《科创板日报》12月16日讯 今日科创板晚报主要内容包括：海优新材拟投建高分子特种胶膜生产项目 并设立全资子公司；德科立董事拟减持不超过10万股公司股份；中科曙光单机柜级640卡超节点 scaleX640可以通过双scaleX640超节点组成千卡级计算单元；海光信息的海光DCU对标国际主流GPGPU 算子覆盖度超99%。 【热点聚焦】 简讯： 券商研究员："涉及相关高科技公司税收认定"的信息只是认定趋严 而非一刀切 今日午后，恒生科技指数跌幅突然加大，香港恒生指数跌幅扩大至2%。恒生科技指数一度跌超2.5%。 阿里巴巴、腾讯控股、京东、美团跌幅都有所加大，相对应的认购证更是全线暴跌。午间，券商研究员 之间流传着一则"涉及相关高科技公司税收认定"的信息，引发了市场的波动。虽然这则传闻尚未获得官 方背书，但市场已经开始对其进行定价。不过，市场对此类事件的定价往往是一次性的，而相应因子也 存在变数。若事情出现反转，必然会引发大反攻。有券商研究员表示，只是认定趋严，而非一刀切。 小鹏获L3级自动驾驶道路测试牌照 小鹏汽车已在广州市获得L3级自动驾驶道路测试牌照，并启动常态化的L3道路测试。该牌照主要用于 在广州市智能 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 据腾讯科技报道，昆仑芯即将完成股改，加速推进冲刺上市的步伐。 昆仑芯是百度旗下的自研芯片项目，成立时间可追溯至2011年。2021年，昆仑芯开始独立融资， 由百度芯片首席架构师欧阳剑出任昆仑芯公司的CEO。天眼查显示，截至目前，昆仑芯完成了6笔 融资，最新一起是今年7月的融资。百度为昆仑芯的控股股东。 此外，百度还将在2026年上半年上市"天池256超节点"。这台超节点最高支持256张卡互联，相比 今年4月基于P800芯片推出的超节点，"天池256超节点"卡间互联总带宽提升4倍，性能提高50%以 上，主流大模型推理任务单卡tokens吞吐提升3.5倍。 紧接着在2026年下半年，百度预计推出"天池512超节点"。该超节点最高支持512张卡互联，相较 于"天池256超节点"， "天池512超节点"的卡间互联总带宽进一步提升1倍，单个天池512超节点即 可完成万亿参数模型训练。 沈抖介绍，"天池256超节点"和"天池512超节点"两款超节点均基于P800芯片。 沈抖表示，超节点方案非常考验AI芯片研发厂商在芯片、内存、通讯、供电、冷却等一系列能力 上的积累。 据沈抖透露， ...

英伟达芯片独领风騒之际，国产芯片正急起直追，百度旗下自研逾十年的昆仑芯，正拟分拆上市 ▶ 百度承认正考虑分拆昆仑芯上市 ▶ 市场估计昆仑芯今年收入将达50亿元 Image Key takeaways: 曾经是互联网三巨头的 百度 （9888.HK, BIDU.US），今天盈利不但远远落后于 腾讯 （0700.HK）及 阿里 （9988.HK, BABA.US）， 更先后被 小米 （1810.HK）、 美团 （3690.HK, MPNGY.US ）及 京东 (9618.HK, JD.US)等后起科技企业赶过，昔日的BAT似乎已成历 史。 百度创始人李彦宏看在眼里，自然满不是味儿，近年锐意重振声威，大力打造人工智能，重注研发无人驾驶，仍未能带动股价表现， 相反近日一则消息，却令百度再次受到投资人的关注。 《路透》报道，百度将分拆旗下的昆仑芯上市，新闻一出，当天百度股价急升近6%。百度则发公告表示："正就昆仑芯拟议分拆及上 市进行评估，但公司并不保证拟议分拆及上市将会进行。" 在百度的技术投入及全力研发下，昆仑芯发展迅猛，今年5月IDC发布的《2024年中国大陆数据中心AI加速卡市场排名》中，昆仑芯以 接近7万张G ...

接近承销团人士透露，昆仑芯今年年初曾就科创板上市与多家券商接触，但在综合考量估值环境和融资渠道后，最终选择"弃A转港"，主要看好港股在估值 窗口、国际配售及机构投资者覆盖方面的优势。相关人士表示，港股平台有利于昆仑芯吸引更多境内外长期资本参与。 （文/罗叶馨梅）12月5日，市场消息称，百度旗下人工智能芯片公司昆仑芯已启动赴港上市筹备，计划最早于2026年一季度向香港联交所递交A1表格，目标 在2027年初完成挂牌。受相关传闻提振，百度港股股价当日午后明显走强，盘中一度上涨近8%，收盘报121.6港元，市值约3344亿港元，成交额创近三个月 新高。 今年7月，昆仑芯完成新一轮融资，投后估值约210亿元人民币。目前百度仍持有昆仑芯约59.45%的股权，中国移动旗下基金等国有资本作为新股东入局， 外部股东合计持股比例首次突破四成。业内认为，若此次赴港上市顺利推进，将为昆仑芯未来研发投入和规模化扩张提供更充裕的资本支撑，但具体上市进 度和最终估值仍取决于资本市场环境及监管审批情况。 据媒体援引内部数据报道，昆仑芯2024年实现营收约20亿元，净亏损2亿元，业绩规模已超过此前申报上市的燧原科技、壁仞科技、沐曦集成电路， ...

Core Viewpoint - Baidu's AI chip subsidiary Kunlun Core is accelerating its preparations for an IPO in Hong Kong, with plans to submit its application by Q1 2026 and complete the IPO by early 2027, following a recent valuation of approximately 21 billion RMB (about 2.97 billion USD) [1][4] Group 1: Company Developments - Kunlun Core has initiated its IPO preparations, aiming for a listing on the Hong Kong Stock Exchange by early 2027, with a recent funding round valuing the company at around 210 billion RMB [1][4] - The company has shifted from being an internal department of Baidu to an independent entity, focusing on reducing reliance on its parent company and expanding its customer base [5] - In the past two years, Kunlun Core has increased its external sales efforts, targeting clients beyond internet companies, including state-owned enterprises and local government data center projects [5] Group 2: Financial Performance - Kunlun Core is currently in a phase of "investing for scale," with projected revenues of approximately 2 billion RMB and a net loss of around 200 million RMB for 2024 [5] - The company anticipates that over half of its revenue will come from external clients by 2025, with expectations to exceed 3.5 billion RMB in revenue this year and achieve breakeven [5] Group 3: Market Trends and Opportunities - The enthusiasm in the capital market for AI chips is increasing, as evidenced by the recent IPO of domestic GPU company Moore Threads, which saw its stock price surge significantly on its debut [4] - The demand for high-performance chips in China is rapidly growing, providing a favorable growth window for companies like Kunlun Core [6] Group 4: Product Development - Kunlun Core is expanding its product lineup, having recently launched two new AI chips: M100, focused on inference scenarios, and M300, designed for both training and inference tasks, with launches planned for early 2026 and 2027 respectively [6] - The company aims to capture a share of the high-value AI training computing market, indicating its ambition beyond just edge inference [6]