行业与公司 - 行业涉及国产AI芯片、算力卡市场及GPGPU架构发展[1][3][7] - 主要公司包括华为、海光、寒武纪、摩尔、沐曦、燧原、昆仑芯等[1][4][10] 核心观点与论据 **华为384超节点的优势与定位** - 采用光模块互联技术，速度显著提升，推理场景性价比高且落地确定性高[1][2] - 支持SP8格式，性能优于未配备SP8的国产卡，兼具训练能力[2][9] - 通过铜线连接和光模块实现高速传输，应对英伟达Nvlink瓶颈[8][9] **国产AI芯片技术进步与竞争格局** - 摩尔S5,000支持SP8和互联，沐曦C600支持FP8并采用先进工艺，性能接近国际水平[4] - 华为升腾转向GPGPU架构降低互联风险，燧原增加核心数量并向GPU靠拢[7] - 2026年新一代产品将提升性能，竞争格局复杂化但整体稳定[1][4][10] **超级点方案的应用** - 海光静默式液冷方案支持660张卡，总功耗750千瓦，突破单服务器限制[5][6] - 华为384超节点和海光700张卡集群成为推理市场重要形式[9][12] **市场需求与采购趋势** - 推理需求增长（多模态时代推动），国产算力卡占比提升[3][10][12] - 大型互联网公司（如字节跳动、阿里、腾讯）测试国产卡，需求集中在SP8、互联和产能[4][10] - 长尾客户（运营商、金融、央企等）需求旺盛，中国市场供不应求[3][16] 其他重要内容 **GPGPU架构发展趋势** - 国内厂商技术方案融合，华为升腾转向GPGPU，燧原缩小核心尺寸[7] - 2026年估值修复预期（寒武纪、海光），英伟达2023年估值中枢45倍，2024年40倍[7] **市场数据与收入** - 可灵2025年AI应用收入预计2亿美元（约15亿人民币），其他公司达数千万至数亿[10] - 国产算力卡2026年估值受关注，预计快速增长[13] **展会动态** - 摩尔、燧原等新产品支持互联和FP8，送测互联网公司或供货非互联网客户[14] **中美需求差异** - 美国需求集中于头部客户（90%），中国长尾客户（运营商、金融等）占比高[16]

华为技术突破 - 公司在世界人工智能大会展示384超节点真机 科技感突出 [1] - 超节点技术成为全球算力芯片受限背景下的破局关键 [1] 行业竞争态势 - 全球算力芯片供应受限 行业军备竞赛持续加速 [1]

半导体行业投资趋势 - 港股IPO市场活跃度显著提升，2025年上半年股权融资额达2504亿港元，同比上升318%，IPO数量43家同比上升43%，募资额1067亿港元同比上升688% [2] - 半导体行业进入精准攻坚阶段，投资逻辑从"大干快上"转向高技术壁垒领域，如算力芯片和先进制程设备 [17][19] - 产业基金在民间资本撤出时展现定力，专注高门槛项目如传感器、智能终端、关键零部件和工艺材料 [8][57] 半导体发展阶段 - 2014-2018年为打基础阶段，重点发展封测和成熟制程，三大封测厂进入全球前列 [12] - 2019-2023年为大干快上期，社会资本集中投向设计公司，受益于供应链扭曲带来的短期红利 [13] - 2023年后进入高技术攻坚期，聚焦解决"卡脖子"环节，投资逻辑更趋精准 [17][20] 芯片企业资本路径 - A股半导体上市公司已超500家，科创板占260家，但许多公司面临"上市即巅峰"困境 [24] - 港股成为芯片企业新选择，审核周期缩短且允许选择性披露，目前排队企业超200家 [27][28] - "A+H"架构受青睐，既解决外汇管制问题又便于海外并购，已有成功案例 [29] 并购重组新趋势 - 科技公司通过收购传统行业上市公司实现"旧瓶换新酒"，如智元收购上纬新材 [32] - 该模式要求收购方具备强执行力和成长性，但硬件公司商业化速度慢于互联网企业 [36] - 美国成熟市场通过PE和SPAC实现活跃交易，中国缺乏类似机制 [33] 技术发展动向 - 华为CloudMatrix 384超节点展现中国软硬件一体化能力，其架构对MoE模型适配度优于英伟达GPU [46][47] - 推理芯片需求崛起，因使用频率高且成本敏感，可能成为国产GPU厂商转型方向 [51][54] - 触觉传感器成为新机会点，可解决具身智能与物理世界交互的数据采集难题 [61] 创业投资逻辑 - 通用GPU创业窗口已关闭，英伟达占据90%以上市场且生态壁垒高 [40] - 判断项目核心标准：市场空间是否足够大、成本能否降至可盈利水平 [9][66] - 增量机会存在于设备端非标产品、低功耗场景芯片及新材料领域 [57][65]