行业核心问题：国产算力生态的挑战与机遇 - 当前国产AI发展的核心矛盾已从“芯片够不够多”转向“生态好不好使”，即硬件供应增加但软件生态成熟度不足，导致开发者迁移成本高、适配周期长、性能释放不稳定[1][3][11] - 制约AI落地效率的关键并非模型能力，而是底层软件生态，特别是算法与硬件之间的“翻译”链路，这决定了芯片理论性能能否转化为可用性能[5][11][12] - 全球AI生态被英伟达CUDA高度垄断，超过90%的重要AI训练任务和80%以上的推理任务运行于其GPU上，其开发者生态覆盖超590万用户，算子库规模逾400个，深度嵌入90%顶级AI学术论文的实现流程，软件生态是其核心护城河[28][30][31] 技术突破口：高性能算子开发 - 算子（Kernel）是连接AI算法与计算芯片的“翻译官”，其开发质量直接决定模型的推理速度、能耗与兼容性，但目前行业仍处于依赖顶尖工程师经验与反复试错的“手工作坊”时代，开发周期动辄数月[13][14] - 真正的突破口在于打通算法到硬件的工程链路，核心是高性能算子的开发，这需要超越传统的经验式推理，实现对复杂计算任务中物理约束、内存布局与并行调度逻辑的深度理解与优化[12][13][16] 解决方案：KernelCAT AI Agent - KernelCAT是一款本地运行的AI Agent，定位为“计算加速专家”，专注于算子开发和模型迁移，同时具备通用全栈开发能力，能处理环境配置、依赖管理、错误诊断等任务，提供CLI终端版和桌面版两种形态[17] - 其核心创新在于将大模型的智能理解能力与运筹优化算法的严谨搜索相结合，系统性地解决算子调优问题，例如通过运筹学建模和数学优化算法，自动为昇腾芯片上的FlashAttentionScore算子找到最优配置，实现延迟降低最高22%，吞吐量提升最高近30%[19][21] - 在性能测试中，KernelCAT自研的向量加法算子在华为昇腾平台上，对比华为开源算子及商业化算子，在7个不同测试规模下均取得领先，任务完成仅用时10分钟，最高加速比达到332%[23][24][26] 应用案例与成效 - 在DeepSeek-OCR-2模型于华为昇腾910B2 NPU上的部署案例中，KernelCAT将原本需要顶尖工程师团队数周完成的适配工作缩短至小时级（含模型下载、环境构建时间）[34] - 通过精准解决vLLM、torch等依赖库间的版本互锁问题，并替换CUDA专有操作为Ascend原生实现，KernelCAT使该模型在国产芯片上实现了35倍的推理加速，吞吐量飙升至550.45 toks/s[35][37] - 该案例证明，通过深度工程优化，国产芯片能够从“能跑”进化为承载顶级多模态模型推理任务的“性能引擎”[36] 行业意义与范式转变 - KernelCAT的出现，标志着行业开始从依赖既有生态（如CUDA）向构建能够自我演进的计算基础转变，为解决“天下苦CUDA久矣”的僵局提供了一个国产答案[7][39] - 其价值在于证明，通过智能与算法结合的AI Agent，可以在算子这一核心底层领域实现高效开发与优化，为打破生态垄断、释放国产硬件潜力提供了新的技术路径[27][32]

金融科技 - 2026年全球流动性合理充裕，美联储预计未来12-18个月有100个基点的降息空间，国内货币政策将延续适度宽松基调[14] - 2026年指数有望继续上攻，存款搬家可能成为重要增量，截至2025年11月住户存款增量仅12.06万亿元，创2022年以来新低[15] - 数字人民币2.0于2026年1月1日实施，实现从M0到M1的货币属性跃迁[18] - 人民币国际化持续推进，《人民币跨境支付系统业务规则》将于2026年2月1日起施行，拓展CIPS网络是工作重点[20] AI应用与算力 - AI应用进入商业变现阶段，2025年企业级AI市场规模已达370亿美元[56] - C端爆款应用已成巨头围猎场，例如ChatGPT年化收入达190亿美元，Anthropic年化收入达70亿美元[34] - B端部分场景已实现UE转正，如快手可灵AI业务2025年Q2营收超2.5亿元并实现毛利率转正[46] - 全球CSP厂商上修资本开支指引，谷歌2025年资本开支指引上调至910-930亿美元，亚马逊上调至1250亿美元[57] - 中国智算中心市场预计2028年投资规模将达到2886亿元[72] - AI服务器供电架构向800V HVDC演进，电力成本占数据中心运营成本的56.7%[89]

文章核心观点 - 文章认为，尽管美国在人工智能领域拥有先发优势，但中国凭借其独特的创新体制、基础设施、人才储备以及务实的发展路径，在AI竞赛中并未与美国形成代际差距，并展现出强劲的竞争势能，未来胜负尚未可知 [2][4][6][7][14] 美国AI领域的现状与优势 - 美国是人工智能概念的发源地，长期引领算法与框架演进，并经历了逻辑主义、联结主义、深度学习三次浪潮 [2] - 美国在算法大模型领域拥有先发优势，从定义AI概念到首发ChatGPT这类“杀手级”应用 [2] - 当前美国AI热潮的突破本质是“大力出奇迹”，即通过大幅扩大模型参数和训练数据规模来实现“智能涌现” [3] - AI竞赛被普遍视为算力竞赛，美国科技界因此掀起AI芯片与数据中心投资热潮，英伟达股价随之飙升 [4] - 美国政府将芯片“武器化”，通过出口禁令试图遏制他国AI产业发展 [4] 当前AI发展路径的争议与局限 - 行业对人工智能的发展路径并未达成共识 [3] - 以规模化法则为核心的发展路径正遭遇严重的“边际效应递减”问题，没有证据表明持续超常投入计算资源一定能再次触发能力的“非线性突变” [4] - 除了堆算力，AI发展还有实践与效率的路径 [4] 中国在AI竞赛中的比较优势 - 在创新体制方面，中国的新型举国体制能有效整合政府、市场与社会力量，集中力量协同攻关，已在芯片等领域发展出替代性本土供应链 [6] - 在基础设施方面，中国电力供应充沛可靠，发电总装机量达38亿千瓦，2025年全年发用电量约10.4万亿千瓦时，是美国全年发电量的一倍有余，电力冗余水平（2.5倍）也显著高于美国（1.5倍） [7] - 在人才方面，中国人才资源总量、科技人力资源、研发人员总量均为全球最高，每年培养STEM专业毕业生超过500万人 [7] - 在芯片领域，中国显示出强大的研发潜力与清晰的技术迭代路径，例如华为昇腾芯片迭代与国产GPU的应用突破，倒逼美国放宽H200出口政策 [6] - 到2025年年中，单颗芯片性能发展速度见顶，行业关注点从算力转向电力，这进一步凸显了中国的优势 [6] 中美在具身智能（机器人）赛道的发展差异 - 真正的通用人工智能被认为是具身智能，即机器人在开放物理环境中实时交互 [9] - 美国等国因制造业空心化，缺乏细分应用场景，导致许多人形机器人公司依赖资本市场融资或大公司“输血” [9] - 中国依托庞大市场，机器人公司既可探索“通用人形机器人”，也可走务实盈利路线，在道路、矿山、建筑、酒店等具体场景中应用具身智能技术改进流程 [9] - 例如，在“灵巧手”领域，针对全国海量快递点的自动分拣需求进行研发，有望在确定性市场中实现突破 [10] - 中国发展AI秉持务实精神，通过“人工智能+”行动在细分领域培养“老师傅”，旨在全面提升社会生产效率与质量 [10] 中美AI发展理念的差异 - 美国遵循零和博弈逻辑，将AI视为排他“私产”和进行技术封锁、长臂管辖的武器 [12] - 中国发展AI秉持“普惠”与“共享”理念，反对其成为“富国和富人的游戏”或维持霸权的工具 [12] - 中国通过同越南、老挝等国开展技术合作，以及启动如“数字埃及建设者”等计划，为弥合全球智能鸿沟作出贡献 [12] 对AI竞赛未来的展望 - AI大模型发展仅数年，前方不确定性和爆发性机遇对各国均等，谈输赢为时尚早 [14] - 科技发展非线性，不存在“强者恒强” [14]

广东省“十五五”时期产业发展与投资规划 - 将加快构建以先进制造业为骨干、具有广东特色和优势、具有强大国际竞争力的现代化产业体系 [16][17] - 将优化提升传统产业，培育壮大新能源、新材料、智能网联汽车、生物制造等新兴产业，前瞻布局第六代移动通信、具身智能等未来产业 [17][18] - 将通过建赛道、搭平台、育主体、推场景、强金融来推进产业发展 [18] - 在强金融方面，将用好总规模超500亿元的国家创业投资引导基金粤港澳大湾区区域基金和总规模1000亿元的省战略性新兴产业投资引导基金 [19][20] - 引导基金将重点投向早期硬科技和产业升级领域，打造“长钱长投”的耐心基金和培育发展新质生产力的靶向基金 [20][21] 制造业发展现状与未来布局 - 2025年，全省规上工业企业营业收入预计超19万亿元，居全国第一 [23][24] - 2025年，先进制造业、高技术制造业增加值约占规上工业比重分别超过五成、三成 [24] - 产业链安全水平提升，汽车芯片设计国产化率提升至100%，原生鸿蒙终端规模超3600万台 [25] - 科技创新和产业创新深度融合，累计建设6个国家制造业创新中心 [26] - 产业智能化绿色化融合化加速，超8400家规上工业企业数字化转型 [27] - “十五五”时期，将围绕传统产业、新兴产业和未来产业领域，谋划布局一批体量大、成长性强的产业新赛道 [28][29] - 在传统产业方面，加快制定实施传统产业高质量发展行动方案 [29] - 在新兴产业和未来产业方面，做大做强新能源、新材料、智能网联汽车、智能机器人、医药和医疗器械、航空航天、集成电路、低空经济、生物制造等新兴产业，锻造更多千亿元级、万亿元级新兴产业集群 [30][31][32] - 前瞻布局第六代移动通信、具身智能等未来产业，加快成形成势 [33][34][35] 人工智能产业发展规划 - 2025年人工智能核心产业规模预计突破3000亿元，占全国四分之一 [36] - 构建起全覆盖、强衔接的省市政策矩阵 [37] - 建设昇腾芯片、开源鸿蒙适配中心等重点产业平台 [37] - 优化全省算力布局 [38] - 发布“人工智能+”应用场景清单 [38] - 在全国率先出台《人工智能赋能制造业高质量发展行动方案》 [39] - 下一步将加快推进《广东省人工智能产业促进条例》立法，高标准编制智能经济发展“十五五”规划 [40] - 谋划建设国家级人工智能国际合作中心等平台 [40][41] - 大力开展“人工智能+”行动，努力将广东打造成为全球人工智能产业创新高地 [41] 科技创新与粤港澳协同 - “十四五”期间，广东在关键核心技术方面实现多点突破 [43] - “强芯”方面，麒麟高端芯片实现设计到生产全线贯通，多款汽车芯片实现国产替代 [44] - 核心软件方面，国内首款全国产架构板级EDA正式发布 [44] - “璀璨行动”方面，G8.6 OLED微观缺陷检测设备、G6涂胶显影设备等显示制造关键装备打破国外垄断 [45] - 传统产业技术赋能实现提质焕新，如研发全球冷量最大空调磁悬浮压缩机并实现产业化 [46] - 未来产业技术取得突破，如多款超导量子芯片及量子计算机系统研发成功，并开展量子算力商业服务 [47][48] - 科技创新规则机制“软联通”进一步加强，全省财政科研经费跨境拨付至港澳累计超6亿元 [50] - 大湾区集聚了45家全国重点实验室和35家粤港澳联合实验室 [51] - 接下来将持续强化科技创新和产业创新跨境深度融合，推动粤港澳创新主体联合打造“有组织科研+有组织成果转化”枢纽 [53][54] - 用好横琴、前海、南沙、河套四大平台“先行先试”政策优势 [56] 现代农业与种业发展 - 深入实施“粤强种芯”工程，扎实推进种业振兴行动 [61] - 全省收集保存农业种质资源36.8万份，位居全国前列 [62] - 育成可冠名超级稻品种30个，占全国总数的23.4% [63] - 累计育成畜禽新品种（配套系）41个，其中肉鸡配套系31个，在全国占比超四成 [63][64] - “广明2号”白羽肉鸡打破国外垄断 [64] - 在国内率先突破硇洲族大黄鱼、黄唇鱼、章红鱼等一批重要物种人工繁育技术 [65] - 累计培育国家审定海水新品种18个，淡水新品种25个，数量居全国前列 [66] - 黄羽肉鸡种鸡年供应市场近2500万套，占全国50%以上，供应量全国第一 [67] - “十五五”期间，将在全省重点培育10个千亿元级、20个百亿元级和超200个十亿元级现代农业产业集群 [68][69] - 目前全省建设12个优势特色产业集群、294个现代农业产业园、92个农业产业强镇 [70][71] - 全链条建设现代化海洋牧场，推动近海养殖“木改塑”“木改钢”7万亩，建设重力式深水网箱8千个 [72] - 在国内首次实现黄鳍金枪鱼陆基循环水养殖 [73] - 水产品总产量、海水鱼养殖产量、海水鱼苗产量均居全国第一 [73] 对外贸易发展现状与策略 - 2025年全省外贸进出口9.49万亿元、增长4.4%，规模连续40年居全国首位 [83][84] - 将持续深化“五外联动”，着力推动外贸高质量发展 [86][87][88] - 开拓多元化市场，继续深耕欧美日韩等传统市场，加力拓展东盟、中东、非洲等新兴市场 [89][90] - 积极培育包括电子信息、现代轻工2个万亿元级，人工智能1个5000亿元级，以及8个千亿元级、5个百亿元级出口产业集群 [91][92] - 加快培育机器人、低空经济等新一批外贸转型升级基地，做大“新三样”“新三类”出口 [92][93] - 继续推进南沙、黄埔、前海三个国家进口示范区建设，做强大宗商品、电子元器件等六大进口基地 [93][94] - 深入推进跨境电商综试区建设，做强广州、深圳、粤东三大发展极 [95] - 开展“跨境电商+产业带”资源对接活动，推动“跨境电商+海外仓”扩容升级 [96][97][98][99] - 创新实施“服贸全球”计划 [100][101] - 继续支持外贸企业做强做优，招引培育一批掌握全球订单配置权的外贸骨干企业 [101][102] - 推动中小外贸企业数字化改造，鼓励走“专精特新”国际化道路 [102][103]

AI发展时间线与颠覆性影响 - 核心观点：基于当前发展速度，AGI可能在2026年落地，到2030年AI总智能将超过全人类，旧有社会模式预计在约2000天后（约2031年）被彻底改变 [1] - 技术进步由芯片、算法、数据共同驱动，但摩尔定律（芯片性能提升）正在放缓，而算法优化空间大，数据每天产生量相当于三亿本百科全书，这些因素相互放大，推动AI加速进步 [3] - 职场结构将发生剧变，高盛报告指出全球3亿个工作岗位面临被取代的风险，法律、会计等白领职业首当其冲，AI审合同比人快百倍，GitHub Copilot使程序员效率提升55%但工作性质可能改变，马斯克预言三年内传统白领工作将基本消失 [3] AI发展面临的瓶颈与关键资源 - 电力正成为比芯片更关键的瓶颈，2026年全球AI数据中心耗电量预计将超过日本全国总用电量，拥有稳定廉价电力的地区将在算力竞争中占据优势 [5] - 中国在电力供应方面具有显著优势，预计到2026年电力输出可达美国的三倍，储备容量达400吉瓦，足以满足全球数据中心需求的三倍，2023年中国发电量已达9.2万亿千瓦时，是美国的两倍，并拥有全球顶尖的特高压输电系统 [5] - 中国在可再生能源，特别是光伏领域产能巨大，光伏年产能达1500吉瓦，太阳能年新增发电量500太瓦时，其中70%来自光伏，这为AI计算提供了坚实的能源基础 [5] 中国在AI竞赛中的综合优势 - 中国拥有庞大的人才储备，STEM毕业生总数达500万，是美国的八倍，全球顶尖的65位AI专家是中国人，xAI团队中华人占比80%，GPT-5团队中华人占比57% [5] - 中国算力基础设施规模庞大且增长迅速，算力总规模达每秒1.97万亿亿次浮点运算，位居全球第二，预计2025年市场规模达8351亿元人民币，年增长率超30%，在用数据中心机架达1250万个，智能算力达1053 EFLOPS [7] - 产业政策与规划清晰，通过“东数西算”工程建设八大枢纽和十大集群，超级计算机数量占全球45%，并出台数据安全法等法规为AI发展划定边界，目标到2030年AI产业规模突破万亿元人民币 [7] - 在AI芯片领域自给率快速提升，摩根斯坦利报告显示中国AI GPU自给率从2020年的不到10%升至2024年的34%，预计2027年将达到82% [5] 未来产业格局与竞争态势 - 中国在AI应用与硬件领域深入发展，在电商、物流、医疗等垂直领域应用广泛，人形机器人市场占据主导，国产GPU全栈技术成熟，武汉-合肥-太原走廊已具备训练万亿参数模型的能力 [7][5] - 未来算力竞争将持续白热化，中国计算能力预计将从当前的超230 EFLOPS，增长至2026年的300 EFLOPS，2028年的350-400 EFLOPS，以及2030年的超450 EFLOPS，hyperscaler的GPU数量在2025年将超过50万单位 [9] - 尽管面临芯片控制等挑战，但中国凭借强大的基础设施、电力优势和人才储备，在AI部署上优势突出，马斯克预言中国在计算领域将远超世界其他地区 [9]

市场表现 - 今日大科技方向集体上涨，半导体、AI芯片、存储芯片、光模块、电子元件等细分概念涨幅居前 [1] - 截至发稿，科创芯片ETF富国（588810）盘中涨幅达4.3%，芯片龙头ETF（516640）盘中涨幅达3.87%，信创ETF富国（159538）盘中涨幅达3.98% [1] - 科创芯片ETF富国成分股龙芯中科20cm涨停，海光信息涨超14% [1] 行业动态与投资 - 2026年国产算力进入放量元年，大厂持续加码AI投资 [1] - 字节资本开支有望超1600亿元，已下单百亿级国产芯片订单，近期将启动GW级IDC招标 [1] - 阿里计划增加原3800亿元的三年投资规模，Qwen模型迭代并入局AI硬件 [1] - 智谱AI联合华为开源GLM-Image模型，该模型基于国产昇腾芯片完成训练，验证了国产算力支撑前沿模型的可行性 [1] 产品信息 - 科创芯片ETF富国（588810）紧密跟踪科创芯片指数，该指数的选股范围聚焦于科创板芯片企业，实行20CM涨跌幅限制 [1] - 没有场内账户的投资者可以关注该产品的联接基金（A类023651；C类023652） [1]

核心观点 - 构建具有中国特色的数字经济学自主知识体系是服务国家战略、提升学科话语权的核心任务，旨在形成兼具中国特色与国际视野的理论成果 [1] 理论体系构建路径 - 首要任务是找准数字经济新时代的运行规律，提出“三步走”路径：挖掘新典型事实与规律、尝试用主流经济学解释、最终用新规律改造主流经济学 [3] - 研究团队提出整合性的“技术—经济—治理”范式，关注平台经济、数据要素、治理体系等重要问题 [2] - 建议将数字经济学定位为经济学二级学科，将数字商品属性、边际成本递减等新特征补充到现有学科中 [4] 应用场景与产业支撑 - 应用场景是技术创新验证、数字经济发展和人工智能主权保障的关键载体 [4] - 中国庞大的市场规模支撑了BAT等平台成长，细分场景推动了京东、抖音电商等新平台涌现 [4] - 国内应用场景为华为昇腾、寒武纪等自主芯片企业提供试错空间，中国制造业优势将为人工智能与物理世界结合创造广阔场景 [4] - 政策层面需坚持有效市场与有为政府结合，政府与国企应主动开放场景，在芯片领域给予国内企业支持 [4] 关键生产要素与监管 - 数据要素是数字经济学自主知识体系建设的时代核心驱动力，其合理配置关系到中国在数字时代的发展主动权 [5] - 中国已形成兼顾发展与安全的数据监管模式，区别于美国、欧盟的思路 [5] 学科建设与人才培养 - 中央财经大学于2013年率先开展数字经济理论研究，成立了国内高校第一家研究数字经济的学术机构，并率先自主设置了互联网经济学二级学科 [1] - 从2027年起，互联网经济学学科在应用经济学下调整为数字经济学科 [1] - 中央财经大学中国互联网经济研究院聚焦基础理论研究、服务国家需求及人才培养三大目标，探索产学研用协同的人才培养模式 [1] - 多所高校与研究机构的专家就学科体系构建、数字技术与实体经济融合、治理体系完善、人才培养等关键问题发表了见解 [6]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 周四两市主要指数震荡调整修复技术指标，半导体设备板块领涨，成交额快速缩减，多指数有涨跌变化，多板块有涨幅与跌幅排名，多指数股指期货沉淀资金净流出；政策和资金等因素利好中国资产，全球资金重新加码中国股市，科技板块成布局AI新战场；周五或下周初成长类指数有望结束调整重启升势，建议股指中长期多单继续持有，择机买入中证1000指数远月深虚值看涨期权 [1][2][3] 根据相关目录分别进行总结 行情复盘 - 周四两市主要指数震荡调整修复技术指标，半导体设备板块领涨，两市成交额2.90万亿元快速缩减；中证500指数收8223点跌4点跌幅 -0.05%，中证1000指数收8240点跌16点跌幅 -0.20%，沪深300指数收4751点涨9点涨幅0.20%，上证50指数收3105点跌6点跌幅 -0.21% [1] - 行业与主题ETF中涨幅居前的有半导体设备ETF华夏等，跌幅居前的有卫星产业ETF等；两市板块指数中涨幅居前的有玻璃玻纤等，跌幅居前的有产业互联网等；中证1000、沪深300、中证500、上证50指数股指期货沉淀资金分别净流出71、44、36、13亿元 [1] 重要资讯 - 央行下调各类结构性货币政策工具利率0.25个百分点，一年期再贷款利率降至1.25%，下调商业用房购房贷款最低首付比例至30%，今年降准降息还有空间 [1] - 刘世锦称我国面临“消费需求不足”，消费占GDP比重比全球平均水平低约20个百分点，需补上缺口 [1] - 1月9日至13日权益类ETF净申购额连续三个交易日超120亿元，合计超470亿元，1月14日多只宽基ETF成交显著放量，多只新发基金提前结束募集 [1] - 中国科技研发潜力强大、技术迭代路径清晰，美方放宽H200出口政策表明靠堵封无法阻挡中国科技腾飞 [1] - 花旗指出英伟达新架构预计将加剧全球NAND闪存供应短缺，2026年、2027年将分别带来相当于全球NAND总需求2.8%和9.3%的新增用量 [1] - 全球AI芯片需求爆发受台积电产能约束，先进制程供需缺口达三倍，扩产短期难缓解短缺，先进封装成瓶颈 [2] - 德银认为未来十年建设太空数据中心成本将与地面趋于平价 [2] - OpenAI与Cerebras公司签署三年期协议，承诺采购至多750兆瓦算力，交易总额超100亿美元 [2] - 特朗普启动财政、货币和信贷三大刺激杠杆，但可能引发未来债务危机和市场崩盘 [2] - 华尔街大型金融机构进军预测市场领域，新兴市场已演变为以体育合约为主的博彩平台 [2] - 花旗研报指出大宗商品市场处于转折点，原油短期受地缘政治推动目标70美元，长期面临供应过剩压力；贵金属看涨，白银目标100美元、黄金5000美元；工业金属中铝目标3400 - 3500美元，铜价看至14000美元但1月或成全年高点 [2] 市场逻辑 - 周四两市主要指数震荡调整，半导体设备板块领涨；国际投资者加速配置中国资产，外资机构对2026年中国资产表现持积极观点；中国资产因企业盈利改善、科技创新突破、估值有吸引力具备上升基础；美银美林分析师对中国市场看法转变 [1][2] - 2025年股市净流入2.26万亿，2026年保险、理财、养老金构成增量资金，机构增量资金达3.1万亿，公募固收 + 规模至少翻一倍；全球资金关注美国以外AI赛道，中国科技板块成布局AI新战场 [2] 后市展望 - 周四两市主要指数震荡调整，半导体设备板块领涨；瑞银交易型投资者加码中国资产积极，配置型投资者优化中国资产权重；中国申请超20万颗卫星频轨资源，卫星频轨资源申请上升至国家战略层面 [1][3] - 中国市场涨势有望在2026年延续，先进制造业和科技自立自强成增长引擎，全球资金重新加码中国股市，外资期待主动资金回归；摩根大通认为2026年中国股市上涨风险高于下跌风险 [3] - 美国回归门罗主义使全球资金加速流向中国资本市场，美联储资产负债表扩张，人民币升值提速，外贸企业美元回流；中国申请低轨卫星震撼市场，中美太空基建竞赛成科技竞争高地 [3] - 政策面希望慢牛，场外资金涌入，资金推动型上涨趋势未变，成交额缩减抛盘不高；周五或下周初成长类指数有望结束调整重启升势，股指中长期多单继续持有 [3] 交易策略 - 股指期货方向交易：政策面希望慢牛，场外资金涌入，上涨趋势未变，周五或下周初有望结束调整重启升势，股指中长期多单继续持有 [3] - 股指期权交易：择机买入中证1000指数远月深虚值看涨期权 [3]

美国政府有条件批准英伟达H200芯片对华销售 - 美国政府于1月13日正式批准英伟达H200 AI芯片有条件销往中国 该决策被视为中美科技领域互动的微妙信号 [1] - 允许出口的H200芯片在性能上落后于其最先进的Blackwell架构产品 意在维持至少“一代”以上的技术代差 [1] - 政策附带了复杂的第三方审查和最终用途核查 并对出口中国的数量和供应链实施限制 [1][2] 美国政策的目标与特点 - 华盛顿的目标是通过对华销售获取商业利润 让美国企业持续占有中国市场份额 [1] - 同时通过限制性供应“次优”技术 意图拖慢中国攻坚先进制程芯片的速度 维持美国长期优势 [1] - 政策具有歧视性 出口审批权完全掌握在美方手中 且美国政府准备对交易收取销售额25%的费用 [2] - 这套严苛的出口体系特定针对中国 并未用于美国其他贸易伙伴 [2] 政策调整的背景与影响 - 相比之前更低算力芯片被禁止对华出口 此次有条件解禁H200是一项重大调整 [2] - 这反映出在算力与AI领域 违背经济规律的彻底“脱钩断链”行不通 是双方努力管控分歧、维持经贸联系的现实映射 [2] - 产业链供应链的深度互嵌 印证了“合作才是最大安全” [2] 中国科技发展的回应与现状 - 美国过去的芯片“断供”行为激发了新型举国体制优势下的强力攻关 并未扼杀中国高科技发展 [3] - 中国显示出强大的研发潜力与清晰的技术迭代路径 例如华为昇腾芯片迭代和国产GPU在特定场景的应用突破 [3] - 放宽H200出口政策 是美方已从行动上承认靠“堵”和“封”不足以阻挡中国科技的腾飞 [3] - 中国致力于开辟新的技术路线与产业生态 例如DeepSeek和中国高校团队提出了绕过GPU内存限制的新模型训练方法 [3] - 中国科技的崛起旨在打破垄断 为世界提供差异化发展道路 帮助更多全球南方国家跨越数字鸿沟 [3] 未来展望 - 无论外界“设限”还是“放行” 都无法改变中国科技自强并为世界作贡献的历史进程 [4] - 在“合作”与“自强”的辩证法中 中国已经找到了通往未来的清晰路径 [4]

美国政府有条件批准英伟达H200芯片对华销售 - 美国政府于1月13日正式批准英伟达H200 AI芯片有条件销往中国 该决策被视为中美科技领域互动的微妙信号 反映了在遏制中国AI能力与避免倒逼中国技术跃迁之间寻求战略平衡 [1] - 获准出口的H200芯片在性能上落后于英伟达最先进的Blackwell架构产品 美方意在维持至少一代以上的技术代差 同时政策附带复杂的第三方审查和最终用途核查 [1] - 美方政策具有歧视性 出口审批权完全由美方掌握 对出口中国的数量和供应链实施限制 并准备对交易收取销售额25%的费用 这套严苛的出口体系特定针对中国 [2] 政策调整的背景与影响 - 此次有条件解禁H200是一项重大政策调整 此前美国更低算力的芯片被禁止对华出口 这反映出在激烈竞争博弈中双方努力管控分歧、维持经贸联系 [2] - 美方决策经过精心计算 目标明确 既要通过对华销售获取商业利润 让美国企业持续占有中国市场份额 又要通过限制性供应次优技术 拖慢中国攻坚先进制程芯片的速度 以维持美国长期优势地位 [1] - 该事件表明 即便在算力与AI这类被美方视为战略高地的领域 违背经济规律的彻底脱钩断链也行不通 产业链供应链的深度互嵌是现实 [2] 中国科技发展的回应与现状 - 美国的芯片断供行为并未扼杀中国高科技发展 反而激发了新型举国体制优势下的强力攻关 从华为昇腾芯片迭代到国产GPU应用突破 中国显示出强大的研发潜力与清晰的技术迭代路径 [3] - 中国科技发展致力于自主创新与开辟新路径 例如DeepSeek和中国高校团队提出了一种绕过GPU内存限制的新模型训练方法 可能为AI发展开辟更自主可持续的全新路径 [3] - 中国不再满足于在别人的赛道上跟跑 而是致力于开辟新的技术路线与产业生态 其科技崛起旨在打破垄断 为世界提供差异化发展道路 帮助更多全球南方国家跨越数字鸿沟 [3]