行业与公司 * 行业涉及国产算力芯片、液冷散热、光模块及海外算力链[1][2][3][4] * 公司包括腾讯、快手、中国移动、英伟达、Vertiv、Virtu、台达、英维克、思强新材、飞荣达、申菱环境、高澜股份、中科曙光、曙光数创、浪潮、超聚变、新华三、紫光股份、联想、中兴通讯、工业富联、中际旭创、新易盛、源杰科技、Lumantum、Coherent、中地数创、光迅科技、腾景科技等[1][2][4][20][21][22][29] 核心观点与论据 国产算力芯片进展 * 国产算力芯片需求端增长显著 腾讯元宝及快手等核心应用tokens消耗量相比去年增长几十倍[2] * 中国移动算力服务器招标主要由国产芯片企业获得 订单金额均超亿元级别[1][2] * 国产算力芯片硬件性能和技术成熟度与英伟达等领先企业仍有差距 产能和良率是快速上量的挑战[1][4] * 大厂逐渐接受全国产供应链芯片用于应用 商业化落地取得进展[2][4] * 多家企业计划在2026年推出新一代芯片 进一步提升整体竞争力[2] * 国产算力链发展需催化因素 如AI模型大规模部署带动CSP厂商资本开支增长 2026年同比可能增长50%以上[10][11] * 国产AI芯片和机柜级解决方案若跑分指标与海外H卡直接替换 将提升市场对国产硬件系统份额超过50%的预期[10][11] 液冷散热技术 * 液冷技术受益于数据中心对高效散热需求 具有高效、环保等优势 具备长期增长潜力[1][6][7] * 芯片及服务器功率上升推动液冷配置率提升 英伟达A100单颗功耗约400瓦 GB300芯片功耗达1400瓦 国内AI芯片功耗向300-500瓦区间迈进[13] * Vertiv预测到2029年单个AI GPU机柜功率可能超过一兆瓦 行业平均机柜密度提升至50千瓦以上 推动液冷渗透率增长[1][13] * 2024年中国液冷服务器市场规模约24亿美元 同比增长67% 出货量23万台 预计未来五年复合增速47% 到2029年达162亿美元[16] * 预计2026年、2027年全球AI服务器液冷市场规模分别为31亿美元和86亿美元 接近翻三倍[16] * 液冷系统产业链包括冷板、快速接头、分液器及CDU等环节 GB200L72单机柜液冷成本约7.3至8.3万美元[19] * 英维克快速接头产品被列入英伟达NGX生态系统合作伙伴 中科曙光子公司曙光数创具备浸没式液冷热板技术优势[21] 光模块市场 * 光模块市场受业绩预期和关税下调影响 估值从前向12倍PE修复至15-16倍PE 仍是全球最便宜的AI核心资产之一[3][24] * AI产业发展推动光模块需求 头部模型厂商和科技巨头加速迭代和应用模型产品 谷歌Token消耗数量大幅增长 海外云厂商资本开支和投资不降反增[25] * 2025年内整体需求持续旺盛 部分头部厂商四季度订单上修 2026年市场需求指引不断上调 已有海外客户给出2026年下半年至2027年需求框架[26][27] * 投资者对头部海外链光模块企业2026年PE估值接受度提升 从2025年初11-12倍提升至当前16倍左右 有望朝20-25倍前向PE推进[28] 海外算力链 * 英伟达创新节奏加快 下半年或再推GTC大会 三季度业绩展望应符合预期或偏积极[1][12] * 海外算力链核心个股表现不俗 业绩兑现预期确定性较强的公司突出 受益于持续增长的数据中心建设及AI应用需求[8] * 海外算力链在2026年至2028年业绩增长确定性明确 仍是市场交易主线之一[29] * 推荐市占率较高的头部光模块企业如中际旭创和新易盛 以及硅光方向上的源杰科技[29] * OCS业务已实现首笔收入并预计持续增长 建议关注相关OCS产业链标的中地数创、光迅科技、腾景科技等[29] 其他重要内容 * DeepSeek V3.1兼容UE8、M0FP8数据类型 有助于缓解计算能力不足 但需硬件原生支持以避免系统通信开销增加 需软硬件协同优化[1][5] * 适配工作将从推理阶段开始 逐步扩展到训练阶段[9] * 2024年英伟达R系列芯片出货量预计72万颗 2025年和2026年英伟达GPU对应液冷市场空间分别达26亿美元和73亿美元 几乎翻三倍 占整体AI液冷需求80%以上[17] * ASIC及其他AI加速芯片2025年和2026年出货量预期分别为450万颗和810万颗 对应液冷市场规模约5亿美元和12亿美元[18] * 2024年中国主要五大服务器厂商浪潮、超聚变、新华三、紫光股份及联想占据85%以上国内市场份额[22] * 投资者应重点关注有能力进入海外供应链尤其是英伟达名录中的厂商、国产算力链有布局的厂商以及中游服务器板块[23]

监管治理 - 国家发展改革委、市场监管总局、国家网信办联合起草《互联网平台价格行为规则（征求意见稿）》，保障经营者自主定价权，禁止平台采取限制流量、屏蔽店铺等措施对价格行为进行不合理限制 [3] - 新规明确禁止无正当理由下对同一商品或服务在同等交易条件下设置不同价格或收费标准，以治理"大数据杀熟"和"算法歧视"问题 [3] - 市场监管总局开展网络市场监管专项行动，删除违法商品信息454.1万条，责令停止平台服务网店5.8万个次，查处涉网类案件10.5万件 [4] - 直播电商领域强化治理，查办"东北雨姐"等重大案件，要求平台取消"仅退款"、解除"自动跟价""强制运费险"等不合理限制 [4] AI技术发展 - 智谱发布全球首个手机通用智能体AutoGLM2.0，由纯国产模型驱动，可操作美团、京东、小红书、抖音等数十个高频应用 [5][6] - AutoGLM2.0在办公场景支持跨网站全流程工作，涵盖信息检索、内容撰写、生成视频/PPT/播客及社交媒体内容发布 [6] - 实测中发现AutoGLM2.0存在未经同意加购优惠券导致账单多出7.9元的情况，公司表示已反馈算法并优化性能 [6] 人工智能行业趋势 - 脉脉数据显示2025年7月人工智能新发岗位量较2024年1月暴涨29倍，超1000家企业招聘，在招岗位超7.2万个 [7] - AI岗位平均月薪介于4.7万至7.8万元，部分实习生日薪达4000元，需求覆盖技术及非技术岗位 [7] - 美图2025年上半年总收入18亿元人民币，同比增长12.3%，AI应用推动全球付费订阅用户增长及影像与设计业务收入提升 [8] 企业合作与投资 - 英特尔与美国政府达成协议，后者以每股20.47美元收购4.333亿股普通股（总投资89亿美元），占股9.9% [9] - 协议宣布当日英特尔股价涨5.53%至24.8美元，总市值达1086亿美元（约7782亿元人民币） [9] - 特斯拉与字节跳动火山引擎合作，Model Y L车型接入豆包大模型（负责语音命令及车主手册查询）和DeepSeek模型（提供AI语音闲聊服务） [11] 技术研发进展 - OpenAI CEO表示GPT-6开发进度将快于GPT-4到GPT-5的周期，新模型可基于用户偏好和习惯自适应调整 [10] - GPT-6支持用户创建反映个人喜好的定制化聊天机器人 [10]

模型技术突破 - 采用UE8M0FP8参数精度 显著减少内存占用和计算开销 适配下一代国产芯片结构[2] - 推理效率较此前版本提升40% 大幅提高AI应用响应速度[2] - 数学推理任务正确率达92% 代码生成超越行业标杆GPT-4达35%[3] - 在Aider多语言编程基准测试中取得71.6%高分 单次编程任务成本仅1.01美元[3] 国产芯片生态协同 - 技术专门针对寒武纪思元590 华为昇腾910D等国产AI芯片架构优化[3] - 缓解国产芯片在软件栈 开发者工具和模型兼容性方面的生态支持不足[3] - 推动国产AI芯片商业化进程 减少对国外技术依赖[3] 产品商业化进展 - 官方App及网页端已同步更新至DeepSeek V3.1版本[4] - 为用户提供全新功能体验和性能改进[4] - 促进国产AI芯片与模型协同发展 支撑人工智能产业自主创新[4]

公司动态 - DeepSeek宣布新一代模型DeepSeek-V3.1采用UE8M0 FP8 Scale参数精度 该精度标准针对下一代国产芯片设计 [1] - 消息引发资本市场强烈反应 寒武纪等芯片类上市企业股价集体拉升 [1] - 在2025算力大会上 FP8精度标准被讨论 但业内人士情绪较资本市场更为审慎 [1] 技术解析 - FP8将数据宽度压缩至8位 相比FP32的4字节传输量 FP8仅需1字节 算力效率翻倍 同时降低网络带宽通信量和存储要求 [2] - 在相同功耗下 AI芯片可训练更大模型或缩短训练时间 [2] - 低精度训练推理易因数值范围太小导致计算出错 不同计算对精度要求不同 矩阵乘法对精度不敏感可用FP8 累加或某些函数需较高精度 [3] - 业内通常采用混合精度训练 根据计算类型动态选择不同精度 兼顾效率与准确 [3] 行业影响 - DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale参数精度 被视为国产AI芯片即将迈入新阶段的信号 [4] - FP8代表算力优化正确方向 大模型训练推理不只是堆砌硬件 但并非灵丹妙药 需关注实际落地效果 [4] - 大模型对精度容忍度越来越高 从FP32到FP16再到FP8是行业逐步验证路径 DeepSeek验证FP8在大规模模型可行性 [4] - 精度标准变化需上下游厂商联动优化 国产算力生态需同步升级 包括芯片、框架、算力平台到应用层闭环适配 [4] - 摩尔线程已提前布局FP8研究 作为技术储备并在生态调整中占据主动 [4] 发展挑战 - 大模型训练推理核心瓶颈包括能耗、稳定性和集群利用 需解决效率与容错问题 确保集群可靠性 [5] - 国内万卡规模集群已有部署 但需向大智算集群演进 简单堆卡不能完全满足需求 提高单卡效率与集群调度优化同样关键 [5]

DeepSeek-V3.1模型发布及定价调整 - 新模型V3.1采用混合推理架构，支持"思考模式"与"非思考模式"切换，复杂任务调用深度推理，简单任务快速响应 [2] - 官方测试显示V3.1-Think输出token数减少20%-50%，性能与R1-0528持平或更快 [2] - API价格自9月6日起上调：输入价格缓存命中为0.5元/百万tokens（原无数据），未命中4元（此前2元），输出价格由8元/百万tokens涨至12元/百万tokens [2] AI行业融资与估值动态 - Anthropic洽谈筹集最高100亿美元融资，投后估值达1700亿美元，Iconiq Capital领投，TPG、Lightspeed等机构及卡塔尔投资局、新加坡GIC等主权基金参与 [5] - OpenAI在7月首次实现单月营收10亿美元，但面临算力短缺挑战，计划斥资上万亿美元建设数据中心 [4] 科技巨头AI合作与战略调整 - 苹果与谷歌洽谈基于Gemini合作开发定制化AI模型，作为新版Siri基础引擎，同时评估与Anthropic、OpenAI合作可能 [6][7] - Meta重组人工智能部门，拆分为四个独立小组（TBD实验室、FAIR、产品应用研究部、MSL基础设施部）以加速"超级智能"研发 [8] - 百度AI新业务营收首次突破100亿元，主要受AI云业务驱动，移动搜索结果中64%含AI生成内容 [10] AI芯片及硬件领域进展 - 寒武纪股价涨20%至1243.2元/股，市值达5201亿元，8月1日至22日累计上涨75.22%，DeepSeek-V3.1采用UE8M0 FP8精度适配国产芯片 [9] - 激光雷达厂商速腾聚创机器人领域产品销量3.44万台，同比增631.9%；禾赛科技机器人激光雷达交付量同比增743.6%，行业重心向机器人赛道转移 [14] 企业AI业务绩效表现 - 出门问问上半年收入1.8亿元同比增10%，亏损收窄99.5%至290万元，AI智能硬件业务收入9800万元同比增64.8% [13] - B站二季度总营收73.4亿元同比增20%，净利润2.2亿元（去年同期净亏损6亿元），AI内容成为增长最快科技品类 [11][12] AI隐私与安全事件 - Grok超37万条聊天记录泄露，包括用户上传照片、电子表格等文档，平台未对内容公开风险发出警告 [3]

核心观点 - 深度求索发布DeepSeek-V3 1模型并适配国产芯片架构 引发市场对国产AI算力生态发展的乐观预期 推动A股算力及半导体板块大幅上涨 [1][3][8] 行业表现 - 8月22日A股算力板块强势上涨 寒武纪涨停且总市值达5200亿人民币 中芯国际A/H股分别上涨14 19%和10 06% 新易盛与中际旭创分别上涨6 19%和5 16% 中科曙光涨停 [1] - Wind半导体指数单日上涨7 31% 创2022年4月以来新高 Wind科技大类指数上涨3 07%续创历史新高 成交额达11532 08亿人民币 [4][6][7] 技术突破 - DeepSeek-V3 1采用UE8M0 FP8参数精度 专门针对下一代国产芯片设计 旨在最大化发挥国产芯片理论算力与能效比 提升特定场景推理性能 [3][8][10] - 模型聚焦深度思考与快思考融合 符合行业技术迭代趋势 部分分析认为其可能整合原计划独立迭代的R系列推理模型 [7][8] 国产芯片进展 - 寒武纪思元590芯片支持7nm工艺及512TOPS算力 在推理能效比上超越国际巨头 部分场景性能达英伟达A100的80% 已应用于字节跳动 百度 阿里云及省级智算中心 [10][11] - 华为昇腾910D芯片采用原生达芬奇架构3 0与自研存算一体技术 理论算力峰值有望超越英伟达H100 并在中文NLP 智能驾驶等本土化场景专项优化 [10][11] 产业生态催化 - 腾讯在业绩会透露GPU供应渠道多元化 国产推理芯片或成重要补充 华为昇腾在政府 金融等行业应用扩大 体现国产芯片竞争力提升 [1][10] - 券商观点认为DeepSeek模型适配国产芯片将推动算力生态加速落地 但需关注芯片厂商归属 研发进度及良率等潜在不确定性 [10][11]

技术升级与架构创新 - DeepSeek-V3.1采用混合推理架构，同时支持思考模式和非思考模式，提升模型灵活性和效率[3] - 模型通过后训练优化显著增强Agent能力，在工具使用和智能体任务中表现提升[6] - 基础模型在V3基础上新增840 B token的外扩训练，上下文长度和双模式均扩展至128k[7] - 引入UE8M0 FP8 Scale参数精度，最多减少75%内存使用，大幅提升训练和推理效率[1][13] - UE8M0 FP8格式兼容MXFP8标准，可直接在支持该标准的硬件上运行，无需额外转换[14][15] 算力优化与硬件适配 - 公司通过魔改英伟达PTX指令集提升GPU算力利用率，最大化挖掘现有硬件潜力[33] - UE8M0 FP8格式采用对数数值系统特性，覆盖极宽动态范围，适合低算力环境工程优化[14][30] - 超低精度技术降低对进口GPU依赖，适配寒武纪、沐曦、燧原、昇腾等国产芯片[1][16][34] - 软件定义策略使模型与多种芯片适配，推动国产芯片实现前沿大模型训练推理[15][35] 企业服务与生态建设 - API Beta接口支持strict模式Function Calling，提升工程可靠性和企业易用性[8] - 新增Anthropic API格式支持，便于Claude用户迁移，直接渗透其企业市场份额[9] - 升级后模型在保持性能同时降低价格，凸显性价比创新优势[7] - 技术路线旨在构建"算力无关"模型生态，减少对CUDA生态依赖[35][42] 行业竞争与市场影响 - 超低精度技术可能削弱英伟达H20/B30芯片在中国市场竞争力[37][39] - 国产AI软件栈逐步成熟，中长期将降低对英伟达芯片需求[38] - 国际厂商仍优先选用英伟达G200追求极致性能，但中国厂商形成去英伟达化路径[40][42] - 技术突破激活资本市场，推动算力自主进程[2][10]

算力板块市场表现 - 寒武纪以20%涨停报收 总市值达5200亿人民币 [1] - 中芯国际A股上涨14.19% H股上涨10.06% A股创去年10月以来最大单日涨幅 [1] - 新易盛上涨6.19% 中际旭创上涨5.16% 两者续创新高 [1] - 中科曙光涨停报收 市值接近去年11月高点 [1] - Wind半导体指数收涨7.31% 创2022年4月以来新高 [2] - Wind科技大类指数上涨3.07% 续创历史新高 [2] DeepSeek-V3.1技术突破 - 使用UE8M0 FP8 Scale参数精度 针对下一代国产芯片设计 [2][4] - 实现深度思考与快思考融合 迎合OpenAI、Qwen等模型产品结构特征 [2] - 通过牺牲通用性提升推理性能 最大限度发挥国产芯片理论算力和能效比 [4] - 新增支持FP8精度和国产芯片 推动国产算力生态加速落地 [5] 国产芯片发展态势 - 寒武纪思元590芯片支持7nm工艺 算力达512TOPS 推理能效比超越国际巨头 [6] - 思元590在部分训练任务表现接近英伟达A100 整体性能达A100的80%水平 [6] - 华为昇腾910D采用达芬奇架构3.0 理论算力峰值有望超越英伟达H100 [6] - 国产芯片在中文NLP、智能驾驶、智慧城市等本土化场景进行专门优化 [6] 产业链应用进展 - 思元590已应用于字节跳动、百度、阿里云云端训练及省级智算中心项目 [6] - 华为昇腾芯片在政府、金融等行业应用逐步扩大 [5] - 腾讯透露推理芯片供应渠道多元化 国产推理算力芯片成为助力 [5] 行业趋势判断 - 思考与非思考模式融合成为大模型发展必然趋势 [3] - DeepSeek R系列可能融合进通用V系列 不再独立迭代 [2] - 国产模型有望在特定场景实现超越海外头部模型性能 [4]

核心观点 - 深度求索发布DeepSeek-V3 1模型 适配国产芯片架构 推动AI算力国产化进程 引发市场对国产芯片及算力板块的强烈关注 相关个股出现显著上涨 [1][2][4] 市场表现 - 寒武纪股价涨停20% 总市值达5200亿人民币 [1] - 中芯国际A股上涨14 19% H股上涨10 06% A股创去年10月以来最大单日涨幅 [1] - 新易盛上涨6 19% 中际旭创上涨5 16% 两者股价续创新高 [1] - 中科曙光涨停 市值接近去年11月高点 [1] - Wind半导体指数收涨7 31% 创2022年4月以来新高 [2] - Wind科技大类指数上涨3 07% 续创历史新高 [2] 技术进展 - DeepSeek-V3 1采用UE8M0 FP8 Scale参数精度 专门针对下一代国产芯片设计 [2][3] - 新参数精度旨在最大化发挥国产芯片理论算力与能效比 提升推理性能 [3] - 模型聚焦深度思考与快思考融合 迎合行业技术趋势 [2] - 寒武纪思元590芯片采用ASIC架构 7nm工艺 算力达512TOPS 推理能效比超越国际巨头 已应用于字节跳动 百度 阿里云等企业及省级智算中心 [6] 行业影响 - 国产模型适配国产芯片 有望在特定场景实现更高效推理能力 挑战海外模型性能 [3] - 华为昇腾芯片在政府 金融等行业应用扩大 国产芯片市场竞争力提升 [4] - 腾讯透露其推理芯片供应渠道多元化 国产推理芯片或成重要助力 [4] - 深度求索新模型发布被视为国产芯片在国内算力市场发展的先兆 [6]

阿里发布编程平台Qoder；可灵AI推出基于2.1模型的全新首尾帧功能；Meta与谷歌云签署6年超100亿美 元合作协议。 ①特斯拉牵手豆包大模型与DeepSeek，均通过火山引擎接入； ④蚂蚁集团与北医三院达成战略合作，共建"AI医疗联合实验室"； ⑤可灵AI推出基于2.1模型的全新首尾帧功能； ⑥kimi-k2-turbo-preview模型输出速度已提升至每秒60 Tokens，最高可达每秒100 Tokens； ⑦Meta与谷歌云签署为期6年、价值超100亿美元合作协议，聚焦AI基础设施领域； ⑧Anthropic据悉正在洽谈筹集最高达100亿美元新一轮融资。 ②DeepSeek-V3.1上线火山方舟； ③阿里发布编程平台Qoder，可实现AI自主研发； ...