2025年7月7日晚间，景嘉微发布了一份调研纪要，释放出极为明确的战略信号：高性能GPU与边端侧AI SoC将成为公司接下来的两大主攻方向。与此同时，景嘉微正通过投资布局，将芯片技术深度嵌入国防、低空经济等垂直场景，力求在具身智能、边缘计算等通用市场中稳固自身地位——核心目标就是打通“芯片-场景-生态”的正向闭环。

先来看现有产品矩阵。景嘉微当前的芯片主力分为两大板块：图形处理芯片（GPU）与边端侧AI SoC芯片。GPU方面，从JM5400、JM7系列、JM9系列一路演进到JM11系列，全系列均兼容Windows、Linux及国产主流操作系统，可部署于服务器、图形工作站、台式机、笔记本等多种设备。落地场景也已广泛铺开——涉及政务、电信、电力、能源、金融、轨交等多个关键行业，全面覆盖。

关于正在研发的高性能通用GPU芯片（型号2），公司高管透露了一条极具差异化的思路：两款产品采用不同的技术路线，核心是将配套的软件栈做扎实，使推理框架与主流训练能够共享同一硬件平台，实现推训一体的高效算力利用。这一方案一旦落地，将对大规模计算应用的商业化进程产生实质性推动。

谈及推理与训练的区别，有一个容易被忽视的关键点：二者的核心差异不仅在于算力需求，更体现在软件生态与部署节奏上。训练属于“重载”场景——高精度、高带宽、强互联，依赖密集浮点计算与大规模分布式通信；推理则遵循另一套逻辑——低延迟、高吞吐、极致能效，普遍采用低精度量化、结构化稀疏等轻量化优化手段。如果软件栈适配不到位，所谓的推训一体很容易沦为两头妥协的参数折中，根本无法释放出真正的效率优势。

再看边端侧。景嘉微控股子公司自主研发的CH37系列AI SoC芯片，采用高集成度单芯片方案，将CPU、GPU、NPU、GPGPU、ISP等高端处理单元全部集成于一颗芯片之上。64TOPS@INT8峰值算力、低功耗、灵活计算精度、高实时性与低延迟——这几项指标精准契合端侧AI应用的核心需求。机器人、AI盒子、智能终端、智能识别、无人机吊舱等当下最热的边缘场景，几乎全部覆盖。

关于CH37的进展，公司高管给出了积极信号：目前已与多家机器人整机厂商、算法公司、解决方案服务商进入深度洽谈阶段，围绕芯片适配、联合研发、场景落地、产业化合作等多个方向进行需求对接。当前客户导入工作稳步推进，配套的SDK软件也已同步完成开发与发布。

除了内生研发，景嘉微在外部投资上也有所布局——正式涉足商业航天领域。对于业务协同逻辑，公司高管解释得十分清晰：基于自身在GPU与AI SoC芯片领域的技术积累，结合投资标的在卫星平台及整星研发制造方面的优势，双方以平等互利、优势互补为原则，推动产品深度融合，共同服务商业航天与国防安全等国家重点领域。当然，目前尚未形成订单，相关进展存在一定不确定性，但这一条线的战略意图已经十分明确。