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瑞芯微(603893):AI普惠化加速,AIoT芯片平台增势强劲

中航证券   2025-01-30发布
领先的AIoTSoC芯片平台,"雁形方阵"提供多样化解决方案

  瑞芯微是国内人工智能物联网AIoTSoC芯片的领先者,深耕大规模集

  成电路设计二十余年,在处理器和数模混合芯片设计、多媒体处理、影像

  算法、系统软件开发上具有丰富的经验和技术储备。公司致力于打造芯片

  的"雁形方阵",以"头雁"带动"两翼"向前发展。在"头雁"旗舰芯

  片上,继续研发更先进的SoC,向更高算力、更高制程演进;在"左翼"

  通用算力平台和"右翼"AIoT算力平台上,形成了丰富的产品线,涵盖

  机器视觉、汽车电子、工业及机器人、教育等多个领域。

   DeepSeeK树立AI性价比标杆,端侧AI空间广阔

  公司的人工智能应用处理器芯片包含RK3588系列、RK3576系列、

  RK3568系列、RK3562系列、RV1109/RV1126系列、RV1106/RV1103

  系列等,内置不同性能层次的CPU、GPU内核。公司拥有阿里、比亚迪、

  百度、科沃斯、联想、OPPO、SONY、腾讯、网易、小米等国内外知名

  客户,当前已有多个领域的客户基于瑞芯微主控芯片研发在端侧支持AI

  大模型的新硬件,例如教育平板、AI玩具、桌面机器人、算力终端、会

  议主机等产品。

  2025年1月20日,幻方发布国产模型DeepSeek-R1,在仅有极少标注

  数据的情况下,极大提升了模型推理能力。通过DeepSeek-R1的输出,

  蒸馏出32B和70B参数级别的模型在多项能力上对标OpenAIo1-mini

  的效果。此外,DeepSeek-R1的服务定价为每百万tokens输入1元/输

  出16元,较ol-mini的价格(输入11元/输出88元)大幅降低。

  DeepSeek的成本效益立刻获得了微软的重视。1月30日,微软宣布已

  将R1模型加入到AzureAIFoundry中,企业可利用这些模型来设计

  和管理人工智能项目。

   在端侧,微软宣布蒸馏过的DeepSeek-R1模型

  (1.5B.7B、14B版本)将陆续登陆Copilot和PC,首先是高通骁龙X

  芯片,随后是英特尔酷睿Ultra200V等平台。我们认为,DeepSeek-R1

  说明了端侧AI的部署可变得更具普惠性,这将加速万物智能时代到来。

  端侧AI越来越普惠的趋势下,瑞芯微将获得更加广阔的发展空间。公司

  能够提供从0.2TOPs到6TOPs的不同算力水平的AIoT芯片,其中

  RK3588、RK3576带有6TOPsNPU处理单元,能够支持端侧主流的

  0.5B~3B参数级别的模型部署,可通过大语言模型实现翻译、总结、问

  答等功能,并可实现多模态搜索、识别。公司后续还会推出更高性能的旗

  舰芯片,预计于2025年问世的RK3688将会集成算力高达16TOPS的

  NPU内核,同时还将支持128-bitLPDDR4/4x/5,UFS4.0。

   AIoT算力平台快速增长,业绩创历史新高

  2024年,全球电子市场需求复苏,AI技术快速发展、应用场景不断拓展,

  带动公司长期深耕的AIoT各行业全面增长。公司依托AIoT芯片"雁形

  方阵"布局优势,在旗舰芯片RK3588带领下,以多层次、满足不同需求

  的产品组合拳,促进AIoT多产品线的占有率持续提升。据公司业绩预

  告,2024年预计实现营业收入约31~31.5亿元,创历史新高;实现净利

  润约5.5~6.3亿元,同比增长约307.75%~367.06%。

   业绩预测

  随着AI技术快速发展、应用场景不断拓展,将带动公司长期深耕的AIoT

  各领域全面增长。假设公司AIoT算力平台持续获得市场认可,高算力旗

  舰芯片研发顺利,在AIoT多产品线的占有率提升,智能应用处理器获得

  较高的收入增速。数模混合芯片通常与智能应用处理器灵活搭配使用,为

  客户提供完整解决方案,因此假设其收入跟随智能应用处理芯片成长。

   投资建议

  2025年,公司将继续发挥长期积累的AIoT核心技术、产品和场景优势,

  重点发展汽车电子系列产品,工业应用、机器视觉、机器人等AIoT多产

  品线。看好公司在端侧AI多线布局带来的成长空间,以及新--代旗舰芯

  片的产品竞争力。预计20242026年分别实现归母净利润5.61亿元、

  8.26亿元、10.86亿元。当前股价对应PE分别为122.73、83.46、63.47

  倍。考虑到公司所在行业带来的估值和业绩弹性,给予公司"买入"评级。

   风险提示

  硬件端的AI渗透速度不及预期;市场对AI产品的需求不及预期;新品

  研发能力不及预期;新市场拓展速度不及预期;行业竞争加剧的风险。

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