de.wedoany.com-Bericht: Jingjiwei (300474.SZ) gab am 26. Juni bekannt, dass das Unternehmen seinen hundertprozentigen Tochtergesellschaften Jingmei und Jinzhiyuan einen Gesamtkredit von bis zu 900 Millionen Yuan gewähren will, um die Entwicklung und Industrialisierung von Hochleistungs-Allzweck-GPU-Chips voranzutreiben. Der Kredit wird je nach Fortschritt der Investitionsprojekte in Tranchen ausgezahlt. Die Laufzeit beginnt mit dem tatsächlichen Auszahlungsdatum und endet mit dem Abschluss der Projekte. Das Management kann den Betrag rollierend nutzen sowie vorzeitig zurückzahlen oder verlängern.
Laut der konkreten Aufteilung in der Ankündigung erhält die Tochtergesellschaft Jingmei einen Kredit von bis zu 200 Millionen Yuan, der vollständig für das „Projekt zur Entwicklung und Industrialisierung von Hochleistungs-Allzweck-GPU-Chips" verwendet wird. Jinzhiyuan erhält bis zu 700 Millionen Yuan, wovon 500 Millionen Yuan in dasselbe GPU-Chip-Projekt fließen und die restlichen 200 Millionen Yuan für das „Projekt zum Aufbau eines Forschungs- und Entwicklungszentrums für fortschrittliche GPU-Architekturen" vorgesehen sind.
Diese beiden Großprojekte sind die Kerninvestitionsprojekte der im Jahr 2023 durchgeführten gezielten A-Aktien-Emission von Jingjiwei. Das „Projekt zur Entwicklung und Industrialisierung von Hochleistungs-Allzweck-GPU-Chips" hat ein Gesamtinvestitionsvolumen von 3,781 Milliarden Yuan, wovon 3,029 Milliarden Yuan aus den Emissionseinnahmen stammen sollen. Das „Projekt zum Aufbau eines Forschungs- und Entwicklungszentrums für fortschrittliche GPU-Architekturen" hat ein Gesamtinvestitionsvolumen von 964 Millionen Yuan, wovon 798 Millionen Yuan aus den Emissionseinnahmen stammen sollen.
Das Hauptgeschäft von Jingjiwei umfasst die Entwicklung, Produktion und den Vertrieb hochzuverlässiger elektronischer Produkte. Die Grafik- und Anzeigesteuerung ist ihr traditioneller Stärkebereich, während die Chip-Richtung als zukünftiger strategischer Schwerpunkt positioniert ist. Das Unternehmen erklärte zuvor auf einer Ergebnispräsentation, dass es sich auf die Entwicklung leistungsstarker GPUs konzentrieren, eine neue Architektur zur Verbesserung der universellen Rechenleistung einführen, ein umfassendes und kompatibles Software-Stack-Ökosystem aufbauen, Inferenz- und gängige Trainings-Frameworks unterstützen, einen effizienten Modus zur Nutzung von Rechenleistung für Training und Inferenz realisieren und durch die Optimierung von Hardware und Software die Grundlage für die heimische Rechenleistung stärken werde.
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