深圳人工智能产业发展现状与目标 - 深圳市人工智能核心产业2025年营收目标为2200亿元，规模以上企业目标超2600家 [1] - 深圳市已面向社会发布5批累计近300个“城市+AI”应用场景清单 [1] - 深圳人工智能产业综合实力稳居全国第一梯队，AI产业集群增加值保持两位数增长 [3] 产业创新主体与研发投入 - 深圳市以企业为创新绝对主体，企业研发投入占全社会研发投入比重超93% [3] - 全社会研发投入占GDP比重连续多年领跑全国 [3] - 华为昇腾、腾讯混元等基础性创新植根于企业，大量“专精特新”企业深耕细分赛道 [3] 产业链协同与效率 - 深圳人形机器人产业链本地配套率达70%，核心零部件可在“一小时交通圈”内配齐 [3] - “楼上楼下”的产业协同将实验室到规模化产品的周期压缩至极限 [3] - 基于昇腾平台，华为与金融行业客户在300余个场景展开实践，银行财富助手客户覆盖面增加30%，重点场景成交率提升60% [3] 政策与平台支持 - 深圳领先边端智能开放研究院揭牌，聚焦人机交互等12个前沿技术方向，探索“事业单位+龙头企业+创新企业”一体化运作模式 [5] - 《深圳市“人工智能+”先进制造业行动计划（2026-2027年）》印发，以“一基地、一中心、一联盟、百场景、多应用”为支撑，推动AI与制造业深度融合 [5] 应用场景开放与落地 - 深圳将整座城市当作AI落地“试验田”，发布近300个“城市+AI”场景清单 [6] - 2025年深圳新增低空物流航线82条，累计达310条，部分快递网点实现全流程无人化作业 [6] - 龙岗区将388平方公里场地作为“超级试验场”，发布21个领域564个具体场景需求清单 [6] 场景应用成效 - 基于云天励飞大模型的“一网统管”事件智能分拨准确率超过90% [6] - 森林火情监测预警系统使人工接警量下降约80% [6] - 智慧泳池监管系统自动守护全区254家泳池的安全 [6] 产业生态与基础设施 - 深圳加快建设国家超算深圳中心（二期）、“鹏城云脑”等重大设施，为中小企业提供普惠智能算力 [10] - 深圳大力推动开源鸿蒙、RISC-V等底层技术的本土化繁荣，为下一代AI终端操作系统构筑基础 [10] - 深圳推动AI与终端深度融合，从华为AI手机、大疆无人机到优必选人形机器人，算法与精密制造同频共振 [10] 创新业态与创业生态 - 全球首家以“6S”模式构建的人工智能硬件生态平台在深圳龙岗机器人街区开业，集展示、销售、培训、社群、解决方案、孵化六大功能于一体，将传统硬件开发周期从数月压缩至数周 [11] - 《深圳市打造人工智能OPC创业生态引领地行动计划》印发，加速构建“政策扶持—生态构建—全球链接”的OPC创业生态 [11] - 香港中文大学（深圳）博士生马凌飞创办的睿脑科技实践OPC模式，使其可全心投入脑机接口核心研发 [11]

文章核心观点 - AI算力产业正从初期的技术狂热与资本喧嚣阶段，进入一场关于耐力、生态与信任的持久战，行业面临泡沫退潮、格局重构与价值回归的深刻变革 [3][4][12] - DeepSeek模型的成功催化了国产AI芯片的适配进程，为国产算力基础设施与全球顶尖模型同频共振提供了舞台，但其引发的市场热潮（如一体机）迅速退去，暴露了行业的结构性矛盾 [2][6][10] - 国产AI推理芯片企业正借助上市潮和自主可控需求，在推理环节寻求对弈英伟达的突破口，但面临真实的技术差距与商业化困境 [16][18][19] - AI浪潮点燃了存储涨价周期，给下游AI服务器和手机等行业带来巨大成本压力，中小厂商生存承压 [21][22][23] - 展望2026年，行业将聚焦于AI芯片与存储产业链的真实适配进度、技术突破实效以及从“能用”到“好用”的关键跃迁 [4][24][25] DeepSeek爆火「催化」产业变革 - 2025年初，DeepSeek以极致的算力效率优化，打破了高算力高成本的部署壁垒，倒逼华为昇腾、寒武纪、摩尔线程、昆仑芯等国产芯片厂商加速完成满血版模型的适配验证 [2][6][7] - 开源大模型的普惠性与本地化部署能力，精准击中了政企客户对数据主权与自主可控的刚需，成为AI一体机业务爆发的核心推手 [8] - 然而，一体机市场热度仅维持约四个月便迅速退潮，通过对12家上市公司的调研发现，该赛道面临规模化落地的现实桎梏，市场从尝鲜回归理性 [8][9][13] - AI算力市场出现结构性悖论：头部科技大厂面临算力荒，而大批智算中心却陷入算力点亮率与上架率双低的困境，甚至“卖卡求生”，暴露出基建盲目扩张、软硬件适配割裂等问题 [10][11] 算力产业泡沫「退潮」：赛道阵痛与格局重构 - 行业进入深水区，投机空间被挤压，市场乱象频发，包括退租跑路、合同毁约、虚假算力诈骗等，行业被迫回归商业本质 [12][13] - 一体机业务从“炙手可热”到“明日黄花”仅四个月，其真正的护城河并非技术溢价，而是硬件基因所沉淀的客情关系与渠道网络 [13][14] - GPU贸易赛道经历了从暴利狂欢到薄利常态的剧烈转型，行业准入门槛在洗牌中变得清晰：需要强绑定的产业关系网、雄厚资金储备和稳健风控体系 [14][15] - 基础设施的率先迭代与技术服务能力的快速提升，正成为下一阶段市场竞争的决胜关键 [15] 「上市潮」来袭，国产推理芯片正面对弈英伟达 - 在自主可控需求、推理需求增长及资本市场认可的多重因素下，摩尔线程、沐曦、天数智芯等国产AI芯片企业迎来上市潮 [16][17] - DeepSeek的爆火点燃了AI推理需求，在100TOPS以上的边缘推理市场，摩尔线程、沐曦、天数智芯、云天励飞以及江原科技、后摩智能等公司正试图卡位，形成“围攻英伟达”之势 [18] - 英伟达在训练芯片市场占主导，推理环节成为国产算力实现突围的核心突破口，国产推理芯片正迎来规模化落地的关键窗口期 [19] - 头部算力租赁公司表示正在深度洽谈落地国产算力项目，反映了行业对国产替代的普遍共识，但国产芯片面临的技术差距与商业化困境比招股书预期更为复杂 [19][20] AI「点燃」存储涨价周期，产业链集体承压 - AI浪潮点燃了存储的“涨价周期”，年末存储领域迎来需求爆发式增长 [21][22] - 存储成本暴涨给AI服务器行业带来沉重压力，客户心态从“怕涨价”转变为“怕没货” [23] - 存储成本暴涨挤压了下游中小手机厂商的利润空间，成本压力无法向已上市的老产品传导，使其陷入生存困境 [23][24] - 存储涨价周期的降温，不仅取决于库存水位或市场情绪，更取决于资本开支与技术迭代的深层节奏 [22] 2026：聚焦产业链，见证国产算力关键一程 - 2025年行业经历了从技术热潮到乱象治理、泡沫出清的完整周期，国产GPU“四小龙”（摩尔线程、沐曦、壁仞、天数智芯）密集登陆资本市场，将竞争推向更广阔舞台 [24][25] - 2026年行业观察将聚焦于AI芯片与存储产业链的真实适配进度如何转化为真实生产力，技术突破如何兑现为可持续竞争力 [4][25] - 行业发展的核心目标是见证国产算力从“能用”走向“好用”、从“替代”走向“引领”的关键历程 [25]

公司股价与市场反应 - 智谱公司股价涨幅显著扩大，截至发稿时上涨24.01%，报388港元，成交额达9.25亿港元 [1] 新产品发布与技术能力 - 公司于2月11日正式发布新一代旗舰模型GLM-5，该模型在Coding与Agent能力上取得开源SOTA表现 [1] - GLM-5在真实编程场景的使用体感逼近Claude Opus4.5，擅长复杂系统工程与长程Agent任务 [1] - 模型已上线智谱开发平台BigModel.cn、Z.ai及智谱清言(App/网页端)，可供用户体验 [1] - 由于算力限制，当前仅Max用户套餐中包含GLM-5调用额度，官方表示将逐步扩大开放范围 [1] 产业链合作与国产化适配 - 2月12日，智谱新发布的GLM-5已完成与华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、燧原、海光等主流国产芯片平台的深度推理适配与算子级优化 [1] - 该适配使得模型能够在国产算力集群上实现高吞吐、低延迟的稳定运行 [1] - 此次工程适配关乎AI算力供应链的自主可控，叠加国产算力平台的可控供给，使得开源Agentic Engineering级生产力工具第一次具备可大规模交付的现实条件 [1]

公司股价与市场反应 - 公司股价大幅上涨，截至发稿涨幅达24.01%，报388港元，盘中涨幅一度扩大逾26% [1] - 成交额显著放大至9.25亿港元，显示市场关注度与资金流入活跃 [1] 新产品发布与技术表现 - 公司于2月11日正式发布新一代旗舰模型GLM-5 [1] - GLM-5在Coding与Agent能力上取得开源SOTA表现，在真实编程场景的使用体感逼近Claude Opus4.5 [1] - 该模型擅长复杂系统工程与长程Agent任务 [1] - 模型已上线公司开发平台BigModel.cn、Z.ai及智谱清言(App/网页端)，可供用户体验 [1] - 由于算力限制，当前仅Max用户套餐中包含GLM-5调用额度，官方表示将逐步扩大开放范围 [1] 国产化适配与产业意义 - 截至2月12日，GLM-5已完成与华为昇腾、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦、燧原、海光等主流国产芯片平台的深度推理适配与算子级优化 [1] - 该模型能够在国产算力集群上实现高吞吐、低延迟的稳定运行 [1] - 此次适配不仅是一次工程适配，更关乎AI算力供应链的自主可控 [1] - 叠加国产算力平台的可控供给，使得开源Agentic Engineering级生产力工具第一次具备可大规模交付的现实条件 [1]

公司业务澄清 - 同方股份于2月6日在互动平台明确表示，公司目前并非华为昇腾的供应商 [2] - 公司亦不向华为昇腾提供相关产品供应 [2]

公司业务澄清 - 同方股份目前并非华为昇腾的供应商 [1] - 公司不向华为昇腾提供相关产品供应 [1]

2026年春节AI红包大战与国产芯片崛起 - 2026年春节成为AI推广与国产芯片发展的关键节点，表面是用户通过红包活动体验AI应用，底层则是国产AI芯片支撑高并发场景的压力测试场 [1] AI应用层：春节红包大战 - **投入规模创纪录**：腾讯元宝APP投入10亿元现金红包，百度APP投入5亿元现金红包，阿里巴巴千问APP投入30亿元启动“春节请客计划” [2][5][7] - **市场效果显著**：腾讯元宝APP升至苹果商店免费APP第一名，字节跳动豆包APP排在第二名 [5][9] - **战略目标各异**：腾讯希望重现微信红包盛况以奠定AI产品地位；百度选择长达46天的活动周期以“时间换留存”；阿里巴巴旨在通过免单推动AI从聊天走向办事；字节跳动则锁定央视春晚进行合作 [5][7][9][10] - **竞争本质演变**：春节AI推广从“流量争夺”转向“场景占领”，节后3个月的产品迭代质量和用户留存率将决定巨头在AI时代的市场座次 [10] 基础设施层：国产AI芯片突围 - **市场格局剧变**：受美国出口管制影响，英伟达在中国高端训练芯片市场份额从95%骤降至0%，公司“100%离开了中国市场”并承受了约45亿美元库存损失及80亿美元潜在收入损失 [13][14] - **国产芯片迎来窗口期**：Bernstein Research预测，到2026年，华为将以50%的市占率位居中国AI芯片市场第一，AMD、寒武纪、海光预计分别以12%、9%、8%的份额位列第二至第四 [17] - **产业高速发展**：至少有九家中国AI芯片公司的出货量或订单量已超过1万卡；2025下半年至2026年初，沐曦、摩尔线程、天数智芯、燧原科技等创业公司先后发布招股书，迎来上市潮 [19][23] - **性能与成本路径**：部分国产AI芯片推理性能已超英伟达H20，但峰值性能仍有差距；产业通过优化系统架构以降低成本，目标是将百万Tokens的推理成本从1元降至1分级别 [25][26][27] - **市场结构变化**：IDC数据显示，2025年中国生成式AI基础设施市场中训练与推理占比分别为49.6%和50.4%，预测到2029年推理占比将提升至76.8% [29] 未来展望 - 补贴退潮后，体验优秀的产品将培养用户习惯，加快AI普适化发展 [33] - 国产AI芯片的发展不仅是“替代”，更是“超越”的开始，其突围进程将持续推进 [34]

行业概况 - 国产数据中心AI芯片自主化进程正在加速[1] - 目前国产AI芯片品牌包括华为昇腾、百度昆仑芯、阿里平头哥、寒武纪等十余个[1] 市场参与者与规模 - 至少有九家中国AI芯片公司的出货量或订单量已超过1万卡[1] - 参与者类型包括背靠科技大厂的企业（如华为昇腾、百度昆仑芯）、AI芯片上市和将上市企业（如寒武纪、沐曦、天数智芯、燧原科技）以及仍在创业阶段的非上市公司（如曦望、清微智能）[1] - 出货规模大的AI芯片公司累计出货量已在10万卡级别[1] - 出货量相对较小的公司如曦望、清微智能等2025年出货量或订单规模在1万卡以上[1]

公司股价与交易表现 - 华胜天成股价近期表现强势，晋级5天3板，并于今日9时25分封涨停 [1] - 该股今日成交额为2.11亿元，换手率为0.79% [1] - 该股近期出现在融资净买入前十名单中，主力资金呈净流入态势 [1] 行业与业务关联 - 近期华为昇腾概念板块内个股活跃度提升 [1] - 华胜天成相关业务涉及华为昇腾领域 [1]

中美AI发展路径对比 - 美国AI发展长期聚焦通用底层技术突破，形成了以闭源模型加硬件垄断为核心的形式化边界[1] - 中国AI发展跳出了技术崇拜的形式化陷阱，以应用反哺技术为核心逻辑，通过场景驱动加全栈协同加生态构建，形成了人机环境相互协同的智能生态体系[2] - 中美AI发展并非零和博弈，而是互补与竞争并存，双方将在各自优势路径上平行攀登，共同推动AI技术进步[6] 美国AI发展特点 - 技术垄断与封闭性：美国领先AI模型如OpenAI的GPT-4、Anthropic的Claude均采用闭源策略，核心技术与训练数据不对外开放，形成技术孤岛[1] - 算力与硬件依赖：美国通过英伟达GPU、谷歌TPU等硬件垄断，构建了硬件-框架-模型的技术壁垒，英伟达CUDA生态成为AI研发的事实标准[2] - 应用场景的局限性：美国AI应用多集中于消费互联网如ChatGPT、MidJourney，对复杂工业场景、社会治理场景的渗透深度不足[2] 中国AI发展核心突破 - 从技术定义需求到需求定义技术：中国拥有全球最复杂、最多元的实体经济与社会治理场景，这些场景成为AI技术的试验场与试金石[2] - 从单一环节突破到体系化创新：中国AI发展打通芯片-框架-模型-应用全栈，形成自主可控的产业体系，形成体系化创新效率[4] - 从企业竞争到开放合作：中国AI发展注重开放合作，通过开源模型加产业联盟构建生态体系[5] 中国AI应用场景实例 - 工业场景：首钢股份冷轧公司落地67个数字化应用场景，其中AI场景占比达61%，实现数据加AI双轮驱动的企业运营新模式[2] - 农业场景：中国中化发布农业种植大模型iMAP，实现耕-种-管-收全流程智能决策，试点100万亩农田，农事决策时间缩短75%[2] - 民生场景：沪渝人工智能研究院发布AI加县域医共体，帮助县乡村三级医疗机构快速落地门诊预问诊、辅助诊疗与智能健康管理等场景；科大讯飞打造AI加人社示范基地，通过星火大模型分析未来5年岗位迭代趋势[2] 中国AI全栈产业体系 - 芯片层：华为昇腾、寒武纪等企业研发自主AI芯片，打破英伟达垄断[6] - 框架层：百度飞桨、阿里PAI等框架实现开源，降低AI开发门槛[6] - 模型层：DeepSeek-V3.2、百度ERNIE-5.0-Preview等大模型跻身全球顶尖行列，推理能力与参数规模均达到国际先进水平[6] - 应用层：AI技术已渗透至工业、农业、医疗、教育、交通等全领域，形成AI加制造、AI加农业、AI加医疗等垂直生态[6] 中国AI开放合作生态 - 开源模型：华为、百度、阿里、智源等企业均推出开源模型如华为昇腾CANN、百度飞桨，降低中小企业使用AI的门槛[6] - 产业联盟：中科曙光联合20多家产业链上下游企业，发布国内首个AI计算开放架构；新华三、浪潮等企业探索超节点模式，实现跨厂商协同[6] - 国际合作：中国积极参与全球AI治理，依托国际电信联盟、国际标准化组织等平台推进标准制定，推动AI技术普惠共享，如在AI加医疗、AI加金融等领域与新加坡、马来西亚等国家合作[6]