课程一:AI芯片技术前沿与未来展望
(东南大学首席教授)
AI芯片是算力的物理承载。东南大学首席教授从芯片架构演进(GPU、ASIC、存算一体)讲到先进封装与散热等工程瓶颈,描绘了未来三年AI芯片的技术路线图。公司在智慧园区、工业互联网等场景中部署的AI应用,其性能上限直接取决于底层芯片选型与异构计算调度能力。未来将更紧密跟踪国产AI芯片生态,优化算法与硬件的协同效率。
课程二:光通信产业政策解读与发展动态
(中国信通院标准所)
光通信是算力网络的“血管”。中国信通院标准所专家系统解读了国家光通信产业政策、标准体系及400G/800G光模块的商用进展。在数据中心互联、边缘计算节点组网等业务中,光通信技术的演进将直接影响解决方案的带宽、时延与可靠性。公司将持续关注相关标准动态,确保技术路线与国家产业导向同频。
课程三:AI算力全球产业链格局与发展趋势分析(华泰证券)
华泰证券分析师从全球视角,拆解了AI算力产业链的上中下游——从芯片设计、制造、封测,到服务器、交换机,再到数据中心运营与行业应用。重点分析了地缘政治对供应链的影响及国内替代趋势。这一课程提供了宏观战略参考:在智能算力需求爆发的窗口期,公司应卡位高价值应用层,同时与国产算力基础设施厂商建立深度合作,规避供应链风险。
课程四:科创板最新政策及AI算力企业上市审核关注要点
(上交所市场发展部)
这是许多成长型科技企业最关注的内容。上交所老师详细解读了科创板最新政策动态,特别是针对AI算力企业在技术先进性、科创属性、收入确认、研发投入资本化等方面的审核要点。
课程五:AI算力企业科创债融资实务
(上交所债券业务中心)
除股权融资外,科创债是支持硬科技企业的重要工具。上交所债券业务中心专家介绍了科创债的发行条件、审核流程、增信措施及典型案例。对于已具备稳定现金流或优质项目储备的科技企业,科创债可提供低成本、中长期资金,用于算力基础设施建设或研发投入。公司将把这一工具纳入未来多元化融资方案中加以评估。
课程六:AI算力行业并购重组全流程实操与案例解析
(国泰海通证券)
并购重组是产业整合与快速获取核心技术的重要手段。国泰海通投行专家通过真实案例,详细讲解了标的筛选、尽职调查、估值模型、交易结构设计、审批流程及投后整合等全流程要点。