行业与公司 * 涉及行业：**人工智能（AI）与算力行业**，特别是**国产算力芯片、AI基础设施、AI大模型及应用**领域 [1] * 涉及公司/实体：**国内互联网云服务提供商（CSP）**（如阿里（PPU）、字节（ADONE）、百度（昆仑芯））、**芯片定制服务商**、**国产算力芯片公司**（如升腾产业链相关公司）[1][6][7][9] 核心观点与论据 1. AI应用需求爆发，驱动算力消耗激增 * **Token调用量呈指数级增长**：2026年3月，中国日均Token调用量已突破**140万亿**次，相比2024年初的**1,000亿**次，增长超过**1,000倍** [2] * **增长驱动因素**： * **Agent规模化落地**：以OpenClaw为代表的工具，单次互动的Token消耗量是传统AI的**10至100倍** [1][2] * **多模态场景爆发**：视频生成、AI漫画等应用成为重要增长极，例如即梦AI 2.0模型上线后，曾引发短视频平台单周Token调用量增长超过**300%** [1][2] * **中国成为全球最活跃市场之一**：截至2026年3月，中国模型周调用量达**12.96万亿**次，占全球**36%**，并已连续五周超越美国 [1][4] * **发展阶段对标海外**：当前国产模型Token需求的大爆发状态，与**2025年5月**起谷歌等海外模型经历的Token爆发阶段相似 [4] 2. 大模型快速迭代，对算力提出更高要求 * **迭代周期显著缩短**：国内头部大模型（如千问、DeepSeek）的迭代节奏已加快至每**6-8周**完成一次核心版本更新，快于2024-2025年的季度更新频率 [1][3] * **技术趋势推高算力需求**： * **训练侧**：支持**100万Token**上下文窗口的模型，其单次训练所需算力比**2024年提升超过30倍** [1][3] * **推理侧**：多模态应用对算力的**高并发和低延迟**性能提出更高标准，进一步推升推理侧算力需求 [3] 3. 外部制裁强化国产替代逻辑，国产算力迎来发展机遇 * **外部环境挑战**：美国对华芯片出口禁令趋严，导致获取美国先进制程芯片的**性能差距拉大**，且**供应量级变小**（如H200芯片遵循严格的审批配额制）[5] * **核心趋势**：外部环境为国产算力芯片公司创造了类似于**2019年半导体设备行业**的发展机遇，即在产业上升周期中，因外部制裁而进入**国产替代**的逻辑 [5] * **市场现状**：国内算力市场呈现出**供不应求**的旺盛景气度 [5] 4. 国内CSP自研芯片进展提速，合作模式成熟 * **自研动力更强、进展更快**：国内CSP厂商在供应链中**话语权相对更强**，且缺乏像英伟达那样具有强大垄断地位的第三方芯片厂商，竞争环境相对不激烈 [6] * **具体进展**：百度的昆仑芯已较为领先，预计**2026年**阿里的**PPU**和字节的**ADONE**将在出货量上取得较大突破 [1][7] * **与芯片定制服务商的合作模式**： * **专业分工**：互联网大厂负责**芯片定义**（前端逻辑设计），定制服务商负责**芯片实现**（后端物理设计、量产、供应链管理）[8] * **核心价值**：定制服务商在物理设计（时序收敛、功耗优化）、提供通用IP以缩短研发周期、凭借订单规模**锁定先进制程产能和获取价格优势**方面具有不可替代价值 [8] * **风险承担**：定制服务商作为中间方，承担了大部分的**制造风险和良率风险**，一次流片成本高达**数千万美元**，互联网公司借此实现“花小钱办大事” [8] 5. 新兴技术方向与投资主线 * **超节点技术进入量产期**：核心是通过极致的**Scale-up**，在单机柜内实现**数十至数百张**加速卡的紧密耦合互联，预计**2026年**将进入大规模量产交付阶段，其中**Switch芯片**等核心环节是关键增量 [1][9] * **升腾产业链景气度持续上修**：其出货预期在2026年以来已多次上修，来自互联网CSP的**规模化订单确定性高**，且对**2027年**的供应链备货预期也有较大提升，放量的确定性与弹性兼备 [1][9] 其他重要内容 * **合规性考量**：对于中国公司而言，与芯片定制服务商合作还存在更深层次的**合规性考量** [8] * **定制服务商的核心竞争力**：体现在拥有极高的**流片成功率**，从而实现其商业价值 [8]