公司高管行程与市场活动 - 英伟达创始人黄仁勋于1月24日再度来华，首站到访上海 [1][4] - 黄仁勋在上海期间现身陆家嘴街道的锦德菜市场，体验当地市井风俗 [1][4] - 此次来华行程与2025年初基本一致，主要活动包括参加上海、北京和深圳分公司的新年晚会以及供应商答谢会 [4][7] - 2025年初，黄仁勋曾入华参加公司年会，并向员工现场发红包，引发广泛关注 [4][7] 公司产品与市场策略 - 黄仁勋在2025年初之后又两次入华，目的是寻求解决特供中国市场的H20产品的销售方法 [4][7]

公司高管行程 - 英伟达创始人黄仁勋于2026年初首度赴华 行程首站为英伟达位于上海的新办公室 [1] - 黄仁勋此次行程与2025年初基本一致 主要参加上海、北京和深圳分公司的新年晚会以及供应商答谢会 [1] - 黄仁勋预计将在农历新年假期前到中国参加公司活动 预计也将前往北京 [1] 公司市场与运营 - 中国大陆是英伟达最重要的市场之一 [1] - 黄仁勋每年春节都会例行拜访中国市场 [1] - 在上海新办公室 黄仁勋与员工见面并回答了诸多员工关注的问题 同时回顾公司2025年主要事件 [1]

来源：金综科技 1月23日，联动科技(301369.SZ)披露2025年度业绩预告，公司预计归属于上市公司股东的净利润3100万元–3800万元， 同比增长52.68%–87.16%;扣除非经常性损益后的净利润2150万元–2850万元，同比增长46.99%–94.85%。 | 项目 | 本报告期 | 上年同期 | | --- | --- | --- | | 归属于上市公司 | 盈利: 3,100 万元 - 3,800 万元 | 盈利: 2,030.37 万元 | | 股东的净利润 | 比上年同期增长: 52.68%-87.16% | | | 扣除非经常性损 | 盈利: 2,150 万元 -2,850 万元 | 盈利: 1,462.68 万元 | | 益后的净利润 | 比上年同期增长: 46.99%-94.85% | | 特别声明：以上内容仅代表作者本人的观点或立场，不代表新浪财经头条的观点或立场。如因作品内容、版权或其他 问题需要与新浪财经头条联系的，请于上述内容发布后的30天内进行。 报告期内半导体行业景气度持续攀升，电动车、新能源、AI及高性能计算驱动半导体产业链加速技术迭代与市场扩 容，半导体测试设备 ...

着力增强产业竞争力，支持新区加快石化化工、冶金等传统产业转型升级，推动产业链向精深加工、终 端制造延伸，打造千亿级产业集群；重点发展半导体材料及装备、新能源电池材料和有色、稀贵金属材 料生产制造、绿色食品加工；培育发展低空经济、生物制造、新材料等战略性新兴产业；建设医药研发 外包、合同加工外包等公共服务平台。同时，争取在新区设立国产飞机南亚东南亚交付中心，建设一站 式航空维修基地。支持新区临空制造业区、航空服务业区、未来科学城3个功能区申报设立省级开发 区，支持安宁高新区申报国家级高新区。支持园区覆盖万兆光纤网络，助力智慧新区建设和企业数字化 转型。实施增品种、提品质、创品牌"三品"行动，引导企业加强品牌建设。引导中央或省属国有企业区 域总部、研发总部、生产性服务业总部及重大产业项目落地新区。 强化要素保障，省财政每年安排新区高质量发展激励资金，昆明市财政每年给予新区综合财力补助资 金。新区国有土地使用权出让、租赁的收益全额留存新区，作为新区建设发展资金。同时，对重点建设 项目给予前期工作经费支持，对重点产业发展争取基金支持，在区域评估、耕地占补平衡、土地征收成 片开发、节能审查等方面给予政策支持。 深化改革 ...

苹果公司动态 - App Store搜索广告业务扩展：公司确认自3月3日起在搜索结果中引入更多广告展示位，首先在英国和日本上线，计划3月底前覆盖所有Apple Ads市场，约65%的App Store下载行为发生在搜索之后，此次扩展旨在为广告主提供更多触达机会[3] - 高层组织架构重组：AI部门正式由克雷格·费德里吉接管，其以强执行力和成本控制著称，上任后公司AI路线转向，决定与Google合作引入Gemini模型，硬件工程高级副总裁John Ternus权力扩大，负责统筹软件、硬件与设计，被视为下一任CEO的最强候选人[10][11][12] 小米汽车业务 - 新一代SU7预售订单火爆：自1月7日开启小定15天后，累计订单量已接近10万单，起预售价22.99万元较在售款上调1.4万元，全国477家门店中，北京核心商圈门店订单量突破400单，上海与武汉门店订单量超百单[6] - 公司战略与财务目标：未来五年将投入至少2000亿元用于研发，重点布局核心基础技术与AI，新一代SU7全系标配激光雷达、700 TOPS智驾算力，CLTC续航最高902km，2024年累计交付41.18万辆，2025年交付目标提升至55万辆，计划今年推出新一代SU7和尚未官宣的小米YU7 ULTRA两款新车[7] 半导体与芯片行业 - 英特尔财报与估值争议：第四季度营收137亿美元，高于市场预期的134亿美元，调整后每股收益0.15美元，但预计第一季度营收为117亿至127亿美元，低于市场预期，股价在过去五个月内大幅反弹后急跌，其前瞻性估值约20倍预期EBITDA，为2021年以来最高水平，而台积电约为12.5倍，多位分析师认为估值与基本面不匹配，公司去年全年营收预计略低于前年，今年营收预计仅增长约2.8%，数据中心与AI业务季度营收47亿美元，同比增长9%[15][16][17][18][19][20] - 三星2nm芯片性能曝光：Exynos 2600的Geekbench 6 OpenCL跑分达25791分，GPU性能首次逼近甚至部分对比领先高通骁龙8 Elite Gen 5约21%，该芯片是三星首款基于2nm GAA工艺的量产SoC，GPU采用基于AMD RDNA 4的定制架构Xclipse 960[57] 人工智能与AI公司 - Anthropic财务预测更新：将2025年毛利率预期下调10个百分点至40%，主要因基于Google与Amazon云服务器的推理成本比原预测高出约23%，若计入免费用户成本，毛利率将进一步降至约38%，公司2024年毛利率为-94%，预计2025年训练开支约41亿美元，较夏季预测上调约5%，预计2025年收入达45亿美元，较2024年的3.81亿美元增长近12倍，月收入约7.5亿美元，拥有至少9家年消费超1亿美元的大客户，包括微软预计支出5亿美元，正洽谈新一轮超100亿美元融资，融资前估值约3500亿美元[25][26][27][28] - 月之暗面(Kimi)估值提升与新品：公司估值在最新一轮融资前被推高至48亿美元，总裁透露Kimi新模型即将发布，公司仅使用美国顶尖实验室约1%的资源便完成了Kimi K2等开源模型的研发，在部分关键性能指标上达到甚至超越美国顶尖闭源模型水平[31] - AI多模态模型视觉能力研究：BabyVision基准测试显示，当前最强多模态模型视觉推理能力显著落后于人类儿童，表现最好的Gemini 3 Pro Preview得分49.7%，仅略高于3岁儿童，与6岁儿童存在约20%差距，与成年人94.1%的水平相去甚远，研究指出模型普遍采用“视觉转语言”推理路径，在处理非语言特征时存在瓶颈[39][40][41] 科技产品与开源模型 - Qwen3-TTS语音模型上线：千问宣布Qwen3-TTS全系列语音生成模型正式开源，覆盖1.7B与0.6B两种尺寸，支持10种语言，具备音色克隆、创造及情感控制等能力，官方宣称其生成质量、延迟控制与跨语言泛化达业内领先水平，端到端合成延迟最低可达97ms[61][62][64][65] 医疗健康与AI应用 - 广州发布AI就医助理“穗小伊”：该助理已接入阿福App，覆盖健康咨询、智能挂号、候诊叫号、医保支付、报告查询与解读等核心就医场景，“云陪诊”服务覆盖广州50多家医院，报告生成后可在约10秒内完成上传与分析，阿福App已链接全国5000家医院与30万真人医生，报告解读准确率超95%[68][69][70][71][72][73] - 钟南山院士谈AI+医疗：强调AI在医疗体系中的定位不是替代医生，而是帮助解决看病贵、看病难的问题，其核心目标是让医生回归“以人为本”的初心，AI无法替代医学人文与医患沟通[35] 零售与消费行业 - 宜家入局即时零售：正式上线京东秒送，覆盖北京、广州、深圳等9个城市的13家门店，营业时间10:00-20:00，商品以轻量级家居用品为主，大件家具暂未上线，宜家中国2024财年销售额约111.5亿元，较上一财年减少近10亿元，较2019年峰值缩水近三成[76] - Burberry季度财报：2026财年第三季度零售收入达6.65亿英镑，可比门店销售额同比增长3%，其中大中华区可比门店销售额同比增长6%，为全球增幅最高市场，Z世代消费者增长18%，中国市场增幅更为突出[81][82] 娱乐与内容产业 - 第98届奥斯卡提名揭晓：《罪人》以16项提名刷新历史纪录，《一战再战》获13项提名，苹果参与出品的《F1》入围最佳影片，并入围最佳音效与最佳视觉效果等技术奖项[86] 其他科技动态 - 华强北“爆改”iPhone Air：商家通过独立开模，在iPhone Air机身底部加装实体SIM卡槽，替换了原有震动马达，改装后插卡、通话、联网功能正常工作，但震动反馈有所削弱[95] - 马斯克达沃斯论坛观点：表示人类需尽快实现“多星球化”以确保文明延续，认为AI可能在今年或明年超越人类智能，Optimus机器人已在工厂执行任务，计划明年向公众销售，特斯拉FSD更新频率提升至每周一次，部分保险公司提供半价保险，Robotaxi计划今年在美国大规模落地[48][51]

公司概况与融资 - 人工智能芯片初创公司Etched.ai由三位哈佛辍学的00后创立，专注于开发专用于Transformer架构的ASIC芯片[3][4] - 公司于2022年正式成立，团队吸引了包括英特尔前副总裁、来自谷歌、微软、亚马逊等科技巨头的数十位专业人士加入[13] - 公司近期完成了5亿美元的A+轮融资，由Stripes Group领投，Ribbit Capital、Peter Thiel以及Palantir等跟投，此轮融资后公司估值接近50亿美元，总融资额接近10亿美元[4][19] - 此前融资历程包括：2023年种子轮融资536万美元，由Primary Venture Partners领投；2024年A轮融资1.2亿美元，由Positive Sum和Primary Venture Partners共同领投[19] 核心技术：Transformer专用ASIC - Etched.ai的核心产品是名为Sohu的ASIC芯片，该芯片专为运行Transformer架构的AI模型而设计，放弃了图形渲染单元和对CNN/RNN等传统模型的支持[16][18] - Sohu芯片采用台积电4nm工艺，其设计大幅简化，硬件利用率高达90%，而通用GPU平均仅为30%[16][18] - 在性能上，由8块Sohu芯片组成的服务器，其性能相当于160块英伟达H100 GPU，且功耗更低[18] - 公司宣称，在运行文本、图像和视频转换器时，Sohu的速度比英伟达的Blackwell GB200 GPU快一个数量级，价格也更低[18] 市场定位与竞争逻辑 - 公司认为Transformer架构将主导人工智能领域，其市场切入点是AI推理这一细分市场，旨在通过极致的垂直优化挑战英伟达[15][20] - 行业逻辑在于，随着AI模型架构趋向稳定，99%的算力都在运行同一种架构，专用ASIC芯片在性能和能耗上相比通用GPU具有显著优势[22] - 公司采用“All in or nothing”的业务模式，完全专注于Transformer架构，这意味着如果未来该架构不再流行，芯片价值将大打折扣，但投资人仍看好此模式[18] 行业趋势：专用芯片崛起 - AI硬件领域正涌现一批专注于专用芯片的挑战者，大致可分为三类：极致推理先锋（如Etched.ai、Groq）、巨型架构挑战者（如Cerebras Systems）以及专注于国产替代的国内ASIC劲旅（如寒武纪、后摩智能）[23][24][25][26] - 根据统计，多家AI ASIC创业公司已获得高估值，例如：Etched.ai估值50亿美元，Groq估值69亿美元，Cerebras估值220亿美元，d-Matrix估值20亿美元，Tenstorrent估值40亿美元，后摩智能估值超10亿美元[27] - 这些初创公司正试图通过极致的垂直优化，在效率与成本的竞赛中，于英伟达主导的市场开辟一片属于专用芯片的新森林[27]

白银市场行情与驱动因素 - 纽约白银期货与伦敦现货白银价格双双突破每盎司100美元的历史性关口[1] - 白银价格在去年上涨约147%，本周累计涨幅超过14%[4] - 黄金价格一度涨穿每盎司4990美元创历史新高，本周累计涨幅超过8%[4] - 铂金价格本周累计上涨近19%[4] - 价格上涨主要受强劲需求、金属精炼产能扩张受限以及市场持续供给短缺推动[4] - 宏观层面，地缘政治紧张、美元整体偏弱以及对美联储将转向宽松的预期，是去美元化趋势的一部分，持续影响黄金需求[4] - 分析师认为，白银的基本面叙事比黄金更有说服力，它同样受益于避险资金流入以及美元走弱[4] 英特尔公司股价与业绩 - 英特尔公司股价暴跌17%，报收45.085美元，公司最新总市值为2252亿美元[6] - 股价暴跌原因是公司首席执行官给出的业绩展望乏善可陈，并警告公司正受困于制造问题[6] - 公司对2024年第一季度营收的预测区间为117亿至127亿美元，区间中值低于分析师预估的126亿美元[10] - 公司预计第一季度剔除部分项目后每股收益将持平，而华尔街此前预期为每股盈利8美分[10] - 2023年第四季度，公司营收下滑4.1%至137亿美元，低于分析师平均预期的134亿美元[10] - 第四季度剔除部分项目后每股盈利为15美分，高于分析师平均预期的9美分[10] 英特尔公司经营与财务挑战 - 公司正遭遇制造良率偏低的问题，即工厂产出中可用芯片所占比例不足，导致更难满足订单需求[8] - 首席执行官表示，公司的良率和制造生产水平未达到其标准，需要改善[10] - 公司首席执行官指出，需求“相当强劲”，但公司在第四季度消耗了大量库存[9] - 公司预计第一季度经调整后的毛利率将降至34.5%，而第四季度该指标为37.9%[10] - 在英特尔最鼎盛时期，毛利率经常高于60%[10] - 生产环节的卡点拖累了复苏努力，让原本期待新产品带来更大提振的投资者感到失望[7] - 分析师表示，市场对英特尔可能迎来转折点抱有很多乐观预期，但良率问题是一个不好的开头[10] 市场整体表现 - 美股三大指数涨跌不一，道指下跌，纳指以及标普500指数上涨[5] - 除英特尔外，其他科技股普遍上涨[11]

文章核心观点 - 英伟达已从单纯的汽车芯片供应商，转型为提供从云端训练、仿真到车端推理全栈解决方案的“总承包商”，旨在定义智能汽车未来十年的发展规则[7] - 公司通过“三台计算机”（DGX、OVX、AGX）架构提供全栈服务，并辅以深度工程服务和战略级开源，构建系统性工程能力和持续演进生态，驱动全球汽车产业对算力的持续需求[8][21][42] 三大支柱：全栈解决方案 - **DGX：AI模型训练工厂**：由数千张GPU组成的超级计算集群，用于处理海量真实与仿真驾驶数据以训练AI模型，例如具备“思维链”推理能力的Alpamayo模型在此平台炼成[11][12] - **OVX：数字孪生试验场**：基于Omniverse平台构建1:1虚拟世界，支持24小时不间断测试、模拟极端场景及百万公里压力测试，并通过NuRec工具实现真实场景重建与变体生成以加速算法迭代[13][14][15][16][17] - **AGX：车端推理大脑**：车载计算芯片算力从几十TOPS跃升至上千TOPS（如Thor），并依靠完整的车载软件生态（DriveOS、TensorRT、CUDA）优化性能，例如通过TensorRT迭代可将Transformer性能提升30-50%[18][20] - 三台“计算机”形成高效协同闭环，使车企能在同一技术栈上完成研发到量产的全过程，降低开发难度与集成风险[20] 盈利模式：从卖硬件到卖服务 - 商业模式超越单纯芯片销售，通过收取一次性工程服务费（NRE），派驻工程师团队深度参与车企量产项目，帮助优化算法效率、解决集成问题并提供架构建议[22][23][24] - 服务模式创造多赢：车企团队快速成长，英伟达获得一线需求反馈并建立深度信任，核心驱动力是满足对云端和车端算力永无止境的需求，从而促进DGX、OVX和AGX硬件的销售[25] - 2025年初，公司将Alpamayo系列（包括约100亿参数的思维链推理模型Alpamayo1、开源仿真框架AlpaSim及超1700小时的真实道路驾驶数据集）全面开源，旨在降低行业门槛、做大生态蛋糕、对抗地缘政治风险并确立下一代技术范式领先地位[28][29][30][31][34] - 开源战略已见成效，至少有三家中国客户基于其开源框架构建了自身数据标注流水线，早期采纳者形成的网络效应难以被竞争对手撼动[35] 中国市场驱动与竞争格局 - 英伟达汽车业务加速很大程度上由中国市场需求驱动，海外车企研发落地节奏相比中国慢两到三年，形成“中国定义需求，全球实现产品”的模式[38] - 中国车企快节奏迭代与高功能落地追求，倒逼英伟达本地团队快速开发专用工具，例如为满足将百亿参数大模型以毫秒级延迟部署车端的需求，TensorRT-LLM for Auto从提出需求到原型验证仅用两个月[38] - 面对地平线、高通等竞争对手及自研芯片车企，公司的自信源于智能驾驶终极竞争是系统性工程能力和持续演进生态的竞争，其构建的全栈体系（涵盖芯片、安全认证、OS、中间件、加速库及开发工具）及应对法规要求的能力构成了高门槛的“隐性护城河”[40][41][42] - 公司与奔驰的合作展示了其全栈方案可形成灵活配置的模块化服务体系，标杆价值显著[37]

文章核心观点 - 高带宽闪存（HBF）作为一种新兴内存技术，旨在与高带宽内存（HBM）互补，通过构建分层内存架构来解决人工智能工作负载对内存系统的巨大压力 [3][4] - HBF利用多层3D NAND芯片堆叠技术，提供远超HBM的存储容量，但速度较慢且写入次数有限，这要求软件设计优先考虑读取操作 [1][4][5] - 行业预计HBF将在未来24个月内集成到主流AI产品中，其市场普及将在HBM6时代加速，并有望在2038年市场规模超过HBM [6][7] HBF技术原理与特点 - HBF采用将多个3D NAND芯片垂直堆叠的技术，类似于HBM堆叠DRAM的方式，并通过硅通孔（TSV）进行连接 [6] - 单个HBF单元的容量可达512GB，带宽高达1.638TBps，远超标准SSD NVMe PCIe 4.0的速度 [6] - HBF的容量约为HBM的10倍，但速度比DRAM慢，且写入次数有限，每个模块大约为10万次 [4][5] HBF与HBM的互补关系 - HBM被用作GPU的快速缓存，用于高效读取和处理AI推理所需的键值（KV）缓存数据，但价格昂贵且容量有限 [3][4] - HBF则像一个内容丰富的“图书馆”，允许GPU访问更广泛的数据集，与HBM（“书架”）形成分层内存架构，HBF集成在AI加速器附近 [4] - 未来的迭代（如HBM7）可能作为“内存工厂”运行，数据可直接从HBF处理，无需通过传统存储网络 [6] 行业进展与厂商动态 - 三星电子和闪迪计划在未来24个月内将HBF技术集成到英伟达、AMD和谷歌的AI产品中 [6] - SK海力士将于本月晚些时候发布HBF原型产品，同时各公司正通过联盟开展标准化工作 [6] - 铠侠已研发出一款采用PCIe Gen 6 x8接口、传输速率为64Gbps的5TB HBF模块原型 [7] 市场前景预测 - HBF的普及预计将在HBM6时代加速，HBM6的特点是多个HBM堆栈在网络中互连，以提高带宽和容量 [4][7] - 预测到2038年，HBF的市场规模可能会超过HBM [7]

英特尔市场份额变化趋势 - 英特尔在CPU市场的整体份额在八年内从约90%下降至60% [1] - 自2018年以来，AMD和苹果合计将英特尔在笔记本电脑CPU市场的份额拉低了20%以上 [3] - 在服务器CPU市场，英特尔份额从97%持续下滑至约73% [5] 细分市场竞争格局 - 在笔记本电脑CPU市场，苹果与AMD各自占据约20%的份额，与英特尔形成三足鼎立之势 [3] - 在台式机CPU市场，AMD的影响力远超苹果，其份额增长自2022年推出第四代Zen处理器后加速 [3][11] - 苹果M系列处理器在台式机市场稳定占据约10%的份额 [11] - AMD的CPU目前已占Steam用户总数的40%以上 [11] 竞争对手动态与产品迭代 - AMD自2017年推出Zen处理器以来持续蚕食英特尔市场份额 [3] - 英特尔近期发布首款采用2nm级14A制程的酷睿Ultra 3系列处理器，以应对AMD Ryzen AI 400系列和苹果M5的竞争 [12] - 苹果几乎占据了整个Arm CPU市场，但高通已于2024年发布面向Arm架构Windows笔记本的芯片，英伟达预计也将跟进 [12][14] 历史与现状对比 - 2018年前，英特尔在桌面CPU市场份额约90%，在笔记本电脑CPU市场份额超过80% [3] - 目前英特尔在桌面和笔记本电脑CPU市场均保持约60%的份额 [3] - 苹果向自研Arm架构处理器的转型加速了英特尔市场份额的下降 [3]