刚刚!百度官宣:昆仑芯赴港IPO

半导体产业纵横 2026-01-02 11:07
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1月2日,百度发布公告称,1月1日,昆仑芯已透过其联席保荐人以保密形式向香港联交所提交上市申请表格(A1表格),以申请批准昆仑芯股份于香港联交所主板上市及买卖。

目前的方案为建议分拆将通过昆仑芯股份的全球发售进行,包括:(i)昆仑芯股份于香港进行公开发售,以供香港公众人士认购;及(ii)向机构及专业投资者配售昆仑芯股份。于本公告日期,昆仑芯为本公司之非全资附属公司。建议分拆完成后,预计昆仑芯仍将为本公司之附属公司。

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昆仑芯科技前身为百度智能芯片及架构部,于2021年4月完成独立融资,首轮估值约130亿元。截至2025年7月,昆仑芯经历了D轮融资,投资方包括上河动量资本、山证投资、国新基金下属的高层次人才基金、中移和创等。

从股权结构来看,百度为昆仑芯控股股东,持股比例为59.45%。北京昆仑传奇科技合伙企业(有限合伙)与天津九章昆仑企业管理合伙企业(有限合伙)分别持股约4.61%和3.57%。

11月举行的百度世界大会上,新一代昆仑芯M100和M300发布。其中,昆仑芯M100 针对大规模推理场景优化设计,将于2026年上市;昆仑芯M300面向超大规模的多模态模型的训练和推理任务,预计2027年上市。

同步发布的天池256超节点与天池512超节点将于明年正式上市,单个天池512超节点就能完成万亿参数模型训练。未来五年昆仑芯都将按年推出新产品,百度智能云还将陆续推出相应的千卡、4000卡超节点。

目前,昆仑芯已累计完成数万卡部署。百度在今年已经点亮了昆仑芯三万卡集群,可同时支撑多个千亿参数大模型训练。未来,百度智能云将把昆仑芯单一集群的规模从三万卡进一步扩展至百万卡级别。

摩根大通预测其2026年收入有望达到83亿元,较2025年预期营收暴涨6倍。

当前,AI芯片企业正掀起一波上市潮。

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2026 年 1 月 1 日,上海燧原科技股份有限公司(简称“燧原科技”)已顺利完成首次公开发行股票(IPO)辅导工作。

2024年8月,燧原科技聘任中金公司为其辅导机构,首次提交辅导备案。2025年11月1日,证监会官网显示,辅导券商变更为中信证券。对于该次调整,燧原科技回应称:“主要基于资本市场环境变化及公司战略发展需要,公司将持续推进科创板上市进程”。

国产GPU四小龙之一燧原科技成立于2018年3月,注册地位于上海浦东。公司专注人工智能领域云端算力产品,为通用人工智能提供AI加速卡、系统集群和软硬件解决方案,产品可广泛应用于泛互联网、智算中心、智慧城市,智慧金融、科学计算、自动驾驶等多个行业和场景。

燧原科技注册资本为3.87亿元,法定代表人为张亚林。其中,ZHAO LIDONG(赵立东)、张亚林直接持有并通过上海燧原汇智信息科技咨询合伙企业(有限合伙)、上海燧原崇英信息科技咨询合伙企业(有限合伙)合计控制公司28.14%的表决权,且二人签署了一致行动协议,为公司共同实际控制人。公司无控股股东。

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2026 年 1 月 1 日,瀚博半导体(上海)股份有限公司完成IPO 辅导工作,辅导机构为中信证券股份有限公司。

资料显示,瀚博半导体于2018年12月成立于上海,是一家国产高端GPU芯片提供商,为智能核心算力和图形渲染提供全栈式芯片解决方案。目前,瀚博半导体拥有自主研发的核心IP以及两代GPU芯片,提供适用于通用计算和图形渲染的GPU产品。

研发团队方面,瀚博半导体官网显示,该公司研发团队超500人,研发人员占比80%以上,硕士及以上学历超70%,核心成员多来自AMD、英伟达和英特尔等知名公司,平均从业超18年。

其中,瀚博半导体创始人兼CEO钱军本科毕业于上海交大,硕士毕业于美国爱荷华大学计算机工程专业,拥有近30年高端芯片设计经验,曾带领AMD团队设计量产了业界第一颗7nmGPU;创始人兼CTO张磊拥有25年以上高端芯片设计经验,曾担任AMD院士,全面负责AMD的AI加速领域和视频领域的芯片设计研发。

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《2025 AI PC 产业研究报告》重磅发布

为帮助PC领域硬件层、软件层、模型层及终端层各类玩家更清晰地了解AI PC行业的发展现状及未来发展趋势,半导体产业纵横重磅发布《2025 AI PC产业研究报告》。报告主要围绕AI PC行业宏观环境、AI PC产业链、AI PC最终用户调研分析、AI PC产品评测以及AI PC未来发展趋势进行分析。AI PC最终用户调研覆盖了北京、上海及深圳等中国一线城市,共收集终端用户及门店销售人员有效样本数量千余份。调研内容涵盖用户基本信息、AI PC认知度、产品功能偏好及行业未来发展趋势判断等多个方面。AI PC产品评测针对联想ThinkPad X9 14Intel)以及联想小新Pro16c AKP10(AMD)两大设备进行AI PC评测分析,评测维度包括同模型不同量化大小对比、同模型不同参数规模模型对比、同机器不同推理设备对比。

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