文章核心观点 - AI行业发展的核心瓶颈正在从芯片制造转向“芯片启动”能力，即电力、变压器与冷却系统等基础设施的部署能力[2][3] - 芯片产能正呈指数级增长，而支撑其运行的能源基础设施却只能线性扩张，两条曲线交叉时将导致大量高性能AI芯片因缺乏配套设施而无法投入使用[3][10] - 对于投资者而言，AI算力竞赛的焦点正在从芯片采购转向能源基础设施建设能力[4] AI基础设施瓶颈的转变 - 马斯克预测，到2026年第三季度（约9-12个月后），核心瓶颈将从芯片制造转向“使芯片运行起来”的能力[10] - 马斯克认同台积电对芯片产能过剩的担忧，认为结论是对的[2][9] - 任何电力转换环节或冷却系统的缺失，都会导致芯片无法被真正启用，从而从根本上抑制实际需求与采购行为[10] 电力成为AI部署的“速率限制” - 部署AI芯片需要同步解决吉瓦级供电、高压电转换及高效散热系统三大核心问题[6] - 以xAI在孟菲斯的“巨像2号”项目为例，尽管选址紧邻多条300千伏高压线路，但完成接入仍需耗时约一年[7] - 为赶在2025年1月中旬前实现1吉瓦训练集群上线，团队不得不临时组合多台10至50兆瓦不等的燃气轮机作为过渡电源，并借助大量Megapack电池组进行电力调平[7] 冷却系统的转型与风险 - 整个数据中心行业正经历从风冷到液冷的关键转型，这一过程蕴含巨大风险[7] - 马斯克警告，一旦液冷管道发生破裂，就可能导致价值10亿美元的损失[7] 关于产能与需求的不同观点 - 戴维·布伦丁提出不同观点，认为即便台积电将GPU产量从2000万片提升至4000万片，市场仍将设法解决供电问题[10] - 马斯克坚持，芯片的制造速度可能远超其实际可被部署并通电运行的速度[10]

公司资本化进程 - 百度旗下AI芯片企业昆仑芯已启动赴港IPO 计划募资最高达20亿美元 具体规模预计在10亿至20亿美元之间 [2][3][4] - 昆仑芯已选定中金公司 中信证券 华泰证券作为牵头银行 中信建投国际也参与相关工作 [3] - 公司已于2025年1月秘密递交IPO申请 正值投资者对AI板块需求高涨及企业纷纷赴港上市之际 [4] 业务与市场地位 - 昆仑芯是中国少数几家有能力设计高性能AI加速器的公司之一 业务涉及为数据中心服务器提供核心芯片支持 [3][6] - 其产品应用于AI大模型训练与推理的算力底座建设 在互联网 金融 能源电力 电信运营商等关键行业实现规模化部署 已落地3.2万卡国产算力集群 [6][9] - 公司已获得中国移动近10亿元的服务器采购订单 招商银行也是其大客户之一 [9] - IDC数据显示 2024年昆仑芯的AI芯片出货量在行业中排名第二 [8][12] 财务表现与同业对比 - 公司2024年营收约为20亿元人民币 2025年预期营收达约50亿元量级 较2024年大幅增长 [2][10] - 作为对比 国产AI芯片头部厂商寒武纪2025年上半年营收28.81亿元 全年预计50-70亿元 [10] - 新上市的摩尔线程和沐曦2025年全年营收预计分别为12.18亿元至14.98亿元 以及15.0亿元至19.8亿元 [10] - 有行业观点认为其2025年最终营收可能低于50亿元预期 但体量排在国产前三应该不是问题 [11]

内存价格飙升引发行业成本风暴 - 摩根士丹利指出，2026年内存价格正以超预期速度飙升，预计第一季度DRAM合约价格将环比上涨40-70%，NAND价格将上涨30-35%，远超此前预期 [2] - 这一成本压力将迫使除苹果外的大多数硬件OEM厂商在2026年上半年大幅提价，可能导致安卓手机和Windows PC全年出货量下滑 [2][7] - 价格上涨预期引发客户提前下单，预计将带来较强的2025年四季度和2026年一季度业绩，但随后将导致2026年下半年需求疲软 [7] 各细分市场出货量预测 - 全年来看，安卓智能手机和Windows PC在2026年的出货量预计将出现下滑 [7] - 企业客户的通用服务器需求预计将同比持平或下降 [7] - 云服务提供商受益于强劲的AI服务器需求，正向ODM厂商要求其通用服务器出货量在2026年实现超过30%的同比增长，推动整体通用服务器市场出货量预计实现约10%的同比增长 [7] - 一家服务器OEM厂商预计，2026年一季度通用服务器出货量将环比增长5%，远好于通常10-15%的环比下降季节性规律 [7] 苹果公司的战略与市场前景 - 苹果通过与铠侠的合作协议，已在2026年一季度前建立了NAND库存，获得了相对有利的价格 [9] - 在DRAM采购方面，苹果仍在与内存厂商就2026年第一季度定价进行谈判，内存厂商可能对苹果大幅提价以追上市场水平，预计涨幅可能超过50% [9] - 苹果决定保持产品价格稳定，这将帮助iPhone和Mac在2026年获得市场份额 [9] - 早期供应链数据显示，2026年iPhone出货量将持平或略有增长，Mac出货量预计同比上涨 [9] - 苹果计划在2026年上半年推出售价599美元的低成本MacBook，采用A19处理器，以进一步抢占PC市场份额 [10] - iPhone在中国市场表现强劲，2025年12月销量同比增长20-40% [10] - 苹果将改变iPhone发布节奏：iPhone 18 Pro、Pro Max和可折叠iPhone将在2026年秋季推出，而iPhone 18基础版、18e和Air 2将推迟到2027年春季 [10] - 可折叠iPhone首个完整年度目标出货量为1500-2000万部，2026年下半年产量目标为700-800万部 [10] 硬盘供应短缺加剧 - 硬盘供应短缺正在加剧，未来12个月供应缺口现已扩大至200EB，而三个月前的预期为100-150EB [4][12] - 面对严重的HDD短缺，超大规模云服务商正在采取临时措施，使用企业级固态硬盘来部分满足存储需求 [13] - 从总拥有成本角度看，eSSD的效率远低于HDD，这只是一种权宜之计 [14] - 截至2025年第四季度末，NAND闪存的每GB成本已远高于0.10美元，而HDD的平均成本仅为0.013美元左右，eSSD的购置成本最高可达HDD的10倍 [15] - 硬盘HDD制造商正在将产能从消费级/客户端应用重新分配到云端/近线存储需求，以应对不断增长的云存储需求 [16] - 希捷科技正在每季度将消费级/客户端HDD的价格提高10%，以使其利润水平与利润更高的近线硬盘业务看齐 [17] OEM厂商的应对策略 - 不断上升的成本压力将迫使戴尔、惠普和HPE等OEM厂商大幅裁员以保护营业利润率 [4][19] - 戴尔计划最早在2026年1月开始裁员，重点针对非AI团队，并开始使用AI提高生产力以减少内部团队规模 [19] - 在产品策略上，PC OEM厂商正在降低物料清单成本，许多512GB存储配置正被256GB选项取代 [20] - 在内存采购方面，戴尔凭借AI和通用服务器的内存需求，议价地位好于惠普 [20] - 戴尔和联想愿意与内存制造商签订长期协议，而惠普仍犹豫不决，这使其在获取内存供应方面处于不利地位 [20] - 内存制造商优先保障大型PC OEM的供应，小型厂商更难获得供应，面临现货价格风险 [21] AI服务器市场动态 - xAI在11月底向戴尔下了3000个GB300机架订单，预计在一季度交付，加上CoreWeave的1000个机架，戴尔在一季度可能交付高达4000个GB300机架 [22] - 然而，AI服务器毛利率仍维持在中个位数区间，主要OEM厂商之间的价格竞争持续 [22] - HPE因低利润率而降低了AI服务器业务的优先级，而超微在定价上保持竞争力，给戴尔带来近期压力 [22]

产品发布与核心性能 - 英伟达在CES展会推出新一代Rubin AI平台，标志着其在人工智能芯片领域保持年度更新节奏，该平台将于2026年下半年交付首批客户 [3] - Rubin平台的训练性能是前代Blackwell的3.5倍，运行AI软件的性能则提升5倍 [2][7] - 与Blackwell平台相比，Rubin可将推理token生成成本降低至多10倍，训练混合专家模型所需GPU数量减少4倍 [2][7] - 新平台配备的Vera CPU拥有88个核心，性能是其替代产品的两倍，是大规模AI工厂中能效最高的处理器 [8] - Rubin GPU配备第三代Transformer引擎，可提供50 petaflops的NVFP4计算能力用于AI推理，每个GPU提供3.6TB/s的带宽 [8] - Vera Rubin NVL72机架则提供260TB/s带宽 [8] 技术进展与创新 - 全部六款Rubin芯片已从制造合作伙伴处返回，并已通过显示其可按计划部署的关键测试 [2][5][10] - 该平台包含五大创新技术：第六代NVLink互连技术、Transformer引擎、机密计算、RAS引擎以及Vera CPU [10] - 第三代机密计算技术使Vera Rubin NVL72成为首个提供跨CPU、GPU和NVLink域数据安全保护的机架级平台 [10] - 第二代RAS引擎具备实时健康检查、容错和主动维护功能，以最大化系统生产力 [10] - 机架采用模块化、无线缆托盘设计，组装和维护速度比Blackwell快18倍 [10] 生态系统与客户部署 - 亚马逊AWS、谷歌云、微软和甲骨文云等云服务商将率先部署，云合作伙伴CoreWeave、Lambda、Nebius和Nscale也将跟进 [2][12] - 微软的下一代Fairwater AI超级工厂将配备英伟达Vera Rubin NVL72机架级系统，规模可扩展至数十万颗英伟达Vera Rubin超级芯片 [5] - 包括Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、OpenAI和xAI等AI实验室正期待利用Rubin平台训练更大型、更强大的模型 [13] - 思科、戴尔、惠普企业、联想和超微预计将推出基于Rubin产品的各类服务器 [13] - OpenAI CEO Sam Altman表示英伟达Rubin平台帮助其持续扩展计算进展 [12] - Anthropic联合创始人兼CEO Dario Amodei称Rubin平台的效率提升代表了能够实现更长记忆、更好推理和更可靠输出的基础设施进步 [12] - Meta CEO扎克伯格表示Rubin平台有望带来性能和效率的阶跃式变化，这是将最先进模型部署给数十亿人所需要的 [13] 市场背景与战略意义 - 基于Rubin的系统运行成本将低于Blackwell版本，因为它们用更少组件即可实现相同结果 [5] - 该平台的推出正值华尔街部分人士担忧英伟达面临竞争加剧，并怀疑AI领域的支出能否维持当前速度 [5] - 英伟达保持长期看涨预测，认为总市场规模可达数万亿美元 [5] - 公司今年比往年更早披露新产品的细节，这是其保持行业依赖其硬件的举措之一 [15] - 英伟达正在推动面向整个经济领域的AI应用，包括机器人、医疗保健和重工业，并宣布了一系列旨在加速自动驾驶汽车和机器人开发的工具 [15]

核心观点 - 高通在CES上发布了一套整合硬件、软件与AI能力的通用机器人全栈架构，并推出旗舰机器人处理器Dragonwing™ IQ10系列，旨在为从个人服务机器人到全尺寸人形机器人的各种形态提供高性能、低功耗的“机器人之脑”，加速零售、物流和制造等行业的自动化落地 [2][3] 产品发布与架构 - 发布新一代机器人“全栈式”架构，整合硬件、软件以及复合式AI，目标是为从小型家用机器人到全尺寸人形机器人在内的各种形态提供动力 [3] - 同步推出其最新的高性能机器人处理器——Qualcomm Dragonwing™ IQ10系列，面向工业自主移动机器人以及先进的全尺寸人形机器人 [2][3] - 该架构在能效和可扩展性方面处于行业领先水平，可支持从个人服务机器人、下一代工业自主移动机器人，到具备推理、适应和决策能力的全尺寸人形机器人 [2] - 全新的端到端架构通过赋能通用型、持续学习的机器人形态，加快了零售、物流和制造等行业的自动化落地 [2] 技术规格与特性 - Dragonwing IQ10平台整合了多种处理器单元，包括：Qualcomm Oryon™ CPU（最高18核）、Qualcomm® Adreno™ GPU、Qualcomm® Hexagon™ NPU（专为高效VLA设计）、Qualcomm Spectra™ ISP（用于低光相机处理）、CV处理器（用于深度和定位）、显示与音频处理器以及视频处理器 [5] - 平台支持Linux操作系统和实时操作系统，具备实时安全子系统（最高达SIL3等级）、多核实时CPU锁步模式、安全SRAM、自检功能以及用于低延迟控制和安全操作的安全I/O [5] - 内存控制器支持高性能LP5x，带宽大于270 GBps，并采用增强型内存架构以支持大参数模型 [5] - 提供高性能、低延迟工业I/O，包括USB、PCIe Gen5和10G以太网接口 [5] - 该架构将强大的异构边缘计算、边缘AI、混合关键级系统、软件、机器学习运维以及AI数据飞轮相结合 [11] - 依托公司在边缘AI、高性能低功耗系统方面的成熟经验，这一创新能够将原型产品转化为可部署的智能机器 [3] 战略合作与生态 - 公司正与其机器人平台生态内的多家企业合作，包括研华科技、APLUX、奥特酷智能科技、Booster、Figure、库卡机器人、Robotec.ai等，旨在实现大规模的部署就绪型机器人应用 [6] - 随着Figure扩展其人形机器人平台，高通技术公司正与其合作，共同定义下一代计算架构 [6] - 公司正在与Kuka Robotics就其下一代机器人解决方案展开讨论 [9] - 该体系由不断壮大的合作伙伴生态系统提供支持，并辅以完善的开发者工具套件 [11] - 该协作网络加速了可部署机器人解决方案的开发，解决“最后一公里”难题，推动各行业更快、更具规模化的创新落地 [11] 应用案例与市场进展 - Dragonwing工业处理器路线图已经为多种通用型机器人形态提供支持，其中包括来自Booster、VinMotion等全球机器人厂商的行业领先人形机器人 [9] - 与越南机器人公司Vinmotion合作，推出了Motion 2机器人——一款通用型人形机器人，展示了其击穿木板、捡拾物品等能力 [9] - 该架构支持先进的感知能力，以及结合端到端AI模型（如VLA和VLM）的运动规划，实现通用化的操作能力和人机交互能力 [9] - Dragonwing IQ10的推出，帮助高通在工业应用领域迈出了通向现实世界大规模部署的重要一步 [9] - 端到端的整体方案使机器人能够对空间和时间环境进行智能推理和自适应，并针对多种形态实现工业级可靠性下的规模化扩展 [11]

英伟达发布首个开源推理VLA模型Alpamayo - 公司宣布开源其首个用于自动驾驶的推理VLA（视觉-语言-动作）模型Alpamayo 1，旨在加速安全的自动驾驶技术开发[2][3] - 该模型采用100亿参数架构，使用视频输入生成轨迹及推理过程，展示每个决策背后的逻辑[2][9] - 模型旨在打造能在意外情况下“思考”解决方案的车辆，例如处理交通信号灯故障等复杂场景[2][5] 模型定位与部署计划 - 该模型并非直接在车内运行，而是作为大规模教师模型，供开发者微调并提取到其完整自动驾驶技术栈的骨干中[11] - 公司CEO黄仁勋表示，首款搭载英伟达技术的汽车将于第一季度在美国上路，第二季度在欧洲上路，下半年在亚洲上路[2][5] - 未来该家族的模型将具有更大的参数规模、更详细的推理能力、更多的输入输出灵活性以及商业使用选项[11] 技术原理：推理VLA - 推理VLA是一种统一的AI模型，将视觉感知、语言理解和动作生成与逐步推理集成在一起[13] - 与将视觉输入直接映射到动作的标准VLA模型不同，推理VLA模型将复杂任务分解成可管理的子问题，并以可解释的形式阐明其推理过程[14] - 构建推理VLA需要三种基本AI功能：视觉感知、语言理解以及动作和决策制定[14] 构建完整开放生态系统 - 除模型外，公司还发布了配套的仿真工具AlpaSim和数据集，构建完整的开发生态系统[15] - AlpaSim是一个完全开源的端到端仿真框架，用于高保真自动驾驶开发，现已在GitHub平台发布[15] - 公司提供了面向自动驾驶的大规模开放数据集，包含超过1700小时的驾驶数据，覆盖罕见且复杂的真实世界边缘案例，这些数据集可在Hugging Face平台获取[15] 获得行业广泛支持 - 开源举措获得了行业广泛支持，包括捷豹路虎、Lucid、Uber以及加州大学伯克利分校DeepDrive联盟在内的多家移动出行领军企业和研究机构表示将利用Alpamayo开发基于推理的自动驾驶技术栈[5] - 业界认为，这一开放举措有助于加速整个自动驾驶生态系统的创新，为安全地应对复杂的真实世界场景提供新工具[17] - 处理长尾和不可预测的驾驶场景是自动驾驶的决定性挑战之一，Alpamayo为行业创造了加速物理AI、提高透明度并增加安全的L4级部署的新机遇[17] 跨行业AI模型全面开放 - 公司同期发布了推动各行业AI发展的多个新开源模型、数据和工具，涵盖用于代理AI的Nemotron家族、用于物理AI的Cosmos平台、用于机器人的Isaac GR00T以及用于生物医学的Clara[2][19][21] - 提供的开源资源包括全球最大的开放多模态数据集合之一，含10万亿语言训练标记、50万个机器人轨迹、45.5万个蛋白质结构和100TB的车辆传感器数据[21] - 博世、CrowdStrike、Salesforce、ServiceNow、日立和Uber等科技业领头羊正在采用并基于英伟达的开源模型技术进行开发[22]

文章核心观点 - 快手科技旗下AI视频生成模型“可灵”在海外市场实现爆发式增长，日流水激增至前期平均水平的2.5倍，预计2025年收入超1.4亿美元，叠加AI技术赋能核心广告业务提升效率，公司正形成“独立AI业务+主业提效”的双轮驱动，估值逻辑面临重塑 [2][7][16] 可灵流水边际加速 海外市场成增长引擎 - 可灵模型因“Motion Control”玩法在韩国、俄罗斯等海外社交媒体病毒式传播，叠加会员促销，其日流水在2026年1月3日达到2025年12月中旬平均水平的2.5倍，呈现边际加速趋势 [4][7][8] - 机构预计可灵2025年收入将超过1.4亿美元，并认为随着2026年版本迭代及向B端用户拓展，该业务应获得独立估值溢价，成为公司估值新变量 [7][8][16] 技术重构工作流 2.6模型实现“音画同出” - 可灵于2025年12月3日推出2.6版本，突破性实现“音画同出”功能，支持单次生成包含自然语言、动作音效及环境音的最长10秒视频，解决了传统AI视频“先无声画面、后人工配音”的痛点，显著提升了用户付费意愿 [7][11][12] AI赋能广告主业提效 - AI技术应用于核心广告业务，推动2025年第三季度用户参与度提升1-2个百分点，并带动广告收入增长4-5个百分点 [14] - 具体通过OneRec技术优化内容与用户匹配精准度，提升广告加载率（Ad Load）同时减少用户打扰；通过GFRL模型实现全天候AI定价及广告位智能选择，精准监测ROI和预算，从而提升千次展示收益（eCPM） [7][14] 业绩展望与估值逻辑 - 光大证券预计，公司2025年和2026年利润将分别达到206亿元人民币和238亿元人民币，同比增长分别为16%和15%，对应市盈率分别为14倍和12倍 [16] - 未来投资逻辑主要围绕两大催化剂：一是AI技术对广告主业的持续赋能效果；二是可灵业务的高频数据表现及产品更新迭代节奏，公司估值体系有望迎来重塑 [16]

AI驱动的能源需求与核能复兴 - 人工智能数据中心扩张和汽车电气化加速，导致全球电力需求增速达到总能源需求增速的两倍[3] - 传统间歇性可再生能源无法满足全天候稳定基荷电力需求，核能尤其是小型模块化反应堆被视为关键解决路径[3] - 单次ChatGPT查询的耗电量约为谷歌搜索的十倍，凸显AI发展对稳定、密集能源的迫切需求[8] 小型模块化反应堆的核心优势 - 与传统大型核电项目相比，SMR将建设周期缩短至3-5年，并降低初始资本门槛，规避了动辄数百亿美元的财务风险[4] - SMR输出功率在300兆瓦以下，约为传统电站的三分之一，足以支撑大型工业综合体或25万户家庭[7] - 采用模块化生产方式，组件在工厂预制后运输至现场，将“规模经济”转变为“单位生产经济”[7] - 采用第四代反应堆技术，如熔盐反应堆和气冷堆，后者可提供700°C以上的高温工艺热[8] - SMR是唯一能提供24/7稳定电力且占地面积小到足以毗邻数据中心部署的技术[8] 科技巨头成为核心驱动力 - 私营部门尤其是科技巨头已取代政府，成为核电复兴的主角，这是历史上首次[4][10] - 微软签署了一份为期20年的购电协议，旨在重启三哩岛1号机组[11] - 谷歌向Kairos Power订购了6-7座反应堆，以获取500兆瓦的清洁能源[12] - 亚马逊入股X-energy，并与Dominion签署了SMR选址谅解备忘录[13] - 甲骨文宣布了一个由三座模块化反应堆供电的大型数据园区[14] - 科技巨头签署的长期承购协议为SMR制造商提供了订单确定性，使得债务融资成为可能，为建立供应链和工厂奠定基础[15] SMR的经济逻辑与成本挑战 - SMR的经济性建立在规模化生产之上，如果只建造一座，将是地球上最昂贵的电力来源[16] - 国际能源署预计，到2030年，SMR的年投资额将达到250亿美元[16] - 研究表明，通过“干中学”，产量每翻一番，资本成本可降低5%至10%[16] - 行业目标是将成本降至每千瓦2500美元，但德国BASE报告指出，在实现大规模生产经济性之前，平均需要生产3000个SMR[16] - 已有超过50亿美元的绿色债券用于核能，美国能源部的先进反应堆示范计划也在投入数十亿美元[16] 超越电力的广阔应用市场 - 全球约89%的高温工业热能需求目前由化石燃料满足，风能和太阳能无法有效提供此类高温热能[18] - 高温气冷堆是唯一可以在化石燃料工厂“围栏内”提供750°C蒸汽的零碳技术[18] - 根据LucidCatalyst 2025年的研究，工业SMR的潜在市场到2050年可能达到700吉瓦，对应一个价值1.5万亿美元的投资机会[18] - 在中东和北非地区，SMR正用于海水淡化，高温氦气冷却反应堆生产淡水的成本已进入每立方米0.69至1.04美元的经济可行区间[18] 供应链与地缘政治风险 - SMR大多数先进设计依赖高含量低浓缩铀，俄罗斯控制着全球40%的铀浓缩能力，哈萨克斯坦供应了全球43%的铀[20] - 西方正在加速重建供应链，Urenco USA在新墨西哥州生产了首批浓缩度超过5%的铀，Centrus Energy在俄亥俄州启动了商业浓缩活动[21] - 新矿山上线需要7-10年，目前铀价在新合同中已触及每磅86至90美元的高位[21] 行业发展的关键窗口期 - 未来五年被视为SMR行业的生死攸关期，是其证明能否实现规模化落地的窗口期[2][4] - 如果制造商能建立起类似飞机的流水线生产模式，并解决燃料与监管障碍，SMR将成为清洁电网的坚实底座[4] - 反之，若仍停留在“纸面设计”或单体项目阶段，该行业可能重蹈20世纪能源实验失败的覆辙[4]

合作事件概述 - 杜比实验室与抖音于2026年1月5日宣布达成合作，将杜比视界体验带给抖音用户[3] - 此次合作标志着杜比在推动前沿创新科技普惠化进程中的新里程碑[3] - 合作旨在彻底改变人们创作、分享与体验故事的方式[3] 合作具体内容与技术支持 - iPhone用户现可通过抖音App分享和观看杜比视界视频，并可使用抖音内置编辑工具或剪映等支持杜比视界的第三方软件进行创作[5] - 对更多设备类型的支持将陆续推出，Android端也将很快上新[5] - 杜比视界通过动态元数据对每一帧画面的色彩、亮度与对比度进行精准优化，呈现以往无法看到的细节[5] - 该技术能在任何支持杜比的屏幕上带来栩栩如生的沉浸式体验[5] 公司战略与行业影响 - 杜比实验室致力于将卓越体验带给全球更多的创作者与观众[5] - 抖音通过引入杜比视界，为用户提供覆盖创作、分享和观看的端到端卓越视频体验[5] - 杜比视界被广泛认为是当前画质的行业标杆之一，已被世界一流的内容创作者广泛采用[5] - 作为全球领先的影视工作室、设备制造商和内容平台所青睐的影像科技，杜比视界确保创作者能精准、生动地通过任何设备与格式讲述故事[5] - 双方合作共同赋能新一代创作者，让他们通过更丰富、更真实的视觉叙事去连接彼此、激发灵感并分享自己的世界[6]

文章核心观点 - 高盛认为百度旗下芯片公司昆仑芯递交香港上市申请是百度解锁资产价值的关键一步 若市场给予其类似同业的高估值 百度所持股权价值可能高达220亿美元 相当于百度当前市值的约45% 展现出巨大的潜在上行空间 [2][3] 昆仑芯分拆上市与股权结构 - 昆仑芯已于2026年1月1日向香港联交所递交上市申请 分拆将通过全球发售股份的方式进行 [3] - 截至2025年8月 百度持有昆仑芯59%的控股权 分拆完成后 昆仑芯预计将继续作为百度的子公司 百度既能释放其市场价值 又能保持对核心算力基础设施的控制 [4] 昆仑芯财务与业务前景 - 昆仑芯2025年销售额预计达到约35亿人民币 2026年销售额预计将攀升至65亿人民币 [6][7] - 目前昆仑芯的主要销售和使用通过百度AI云基础设施进行 预计2026年外部销售将迅速扩大 占到云总销售额的14% [8][9] - 结合接近云收入30%的订阅业务 预计2026年高质量收入将占到百度云总收入的43% [9] - 昆仑芯是百度全栈AI云能力垂直整合中的关键一环 形成了高效的反馈闭环 [10] 同业对比与估值分析 - 同业公司寒武纪与摩尔线程的交易价格约为2026年预估销售额的40倍至100倍以上 新上市的壁仞科技估值目前为800亿港元 [18] - 进入2026年 昆仑芯的销售额将显著大于摩尔线程和壁仞科技 但落后于寒武纪 [18] - 在保守/基准估值区间（5倍-20倍市销率） 昆仑芯100%股权的估值范围为50亿美元至180亿美元 对应百度持有的59%股权价值为30亿美元至110亿美元 相当于百度当前市值的6%至23% [19] - 在乐观估值情境下（应用40倍2026年市销率） 昆仑芯的隐含估值将大幅提升 百度持有的59%股权价值将达到220亿美元 相当于百度最新市值的45% [19] 百度业务转型与估值 - 百度正从传统的广告/搜索业务向非搜索业务转型 非搜索业务预计到2027年将占百度核心收入的50%以上 并受到AI加速器的推动 [20] - 高盛在其估值模型中给予百度云业务5倍的2026年EV/Sales倍数 并指出基于GPU的订阅业务比传统基于CPU的项目制云业务具有更高的利润率和经常性 [20] 后续催化剂 - 投资者应密切关注昆仑芯新订单/产品升级的公告以及分拆上市的进展 [21] - 关注2026年第一季度关于修订股东回报政策的更新 [22] - 关注宣布解锁资产价值的具体步骤 [23] - 关注香港主要上市转换及港股通连接的进展 [24]