公司声明与市场反应 - 公司股价出现波动，公司发布声明否认网传组织小范围交流、出具营收指引数据等信息为不实内容，并表示研发经营进展顺利 [1][6] - 分析观点认为短期情绪波动不改长期发展前景，公司业绩拐点已至，生态壁垒不断加深，国产算力龙头长期竞争力持续提升 [1][6] 业绩拐点与财务预测 - 公司预计2025年全年营收为60亿元至70亿元，同比增速近500% [1][6] - 公司预计2025年归母净利润为18.5亿元至21.5亿元，而2024年为-4.52亿元，实现扭亏为盈 [1][6] - 公司预计2025年扣非归母净利润为16亿元至19亿元，而2024年为-8.65亿元 [1][6] - 业绩增长受益于行业算力需求持续攀升，公司凭借产品竞争力拓展市场、推动应用场景落地，带动营收大幅增长并实现整体盈利扭亏 [1][6] 生态壁垒与技术适配 - 公司以DeepSeek为例，对其进行了深度适配优化，构建生态壁垒 [2][7] - 在大模型训练方向，公司重点支持DeepSeek V3/V3.1等MoE类模型训练，并基于原生FP8计算能力，新增DeepSeek等系列网络FP8的训练支持 [2][8] - 针对DeepSeek V3.2-Exp模型，公司实现发布即适配的支持，并与合作伙伴同步开源适配代码 [3][8]

Clawdbot (OpenClaw) 的市场热度与核心价值 - 项目在不到一周内，GitHub Star数直冲12万，显示出极高的社区关注度 [1] - 其配套硬件Mac mini出现卖断货现象，同时阿里、腾讯等大型科技公司已火速接入，相关集成教程广泛传播 [1] - 项目的核心创新在于将AI从一个普通聊天机器人转变为“7×24小时不摸鱼的AI员工”，能够持续进行数据分析、市场监控等工作 [5] - 该AI员工可通过手机消息随时触发，并在完成任务后主动通知用户，实现了高响应性与自动化 [6] - 其火爆程度甚至迫使Anthropic公司两次要求其改名 [3] Clawdbot 面临的主要挑战与成本问题 - 用户在实际使用中面临高昂的Token费用，运行一天解决一个小问题就可能消耗数百美金 [8][10] 玄武CLI：国产开源解决方案 - 玄武CLI是一个国产开源框架，旨在让用户无需购买Mac mini，也无需支付API费用，即可在本地运行Clawdbot [13][14] - 该框架原生适配价格更实惠的国产芯片，为用户提供了成本更低的替代方案 [14] - 框架定位为“国产开源版的Ollama”，提供了类似应用商店的模型部署体验，简化了选型、下载和使用流程 [16][17][18] - 它封装了配环境、装驱动、调参数等复杂操作，大幅降低了使用门槛 [19] - 其命令体系（如 `xw pull`, `xw run`, `xw list`）与Ollama高度一致，便于用户无缝上手 [20] - 例如，使用 `xw pull qwen3-32b` 和 `xw run qwen3-32b` 命令，可在30秒内启动32B及以内的模型并进行对话 [21][22] - 本地运行模型使得模型、算力和数据均留在本地，不仅节省成本，也避免了Agent权限可能带来的信息泄露风险 [26] - 玄武CLI自身完全开源，支持GitHub/GitCode一键安装和解压即用，支持Docker容器化，实现0成本入门 [27][28] - 安装部署简单，无需复杂环境配置，依赖基础驱动，最快1分钟即可启动服务 [28][29] - 框架原生支持多卡、多实例并行，实例间相互隔离，提升了稳定性和可扩展性 [29] - 在应用层，它原生兼容OpenAI API规范，使得LangChain、LlamaIndex等框架只需更改一行API地址即可从云端调用切换为本地模型，极大降低了替换成本 [30] - 框架会按需加载模型，并结合量化精度动态分配显存和显卡资源，以充分利用本地硬件 [31] 玄武CLI的核心优势：国产芯片原生适配 - 与Ollama等主要围绕英伟达体系的方案不同，玄武CLI的核心优势在于对国产芯片的原生适配，提供了更高性价比的算力选择 [33][34][35] - 过去国产芯片跑模型面临配置复杂、性能波动、生态碎片化、文档不全、问题难复现等挑战 [36][37] - 玄武CLI通过在框架层封装复杂度来解决这些问题，构建了统一的算力资源池，自动识别芯片类型并匹配最合适的推理引擎，实现智能调度 [38][39] - 这种“黑盒化”处理解决了模型启动卡死和服务不稳定的问题 [40] - 其系统架构采用分层设计，关键能力集中在推理引擎层，采用多引擎并行架构 [41][43][44] - 多引擎包括侧重深度优化的自研引擎MLGuider、华为原生MindIE以及兼容社区标准的vLLM，并配套进程隔离和自动路由策略 [44] - 此架构抹平了不同国产芯片的底层技术差异，让开发者无需关注硬件细节即可实现跨芯片模型部署 [45][46] - 结合离线可用的特性，玄武CLI在国产算力环境中补齐了长期缺失的基础设施 [47] 清昴智能：玄武CLI的背后的公司 - 玄武CLI由清昴智能开发，该公司成立于2022年，核心聚焦于芯片适配以及模型-框架-算子的联合优化 [48][49] - 创始人兼CEO关超宇是清华特奖最年轻的获得者 [50] - 成立三年来，公司已获得华为哈勃的战略投资及多家国内一线基金的亿元级支持 [51] - 技术路线上，公司采用端到端的系统级优化，以自研异构推理引擎MLGuider为起点，向下协同硬件设计，向上支撑智算平台与Agentic AI平台 [51] - 在落地方面，公司曾推出多种国产一体机方案，达成稳定16+TPS的高性能吞吐表现 [52] - 目前MLGuider已完成超过15款主流芯片的适配，在满足预期推理效果下提供多种国产最优方案选择 [53] - 例如，支持Qwen 80B方案，并通过玄武CLI适配华为300I Duo、300I A2等多种高性价比硬件方案 [54] - 面向未来，公司提前布局Agentic AI平台，旨在为多智能体、多模态协作时代打下关键基础 [56] - Clawdbot被视为其面向未来的一个轻量级尝试，让用户能提前体验智能体时代的雏形 [57]

国产模型密集发布与迭代 - 临近春节国产模型进入密集发布窗口期 包括DeepSeek开源OCR2、Kimi发布并开源K2.5、阿里Qwen3-MaxThinking、百度文心5.0等重量级模型接连发布 [1] - 字节计划在2月推出三款全新AI模型 分别为豆包2.0、Seedream5.0以及SeedDance 2.0 [1] - 阿里同样计划在春节假期间发布新一代旗舰AI模型Qwen 3.5 [1] - 大量模型侧更新将加速驱动模型整体商用进度 [1] 国内云厂商资本开支规划 - 字节已初步规划2026年资本开支1600亿元 高于2025年约1500亿元 [2] - 阿里在2025年云栖大会表示 正在积极推进3年3800亿元的AI基础设施建设计划 [2] - 云厂商资本开支持续投入奠定国产算力需求基础 [2] 推理侧算力需求与国产方案 - 国产模型快速迭代抢占用户AI交互入口 对应推理侧算力需求有望迎来加速提升 [3] - 2026年是推理侧国产超节点上量元年 已有大量国产厂商发布新一代超节点方案 [3] - 华为发布Atlas 950/960 搭载8192/15488张算力卡 [3] - 曙光scale x 640、沐曦、昆仑芯、阿里磐久等均有超节点布局 [3] - 供需两侧双向奔赴 产业链即将迎来放量时点 [3] 投资建议与核心受益环节 - 国产模型加速迭代叠加国产机柜方案推理侧性能提升 国产算力产业链有望核心受益 [1] - 建议关注核心产业链环节 包括芯原股份、华丰科技、伟测科技等 [1]

项目概况 - 云工场控股成功中标某地人工智能产业基础设施建设项目，项目总金额逾人民币5亿元 [1] - 该项目是近期国产算力基础设施领域较具代表性的落地案例之一 [1] 项目模式与结构 - 项目以“算力平台化建设”为核心，并非单一硬件采购或短期交付型工程 [1] - 项目涵盖万卡级国产算力集群部署、算力资源统一管理与调度体系建设，以及面向多行业应用的持续运营支持 [1] - 该模式反映出地方政府与产业端对算力基础设施“长期可用性”和“工程化能力”的关注正在显著提升 [1] 技术路线与特点 - 项目在算力体系上全面采用国产技术路线 [1] - 通过异构算力调度平台进行集中管理 [1] - 该安排有助于降低国产算力在实际应用中常见的系统适配、运维复杂度和稳定性风险 [1] - 为国产算力在真实业务负载环境下的规模化运行提供更可复制的实践样本 [1] 应用与价值 - 相关算力资源预计将面向人工智能模型训练、推理服务及多行业智能化场景开放 [2] - 项目价值不仅体现在一次性建设规模，更体现在其后续服务能力与生态吸引力 [2] - 后续价值包括对中小型AI企业的支撑能力、对多模型和多算力架构的兼容能力，以及在持续运营过程中形成的客户黏性与数据沉淀 [2] 产业意义与市场解读 - 地方算力基础设施项目的推进，正在成为国产算力由“政策推动”向“市场驱动”演进的重要载体 [2] - 云工场控股中标被部分市场人士解读为对其在算力基础设施建设经验、异构算力管理能力以及长期运营服务体系方面的阶段性认可 [2] 案例意义与后续关注 - 该项目为观察国产算力如何在真实商业场景中实现规模化部署、稳定运行及可持续运营，提供了一个具有参考意义的案例 [2] - 其后续运行效果及商业转化能力，将成为资本市场持续关注的重点之一 [2]

PCB行业供需与投资主线 - 2025至2026年，PCB行业整体处于供需紧平衡状态，结构性短缺尤为突出[1] - 全球高阶PCB新增产能无法满足AI和高频高速市场需求，主流公司产能受限于扩张周期、海外劳动力和基础设施瓶颈，短期内产能释放有限，供给释放滞后带来严重的供需缺口[1] - 增量需求需要依赖分散供应链来获取产能[1] - 核心投资主线聚焦于高端PCB与材料龙头，重点关注价值量高、AI业务进展领先、产能扩产积极的龙头企业[1] - 2026年全行业产能与材料均处于供应紧张格局，相关公司产品价格有望持续上涨，盈利能力预计攀升[1] 智能手机市场展望 - 截至2025年第三季度，三星2025年第一至第三季度全球智能手机出货量达6060万台，市场份额为19%，保持全球第一[1] - 苹果2025年第三季度出货量为5650万台，同比增长4%，市场份额位列第二，其后为小米、传音和vivo[1] - 据IDC报告，2025年全球智能手机出货量预计将达到12.4亿部，2024至2029年复合年增长率预计为1.5%，呈现温和增长[1] - 展望2026年，持续看好手机结构化升级带来的创新需求，例如潜望式镜头成为安卓和苹果高端手机标配，渗透率将持续提升[1] 端侧SoC与AI芯片发展趋势 - 2026年端侧SoC行业将全面迈向“ALL IN AI”新阶段，NPU核心架构地位确立并推动设计逻辑重构[2] - 存算一体架构成为端侧大模型部署的关键破局点，行业核心进化方向聚焦于ISP与NPU的物理级深度融合，以实现“感知即推理”新范式[2] - 在关联赛道中，AI眼镜将向“第一视角计算中心”演进，双芯片架构成中高端主流；机器人赛道受具身智能驱动转向端侧自监督学习；智能驾驶舱驾一体化“One-Chip”方案加速普及[2] - 本土厂商凭借技术突破与本土化优势，有望提升市场份额并重构市场竞争格局[2] - 建议关注的标的包括瑞芯微、晶晨股份、泰凌微、恒玄科技、全志科技、乐鑫科技、中科蓝讯、炬芯科技、翱捷科技、佰维存储、兆易创新[2] 半导体制造与设备发展 - 随着国产算力需求增加，先进制程的产能需求不断提升，中芯国际、华虹公司、长鑫存储等企业的先进制程制造产能预计将不断增加[3] - 成熟制程工艺各制造商各有特色，特色工艺投资机会显现，例如芯联集成、晶合集成、赛微电子在各自特色领域优势显著[3] - 半导体设备商通过内生增长及外延并购提升覆盖率，半导体制造流程长、工艺步骤多、设备品类多，设备商通常以内生性方式拓宽同类设备型号，并以外延并购拓展其他设备类型[3] - 今年以来，北方华创通过并购芯源微新增涂胶显影设备布局，并购成都国泰真空加强高端光学镀膜设备领域布局；中微公司计划收购杭州众硅布局CMP，进一步向“集团化”和“平台化”发展[3] - 建议关注的标的包括北方华创、中微公司、拓荆科技、芯源微、金海通等[3] 国产算力、存储与模拟芯片周期 - 国产算力产业链从2025年开始跑通，2026年可能是国产算力芯片的放量大年（H200将于2026年进入国内市场，可能对国产算力发展产生影响）[4] - 2026年建议关注寒武纪、海光信息、摩尔线程与沐曦股份等国产算力AI芯片的投资机会[4] - 全球存储芯片市场自2025年上半年起进入景气周期，价格持续攀升，美光CEO暗示此轮“存储芯片超级周期”有望延续至2027年，反映AI热潮下存储芯片需求激增与供应端长期短缺[4] - 建议关注HBM产业链相关标的（如雅克科技、华海诚科等）、模组厂（如德明利、江波龙等）以及技术链（如兆易创新、北京君正等）[4] - 模拟芯片正处于周期低谷，复苏或将加速，面向人工智能、汽车电动化、通信技术演进、光伏技术升级等新兴场景，国内厂商正从产品性能、工艺协同、设计方法学、封装等多个维度发展，逐步向高端领域渗透[5][6] - 在云端AI部署中，AI服务器、AIDC等算力基础设施面临严峻能耗挑战，对电源管理芯片等模拟IC的用量和性能要求持续提升[5] - 建议关注圣邦股份、纳芯微、思瑞浦、艾为电子、南芯科技、杰华特等相关机会[6]

人工智能板块1月表现与催化因素 - 人工智能板块指数1月上涨10.86% 显著跑赢上证综指(3.76%)、沪深300(1.65%)和创业板指(4.47%) 板块成交额达27958.23亿元 同比大幅增长152.67% 环比增长94.74% 板块在经历大幅反弹和放量后进入结构分化与震荡整固期 [1] - 1月板块受到产业、政策及资本化进展三重催化 共同推升了板块整体风险偏好和拐点预期 [1][2] - 产业端催化包括：2026年国际消费电子展召开、英伟达Rubin架构亮相并计划将AI落地物理世界、以及英伟达与礼来合作开发AI辅助药物发现基础模型 [2] - 政策端催化为：八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》 [2] - 资本化进展催化为：智谱AI与MiniMax相继在港股上市 [2] AI应用商业化进程加速 - AI应用正从技术尝鲜走向大规模实用 字节跳动旗下豆包大模型在2025年底日活跃用户突破1亿 成为国内用户量级最大的AI应用 [3] - 搜索范式正从传统的SEO向GEO转变 AI应用正在改变人们获取信息及决策的方式 并引发营销和流量分配逻辑的底层变革 [3] - 伴随AI应用端密集催化 传统搜索引擎优化正逐步迈入生成式引擎优化 这驱动了AI商业化闭环进程 引发流量入口迁徙与用户行为重构 有望推动应用端从技术验证期进入商业价值兑现期 [3] 国内算力需求与新周期展望 - 2025年第四季度国内人工智能数据中心招标开始回暖并呈现上行趋势 [1][4] - 2026年国内互联网大厂将加紧数据中心布局 且节奏可能快于2025年 [4] - 英伟达H200芯片有望有条件进入中国市场 长期来看有利于国产算力芯片及生态发展 若其恢复供应将提升大模型训练效率 进一步加速AI应用落地与国产算力芯片在推理端的需求 [4] - 在需求催化与密集招标的推动下 国内算力有望进入新一轮周期 [1][4] 建议关注的细分赛道 - 投资建议关注以下细分赛道及公司：国产算力产业链、IDC服务商与算力租赁、国产信创厂商、AI Agent及应用、云计算厂商、一体机及端侧AI、数据要素产业链中供给、流通、应用公司、以及EDA [5]

公司业务动态与项目中标 - 公司全资附属公司江苏云工场科技信息技术有限公司中标人工智能产业基地二期项目 [1] - 江苏云工场与宿州华瑞网络信息服务有限公司订立采购合约，合约价值为人民币5.2亿元 [1] 公司战略与供应链布局 - 在项目的采购与实施阶段，公司将规模化采用国产AI算力卡 [1] - 此举体现了公司对国产算力生态的支持，并是其在该领域深度投入与长期战略布局的一部分 [1] - 公司将进一步强化和丰富算力异构能力 [1]

公司业务动态 - 公司全资附属公司江苏云工场近期中标人工智能产业基地二期项目，并于2026年1月30日与招标人宿州华瑞网络信息服务有限公司订立采购合约 [1] - 该采购合约价值为人民币5.197亿元，内容涉及为项目供应硬件设备、软件及服务解决方案 [1] 公司战略与投入 - 在项目的采购与实施阶段，公司将规模化采用国产AI算力卡，此举被描述为对国产算力生态的积极支持与切实行动 [1] - 公司将持续在国产算力领域进行深度投入与长期战略布局，并计划进一步强化和丰富算力异构能力 [1]

市场扩张和并购 - 公司全资附属公司江苏云工场中标人工智能产业基地二期项目[3] 其他新策略 - 2026年1月30日江苏云工场与宿州华瑞网络订立5.197亿采购合约[3] - 项目采购与实施阶段公司将规模化采用国产AI算力卡[3]

市场表现 - 沪深两市全天震荡调整，成交额为2.58万亿元，沪指、深成指、创业板指分别下跌2.48%、2.69%和2.46% [1] - 半导体板块大幅下跌，多只相关ETF跌幅超过5%，其中集成电路ETF(159546)下跌5.63%，科创芯片ETF国泰(589100)下跌5.24%，半导体设备ETF(159516)下跌5.11%，芯片ETF(512760)下跌5.07% [1][2] 下跌因素分析 - 外部情绪映射：受美联储人事提名及政策预期影响，上周五美股半导体板块回调，拉姆研究、美光科技等个股跌幅较大，情绪传导至A股 [3] - 内部市场环境：周期板块大幅回调导致大盘表现萎靡，成交量缩减，市场情绪与资金面受挫 [3] - 板块自身因素：半导体板块在1月上半月累积较多涨幅，且为机构重仓板块，在市场整体疲软背景下承受较大压力 [3] 行业基本面与景气度 - 半导体设备需求旺盛：ASML 2025年第四季度新增订单金额达132亿欧元，其中EUV光刻机订单74亿欧元创历史新高，截至2025年底未交付订单金额为388亿欧元，订单能见度已至2027年 [4] - 存储行业高度景气：SK海力士25Q4营收32.83万亿韩元，同比增长66%，环比增长34%，净利润15.25万亿韩元，同比增长90%，环比增长21%，闪迪25Q4营收30.25亿美元，同比增长61%，环比增长31%，净利润8.03亿美元，同比增长672%，环比增长617% [4] - 存储扩产动力强劲，为半导体设备行业贡献重要增量 [4] 后市展望与投资机会 - 半导体设备板块性价比凸显：经历近期回调后，布局价值提升，行业有“存储扩产”与“先进制程国产替代”两大成长逻辑支撑 [5] - 国产算力叙事提供中期成长动力：市场对H200冲击国产GPU的担忧已基本落地，国产GPU厂商有望逐步扩大出货量并进入业绩高增轨道 [5] - 可关注产品：半导体设备ETF(159516)与科创芯片ETF(589100)等 [5]