景嘉微：国产GPU先行者，云边端算力双轮布局
​​核心观点
景嘉微是国内率先实现GPU大规模工程落地的企业，起家于高可靠图形显控业务，走出高性能GPU+边端AI SoC双轮路线。JM系列GPU主攻图形渲染、工业建模、国产工作站与服务器；子公司诚恒微CH37系列AI芯片面向机器人、无人机等边缘智能场景，从传统专用显控芯片，向云边端一体化国产算力底座延伸。
​​一、业务架构
​​1、图形显控（基本盘）
​​图形显控模块为传统核心业务，广泛用于机载、车载、舰载等高可靠平台，对芯片抗恶劣环境、长时间稳定运行要求极高。
自研JM5/JM7/JM9/JM11四代GPU，JM1100实现全链路自主可控，支持多类图形与计算API，适配国产操作系统，落地政务、电力、GIS地理信息、工业数字孪生、云桌面场景，可支撑CAD、BIM等专业图形软件。
​​2、边端AI芯片（新增增长主线）
​​控股子公司诚恒微CH37系列AI SoC，单芯片集成CPU/GPU/NPU/ISP，INT8峰值算力64TOPS，主打低时延多模态感知，面向人形机器人、无人机吊舱、AI边缘盒子，切入具身智能赛道。
​​3、其他配套业务
​​小型专用雷达、宽带自组网通信、计算存储模块，面向特种装备、低空经济，和GPU业务形成场景协同。
​​二、技术壁垒
​​1. GPU完整自研体系
国内最早实现GPU产业化，掌握架构设计、前端后端设计、验证、驱动、软件栈全套能力，不依赖海外GPU IP，历经多代产品迭代，拥有大量工程化经验。
2. 高可靠性芯片设计
产品长期适配高低温、强震动、电磁干扰等严苛环境，芯片与模块可靠性验证体系门槛很高。
3. 软硬件生态适配能力
和国产CPU、操作系统、整机厂商深度协同，完成图形软件、工业软件迁移适配，生态建设是长期壁垒。
4. 云边端一体化算力架构
GPU负责云端图形与通用计算，CH37负责终端感知推理，形成完整算力链路，适配无人装备、机器人等场景。
​​三、产业链位置
​​上游：EDA工具、晶圆代工、封装测试、显存。
中游：GPU与AI芯片设计、图形显控模块、计算存储整机。
下游：高可靠装备、政务信创、工业图形工作站、边缘智能设备、低空无人平台。
行业格局：国内GPU赛道多路线并行，景嘉微优势在图形渲染、高可靠场景，边端AI芯片切入机器人赛道，和云端训练大算力芯片形成差异化定位。
​​四、产业机会与现实约束
​​机会
​​1. 国产图形算力替换需求持续释放，信创场景工作站、服务器GPU具备替换空间。
2. CH37边端AI芯片适配具身智能、无人机，打开通用智能硬件增量市场。
3. 原有高可靠装备业务稳定，雷达、通信业务和算力产品场景协同。
4. JM11生态持续扩容，适配国产大模型，拓展AI加固服务器方案。
​​约束
​​1. 面向超大模型训练的高性能算力仍有差距，产品定位偏向图形、推理，不主打云端大训练。
2. 生态建设需要持续投入，工业软件适配周期漫长。
3. 先进工艺迭代受制于外部供应链，产品性能提升受制程约束。
4. 边端AI市场竞争激烈，机器人行业商业化节奏存在不确定性。
​​五、产业跟踪重点
​​重点跟踪：JM11系列GPU批量落地规模、CH37的客户定点与送样、新增工业软件适配清单、下一代GPU研发进度。
景嘉微的产业逻辑，是从高可靠图形芯片起步，逐步补齐云边端算力，打造安全可控的国产图形与边缘计算体系。