文章核心观点 - 人工智能是全球竞争格局的核心驱动力，中美两国作为AI发展的双极力量，其发展历程中的关键时刻塑造了不同的发展路径、产业生态与全球治理格局，折射出两国不同的发展理念与战略选择 [1] 美国AI行业的关键时刻 - **1956年达特茅斯会议**：首次明确提出“人工智能”概念，确立了AI作为独立学科的研究方向，成为全球AI发展的原点，为美国在基础研究领域的长期领先奠定根基 [3] - **2012年ImageNet竞赛突破**：美国研究团队的CNN模型以远超传统方法的准确率夺冠，标志着深度学习技术从理论走向实用，推动AI从“符号主义”转向“连接主义”，带动了GPU算力与算法优化的快速迭代，为后续大模型诞生埋下伏笔 [5] - **2022年ChatGPT发布**：OpenAI推出的ChatGPT以强大的自然语言能力改变了全球对AI的认知，标志着AI向“通用智能”迈出关键一步，推动美国在大模型领域形成垄断性优势，主流模型如GPT系列、Claude采取闭源策略，并刺激了微软、谷歌等科技巨头的竞争与算力布局 [6] - **2024年《AI国家安全备忘录》发布**：美国政府将AI提升至国家安全战略高度，提出“AI曼哈顿计划”建议，标志着其AI战略从“技术创新”转向“战略竞争”，明确将中国列为首要战略竞争对手，并通过技术封锁、联盟构建等方式维护领先地位 [7] - **2025年多项重磅布局落地**：白宫发布《赢得AI竞赛：美国AI行动计划》，从联邦采购、基础设施、技术出口三方面巩固领先地位，延续“小院高墙”政策 [7]；OpenAI、软银、甲骨文联手启动“星际之门”项目，计划投资5000亿美元建设AI基础设施 [7]；特朗普签署行政令启动“创世纪任务”，举全国之力开发AI潜力 [7]；OpenAI获83亿美元融资并与博通合作开发定制AI加速器，谷歌、亚马逊加大数据中心投资，进一步扩大美国在算力与大模型领域的优势，并试图构建排除中国的技术供应链网络 [7] 中国AI行业的关键时刻 - **2015年《新一代人工智能发展规划》出台**：中国政府首次将AI上升为国家战略，明确“三步走”发展目标，从政策、资金、人才等多方面加大扶持，推动形成“政府引导、企业主导、产学研协同”的发展格局，带动百度、阿里、华为等企业布局，开启中国AI的规模化发展之路 [9] - **2020年AI与传统产业深度融合**：中国AI形成“应用反哺技术”的独特路径，广泛融入制造、医疗、安防、城市管理等领域，例如富士康产线的AI质检系统将缺陷率从2%降至0.3% [10]；截至2024年，中国核心AI产业规模突破7000亿元，垂直行业大模型发布数量位居全球前列，标志着AI进入“规模化应用、产业化落地”的关键阶段 [10] - **2024年国产算力与开源生态突破**：面对美国封锁，中国加速自主可控进程，华为昇腾910B芯片在部分场景效率达到英伟达A100的80%，国内市场占有率提升至38% [11]；华为宣布昇腾硬件使能CANN全面开源开放，百度文心一言、阿里千问等核心大模型纷纷采取开源策略，构建多元化开源生态 [11]；全国智能算力规模快速增长，2025年达到1037.3 EFLOPS，万卡级集群成为大模型训练主流，逐步破解算力依赖难题 [11] - **2025年《人工智能全球治理行动计划》发布**：中国提出“向善为民、尊重主权、发展导向、安全可控、公平普惠、开放合作”六项基本原则，倡导AI全球治理从“技术中心论”转向“发展中心论”，助力全球南方国家接触和应用AI技术，标志着中国AI发展从“自主突破”走向“全球合作”，通过开源模式扩展软实力，推动构建公平合理的全球AI治理体系 [12] - **“十五五”规划定位升级**：人工智能被定位为具有变革意义的全局性经济增长引擎，地位远超“十四五”时期，国家将实施“人工智能+”行动，推动AI像电力、自来水一样渗透到经济社会各环节，实现系统性变革，进一步强化“应用引领、自主可控、开放合作”的发展模式 [13]

美国对华半导体出口管制政策调整 - 特朗普政府批准三星电子和SK海力士向其中国工厂出口芯片制造设备的年度许可证 这被解读为策略调整而非政策放松 [1] - 政策背景是2015年特朗普政府取消了韩国半导体公司在拜登时期享有的“经验证最终用户”（VEU）豁免权 转而实施年度审批制度 [1] - 2025年第三季度 韩国半导体公司在中国的产能利用率因设备进口受限下降了12% [1] 中国的反应与反制措施 - 中国强烈反对美国将出口管制作为打压别国的手段 认为这严重破坏全球产业链稳定 [3] - 中国商务部表示将坚决维护本国企业的合法权益 [3] - 中国在稀土出口方面采取反制措施 限制对美出口的稀土磁铁数量 触及美国半导体材料供应链痛点 [3] 全球半导体产业链的重构 - 美国不稳定的政策变动加速了全球半导体产业链重构 跨国公司寻求通过转口、转移产能等方式规避风险 [4] - 供应链完全转移面临挑战 例如iPhone在中国市场的销量占全球的35% [4] 中国半导体产业的进展与替代 - 美国的技术封锁成为中国半导体产业升级的“催化剂” 在成熟制程领域自给自足能力显著提升 [6] - 中芯国际的28nm工艺良品率已达95% [6] - 在AI芯片领域 华为的昇腾910B芯片在算力上已接近英伟达的A100 显示高端技术进步 [6] - 英伟达获得了向中国出口AI芯片的许可 但中国替代方案正在崛起 [6] 中美科技博弈与未来展望 - 美国在AI等关键领域试图遏制中国发展 但中国在成熟制程芯片领域已在国际市场占据一席之地 [6] - 美国“芯片法案”投入520亿美元补贴 但2025年上半年美国半导体行业新增投资增长仅为8% 远低于预期 [8] - 分析认为 如果美国继续依赖关税和出口管制 可能面临“芯片法案”失败的局面 [8] - 中国的案例显示 技术封锁无法阻挡产业升级与进步 [8] - 特朗普政府的年度许可证实质是让韩国企业与中国企业在同一平台竞争 并无放松打压中国半导体产业的意图 [1][6][8]

美国对华半导体出口管制策略调整 - 特朗普政府于2025年底向三星电子和SK海力士发放了2026年度在中国工厂使用芯片制造设备的许可证，但台积电的许可证情况仍悬而未决[1] - 美国在2025年9月取消了台积电、三星和SK海力士等公司的“经验证最终用户”（VEU）豁免权，改为年度审批制度，以修补原有机制的“漏洞”[1] - 这一战略调整被视为美国对其出口管控策略进行的更为“精明”的操作，而非简单的对华政策转向[1] 管制措施对韩国企业的影响 - 由于美国的出口限制，三星在西安工厂的产能利用率下降了12%[1] - 韩国政府与美国沟通争取过渡期缓冲的努力，未能根本改变管控的本质[3] 中国的反应与半导体产业发展 - 中方认为美国的单方面打压严重危害全球产业链稳定，并采取了包括限制稀土出口在内的一系列反制措施[3] - 在成熟制程方面，中国半导体产业实现自给自足，例如中芯国际的28nm工艺良品率已达到95%[3] - 在高端AI芯片领域，华为的昇腾910B芯片在算力上已接近英伟达的A100，结合立体封装技术，竞争力显著上升[3] 全球半导体产业链的重构 - 美国实施年度许可制度，意图是迫使三星等企业在中国市场与本土企业竞争，但此初衷因中国企业技术提升与市场扩张而未完全实现[5] - 为规避风险，微软、苹果等跨国公司正通过转口、转移产能来减轻对中国市场的依赖[5] - 尽管进行供应链转移，苹果iPhone在2025年第四季度于中国的销量仍占全球的35%，且转移成本高昂[5] - 中国企业开始在墨西哥、东南亚等地布局，推动产业链的区域化与多元化发展[7] 政策效果与未来展望 - 彭博社分析指出，若美国继续依赖关税与出口管制，可能重蹈“芯片法案”覆辙，该法案投入了520亿美元补贴，但短期内半导体行业新增投资增幅远低于预期[7] - 技术迭代与市场规律将成为博弈主导，仅靠政策杠杆无法真正改变市场格局，企业的实际创新能力与市场应变能力更为关键[7]

加州经济概况 - 2024年加州GDP超过4万亿美元，达4.1万亿美元，成为全球第四大经济体，仅次于美国、中国和德国，并超过了日本、英国、法国等传统强国 [1][3] - 加州面积42.4万平方公里，人口约4000万，其经济成就并非依赖“人多地广”，而是依靠其“顶尖玩家”属性 [3] 加州核心产业与公司 - 硅谷是加州经济的核心动力，孕育了微软、苹果、谷歌、英伟达、Meta、特斯拉、甲骨文等全球科技巨头 [5] - 2024年英伟达市值冲至4.46万亿美元，超过了整个加州的GDP [5] - 加州在人工智能领域遥遥领先，是第三次科技革命（信息革命）的发源地，并引领第四次科技革命（AI）[5] - OpenAI（推出ChatGPT）等公司掌握全球AI领域的顶尖技术，涵盖算力芯片、核心算法和系统软件 [7] - 好莱坞是加州的“软实力名片”，娱乐产业带来巨额版权收入，并通过文化输出为经济增添软实力红利 [7] - 2024年，英伟达、谷歌、微软等科技巨头凭借AI技术大赚特赚，市值飙升，英伟达的AI芯片成为各国争相采购的“香饽饽” [9] 广东经济概况 - 2024年广东省GDP约为14.16万亿元人民币（约2万亿美元），稳居中国第一经济大省，全球排名第12，超过了韩国 [1][11] - 广东经济模式“稳扎稳打”，凭借扎实的产业链实现了高稳定性，不像加州那样高度依赖全球化 [14] 广东核心产业与公司 - 广东拥有完整的制造业产业链，涵盖31个大类，并形成了九个万亿级产业集群，包括电子信息、新能源汽车、家电等，是全球制造业的“终极形态” [12] - 2024年，广东人工智能核心产业规模突破2000亿元，工业机器人产量占全国的40%以上 [12] - 广东拥有华为、比亚迪、大疆等科技公司作为“王牌选手” [14] - 华为推出的昇腾910B芯片能与英伟达的A100芯片正面抗衡 [14] - 胜宏科技在全球AI算力PCB市场上拿下了第一的市场份额 [14] 经济模式对比与未来展望 - 加州经济模式像一辆“跑车”，动力强劲但依赖全球化，对全球价值链波动敏感，中美贸易摩擦曾让硅谷科技巨头吃苦头，且面临高生活成本、高房价、高税收及人才流失问题 [9][11][18] - 广东经济模式像一辆“重型卡车”，凭借强大的产业链整合能力稳扎稳打，面对国际环境变化更具韧性，例如在疫情期间迅速恢复生产 [14][16] - 未来，加州经济增长面临不确定性，而广东已提出到2030年实现GDP突破20万亿元人民币的目标 [20] - 随着AI技术普及，能源消耗成为核心问题，中国在能源领域的优势可能为广东在AI领域的突破提供支持 [18] - 未来世界走向将决定两者谁更重要：若全球化延续，加州优势更明显；若国际环境更复杂，广东的模式可能更受青睐 [22]

行业投资评级 - 强于大市 [1] 报告核心观点 - 报告认为，虽然美国通过芯片出口政策持续打压国产算力芯片企业的发展，但报告对国产芯片的未来保持信心，并建议关注国产算力芯片上市公司的投资机会 [3] - 摩尔线程与沐曦股份的成功上市，以及燧原科技、壁仞科技、格兰菲等潜力企业的加速产品迭代，标志着国产GPU赛道热度持续攀升，企业正从细分赛道推进算力自主化布局 [3][23] 国产GPU企业IPO与业务布局 - **事件**：2025年12月5日，摩尔线程在科创板正式挂牌上市；2025年12月17日，沐曦股份成为继摩尔线程之后第二家实现A股上市的国产GPU厂商 [3][6] - **摩尔线程**：公司以全功能GPU为核心，构建了覆盖芯片、板卡、集群及软件生态的全链条体系，产品矩阵涵盖AI智算、专业图形、桌面级GPU与智能SoC四大类 [3][7] - 2024年公司实现营业收入4.38亿元，同比增长253.65%，2022-2024年复合增长率达208.57% [3][7] - 2024年公司毛利率为70.71%，同比增加44.84个百分点 [7] - 公司产品矩阵多元化，服务器端AI智算企业级产品包含第四代GPU“平湖”（芯片S5000）、第三代GPU“曲院”（芯片S4000）；专业图形加速领域覆盖消费级（第二代GPU“春晓”芯片S3000）与企业级（第一代GPU“苏堤”芯片S1000/S2000）；智能SoC类企业级产品包含第一代SoC“长江” [10][12] - **沐曦股份**：公司聚焦异构计算，推出曦思N系列（智算推理）、曦云C系列（通用计算）、曦彩G系列（图形渲染）全栈GPU产品，凭借自主架构、高速互联技术及兼容主流生态的软件栈，适配智算、数据分析、云游戏等多场景需求 [3][12] - 曦思N系列深度锚定云端智算推理场景，依托高带宽内存与领先视频编解码能力 [13][14] - 曦云C系列作为通用GPU（GPGPU）芯片，基于自主知识产权架构，具备超高精度算力与片间互联MetaXLink技术 [14] - 曦彩G系列专攻图形渲染加速，为云游戏、元宇宙等场景提供算力支撑 [15] 国内外AI芯片性能对比 - **NVIDIA H200芯片**：基于Hopper架构，搭载141GB HBM3e显存，显存带宽达4.8TB/s，是美国允许对华出口的最新芯片型号 [3][18] - 其FP16算力为1979 TFLOPS，性能优于A100及国产主流AI芯片，但不及NVIDIA GB200等更高端型号 [3][18] - 相较于A100、H100实现性能持续迭代，但与B100、B200、GB200等更高端芯片仍存在差距 [18][19] - **国产AI芯片性能差距**：国内企业如华为、寒武纪等自研AI芯片在核心算力性能上与H200存在显著差距 [3][20] - 华为昇腾910B采用7nm+工艺，FP16算力为256 TFLOPS，仅为H200（1979 TFLOPS）的约八分之一；其配备32GB HBM2e显存，容量不及H200的141GB HBM3e显存 [3][20] - 寒武纪MLU370-X8芯片采用7nm制程，FP16算力为96 TFLOPS，且搭配的LPDDR5显存在带宽、速率上与H200的HBM3e显存存在明显差距 [3][20] - 相较于国产主流AI芯片，H200凭借强劲算力、超高带宽优势以及成熟的CUDA生态，在中高端大模型训练与推理场景中仍维持显著竞争优势 [21][22] 其他国产GPU潜力企业 - **燧原科技**：聚焦云端AI算力，以新一代推理加速卡S60为核心，搭配DeepSeek一体机与云燧智算集群，构建“芯片-整机-集群”完整硬件体系 [3][24] - 云燧智算集群采用一体化液冷技术，PUE（能效比）最低可降至1.1以下；节点内依托燧原GCU-LARE®互联技术提供1.2TB/s聚合通信带宽 [28] - **壁仞科技**：深耕高性能通用GPU领域，推出壁砺™系列产品，涵盖液冷/风冷OAM模组、PCIe加速卡等多元形态，全面覆盖AI训练与推理全场景 [3][29] - 核心产品壁砺™166L为数据中心训推一体AI加速液冷OAM模组，峰值功耗600W；壁砺™166C为数据中心高性能推理AI加速卡，峰值功耗450W [30] - **格兰菲**：依托自主研发的Arise-GT10C0独显芯片，打造软硬件一体化图形图像解决方案 [3][32] - Arise-GT10C0芯片采用28nm工艺，凭借1.5 TFLOPS浮点运算能力，可支持4K高清显示、视频播放及3D画面渲染，同时具备多路视频输出与拼接能力 [32][33]

黄金储备战略 - 中国人民银行连续第12个月增持黄金，截至10月末黄金储备达7409万盎司 [3] - 中国黄金储备占比约为8%，显著低于全球央行15%的平均水平，显示增持空间巨大 [3] - 增持黄金旨在优化外汇储备结构，分散美元资产风险，增强经济安全 [5] - 中国正将存在海外的黄金运回国内，目标成为全球外国黄金储备贮藏中心，以提升在全球贵金属定价体系中的话语权和人民币公信力 [6][8] 中美大豆贸易 - 中国重启大规模美国大豆采购，两艘货轮满载300万吨美国大豆驶向中国，价值约15亿美元 [10][12] - 此次采购的大豆主要来自美国艾奥瓦州、伊利诺伊州等关键农业州，这些州是特朗普的重要票仓 [12] - 采购时机正值美国中期选举临近，被视为对特朗普所在共和党的政治支持 [12][14] 高端AI芯片出口博弈 - 美国政府正内部评估批准英伟达H200先进AI芯片对华销售，可能作为对大豆采购的“回礼” [15] - H200是H100的升级版，显存带宽提升33%，AI计算效率提高20%，此前因算力超过400TOPS被列入对华禁运清单 [17] - 英伟达CEO黄仁勋警告，若持续禁运，美国企业可能永久失去占全球AI芯片市场40%的中国市场 [17] - 2024年第三季度英伟达对华芯片销售额同比下滑45%，中国市场占其全球营收比重从22%降至15% [19] - 美国内部存在反对声音，担忧H200算力被用于敏感领域，要求加强出口管制审查 [20] 中国AI芯片自主进展 - 华为公布昇腾AI芯片路线图，昇腾910B芯片已实现7纳米工艺量产，在AI推理任务中性能接近英伟达H100 [22] - 阿里云的玄铁芯片、腾讯的紫霄芯片等自研芯片已进入商用阶段，中国科技自主可控步伐未放缓 [22]

市场整体表现 - 沪指单周暴跌3.9%，深成指跌超5%，创业板指重挫6.15%，科创50指数距技术性熊市仅一步之遥 [1] - 近百只个股跌停，超5000只股票收绿，主力资金单日净流出近600亿元 [1] - 沪指周K线同时跌穿白色进攻线与黄色短期趋势线，为5月9日以来首次，维持半年的上涨节奏已被破坏 [8] 科技板块动态 - 英伟达财报超预期后股价反常跳水，单日振幅超8%，引发A股AI产业链连锁反应 [2] - 电子行业一周净流出482亿元，芯片板块跌幅超7% [2] - 英伟达CEO黄仁勋坦言"对华芯片销售已归零"，美国商务部释放"考虑批准H200对华出口"信号 [4] - 华为昇腾910B已可对标英伟达H100，阿里平头哥、腾讯自研芯片加速替代，国产替代从概念走向实质 [4] - 段永平三季度减持英伟达25% [4] 资金流向与防御性板块 - 资金避险情绪升温，银行股逆势吸金34亿元，医药商业板块集体涨停 [4] - 投资者涌向高股息资产，银行股平均股息率4.29%，远超国债收益率 [4] - 北向资金单日流出超80亿元，外资重仓的消费、科技板块首当其冲 [6] 全球宏观环境与流动性 - 美联储11月会议纪要显示官员对12月降息分歧激烈，12月降息概率从近50%暴跌至30% [6] - 美股纳指单周跌2.74%，比特币从12.6万美元高点崩盘至8万美元，跌幅超35% [6] - 美联储鹰派转向推升美元走强，人民币汇率承压，A股流动性支撑明显减弱 [6] - 纽约联储主席威廉姆斯表态"短期有降息空间"，美联储理事米兰支持降息25个基点 [6] 技术分析与政策信号 - 周五尾盘放量下跌，恐慌盘出逃，若下周初不能守住3950点关键支撑，市场可能向3700点区域寻找支撑 [8] - 政策层面释放护盘信号，央行副行长强调"约束金融内卷"，并通过逆回购操作投放8000亿元流动性 [8] - 当前A股估值进入合理区间，创业板动态市盈率降至35倍，但市场信心修复需更长时间 [9]

文章核心观点 - 算力市场的投资逻辑正从英伟达等国际厂商向国产算力切换，其驱动力包括高额补贴政策、国产芯片技术成熟度提升、以及推理等特定场景的性价比优势 [1][2] - 国产算力在政策支持下已具备商业化可行性，一二级市场热情高涨，而英伟达设备贸易则因利润微薄和信任危机遇冷 [2][3][4] - 国产芯片正步入卖方市场，其独特的直销模式、产能限制以及推理需求的爆发共同推动了市场的快速增长 [18][19][20] 政策支持与补贴 - 北上深杭等承担国家人工智能发展任务的城市，国产算力项目可享受40%的国家全额补贴，叠加地方政府补贴后最高可达项目总投入的70%-80% [8] - 八大算力节点城市可获得10%-15%的基础补贴，叠加超长期国债与地方补贴后，力度最高可达40% [8] - 为杜绝套壳骗补，补贴要求消纳方为互联网大厂等指定主体或在当地注册并形成一定规模的企业，以带动当地GDP增长和税款 [9] - 最新“窗口指导”文件要求有补贴参与的项目需全部使用国产芯片，部分已开工但进度较低的项目需拆除已使用的国外芯片 [9] 国产算力商业化进展 - 科大讯飞与华为联合打造的国产算力集群在MoE模型训练上实现93%的效率 [3] - 中科院部署了4096张沐曦算力卡，共计984P算力 [3] - 蚂蚁集团已部署万卡规模的国产算力集群，训练任务稳定性超过98% [3] - 一级市场融资活跃，曦望完成近10亿元人民币Pre-A轮融资，昉擎科技完成数亿元人民币天使轮融资 [4] - 二级市场算力及半导体板块领涨，中证半导体产业指数近三个月上涨42.48%，寒武纪、海光信息等企业股价年内翻倍 [4] 技术迭代与场景适配 - 国产芯片已完成2-3代产品迭代，达到可对标英伟达主流卡水平 [12] - 推理需求爆发式增长，火山引擎豆包大模型日均Token用量从2024年5月的1200亿飙升至2025年9月的30万亿，增幅达253倍 [13] - 2028年中国推理算力市场规模将达2931.2亿元 [13] - 推理任务的技术特性（如Decoder架构、局部计算）无需追求极致计算性能，为国产芯片提供了精准适配空间 [14][15] - 华为基于910B推出专家并行方案，显著降低单卡显存占用并将单卡并发能力提升至3倍 [16] - 异构集群应用成熟，天数智芯天垓150与英伟达H20组成的集群已成功应用于DeepSeek的大规模推理场景 [17] 市场格局与渠道变化 - 英伟达设备贸易利润急剧下滑，一张4090显卡利润仅约200元，而2023年一台A100转手可赚十万元 [4] - 国内AI芯片市场正进入高速增长通道，年增长率判断在50%，甚至有望达到70%-80% [20] - 国产芯片销售以“公对公”直销模式为主，头部厂商采用白名单机制仅向大型企业及国企开放合作 [21] - 芯片原厂主导销售与技术服务，服务器厂商（如浪潮、新华三）负责硬件组装但技术支持能力不及原厂 [22] - 服务器厂商对通用性较低的国产芯片备货审慎，导致市场流通货源减少，国产芯片逐步走入卖方市场 [23] 竞争态势与未来趋势 - 国产芯片商业化落地窗口期短，若一年内未能形成批量采购则意味着落地不成功 [26] - 超节点产品崛起，通过优化互联链路与架构实现整体性能弯道超车，例如昇腾384超节点支持数万卡集群扩展 [26][27] - 头部厂商单套超节点产品落地价约7000-8000万元，为加速市场渗透部分项目折扣力度可达五折 [28] - 国产AI芯片软件生态仍处于“各立标准”的分散状态，模型迁移需1-3个月适配周期，生态统一标准是未来突破关键 [29]

中国AI基础设施服务市场概况 - 2025年上半年市场规模达198.7亿元，同比激增122.4% [2] - 预计2029年市场规模将逼近1500亿元 [2] - 全球AI Infra市场规模在2025年将突破800亿美元，年复合增长率达58% [12] 企业AI应用落地的挑战 - 83%的企业将AI列为战略优先级，但实际落地成功率仅29% [3] - AI落地失败的主要根源是系统性架构失衡，涉及算力供给、数据治理、系统协同、安全合规 [3] - 超50%的AI项目因架构问题无法上线 [2] - 2025年全球AI训练算力缺口将达42%，中国市场这一比例将升至55% [4] - 制造企业平均存在4.2个独立算力池，跨池调度效率仅为28% [5] - 67%的制造企业表示算力与存储升级跟不上模型迭代速度 [5] - 53%的企业采用紧耦合AI架构导致迭代困难 [6] - 仅19%的企业实现边缘与中心算力的协同调度 [6] AI Infra的定义与核心价值 - 核心价值在于通过算力统筹、存储革新、架构整合、生态开放四大能力，实现AI落地的降本、提效、安全、可控 [9] - 通过全域调度、弹性伸缩、能效优化三大技术路径，提升算力利用效率 [9] - 部署新一代AI Infra的企业，AI项目上线率从29%提升至78%，投资回报率提高120% [11] AI Infra的技术路径与厂商格局 - 通过整合GPU/TPU/DCU等多元芯片，构建统一调度的异构算力池，实现按需分配、动态扩容 [9] - 国内厂商主要围绕信创适配、架构整合、成本控制三大本土需求，形成全栈型、垂直技术型、生态整合型三类玩家 [12] - 未来3年全球市场将呈现双轨并行格局：中国市场国产化率将从2025年的45%提升至2027年的65%，政务、金融等领域实现100%国产化；全球高端市场仍由NVIDIA、微软等主导，市占率保持70%以上 [14] 主要厂商布局与案例 - 青云科技AI Infra 3.0通过PrimusOS内核层与KubeSphere调度层实现多代际架构整合，某制造业企业IT部门响应业务部门的速度从1小时缩短到15分钟 [10][12] - 华为以昇腾芯片为核心的全栈布局覆盖芯片-框架-平台-应用，昇腾910B芯片支持千亿参数模型训练 [12] - 阿里云灵骏AI集群支持千卡规模训练，GPU弹性算力响应时间缩短至5分钟，服务比亚迪等车企，自动驾驶模型训练周期缩短50% [12] - 浪潮信息AI服务器全球市占率47%，液冷技术使PUE降至1.15，某智算中心采用其方案后节能40%，年均电费减少280万元 [13] - 燧原科技在庆阳异构智算中心的算力规模达100PFLOPS，成本较进口方案降低35% [13] - 某生物制药企业利用AI Infra将新型药物的分子设计周期从18个月压缩至12个月，将高性能复合材料的微观结构模拟时间从72小时缩短到43小时 [11]

英伟达的市场困境与影响 - 公司在中国AI芯片市场份额从前些年的95%降至当前的0% [3] - 因美国出口管制，A100/H100、A800/H800及特供版H20芯片相继遭禁售，导致本财季可能达20亿至50亿美元的H20芯片出货收入落空 [3] - 2026财年第二季度，公司来自中国市场的收入为27.69亿美元，相比2025财年同期缩水近9亿美元 [4] - 公司最坚固的护城河CUDA开源生态面临风险，担忧中国开发者大国转向开源框架将瓦解其优势 [4] - 公司CEO黄仁勋曾表示，2025年中国市场可能为公司带来500亿美元的商机 [3] 中国本土半导体产业的崛起 - 在政策与市场驱动下，国产算力持续突围，国产AI芯片突飞猛进 [4] - 寒武纪思元590在推理性能上已可比肩国际巨头，其2025年第三季度单季营收同比暴增1332.52%，实现5.67亿元的归母净利润 [4] - 中芯国际14nm产能良率突破90%，长江存储232层3D NAND实现量产，华为昇腾910B芯片性能对标英伟达H100 [6] - 2025年上半年，中国半导体设备进口额同比下降28%，国产半导体设备市场份额突破40% [7] - 在今年的"湾芯展"上，以新凯来为代表的一批半导体设备企业登场，显示中国芯片产业短板正被补上 [6] 阿斯麦的市场依赖与潜在风险 - 公司2025年第三季度财报显示，其中国内地市场销售额占比高达42%，创历史新高，但CEO预计2026年这一占比将明显回落 [5] - DUV光刻机贡献了公司在中国市场收入的70%，而更先进的EUV设备受政府限制无法进入中国 [6] - 公司DUV光刻机在中国市场的占有率从2022年的85%降至2025年的52% [7] - 公司困境源于其独特的业务结构，以及与美国对中国技术出口政策高度同步的限制性举措 [6] 安世半导体的地缘政治冲突与应对 - 公司是闻泰科技100%控股的企业，因美国商务部"穿透性规则"及荷兰政府依据1952年《物资供应法》的干预而受创，其全球30个主体的资产等被冻结，闻泰科技所持99%股权被强制托管 [8] - 公司中国产能占据整个集团70%，并在技术、人力、供应链等方面已实现本地化 [10] - 针对荷兰总部的决定，安世中国发布声明，明确表示相关决定在中国境内不具备法律效力，并保持全球销售与市场副总裁张秋明的职务 [9] - 公司事件已构成供应链重大风险，欧洲汽车制造商协会联合16家大型车企发布声明指出其对全球汽车芯片市场的影响 [9]