清微智能完成上市辅导,非GPU算力芯片公司冲刺IPO

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多元资本布局差异化算力赛道

微信图片_20260617212835.jpg作者|杨立成

编辑|陈肖冉

近日,差异化算力企业北京清微智能科技股份有限公司(简称:清微智能)递交辅导收尾材料,仅耗时三个月便通过创业板上市辅导核查。

凭借自主研发的RPU可重构架构,这家清华背景的算力芯片企业全力冲刺创业板,差异化非GPU赛道亦迎来价值重估机遇。

辅导进程落地

根据证监会IPO辅导公示系统披露,清微智能联合华泰联合证券向北京证监局递交辅导完成报告,计划登陆深交所创业板,企业自3月4日备案辅导到验收完毕历时3个月。

清微智能设立于2018年7月,主营可重构计算芯片RPU研发,主打区别于GPU的全新算力路径,产品覆盖端-边-云全层级算力场景。

股权层面,赋华同创持股13.77%为控股股东,创始人王博担任董事长及实控人,合计享有24.44%表决权,清华微电子所尹首一教授持股8.67%,核心技术团队掌握发展主导权。

成立七年以来企业完成7轮股权融资,投资方包括大基金二期、百度、蚂蚁集团、商汤科技、SK海力士、兆易创新。

其中,2025年12月完成单轮20亿元C轮融资,京能集团、北创投等北京国资入局,投后估值突破200亿元,创下国内AI芯片单轮融资最高规模。

商业化层面,芯片累计出货量超过3000万颗,算力卡订单突破3万张,十余个千卡智算中心实现项目落地,客户覆盖腾讯、阿里、华为等头部企业,在国产非GPU加速卡市场稳居第一梯队,相关经营数据来源于辅导备案披露资料与IDC行业统计。

产品模式剖析

清微智能的核心壁垒来源于清华微电子所沉淀二十年的可重构计算技术,通过动态调整硬件通路,实现软件定义硬件,兼顾GPU的通用性与ASIC的高能效,晶体管利用率由常规架构不足40%提升至70%以上,处理大模型任务时能效相较传统GPU高出10倍,部署成本下降50%。

目前,清微智能已经量产TX5边缘系列与TX8云端系列,其中TX81依靠C2C‑Mesh直连架构,跳过交换机传输瓶颈,解决算力行业普遍存在的存储、互连、效率三大短板,可承载万亿参数大模型运行。

行业赛道分为GPU通用计算与数据流架构两大方向,英伟达主导的GPU生态成熟,但高度依赖先进制程与HBM,成本压力持续走高;TPU、可重构芯片属于数据流路线,适配推理场景需求,是当下产业突围主要方向。

对标A股上市公司,寒武纪、澜起科技以GPU及配套芯片为主,对应千亿级市值。

清微智能200亿估值处于行业中等区间,差异化定位是估值支撑核心。不同于行业普遍的跟随式研发,企业避开海外成熟赛道内卷,是国家集成电路二期基金唯一布局的新型架构算力企业,产业战略属性突出。

团队由海思、英伟达从业人才构成,产学研转化模式已经跑通,商业化订单持续释放,为后续上市业绩兑现打下基础。

多条技术路线并行

行业层面,弗若斯特沙利文数据显示,2024年中国AI芯片市场规模1425.37亿元,预计2029年规模可达1.34万亿元,2025年至2029年复合增速53.7%,推理算力将成为未来主要增量市场,可重构架构恰好匹配低功耗、大规模推理需求,赛道成长空间充足。

算力自主的重要性不言而喻,单一GPU架构存在供应链风险,政策层面鼓励多条技术路线并行,RPU模式能够丰富国内算力供给结构,降低外部技术依赖。

伴随各地智算中心建设推进,国产芯片采购比例持续抬升,企业先发优势有望进一步放大。

对应的风险同样客观存在。GPU经过多年发展已经形成完备软件生态,可重构架构配套软件栈建设周期较长,客户使用习惯培育速度较慢。

AI芯片行业玩家持续增加,壁仞、沐曦、摩尔线程不断抢占市场份额,行业竞争趋于白热化。

经营端,芯片研发、流片、推广开支巨大,现阶段企业尚未实现稳定盈利,客户集中于头部互联网厂商,存在客户集中度偏高的隐患。

资本市场对于未盈利芯片企业估值波动较大,行业政策、海外技术管制变化,同样会对企业后续经营与上市估值形成扰动。

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