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　　答：针对津逮 CPU，因为市场空间非常大，公司在产品初期阶段的首要目标是追求上量，将产品尽快打入市场，争取更多的市场份额，获得更多客户的认可。由于该产品的价值量较大，一旦上量以后，毛利润的绝对额将比较可观。同时，在积累一定体量的客户并达到一定收入规模后，公司会结合客户的需求开发新功能去提升产品附加价值，同时积极优化成本，从而最终提升该产品线毛利率。

　　中国服务器市场保持高速增长态势，根据IDC的研究报告，2021年中国服务器市场出货量和销售额分别为391.1万台和250.9亿美元，同比增长8.4%和12.7%。“数字中国”、“东数西算”等战略的出台，预计将为中国服务器市场未来几年的发展带来巨大的推进作用，同时随着国产品牌的竞争实力不断加强，国产品牌的服务器相关产品将在中国服务器市场享受更多的成长红利。

　　2021年津逮 服务器平台相关产品的销售量超过15万片，如果按一台服务器平均配2颗CPU计算，2021年公司相关产品销售量的市场占有率为2%左右，具有较大的市场拓展潜力。

　　公司津逮 CPU的直接客户主要是服务器的OEM或ODM厂商，较大的下游应用有金融、交通、政务、能源，数据中心等领域。

　　问：公司AI芯片作为未来战略级别的产品，请详细介绍AI的技术架构、应用场景及市场前景。

　　答：1、技术架构。

　　公司在研的AI芯片解决方案由AI芯片等相关硬件及相应的适配软件构成，采用了近内存计算架构，主要用于解决AI计算在大数据吞吐下推理应用场景中存在的CPU带宽、性能瓶颈及GPU内存容量瓶颈问题，为客户提供低延时、高效率的AI计算解决方案。

　　AI芯片是上述解决方案的核心硬件，主要由AI计算子系统、CXL控制器、DDR内存控制器等模块组成。该芯片面向大数据场景下AI的应用进行了针对性设计，集成了AI高性能计算、异构计算、CXL高速接口技术、DDR内存控制技术等相关技术，具有对大容量数据搜索和排序等高效的硬件加速功能，并且兼具数据压缩和数据加解密等功能。

　　同时，公司的AI芯片解决方案将支持完善的AI软件生态，能够针对性地对各类AI算法和模型进行软硬件联合深度优化，可支持业内主流的各类神经网络模型，比如视觉算法、自然语言处理和推荐系统等方向，有利于后续软硬件生态建设及市场推广工作。

　　2、AI芯片未来典型应用场景公司在研的AI芯片未来的典型应用场景如下：

　　（1）互联网领域大数据吞吐下的推荐系统。目前业界常规方案是将推荐系统中“Embedding（向量化）”、“Embedding Search（向量搜索）”两个主要步骤分别交由不同平台计算平台处理，由高算力的GPU、FPGA或ASIC芯片负责“Embedding”部分，由CPU+大数据系统部署“Embedding Search”部分，这种步骤分割，产生大量的数据交换，并且由于硬件的限制，存在搜索效率的瓶颈。公司AI芯片的目标是整合上述两个步骤，同时平衡算力和内存容量，使计算资源和内存得以高效利用，解决系统的效率瓶颈问题。

　　（2）医疗领域生物医学/医疗大图片流处理。目前业界常规方案是在CPU中对大图片进行切割,切割获取的子图通过PCIe接口被传送到GPU进行AI处理；通过多次交互，最终实现一张大图的处理，该方案下同样受到二者之间的接口带宽及其内存的限制。

　　公司的AI芯片可大幅提升内存容量，减少甚至无需图片切割，同时CXL接口可以充分利用cache性能，并直接访问近内存计算模组的DDR内存，从而提升接口的效率。

　　（3）人工智能物联网领域的大数据应用场景。

　　总体来说，公司AI芯片解决方案的目标是在类似上述应用场景下，相较于传统方案，可以为客户提供更有效率、更具性价比的解决方案。

　　3、市场前景：近年AI服务器的市场规模不断扩大，IDC预测2025年全球AI服务器市场规模将达277亿美元，年复合增长率20.3%。根据应用领域，AI芯片可用于训练和推理两种场景。根据相关机构的预测，全球云端AI芯片市场2020-2025年复合增长率将达到28%，2025年将达到261亿美元规模：其中云端训练芯片2025年将达到129亿美元市场规模，2020-2025年复合增长率为25%；云端推理芯片2025年将达到132亿美元市场规模，2020-2025年复合增长率为32%，高于云端AI芯片整体增速。公司AI芯片正是面对大数据吞吐应用下的推理应用场景，因为是新的产品，目前的市场规模比较难预测，但AI芯片的价值量较大。这是公司在数据处理类芯片战略布局中非常重要的产品，也希望这个产品能成为公司未来新的收入增长点。

　　问：公司年报中提到新研发的CKD芯片，请详细介绍下这颗芯片的功能、用途及未来市场空间。