De acordo com pt.wedoany.com-A Jingjiwei (300474.SZ) anunciou em 26 de junho que pretende conceder empréstimos totais de até 900 milhões de yuans às suas subsidiárias integrais Jingmei e Jinzhiyuan, para impulsionar o projeto de pesquisa, desenvolvimento e industrialização de chips GPU de alto desempenho para uso geral. O empréstimo será liberado em parcelas conforme o andamento do projeto de captação de recursos, com prazo a partir da data efetiva do empréstimo até a conclusão do projeto. A administração pode utilizar o limite de forma rotativa, podendo também reembolsar antecipadamente ou renovar o empréstimo.
De acordo com a distribuição específica do anúncio, a subsidiária Jingmei receberá um empréstimo de até 200 milhões de yuans, integralmente destinado ao "Projeto de Pesquisa, Desenvolvimento e Industrialização de Chips GPU de Alto Desempenho para Uso Geral"; a Jinzhiyuan receberá até 700 milhões de yuans, dos quais 500 milhões serão investidos no mesmo projeto de chips GPU, e os 200 milhões restantes serão usados no "Projeto de Construção do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento de Arquitetura Avançada de GPU para Uso Geral".
Esses dois grandes projetos são os principais projetos de captação de recursos da emissão de ações A da Jingjiwei para objetos específicos em 2023. Entre eles, o "Projeto de Pesquisa, Desenvolvimento e Industrialização de Chips GPU de Alto Desempenho para Uso Geral" tem um investimento total de 3,781 bilhões de yuans, com previsão de uso de 3,029 bilhões de yuans dos recursos captados; o "Projeto de Construção do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento de Arquitetura Avançada de GPU para Uso Geral" tem um investimento total de 964 milhões de yuans, com previsão de uso de 798 milhões de yuans dos recursos captados.
O negócio principal da Jingjiwei é a pesquisa, produção e venda de produtos eletrônicos de alta confiabilidade, sendo o controle gráfico e de exibição sua área tradicional de vantagem, e a direção de chips é posicionada como foco estratégico futuro. A empresa afirmou anteriormente em uma reunião de resultados que se concentrará na pesquisa e desenvolvimento de GPUs de alto desempenho, adotará uma nova arquitetura para melhorar o desempenho de computação de uso geral, construirá um ecossistema completo de software de suporte, adaptará estruturas de inferência e treinamento mainstream, alcançará um modelo eficiente de utilização de poder computacional integrando inferência e treinamento, e consolidará a base de poder computacional nacionalizada por meio de um caminho de otimização coordenada de software e hardware.
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