文章核心观点 - 中国AI算力基础设施发展迎来标志性拐点，中科曙光推出首个国产万卡级AI超集群scaleX万卡超节点真机，标志着中国超节点真正迈入万卡纪元[1][3] - 为应对英伟达技术依赖与出口限制，中国AI算力产业探索出两条主要发展路径：以华为为代表的封闭全栈自研路线，和以曙光、浪潮、阿里为代表的开放协同路线[4][8] - 开放路线的推进促进了国产AI加速卡的大规模落地应用，使中国AI算力体系具备了“多芯片共存”的自我造血能力，不再依附于单一生态[7][9] - 2025年是中国AI算力体系发展的“拐点之年”，产业发展逻辑从单一性能比拼转向注重高效协同与生态共生，未来在于两条路线的共存与平衡[11] 超节点技术发展背景与转折 - 三年前，国内AI算力体系高度依赖英伟达的GPU、NVLink和CUDA生态[4] - 英伟达高端GPU出口限制、CUDA生态不开放、NVLink技术不授权，迫使国内厂商寻求自主算力体系解决方案[4] - 超节点被视为下一代智能计算核心单元，能整合上万张AI加速卡为统一逻辑节点，将通信时延压缩至微秒级，突破传统集群通信瓶颈[5] 封闭全栈自研路线（以华为为代表） - 华为采用“全栈自研”路径，涵盖底层芯片、互联技术到上层框架软件[4] - 华为昇腾384超节点延续纵向一体化思路，全系统自研，实现高性能：通信延迟仅2.1微秒，单机柜算力达300PFlops，PUE稳定在1.1左右[4] - 该路线选择“封闭自洽”，资源效率与技术把控力强，但生态兼容性受限，产业协同推进速度较慢[4] - 华为CM384超节点已出货多套，在贵州数据中心投入运营[9] 开放协同路线（以曙光、浪潮、阿里为代表） - 曙光、浪潮、阿里在2025年下半年先后推出超节点产品，以“开放架构”为核心，致力于打造中国AI算力底层基础[5][6] - **浪潮“元脑SD200”**：主打多品牌GPU异构计算，创下8.9毫秒生成token的纪录[6]，已在多个模型推理平台商用，为DeepSeek、Kimi等大模型提供算力支撑[9] - **阿里“磐久128”**：依靠开放协议整合不同互联标准，搭建出“云端超节点”[6]，在云端承担多模型协作的基础设施角色[9] - **中科曙光“scaleX万卡超节点”**：由16个scaleX640超节点互联组成，部署10240张AI加速卡，总算力突破5EFlops[7]，搭载自研scaleFabric高速网络，带宽达400Gb/s，端侧延迟不到1微秒[7]，采用浸没相变液冷技术，单机柜PUE压低至1.04[7]，产品不绑定单一芯片厂商，能兼容寒武纪、壁仞、登临等多个品牌加速卡，已适配400多个主流大模型和AI框架[7]，已落地上海、杭州等地智算中心，并被纳入国家级算力调度工程采购清单[9] 去英伟达化与生态构建 - 美国自2023年起多次收紧对华高性能GPU（如A100、H100）出口限制，英伟达超节点NVL72也在限制之内，安全风险凸显，加速了中国AI产业寻找替代方案[8] - 核心目标是构建具备可替代性的完整算力生态系统，而非简单复制英伟达[8] - 开放路线带动了国产芯片大规模落地：曙光scaleX体系已完成对壁仞BR系列、登临、寒武纪MLU等多款国产加速卡的适配；浪潮和阿里也为本土GPU预置驱动环境[9] - 这标志着中国AI算力基础设施不再依附于单一英伟达生态，形成了以中国厂商为核心的开放协作系统，具备了自我造血能力[9] 产业发展趋势与未来 - 2025年是中国AI算力体系发展的“拐点之年”[11] - 封闭路线占据性能高地，在特定场景中具备不可替代的价值；开放路线贴合产业发展现实需求，推动了算力普惠与生态繁荣[11] - 产业发展逻辑发生转变：从单一维度性能比拼转向注重不同芯片的高效协同；从不同体系间的孤立较量转向多元生态下的共生共赢[11] - 中国AI算力的未来很可能在于封闭与开放两条路线的共存与平衡之中[11]

谷歌AI模型与自研芯片进展 - 谷歌AI模型表现亮眼，加速对自研芯片及集群方案的演进，有望带来更多液冷增量需求 [1][2] - 谷歌正在推动TPU与PyTorch的完全兼容，有望大幅降低企业迁移成本，加速开拓市场 [2] - 谷歌发布TPUv7 Ironwood，单芯片算力达到4614 TeraFlops，内存容量为192GB，带宽高达7.2 Tbps，单集群可扩展至9216个芯片，并采用液冷解决方案 [2] - 谷歌发布Gemini 3系列模型，在多个测试基准中表现亮眼，其发布有望加速TPU集群部署 [2] TPU/ASIC需求与市场拓展 - TPU需求旺盛，除谷歌自用外，Anthropic、Meta等企业计划租用TPU [1][3] - Anthropic与谷歌达成合作，将部署多达100万个谷歌的TPU芯片，此次扩展计划价值数百亿美元，预计算力容量将于2026年达到1GW级别 [3] - Meta正与谷歌商讨，计划最早在2026年从谷歌云租用芯片，并在2027年开始在自有数据中心使用谷歌TPU芯片，此次投资或价值数十亿美元 [3] AI驱动的光通信与液冷需求 - AI大模型训练与推理应用加速，对集群内部网络要求提升，带动光纤光缆用量提升，外部数据中心互联及城域光缆需求增长，或将带动光纤光缆价格复苏 [1][4] - 谷歌TPUv7 Ironwood采用液冷解决方案，AI算力发展有望带来更多液冷增量需求 [1][2] 投资主线与相关标的 - 研报坚定看好“光、液冷、国产算力”三条核心主线，并重视卫星、端侧AI [5] - 液冷相关推荐标的包括英维克，受益标的包括飞龙股份、大元泵业等同飞股份、申菱环境、高澜股份等 [3][5] - 光纤光缆相关推荐标的包括中天科技、亨通光电，受益标的包括长飞光纤、永鼎股份、烽火通信等 [4][5] - 光通信、国产算力等其他主线涉及大量推荐及受益标的，包括中际旭创、新易盛、寒武纪、海光信息等公司 [5]

文章核心观点 - AI产业正经历关键拐点，推理算力消耗首次超过训练算力，行业进入“用电”而非“发电”阶段 [2][24] - 中国AI发展路径强调通过应用渗透和千行百业落地来反哺生态，与美国侧重占据技术制高点的策略形成差异 [29][31] - 国产AI芯片面临的核心挑战与机遇在于融入主流生态、降低推理成本以及构建系统级能力，以实现普惠AI [6][8][12] AI产业趋势与拐点 - **推理超越训练**：2025年出现重要拐点，推理算力消耗预计将首次超过训练算力 [2][23][24] - **迭代速度极速提升**：大模型兴起后，产业迭代节奏从“月/季度”缩短至以“周”甚至“小时”为单位，市场推理需求从去年到今年增长近百倍 [8][18] - **成本成为核心矛盾**：模型参数规模扩大导致单位推理成本呈几何级数增长，产业应用必须通过稀疏化、蒸馏、量化等方式降低推理成本 [20][25] - **Token消耗量暴增**：国内企业Token消耗量在2024年同比增长超过100倍，字节跳动日Token调用量据称可能已突破40万亿，增速惊人且未放缓 [28] 中国AI发展路径与策略 - **政策驱动应用落地**：中国推出“人工智能+”计划，核心是通过应用渗透及千行百业落地推动AI繁荣，与美国侧重技术制高点和经济增长的策略不同 [30][31] - **国产算力占比提升**：预计到2025年底，国内AI芯片出货/部署结构中，国产AI芯片占比有较大概率超过50%，整体份额超过非国产高端GPU [28] - **发挥市场与应用优势**：中国在基础数字化、行业应用、应用人群及热情上具备明显优势，将推动以AI推理芯片为核心的资本投入增长 [31] - **工程化追赶与降本**：头部企业通过更大规模训练集群和工程化方式，追赶闭源模型差距并降低未来的训练与推理成本 [31] 国产芯片的挑战与应对 - **生态融入是生存关键**：市场加速度迫使国产芯片必须主动兼容并融入以CUDA为代表的主流开发生态，否则客户迁移与适配成本会显著上升 [8][9] - **构建系统级能力**：技术瓶颈从算力扩展到内存、带宽乃至服务器间互联，芯片公司必须提供全栈的系统工程能力，不止于设计芯片 [7] - **参与标准与生态共建**：需要参与如中移动OISA体系等产业合作，围绕芯片互联、超节点等系统级方向攻关，提升规模化推理场景下的互联效率与互通性 [12] - **软件与生态是最大挑战**：当前国内芯片产业最大的挑战在于软件与生态建设，需要持续投入 [31] 推理芯片的技术路线与成本目标 - **技术路线融合**：云端大算力推理芯片趋向于GPNPU（GPGPU+NPU+3DM）架构，兼顾通用计算、高效能效与大容量高带宽存储 [35][36] - **突破存储与带宽瓶颈**：大模型推理性能瓶颈突出体现在显存容量、互联带宽及节点间互联带宽，在HBM供应受限下，3D Memory（3DM）是国产化突破的关键方向 [35][42] - **明确降本目标**：目前国内云厂商百万Token调用成本普遍在10元以上，无服务水平协议保障的甚至超过20元，未来三到五年必须降至1元人民币以内，才能支撑“人工智能+”的渗透率目标 [41] - **计算与访存分离**：大模型推理需做预填充（P）和解码（D）阶段分离，因P阶段是计算密集型，D阶段算力多在等待数据搬运 [39] 云天励飞的公司实践与布局 - **公司定位与历程**：云天励飞成立于2014年，是一家同时押注算法与芯片的深圳本土AI芯片企业，经历了中国AI产业从萌芽到竞争的全过程 [5][16] - **技术路径演进**：公司坚持“算法+芯片”双轮驱动，芯片已迭代至第四代，第五代将全面转向GPNPU架构，并向通用推理方向演进 [42] - **产品线布局**：围绕“端边云”体系布局三条芯片产品线：“深穹”面向云推理，“深界”专注端侧NPU，“深擎”是面向AI的SoC芯片 [43] - **制造与工艺国产化**：2020年全面转向国内工艺体系，是国内最早实现D2D Chiplet技术的企业之一，并坚持推进3DM等国产突破性工艺 [42]

行业投资评级 - 报告对电子行业维持“强于大市”评级 [2] 核心观点 - 报告核心观点是预期AI推理将主导创新，看好由推理需求驱动的运营支出（Opex）相关方向，主要包括：存储、电力、ASIC和超节点 [2][27] - 报告同时建议关注国产化及端侧AI产品迭代带来的产业链机会 [5][29][30] 本周行情回顾 - 本周（2025年12月8日至12日）沪深300指数下跌0.08%，上证指数下跌0.34%，深证成指上涨0.84%，创业板指上涨2.74% [1][11] - 申万电子指数本周上涨2.63%，在31个申万一级行业中涨幅排名第3 [1][11] - 年初以来，申万电子指数累计上涨45.9%，涨幅排名同样为第3/31 [1][11] - 细分板块层面，电子化学品、元件、其他电子、半导体和消费电子本周分别上涨6.99%、6.08%、5.6%、2.68%和0.37%；光学光电子下跌0.22% [17] - 个股层面，本周申万电子行业243家公司上涨，232家下跌，涨幅前五为富信科技(+45.57%)、东田微(+35.90%)、赛微电子(+29.37%)、鸿日达(+27.93%)、立昂微(+26.84%) [19][22] - 截至2025年12月12日，电子行业估值水平（PE-TTM）为59.28倍，处于历史中部水平 [20] 本周关注事件 - **海光信息终止换股吸收合并中科曙光**：海光信息与中科曙光于2025年12月9日分别召开董事会，审议通过终止本次重大资产重组事项，主要原因为市场环境发生较大变化，重组条件尚不成熟，但双方表示终止不影响后续持续合作 [23] - **GPT-5.2发布**：OpenAI于2025年12月11日发布最新AI模型GPT-5.2，该模型针对专业工作场景优化，在多个基准测试中创下行业记录，并已上线ChatGPT付费套餐及开放API [24][25][26] 投资方向与关注领域 存储 - 随着长江存储新产品和长鑫的HBM3等产品逐渐突破，叠加数据中心对SSD及HBM需求快速提升导致供需错配，激发国产存储厂商扩产动能，判断明年有望是“两存”扩产大年 [2][27] - 建议关注国产存力产业链整体机会，包括： - NAND&DRAM半导体（长存相关）产业链：中微公司、拓荆科技、安集科技、京仪装备、中科飞测、微导纳米 [4][27] - 长鑫&HBM存储芯片相关产业链：北方华创、兆易创新、精智达、汇成股份 [4][27] - 存储原厂：美光、海力士、三星、闪迪、兆易创新、聚辰股份等 [4][27] 电力 - 看好电力产业链产品，重点关注用电侧和发电侧的新技术 [2][28] - 相关公司： - 发电侧：三环集团 [4][28] - 用电侧：中富电路、顺络电子、东方钽业、英诺赛科、华峰测控 [4][28] ASIC - 看好ASIC推理全栈模式，预期未来ASIC份额将提升，建议关注国内外主要CSP厂商 [2][28] - 相关公司： - ASIC芯片：博通集成、寒武纪、芯原股份 [4][28] - 配套：沪电股份、福晶科技 [4][28] 超节点 - 预计未来机柜模式会迭代，看好高速互联、机柜代工、液冷散热、PCB等需求增长 [2][29] - 相关公司： - 高速互联：澜起科技、万通发展、盛科通信 [2][29] - 机柜代工：工业富联 [2][29] - 液冷散热：中石科技、捷邦科技等 [5][29] - PCB：生益科技、菲利华、东材科技、鼎泰高科、大族数控、芯碁微装等 [5][29] 国产化方向 - 供给侧：国内先进制程良率及产能爬升，推动国产算力芯片供给侧将有较大幅度改善 [5][29] - 需求侧：国内CSP厂商商业化模式逐渐明朗，AI相关资本开支持续向上，国内模型持续迭代，有望带动国产算力在训练侧的放量需求 [5][29] - 建议重点关注国产算力产业链整体机会，包括： - 先进工艺制造：中芯国际（港股）、华虹半导体（港股）、燕东微 [6][29] - 国产算力龙头：寒武纪、海光信息、芯原股份 [6][29] - 先进封装：通富微电、长电科技、甬矽电子、长川科技、金海通等 [6][29] - 先进设备：北方华创、拓荆科技、微导纳米 [6][29] 端侧AI - 豆包AI手机开售，看好2026年端侧产品迭代 [5][30] - 相关公司： - 果链：苹果、立讯精密、蓝思科技 [6][30] - SOC：瑞芯微、恒玄科技、晶晨股份 [6][30] - AI眼镜：歌尔股份、水晶光电 [6][30] - 其他：中兴通讯、传音控股、豪威集团 [6][30]

沐曦股份上市概况 - 国产GPU芯片龙头沐曦股份于上交所科创板上市 发行价格为104.66元/股 [1] - 上市首日收盘价报829.9元 较发行价上涨692.95% [1] - 公司上市后市值达到3320亿元 [1] 行业地位与市场格局 - 沐曦股份是国内GPU芯片和计算平台提供商 其上市将加快国内人工智能基础设施建设 [3] - 截至目前 国产算力公司包括寒武纪、摩尔线程和沐曦股份 总市值已突破万亿元 [3] - 公司定位为国产算力底座的核心供应商 [7] 资金用途与业务部署 - 公司本次募集资金将重点投向新型高性能通用GPU研发及产业化等项目 [5] - 公司产品已部署于10余个智算集群 [5] - 算力网络覆盖国家人工智能公共算力平台、运营商智算平台和商业化智算中心 [5] 市场前景与规模 - 2025年国内AI芯片市场规模预计将达到1780亿元 [11] - 国产算力进入市场将带动芯片制造、操作系统、通用和行业模型、智能体等上下游生态体系 [9] - 国内通用大模型和垂直模型加快升级落地 对算力提出新需求 [11] AI应用落地与需求 - 人工智能在制造业、金融、能源、医疗健康等领域应用加速落地 [12] - 在上海电影制片厂 使用影视专属算力池后 国内首部超百分钟AIGC剧集制作周期缩短三分之二 成本大幅降低 [12] - 上海电影技术厂预计到2026年可实现百部以上AIGC项目规模化制作 对国产算力及产业生态提出更高需求 [14] - 在复旦大学医学院 基于多场景的垂直模型和智能体正在开发落地 [16] - 在南方电网 垂直大模型“大瓦特”日活从年初1000万次升至12月4000万次 应用于电力巡检、故障排查等场景 [18] - 南方电网后续将通过模型算法进行电力系统仿真模拟 实现智能调度 [18] - 在TCL工厂 显示面板生产线部署垂域大模型 通过智能体实现自主监控、分析与决策 相关AI应用创造综合效益超过10亿元 [22] 国产算力技术发展与市场响应 - 人工智能应用场景加速落地 推动国产算力技术快速迭代 [22] - 北京某大型智算中心 其智算机房数量从年初一层增至目前三层 [22] - 该中心国产GPU智算模组的运算能力较年初增加近一倍 [22] - 先进的智算模组可同时服务大模型训练推理、科研研发、金融安全防护等多种场景 [24] - 广州一家AI算力工厂正在生产服务大模型训练及推理的算力卡 [25] - 该工厂业务量出现爆发式增长 订单量增长接近200% 且有很多订单留到明年 [27] - 国产算力芯片实现本地生产 对用户需求响应较快 为市场提供更多选择 [29] - 国产和进口智算芯片可在同一模型中共同适配 用户寻求最优组合 [31] - 国产卡优势在于离市场近 能根据应用快速迭代并产生新产品 [31] - 国产算力芯片的规模化效应有望加速技术迭代 并以更具性价比方式适应未来模型训练需求 [33] - 基础模型能力提升需要算力和数据支持 需通过软件方法协同调度多芯片能力以提升算力集群效能 [35]

人工智能应用场景加速落地 - 影视制作领域，国内首部超百分钟生成式AI拟真人剧集上线，制作周期缩短三分之二，成本大幅降低，预计到2026年可实现百部以上AIGC项目规模化制作 [1] - 医疗健康领域，复旦大学医学院正开发基于医生、患者和科研场景的垂直模型与智能体，为医生提供AI助手，为患者提供AI健康顾问 [4] - 能源领域，南方电网垂直大模型“大瓦特”日活从年初1000万次上升至12月4000万次，应用于电力巡检、故障排查，并将用于电力系统仿真模拟与智能调度 [6] - 制造业领域，TCL显示面板生产线部署垂域大模型，通过智能体实现全域自主监控、分析与决策，相关AI应用创造综合效益超过10亿元 [8][10] 国产算力需求激增与产业生态发展 - 人工智能在制造业、金融、能源、医疗健康等领域应用加速落地，对国产算力及相关产业链提出更高需求 [1][2] - 行业公司积极利用国内外公共算力资源以增强自身大模型能力 [10] - 国产算力以本地化生产和更快响应速度，协同发展满足多元化需求 [11] 国产算力基础设施与技术快速迭代 - 北京某大型智算中心机房数量从年初一层增至三层，国产GPU智算模组运算能力较年初增加近一倍，下游应用快速增加 [14] - 广州某AI算力工厂2025年业务量出现爆发式增长，国产算力芯片实现本地生产，对用户需求响应快，为市场提供更多选择 [16] - 国产与进口智算芯片在项目中共同适配，用户寻求最优组合，国产卡优势在于离市场近，能根据应用快速迭代出新产 [16] - 国产算力芯片规模化效应有望加速技术迭代，并以更具性价比方式适应未来模型训练需求 [16] - 人工智能基础模型能力提升需算力与数据支持，需通过软件方法协同调度多芯片能力，提升集群效能以支持模型规模与能力扩大 [17]

市场表现与资金流向 - 12月17日午后A股三大指数集体拉升 科创50ETF同步上涨 涨幅扩大至2.42% [1] - 科创50ETF成交活跃 截至发文成交额达29.95亿元 [1] - 科创50ETF近期持续获资金青睐 近三日资金净流入9.86亿元 近五日资金净流入17.88亿元 [1] 领涨个股与板块 - 盘面上科技股表现突出 生益电子大涨13.25% 晶合集成上涨8.84% 华润微上涨5.89% 海光信息涨超5% [1] - 科创50指数持仓高度集中于电子与计算机行业 电子行业占比69.39% 计算机行业占比4.88% 合计74.27% [2] - 指数成分涉及半导体 医疗器械 软件开发 光伏设备等多个硬科技细分领域 [2] 行业催化剂与技术进步 - 消息面上 中国电信研究院联合产业伙伴成功完成业界首个面向国产算力的跨架构大模型推理技术验证 [1] - 通过自研Triton跨架构编译器与统一大模型算子库 实现了同一套算子源码在英伟达 昇腾 沐曦三类芯片上无缝运行 [1] - 该技术实现了性能与适配效率的双重优化 [1] 行业前景展望 - 西部证券指出 AI算力高景气将持续驱动通信行业2026年结构性机会 [1] - AI大模型进化与应用渗透带动算力投入高增 产业链多环节供不应求 需求结构向推理端迁移 [1] - 二线云厂商入局与国产算力崛起成为新看点 [1] - 低轨卫星互联网进入景气周期 与AI算力形成协同 共同打开行业增长空间 [1] - 科创50指数与人工智能 机器人等前沿产业发展方向高度契合 [2]

公司上市表现 - 沐曦集成电路于2025年12月17日登陆科创板，股票代码688802.SH，发行价为104.66元/股 [1] - 上市首日开盘暴涨568%，股价冲至700元高位，公司市值瞬间突破3000亿元 [1] - 成为年内最赚钱新股，中一签（500股）的投资者浮盈超过29.7万元，刷新A股“肉签”纪录 [1] 行业资本化进程 - 沐曦是科创板半个月内诞生的第二家千亿市值GPU企业，此前摩尔线程于12月5日上市后市值一度突破4400亿元 [3] - 两家企业接连上市引爆资本市场，标志着国产算力赛道进入资本化加速期 [3] - 国产GPU企业相继登陆资本市场，预计将加速技术迭代与商业化进程 [6] 公司技术与产品 - 公司核心团队多来自AMD，技术壁垒深厚，创始人陈维良拥有超威半导体十余年任职经历 [4] - 团队仅用两年完成首款芯片曦思N100流片，核心产品曦云C500系列对标英伟达A100/A800 [4] - 曦云C500系列在2024年贡献了97.28%的营收，产品累计销量超过2.5万颗，覆盖教科研、金融、医疗等多领域 [4] 公司财务与经营 - 公司营收从2022年的42.64万元飙升至2024年的7.4亿元 [4] - 公司尚未盈利，2022年至2024年累计亏损30.5亿元，但预计在2026年实现盈亏平衡 [4] - 本次上市募资41.97亿元，资金将聚焦于7nm以下先进制程的研发 [6] 股东结构与资本路径 - 成立五年间，公司吸引了超过120家投资方入局，股东阵容包括顶级VC、国家队和产业资本 [5] - 私募大佬葛卫东通过个人及旗下混沌投资合计持股6.73%，成为最大外部投资人，按开盘价计算其持股市值超过188亿元，较投入成本浮盈92亿元 [5] - 经纬创投、红杉中国等机构持股市值均超过百亿元，部分早期股东如和利资本、复星锐正等在上市前已通过股权转让套现 [5] 行业投资逻辑与影响 - 沐曦、摩尔线程的密集上市以及寒武纪此前的市值爆发，印证了硬科技投资的长期价值，这些企业均经历过艰难的蛰伏期 [5] - 硬科技投资被比喻为“种果树”，需熬过蛰伏期方能收获，超级回报正激励更多资本投身硬科技领域 [6] - 在算力国产化浪潮下，这场资本盛宴不仅改写了A股硬科技估值体系，更筑牢了中国数字经济发展的算力底座 [6]

行业技术突破 - 中国电信研究院联合中科院计算所、华为昇腾、沐曦等产业伙伴，成功完成业界首个面向国产算力的跨架构大模型推理技术验证 [1] - 此次突破构建了基于Triton的异构大模型推理框架，实现“一套框架代码、三芯透明迁移”的核心目标 [1] - 该技术将大模型算子适配周期从“周级”压缩至“天级”，性能达到原生算子库90% [1] 技术影响与意义 - 该技术实现同一套算子源码在英伟达、昇腾、沐曦三类芯片上无缝运行，从根源上解决多架构适配难题 [1] - 技术突破为业务方提供直观、精准的选芯决策支撑，是模化商用的关键瓶颈的解决方案 [1] - 未来将通过技术创新推动国产算力从“可用”向“好用”“易用”跨越，为自主可控、多元异构的算力基础设施高质量协同发展注入强劲动力 [1] - 此次突破有助于我国数字经济核心产业自主化进程 [1] 相关公司 - A股相关概念股包括拓斯达、梦网科技 [1]

公司研究：康方生物 - 康方生物2025年上半年产品收入同比增长49.2%至14.0亿元人民币，总营收14.1亿元，归母净亏损5.7亿元[7] - 核心产品依沃西（AK112）在一线PD-L1阳性非小细胞肺癌的期中分析中，对比帕博利珠单抗降低死亡风险22.3%（OS HR=0.777）[8] - 分析师使用DCF估值法，计入AK112海外峰值销售80亿美元的价值，将目标价提升86%至144.9港元，较现价有23.4%上升空间[2][9] 公司研究：滴滴出行 - 滴滴2025年上半年中国区交易量同比增长10.3%和12.4%，分别达32.58亿笔和33.76亿笔，国内GTV为1605.69亿元，同比增长10.8%[13] - 滴滴国际业务2025年上半年GTV达506亿元，同比增长16%（按固定汇率计算增长27.8%），预计2025年全年海外GTV将达到1150亿元[14] - 首次覆盖给予“买入”评级，目标价6.89美元，较现价5.03美元有37%的上涨空间，估值基于国内业务2026年15倍PE及海外业务0.5倍GTV[3][16] 公司研究：高途 - 高途FY25Q3收入同比增长30.7%至15.8亿元人民币，Non-GAAP经营亏损同比大幅收窄65%至1.69亿元[19] - 公司预计FY25Q4收入增速为17.2%-18.7%，并预期FY26全年营收将实现15%的同比增长[21] - 维持“买入”评级及目标价4.2美元，较现价2.38美元有77.1%的上涨空间，估值采用12%的折现率[22] 行业评论：科技与算力 - 报告认为美国有条件放开英伟达H200芯片销售对国产算力产业链影响有限，因两者应用场景重叠度不高，且国产新一代产品算力将实现对H100的追赶[27] - 预计2026年国产算力在推理端将迎来更广泛应用，字节等大厂的推理算力需求可能实现5-10倍增长[28] - 光模块产业供需持续紧张，乐观预期下2026年1.6T光模块出货量将超过2500万只，800G光模块出货量将超过5500万只[32]