市场行情概览 - A股市场盘中拉升后分化 上证指数跌0.21% 深证成指涨0.85% 创业板指涨1.16% [2] - 全市场半日成交额1.01万亿元 较上日同期小幅放量 3693只个股上涨 1477只下跌 [4] - 有色金属、通信、电子、半导体等板块走高 银行板块明显下行 电力、零售、石油石化不振 [4] - 港股同步震荡 恒生指数微跌0.06% 恒生科技指数涨0.14% 恒生国企指数跌0.3% [6] 行业板块表现 - 有色金属板块领涨 农金属指数涨2.39% 基本金属指数涨2.38% [5] - 科技板块表现强劲 通信设备指数涨2.20% 电子元器件指数涨1.95% [5] - 银行板块回调明显 银行指数跌1.87% 42只银行股中40只下跌 [5][15] - 光模块概念股集体冲高 光模块(CPO)指数涨4.73% GPU指数涨4.37% 光芯片指数涨4.03% [10] 个股表现 - 光模块相关个股涨幅居前 联特科技涨16.20% 源杰科技涨11.67% 中际旭创涨7.07% [12] - 银行股普遍下跌 重庆银行跌3.56% 青岛银行跌3.41% 杭州银行跌3.21% [17] - 新通联上演"天地板" 早间涨停开盘后迅速跳水至跌停 午间收跌8.71% [20] - 港股方面 阿里健康领涨恒指成份股 涨幅达6.78% [7] 行业观点 - 中信证券研报指出 系统级算力有望成为AI发展下一站 国产GPU公司有望实现对海外产品的追赶和超越 [13] - 民生证券研报认为 2025年银行板块营收增速有望企稳 估值修复空间或进一步打开 [18] - 英伟达股价再创历史新高 反映出全球AI算力需求的持续爆发 [16]

市场表现 - 沪指涨1.03%报3455.97点，深证成指涨1.72%报10393.72点，创业板指涨3.11%报2128.39点，沪深北三市合计成交16402亿元，较此前一日增加超1900亿元 [1] - 券商、军工板块大幅走高，半导体、地产、汽车等板块上扬，互联金融、数字货币、大飞机、AI应用概念活跃，石油、农药等板块疲弱 [1] - 东莞证券表示中东紧张局势降温提振A股风险偏好，大金融板块带动指数上扬，预计短期市场仍有望走高，建议关注金融、机械设备、大消费和TMT等板块 [1] 券商板块 - 国泰君安国际25日大涨198%，因香港证监会批准其升级虚拟资产交易牌照，成为首家可提供全方位虚拟资产服务的中资券商 [2] - 陆家嘴论坛发布科创板"1+6"改革措施，1.5万亿元成交额为券商业绩增长奠定基础 [2] - 东海证券认为券商板块行情持续性取决于政策红利兑现节奏和市场活跃度，首家虚拟资产交易牌照获批表明监管支持态度，后续牌照发放或继续催化行情 [2] 存储芯片 - DDR4内存条领涨市场，存储晶圆价格波动与供应强相关，在原厂投资重心调整及下游需求助推下价格大幅上涨 [3] - 中信证券预计2025年二季度主流存储与利基DRAM涨价，存储模组厂迎来盈利拐点，三季度价格有望维持环增态势 [3] - 部分DDR4价格大涨后超过DDR5，叠加原厂逐步退出DDR4，DDR5渗透率有望加快提升 [3] AI算力 - 系统级节点有望通过解决互连、网络、内存墙等问题成为AI算力发展重要方向，单芯片算力提升迭代速度料将放缓 [4] - 中信证券认为系统级算力有望成为AI发展下一站，国产GPU芯片公司有望通过打造更高资源密度算力基础设施实现对海外产品追赶 [4] - 建议关注英伟达NVL72等系统级产品出货情况，以及华为CloudMatrix384超节为代表的国产系统级产品进展 [4] 奶业政策 - 农业农村部强调加力实施产业纾困政策，有序淘汰落后产能，控制新增产能，稳定奶业发展根基 [5] - 要多措并举提振奶类消费，鼓励扩大学生奶覆盖面，加大奶业深加工科技攻关力度，推动奶业向深加工转型升级 [6] 外商投资 - 商务部将通过试点方式推进外商投资企业境内投资信息报告，首批试点地区为江苏、上海、天津、辽宁、河北、湖南、陕西、重庆 [7] 智慧交通 - 交通运输部表示要突出智慧交通发展，科学编制"十五五"综合交通运输规划，深入研究谋划智慧交通创新工程、示范工程、应用工程 [8] 科技产品 - 小米将于26日晚7点发布小米AI眼镜，全球首款规模化量产消费级AI+AR眼镜RokidGlasses已获25万台全球预售订单并实现全产业链国产化突破 [10]

系统级算力发展趋势 - AI大模型训练和推理需求持续旺盛，scaling law在后训练和在线推理方向持续演进 [1] - 底层基础设施向更大集群发展，单芯片算力提升受先进制程影响迭代速度可能放缓，系统级节点通过解决互连、网络、内存墙等问题成为重要方向 [1] - 系统级算力有望成为AI发展的下一站，国产GPU芯片公司可能通过高资源密度算力基础设施实现对海外产品的追赶和超越 [1] 系统级算力的技术需求 - 芯片层面涉及AI加速芯片、CPU芯片、Switch互连芯片、DPU数据处理芯片，国产AI加速芯片在峰值算力和软件生态上仍落后于海外旗舰产品 [2] - 互连层面NVLink5.0提供1.8TB/s双向带宽，远超传统PCIe方案十倍，国产芯片需自研技术方案助力系统集群发展 [2] - 网络层面采用RDMA技术实现远程内存访问，主流技术包括InfiniBand、RoCE等 [2] - 整机层面系统级算力需通过系统设计、规划、测试完成，与传统AI服务器相比更需垂直融合能力 [2] 系统级算力的技术示范 - 单芯片算力发展快于通信领域，通信效率成为集群效率提升关键因素 [3] - 构建大集群的两种方式：Scale up（纵向扩展）和Scale out（横向扩展），Scale up因更大带宽、更低时延和更大缓存一致性内存空间成为重要方向 [3] - 英伟达NVL72系统和华为CloudMatrix384超节点为行业发展提供示范 [3] 半导体行业的整合趋势 - 半导体行业通过收并购进行技术整合与市场拓展，头部企业通过并购获取市场机会并扩展技术能力 [4] - 英伟达收购Mellanox扩展NVLink至IB等RDMA网络，为下一代大规模计算集群做技术储备 [4] - AMD收购ZT Systems获取系统架构设计能力和数据中心解决方案交付经验，构建AI解决方案核心 [4] 未来基础设施的关键因素 - 底层通用性与技术前瞻性对未来基础设施搭建至关重要，应用发展将随之带来回报 [5]