公司动态 - 摩尔线程联合北京智源人工智能研究院，基于FlagOS-Robo框架，依托MTT S5000千卡智算集群，成功完成智源自研具身大脑模型RoboBrain2.5的全流程训练 [1] 行业意义 - 这是行业内首次验证国产算力集群在具身智能大模型训练中的可用性与高效性 [1] - 标志着国产AI基础设施在应对复杂多模态任务上迈出了关键一步 [1]

AI与芯片企业上市热潮 - 近期市场迎来AI、芯片等硬科技企业上市热潮，多只新股挂牌后获资本市场追捧，股价暴涨 [1] - 1月9日，大模型独角兽稀宇科技在港交所挂牌，首日收盘大涨109%，市值突破千亿港元，12日盘中冲高逾30%，收盘市值约1231亿港元 [1][2] - 1月8日，大模型公司智谱登陆港股，收盘市值超570亿港元，9日单日涨幅超20%，12日盘中最高涨超60%，市值一度超1100亿港元 [2] - 1月2日，GPU公司壁仞科技登陆港交所，首日开盘涨幅超82%，盘中市值一度突破1000亿港元 [6] - 2025年12月5日，GPU公司摩尔线程登陆科创板，上市首日开盘价每股650元，较发行价114.28元暴涨468.8%，股价一度攀升至每股941.08元 [7] 游戏公司作为重要投资方深度参与 - 在这波资本化浪潮中，腾讯、世纪华通、米哈游、三七互娱、游族网络等游戏公司作为重要投资方频频现身 [1] - 游戏产业展现出与AI技术、芯片硬件等深度融合的新趋势 [1] - 中国游戏厂商已成为科技创投领域的投资家与战略家 [1][15] 具体投资案例与回报 - **米哈游投资稀宇科技**：参与了稀宇科技2022年天使轮及Pre-A轮融资，当时天使轮估值约2亿美元，如今市值137亿美元，四年增长近70倍，上市稀释后，米哈游持有约6.1%股份，持仓市值约65亿港元 [2] - **三七互娱投资智谱**：2023年通过全资子公司增资嘉兴北晟恒沃基金2500万元，取得57.34%持股比例，以间接战略投资智谱，此外还投资了百川智能以及月之暗面等AI公司 [3] - **腾讯投资AI独角兽**：2023年6月领投稀宇科技2.5亿美元B轮融资，2024年8月投资智谱2亿元，分别持有智谱1.58%和稀宇科技2.58%的股票 [3] - **游族网络投资芯片企业**：持有壁仞科技0.21%股份，并于2025年7月参与了另一家国产GPU企业曦望Sunrise的Pre-A轮融资，在GPU赛道完成“双押” [6] - **世纪华通间接投资摩尔线程**：通过全资子公司持有盛芯启程私募投资基金7.3121%的份额，该基金持有摩尔线程发行后总股本的4.1676%，公司预计2025年第四季度因此浮盈超6亿元 [8] 游戏公司的投资逻辑与战略布局 - 投资核心围绕研发流程的内在需求及对产业未来趋势的判断展开 [13] - 游戏行业拥有充裕的现金流，其投资为GPU、AI及脑机接口等上游技术的发展提供了重要的市场动力与资金支持 [13] - 投资动机包括满足远程办公环境下对高性能GPU的弹性需求，以及游戏美术制作与智能NPC实现对AI工具的依赖 [13] - 游戏产业是高技术的试验田与先锋领域，游戏公司积极推动在游戏领域先期布局AI、芯片、脑机接口等前沿科技 [15] - 布局高科技能让游戏公司不再局限于游戏娱乐领域，实现多元化布局，分散风险 [14] 产业协同与技术应用 - AI大模型技术已应用于游戏产品，例如稀宇科技的技术被应用于米哈游旗下《崩坏：星穹铁道》，服务于NPC智能对话、剧情生成等环节 [14] - 游戏产业产生的高质量、强交互的多模态数据能持续驱动AI技术迭代，而AI生态又将反哺游戏产品实现颠覆性创新，形成良性循环 [14] - 米哈游联合创始人新成立的公司发布了以AI多模态交互为核心亮点的游戏《Whispers from the Star》 [14] - 世纪华通在AI领域、智能机器人、芯片设计/存储领域均有投资，例如堂吉诃德、无问芯穹、蓝箭航天等科技公司 [11] - 三七互娱在2022年便参与芯片企业亿智电子B2轮超亿元融资，之后还投资了立景创新、星空科技等算力相关企业 [11]

投资评级与核心观点 - 报告未明确给出投资评级 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][17][18][20][21][22][23][24] - 报告核心观点：中科蓝讯2025年业绩呈现“主业躺平，副业封神”的特征，归母净利润因对两家GPU公司的股权投资公允价值变动而暴增，但公司主营的蓝牙音频芯片业务增长乏力且盈利能力承压 [2][3][7][11][12][22] 2025年财务业绩表现 - 预计2025年归母净利润为14亿至14.3亿元，同比暴增超过360% [2][3] - 预计2025年营收为18.3亿至18.5亿元，同比增长仅0.6%至1.7%，几乎原地踏步 [5] - 预计2025年扣非净利润为2.2亿至2.4亿元，同比下降1.7%到9.89% [6] - 利润暴增主要来自投资摩尔线程和沐曦股份取得的公允价值变动收益，贡献了约11亿元的利润增量 [3][7] 股权投资详情与收益 - 2024年底，投资GPU初创公司摩尔线程约1.5亿元，获得0.43%股份 [8] - 2025年初，投资GPU公司沐曦股份约0.5亿元，获得0.21%股份 [8] - 两笔投资合计本金约2亿元 [8][10] - 2025年底，两家被投公司均成功登陆科创板，首日股价分别暴涨425%和692%，截至年底股价较发行价仍大涨超400%，市值双双突破2000亿元 [9] - 截至2025年底，中科蓝讯持有的两家公司股权估值合计超过16亿元，本金在一年内翻了8倍 [10] 主营业务经营状况 - 公司主业为设计蓝牙音频SoC芯片，主要应用于TWS耳机、蓝牙音箱、智能穿戴等产品 [14] - 公司在白牌TWS芯片市场以高性价比著称，依靠低价走量策略 [14] - 白牌市场竞争激烈，价格战是常态，且消费电子增长放缓，叠加小米、华为等大厂推出百元级TWS耳机，不断挤压白牌市场空间 [17] - 公司近几年毛利率和净利率持续走低，毛利率仅20%出头 [18] - 公司正积极布局AI耳机、智能穿戴等新方向，但尚未形成规模收入，未来在巨头环伺的赛道中能获取多少市场份额仍是未知数 [20]

公司2025年业绩表现 - 2025年归母净利润预计为14亿至14.3亿元，同比暴增超过360% [4] - 2025年营收预计为18.3亿至18.5亿元，同比仅增长0.6%至1.7%，主业增长几乎停滞 [7] - 2025年扣非净利润预计为2.2亿至2.4亿元，同比下降1.7%到9.89%，反映主业盈利能力下滑 [7] 业绩暴增的核心原因 - 利润暴增主要来自对摩尔线程和沐曦股份的投资所取得的公允价值变动收益 [8] - 公司于2024年底投资摩尔线程约1.5亿元，2025年初投资沐曦股份约0.5亿元，总投资额约2亿元 [9] - 上述投资换取了摩尔线程0.43%和沐曦股份0.21%的股份 [9] - 两家被投公司于2025年底登陆科创板，股价相较发行价均大涨超400%，市值双双突破2000亿元 [10] - 公司持有的股份估值随之飙升至超过16亿元，2亿元本金在不到一年内实现约8倍的投资回报 [11] 公司主营业务状况 - 公司主营业务为设计蓝牙音频SoC芯片，主要应用于TWS耳机、蓝牙音箱、智能穿戴等产品 [11] - 公司在白牌TWS芯片市场以高性价比著称，通过低价走量占据市场份额 [11] - 白牌市场门槛低、竞争激烈，价格战是常态 [14] - 消费电子增长放缓，且小米、华为等大厂推出百元级TWS耳机，进一步挤压白牌市场空间 [14] - 公司近年毛利率持续走低，仅维持在20%出头 [15] - 公司正积极布局AI耳机、智能穿戴等新方向，但目前尚未形成规模收入 [17]

涉及的行业与公司 * 行业：中国半导体行业 特别是AI芯片与通用GPU领域[1] * 公司：摩尔线程智能科技（北京）有限责任公司 股票代码688795 SS 是一家本土领先的通用GPU供应商[3] 核心观点与论据 * **公司战略与产品定位**：公司致力于开发功能全面的通用GPU 不仅提供AI计算加速 还集成了3D图形渲染 超高清视频编解码和物理仿真等功能[4] 这种通用GPU技术门槛高 能够支持大规模AI训练[4] 公司还提供从芯片 OAM到计算集群及自研软件栈的全栈解决方案[5] * **市场机遇与需求驱动**：管理层对中国市场AI芯片需求增长持乐观态度 驱动力来自新AI模型的快速迭代 例如DeepSeek计划在2月发布V4模型[1] 以及AI应用的发展[1] 本土AI供应商正在开发性能更强的模型和应用 需要更高算力和更好效率的计算平台来支持[2] * **应用场景与生态建设**：公司的计算平台能够驱动多模态AI应用落地 包括AIGC 视频生成 3D模型生成 数字孪生 元宇宙和科学计算[8] 在MUSA开发者大会上展示了超过80个应用演示 覆盖娱乐 智慧医疗 智慧工业等领域[8] 管理层强调开发者迁移到公司平台的学习成本较低[8] * **客户拓展与产品进展**：公司产品线覆盖AI数据中心 AI边缘设备 如AI PC 和游戏显卡[9] 近期推出了算力更高 性能更强的S5000产品 用于数据中心客户 目前正与本土云服务提供商客户进行产品验证[9] 管理层对公司客户渗透持积极态度 公司持续使平台适配DeepSeek等本土AI模型 并帮助客户进行AI部署[9] 其他重要内容 * **行业交叉印证**：管理层对本土GPU性能提升和客户需求增长的积极看法 与报告方对中国半导体先进制程扩张的乐观观点相呼应[2] 生成式AI的发展以及本土客户对供应链的多元化需求 支持中国半导体的发展[2] * **公司技术细节**：公司持续推出新一代产品 近期发布了基于全新“华岗”架构的“华山” “庐山”GPU[3] 其关键技术包括多引擎集成 自研3D图形加速引擎 支持AI模型训练的FP8计算单元等[3] 公司正在开发包含256个GPU卡的计算集群 并持续研究更大规模的解决方案[4] * **研究背景说明**：本纪要基于高盛于1月9日在北京举办的“中国半导体之旅”活动中与摩尔线程管理层的会议讨论[1] 报告注明高盛目前未覆盖 即未对该股进行评级 摩尔线程[3] 纪要内容包含大量合规披露信息 表明报告方可能与所涉及公司存在投资银行业务关系或其他利益冲突[5][17]

科创板2025年业绩预告整体概览 - 截至1月12日，共有15家科创板公司公布了2025年业绩预告 [1] - 业绩预喜公司（包括预增和减亏）合计11家，报喜比例为53.33% [1] - 业绩预增公司有8家，业绩减亏公司有3家，业绩预降和预亏公司各有2家 [1] 业绩预喜公司盈利增长分析 - 以预计净利润增幅中值统计，有2家公司净利润增幅超过100%，另有2家公司增幅在50%至100%之间 [1] - 中科蓝讯预计2025年净利润增幅中值最高，达到371.51% [1] - 百奥赛图、强一股份预计净利润同比增幅中值分别为303.57%和66.24%，增幅位列第二和第三 [1] 各公司具体业绩预告详情 - 中科蓝讯（688332）业绩预告类型为预增，预计净利润增幅中值为371.51%，属于电子行业 [1] - 百奥赛图（688796）业绩预告类型为预增，预计净利润增幅中值为303.57%，属于医药生物行业 [1] - 强一股份（688809）与芯朋微（688508）预计净利润增幅中值分别为66.24%和66.00%，均属电子行业且为预增 [1] - 沐曦股份（688802）与摩尔线程（688795）业绩预告类型为减亏，预计净利润增幅中值分别为54.22%和41.36%，均属电子行业 [1] - 道通科技（688208）预计净利润增幅中值为42.76%，属计算机行业，业绩预告类型为预增 [1] - 健信超导（688805）预计净利润增幅中值为33.55%，属医药生物行业，业绩预告类型为预增 [1] - 甬矽电子（688362）与优迅股份（688807）预计净利润增幅中值分别为31.93%和22.01%，均属电子行业且为预增 [1] - 振华新材（688707）业绩预告类型为减亏，预计净利润增幅中值为14.73%，属电力设备行业 [1] - 昂瑞微（688790）与电气风电（688660）业绩预告类型为预亏，预计净利润增幅中值分别为-19.44%和-26.15%，分属电子和电力设备行业 [1] - 中控技术（688777）与奥特维（688516）业绩预告类型为预降，预计净利润增幅中值分别为-57.46%和-60.65%，分属机械设备和电力设备行业 [1] 行业分布特征 - 在已发布业绩预告的15家公司中，电子行业公司数量最多，涵盖中科蓝讯、强一股份、芯朋微、沐曦股份、摩尔线程、健信超导、甬矽电子、优迅股份、昂瑞微等 [1] - 电力设备行业有振华新材、电气风电、奥特维三家公司发布预告 [1] - 医药生物行业有百奥赛图和健信超导两家公司发布预告 [1] - 计算机和机械设备行业各有一家公司发布预告，分别为道通科技和中控技术 [1]

公司投资动态 - 齐峰新材通过全资子公司山东黎鸣股权投资有限公司参与认购了两只私募投资基金，分别是上海金浦二期智能科技私募投资基金合伙企业（有限合伙）和中原前海股权投资基金（有限合伙）[1] - 公司通过认购中原前海股权投资基金（有限合伙）的基金份额，投资金额为5000万元人民币[1] - 通过上述基金投资，公司间接参与了三家科技公司的股权投资，这三家公司分别是摩尔线程、沐曦集成和蓝箭航天[1] 行业与投资标的 - 公司间接投资的三家企业属于前沿科技领域，摩尔线程与沐曦集成专注于集成电路设计，蓝箭航天则属于商业航天领域[1] - 此次投资行为表明，新材料行业公司正通过股权投资方式，涉足并布局智能科技与高端制造等新兴行业[1]

文章核心观点 国产算力产业在资本市场表现活跃，多家核心公司成功上市或推进IPO，标志着产业进入快速发展与资本化新阶段[1] 同时，行业竞争焦点已从硬件参数比拼转向大规模集群的稳定性、软件生态的易用性及商业落地的性价比[3] 通过硬件互连技术的突破、存储芯片的自主化、计算架构的开放解耦以及软件生态的积极构建，国产算力产业已初步形成从底层硬件到上层应用的生态闭环，具备了应对外部挑战和把握市场机会的能力[17] 资本市场动态与公司进展 - **天数智芯**于2026年1月8日在港股上市，公开发售获超400倍认购，显示资本市场热情高涨[1] - **摩尔线程**于2025年12月5日登陆科创板，上市首日股价一度上涨468.78%，总市值突破3055亿元[1] - **沐曦股份**于2025年12月17日登陆科创板，上市首日涨幅达692.95%，市值站上3300亿元[1] - **长鑫科技**于2025年12月30日递交科创板招股书，披露2025年前三季度营收达320.84亿元，2022至2024年主营业务收入复合增长率超70%[1][6] - **长存集团**于2025年9月25日完成股份制改革，估值达1600亿元，刷新半导体独角兽纪录[1] 硬件竞争焦点：万卡集群与互连技术 - 行业竞争新标尺转向“万卡集群”的稳定性、软件生态易用性及商业落地性价比[3] - **中科曙光**发布scaleX万卡超集群，由16个scaleX640超节点互连，实际部署10240块AI加速卡[3] - 万卡集群面临指数级增长的故障概率挑战，系统可靠性面临严峻考验[3] - 集群核心突破在于采用国产首款400G原生RDMA网络，以解决高速数据传输瓶颈，其规格指标和实测稳定性已可对标英伟达当前量产产品[4][5] - 未来技术挑战在于物理极限，铜缆传输距离随速率提升急剧缩短，行业需向硅光技术发展以突破极限[5] 存储芯片自主化进展 - **长鑫科技**作为中国最大DRAM设计制造一体化企业，产品线覆盖DDR4到DDR5、LPDDR5X，其首款国产DDR5产品速率达8000Mbps[6] - **长存集团**在NAND Flash领域凭借Xtacking架构实现技术突围[7] - DRAM及衍生的HBM是决定GPU性能上限的核心要素，NAND Flash则是底层存储基础[6][7] - 2025年下半年以来，全球存储颗粒（DRAM/NAND）供应压力巨大，国产化尚无法完全解决全球性供需失衡，导致云厂商采购策略前置[13] 计算架构开放与生态协作 - 行业共识从“全产业链通吃”转向“分层解耦、各司其职”[9] - **海光信息**开放其HSL高速互连总线协议，实现了海光CPU与各家GPU的异构互联，拉通了CPU与GPU[8] - **光合组织**秘书长指出，大规模算力系统已非单一品牌独角戏，协议的打通是关键[7] - 这种技术解耦与开放架构，旨在构建更开放的生态，避免厂商各自为战导致的生态割裂与用户适配成本高企[11] 软件生态构建与迁移策略 - 在英伟达CUDA生态主导下，开发者切换至国产平台面临巨大代码重构与学习成本[10] - **摩尔线程**策略是从个人开发者抓起，发布“MTT AIBOOK”AI算力本实现开箱即用，并推出代码生成大模型MUSACode，声称CUDA到MUSA代码自动化迁移可编译率达93%[10] - 在企业级市场，云服务商承担“屏蔽差异”职责[11] - **优刻得**作为云服务商，向下适配3到5家主流的国产芯片，通过虚拟化和统一调度屏蔽底层硬件割裂，统一管理异构算力[11][12] - **紫光计算机**看到本地化价值，推出带前置可插拔硬盘仓的AI工作站，以应对网络延迟、隐私风险及海量数据交换效率问题[12] 应用落地、客户选择与市场风向 - **中国科学院高能物理研究所**已开始采用国产算力设施进行AI训练和科学计算，评价其性能“完全够用”，并与芯片厂商进行联合调试优化[14] - 国内互联网大厂态度变化，从直接采购国际主流芯片转向希望拥有更多话语权和接受更开放的架构[14] - **海光信息**推出定制化产品，允许大厂将特殊需求写入芯片，以建立深层绑定[14] - 行业认为2026年是Agent（智能体）元年，其对算力的消耗是指数级增长，算力依然短缺，问题在于供需错配而非总量过剩[15] - **DeepSeek**等国产大模型的爆发反向定义硬件标准，如采用FP8量化策略，促使芯片厂商优化底层计算库以支持特定计算格式[15][16] 产业链闭环与应对挑战的能力 - 面对美国可能放宽英伟达H200芯片出口限制的传闻，行业强调国内政企客户对供应链安全有刚性考量[17] - 国产算力产业链已形成闭环：从**长鑫科技**、**长存集团**的存储底座，到**中科曙光**、**海光信息**的计算与网络集群，再到**摩尔线程**、**天数智芯**适配的终端应用[17] - 过去几年，中国算力产业已初步形成紧密咬合的生态闭环，具备了进一步直面挑战的能力[17]

资本市场热潮与国产算力产业进步 - 国产算力产业在资本市场运作提速，天数智芯在港交所上市，公开发售获超400倍认购 [2] - 国产GPU头部企业摩尔线程和沐曦股份登陆科创板，上市首日股价分别一度上涨468.78%和692.95%，市值分别突破3055亿元和3300亿元 [2] - 国产存储芯片厂商长鑫科技递交科创板招股书，披露2025年前三季度营收达320.84亿元，2022至2024年主营业务收入复合增长率超70% [2] - 长江存储完成股份制改革，估值达1600亿元，刷新半导体独角兽纪录 [3] - 从芯片设计到存储颗粒，从科创板到港交所的资本热潮间接宣告了国产算力产业的快速进步 [1][4] 硬件竞争焦点转移与“万卡集群”挑战 - 国产算力竞争焦点从比拼硬件参数，转向“万卡集群”的稳定性、软件生态易用性及商业落地性价比 [6] - “万卡集群”意味着指数级增长的故障概率，中科曙光发布的scaleX万卡超集群部署了10240块AI加速卡 [6] - 专家指出，当系统规模达到十万张卡时，平均一小时要出一次错，只要一张卡出错，整个系统就得停下来 [6] - 硬件厂商在“连接”上寻求突破，中科曙光集群采用国产首款400G原生RDMA网络，以解决大规模协同计算对高信号质量、低延迟、大带宽网络的需求 [7] - 英伟达通过GPU、NVLink和InfiniBand网络构成“三驾马车”产品体系，节点间高速互连网络是决定AI集群效率的关键瓶颈 [8] - 未来需采用硅光技术以突破铜缆在高速率下传输距离急剧缩短的物理极限 [8] 存储与计算协同及产业分工 - 在解决“连得上”问题后，需解决“存得下”问题，长鑫科技和长江存储分别卡位DRAM和NAND Flash两大核心存储领域 [9] - 长鑫科技产品线覆盖DDR4到DDR5、LPDDR5X，其首款国产DDR5产品速率达8000Mbps，DDR5承担AI集群数据预处理，其衍生的HBM是决定GPU性能上限的核心要素 [9][10] - 长江存储凭借Xtacking架构在3D NAND领域实现技术突围 [10] - 产业逻辑转向分层解耦、各司其职，海光信息开放其HSL高速互连总线协议，实现了海光CPU与各家GPU的异构互联，技术解耦折射出商业逻辑的妥协与成熟 [11] 软件生态构建与迁移挑战 - 软件生态迁移是比硬件建设更复杂的系统工程，开发者从英伟达CUDA生态切换至国产平台面临巨大代码重构与学习成本 [13] - 摩尔线程发布“MTT AIBOOK”AI算力本预置全栈开发工具，并推出代码生成大模型MUSACode，声称可实现从CUDA代码到MUSA代码的自动化迁移，可编译率达93% [13] - 在企业级市场，云服务商承担“屏蔽差异”职责，优刻得向下适配3到5家主流的国产芯片，通过虚拟化和统一调度，让上层应用感知不到底层硬件差异 [15] - 行业存在生态割裂、互不兼容的问题，构建开放的生态架构已成为行业生存的必选项 [15] - 紫光计算机看到“本地化”价值，推出带有前置可插拔硬盘仓的AI工作站，以应对云端AI的网络延时、隐私风险及海量数据交换效率问题 [16] 供应链波动与产业新变量 - 2025年下半年以来，全球存储颗粒（DRAM/NAND）供应压力巨大，国产化尚无法完全解决全球性供需失衡 [17] - 为应对缺货，云厂商改变采购策略，从按季度规划拉长到按半年规划，并前置采购计划 [17] - 2026年被认为是Agent（智能体）元年，其对算力的消耗是指数级增长，从供需关系看，算力依然短缺，行业面临的是供需错配而非总量过剩 [20] - DeepSeek等国产大模型的爆发反向定义硬件竞争标准，如其采用FP8量化策略，要求芯片厂商优化底层计算库以支持特定计算格式 [21] 应用落地、客户选择与产业闭环形成 - 检验国产算力成色的最终标准是客户选择，中国科学院高能物理研究所已采用国产算力设施进行AI训练和科学计算，评价其性能“完全够用” [19] - 合作模式发生变化，科学家深入参与芯片调优过程，通过联合调试加速软硬件适配 [19] - 国内互联网大厂态度变化，希望拥有更多话语权，接受更开放的架构，海光信息推出定制化产品以迎合需求，建立深层客户绑定 [19][20] - 面对美国可能放宽英伟达H200芯片出口限制的潜在变量，行业认为国内政企客户对供应链安全有刚性考量，且国产算力产业链已形成闭环 [21] - 从长鑫科技、长江存储的存储底座，到中科曙光、海光信息的计算与网络集群，再到摩尔线程、天数智芯适配的终端应用，国产芯片产业已形成一个完整、庞大的产业链条，初步形成生态闭环 [21][22]

资本市场表现与产业进展 - 国产GPU厂商在2025年末至2026年初密集登陆资本市场，天数智芯港股上市获超400倍认购，摩尔线程与沐曦股份科创板上市首日股价分别一度上涨468.78%和692.95%，市值分别突破3055亿元和3300亿元 [1] - 国产存储芯片厂商完成关键资本运作，长鑫科技于2025年12月30日递交科创板招股书，披露2025年前三季度营收达320.84亿元，2022至2024年主营业务收入复合增长率超70% [1][7] - 长江存储于2025年9月25日完成股份制改革，估值达1600亿元，刷新半导体独角兽纪录 [2] 硬件集群的挑战与突破 - 国产算力竞争焦点转向“万卡集群”的稳定性、软件生态易用性与商业落地性价比 [3] - 大规模集群面临可靠性挑战，十万卡系统平均一小时出错一次，单点故障可导致整个系统停机 [3][4] - 硬件厂商在高速互连网络技术上取得突破，中科曙光发布采用国产首款400G原生RDMA网络的scaleX万卡超集群，其规格指标与实测稳定性已可对标英伟达当前量产产品 [5][6] - 未来技术挑战在于物理极限，铜缆在高速率下传输距离急剧缩短，业界判断未来需依赖硅光技术实现芯片直接出光 [6][7] 存储与计算产业链协同 - 长鑫科技与长江存储分别卡位DRAM和NAND Flash两大核心存储领域，为算力提供存储底座 [7] - 长鑫科技产品线覆盖DDR4至DDR5、LPDDR5X，其首款国产DDR5产品速率达8000Mbps，HBM（高带宽内存）是决定GPU性能上限的核心要素 [7][8] - 长江存储凭借Xtacking架构在3D NAND领域实现技术突围 [8] - 产业链走向分层解耦与开放合作，海光信息开放其HSL高速互连总线协议，实现了海光CPU与各家国产GPU的异构互联 [9][10] 软件生态构建与迁移 - 在英伟达CUDA生态主导下，国产计算平台面临巨大的开发者迁移与代码重构成本 [11] - 摩尔线程通过发布预置全栈开发工具的“MTT AIBOOK”AI算力本及代码生成大模型MUSACode（声称CUDA到MUSA代码自动化迁移可编译率达93%）来降低个人开发者门槛 [11] - 在企业级市场，云服务商（如优刻得）通过虚拟化与统一调度来屏蔽底层不同品牌国产加速卡的生态割裂与不兼容问题，为拥有多类型国产算力硬件的客户提供统一管理方案 [12][13] - 终端侧出现“本地化”创新，紫光计算机推出带前置可插拔硬盘仓的AI工作站，以应对云端AI的网络延迟与隐私风险，提升海量数据交换效率 [13][14] 应用落地、供应链与未来展望 - 国产算力已在科研等高要求场景得到应用，中国科学院高能物理研究所采用海光CPU与DCU进行AI训练和科学计算，评价其性能与国外产品差距不大且完全够用 [15] - 国内互联网大厂态度转变，从采购国际主流芯片转向寻求更开放的架构与更多话语权，海光信息通过提供定制化芯片产品来迎合此需求并建立深度绑定 [15][16] - 上游存储颗粒（DRAM/NAND）供应在2025年下半年以来压力巨大，全球性供需失衡对2026年产业构成挑战，云厂商已拉长采购规划周期以应对缺货 [14] - 国产大模型（如DeepSeek采用FP8量化策略）正在反向定义硬件竞争标准，推动芯片厂商优化底层计算库以支持特定计算格式 [16][17] - 行业认为算力需求依然短缺，当前问题是供需错配而非总量过剩，Agent（智能体）应用的兴起预计将带来指数级增长的算力消耗 [16] - 尽管面临外部潜在变量（如美国可能放宽英伟达H200芯片出口限制），但国内政企客户对供应链安全有刚性考量，且国产算力产业链已从存储、计算、网络到终端应用形成初步生态闭环，具备直面挑战的能力 [17]