2025胡润中国人工智能企业50强榜单核心观点 - 胡润研究院发布《2025胡润中国人工智能企业50强》榜单，按企业价值排名，AI芯片企业寒武纪以6300亿元人民币价值位居榜首，较去年增长165% [1][2] - 榜单显示AI芯片相关企业占据主导地位，包揽前十名中的七席，前三位均为AI芯片/GPU公司，反映出在美国出口管制背景下，中国算力自主进程加速 [2][4] - 二级市场AI概念股走势出现显著分化，部分个股大幅上涨或涨停，同时也有近10只概念股跌停 [1][6] 榜单排名与企业价值 - **榜首企业**：AI芯片企业寒武纪以6300亿元人民币的企业价值排名第一，价值较去年增长165% [2] - **第二、三名**：国产GPU企业摩尔线程以3100亿元人民币价值排名第二，沐曦股份以2500亿元人民币价值排名第三 [2] - **前十名构成**：前十名中AI芯片相关企业占据七席，包括地平线（价值1200亿元）、瑞芯微（价值790亿元）、壁仞科技（价值730亿元）、芯原股份（价值890亿元） [2][3] - **其他领域领先企业**：科大讯飞以1300亿元价值排名第四，稀宇极智（价值960亿元）和商汤科技（价值900亿元）分别位列第六、七名 [3] 行业与地域分布特征 - **行业类别分布**：算力硬件类企业上榜14家，比去年增加9家；数据分析决策类11家，增加4家；内容生成、视觉识别、自动驾驶类各有8家；语音识别类3家 [5] - **地域集中度**：上榜企业高度集中于一线城市，北京以19家领先，上海14家，深圳6家，广州4家，一线城市企业合计占据榜单总数80%以上 [4] - **新上榜企业**：新上榜企业共18家，超过榜单总数的三分之一，其中10家为AI芯片相关公司 [4] 市场动态与券商观点 - **市场走势分化**：2026年1月19日，AI概念股走势分化，百纳千成涨超12%，巨人网络、天地在线、美克家居等涨停；同时视觉中国、直真科技、引力传媒等近10只概念股跌停 [1][6] - **应用端迎来拐点**：东北证券指出，AI应用迎来产品化拐点，政策红利持续释放，基础设施逐渐成熟，模型端迭代加速，推理模型与终端化成为2025-2026年拐点 [7] - **行情有望延续**：中银国际认为AI应用行情未完，短期调整源于情绪冲击，但产业突围拐点来临，行情演绎逻辑未破 [7] - **商业化竞争加剧**：开源证券指出，全球头部大模型厂商正加速争夺C端流量入口并通过多种方式变现，后续商业化竞争或更为激烈，将打开产业链上下游成长空间 [6] 中外产业对比与未来展望 - **中外头部企业价值对比**：寒武纪、摩尔线程、沐曦股份三家中国头部算力企业价值合计约1.2万亿元人民币，仅为同期英伟达市值的4% [4] - **未来差距展望**：随着中国算力产业加速突破，预计未来五年与英伟达的市值差距将大幅收窄，占比实现显著提升 [4]

美国政府放行英伟达H200对华出口 - 美国政府于去年12月8日宣布允许英伟达向中国“经批准的客户”出口其较高阶的H200芯片 [2] - 业界消息称，英伟达最快可能在本季度开始向中国出口H200芯片 [1] - 英伟达首席执行官黄仁勋曾表示，仅人工智能芯片领域，在中国未来几年就可能产生500亿美元的营收 [1] 英伟达对华销售策略与市场前景 - 由于销售前景存在不确定性，英伟达现在要求中国客户预付全款，且下单后不能取消、退款或重新配置 [1] - 中国是全球最大的半导体市场，英伟达芯片若能进入，将被视为一次“重大胜利” [1] - 在英伟达芯片遭美国限制出口期间，中国本土竞争对手蓬勃发展，并计划在2026年大幅增产 [1] 中国对进口芯片的态度与产业现状 - 中国相关部门正在审慎评估允许H200芯片进入中国市场的可能性，或至少先调查其“安全性” [2] - 这反映出行业对芯片领域长期依赖可能导致创新能力弱化的担忧 [2] - 专家指出，华为、寒武纪等许多中国芯片制造企业崭露头角，市占率逐步提升，中国不再面临“非进口芯片不行”的局面 [2] - 如果中国放缓H200的购买，是其实现“算力自主”的必然趋势 [2] 行业观点与战略考量 - 行业专家表示，高端算力资源的合理流动有助于促进人工智能等前沿技术的应用探索 [2] - 美国在高端芯片上时而“解禁”时而施压的变幻不定态度，让用户难以确认其真实战略意图 [2] - 行业必须对此保持高度警惕，坚决不被其表象所迷惑，更不能因此动摇在先进制程等领域坚持国产化道路的信心与决心 [2]

上市概况与市场表现 - 壁仞科技于1月2日在港交所上市，成为港股“国产GPU第一股”及2026年港股第一只上市股票 [2] - 上市首日盘初涨幅一度超过100%，市值超过940亿港元 [2] - 发行价为19.6港元，发行2.85亿股，募资总额为55.83亿港元 [2] - 此次上市是港交所上市规则18C章节实施以来募资规模最大的项目，净募资额为53.75亿港元 [5] 公司技术与专利地位 - 公司在全球累计申请专利1500余项，位列中国通用GPU公司第一，获得专利授权600余项 [3] - 发明专利授权率达100%，位列国内企业发明专利授权率榜首 [3] - 公司专注于高性能通用GPU全栈自研，产品线包括“壁砺™”系列芯片及BIRENSUPA、BIRENCUBE平台 [6] - 公司已跻身国产GPU第一梯队，与摩尔线程、沐曦股份、燧原科技并称“国产GPU四小龙” [5] 财务与经营数据 - 2022年至2024年及2025年上半年，公司收入分别为49.9万元、6203万元、3.37亿元、0.59亿元 [3] - 同期，公司年内亏损分别为14.74亿元、17.44亿元、15.38亿元、16.01亿元，三年半累计亏损63.57亿元 [3] - 公司解释较大亏损主要与非现金性质的“赎回负债账面值变动”有关 [3] - 截至2025年12月15日，公司手握24份未完成约束力订单，总价值约8.22亿元，另有总价值12.41亿元的框架销售协议及合同 [3] 市场份额与行业前景 - 公司在中国智能计算芯片市场及GPGPU市场的份额分别为0.16%及0.20% [6] - 预计2025年中国智能计算芯片市场规模达504亿美元，公司目标取得约0.2%市场份额 [6] - 国产AI芯片需求爆发，例如字节跳动计划2026年采购超400亿元人民币的国产AI芯片，远高于2025年 [6] - 需求增长源于英伟达H20芯片2025年4月断供产生的算力缺口，以及AI应用Token调用量指数级增长 [6] 融资历程与股权结构 - 公司成立9个月时获得11亿元A轮融资，投资方包括启明创投、IDG资本等 [4] - IPO前累计完成10轮融资，总融资额超50亿元，吸引了国资平台、投资基金及产业投资方 [4] - 上市前，创始人张文直接及间接持有公司17.74%的股份，约3.74亿股，按开盘价计算身家达133亿港元 [5] 募资用途与发展规划 - 上市募资净额约85%将用于研发投入，重点推进下一代产品（如BR20X及BR30X芯片）迭代与技术创新 [5] - 约5%募资用于商业化拓展，10%用作营运资金及一般公司用途 [5] 行业竞争格局 - 与国际巨头英伟达相比差距显著：英伟达2025财年营收1305亿美元，是壁仞科技、摩尔线程、沐曦股份2024年营收总和的622倍 [7] - 英伟达年度研发开支129.1亿美元，是上述三家企业总研发费用的30倍 [7] - 国产AI芯片厂商正密集登陆资本市场，天数智芯、昆仑芯、燧原科技、摩尔线程、沐曦股份均有上市进展 [7]

公司上市表现与市场定位 - 摩尔线程于2025年12月5日登陆科创板，发行价为114.28元，上市后股价最高涨至940元以上，截至12月17日总市值达3360亿元 [1] - 公司IPO募资总额近80亿元，实际募资净额为75.76亿元，资金将投入GPU芯片研发和生态建设 [3] - 上市仅6天（截至12月11日），公司股票收盘价较发行价涨幅达723.49%，远超同期科创综指和科创50指数涨幅，成为市场焦点 [3] - 公司被市场称为“中国版英伟达”，其崛起打破了国产GPU芯片的原有格局，并成功登顶全球能源科技龙头 [1][6] 技术与产品实力 - 公司在2025年12月20日发布了新一代GPU架构“花港”，该架构在计算密度上提升50%，效能最高提升10倍，并完整支持从FP4到FP64的全精度计算 [4] - 公司推出了“夸娥”万卡智算集群，在训练稠密大模型时算力利用率达60%，训练线性扩展效率高达95%，有效训练时间占比超过90%，关键指标追平国际主流水平 [4] - 公司在国产GPU中率先实现了对FP8数据类型的完整支持，可提升大语言模型训练效率并降低显存占用 [4] - 公司的旗舰级AI训推产品已全面支持智算开放互联OISA 1.1标准，能兼容主流AI框架和应用 [5] 市场机遇与增长驱动 - 公司精准抓住了“算力自主”和“能源科技升级”的双重风口，其GPU产品填补了国产在新能源调度、智能电网等高端算力领域的空白 [3] - 2025年全球新能源产业加速发展，风电、光伏等新能源的调度优化及智能电网高效运行产生了海量高端算力需求 [3] - 公司产品应用于新能源调度、智能电网等关键场景，有助于中国能源企业在核心算力上降低对外依赖 [6] 生态合作与行业影响 - 2025年4月29日，公司作为唯一国产GPU企业加入了中国移动牵头的“AI能力联合舰队”，成为“算力攻坚舰队”关键一员，与21家生态企业共同推进“AI+”战略 [4] - 在2025中国算力大会上，公司深度参与了中国移动主导的智算开放互联OISA生态共建，发布了OISA 2.0协议 [5] - 公司与央企的深度生态绑定使其技术能快速落地，并为市值增长提供了保障 [5] - 公司的崛起补足了中国在能源行业核心算力芯片领域的短板，其技术开源与生态扩张有望带动形成完整的国产算力产业链 [6]

文章核心观点 - 中国工程院院士郑纬民提出，“主权AI”是提升未来国家竞争力的关键，其核心在于实现“算力自主、算法自强、生态自立”的完整体系，而生态自立（即吸引大量开发者长期使用）是决定成败的关键[1][2] - 行业当前面临内卷与碎片化问题，产业界与应用界需要团结协作，通过构建友好易用的开发环境和推动软硬件协同设计来解决应用不足与生态薄弱的问题[2] - 摩尔线程公司认为生态体系是GPU行业的核心护城河与价值所在，公司正依托其MUSA架构加大研发投入，致力于构建自立自强的国产计算产业生态[3] 主权AI的定义与重要性 - “主权AI”已成为每个国家必须回答的现实问题，是提升未来国家竞争力的关键[1] - “主权AI”的核心在于实现“算力自主、算法自强、生态自立”的完整体系[2] 算力自主的具体要求 - 芯片设计能力要自主[2] - 制造与供应链风险要可控[2] - 系统与集群交付能力要强[2] 算法自强的内涵 - 针对GPU能做大模型适配[2] - 能做大模型训练[2] - 能让模型优化[2] 生态自立的关键性 - 在某种程度上，生态自立比算力自主和算法自强更重要，意味着芯片要从“能跑”到“愿意用”[2] - 真正决定主权AI成败的，在于是否有足够多的开发者，愿意长期在这套栈上写代码[1][2] - 开发者是生态建设的关键，国产芯片平台必须构建起友好、易用的开发环境以有效服务开发者社群[2] 行业面临的挑战 - 中国芯片行业面临着内卷与碎片化问题，例如不同的厂家提供不同的接口，需要做不同的适配[2] - 需要解决应用不足与生态薄弱的问题[2] 解决问题的路径 - 要让开发者工作量减少，不同芯片、不同系统最好是一套东西[2] - 产业联盟与软硬件协同设计非常重要[2] - 产业界要团结起来，应用界也要团结起来[2] 公司的战略与行动 - 摩尔线程认为生态体系是GPU行业的核心护城河与价值所在[3] - 公司依托MUSA架构的优势，持续加大研发投入，致力于攻克从硬件到软件的核心技术挑战[3] - 公司以开放创新不断深化与生态伙伴的协同，共同构建自立自强的国产计算产业生态[3]

公司核心产品与技术发布 - 摩尔线程召开首届MUSA开发者大会，公布新一代全功能GPU架构“花港”，支持FP4到FP64全精度计算，密度提升50%，效能提升10倍[1][7] - 基于“花港”架构推出两款芯片：AI训推一体芯片“华山”与专攻高性能图形渲染的芯片“庐山”[1][7] - 发布“夸娥”万卡智算集群，浮点运算能力达10 Exa-Flops，训练算力利用率在Dense大模型上达60%，在MOE大模型上达40%，有效训练时间占比超90%，训练线性扩展效率达95%[9] - 公司联合硅基流动在DeepSeek R1 671B全量模型上实现性能突破，MTT S5000单卡Prefill吞吐突破4000 tokens/s、Decode吞吐突破1000 tokens/s[12] - 公布面向下一代超大规模智算中心的MTT C256超节点架构规划，以及搭载智能SoC芯片“长江”的AI算力本MTT AIBOOK[12] - 在图形计算领域，产品已全面支持DirectX 12、OpenGL 4.6、Vulkan 1.3等主流API，并与国产主流CPU及操作系统完成全栈适配，即将完整支持DirectX 12 Ultimate[15] - 自2022年1月以来，在3DMark Fire Strike测试中，MTT S80显卡成绩提升至3.4倍，并已追踪超过550款游戏，优化90款游戏体验[16] 公司战略与生态建设 - 公司自主研发MUSA（元计算统一计算架构），覆盖从芯片到软件的全栈技术体系[7] - 公司创始人指出，生态体系是GPU行业的核心护城河与价值所在，公司将依托MUSA架构加大研发投入，深化与生态伙伴协同，构建国产计算产业生态[23] - 公司在具身智能、科学智能、AI for 6G、硬件级光线追踪加速与自研AI生成式渲染技术等领域进行布局[12][14] 行业背景与专家观点 - 中国工程院院士郑纬民指出，发展“主权AI”是提升未来国家竞争力的关键，核心在于实现“算力自主、算法自强、生态自立”[2] - 专家认为，国产计算显卡与国外主流产品性能差距持续缩小，构建国产万卡乃至十万卡级别超大规模智算系统是必须完成的产业基础设施任务[2] - 专家强调，开发者是生态建设关键，国产芯片平台必须构建友好、易用的开发环境以服务开发者社群[2] - 从主权AI角度，国产万卡/十万卡系统是本土大模型与行业模型的“母机”与基座[5] 市场竞争格局 - 2024年中国智能计算芯片市场前两大参与者（英伟达、华为海思）合计占据94.4%市场份额，其余市场分散，无主要参与者份额超过1.0%[20] - 2024年中国GPGPU市场前两大参与者合计占有98.0%市场份额，市场共有不足10家规模化参与者[20] - 包括摩尔线程在内的几家已上市或拟上市GPU创业企业普遍处于亏损状态[19] 公司财务与市场表现 - 摩尔线程于2024年12月5日登陆科创板，市值一度突破4000亿元，目前回落至3100亿元左右[17] - 2024年1-9月，公司营收为7.85亿元，归属于母公司所有者的净利润为-7.24亿元[17] - 公司预计2025年归母净利润为-11.68亿元至-7.30亿元[17]

核心观点 - 摩尔线程在首届MUSA开发者大会上，系统展示了其在全功能GPU领域从架构创新、集群能力到生态建设的全面突破，标志着公司从单一场景加速卡产品向覆盖AI计算、图形渲染、科学计算等全场景的“全功能GPU”平台迈进 [1][5] - 国产高端算力发展正从单点芯片的“从无到有”，进入需要攻克超大规模系统工程、构建繁荣应用生态的“深水区” [11] 架构创新 - 新一代全功能GPU架构“花港”亮相，在计算密度上提升50%，效能提升最高达10倍，并完整支持从FP4到FP64的全精度计算 [3] - “花港”架构集成了自研的MTLink高速互联技术，为十万卡规模以上的集群扩展提供了底层支持 [3] - 基于“花港”架构，公司规划两款芯片：专注于AI训练与推理一体化的“华山”，以及瞄准高性能图形渲染的“庐山” [5] - “庐山”芯片在图形性能上宣称实现数量级提升，AI计算、几何处理及光线追踪性能分别提升64倍、16倍和50倍 [5] 集群能力 - 首次系统披露了“夸娥”万卡智算集群的关键工程效率指标，成为国内少数公开万卡级实际训练效率的厂商之一 [6] - 该万卡集群在训练稠密大模型时，模型算力利用率达到60%，训练混合专家模型时模型算力利用率为40%，训练线性扩展效率达95%，有效训练时间占比超过90% [6] - 在推理侧，联合硅基流动在DeepSeek R1 671B全量模型上实现性能突破，经优化后，MTT S5000单卡在Prefill阶段吞吐量突破4000 tokens/s，Decode阶段突破1000 tokens/s [7] 生态建设 - 自主统一的软件架构MUSA已迭代至5.0版本，并计划逐步开源包括计算加速库、通信库及系统管理框架在内的核心组件 [8] - 发布了搭载自研“长江”智能SoC的AI算力本MTT AIBOOK，提供端侧50TOPS算力，旨在实现从芯片到开发环境的全栈整合与“开箱即用” [8] - 面向开发者的“摩尔学院”平台已汇聚近20万学习者，并通过校企合作覆盖全国超200所高校 [9] 技术融合与前沿探索 - 基于“花港”架构实现了硬件级光线追踪加速，并推出了自研的AI生成式渲染技术MTAGR 1.0 [10] - 已在具身智能、科学智能、AI for 6G等前沿交叉领域展开布局，发布了具身智能仿真训练平台MT Lambda及相应的机器人解决方案 [10]

2025年国产GPU行业关键分野与上市潮 - 2025年是国产GPU行业的关键分野，行业迎来密集上市潮 [2] - 摩尔线程于6月30日获科创板受理，仅用89天火速过会，并于12月5日登陆科创板，首日股价暴涨468.78%，市值一度突破3000亿元，创下年内新股纪录 [2] - 沐曦股份紧随其后，于12月7日完成申购，中签率低至0.033%，市场热情高涨 [2] - 壁仞科技、燧原科技等也相继传出明确的港股或A股上市计划 [2] - 这波密集上市潮本质是一场由资金需求驱动的突围战，上市成为穿越漫长研发投入期、维系生存与发展权的关键通道 [2] 行业财务特征与资金压力 - 行业处于快速成长期，特点是高强度、重资产的资本投入，普遍存在阶段性亏损 [4] - 摩尔线程过去三年（2022年至2024年）累计营收6.09亿元，同期净亏损共计50.05亿元 [4] - 沐曦股份过去三年累计营收11.17亿元，同期净亏损共计32.9亿元 [4] - 研发高投入叠加业务扩张带来备货压力，导致现金流高度紧绷，例如摩尔线程短期借款从0激增至12.17亿元以填补营运资金缺口 [5] - 国际龙头企业投入规模巨大，例如英伟达2024财年研发投入达129.14亿美元，凸显国产厂商面临的资金挑战量级 [4] - 一级市场存在强烈的退出需求，在美元基金收紧的背景下，二级市场成为红杉中国、深创投、字节跳动等上百家背后机构最主要的退出通道 [5] 政策环境与上市逻辑转变 - 2025年监管风向转变，随着“科创板八条”出台及对未盈利硬科技企业上市标准的重启，政策为肩负“算力自主”任务的公司打开了通路 [5] - 政策驱动资本市场对产业进行扶持，明确的上市预期是产业崛起的支撑 [5] - 当前投资策略被称为“群狼战术”，即让头部几家先上市融资，最终能跑出来一两家即可，这是一种战略性选择 [6] 核心挑战：供应链与生态壁垒 - 国产GPU厂商面临的核心挑战愈发清晰，供应链“卡脖子”风险正突破设计端，向制造乃至封装环节持续蔓延 [2] - 制造环节的外部依赖是当前最致命、最紧迫的痛点，瓶颈在于国内高端芯片产能不足，在晶圆制造、良率控制和规模化量产方面任重道远 [9] - 芯片厂商对外部先进代工厂的路径依赖使供应链安全成为核心问题，随着合规限制趋严，这条路径正快速收窄 [10] - 软件生态壁垒难以逾越，英伟达CUDA生态经过近20年积累已形成行业标准，客户迁移生态的成本远高于购买新硬件 [10] - 国产GPU即使在纸面算力参数上可以部分对标，但由于框架兼容、算子适配困难，最终会导致硬件性能大打折扣 [10] - 按销售金额计，2024年中国AI加速器市场中，英伟达占比约66%、华为昇腾占比约23%、AMD占比约5%，其余厂商（含摩尔线程、沐曦股份等）合计仅约1% [10] 竞争逻辑转变与商业化落地 - 行业竞争逻辑在2025年发生根本转变，商业化落地能力取代PPT参数，成为检验真金的唯一标准 [2] - 行业正从“讲故事、拼融资”阶段进入“拼落地、拼业绩”阶段，竞争焦点转向工程硬实力和市场交付 [14] - 在大客户“比标”环节，测试模式已转为不告知测试过程的“盲测”，分数直接决定订单归属，迫使厂商集中精力提升工程化能力 [14] - 各家厂商寻求差异化生存空间：摩尔线程走“全功能GPU”路线，AI智算业务增长迅速；沐曦股份专注于云端AI“训推一体”的通用GPU路线；燧原科技则背靠腾讯，产品在腾讯业务中规模化落地 [14] - 国内很多GPU厂商的订单既没有规模效益也没有稳定客源，却拥有几千亿市值，存在营收与市值不匹配的虚高风险 [14] 突围策略与未来展望 - 为突破CUDA生态壁垒，一些国产GPU厂商正推动更具实用主义色彩的路线——异构混训，即在一个计算集群中同时使用英伟达、华为、寒武纪等不同品牌GPU [11] - 从试图取代英伟达转变为与英伟达共存并协作，成为中短期内最具现实性的突围路径 [12] - 新的机遇来自AI推理时代的爆发式增长，推理更依赖堆卡的数量而非单卡质量 [15] - 国产GPU厂商正试图通过超节点的方式进行集群扩展以弥补单卡性能差距，超节点方案已成为行业标准 [15] - 人才和经验是决定胜负的隐形因素，大部分厂商高管团队具备深厚的海归背景和资深从业经验，为技术迭代和工程化落地提供基础 [15] - 行业洗牌的拐点预计在未来半年到一年内到来，最终可能只有两、三家公司能活下来 [15] - 生存攻坚战的胜负手取决于五个核心维度：产能、技术、超节点、订单、高管团队 [15] - 现阶段谈论“中国英伟达”为时尚早，行业更像是新能源汽车的2017年，真正的头部至少需要五年才会跑出来，眼下重要的是先活下来 [3][7] - 国产GPU的集体冲锋，不仅是在挑战英伟达的市场霸权，更是在为下一个十年的中国算力主权争夺关键基石 [15]

板块行情表现 - 截至13点34分，半导体板块整体冲高回落，科创半导体ETF（588170）和半导体材料ETF（562590）午后分别上涨3.04%和3.67% [1] - 近期半导体板块展开结构性行情 [1] 国产AI算力与订单情况 - 截至2025年9月5日，摩尔线程洽谈中的客户预计订单约20.04亿元，其中AI智算领域项目合同金额超过17亿元 [1] - 沐曦在手订单规模达到14.3亿元，表明国产AI算力进入放量阶段 [1] 行业需求与增长动力 - 云端大模型训练与端侧AI应用落地共同推升高性能计算芯片需求 [1] - 华为昇腾、沐曦等国内厂商的技术迭代强化了市场对算力自主主线的信心 [1] - 半导体设备和材料行业受益于人工智能革命下的半导体需求扩张、科技重组并购浪潮及光刻机技术进展 [2] 细分领域投资逻辑 - 设备与材料在国产创新顶层设计下逻辑最硬 [1] - 数字芯片是算力自主的核心载体，先进封测受益于技术升级 [1] - 科创半导体ETF（588170）跟踪的指数中，半导体设备占比61%，半导体材料占比23% [2] - 半导体材料ETF（562590）跟踪的指数中，半导体设备占比61%，半导体材料占比21% [2]

指数与ETF表现 - 中证半导体产业指数强势上涨2 05% 成分股晶瑞电材上涨15 17% 艾森股份上涨7 36% 南大光电上涨6 39% [3] - 半导体产业ETF(159582)上涨2 21% 报2 27元 近1周累计上涨8 30% 涨幅排名可比基金第一 [3] - 半导体产业ETF盘中换手14 1% 成交5867 60万元 近1月日均成交7244 85万元 [3] - 半导体产业ETF最新资金净流出655 34万元 但近10个交易日内合计资金净流入4098 66万元 [4] 行业技术突破 - 北京大学团队利用冷冻电镜技术首次看清光刻胶在显影液中的微观行为 该突破可将晶圆缺陷减少超99% 为7纳米及以下先进制程扫清关键障碍 [3] - 云端大模型训练与端侧AI应用落地共同推升高性能计算芯片需求 华为昇腾 沐曦等国内厂商技术迭代强化市场对算力自主主线的信心 [4] 市场需求与订单 - 摩尔线程正在洽谈的客户预计订单约20 04亿元 其中AI智算领域项目合同金额超过17亿元 [3] - 沐曦在手订单规模达14 3亿元 显示国产AI算力进入放量阶段 [3] 板块投资逻辑 - 半导体板块展开结构性行情 设备与材料在国产创新顶层设计下逻辑最硬 数字芯片是算力自主的核心载体 先进封测受益于技术升级 [4] - 中证半导体产业指数前十大权重股合计占比78 18% 包括中微公司 北方华创 中芯国际等 [4]