NeuPro-Nano NPU
NeuPro-Nano面向超低功耗 AIoT、可穿戴、耳机、传感器和 MCU 的嵌入式神经网络处理器
量产/授权
C Ceva 是面向 Smart Edge 的低功耗无线连接、AI DSP 与 NeuPro NPU 半导体 IP 供应商,核心驱动来自端侧 AI、Bluetooth/Wi-Fi/UWB 升级和 SoC 自研扩散,关键约束是 Arm/Cadence/Synopsys 等 IP 巨头、客户自研和授权转量产版税的时间差。
159 家 13F 申报机构披露持有它,占全市场约 1.8%;本季 +11 家加注。
口径=全市场 13F 季度申报聚合(8,741 家申报机构为分母)· 仅呈现机构持仓事实与季度变化,非买卖建议、不构成目标价 · 完整持有人名单 · 逐家调仓 diff · 资金视角 →
面向超低功耗 AIoT、可穿戴、耳机、传感器和 MCU 的嵌入式神经网络处理器
量产/授权面向更高性能边缘推理、汽车、PC 周边和工业视觉的可扩展 NPU 架构
路线披露/授权模型导入、量化、编译、仿真和部署工具,用于把神经网络映射到 NeuPro NPU
量产/持续迭代低功耗蓝牙控制器/PHY/协议栈,支持高精度测距、音频、可穿戴和智能家居场景
量产/认证升级面向 IoT、消费电子和工业设备的低功耗 Wi-Fi MAC/PHY IP
量产/授权用于精确定位、数字钥匙、资产追踪和空间感知的超宽带 IP
量产/授权面向音频、视觉、雷达、传感融合和轻量 AI 的可编程 DSP 架构
量产/授权| 口径 | FY2018Q2 | FY2018Q3 | FY2025Q1 | FY2026Q1 |
|---|---|---|---|---|
| 收入 | 17.494 | 21.413 | 24.245 | 27.024 |
| 毛利 | 15.506 | 19.407 | 20.758 | 23.295 |
| 营业利润 | -2.661 | 2.152 | -4.382 | -5.085 |
| 净利润 | -2.09 | 2.543 | -3.327 | -4.459 |
| FCF | — | — | -7.715 | -7.2 |
缺失期项以 — 表示,未用估算填充。
依赖依赖 Bluetooth 6.0 Channel Sounding、Wi-Fi 6/7、UWB 精定位和 Matter/IoT 标准的认证节奏
依赖依赖 INT8/INT4/混合精度推理、SRAM 带宽、低功耗调度和工具链把模型映射到嵌入式 SoC
依赖依赖编译器、模型库、量化、算子覆盖和 TensorFlow Lite/ONNX 等框架导入体验
依赖依赖 Synopsys/Cadence/Siemens 工具下的 RTL 交付、验证 IP、DFT、低功耗约束和车规安全文档
依赖依赖授权客户的芯片量产、终端出货和版税报告,Ceva 从 design-win 到版税通常存在明显滞后
依赖依赖语音唤醒、视觉检测、传感模型和嵌入式软件伙伴把可运行应用放到 Ceva NPU/DSP 上
| 持有主体 | 披露市值 | 权重 | 来源 · as_of |
|---|---|---|---|
S Senvest Management, LLC | US$44.1M | 100.000% | SEC 13F(滞后披露约45天·不代表当前持仓/背书) · 2026-03-31 |
B BlackRock, Inc. | US$41.2M | 100.000% | SEC 13F(滞后披露约45天·不代表当前持仓/背书) · 2026-03-31 |
M MORGAN STANLEY | US$34.4M | 100.000% | SEC 13F(滞后披露约45天·不代表当前持仓/背书) · 2026-03-31 |
S STATE STREET CORP | US$23.2M | 100.000% | SEC 13F(滞后披露约45天·不代表当前持仓/背书) · 2026-03-31 |
P Point72 Asset Management, L.P. | US$22.7M | 100.000% | SEC 13F(滞后披露约45天·不代表当前持仓/背书) · 2026-03-31 |
V VANGUARD PORTFOLIO MANAGEMENT LLC | US$21.2M | 100.000% | SEC 13F(滞后披露约45天·不代表当前持仓/背书) · 2026-03-31 |
| 公司 | 定位 | 关键差异 |
|---|---|---|
| 低功耗无线连接、AI DSP、NeuPro NPU 和传感融合 IP 供应商 | 更聚焦 Smart Edge 的连接+感知+AI 打包,适合电池设备和嵌入式 SoC;相对巨头规模小但产品组合更垂直 | |
| CPU、系统 IP、GPU/NPU 和软件生态平台 | 生态控制力和软件兼容性最强;相对 Ceva 更通用,连接 IP 和特定传感 DSP 不是核心差异点 | |
| EDA + Tensilica DSP/Vision/AI IP 平台 | 把 EDA 流程与 DSP IP 捆绑,验证和工具链入口强;相对 Ceva 更平台化,也更容易进入复杂 SoC 项目 | |
| EDA、验证、接口 IP 和 ARC/AI 处理 IP | 客户签核流程和接口 IP 粘性强;相对 Ceva 更依赖 EDA/IP 一体销售,而非单点低功耗无线连接优势 | |
| GPU、神经网络加速和图形/视觉 IP | 图形和视觉 AI 处理更强;相对 Ceva 在 Bluetooth/Wi-Fi/UWB 和蜂窝 IoT 连接 IP 上覆盖较弱 | |
| 处理器/多媒体/AI IP 与芯片设计服务 | 可提供 IP + ASIC 服务一体化,适合客户外包芯片开发;相对 Ceva,标准无线连接和音频 AI IP 品牌认知不同 |
Ceva 的 AI 相关性应定义为:端侧 AI、无线连接和 DSP/NPU IP 供应商,卡在 SoC 设计前段,把算法、IP 核和软件工具授权给芯片客户。这个定义比“公司属于 AI 产业链”更窄,也更可验证。它要求我们找到下游 AI 需求和公司收入之间的传导链条:
AI 模型训练/推理/自动化需求
-> 数据中心、能源、电网、半导体、空间基础设施、软件工作流或先进制造需求
-> Ceva 的产品导入、合同、订单、项目、使用量或出货
-> 收入确认
-> 产品 mix、良率、交付、融资和成本结构决定利润
-> CFO / FCF 验证增长质量
单平台价值量:单设计价值量是「授权费 + 出货量 × 单颗版税 + 软件/工具附加费」,AI NPU 的价值取决于端侧模型负载能否进入量产 SoC。 这个公式刻意不用未披露的客户名和份额。因为 company-rich 没有给出可审计的 AI 收入分部或单客户收入占比时,任何精确 AI 收入数都只是外部估算。更稳妥的做法是跟踪公司披露的产品、项目、客户方向、季度桥和同业信号。
天花板:天花板由端侧 AI SoC 数量、无线连接协议升级和客户自研/Arm 生态竞争决定。 这意味着 Ceva 的上限不是一句“AI capex 高增长”可以概括的。对能源/电力公司,上限受并网、监管和融资约束;对软件公司,上限受续约、平台化和竞争约束;对半导体/硬件公司,上限受客户认证、产能、技术代际和良率约束;对工程/基础设施公司,上限受区域开工、项目执行和人力设备约束。
替代风险:替代风险来自 Arm、Synopsys、Cadence、RISC-V/开源 IP、客户自研 NPU 和云端推理迁移。 替代并不一定立即表现为收入下滑,常见顺序是新订单增速放缓、价格或毛利率承压、客户要求二供、项目推迟、库存增加,最后才反映到收入。若只看收入,往往会晚一个或数个季度。
AI 业务的“真实卡位”还要看公司是否处于客户决策链的关键位置。若产品进入客户 BOM、工程规范、监管批准、长期 PPA、平台软件或高合规流程,替换成本就更高;若只是项目制外包、普通硬件、一次性交付或可替代服务,AI 需求再强也未必带来持久利润。Ceva 当前最需要验证的,就是从产品可见度走向利润可见度。
本文的 AI proxy 不是会计项目,而是跟踪框架:
| proxy 变量 | 正向含义 | 反向含义 |
|---|---|---|
| 订单/合同/backlog/使用量 | 客户预算进入公司管道 | 收入靠存量或低质量项目支撑 |
| 毛利率/营业利润率 | 高价值产品或规模效率释放 | 价格、成本、交付或 mix 抵消需求 |
| FCF/CFO | 增长可转化为现金 | capex、库存、应收或亏损吞噬增长 |
| 同业订单和客户动向 | 行业需求共振 | 公司份额或竞争力落后 |
| 技术代际/认证 | 平台切换带来价值量提升 | 客户转向替代路线或二供 |
company-rich 对 Ceva 的产业链问题定义为:「Ceva 在AI产业链依赖谁、被谁依赖、和谁竞争?」。本文严格沿用该链条,不额外编造客户或供应商。
| 环节 | 公司/对象 | company-rich 角色描述 | 研究含义 |
|---|---|---|---|
| 上游 | TSMC | 客户 SoC 的主流晶圆代工平台,Ceva IP 需要适配先进/成熟节点 PPA、存储器宏和低功耗工艺约束 | 成本、交期、资格认证或可用性 |
| 上游 | Synopsys | 提供 EDA、IP 集成、验证和接口 IP,客户把 Ceva DSP/NPU/无线 IP 落地到 SoC 时依赖其设计流程 | 成本、交期、资格认证或可用性 |
| 上游 | Cadence | 提供数字实现、验证、仿真和 Tensilica DSP 生态,是 Ceva 客户设计流程和竞争环境的上游平台 | 成本、交期、资格认证或可用性 |
| 上游 | Siemens EDA | 提供 Questa、Calibre 等验证/签核工具,影响 Ceva IP 在车规、工业和复杂 SoC 中的验证闭环 | 成本、交期、资格认证或可用性 |
| 上游 | Arm | 提供 CPU、互连、安全和 Ethos NPU 生态,Ceva IP 常与 Arm 子系统集成,也与 Arm AI IP 竞争 | 成本、交期、资格认证或可用性 |
| 上游 | Bluetooth SIG | 定义 Bluetooth 5.x/6.0、Channel Sounding 等标准,决定 Ceva 蓝牙 IP 认证节奏和客户升级窗口 | 成本、交期、资格认证或可用性 |
| 下游 | Microchip Technology | 公开采用 Ceva NeuPro NPU/Studio 的半导体客户,把边缘 AI 加速能力嵌入 MCU/FPGA/数据中心基础设施相关产品 | 订单、价格、续约和项目节奏 |
| 下游 | Texas Instruments | Ceva 合作伙伴生态入口,面向工业、汽车和 IoT SoC 的无线连接、AI DSP 和低功耗边缘智能需求 | 订单、价格、续约和项目节奏 |
| 下游 | Samsung Electronics | 移动、可穿戴和消费 SoC 生态代表,端侧语音、影像、连接和传感融合需要低功耗 IP | 订单、价格、续约和项目节奏 |
| 下游 | Sony Semiconductor Solutions | 图像传感器和边缘视觉芯片生态代表,对视觉 AI DSP/NPU、传感器融合和低功耗推理 IP 有需求 | 订单、价格、续约和项目节奏 |
| 下游 | NXP Semiconductors | 汽车、工业和 IoT SoC 供应商,端侧 AI、UWB/Bluetooth/Wi-Fi 和车规感知处理是 Ceva IP 可服务场景 | 订单、价格、续约和项目节奏 |
| 下游 | Qualcomm | 移动和边缘 AI SoC 生态代表,既可能内部自研也构成端侧 AI/连接 IP 的需求和竞争参照 | 订单、价格、续约和项目节奏 |
| 竞品 | Arm | Ethos NPU、Mali GPU、Cortex-M/A 和系统 IP 直接竞争端侧 AI 加速与 SoC 子系统控制点 | 份额、价格和客户替换风险 |
| 竞品 | Cadence | Tensilica DSP、Vision DSP 和 AI IP 与 Ceva DSP/NPU 在音频、视觉、雷达和嵌入式 AI 上竞争 | 份额、价格和客户替换风险 |
| 竞品 | Synopsys | ARC 处理器、EV/Vision IP、接口 IP 和 EDA 打包能力,争夺 SoC IP 预算和验证入口 | 份额、价格和客户替换风险 |
| 竞品 | Imagination Technologies | GPU/NNA 神经网络加速 IP,竞争边缘视觉、座舱、消费电子和低功耗推理设计位点 | 份额、价格和客户替换风险 |
| 竞品 | VeriSilicon | 芯原 GPU/NPU/DSP/VPU IP 和芯片设计服务,在中国及全球 IoT/AI SoC 项目中竞争 | 份额、价格和客户替换风险 |
上游决定成本和交付。对 Ceva 来说,上游的关键不是名单本身,而是它们如何影响项目毛利、产品可用性、认证周期和现金转换。若上游设备、材料、云资源、油服、施工、半导体器件或电网设备紧缺,公司可能有订单却无法按期交付;若上游降价或供应改善,公司才可能把收入增长转化为更高毛利。
下游决定需求和议价。Microchip Technology、Texas Instruments、Samsung Electronics、Sony Semiconductor Solutions、NXP Semiconductors、Qualcomm 代表公司面向的终端需求方向。AI 数据中心、政府任务、先进制造、半导体扩产、企业软件自动化或电力负荷增长,都会先通过下游预算和项目计划体现。关键问题是:这些客户是否把 Ceva 的产品视作关键系统的一部分,还是视作可替代采购项。
竞品决定估值边界。Arm、Cadence、Synopsys、Imagination Technologies、VeriSilicon 等对手不只争夺订单,也决定客户的二供策略、价格谈判和技术路线。若行业供给紧张且客户认证周期长,Ceva 的议价权更强;若竞品快速追上,或客户把规格标准化,利润率会先于收入受到压力。
产业链位置可以概括为:
上游资源/设备/材料/云/工程能力
-> Ceva:上层
-> 下游客户/项目/平台/数据中心/政府或企业工作流
-> 终端 AI 训练、推理、自动化、供电、制造或感知需求
这条链条中最容易被误读的是“相关性”和“变现”的差别。相关性表示公司处在 AI 需求附近;变现要求公司获得订单、保住价格、完成交付,并把利润转成现金。本文后续竞争格局、护城河和证伪都围绕这个差别展开。
Ceva 的竞争格局必须分层看,不能把不同层级的公司混在一个“AI 受益股”篮子里比较。company-rich 给出的同行包括:Ceva、Arm、Cadence、Synopsys、Imagination Technologies、VeriSilicon。这些公司有的在同一产品层竞争,有的在客户预算层竞争,有的只是替代技术路线。研究时应分别判断产品替代、客户替代和资本开支替代。
| 公司 | 定位 | 相对优势/差异 | 对 Ceva 的含义 |
|---|---|---|---|
| Ceva | 低功耗无线连接、AI DSP、NeuPro NPU 和传感融合 IP 供应商 | 更聚焦 Smart Edge 的连接+感知+AI 打包,适合电池设备和嵌入式 SoC;相对巨头规模小但产品组合更垂直 | 本公司基准 |
| Arm | CPU、系统 IP、GPU/NPU 和软件生态平台 | 生态控制力和软件兼容性最强;相对 Ceva 更通用,连接 IP 和特定传感 DSP 不是核心差异点 | 比较对象 |
| Cadence | EDA + Tensilica DSP/Vision/AI IP 平台 | 把 EDA 流程与 DSP IP 捆绑,验证和工具链入口强;相对 Ceva 更平台化,也更容易进入复杂 SoC 项目 | 比较对象 |
| Synopsys | EDA、验证、接口 IP 和 ARC/AI 处理 IP | 客户签核流程和接口 IP 粘性强;相对 Ceva 更依赖 EDA/IP 一体销售,而非单点低功耗无线连接优势 | 比较对象 |
| Imagination Technologies | GPU、神经网络加速和图形/视觉 IP | 图形和视觉 AI 处理更强;相对 Ceva 在 Bluetooth/Wi-Fi/UWB 和蜂窝 IoT 连接 IP 上覆盖较弱 | 比较对象 |
| VeriSilicon | 处理器/多媒体/AI IP 与芯片设计服务 | 可提供 IP + ASIC 服务一体化,适合客户外包芯片开发;相对 Ceva,标准无线连接和音频 AI IP 品牌认知不同 | 比较对象 |
市场份额口径应谨慎。若公司没有披露 AI 收入、细分产品份额或客户收入占比,本文不写“占全球 X%”之类伪精确数字。可以做的是分层判断:第一,公司是否在客户规格中进入合格供应商;第二,是否能在下一代平台延续导入;第三,收入增长是否高于行业基准;第四,利润率是否显示出产品 mix 或规模优势。
竞争态势的第一层是产品性能。低功耗 DSP/NPU 架构、协议认证、长期客户关系、软件工具链和已量产版税池。 如果这些能力真实存在,客户替换会慢、认证周期会长、价格也更稳。若产品性能和可靠性只是营销语言,竞品会通过降价、快速交付或更完整方案切走订单。
第二层是交付和资本。AI 产业链的共同特征是客户希望速度快、容量大、可靠性高,但供应链往往受制于设备、材料、人力、监管、并网、认证或云资源。能否在高需求期按期交付,是竞争力的一部分。许多公司不是输在没有需求,而是输在 backlog 转收入慢、项目执行亏损或现金流承压。
第三层是客户预算归因。AI 客户预算可能投向算力芯片、网络、机柜、电力、冷却、软件、安全、数据、空间基础设施或自动化。Ceva 只拿其中一段价值量。若客户预算转向其他环节,或集成商把价值上收,公司收入弹性会弱于行业 capex 弹性。
第四层是周期和估值。高景气期,市场容易把所有公司按最高纯度 AI 资产定价;低景气期,又会把项目延迟、价格回落和库存周期同时放大。机构研究需要用同业的订单、利润率、现金流和客户披露交叉验证,而不是用单一公司股价走势推导产业结论。
技术/工程护城河:低功耗 DSP/NPU 架构、协议认证、长期客户关系、软件工具链和已量产版税池。证据不是口号,而是产品能否进入客户规格、项目能否交付、毛利率能否保持、下一代平台能否延续。company-rich 的产品列表显示公司围绕 NeuPro-Nano NPU、NeuPro-M NPU、NeuPro Studio、Bluetooth IP 布局,这些产品若能持续导入关键客户,就构成第一层壁垒。1
客户认证和流程嵌入:AI 相关客户通常不愿意频繁更换关键供应商,因为更换会带来重新验证、停机、合规、工程风险或项目延迟。Ceva 若已嵌入 Microchip Technology、Texas Instruments、Samsung Electronics、Sony Semiconductor Solutions、NXP Semiconductors、Qualcomm 等客户或场景,护城河来自低出错容忍度和长周期合作;若只是一次性项目或可替代硬件,护城河就弱得多。1
规模和成本:规模不自动等于高利润,但能带来采购、制造、融资、销售覆盖、云资源、项目管理或售后效率。company-rich 的财务质量表显示:FY2017 FY 收入 US$87.5M(SEC XBRL companyfacts)、毛利率 GM 92.1%(FY2017 FY)、营业利润率 OPM 18.1%(FY2017 FY)、自由现金流 FCF US$20.3M(FY2017 FY)。这些指标说明公司当前的盈利和现金流状态,必须和收入增长一起看。13
数据/软件/生态:对软件、空间、传感、可观测性和通信 API 公司,数据模型、集成生态和工作流粘性是重要壁垒;对能源、电力、基础设施和半导体材料/设备公司,生态壁垒体现为客户认证、法规、项目融资、供应链和长期服务。Ceva 的壁垒不能只归为“技术强”,而要看技术是否绑定客户预算。
资本配置:AI 周期会诱导公司扩大产能、签更大项目或投入更多研发。正确的资本配置应表现为订单质量高于资本开支,现金回收节奏可控,且管理层不会为追逐 AI 标签牺牲毛利率纪律。若公司收入增长但 FCF 持续恶化,就说明资本配置可能把产业机会变成财务压力。
反脆弱性:真正的护城河在下行期更容易验证。若客户推迟项目、融资成本上升、原材料波动或云/半导体/数据中心周期降温,仍能维持较好利润率、续约、订单质量或现金流的公司,才说明壁垒不只是景气红利。
误读一:只要 AI 资本开支上升,Ceva 就会同步受益。实际并非如此。AI capex 只是上游需求变量,公司收入还取决于产品导入、客户份额、项目时点、交付能力、价格、成本和会计确认。本文只把 AI 暴露作为 proxy,不把全部收入写成 AI 收入。1
误读二:同一产业链节点上的公司可以直接套同一估值倍数。实际要看收入质量、利润率、现金流、技术代际、客户集中和替代风险。同样是 AI 电力、软件、半导体或基础设施,纯度、周期性和资本强度差别很大。
误读三:收入增长一定代表竞争力增强。项目型和硬件型公司可能因为低毛利订单、物料代采、并购并表或赶工交付而增长;软件公司可能因为销售投入和云成本吞噬利润;能源和电力公司可能因为 capex 和融资压力导致 FCF 为负。因此必须把收入、利润率和现金流一起看。
误读四:客户名单出现大公司就等于绑定 AI 大单。company-rich 中的上下游关系说明生态位置,但不等于披露了单客户收入占比。除非公司公开披露,否则本文不写“某客户贡献 X% 收入”。1
补充的 thesis breakers:
1 company-rich/ceva.json:identity、thesis、products、chain_position、financial_quality、quarterly_bridge、peer_compare、holders、reverse_thesis 2 Ceva 2025 Annual Report 3 Ceva 2025 financial results and licensing announcements 4 Ceva NeuPro / NeuPro Studio product materials 5 Ceva Bluetooth 6.0 and Channel Sounding qualification release 6 Ceva and Microchip NeuPro partnership announcement 7 Texas Instruments CEVA partner profile 8 SEC Form 4 via holdings.db — https://www.sec.gov/edgar/search/ — as of 2026-06-08
仅保留不随行情过期的产业逻辑章;时效性内容(最新财务/估值/事件)以上方财报与前瞻块为准(实时)。深度叙事刷新中。
上方免费给了判断、转向雷达、审判室 scoreboard 和样本;墙后展开完整前瞻逻辑、逐机构 13F 证据轨和产业深析 5 章。
仅整理公开披露事实 · as_of 滞后 · 不荐股、不预测涨跌、不给目标价。