公司上市与募资计划 - 燧原科技披露招股书，拟在上交所科创板上市，募集资金拟用于后续产品研发迭代、业务拓展以及供应链安全保障，以提升国产AI芯片的自主创新能力 [1] - 此次IPO拟募集60亿元，投向第五代和第六代AI芯片系列产品的研发及产业化项目，以及先进人工智能软硬件协同创新项目 [3] 公司业务与产品 - 公司为国产GPU企业，自研迭代了四代架构5款云端AI芯片，构建了覆盖AI芯片、AI加速卡及模组、智算系统及集群和AI计算及编程软件平台的完整产品体系 [1] - 公司围绕自研云端AI芯片构建了覆盖AI加速卡及模组、智算系统及集群的全栈算力产品体系，并基于自主知识产权的AI计算及编程软件平台“驭算TopsRider”实现软硬协同优化 [3] - 截至2025年9月末，公司已获得境内发明专利262项，已承担10余项国家及地方科技攻关项目，参与了41项AI芯片与智算系统的关键国家及行业标准的制定 [3] 财务表现与盈利预期 - 公司营业收入从2022年的9010.38万元增至2024年的72238.74万元，期间复合增长率达183.15% [3] - 2025年前三季度，公司已实现营收5.4亿元 [3] - 2022年至2025年前三季度，公司扣非净利润亏损分别为11.5亿元、15.67亿元、15.03亿元和9.12亿元，2022年以来累计亏损超50亿元 [5] - 截至2025年9月末，公司合并口径和母公司未弥补亏损分别为-41.65亿元和-18.64亿元 [5] - 公司预计在排除外部不稳定因素下，根据在手订单、研发规划和产品迭代及交付计划，达到盈亏平衡点的最早时间为2026年 [1][5] 股权结构与重要股东 - 公司实际控制人赵立东、张亚林合计直接持有公司17.9287%的股权，通过员工持股平台间接控制公司10.2070%的股权，两名实际控制人合计控制公司28.1357%的股权 [2] - 腾讯直接持有公司19.9493%的股份，与其关联方合计持有20.26%的股份，是公司的大股东 [1][2] 客户集中度与关联交易 - 公司客户集中度较高，2022年至2025年前三季度，公司对前五大客户的销售金额占当期营业收入的比例分别为94.97%、96.50%、92.60%和96.41% [5] - 2025年前三季度，公司对腾讯的销售金额在总营收中的占比超过70% [1] - 报告期内，腾讯科技（深圳）的销售金额在总营收中的占比分别为8.53%、33.34%、37.77%和71.84% [10] - 公司与腾讯自2019年起开展业务合作，已形成稳定的深度战略合作关系 [9] 创始人背景与团队 - 公司创始人赵立东和张亚林均有深厚的AMD背景，赵立东曾任职AMD负责CPU/GPU/APU研发，张亚林曾在AMD领导开发并量产多颗世界级芯片 [2] - 目前，赵立东为公司的董事长、首席执行官、董事会秘书；张亚林担任董事、首席运营官、总经理 [2]

市场催化：海外CPU价格上涨与产能紧张 - 海外消费级CPU已于2025年第三季度开始涨价，近期AMD与Intel再次上调服务器CPU价格，幅度为10-15% [1] - AMD与Intel两家企业2026年的产能已基本预订一空 [1] 中期逻辑：国产AI芯片需求驱动力 - 国产模型近期迭代频出，例如DeepSeek在GitHub更新代码并提出可能是新架构的MODEL1，性能提升有望驱动更多应用场景，进而带动国产芯片对应的推理需求 [1] - 互联网厂商2026年有望进一步提高国产芯片的配置比例，或成为国产芯片的主要边际增量之一 [1] 相关投资产品：科创芯片设计ETF - 与国产AI芯片相关度最高的ETF为科创芯片设计ETF易方达（589030） [1] - 该ETF跟踪上证科创板芯片设计主题指数，其中数字芯片设计权重占比达到76.3% [1] - 该产品或充分受益于国产AI芯片产业上行趋势 [1]

国产GPU“四小龙”上市概况 - 英伟达市值热潮带动国产GPU公司上市，摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯被称为国产GPU“四小龙”并扎堆开启IPO [1] 上市地点选择 - 摩尔线程与沐曦股份选择在内地A股上市 [3] - 壁仞科技与天数智芯选择在香港股市上市 [3] A股上市公司的市场表现 - 摩尔线程A股发行价为114.28元，初始市值约537亿元，上市当天最高涨幅达500%，当前市值保持在3000多亿元 [5] - 沐曦股份A股发行价为104.66元，初始市值约418亿元，上市当天最高涨幅超过700%，当前市值约2500亿元 [5] - 从初始市值至今，摩尔线程与沐曦股份的市值涨幅均超过5倍 [10] 港股上市公司的市场表现 - 壁仞科技港股发行价为19.6港元，初始市值约462亿港元（约合415亿元人民币），上市当天最高涨幅约110%，当前市值约790亿港元（约合710亿元人民币） [7][8] - 天数智芯港股发行价为144.6港元，初始市值约367.7亿港元（约合330亿元人民币），上市当天最高涨幅约30%，当前市值约412亿港元（约合370亿元人民币） [8] - 从初始市值至今，壁仞科技与天数智芯的市值涨幅均未超过一倍 [10] 不同市场估值差异分析 - 同样业务属性的公司因上市地点不同，市值差距显著，壁仞科技当前市值不足摩尔线程的四分之一，天数智芯当前市值仅为摩尔线程的八分之一 [8][10] - 若按A股公司约5倍的涨幅估算，壁仞科技与天数智芯的市值理论上均可达近2000亿元，与实际市值存在超1000亿元的差距 [10] - A股市场投机气氛较浓，港股市场估值相对更理性保守 [12] - 更高的市值有助于公司融资与发展，上市地点的选择对科技企业价值体现至关重要 [12]

文章核心观点 - 文章核心观点是，当前正处在一个由科技跃迁、全球格局重组和资本逻辑重写驱动的深层变革时代，2026年已成为正在展开的现实，投资者需要获取第一手信息和底层逻辑以应对变化 [1] - 文章旨在宣传一场由格隆汇、腾讯理财通携手广发基金、汇添富基金、易方达基金联合举办的线上策略会，该会议将从全球宏观视角出发，深度解读科技、资金与资产配置的底层逻辑 [1] 会议议程与嘉宾观点总结 - 金融学博士、经济学家、格隆汇创始人格隆博士将系统拆解2026年投资领域的核心问题，包括全球AI与半导体产业发展趋势、AI算力、半导体自主可控、国产AI芯片等细分赛道投资机会、全球流动性宽松背景下的中美科技产业趋势、风险偏好上行时的红利策略前景，以及低息背景下家庭资产配置的“新锚点” [2][6] - 汇添富基金经理、TMT科技研究组长、复旦大学半导体博士马磊将从美国凤凰城科技峰会的一线观察出发，分析全球AI与半导体产业正在发生的真实变化 [2][7] - 广发基金指数投资部基金经理、港美股科技研究专家夏浩洋将聚焦港美股科技板块，解码科技爆发背后的结构性机会与逻辑 [2][7] - 易方达指数研究部资深研究员杨正旺将分享对红利策略的全新理解，探讨在风险偏好上行、成长风格回暖的背景下，红利策略如何迭代并在防御与现金流之间找到新的平衡支点 [2][7]

昆仑芯上市事件与市场反应 - 2026年初，百度旗下AI芯片子公司昆仑芯以保密形式向港交所递交主板上市申请，消息公布后百度港股单日飙涨近10%，市值重回3955亿港元 [2][20] - 昆仑芯2025年营收超20亿元，外部客户收入占比超40%，并拥有中国移动十亿级集采订单背书，被视为百度AI战略的“硬资产” [2][20] - 然而，公司最新投后估值仅210亿元，远低于摩尔线程、沐曦股份等同行千亿市值，市场认为其上市是百度在AI投入十余年未找到清晰盈利路径后的一次资本腾挪，而非战略成熟的标志 [3][21] 昆仑芯面临的核心挑战与内部短板 - **技术生态薄弱**：昆仑芯P800芯片FP16算力达345TFLOPS，超越英伟达特供中国的H20芯片，但AI芯片竞争核心是生态，英伟达凭借CUDA生态垄断全球80%-90%的AI芯片市场，昆仑芯自研生态开发者数量不足其零头，在关键算子适配和客户迁移的兼容性、稳定性上存在差距 [5][23] - **商业化依赖与盈利困难**：2025年超20亿元营收中，仍有约60%来自百度内部业务，外部核心订单多来自中国移动、招商银行等国企或金融机构，利润空间有限且难以复制，2024年公司净亏损达2亿元，盈利前景渺茫 [6][24] - **供应链风险**：高端芯片生产制造高度依赖台积电等外部代工厂，EDA工具国产化率不足20%，且HBM显存供应紧张，供应链的被动局面制约其规模化量产和成本控制 [7][25] - **内部协同割裂**：百度AI战略的“芯片-框架-模型-应用”闭环衔接不畅，飞桨框架市场渗透率低，文心大模型商业化集中在To B传统领域，C端缺乏现象级产品，无法形成对昆仑芯算力的规模化需求，内部协同缺失导致各环节布局但都不顶尖 [8][26] 外部竞争格局与市场压力 - **全球竞争挤压**：英伟达2025年第三财季数据中心营收达512亿美元，同比增长66%，并加速布局多模态芯片巩固生态壁垒，AMD、英特尔在中低端市场抢占份额，谷歌、亚马逊等云厂商的自研ASIC芯片也在特定场景形成替代，昆仑芯在高端、中低端及垂直场景均面临激烈竞争 [11][30] - **国内竞争白热化**：华为昇腾在政务、军工领域构建稳固生态，寒武纪2025年上半年营收28.81亿元且已扭亏为盈，摩尔线程、沐曦股份等通过IPO融资加速迭代，同时阿里、腾讯、字节跳动等头部互联网企业加码自研AI芯片，2025年国内AI芯片本土品牌渗透率已升至30%，出货量突破82万片，潜在产能过剩风险可能引发价格战 [12][31] 资本市场视角与估值逻辑 - 摩根大通预测昆仑芯2026年营收将飙升至83亿元，增长超6倍，但该预测被认为缺乏坚实支撑，因其2025年高增长很大程度上依赖中国移动大额订单的持续性存疑 [13][32] - 昆仑芯210亿元的估值远低于同行，对比摩尔线程4.38亿元营收对应3830亿元市值的逻辑，其估值折价反映了市场对其技术生态薄弱、客户结构单一、盈利前景不明的定价 [13][32] - 资本市场认为百度AI战略核心问题是“缺方向”而非“缺资金”，公司自动驾驶、文心大模型、AI云等业务均未形成清晰的核心增长路径，昆仑芯上市仅是资产分拆变现，无法解决百度AI“大而不强、全而不精”的核心问题 [14][33] - 昆仑芯上市消息公布后，北向资金并未大规模增持百度股票，表明理性投资者认为单次IPO只能带来短期估值提振，长期仍缺乏持续创造价值的能力 [15][34] 结论：上市的战略意义与根本问题 - 昆仑芯的上市被视为百度AI战略的“中场调剂”而非“终局答案”，其自身的生态短板、客户依赖、盈利困难及供应链风险是百度AI内部矛盾的集中体现，无法通过上市根本解决 [17][36] - 百度AI战略的真正破局点在于构建芯片、模型、应用之间的协同效应，形成有竞争力的AI生态，若不能解决文心大模型的规模化商业化、飞桨框架的开发者吸引力及自动驾驶的大规模盈利问题，昆仑芯上市仅是孤立的资产亮点 [17][36] - 公司最终需要让AI技术创造持续的商业价值，而非停留在参数和资本故事上，这才是其战略能否被看好的关键，与昆仑芯是否上市无关 [18][37]

百度分拆昆仑芯上市的战略动机 - 实现价值重估：百度在资本市场长期被视为互联网广告平台，压制了其在AI领域的估值，分拆昆仑芯作为独立硬科技公司上市可享受更高科技股估值溢价，释放百度自身资本价值 [3] - 促进独立发展：分拆上市后，昆仑芯将成为独立面向市场的AI芯片供应商，有助于拓展百度生态外客户，打破仅有内部订单的质疑，并获得更大自主决策权以助发展壮大 [3] - 获取独立融资：芯片研发是长期且巨额的资本投入领域，独立上市融资能为昆仑芯获得更多资金活水，进一步推动芯片研发 [3] - 借助港股市场：借助港股IPO可进一步提升昆仑芯品牌知名度，并借助资本市场打开国际市场 [4] 昆仑芯的业务实力与市场地位 - 公司估值与行业地位：2025年，百度昆仑芯的整体估值已达到约210亿元，是国内极少数经过大规模生产验证、在特定场景下能与国际巨头竞争的AI芯片 [5] - 产品性能表现：第三代产品P800系列的FP16算力高达345TFLOPS，是英伟达为中国市场定制的H20芯片算力的2倍有余 [6] - 集群运营能力：基于昆仑芯建成的国内首个全自研“三万卡”集群，实现了99.5%的有效训练时长和超96%的线性加速比 [6] - 商业化成功验证：成功中标中国移动10亿级的AI计算设备集采，并获得招商银行等对系统稳定性要求极高的金融巨头客户 [6] - 出货量领先：2024年昆仑芯出货量达到6.9万片，是竞争对手寒武纪（约2.6万片）的2.6倍多，表明其已进入大规模量产的工业化阶段 [6] 昆仑芯面临的挑战与隐忧 - 软件生态壁垒：英伟达的核心护城河在于其CUDA软件生态，客户从英伟达迁移至昆仑芯往往需要重写代码或进行复杂适配，存在“换芯片容易，换整个开发体系难”的挑战 [7] - 客户依赖问题：当前大额订单主要来自政府集中采购和百度内部采购，在完全市场化竞争下获取更多客户是待解难题 [7] - 供应链风险：高端芯片（如P800）采用7纳米工艺，主要依赖台积电代工，若未来美国制裁政策收紧限制台积电服务，将面临生产困境；同时订单交付也受制于三星等合作伙伴的产能 [7] - 持续亏损与高研发投入：2024年营收接近20亿元，但净亏损约2亿元，下一代芯片研发动辄需要数十亿投入，是持续烧钱的领域 [8] - 高估值依赖未来预期：当前约210亿元的高估值建立在对未来爆发式增长的预期上，若新品（如M100/M300）上市延迟或市场反响不及预期，高估值泡沫可能破裂 [8] 分拆上市对百度及行业的意义 - 重塑百度标签：分拆昆仑芯上市是百度打响2026年“去广告化”标签的第一枪，试图证明其不仅是应用层互联网公司，更具备底层硬科技的研发和商业化能力 [9][10] - 确认行业地位与打造新增长曲线：一旦成功上市，百度在“算力基础设施”领域的行业地位将正式确认，并为公司撑起新的增长曲线 [9] - 提振行业信心：若昆仑芯顺利上市并获得高估值，将极大提振整个国产AI芯片行业的信心，并可能引发新一轮硬科技IPO热潮 [9]

公司上市与募资 - 公司是中国首家实现“训练+推理”通用GPU双量产的企业，并率先以7nm先进工艺实现芯片量产[1] - 公司于1月8日在港交所挂牌上市，发行定价为每股144.6港元，预计募资约37亿港元，IPO市值将超过354亿港元[1] - 公司计划将募集资金的80%用于产品及解决方案研发，其中50%投入通用GPU芯片及加速卡研发与商业化，25%用于自主软件栈研发，5%投向AI算力解决方案，10%用于销售及市场推广[2] 股东结构与投资者 - 公司引入了18家顶级投资方组成的基石团队，共计拟认购1,583,195,754港元[2] - IPO前，公司股东包括Princeville Capital、红杉中国、元禾基金等知名机构[2] - 大钲资本实体以22.92%的持股比例成为重要机构股东[3] - 海南数芯、沄柏资本分别持股7.51%、3.75%，A股上市公司富森美通过产业基金间接持股0.54%[3] 市场地位与财务表现 - 公司是中国最早启动通用GPU芯片设计的企业，首家实现推理和训练通用GPU芯片量产[4] - 2024年，公司跻身中国通用GPU市场五大核心参与者之列，市场份额位居国内前三，其中训练型产品市场份额第三，推理型产品市场份额第二[5] - 公司收入持续增长，2022年、2023年及2024年收入分别为人民币1.894亿元、2.890亿元和5.395亿元，复合年增长率高达68.8%[5] - 2025年上半年，公司营收达人民币3.243亿元，较去年同期的1.974亿元增长64.2%[5] - 通用GPU产品是核心收入来源，2025年上半年来自该产品的收入为2.77亿元，占总营收的85.33%，其中训练系列产品收入占比58.5%，推理系列产品收入8702万元，占比26.8%[6] 业务运营与客户 - 公司通用GPU产品出货量从2022年的7800片增至2024年的1.68万片，2025年上半年达到1.57万片，接近2024年全年水平[5] - 截至2025年6月，公司已向超290家客户交付逾5.2万片通用GPU产品，在金融服务、医疗保健等关键任务领域完成超900次部署应用，覆盖20多个行业[6] - 2025年上半年，AI算力解决方案收入为4264万元，占比13.2%，成为第二增长曲线[6] 研发投入 - 公司保持高强度研发投入，2022年至2024年研发开支分别为4.57亿元、6.16亿元、7.73亿元，占同期总收入比重的241.1%、213.1%、143.2%[6] 生态体系与产业协同 - 公司已构建覆盖软硬件一体化适配、开发者社区、产学研协同的全链路生态[8] - 产品全面适配国内外主流AI生态与深度学习框架，与联想、超云等硬件厂商完成兼容认证[8] - 其DeepSpark开源社区已汇聚400+训练模型、80+推理模型，成为国内首个通用计算应用开发及测评平台[8] - 公司与上海人工智能实验室合作接入DeepLink，牵头制定《人工智能芯片技术规范》等国家标准，并与复旦大学、重庆邮电大学等高校共建实验室，累计培养国内芯片人才超千人[8] 行业前景 - 中国通用GPU市场正处于高速成长期，国产化进程加快[9] - 预计2025-2029年期间，中国通用GPU出货量将以33.0%的复合年增长率持续增长[9] - 国产通用GPU市场占比已从2022年的8.3%提升至2024年的17.4%，预计2029年将突破50%[9]

行业背景与市场趋势 - 生成式AI已成确定性趋势，中国市场是前沿阵地，对AI算力需求强烈，尤其在当前国际竞争局势下，国产GPU算力需求日趋强烈 [3] - 2025年，国产AI芯片迎来高光时刻，以“国产GPU四小龙”为代表的企业成为焦点 [1] - 巴克莱银行亚太区执行主管认为，到2026或2027年，中国可能生产出低成本、有竞争力的芯片，对英伟达及其供应链造成颠覆性影响 [1] 主要公司概况与创始人背景 - 摩尔线程成立于2020年，创始人张建中曾任英伟达全球副总裁、中国区总经理，核心团队具备“英伟达血统” [5][7] - 沐曦股份成立于2020年，创始人陈维良曾在AMD任职13年，负责GPU设计与产品研发，核心团队为“AMD系” [8][10][11] - 燧原科技成立于2018年，创始人赵立东曾在AMD任职，负责CPU/GPU/APU产品规划与核心IP研发 [13] - 壁仞科技成立于2019年，创始人张文非技术科班出身，拥有华尔街及商汤等跨界经历，擅长资本运作与人才招募 [15] 技术路径与产品发展 - 摩尔线程走全功能GPU路线，产品覆盖图形渲染、多媒体编解码、AI计算加速和科学计算，并构建了兼容CUDA的MUSA生态 [17][19][21] - 沐曦股份走通用GPU路线，聚焦AI训练推理场景，产品包括曦思系列和曦云系列，并自研了兼容主流框架的MXMACA软件栈 [17][21][23][24] - 壁仞科技走高端通用GPU路线，其首款BR100系列芯片采用7nm制程，算力达1000TFLOPS，性能宣称超过英伟达A100 [17][24][26] - 燧原科技聚焦AI训练加速卡，自研GCU-CARA架构与互联技术，产品线围绕大模型训练与推理展开 [17][28] 资本市场表现与融资情况 - 2025年，摩尔线程与沐曦股份先后在科创板上市，上市后市值迅速暴涨，其中摩尔线程上市首日股价涨4倍、五日涨6倍，沐曦股份上市首日暴涨7倍 [1][31] - 摩尔线程市值达2890亿元，沐曦股份市值达2461亿元 [32] - 壁仞科技已向港交所提交IPO申请，预计2026年1月2日上市，估值为160亿元；燧原科技已提交科创板IPO辅导备案，估值为205亿元 [1][17][32] - 四小龙均为明星投资标的，背后资方阵容强大，包括腾讯、红杉中国、IDG、国家大基金等知名机构 [32] 行业竞争与全球影响 - 国产GPU四小龙的核心技术团队多来自英伟达、AMD等国际巨头，在芯片自研过程中学习借鉴其经验 [18] - 英伟达被迫离开中国市场，为国产芯片提供了前所未有的历史窗口期 [28] - 全球范围内，AI算力备受追捧，英伟达在2025年7月市值突破4万亿美元；国内寒武纪股价在2025年8月突破千元，市值一个月内暴涨1500亿元，突破4000亿元 [29]

文章核心观点 文章对明年科技板块的投资机会进行了展望，基于对行业趋势的理解和业内交流，重点看好六大方向：国产替代链、无人驾驶、航天、存储芯片、液冷和AI电力，认为这些领域在明年具有较大的增长潜力和投资机会 [3] 板块展望与关键要点 国产替代链 - 看好昇腾产业链的长期表现和想象空间，近期因相关消息已有上涨 [4] - 对国产AI芯片如950、hwj、昆仑芯、PPU等在用户端的表现有信心 [4] - 随着国产晶圆产能和良率提升、软件生态完善，国产AI芯片市场占有率将越来越高 [4] 无人驾驶 - 明年Robotaxi（无人驾驶出租车）和Robovan（无人驾驶物流车）将有较大发展 [5][6] - L3级自动驾驶放开政策增多，显示政策鼓励该领域发展 [6] - 随着技术成熟和Robo-x车辆规模扩大，企业成本将逐步降低，盈利能力将迅速提升 [6] - 无人驾驶是当前最大的AI应用市场 [7] 航天 - 国家政策持续向航天领域倾斜，蓝箭公司即将上市 [8] - 板块核心看点在于火箭回收技术能否在明年取得成功，成功后将衍生出卫星及应用等众多发展故事 [8] - 目前发射成本较高，例如千帆火箭可一箭18星，而星网仅一箭6星 [8] 存储芯片 - 尽管今年存储芯片已有一波大行情，但国内两家龙头公司尚未上市 [9] - 明年cx公司即将上市，市场已看到其万亿市值潜力，与之相关的公司可能迎来机会 [9] - 存储芯片行业逻辑已变，从前几年的强周期行业转为当前行情，主要厂商不会轻易放弃赚钱机会，市场预测扩产不会太快 [9] 液冷 - 明年液冷市场规模预计将比今年高5-10倍，市场空间较大 [11] - 随着芯片功耗持续提升，现有冷板式液冷方案已无法满足芯片最佳工作状态需求 [11] - 行业正在研究新的液冷方案，例如多通道盖板（将芯片与冷板直接封装）以及浸没式液冷 [11] AI电力 - AI电力的核心特征是“可稳定持续供应电力”，这在北美是稀缺资源，因此相关机会更多指向北美市场及国内细分产业的出海机会 [12] - 主要发展方向包括：增加稳定电力供应的设备（如燃气轮机、余热锅炉HRSG）、提高数据中心节能的方案（如高压直流HVDC、固态变压器SST），以及寻求可离网供电的电源技术方案（如陶瓷氧化物燃料电池SOFC） [12] - 相关公司如BE今年已有10倍涨幅 [12] 其他提及板块 - AI算力硬件（如旭创）确定性依然很强，仍是机构偏爱标的 [12] - 文章未详细展开但看好的板块还包括“光”（可能指光模块）和PCB [12]

文章核心观点 - 2025年国产AI芯片行业经历了“成年礼”，多家公司成功上市，产业从“概念公司”阶段迈向“产品公司”阶段，具备了实际交付与规模部署能力 [1] - 行业竞争焦点因国产大模型爆发和“训推分离”共识而发生深刻变化，从单纯比拼硬件参数转向软硬件协同与场景落地能力的较量 [5][6][9] - 2026年行业竞争将进入“工业化比赛”的下半场，推理侧规模化落地、整体解决方案能力以及资本市场叙事分化将成为关键 [8][9][10] 资本热潮与产业阶段 - 2025年国产AI芯片产业迎来“成年礼”，摩尔线程-U、沐曦股份-U在科创板上市，壁仞科技、天数智芯加速冲刺港股 [1] - 行业在推理计算、特定模型适配及软硬件协同方面已具备实际交付与规模部署能力，能够满足部分行业客户核心需求 [1] - 科创板因其制度与风险偏好，成为承接高研发投入、短期亏损但具备战略属性算力企业的重要平台 [1] 竞争格局与外部挑战 - 2025年并非传统龙头地位被撼动之年，而是市场被“拉长”之年，以英伟达为代表的高端训练芯片依然不可替代 [2] - 国产企业通过“堆面积、堆晶体管、堆芯片”方式弥补单卡性能差距，但能效比和软件生态短板依然明显 [2] - 2025年12月，美国允许英伟达向中国出口H200芯片（加收25%费用），其性能介于最先进的Blackwell系列与“中国版”H20之间，对H20领先5到10倍不等，被产业界视为“温水煮青蛙”式的倾销策略 [3] - 竞争格局正从单一龙头垄断演变为多层级并存，围绕推理算力、行业定制和国产替代的多个细分赛道正在形成 [4] - H200的入局未撼动国产算力在政务、运营商、金融等领域的“基本盘”，供应链安全与可控已成为比性能更硬的指标 [4] 软件定义硬件与产业分化 - DeepSeek等国产大模型的爆发给硬件厂商“上了一课”，其采用的UE8M0 FP8量化策略是针对下一代国产芯片设计的机制，标志着软件开始反向定义硬件 [5] - DeepSeek的成功表明，通过模型压缩、稀疏计算、混合精度训练等技术可在一定程度上弥补硬件性能不足 [5] - 许多芯片标称算力高，但因不支持混合精度训练、高效互联，在实际大模型训练中效率极低 [6] - DeepSeek让MoE、混合精度、高效互联等技术成为必须，对国产GPU厂商综合软硬件设计能力提出更高要求 [6] - 行业从“大乱炖”剧烈分化为两个方向：奉行“大力出奇迹”的训练侧（如壁仞、摩尔线程）和信仰“精打细算”的推理侧（如华为昇腾、云天励飞-U、寒武纪-U） [6] - 训练侧比拼多机多卡集群能力与软件栈；推理侧比拼单位业务成本、稳定性与易迁移性 [6][7] 2026年发展趋势与竞争焦点 - 2026年共识是做好训练是巨头“游戏”，做好推理才能为国产AI芯片带来更多落地可能性 [8] - 全球算力竞争重心变化，英伟达与Groq交易、谷歌发布TPU Ironwood释放强烈信号，推理成为决定AI应用规模化落地关键 [8] - 驱动力是“训推分离”，智能体应用兴起使得推理成为包含规划、检索、调用的持续流程，企业最关心单位业务成本和服务质量 [9] - 推理赛道场景分散、需求多样，是中国厂商实现“弯道超车”的窗口期 [9] - 2026年推理算力增长速度将明显快于训练算力 [10] - 竞争焦点一：推理规模化，比拼谁能提供更低成本、更稳软件栈的方案以拿下政务、金融、工业等“大粮仓” [10] - 竞争焦点二：客户需求由“买芯片”向“买算力服务”转变，未来竞争是“芯片+系统+软件”的整体较量 [10] - HBM、铜缆互联、先进封装等“周边配套”的稳定供应与交付将从加分项变成入场券 [10] - 资本市场概念出现分流：A股科创板继续承接以通用GPU为代表的“硬科技”叙事；港股成为以地平线机器人、黑芝麻智能为代表的“场景牵引型”芯片主阵地 [10] - 2026年是一场“工业化比赛”而非“单点技术秀”，分水岭在于能否将资本转化为真正的产业化份额与可持续现金流 [10][11]