文章核心观点 - 微软发布自研AI芯片Maia 200，引爆新一轮AI算力投资狂潮，AI ASIC（专用集成电路）芯片、数据中心高速互连（DCI）、高速铜缆及光互连等产业链环节将显著受益 [1] - 云计算巨头自研AI芯片以追求更高性价比与能效比已成趋势，AI ASIC与英伟达GPU的算力基础设施市场份额有望从当前的1:9或2:8大幅提升至接近对等 [1] - 全球AI基础设施投资浪潮远未结束，在AI推理需求推动下，持续至2030年的投资总规模有望高达3万亿至4万亿美元 [4] AI ASIC芯片发展趋势与市场前景 - 微软、亚马逊、谷歌、Meta等科技巨头为提升AI算力经济性与能效比，正大力推动自研AI ASIC芯片 [5] - 市场研究机构Counterpoint Research预测，AI ASIC芯片出货量到2027年将达到2024年的三倍，2028年有望以超过1500万颗的规模反超GPU [7] - 摩根士丹利研报显示，谷歌TPU AI芯片2027年和2028年实际产量预期分别大幅上调67%和120%，至500万和700万块；每50万片TPU外销可为谷歌带来130亿美元额外营收 [7] - 法巴银行认为，尽管微软Maia 200的独家技术供应商可能为Global Unichip，但迈威尔和博通作为ASIC领军者仍将受益于自研AI芯片风潮引领的投资主题 [6] 数据中心互连与网络基础设施受益环节 - 无论AI算力基于GPU还是ASIC架构，均离不开数据中心高速互连（DCI）、高速铜缆及光互连设备 [2][3] - 法巴银行列出的潜在受益者包括：高速铜缆领军者安费诺、光互连参与者Lumentum、DCI领军者Arista Networks，以及有源高速铜缆可能涉及的Credo Technologies和Astera Labs [8] - 在超大规模AI集群中，机架内短距高速互连优先采用DAC/AEC铜缆以压低延迟、功耗与成本；更长距离、更高带宽需求则推动方案转向AOC/可插拔光模块甚至硅光/CPO路线 [9] - 谷歌OCS光路交换架构与英伟达InfiniBand/以太网架构均深度依赖底层的光电接口与高速布线体系 [10] 巨头产品战略与算力部署规划 - 微软将Maia 200定位为显著改善AI token生成经济性，强调每美元性能；AWS Trainium3以最佳token经济性为卖点；谷歌将Ironwood TPU定义为AI推理时代专用芯片，强调能效 [5] - 法巴银行分析师描述Maia 200机架级系统包含12个大型计算托盘、4台Tier-1以太网纵向扩展交换机、6个CPU头节点等，其网络拓扑可能不使用后端横向扩展架构 [10][11] - Maia 200预计以6,144颗ASIC为单位部署于小型纵向扩展集群，为推理工作负载定制；大规模部署预计在2026年下半年开始加速放量 [11] AI算力需求与产业阶段判断 - 谷歌Gemini 3发布后AI算力需求激增，叠加SK海力士与三星电子HBM及企业级SSD需求强劲，验证AI算力基础设施仍处于供不应求的早期建设阶段 [4] - 随着DeepSeek推动AI开发向低成本与高性能聚焦，更具性价比优势的AI ASIC在云端推理算力需求猛增背景下，将进入比2023-2025年更强劲的需求扩张轨迹 [6]

微软推出第二代自研AI芯片Maia 200 - 微软重磅推出由台积电3nm制程制造的第二代自研AI芯片Maia 200，旨在为云端AI训练/推理提供高能效比与性价比的算力基础设施，作为英伟达AI GPU的替代方案[1] - Maia 200在多项测试中性能超越亚马逊第三代Trainium和谷歌第七代TPU，被微软官方称为“所有超大规模云计算服务商中性能最强的自研内部专属AI芯片”[3] - 该芯片每美元性能比微软当前最新一代硬件提升30%，在FP4精度下的整体推理性能是亚马逊第三代Trainium的三倍，FP8性能超过谷歌第七代TPU[5] Maia 200的技术规格与性能 - Maia 200采用台积电3nm工艺，包含超过1400亿个晶体管，在750瓦功耗下，FP4精度算力超过10 petaFLOPS，FP8精度算力超过5 petaFLOPS[5][6] - 芯片配备216GB、带宽达7TB/s的HBM3e存储以及272MB的片上SRAM，每块芯片提供2.8TB/s的双向专用扩展带宽，支持在6144个加速器集群中实现高性能集合操作[6] - 微软已向开发者开放Maia 200软件开发工具包的预览版，并计划未来向更多客户开放云端服务器租用，该芯片将用于支持微软下一代AI大模型训练、企业版Copilot及托管型AI推理服务[3][5] 云计算巨头加速自研AI ASIC芯片 - 生成式AI热潮推动亚马逊、谷歌、微软等云计算巨头加速开发内部专属的AI ASIC芯片，以打造更具成本效益和能效的算力基础设施[2] - 经济性与电力约束是推动科技巨头自研AI ASIC的核心动力，旨在优化“单位Token成本、单位瓦特产出”，应对AI数据中心不断增长的能耗需求[7] - 自研AI ASIC能为云计算巨头提供“第二曲线产能”，在采购谈判、产品定价与云计算服务毛利层面获得更大主动权，并实现从芯片到软件的一体化设计，提高算力利用率并降低总拥有成本[8] AI ASIC在推理侧的优势与行业趋势 - 相比于英伟达AI GPU，AI ASIC在云端AI推理算力需求猛增的背景下，凭借更高的性价比和能效比优势，正迈入更强劲的需求扩张轨迹[9] - AI推理侧更看重单位token成本、延迟与能效，谷歌将其最新TPU Ironwood定位为“为AI推理时代而生”的专用芯片，并强调性能、能效与性价比[10] - 谷歌TPU v7 (Ironwood) 的BF16算力高达4614 TFLOPS，是上一代TPU v5p（459 TFLOPS）的十倍，针对特定应用，其架构可提供比英伟达Blackwell高出1.4倍的每美元性能[9] 行业竞争格局与市场影响 - 英伟达面临来自云计算巨头自研AI ASIC的竞争压力，正通过多架构AI算力、巩固CUDA生态及引进人才（如与Groq合作）来维持其在AI芯片领域约90%的市场份额[11] - 摩根士丹利研报显示，谷歌TPU芯片的实际产量预期被大幅上修，2027年和2028年将分别达到500万和700万块，较此前预期分别上修67%和120%[12] - 报告测算，谷歌每对外销售50万片TPU，便有望带来130亿美元的额外营收以及0.40美元的每股收益，这可能预示着谷歌将开启TPU AI芯片的直接对外销售[12]

报告投资评级 - 买入（维持）[1] 报告核心观点 - 公司2025年订单强劲兑现驱动收入高增长，AI ASIC产业趋势持续向好，继续看好公司发展前景[1][7] - 公司新签订单金额连续创历史新高，在手订单充裕且转化率高，为未来业绩增长提供强劲动力[7] - 公司研发投入占比因订单转化而合理下降，对利润的阶段性压制有望逐步缓解[7] 财务预测与业绩表现 - **营收预测**：预计公司2025-2027年营业总收入分别为31.54亿元、56.61亿元、86.12亿元，同比增速分别为35.84%、79.49%、52.11%[1][7] - **净利润预测**：预计公司2025-2027年归母净利润分别为-4.49亿元、3.15亿元、8.05亿元，同比增速分别为25.29%、170.21%、155.41%，预计2026年实现扭亏为盈[1][7] - **2025年业绩预告**：2025年全年实现营收约31.53亿元，同比增长35.81%，其中下半年预计实现营收21.79亿元，预计扣非归母净利润为-6.27亿元，同比亏损收窄0.16亿元[7] 业务分项表现 - **量产业务**：2025年收入同比增长73.98%[7] - **芯片设计业务**：2025年收入同比增长20.94%[7] - **数据处理领域**：2025年营业收入同比增长超95%，收入占比约34%[7] - **知识产权授权与特许权**：2025年知识产权授权使用费收入同比增长6.20%，特许权使用费收入同比增长7.57%[7] 订单情况 - **新签订单**：2025年第二、三、四季度新签订单金额分别为11.82亿元、15.93亿元、27.11亿元，连续三个季度创历史新高，其中第四季度环比增长70.17%[7] - **全年新签订单**：2025年全年新签订单金额达59.60亿元，同比增长103.41%，其中AI算力相关订单占比超73%，数据处理领域订单占比超50%[7] - **在手订单**：截至2025年末，公司在手订单金额达50.75亿元，较三季度末的32.86亿元大幅提升54.45%，且已连续九个季度保持高位[7] - **订单结构**：2025年末在手订单中，量产业务订单超30亿元，预计一年内转化比例超80%，且近60%为数据处理应用领域订单[7] 费用与研发投入 - **期间费用**：2025年公司预计期间费用合计约16.39亿元，其中约80%为研发费用[7] - **研发投入**：2025年全年整体研发投入13.51亿元，研发投入占收入比重约43%，同比合理下降近11个百分点[7] 市场与估值数据 - **股价与市值**：报告日收盘价206.60元，一年股价区间为48.86元至216.77元，总市值为1086.42亿元[5] - **估值指标**：基于最新摊薄每股收益，报告预测2025-2027年市盈率（P/E）分别为-242.01倍、344.67倍、134.95倍，市净率（P/B）为30.58倍[1][5][8]

并购交易进展 - 公司联合重量级投资人，通过增资特殊目的公司天遂芯愿，以收购逐点半导体的控制权 [1][2] - 天遂芯愿新增注册资本9.4亿元，公司以现金3.5亿元认缴，投资完成后持有天遂芯愿40%股权，成为单一第一大股东并获得控制权 [2] - 参与本次并购的共同投资方背景显赫，包括国家集成电路产业投资基金三期载体华芯鼎新、上海先导母基金国投先导、亦庄国投背景的屹唐元创和芯创智造，以及上海交大与上海国投发起的涵泽创投 [3] - 公司同时终止了发行股份及支付现金购买芯来智融97.0070%股权的重大资产重组事项 [1][7] 收购逐点半导体的战略意义 - 收购旨在实现技术互补与场景落地，整合全球领先的显示技术 [4] - 逐点半导体成立于2004年，专注于移动设备视觉处理芯片等，拥有160多项国内外发明专利 [4] - 公司图像前处理IP与逐点半导体图像后处理IP互补，可为手机客户提供完整图像处理方案，并拓展AI手机、AI眼镜、AI电视、AI Pad、AI投影等终端AI ASIC项目 [4] - 逐点半导体已进入全球主流手机品牌供应链，其AI-ISP芯片定制方案已在知名企业智能手机中量产出货 [5] - 在云游戏及专业显示领域，逐点半导体的AI图像增强技术与公司GPU IP融合，可通过分布式渲染架构提供强大图像处理能力，降低GPU算力需求 [5] - 逐点半导体的空间媒体技术平台结合AI与三维重建算法，已与互联网厂商联合开发云端应用，将用于数据中心、云游戏、短视频、影视等领域 [5] - 公司将持续投入研发，构建软硬件一体化方案，推动技术在智慧教育、智慧医疗、智慧出行和人形机器人等更多场景中应用 [6] 公司在RISC-V领域的布局 - 终止收购芯来智融后，公司将继续强化在RISC-V领域的布局，作为芯来智融的股东保持并深化合作，同时扩大与多家RISC-V IP核供应商的合作 [7][8] - 公司已积极布局RISC-V行业超过7年，作为首任理事长单位牵头成立中国RISC-V产业联盟，截至2025年6月底，联盟会员单位已达204家 [9] - 截至2025年6月末，公司半导体IP已被RISC-V主要芯片供应商的10余款芯片采用，并为20家客户的23款RISC-V芯片提供一站式芯片定制服务，项目正陆续进入量产 [9] - 公司基于RISC-V核推出了多个芯片设计平台及硬件开发板，解决方案正逐步获得客户采用 [9] - 公司与谷歌联合推出面向端侧大语言模型应用的Coral NPU IP，该IP采用RISC-V架构构建，已在谷歌开发者网站开源，公司将提供商业化企业级IP版本及一站式芯片定制服务 [10] - 公司正在开发基于Coral NPU IP的验证芯片，面向AI/AR眼镜与智能家居等应用，以加速大语言模型在边缘端的部署 [10]

交易概述 - 芯原股份联合多家专业投资机构对天遂芯愿完成战略增资，以天遂芯愿为主体收购逐点半导体控制权 [1] - 交易于12月12日完成协议签署，天遂芯愿拟新增注册资本9.4亿元 [1] - 芯原股份以3.5亿元现金及所持逐点半导体2.11%股份（作价2000万元）认缴新增注册资本，合计出资占比突出 [1] 投资方阵容 - 共同投资方包括华芯鼎新（大基金三期载体）、国投先导（上海先导母基金）、屹唐元创（亦庄国投背景）、芯创智造（亦庄国投背景）及涵泽创投（上海交大与上海国投联合发起） [4] - 各方出资结构为：华芯鼎新出资3亿元，国投先导出资1.5亿元，屹唐元创与芯创智造各出资5000万元，涵泽创投出资2000万元 [4] 交易后股权与控制权 - 增资完成后，天遂芯愿注册资本从1000万元增至9.5亿元 [5] - 芯原股份将持有天遂芯愿40%股权，成为单一第一大股东，并通过控制多数董事席位获得实际控制权 [5] 标的公司逐点半导体概况 - 逐点半导体2004年成立于上海张江，是视频及显示处理芯片解决方案提供商，2024年入选国家级专精特新“小巨人”企业 [5] - 公司拥有160多项国内外发明专利 [5] - 核心产品覆盖移动设备视觉处理芯片、视频转码芯片等，在3LCD投影仪主控芯片市场份额超过80% [5] - 手机视觉处理芯片已进入小米、荣耀、vivo等主流品牌供应链 [5] 战略协同与业务前景 - 芯原股份在图像前处理技术领先，逐点半导体擅长图像后处理，双方客户高度重合，IP与技术可形成完整闭环 [5] - 收购后，芯原股份能为手机客户提供从图像前处理到后处理的一站式解决方案 [5] - 公司将借助逐点半导体的技术积累，在AI手机、AI眼镜、云游戏等新兴领域拓展终端AI ASIC项目 [5] - 同日，芯原股份宣布终止收购芯来智融，但明确表示不改变发展战略，将继续强化RISC-V领域布局 [5] 行业与市场意义 - 在半导体国产替代与政策支持的窗口期，此次聚焦显示处理芯片的精准并购有望进一步完善公司的半导体IP生态 [6] - 交易将提升公司在端侧与云侧AI ASIC市场的核心竞争力，为行业整合提供新的示范样本 [6]

交易终止公告 - 芯原微电子于2025年12月11日公告，终止发行股份及支付现金购买芯来智融（芯来科技）97.0070%股权的重大资产重组交易 [2] - 终止原因是标的公司管理层及交易对方提出的核心诉求与市场环境、政策要求及公司和全体股东利益存在偏差 [3] - 公司表示交易终止不会对正常业务和生产经营造成不利影响，未来将继续强化在RISC-V领域的布局 [3] 原收购方案回顾 - 2024年9月11日，芯原股份披露收购预案，拟收购芯来科技97.0070%股权，交易完成后芯来科技将成为其全资子公司 [5] - 收购资产发行股份价格为106.66元/股，为定价基准日前20个交易日公司股票均价的81.11% [5] - 募集配套资金拟用于支付现金对价、中介费用、补充流动资金等 [5] 标的公司（芯来科技）概况 - 芯来科技成立于2018年，主营业务为RISC-V IP设计、授权与服务 [5] - 公司拥有员工111人，研发团队占比75.68%，已累计开发超过70款IP产品，包括20多款RISC-V IP [6] - 全球已授权客户超300家，相关芯片累计出货量达数亿颗，是国内客户规模最大的RISC-V IP供应商之一 [6] - 2023年7月成为全球首家通过ISO 26262 ASIL-D级别汽车功能安全认证的RISC-V IP公司 [6] - 其RISC-V IP授权服务毛利率超过90%，剔除股份支付影响已接近盈亏平衡 [6] 公司在RISC-V领域的长期布局 - 公司作为中国RISC-V产业联盟首任理事长单位，已积极布局RISC-V行业超过七年 [4] - 公司与联盟共同主办的滴水湖中国RISC-V产业论坛已成功召开四届，累计推广了40多款国产RISC-V芯片新品 [4] - 2024年9月，公司联合芯来科技等发起成立上海开放处理器产业创新中心，专注于推动RISC-V等开放指令集架构的研发与产业化 [7] - 2025年7月，公司协助该中心在上海举办第五届“RISC-V中国峰会”，汇聚来自17个国家的数百家企业及机构参会 [7] 公司现有RISC-V业务与合作 - 截至2025年6月末，公司的半导体IP已获得RISC-V主要芯片供应商的10余款芯片采用 [8] - 公司已为20家客户的23款RISC-V芯片提供一站式芯片定制服务，项目正陆续进入量产 [8] - 公司基于RISC-V核推出了多个芯片设计平台及硬件开发板，正逐步获得客户采用 [8] - 公司表示将继续扩大与多家RISC-V IP核供应商的合作 [3] 原交易的战略意义 - 收购旨在为公司补足CPU IP，构建全栈式异构计算IP平台，提升竞争力与客户黏性 [8] - 交易将使公司能为客户定制AI ASIC时，灵活采用RISC-V CPU，打造更具差异化和市场竞争力的芯片解决方案 [9] - 整合芯来科技的RISC-V IP旨在加速RISC-V规模化落地，发挥IP协同效应，提升技术壁垒与市场影响力 [9]

交易终止事件概述 - 芯原股份于2025年12月11日召开董事会，审议通过终止发行股份及支付现金购买芯来智融97.0070%股权并募集配套资金的交易 [1] - 终止原因是标的公司管理层及交易对方提出的核心诉求与市场环境、政策要求及公司和全体股东利益存在偏差 [3] - 公司计划于2025年12月18日召开投资者说明会，解答投资者关于终止交易的提问 [3] 交易背景与公司业务 - 本次重大资产重组预案于2025年9月11日披露，拟收购芯来智融97.01%股权 [4] - 芯原股份是“中国半导体IP第一股”，现被誉为“AI ASIC龙头企业”，提供芯片定制服务和半导体IP授权 [4] - 公司2025年上半年芯片设计业务收入中，AI算力相关收入占比约52% [4] - 标的公司芯来智融成立于2018年，是中国本土首批RISC-V CPU IP提供商之一，已累计开发数十款IP产品，全球授权客户超300家 [5] 交易目的与未来规划 - 原交易目的是通过协同标的公司在RISC-V领域的技术资源，加速RISC-V规模化落地，提升公司市场影响力和技术壁垒 [5] - 交易终止后，公司将继续强化在RISC-V领域的布局，并作为芯来智融的股东与其保持并深化合作关系 [3] - 公司将继续扩大与多家RISC-V IP核供应商的合作，积极推动RISC-V生态体系在中国的快速发展 [3] 市场数据与表现 - 截至2025年12月12日收盘，芯原股份股价报149.04元/股，总市值783.74亿元 [6] - 当日成交量为32.67万手，成交额为47.85亿元，换手率为6.52% [7] - 当日股价振幅为10.53% [7]

证券市场回顾 - 上证综指日内上涨0.54%，收于3924.08点 [1] - 深证成指日内上涨1.39%，收于13329.99点 [1] - 创业板指日内上涨2.6%，收于3190.27点 [1] ETF市场表现 整体市场表现 - 股票型ETF收益率中位数为0.9% [2] - 规模指数ETF中，兴银中证科创创业50ETF收益率最高，为3.71% [2] - 行业指数ETF中，嘉实国证通信ETF收益率最高，为4.78% [2] - 策略指数ETF中，华夏创业板低波价值ETF收益率最高，为1.76% [2] - 风格指数ETF中，华夏创业板动量成长ETF收益率最高，为4.48% [2] - 主题指数ETF中，富国中证通信设备主题ETF收益率最高，为5.65% [2] 涨跌幅排行 - 涨幅最高的三只ETF为：富国中证通信设备主题ETF（5.65%）、华安创业板人工智能ETF（5.62%）、大成创业板人工智能ETF（5.56%）[4] - 跌幅最大的三只ETF为：国泰中证煤炭ETF（-1.5%）、汇添富中证能源ETF（-1.35%）、招商中证沪港深消费龙头ETF（-1.26%）[5] 资金流向 - 资金流入最多的三只ETF为：南方中证A500ETF（流入10.0亿元）、华泰柏瑞沪深300ETF（流入9.2亿元）、华夏上证科创板50成份ETF（流入7.89亿元）[6] - 资金流出最多的三只ETF为：易方达创业板ETF（流出8.8亿元）、华宝中证全指证券公司ETF（流出6.73亿元）、国联安中证全指半导体产品与设备ETF（流出4.61亿元）[7] 融资融券概况 - 融资买入额最高的三只ETF为：华夏上证科创板50成份ETF（7.03亿元）、国泰中证全指证券公司ETF（5.09亿元）、华泰柏瑞沪深300ETF（4.67亿元）[8] - 融券卖出额最高的三只ETF为：华泰柏瑞沪深300ETF（3926.57万元）、华夏中证1000ETF（2000.44万元）、华夏上证50ETF（1782.88万元）[9] 机构观点 全球AI算力与光模块市场展望 - 在全球AI大模型加速迭代背景下，国产算力全链条创新突破迫在眉睫，全国一体化算力网战略地位提升 [9] - 云厂商加速向AI ASIC转型以优化成本与功耗，预计2026年全球AI ASIC出货量有望实现同比翻倍以上增长 [9] - 需求高景气有望持续拉动AI服务器及高速光互连需求，预计2026年全球400G+光模块市场规模有望达到378亿美元，1.6T光模块将大规模放量，硅光方案渗透率快速提升 [9] 国内AI发展与细分领域机会 - 国内AI发展加速，阿里云业务增长34%，千问App公测首周下载破千万，带动IDC建设需求 [11] - DeepSeekMath-V2达到IMO金牌水平，开源模型突破进一步刺激训练需求 [11] - 海外AI基础设施扩建持续，AWS宣布新增1.3GW数据中心建设，OpenAI预计2030年付费用户达2.2亿，支撑长期算力需求 [11] - 光模块厂商海外布局加速，行业长期需求旺盛 [11] - 云厂商资本开支增长、大模型迭代及AI应用落地共同驱动通信行业景气度上行，IDC、服务器、光模块等细分领域有望持续受益 [10][11]

市场表现 - 12月2日A股小幅低开，前期强势的AI方向出现震荡调整，截至14点29分，创业板人工智能指数下跌0.50% [1] - 指数成分股中，兆龙互连、天孚通信、新易盛逆市上涨，光库科技、昆仑万维、诚迈科技领跌 [1] - 创业板人工智能ETF华夏交易活跃，盘中成交额突破3亿元 [1] - 截至2025年12月1日，该ETF近5日累计上涨11.13%，涨幅排名可比基金首位 [1] - 近两个交易日，该ETF获得资金连续净流入超6000万元 [1] 行业展望与预测 - 海外AI硬件方向有望延续高景气 [1] - 2025年第三季度，北美四大云厂商资本开支同比增长75%，并对2026年AI投资延续乐观态度 [1] - 云厂商正加速向AI ASIC转型以优化成本与功耗 [1] - 预计2026年全球AI ASIC出货量有望实现同比翻倍以上的增长 [1] - AI服务器及高速光互连需求有望持续受高景气拉动 [1] - 预计2026年全球400G+光模块市场规模有望达到378亿美元 [1] - 1.6T光模块将迎来大规模放量，硅光方案渗透率亦将随之快速提升 [1]

并购动态 - 软银在数月前向定制芯片公司Marvell提出收购意向，但双方未能就条款达成一致，此消息导致Marvell美股盘中大涨 [1] - Marvell主营业务为定制芯片，其ASIC业务提供从网络接口、内存到封装的全套解决方案，服务模式与博通类似 [1] 产品与技术进展 - 谷歌宣布将在未来几周推出第七代张量处理单元Ironwood，该芯片专为高要求工作负载设计，在训练和推理方面的性能较第六代Trillium TPU提升四倍 [1] - 单个超级计算机单元可通过芯片间互联网络连接多达9216颗Ironwood TPU，并访问1.77 PB的共享高带宽内存 [1] - 谷歌TPU v5的能效比为英伟达H200的1.46倍，亚马逊Trainium2的训练成本较GPU方案降低40%，推理成本降低55% [2] 市场规模与财务表现 - 博通2024年AI ASIC收入达122亿美元，2025年前三季度收入达137亿美元，其季度环比增速已超越英伟达 [2] - 根据AMD预测，2028年全球AI ASIC市场规模有望达到1250亿美元，博通预计2027年大客户ASIC服务市场规模为600-900亿美元 [2] 国内厂商动态 - 国内头部云厂商自研ASIC取得成果：百度昆仑芯已迭代至第三代，实现万卡集群部署并中标10亿元中国移动订单 [2] - 阿里平头哥PPU在显存和带宽上超越英伟达A800，签约中国联通16384张算力卡订单 [2] - 字节跳动于2020年启动芯片自研，计划在2026年前实现量产 [2] 产业链相关公司 - 芯原股份IP丰富且具备5nm工艺能力，翱捷科技在手订单充足，灿芯股份依托中芯国际布局成熟制程 [2]