纪要涉及的行业或公司 * **行业**：国产人工智能（AI）产业链、海外上游通胀相关产业（PCB上游、液冷）[1] * **公司**：豆包（字节跳动）、智谱、minimax、华为（H）、海光信息、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、英伟达（NV）、谷歌（Google）[1] 核心观点与论据 国产AI产业链 * **整体判断**：持续看好国产AI链，国内从模型能力提升到算力资源紧缺，今年整体国产AI处于高速发展阶段[1] * **模型层面**：豆包春节DAU翻倍，各大厂进军多模态刚刚开始体现大模型之间的差距，A股核心看三朵云[1] * **算力层面**：多模态对算力的需求爆发刚刚开始，国产第三方算力（华为与海光）成为最大预期差，大厂自研GPU+CPU成为确定性趋势，边际等同于海外谷歌，国内是字节、阿里和腾讯[1] * **存储板块**：从去年8、9月开始继续坚定不移看多，边际上很多国内大厂已经开始上门蹲点囤货，且D5爆发增长，推理生态正在迅速扩张[1] 海外链与上游通胀 * **PCB上游**：核心是赢家通吃，在国产化突破关键时期尤其如此，CCL涨价在30—40%，电子布还在继续涨价，铜箔从去年10月到现在也涨了40～50%，电子布（上游国产化率最高环节）引领上游国产替代加速，树脂正从PPO→OPE→碳氢过度[1] * **液冷**：从英伟达（液冷板方案已定）到谷歌，大陆份额会越来越高，产品从快接头到核心液冷板、CDU有望迎来突破，关注竞争格局较好的环节：液冷板、CDU、焊接[1] 其他重要信息 * **时间节点**：华为的CCL招标预计在3月[1] * **事件催化**：叠加3月GTC大会，液冷值得高度关注[1] * **信息来源**：关于各板块细节更新，可自行查看假期15～22号各场专家会纪要或文字要点[1]

活动基本信息 - 2025中国技术力量年度榜单评选报名将于11月30日截止，目前仅剩一周时间[2][3] - 今年是InfoQ连续第五年举办该榜单评选，每年基本收到来自100余家企业的案例申报[4] - 评选结果将于12月19日在AICon·北京站揭晓，颁奖典礼同期举行[8] - 大会为期两天，地点为北京石景山万达嘉华酒店[9] 参与企业阵容 - 参评企业阵容强大，包括阿里、腾讯、京东、百度、字节跳动、网易、科大讯飞、蚂蚁科技、神州数码、商汤科技等行业巨头[4] - 昆仑万维、博查科技、无问芯穹、小影科技等创新代表也积极加盟[4] 榜单主题与类别 - 本次榜单以“洞察AI变革，见证智能未来”为主题[4] - 围绕AI基础设施、工程与部署、智能体生产力、行业应用、数据智能、AI Coding、具身智能与开源等八大方向[4] - 具体包括八大榜单类别，如年度AI基础设施卓越奖TOP20、AI工程与部署卓越奖TOP20等[5] 大会议程核心议题 - 大会将聚焦Agent（智能体）、AI编程、具身智能和多模态等热门AI议题[8] - 首日主题包括多模态大模型驱动的内容创作范式革命、Agent技术演进与落地、LLM时代的软件研发新范式等[10] - 专题讨论涵盖Context Engineering、Data+AI/Agent落地实践、大模型系统工程等领域[11][12] - 次日议题涉及企业级Agent的设计与落地、大模型时代下的搜广推系统实践、AI产品设计与体验创新等[14][15] - 其他重点议题包括大模型推理优化与边缘AI部署、多模态从技术突破到创新应用落地等[16] 演讲嘉宾与内容 - 智象未来联合创始人姚霆博士将分享多模态大模型驱动的内容创作范式革命[10] - 360集团副总裁梁志辉将探讨Agent技术从工具到伙伴的生产力变革[10] - 来自蚂蚁集团、百度、平安科技、汽车之家等公司的专家将分享AI在企业研发、测试等环节的落地实践[10] - 商汤科技、腾讯、火山引擎、阿里云等公司的专家将分享数据驱动智能体的实战经验[11] - 小米、实在智能、豆神教育、阿里巴巴、OPPO等公司代表将分享企业级Agent技术的落地实践与思考[14]

模芯生态创新联盟成立 - 10家国产大模型、AI芯片和算力加速企业联合成立联盟，探索从大模型开发阶段适配国产AI芯片[1] - 联盟首批成员包括华为昇腾、沐曦、壁仞科技、燧原科技、天数智芯、无问芯穹、寒武纪、摩尔线程、硅基流动等近10家厂商[3] - 上海企业在联盟中占据半壁江山，体现上海高科技产业软硬结合与产业链一体化优势[1][23] 阶跃星辰Step 3模型突破 - 发布新一代多模态推理大模型Step 3，在国产芯片上推理效率最高达DeepSeek-R1的300%[3][8] - 基于NVIDIA Hopper架构芯片分布式推理时，实测吞吐量较DeepSeek-R1提升超70%[8] - 采用多矩阵分解注意力（MFA）架构，键值缓存用量较DeepSeek多头注意力机制降低93.7%[13] 国产芯片适配策略革新 - 颠覆传统开发顺序，在模型开发阶段主动适配国产芯片特性，避免硬件滞后于模型迭代[10] - 针对国产芯片制程工艺和HBM性能相对落后的现状，优化算法设计[10] - Step 3算术强度特性与昇腾910B高度匹配，解码效率超过华为盘古Pro MoE模型[11] 国产芯片训练挑战 - 国产芯片适配主要集中于推理环节，训练环节仍存在显著困难[15] - 国内最大全国产算力集群为科大讯飞与华为共建的"飞星二号"，达万卡级别，总算力仍逊于英伟达集群[16] - 无问芯穹与上海算法创新研究院基于3000卡沐曦GPU集群，实现百亿参数模型600小时不间断训练[16] - 需重构底层工具链以适配不同芯片架构，工具链开发人才稀缺[17] 多模态技术商业化前景 - 多模态被视为下一代技术突破方向，基础架构创新空间较大[20] - 阶跃星辰预计2024年营收达10亿元，对比智谱同年收入约2-3亿元且亏损20亿元[22] - 已发布十余款多模态模型，覆盖语音、视觉、图像编辑、视频生成等垂直领域[22] - 智能终端Agent覆盖超一半头部国产手机厂商，与吉利合作实现端到端语音大模型首次量产上车[22] 上海AI产业生态优势 - 上海人工智能企业达24733家，较上年增长5.1%，新增注册资本超1000万企业104家[24] - 坐拥中芯国际、华虹等晶圆厂及长三角HBM先进封装产能，支撑GPU产业发展[24] - 上海模速空间孵化器日均Token调用量突破100亿[24] - 国有资本积极参与早期投资，如上海国投先导基金投资壁仞科技及阶跃星辰[24]