芯原股份今日盤后發布自愿性披露公告稱，該公司今年以來訂單大增。
公告顯示，截至2025年第二季度末，芯原股份在手訂單金額為30.25億元，已連續七個季度保持高位，創該公司歷史新高。
據了解，其中在今年上半年，芯原股份新簽訂單量為16.56億元，同比提升38.33%，主要為芯片設計業務及量產業務訂單。
芯原股份今日盤后的公告進一步釋出重要消息：自今年7月1日至9月11日，短短兩個多月，該公司新簽訂單已達12.05億元，較去年第三季度全期大幅增長85.88%，新簽訂單創歷史新高。其中，AI算力相關的訂單占比約64%。
進一步來看，上述大部分新訂單為ASIC業務。以今年第二季度為例，芯原股份ASIC業務中設計收入新簽訂單超過7億元，環比增長超700%，同比增長超350%；量產業務新簽訂單近4億元。
芯原股份表示，除新簽訂單創歷史新高外，公司在手訂單持續保持高位，預計將對公司后續經營業績產生深遠的影響。
除了算力相關訂單大增的利好消息外，芯原股份今日還同步公告了，通過發行股份及支付現金收購本土RISC-V CPU IP龍頭芯來科技的預案。
芯來科技成立于2018年，是中國本土首批RISC-V CPU IP提供商之一，目前擁有員工100余人，已累計開發數十款IP產品。該公司已打造全系列RISC-V CPU IP矩陣和車規IP產品，自研了全棧SoC IP矩陣和子系統IP平臺。芯來科技在全球已授權客戶超300家，產品廣泛應用于AI、汽車電子、工業控制、5G通信、物聯網、網絡安全、存儲和MCU等多個領域。
芯原股份在預案中表示，AI ASIC和RISC-V技術有望通過此次并購形成協同發展及加速產業化。
具體來看，RISC-V憑借其模塊化指令集與可擴展性，為AI計算提供了顯著的技術優勢。本次交易將使芯原能夠在為客戶定制AI ASIC時，靈活采用通用RISC-V CPU、定制化指令擴展及微架構創新，打造更具差異化和市場競爭力的芯片解決方案。該公司還可依托RISC-V開放生態，高效利用現有技術成果，為不同AI應用場景構建更靈活的軟硬件設計平臺，將為芯原股份的AI ASIC業務帶來更高的效益與產業價值。
預案確定了此次交易發行股份初步定價、發行對象以及對標的的股份收購比例。
經交易各方友好協商，芯原股份本次發行股份及支付現金購買資產的股份發行價格為106.66元/股，不低于定價基準日前20個交易日上市公司股票交易均價的80%。發行對象為芯來科技多方股東，包括芯來共創、胡振波、芯來合創等31名交易對方，合計將收購芯來科技97.0070%股權。
截至預案簽署日，該次交易相關的審計、評估工作尚未完成，標的資產擬定交易價格尚未最終確定。
近年AI發展，尤其是AIGC模型廣泛應用，半導體產業迎來了高速增長期。研究機構IBS的數據顯示，到2030年，生成式AI將占據全球半導體市場71.7%的市場份額，受DeepSeek的影響，該比例或進一步上升到74%-76%。
AI ASIC憑借其定制化架構、高計算密度和低功耗特性，可以在特定場景中實現高性價比和低功耗，正成為市場增長的核心驅動力，這也推動了產業鏈相關企業加速研發更先進的制程工藝、先進的封裝技術、創新的芯片架構，以及定制專用的AI ASIC芯片。
今年以來，除芯原股份外，ASIC芯片設計公司或具備提供ASIC定制設計服務能力的公司，訂單普遍迎來增長。
如海外ASIC芯片龍頭博通公司，有消息稱其積壓訂單1100億美元創下紀錄，另有市場估算目前博通AI定制ASIC訂單規模已達300億–380億美元。
國內芯片公司翱捷科技預計也將在此輪需求增長中受益。翱捷科技在其今年上半年度財報中提到，從2024年下半年開始，智能穿戴/眼鏡、端側AI及RISC-V芯片等領域的需求持續上升，帶動相關ASIC定制服務的市場空間顯著擴大。
翱捷科技董事長戴保家在日前舉行的業績說明會上表示，該公司的芯片定制業務在手訂單充足，新增訂單均采用先進工藝制程。“目前各項目進展順利，預計2026年芯片定制業務的收入將有大幅提升。”
燦芯股份董事長、總經理莊志青，亦在該公司業績會上表示，目前其圍繞ASIC設計服務，形成了大規模SoC快速設計及驗證技術、大規模芯片快速物理設計技術、系統性能評估及優化技術和工程服務技術等核心技術體系，上述核心技術廣泛應用于該公司一站式芯片定制服務中。
據莊志青介紹，2025年上半年，燦芯股份芯片設計業務收入同比呈現增長趨勢，完成流片驗證的項目數量亦同比增長，相關項目后續有望轉化為量產業務收入，為包括中小企業在內的多類客戶需求提供支撐。
海光信息董事、總經理沙超群表示，GPGPU和ASIC作為AI芯片的兩種不同技術路線，在國產AI芯片化進程中都將發揮重要作用。其中，GPGPU具有通用性強、生態成熟的優勢。未來，GPGPU將繼續發揮其在通用計算方面的優勢，ASIC則更多是為特定任務而定制的，在這些特定任務上具有更高的性能和能效。在未來的國產AI芯片的發展進程中，GPGPU和ASIC可以根據不同的應用場景來發揮各自的優勢。
