行业动态：国产算力生态适配进展 - 上海人工智能实验室 OpenDataLab 团队、 DeepLink 团队及多家国产芯片厂家携手，完成了昇腾、平头哥、沐曦、海光、燧原、摩尔线程、天数智芯、寒武纪、昆仑芯、太初元碁、壁仞等10余家主流国产算力的适配 [1] - 此举通过软硬件协同的全栈优化策略，旨在全面提升 MinerU 项目的生态兼容性与适应力，赋能更多开发者与企业高效构建大模型语料基石 [1] - 近期，国内不少主流AI大模型相继推出更新版本，国产AI芯片企业也紧随其后适配新版本大模型 [1] MinerU 项目核心能力 - MinerU 对 PDF 及复杂网页的元素捕捉准确率可达 99%，能够精准还原与结构化提取精密复杂的数学公式和嵌套繁琐的结构化表格 [1] - 其核心价值在于跨行业的普适性与极高的解析精度 [1] - 对于大模型研发，它是高效的语料生产引擎，能够支撑千万级规模文档向 AI-Ready 数据的快速转化 [1] - 对于政企办公及科研领域，它是精准的文档解析工具，极大提升了数字化办公的高质量发展 [1] 国产算力厂商适配成果 - 太初元碁公司表示，截至目前其已完成包括DeepSeek、千问、智谱、MinerU、文心一言等在内的30多个AI大模型的国产算力适配工作 [2] - 适配范围涵盖 Qwen3 Dense/MoE 系列模型、BAAI Embedding / Reranker系列模型、Qwen-VL、LLaVA等多模态理解系列模型 [2] - 适配范围还包括 Stable-Diffusion、FLUX、Wan系列等多模态生成类模型；GLM、Seed-OSS、文心一言等大语言模型；以及MinerU、DeepSeek-OCR 2、Paddle-OCR等主流OCR模型 [2] - 公司表示将持续更新，加速推动智算与产业融合 [2]

全球AI产业竞争格局 - 全球人工智能产业正从“百模大战”的喧嚣期转向“价值落地”的深水区，竞赛规则从“技术参数比拼”转向“应用落地”的马拉松 [1] - 中美形成“双寡头”格局：美国在最强算力与最强推理的“天花板”上保持领先，中国则在工业渗透与规模化应用的“地板”上实现追赶与反超 [1] - 美国在“从0到1”的原始创新和高价值软件服务上占有优势，中国在“从1到100”的规模化应用和实体产业赋能上建立壁垒 [2] 中美技术路径与能力对比 - 美国在原生大模型的绝对能力上仍领先中国数月，优势在于“从0到1”的暴力美学，依托资本和算力储备定义AI智能上限 [3][6] - 中国受限于硬件，走出一条“极致效率”路径，通过算法优化和架构创新，用几分之一的成本实现与美国顶尖模型相近的性能 [7] - 中美顶尖模型在主要基准上的差距已从2023年的两位数百分比，大幅缩小至2024年底的5%以内，部分领域差距不到1% [7] - 中国通过昇腾、寒武纪等国产AI芯片及华为云CloudMatrix384等集群架构创新，构建高性价比的算力底座，支持大规模模型训练与推理 [7] 中国AI的应用落地与产业优势 - 中国制造业的AI采用率高达67%，而美国仅为34%，在工业互联网AI上拉开30%以上的应用率差距 [9] - 中国AI深度嵌入钢铁、煤矿、港口等核心生产流程，美国应用更多停留在金融算法、药物研发等虚拟或研发密集型领域 [9][10] - 中国企业致力于将DeepSeek等低成本模型塞进每一个智能硬件和工业软件，不再单纯对标GPT-5 [9] - 美国政府和军方的AI采纳速度远慢于中国，可能在“工业互联网”和“智能制造”等战略领域被拉开代差 [9] AI落地面临的挑战与机遇 - AI升级为生产工具面临三大挑战：场景之难（行业问题无标准答案）、数据之难（工业数据封闭专业）、落地之难（价值闭环链条极长） [13] - 每一个被攻克的行业痛点都可能转化为难以复制的竞争壁垒，这给了中国AI构建护城河的机会 [13] 中国AI的实践案例与生产力转化 - 华为云在华能伊敏露天矿实现重型矿车和挖掘机完全无人化运行，在零下40℃极寒天气中高效作业 [14] - 华为云与海螺集团打造水泥行业AI大模型，实现关键生产环节标准煤耗再降1%、年减碳超4500吨，人员劳动强度降低50% [14] - 华为云盘古矿山大模型在山东能源矿井中快速识别岩石与煤块，实现地面远程挖煤，并能预测瓦斯爆炸、透水及塌方 [14] - 中国移动与中国联通在天津港与宁波舟山港，通过5G+云网融合实现龙门吊远程操控，毫秒级时延完成千万吨级集装箱吞吐 [15] - 国内互联网云厂商助力中国一汽、长安汽车、工业富联、三一重工等企业利用云端AI技术提高不良品判别效率，促进生产智能化升级 [15] - 在宝武钢铁，盘古大模型通过感知炉温、推演铁水硅含量，将高炉效率提升1%，实现巨额成本节约和碳排放减少 [18] - 瑞金医院利用RuiPath病理模型，将单切片诊断时间从40分钟缩短至“秒级”，覆盖中国90%的高发癌种 [18] 国产AI算力基础设施的支撑作用 - 华为云CloudMatrix AI Infra智算云服务通过深度整合与智能化调度资源，为复杂应用提供统一、高效、长稳的底座 [18] - 在芜湖、贵安、乌兰察布、和林格尔等核心枢纽，基于CloudMatrix384的AI Token服务正输送给科大讯飞、中科院、美的集团等2600多家客户 [18] - 电信运营商布局东数西算的算力网络，互联网巨头的“工业大脑”、AI开放平台为中小企业提供了低门槛的AI技术应用方案 [20] - “算力即服务”的模式极大降低了企业使用AI的门槛，夯实了中国在“双寡头”竞争中的根基 [20] AI竞赛下半场的本质与衡量标准 - 中美AI竞赛下半场本质是对“新质生产力”的争夺：美国试图构建全球AI生态的“大脑”，中国专注于AI技术的“需求侧”和“扩散层” [20] - 在更长时间维度里，衡量AI成功的标准将不只是参数大小，更是能否解决电网调度、港口吞吐、新药研发等实际问题 [20] - 中国在AI竞赛下半场的最大底气在于：不只是仰望星空的技术突破，更是脚踏实地的生产力重塑 [20]

公司开源战略演进与定位 - 公司在开源领域的角色经历了从“使用开源”、“参与开源”到“主导开源”的演进，自2019年起进入主导开源阶段[1][3] - 公司开源的核心逻辑是为业界提供增值，要么填补空白，要么在细分场景创造独特价值，绝不做“metoo”产品[3] - 公司将开源开放定位为其计算生态的根基，并坚守“硬件开放、软件开源、使能伙伴、发展人才”的十六字核心战略[2] 开源生态建设与成果 - 公司通过开源构建了覆盖昇腾、鲲鹏、欧拉等核心平台的全链条开源体系[1] - 鲲鹏生态注册开发者达380万，昇腾生态开发者近400万，与9800家ISV伙伴联合打造了超过2万个行业解决方案[2] - 公司在全球300多个开源社区拥有核心贡献者，超过6600名员工全职投入开源开发[3] 通用计算领域的开源布局 - 在通用计算领域，公司通过开源openEuler操作系统和openGauss数据库，填补了国内基础软件的部分空白[3] - 开源旨在让伙伴和开发者共同参与基础软件优化，通过通信能力连接多核，形成新的算力提升路径[3] - 基于开源平台，中小企业开发基础软件的成本能降低80%以上[3] 智能计算领域的开源驱动 - 智能计算领域面临算力需求爆发式增长，传统集群模式算力利用率仅38%，且每3小时中断一次[4][5] - 为解决行业痛点，公司开源了CANN异构计算框架，让开发者能根据自身场景优化算子，提升算力效率[5] - CANN开源策略的核心原因是人工智能时代技术创新呈“自上而下”特征，单一企业优化速度跟不上行业迭代[5] 核心技术与协议开源 - 公司将自主研发的支撑超节点运转的灵衢互联协议完全开源，基础协议有600多页[6] - 自2025HC大会发布以来，灵衢协议已累计下载24000份，并成立了灵衢社区以社区化方式共同优化协议[6] - 开源核心协议旨在构建面向超节点的完整产业链，希望更多伙伴基于此打造产品，形成良性竞争[6] 超节点技术的定义与优势 - 超节点是基于分布式设备和操作系统，通过平等互联形成逻辑上整体设备的架构，而非传统以CPU为核心的大型机[6] - 超节点的三大核心特征是大带宽、低时延和统一内存编址，三者缺一不可[6] - 公司将超节点技术与开源开放紧密绑定，视二者为推动算力产业发展的“双引擎”[6]

公司高管动态与战略重点 - 英伟达创始人兼CEO黄仁勋于2026年1月底开启年度中国行，是其春节前例行的中国年会之旅 [2] - 黄仁勋过去一周行程密集，从上海到北京，再飞往深圳，并于1月29日前往台北参加活动 [1] - 黄仁勋2025年美国之外的出访目的地主要是中国、日本、印度及其他亚太地区，中国市场是其战略焦点中的高频词 [1] 中国市场的重要性与挑战 - 黄仁勋不断强调中国市场的重要性，公司重振中国市场的迫切之心可见一斑 [1] - 中国是全球最大的半导体市场之一，英伟达必然要争取 [1] - 由于中方仍在决定是否允许进口英伟达的产品组件，公司尚未收到中国客户的H200 AI芯片订单 [1] - H200芯片的美国出口许可证正在最终审批阶段，黄仁勋称这款芯片“非常适合”中国市场 [1] 各地区业务职能与生态建设 - 公司在日本、印度、中国的分公司职能各有侧重：日本主要在自动驾驶方面投入，印度在芯片框架方面进行具体落地开发，中国则侧重于建生态 [4] - 黄仁勋在中国的行程（如上海买水果、北京吃饭店、深圳吃火锅）相比在日本谈投资、在印度参与AI峰会，显得更为多样化和注重公共关系 [4] - 黄仁勋在中国花费了更多公关心思，其外交能力与技术能力同样突出 [5] 产品技术与市场格局 - 英伟达H200 AI芯片是Hopper架构的显存升级旗舰，凭借141GB HBM3e和4.8TB/s带宽，成为大模型推理与训练的“过渡性算力支柱” [5] - H200是美国正在批准对华出口的最新芯片，其性能优于A系列芯片，但不及英伟达GB200、GB300、Rubin等更高端系列 [6] - 中国AI芯片企业群雄并起，包括华为昇腾、阿里真武、百度昆仑芯以及寒武纪、摩尔线程、壁仞科技、天数智芯等 [6] 行业竞争与供应链趋势 - 据TrendForce集邦咨询研究，中国AI服务器市场外购英伟达、AMD等芯片的比例预计将从2024年约63%下降至2025年约42% [6] - 中国本土AI芯片供应商的市场占比预期在2025年将提升至40% [6] - 中美在算力领域各有优势：美国优势在于芯片算力和AI模型，中国优势在于低廉的电力、芯片制造、广泛的应用场景和自研AI模型 [6] 全球员工分布与生态合作 - 英伟达全球员工数约为36000人，其中印度员工占比约14%，中国员工占比约11%，日本员工占比约5% [1] - 在芯片角力和美国出口禁令背景下，公司在中国的员工数量相当可观 [1] - AI发展是一个复杂的生态圈，涉及数据、电力、芯片制造、AI模型乃至存储和原材料金属等行业，需要全球协同合作 [6][7] - 中国的综合产业能力已足够成为AI生态的构建者 [7]

公司动态与战略 - 英伟达创始人兼CEO黄仁勋于2026年1月底开启中国行 行程覆盖上海 北京 深圳 随后前往台北[1] - 黄仁勋在台北透露 由于中方仍在审查 公司尚未收到中国客户的H200 AI芯片订单 该芯片的美国出口许可证正在最终审批阶段[1] - 黄仁勋过去一年不断强调中国市场的重要性 公司全球员工约36000人 其中中国员工占比约11% 在芯片角力背景下比例相当不低[1][2] - 黄仁勋2025年海外出访主要集中于亚太地区 包括中国 日本 印度 其在中国行程风格更为多样且投入更多公关心思[2][3] - 2025年4月 黄仁勋曾与商务部领导进行正式会谈 2026年1月中国行则有意释放轻松信号 强调“不谈芯事”[2][3] 产品与技术 - 英伟达H200芯片是Hopper架构的显存升级旗舰 配备141GB HBM3e和4.8TB/s带宽 被视为大模型推理与训练的“过渡性算力支柱”[3] - H200是美国正在批准对华出口的最新芯片 其性能优于A系列芯片 但不及英伟达更高端的GB200 GB300 Rubin等系列[3] - 英伟达近年算力芯片按性能从高到低分为Rubin > Blackwell > Hopper > Ampere > Ada/Lovelace五大梯队[3] 市场竞争格局 - 中国AI芯片企业群雄并起 包括华为昇腾 阿里真武 百度昆仑芯 以及寒武纪 摩尔线程 壁仞科技 天数智芯等纯AI芯片企业[4] - 据TrendForce集邦咨询研究 中国AI服务器市场外购英伟达 AMD等芯片的比例预计将从2024年约63%下降至2025年约42% 同期中国本土芯片供应商占比预期将提升至40%[4] - 中美在算力领域各有优势 美国优势在于芯片算力和AI模型 中国优势在于低廉的电力 芯片制造 广泛的应用场景和自研AI模型[5] 行业生态与发展 - AI发展是一个复杂的生态圈 核心包括数据信息 电力能源 芯片制造 AI模型 并进一步涉及存储 原材料金属等行业[5] - 中国综合产业能力已足够成为AI生态的构建者 黄仁勋的中国行被视为该生态主要玩家的必经线路[5] - 全球AI界的协同合作被视为攀登人类文明所需 英伟达被认为是这一生态圈的诞生原点结构[5]

全球科技发展格局与中国表现 - 国际机构近期密集发文盘点全球科技发展，来自中国的成果格外耀眼[1] - 在人工智能领域，据麻省理工学院等机构2025年11月底统计，中国开源模型（如DeepSeek、千问）下载量已占全球总量的17%，超越美国位居全球第一[3] - 在基础研究领域，2025年底《科学》杂志公布的“2025年度十大科学突破”中，中国在可再生能源、破解“丹尼索瓦人”长相之谜、发现水稻耐高温“基因开关”等成果入选[3] 人工智能（AI）行业进展 - 一年前，深度求索（DeepSeek）公司R1大模型以高性能和低训练成本震撼世界，外媒称之为“DeepSeek时刻”[1] - 2025年1月，微软报告称，DeepSeek在俄罗斯、白俄罗斯、伊朗、非洲等发展中国家的普及率呈“爆炸式”增长[3] - 中国在AI领域拥有超3万名研究人员，是美国的3倍，仅博士后和博士生数量已是美国研究人员的2倍以上，在长期创新方面具有优势[5] 先进芯片与算力市场 - 全球知名金融研究机构伯恩斯坦研究公司预测，2026年华为等本土企业将占据中国AI芯片市场80%的份额，英伟达的市场份额将降至8%[3] - 在美国先进芯片封锁禁运下，中国企业（如华为、阿里巴巴、百度、寒武纪）纷纷踏上芯片技术攻关之路[5] - 随着DeepSeek-R1大模型和“昇腾”等国产芯片问世，中国正在加速建设一套独立的技术体系[5] 科技自立自强的驱动因素 - 实现高水平科技自立自强的决心与努力是驱动因素之一，算法创新帮助突破算力限制[5] - 高水平科研人才提供核心支撑，2025年11月科睿唯安榜单显示，中国内地共有1406人次入选全球高被引科学家，占全球总数的19.7%[5] - 全社会对中国科技发展的坚定信心是另一驱动因素，2025年以来中国AI、半导体、机器人、商业航天等科技股表现强劲，源于公众及投资者的乐观情绪和支持[5] 资本市场与产业展望 - 资本市场的热情使中国科技企业有更充足的资源投入创新研发[5] - 中国总体科技实力距离科技强国尚有差距，仍有一些“卡脖子”难题待解[6] - 科技界需把握科技创新和产业发展新机遇，加快高水平科技自立自强步伐[6]

文章核心观点 - 中国科技创新在过去一年取得世界瞩目的成就，尤其在人工智能、基础研究和先进芯片等领域表现突出，这源于实现科技自立自强的决心、高水平科研人才的支撑以及社会资本的坚定信心 [1][2][3] 人工智能领域进展 - DeepSeek公司R1大模型以高性能和低训练成本震撼世界，外媒称之为“DeepSeek时刻”，成为2025年中国科技创新的“开场戏” [1] - 据麻省理工学院等机构2025年11月底统计，DeepSeek、千问等中国开源模型下载量已占全球总量的17%，超越美国位居全球第一 [1] - 微软2025年1月报告称，DeepSeek在俄罗斯、白俄罗斯、伊朗、非洲等发展中国家的普及率呈“爆炸式”增长 [1] - 在美国先进芯片封锁下，DeepSeek通过算法创新突破算力限制 [2] - 据Digital Science估算，中国拥有超3万名AI研究人员，是美国的3倍，中国仅博士后和博士生数量已是美国研究人员的2倍以上，在长期创新方面具有优势 [2] 基础研究领域成果 - 2025年底，《科学》杂志“2025年度十大科学突破”中，中国在可再生能源领域的突破、破解“丹尼索瓦人”长相之谜、发现水稻耐高温“基因开关”等成果入选 [1] 先进芯片领域发展 - 伯恩斯坦研究公司预测，2026年华为等本土企业将占据中国AI芯片市场80%的份额，英伟达的市场份额将降至8% [1] - 在美国芯片禁运下，华为、阿里巴巴、百度、寒武纪等中国企业纷纷踏上芯片技术攻关之路，随着“昇腾”等国产芯片问世，中国正在加速建设独立的技术体系 [2] 科技自立自强的驱动因素 - 实现高水平科技自立自强的决心与努力是核心驱动力，出口管制促使中国加速建设独立技术体系 [2] - 高水平科研人才提供核心支撑，科睿唯安2025年11月发布的《2025年度全球高被引科学家》榜单显示，中国内地共有1406人次入选，占全球总数的19.7% [2] - 全社会对中国科技发展的坚定信心是重要支撑，2025年以来中国AI、半导体、机器人、商业航天等科技股表现强劲，源于公众及国内外投资者的乐观情绪和支持，资本市场热情为企业创新研发提供了更充足的资源 [2]

文章核心观点 - 中国科技创新在过去一年取得世界瞩目的成就，特别是在人工智能、基础研究和先进芯片领域，展现出高水平科技自立自强的决心和实力 [1][2] - 中国科技创新的驱动力源于突破外部限制的算法与芯片攻关、庞大的高水平科研人才储备以及资本市场对科技发展的坚定信心 [2] - 尽管成绩斐然，但总体科技实力与科技强国尚有差距，未来需加快自立自强步伐以把握新机遇 [3] 人工智能（AI）领域进展 - 深度求索公司R1大模型以高性能和低训练成本震撼世界，其发布被外媒称为“DeepSeek时刻” [1] - 据麻省理工学院等机构2025年11月底统计，DeepSeek、千问等中国开源模型下载量已占全球总量的17%，超越美国位居全球第一 [1] - 微软2025年1月报告称，DeepSeek在俄罗斯、白俄罗斯、伊朗、非洲等发展中国家的普及率呈“爆炸式”增长 [1] - 据Digital Science估算，中国拥有超3万名AI研究人员，是美国的3倍，中国仅博士后和博士生数量已是美国研究人员的2倍以上 [2] 先进芯片领域发展 - 伯恩斯坦研究公司预测，2026年华为等本土企业将占据中国AI芯片市场80%的份额，英伟达的市场份额将降至8% [1] - 在美国先进芯片封锁禁运下，华为、阿里巴巴、百度、寒武纪等中国企业纷纷踏上芯片技术攻关之路 [2] - 随着DeepSeek-R1大模型和“昇腾”等国产芯片问世，中国正在加速建设一套独立的技术体系 [2] 基础研究与人才储备 - 2025年底，《科学》杂志“2025年度十大科学突破”中，中国在可再生能源领域的突破、破解“丹尼索瓦人”长相之谜、发现水稻耐高温“基因开关”等成果入选 [1] - 科睿唯安2025年11月发布的《2025年度全球高被引科学家》榜单显示，中国内地共有1406人次入选，占全球总数的19.7% [2] 资本市场与产业环境 - 2025年以来，中国AI、半导体、机器人、商业航天等科技股表现强劲，根源在于公众及国内外投资者对中国科技发展的乐观情绪和坚定支持 [2] - 资本市场的热情使中国科技企业有更充足的资源投入创新研发 [2]

创业板人工智能ETF资金动向 - 创业板人工智能ETF国泰（159388）盘中净流入800万份，显示资金抢筹布局 [1] 人工智能行业生态与需求 - 华为昇腾生态已突破3000家合作伙伴，支撑国内模型私有化部署浪潮 [1] - 电子领域Scaling law持续有效，多模态和Agent模型正推动AI算力需求增长 [1] - PCB产业链因重资产属性，有望实现业绩非线性提升 [1] 人工智能应用与市场表现 - 传媒板块AI应用正经历估值扩张，头部企业资本化进程加速 [1] - 国内AI应用在商业化加速背景下，可能迎来价值重估 [1] 创业板人工智能指数产品特征 - 创业板人工智能ETF国泰（159388）跟踪创业板人工智能指数（970070） [1] - 该指数从创业板市场选取涉及人工智能技术及相关应用领域的上市公司证券作为样本 [1] - 指数覆盖从硬件制造到软件开发等多个环节，反映创业板人工智能相关公司整体表现 [1] - 该指数产品具有突出的科技创新和成长性特征，单日涨跌幅限制达20% [1]

昇腾AI生态发展核心数据 - 截至2025年底，昇腾AI生态开源项目Star数超过35K，开发者代码合入行数超过26万行，开发者数量超过400万，发展合作伙伴超过3000家，孵化行业解决方案超过6700个，超过80家硬件合作伙伴发布产品超过200款 [1][3][5] 软件与开源进展 - 2025年8月，昇腾硬件使能层CANN宣布全面开源开放，截至12月31日完成架构升级与分层解耦，在AtomGit平台开源超过30个CANN社区项目，汇聚超过1500名内外部开发者 [3][5] - AI框架昇思MindSpore全球用户下载量超过1300万次，覆盖全球超过130个国家和地区的超过2400个城市，并孵化超过40个大模型和超过380个应用 [3][5] 商业落地与客户覆盖 - 超节点、大EP、一体机等解决方案已在互联网、运营商、国计民生等超过20个行业实现规模落地，助力超过2000家客户取得商业成功 [3][5] 人才培养与生态建设 - 通过竞赛、课程、特训营与师资合作培养AI人才，2025年昇腾AI创新大赛共招募6310支队伍，超过13600名选手报名 [3][5] - 与15所顶尖高校合作成立鲲鹏昇腾科教创新卓越中心或孵化中心 [3][5]