文章核心观点 - 全球芯片行业正经历由生成式AI驱动的结构性变局，而非传统周期性回暖，表现为出口激增、产品价格暴涨及资本市场热度高涨 [1][2][3][4] - 芯片设计环节因其高附加值、高弹性及在AI算力自主战略中的核心地位，成为当前产业变革与投资的关键赛道，相关指数业绩表现突出 [4][6][8][11][12] - 在外部供给受限与内部需求扩张的背景下，中国芯片产业国产替代进程加速，正从GPU向CPU等全计算芯片领域推进，致力于构建完整、可持续的自主能力体系 [7][14][16][18] 行业趋势与市场表现 - 韩国作为全球经济“金丝雀”，其半导体出口在今年前20天达107.3亿美元，同比增长超70%，显示全球芯片需求强劲 [1] - 存储芯片市场出现“涨价风暴”，DDR5内存颗粒现货价格涨幅已超300%，单条服务器内存价格甚至突破4万元，高端产能被AI需求锁定导致短缺 [2][4] - 资本市场迅速反应，美股费城半导体指数上涨3.18%并刷新历史新高，A股市场科创芯片设计指数在年内13个交易日涨幅达20.58% [1][4] 芯片设计环节的核心地位 - 芯片设计位于产业链最上游，决定芯片架构、性能与应用场景，是全球产业链中附加值最高、毛利率最集中的环节，以英伟达、AMD为代表 [6] - 在AI算力需求扩张背景下，芯片设计企业基本面强劲，上证科创板芯片设计主题指数成份股去年前三季度营收同比增长34.27%，净利润同比大幅增长186.68% [8] - 设计环节因其高毛利、轻资产特性，成为产业链利润分配的顶端，能通过技术溢价获得更高毛利，且盈利传导滞后性小于制造环节 [4][11] 中国芯片产业的国产替代进程 - 外部高端芯片获取难度上升与内部算力需求持续扩张，共同强化了自主芯片设计能力的重要性，需求集中指向能否形成稳定、可持续的本土供给能力 [7][14] - 在“信创”等政策推动下，国内市场资源进一步向国产厂商集中，国产化替代进入加速阶段，核心计算芯片领域尤为明显 [16] - 据Gartner与摩根士丹利预测，中国云端AI芯片市场规模有望在2027年达40亿美元，其中GPU国产化率预计将从2023年的24%大幅提升至2027年的82% [16] - 国产替代呈现双线并行特征：在GPU等专用算力芯片巩固优势，并向“好用”跃迁；同时在CPU等基础通用芯片的自主设计上加快步伐，以匹配AI Agent发展带来的系统性算力需求 [17][18] 相关指数产品与预期 - 科创芯片设计ETF天弘跟踪上证科创板芯片设计主题指数，该指数高度聚焦芯片设计环节，数字芯片设计占比约76%，模拟芯片设计占比约18% [10][11] - 机构一致预期显示，该指数未来两年增长强劲：2025年、2026年营收增长率预期分别为38.48%、31.33%，净利润增长率预期分别为247.70%、75.42% [12] - 该指数历史表现突出，2024年、2025年收益率分别为35.54%、60%，在同类芯片主题指数中表现相对突出 [12] - 该指数成份股全部来自科创板，单日涨跌幅上限为20%，价格弹性高于传统宽基指数，更贴近科技成长板块波动特征 [10]

行业趋势与市场前景 - 全球UWB设备出货量预计在2029年突破10亿台，其中汽车领域年复合增长率达34% [1] - 2025年中国车载雷达芯片市场规模预估突破4000万颗，国产化率将从2024年的20%提升至33% [1] - 汽车智能化进程推进，驱动高精度感知芯片需求持续上升 [1] 公司技术与市场地位 - 加特兰在2025年已实现毫米波雷达芯片单年出货1400万颗，约占国内市场的三分之一，累计总出货量突破2000万颗 [2] - 公司是国内实现量产的车规芯片供应商，其技术获得欧洲市场验证，首款搭载其Alps-Pro芯片的欧洲豪华车型已于2025年量产交付 [2] - 公司在UWB领域率先推出符合下一代IEEE 802.15.4ab标准的芯片产品，并通过联合测试验证推进产业化 [2] 行业标准与产业升级 - 加特兰主导完成基于新标准的UWB联合测距方案验证，标志着本土企业正从技术追随者向标准制定者转变 [1] - 这一进展折射出中国智能汽车产业链的结构性升级，车规芯片领域正经历从进口依赖到自主创新的进程 [1] - 中国企业通过参与定义技术标准，具备了影响未来技术发展方向的能力 [2] 产品质量与国际认证 - 车规芯片企业普遍重视质量体系建设，以获得国际市场的准入资格 [2] - 相关认证包括ISO 26262 ASIL B功能安全、TMMi 4软件测试成熟度和TISAX AL3信息安全等头部认证 [2]

公司股价与市场情绪 - 英特尔股价在财报发布前飙升逾11%，创下自2022年1月以来的最高点，市值自2022年以来首次突破2500亿美元 [2][3] - 公司股价在2026年开年至今已上涨约35%，过去12个月的累计涨幅达到149% [3] - 市场情绪的逆转源于对数据中心业务的乐观预期以及对新任CEO陈立武激进改革措施的认可 [3] - 广泛的半导体板块反弹及外部战略投资者的强力背书也推动了股价上涨，竞争对手AMD上涨约8%，美光科技上涨7% [4] 数据中心业务复苏 - 投资者兴趣的核心驱动力在于服务器芯片销售的强劲复苏，大型科技公司在建设数据中心时仍需大量采购英特尔的传统服务器CPU [8] - 英特尔数据中心和AI业务的营收预计将激增近29%至30%，达到约44亿美元 [8] - 有分析师指出，英特尔今年的服务器CPU可能已售罄，这意味着价格有望上涨 [8] - 预计2026年服务器CPU价格至少会出现两位数的上涨，这构成了看涨逻辑的重要支撑 [9] 资本结构与代工业务 - 公司通过引入外部资本大幅改善了财务状况，美国政府去年投资89亿美元后已成为英特尔的最大股东 [11] - AI芯片领军者英伟达去年投资50亿美元，成为其顶级股东之一；软银也注资20亿美元 [11] - 在代工领域，英特尔正试图确立其作为仅次于台积电的全球第二大芯片代工厂的地位 [11] - 公司近期大力宣传其18A制造工艺，该技术被视为与台积电2纳米工艺相当，英伟达和Broadcom已进行了制造测试 [11] 个人电脑业务与财务表现 - 分析师预计，公司第四季度总营收将同比下降6%至134亿美元 [13] - 在个人电脑领域，虽然推出了采用18A工艺的“Panther Lake”芯片，但该部门营收预计仅增长2.5%至82.1亿美元 [13] - 受全球短缺推动的内存价格上涨可能会推高笔记本电脑成本，从而抑制需求，且公司在PC市场持续向AMD和基于Arm架构的设计流失份额 [13] - 预计第四季度调整后毛利率将下降约6个百分点至36.5%，部分原因是修复制造业务的高昂成本 [14] - 18A工艺的良率正在逐月改善，但目前只有一小部分芯片符合客户标准，商业化量产规模仍存在不确定性 [14]

AI对全球经济与就业的影响 - AI被描述为“人类历史上规模最大的基础设施建设”的基础，将推动全球经济中的就业增长[3][18] - AI是一个“五层蛋糕”技术堆栈，涵盖能源、芯片和计算基础设施、云数据中心、AI模型以及最终的应用层，每一层的构建和运行都在创造就业机会[3][18] - 应用层侧重于将AI集成到金融服务、医疗健康或制造业，将是产生最大经济效益的地方[3][18] - AI的部署从能源、发电到芯片制造、数据中心建设和云运营，已经创造了对技术型劳动力的需求[3][18] - AI正在改变医疗健康、制造业和金融服务等行业，并改变整个经济领域的工作性质[3][18] - 风险投资表明AI正在以惊人的速度重塑全球经济，2025年是风险投资额创纪录的年份之一[4][19] - 2025年大部分风险投资资金流向“AI原生公司”，这些公司涵盖医疗健康、机器人、制造和金融服务[5][19] - 这项投资正在直接转化为就业机会，强调了对管道工、电气工、建筑工人、钢铁工人、网络技术人员等团队的需求[5][19] - AI不太可能导致失业，相反正在增加一些领域的需求并帮助处理行政工作[6][20] - AI已成为放射学领域的重要工具，但放射科医生的数量比以往任何时候都多，因为AI提高了分析速度，使医生能接诊更多患者[7][20][21] - 美国面临大约500万名护士的短缺，AI可帮助完成病历记录等行政工作，提高生产力后医院希望雇佣更多人[7][21] - AI辅助完成任务使人们能够实现工作目的并提高工作效率，从而提高员工价值[8][22] AI作为国家基础设施与投资机遇 - AI应被视为国家基础设施的重要组成部分，每个国家都应该像对待电力或道路一样对待AI[11][24] - 各国应根据当地语言和文化构建自己的AI能力，让国家智能成为自身生态系统的一部分[11][24] - AI非常容易使用，是有史以来最简单易用的软件，在短短两到三年内已惠及近十亿人[11][25] - AI素养变得至关重要，学习如何引导、管理、约束和评估AI被比作领导力和人员管理技能[11][25] - 对于发展中国家，AI提供了一个缩小长期技术差距的机会，很可能弥合技术鸿沟[12][26] - 对于欧洲，制造业和工业实力是主要优势，应将其与AI结合以释放物理AI和机器人技术的潜力[12][26] - 机器人技术是千载难逢的机遇，尤其对那些拥有强大工业基础的国家而言[13][27] - 当前世界远未达到AI泡沫的程度，问题在于是否投入了足够资金[13][27] - 需要大量投资以构建AI所有层级所需的基础设施[13][27] - 2025年全球风险投资额超过1000亿美元，其中大部分用于AI原生初创企业[14][28] - 这些AI原生初创公司正在构建应用层，需要基础设施和投资以构建未来[15][29] - 参与AI增长对世界各地的养老基金是一项非常明智的投资，需确保普通退休人员和储户都能从中获益[15][29]

全球市场表现 - 2026年1月21日，港股表现平稳，恒生指数收于26,585点，日涨0.37%，恒生科技指数收于5,746点，日涨1.11%[3] - 同日美股三大指数全线收高，涨幅均超1%，标普500指数收于6,876点，日涨1.16%，纳斯达克指数收于23,225点，日涨1.18%[3][9] - 日经225指数收于52,775点，日跌0.41%，东证指数收于4,117点，日跌0.08%[3][13] 行业与板块动态 - 芯片概念股走强，因三星电子预计2026年NAND晶圆产量将从去年的490万片降至468万片，SK海力士产量从约190万片降至170万片，加剧供应紧张预期[9] - 黄金股集体走强，受地缘政治紧张推动避险需求，国际金银价格创历史新高[9] - 机器人概念股走高，工信部表示将加快构建人形机器人产业生态并强化国家人工智能产业投资基金支持[9] - 体育用品股走弱，安踏体育2025年全年安踏品牌零售额实现低单位数增长，FILA品牌取得中单位数增长[9] 重点公司新闻 - 大型科技股多数上涨，英特尔大涨11.72%，AMD涨7.11%，美光科技涨6.61%，微软跌2.29%[9] - 热门中概股多数上行，纳斯达克中国金龙指数收涨2.21%，百度涨8.17%，哔哩哔哩涨5.65%[9] - 快手可灵AI月活跃用户数突破1200万，1月App端付费用户规模较去年12月增长约350%，日均收入提升约30%[14] 宏观与政策 - 美国总统特朗普宣布取消针对欧洲国家的新一轮关税，并称已就格陵兰事务达成“协议框架”，提振市场情绪[9][13] - 特朗普预计美国第四季度经济增长率为5.4%，核心通胀率为1.6%，商务部长预测今年第一季度经济增长率将超过5%[13]

公司2025年度业绩预告 - 公司预计2025年度实现营业收入145,000.00万元到152,000.00万元，与上年同期相比，收入增长幅度为230.70%到246.67% [1] - 公司预计2025年度归属于母公司所有者的净利润亏损95,000.00万元到106,000.00万元，与上年同期相比，亏损收窄幅度为34.50%到41.30% [1] - 公司预计2025年度扣除非经常性损益后的净利润亏损104,000.00万元到115,000.00万元，与上年同期相比，亏损收窄幅度为29.59%到36.32% [1] 公司历史财务表现 - 2022年至2024年，公司营业收入分别为4,608.83万元、12,398.19万元、43,845.95万元 [2] - 2022年至2024年，公司净利润/归属于母公司股东的净利润分别为-189,415.47万元、-170,290.58万元、-161,828.83万元 [2] - 2022年至2024年，公司扣除非经常性损益后归属于母公司股东的净利润分别为-146,660.54万元、-172,025.77万元、-163,325.77万元 [2] 公司首次公开发行(IPO)情况 - 公司于2025年12月5日在上交所科创板上市 [2] - 公司本次公开发行股票总数为7,000.0000万股，占发行后总股本的比例为14.89%，发行价格为114.28元/股 [2] - 公司首次公开发行募集资金总额799,960.00万元，扣除发行费用后的募集资金净额为757,605.23万元，比原计划的800,000.00万元少42,394.77万元 [3] - 公司公开发行新股的发行费用合计42,354.77万元，其中保荐承销费39,198.00万元 [4] 公司募集资金用途 - 公司原计划募集资金800,000.00万元，拟用于新一代自主可控AI训推一体芯片研发项目、新一代自主可控图形芯片研发项目、新一代自主可控AISoC芯片研发项目及补充流动资金 [3]

公司股价表现 - 五一视界（06651）午后股价一度上涨近8%，最高触及80.45港元，创下历史新高 [1][4] - 公司当前股价为79.95港元，较其招股价30.5港元已累计上涨超过160% [1][4] - 截至发稿时，股价上涨7.60%，成交额为4897.813万港元 [1][4] 行业技术背景与趋势 - 英伟达CEO黄仁勋提出AI“五层蛋糕”理论，自下而上包括：能源、芯片与计算基础设施、云数据中心、AI模型以及应用层 [1][4] - 黄仁勋指出，物理AI的“ChatGPT时刻”已经到来，意味着机器开始具备理解真实世界、进行推理并采取行动的能力 [1][4] 公司业务与市场地位 - 公司长期专注于3D图形、模拟仿真及人工智能三大技术领域，并进行了大量投资以发展核心竞争力 [1][4] - 公司已推出三大核心业务平台：51Aes（数字孪生平台）、51Sim（智驾仿真平台）及51Earth（数字地球平台） [1][4] - 公司的产品已被全球超过1000家大中型企业广泛应用，业务覆盖范围达19个国家和地区 [1][4]

2026.01.22 本文字数：2127，阅读时长大约4分钟 作者 |第一财经 金叶子 如何在纤维上实现高效信息处理功能，但又不影响纤维器件柔软、适应复杂形变、可编织等本征特性， 复旦大学团队的最新成果为纤维器件实现规模应用提供可能。 1月22日凌晨，复旦大学彭慧胜/陈培宁团队的研究成果在《自然》主刊发布，该成果突破传统芯片集成 电路硅基研究范式，率先通过设计多层旋叠架构，在弹性高分子纤维内实现了大规模集成电路（简 称"纤维芯片"）。 ▲成卷"纤维芯片"和局部细节。受访团队供图 "纤维芯片"则有望摆脱过去纤维系统对外部信息处理设备的依赖，在多个领域展现出独特应用前景， 例如在脑机接口领域，传统脑机接口的电极普遍需要连接硬质的外部信号处理模块。基于"纤维芯片"技 术，有望在一根像头发丝细的纤维内，集成"传感-信号处理-刺激输出"闭环功能系统。 ▲柔软的"纤维芯片"在手指上打结。受访团队供图 "纤维芯片"信息处理能力与一些经典的商业芯片相当，且具有高度柔软、适应拉伸扭曲等复杂形变、可 编织等独特优势，有望为脑机接口、电子织物、虚拟现实等新兴产业变革发展提供有力支撑。 "我们并不是要取代现有的芯片，而是希望面向一些 ...

核心观点 - 复旦大学团队在《自然》主刊发布研究成果，通过设计多层旋叠架构，在弹性高分子纤维内实现了大规模集成电路，即“纤维芯片” [2] - “纤维芯片”的信息处理能力与一些经典的商业芯片相当，同时具有高度柔软、适应拉伸扭曲、可编织等独特优势 [4] - 该技术并非旨在取代现有芯片，而是为脑机接口、电子织物、虚拟现实等新兴领域提供新的应用路径 [5] 技术突破与特性 - 突破传统芯片硅基研究范式，在纤维内实现集成电路，为纤维器件规模应用提供可能 [2] - “纤维芯片”具有优异的柔性，可耐受复杂形变，包括承受1毫米半径弯曲、30%拉伸形变、180°/厘米扭转，在水洗、高低温、卡车碾压后仍能正常工作 [11] - 该技术涉及材料合成、电子器件、电路设计、医学应用等多学科交叉，研发难度大 [12] 应用场景与潜力 - **脑机接口**：有望在一根直径低至50微米的超细纤维上，集成“传感-信号处理-刺激输出”闭环功能系统，其采集的神经信号信噪比与商用外部设备相当 [9] - **电子织物**：有望无需外接处理器，直接编织构建柔软、透气的全柔性电子织物系统，例如实现动态像素显示 [9] - **虚拟现实与触觉接口**：基于“纤维芯片”构建的智能触觉手套兼具高柔性与透气性，可改善与皮肤贴合度，适用于远程医疗机器人手术等精细操作场景 [10] 研发背景与未来方向 - 研发始于2020年，旨在解决传统硬质芯片连接纤维系统导致的穿戴舒适性差、电路连接不稳定等问题 [5] - 团队已建立涵盖化学合成、器件构建、光刻微纳加工和中试概念验证的全链条研究平台，并拥有自主知识产权体系 [12] - 未来工作将聚焦于合成先进半导体材料、提升器件集成密度和信息处理性能，以满足更复杂应用场景需求，并寻求与产业界加强合作 [13]

中新网上海1月22日电(陈静 狄权)芯片是现代电子技术的基石。纵观过去芯片的发展历程，普遍依赖硅 基衬底所支撑的光刻制造技术。是不是有可能在柔软、弹性的高分子纤维内实现高密度集成电路？ 记者22日获悉，复旦大学彭慧胜/陈培宁团队通过5年攻关，研发出如丝线般纤细柔软的"纤维芯片"。北 京时间1月22日，这项成果发表于《自然》主刊(Nature)。 复旦大学学者团队研发出的"纤维芯片"如丝线般纤细柔软。(中新网记者 陈静摄) "纤维芯片"中，电子元件(如：晶体管)集成密度达10万个/厘米，通过晶体管高效互连，可实现数字、模 拟电路运算等功能。相比传统芯片，"纤维芯片"有着优异的柔性，可耐受弯曲、拉伸、扭曲等复杂形 变，甚至在经过水洗、高低温、卡车碾压后，仍能保持性能稳定。除了具备信息处理能力和优异柔性， 陈培宁教授指出，"纤维芯片"还具有良好的稳定性。 据悉，研究团队跳出"仅利用纤维表面"的思维定式，提出多层旋叠架构的设计思想，即：在纤维内部构 建多层集成电路，形成螺旋式旋叠结构，从而最大化地利用纤维内部空间。按照目前实验室级1微米的 光刻精度预测，长度为1毫米的"纤维芯片"可集成1万个晶体管，其信息处理能力可与 ...