安徽神玑技术有限公司完成首轮股权融资 - 蔚来汽车旗下芯片子公司安徽神玑技术有限公司完成首轮股权融资，金额超22亿元人民币，投后估值逼近百亿元大关 [1] - 融资方包括合肥国投、合肥海恒等地方国资以及IDG资本、中芯聚源、元禾璞华等产业资本 [1] - 交易完成后，蔚来继续持有安徽神玑62.7%的股权，投资者合计持股27.3%，另有10%由管理股份激励实体持有 [1] 安徽神玑的核心技术与产品 - 安徽神玑的核心产品是“神玑NX9031”，这是全球首款实现规模化商用的5nm车规级高性能智驾芯片 [3] - 该芯片拥有超过500亿颗晶体管，采用32核心CPU架构，内置LPDDR5x 8533Mbps速率RAM，其自研ISP可实现6.5G Pixel/s的像素处理能力，处理延时小于5ms [4] - 单颗神玑NX9031的性能大致相当于四颗业界主流的英伟达Orin-X芯片，通过自研芯片替代外购方案，可为每辆车带来1万元的成本优势 [4] - 截至2026年2月，神玑NX9031累计出货量已超15万套，已搭载于蔚来ET9、全新ES8等全系新车 [3] 安徽神玑的战略定位与未来规划 - 融资将为公司研发和推广高端芯片产品提供支撑，助力蔚来在自动驾驶、具身智能等领域的长远布局 [1] - 公司定位为面向AGI时代的通用智能芯片公司，正在积极拓展具身机器人、Agent推理等新兴业务，而不仅是蔚来的“零部件部门” [5] - 公司由蔚来智能硬件高级副总裁白剑掌舵，确保了技术路线的连贯性 [5] 汽车行业AI芯片自研的竞争格局 - 中国智能汽车产业正将AI技术自主化从“可选项”变为“必答题”，头部玩家竞相布局芯片 [6][7] - 小鹏汽车的图灵芯片已量产装车，新款G7 Ultra版本搭载三颗，总算力达2250 TOPS，并已实现技术输出，搭载于大众合作车型 [7] - 理想汽车的马赫100芯片已流片成功，计划2026年量产，采用数据流架构，宣称单颗有效算力达1280TOPS [7] - 比亚迪的玄机芯片已成功流片，计划2026年下半年装车，策略侧重于规模化降本与供应链安全 [7] - 小米的玄戒O1芯片采用3nm制程，搭载机型已上市，未来五年将投入2000亿元攻坚底层技术 [7] 车企自研AI芯片的核心驱动因素 - 端到端大模型参数量快速增长，对芯片算力、内存带宽和能效提出指数级要求，自研芯片可将“迭代的确定性”掌握在自己手中 [8][9][10] - 自研芯片能有效降低成本，蔚来2024年从英伟达采购Orin芯片的支出超过3亿美元，而自研芯片成功后带来的单车毛利改善巨大 [10] - 自研芯片是构建“数据—算法—算力”飞轮的关键，旨在以更低成本、更高效率处理海量数据，并支持跨终端（如Robotaxi、人形机器人）的算力复用 [10] - 高端智驾芯片市场长期由国际巨头主导，自研有助于摆脱供应链不稳定和“黑盒”交付带来的软硬件适配桎梏 [9][10] 行业趋势与战略意义 - 汽车产业核心竞争力正从传统机械部件转向芯片驱动的AI算力、算法迭代能力以及数据闭环效率 [8] - 行业正经历从“软件定义汽车”到“AI定义汽车”的关键转变，车企纷纷进行组织架构调整，如成立通用智能中心、重组研发体系等，以向AI科技公司转型 [6] - 安徽神玑的成功融资，标志着资本市场对车企“重资产、长周期、高壁垒”技术投入的重新定价 [11]

英伟达的战略投资与AI基础设施 - 英伟达收高2.93%，成交额达373.8亿美元，宣布向光通信企业Coherent和Lumentum合计投资40亿美元，以巩固研发管线与供应链，支撑大规模AI基础设施建设[1][9] - 英伟达将向Coherent和Lumentum各投资20亿美元，这两家公司均致力于光通信领域的光学技术研发[1][9] - 英伟达与Lumentum建立战略合作伙伴关系，共同开发先进光学技术，协议包括英伟达数十亿美元的采购承诺及未来先进激光组件的产能使用权[5][13] - 英伟达还将向Lumentum投资20亿美元，以支持其研发、未来产能和运营，助力其在美国新建晶圆厂，扩大制造能力[5][13] OpenAI的创纪录融资 - OpenAI于2月27日宣布敲定新一轮约1100亿美元融资，投前估值达7300亿美元，这是迄今为止规模最大的私营科技公司融资[3][9] - 本轮融资由战略投资者主导，其中亚马逊投入500亿美元，软银和英伟达各投入300亿美元[3][10] - 这是继去年410亿美元融资后，OpenAI又一次创下纪录的募资[3][9] 主要科技公司的AI资本支出 - Alphabet、亚马逊、微软和Meta预计今年将花费近7000亿美元建设AI数据中心，其中很大一部分资金将用于采购英伟达的图形处理器[11] - 根据这些公司的最新财报资本支出预测，对英伟达芯片的需求比以往任何时候都要高[11] 闪迪的做空报告与行业观点 - 闪迪收跌2.56%，成交107.79亿美元，香橼研究于2月24日发布做空报告，宣布建立闪迪空头头寸，指出其当前估值高估[1][10] - 报告认为存储芯片行业的高毛利阶段是暂时的，存储供应紧张仅为暂时现象，一旦主要厂商良率修复并释放产能，供需格局可能逆转[2][10] - NAND闪存作为闪迪主营产品，本质是大宗商品，价格和盈利能力受供需周期主导，行业历史上反复出现“繁荣—过剩—崩盘”周期[2][10] - 与英伟达GPU生态系统不同，NAND闪存产品高度可替代，厂商竞争围绕成本和规模[2][10] - 西部数据近期以较当前市价低约25%的价格大规模减持闪迪股份，香橼认为这是内部人士对周期见顶的提前判断[2][10] - 闪迪公司CEO在财报电话会议中强调，AI对存储的需求代表“结构性而非周期性转变”，将降低NAND业务周期波动性[2][10] Palantir与AI在军事行动中的应用 - Palantir收高5.82%，成交104.36亿美元，媒体报道美军利用科技公司Anthropic的AI技术对伊朗发动大规模空袭[2][11] - 包括美国中央司令部在内的各地指挥机构都在使用Anthropic的Claude人工智能工具进行情报评估、目标识别和模拟战斗场景[2][11] - Claude模型此前曾被用于协助抓捕委内瑞拉前总统马杜罗，这得益于Anthropic与数据分析公司Palantir的合作[3][11] - Palantir的平台受到战争部与执法机关广泛应用[3][11] 伯克希尔哈撒韦的财报 - 伯克希尔B类股收跌4.91%，成交53.54亿美元，伯克希尔哈撒韦于2月28日公布2025年全年财报[3][12] - 2025年实现营收3714.44亿美元，上年同期为3714.33亿美元，归属于公司股东的净利润为669.68亿美元，较2024年的889.95亿美元显著回落[3][12] - 这是巴菲特担任伯克希尔CEO期间的最后一份年度财报，其60年执掌期间为投资者创造了超60000倍的总回报，每股市值复合年增长率达19.7%[4][13] - 利润下滑主要受投资收益波动影响，依据会计准则，伯克希尔需将庞大投资组合的未实现盈亏计入净利润，导致业绩受股市短期波动影响较大[4][13] 其他公司动态 - 特斯拉收高0.20%，成交217.69亿美元，意大利交通部长表示2月份特斯拉在意大利的新车注册量同比下降6.9%[1][9] - 微软收高1.48%，成交129.31亿美元[1][9] - 埃克森美孚收高1.13%，成交48.63亿美元，花旗集团将其目标价从118美元上调至150美元[5][13] 美股市场成交额概览 - SPDR标普500 ETF成交590.28亿美元，纳指ETF成交452.61亿美元[6][14] - 罗素2000指数ETF-iShares成交139.34亿美元[6][14] - 美光成交117.21亿美元，苹果成交110.04亿美元[6][15] - 谷歌A类股成交105.02亿美元，亚马逊成交94.87亿美元[7][15] - 白银ETF-iShares成交77.17亿美元，奈飞成交76.37亿美元[7][15] - 谷歌成交66.5亿美元，AMD成交66.12亿美元，博通成交64.34亿美元[7][15] - 债券指数ETF-iShares iBoxx高收益公司债成交59.44亿美元，投资级公司债成交58.49亿美元[7][15] - 纳斯达克指数ETF-ProShares三倍做多成交52.7亿美元[7][16] - 韩国ETF-iShares MSCI成交49.44亿美元，债券20+美公债指数ETF-iShares Barclays成交49.43亿美元[7][16] - 半导体ETF-Direxion Daily三倍做多成交49.16亿美元，纳斯达克指数ETF-ProShares三倍做空成交48.14亿美元[8][16] - 半导体指数ETF-HOLDRs成交46.31亿美元，台积电成交45.32亿美元[8][16] - 平均加权指数ETF-Rydex S&P成交44.53亿美元，联信成交44.12亿美元[8][16] - IBIT成交38.94亿美元，Cadence Bancorporation成交34.08亿美元[8][16]

地缘政治与能源市场 - 英国首相斯塔默明确表示英国不会参与美国对伊朗的进攻性军事行动 并强调行动必须有合法依据和深思熟虑的计划[4][6] - 美国总统特朗普表示对伊朗的军事行动将持续所需时间 不惜一切 最初预计为四到五周[15][16] - 市场担忧美伊战争失控导致供应中断 原油价格大幅飙升 布伦特原油期货上涨4.87美元 涨幅6.68% 收于每桶77.74美元 美国WTI原油期货上涨4.21美元 涨幅6.28% 收于每桶71.23美元[8] 美国贸易政策与法律进展 - 美国联邦巡回上诉法院驳回了政府要求推迟关税退款纠纷案件四个月的请求 并立即重启法律程序 将案件发回国际贸易法院[9][10][11] - 提起诉讼的一批小企业曾敦促法院尽快结束审理阶段 以推进关税退款的追索[11] 人工智能行业动态 - 人工智能公司Anthropic的聊天机器人Claude及相关面向消费者的应用服务一度中断 中断高峰时近2000名用户报告异常[13] - Anthropic称过去一周面临对其服务的“空前需求” 但将Claude模型集成至自身系统的企业客户未受影响[13] - 英伟达宣布将向两家光子技术公司合计投资40亿美元 以巩固研发管线与供应链 支撑大规模人工智能基础设施建设[18] - 英伟达将向鲁门特姆和相干公司各投资20亿美元 两家公司均致力于用于传感、数据传输等领域的光学技术研发[18]

文章核心观点 - 2026年初美股AI板块的财报季核心意义已从确认业绩转变为审判预期 市场对高估值公司的增长质量和可持续性变得极为苛刻 [2] - 博通与Credo Technology的财报被视为检验整个AI算力链条健康状况的关键压力测试 其表现将揭示AI资本开支的真实流向与可持续性 [4][6] - 市场定价逻辑正从过去的算力稀缺、算力扩张、推理落地 转向关注算力投资回报率 标志着AI投资进入追求现金流与商业变现的务实深水区 [10][11][12][13] - 当前AI产业可能正从过热阶段进入分化阶段 未来投资策略需从Beta策略转向精选具有不可替代性和真实业绩支撑公司的Alpha策略 [17][18] 博通与Credo成为算力链条的压力测试仪 - 博通代表超大客户定制ASIC路线 深度绑定云厂商自研芯片浪潮 其AI收入在2025年已突破季度50亿美元规模 市场通过其财报指引审视云厂商对AI未来的信心指数 [6][7] - Credo作为高速光互联关键玩家 其1.6T光模块与224G SerDes需求是AI算力扩张的前瞻指标 其业绩能比整机厂商更早反映数据中心内部建设的微观变化 [6][8] - 两家公司构成观察行业景气度的双重坐标 其财报是对AI算力外溢逻辑的集中体检 需确认AI需求是否从训练端大模型厂商外溢至更广泛的定制化场景与基础设施互联环节 [6][8] 算力与应用的错位 资本开始寻找新锚点 - 2025年全球云厂商AI相关资本开支超过2000亿美元 但投资者更关心投入是否带来真实收入回报 存在基础设施端投入增速远快于应用端收入增速的剪刀差 [12] - 核心冲突在于高估值依赖的高增速必须被业绩兑现 当投资者发现云厂商每投入1美元买芯片只能收回0.6-0.7美元的AI收入时 质疑声便会四起 [13] - 资本锚点正从出货量转向利用率与变现率 投资者开始要求看到现在正在发生的现金流 标志着AI投资进入深水区 [13] 这是周期顶部的前奏 还是新一轮分化起点 - 若博通AI业务指引超预期且Credo的1.6T互联需求持续强劲 则表明算力扩张正从GPU向全产业链扩散 AI基础设施周期仍在深化 估值调整可能只是上涨途中的喘息 [16] - 若增速放缓迹象明显 市场将重新评估云厂商是否进入理性投资阶段、定制芯片是否稀释英伟达溢价、高速光互联是否提前透支需求 并可能经历剧烈的估值修正 [16] - 当前美股AI板块关键在于是否已从过热阶段进入分化阶段 财报将决定短期情绪 而情绪在高估值市场是最大变量 [17][18] - 未来投资需转向精选个股的Alpha策略 能够证明产品不可替代性、帮助下游客户实现投资回报率转正的公司将在分化中胜出 [18] 结语：在不确定性中寻找确定性 - AI产业正站在十字路口 一边是继续扩张基础设施的惯性 一边是追求商业变现的理性 博通与Credo的财报将是第一块试金石 [20] - 当估值已经透支未来 唯有真实的业绩增长才能消化高企的市盈率 投资者需在分化中寻找真金 [20]

文章核心观点 - 存储芯片价格自2025年下半年以来持续大幅上涨并向下游传导，导致手机、PC、服务器及汽车等终端行业面临显著成本压力 [3][5][27] - 终端厂商正通过产品涨价、调整产品结构、签订长单、缩短报价有效期等多种策略应对成本上涨，但面临“涨价可能滞销，不涨又会亏本”的两难困境 [6][26][30] - 存储芯片供应因原厂产能向高利润的AI市场倾斜而紧张，已进入卖方市场，下游终端为争夺配额而竞相抬价，进一步推高了存储价格 [28][29] - 消费电子（尤其是中低端手机和PC）受冲击最大，因其存储成本占物料清单比例高且利润空间有限，预计将出现出货量下降；而汽车、服务器等高价产品对存储涨价的承受能力相对更强 [27][28][30] 手机行业应对与影响 - **多家厂商已涨价或计划涨价**：三星Galaxy S26系列起售价较上代最高上涨1000元/台 [8]；小米17 Ultra (12GB+512GB)起售价较上一代上涨500元 [11]；OPPO、一加、vivo、小米、iQOO、荣耀等多家国产品牌拟于3月初启动新一轮调价，可能是近五年来规模最大、涨幅最显著的集体调价 [12] - **成本压力巨大**：智能手机存储芯片采购成本较去年同期已上涨超过80% [12]；低端手机（200美元以下）物料清单成本自年初以来已上涨20%-30%，中高端市场上涨10%-15% [27] - **调整产品策略与供应**：小米与合作伙伴签订了2026年全年供应协议以确保供应 [10]；荣耀控制对2000元及以下机器的出货 [12]；多家手机品牌下调2026年整机订单量，幅度在10%-20%，重点调整中低端机型 [13] - **厂商内部博弈**：荣耀内部出现产品线因盈利目标（赔钱不生产）与销售服务部销售目标之间的博弈，导致主力产品缺货 [12] PC行业应对与影响 - **主要厂商宣布涨价**：联想计划在3月初对部分商用产品调价，并敦促客户在2月25日前尽快下单 [15]；戴尔将面向企业客户的商用PC产品价格最高上调30% [18]；宏碁宣布自2月20日起对电脑产品进行价格调整 [19]；华硕自2026年1月5日起对部分产品实施“战略性价格调整” [20][21] - **成本占比显著提升**：惠普预计存储及元器件成本占个人电脑物料成本的比例将从去年11月的15%-18%升至本财年的35% [17]；宏碁指出存储器约占PC整体物料成本的25%，近期价格涨幅达50%-100% [19] - **市场出现急单效应**：由于预期后市进一步涨价，客户近期加速下单，宏碁1月营收出现近四成同比增长 [19] 服务器及基础设施行业应对 - **缩短报价有效期以应对成本波动**：联想基础设施解决方案事业部将内部报价有效期缩短至14天，外部平台缩短至30天，并已开始对部分大型订单重新定价 [23]；HPE将报价有效期窗口从30天缩短至14天，并更新条款允许在发货日前调整价格 [24] 汽车行业预警 - **行业领袖发出成本预警**：小米集团董事长雷军表示，车用内存上个季度涨了40%至50%，预计一季度继续涨，今年仅车用内存成本可能上涨几千元 [25]；理想汽车供应链副总裁判断2026年汽车行业可能面临存储芯片供应危机，满足率或许不足50% [25]；蔚来创始人李斌称今年最大的成本压力是内存，且“已经涨疯了” [25] 存储芯片市场现状与预测 - **价格持续大幅上涨**：2025年2月起存储价格震荡上行，10月起大幅上涨 [27]；集邦咨询预计2026年第一季度传统DRAM合约价将上涨90%–95%，PC DRAM价格将季增100%以上，Mobile DRAM（LPDDR4X/5X）合约价将季增90%左右 [27][29] - **供应紧张进入卖方市场**：存储原厂将核心产能放在需求飙涨且利润高昂的AI市场，导致消费电子市场存储芯片供不应求，下游终端为争取配额不得不竞相抬价 [28][29] - **对终端出货量的影响**：Counterpoint预计2026年全球智能手机销量将至少下滑2%，为自2023年以来首次年度出货量下降 [27]；消费类终端预计会涨价但出货量会减少 [30] 终端厂商的普遍困境与策略 - **面临两难选择**：中低端市场利润空间小，不涨价无法承受成本压力，涨价则可能导致消费者不买单、销量下滑 [28] - **策略多元化**：终端厂商一方面调整自身价格、产量和产品配置（如降级摄像头、显示屏等非存储组件） [26][28]；另一方面积极向存储供应商寻求更有保障的供应，如签订长单 [10][26] - **不同终端承受力差异**：存储成本在手机物料清单中占比已超过两成，冲击巨大 [30]；汽车、服务器等因产品单价高，对存储涨价的承受能力相对更强 [30]；而像300美元的电视，存储成本从1块多涨到20美元，则导致物料清单成本直接爆表 [30]

英伟达新产品战略 - 公司计划在3月的GTC大会上发布一套全新的、专为AI推理优化的计算系统，其核心是一颗新芯片 [1] - 该芯片的首位大客户是OpenAI，该公司刚刚完成了1100亿美元的巨额融资 [1] - 这是公司第一次在核心AI算力产品线上大规模引入外部架构设计，其底层架构来自原Groq团队打造的LPU（语言处理单元）[3] - 此次引入外部架构源于去年一笔价值约200亿美元的交易，公司完成了对Groq核心技术与团队的收购式招聘 [3][10] - 公司采用收购成熟方案并快速部署的策略，旨在追求极致的投资回报率 [3] 新产品技术细节与优势 - 新产品是基于LPU架构的推理计算系统，而非传统的GPU [4] - LPU架构采用高密度片上SRAM，将数据紧贴算力单元，极大缩短数据路径，从架构层面降低延迟与能耗，更适配低延迟推理场景 [8] - 在特定推理场景下，LPU的理论最高速度可比GPU快100倍 [8] - 在AI推理的decode阶段，系统瓶颈更多来自数据移动而非算力本身，GPU因需要频繁在计算核心与外部HBM间搬运数据而不够高效，LPU则通过架构调整更贴合推理负载 [6][7][20] 市场背景与竞争格局 - AI算力结构正从“训练优先”向“推理优先”转移，推理成为规模更大、频率更高的长期负载，成本成为核心变量 [10][12][13] - 头部AI客户开始积极寻找更高效率的推理替代方案，以分散风险并降低成本 [6][16] - OpenAI已与Cerebras签署了价值数十亿美元的计算合作协议，后者芯片在特定场景下宣称快于英伟达GPU [13] - Anthropic更多依赖AWS与Google Cloud的自研芯片，Meta与AMD达成大规模芯片订单合作以优化推理并减少对英伟达的依赖 [13] - 在中国市场，模型公司开始转向本土算力方案，例如DeepSeek将V4的早期访问权限授予华为并在昇腾平台完成迁移 [14] - 据Bernstein Research预测，到2026年，华为在中国AI芯片市场份额可能达到50%，而英伟达份额或降至个位数 [15] - 谷歌、亚马逊等云厂商也在推动自研芯片在高频推理场景的落地 [15] - 这是AI浪潮以来，英伟达第一次在核心硬件层面面临架构挑战 [21] 客户合作与需求印证 - 在OpenAI最新的融资文件中，计划扩大与英伟达的长期合作，包括使用3GW的专用推理算力，以及在Vera Rubin系统上提供2GW的训练算力 [6] - 即将发布的LPU推理芯片极有可能对应OpenAI融资文件中提到的“专用推理算力”部分 [6] 公司其他产品动态 - 除了LPU推理芯片，公司还预告将在今年GTC大会上发布“世界前所未见”的新系列产品 [22] - 外界猜测新产品可能包括Rubin系列新一代GPU或Feynman系列全新架构芯片 [23]

英伟达即将发布基于LPU架构的新推理芯片 - 公司计划在3月GTC大会上发布一套全新的AI推理系统，其核心是一颗专为推理优化的新芯片 [1] - 该芯片的首位大客户是OpenAI，后者在最新融资文件中计划扩大与英伟达的长期合作，包括使用3GW的专用推理算力以及在Vera Rubin系统上提供2GW的训练算力 [2][13] - 这款芯片的底层架构并非英伟达自研，而是由原Groq团队打造的LPU（语言处理单元）架构，这将是公司第一次在核心AI算力产品线上大规模引入外部架构设计 [5][6][15] 新芯片推出的战略背景与架构优势 - 此次行动基于去年一笔约200亿美元的交易，公司完成了对Groq核心技术与团队的“收购式招聘”，新芯片是这笔投资的首次落地 [7][8] - 选择引入成熟的LPU架构而非完全自研，是为了快速响应市场需求，体现了公司追求极致投资回报率的策略 [9][10][15] - 在推理场景下，传统GPU架构因数据在计算核心与外部HBM间频繁搬运而产生瓶颈，而LPU采用高密度片上SRAM，将数据贴近算力，极大缩短数据路径，理论最高速度可比GPU快100倍，更适配低延迟推理 [18][20][22] AI算力需求结构从训练向推理转移 - 随着Agent应用普及，AI算力结构正从“训练优先”向“推理优先”转移，推理成为规模更大、频率更高的长期负载 [24][25] - 训练追求大规模并行和总体吞吐量，而推理（尤其是decode阶段）追求“单token速度”和稳定低延迟响应，系统瓶颈更多来自数据移动而非算力本身 [20][43][45] - 公司正式将LPU纳入核心产品线，不仅是一款新芯片的发布，更是对算力重心转移的回应 [26][27] 市场竞争加剧与客户分散风险 - OpenAI等头部客户已在积极寻找更高效率的推理替代方案，例如OpenAI与Cerebras签署了数十亿美元的计算合作协议 [16][31] - 其他主要AI公司也在减少对英伟达方案的依赖：Anthropic更多依赖AWS与谷歌云的自研芯片；Meta与AMD达成大规模芯片订单合作以优化推理任务 [33][34] - 在国产方面，模型公司开始转向本土算力方案，例如DeepSeek将V4的早期访问权限独家授予华为并在昇腾平台完成迁移 [36][37] - 根据Bernstein Research预测，到2026年，华为在中国AI芯片市场份额可能达到50%，而英伟达份额或降至个位数 [39] 行业格局变化与英伟达的应对 - 推理市场正在重塑算力格局，成为主战场，客户开始分散风险 [27][42] - 竞争对手在强化推理专用架构布局：谷歌早已布局TPU；亚马逊在OpenAI融资计划中拿下计算生态合作权，将重点启用自研Trainium芯片；国内字节、阿里、百度等公司也开始亲自下场制造芯片 [40][41] - 尽管英伟达仍占据全球GPU市场超过90%，Hopper、Blackwell及即将登场的Rubin系列仍是训练主力，但面对推理需求暴涨和架构挑战，公司必须正面回应 [47][48] - 除了LPU芯片，公司还官宣将在今年GTC大会上发布“世界前所未见”的新系列产品，外界猜测可能包括Rubin系列新一代GPU或Feynman系列全新架构芯片 [49][50]

港股市场动态摘要 - **KFM金德(03816)** 午前涨近3%，年内股价累计上涨超过3.6倍 公司预期截至2026年3月31日止年度的税后纯利将较上一财年增加约80%至120%，主要由于收入增加，特别是来自网络及数据储存行业的客户 [1] - **中国中免(01880)** 再跌3.49%，节后累计跌幅已近三成 2026年春节假期，海口海关监管离岛免税购物金额为27.2亿元，同比增长30.8%；购物人数32.5万人次，同比增长35.4% [1] - **信和置业(00083)** 跌2.03% 公司截至2025年12月31日止6个月收入为51.85亿港元，同比增长34.54%；股东应占溢利为15.33亿港元，同比减少15.77% [1] - **内险股延续跌势** 中国人寿(02628)跌2.79%，中国太保(02601)跌2.62%，中国财险(02328)跌1.79%，新华保险(01336)跌1.09% [2] - **普拉达(01913)** 跌3.51% 公司将于3月5日公布2025年业绩，中金预计其2025年收入按固定汇率同比增长8%，或按财报口径同比增长4%至56.42亿欧元 [2] - **亚太卫星(01045)** 早盘涨超8%，截至发稿涨6.25% 消息面上，SpaceX计划直接在月球表面建厂组装搭载高性能AI处理器的卫星，以利用月球低引力、无大气等优势满足地球轨道数据中心组网需求 [2] - **油气设备股多股飙涨** 山东墨龙(00568)涨67.9%，百勤油服(02178)涨73.24%，中石化油服(01033)涨20%，达力普控股(01921)涨8.59% 主要受中东紧张局势升级刺激 [2] - **亚太资源(01104)** 涨2.79% 公司截至2025年12月31日止6个月收益约4.67亿港元，同比增长215.81%；公司拥有人应占溢利18.6亿港元，同比扭亏为盈 [3] - **渣打集团(02888)** 跌4.08% 小摩研究报告指出，中东军事冲突加剧市场避险情绪，预计区域敞口较高的渣打集团将出现更大幅度的回调 [4] - **手机产业链集体下跌** 蓝思科技(06613)跌6.11%，丘钛科技(01478)跌4.62%，高伟电子(01415)跌2.78% 行业研究机构IDC警告，2026年全球智能手机市场将因内存短缺迎来“前所未有的危机” [4] 美股市场动态摘要 - **MARA Holdings(MARA.US)** 涨5.8% 公司正与喜达屋资本集团合作，计划将其部分比特币矿场站点改造为支持AI应用及其他云服务的基础设施 [5] - **油气股多数走强** Battalion Oil(BATL.US)大涨33.01%，西方石油(OXY.US)涨3.21%，阿帕奇石油(APA.US)涨4.36% 消息面上，布伦特原油期货价格大涨2.6%，报72.70美元 [5] - **美国航空公司股价下跌** 联合大陆航空(UAL.US)跌8.7%，达美航空(DAL.US)跌6.82%，美国航空(AAL.US)跌6.24% 消息面上，美国国务院批准其驻以色列使团非紧急必要人员及家属撤离，加拿大等国建议公民离开伊朗 [5] - **Block(XYZ.US)** 大涨16.82% 公司宣布将裁员超4000人，规模约为员工总数的一半，员工总数将从超1万人精简至不足6000人 [6] - **Applied Optoelectronics(AAOI.US)** 股价拉涨56.88% 该公司一季度业绩指引超预期，将2026年营收指引上调至10亿美元以上，并预计2027年营收约40亿美元 该股过去一年累计上涨123%，目前市值约40亿美元 [6] - **戴尔科技(DELL.US)** 大涨21.93%，创年内新高 得益于市场对AI服务器的强劲需求，公司第四季度总营收同比增长39%，达到创纪录的334亿美元，超出市场预期的317.3亿美元 调整后每股收益为3.89美元，高于预期的3.53美元 [7] - **多邻国(DUOL.US)** 大跌14.04% 公司第四季度调整后每股收益为0.84美元，高于预期的0.83美元；营收同比增长35%至2.829亿美元，超过预期的2.7574亿美元 但对2026年的展望低于华尔街预期，第一季度营收预期为2.885亿美元，低于预期的2.918亿美元；全年营收预期为12亿至12.2亿美元，低于预期的12.6亿美元 [7] - **比特币概念股普跌** 比特币跌2%报66137.95美元；以太坊跌超3.5%报1954.94美元 MicroStrategy(MSTR.US)跌2.92%，Coinbase(COIN.US)跌2.88%，Robinhood(HOOD.US)跌4.53% [7] - **CoreWeave(CRWV.US)** 大跌18.51% 公司第四季度营收同比增长110%至15.7亿美元，略超市场预期的15.5亿美元 公司计划将2026年资本支出目标定为300亿至350亿美元，远超2025年的103.1亿美元 [8] - **美股芯片股普跌** 英伟达(NVDA.US)跌4.16%，博通(AVGO.US)跌0.67%，AMD(AMD.US)跌1.7%，台积电(TSM.US)跌0.59% [8]

公司上市进程变动 - 格兰菲智能科技股份有限公司于2026年2月主动撤回了IPO辅导备案，其辅导状态由“辅导备案”变更为“撤回辅导备案”[1] - 公司此前于2025年2月7日才刚启动上市辅导，辅导机构为国泰海通证券股份有限公司[1] 公司基本情况 - 公司成立于2020年12月，总部位于上海张江，在北京、武汉、西安和海南设有分支机构[1] - 公司是一家专注于GPU图形图像和AMOLED显示解决方案的提供商[1] - 公司在2022年通过国家高新技术企业认定，并于2025年获得国家级专精特新“小巨人”企业称号[1][2] 公司技术与研发实力 - 公司的GPU团队源自2001年的S3 Graphics中国团队，是国内最早、体系最完整的图形处理器研发队伍之一[2] - 公司自主搭建了独立于欧美的图形架构，其首款独立显卡芯片Arise-GT10C0已经实现量产[2] - 公司在AMOLED显示驱动领域拥有完整解决方案[2] 公司股权与客户结构 - 上海兆芯是公司的第一大股东，持股比例为27.44%[3] - 上海兆芯同时也是公司的重要客户，过去几年，公司向兆芯销售的IP和服务占据了其营收的相当比例[3] 公司面临的挑战 - 公司目前仍处于持续亏损状态，持续的研发投入和市场拓展给其带来盈利压力[3] - 公司对第一大股东兼重要客户上海兆芯存在业务依赖，这种“大股东依赖症”在IPO审核中可能被认定为独立性不足[3] - 公司在市场知名度和客户拓展方面相对滞后于摩尔线程、沐曦等头部同行[3] 行业环境与市场变化 - 自2025年以来，市场对AI算力的关注度有所降温[3] - 资本市场对GPU企业的估值逻辑正从“看重技术故事”转向“看重商业化落地”[3] - 行业内的头部企业正在加速推进上市进程[3] 撤回上市的可能原因与未来展望 - 公司撤回IPO辅导备案被视为一次主动的“中场休息”，而非彻底放弃上市[3] - 此举可能是为了应对当前盈利压力、优化客户结构以提升独立性，并等待更有利的市场估值环境[3] - 公司计划利用暂停期进一步打磨产品、拓展市场客户，待商业化更为成熟后再重启上市进程[3] - 这一事件提示国产GPU行业，最终能持续发展的企业需要将技术有效转化为营收，并将客户群从关联方拓展至整个市场[4]

公司战略与市场定位 - 英伟达正全力支持一项重大努力，旨在确保即将到来的6G移动智能网络为能够利用最先进人工智能技术的服务和电子设备以及广泛的“物理AI”设备提供最为强大的平台 [1] - 公司将在6G标准与架构中扮演核心推进者角色，与诺基亚等电信巨头共建AI原生6G平台，强调AI能力融入无线基础设施 [1] - 公司正在努力开辟一个新市场并致力于清除潜在的障碍，其推出的AI训练/推理系统最核心基础设施——人工智能芯片设备处于人工智能大爆发浪潮的最核心 [3] - 公司近期致力于将最前沿人工智能技术推广到更广泛领域——比如机器人和自动驾驶车辆等被称为“物理人工智能”（物理AI）的终端设备，以继续推动需求扩张并为寻求数据中心业务之外的新增长点 [6] 行业合作与生态构建 - 英伟达正在与包括诺基亚、软银集团以及T-Mobile US在内的一组国际电信巨头进行深度合作，致力于构建基于新一代计算机和软件的第六代网络架构 [2] - 在2025年10月底的华盛顿GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋宣布对诺基亚高达10亿美元的投资，双方将共同打造 AI-RAN产品线以及AI原生6G网络平台 [3] - 公司参与超过130家行业合作伙伴一起推动AI‑RAN创新，这显示其在AI‑6G生态中已经定位为重要技术枢纽 [5] - 电信行业将更加开放于新供应商的出现，包括那些可能迅速达到十亿美元估值的初创公司，过去十年间，进入该行业的新公司少得可怜 [7] 技术架构与产品布局 - 英伟达在2025年GTC大会上发布的Aerial RAN Computer（ARC/ARC Pro）计算平台，力争把“AI on RAN”做成通信基建的新算力层 [3] - 公司计划在6G之上构建一个新的云计算平台，展现出超高速 AI 的巨大潜力，未来将能够为机器人视觉智能、自动驾驶等技术提供重大驱动力 [3] - 6G规划从一开始就是“AI原生网络”，这对计算能力提出了全新要求，需要海量训练与推理能力才能实时处理复杂资源调度、信道预测、干扰管理等任务 [4] - 英伟达的GPU和AI计算平台能够执行海量并行计算，并通过“软件定义架构”实现网络与AI负载的统一处理，从而提高频谱效率 [5] - 公司已经为高性能网络基础设施提供了最核心芯片、计算机组件和对应软件的最新版本，并希望大幅扩展该业务 [6] - 英伟达通过其AI平台（比如NVIDIA Aerial平台和AI‑RAN架构）提供了用于构建软件定义、可编程和AI加速的高性能网络与人工智能基础设施 [9] - 其Aerial CUDA Accelerated RAN、Omniverse数字孪生模拟平台和AI无线电框架等开发工具，为行业构建可扩展、开放且AI原生的无线网络提供了核心基础 [10] 6G网络愿景与行业变革 - AI原生与软件定义网络将成为6G技术的标志性特征，这不仅是性能升级，更是未来通信体系的根本变革 [1] - 电信网络将需要“成千上万倍”的效率提升，因为没有足够的无线电频谱来支持新用途 [2] - 6G不仅追求极高速率和极低延迟，它还要求网络本身具备智能感知、实时调度、动态频谱管理与自动优化能力，AI要从无线接入网到核心网都深度嵌入 [4] - 未来的6G网络将成为一个智能引擎，可以实时分析终端、环境与用户行为数据，并自动调优网络资源配置，实现端边云一体的智能服务 [8] - 6G的愿景是实现“万物智能连接”，将AI和通信深度融合，使网络本身成为一个能够感知、预测和自我优化的系统 [9] - 在未来的“物理AI时代”，智能机器人、自动驾驶车辆、智能工业设备等大量终端会无缝连接并生成海量AI工作负载，需要网络本身具备通用AI计算能力 [10] 与5G时代的对比 - 在5G时代，没有英伟达身影的主要原因是5G技术的架构不需要从底层整合大规模AI，而主要由传统通信供应商主导 [4] - 5G设计之初，其核心目标是提高带宽、降低延迟、增加连接密度，主要用于语音、数据、视频等传统通信业务 [4] - AI在5G中的应用主要停留在边缘增强优化或非关键业务层面，因此并不需要像英伟达这类具备大规模AI计算能力的平台深度参与网络核心架构 [4] - 物联网、自动驾驶、机器人等大规模复杂AI工作负载在5G下更像是外部附加功能，在6G里则是网络本身的必备功能 [8]