fr.wedoany.com Rapport : Jingjiwei (300474.SZ) a annoncé le 26 juin qu'il prévoit d'accorder à ses filiales à 100 % Jingmei et Jinzhiyuan un prêt total ne dépassant pas 900 millions de yuans, destiné à financer le développement et l'industrialisation des puces GPU hautes performances à usage général. Ce prêt sera décaissé par tranches en fonction de l'avancement des projets d'investissement, pour une durée allant de la date effective du prêt jusqu'à l'achèvement du projet. La direction peut utiliser le montant de manière renouvelable, et peut également rembourser par anticipation ou renouveler le prêt.
Selon la répartition spécifique de l'annonce, la filiale Jingmei recevra un prêt ne dépassant pas 200 millions de yuans, entièrement destiné au « Projet de développement et d'industrialisation des puces GPU hautes performances à usage général » ; Jinzhiyuan recevra jusqu'à 700 millions de yuans, dont 500 millions investis dans le même projet de puces GPU, et les 200 millions restants pour le « Projet de construction du centre de R&D sur l'architecture avancée des GPU à usage général ».
Ces deux grands projets sont les principaux projets d'investissement de l'émission d'actions A de Jingjiwei en 2023 auprès d'investisseurs spécifiques. Parmi eux, l'investissement total du « Projet de développement et d'industrialisation des puces GPU hautes performances à usage général » s'élève à 3,781 milliards de yuans, avec un montant prévu de fonds levés de 3,029 milliards de yuans ; l'investissement total du « Projet de construction du centre de R&D sur l'architecture avancée des GPU à usage général » est de 964 millions de yuans, avec un montant prévu de fonds levés de 798 millions de yuans.
L'activité principale de Jingjiwei est la recherche, le développement, la production et la vente de produits électroniques à haute fiabilité. Le contrôle graphique et d'affichage est son domaine de prédilection traditionnel, et la direction des puces est positionnée comme une priorité stratégique future. La société a précédemment indiqué lors d'une conférence sur les résultats qu'elle se concentrerait sur le développement de GPU hautes performances, adopterait une nouvelle architecture pour améliorer les performances de calcul à usage général, et construirait un écosystème logiciel complet et adapté, compatible avec les cadres d'inférence et d'apprentissage grand public, réalisant ainsi un mode d'utilisation efficace de la puissance de calcul intégrant inférence et apprentissage, et renforçant la base de puissance de calcul nationalisée grâce à une optimisation conjointe du matériel et du logiciel.
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