GPU企业：景嘉微（Jingjia Micro）
长沙景嘉微电子股份有限公司（Jingjia Micro） 是中国较早进入自主GPU研发和产业化的半导体企业之一，也是中国GPU产业中一条非常有特色的技术路线。
与摩尔线程、沐曦、壁仞、天数智芯这些近几年伴随AI算力市场迅速成长起来的GPU企业相比，景嘉微进入GPU领域的时间要早得多。
公司成立于：
2006年。
其GPU发展路线最初重点解决：
高可靠图形显示和嵌入式GPU。
随后逐渐进入：
桌面GPU
高性能图形渲染
云桌面
GPU虚拟化
通用计算
以及：
人工智能计算。
截至2026年，景嘉微已经形成：
JM5系列
JM7系列
JM9系列
以及：
JM11系列
四代自主GPU产品体系，并正在研发下一代高性能通用GPU。公司官方表示，其GPU应用已经从图形渲染逐步扩展到计算领域。
因此，更准确地理解景嘉微，应该把它看成：
从高可靠图形GPU出发，正在向通用GPU和AI计算平台转型的国产GPU企业。
一、景嘉微基本情况
景嘉微全称：
长沙景嘉微电子股份有限公司。
公司成立于：
2006年。
总部位于：
湖南长沙。
2016年3月，公司在深圳证券交易所创业板上市。
股票简称：
景嘉微
股票代码：
300474。
公司现任董事长兼总裁为：
曾万辉。
景嘉微目前可以提供：
图形显控模块
计算与存储设备
无线通信系统
小型化雷达
以及其他高可靠电子产品。
所以严格来说：
景嘉微并不是一家业务完全单一的GPU公司。
但是GPU和图形显控长期是公司最核心的技术基础之一。
二、景嘉微为什么在中国GPU产业中很特殊？
景嘉微最大的特点之一是：
进入GPU产业非常早。
今天很多中国GPU创业企业成立于：
2019年以后。
而景嘉微在2006年就已经成立。
公司官方网站的发展历程显示：
2010年，自研GPU项目获得国家“核高基”专项支持；
2014年，JM5400研制成功；
2018年，第二代GPU JM7200研制成功；
2021年，JM9系列研制成功；
2024年，JM11系列完成流片。
所以景嘉微的GPU路线已经经历了：
十几年连续迭代。
三、景嘉微最初并不是为游戏显卡而生
这一点非常重要。
很多人听到：
首先想到：
NVIDIA GeForce
AMD Radeon
PC Gaming。
但是景嘉微最初面对的市场完全不同。
公司早期重点解决的是：
高可靠图形显示。
例如在：
航空
航天
航海
车载
工业控制
以及其他高可靠环境中，
设备同样需要：
地图
仪表
图形界面
实时数据
以及复杂图形显示。
这些设备首先要求的是：
稳定
可靠
长期运行
以及自主可控。
因此，景嘉微最初建立的是：
高可靠GPU和图形显控体系。
四、这与NVIDIA的早期路线很不一样
NVIDIA最初主要从：
PC 3D Graphics
和：
游戏显卡
发展起来。
景嘉微则主要从：
专业图形显控
发展。
因此，如果直接拿景嘉微第一代GPU与同时代GeForce进行游戏性能比较，其实并没有太大意义。
两家公司早期要解决的：
根本不是同一个市场问题。
但是随着GPU越来越成为：
通用并行计算平台，
景嘉微现在的技术边界也正在不断扩大。
五、JM5400：景嘉微第一代代表GPU
2014年，景嘉微成功研制：
JM5400。
JM5400属于：
嵌入式GPU。
主要满足高可靠嵌入式计算机系统中的：
图形生成
以及：
显示需求。
JM5400的意义并不在于它今天还有多高性能。
更加重要的是：
它证明景嘉微真正建立了：
这成为后续JM7、JM9和JM11不断迭代的技术起点。
六、JM7系列：开始进入桌面GPU
2018年，景嘉微第二代：
JM7系列
GPU研制成功。
与第一代相比：
JM7的产品定位已经从单纯嵌入式扩大到：
通用桌面 + 嵌入式GPU。
它既可以用于高端嵌入式设备，也可以进入国产桌面计算机系统。
这一步非常重要。
因为桌面GPU面对的软件复杂程度，比传统嵌入式图形系统高得多。
需要考虑：
图形API
桌面应用
驱动程序
显示器
以及各种软件兼容问题。
七、JM7意味着景嘉微开始建立通用计算机生态
嵌入式GPU通常面对：
相对固定的硬件环境。
桌面GPU则完全不同。
它需要与：
Operating System
Firmware
Application
Display
以及各种整机
共同工作。
所以景嘉微从JM7开始，逐渐与：
国产CPU厂商
国产操作系统
国产软件
国产整机厂商
开展大量兼容适配。
公司表示，到2020年，JM72系列已经完成与国产CPU、操作系统、软件及整机平台的适配，并进入规模化应用。
八、第三代GPU：JM9系列
2021年，景嘉微第三代：
JM9系列
GPU研制成功。
JM9进一步强化：
桌面图形
高性能渲染
通用计算
以及专业应用。
根据公司2025年年报，JM9系列目前已经进入：
批量交付使用阶段。
JM9系列主要服务：
桌面计算
图形工作站
工业制图
高性能显示
以及相关专业图形领域。
九、JH920是第三代GPU的重要代表产品
2021年12月，景嘉微正式发布：
JH920。
公司当时将JH920定义为：
第三代具有完全自主知识产权的高性能图形处理器。
JH920主要应用于：
中高端图形显示
通用计算
嵌入式系统
PC
服务器
以及：
图形工作站。
十、JH920已经开始具备现代GPU的基本特征
JH920支持：
OpenGL 4.0
Vulkan 1.1
以及：
OpenCL 3.0。
同时支持多路显示、4K视频输入输出以及视频编解码。
景嘉微还表示，JH920全面支持国产CPU、国产操作系统和国产固件。
OpenCL支持尤其值得关注。
因为它意味着GPU不仅可以负责：
Graphics。
还可以执行：
General-Purpose Computing。
也就是：
GPGPU。
十一、这就是景嘉微从Graphics走向Compute的开始
GPU最初最大的价值是：
画图。
但是现代GPU真正巨大的产业价值来自：
Parallel Compute。
JH920开始明显强化：
OpenCL
通用计算
信号处理
以及各种专业计算应用。
所以景嘉微的技术路线开始从：
Display GPU
逐渐转向：
Graphics + Compute GPU。
这也是今天公司继续投资高性能通用GPU的重要基础。
十二、第四代GPU：JM11系列
景嘉微目前非常重要的一代产品是：
JM11系列。
JM11系列于：
2024年完成流片
并在2025年进入产品推广和小批量交付阶段。
与早期JM系列相比：
JM11的应用方向明显进一步扩大。
它不再只面向传统桌面和专业图形。
还直接进入：
云桌面
云游戏
云渲染
以及：
云计算。
十三、JM1100：第四代自主GPU代表产品
目前景嘉微重点推广的产品是：
JM1100。
公司在2025年举行了多场JM1100生态合作推介活动。
景嘉微将JM1100称为：
第四代具有自主知识产权的高性能图形处理GPU。
从GPU技术路线来看：
JM1100比前三代更加接近：
现代通用图形GPU。
十四、JM1100支持更加完整的现代图形API
官方公布的JM1100支持：
OpenGL 4.6
OpenGL ES 3.2
WebGL 2.0
Vulkan 1.3
DirectX 11
以及：
OpenCL 3.0。
这一点非常重要。
GPU要进入真正的通用PC和图形工作站市场，
硬件性能只是一部分。
另外一个核心问题是：
Graphics API Compatibility。
十五、为什么DirectX和Vulkan非常重要？
今天的大量：
Windows软件
CAD
三维应用
数字孪生
地图
工业软件
以及游戏
都建立在：
DirectX
或者：
Vulkan
等图形API之上。
如果GPU没有成熟的API支持：
软件就无法直接运行。
因此，JM1100扩大：
DirectX
OpenGL
Vulkan
兼容范围，
其真正意义在于：
软件生态边界开始扩大。
十六、JM1100支持GPU虚拟化
JM1100另外一个重要功能是：
GPU Virtualization。
包括：
直通虚拟化
以及：
分片虚拟化。
这使一颗GPU可以被多个：
Virtual Machine
或者多个远程用户
共享。
这对于：
云桌面
云工作站
企业数据中心
以及：
云渲染
非常重要。
十七、一台服务器可以支持32路云桌面
景嘉微2025年年报披露：
单台国产服务器搭载JM11系列GPU后，可以稳定支持：
32路云桌面并发运行。
公司还已经将相关方案应用到电力调度系统，并实现：
32路vGPU虚拟化3D图形加速显示。
这实际上体现了景嘉微GPU战略的一个重要变化：
过去GPU主要放在：
终端电脑。
现在GPU开始进入：
服务器。
十八、云桌面为什么需要GPU？
传统云桌面可能主要处理：
Office
浏览器
普通2D界面。
CPU就可以承担很多工作。
但是如果用户需要：
CAD
GIS
三维地图
视频
工业设计
数字孪生
那么CPU效率会很低。
更加合理的方式就是：
服务器安装GPU。
多个用户通过：
vGPU
共享GPU算力。
所以：
Cloud GPU
已经成为现代GPU产业非常重要的一块市场。
十九、JM11面向的不只是云桌面
景嘉微披露，JM11系列可以用于：
地理信息系统
CAD辅助设计
BIM
3D地理信息渲染
工业数字孪生
多媒体处理
图形工作站
服务器
台式机
以及：
笔记本电脑。
这说明景嘉微正在从过去相对集中的专业市场进一步进入：
通用商业GPU市场。
二十、景嘉微和摩尔线程最大的区别
两家公司都属于中国自主GPU企业。
但是起点完全不同。
景嘉微：
从高可靠图形显控GPU起步。
逐渐扩展到：
桌面
云渲染
通用计算
AI。
摩尔线程：
从成立之初就强调：
全功能GPU。
直接同时布局：
PC游戏
图形
科学计算
视频
以及数据中心。
因此：
摩尔线程路线更像：
现代完整独立GPU公司。
而景嘉微最大的特色是：
拥有非常长的高可靠GPU工程应用历史。
二十一、景嘉微与沐曦有什么区别？
沐曦目前重点更加明确：
它的主要竞争场景是：
大模型训练
AI推理
科学计算
以及大型GPU服务器。
景嘉微目前仍然保持非常强的：
Graphics属性。
特别是：
图形显示
专业渲染
云桌面
工业图形
高可靠应用。
所以简单来说：
景嘉微目前更偏Graphics GPU。
而：
沐曦更偏Compute GPU。
不过两者未来的市场会越来越重合。
二十二、景嘉微与壁仞有什么区别？
壁仞从一开始就瞄准：
BR100直接采用Chiplet，并重点发展：
大模型
高速GPU互连
超节点
以及AI基础设施。
景嘉微则从：
嵌入式和图形显示
逐代向上发展。
因此：
壁仞首先解决的是：
极高并行计算。
景嘉微首先解决的是：
高可靠图形。
这正是两家公司路线最大的区别。
二十三、景嘉微与天数智芯有什么区别？
天数智芯主要集中于：
AI训练
AI推理
GPGPU
以及：
边缘AI。
天垓系列从一开始就是：
数据中心计算GPU。
景嘉微JM系列则拥有更加明显的：
图形渲染血统。
因此在国产GPU目录中，可以把两家公司分别标记成：
景嘉微——Graphics GPU / General GPU
这样分类更加清楚。
二十四、景嘉微下一步也要做高性能通用GPU
这是目前观察景嘉微最重要的一点。
根据公司2025年年报：
景嘉微正在推进两个：
目前分别以：
型号1
和：
型号2
公开披露。
两款产品截至2025年底均处于：
研发阶段。
二十五、型号1重点强化图形渲染
型号1采用：
新一代GPU架构。
公司的目标是大幅提升：
图形渲染
以及：
通用计算性能。
目标市场包括：
图形工作站
云渲染工作站
数字孪生
工业软件
医疗影像
以及：
影视编辑。
从产品方向判断：
型号1更像是：
下一代高性能Graphics GPU。
二十六、型号2更加值得AI市场关注
型号2的方向则明显不同。
景嘉微表示：
型号2将重点提升：
计算应用领域GPU性能。
同时开发：
配套软件栈
推理框架适配
主流训练支持
以及：
训推一体。
这意味着景嘉微下一代GPU已经明显开始向：
深入。
如果这条路线能够真正量产：
景嘉微与沐曦、壁仞、天数智芯之间的竞争关系会进一步加强。
二十七、景嘉微甚至在建设“GPU先进架构研发中心”
公司目前还在建设：
通用GPU先进架构研发中心。
根据2025年年报：
该项目重点研究：
GPU指令集架构
高性能计算核心架构
通用计算库
存储架构
以及：
高性能GPU编译器。
这一点非常值得注意。
因为它说明景嘉微已经意识到：
真正的高性能GPU竞争不能只靠：
Hardware。
还必须包括：
Compiler + Software Stack。
二十八、编译器为什么是GPU的核心技术？
GPU里面可能拥有几千个计算单元。
但是程序如何：
拆分
调度
并行
使用寄存器
访问显存
以及利用执行单元，
很大程度依赖：
Compiler。
所以两个硬件算力完全相同的GPU：
编译器水平不同，
实际性能可能差别很大。
这也是NVIDIA CUDA体系如此难以复制的重要原因之一。
因此景嘉微投资：
GPU Compiler
实际上非常关键。
二十九、景宏系列：景嘉微已经进入智算
除了JM系列之外：
景嘉微还推出：
景宏系列。
这一系列主要面向：
智能计算。
公司披露其目标应用包括：
AI训练
AI推理
科学计算
以及：
信号处理。
截至2025年底：
景宏系列处于：
推广应用阶段。
这表明景嘉微已经开始从传统：
Graphics
进入：
AI Compute。
三十、景嘉微正在形成“图形 + 计算”双路线
过去景嘉微最强的是：
Graphics。
现在公司希望形成：
Graphics + Compute。
也就是：
图形GPU继续负责：
显示
桌面
云渲染
专业图形。
同时计算产品进入：
科学计算
高性能计算。
这实际上与GPU产业整体发展方向高度一致。
NVIDIA过去几十年也是从：
Graphics
逐渐进入：
Compute
最终进入：
AI。
三十一、景嘉微又开始进入Edge AI SoC
除了GPU之外：
景嘉微2025年又进入了一个新领域：
边端侧AI SoC。
公司控股子公司诚恒微开发：
CH37系列。
CH37把：
NPU
GPGPU
ISP
DSP
VPU
等多个计算单元集成在一颗SoC中。
而是一颗：
AI SoC。
三十二、CH37拥有64 TOPS AI算力
公司2025年年报披露：
CH37系列拥有：
64 TOPS @ INT8
峰值AI算力。
目前已经进入：
小批量量产阶段。
应用方向包括：
机器人
AI Box
智能终端
智能识别
以及各种边缘AI设备。
这说明景嘉微正在进一步形成：
Cloud + Edge
计算布局。
三十三、为什么景嘉微也开始做AI SoC？
因为未来AI并不只存在于：
数据中心。
机器人
摄像头
工业设备
汽车
无人系统
以及智能终端
都会需要：
本地AI。
这些设备不适合放一张：
大型服务器GPU。
更加合理的办法是：
集成在一颗：
SoC。
所以：
成为景嘉微现在明确提出的“双轮驱动”战略。
三十四、景嘉微仍然是一家Fabless芯片公司
和大多数现代GPU企业一样：
景嘉微采用：
Fabless模式。
也就是说：
景嘉微负责：
GPU架构设计
逻辑设计
物理设计
芯片验证
驱动
以及软件。
但是：
晶圆制造
封装
晶圆测试
主要委托外部企业完成。
这与：
沐曦
壁仞
的基本商业模式类似。
三十五、景嘉微真正的核心技术是什么？
景嘉微官方网站列出的GPU核心能力包括：
芯片底层逻辑设计
芯片物理设计
超大规模集成验证
GPU体系结构
图形绘制算法
高速浮点计算
高速存储接口
低功耗设计
以及：
GPU Driver。
所以真正评价景嘉微：
不能只看：
某一代芯片跑分。
更加重要的是：
它是否已经掌握连续设计GPU所需要的完整技术链。
三十六、景嘉微最大的优势之一：工程化历史长
很多新GPU企业首先要解决：
“芯片能不能稳定工作？”
景嘉微已经拥有多代：
GPU工程化
量产
整机
以及实际部署
经验。
从：
JM5400
到：
JM7
JM9
JM11，
其GPU已经连续发展四代。
多代迭代本身就是非常重要的技术资产。
三十七、第二个优势：高可靠应用经验
景嘉微长期服务：
高可靠计算设备。
因此公司拥有大量：
高可靠
嵌入式
恶劣环境
长期运行
以及系统级集成
经验。
这类经验与消费显卡市场不同。
但是对于：
工业
航空航天
交通
能源
以及关键基础设施，
具有很高价值。
三十八、第三个优势：Graphics能力非常明确
很多国产“GPU”企业实际上更加偏向：
AI Accelerator。
它们可能没有完整：
3D Graphics
能力。
景嘉微则长期真正做：
Graphics GPU。
包括：
OpenGL
Vulkan
DirectX
以及：
OpenCL。
因此景嘉微属于中国为数不多真正拥有：
图形GPU长期研发历史
的企业之一。
三十九、第四个优势：国产计算生态适配时间长
景嘉微已经长期适配：
国产CPU
国产OS
国产Firmware
国产整机
以及各种行业软件。
到了JM11：
又进一步支持：
Windows
以及国产主流操作系统。
这种生态工作很琐碎。
但是GPU真正进入市场以后：
生态往往比芯片参数更加重要。
四十、景嘉微最大的挑战之一：性能追赶
景嘉微面对的第一个长期问题仍然是：
Performance。
全球GPU龙头包括：
这些企业每隔一两年就会推出新的GPU架构。
在：
Shader
Ray Tracing
Chiplet
HBM
以及：
先进封装
方面持续快速升级。
所以景嘉微必须做到：
连续迭代。
而不能只是某一代GPU成功。
四十一、第二个挑战：驱动和软件生态
这可能比硬件还难。
一颗GPU要进入通用市场：
必须支持：
Windows
DirectX
Vulkan
OpenGL
OpenCL
CAD
GIS
浏览器
工业软件
以及各种应用。
软件越多：
兼容问题越多。
所以JM1100进入通用市场以后：
Driver质量
将变得越来越重要。
四十二、如果进入AI市场，问题会更加复杂
Compiler
Runtime
Math Library
Communication Library
PyTorch
Inference Framework
以及：
Large Model Optimization。
这就是为什么景嘉微下一代型号2已经明确提出：
建立配套软件栈
并支持：
推理 + 主流训练。
因为如果没有软件：
再高的理论AI算力也很难产生商业价值。
四十三、第三个挑战：从专业市场走向通用市场
景嘉微过去长期在：
专用市场
拥有明显优势。
但是普通商业GPU市场完全不同。
通用市场更加看重：
价格
性能
软件
兼容性
供货
驱动更新
开发者支持
以及售后。
公司2025年年报也明确提出：
正在推动从：
“专用”
向：
“专用 + 通用”
转型。
这将是公司未来几年最重要的一次商业模式变化。
四十四、第四个挑战：AI GPU竞争者越来越多
中国高性能GPU市场目前已经出现：
沐曦
壁仞
景嘉微
以及其他企业。
此外还有：
海光DCU
各种NPU
AI ASIC
以及云厂商自研芯片。
因此：
景嘉微进入AI计算市场时，
面对的已经不是一个空白市场。
而是：
竞争越来越激烈的市场。
四十五、第五个挑战：先进制造和显存
现代GPU越来越依赖：
先进制程
GDDR
HBM
先进封装
高速SerDes
以及：
高速互连。
GPU设计只是整个产业链中的：
一个环节。
所以景嘉微未来高性能GPU最终能达到什么水平：
不仅取决于：
GPU架构。
还取决于：
整个半导体供应链。
四十六、景嘉微目前研发投入非常高
2025年：
景嘉微研发投入约：
4.28亿元人民币。
同比增长超过：
52%。
研发投入占营业收入比例达到：
59.39%。
截至2025年底，公司拥有：
1,060名研发人员
研发人员占员工总数约：
67.86%。
这非常能说明GPU产业的特点：
研发强度极高。
四十七、2025年经营规模
2025年景嘉微实现营业收入约：
7.20亿元人民币
同比增长：
54.41%。
但归属于上市公司股东的净利润仍亏损约：
1.65亿元人民币。
因此，景嘉微目前仍处于：
传统业务恢复 + 新一代GPU高投入
并行发展的阶段。
对于GPU企业而言：
下一代芯片的研发投入往往会明显影响短期利润。
四十八、2026年一季度仍处于高投入期
2026年第一季度：
公司实现营业收入约：
0.84亿元人民币
归属于上市公司股东的净利润约：
-0.56亿元人民币。
所以截至2026年上半年之前公开的最新定期财务数据来看：
景嘉微仍然处在明显的：
研发投入阶段。
未来真正需要观察的是：
JM11商业化和下一代GPU能否逐渐转化为：
规模收入。
四十九、JM11商业化非常关键
JM11已经进入：
小批量交付阶段。
如果它能够进一步进入：
云桌面
GIS
CAD
BIM
电力
金融
教育
医疗
工业设计
以及各种国产PC平台，
景嘉微就有机会真正扩大：
通用GPU收入。
这一步可能比发布一颗新GPU更加重要。
因为GPU产业最终看的是：
Volume。
五十、下一代GPU将决定景嘉微能走多远
现在景嘉微真正值得观察的：
已经不是JM5400。
也不是JM7200。
甚至不只是JM1100。
更加重要的是：
型号1
以及：
型号2。
因为它们代表：
景嘉微是否能够从：
传统图形GPU
真正进入：
高性能通用GPU。
特别是型号2：
如果能够形成成熟的推训一体软件平台，
公司就可能进一步进入：
五十一、景嘉微在中国GPU产业中的位置
如果把目前主要中国GPU企业放在一起，可以这样理解：
壁仞——高性能GPGPU + Chiplet + AI基础设施
天数智芯——通用GPU + AI训练 + 推理 + Edge AI
而：
景嘉微——自主图形GPU + 高可靠应用 + 桌面/云渲染 + 向通用计算和AI扩展
这样定位最准确。
五十二、景嘉微并不是“NVIDIA中国版”
把所有国产GPU公司都称作：
“中国NVIDIA”
实际上没有太大意义。
NVIDIA已经发展成：
CUDA
Networking
AI Server
Supercomputer
完整平台。
而景嘉微有自己的历史和市场路线。
它最有价值的地方是：
长期坚持真正的自主图形GPU研发。
这与很多只从AI加速器切入的企业不同。
五十三、景嘉微最值得关注的第一个方向：JM1100
未来首先要观察：
JM1100商业化。
尤其是：
云桌面
云工作站
GIS
CAD
工业设计
数字孪生
以及国产PC。
如果JM1100能够在这些领域持续规模出货：
景嘉微就可能真正建立：
通用Graphics GPU市场。
五十四、第二个方向：下一代高性能GPU
其次就是：
型号1和型号2。
型号1重点升级：
Graphics + General Compute。
型号2则明显加入：
这两款产品将决定景嘉微下一阶段能否：
从专业GPU公司
进一步升级成为：
高性能通用GPU公司。
五十五、第三个方向：GPU软件栈
长期来看：
这可能比芯片本身更重要。
JM11会升级。
JM12或者未来其他架构也会出现。
但是：
Driver
Compiler
API
Libraries
Application Compatibility
可以一直积累。
如果越来越多软件可以直接运行在景嘉微GPU上：
产品生态就会形成：
正循环。
五十六、第四个方向：Edge AI
CH37说明景嘉微已经不准备只做：
大型GPU。
公司正在同时进入：
边缘AI。
机器人、工业终端和智能设备需要的是：
高度集成。
所以：
可能成为景嘉微未来非常重要的双产品路线。
五十七、第五个方向：能不能真正进入公开商业市场
这是最难的一步。
在专业和行业市场取得成功，
并不自动意味着可以进入：
普通PC
工作站
数据中心
以及开放商业市场。
开放市场最终只看：
性能
价格
驱动
兼容
稳定
功耗
软件
以及：
服务。
这可能才是景嘉微未来真正需要面对的：
市场考试。
五十八、如何看待景嘉微？
如果只把景嘉微理解成：
“一家国产军用GPU公司”
已经明显不完整。
它今天正在建立的是：
自主GPU架构
JM系列GPU
桌面图形
云渲染
GPU虚拟化
OpenCL通用计算
景宏智算
下一代高性能GPU
边缘AI SoC
最终形成：
Graphics + Compute + AI
三条计算能力。
结论
景嘉微的发展路线与很多中国GPU创业公司非常不同。
它从：
2006年
就已经开始长期积累。
其发展路线可以简单概括为：
2006——公司成立
↓
2010——自主GPU项目获得“核高基”专项支持
↓
2014——JM5400
↓
2018——JM7 / JM7200
↓
2021——JM9系列、JH920
↓
2024——JM11系列流片
↓
2025——JM1100进入生态推广和小批量应用
↓
2026——继续研发新一代高性能通用GPU。
因此，今天评价景嘉微已经不能只问：
“它能不能做国产显示GPU？”
这个阶段实际上已经走过。
更加值得关注的问题是：
JM1100能不能真正进入大规模通用商业市场？
下一代GPU的Graphics性能能提升到什么水平？
能不能建立成熟的GPU Compiler和软件栈？
能不能从OpenCL进一步走向真正的大规模AI训练和推理？
Edge AI SoC能不能形成新的市场？
以及最重要的：
如果这些问题逐渐得到解决，
景嘉微的产业定位就可能从：
国产高可靠图形GPU企业
进一步转变成：
这也正是景嘉微未来几年最值得关注的地方。