟达的 GPU 芯片和加
主要分为云端训练市场和云 音处理、自然语言处
速卡产品占据大部分市场份额，其占
端推理市场。云端训练市场 理、搜索推荐等不同
据国内云端智能芯片市场的 90%以
的主要客户群体为互联网公 领域，于不同客户处 在视觉、语音
上。而 AMD、华为海思和寒武纪，在
司、教育科研机构及人工智 均完成了产品验证， 等领域已有
云端智能芯片市场份额暂时均为个 云端产品
能算法企业；云端推理的主 其中在视觉处理、语 规模化应用，
位数。 线的产品
要客户为互联网公司及人工 音处理领域的部分 未来在搜索
除了英伟达、AMD、华为海思、寒武 交货期短，
智能行业应用公司。综合多 报告期内，公司 场景，公司产品性能 推荐、自然语
纪外，国内在云端智能芯片领域也涌 一般为合
家行业咨询机构的统计，目 主要客户为互 达到或超过行业公 言处理领域
云端产品 现了一批初创企业及互联网巨头的 同签署后
前国内云端智能芯片及加速 联网、金融等多 司的对标产品；最新 有较大潜力，
线 自研团队。国内初创企业普遍完成了 即发货，故
卡对应市场约为 35 亿美元， 个行业客户及 的 MLU370-S4 加速 有望实现规
或即将完成第一代芯片的研发，处于 截至某时
其中云端推理市场约占 60%， 服务器厂商等。 卡（半高半长）实测 模化应用。报
早期市场拓展阶段。而互联网公司自 点的订单
云端训练市场约占 40%。近 性能为同尺寸主流 告期内，累计
研智能芯片主要为服务自身业务，目 金额不具
年来，自然语言处理、搜索 GPU 的 2 倍 ； 实现销售收
前已应用于部分内部场景。 有参考性。
推荐、预训练大模型等领域 MLU370-X4 加 速 卡 入 45,299.27
寒武纪未来将持续聚焦对通用性要
的云端智能算力需求增长迅 （全高全长）实测性 万元。
求高的云端场景，通过同时发力训练
速，逐步成为主要客户、尤 能与同尺寸主流 GPU
和推理产品形成互相助力，持续迭代
其是互联网客户的重要场 相当，但能效则显著
打磨产品，尤其是增强产品在自然语
景。 领先。
言处理、搜索推荐等需求较为充足的
领域的优势，逐渐扩大云端智能芯片
市场份额。
边缘产品 根据公司的调研，目前中国 在边缘智能计算市场，国外厂商主要 报告期内，公司 边缘产品 在智慧铁路、智能电 目前已经实
线 边缘智能芯片及加速卡的市 包括英伟达等，依靠其软件生态优 主要客户为人 线的产品 网等边缘计算场景 现规模出货，
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场规模约为 6-8 亿美元。其 势，在通用要求高的市场占据优势。 工 智 能 行 业 客 交货期短， 下的视觉应用等领 累计达百万
中，对智能计算性能要求较 国内厂商主要包括华为海思、寒武 户 及 互 联 网 公 一般为合 域实现产品验证，公 片量级，未来
低的场景（例如智能家电中 纪、瑞芯微等。华为海思在成本敏感 司等。 同签署后 司产品综合竞争力 将扩展到更
的语音关键字识别、停车场 的中小算力商用芯片中占据了主要 即发货，故 相比于市场主流同 多的边缘智
收费系统中的车牌识别、扫 的市场份额。寒武纪在对智能计算性 截至某时 类产品具有优势。 能应用场景。
地机中的障碍识别和路径规 能要求较高的智能物联网领域中占 点的订单 报告期内，累
划等）占总市场规模的 据了较大份额。瑞芯微在智慧大屏、 金额不具 计实现销售
求较高的场景（例如智能制 大份额。 23,092.74 万
造中的缺陷检测识别、自动 后续寒武纪将在相对高能效需求的 元。
驾驶的路侧单元、无人零售 高端边缘市场持续发力，巩固在该领
等）约占总市场规模的 域的优势，并适时往中端突破。
算”工程是新基建标志性工
程，包括京津冀、长三角、
已形成规模
粤港澳大湾区、成渝、内蒙
销售，报告期
古、贵州、甘肃、宁夏等 8
报告期内，公司 内历年收入
地国家算力枢纽以及 10 个
在智能计算集群市场，主要的竞争对 已 在 珠 海 、 西 公司产品在芯片和 均突破亿元，
国家数据中心集群。根据国
手为华为、燧原等国内智能芯片厂 安、南京、昆山 集群技术水平及集 为公司最主
智能计算 家部委信息，截至 2022 年 9 50,079.92
商。其中公司和华为作为第一梯队， 等 地 建 成 智 能 群建设成本等方面 要的收入来
集群系统 月，8 个国家算力枢纽节点 万元。
在国内智能计算集群系统占有较大 计算集群。为地 均有优势，处于国内 源。报告期
建设方案均进入深化实施阶
的市场。 方的智能计算 第一梯队。 内，累计实现
段，起步区新开工数据中心
中心提供算力。 销 售 收 入
项目达到 60 余个，新建数据
中心规模超过 110 万标准机
万元。
架，项目总投资超过 4,000
亿元，算力集聚效应初步显
现。
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IP 授权业
务逐渐成
为公司业
务发展的
智能终端 IP 的主要客户为 一个中间
IP 授 权 业 务
芯片行业头部企业，该类企 形态，不适
在公司早期
业自研能力较强，往往选择 用在手订
报告期内，公司 公司自用的智能处 实现了规模
自主研发，因此 IP 授权行业 单。软件产
IP 授权业务的 理器核心在持续迭 化销售。软件
整体市场空间较为有限。在 品主要随
IP 授权及 IP 授权业务主要竞争对手为 ARM，以 主 要 客 户 为 知 代，处于业界领先水 产品随着智
配套软件方面，软件收入主 着智能芯
软件 色列的 CEVA 以及美国的 Cadence 等。 名 品 牌 手 机 厂 平；对外售卖的产 能芯片及加
要为智能芯片及加速卡产品 片及加速
商、芯片解决方 品，整体受限于市场 速卡产品搭
搭配销售，此部分行业空间 卡产品搭
案公司。 规模，投入较小。 配销售，尚未
与云边端智能芯片及加速卡 配销售，智
形成规模化
整体市场空间成正相关关 能芯片及
销售。
系。 加速卡签
署订单即
发货，因此
不具有参
考性。
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(2) 各业务的商业化前景及未来收入变动趋势
从商业化前景来看，云端产品市场主要客户群分布在互联网、金融等领域，
而互联网约占市场需求的 50%以上。未来，随着公司在研云端产品及先进工艺平
台芯片项目的推进，公司产品矩阵和产品性能将不断完善，云端产品线收入将会
稳步提升。
边缘产品市场的主要应用为智能物联网领域（包括智能电网、智能制造等），
其头部客户占据了大部分份额。未来，随着公司下一代边缘端产品及稳定工艺平
台芯片项目的 3 款芯片逐步面世，将覆盖更多边缘场景需求，边缘产品线收入将
稳步提升。
智能计算集群系统市场的主要客户为拟建设或扩大建设智能算力基础设施
的城市或者城市群，随着“东数西算”的全面启动，城市级的智能计算需求持续
增长，智能计算集群系统市场将迎来广阔的市场空间，预计公司智能计算集群系
统市场业务收入具有可持续性。
随着公司云边端产品线的丰富，终端智能处理器 IP 授权业务逐渐成为公司
业务发展的一个中间形态，虽然收入贡献程度相对较小，但仍是公司业务的重要
组成部分，其有助于打造、推广公司云边端统一的人工智能开发生态。终端 SoC
芯片客户可通过集成公司的处理器 IP 产品快速获得人工智能处理能力，并使用
寒武纪提供的云边端一体化的人工智能基础软件平台进行开发，上述 SoC 芯片公
司及其客户将成为寒武纪生态的组成部分，而生态的推广也将推动公司云端或边
缘端芯片产品的广泛使用。此外，基础系统软件平台是公司为云边端全系列智能
芯片与处理器产品提供统一的平台级基础系统软件（包含软件开发工具链等），
其产生的收入主要依托公司云边端智能芯片产品，公司芯片产品的推广将直接决
定了该基础系统软件平台的收入。
公司已在《募集说明书》
“第五节 与本次发行相关的风险因素”之“一、
（一）
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经营风险”中进行了如下风险提示：“
公司的云端智能芯片和加速卡的主要竞争对手为英伟达。在软件生态方面，
英伟达凭借长久以来的经验积累以及产品推广已形成了较为完善的软件生态，用
户对其产品接受度较高，形成了一定的用户习惯，给公司产品的导入带来了一定
的迁移成本。公司云端智能芯片和加速卡面临着未来市场推广与客户开拓不及预
期的风险。
当前，公司边缘智能芯片产品在关键头部客户实现了规模化出货。在未来，
随着越来越多国内外厂商进入该领域，竞争日益激烈，对公司的市场份额构成一
定威胁，公司边缘智能芯片及加速卡面临着市场推广与客户开拓不及预期的风险。
公司智能计算集群系统业务 2020 年收入同比增长 9.95%，2021 年收入同比
增长 39.91%，主要系公司陆续在西安沣东、珠海横琴、江苏南京、江苏昆山拓
展了智能计算集群系统业务，在国内市场占有率方面位于第一梯队。公司智能计
算集群系统业务主要服务于城市智能计算中心客户，近年来国家鼓励建设以智能
计算中心为代表的算力基础设施，各地政府建设区域性智能计算中心的需求较为
密集。公司智能计算集群系统业务的核心是公司自主研发的云端智能芯片和软件
系统，具有较强的竞争优势。公司智能计算集群系统业务取决于下游客户对于人
工智能算力的需求。如果下游客户对于人工智能数据中心的建设需求趋缓，公司
智能计算集群系统业务未来面临着可持续增长的风险。
IP 授权及软件业务主要包含终端智能处理器 IP 和基础系统软件平台两部分，
随着公司云边端产品线的丰富，终端智能处理器 IP 授权逐渐成为公司业务发展
的一个中间形态，虽然收入贡献相对较低，但仍是公司业务的重要组成部分，
有助于打造、推广公司云边端统一的人工智能开发生态。终端 SoC 芯片公司可
通过集成公司的处理器 IP 产品快速获得人工智能处理能力，并使用寒武纪提供
的云边端一体化的人工智能基础软件平台进行开发，上述 SoC 芯片公司及其客
户将成为寒武纪生态的组成部分，而生态的推广也将进一步推动公司云端或边
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缘端芯片产品的广泛使用。此外，基础系统软件平台是公司为云边端全系列智
能芯片与处理器产品提供统一的平台级基础系统软件（包含软件开发工具链等），
其产生的收入主要依托公司云边端智能芯片产品，公司芯片产品的推广将直接
决定了该基础系统软件平台的收入，因此，如果公司云边端智能芯片产品未来
市场推广与客户开拓不及预期，软件业务未来面临着可持续增长的风险。”
(三) 分产品说明报告期内前五大客户的基本情况、销售金额及占比、变动
原因及合理性、业务获取方式，与主要客户合作的可持续性
(1) 报告期内边缘产品线前五大客户的基本情况、销售金额及占比、业务获
取方式
销售金额（万 占边缘产品线 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东
元） 业务比重 式
半导体集成电路 WPG Inter
大联大商贸（深
圳）有限公司
及进出口业务等 KONG) Limited
电子元器件批发；
深圳市思尼克 电子元器件零售；深圳中电港技术
技术有限公司 计算机软硬件及 股份有限公司
辅助设备零售等
技术开发、技术服
北京万集智能 务、技术咨询、技
北京万集科技股
份有限公司
公司 发；计算机系统集
成服务等
合计 / / 3,371.74 96.47% /
销售金额（万 占边缘产品线 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东
元） 业务比重 式
世平国际（香 WPI Technology
港）有限公司 Pte. Ltd.
深圳中电港技 电子元器件分销、中国中电国际信
术股份有限公 设计链服务、供应 息服务有限公司
第 13 页 共 95 页
司 链协同配套和产 等
业数据服务等
机电产品、通讯器
材、电子元器件，林建明、深圳市
深圳市亚讯联 计算机软、硬件、亚讯联资本管理
科技有限公司 仪器仪表、网络产 有 限 合 伙 企 业
品 的 技 术 开 发 与 （有限合伙）
销售等
合计 / / 16,360.95 93.41% /
销售金额（万 占边缘产品线 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东
元） 业务比重 式
数字程控调度交
换机的技术开发
深圳市新联芯 （不含限制项
创投资有限公 目）
；电子元器件、
市英唐创泰科 的销售；互联网技
技有限公司） 术服务；数码产品
的技术开发与销
售等
世平国际（香 WPI Technology
港）有限公司 Pte. Ltd.
上海坤舰企业管
杭州恒毅信息 软件和信息技术
技术有限公司 服务
限合伙）
合计 / / 1,751.76 84.12% /
注：表格中金额为客户与其他同一控制下主体合并计算结果
(2) 报告期内边缘产品线前五大客户的变动原因及合理性
报告期内，公司边缘产品线业务各期前五大客户存在一定变动，如 2021 年，
深圳中电港技术股份有限公司等成为新增前五大客户，深圳市英唐创泰科技有限
公司等退出前五大客户；2022 年 1-9 月，公司 G 等成为新增前五大客户，公司 B
等退出前五大客户。报告期内前五大客户变动主要原因为行业客户自身采购需求
变化，报告期内边缘产品线前五大客户变动具有合理性。
(3) 边缘产品线业务与主要客户合作的可持续性
公司将报告期内累计销售额前五大且销售金额达到 1,000 万元以上的客户
第 14 页 共 95 页
认定为主要客户，因此边缘产品线主要客户包括公司 A、公司 B、世平国际（香
港）有限公司。公司与主要客户保持了良好的合作关系，在前期技术支持、商务
洽谈、售后服务等方面均给予一定优先级，确保合作的可持续性。
公司与公司 A 保持稳定合作，自 2020 年起其均为公司边缘产品线业务的第
一大客户，双方在智能物联网领域进行了深入合作。由于公司 A 所在的智能物联
网行业是目前边缘计算相对成熟的应用场景，其作为行业头部客户，对边缘产品
的市场需求量较高，因此短期来看公司边缘产品线业务对公司 A 可能具有一定依
赖。长期来看，随着边缘计算应用场景如边缘服务器、工控机、机器人、智能电
视等领域的不断发展，边缘计算整体市场空间将不断扩大，相关行业的客户的产
品需求持续增加，公司将进一步开拓更为丰富的客户资源，预计公司边缘产品线
业务对单一客户的依赖将持续降低。
(1) 报告期内云端产品线前五大客户的基本情况、销售金额及占比、业务获
取方式
销售金额（万 占云端产品线 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东
元） 业务比重 式
软件和信息技术服
务
智能机器人销售；
阿里云计算有 工业自动控制系统 杭州臻希投资管
限公司 装置销售；物联网 理有限公司
设备销售等
计算机软硬件及辅
助设备批发；计算
北京中科颐达
科技有限公司
备零售；计算机系
统服务等
昆山市科信技术
计算机系统集成；
发展有限公司，
中科可控信息 研究、开发、设计
产业有限公司 及封装集成电路芯
限公司，昆山高
片等
新集团有限公司
技术开发、技术转
让、技术咨询、技
术推广、技术服务
等
第 15 页 共 95 页
合计 / / 18,697.88 90.06% /
销售金额（万 占云端产品线 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东
元） 业务比重 式
计算机软硬件及外
围设备制造；计算
机软硬件及辅助设
浪潮电子信息
备批发；计算机软 浪潮集团有限公
硬件及辅助设备零 司
公司
售；设备制造；软
件开发；软件销售
等
计算机领域内的技
术开发、技术转让、
务，计算机系统开
发等
技术开发、技术转
让、技术咨询、技
术推广、技术服务
等
技术开发、技术推
广、技术服务、技
术转让、技术咨询；
北京辉睿易成 计算机系统服务；
科技有限公司 销售计算机、软件
及辅助设备、电子
产品、机械设备、
通讯设备等
昆山市科信技术
计算机系统集成；
发展有限公司，
中科可控信息 研究、开发、设计
产业有限公司 及封装集成电路芯
限公司，昆山高
片等
新集团有限公司
合计 / / 5,707.76 71.14% /
销售金额（万 占云端产品线 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东
元） 业务比重 式
昆山市科信技术
计算机系统集成；
发展有限公司，
中科可控信息 研究、开发、设计
产业有限公司 及封装集成电路芯
限公司，昆山高
片等
新集团有限公司
第 16 页 共 95 页
系统工程、信息服
务；电子产品、计 公司 D1，D2，公
算 机 通 讯 设 备 研 司 D3
发、生产、销售等
计算机系统服务；
信息系统集成服
北京百度网讯 务；数据处理服务；
科技有限公司 软件销售；计算机
软硬件及辅助设备
批发等
工业互联网数据服
务；人工智能应用 H1、公司 H2、H3、
软件开发；软件开 H4
发；软件销售等
计算机技术培训；
及辅助设备等
合计 / / 5,888.80 68.27% /
销售金额（万 占云端产品线 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东
元） 业务比重 式
销售计算机、软件
曙光信息产业 北京中科算源资
股份有限公司 产管理有限公司
加工计算机硬件等
计算机技术培训；
及辅助设备等
电力设备、水利设
江苏恒瑞通智 备、环境监测设备、
司 机系统相关软硬件
的技术开发等
计算机软硬件及外
围设备制造；计算
机软硬件及辅助设
浪潮电子信息
备批发；计算机软 浪潮集团有限公
硬件及辅助设备零 司
公司
售；设备制造；软
件开发；软件销售
等
北京金山云网 技术开发、技术服
珠海金山云科技
有限公司
司 计、制作、代理、
第 17 页 共 95 页
发布广告等
合计 / / 7,438.15 94.29% /
注：表格中金额为客户与其他同一控制下主体合并计算结果
(2) 报告期内云端产品线前五大客户的变动原因及合理性
报告期内，公司云端产品线业务各期前五大客户存在一定变动，如 2020 年
中科可控信息产业有限公司、公司 D 等成为新增前五大客户，曙光信息产业股份
有限公司、公司 F 等退出前五大客户；2021 年公司 C、公司 L 等成为新增前五大
客户，公司 D 等退出前五大客户；2022 年 1-9 月公司 G、阿里云计算有限公司等
成为新增前五大客户，公司 C 等退出前五大客户。报告期内，随着公司云端芯片
产品发展与迭代，各产品面向的具体行业客户有所侧重，叠加行业客户自身需求
变化，以及公司在开拓新客户方面取得积极成果等因素，报告期内云端产品线前
五大客户有所变动，该变动具有合理性。
(3) 云端产品线业务与主要客户合作的可持续性
公司不断拓展云端产品线业务客户，在新客户争取方面取得进展，同时与中
科可控信息产业有限公司、浪潮信息产业股份有限公司等主要服务器厂商客户建
立了长期深入合作的关系，以公司产品的性能优势提升服务器性能，并借助服务
器厂商的市场拓宽应用领域，实现持续双赢合作。公司在主要云端产品线业务方
面与主要客户合作具有可持续性。
(1) 报告期内智能计算集群系统业务前五大客户的基本情况、销售金额及占
比、业务获取方式
占智能计算集
销售金额（万 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东 群系统业务比
元） 式
重
计算机软硬件
及辅助设备批
北京中科颐达 发；计算机软硬
科技有限公司 件及辅助设备
零售；计算机系
统服务等
北京国瑞华宇 科技推广和应
科技有限公司 用服务业
软件和信息技
术服务业
哈尔滨信息工
程学院
第 18 页 共 95 页
科技推广和应
用服务业
合计 / / 1,170.15 98.39% /
占智能计算集
销售金额（万 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东 群系统业务比
元） 式
重
江苏昆山高新
投 资 与 资 产 管 昆山市城北文化
理 中心
发展有限公司
物端 AI 芯片，
山东产业技术 济南市人民政府、
边缘 AI 计算设
备和高通量 AI
算研究院 究院
服务器等
技术服务、技术
开发、技术咨
技术转让、技术
推广等
从事脑科学与
智能科技的科
学研究和高技
术研发、科研项
上海脑科学与 上海市科学技术
类脑研究中心 委员会
科技成果转移
转化、人才培养
和交流、国际合
作交流等
电力设备及系
统、输配电及控 南瑞集团有限公
国电南瑞科技
股份有限公司
车 充 换 电 系 统 研究院有限公司
及设备等
合计 / / 45,556.08 99.99% /
占智能计算集
销售金额（万 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东 群系统业务比
元） 式
重
南京东南国资投
资集团有限责任
南京市科技创
公司，南京市麒麟
科技创新园（生态
任公司
科技城）开发建设
管理委员会
计算机软件技
无锡名扬投资有
无 锡 数 据 湖 信 术开发、技术咨
限公司，北京易华
录信息技术股份
司 技术转让；大数
有限公司
据服务等
中科计算技术
创新研究院（曾
数 字 经 济 领 域 杭州中科领睿信
用名中国科学
院计算技术研
服务平台等 公司
究所数字经济
产业研究院）
第 19 页 共 95 页
计算机系统服
务；信息系统集
成服务；数据处
北京百度网讯
科技有限公司
售；计算机软硬
件及辅助设备
批发等
技术服务、技术
开发、技术咨
技术转让、技术
推广等
合计 / / 32,454.20 99.66% /
占智能计算集
销售金额（万 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东 群系统业务比
元） 式
重
珠海市横琴新
商务局
西安沣东仪享 人工智能基础
西安统筹科技发
展有限公司
公司 台；软件开发等
从事脑科学与
智能科技的科
学研究和高技
术研发、科研项
上海脑科学与 上海市科学技术
类脑研究中心 委员会
科技成果转移
转化、人才培养
和交流、国际合
作交流等
合计 / / 29,618.15 100.00% /
(2) 报告期内智能计算集群系统业务前五大客户的变动原因及合理性
报告期内，公司智能计算集群系统业务各期前五大客户存在一定变动，主要
系公司智能计算集群系统业务主要服务于城市智能计算中心客户，地方政府建设
智能计算集群是根据现状及未来 2-3 年的发展规划来确定建设规模，因此单一客
户一次采购智能计算集群能满足 2-3 年的使用需求，随后再视情况是否启动下一
期建设，因此较少存在单一客户在两个会计年度连续大额采购的情况，报告期内
公司智能计算集群系统业务前五大客户变动具有合理性。
(3) 智能计算集群系统业务与主要客户合作的可持续性
公司智能计算集群系统业务的核心是公司自主研发的云端智能芯片和软件
系统，具有较强的竞争优势，该业务取决于下游客户对于人工智能算力的需求。
目前公司智能计算集群系统业务主要满足各地建设智能计算中心的需求，主要客
第 20 页 共 95 页
户为拟建设或扩大建设智能算力基础设施的城市或者城市群，公司与该等客户的
合作主要为其提供较大规模的智能计算集群系统产品，在经过 2-3 年的运行后，
客户对智能计算中心会有扩容需求，目前已中标南京市科技创新投资有限责任公
司的南京智能计算中心项目（二、三期）智能计算设备（二期）项目，与主要客
户的合作具有可持续性。随着“东数西算”的全面启动，智能计算集群系统市场
将迎来广阔的市场空间，公司将持续拓展相关客户，智能计算集群系统业务具有
可持续性。
(1) 报告期内 IP 授权及软件业务前五大客户的基本情况、销售金额及占比、
业务获取方式
销售金额（万 占 IP 授权及软件 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东
元） 业务比重 式
技术开发、技术转
让、技术咨询、技
术服务；基础软件
服务；应用软件服
务；计算机系统服
务等
党秀丽，北京大
技术开发、技术转
北京大有数信 有若谷企业管理
科技有限公司 咨询合伙企业
术服务等
（有限合伙）
计算机生产及组
成等
合计 / / 78.76 100.00% /
销售金额（万 占 IP 授权及软件 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东
元） 业务比重 式
技术服务、技术开
发、技术咨询、技
术交流、技术转让、
技术推广等
电子信息产业发展
研究等
深圳市海思半 电子产品和通信信 华为技术有限公 前期签署
导体有限公司 息产品的半导体设 司 IP 合同形
第 21 页 共 95 页
计、开发、销售及 成的版税收
售后服务等 入
计算机生产及组
成等
技术服务、技术开
发、技术咨询、技
术交流、技术转让、
技术推广等
合计 / / 683.99 99.54% /
销售金额（万 占 IP 授权及软件 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东
元） 业务比重 式
昆山市科信技术
计算机系统集成；
发展有限公司，
中科可控信息 研究、开发、设计
产业有限公司 及封装集成电路芯
限公司，昆山高
片等
新集团有限公司
国网信息通信产
北京智芯微电 技术开发、技术转
业集团有限公
司、南瑞集团有
司 术服务等
限公司
电子产品和通信信 前期签署
深圳市海思半 息产品的半导体设 华为技术有限公 IP 合同形
导体有限公司 计、开发、销售及 司 成的版税收
售后服务等 入
计算机技术培训；
及辅助设备等
合计 / / 2,172.55 100.00% /
销售金额（万 IP 授权及软件业 业务获取方
序号 客户名称 主营业务 主要股东
元） 务比重 式
电子产品和通信信 前期签署
深圳市海思半 息产品的半导体设 华为技术有限公 IP 合同形
导体有限公司 计、开发、销售及 司 成的许可费
售后服务等 和版税收入
星宸科技股份 集成电路设计；软
SigmaStar
有限公司（曾用 件开发；信息系统
名为厦门星宸 集成服务；信息技
Inc.
科技有限公司）术咨询服务等
第 22 页 共 95 页
海）有限公司 电路、基带、射频、科技有限公司，
多媒体芯片和相关 Spreadtrum
数字电视芯片的开 Hong Kong
发、制作等 Limited
软件开发；软件外
包服务；云计算装
杭州博雅鸿图
备技术服务；信息 北京小视技术有
系统集成服务；人 限公司
公司
工智能通用应用系
统等
合计 / / 6,877.12 100.00% /
(2) 报告期内 IP 授权及软件业务前五大客户的变动原因及合理性及与主要
客户合作的可持续性
报告期内，公司 IP 授权及软件业务各期前五大客户存在变动，如深圳市海
思半导体有限公司在 2021 年退出前五大客户，其原因为深圳市海思半导体有限
公司选择自研终端智能芯片，在合同到期后未与公司达成新的合作。同时，随着
公司云边端产品线的丰富，终端智能处理器 IP 授权逐渐成为公司业务发展的一
个中间形态，更多服务于自有芯片处理器核心或生态建设拓展。此外，软件产品
通常随智能芯片及加速卡产品搭配销售，其客户受前述云端产品线主要客户变化
影响。因此，报告期内 IP 授权及软件业务前五大客户变动具有合理性。
综上，公司 IP 授权及软件业务与主要客户合作不具有可持续性，但其不影
响公司正常经营的开展。
(四) 分产品说明影响毛利率的主要因素，边缘和云端产品线毛利率逐期下
滑的原因，未来是否存在毛利率持续下降风险
智能芯片行业的综合毛利与国家政策调整、市场竞争程度、全球供应链稳定
等情况高度相关。同时，公司主要产品毛利率亦受公司拓展新业务、产品售价、
原材料及封装测试成本、供应商工艺水平及公司设计能力等多种因素的影响。通
常情况下，边缘产品线和云端产品线等硬件产品投入市场初期，由于产量较小，
良率在爬坡阶段，产品毛利率相对较低；随着产销量的增加，产品在规模化生产
后成本将会降低，毛利率会进一步提升；在产品生命周期末期，受客户需求量影
响，销售价格策略将有所调整，毛利率会有一定下降。在公司智能计算集群系统
业务中，由于各集群项目对智能芯片和加速卡以及软硬件产品的需求不同，各项
目毛利率有所差异。在 IP 授权及软件业务方面，因公司在技术实现产业化应用
第 23 页 共 95 页
前已将终端智能处理器 IP 相关研发支出计入当期研发费用，故该业务毛利率较
高。
边缘产品线产品在 2020 年处于市场拓展初期，出货量相对较少。2021 年，
该产品落地智能物联网领域多家头部企业，出货量较上年度增长十余倍。为了保
持公司产品在大客户侧的竞争力，公司针对大型客户制定了相应的销售价格策略，
平均价格较 2020 年下降 42.41%；同时，因产品良率的提升以及因采购量增加导
致采购成本降低，使得 2021 年平均成本较 2020 年下降 33.69%，以上因素共同
影响下，整体毛利率下降了 7.72 个百分点。2022 年 1-9 月，受全球供应链价格
上涨及汇率影响，公司边缘产品线成本提高，毛利率降至 29.86%。
在云端产品线方面，报告期内，公司云端产品线业务中云端智能芯片和加速
卡及训练整机产品的收入、毛利率情况如下：
单位：万元
其中：云端智能芯
时间 产品类型 云端产品线 训练整机
片及加速卡
营业收入 20,762.64 4,857.59 15,905.04
毛利率（%） 64.60 69.89 62.98
营业收入 8,023.16 4,008.39 4,014.77
毛利率（%） 58.54 66.55 50.54
营业收入 8,625.23 8,625.23 -
毛利率（%） 76.30 76.30 -
营业收入 7,888.24 7,888.24 -
毛利率（%） 78.23 78.23 -
报告期内，公司云端产品线中云端智能芯片和加速卡产品以每年一款新产品
的速度持续更新迭代，从思元 100、思元 270、思元 290 到思元 370 产品的不断
推出，各款产品存在生命周期的交替。2020 年，思元 270 芯片及加速卡为公司
云端产品线的主要销售产品。2021 年，该产品已处于产品生命周期后期，且同
时公司为推进新产品思元 370 芯片及加速卡在客户处的导入和适配，思元 270 芯
片及加速卡的销量和平均售价均有不同程度的下降；同时，2021 年开始销售的
训练整机产品毛利率低于云端智能芯片及加速卡产品，导致 2021 年云端产品线
整体毛利率同比下降 17.76 个百分点。2022 年 1-9 月，由于公司在售的思元 370
芯片及加速卡产品性能相较竞品在部分场景有突出优势，得到了目标客户的认可，
第 24 页 共 95 页
毛利率相对较高，该产品销量增加带动云端智能芯片及加速卡产品整体毛利率增
加至 69.89%，相较上年同期增加 3.34 个百分点。同时，训练整机产品毛利率亦
有所提高，云端产品线整体毛利率增至 64.60%，同比增加 3.47 个百分点。
综上，智能芯片行业的综合毛利将与国家政策调整、市场竞争程度、全球供
应链稳定等情况高度相关。同时，公司主要产品毛利率亦受公司拓展新业务、产
品售价、原材料及封装测试成本、供应商工艺水平及公司设计能力等多种因素的
影响，在公司产品收入结构逐渐多元化的情况下，以上因素的综合作用将会导致
整体毛利率的波动。若前述因素发生不利变动，公司存在毛利率下降的风险。公
司将持续研发投入，保障新产品研发进度，不断丰富产品矩阵，以确保公司在售
芯片产品处在不同的生命周期，进而保持公司整体毛利率趋于稳定状态。
公司已在《募集说明书》
“第五节 与本次发行相关的风险因素”之“一、
（二）
财务风险”中进行了如下风险提示：
“5.毛利率波动风险
报告期内，公司毛利率有一定的波动。2021 年度，公司主营业务综合毛利
率为 62.39%，较上年减少 3.03 个百分点。主要原因是为了快速进入市场并与头
部企业展开合作，公司边缘产品线毛利率低于其他产品线，且 2021 年度公司边
缘产品线销售规模迅速提升，收入占比较高。
智能芯片行业的综合毛利将与国家政策调整、市场竞争程度、全球供应链
稳定等情况高度相关。同时，公司主要产品毛利率亦受公司拓展新业务、产品
售价、原材料及封装测试成本、供应商工艺水平及公司设计能力等多种因素的
影响，若前述因素发生不利变动，公司存在毛利率下降，进而影响经营成果和
业绩表现的风险。”
(五) 结合研发人员数量及平均薪酬等，说明大额研发投入的合理性，与研
发成果的匹配性，后续是否形成有效的技术积累和商业化成果；股份支付金额
的确定依据及合理性，是否符合公司业务发展需要
成果的匹配性，后续是否形成有效的技术积累和商业化成果
报告期内，公司持续地进行研发投入，以保持公司技术研发的前瞻性、领先
性和核心技术的竞争优势，公司大额研发费用主要为职工薪酬等。报告期内，公
第 25 页 共 95 页
司研发人员数量整体上升，报告期各期末，公司研发人员分别为 680 人、978 人、
时报告期内，公司研发人员平均薪酬有所增加，2019 年至 2021 年各年研发人员
平均薪酬为 41.65 万元、45.27 万元和 60.88 万元。一方面由于行业企业对高端
人才争夺较为激烈，为增强岗位吸引力，公司结合市场水平调整了研发人员薪酬，
另一方面公司近年来新招聘的研发人员多拥有博士或硕士等学位，其薪酬水平较
高，带动研发人员整体平均薪酬的增长。
公司坚持“云边端车”一体化，坚持软硬件协同，在软硬件协同、训练推理
融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件方面进行研发，
因此研发投入持续增长。截至 2022 年 9 月末，公司研发投入与研发成果的匹配
性、形成的技术积累和商业化成果情况如下：
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累计研发投入
序号 项目名称 研发内容 研发成果 形成的技术积累 商业化成果
（万元）
持续提高智能处理器架构的
研发新一代计算单元架构，算力能效得到提
智能处理器 先进性，提高智能处理器 IP 已自主研发了五代 处理器基础技术应用于公司全产
架构 的性能和能效，为公司各产品 智能处理器微架构 品线芯片
访存效率和能效
线提供核心竞争力支撑
报告期内研发的技术应用于正在
研发中第二代云端训练芯片产
芯片具备较充裕的计算能力， 已发布第一代产 研发新一代云端训练芯片架构，可提升主流
高档云端智 品，未来将落地于互联网、汽车、
能芯片 金融等各类主流训练场景，比如
练任务 代产品 封装设计技术，可支持更大内存容量
搜索推荐训练、智能驾驶训练等
应用中
云端推理芯片产品研发，报告期
芯片的能效与计算能力密度 内研发成果为思元 370 芯片，对
已发布第三代产 研发新一代片上网络总线，实现了片内数据
中档云端智 （单位面积提供的计算能力） 应加速卡在部分互联网、金融等
能芯片 具有竞争力；芯片适用于多样 头部客户完成了产品导入和适
代产品 支持多计算晶片（die）的封装
化的人工智能推理应用 配，在视觉、语音、图文识别等
场景表现较为优异
面向边缘智能处理低延时、低
功耗以及部署环境的小尺寸
已发布第一代产 优化和提升片上系统设计技术；在边缘产品 边缘产品成功实现规模化量产，
边缘智能芯 要求，研发低功耗、小尺寸的
片 边缘智能芯片；同时要求支持
代产品 了量产良率爬坡优化技术 智能电网等应用场景中
主流的边缘场景应用接口（如
EMMC 等）
，以支撑各种应用场
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景部署；第二代产品功能更加
完善，集成了种类更丰富的 IP
模块和接口
报告期内研发的技术搭配正在研
已发布第一代产 发中的第二代云端训练芯片产
用于人工智能训练的加速卡，
硬件平台（训 品，第二代产品将 研发了第二代云端训练硬件平台，该平台支 品，形成的硬件产品将落地于互
练） 随高档云端智能芯 持更大功耗的训练平台 联网、汽车、金融等主流训练场
卡接口
片迭代而持续优化 景，比如搜索推荐训练、智能驾
驶训练等应用中
优化和提升了计算库对视觉、语音和自然语 公司研发的推理引擎 MagicMind
提供云边端一体化的应用开
软件版本持续迭代 言处理中主流模型的支持，扩展了计算库的 和计算库 CNNL 已应用于思元 370
发环境，支持跨云边端硬件平
和优化中。报告期 基础算子数量和覆盖面；优化和提升了推理 等产品，针对不同领域下的典型
基础系统软 台的应用开发；支持业界主流
件（推理） 人工智能编程框架，提供完备
加速引擎 性，在常用主流模型上获得更好性能；完善 的推理实测性能加速，已在部分
的开发、调试、性能调优工具
MagicMind 了推理引擎 MagicMind 对云端和边缘芯片产 互联网、金融等行业客户实现了
链
品跨场景的灵活支持 产品导入
为云端的人工智能训练任务
提供高效、灵活的应用开发平 研发了兼具性能和通用性优势的训练软件 公司研发了训练软件平台已应用
台，在单机多机等不同场景下 平台，对业界主流开源框架实现原生支持， 于思元 290、思元 370 等产品，
基础系统软 已发布，软件版本
件（训练） 持续迭代和优化中
界主流人工智能编程框架，提 算子库，算子数量和性能在国内同类产品中 场景下在互联网等多个领域的主
供完备的开发、调试、性能调 处于领先水平 要客户实现落地应用或产品导入
优工具链
符合标准 PCIe 加速卡规范， 已发布第三代产 研发了第三代 PCIe 加速卡产品，在信号完 报告期内，研发成果为思元 370
PCIe 加 速 卡
硬件产品
耗规格的，面向不同场景的硬 代产品 持续积累 金融等头部厂商完成了产品导入
第 28 页 共 95 页
件加速卡 和适配，在视觉、语音、图文识
别等场景适配表现较为优异
尚在研发中，预计未来产品将落
地于国内知名车厂的中高端车型
芯片支持各类智能驾驶算法 中。公司进入“车载智能芯片”
及各类车载智能驾驶应用接 完成了市场调研、 领域，体现了寒武纪产品生态进
车载智能芯 正在研发适用于智能驾驶场景的智能处理
片 器核和 SoC 技术
能功耗等关键指标上具有竞 在进行产品研发 全算力布局、云边端车一体、统
争力 一的软件开发平台、训练推理融
合的研发策略，将为各产业智能
化升级提供算力赋能
综上，公司进行大规模研发投入具有合理性，研发投入与研发成果匹配，研发投入形成了有效的技术积累和商业化成果。
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报告期内，公司通过两种不同的股权激励方式对员工实施股权激励，一是通
过艾溪合伙、艾加溪合伙 2 个股权激励平台实施股权激励（以下简称“员工持股
计划”），另一种是公司上市后发布了 2 个限制性股票激励计划，并已实施了 3 次
第二类限制性股票的授予。
(1) 股份支付确认依据
报告期内，公司多次向员工实施股权激励，具体实施方式为通过受让股权激
励平台的财产份额或者向股权激励平台增资的方式，从而间接持有公司股份。
①2019 年度股份支付确认
得公司的股权成本低于该股权的公允价值，构成以权益结算的股份支付。公司按
照股权激励授予日时的外部融资入股价结合员工间接取得公司的注册资本（股改
前）/股份（股改后）确定当次股权激励权益工具的公允价值。该股权公允价值
扣除员工实际出资金额后即为该次股权激励的股份支付费用。因 2019 年 12 月艾
溪合伙对合伙协议作了取消服务期的修改，除 2018 年 12 月实施的股权激励，需
将截至 2019 年 12 月 31 日尚未摊销完毕的股权激励费用按加速可行权处理，一
次性计入 2019 年管理费用外，其他 2 次于 2019 年实施的股权激励属于授予后可
立即行权的股权激励，在授予日一次性确认股份支付费用，并记入 2019 年度管
理费用。
股权激励实 公允价值确定 2019 年度确认的股
实施方式 确认依据
施时间 依据 份支付费用（元）
受让艾溪合伙财 权益结算的股 授予日外部融
产份额 份支付 资股价
增资艾加溪合
伙、受让方式持 权益结算的股 授予日外部融
有艾加溪合伙财 份支付 资股价
产份额
增资艾溪合伙、
权益结算的股 授予日外部融
份支付 资股价
产份额
②2020 年度股份支付确认
该股权的公允价值，构成以权益结算的股份支付。公司 2020 年 2 月实施的股权
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激励将公司股权激励授予日时的外部融资入股价作为公允价值并确定对应的股
份支付费用，2020 年 5 月实施的股权激励按照公司首次公开发行股价作为公允
价值确定股份支付费用，2022 年 8 月至 12 月实施的股权激励时间为公司上市后，
相应股份支付费用均按授予日公司流通股收盘价作为公允价值予以确定。
股权激励实 公允价值确定 2020 年度确认的股
实施方式 确认依据
施时间 依据 份支付费用（元）
受让艾溪合伙财 权益结算的股 授予日外部融
产份额 份支付 资股价
权益结算的股 首次公开发行
份支付 股价
加溪合伙财产份 8,763,815.36
额 授予日收盘价
至 12 月 份支付
③2021 年度支付确认
该股权的公允价值，构成以权益结算的股份支付。相应股份支付费用均按授予日
公司流通股收盘价予以确定。
股权激励实 公允价值确定 2021 年度确认的股
实施方式 确认依据
施时间 依据 份支付费用（元）
受让艾溪合伙、
权益结算的股
份支付
份额
①2020 年度股份支付确认
限制性股票 股权激励计 公允价值确定 2020 年度确认的股
确认依据
授予日 划 依据 份支付费用（元）
权益工具的公允价
次授予部分 按 36 个月，30%按 乘以授予股数
②2021 年度股份支付确认依据
性股票》，根据规定，第二类限制性股票为一项股票期权，需采用 Black-Scholes
期权模型确定权益工具的股份支付费用。
另外根据《企业会计准则第 11 号-股份支付》第六条规定，在资产负债表日，
后续信息表明可行权权益工具的数量与以前估计不同的，应当进行调整，并在可
行权日调整至实际可行权的权益工具数量。
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限制性股票 公允价值确 2021 年度确认的股
股权激励计划 确认依据
授予日 定依据 份支付费用（元）
予部分 36 个月，30%按 48 个月。
Black-Scho
les 期权定 50,270,635.65
日 划——首次授 月，25%按 24 个月，25%按
价模型
予部分 36 个月，25%按 48 个月。
日 划——预留授 月，20%按 24 个月，30%按
予部分 36 个月，30%按 48 个月。
(2) 股份支付的合理性
上述通过艾溪合伙、艾加溪合伙两个股权激励平台实施的股权激励，属于授
予后立即可行权的股权激励，公司在授予日一次性确认股份支付费，符合《企业
会计准则第 11 号——股份支付》关于股份支付的规定，具有合理性。
公司实施的限制性股票激励计划，在 2021 年 5 月国家财政部会计司发布《股
份支付准则应用案例-授予限制性股票》前，公司 2020 年限制性股票激励计划首
次授予部分按照根据《企业会计准则第 11 号-股份支付》和《企业会计准则第
股股份支付费用。公司按照会计准则的规定确定授予日限制性股票的公允价值，
并最终确认本激励计划的股份支付费用，按归属安排的比例摊销。根据《股份支
付准则应用案例-授予限制性股票》的规定，第二类限制性股票为一项股票期权，
自 2021 年起，公司各限制性股票激励计划均采用期权定价模型 Black-Scholes
确定授予日股票期权的公允价值，并按归属安排的比例计算各期需确认的股份支
付费用。因政策调整，2020 年股份支付费用的差额也在 2021 年股份支付费用中
列支调整。上述股份支付费用符合相关法规政策的会计处理要求，具有合理性。
公司实施股权激励是立足于企业长远发展而进行的投入，是支撑企业未来发
展的基石，符合公司业务发展需要。公司作为智能芯片领域全球知名的新兴公司，
正处于发展的重要阶段，需要持续高质量迭代、升级全系列软硬件产品，稳步提
升市场份额。公司研发设计的是高端、复杂的智能芯片，技术壁垒较高，且公司
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业务所处行业是典型的人才密集型行业，需要通过实施股权激励吸纳并留住大量
专业水平高、技术实力强的软硬件工程师。综上，股权激励的实施具有必要性。
(六) 量化分析报告期内收入增长但亏损持续扩大的原因，并结合业务拓展
方向、商业化前景、运营费用变动趋势等因素，分析是否存在亏损继续扩大的
趋势、预计盈亏平衡点，持续亏损是否影响发行人持续经营能力
报告期内，公司分别实现营业收入 44,393.85 万元、45,892.73 万元、
万元、44,989.46 万元和 15,375.90 万元，各期同比保持增长趋势，2019 年至
续大量的研发投入，亦需要大量优秀的人才，以保持公司技术研发的前瞻性、领
先性和核心技术的竞争优势。2019 年至 2022 年 1-9 月，公司研发投入分别为
至 2021 年研发投入的复合增长率为 44.62%。同时，公司为吸引优秀人才，实施
股权激励计划对员工进行激励，2019 年至 2022 年 1-9 月，股份支付金额分别为
司尚处于计算芯片设计企业的发展初期，虽营业收入持续增长，但需连续投入大
量研发奠定自身在产品和技术上的竞争优势，营业收入无法覆盖研发投入，且研
发投入增长率远高于营业收入的增长率，加之股份支付的影响，造成亏损金额持
续扩大。
存在亏损继续扩大的趋势、预计盈亏平衡点，持续亏损是否影响发行人持续经营
能力
(1) 公司在各个产品线积极拓展业务，取得了一定商业化成果
根据市场调研公司 Tractica 的研究报告，全球人工智能芯片的市场规模将
由 2021 年的 260 亿美元增长到 2025 年的 726 亿美元，人工智能芯片的商业化前
景被持续看好。公司产品主要产品线包括云端产品线、边缘产品线、IP 授权及
软件，产品主要包括云端智能芯片及加速卡、训练整机、边缘智能芯片及加速卡、
智能计算集群系统业务。公司云端产品线的拓展主要面向视觉处理、语音处理、
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自然语言处理、推荐系统、搜索引擎及传统机器学习等应用领域，其中训练整机
产品主要面向上述领域中有一定技术基础的商业客户群体。边缘产品线的拓展主
要面向智能制造、智能零售、智慧教育、智能家居、智能电网等边缘计算场景。
智能计算集群系统业务的拓展主要面向城市智能计算中心客户和人工智能行业
客户。终端智能处理器 IP 授权逐渐成为公司业务发展的一个中间形态，更多服
务于公司生态建设拓展。软件产品通常随智能芯片及加速卡产品搭配销售，其客
户受上述云端产品线主要客户变化影响。公司成立以来，智能处理器 IP 产品已
集成于超过 1 亿台智能手机及其他智能终端设备中，云端产品线与互联网、金融
等多个行业客户展开了深入合作，边缘产品线累计销量突破百万片，智能计算集
群系统获得了多个大型客户的认可。公司的各个产品线取得了一定的商业化成果。
(2) 公司与国际巨头相比，在软件生态、产品落地等方面存在差距
公司致力于为高速发展的云、边、端等各个人工智能应用场景提供高能效的
智能芯片，但目前相关市场份额主要被国际巨头英伟达占据，公司在软件生态、
产品落地等方面与国际芯片巨头存在差距。与英伟达相比，公司在人工智能芯片
微架构、指令集等核心技术上有一定的特色和优势，但优秀的人工智能芯片产品
需要有完善的软件生态进行支撑，公司的基础系统软件与英伟达的 CUDA 软件平
台及相关生态仍存在一定差距。另外，在产品落地能力方面，公司的业务覆盖规
模及客户覆盖领域需进一步拓展。
(3) 公司尚处于亟需研发投入的阶段，存在亏损继续扩大的趋势
公司的运营费用主要包括研发费用、管理费用和销售费用。2019 至 2022 年
万元及 128,122.56 万元，其中除股份支付外的运营费用分别为 67,434.30 万元、
外的运营费用的比例分别为 80.53%、79.50%、81.53%和 84.40%。为了缩小与竞
争对手的差距，奠定竞争优势，提高市场份额，公司需要持续进行大额研发投入。
入暂时无法覆盖研发费用，目前尚未盈利。未来公司还需要在产品和软件生态方
面持续投入，加上复杂计算芯片研发周期长的特性，公司在短期内存在亏损继续
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扩大的趋势。
但从长期来看，随着研发投入转化为未来产品的竞争优势，公司的营业收入
将大幅增长，走向盈亏平衡。
(4) 预计盈亏平衡点
在国家“新基建”、
“东数西算”等政策支持下，我国人工智能芯片市场需求
持续增加，市场空间广阔。公司将通过持续的研发投入、技术积累和产品竞争力
提升，拓展云端产品线、边缘产品线和智能计算集群系统等各业务的下游行业客
户，逐步提高市场占有率和收入水平，提升业务规模，通过规模效应降低平均成
本，提高业务毛利水平，降低研发费用对净利润的影响，最终实现盈利。公司盈
亏平衡点具体测算情况如下：
①收入模拟条件
首先，公司未来发展的增长速度与整体人工智能产业应用的发展息息相关，
如人工智能应用产业发展良好，整体行业对智能芯片的需求将会持续快速增长；
而如下游智能应用增长不达预期，则对智能芯片的收入增长也会造成障碍。其次，
公司发展增速也与人工智能应用的标准化和周边生态有一定关联，随着人工智能
日趋标准化，芯片厂商通过标准化产品和支持即能够产出更多的价值，而无需为
不同场景提供深度定制支持。再次，公司的未来发展与行业竞争情况、公司产品
的本身竞争力也有一定关系。
增速背景及公司自身业务情况，2022 年全年收入增速按 2022 年 1-9 月收入增速
测算，2023 年以后收入增速情况按三种情形测算，分别为：高增速情形 70%，中
增速情形 45%和低增速情形 20%。
高速增长实现的背景为：整体人工智能应用产业发展迅速，且越来越多标准
化的场景出现，单一标准化场景的应用量足够大；周边生态方面，人工智能开发
和部署平台发展迅速，芯片厂商适配不同场景、不同应用的成本大幅降低；行业
良性竞争，公司在整体行业持续保持领先水平。
中速增长实现的背景为：整体人工智能应用产业发展迅速，但场景碎片化；
周边生态方面，没有良好的人工智能开发和部署平台支持，需要为不同的应用场
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景适配不同的平台系统；行业竞争适中，公司产品竞争力处于中上水平。
低速增长的背景为：整体人工智能应用产业发展较慢，且场景碎片化；周边
生态方面，没有良好的人工智能开发和部署平台支持，需要为不同的应用场景适
配不同的平台系统；行业恶性竞争，陷入价格战。
②毛利模拟条件
虽然近两年芯片行业材料成本有上升趋势，但随着公司收入规模的进一步扩
大，规模效应显现，采购成本有望保持在相对稳定的水平。充分考虑三种收入增
速情形下的竞争态势，假设高增速情形下公司能够保持历史毛利水平，中增速情
形下公司的毛利率水平略有下滑，低增速情形下公司的毛利率水平保持在智能芯
片行业平均水平。同时，公司对研发项目资本化后续的成本分摊进行了单独测算。
③费用模拟条件
期间费用中，研发费用、销售费用和管理费用前三年变动较大。就研发费用
而言，2022 全年研发费用增速按照 2022 年 1-9 月增速测算，2023 年以后充分考
虑三种收入增速情形下的研发投入差异，假设增速分别为高增速情形每年增长
的研发项目进行了资本化测算。就销售费用和管理费用而言，2022 全年按照 2022
年 1-9 月增速测算，2023 年以后充分考虑三种情形下公司销售费用和管理费用
的差异，假设增速分别为高增速情形每年增长 8%，中增速情形每年增长 5%和低
增速情形每年增长 1%。
④其他
本次模拟未考虑其他收益和减值损失。
根据公司测算，公司在收入高速、中速和低速增长的情形下分别达到 34.88
亿元、35.92 亿元和 36.28 亿元的条件下，将可能实现盈亏平衡。然而，由于受
研发投入、市场形势等诸多因素的影响，不排除公司实际盈亏平衡期会延长的可
能性。
以上测算未经审计，且不构成盈利预测。
(5) 持续亏损不影响公司的持续经营能力
从公司技术成熟度、产品的商业化进程及运营资金状况等角度，持续亏损不
影响发行人持续经营能力，具体分析如下：
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公司主要核心技术已应用于相关产品，技术成熟度得到市场化验证，具体情
况如下：
序号 核心技术 是否行业领先 应用产品/对应公司业务
公司智能处理器微架构已经完成了五代迭代。公司是
是，国内外在该技
智能处理 国内外在该技术方向积累最深厚的企业之一。公司在
器微架构 云端、边缘端、终端三条产品线的所有智能芯片和智
的企业之一
能处理器核均基于自研处理器架构研制
公司已掌握复杂 SoC 设计的一系列关键技术，有力支
是，国内在该技术
SoC 芯片 撑了云端大型 SoC 芯片（思元 100、思元 270、思元
设计 290 和思元 370）和边缘端中型 SoC 芯片（思元 220）
智能芯片公司
的研发
是，处于推广建设 公司研发的人工智能领域编程语言 BANG，为用户提
智能芯片 期，编程语言生态 供通用性好、可扩展的编程方式，是支撑智能芯片满
编程语言 和国际巨头英伟达 足人工智能应用不断拓展、算法快速迭代更新等实际
存在差距 需求的核心软件组件
公司研发的云边端一体化开发环境，为智能芯片/处
是，处于推广建设 理器产品提供统一、完整、高效的应用开发、功能调
云边端一 期，软件工具链的 试和性能调优的软件工具链。在该软件平台的支持
环境 和国际巨头英伟达 升人工智能应用在不同硬件平台的开发效率和部署
存在差距 速度，同时也使云边端异构硬件资源的统一管理、调
度和协同计算成为可能
根据市场调研公司 Tractica 的研究报告，全球人工智能芯片的市场规模将
由 2021 年的 260 亿美元增长到 2025 年的 726 亿美元，人工智能芯片的商业化前
景被持续看好。公司产品主要包括云端智能芯片及加速卡、训练整机、边缘智能
芯片及加速卡、智能计算集群系统业务，以及与上述配套的基础系统软件。其中，
公司云端产品线的拓展主要面向机器视觉、智能语音、自然语言处理、推荐系统、
搜索引擎及传统机器学习等应用领域。其中，训练整机的产品形态主要面向上述
领域中有一定技术基础的商业客户群体。边缘产品线的拓展主要面向智能制造、
智能零售、智慧教育、智能家居、智能电网等边缘计算场景。智能计算集群系统
业务的拓展主要面向城市智能计算中心客户和人工智能行业客户。
从成立至今，公司各项产品的规划，均是基于客户的需求，拥有明确的商业
化前景。截至报告期末，公司各类产品业务已实现商业化落地，具体包括：
①在云端智能芯片及加速卡方面，基于公司思元 370 智能芯片技术的
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MLU370-X8 加速卡发布后，公司已与部分头部互联网客户的部分场景实现了深度
合作，云端产品在阿里云等互联网公司形成一定收入规模。此外，部分客户已经
完成产品导入，正在进行商务接洽。在金融领域，公司与头部银行和知名企业深
度交流 OCR 等相关业务及产品应用，同时就新的业务场景（如自然语言处理）进
行了深度技术交流，部分企业正在进行业务试行。在服务器厂商方面，公司的产
品也得到了头部服务器厂商的认可。
②在边缘智能芯片及加速卡方面，公司的思元 220 智能芯片及加速卡等产品
持续出货，广泛运用于多家头部企业，累计出货量超过百万片。
③在智能计算集群系统业务方面，公司已经陆续在西安、珠海、南京、昆山
拓展了智能计算集群系统业务，国内的市场占有率处在第一梯队，过往项目经验
对公司今后拓展其他区域的智能计算集群系统业务起到了良好的标杆作用。报告
期内，智能计算集群系统业务的拓展正按照公司既定规划稳健拓展。
未来，随着 IPO 募投项目及本募项目陆续完成，产品的商业化进程将进一步
提升。
报告期内，公司分别实现营业收入 44,393.85 万元、45,892.73 万元、
中银行理财产品余额分别为 389,869.79 万元、163,599.23 万元、228,604.92 万
元、160,708.31 万元。资金情况能够支持公司正常经营。
综上，公司目前的持续亏损是由于短期内收入无法覆盖研发投入，长期来看
随着公司各项研发项目的产出实现商业化，公司的营业收入将逐步提升并实现盈
亏平衡，公司的资金状况能够支撑公司正常经营，公司目前的持续亏损不会影响
持续经营能力。
(七) 核查程序及核查意见
(1) 查阅公司各期业务分类明细，并向公司了解各业务的发展情况、业务规
划、应用场景和竞争优势等情况；
(2) 查阅公司各业务所处市场的行业报告，向公司管理层了解各业务客户开
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拓、在手订单、产品认证及迭代、规模化销售情况，取得公司目前在手订单相关
证明；
(3) 取得公司各业务报告期内前五大客户名单、销售金额及占比，并通过公
开信息查询公司主要客户的基本情况；
(4) 对公司报告期内主要客户进行访谈，并取得公司与主要客户的合作合同，
了解合作情况；
(5) 查阅公司报告期内各业务收入与成本明细，向公司管理层了解边缘和云
端产品线毛利率下降原因及未来趋势；
(6) 查阅公司各期末研发人员数量及平均薪酬，向公司管理层了解研发投入
与研发成果的匹配性、形成的技术积累和商业化成果情况；
(7) 查阅公司审计报告，了解公司股份支付金额的确定依据和合理性，向公
司管理层了解股权激励的原因；
(8) 查阅公司财务报告及附注，取得公司收入、成本、管理费用、研发费用、
销售费用等主要科目明细，分析公司报告期内收入增长但亏损持续扩大的原因；
(9) 向公司管理层了解业务拓展方向、商业化前景、运营费用变动趋势，复
核公司盈利模拟测算情况，结合公司技术成熟度、产品商业化情况和资金状况，
分析持续亏损对公司持续经营能力的影响。
经核查，我们认为：
(1)公司 2021 年度边缘产品线收入和最近一期云端产品线大幅增长，与公司
新产品推出时间相关，且产品性能满足客户需求，形成一定收入规模；公司最近
一期智能计算集群系统收入较低，系该业务主要服务于城市智能计算中心客户，
受客户采购制度和预算管理制度的影响，收入实现主要集中在第四季度所致，符
合客户所处行业的特点，公司智能计算集群系统业务具有较强的竞争优势，相关
订单获取不存在较大的不确定性；根据公司发展规划及所处的发展阶段，报告期
内收入结构变化具有合理性；结合公司产品应用场景及竞争优劣势，并考虑产品
自发布到形成批量销售需要一定的推广周期，公司报告期内的收入结构变化符合
客观规律；报告期内，公司各业务收入均为云边端不同产品形态的体现，智能芯
片及加速卡相关产品（包括应用于训练整机及智能计算集群系统中的部分）的收
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入一直是公司营业收入的主要来源，公司报告期内细分收入结构占比有较大变化，
符合公司发展过程的实际情况和客观规律，具有合理性。
(2)公司已说明各业务市场需求及竞争情况、客户开拓、在手订单、产品认
证及迭代、规模化销售等情况，公司云端产品线、边缘产品线业务收入将稳步提
升、智能计算集群系统业务市场空间广阔，终端智能处理器 IP 授权业务逐渐成
为公司业务发展的中间形态，基础系统软件平台是公司为云边端全系列智能芯片
与处理器产品提供统一的平台级基础系统软件，收入主要依托云边端智能芯片产
品。公司已完善并披露各业务的可持续性风险和相关风险提示。
(3)公司已说明报告期内前五大客户的基本情况、销售金额及占比、变动原
因及合理性、业务获取方式，公司与边缘产品线、云端产品线主要客户合作具有
可持续性，智能计算集群系统业务的主要客户为拟建设或扩大建设智能算力基础
设施的城市或者城市群，与该等客户的合作主要为其提供较大规模的智能计算集
群系统产品，在经过 2-3 年的运行后，客户对智能计算中心会有扩容需求，目前
已中标南京市科技创新投资有限责任公司项目，与主要客户的合作具有可持续性，
公司 IP 授权及软件业务作为公司自有芯片处理器核心或生态建设拓展使用，与
主要客户合作的不具有可持续性，但其不影响公司正常经营的开展。
(4)智能芯片行业的综合毛利将与国家政策调整、市场竞争程度、全球供应
链稳定等情况高度相关。同时，公司主要产品毛利率亦受公司拓展新业务、产品
售价、原材料及封装测试成本、供应商工艺水平及公司设计能力等多种因素的影
响，在公司产品收入结构逐渐多元化的情况下，以上因素的综合作用将会导致整
体毛利率的波动。公司已分产品说明影响毛利率的主要因素，以及边缘和云端产
品线毛利率波动原因。若相关因素发生不利变动，公司存在毛利率下降的风险，
公司已披露毛利率波动风险。
(5)报告期内，公司持续进行研发投入，研发人员数量整体上升，符合公司
对研发人才的需求情况，同时研发人员平均薪酬有所增加，系行业企业高端人才
争夺较为激烈且新招聘人员具有较高学位水平所致，具有合理性。公司大额研发
投入与研发成果相匹配，后续能够形成有效的技术积累和商业化成果；公司股份
支付金额确定依据具有合理性，股权激励情况符合公司业务发展需要。
(6)报告期内，公司收入增长但亏损持续扩大，主要系研发投入和对人才的
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股权激励所致，具有合理性；公司在各个产品线积极拓展业务，取得了一定商业
化成果；与国际巨头相比，公司在软件生态、产品落地等方面存在差距；公司尚
处于亟需研发投入的阶段，存在亏损继续扩大的趋势。公司目前的持续亏损是由
于短期内收入无法覆盖研发投入，长期来看随着公司各项研发项目的产出实现商
业化，营业收入将逐步提升并实现盈亏平衡，公司的资金状况能够支撑正常经营，
公司目前的持续亏损不会影响持续经营能力。
售收入增长，且针对不同客户性质和资信情况给予了不同的信用政策，公司智
能计算集群系统业务对应的应收账款余额较大且占总应收账款余额比例较高所
致。其中，无锡数据湖信息技术有限公司及中科可控信息产业有限公司的应收
账款逾期且单项计提坏账准备，江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司的回
款也出现延迟。
（2）报告期各期末，公司存货大幅增加，分别为 5,106.55 万元、
请发行人说明：（1）应收账款及其占收入比重增长的原因，对不同客户性
质和资信情况给予不同的信用政策的具体情况；结合下游客户资质及还款能力，
分析应收账款的坏账准备计提是否充分；对无锡数据湖、中科可控的应收账款
坏账计提比例的确定过程是否合理，剩余未计提的应收账款是否存在回款风险，
其他智能计算集群系统业务客户的回款是否存在困难；（2）结合以销定产的生
产模式，说明存货金额增长的原因，增加备货的原因；结合存货的库龄情况、
期后结转情况及订单支持率等，说明存货跌价准备计提的充分性。
请保荐机构和申报会计师对上述事项核查并发表明确意见。（审核问询函问
题 1.2）
(一) 应收账款及其占收入比重增长的原因，对不同客户性质和资信情况给
予不同的信用政策的具体情况；结合下游客户资质及还款能力，分析应收账款
的坏账准备计提是否充分；对无锡数据湖、中科可控的应收账款坏账计提比例
的确定过程是否合理，剩余未计提的应收账款是否存在回款风险，其他智能计
算集群系统业务客户的回款是否存在困难
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报告期各期末应收账款情况如下：
单位：万元
项 目
/2022-9-30 /2021-12-31 /2020-12-31 /2019-12-31
应收账款账面余额① 59,122.45 49,214.53 21,286.66 6,477.77
其中：智能计算集群系统业务形
成的应收账款余额②
营业收入③ 26,436.47 72,104.53 45,892.73 44,393.85
应收账款占营业收入比①/③ 223.64% 68.25% 46.38% 14.59%
智能计算集群系统业务形成的应
收账款余额占营业收入比②/③
报告期各期末，公司应收账款账面余额占各期营业收入的比例呈现逐年上升
趋势，主要系智能计算集群系统业务对应的应收账款余额较大，且占总应收账款
余额比例较高所致。智能计算集群系统业务主要为城市智能计算中心客户，其款
项支付受当地财政计划影响，因相关地区疫情等因素，相关回款计划有所延期。
报告期内，公司结合不同客户性质、客户生产经营状况、购买次数及金额、
客户资信情况及合作历史等情况，给予各个客户信用评级。不同客户的信用政策
存在一定的差异，具体情况如下：
客户性质 信用标准类型 账期
在合同签署时，根据项目进展关键节点约定分
智能计算集群 期付款时点，一般按照预付款、设备到货款、
根据招投标文件或合同授
系统客户：智能 验收款及质保金等进行分期付款。合同双方按
予一次性临时信用额度。
计算集群产品 照招标文件或合同约定各期付款比例，一单一
议。
合同结算优先选择款到发货或一定比例预付
款。针对公司目前销售业务处于拓展期，授信
额度视信用评级标准综合评定：A 级客户
非智能计算集 适用公司信用评级标准， （90-100 分）
，客户信用情况良好，偿债能力
群系统客户： 云 根据招投标文件或合同等 较强，授信风险低。可加大支持力度，授予信
端产品线、边缘 综合评定。评级因素包括： 用期最长不超过 360 天。B 级客户（80-90 分），
产品线、IP 授 行业背景、合作交易量、 客户信用情况良好，授信风险较低。设定预付
权及软件等产 合作年限、财务状况、回 款比例，设备到货签收/验收合格后授予合理
品 款表现等相关指标。 信用期间；原则划分为 30/45/60/90/120 天等
期间。C-E 级客户（80 分以下），综合评定，
预付款比例不低于 50%；无其他辅助保障措施
情况下，不予授信，现款合作。代理商客户：
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原则上现款合作；特殊情况下可适用信用评级
标准合理授信。
公司结合行业特点和实际经营情况综合制定信用政策，对于智能计算集群系
统业务，根据招标文件或合同单独给予客户临时额度，不同客户应收账款信用政
策存在一定差异。公司严格执行信用政策，定期与相关客户进行沟通，积极开展
应收账款催收工作。
(1) 公司应收账款的坏账准备计提标准
公司按照相同的账龄具有相似的信用风险，确定采取账龄组合的方式计量预
期信用损失，考虑下游客户的资质和还款能力，并根据实际业务的信用政策情况，
将逾期的情况考虑在账龄组合内，一贯按照以下标准执行预期信用损失的计提，
公司对应收账款坏账准备进行充分计提。
① 具体组合及计量预期信用损失的方法
项 目 确定组合的依据 计量预期信用损失的方法
应收银行承兑汇票
票据类型 参考历史信用损失经验，结合
应收商业承兑汇票 当前状况以及对未来经济状
应收账款——合并范围内关 况的预测，通过违约风险敞口
合并范围内关联方 和整个存续期预期信用损失
联方组合
率，计算预期信用损失
合同资产——专项认定组合 款项性质
参考历史信用损失经验，结合
当前状况以及对未来经济状
相同账龄具有相似的信用
应收账款——账龄组合 况的预测，编制应收账款账龄
风险
与整个存续期预期信用损失
率对照表，计算预期信用损失
② 应收账款——账龄组合的账龄与整个存续期预期信用损失率对照表
应收账款
账 龄
预期信用损失率(%)
① 单项金额重大的判断依据或金额标准
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资产负债表日，公司对账龄超过 1 年且同时满足以下标准的单项金额重大的
应收款项单项计提预期信用损失：
单项金额重大的判断依据或金额
标准
账款余额的比例超过 10%。
② 单项金额重大并单项计提预期信用损失的方法
账龄 预期信用损失率(%)
(2) 报告期应收账款及坏账情况
报告期各期末公司应收账款及坏账计提如下表所示：
单位：万元
种类 账面余额 坏账准备
账面价值
金额 占比 金额 计提比例
单项计提坏账准备 5,174.63 8.75% 3,104.78 60.00% 2,069.85
按组合计提坏账准备 53,947.83 91.25% 2,796.91 5.18% 51,150.91
其中：3 个月以内 7,440.46 12.58% - - 7,440.46
合计 59,122.45 100.00% 5,901.69 9.98% 53,220.76
账龄 账面余额 坏账准备
金额 占比 金额 计提比例 账面价值
单项计提坏账准备 8,337.43 16.94% 1,250.61 15.00% 7,086.81
按组合计提坏账准备 40,877.10 83.06% 160.40 0.39% 40,716.70
其中：3 个月以内 38,594.03 78.42% - - 38,594.03
合计 49,214.53 100.00% 1,411.02 2.87% 47,803.51
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账龄 账面余额 坏账准备
金额 占比 金额 计提比例 账面价值
单项计提坏账准备 - - - - -
按组合计提坏账准备 21,286.66 100.00% 522.04 2.45% 20,764.62
其中：3 个月以内 10,905.16 51.23% - - 10,905.16
合计 21,286.66 100.00% 522.04 2.45% 20,764.62
账龄 账面余额 坏账准备
金额 占比 金额 计提比例 账面价值
单项计提坏账准备 - - - - -
按组合计提坏账准备 6,477.77 100.00% 16.90 0.26% 6,460.87
其中：3 个月以内 6,139.71 94.78% - - 6,139.71
合计 6,477.77 100.00% 16.90 0.26% 6,460.87
报告期各期末，公司应收账款坏账准备余额分别为 16.90 万元、522.04 万
元、1,411.02 万元和 5,901.69 万元。2019 年末和 2020 年末，公司应收账款中
不存在单项计提坏账准备的情况，均为按信用风险特征组合计提坏账准备的应收
账款。2021 年末和 2022 年 9 月末，公司按照单项金额重大并单项计提预期信用
损失的应收款项标准，对部分客户应收账款单项计提坏账损失。公司一贯按照以
上标准执行预期信用损失的计提，对应收账款坏账准备计提充分。
提的应收账款是否存在回款风险
公司对无锡数据湖信息技术有限公司和中科可控信息产业有限公司的应收
账款坏账计提情况如下：
单位：万元
客户 无锡数据湖 中科可控
合同额（含税） 5,952.24 4,938.00
收入确认时间 2020 年 9 月 28 日 2020 年 6 月 24 日
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收入金额 5,267.47 4,369.91
回款金额 297.61 987.60
坏账计提金额 282.73 197.52
回款金额 280.00 987.60
坏账计提金额 806.19 444.42
回款金额 200.00 1,481.40
应收余额 5,174.63 1,481.40
月 30 日）
坏账计提金额 3,104.78 444.42
公司的应收账款均按信用风险特征组合计提坏账准备，不存在单项计提坏账准备
的情况。
有限公司和中科可控信息产业有限公司无法按合同约定如期付款，导致应收账款
存在一定逾期。公司结合客户资质、与客户的沟通以及回款情况，对应收账款收
回可能性进行综合评估后认为，公司应收上述客户货款因账龄超过一年，存在无
法收回的风险，基于谨慎性原则，需要在正常账龄计提比例基础上，额外考虑逾
期信用风险，公司参照单项金额重大并单项计提预期信用损失的应收款项标准，
按 15%比例进行单项计提坏账准备。
有限公司的资质和还款能力进行综合评估如下：
结合北京易华录信息技术股份有限公司披露的数据湖项目公司运营风险，同
时经公司多次沟通，无锡数据湖信息技术有限公司在 2022 年共回款 200 万元，
截至 2022 年 9 月末应收账款余额 5,174.63 万元，因此回款仍具有一定风险。公
司评估其回款风险相对 2021 年末进一步加大，且账龄亦超过 2 年，故根据公司
坏账计提政策，于 2022 年 9 月 30 日对应收账款按照单项计提 60%的比例计提了
信用减值，计提坏账金额 3,104.78 万元。
中科可控信息产业有限公司在 2022 年 8 月和 9 月分别回款 740.70 万元，2022
年共计回款 1,481.40 万元，截至 2022 年 9 月末应收账款余额 1,481.40 万元，
且中科可控信息产业有限公司与公司的其他业务也均正常回款。公司根据上述信
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息和实际沟通预计回款情况，评估中科可控信息产业有限公司回款风险相对可控，
因此按组合计提坏账准备，因其账龄超过 2 年，故 2022 年 9 月 30 日对其应收账
款按照账龄组合 30%的比例计提了信用减值，计提坏账金额 444.42 万元。
综合公司上述对下游客户资质和还款能力的评估，以及与客户关于还款计划
的实际沟通情况，中科可控信息产业有限公司回款风险相对可控，无锡数据湖信
息技术有限公司剩余未计提的应收账款存在一定回款风险，公司在募集说明书中
对该风险进行补充披露如下：
“6. 应收账款发生坏账的风险
额的比例为 8.86%，较 2021 年末增长 11.33%。随着公司业务规模的扩大，应收
账款可能继续增加。若下游客户财务状况出现恶化，可能存在应收账款无法回收
的风险，进而对公司未来业绩造成不利影响。公司客户无锡数据湖信息技术有限
公司的应收账款账龄已超过两年，若其运营不善，自身产生的收入和现金流不
能够弥补其数据湖的建设成本，则公司面临应收账款无法收回的风险。”
截至 2022 年 9 月 30 日，公司其他智能计算集群系统业务形成的应收账款及
回款情况如下：
单位：万元
客户名称 收入（含税）
计已回款金额 收余额 业务发生额比
江苏昆山高新技术产
业投资发展有限公司
北京中科颐达科技有
限公司
北京国瑞华宇科技有
限公司
西安沣东仪享科技服
务有限公司
公司 M 55.00 - 55.00 100.00%
国电南瑞科技股份有
限公司
江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司应收账款 33,347.00 万元已发生
逾期。江苏昆山高新技术产业投资发展有限公司系当地政府背景企业，该客户回
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款受当地地方财政资金安排影响，受疫情等因素回款有所延迟。公司已就应收款
项与客户进行了充分沟通，考虑该部分账龄在 1 年以内，预计应收账款无法收回
的风险较小，公司按坏账计提政策计提 5%比例的坏账准备。
北京中科颐达科技有限公司、公司 M、国电南瑞科技股份有限公司款项均于
小，基于坏账计提政策无需计提坏账准备。
西安沣东仪享科技服务有限公司应收账款为质保金尾款，受宏观经济及疫情
等因素影响，该款项尚未如期支付，账龄为 1-2 年。公司与客户进行持续沟通，
积极推动款项回收，预计应收账款无法收回的风险较小，公司已按坏账计提政策
计提 10%比例的坏账准备。
北京国瑞华宇科技有限公司账龄在 3-6 个月，预计应收账款无法收回的风险
较小，公司已按坏账计提政策计提 5%比例的坏账准备。
综上，公司其他智能计算集群系统业务客户的回款风险较小。
(二) 结合以销定产的生产模式，说明存货金额增长的原因，增加备货的原
因；结合存货的库龄情况、期后结转情况及订单支持率等，说明存货跌价准备
计提的充分性
报告期各期末，公司存货构成情况如下：
单位：万元
项目 项目明细 月末账面
账面价值 账面价值 账面价值
价值
自研芯片、加速卡、
库存商品 17,451.38 12,822.03 4,715.00 1,671.38
训练整机
自研芯片、加速卡、
委托加工物资 11,106.36 10,026.08 637.71 330.12
训练整机
晶圆、电子料、结构
原材料 12,290.04 5,756.86 3,683.14 3,105.05
料、包装材料
合同履约成本、发出
其他 1,203.28 98.02 26.00 -
商品、在途物资
合计 - 42,051.05 28,702.98 9,061.84 5,106.55
注：表格中的尾差系单位从元四舍五入至万元所致。
公司以销定产的生产模式主要适用于智能计算集群系统业务，考虑目前全球
供应链紧张情况，云端产品线业务和边缘产品线业务需要一定的存货备货。公司
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存货大幅增长主要系库存商品、委托加工物资及原材料增加，备货主要原因具体
如下：
(1)公司为及时响应新客户拓展需求，考虑目前公司主要产品销售交货周期
短于产品生产周期的情况，对部分产品进行了备货，保留一定的存货安全库存；
(2)委托加工物资增加主要系芯片和加速卡均有一定的生产周期，且在全球
芯片产能紧张的情况下，芯片生产周期延长，公司为保证销售正常交货，提前对
自研芯片和加速卡产品进行了排产；
(3)原材料增加主要系备货增加所致。公司结合新产品投产及销售预期情况，
同时考虑到全球芯片材料和产能紧张，为了保证生产排产顺利进行，对主要芯片
和加速卡原材料进行了战略性备货；同时芯片价格普遍上涨，芯片的交货期延长，
故公司加大材料储备，对原材料备货符合公司实际业务情况。
综上所述，公司以销定产的生产模式主要适用于智能计算集群系统业务，云
端产品线业务和边缘产品线业务需要一定的存货备货。公司存货大幅增加主要系
为了及时响应客户需求，结合公司产品的生产周期及全球芯片产能紧张的情况，
对部分产品进行提前排产和部分芯片和加速卡原材料进行战略备货。
同时，海光信息和龙芯中科亦针对供应链产能紧张进行了提前备货，其相关
公开披露信息如下：
可比公司 货账面价值 货账面价值 情况说明 来源
（万元） （万元）
年以来全球芯片行业供应链相对紧张，
晶圆等原材料的采购周期延长较多，采
海光信息 购价格也呈上涨趋势；同时受外部行业 招股
（688041. 18,194.02 112,438.43 环境影响，晶圆代工厂和封测代工厂产 说明
SH） 能较为饱和，生产周期也有所增加，为 书
保证未来产品供应的稳定性，公司根据
在手订单及销售预测情况提前进行备货
并维持一定的库存
关于
CPU 行业受供需影响具备周期波动性。受 发行
国际政治、疫情等综合因素影响，行业 注册
龙芯中科 供应链上游晶圆、封测市场产能紧张。 环节
（688047. 33,928.18 43,743.91 发行人在市场需求猛增、行业产能紧张 反馈
SH） 的客观情况下，通过增加库存商品的备 意见
货，积极应对，保障发行人未来一段时 落实
间内产品供应的充足和稳定，增强公司 函的
的市场竞争力 回复
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备计提的充分性
（1）报告期存货的库龄结构情况
报告期内，公司根据《企业会计准则第 1 号—存货》，按照存货成本与可变
现净值孰低的方法确认期末存货跌价准备金额。在具体计算存货跌价准备时，公
司区分不同产品形态并按以下方法计提：
项 目 跌价准备计提方法 说 明
不良品（包括
在确认为不良品时，按 100%计提跌
原材料、半成 不良品基本不可修复使用
价准备
品、产成品）
原材料（包括 定制物料为公司产品专用定制，如产
按库龄计提跌价准备，其中库龄在
包装材料、结 生呆滞一般情况无使用价值和转让价
构件、自研芯 值，只能报废处理；7-12 个月的部分
片及其他原材 存在生产需求的可能性，按 50%计提；
个月以上计提 100%
料） 超过 1 年的按 100%计提
按库龄计提跌价准备，其中库龄在 电子料一般的保存期限为 2 年，且基
原材料（包括
电子料）
按成本与可变现净值孰低计量，对
产成品的减值取决于未来市场销售情
成本高于可变现净值计提存货跌价
产成品 况的预期，一般情况下预计未来 6 个
准备，其中对未来 6 个月无销售需
月无销售的，则该类产品按 100%计提
求的全额计提跌价准备
报告期各期末，公司按照如上政策对存货跌价准备进行计提，存货库龄情况
如下：
单位：万元
库存金额 跌价准 跌价准备
产品
库存商品 8,315.44 8,261.53 2,605.23 2,279.71 21,461.91 4,010.53 18.69%
委托加工物资 11,033.12 195.33 308.68 466.21 12,003.35 896.99 7.47%
原材料 9,836.90 2,958.36 1,051.88 738.34 14,585.48 2,295.44 15.74%
其他 1,203.28 - - - 1,203.28 - 0.00%
合 计 30,388.75 11,415.21 3,965.79 3,484.26 49,254.01 7,202.96 14.62%
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库存商品 10,755.49 1,179.90 1,330.34 898.83 14,164.56 1,342.53 9.48%
委托加工物资 9,855.18 383.94 104.94 206.19 10,550.25 524.18 4.97%
原材料 4,711.91 1,344.00 257.42 568.43 6,881.77 1,124.91 16.35%
其他 98.02 - - - 98.02 - 0.00%
合计 25,420.60 2,907.84 1,692.70 1,673.45 31,694.60 2,991.62 9.44%
库存商品 3,845.39 547.87 356.67 97.09 4,847.03 132.03 2.72%
委托加工物资 542.68 200.22 46.31 0.33 789.54 151.84 19.23%
原材料 3,332.44 211.38 580.00 91.19 4,215.01 531.88 12.62%
其他 26.00 - - - 26.00 0.00%
合计 7,746.51 959.47 982.98 188.62 9,877.58 815.74 8.26%
库存商品 1,602.91 152.00 - - 1,754.91 83.53 4.76%
委托加工物资 330.12 - - - 330.12 - 0.00%
原材料 2,933.75 228.88 91.84 - 3,254.47 149.42 4.59%
其他 - - - - - - -
合计 4,866.78 380.88 91.84 - 5,339.50 232.95 4.36%
报告期各期末，公司存货库龄主要集中在 6 个月以内。公司存货跌价准备方法符合公
司实际情况，报告期各期末，存货跌价准备计提充分。
(2) 期后结转情况及订单支持率
报告期各期末，公司存货的订单支持率及期后结转情况如下：
单位：万元
项目 2022-9-30 2021-12-31 2020-12-31 2019-12-31
期末存货余额① 49,254.01 31,694.60 9,877.58 5,339.50
在手订单存货金额② 3,351.44 2,822.87 1,935.88 268.60
订单支持率②/① 6.80% 8.91% 19.60% 5.03%
存货期后销售率 0.78% 10.54% 24.99% 6.71%
期后结转情况 77.93 90.77 152.61 137.07
注 1：2021 年和 2022 年 9 月末的存货期后销售率及结转系截至 2022 年 10 月 30 日的
情况
注 2：2019 年和 2020 年的存货期后销售率和期后结转情况系期后一个会计年度实现销
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售（结转）的存货金额/期末存货余额
注 3：期后结转情况系存货期后根据研发需求领用结转金额
报告期各期末，公司存货中在手订单支持的比例分别为 5.03%、19.60%、8.91%
和 6.80%，订单支持率相对较低。报告期内，公司考虑全球芯片产能紧张，为了
及时响应客户需求，结合公司产品的生产周期对部分产品进行提前排产和部分芯
片和加速卡原材料进行战略备货，该情况符合市场环境及行业惯例，具有合理性。
(三) 核查程序及核查意见
(1) 获取公司报告期内的财务报表及应收账款明细账，并向管理层访谈了解
应收账款增加的主要原因；
(2) 结合客户访谈、合同查阅等方式，了解不同客户的资信情况、客户资质、
信用政策等；
(3) 取得报告期各期末公司应收账款账龄明细表，并复核账龄统计的准确性；
(4) 取得公司坏账准备计提政策，复核报告期内公司按照坏账准备计提政策
计提相应坏账准备的情况；
(5) 统计、分析期后回款情况，并抽样检查期后的银行回单等，确定回款真
实与合理性；
(6) 对主要应收账款客户无锡数据湖信息技术有限公司和中科可控信息产
业有限公司进行访谈和函证，通过公开资料查询应收账款主要客户的资信情况；
(7) 取得公司各期末存货清单，并向管理层访谈了解存货大幅增加的主要原
因；
(8) 了解公司存货跌价计提政策，取得报告期各期末公司存货分类别的库龄
情况表，并复核库龄统计的准确性；
(9) 了解公司产品的主要特性，取得并检查报告期各期末公司产品的订单覆
盖和期后销售情况；
(10) 按公司存货跌价计提政策，复核报告期各期末存货跌价准备计提的准
确性。
经核查，我们认为：
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(1) 公司应收账款及其占收入比重增长主要系公司智能计算集群系统业务
收入规模不断扩大，其对应的应收账款余额较大所致；公司结合行业特点和实际
经营情况综合制定信用政策，根据不同客户性质、客户生产经营状况、购买次数
及金额、客户资信情况及合作历史等情况，给予各个客户信用评级。公司已充分
说明了不同客户性质和资信情况给予不同的信用政策具体情况；
(2) 公司按照相同的账龄具有相似的信用风险确定采取账龄组合的方式计
量预期信用损失，并根据实际业务的信用政策情况，将逾期的情况考虑在账龄组
合内，同时公司按照单项金额重大并单项计提预期信用损失的应收款项标准，对
部分客户应收账款单项计提坏账损失。公司以一贯标准执行预期信用损失的计提，
应收账款的坏账准备计提充分；
(3) 公司对无锡数据湖、中科可控的应收账款坏账计提比例的确定过程合理；
中科可控信息产业有限公司回款风险相对可控，无锡数据湖信息技术有限公司剩
余未计提的应收账款存在一定回款风险，公司已在募集说明书中对该风险进行补
充披露，其他智能计算集群系统业务客户的回款不存在较大困难；
(4) 公司存货大幅增加主要系为了及时响应客户需求，结合公司产品的生产
周期及全球芯片产能紧张的情况，对部分产品进行提前排产和部分芯片和加速卡
原材料进行战略备货，具有合理性；
(5) 公司对报告期各期末存货计提相应的跌价准备符合公司实际情况和行
业惯例，报告期各期末存货跌价准备计提充分。
二、关于融资规模
工艺平台芯片项目、稳定工艺平台芯片项目、面向新兴应用场景的通用智能处
理器技术研发项目和补充流动资金，拟用募集资金投资金额分别为 80,965.22
万元、140,826.30 万元、21,899.16 万元和 21,309.32 万元。（2）报告期末，
发行人货币资金余额为 184,617.47 万元，其他流动资产为 246,935.27 万元。
（3）
前次募集资金投入的金额比例略低于预期，主要系通过复用前期投入设备、软
件及 IP、材料节省支出。
请发行人说明：（1）结合报告期内发行人及同行业可比公司的研发投入情
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况，分别说明上述募投项目投资构成及金额的合理性，各子项目投资金额的测
算依据及测算过程，是否考虑复用前期投入设备、软件及 IP、材料节省支出的
影响；（2）结合日常运营需要、货币资金余额及使用安排、公司资产负债率与
同行业可比公司的对比情况等，分析发行人在持有大额货币资金及其他流动资
产的情况下，本次募集资金的必要性和合理性；（3）前次募集资金中，实际补
充流动资金的比例情况。
(一)结合报告期内发行人及同行业可比公司的研发投入情况，分别说明上
述募投项目投资构成及金额的合理性 ，各子项目投资金额的测算依据及测算过
程，是否考虑复用前期投入设备、软件及 IP、材料节省支出的影响
募投项目投资构成及金额的合理性
(1) 本次募投项目与公司报告期内同类型项目研发投入情况的对比
本次募投项目先进工艺平台芯片项目将主要研发公司下一代云端智能芯片，
稳定工艺平台芯片项目将主要研发公司下一代边缘端智能芯片（含甲档、乙档、
丙档三款 SoC 边缘端智能芯片）。报告期内，公司已经成功研发了多款云端智能
芯片和边缘端智能芯片，以下将本次募投项目先进工艺平台芯片项目、稳定工艺
平台芯片项目的研发投入情况，与公司已经成功量产的某款云端芯片、某款边缘
端芯片的研发投入情况进行对比：
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① 先进工艺平台芯片项目与公司已经量产的某款云端芯片的研发投入情况的对比
公司本次募投先进工艺平台芯片项目将主要研发云端训练芯片，将对公司已经成功量产的某款云端训练芯片在芯片制程、能效等
方面进行提升。两款芯片的研发投入具有可比性。
单位：万元
先进工艺平台芯片项目的研发投入情况 公司已经量产的某款云端芯片项目的研发投入情况
序号 项目 总投资金额 占比 序号 项目 总投资金额 占比
一 资产投资 47,500.00 50.02% 一 资产投资 24,630.39 43.55%
二 产品开发费 45,500.00 47.91% 二 产品开发费 31,920.81 56.45%
三 铺底流动资金 1,965.22 2.07%
合计 94,965.22 100.00% 合计 56,551.20 100.00%
本次先进工艺平台芯片项目与公司已经成功量产的某款云端训练芯片各部分的研发投入占比相近，但部分项目的研发投入金额高
于公司已经成功量产的某款云端训练芯片，主要原因系：
在资产投资方面。先进工艺平台芯片项目拟使用的工艺制程为当前集成电路产业链中的领先工艺，公司在保证研发效率及成功率
的要求下，基于该等领先工艺研发下一代芯片产品。使用先进工艺的下一代产品技术复杂度更高，需要进行的系统仿真工作量也更大，
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因此需要采购更多的仿真加速器和高端服务器；IP/EDA 与项目的需求和技术复杂度相关，先进工艺平台芯片项目工艺制程较为先进，
所需的 IP/EDA 价格相对较高。因此，先进工艺平台芯片项目的资产投资金额高于已经量产的云端芯片项目。
在产品开发费方面。先进工艺平台芯片项目与已有云端芯片项目的产品试制费用差异不大，主要系先进工艺芯片的流片费用增加；
人员工资的差异一方面是由于先进工艺平台项目的技术复杂度更高，需要更多、更专业的研发人才，另一方面是由于近年来研发人员
薪酬水平的不断上涨。因此，先进工艺平台芯片项目产品开发费较已有云端芯片项目有一定增加。
② 稳定工艺平台芯片项目与公司已经量产的某款边缘端芯片的研发投入情况的对比
本次募投项目稳定工艺平台芯片项目将研发甲档、乙档和丙档三款边缘端智能芯片，三款芯片的算力依次下降，其资产投资、产
品开发费的具体投入金额也相应减少。三档芯片的具体研发投入情况如下表所示：
单位：万元
稳定工艺平台芯片（甲档）项目研发投入情况 稳定工艺平台芯片（乙档）项目研发投入情况 稳定工艺平台芯片（丙档）项目研发投入情况
序号 项目 总投资金额 占比 序号 项目 总投资金额 占比 序号 项目 总投资金额 占比
一 资产投资 24,200.00 39.72% 一 资产投资 18,650.00 39.09% 一 资产投资 14,000.00 34.41%
二 产品开发费 36,000.00 59.09% 二 产品开发费 28,550.00 59.83% 二 产品开发费 26,200.00 64.40%
三 铺底流动资金 726.86 1.19% 三 铺底流动资金 514.86 1.08% 三 铺底流动资金 484.57 1.19%
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合计 60,926.86 100.00% 合计 47,714.86 100.00% 合计 40,684.57 100.00%
其中，本次募投项目稳定工艺平台芯片（丙档）项目与公司已经实现量产的某款边缘端芯片在工艺制程、芯片性能、能效方面最
为接近，因此将两款芯片的研发投入情况进行对比具有可比性。对比结果详见下表：
单位：万元
稳定工艺平台芯片（丙档）项目研发投入情况 公司已经量产的某款边缘端芯片项目的研发投入情况
序号 项目 总投资金额 占比 序号 项目 总投资金额 占比
一 资产投资 14,000.00 34.41% 一 资产投资 11,014.20 35.57%
二 产品开发费 26,200.00 64.40% 二 产品开发费 19,952.53 64.43%
三 铺底流动资金 484.57 1.19%
合计 40,684.57 100.00% 合计 30,966.73 100.00%
本次稳定工艺平台芯片项目与公司已经成功量产的某款边缘端芯片的各部分研发投入占比相近，但部分项目的研发投入金额高于
公司已经成功量产的某款边缘端芯片，主要原因系：
在资产投资方面。稳定工艺平台芯片项目的资产投资略高于已经成功量产的某款边缘端芯片，但金额占比差异不大，这主要是由
于稳定工艺平台芯片（丙档）项目集成了更多的逻辑和接口 IP，使得整体芯片的设计复杂度更高，并且需要针对特定应用场景对芯片
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性能、能效等方面进行优化，因此需要购买更先进的设备及 IP/EDA 辅助设计软件。
在产品开发费方面。稳定工艺平台芯片（丙档）项目与已有边缘芯片项目的产品试制费用差异不大，主要体现为流片费用的增加；
而人员工资的差异主要是由于近些年研发人员薪酬水平的不断上涨。因此，稳定工艺平台芯片（丙档）项目产品开发费较已有边缘芯
片项目有一定增加。
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(2) 本次募投项目与境内同行业可比公司同类型项目研发投入情况的对比
公司先进工艺平台芯片项目、稳定工艺平台芯片项目与同行业可比公司海光
信息、瑞芯微类似研发项目投入情况对比如下：
单位：万元
瑞芯微：面向语音或视
寒武纪：先进工艺平台芯片项 寒武纪：稳定工艺平台芯片 海光信息：新一代海光协 觉处理的人工智能系
项目名称 目 项目 处理器研发项目 列 SoC 芯片的研发和产
业化项目
投资金额 占比 投资金额 占比 投资金额 占比 投资金额 占比
资产投资 47,500.00 50.02% 56,850.00 38.07% 56,435.00 30.41% 7,208.98 50.41%
设备 32,500.00 34.22% 31,905.00 21.37% 33,135.00 17.85% 2,629.93 18.39%
IP/EDA 15,000.00 15.80% 24,945.00 16.71% 23,300.00 12.55% 4,579.05 32.02%
产品开发费 45,500.00 47.91% 90,750.00 60.77% 122,561.30 66.03% 6,121.22 42.80%
人员工资 28,002.56 29.49% 62,303.10 41.72% 76,750.80 41.35%
产品试制费 17,300.00 18.22% 27,900.00 18.68% 38,730.00 20.87%
其他 197.44 0.21% 546.90 0.37% 7,080.50 3.81% 162.45 1.14%
铺底流动资
金
合计 94,965.22 100.00% 149,326.30 100.00% 185,601.30 100.00% 14,301.20 100.00%
如上表所示，公司先进工艺平台芯片项目、稳定工艺平台芯片项目与海光信
息、瑞芯微类似项目整体投入比例相似。其中，先进工艺平台芯片项目设备费用
占比较公司其他研发项目及可比公司类似项目偏高，主要系该项目拟采购 8 台仿
真加速器合计 12,000.00 万元。先进工艺平台芯片项目拟使用的工艺为当前集成
电路产业链中的领先工艺，公司在保证研发效率及成功率的要求下开展基于该等
领先工艺的研发，需要较其他项目更多的仿真加速器。
公司面向新兴应用场景的通用智能处理器技术研发项目与同行业可比公司
海光信息、瑞芯微类似研发项目投入情况对比如下：
单位：万元
寒武纪：面向新兴应用场景的 海光信息：先进处理器技术研
瑞芯微：研发中心建设项目
项目名称 通用智能处理器技术研发项目 发中心建设项目
投资金额 占比 投资金额 占比 投资金额 占比
资产投资 12,700.00 54.28% 86,145.00 35.69% 3,361.08 59.81%
设备 9,485.00 40.54% 52,270.00 21.65% 650.40 11.57%
IP/EDA 3,215.00 13.74% 33,875.00 14.03% 2,710.68 48.24%
产品开发费 10,699.16 45.72% 155,249.08 64.31% 2,258.08 40.19%
第 59 页 共 95 页
人员工资 10,499.16 44.87% 99,800.40 41.34% 2,202.58 39.20%
产品试制费 - 0.00% 47,260.00 19.58% - 0.00%
其他 200.00 0.85% 8,188.68 3.39% 55.50 0.99%
铺底流动资金 - 0.00% - 0.00% - 0.00%
合计 23,399.16 100.00% 241,394.08 100.00% 5,619.16 100.00%
如上表所示，公司面向新兴应用场景的通用智能处理器技术研发项目与瑞芯
微类似项目整体投入比例相似。海光信息先进处理器技术研发中心建设项目产品
开发费较寒武纪、瑞芯微偏高，主要系海光信息该项目预留了部分流片所需产品
试制费。若不考虑海光信息产品试制费，则其整体投入比例与寒武纪、瑞芯微项
目类似。
(3) 报告期内公司与同行业可比公司研发投入情况的对比
在研发方向方面，与公司较为可比的公司包括英特尔、AMD、英伟达等国际
领先企业，其中英特尔研发领域包括与数据中心和自动驾驶芯片研发，其 2021
年研发投入为 151.90 亿美元，研发投入占比为 19.22%；AMD 主要研发领域为下
一代 CPU 和 GPU，其 2021 年研发投入为 28.45 亿美元，研发投入占比为 17.31%；
英伟达主要研发领域包括 GPU 产品，其 2021 年研发投入为 52.68 亿美元研发投
入占比为 19.57%。因此，公司研发投入较行业领先企业而言仍处于劣势地位，
需要持续加大研发投入，以保持公司技术研发的前瞻性、领先性和核心技术的竞
争优势。
通过将本次募投项目的研发投入情况与公司报告期内同类型项目研发投入
情况进行对比，本次募投项目的研发投入情况与境内同行业可比公司同类型项目
研发投入情况进行对比，以及将报告期内公司与同行业可比公司研发投入情况进
行对比，公司本次募投项目投资构成及金额与同行业可比公司类似项目投入结构
类似，具有合理性。
(1) 先进工艺平台芯片项目
本次募投项目中，先进工艺平台芯片项目总投资金额、投资占比及拟用募集
资金金额的情况如下表所示：
单位：万元
序号 项目 总投资金额 占比 拟用募集资金投资金额
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一 资产投资 47,500.00 50.02% 47,500.00
二 产品开发费 45,500.00 47.91% 31,500.00
三 铺底流动资金 1,965.22 2.07% 1,965.22
合计 94,965.22 100.00% 80,965.22
先进工艺平台芯片项目中各子项目投资金额的测算依据及测算过程如下：
① 资产投资
本项目的资产购置主要是对相应的开发环境、运行环境和测试环境，进行投
入。其中，硬件设备购置情况如下：
单位：万元
名称 平均单价 数量 总价
CPU 服务器 34.69 180 6,245.00
存储服务器 95.00 40 3,800.00
仿真加速器 1,500.00 8 12,000.00
FPGA 开发板和配件 250.00 15 3,750.00
芯片 ATE 测试机台 1,000.00 3 3,000.00
芯片 ATE 测试温控设备 300.00 3 900.00
误码仪 450.00 2 900.00
示波器 200.00 7 1,400.00
协议分析仪 300.00 1 300.00
其他 - - 205.00
合计 - - 32,500.00
IP、EDA 等辅助设计工具的购置情况如下表所示：
单位：万元
名称 平均单价 数量 总价
IP 741.67 6 4,450.00
前端设计工具 320.00 6 1,920.00
设计验证工具 73.57 7 515.00
后端设计工具 351.11 18 6,320.00
第 61 页 共 95 页
测试量产工具 224.38 8 1,795.00
合计 - 45 15,000.00
② 产品开发费
本项目的产品开发费为 45,500.00 万元，包括研发人员工资 28,002.56 万元、
产品试制费（主要为流片、研发物料及测试费用）17,300.00 万元及其他研发支
出 197.44 万元，其中研发期间人员工资具体情况如下：
单位：万元
项目 T+1 T+2 T+3
研发人员平均人数（人） 110 202 88
研发人员平均薪酬 65.00 70.20 75.82
职工薪酬合计 7,150.00 14,180.40 6,672.16
注：寒武纪研发人员平均薪酬为 65 万元/人/年（基于 2021 年研发人员平均薪酬 60.88
万元/人/年进行计算），工资年增长率按 8%计算
其中，不同岗位人员配置人数及比例如下表所示：
单位：人
部门 T+1 T+2 T+3
芯片 23 30 2
验证 35 44 2
后端 2 20 1
产品 2 22 22
软件 48 86 61
合计 110 202 88
③ 铺底流动资金
以分项估算法按照最近三年公司各项主要流动资产、流动负债的周转情况，
测算本项目所需流动资金。铺底流动资金按项目研发完成后运营期所需流动资金
的 5%计算。各年流动资金测算如下：
单位：万元
项目 T+4 T+5 T+6
应收款项 34,268.24 53,850.10 29,372.78
预付款项 2,461.30 3,867.76 2,109.69
第 62 页 共 95 页
存货 14,777.55 23,221.86 12,666.47
应付款项 26,256.90 41,260.84 22,505.91
预收账款 238.25 374.39 204.21
(2) 稳定工艺平台芯片项目
本次募投项目中，稳定工艺平台芯片项目总投资金额、投资占比及拟用募集
资金金额的情况如下表所示：
单位：万元
序号 项目 总投资金额 占比 拟用募集资金投资金额
一 资产投资 56,850.00 38.07% 56,850.00
二 产品开发费 90,750.00 60.77% 82,250.00
三 铺底流动资金 1,726.30 1.16% 1,726.30
合计 149,326.30 100.00% 140,826.30
稳定工艺平台芯片项目中各子项目投资金额的测算依据及测算过程如下：
① 资产投资
本项目的资产购置主要是对相应的开发环境、运行环境和测试环境，进行设
备投入，甲档、乙档和丙档购置设备的情况如下：
单位：万元
项目 投资项目 金额
甲档 14,055.00
设备 乙档 10,650.00
丙档 7,200.00
第 63 页 共 95 页
合计 31,905.00
其中，甲档边缘高集成度智能 SOC 项目设备购置费用明细如下表所示：
单位：万元
名称 平均单价 数量 总价
CPU 服务器 35.47 75 2,660.00
存储服务器 95.00 25 2,375.00
仿真加速器 1,500.00 2 3,000.00
FPGA 开发板和配件 250.00 10 2,500.00
芯片 ATE 测试机台 1,000.00 2 2,000.00
芯片 ATE 测试温控设备 300.00 3 900.00
协议分析仪 250.00 2 500.00
其他 - - 120.00
合计 - - 14,055.00
乙档边缘高集成度智能 SOC 项目设备购置费用明细如下表所示：
单位：万元
名称 平均单价 数量 总价
CPU 服务器 33.91 64 2,170.00
存储服务器 95.00 16 1,520.00
仿真加速器 1,500.00 1 1,500.00
FPGA 开发板和配件 250.00 8 2,000.00
芯片 ATE 测试机台 1,000.00 2 2,000.00
芯片 ATE 测试温控设备 300.00 3 900.00
协议分析仪 250.00 2 500.00
其他 - - 60.00
合计 - - 10,650.00
丙档边缘高集成度智能 SOC 项目设备购置费用明细如下表所示：
单位：万元
名称 平均单价 数量 总价
CPU 服务器 34.32 37 1,270.00
存储服务器 95.00 11 1,045.00
仿真加速器 1,500.00 1 1,500.00
FPGA 开发板和配件 250.00 6 1,500.00
芯片 ATE 测试机台 1,000.00 1 1,000.00
第 64 页 共 95 页
芯片 ATE 测试温控设备 300.00 2 600.00
其他 - - 285.00
合计 - - 7,200.00
甲档、乙档和丙档购置 IP、EDA 等辅助设计工具的情况如下表所示：
单位：万元
项目 投资项目 金额
甲档 10,145.00
IP/EDA 乙档 8,000.00
丙档 6,800.00
合计 24,945.00
其中，甲档边缘高集成度智能 SOC 项目 IP/EDA 购置费用明细如下表所示：
单位：万元
名称 平均单价 数量 总价
IP 608.00 5 3,040.00
测试量产工具 239.29 7 1,675.00
后端设计工具 374.38 8 2,995.00
前端设计工具 320.00 6 1,920.00
设计验证工具 73.57 7 515.00
合计 - 33 10,145.00
乙档边缘高集成度智能 SOC 项目 IP/EDA 购置费用明细如下表所示：
单位：万元
名称 平均单价 数量 总价
IP 608.00 5 3,040.00
测试量产工具 229.17 6 1,375.00
后端设计工具 335.00 7 2,345.00
前端设计工具 286.67 3 860.00
设计验证工具 95.00 4 380.00
合计 - 25 8,000.00
丙档边缘高集成度智能 SOC 项目 IP/EDA 购置费用明细如下表所示：
单位：万元
名称 平均单价 数量 总价
IP 695.00 2 1,390.00
第 65 页 共 95 页
测试量产工具 229.17 6 1,375.00
后端设计工具 335.00 7 2,345.00
前端设计工具 315.00 4 1,260.00
设计验证工具 86.00 5 430.00
合计 - 24 6,800.00
② 产品开发费
本 项 目 的 产 品 开 发 费 总 投 入 为 90,750.00 万 元 ， 包 括 研 发 人 员 工 资
万元及其他研发支出 546.90 万元，其中研发期间人员工资具体情况如下：
单位：万元
项目 T+1 T+2 T+3
研发人员平均人数（人） 266 409 215
研发人员平均薪酬 65.00 70.20 75.82
职工薪酬合计 17,290.00 28,711.80 16,301.30
注：寒武纪研发人员平均薪酬为 65 万元/人/年（基于 2021 年研发人员平均薪酬 60.88
万元/人/年进行计算），工资年增长率按 8%计算
其中，甲档、乙档和丙档中人员配置及比例如下表所示：
单位：人
开发费用 部门 T+1 T+2 T+3
芯片 21 23 2
验证 32 34 2
稳定工艺-甲档 后端 2 10 1
产品 2 15 15
软件 53 69 69
合计 110 151 89
单位：人
开发费用 部门 T+1 T+2 T+3
芯片 17 19 2
验证 26 29 2
稳定工艺-乙档 后端 1 9 1
产品 1 13 13
软件 40 61 51
第 66 页 共 95 页
合计 85 131 69
单位：人
开发费用 部门 T+1 T+2 T+3
芯片 15 18 2
验证 23 28 2
稳定工艺-丙档 后端 1 9 1
产品 1 13 13
软件 31 59 39
合计 71 127 57
③ 铺底流动资金
以分项估算法按照最近三年公司各项主要流动资产、流动负债的周转情况，
测算本项目所需流动资金。铺底流动资金预计为项目建成后运营期所需流动资金
的 5%。各年流动资金测算如下：
单位：万元
项目 T+4 T+5 T+6
应收款项 41,611.44 69,760.35 29,372.78
预付款项 5,657.23 9,484.18 3,993.34
存货 33,965.78 56,942.63 23,975.84
应付款项 60,350.74 101,176.24 42,600.52
预收账款 289.30 485.00 204.21
(3) 面向新兴应用场景的通用智能处理器技术研发项目
本次募投项目中，面向新兴应用场景的通用智能处理器技术研发项目总投资
金额、投资占比及拟用募集资金金额的情况如下表所示：
单位：万元
序号 项目 总投资金额 占比 拟用募集资金投资金额
第 67 页 共 95 页
一 资产投资 12,700.00 54.28% 12,700.00
二 产品开发费 10,699.16 45.72% 9,199.16
合计 23,399.16 100.00% 21,899.16
① 资产投资
本项目的资产购置主要是对相应的开发环境、运行环境和测试环境，进行投
入。其中硬件设备购置费用明细情况如下：
单位：万元
名称 平均单价 数量 总价
CPU 服务器 35.00 80 2795.00
存储服务器 95.00 25 2,375.00
仿真加速器 1,500.00 1 1,500.00
FPGA 开发板和配件 250.00 10 2,500.00
其他 315.00
合计 9,485.00
IP/EDA 购置费用明细如下表所示：
单位：万元
名称 平均单价 数量 总价
IP 400.00 1 400.00
后端设计工具 364.17 6 2,185.00
前端设计工具 230.00 2 460.00
设计验证工具 42.50 4 170.00
合计 13 3,215.00
② 产品开发费
本项目的产品开发费为 10,699.16 万元，包括研发人员工资 10,499.16 万元、
及其他研发支出 200.00 万元，其中研发期间人员工资具体情况如下：
单位：万元
项目 T+1 T+2 T+3
研发人员平均人数（人） 47 65 38
第 68 页 共 95 页
研发人员平均薪酬 65.00 70.20 75.82
职工薪酬合计 3,055.00 4,563.00 2,881.16
注：寒武纪研发人员平均薪酬为 65 万元/人/年（基于 2021 年研发人员平均薪酬 60.88
万元/人/年进行计算），工资年增长率按 8%计算
其中，不同岗位人员配置人数及比例如下表所示：
单位：人
部门 T+1 T+2 T+3
芯片 15 18 8
验证 19 22 10
后端 2 5 5
软件 11 20 15
合计 47 65 38
（4）补充流动资金
补充流动资金测算的假设具体如下：收入方面，参考公司 2019 年至 2021 年
营业收入复合增长率 27.44%，假设未来三年收入年增长率为 25.00%，并以 2021
年营业收入为基准预测未来三年收入情况；经营性流动资产及经营性流动负债方
面，通过假设公司未来三年各项经营性流动资产及经营性流动负债占营业收入比
例与 2021 年一致进行预测。
单位：万元
占营业收 2022 年预 2023 年预 2024 年预
分类 项目 2021 年
入比例 计 计 计
营业收入 72,104.53 100.00% 90,130.66 112,663.33 140,829.16
应收票据及应收
账款
预付账款 8,521.55 11.82% 10,651.94 13,314.92 16,643.65
资产 存货 28,702.98 39.81% 35,878.73 44,848.41 56,060.51
合同资产 3,600.94 4.99% 4,501.18 5,626.47 7,033.09
经营性流动资产
合计
应付票据及应付
账款
负债 预收账款 0.00 0.00% 0.00 0.00 0.00
合同负债 23.00 0.03% 28.75 35.94 44.92
其他流动负债 0.06 0.00% 0.08 0.09 0.12
第 69 页 共 95 页
经营性流动负债
合计
流动资金占用额 67,138.44 - 83,923.05 104,903.81 131,129.77
流动资金需求增加额 - - 16,784.61 37,765.37 63,991.33
(1) 设备投入
设备投入主要是对项目相应的开发环境、运行环境和测试环境进行投入，涉
及（CPU、存储）服务器、仿真加速器、FPGA 开发板、测试设备、仿真设备的采
购，在制定本次募投项目的预算时，公司已经充分考虑了前期设备的可复用性。
(2) IP/EDA 投入
IP/EDA 为项目必不可少的研发工具，其中 IP 基本为针对各项目专项授权，
不会涉及复用的情况，需要根据项目实际需求单独进行采购。EDA 工具会涉及到
多个项目复用的情况，公司本次募投项目的预算中 EDA 的部分已经充分考虑了未
来各期并行项目的情况、人员安排等情形。
(3) 材料（产品试制）投入
公司研发项目产品试制投入主要包括芯片验证和测试环节的流片费用、封装
测试费用及相关材料费用。此部分费用主要根据研发项目的实际流片需求，结合
市场相关采购价格进行测算，此部分费用为项目专项费用，无法与其他项目复用。
综上所述，结合报告期内发行人及同行业可比公司的研发投入情况，公司本
次募投项目投资构成及金额具有合理性，其中各子项目投资金额的测算依据及测
算过程严谨、合理，并已经充分考虑了复用前期投入设备、软件及 IP、材料节
省支出的影响。
(二) 结合日常运营需要、货币资金余额及使用安排、公司资产负债率与同
行业可比公司的对比情况等，分析发行人在持有大额货币资金及其他流动资产
的情况下，本次募集资金的必要性和合理性
公司本次向特定对象发行股票拟募集资金 24.72 亿元。公司研发投入较大且
目前仍处于亏损状态，现有货币资金及银行理财基本已有明确的用途或使用计划，
剩余资金主要用于维持日常经营，可支配资金不足以支撑公司在未来进行大规模
研发投入。截止报告期末，公司货币资金余额情况以及相关资金使用情况或预计
第 70 页 共 95 页
使用情况详见下表：
项目 金额（万元）
货币资金余额 229,835.92
加：银行理财 160,708.31
减：已有明确用途的首发募集资金余额 73,596.98
新一代云端训练芯片及系统项目 25,871.55
新一代云端推理芯片及系统项目 19,498.28
新一代边缘端人工智能芯片及系统项目 28,227.15
减：在研项目投入资金[注 1] 57,563.71
减：软件生态项目预计投入资金[注 2] 63,180.00
结余流动资金 196,203.54
[注 1]在研项目投入资金为公司车载芯片类项目的资金投入情况
[注 2]软件生态项目预计投入资金为公司拓展软件生态进行的资金投入，参照公司募投
项目人员工资平均水平和预期未来 3 年投入人数进行估算
根据预测，未来三年公司流动资金需求预计为 63,991.33 万元（参见本题
“（一）、2.本次募投项目各子项目投资金额的测算依据及测算过程”中补流资金
的测算过程）。由上表可见，公司可支配资金基本已有明确的使用计划安排，此
外，公司尚有一定的备货需求，结余流动资金不足以支撑公司后续进行大规模产
品研发。公司本次募投项目总投入金额约 289,000.00 万元，公司需通过本次募
集资金，来解决未来对先进工艺的云端芯片、稳定工艺的边缘端芯片及面向新兴
应用场景的通用智能处理器技术研发项目的资金需求。
公司与同行业公司的资产负债率对比情况如下：
公司业务板块 可比公司 2022-9-30
英特尔 42.87%
AMD 19.57%
英伟达 -
云端产品线、边缘产
瑞芯微 14.91%
品线
澜起科技 5.96%
海光信息 17.89%
龙芯中科 10.63%
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北京君正 10.01%
国内外可比公司资产负债率平均值 17.41%
国内可比公司资产负债率平均值 11.88%
公司 12.35%
注：截至本回复报告出具之日，英伟达尚未披露 2022 年三季度报告
公司的主营业务为云端智能芯片和边缘端智能芯片的研发。截至报告期末，
公司资产负债率为 12.35%，与公司相同业务板块的国内外可比公司相比，公司
的资产与国内同行业可比公司的资产负债率大致相同，处于合理区间。
公司尚处于人工智能芯片行业发展初期，主要竞争对手英伟达、AMD 等巨头
在软件生态、产品落地等方面存在明显的竞争优势，每年亦在产品及技术研发方
面投入大量资金。公司仍需在产品和软件生态方面投入大量研发以保持技术先进
性及创新能力。根据测算，公司目前资金规模不足以支持后续的大规模产品研发。
公司需通过本次募集资金，来解决未来对先进工艺下的云端芯片、稳定工艺下的
边缘端芯片，及面向新兴应用场景的通用智能处理器技术研发项目的资金需求，
从而提升公司产品的工艺制程及产品能效、开拓产品的应用场景，针对人工智能
领域的新兴应用场景增加技术储备。本次募集资金具有必要性及合理性。
(三) 前次募集资金中，实际补充流动资金的比例情况
截至 2022 年 9 月 30 日，公司前次募集资金为首发时募集资金，使用情况如
下：
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单位：万元
募集资金总额：258,203.90 已累计使用募集资金总额：176,170.32
变更用途的募集资金总额：无 各年度使用募集资金总额：
变更用途的募集资金总额比例：无 2021 年：80,382.54
投资项目 募集资金投资总额 截止日募集资金累计投资额 项目达到预
定可使用状
实际投资金额与
募集前承诺 募集后承诺投 募集前承诺投资 募集后承诺投资 态日期（或截
序号 承诺投资项目 实际投资项目 实际投资金额 实际投资金额 募集后承诺投资
投资金额 资金额 金额 金额 止日项目完
金额的差额
工程度）
新一代云端训
新一代云端训练
芯片及系统项目
项目
新一代云端推
新一代云端推理
芯片及系统项目
项目
新一代边缘端人 新一代边缘端
统项目 及系统项目
合计 280,062.51 249,767.29 176,170.32 280,062.51 249,767.29 176,170.32 -73,596.98
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如上表所示，截至 2022 年 9 月末，公司首发募投项目“新一代云端训练芯
片及系统项目”、
“新一代云端推理芯片及系统项目”和“新一代边缘端人工智能
芯片及系统项目”尚处于研发建设阶段，达到预定可使用状态的日期为 2023 年
资金使用进度较快，首发时的“补充流动资金”项目金额已使用完毕，主要用于
公司日常经营管理开支。公司首发募集资金中，补充流动资金金额为 59,704.78
万元，占公司首发募集资金的比例为 23.90%，不超过 30%。
(四) 核查程序及核查意见
(1) 查阅公司年报及同行业可比公司披露情况、行业研究等公开信息，对比
公司与同行业可比公司的营业收入、研发投入、研发投入占比等情况，对比、分
析公司产品与同行业可比公司产品的研发进度、所处阶段等情况；
(2) 查阅公司募投项目可行性研究报告，向公司了解募投项目测算中考虑复
用前期投入设备、软件及 IP、材料节省支出的情况，并对各子项目投资金额的
测算依据和过程进行复核；
(3) 查阅公司定期报告，并向公司管理层和财务人员了解公司日常运营资金
需求，现有货币资金余额及使用安排等情况；
(4) 查阅同行业可比公司披露文件，了解公司资产负债率与同行业可比公司
的对比情况等；
(5) 查阅公司前次募集资金使用情况鉴证报告，了解前次募集资金中，实际
补充流动资金的比例情况。
经核查，我们认为：
(1) 通过将本次募投项目的研发投入情况与公司报告期内同类型项目研发
投入情况进行对比，本次募投项目的研发投入情况与境内同行业可比公司同类型
项目研发投入情况进行对比，以及将报告期内公司与同行业可比公司研发投入情
况进行对比，公司本次募投项目投资构成及金额与同行业可比公司类似项目投入
结构类似，具有合理性。其中各子项目投资金额的测算依据及测算过程严谨、合
理，并已经充分考虑了复用前期投入设备、软件及 IP、材料节省支出的影响；
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(2) 公司尚处于人工智能芯片行业发展初期，主要竞争对手在软件生态、产
品落地等方面存在明显的竞争优势，每年亦在产品及技术研发方面投入大量资金。
公司仍需在产品和软件生态方面投入大量研发以保持技术先进性及创新能力。根
据测算，公司目前可支配资金不足以支持后续的大规模产品研发。公司需通过本
次募集资金，来解决未来对先进工艺下的云端芯片、稳定工艺下的边缘端芯片，
及面向新兴应用场景的通用智能处理器技术研发项目的资金需求。本次募集资金
具有必要性及合理性；
(3) 公司前次募集资金为首发募集资金，公司首发募投项目“新一代云端训
练芯片及系统项目”、
“新一代云端推理芯片及系统项目”和“新一代边缘端人工
智能芯片及系统项目”尚处于研发建设阶段，达到预定可使用状态的日期为 2023
年 7 月。公司首发上市以来，营运资金需求伴随业务规模持续扩大，因此补充流
动资金使用进度较快，首发时的“补充流动资金”项目金额已使用完毕，主要用
于公司日常经营管理开支。公司首发募集资金中，补充流动资金金额为 59,704.78
万元，占公司首发募集资金的比例为 23.90%，不超过 30%。
工艺平台”项目中的产品开发费在满足研发支出资本化时点后的支出拟进行资
本化处理，主要包括人员工资、产品试制费等。因此，本次募投项目资本性支
出占拟使用募集资金投资金额的比例为 70.91%，非资本性支出占拟使用募集资
金投资金额的比例为 29.09%，不超过 30%。（2）发行人报告期内研发投入全部
费用化。
请发行人说明：（1）结合报告期内发行人研发投入全部费用化的情况，“稳
定工艺平台”项目中的产品开发费满足研发支出资本化条件的具体情况及原因，
是否与发行人历史上和同行业可比公司的研发支出资本化政策一致；（2）结合
目前研发进展和会计准则，说明本次募投项目中实际补充流动资金占本次拟募
集资金总额的比例是否超过 30%。
请申报会计师对本次募投资金中非资本性支出金额出具专项核查意见。
请保荐机构和申报会计师根据《科创板上市公司证券发行上市审核问答》
第 4 问进行核查并发表明确意见。（审核问询函问题 3.2）
（一）结合报告期内发行人研发投入全部费用化的情况，“稳定工艺平台”
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项目中的产品开发费满足研发支出资本化条件的具体情况及原因，是否与发行
人历史上和同行业可比公司的研发支出资本化政策一致
公司内部研究开发项目研究阶段的支出，于发生时计入当期损益。内部研究
开发项目开发阶段的支出，同时满足下列条件的，确认为无形资产：
(1) 完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性；
(2) 具有完成该无形资产并使用或出售的意图；
(3) 无形资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该无形资产生产的产
品存在市场或无形资产自身存在市场，无形资产将在内部使用的，能证明其有用
性；
(4) 有足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成该无形资产的开发，
并有能力使用或出售该无形资产；
(5) 归属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量。
公司研发流程主要包括概念阶段、计划阶段、开发阶段、样品阶段和发布阶
段，公司在研发流程的关键环节设置评审点，其中 TR4 评审为开发阶段中的关键
评审点，在满足资本化条件的情形下，项目资本化期间即为开发阶段 TR4 评审点
至项目样品阶段结束。在 TR4 评审环节，项目组成员在评审前进行自检审视，项
目评审专家评审该项目芯片逻辑设计是否可被物理实现，后端设计和实施是否符
合逻辑设计预期，芯片整体详细设计是否符合规格定义，以及是否能满足设计及
用户需求，芯片是否可以进入生产试制环节等情况。项目评审专家将综合以上评
审结果出具 TR4 评审报告，表明项目已完成芯片的前端逻辑设计和后端物理设计，
且完成了产品的所有功能模块的前后端仿真验证，产品功能、性能、功耗等指标
达到项目预期，可以进入下一步流片及验证阶段。故公司以 TR4 评审作为开发阶
段的关键节点，对于满足研发支出资本化条件的项目，在项目完成 TR4 评审后开
始进行资本化处理。
具体情况及原因、与公司历史上研发支出资本化政策一致
公司自 2016 年成立以来，始终专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新。
由于公司成立时间较短，前期研发项目多具有较强的前瞻性，研发技术成果具有
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一定风险，同时早期研发产品的应用场景亦处于发展阶段，因此该等研发项目的
技术可行性和产生经济利益的方式具有一定不确定性，不满足公司研发支出资本
化条件，公司未对其研发支出进行资本化处理。
公司当前处于开发阶段的边缘智能芯片研发项目 A 于 2020 年 12 月立项，该
项目使用公司成熟的智能芯片和基础系统软件技术，以及已有成功经验的流片工
艺，相关风险较小，且公司边缘产品线前期的研发成果思元 220 已实现规模化应
用，产品出货量超百万片，同时该项目亦满足其他研发支出资本化条件。根据企
业会计准则相关规定和公司相关会计政策，公司对该项目达到资本化时点后进行
资本化处理。2022 年 7 月 4 日，该项目完成开发阶段 TR4 评审，由项目评审专
家出具了 TR4 评审报告，表明项目已完成芯片的前端逻辑设计和后端物理设计，
且完成了产品的所有功能模块的前后端仿真验证，满足资本化相关条件，因此公
司对其后的研发支出进行资本化处理。截至 2022 年 9 月末，该研发项目资本化
的研发支出金额为 1,452.89 万元。
本次募投项目“稳定工艺平台”项目包括建设稳定集成电路工艺制程下的芯
片设计平台（涵盖 7nm 至 28nm 工艺），开展 3 款不同算力档位的高集成度智能
SoC 芯片研发，并研发配套的基础系统软件。该项目系公司基于成熟技术和工艺
开展产品在稳定制程下的工程实现，是公司已有边缘产品的升级和迭代，在技术
可行性和市场需求层面均满足研发支出资本化条件。公司将对项目完成开发阶段
TR4 评审后发生的支出予以资本化处理，包括人员工资、产品试制费等。
公司本次拟进行研发投入资本化的“稳定工艺平台”项目、目前已进行资本
化的边缘智能芯片研发项目 A 和公司此前其他研发项目与资本化条件的对比情
况具体如下：
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报告期内已开始资本化的边缘智能芯片研发项
对比内容 本次募投项目“稳定工艺平台”项目 公司历史上其他研发项目
目A
主要为公司前期初代产品的研发
和探索，具有一定不确定性，形成
项目研发内容包括建设稳定集成电路工艺制程下的芯片设计
的研发成果包括第一代、第二代云
平台（涵盖 7nm 至 28nm 工艺）
，开展 3 款不同算力档位的高 项目为面向智能物联网等领域的高集成度边缘
端推理芯片思元 100、思元 270；
项目基本情况 集成度智能 SoC 芯片研发，并研发配套的基础系统软件。该 智能 SoC 芯片研发，为在公司第一代边缘芯片
第一代云端训练芯片思元 290；第
项目系公司基于成熟技术和工艺完成三颗芯片产品在稳定制 产品基础上的迭代升级。
一代边缘芯片思元 220；以及寒武
程下的工程实现，是公司已有边缘产品的升级和迭代。
纪首颗推训一体、采用 chiplet
封装的芯片思元 370。
是否资本化 是 是 否
满足条件。公司技术产品研发能力较为成熟，相关技术为
满足条件。公司技术产品研发能力较为成熟， 不满足条件。公司前期研发项目技
原有技术的优化扩展和组合，不存在大幅技术革新升级。
（1）在智能芯片基础技术方面，该项目需应用的智能处 相关技术为原有技术的优化扩展和组合，不 术上具有较强的前瞻性，存在一定
理器微架构、智能处理器指令集、SoC 芯片设计、处理器 存在大幅技术革新升级。 的技术风险。
芯片功能验证、先进工艺物理设计、芯片封装设计及量产
（1）在智能芯片基础技术方面，本项目采用了 在这些项目中，尤其以公司早期芯
在公司之前的产品中落地，本项目的相关技术为原有技术 成熟的第四代智能处理器指令集和微架构；基 片项目为代表，存在智能处理器架
形资产以使
的版本迭代，不存在大幅升级，具体包括： 于公司成熟的 SoC 芯片设计、功能验证、物理 构是公司首创、芯片架构为公司首
资本化条件 其能够使用 1）在智能处理器微架构、智能处理器指令集方面，公司
设计、FC-BGA 芯片封装和量产测试、硬件系统 次研发，采用当时还处于最前沿工
满足情况 或出售在技 相关技术已经完成了五代迭代，本项目将采用已迭代完成
的第五代架构和指令集；2）在 SoC 芯片设计、处理器芯 设计等技术平台进行迭代开发； 艺制程、或者软件栈从初始阶段搭
术上具有可
片功能验证方面，公司已掌握复杂 SoC 设计的一系列关键 （2）在系统软件基础技术方面，本项目支持了 建的情况，上述研发最终效果存在
行性 技术，拥有成熟先进的处理器和 SoC 芯片功能验证平台，
公司已经有适配经验的 Pytorch、Tensorflow、 一定的不确定性。同时，由于公司
能够确保智能处理器和 SoC 芯片逻辑设计按时高质量交
付，并有效保障多款芯片产品的一次性流片成功。本项目 Caffe 等框架；基于公司成熟的智能芯片编程 产品具有前瞻性强的特征，公司在
采用的相关技术均基于现有的技术和平台进行迭代优化， 语言 BANG、智能芯片编译器 BANG 编译器、 部分产品前期研发时，其应用市场
相关风险较低；3）在先进工艺物理设计方面，公司已掌
智能芯片数学库 CNNL、智能芯片虚拟化软 也处于早期阶段，商业化预期存在
握 7nm 等系列 FinFET 工艺下开展复杂芯片物理设计的一
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系列关键技术，并将其成功应用于公司思元 100、思元 220、 件、智能芯片核心驱动 CNDRV、云边端一体 不确定性。
思元 270、思元 290 及思元 370 等多款芯片的物理设计中。
化开发环境等软件组件，本项目针对边缘推 具体来说，思元 100 是公司第一代
本项 目拟 采用 工艺 技术 和之 前产 品的 工艺 技术 相同 或者
属于同一水平的工艺技术，或者更成熟的工艺技术（即 7nm 理场景进行了优化适配。 产品，在智能芯片技术和基础系统
至 28nm），相关风险较低；4）在芯片封装设计及量产测试 本项目于 2022 年 7 月 4 日完成芯片 TR4 评审， 软件技术方面均需公司首创式研
方面，公司掌握了 FC-BGA、FC-CSP、CoWoS、Chiplet 等
由项目评审专家出具 TR4 评审报告，表明项目 发，存在不确定性；思元 270 是公
先进封装技术，并已分别应用于思元 100、思元 270、思
元 220、思元 290、思元 370 等产品中；本项目拟采用的 已完成芯片的前端逻辑设计和后端物理设计， 司首颗采用自适应精度产品（支持
FC-BGA、FC-CSP 等先进封装技术，公司均有产品曾经成功 且完成了产品的所有功能模块的前后端仿真验 自适应的 INT8、INT16 等精度），
应用，相关风险较低。5）在硬件系统设计方面，公司已
证，产品功能、性能、功耗等指标达到项目预 其为技术层面的重大创新，项目存
掌握信号完整性、电源完整性、大型芯片散热、机箱模块
化等关键技术，并成功支撑公司基于自研芯片思元 100、 期，可以进入流片及验证阶段。本项目流片所 在创新失败的风险；
思元 270、思元 220、思元 290、思元 370 研发相应的模组、 采用的工艺为 公 司 已 有 成 功 流 片 经 验 的 工 思元 220 是公司首颗边缘计算 SoC
智能加速卡、整机或集群等多样化产品。本项目采用的硬
艺，配套的基础系统软件平台正在进行同步 芯片，其在 SoC 设计上相比之前的
件系统设计技术在前述产品中均有成功应用经验，在信号
完整性、电源完整性、散热等方面均具有技术可行性。 优化，且公司之前有多次成功的优化经验， 芯片存在较大升级，在市场方向上
（2）在系统软件基础技术方面，本项目拟使用的智能编 相关风险较小。故产品在技术上具有可行性。 较前期产品也有较大突破，是公司
程框架适配与优化、智能芯片编程语言、智能芯片编译器、
该项目对应芯片产品已于 10 月回片，测试工作 面向边缘智能芯片市场推出的首
智能芯片数学库、智能芯片虚拟化软件、智能芯片核心驱
动、云边端一体化开发环境等技术均已落地于公司之前的 进展顺利。 款产品，存在不确定性；
产品中，技术均已较为成熟。本项目的技术均为原有技术 思元 290 是公司首颗 7nm 工艺
的版本迭代，不存在大幅升级。具体来说：1）在智能编
CoWoS 产品，其在 7nm 先进工艺物
程框架适配与优化方面，公司基础系统软件可支持各主流
人工智能编程框架，包括 TensorFlow、PyTorch、Caffe、 理设计、CoWoS 芯片封装设计方
MXNet 等，并同时支持训练和推理平台。本项目采用编程 面均为公司首次突破，存在较大
框架（TensorFlow、PyTorch）在其他产品均有成功适配
的不确定性；
经验，相关风险较小；2）在智能芯片编程语言和智能芯
片编译器方面，公司研发了人工智能领域编程语言 BANG 思元 370 是公司首颗 chiplet 封装
及可将以 BANG 语言编写的程序编译成智能芯片底层指令 产品，在 chiplet 封装技术上属公
集机器码的智能芯片编译器，BANG 及支持 BANG 的智能芯
司首次突破，存在较大的不确定
片编译器已成功落地于包括思元 100、思元 270、思元 220、
思元 290、思元 370 在内的数代产品。本项目拟继续采用 性。
BANG 编程语言及支持 BANG 的智能芯片编译器，相关风险
较小；3）在智能芯片数学库、智能芯片虚拟化软件、智
能芯片核心驱动、云边端一体化开发环境等方面，公司均
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已掌握了相关技术，并不断迭代优化，支持了公司所有的
现有和历史产品。在本项目中，将扩充支持稳定工艺的相
关芯片，继续迭代优化，不存在软件架构等的重大升级，
相关风险较小。
满足条件。
满足条件。
满足条件。 公司历史上其他研发项目研发
稳定 工艺 平台 芯片 项目 研发 过程 形成 或迭 代的 智能 芯片 过程形成或迭代的智能芯片技
该无形资产 的智能芯片技术和基础软件技术等无形资
技术和基础软件技术等无形资产，均为与代际性产品相关 术和基础软件技术等无形资产，
并使用或出 产，均为与代际性产品相关的技术，将会直
的技术，将会直接应用于公司特定代际智能处理器芯片的 均为与代际性产品相关的技术，
售的意图 接应用于公司特定代际智能处理器芯片的产
产品实现中。 将会直接应用于公司特定代际
品实现中。
智能处理器芯片的产品实现中。
满足条件。
根据 ABI Research 预计，全球边缘智能芯片市场规模将从 满足条件。
长率达到 23.9%；按照此增速预测，2025 年全球边缘智能芯 在目标市场方面，本项目研发的边缘智能芯
片市场规模将达到 94 亿美元。在此市场中，随着人工智能在 片与公司前期产品思元 220 均主要面向边缘
各行各业的渗透率进一步增加，本项目三款芯片面向的边缘 智能计算、智能物联网等市场，市场较为成
智能服务器、边缘智能工控机、机器人、智能电视、智能平
板等领域对边缘智能算力的需求将持续增长，并预计占整个 熟稳定，且公司已有市场落地的成功经验。
资产产生经 边缘计算市场的主要部分。 本项目主要为针对思元 220 在实际应用中的 瞻性强的技术特征，部分产品的应
济利益的方 在具体项目方面，本项目三款芯片能覆盖边缘智能芯片的 市场反馈进行的改进和升级，公司前代边缘 用市场也处于早期阶段。产生经济
核心高端场景，市场明确，公司可通过产品量产和销售取
式 利益的方式具有不确定性。
得收入，实现经济利益。在相关经验方面，前期公司已经 端产品思元 220 已实现规模出货，累计出货
完成多颗边缘芯片的开发和量产，且部分芯片已实现了商 量超百万片。公司在以往产品销售经验的基础
业化应用，截至目前已实现百万片的出货量，已拥有较为 上，将与更多客户就产品应用场景和需求进行
成熟的市场化经验。公司在以往产品销售经验的基础上，
将与更多客户就产品应用场景和需求进行洽谈，产品的市 洽谈，产品的市场前景和开拓空间更为开阔。
场前景和开拓空间较前期更为开阔。 因此，本项目产生经济利益的方式明确。
因此，本项目产生经济利益的方式明确。
件设计、基础系统软件设计及开发系统测试、项目管理等全流程人才储备，公司有充足的研发人员能够完成该无形资产的开发使用。
技术、财务资
源和其他资 高、应用广等特点，对集成电路行业与人工智能产业具有重要的技术价值、经济价值和生态价值。公司凭借领先的核心技术，较早实现了
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源支持，以完 多项技术的产品化。公司通过技术创新和设计优化，持续提升产品的性能、能效和易用性，推动产品竞争力不断提升。
成该无形资
综上，公司有足够的人力、技术和财务资源支持，以完成该无形资产的开发，并有能力使用或出售该无形资产。
产的开发，并
有能力使用
或出售
满足条件。项目开发成本主要包括设备投入、IP/EDA 投入、人工成本、产品试制费用等，公司针对研发项目建立专门的 OA 管理和财务审批
开发支出能
系统，对于研究开发活动发生的支出按照具体的研发项目分别单独核算，所有相关成本费用进行单独核算。为准确核算研发费用，公司建立了《研
够可靠地归
发费用管理制度》，并严格按照制度归集相应费用。
集和计量
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公司对满足研发支出资本化条件的项目，于项目完成开发阶段 TR4 评审后开
始进行资本化处理，资本化的投入主要包括产品试制费和人员工资。由于公司的
产品试制费绝大多数于项目完成 TR4 评审后投入，因此对于资本化的研发项目，
产品试制费资本化比例均较高。在人员工资资本化方面，公司报告期内已进行资
本化的边缘智能芯片研发项目 A 预计资本化的人员工资占项目总投资额的比例
约为 27.82%，公司本次募投项目“稳定工艺平台”项目拟资本化的人员工资占
项目总投资额的比例预计为 28.58%，与公司历史项目情况不存在显著差异。
综上，公司本次“稳定工艺平台”项目中的产品开发费满足研发支出资本化
情况与公司历史上研发支出资本化政策一致。
公司可比公司海光信息、龙芯中科、北京君正存在研发支出资本化的情况，
其披露的研发支出资本化条件如下：
名称 研发支出资本化条件
开发阶段的支出，同时满足《企业会计准则第 6 号》第九条规定的五个条件，
北京君正
才能予以资本化。
科研管理部门召集并组织专家评审组对项目研究阶段的成果进行评审，并对项
目在技术可行性、商业用途、预计可否形成无形资产、无形资产的可用性、技
龙芯中科 术及财务支持、项目内部管理和费用核算等角度进行评估，判断是否满足转开
发阶段并资本化的要求，形成《研发项目转阶段评审确认表》并经专家评审组
通过。
研发项目在立项评审时，由评审组对项目是否能够满足《企业会计准则第 6 号》
海光信息 第九条规定的五个条件作出评估判断，对同时满足五个条件的项目出具资本化
评审报告。
经比对，公司“稳定工艺平台”项目产品开发费资本化条件与同行业可比公
司之间不存在实质性差异。
综上所述，公司“稳定工艺平台”项目采用稳定开发工艺，技术可行性和产
生经济利益的方式明确且有足够能力完成项目的开发，该项目预计将带来经济利
益，且公司已建立完善的项目核算体系归集项目的相关费用，故公司在项目达到
资本化时点后对后续发生的支出予以资本化处理。该资本化政策与公司历史上研
发资本化条件一致，与同行业可比公司之间不存在实质性差异。
(二) 结合目前研发进展和会计准则，说明本次募投项目中实际补充流动资
金占本次拟募集资金总额的比例是否超过 30%
本次募投募集资金中资本性支出与非资本性支出的具体构成情况如下：
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单位：万元
拟用募集资金 资本性支出 资本性支出占比
序号 项目 总投资金额
投资金额（1） （2） =（2）/（1）
资产投资 47,500.00 47,500.00 47,500.00 100.00%
先进
产品开发费 45,500.00 31,500.00 - -
工艺
铺底流动资金 1,965.22 1,965.22 - -
平台
小计 94,965.22 80,965.22 47,500.00 58.67%
资产投资 56,850.00 56,850.00 56,850.00 100.00%
稳定
产品开发费 90,750.00 82,250.00 70,852.62 86.14%
工艺
铺底流动资金 1,726.30 1,726.30 - -
平台
小计 149,326.30 140,826.30 127,702.62 90.68%
资产投资 12,700.00 12,700.00 12,700.00 100.00%
处理
产品开发费 10,699.16 9,199.16 - -
器平
铺底流动资金 - - - -
台
小计 23,399.16 21,899.16 12,700.00 57.99%
补充流动资金 21,309.32 3,553.12 - -
合计 289,000.00 247,243.80 187,902.62 76.00%
公司本次募投项目中的稳定工艺平台芯片项目涉及研发费用资本化处理，根
据公司项目研发流程及过程管理，该项目完成 TR4 评审（即由评审专家对项目进
行评审并出具 TR4 评审报告），如认定项目已完成芯片的前端逻辑设计和后端物
理设计，且完成了产品的所有功能模块的前后端仿真验证，产品功能、性能、功
耗等指标达到项目预期，可以进入下一步流片及样品阶段，则满足资本化条件，
财务部门将对该项目后续发生的支出予以资本化处理。开发过程中，公司对该项
目研发过程的研发人员工资、材料费、流片费用、测试费等与项目开发过程密切
相关的费用进行专项管理。财务部门按照技术部门提供的研发项目采购或领料需
求专项归集相关费用。同时用于支持多项研发活动的相关费用，将按照研发人员
工时比例进行分配。根据测算，该项目 TR4 评审后预计资本化金额为 70,852.62
万元。
根据上表项目测算，公司本次募投项目资本性支出占拟使用募集资金投资金
额的比例为 76.00%，非资本性支出占拟使用募集资金投资金额的比例为 24.00%，
不超过 30%，符合《发行监管问答——关于引导规范上市公司融资行为的监管要
求》规定的比例。
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(三) 请申报会计师对本次募投资金中非资本性支出金额出具专项核查意
见
我们已就本次募投资金中非资本性支出金额出具专项核查意见，详见《关于
中科寒武纪科技股份有限公司向特定对象发行股票申请文件的募投资金中非资
本性支出金额的专项核查意见》（天健函〔2022〕1734 号）
（四）请保荐机构和申报会计师根据《科创板上市公司证券发行上市审核
问答》第 4 问进行核查并发表明确意见
(1) 查阅本次募投项目的可行性研究报告，复核募投项目的具体投资构成，
以及各项投资数额的测算依据、过程、结果的合理性；
(2) 查阅前次募集资金使用情况鉴证报告，复核本次募集资金非资本性支出
情况和前次募投项目补流资金使用情况，确认募集资金非资本性支出投资数额的
测算依据、过程及结果；
(3) 查阅公司定期报告，并向公司管理层和财务人员了解现有货币资金、资
产负债结构、经营规模及变动趋势、未来流动资金需求情况；
(4) 查阅公司报告期期末主要银行的银行对账单，了解公司报告期期末货币
资金构成情况，并查阅公司报告期期末募集资金专户明细账，了解公司首发上市
募集资金使用及期末余额情况；
(5) 查阅公司与研发投入资本化相关的会计政策、项目研发流程及过程管理
制度等内容，复核本次募投项目“稳定工艺平台”项目中的产品开发费满足研发
支出资本化条件情况；
(6) 查阅公司报告期内已资本化的研发项目和其他研发项目情况，了解项目
构成和与研发支出资本化比照情况；查阅同行业可比公司研发投入资本化政策，
并比较公司与同行业可比公司政策一致性。
(1) 上市公司应综合考虑现有货币资金、资产负债结构、经营规模及变动趋
势、未来流动资金需求，合理确定募集资金中用于补充流动资金和偿还债务的规
模。通过配股、发行优先股、董事会确定发行对象的向特定对象发行股票方式募
集资金的，可以将募集资金全部用于补充流动资金和偿还债务；通过其他方式募
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集资金的，用于补充流动资金和偿还债务的比例不得超过募集资金总额的 30%；
对于具有轻资产、高研发投入特点的企业，补充流动资金和偿还债务超过上述比
例的，应充分论证其合理性
经核查，我们认为：公司本次向特定对象发行 A 股股票募集资金总额不超过
产品开发费（不含资本化阶段的产品开发费）、铺底流动资金等非资本性支出，
不存在用于偿还债务支出，用于补充流动资金、非资本性支出和偿还债务的比例
为 24.00%，未超过 30%。
(2) 募集资金用于支付人员工资、货款、铺底流动资金等非资本性支出的，
视同补充流动资金。资本化阶段的研发支出不计入补充流动资金
经核查，我们认为：公司本次募投项目“稳定工艺平台”项目中的产品开发
费满足研发支出资本化条件，与公司历史上研发支出资本化政策一致，不计入补
充流动资金。公司在计算用于补充流动资金和偿还债务占募集资金总额的比例时
已考虑了募集资金用于支付人员工资、货款、铺底流动资金等非资本性支出的情
形，考虑上述视同补充流动资金后，用于补充流动资金和偿还债务占募集资金总
额的比例为 24.00%，未超过 30%。
(3) 募集资金用于补充流动资金的，上市公司应结合公司业务规模、业务增
长情况、现金流状况、资产构成及资金占用情况，论证说明补充流动资金的原因
及规模的合理性
经核查，我们认为：公司本次发行募资资金用于补充流动资金的金额为
流动负债占营业收入的比例等进行测算，同时考虑公司尚处于人工智能芯片行业
发展初期，主要竞争对手英伟达、AMD 等巨头在软件生态、产品落地等方面存在
明显的竞争优势，每年亦在产品及技术研发方面投入大量资金。公司仍需在产品
和软件生态方面投入大量研发以保持技术先进性及创新能力。本次募集资金用于
补充流动资金具有合理性。
(4) 对于补充流动资金规模明显超过企业实际经营情况且缺乏合理理由的，
保荐机构应就补充流动资金的合理性审慎发表意见
经核查，我们认为：随着公司业务规模持续扩大，其对营运资金需求不断增
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加，为了维持技术优势，公司需要持续进行研发投入，同时公司是典型的知识密
集型和人才密集型企业，职工薪酬等支出未来持续提升，公司对流动资金需求较
高。为了在未来市场竞争中保持公司的行业地位，公司需要充足的流动资金保障
后续发展。本次补充流动资金项目具有必要性和合理性。
(5) 募集资金用于收购资产的，如审议本次证券发行方案的董事会前已完成
收购资产过户登记的，本次募集资金用途应视为补充流动资金；如审议本次证券
发行方案董事会前尚未完成收购资产过户登记的，本次募集资金用途应视为收购
资产
经核查，我们认为：本次募集资金未用于收购资产，不适用上述规定。
综上所述，我们认为：公司本次募集资金补充流动资金满足《科创板上市公
司证券发行上市审核问答》第 4 问的规定。
三、关于财务性投资
根据申报材料，发行人未认定财务性投资。公司的长期股权投资的期末余
额为 14,039.50 万元。其中，横琴智子和琴智科技系公司根据智能计算业务布
局及发展需求参与设立的参股公司；三叶虫创投系公司参与设立的投资平台，
其主要的投资方向为寒武纪生态相关的项目或基金管理人判断有较高财务回报
预期的项目。寒武纪涌铧系公司参与设立的生态建设投资平台，是三叶虫创投
的执行事务合伙人。
请发行人说明：（1）按照相关会计科目，说明财务性投资认定的依据及合
理性；（2）结合发行人投资的企业与发行人主营业务的具体协同关系，围绕产
业链上下游以获取技术、原料或渠道为目的的情况等，说明被投资企业不界定
为财务性投资的具体依据和理由；（3）发行人通过投资平台对外投资的具体情
况，被投资企业与发行人在资源、客户、订单等方面协同的具体情况，公司如
何能确保相关股权投资基金的投资项目和公司主营业务及战略发展方向密切相
关；（4）最近一期末是否持有金额较大的财务性投资，本次董事会决议日前六
个月内发行人新投入和拟投入的财务性投资金额，相关财务性投资是否已从本
次募集资金总额中扣除。
请保荐机构和申报会计师根据《科创板上市公司证券发行上市审核问答》
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第 5 问进行核查并发表明确意见。（审核问询函问题 4）
（一）按照相关会计科目，说明财务性投资认定的依据及合理性
根据《科创板上市公司证券发行上市审核问答》第 5 问的规定，财务性投资
的类型包括但不限于：类金融；投资产业基金、并购基金；拆借资金；委托贷款；
以超过集团持股比例向集团财务公司出资或增资；购买收益波动大且风险较高的
金融产品；非金融企业投资金融业务等。类金融业务指除人民银行、银保监会、
证监会批准从事金融业务的持牌机构以外的机构从事的金融业务，包括但不限于：
融资租赁、商业保理和小贷业务等。
截至 2022 年 9 月 30 日，
公司可能涉及财务性投资的会计科目情况说明如下：
单位：万元
序号 会计科目 期末余额 是否属于财务性投资
截至 2022 年 9 月 30 日，公司货币资金账面金额为 229,835.92 万元，主要
为银行存款（含协定存款和银行理财产品，不属于收益波动大且风险较高的金融
产品），不属于财务性投资。
截至 2022 年 9 月 30 日，公司其他应收款账面金额为 3,166.21 万元，主要
为押金保证金等，不属于财务性投资。
截至 2022 年 9 月 30 日，公司其他流动资产账面金额为 162,857.52 万元，
主要为购买的结构性存款等理财产品（不属于收益波动大且风险较高的金融产
品）、可抵扣增值税以及待摊销的技术服务费等，不属于财务性投资。
截至 2022 年 9 月 30 日，公司的长期股权投资构成情况如下：
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序号 被投资企业 期末余额（万元）
合 计 14,300.48
如本题（二）回复所述，基于谨慎性原则考虑，公司已将对横琴智子、琴智
科技、寒武纪涌铧、三叶虫创投的投资界定为财务性投资。
截至 2022 年 9 月 30 日，公司其他非流动金融资产构成情况如下：
序号 被投资企业 期末余额（万元）
公司其他非流动金融资产为对合肥智能语音的投资，因公司对其不具有控制、
共同控制、重大影响，将其作为其他非流动金融资产核算和列示。
如本题（二）回复所述，公司对合肥智能语音的投资符合公司主营业务及发
展方向，不属于财务性投资。
截至 2022 年 9 月 30 日，公司其他非流动资产账面金额为 2,743.11 万元，
主要为长期资产采购预付款，不属于财务性投资。
（二）结合发行人投资的企业与发行人主营业务的具体协同关系，围绕产
业链上下游以获取技术、原料或渠道为目的的情况等，说明被投资企业不界定
为财务性投资的具体依据和理由
截至 2022 年 9 月 30 日，公司投资的企业的基本情况及与公司主营业务的协
同情况如下：
是否界
被投资 公司持股情 与公司主营业务的相 定为财 期末余额
序号 主营业务 公司出资时间
企业 况 关性及协同作用 务性投 （万元）
资
公司持有横 琴智科技的主营业务
对琴智科技进行投 2020 年 3 月出资
资 0.1 万元
份额 平台，服务使用智能计
算平台的高校及科研
智能计算集群维 公司持有琴
广 权
集群系统业务上形成
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了销售-运营的协同关
系，协同公司进行生态
的建设以及对下游客
户使用习惯的培养
公司的子公 寒武纪是智能芯片研
股权投资，三叶虫 2021 年 9 月公司 司南京显生 发公司，生态对于智能
寒武纪涌
铧
伙人 生出资 900 万元 涌铧 45%的股 关重要；三叶虫创投主
权 要投资方向为寒武纪
股权投资，主要的
出资 12,043.80 金管理人判断有较高
投资方向为寒武纪 公司持有三
万元；2022 年 1-9 财务回报预期的项目，
三叶虫创 生态相关的项目或 叶虫创投
投 基金管理人判断有 42.57%的份
万元；尚未缴付 进行投资是公司生态
较高财务回报预期 额
的项目
认缴出资额 段
公司持有合
合肥智能 主要从事人工智能 120 万元；2020 公司，合肥智能语音主
语音 语音行业业务 年 11 月出资 615 要从事人工智能语音
万元 行业业务
横琴智子、琴智科技分别于 2019 年 5 月、2019 年 8 月设立，寒武纪作为有
限合伙人持股横琴智子 1%的股份，同时参股琴智科技，持股占比 30%。横琴智子
的设立仅是为了对琴智科技进行投资，横琴智子持有琴智科技 40%股份，系琴智
科技的持股平台。
统业务，为下游客户搭建智能计算集群系统。当年年底，取得横琴先进智能计算
平台（二期）项目。该项目建设完成后，公司与横琴智子、珠海大横琴科技发展
有限公司共同出资设立了琴智科技。琴智科技主要为上述横琴先进智能计算平台
（二期）项目提供管理运营，以及基于人工智能的相关业务，服务使用智能计算
平台的高校及科研单位、中小企业群体，落实计算平台机房基础设施稳定、公网
链路优化，向计算平台提供 7*24 小时机房应急服务、智能化基础设施管理等服
务，这与寒武纪在智能计算集群系统业务上形成了销售-运营的协同关系，公司
基于对生态的建设以及对下游客户使用习惯的培养，参与设立琴智科技。
综上，公司对横琴智子、琴智科技的投资与公司主营业务具有相关性和业务
协同效应，但由于报告期内琴智科技与公司在资源、渠道、客户等方面的协同尚
无具体安排，基于谨慎性原则考虑，公司已将对横琴智子、琴智科技的投资界定
为财务性投资。
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寒武纪涌铧为三叶虫创投的执行事务合伙人，其股权结构及出资情况如下：
单位：万元
股东名称 持股比例 出资情况
南京显生股权投资管理有限公司 45.00% 900.00
上海涌铧投资管理有限公司 35.00% 70.00
洪亦修 20.00% 40.00
注：南京显生股权投资管理有限公司（以下简称南京显生）为寒武纪全资子公司，上海
涌铧投资管理有限公司（以下简称涌铧投资）与洪亦修为一致行动人。
三叶虫创投除执行事务合伙人为寒武纪涌铧外，另有 4 名有限合伙人，共同
出资 7 亿元人民币。三叶虫创投的股权结构及出资情况如下：
单位：万元
股东名称 股东类型 持股比例 出资情况
寒武纪涌铧 执行事务合伙人 6.00% 1,000.00
洪亦修 有限合伙人 1.43% 453.97
天津纳什均衡企业管理合伙企业（有限合伙） 有限合伙人 1.43% 1,000.00
上海聚澄创业投资合伙企业（有限合伙） 有限合伙人 48.57% 15,412.88
中科寒武纪科技股份有限公司 有限合伙人 42.57% 13,466.58
三叶虫创投设立规模为 7 亿元，公司作为有限合伙人认缴三叶虫创投财产份
额的 2.98 亿元，占比 42.57%，因投资计划安排，截至 2022 年 9 月 30 日，实缴
寒武纪是智能芯片研发公司，生态对于智能芯片产品的商业化应用至关重要，
对公司产业链上下游进行投资是推广公司生态的重要手段。涌铧投资作为知名的
投资机构，且作为公司早期投资人之一，对于科技领域的投资有丰富的经验，也
对预期财务回报较高的项目有丰富的储备，公司与其一起设立寒武纪涌铧并设立
三叶虫创投作为对外投资的平台，三叶虫创投的主要的投资方向为寒武纪生态相
关的项目或基金管理人判断有较高财务回报预期的项目，助力公司的生态建设，
增强公司的竞争优势，规避公司的投资风险、提升公司的投资收益。
公司作为三叶虫创投的有限合伙人，对所投项目影响力度有限，不能完全确
保投资项目均与公司主营业务及战略发展方向密切相关，但是公司在三叶虫创投
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的投决会中拥有 1/3 的投决席位，对投资决策有重大影响，可以一定程度上控制
投资风险。截至本回复出具日，部分已投项目属于与公司主要业务及战略发展方
向密切相关，例如行歌科技。但仍有一部分已投项目属于涌铧投资认为具有较高
财务回报预期的项目。因此，基于谨慎性原则考虑，公司将对寒武纪涌铧、三叶
虫创投的投资界定为财务性投资。
公司审议本次证券发行方案的董事会决议日（2022 年 6 月 30 日）前六个月
至本回复报告出具日新投入和拟投入的财务性投资金额从本次募集资金总额中
扣除情况详见本回复报告本题第（四）问的回复内容。
合肥智能语音于 2019 年 10 月设立，公司持有合肥智能语音 7.35%的股权。
合肥智能语音主要从事人工智能语音行业业务。公司对合肥智能语音的投资符合
公司主营业务及发展方向，不属于财务性投资。
（三）发行人通过投资平台对外投资的具体情况，被投资企业与发行人在
资源、客户、订单等方面协同的具体情况，公司如何能确保相关股权投资基金
的投资项目和公司主营业务及战略发展方向密切相关
寒武纪涌铧为三叶虫创投的执行事务合伙人，对外投资只有三叶虫创投、南
京演的乐投资合伙企业（有限合伙）。
三叶虫创投目前已经投资的项目包括行歌科技、共达地创新技术（深圳）有
限公司、上海脑虎科技有限公司、杭州像衍科技有限公司、苏州方石科技有限公
司等项目。公司作为三叶虫创投的有限合伙人，对所投项目影响力度有限，不能
完全确保投资项目均与公司主营业务及战略发展方向密切相关，但是公司在三叶
虫创投的投决会中拥有 1/3 的投决席位，对投资决策有重大影响，可以一定程度
上控制投资风险。截至本回复出具日，部分已投项目属于与公司主要业务及战略
发展方向密切相关，例如行歌科技。但仍有一部分已投项目属于涌铧投资认为具
有较高财务回报预期的项目。因此，基于谨慎性原则考虑，公司将对寒武纪涌铧、
三叶虫创投的投资界定为财务性投资。
公司审议本次证券发行方案的董事会决议日（2022 年 6 月 30 日）前六个月
至本回复报告出具日新投入和拟投入的财务性投资金额从本次募集资金总额中
扣除情况详见本回复报告本题第（四）问的回复内容。
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（四）最近一期末是否持有金额较大的财务性投资，本次董事会决议日前
六个月内发行人新投入和拟投入的财务性投资金额，相关财务性投资是否已从
本次募集资金总额中扣除
根据前述回复内容，基于谨慎性原则考虑，公司将对横琴智子、琴智科技、
寒武纪涌铧和三叶虫创投的投资界定为财务性投资。截至 2022 年 9 月 30 日，公
司对横琴智子、琴智科技、寒武纪涌铧和三叶虫创投的投资按权益法核算后的账
面金额 14,300.48 万元，占公司合并报表归属于母公司净资产的比例约为 2.76%，
不超过公司合并报表归属于母公司股东的净资产的 30%。因此，最近一期末，公
司未持有金额较大的财务性投资。
相关财务性投资已从本次募集资金总额中扣除
审议本次证券发行方案的董事会决议日（公司第一届董事会第三十二次会议）
前六个月至本回复报告出具日（即 2022 年 1 月 1 月至本回复报告出具日），公司
新投入的财务性投资金额为对三叶虫创投的实缴出资金额 1,422.78 万元，拟投
入的财务性投资金额为对三叶虫创投已认缴但尚未实缴出资金额 16,333.42 万
元，合计 17,756.20 万元，公司已召开董事会、监事会审议调整了本次募集资金
总额，将该部分金额从本次募集资金总额中扣除，具体调整情况如下：
(1) 调整前发行方案
公司于 2022 年 6 月 30 日召开了第一届董事会第三十二次会议及第一届监事
会第二十次会议，并于 2022 年 7 月 18 日召开了 2022 年第一次临时股东大会，
会议审议通过了《关于公司 2022 年度向特定对象发行 A 股股票预案》等相关议
案。公司向特定对象发行 A 股股票的发行方案规模和募投项目情况具体如下：
本次发行的股票数量按照募集资金总额除以发行价格确定，同时本次发行股
票数量不超过本次向特定对象发行前公司总股本的 20%，即本次发行不超过
在前述范围内，最终发行数量由董事会根据股东大会的授权结合最终发行价格与
保荐机构（主承销商）协商确定。
本次向特定对象发行股票募集资金总额不超过 265,000.00 万元（含本数），
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扣除发行费用后的净额拟投资于以下项目：
单位：万元
序号 项目名称 拟投资总额 拟用募集资金投资金额
面向新兴应用场景的通用智能处
理器技术研发项目
合计 289,000.00 265,000.00
注：本项目拟实施地点位于北京市海淀区致真大厦 D 座
在上述募集资金投资项目的范围内，公司可根据项目的进度、资金需求等实
际情况，对相应募集资金投资项目的投入顺序和具体金额进行适当调整。募集资
金到位前，公司可以根据募集资金投资项目的实际情况，以自筹资金先行投入，
并在募集资金到位后予以置换。募集资金到位后，若扣除发行费用后的实际募集
资金净额少于拟投入募集资金总额，不足部分由公司以自筹资金解决。
(2) 调整后发行方案
会第二十三次会议，审议通过了《关于调整公司 2022 年度向特定对象发行 A 股
股票方案的议案》以及《关于公司 2022 年度向特定对象发行 A 股股票预案（修
订稿）的议案》等相关议案，从募集资金总额中扣除了本次发行相关董事会决议
日前六个月至本回复报告出具日公司已实施或拟实施的财务性投资金额
新投入的财务性投资金额为对三叶虫创投的实缴出资金额 1,422.78 万元，拟投
入的财务性投资金额为对三叶虫创投已认缴但尚未实缴出资金额 16,333.42 万
元），均从本次补充流动资金项目中扣除。调整后的发行规模和募集资金用途如
下：
本次发行的股票数量按照募集资金总额除以发行价格确定，同时本次发行股
票数量不超过本次向特定对象发行前公司总股本的 20%，即本次发行不超过
在前述范围内，最终发行数量由董事会根据股东大会的授权结合最终发行价格与
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保荐机构（主承销商）协商确定。
本次向特定对象发行股票募集资金总额不超过 247,243.80 万元（含本数），
扣除发行费用后的净额拟投资于以下项目：
单位：万元
序号 项目名称 拟投资总额 拟用募集资金投资金额
面向新兴应用场景的通用智能处
理器技术研发项目
合计 289,000.00 247,243.80
注：本项目拟实施地点位于北京市海淀区致真大厦 D 座
在上述募集资金投资项目的范围内，公司可根据项目的进度、资金需求等实
际情况，对相应募集资金投资项目的投入顺序和具体金额进行适当调整。募集资
金到位前，公司可以根据募集资金投资项目的实际情况，以自筹资金先行投入，
并在募集资金到位后予以置换。募集资金到位后，若扣除发行费用后的实际募集
资金净额少于拟投入募集资金总额，不足部分由公司以自筹资金解决。
（五）请保荐机构和申报会计师根据《科创板上市公司证券发行上市审核
问答》第 5 问进行核查并发表明确意见
(1) 获取公司报告期内的财务报表及各科目明细账，结合《科创板上市公司
证券发行上市审核问答》第 5 问对财务性投资的规定，查阅公司财务报表，了解
公司相关报表科目构成、性质，逐项对照核查公司对外投资，并核实其属于财务
性投资的情况；
(2) 获取公司报告期内对外投资的科目明细，向公司了解对外投资的具体情
况和投资合理性；通过公开渠道查询，并向公司了解对外投资标的的股权结构、
主营业务和与公司业务的协同关系；
(3) 查阅公司相关董事会、监事会、股东大会决议和信息披露公告文件，并
向公司管理层了解自本次发行相关董事会决议日（2022 年 6 月 30 日）前六个月
至本回复报告出具日，公司实施或拟实施《科创板上市公司证券发行上市审核问
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