文章核心观点 2025年，在DeepSeek模型引爆AI应用与算力需求的背景下，国产AI芯片行业迎来关键转折，国产替代进程显著加速，多家头部厂商成功登陆资本市场，但在市场份额、盈利能力、供应链安全及软件生态等方面仍面临挑战，行业未来将在推理侧、超节点技术及本土供应链发展中寻找突破机会 [2][3][15] 趋势1：DeepSeek引爆国产替代，推理赛道机遇显现 - **DeepSeek模型成为关键催化剂**：2025年年初DeepSeek的横空出世及其模型V3.1的发布，引爆了AI应用侧需求，推动算力需求从训练转向推理，并深度适配国产芯片（如支持“UE8M0 FP8”格式），显著提振了市场对国产芯片厂商的投资热情 [2][3] - **推理芯片市场进入爆发式增长**：随着开源大模型成熟与终端应用落地，AI推理芯片行业正进入爆发阶段，2024年中国AI推理芯片相关市场规模为1626亿元，预计2025年将增长至3106亿元，国内聚焦推理的代表厂商包括华为、寒武纪和沐曦股份 [3] - **国产替代率预期大幅提升**：壁仞科技预计，国内企业在**中国智能计算芯片市场**的份额将从2024年的约20%增加至2029年的约60%；天数智芯数据显示，**通用GPU市场**国产化率从2022年的2%提升至2024年的3.6%，并预计2029年将超50% [4] - **边缘AI推理被视为潜力方向**：在DeepSeek效应推动下，国内AI供应商正积极拓展云服务ChatBOT应用、与互联网业务整合以及边缘AI推理（如自动驾驶）等服务，其中各应用领域的边缘AI推理被认为较具发展潜力 [4] 趋势2：国产AI芯片厂商集体冲击上市，但市占率与盈利仍待突破 - **多家厂商成功登陆科创板**：2025年底，摩尔线程作为“国产GPU第一股”登陆科创板，上市首日高开468.78%，报650元/股，开盘市值超3000亿元；沐曦股份作为“第二股”紧随其后，上市首日高开568.83%，报700元/股，市值超2800亿元 [5] - **更多厂商筹备上市**：燧原科技（ASIC架构）于2025年初完成上市辅导，瀚博半导体在2025年底完成上市辅导；壁仞科技、天数智芯及百度旗下昆仑芯均计划于2026年在港交所上市 [5][6] - **当前市场份额高度集中且国产占比低**：2024年**中国AI加速器市场**中，英伟达市占率约66%，华为海思约23%，AMD约5%，而寒武纪、摩尔线程、沐曦股份均仅占约1%；天数智芯2024年在**中国通用GPU市场**份额为0.3%，壁仞科技预计2025年占约0.2% [6] - **未来市场份额格局或生变**：Bernstein Research预测，到2026年，英伟达在中国AI芯片市场的份额将显著萎缩至8%，华为将占据50%，AMD预计以12%列第二，寒武纪或将排第三 [7] - **多数厂商尚未实现盈利**：2022年至2025年前三季度，摩尔线程累计净亏损超59亿元，沐曦股份累计净亏损超34亿元；2022年至2025年上半年，壁仞科技累计净亏损超63亿元，天数智芯累计净亏损超28亿元；寒武纪于2024年第四季度才开始盈利，2025年前三季度盈利16.05亿元 [7] - **客户集中度风险高企**：多家GPU厂商前五大客户收入占比极高，摩尔线程2024年该占比高达98.16%，沐曦股份2025年一季度达88.35%，壁仞科技自2023年营收后该占比维持在九成以上，且前五大客户并不稳定 [8] 趋势3：英伟达开启“反击战”，H200获批带来新变数 - **英伟达在华遭遇多重挑战**：2025年受DeepSeek冲击股价下跌，其专为中国设计的H20芯片在4月被美列入限制出口名单，导致英伟达市值蒸发1600亿美元；7月因芯片安全问题被国家网信办约谈；9月其CEO黄仁勋称英伟达在中国的市场份额从95%降到0% [9] - **H200年底获批准对华出售**：2025年12月，特朗普政府突然批准英伟达向中国出售H200 AI芯片，其性能据称是H20的6倍以上，但较其最新的Blackwell芯片仍有差距；国内市场对此看法不一，目前国内尚未批准H200的采购订单 [10] - **CUDA生态构成长期竞争壁垒**：英伟达在全球拥有超过500万CUDA生态开发者，其软件生态是核心护城河；从CUDA迁移到国产平台需要较高的代码重写、调优和验证成本，是国产替代的最大障碍之一 [11] - **国产厂商采取不同生态策略**：为降低客户迁移成本，部分厂商选择兼容CUDA生态，如摩尔线程的MUSA架构和沐曦股份的MXMACA软件栈；华为则明确表示不兼容CUDA，致力于构建自主生态 [12] 趋势4：先进制程受限，超节点技术成突破口 - **先进制程受限影响性能**：国产GPU厂商主流采用7nm或14nm制程，而英伟达已进入4nm时代（如Blackwell芯片），7nm以下制程难产直接影响国产芯片的算力密度和能效比；2025年1月美国还采取了阻止14/16nm及以下先进制程芯片流入中国大陆的措施 [12] - **厂商切换国产供应链应对风险**：沐曦股份坦言在先进制程晶圆代工和HBM供应方面受到限制，并规划其曦云C600等后续产品采用国产供应链 [13] - **“超节点”技术成为重要发展方向**：通过集成大量芯片来绕开单芯片性能不足的问题，2025年4月华为发布基于昇腾910C的Cloud Matrix 384超节点，通过五倍数量的芯片抵消了单芯片性能仅为英伟达Blackwell三分之一的差距；随后曦智科技联合壁仞科技、中兴通讯推出光跃Light SphereX，阿里巴巴发布磐久128超节点，百度公布天池256和512超节点（后者支持512卡互联，可完成万亿参数模型训练） [13][14] 行业展望：2026年市场规模与机会方向 - **市场规模预期持续增长**：预计2026年国内AI芯片市场规模将突破3000亿元，国产芯片份额有望提升；在硬件参数差距日益缩减的背景下，软件生态和互联技术将随产业发展不断壮大 [15] - **高阶AI芯片国产化目标明确**：预期在政策推动下，2026年由本土领先业者带动，高阶AI芯片占比有机会向50%的目标迈进 [15] - **未来市场呈现两大发展方向**：一方面是云服务提供商自研ASIC芯片；另一方面是本土供应商（如华为、寒武纪、沐曦、摩尔线程等）提供解决方案；在本土上游供应链（晶圆、封装、HBM）供应相对有限的情况下，相对低阶规格的AI推理芯片将成为较大发展机会 [16]

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]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 中美利差收窄吸引全球资金关注人民币资产，外资流入推升相关指数，股市估值修复窗口打开，但震荡期市场风格由成长转入防御；华为全联接大会展示芯片实力，宣告半导体技术自主可控，吹响国产替代冲锋号；8月多项经济数据显示资金流向股市、货币活化提速、消费有增长潜力，但制造业、基建和房地产投资失速[23][9][25] 根据相关目录分别进行总结 宏观经济数据 - 8月非银金融机构新增人民币存款1.18万亿元，资金加速向股市转移 [28] - 8月M1同比增速上冲至6.0%，货币活化提速利于股市上行 [31] - 8月核心CPI同比增长0.9%，CPI消费品环比增长0.1%，反内卷助力走出通缩 [34] - 8月制造业固投当月值为2.62万亿元，当月同比增速为 - 0.3%，投资失速 [37] - 8月基建投资当月值为1.90万亿元，当月同比增速为 - 6.4%，基建失速反映地方财政困境 [40] - 8月房地产开发投资完成额当月值同比增速为 - 19.9%，继续下行 [43] - 8月社消零售总额当月值为3.96万亿元，当月同比增速为3.4%，消费将成四季度经济增长主要动力 [46] 政策动态 - 9月16日，九部门联合印发扩大服务消费政策措施，提出5方面19条任务措施 [49] 市场表现 - 周四上证指数冲击3900点遇大规模卖盘，牛市多急跌 [4] - 外资大买中概股，推升纳斯达克中国金龙指数 [18] - 外资涌入港股，推升恒生科技指数 [20] 美联储动态 - 美东时间周三，美联储降息25个基点，货币政策重心转向就业 [7] 华为动态 - 华为全联接大会发布算力宣言，AI芯片算力将超越英伟达，昇腾芯片算力每年翻倍 [9][10] - 华为展示自研HBM样品，实现半导体技术全流程自主可控 [12] - 发布会发布鲲鹏950和鲲鹏960高性能服务器处理器，或超越英特尔 [14] 美国经济数据 - 美国8月零售和食品销售总额环比增长0.6%，消费依然旺盛 [51] - 美国7月资本品进口金额961亿美元，再创历史新高，当月同比增速为15.1%，制造业加速回流 [54] - 美国7月中间品进口金额608亿美元，环比大增25%，制造业景气度回升 [57] 股指展望和交易策略 - 中美利差收窄吸引资金关注人民币资产，股市估值修复窗口打开，震荡期风格由成长转入防御 [23] - 股指期货方向交易：震荡期风格转换，由成长转入防御 [23] - 股指期权交易：震荡期风格转换，由成长转入防御，观望 [24]

行业投资评级 - 强于大市 维持 [1] 核心观点 - 中国移动加码智算 2025年算力资本开支为373亿元 对人工智能推理资源投资不设上限 [4] - 中国移动2025年至2026年人工智能通用计算设备（推理型）集中采购项目招标金额超过50亿元 共分为6个标包 [4] - 国产算力基本满足国内大模型推理需求 华为昇腾910C效能与英伟达H100相当 FP16精度下算力达640 TFLOPS [5] - 中国移动AI服务器集采落地 昇腾中标金额占比超70% 达30亿元 [5] 行业基本情况 - 计算机行业收盘点位5804.0 52周最高5804.0 52周最低2805.53 [1] 招标采购详情 - 中国移动集采人工智能通用计算设备（推理型）约7058台 [4] - 标包1-4为类CUDA生态设备 总含税价超17亿元 [4] - 标包5-6为CANN生态设备 总含税价约34亿元 [4] - 中标金额分布：中兴8.85亿 昆仑8.37亿 华鲲6.68亿 长江5.97亿 新华三5.48亿 宝德4.95亿 软通4.27亿 华启3.56亿 浪潮2.97亿 [5] - 按算力卡中标金额：昇腾30亿 昆仑芯12亿 平头哥3亿 天数天垓6474万 壁仞1501万 [5] 投资建议 - 建议关注国产算力产业链 [6] - 华为链：华丰科技 神州数码 拓维信息 软通动力 四川长虹 [6] - 沐曦链：亿都国际控股(0259 HK) 超讯通信 立讯精密 优刻得 [6] - 海光链：曙光数创 [6] - 寒武链：寒武纪 浪潮信息 [6] - 交换机：锐捷网络 盛科通信 共进股份 菲菱科思 [6] - 光模块：中际旭创 新易盛 长光华芯 长芯博创 天孚通信 源杰科技 华工科技 光迅科技 [6] - 硅光&CPO：致尚科技 太辰光 仕佳光子 [6] - PCB：胜宏科技 景旺电子 沪电股份 生益电子 [6] - 铜：兆龙互连 中际旭创 鸿腾精密 [6]

产业升级驱动因素 - 华为昇腾910C实现规模化部署打破海外垄断 与液冷技术形成芯片-散热方案破解散热瓶颈 [1][2] - AIDC机柜功率达20-100kW 液冷因高效低耗成为刚性需求 渗透率加速提升 [1][2] - Deepseek-V3.1模型适配新一代国产芯片 加速芯片-模型生态闭环 [1][2] 政策与市场催化 - 国有数据中心国产芯片采购要求超50% 政策驱动国产化进程 [2] - 火山引擎60亿元内蒙项目释放产业链需求 [2] - 英伟达暂停H20生产刺激国产替代 中国算力大会或进一步明确政策支持 [2] 出海与需求增长 - 柴发厂商借海外AI算力基建需求出海 单台利润有望提升 [2] - 万国数据Q2机柜上架率达77.5% 同比提升5.1个百分点 环比提升1.8个百分点 [2] - 全球算力需求为IDC与算力租赁赛道提供长期成长动能 [2] 板块投资焦点 - 柴发板块量利齐升且逻辑最顺 出海打开额外增长空间 推荐关注科泰电源与潍柴重机 [3] - HVDC环节渗透率逐步提升 推荐关注科华数据 禾望电气 通合科技 [3] - 服务器电源及液冷环节受益于功率提升 推荐关注英维克 申菱环境 欧陆通 [3]

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]

半导体行业研究 核心观点 - 文章基于华为Cloud Matrix 384论文和申万宏源分析内容，重点探讨了半导体行业中光模块与NPU的用量比例关系 [3][5] Cloud Matrix 384架构 - **UB平面**：作为超节点内部核心扩展网络，采用非阻塞全对全拓扑连接NPU和CPU，每个昇腾910C提供392GB/s单向带宽，用于TP/EP和大规模分布式内存池访问 [7] - **RDMA平面**：用于超节点间横向扩展通信，采用RoCE协议连接NPU，支持KV Cache传输和分布式训练 [7] - **VPC平面**：通过华为擎天DPU接入数据中心网络，处理管理、存储和外部服务通信 [7] 光互联与电互联 - CM384的Level 1和Level 2 UB Switch之间采用光互联，但节点内部仍使用电互联，因短距离光互联成本及功耗过高 [9] 光模块用量计算 - **Scale Up场景**： - 每台服务器中每个UB Switch芯片对应8个400G光模块，整台服务器需56个400G或28个800G双通道光模块 [12] - 两层UB Switch系统下，每台服务器8个NPU对应112个400G或56个800G光模块，NPU与400G/800G光模块比例分别为1:14和1:7 [12] - **Scale Out场景**： - 采用胖树架构扩容时，光模块需求比例约为1:4（NPU与400G光模块） [13][14] 其他信息 - 英伟达B200/B300系列已成为主力产品 [15] - 知识星球提供行业信息、外资投行数据及分析报告更新 [17]

技术突破 - 昇腾384超节点采用全对等UB总线实现384颗NPU与192颗鲲鹏CPU互联 具备392GB/s超大带宽和不足1微秒超低延迟[1] - 昇腾384超节点算力达300PFLOPs 显著提升LLaMA3等模型训练性能[1] - 昇腾910C系统层级BF16算力达300PFLOPS HBM容量49.2TB且带宽1229TB/s 处于领先地位[1] 光模块发展 - 光模块需求受益于算力基础设施建设 800G等高端产品销量持续增长[1] - 1.6T光模块已通过认证 技术升级推动行业竞争力提升[1] 指数产品 - 创业板人工智能ETF国泰（159388）跟踪创业板人工智能指数（970070） 单日涨跌幅可达20%[1] - 指数从创业板市场选取人工智能技术开发与应用上市公司证券 覆盖软件硬件及相关服务领域[1] - 指数反映人工智能相关上市公司证券整体表现 突出技术创新和成长潜力[1]

AI算力集群技术进展 - 2025年推出的AI算力集群解决方案Cloud Matrix 384采用全互连拓扑架构实现高效协同 [1] - Atlas 900 A3 SuperPoD具备超大带宽392GB/s、超低延迟不足1微秒和超强性能300PFLOPs [1] - Atlas 900 A3 SuperPoD使LLaMA3等模型训练性能较传统集群提升2.5倍以上 [1] - 相比英伟达GB200 NVL72，昇腾910C在系统层级的BF16算力300PFLOPS、HBM容量49.2TB及带宽1229TB/s处于领先 [1] 半导体设备ETF概况 - 半导体设备ETF（159516）跟踪半导体材料设备指数（931743） [1] - 半导体材料设备指数聚焦于半导体产业链中的材料与设备领域 [1] - 指数涵盖涉及半导体制造、加工及测试等环节的上市公司证券 [1] - 指数成分股主要为在半导体材料和设备方面具备显著技术优势与核心竞争力的企业 [1] 相关投资产品 - 没有股票账户的投资者可关注国泰中证半导体材料设备主题ETF发起联接A（019632） [1] - 没有股票账户的投资者可关注国泰中证半导体材料设备主题ETF发起联接C（019633） [1]

监管事件与市场反应 - 国家互联网信息办公室于7月31日就英伟达H20算力芯片漏洞后门安全风险约谈该公司 要求提交说明材料[1] - 英伟达芯片被曝具备追踪定位和远程关闭技术 引发市场对国产云计算及数据安全产业链关注[1] - 大数据ETF上涨2.39% 关联指数云计算指数上涨2.27% 网络安全及云计算个股表现活跃[1] - 成分股涨幅显著：用友网络上涨10.03% 深信服上涨7.36% 中际旭创上涨4.63% 金山办公上涨4.10% 科大讯飞上涨1.78%[1] 技术发展与产业应用 - 华为通过两颗计算die合封设计实现昇腾910C FP16算力752TFLOPS 构建从硬件到行业算法的闭环布局[2] - 华为云与中化集团、兴发集团在智能制造领域合作 AI大模型实现化工流程优化和能耗降低[2] - Meta和谷歌将全年资本开支上调至850亿美元 强化AI基础设施投入[2] - 谷歌云计算业务运营利润率达20.7% Gemini开发工具企业用户达8.5万 反映全球AI算力需求持续高景气[2] 相关投资标的 - 大数据ETF（159739）及联接基金（A类021090 C类021091 I类022882）为关联产品[3] - 关联个股包括科大讯飞、中际旭创、新易盛、金山办公、中科曙光、浪潮信息、恒生电子、紫光股份、润和软件、润泽科技[3]