行业趋势与DPU定位 - 人工智能快速发展导致传统计算架构无法满足海量数据处理需求，基于DPU高速网络的新一代计算架构成为提升效能的关键 [1] - DPU在计算架构中被比喻为神经中枢，负责数据在CPU和GPU之间高效流通，决定了系统协同工作能力 [1] - AI时代算力需求爆发式增长，推动通用计算、智能计算、高性能计算融合，网络核心需求从互联互通转向网络与计算一体化的算网融合 [2] - DPU通过卸载GPU计算负担、优化数据预处理、加速通信和存储任务，正成为大模型训练和推理的重要助力 [1] DPU技术优势与市场格局 - DPU天生具有网络基因，通过数据加速处理优化系统性能，通过全栈协议支持对CPU屏蔽网络多样性和传输不可靠性 [2] - 国际代表性DPU厂商包括AMD、NVIDIA、Intel、Marvell，这些厂商都将DPU作为重要产品线投入研发或并购 [2] - DPU在继承传统网卡功能基础上，承载AI原生和云原生衍生需求，以极高性价比和网络线速处理能力解决数据传输带宽、延迟、运维、安全等核心问题 [2] - 公司自主研发通用DPU芯片架构，创新针对AI和云原生场景的低时延、高带宽属性和灵活应用卸载能力，传输层兼容以太网可平滑切入广泛应用场景 [3] 公司产品线与技术能力 - 公司产品线覆盖四大场景：符合行业标准的高性能网卡FlexFlow 2200T、面向金融行业的超低时延网卡Swift系列、面向云原生网络的数据流卸载网卡Conflux系列、面向AI集群的后端网络网卡FlexFlow 2200R [3][4] - 产品传输数据带宽覆盖25G、40G、100G、200G，同时兼容X86平台和国产主流CPU及操作系统 [4] - 产品适用于云数据中心、智算中心、金融计算、5G边缘计算、高性能计算、高速存储等多元场景 [4] - 金融行业网卡具备亚微秒级回环时延，性能对标证券期货行业主流标杆Solarflare方案 [3] 公司竞争地位与发展前景 - 公司部分产品竞争力已可与国外产品对标，在细分场景上具备优势，但整体竞争力与国外厂商仍有差距 [4] - 从整体市场趋势看，需求侧将持续强劲，公司有望抓住机会实现跨越式发展 [4] - 公司聚焦高速网络数据处理芯片研发，旨在解决计算节点间远程资源访问本地化、硬件资源虚拟化、数据安全内联化、系统运维一体化过程中的挑战 [2]