行业与公司 - 行业涉及国产AI芯片、算力卡市场及GPGPU架构发展[1][3][7] - 主要公司包括华为、海光、寒武纪、摩尔、沐曦、燧原、昆仑芯等[1][4][10] 核心观点与论据 **华为384超节点的优势与定位** - 采用光模块互联技术，速度显著提升，推理场景性价比高且落地确定性高[1][2] - 支持SP8格式，性能优于未配备SP8的国产卡，兼具训练能力[2][9] - 通过铜线连接和光模块实现高速传输，应对英伟达Nvlink瓶颈[8][9] **国产AI芯片技术进步与竞争格局** - 摩尔S5,000支持SP8和互联，沐曦C600支持FP8并采用先进工艺，性能接近国际水平[4] - 华为升腾转向GPGPU架构降低互联风险，燧原增加核心数量并向GPU靠拢[7] - 2026年新一代产品将提升性能，竞争格局复杂化但整体稳定[1][4][10] **超级点方案的应用** - 海光静默式液冷方案支持660张卡，总功耗750千瓦，突破单服务器限制[5][6] - 华为384超节点和海光700张卡集群成为推理市场重要形式[9][12] **市场需求与采购趋势** - 推理需求增长（多模态时代推动），国产算力卡占比提升[3][10][12] - 大型互联网公司（如字节跳动、阿里、腾讯）测试国产卡，需求集中在SP8、互联和产能[4][10] - 长尾客户（运营商、金融、央企等）需求旺盛，中国市场供不应求[3][16] 其他重要内容 **GPGPU架构发展趋势** - 国内厂商技术方案融合，华为升腾转向GPGPU，燧原缩小核心尺寸[7] - 2026年估值修复预期（寒武纪、海光），英伟达2023年估值中枢45倍，2024年40倍[7] **市场数据与收入** - 可灵2025年AI应用收入预计2亿美元（约15亿人民币），其他公司达数千万至数亿[10] - 国产算力卡2026年估值受关注，预计快速增长[13] **展会动态** - 摩尔、燧原等新产品支持互联和FP8，送测互联网公司或供货非互联网客户[14] **中美需求差异** - 美国需求集中于头部客户（90%），中国长尾客户（运营商、金融等）占比高[16]