光通信板块市场表现 - 截至发稿，光通信板块集体回暖，华虹半导体股价上涨5.69%至94.8港元，京信通信上涨5.44%至2.52港元，鸿腾精密上涨5.66%至4.67港元，汇聚科技上涨2.11%至14.99港元 [1] 英伟达Rubin平台技术发布 - 在CES2026上，英伟达发布了Rubin架构，该平台并非单一GPU产品，而是整合了CPU、GPU、DPU、NIC、NVLink互联及以太网交换的全栈解决方案 [1] - Rubin平台的核心目标是大幅提升AI性能与能效，其单GPU的AI推理性能较前代提升5倍，训练性能提升3.5倍 [1] 行业技术发展与投资机会 - 山西证券研报指出，Rubin Ultra有望成为Scaleup CPO（共封装光学）大规模产业化的重要里程碑 [1] - 预计2027/28年的Trainium4、TPUv8等产品也有望成为CPO/NPO（近封装光学）的重要推动者 [1] - CPO的重要投资环节在于shufflebox及多段光纤布线带来的高密插芯和大量光纤、采用先进封装的OE（光电引擎）、以及大量定制的FAU（光纤阵列单元） [1]

行业动态与市场表现 - 光通信板块股价集体回暖，截至发稿，华虹半导体涨5.69%报94.8港元，京信通信涨5.44%报2.52港元，鸿腾精密涨5.66%报4.67港元，汇聚科技涨2.11%报14.99港元 [1] 技术进展与产品发布 - 英伟达在CES2026发布Rubin架构，该平台是整合了CPU、GPU、DPU、NIC、NVLink互联及以太网交换的全栈解决方案 [1] - Rubin平台的核心目标是大幅提升AI性能与能效，其单GPU的AI推理性能较前代提升5倍，训练性能提升3.5倍 [1] 行业前景与产业链机会 - 山西证券研报称，Rubin Ultra有望成为Scaleup CPO大规模产业化的重要里程碑，预计2027/28的Trainium4、TPUv8等也有望成为CPO/NPO重要推动者 [1] - CPO的重要投资环节在于shufflebox&多段光纤布线带来的高密插芯和大量光纤、采用先进封装的OE、大量定制的FAU等 [1]

行业核心动态 - 摩根大通医疗健康大会召开，英伟达与礼来宣布五年内斥资10亿美元在旧金山湾区建立联合研究实验室，以加速AI药物研发进程[1] - OpenAI推出ChatGPT Health，支持连接医疗记录和健康应用，提供健康咨询、数据解读等服务[1] - 国内蚂蚁集团推出AI健康助手“蚂蚁阿福”，链接多家医院与真人医生，实现从健康咨询到就医服务的衔接[1] 券商观点与政策支持 - 中信证券研报提出，2026年AI医疗支付方更明确且支付力更强，商业化确定性提升，将加速重构医药市场[2] - 爱建证券指出，AI医疗在政策、技术、产品和应用场景方面快速发展，未来应用场景将从三级医院下沉到基层和个人[2] - 国金证券提到，摩根大通医疗健康峰会有望提振创新药行业BD预期，改善行业整体情绪[2] - 世纪证券认为，八部门联合印发的实施意见将AI药物研发、AI赋能医药供应链等列为重点方向，人工智能已开始助力医疗行业发展[2] AI医疗产业链公司梳理 润达医疗 - 推出基于大模型的检验解读系统，可完成复杂报告分析，辅助医生决策[2] - 布局自动化检验前处理机器人与物流AGV，实现样本处理全流程无人化[2] - 近期与华西医院、华为等联合推出“睿宾2”医疗智能体，整合医院数据和AI打造智慧医疗方案[2] 安必平 - 聚焦病理诊断，数字病理AI可自动识别癌变区域并生成结构化报告[3] - 推出自动切片扫描与染色机器人，实现病理实验室全流程自动化[3] - 其“宫颈细胞学AI”三类医疗器械注册证正在申请中[3] 联影医疗 - AI赋能高端医学影像设备，影像AI辅助诊断系统可在CT和MRI扫描中实时标记病灶[3] - 开发介入机器人实现影像引导下的精准穿刺和微创治疗[3] 卫宁健康 - 为医疗机构提供电子病历、医院管理系统等医疗信息化解决方案，拥有新一代云原生产品WiNEX[3] - 卫宁AI可开展智能问诊，医疗大模型嵌入HIS系统辅助生成病历与诊断[3] AI制药产业链公司梳理 泓博医药 - 拥有自主研发的AI药物设计平台，CADD/AIDD技术平台支持新药项目[4] - DiOrion-GPT平台整合项目调研、化合物设计等环节[4] 成都先导 - 围绕万亿级实体小分子化合物库搭建“DEL+AI+自动化”闭环研发平台[4] - 2026年初通过基金增资控股专注生命科学数据服务的AI公司摩熵智能[4] 翰宇药业 - 与华为共同开发多肽与寡核苷酸药物研发大模型[4] - 利用华为云盘古药物分子大模型开展分子设计、虚拟筛选等环节探索[4] - 与碳云智肽合作通过AI技术筛选减重创新药候选分子[4] 皓元医药 - 打造一站式药物筛选平台，整合CADD与AIDD算法[4] - 将AI技术应用于虚拟筛选、靶点筛选、先导化合物优化等药物发现环节[4] CRO/CMO产业链公司梳理 药明康德 - 作为全流程一体化生物医药服务平台，覆盖化学药、细胞基因疗法等领域[5] - 在全球多地设立运营机构，服务全球多家药企[5] 昭衍新药 - 以临床前CRO业务为核心，聚焦安全性评价，拥有两个GLP机构[5] - 参与国内多数干细胞和CAR-T细胞治疗产品的临床前评价[5] - 其数字病理辅助分析系统可实现AI辅助病理诊断与切片质控[5] 泰格医药 - 提供临床试验全流程服务[6] - 旗下泰雅科技打造“医雅AI大模型平台”，为新药研发、临床试验及注册申报提供智能翻译、医学写作等解决方案[6] 博腾股份 - 开展CMO业务，为药企提供药物生产外包服务，助力药物研发生产环节落地[6]

公司融资与估值动态 - AI芯片供应商Cerebras Systems Inc正在商讨进行一轮约10亿美元的新融资以支持其与英伟达的长期竞争[1] - 此轮融资前估值定为220亿美元较去年9月融资时的估值大幅扩张170%[1] - 该公司仍计划积极推进在美股的首次公开募股[1] - 另一家AI芯片初创公司Etched在新一轮融资中筹集了约5亿美元估值达到约50亿美元[6] 市场竞争格局 - 英伟达在人工智能芯片领域占据高达90%的市场份额[2][4][7] - Cerebras Systems被视为英伟达在AI芯片领域最强劲的竞争对手之一尤其是在AI推理这一快速增长的细分市场[5] - 谷歌TPU AI算力集群给英伟达带来越来越大的竞争压力[4] - 英伟达通过与非独家授权方Groq达成200亿美元协议并吸纳其团队以及通过AI21 Labs来巩固其AI全栈话语权[4][9][10] 公司技术与产品 - Cerebras Systems采用“晶圆级引擎”架构将整个AI模型放在单个超大芯片上极大提升了推理性能和内存带宽[5] - 其最新的CS-3系统在运行Llama 3 70B推理任务时比英伟达Blackwell架构的B200 AI GPU系统快约21倍同时总体成本和能耗更低[7] - 第三方分析指出在某些模型推理中Cerebras的速度可以达到比GPU快20倍或更多[7] - 该公司的晶圆级架构在处理大型语言模型推理任务时可以实现比传统AI GPU/AI ASIC更强劲的性能密度和能效比例[5][8] - 谷歌最新的TPU v7的BF16算力高达4614 TFLOPS而上一代TPU v5p为459 TFLOPS实现了数量级提升[9] - 谷歌TPU v7针对特定AI应用场景能提供比英伟达Blackwell高出1.4倍的每美元性能[9] 市场趋势与需求 - 超大规模AI推理需求正呈现每六个月翻一番的极速增长趋势[9] - AI推理侧更看重单位token成本、延迟与能效[8] - 当AI推理算力体系成为长期现金成本中心客户更愿意选择更具性价比的AI ASIC加速器例如OpenAI通过谷歌云平台大规模租用TPU以降低推理成本[8] 客户与合作伙伴 - Cerebras Systems向Meta Platforms Inc、IBM以及Mistral AI等大型客户提供远程人工智能计算服务[3] - 该公司在很大程度上依赖总部位于阿布扎比的人工智能公司G42的业务这一深度合作关系已引起美国外国投资委员会的审查[6]

合作核心与战略意义 - 绝影与英伟达在CES2026期间宣布深度合作，以英伟达Drive AGX高算力平台为基石，在算子开发、模型量化等核心技术领域进行共创，共同推动智能汽车迈向AGI时代 [1] - 合作旨在赋能舱驾融合座舱、自动驾驶与端侧多模态大模型落地，通过端到端的高效解决方案推动车载AI技术规模化商业落地 [1] - 英伟达汽车业务副总裁表示，此次合作彰显了其汽车生态的实力，即将前沿AI转化为实用的车载创新 [1] 核心技术平台与工具 - 双方合作基于英伟达全新的开源C++框架TensorRT Edge-LLM，该框架专为LLM和VLM推理设计，旨在满足高性能边缘端推理需求 [1] - 通过集成支持视觉语言模型和优化推理能力的TensorRT Edge-LLM，绝影显著提升了自动驾驶系统对复杂交通场景的认知与决策能力 [1] - 经过优化的工具链使模型可快速适配英伟达DRIVE AGX Orin和Thor等主流车载计算平台 [1] - TensorRT Edge LLM的开源发布将进一步降低车载大模型的开发门槛 [2] 智能座舱应用成果 - 在智能座舱领域，绝影通过结合先进的KV-cache管理、动态序列调度及轻量化部署能力，构建了高性能的多模态智能交互系统 [2] - 采用优化的自定义注意力算子与支持FP8、INT4等多种精度的多精度量化技术，使系统在算力受限的车载平台上能对语音、视觉等多模态输入实现低延迟响应 [2] - 该系统实现了自然语言对话、智能场景推荐以及跨屏无缝指令编排，为用户提供从复杂路线规划到个性化座舱环境调节的即时、直观反馈 [2] 自动驾驶能力提升 - 长上下文支持使系统能够精准处理非结构化道路、罕见交通事件等具有挑战性的边缘场景 [2] - 工具套件的交叉编译与基准测试能力，使绝影能够快速迭代并优化自动驾驶算法，在保障安全性的前提下实现更强的场景泛化能力 [2] 未来合作方向 - 绝影将持续深化与英伟达的生态协同，依托工具链的灵活扩展能力，探索更多AI在智能出行领域的创新应用 [2]

文章核心观点 - 锡价近期大幅上涨，伦锡单日大涨近2%突破49100美元/吨，主要受宏观降息预期、AI与新能源需求强劲以及地缘供应风险等多重因素共振驱动[1] - 锡作为一种关键金属，其应用从传统电子焊料、食品包装扩展到AI芯片、光伏、绿色能源电池及航空航天等新兴领域，需求结构持续优化[1][5] - 行业供应持续紧张，全球显性库存处于历史低位，地缘政治风险加剧供应担忧，利润向产业链上游资源端集中[4][6] - 锡价短期强势格局有望延续，伦锡下一目标指向5万美元/吨，沪锡有望突破41万元/吨关口，中长期供需缺口将支撑价格中枢系统性上移[7][8] 宏观与情绪面 - **外部宏观利好**：美国核心CPI低于预期强化美联储降息预期，流动性宽松前景支撑金属整体估值[2] - **AI产业催化**：美国商务部批准英伟达对华销售H200芯片，美股AI芯片股强势上涨，提振产业链需求预期[2] - **内部政策支持**：国内货币政策维持宽松，叠加消费品“以旧换新”等政策，间接拉动锡下游焊料需求[3] 地缘与供应 - **地缘政治风险**：刚果金（中国第二大锡矿进口来源地）东部冲突升级，反政府武装M23向关键矿产区推进，引发市场对全球第三大锡矿生产国供应稳定性的深度担忧，为价格注入风险溢价[4] - **供应持续紧绷**：全球显性库存处于历史低位，且缅甸复产、印尼出口配额释放均不及预期，冶炼端加工费低迷，供应弹性严重受限[4] 需求与结构 - **新兴领域为核心引擎**：英伟达高阶芯片交付预期带动高端锡膏需求；光伏TOPCon/HJT产能扩张持续提升光伏焊带耗锡量[5] - **传统领域企稳**：新能源汽车产销稳健，叠加电子制造业节前补库，焊料订单环比改善，对冲了部分传统消费电子淡季影响[5] 产业链与龙头公司 - **利润向上游集中**：矿端供应紧张使利润向资源端集中，冶炼企业加工费承压[6] - **龙头公司业绩**：行业龙头锡业股份2025年前三季度归母净利润同比大增35.99%，业绩与锡价高度绑定，并深化与AI、新能源头部企业的供应链合作[6]

Cerebras Systems新一轮融资与估值 - AI芯片初创公司Cerebras Systems正商讨进行一轮约10亿美元的新融资 以支持其与英伟达的长期竞争并强化其AI算力集群的性价比与能效比 [1] - 此轮融资前估值定为220亿美元 较去年9月约81亿美元的估值大幅扩张170% [1][2] - 公司仍计划积极推进在美股的首次公开募股 [1] Cerebras Systems的公司定位与竞争策略 - 公司首席执行官安德鲁·费尔德曼称其算力硬件运行AI大模型的效率是英伟达系统的数倍 [1] - 公司积极寻求挑战英伟达在AI芯片领域高达90%的市场份额 [1] - 公司向Meta、IBM及Mistral AI等大型客户提供远程AI计算服务 [1] Cerebras Systems的核心技术优势 - 公司采用“晶圆级引擎”架构 将整个AI模型放在单个超大芯片上 极大提升了推理性能和内存带宽 [3] - 该架构避免了GPU集群间的数据拆分和高速通信开销 在处理大型语言模型推理任务时能实现比传统AI GPU/AI ASIC更强劲的性能密度和能效比 [3] - 最新的CS3系统在运行Llama3 70B推理任务时 据称比英伟达Blackwell架构的B200 AI GPU系统快约21倍 同时总体成本和能耗更低 [5] - 第三方分析指出 在某些模型推理中其速度可以达到比GPU快20倍或更多 [5] AI推理市场的竞争格局与趋势 - AI推理市场正快速增长 Cerebras被视为英伟达在该领域最强劲的竞争对手之一 [3] - 超大规模AI推理需求正呈现每六个月翻一番的极速增长趋势 [9] - 客户更看重单位token成本、延迟与能效 更愿意选择更具性价比的AI ASIC加速器 [8] - 谷歌最新的TPU v7在特定AI应用场景下 能提供比英伟达Blackwell高出1.4倍的每美元性能 [9] 英伟达的竞争应对措施 - 英伟达与AI芯片初创公司Groq达成一项200亿美元的非独家授权合作协议 获得其AI推理技术授权 Groq创始人及核心团队将加入英伟达 [2][10] - 此举被视为英伟达通过“硬件技术路线多元化+AI应用生态端到端绑定”来维持其高达90%市场份额的防守/反击策略 [2][9] - 英伟达此前还收购了竞争对手Groq的大部分芯片设计人才 [2] 其他竞争对手动态 - 另一家AI芯片初创公司Etched在新一轮融资中筹集了约5亿美元 估值达到约50亿美元 [4] - 谷歌明确把其最新的TPU v7定位为“为AI推理时代而生” 其BF16算力高达4614 TFLOPS 是上一代TPU v5p的10倍 [8][9] Cerebras Systems面临的潜在挑战 - 公司在很大程度上依赖阿布扎比人工智能公司G42的业务 这一深度合作关系已引起美国外国投资委员会的审查 可能导致其IPO进程受阻 [4] - 公司的技术优势更显著于特定推理场景 在通用计算任务部署、AI训练算子以及CUDA生态兼容性方面 英伟达仍具备很大优势 [5]

政策动态 - 美国政府于当地时间1月13日放宽了对英伟达H200芯片出口到中国的监管规定 [1] - 美国总统特朗普于2025年12月8日表示，将允许英伟达向中国“经批准的客户”出售H200人工智能芯片 [1] 产品与市场 - 据美国媒体报道，H200芯片性能高于H20，但并非英伟达目前的最高端产品 [1] - 英伟达及超威半导体公司此前同意，面向中国市场销售芯片收入的15%将上缴美国政府，以换取恢复向中国出口特定芯片的政府许可 [1] 相关方回应 - 中国外交部发言人郭嘉昆于2025年12月9日回应称，中方一贯主张中美通过合作实现互利共赢 [1]

全球半导体行业11月销售表现 - 11月全球半导体销售额环比增长7.1%，低于摩根士丹利预测的10.4%，但显著高于10年历史均值2.5% [1] - 三个月同比增速攀升至29.8%，单月同比增幅飙升至29.5% [1] - 尽管整体复苏趋势未变，但行业整体表现弱于季节性水平，预计短期内销售额环比波动仍将延续 [1] 分区域销售情况 - 亚太地区销售额同比暴增71.9%，中国市场录得28.9%的可观涨幅 [1] - 美洲和欧洲同比增速分别为12.4%和10.8% [1] - 仅有日本市场出现下滑，销售额环比收缩5.6% [1] 存储芯片市场表现 - 存储芯片市场表现亮眼，涨价潮持续提振行业数据 [1] - NAND闪存销售额环比大增47.3%，高于预测的40.8%，远超5年历史均值21.9%的增幅 [3] - NAND闪存出货量环比增长37.8%，平均售价环比涨幅为6.9%，低于预期的13.4% [3] - DRAM销售额环比增长18.9%，低于预测的43.4%及5年历史均值26.3%的增幅 [3] - DRAM出货量环比增长18.2%，平均售价环比仅上涨0.6% [3] - 12月芯片价格已出现实质性大幅上涨 [3] 其他半导体产品门类表现 - 分立器件销售额环比下滑4.1%，低于预测的零增长，也差于10年历史均值的0.7%降幅 [1] - 分立器件销量环比下降0.5%，但平均售价环比下跌4.6% [1] - 模拟芯片销售额环比下滑4.4%，降幅超出预测的3%，也高于10年历史均值的3.2% [2] - 模拟芯片销量环比下降2.4%，平均售价环比下跌2.1% [2] - 微控制器销售额环比大跌7.3%，大幅落后于预测的零增长及历史均值0.6%的降幅 [2] - 微控制器销量环比暴跌9.2%，平均售价环比下降2% [2] - 微处理器销量环比微降0.3%，与预测及历史均值基本一致 [3] 行业前景与投资观点 - 对行业前景持乐观态度，看法正逐步转向积极 [3][4] - 青睐兼具结构性竞争优势与周期性复苏机遇的企业，如恩智浦(NXPI.US)与亚德诺(ADI.US) [3][4] - 在人工智能(AI)相关领域，英伟达(NVDA.US)、博通(AVGO.US)、Astera Labs(ALAB.US)、美光科技(MU.US)、闪迪(SNDK.US)、应用材料(AMAT.US)以及MKS仪器(MKSI.US)等“直接受益标的”将持续收获强劲需求 [4] - AI需求正加速向模拟芯片领域渗透，其中电源管理芯片是最典型的受益品类 [5] - 更具实质性的增长将与800伏架构的大规模部署密切相关 [5] - 布局兼具AI产业链属性与半导体行业整体复苏逻辑的标的具备充分合理性 [5]

英伟达在医疗健康领域的战略布局与市场影响 - 公司正通过“全栈式”布局，将价值4.9万亿美元的庞大医疗市场转化为下一个高利润率的增长引擎 [1] - 公司商业模式的核心是全栈垂直杠杆带来的利润率爆发，构建从芯片到工具再到领域模型的闭环 [1] - 公司明确将主权AI与企业AI归为一类，强调利用“相同的工具”，增量的垂直领域胜利将带来极具吸引力的经营杠杆 [1] AI在医疗行业的应用与部署加速 - 2025年被视为具备推理能力的AI代理的爆发之年，这些数字员工正在正式上岗 [1] - 医疗行业的商业AI部署速度是美国整体经济的3倍，标志着企业级AI在该领域的采用曲线正发生结构性加速 [1] - 随着推理成本在过去四年下降了超过100倍，大规模采用的ROI拐点已经到来 [1] 平台化战略与具体应用案例 - 公司正将自己定位为平台层，随着支出从试点项目转向付费部署 [2] - 像Abridge这样的平台已经在全球200多个卫生系统中挽回了超过30%的临床医生时间 [2] - 在物理实验室层面，公司通过与赛默飞世尔的合作，试图消除人类这一“主要数据瓶颈” [2] 实验室自动化与药物发现工业化 - 通过部署“三计算机平台”，公司正在推动实验室的自动化与智能化 [2] - 通过将代理智能集成到仪器中以自动化实验设计和质量控制，自主实验室可以实现吞吐量100倍的增长，并将细胞疗法等复杂药物的生产成本降低70% [2] - 药物发现的工业化进程正在加速，公司与礼来达成了一项五年内共同投资10亿美元的里程碑式合作 [2] 行业认知与基础设施价值转变 - 在制药巨头眼中，GPU集群不再是可有可无的IT支出，而是决定生死的生产资料 [2] - 此次合作标志着GPU集群现在被视为必不可少的资本基础设施，类似于湿实验室，直接决定了研发管线的成功 [2]