Biren Technology: forte croissance du chiffre d'affaires au premier semestre

Le fabricant chinois de processeurs graphiques (GPU), Biren Technology, a annoncé une croissance financière significative pour le premier semestre de son exercice. Pour les six mois clos le 30 juin 2026, le chiffre d'affaires de l'entreprise a atteint 1,236 milliard de yuans, marquant une augmentation substantielle de 1997,6 % par rapport à l'année précédente. La marge brute a également connu une hausse significative, atteignant 527 millions de yuans, en hausse de 2708,5 %.

L'entreprise a considérablement augmenté ses investissements en recherche et développement (R&D). Durant la période de reporting, les dépenses de R&D se sont élevées à 804,4 millions de yuans, soit une augmentation de 40,7 % par an. Grâce à la forte croissance des ventes et de la marge brute, l'effet de levier opérationnel s'est amplifié, entraînant une perte nette considérablement réduite de 377,2 millions de yuans, soit une diminution de 76,4 % par rapport à la même période l'année dernière.

Les efforts de commercialisation ont élargi les ventes des produits d'entraînement et d'inférence de Biren, élargissant sa clientèle et sa couverture d'applications. Les clients actuels comprennent de grandes entreprises Internet, des développeurs de grands modèles d'IA, des plateformes nationales de calcul IA, des centres de données et des opérateurs de télécommunications. L'entreprise dessert également des clients dans les secteurs des solutions IA, de la fabrication, de l'énergie, des services publics, de la technologie financière et de l'éducation.

Biren Technology a réalisé des progrès significatifs dans des scénarios d'application clés, déployant des solutions à grande échelle pour l'inférence de grands modèles linguistiques, la conduite autonome et l'IA incarnée. L'entreprise souligne ses réalisations dans des applications multimodales telles que la génération d'images à partir de texte et de vidéos à partir de texte. Pour les scénarios d'entraînement, Biren s'est associé à plusieurs entreprises développant de grands modèles, utilisant ses solutions de cluster pour le pré-entraînement et l'apprentissage par renforcement de modèles multimodaux, rapportant une précision comparable aux produits internationaux avec des vitesses d'entraînement nettement plus rapides.