爱芯元智上市与关键发展 - 边缘侧/端侧AI推理芯片公司爱芯元智于2026年2月10日在港交所挂牌上市，成为“中国边缘AI芯片第一股” [2][44] - 公司从2019年创立到2026年上市，做对三件事：组建AI算法和芯片融合的团队、提前押注智能汽车市场、通过产业协同获得丰富资金 [5][50] - 公司2021年切入智能汽车赛道，首款车载芯片于2023年6月量产上车，到2025年底累计装车量近百万颗 [5][12][58] - 按2024年出货量计，爱芯元智已成为中国第二大国产智能驾驶SoC供应商 [5][49] - 公司计划在2026年Q2发布支持城市NOA的高算力高阶智驾芯片，冲刺L2+市场 [5][12][58] - 公司引入了韦豪创芯、美团、腾讯及宁波、重庆的政府投资平台等战略投资人，为高端智驾芯片研发提供资金 [5][12][58] 边缘/端侧AI芯片的投资逻辑与市场趋势 - 投资逻辑基于终端设备全面智能化与中国硬件厂商全球份额提升的双重趋势，技术壁垒高、增速快 [4][54] - 边缘AI的核心价值在于满足低延迟、强隐私与高能效的真实场景需求，自动驾驶和机器人等领域本地化运行成为必然 [16][62] - 用户隐私意识提升倒逼手机和PC本地化处理，进而要求边缘侧芯片提升传输速度、算力和带宽 [17][63] - 生成式AI出现后，市场意识到所有硬件产品都值得用AI重新构建，汽车、机器人、无人机等设备被AI重新定义将催生大量半导体机会 [13][14][59][60] - AI从优化设备功能转变为创造全新功能，提升生产力的AI算法及芯片打开了市场天花板 [15][16][61][62] - 2025年是GPU“大年”，未来几年网络数据传输、硅光和各类光电互联芯片公司将陆续上市，可能出现多家市值超100亿美元的公司 [18][64] AI时代芯片公司的新要求与核心竞争力 - 软件能力是AI芯片公司的生死线，现在很多公司一半以上员工是软件工程师，芯片设计人员不到一半 [24][71] - 创始团队必须有人真懂AI算法，能紧跟技术前沿，最理想的是半导体与AI背景互补的团队 [27][28][75][76] - 端侧芯片的护城河在于生态构建，而非单纯性能，必须借助方案商切入碎片化场景 [26][74] - 一旦“芯片+方案商+应用”生态构建完成，将形成极高护城河，后来者难以撼动 [26][74] - 芯片功能随需求动态演变，例如自动驾驶芯片从规则算法演进到端到端算法，再到VLA模型，目前高端芯片算力已跨越1000T门槛 [19][65] - AI市场变化迅速，可能每三个月发生一次剧变，要求创始团队具备敏锐的技术前瞻性 [27][75] 中美AI芯片竞争格局与中国的差异化路径 - 整体发展节奏是“云端先行，端侧随后”，云端美国领先，中国在追赶 [22][69] - 在端侧AI领域，中国拥有应用场景丰富、供应链完备和客户多元化三重优势，更有机会诞生世界级企业 [22][23][69][70] - 中国端侧AI芯片的胜算在于离应用更近，不拼通用算力，而在垂直且具规模的场景扎根 [29][31][79][81] - 下游应用高地在中国，以汽车为例，中国自动驾驶对新技术的采纳率和迭代速度远超海外，倒逼出超前芯片需求 [30][80] - 中国在云端芯片的设计能力不落后太多，有能力设计7nm甚至更先进制程芯片，瓶颈在于底层生产制造环节 [29][77] - 从长远看，建立自主可控、不依赖外部的国产供应链是必修课 [29][78] 开源模型对国产AI芯片产业的影响 - 开源模型打开了国产AI芯片的生存空间，极大降低了适配门槛，让芯片公司能更快实现场景落地 [36][37][85][87] - 开源驱动了模型的本地化部署，催生了大量的私有化部署需求，例如“DeepSeek一体机”等预装开源模型的AI芯片服务器 [37][87][88] - 从兼容支持角度看，开源让事情变得简单，模型结构透明使芯片公司能迅速实现硬件级优化与兼容 [37][89] - 国内出色的开源模型相对集中，如DeepSeek、通义千问、Kimi等，中国芯片公司集中精力适配主流模型即可覆盖大多数客户场景 [38][90][91] - 中国客户天然更倾向于开源生态，这大幅提升了国产芯片被市场采用的概率 [38][92] - 开源有助于形成“主权AI”闭环，从底层芯片、中层模型到上层应用全部由国内企业自主定义研发 [38][39][96][97]