澜起科技6月6日发布投资者关系活动记录表，公司于2022年5月30日接受70家机构单位调研，机构类型为QFII、保险公司、其他、基金公司、海外机构、证券公司、阳光私募机构。
（一）2021年及2022年一季度业绩情况简介公司董事会秘书傅晓女士简要介绍了公司2021年度及2022年第一季度业绩情况。
【2021年主要经营情况总结】随着公司津逮?CPU业务取得重大突破，以及DDR5第一子代内存接口芯片及内存模组配套芯片在2021年四季度正式量产出货，公司2021年度实现营业收入25.62亿元，创公司营收历史新高,同比增长40.49%，实现归母净利润8.29亿元，同比下降24.88%。公司2021年第四季度营收9.69亿元，实现单季环比持续增长，创公司历史新高。
2021年第四季度，公司互连类芯片产品线亿元，创产品线单季度历史新高；津逮?服务器平台产品线倍。
公司坚持技术创新，高度重视研发工作。报告期内公司研发费用3.70亿元，同比增长23.33%，占营业收入的比例为14.44%。
2021年底公司研发技术人员为373人，较2020年底净增56人，占公司总人数71%，硕士及以上学历占比65%。公司研发技术团队规模进一步扩大，整体实力进一步加强。
2021年公司共获得17项授权发明专利，授权数量同比增加89%；新申请48项发明专利，申请数量同比增加37%；新获得16项集成电路布图设计，同比增加78%；新获得2项软件著作权登记。
公司及公司的产品持续受到客户及行业的肯定，当选工信部“制造业单项冠军示范企业”、“国家技术创新示范企业”，入选JEDEC董事会成员（中国入选三家企业中唯一的芯片公司），体现了公司的行业地位。
【2022年第一季度经营业绩】2022年第一季度，公司实现营收9.00亿元，同比增长201%；归母净利润3.06亿元，同比增长128%；扣非归母净利润2.31亿元，同比增长211%；经营活动产生的现金流量净额2.59亿元，同比增长101%。
2022年第一季度，公司互连类芯片产品线%；津逮?服务器平台产品线相关产品持续出货，津逮?服务器平台业务稳定发展，公司经营较为平稳。
【2021年主要产品研发进展及2022年研发工作重点】除了2021年已经实现量产的产品以及正在研发的产品之外，公司在一些新技术、新产品方面积极做好技术储备，为后续新产品的研发奠定了坚实的基础。在现有产品的研发过程中，相关的底层技术不断沉淀，并不断的反哺新产品的研发。整体来说，公司围绕自身的技术及市场能力，产品持续推陈出新，实现“储备研发-量产”的正向循环。
（1）互连类芯片产品线第一子代内存接口芯片及内存模组配套芯片实现量产，完成DDR5第二子代内存接口芯片和PCIe5.0Retimer工程样片的流片。
（3）AI芯片：完成AI芯片主要子系统的逻辑设计、系统集成和验证，推进AI及大数据软件生态的系统建设，完成典型应用场景的主要功能验证和性能评估。
（1）互连类芯片产品线第二子代内存接口芯片、PCIe5.0Retimer量产版本研发，做好量产前的质量认证等准备工作。
包括CKD芯片、MCR RCD/DB芯片、MXC芯片，目标是在2022年底之前完成上述三大新产品第一代产品工程样片流片。同时，公司新推出的《2022年限制性股票激励计划（草案）》中设定2023年考核指标为：上述三大新产品完成量产版本研发并实现出货。
（1）互连类芯片，属于“快芯片”，在底层技术方面有一定关联，澜起基于在内存接口芯片领域的技术优势和市场优势，以内存接口芯片为切入点，将产品布局逐步延展到内存模组配套芯片、PCIe和CXL相关芯片。
（2）数据处理类芯片，属于“大芯片”，包括津逮 CPU和AI芯片。公司在研发津逮?CPU过程中逐渐积累数据处理芯片领域的技术能力，有更多机会对接服务器厂商和终端用户需求，结合公司在DDR和CXL的技术储备，为AI芯片的研发奠定了基础。
总体来说，公司的产品布局以内存接口芯片为起点，在技术及市场的双重驱动下，延展到津逮?服务器平台、内存模组配套芯片、PCIe Retimer芯片、AI芯片，现在进一步拓宽到CKD、MCR RCD/DB以及CXL相关芯片等，未来会看到公司更丰富的产品布局。公司所处细分领域及在研的产品具有较高的商业门槛和技术门槛，由于公司在相关细分领域内具备一定技术优势和资源禀赋，我们有信心参与相关产品的全球竞争。公司希望通过不断丰富产品种类，拓宽未来可触及的市场规模，巩固公司的竞争优势，为长远健康稳定的发展奠定坚实的基础。
答：公司2021年第四季度，DDR5内存接口芯片及内存模组配套芯片已正式量产出货，并在2022年第一季度持续出货。关于DDR5相关产品的渗透率，分服务器端和桌面端两个维度来看：服务器端，在支持DDR5的服务器CPU上量以前，预计DDR5行业渗透是缓慢提升的过程，更大的渗透率爬坡预计在支持DDR5的服务器CPU规模上量后；PC端/笔记本电脑端，支持第一代DDR5的桌面端平台在2021年四季度已经发布，同时，根据市场主流CPU厂家的规划，今年年底前市场可能会推出支持下一代DDR5的桌面端平台，这些因素将加速桌面端从DDR4向DDR5升级。
问：DDR5内存接口芯片一共有几个子代？相比DDR4,DDR5内存接口芯片每个子代间的迭代速度在加快吗，对公司有什么影响？
答：从JEDEC已经公布的相关信息来看，DDR5内存接口芯片已经规划了三个子代，支持速率分别是4800MT/s、5600MT/s、6400MT/s，预计后续可能还会有1~2个子代。行业预期，在DDR5世代初期，内存接口芯片子代间的迭代速度有可能比DDR4世代更快。2022年5月9日，公司宣布在业界率先试产DDR5第二子代RCD芯片。预计今年除了DDR5第一子代产品逐渐上量以外，DDR5第二子代内存接口芯片还会有一定量的样品需求。
DDR5子代迭代速度的加快对于公司有正向意义：一是按照DDR4世代子代迭代的价格规律来看，新子代的产品因技术和性能升级，其起始销售价格较上一子代有所提高，能够提振产品的平均价格；二是作为细分领域领跑者，公司在行业组织JEDEC中牵头制定了DDR5第一子代和第二子代内存接口芯片的产品标准，体现了公司的行业地位，同时有助于保持公司的研发领先地位。
答：结合DDR4内存接口芯片的价格规律，某一子代产品的生命周期里，上量后销售价格逐步降低；但新子代的产品因技术和性能升级，其起始销售价格较上一子代有所提高。所以在持续迭代的情况下，产品的平均销售价格会维持稳定向上。
答：目前DDR5内存接口芯片的竞争格局和DDR4内存接口芯片类似，全球只有三家供应商可提供第一子代量产产品，分别是公司、瑞萨电子和Rambus，公司在内存接口芯片上的市场份额保持稳定。在配套芯片上，SPD和TS目前主要的两家供应商是澜起和瑞萨电子；PMIC的竞争对手更多，在初期竞争会更复杂。
答：公司2022年第一季度互连类芯片收入环比小幅下降主要因为：1、季度性波动，常规年份下，一季度相对四季度是淡季；2、特殊时期扰动，部分产品的物流效率受到了3月下旬上海及周边静态化管理影响，推迟至4月出货。经过积极协调，目前物流效率已基本恢复正常。
答：2022年第一季度互连类芯片毛利率环比小幅下降主要因为：DDR5内存模组配套芯片是公司与合作伙伴共同研发的产品，毛利率低于内存接口芯片，随着其收入占比提升，互连类芯片产品线平均毛利率有所下降。
问：公司津逮 CPU业务未来的市场空间，毛利率是否有提升空间，目前公司这块业务的直接客户和下游应用有哪些？
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。
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、DDR内存等模块组成。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。
（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。
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。