特朗普签署了一项行政命令，启动一项旨在利用AI变革科学研究方式、加速科学发现的全新国家计 划"创世纪计划"。业内人士指出，全球AI军备竞赛的背景下，国产AI产业链亟需发展突破。 今日（11月25日）重点布局国产AI产业链的科创人工智能ETF（589520）跳空大涨，快速拉升，场内价 格现涨2.53%，盘中收复5日、10日两根均线。 成份股方面，海天瑞声、凌云光涨超7%，晶晨股份、芯原股份涨逾4%，思看科技、合合信息、道通科 技等个股大幅跟涨。权重股方面，澜起科技涨超2%，金山办公涨逾1%。 近日，AI产业竞争加速，国内国外均有消息催化： 1、增速超越ChatGPT！千问、灵光持续破圈，国产AI大战2.0打响 华泰证券指出，阿里巴巴启动千问项目，标志着国内AI之争进一步延申至应用层面，建议持续关注相 关业务进展，Al基础设施投入有望进一步增加，关注硬件生态合作伙伴。 2、特朗普签署行政令，启动一项利用AI的全新国家计划"创世纪计划" 【国产替代之光，科创自立自强】 科技摩擦背景下，信息安全、产业安全重要性凸显。AI作为核心技术，实现自主可控至关重要。科创 人工智能ETF（589520）及其联接基金（联接A：02 ...

通用汽车供应链调整 - 通用汽车要求数千家供应商清除其供应链中来自中国的零部件，最终目标是将供应链完全转移出中国[5] - 公司为部分供应商设定2027年最后期限，要求终止与中国的采购关系[5] - 通用汽车正努力将更多供应链转移到美国，并已在汽车生产国采购零部件，例如与一家总部位于美国的稀土公司合作，并在内华达州投资锂矿[5] 阿里巴巴AI战略 - 阿里巴巴秘密启动"千问"项目，基于Qwen最强模型打造个人AI助手，全面对标ChatGPT[8] - 公司已抽调上百名工程师秘密办公，并划拨两层办公楼作为专属区域，国际版App也在同步研发[8] - 此举是继年初公布3800亿投入AI基础设施后，阿里AI战略的又一重要布局，从B端市场向C端延伸[8] 苹果与腾讯支付协议 - 苹果与腾讯达成协议，苹果将负责微信小游戏和应用程序中的支付，并从中抽取15%的佣金[8] - 仅微信小游戏赛道2024年流水近400亿元，2025年预计突破600亿元，按15%抽成计算，苹果将分走90亿元[9] - 协议解决了开发者利用漏洞引导用户至外部支付服务以规避苹果30%应用商店佣金的问题[8] 国产GPU发展 - 沐曦股份科创板IPO注册获批，拟募集资金39.04亿元，用于高性能通用GPU研发及产业化项目[10] - 公司GPU产品累计销量超过25000颗，2022年至2024年营业收入复合增长率为4074.52%，2025年上半年营收达9.15亿元，同比增长404.51%[11] - 摩尔线程启动科创板IPO发行，拟募资80亿元，2025年1-6月营收7.02亿元，1-9月营收同比增长181.99%，预计2025全年营收同比增长177.79%-241.65%[20] 腾讯第三季度业绩 - 腾讯2025年第三季度营收1928.7亿元，同比增长15%，净利润631.3亿元，同比增长19%[15] - 网络游戏业务总收入为636亿元，其中国际市场游戏收入首次突破200亿元大关，达208亿元，同比增长43%[15] - ToB业务（金融科技及企业服务）收入达582亿元，同比增长10%，研发投入同比增长28%达228亿元，员工数量超11.5万[15][16] 中国AI芯片替代 - 中国云服务提供商和国家资助的数据中心项目被正式禁止使用外国AI芯片，优先考虑华为昇腾系列等国产芯片[24] - 开发者正在重写代码以在华为昇腾910B和910C等国产AI芯片上运行，其中昇腾910C已成为首款大规模部署于AI领域的国产芯片[24] - 阿里巴巴和百度已开始转移到自主研发的AI芯片上，基于国产软硬件运行[24] 百度AI搜索进展 - 百度搜索绝大部分的搜索结果由AI生成，首条结果的富媒体覆盖率已达70%[25] - 公司通过AI API开放其AI搜索能力，已和三星、荣耀、vivo等主流厂商展开合作，已有625家厂商通过百度智能云接入了百度的搜索API[25] - 百度用AI重构搜索结果页，将搜索从以文字内容和链接为主的应用，转化为以图片视频等富媒体内容为主的AI应用[25] 微软与OpenAI合作 - 微软CEO纳德拉表示，根据与OpenAI的协议，微软能拿到OpenAI自研芯片的全部研发信息[33] - 微软在2032年前可访问OpenAI的大模型，并在2030年前掌握其研究成果，或是在实现通用人工智能前授权协议终止[34] - OpenAI与博通合作开发定制AI芯片，计划于2026年下半年开始部署，并在2029年底前完成10吉瓦的配置规模[34] 半导体行业动态 - AMD CEO苏姿丰表示，到2030年AI市场规模将会超过1万亿美元，公司预计未来3到5年内营收将以每年35%的速度增长，在数据中心AI芯片市场份额将达到双位数[42] - 新思科技宣布将裁员约10%，涉及员工约2000名，重组预计将产生3亿至3.5亿美元（约合25亿元人民币）的税前费用，以将投资重点转向AI芯片设计等高增长领域[35] - 三星电子与SK海力士目标明年上半年完成HBM4E研发，HBM4E将搭载于英伟达"Rubin"平台旗舰型号R300等新一代AI加速器中，计划于2027年正式发布[38] 汽车行业政策与合作 - 法拉第未来宣布自2026年起推出的未来车型将全面配备NACS接口，用户将可在美国、加拿大、日本及韩国接入超过28,000座特斯拉超级充电桩[13][14] - 公安部《机动车运行安全技术条件》征求意见稿规定乘用车每次启动后应默认处于百公里加速时间不少于5秒的状态，并要求配置具备机械释放功能的车门内外把手[19][20] - 丰田汽车宣布未来5年在美投资100亿美元（约合711.47亿元人民币），使其在美历史累计投资总额提升至约600亿美元，其位于北卡罗来纳州的首家自有电池制造工厂已开业，总投资约140亿美元[45]

公司战略与投入 - 阿里巴巴宣布未来三年投入超过3800亿元用于建设云和AI硬件基础设施 [3] - 公司明确未来发展方向从互联网转向算力依赖AI芯片 [3] 技术研发突破 - 阿里巴巴自主研发新型AI推理芯片进入测试阶段完全采用国产供应链代工 [6][10] - 芯片兼容英伟达CUDA生态支持多模态推理实测ResNet50算力达125TOPS达到H20芯片约90%性能水平 [8] - 平头哥半导体已推出含光800倚天710镇岳510等多款芯片并在RISC-V架构领域形成三大系列处理器IP [8] 行业环境与政策背景 - 美国对中国高端芯片技术持续打压促使中国企业加速自主可控进程 [6][10] - 中国监管机构要求包括阿里巴巴腾讯等企业完全暂停采购NVIDIA芯片 [8] - 官方明确建议国内企业避免使用NVIDIA H20芯片因其存在性能限制和安全风险 [8] 市场竞争格局 - 中国AI芯片市场已涌现华为昇腾910B寒武纪MLU370等国产产品并在多个行业实现规模化应用 [10] - 阿里巴巴入局使国产AI芯片竞争力进一步提升推动行业自主创新进程加速 [12]

鸿蒙系统战略定位 - 鸿蒙是公司不得不打的一场战争 必须打赢 目标不仅在国内 还要冲出国门走向世界 给客户提供另一个选择[1] - 鸿蒙系统开创源于2019年美国限制 最核心流行应用无法与华为连接 包括操作系统及各种应用服务均需自主解决[3] - 公司通过软硬芯云垂直化整合 以软补硬 非摩尔补摩尔等方式 在受限环境下构建持久竞争力[1][12] 生态系统建设挑战 - 构建生态系统是公司乃至中国均不擅长的领域 因历史上均嵌入别人系统 光刻机等商业价值不大领域被卡脖子[3][4] - 生态建设需调动伙伴积极性 伙伴90%精力不在华为 说服其投入开发已属成就 但需驱动5000家主力应用及50万-500万长尾支持[4] - 微信已支持鸿蒙版本 未来随客户增多伙伴投入力量将增加 公司坚持投入终端规模做大 改善合作利益格局[5] 研发投入与策略 - 2025年上半年研发费用达970亿元 同比增长9.1% 为营收增速两倍多 占营收比重22.7% 全年投入或超2024年1797亿元[1] - 科研分研究（用钱换知识）和开发（用知识换钱） 每年按研发投入20%-30%加强研究 多梯次多路径探索未知领域[6] - 在选定领域已处于领先地位 无跟随对象 需靠自身摸索 加强2012实验室和半导体器件研究 实现创新突破性发展[6] 人才战略与创新机制 - 公司10年前即关注顶级人才获取 战略研究院下设竞赛管理部追踪全球计算机大赛尖子 现有89名天才少年[7] - 技术岗位分突破性跳高型和蚂蚁雄兵型 重点培养突破能力人才 建立环境机制发挥其作用[7] - 主管100%具备基层成功实践经验 均从基层干上来 鼓励新员工以责任结果为导向 而非凭过往学历证明自己[17] 人工智能领域布局 - AI领域全球仅中美有资格竞争 美国算力及生态领先 中国数据算法应用场景领先 需将优势转为具体订单[9] - AI变现路径明确：成为世界算力第二选择 终端全面AI化 车业务成AI应用排头兵 电信网络AI化改造 ToB军团推动行业升级 内部运营AI化[13] - 大模型开源闭源需具体考量 闭源需绝对领先 开源需持续领先控制力 否则均难存活[16] 业务协同与客户导向 - 军团化模式旨在更贴近客户需求 尤其在矿山油田等非电信领域 需让产品理解应用场景 易集成使用[10] - 客户满意度是持续订单基础 本质靠有竞争力产品服务 技术突破 高质量解决方案 华为云等均需围绕此点[11] - 全球300多家主要电信运营商 但国内70%以上AI需求来自几家互联网公司 必须让客户满意才能获订单[11] 竞争优势与行业机遇 - 劣势为受约束无法获世界先进技术 优势为有中国大本营市场 目标在ICT和智能终端领域成为中国业务底座[12] - 动态行业是年轻人福利 有机会引领改变行业 但需付出额外努力[12] - 数字能源领域电动化智能化确定 需构建太阳能逆变器 光储发电机等核心能力 避免低门槛竞争[14] 知识管理与内部创新 - 公司设立CKO（首席知识官）负责全公司技术经验分享 建立体系及社区 鼓励内部知识复用和分享[15] - 信息安全保护与知识积累均重要 需平衡考量 建议员工以同理心思考 多辩论说服而非简单否定[16]

财务表现 - 2025年上半年营业收入28.81亿元，同比增长4347.82% [1][2] - 归属于母公司股东的净利润10.38亿元，去年同期亏损5.3亿元，实现扭亏为盈 [1][2] - 基本每股收益从-1.27元提升至2.5元 [1][2] - 第二季度营收17.69亿元，同比增长4425.01%，净利润6.83亿元，去年同期亏损3.03亿元 [2] - 总资产84.20亿元，同比增长25.34%，归属于上市公司股东的净资产67.55亿元，同比增长24.58% [2] - 经营活动产生的现金流量净额9.11亿元，去年同期为-6.31亿元 [2] - 加权平均净资产收益率17.31%，去年同期为-9.75% [2] 资本市场表现 - 8月22日总市值超4940亿元，首次超过中芯国际，跃居科创板市值第一 [6] - 8月27日股价突破1400元/股，最高达1438元/股，总市值超5700亿元 [8] - 五日内市值连续大幅攀升，股价直追茅台（1484元/股） [11] 技术实力与行业地位 - MLU590的FP16算力为314 TFLOPS，仅为英伟达GB200的6% [13] - 主力产品思元590采用7nm制程，英伟达已推出4nm制程芯片并计划采用3nm工艺 [13] - 显存技术依赖HBM2e，英伟达已采用HBM3e技术 [13] - 国内第一梯队，算力和显存带宽优于海光、摩尔线程，部分场景落后于华为昇腾910B [14] - 具备国产稀缺性，但与国际巨头存在代差 [15] 业务与客户结构 - 营收爆发主要来自云端AI芯片大单，押中国产算力需求爆发窗口 [18] - 2024年前五大客户贡献营收11.11亿元，占比94.63%，其中第一大客户占比79.15% [19] - 客户群体频繁波动，历史上曾依赖华为海思（2017-2018年占比97%），后转向国资平台等 [19] - 智能计算集群项目毛利率高达70.78%，但客户不稳定可能导致营收波动 [19] 战略与前景 - 公司处于技术追赶期，需在技术、生态和供应链上提升硬实力 [21] - 面临客户集中、生态短板、全球竞争等考验 [18][21] - 国产AI芯片领域的代表性企业，具备长期发展潜力但存在不确定性 [20][21]

文章核心观点 - DeepSeek V3.1发布采用UE8M0 FP8参数精度 引发市场对国产芯片技术升级和生态协同的高度关注 带动相关企业股价显著上涨 [1][3][4] - UE8M0 FP8技术通过块级缩放和动态范围优化 显著降低带宽需求并提升计算效率 成为适配下一代国产芯片的关键创新 [10][11][19][20] - 国产AI芯片厂商如寒武纪、海光、沐曦等已布局FP8支持 软硬协同生态构建有望减少对国外算力依赖 提升行业竞争力 [23][24][33][34] 技术架构分析 - UE8M0 FP8由Open Compute Project定义 采用8位微缩块格式 通过分块缩放因子扩展动态范围数十倍 [8][10][11] - UE8M0格式无符号位和尾数位 全部分配8bit至指数位 处理器复原数据仅需移动指数位 无需浮点乘法或舍入逻辑 [14][19] - 相比传统FP32缩放 UE8M0使32个FP8数据仅追加8bit缩放因子 节省75%流量 显著优化带宽和功耗 [24] 国产芯片厂商动态 - 寒武纪早盘股价大涨近14% 总市值超4940亿元 跃居科创板首位 其MLU370-S4及思元590/690系列均支持FP8计算 [4][29] - 海光深算三号DCU、沐曦曦云C600、中昊芯英"刹那"TPU及摩尔线程MTT S5000均已支持FP8精度计算 [23][32] - 华为昇腾路线图显示2025Q4将支持原生FP8 预计2026年推出的新品可能成为"下一代芯片" [30] 产业生态影响 - 半导体ETF半日大涨5.89% 科创50指数涨3%创近三年半新高 芯片产业链集体走强 [4][31] - DeepSeek与15家厂商联合验证UE8M0格式 包括中国电信、昆仑芯等8家通过大模型适配 构建统一软硬协同生态 [23][27][34] - 技术升级提升国产芯片"性价比" 同等硬件可运行更大模型 实质性减少对英伟达、AMD等国外算力依赖 [33][34]

业绩表现与行业差距 - 中芯国际上半年营收达320亿元人民币[1] - 台积电同期营收为4258亿元人民币 两者差距达12倍[1][3] 技术瓶颈与设备限制 - 高端芯片制造依赖EUV光刻机 该设备仅荷兰ASML能生产[3] - 台积电凭借EUV设备获得全球90%高端芯片订单 其四分之三利润来自高端芯片[3] - 中国大陆企业受《瓦森纳条约》和美日荷协议限制 无法获取EUV设备及零件[5] - 中芯国际被迫专注于14纳米以上成熟工艺芯片 该领域价格较低且利润较薄[5] 光刻机技术复杂度 - EUV光刻机包含10万个精密零部件 涉及全球上千家供应商[7] - 核心技术由美国英特尔和AMD主导开发 ASML专利占比仅2.63%[7] - 全球EUV专利分布:日本45% 美国30% 德国9% 中国3.54%[7] 国产化突破进展 - 中国预计三五年内实现自主EUV光刻机突破[7] - 采用DUV光刻机结合芯片堆叠技术已实现7纳米芯片制造[10] - 华为麒麟9000S/9010芯片和昇腾910B处理器已实现商用[10] - 长江存储计划2023年下半年推出100%国产化芯片[12] 产业链本土化成果 - 设计软件由华大九天实现国产化[12] - 芯片设计由华为海思和阿里平头哥完成突破[12] - 芯片制造由中芯国际实现自主可控[12] - 封装技术达到3纳米水平（长电科技）[12] 战略布局与发展规划 - 中国正加速扩张成熟工艺产能 目标2030年成为全球最大成熟工艺制造基地[9] - 通过成熟工艺市场积累和技术迭代实现产业升级[9][10] - 完整国产芯片产业链已实现全线贯通[12]

英伟达Thor芯片跳票事件 - 英伟达Thor智驾芯片因设计问题导致良率低下而跳票 黄仁勋承认是公司问题[1] - 量产时间从2024年底推迟 目前未通过车规级认证 预计还需四个月才能上线[1] - 算力从承诺的2000 TOPS缩水至700 TOPS 实际测试仅500 TOPS 低于双Orin X的500 TOPS水平[3] 车企受影响情况 - 小鹏P7+和G7原计划搭载Thor 首次跳票后P7+改用双Orin X[5] - 小鹏G7为按时发布紧急切换自研图灵芯片 仅Ultra版本搭载三颗图灵芯片[7][8] - 理想因Thor缺失无法部署40亿参数体量的VLA模型 影响道路识别和可视化功能[9] - 理想转向自研"舒马赫"芯片 预计2026年第一季度上车[11] 自研芯片发展现状 - 蔚来2021年启动自研 2023年底发布5nm制程天玑NX9031 单颗算力1000 TOPS 已搭载2025款车型[17] - 小鹏自研图灵芯片采用7nm工艺 单颗算力750 TOPS G7 Ultra搭载三颗 支持300亿参数本地大模型[19] - 理想自研"舒马赫"芯片采用5nm制程 单颗算力1200 TOPS 因流片稳定性问题曾转投Thor[20] - 华为昇腾910B采用中芯国际等效7nm工艺 在MDC 1000平台实现1000 TOPS算力 支持L3级辅助驾驶[20] - 零跑 比亚迪 地平线 黑芝麻 Momenta等厂商均有自研芯片计划或产品[23] 行业影响与趋势 - 英伟达因跳票事件股价下跌超8% 市值蒸发2700多亿美元[13] - 自研芯片可增强车企垂直整合能力 优化模型分配算力 避免供应链风险[30] - 芯片设计制造能力需长期积累 涉及车规级标准制定权[32] - Thor延期为国产芯片厂商提供追赶窗口 避免技术倾销导致的市场挤压[32]

模芯生态创新联盟成立 - 10家国产大模型、AI芯片和算力加速企业联合成立联盟，探索从大模型开发阶段适配国产AI芯片[1] - 联盟首批成员包括华为昇腾、沐曦、壁仞科技、燧原科技、天数智芯、无问芯穹、寒武纪、摩尔线程、硅基流动等近10家厂商[3] - 上海企业在联盟中占据半壁江山，体现上海高科技产业软硬结合与产业链一体化优势[1][23] 阶跃星辰Step 3模型突破 - 发布新一代多模态推理大模型Step 3，在国产芯片上推理效率最高达DeepSeek-R1的300%[3][8] - 基于NVIDIA Hopper架构芯片分布式推理时，实测吞吐量较DeepSeek-R1提升超70%[8] - 采用多矩阵分解注意力（MFA）架构，键值缓存用量较DeepSeek多头注意力机制降低93.7%[13] 国产芯片适配策略革新 - 颠覆传统开发顺序，在模型开发阶段主动适配国产芯片特性，避免硬件滞后于模型迭代[10] - 针对国产芯片制程工艺和HBM性能相对落后的现状，优化算法设计[10] - Step 3算术强度特性与昇腾910B高度匹配，解码效率超过华为盘古Pro MoE模型[11] 国产芯片训练挑战 - 国产芯片适配主要集中于推理环节，训练环节仍存在显著困难[15] - 国内最大全国产算力集群为科大讯飞与华为共建的"飞星二号"，达万卡级别，总算力仍逊于英伟达集群[16] - 无问芯穹与上海算法创新研究院基于3000卡沐曦GPU集群，实现百亿参数模型600小时不间断训练[16] - 需重构底层工具链以适配不同芯片架构，工具链开发人才稀缺[17] 多模态技术商业化前景 - 多模态被视为下一代技术突破方向，基础架构创新空间较大[20] - 阶跃星辰预计2024年营收达10亿元，对比智谱同年收入约2-3亿元且亏损20亿元[22] - 已发布十余款多模态模型，覆盖语音、视觉、图像编辑、视频生成等垂直领域[22] - 智能终端Agent覆盖超一半头部国产手机厂商，与吉利合作实现端到端语音大模型首次量产上车[22] 上海AI产业生态优势 - 上海人工智能企业达24733家，较上年增长5.1%，新增注册资本超1000万企业104家[24] - 坐拥中芯国际、华虹等晶圆厂及长三角HBM先进封装产能，支撑GPU产业发展[24] - 上海模速空间孵化器日均Token调用量突破100亿[24] - 国有资本积极参与早期投资，如上海国投先导基金投资壁仞科技及阶跃星辰[24]

国产算力芯片生态发展 - 四家国产算力芯片领军企业创始人罕见同台对话 凸显行业协同趋势[1] - 阶跃星辰联合近10家芯片及基础设施厂商发起"模芯生态创新联盟" 首批成员包括华为昇腾、沐曦、壁仞科技、燧原科技、天数智芯等[3] - 上海企业在模芯联盟中占据半壁江山 2024年上海人工智能企业达24733家 较上年增长5.1% 新增注册资本1000万及以上企业104家[17][18] 阶跃星辰Step 3模型突破 - Step 3在国产芯片上推理效率最高达DeepSeek-R1的300% 在NVIDIA Hopper架构芯片上吞吐量提升超70%[3][6] - 采用多矩阵分解注意力机制（MFA） 较DeepSeek的多头注意力机制（MLA）降低键值缓存用量93.7% 对国产芯片更友好[11] - 模型开发阶段主动适配国产芯片特性 在算术强度特性上与昇腾910B高度匹配[8] 多模态商业应用落地 - 阶跃星辰预计2024年全年营收达10亿元 对比智谱2024年收入约2-3亿元[13] - 多模态模型覆盖国内超一半头部手机厂商 与吉利合作实现端到端语音大模型首次量产上车[15] - 已发布十余款多模态模型 包括Step系列基础模型及语音、视觉理解、图像编辑等垂直模型[15] 硬件适配系统化创新 - 阶跃星辰将模型与硬件视为协同系统 在昇腾910B上解码效率超过华为盘古Pro MoE模型[9] - 模芯联盟旨在建立产品开发进度同步机制 未来可能提前获取芯片设计信息[12] - 国产芯片制程工艺和HBM性能相对落后 需在算法设计层面进行调整优化[8] 上海AI产业发展优势 - 上海坐拥中芯国际和华虹等主要晶圆厂 HBM所需先进封装产能多位于长三角[18] - 上海模速空间日均Token调用量突破100亿大关 基于3000卡沐曦GPU集群实现600小时不间断训练[18] - 上海国投先导人工智能产业母基金首投壁仞科技 生态体系将参与阶跃星辰最新融资[18]