▲ 戳蓝 色字关注我们！ 垄断者最大的敌人不是竞争对手，而是时间。 —— 克莱顿·克里斯坦森 开场 一场精心编排的科技"变脸"大戏 2025年12月8日，美国东部时间下午，全球科技圈被一条消息炸开了锅。 美国总统特朗普在其自创的社交平台"真实社交"（Truth Social）上发文宣布： 批准英伟达向中国出口 H200人工智能芯片——但美国政府要从每笔销售中抽取25% 的分成。 这条消息的冲击力，不亚于在平静的湖面投下一颗深水炸弹。要知道，就在一周前，美国国会还在激烈讨论《SAFE法案》，试图全面禁止向中国出口高端AI芯 片。而现在，特朗普却突然来了个180度大转弯。 这就像是一个曾经把你拉黑、删好友、在朋友圈发誓"此生不再相见"的前任，突然给你发消息说："我们可以复合，但你得每个月给我上交四分之一的工资，而且 我只能给你用18个月前的旧款手机。" 荒诞吗？非常荒诞。但这就是当下美国科技政策的真实写照—— 在 "国家安全"的遮羞布下，赤裸裸地玩着利益算计的游戏。 更有意思的是，特朗普在声明中特意提到："我已经通知中方领导人这一决定， 中方对此表示积极回应 。"这个"积极回应"四个字，耐人寻味。是真的积极？还是 ...

国产AI产业链表现 - 科创人工智能ETF（589520）9月12日盘中价格涨近3% 收盘涨1.81% 实现日线三连阳[1] - 成份股芯原股份涨超15% 寒武纪涨逾4% 优刻得涨超3% 云从科技、虹软科技、金山办公等跟涨[1] - ETF单位净值0.619元 较前日上涨0.011元 成交额1646.99万份 换手率3.13%[2] 全球算力投资加速 - 微软计划2026财年资本开支超300亿美元 谷歌与Meta分别将2025年Capex上调至850亿和660亿美元以上[3] - 全球科技巨头加码AI基础设施 推高对高端芯片、服务器、光模块、存储等核心硬件需求[3] - 中国日均Token处理量从2024年初1000亿飙升至2025年6月30万亿 一年半增长超300倍[4] 国产替代政策支持 - 国务院明确到2027年实现AI与六大重点领域深度融合[4] - 工信部推动"人工智能+制造"专项行动 杭州等地设立亿元级算力券支持本土智算中心建设[4] - 华为CloudMatrix384超节点验证国产超大规模集群商用能力 阿里云倚天710、寒武纪思元系列芯片持续迭代[4] 市场前景与需求 - IDC预测2025年中国智能算力规模达1037.3 EFLOPS 2024–2028年复合增长率46.2%[4] - 国产算力芯片在AI训练、推理中取得良好效果 政策支持推动大规模部署应用[5] - 科创人工智能ETF于9月5日完成1:2基金份额拆分 交易门槛由120元降至60元[5] 指数产品特征 - 科创人工智能指数前十大重仓股权重占比71.66% 半导体行业权重占比54.1%[7] - ETF具备20%涨跌幅限制 前十大重仓股权重超七成 集中度高进攻性强[7] - 成份股聚焦国产AI产业链细分环节收入最大或卡位最好的公司[6]

美国政府升级对英伟达H20芯片的出口管制 - 美国政府于4月9日通知英伟达，H20芯片出口到中国需要许可证，并于14日宣布规定将无限期实施[2] - H20被纳入"非民用超算风险清单"，标志着AI芯片管制从高端产品延伸至定制化中端产品[2] - H20是英伟达在中国合法销售的主要芯片，于2023年10月美国最新出口限制生效后推出[2] 美国对AMD和英特尔AI芯片的出口限制 - 美国商务部宣布AMD MI308及同类型AI芯片新增中国出口许可要求[6] - 英特尔Gaudi芯片同样需要获得出口许可证才能向中国销售[6] 国内AI芯片厂商的替代机会 - 华泰证券指出H20销售受限或已被市场预期，但新规可能堵住以内存弥补算力漏洞[6] - 万联证券认为H20在中国市场的销售或将面临较大限制，国内AI芯片厂商有望承接更多市场份额[6] - 国产算力迎来发展机遇，全球贸易摩擦或加速半导体产业国产化进程[6] 华为昇腾910C的性能与优势 - 昇腾910C通过组合两个昇腾910B芯片，计算能力达800 TFLOP/s（FP16），内存带宽3.2 TB/s，接近英伟达H100性能的80%[7] - 华为通过CloudMatrix系统聚合算力，CM384系统在规模及推理性能上比肩英伟达NVL72超节点[7] - 昇腾910C采用共封装或芯片组技术，显著提升性能[7] 华为昇腾910C的技术挑战 - 组合设计导致功耗增加，CM384系统功耗为英伟达GB200 NVL72的3.9倍[9][10] - 每FLOP功耗差2.3倍，每TB/s内存带宽功耗差1.8倍，每TB HBM内存容量功耗差1.1倍[10] - die-to-die带宽仅为Nvidia H100的1/10至1/20，可能影响大规模AI训练任务效率[11] 华为昇腾910C的生态系统与供应链问题 - 华为MindSpore AI框架成熟度和广泛采用度较低，可能限制开发者采用[11] - 昇腾910C良率仅为32%-40%，低于60%的行业标准，大部分仍依赖台积电7nm工艺制造[12] - 关键组件如HBM主要来自韩国供应商三星，供应链模式稳定性差、风险高[13] 国内其他AI芯片厂商的布局 - 科技大厂阿里、百度、腾讯、商汤科技等布局自研AI芯片，服务于自有云平台或业务[14] - 海光信息DCU系列产品兼容CUDA生态，已应用于国产超算和AI训练场景[15] - 寒武纪思元系列芯片可满足云端训练等场景需求，壁仞科技BR100芯片峰值算力达国际厂商旗舰产品3倍以上[15][16] 国内AI芯片多元化发展的重要性 - 中国AI芯片替代不能仅靠个别企业，需支持华为、海光信息、摩尔线程等多元化发展[17] - 构建强大、完整、有韧性的全产业链自主生态是实现AI芯片自主可控的关键[17]