景嘉微JM9系列GPU量产现状与AI训练适用性分析

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2026年1月26日

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景嘉微JM9系列GPU量产现状与AI训练适用性分析

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基于收集到的信息,我将为您详细分析景嘉微JM9系列GPU的量产现状及其在国产AI训练领域的适用性。

景嘉微JM9系列GPU分析报告
一、产品现状与量产进展

量产状态确认:
景嘉微JM9系列GPU已实现商业化量产[1]。截至2025年,该系列产品已在政务、电信、电力、能源、金融、轨交等多领域完成试点应用[2]。

产品线布局:

  • JM5系列
    :第一代产品,面向基础图形渲染
  • JM7系列
    :第二代产品,性能有所提升
  • JM9系列
    (2021年发布):最新商用产品,支持高性能显示和AI计算
  • JM11系列
    :已完成流片封装,预计性能对标英伟达A100级别[3]
二、核心技术规格
指标 景嘉微JM9系列 对标产品(英伟达GTX 1050 Ti)
FP32算力 1.5 TFLOPS 1.8 TFLOPS
应用定位 图形处理+部分AI计算 消费级游戏显卡
制程工艺 14-28nm 14nm
生态支持 OpenGL 4.0 CUDA/DirectX 12

技术特点:

  • 采用自主架构设计
  • 支持OpenGL 4.0图形标准
  • 可满足地理信息系统、媒体处理、CAD辅助设计、游戏、虚拟化等高性能显示需求[2]
  • 能够支持目标识别等部分人工智能领域应用[4]
三、AI训练能力评估
满足基础需求的方面:
  1. 入门级AI推理场景

    • JM9系列可满足目标识别等部分AI需求[4]
    • 适用于轻量级深度学习推理任务
    • 在云桌面、嵌入式AI等场景具有应用潜力
  2. 国产替代战略价值

    • 100%国产化设计,满足自主可控需求
    • 操作系统及软件栈与国产化生态深度融合[5]
    • 在信息安全要求较高的场景具有独特优势
与AI训练需求的差距:
能力维度 景嘉微JM9系列 AI训练基础需求
算力规模
1.5 TFLOPS(FP32) 大模型训练通常需要数百TFLOPS级别
精度支持
主要FP32 训练需要FP16/BF16/FP8等混合精度
显存容量
有限(具体数据未公开) 单卡需40-80GB HBM2e/GDDR6X
多卡协同
支持有限 训练集群需要NVLink高速互联
软件生态
主流框架适配中 依赖CUDA生态完善程度
实际应用限制:
  1. 大模型训练
    :JM9系列算力远不能满足百亿参数级以上大模型训练需求
  2. 数据中心级应用
    :与英伟达A100/H100相比存在5-10代的技术代差[5]
  3. 专业AI框架
    :PyTorch/TensorFlow优化支持程度有限[6]
四、市场定位与战略意义

主要应用领域:

  • 军工及信创市场(主要客户群体)[7]
  • 政务及国有企业国产化替代项目
  • 工业控制、嵌入式AI应用
  • 云桌面、云游戏等图形密集型场景

公司财务表现(2025年):

  • 营业收入:6.5-8.5亿元,同比增长39%-82%[8]
  • 净利润:亏损1.2-1.8亿元(主要因研发投入持续加大)
  • 研发投入占比:约27%[9]
五、竞品对比与行业地位

国产GPU竞争格局:

企业 技术路线 代表产品 应用场景
景嘉微 垂直专用GPU JM9/JM11系列 图形+AI推理
摩尔线程 全功能通用GPU MTT S80 游戏+通用计算
壁仞科技 通用GPU BR104 边缘推理/训练
寒武纪 AI专用芯片 思元系列 AI训练/推理

与英伟达的差距分析:

根据行业分析,国产GPU与国际领先水平存在以下差距[6]:

  • 架构设计
    :国内多基于AMD GCN/Vega架构改进,英伟达已迭代至Ada Lovelace架构
  • 制程工艺
    :国产主力产品采用28-14nm工艺,英伟达RTX 40系列采用4nm TSMC工艺
  • 功能支持
    :光线追踪、DLSS 3.0等前沿技术尚未突破
  • 软件生态
    :CUDA平台护城河深厚,国产厂商生态建设仍需时间
六、结论与展望

能否满足国产AI训练基础需求?

结论:JM9系列
无法满足主流AI训练需求
,但可在特定场景发挥补充作用。

具体分析:

  1. 短期内(1-2年)

    • ✅ 适用于
      边缘AI推理
      目标检测
      工业视觉检测
      等轻量级任务
    • ✅ 满足
      国产化替代
      战略需求,在信创领域具有市场空间
    • ❌ 无法胜任
      大模型训练
      数据中心级AI计算
  2. 中长期发展

    • JM11系列预计将对标英伟达A100,若成功量产将显著缩小差距
    • 国产AI芯片需在制程工艺、架构设计、软件生态三方面持续突破
  3. 投资建议

    • 景嘉微在国产GPU领域具有先发优势,但AI训练赛道竞争激烈
    • 建议关注JM11系列进展及软件生态完善程度
    • 当前阶段更适合作为
      国产替代主题投资标的
      ,而非AI训练核心受益标的

参考文献

[1] 快科技 - 国产GPU公司景嘉微去年亏了1.2-1.8亿 (https://news.mydrivers.com/1/1098/1098669.htm)

[2] 小牛行研 - 景嘉微GPU芯片系列 (https://www.hangyan.co/charts/3389840134160516711)

[3] 东方财富网 - 英伟达A100与景嘉微芯片对标分析 (https://caifuhao.eastmoney.com/news/20250203003925072374610)

[4] 今日头条 - 景嘉微的显卡产品有哪些 (https://www.toutiao.com/zixun/7502324377120376868/)

[5] 东方财富网 - 景嘉微AI服务器与英伟达H20对比 (https://caifuhao.eastmoney.com/news/20250419042322818524220)

[6] 今日头条 - 国产显卡与英伟达技术差距分析 (https://www.toutiao.com/w/1824770039609354/)

[7] 今日头条 - 英伟达为何有底气,我们有替代品吗 (https://www.toutiao.com/article/7489744049230856739/)

[8] 新浪财经 - 景嘉微2025年营收预告 (https://finance.sina.com.cn/tech/roll/2026-01-16/doc-inhhpfkr5405908.shtml)

[9] 腾讯网 - 景嘉微与靖安科技战略合作 (https://new.qq.com/rain/a/20260113A06BLT00)

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