科创芯片设计ETF易方达(589030)市场表现 - 截至2026年1月29日10:40，该ETF盘中换手率达10.97%，成交额为4673.62万元，市场交投活跃 [1] - 截至1月28日，该ETF最新规模与最新份额均创成立以来新高 [1] - 资金持续流入，该ETF最新资金净流入8270.62万元，近5个交易日内有4日资金净流入，合计净流入1.41亿元 [1] 阿里巴巴AI芯片与战略布局 - 阿里自研高端AI芯片“真武810E”在官网上线，实现软硬件全自研 [1] - 该芯片搭载96G HBM2e内存，已在阿里云实现多个万卡集群部署，服务国家电网、中科院、小鹏等超400家客户 [1] - 此举标志着由通义实验室、阿里云和平头哥组成的阿里巴巴AI黄金三角“通云哥”首度曝光，阿里成为全球极少数实现全栈垂直整合的科技公司 [1] 国产AI基础设施技术进展 - 超节点服务器集群加速渗透，通过Scale Up互联协议整合多个算力芯片，形成逻辑上的“大型GPU/ASIC”，有效突破单台8卡服务器在效率与可靠性上的瓶颈 [2] - 在单卡算力存在差距背景下，华为Atlas 900 A3 SuperPoD集群BF16总性能已达英伟达NVL72的1.7倍，内存容量为后者的3.6倍，截至2025年9月已部署超300套 [2] - 新发布的Atlas 950及960 SuperCluster更分别实现超50万卡与百万卡规模，标志着国产AI算力正从单点突破迈向系统级跃升 [2] 科创芯片设计ETF(589030)跟踪指数 - 该ETF紧密跟踪上证科创板芯片设计主题指数 [2] - 该指数选取科创板内业务涉及芯片设计领域的上市公司证券作为指数样本，以反映科创板芯片设计领域上市公司证券的整体表现 [2]

行业技术突破 - 摩尔线程与北京智源人工智能研究院合作，基于FlagOS-Robo框架，依托MTT S5000千卡智算集群，成功完成智源自研具身大脑模型RoboBrain 2.5的全流程训练 [1] - 这是行业内首次验证国产算力集群在具身智能大模型训练中的可用性与高效性 [1] - 标志着国产AI基础设施在应对复杂多模态任务上迈出了关键一步 [1]

融资与公司定位 - 公司完成近亿元人民币的B轮融资 由河南投资集团汇融基金与智谱生态基金星连资本联合领投 卓源资本跟投 其中星连资本在A轮和B轮均超额追加 卓源资本连续六轮支持 体现了国有资本与产业生态投资机构对公司长期价值的高度认可 [2] - 募集资金将用于产品技术研发和高水平人才引入 以巩固公司在AI算力集群领域的技术领先优势 [2] - 公司是国内发展最快的独立AI算力集群提供商 致力于引领AI基础设施颠覆性创新发展 [2] 产品技术与核心能力 - 公司构建了智能自主智算系统Galaxy 该系统打破AI基础设施封闭生态 提供高性能全栈式智算集群产品及服务 通过软硬协同与跨层优化 贯穿智算集群的计算、通信、调度与监控 覆盖设计、部署、调优及运维全生命周期 [2] - 公司在高速网络、训推框架、管控平台、安全隐私等核心领域持续构建优势壁垒 一站式满足客户对智算集群的需求 [2] - 公司累计调优交付的算力规模已达30个集群 超过7万6千张GPU [3] 技术突破与性能提升 - 公司研发全国产102.4T近光封装白盒交换机 通过多芯片并联、多平面、NPO技术、SAI代理技术组合 实现国产AI通信产品能力对齐国际最高性能 完成了从国产25.6T交换机向国际主流102.4T性能的代际跨越 [3] - 公司构建统一智能通信系统 包括高性能集合通信库、大模型无损网络与智能运维系统 并创新融合优先级调度、拥塞控制协议与硬件能力 实现本地和跨域数据中心协同优化 [3] - 上述技术实现集群端到端算力利用率5%性能提升 集群故障100%快速诊断与运维自动化 提升了国产AI集群算力利用率并突破系统性能瓶颈 [3] 系统功能与应用场景 - 公司的智算系统Galaxy覆盖广泛的应用场景与功能模块 包括模型训练、微调、推理、强化学习、应用开发框架、Profiler等有限应用 [4] - 在算力调度方面 系统实现了任务调度、自动容错、异构管理、数据管理、模型管理、应用路径探查、Overlap分析等功能 [4] - 在高性能网络软件方面 系统具备统一异构通信机制、通信性能优化机制、通信可靠优化机制、通信高精度测量方法、LLM-CC算法、长距离拥塞控制、大模型流量仿真、国产网卡适配等功能 [4] - 系统还包含运维智能体、知识库、自动问答、动态迭代、权限分级、运维监控排障等运维与监控功能 [4] 未来愿景与行业目标 - 公司未来将继续为构建下一代国产万卡级AI算力基础设施打下坚实、安全、可控的数字基建底座 [4] - 公司旨在为中国构建安全可控的人工智能产业生态提供关键支撑 以智能自主智算系统服务万亿规模的算力行业 [4]