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　　2022年上半年，公司持续推进AI芯片的软硬件协同及性能优化，同时积极推进第一代AI芯片工程样片流片前的准备工作,预计2022年底之前完成第一代AI芯片工程样片的流片。

　　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）"、"EmbeddingSearch（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"EmbeddingSearch"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。

　　问：公司AI产品与市场上其他产品相比，都有哪些竞争优势？

　　答：公司AI芯片的技术先进性主要体现在：

　　（1）AI芯片整体架构采用"基于CXL协议的近内存计算"这一创新的架构，旨在解决数据中心的AI推理计算和大数据融合的业务场景下多方面用户痛点和技术难点；

　　（2）AI计算引擎模块为交互计算的异构计算系统，同时融合高速SRAM及自主研发硬件加速器，并兼备灵活的可编程多核异构设计思路，可同时进行处理命令和数据的高速交互，提高了运算效率；

　　（3）公司的CXL控制器可实现CPU与AI芯片的高速交互，提供了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特色功能；

　　（4）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，适用于业内主流的各类神经网络模型，并与主流软件框架的完全兼容和无缝对接；

　　（5）自研的灵活可多维扩展的高性能计算核心具备模块设计的理念，有利于AI芯片后续不断迭代升级。

　　问：公司正在研发的SerDes高速接口底层技术，除了应用到现有产品外，公司还会将该技术应用到其他领域吗?

　　答：SerDes是一项非常重要的技术，公司正在持续投入研发，该项技术将为公司相关新产品的研发奠定基础。SerDes是SERializer(串行器)/DESerializer(解串器)的简称，它是一种主流的时分多路复用、点对点的串行通信技术，即在发送端将多路低速并行信号转换成高速串行信号，经过传输媒体(光缆或铜缆)，最后在接收端将高速串行信号重新转换成低速并行信号。作为一种重要的底层技术，SerDes是相关重要高速传输技术（比如PCIe、USB、以太网等）的物理层基础，广泛应用于服务器、汽车电子、通信等领域的高速互连。

　　公司对这个技术非常重视，同时也会基于技术的延展去做一些新产品的布局，具体新产品布局的策略会结合公司的技术优势或者市场优势去逐步展开。

　　问：今年行业产能紧张情况似乎有所缓解，请问公司的产能情况如何，是否影响产品价格?

　　答：今年上半年，整个行业的产能紧张局势确实有所缓解，但一些特定领域结构性紧张的情况依然存在。

　　具体到公司，在客户需求比较旺盛的情况下，我们的产能目前还是比较紧张。虽然我们通过协调新增了一些产能，但是目前产能依然难以完全满足客户需求，因此我们还在和供应商协调更多产能。

　　产品价格方面，由于行业下游需求比较旺盛，供给依然偏紧张，因此产品价格相对稳定。

　　问：有分析认为服务器景气度有所下降，想问公司怎么看待？对公司的业绩有什么影响?

　　答：在服务器端，公司目前正受益于DDR4向DDR5升级带来的行业规模提升，同时公司新产品越来越多，很多都是属于有发展潜力的增量市场。随着未来几年DDR5渗透率的持续提升及新产品的逐步上量，公司有望超越服务器行业的平均增速。