文章核心观点 - 近期AMD等X86处理器曝出硬件级安全漏洞（如StackWarp），凸显了X86阵营普遍面临的安全困扰 [1] - 相比之下，拥有完整X86授权的海光CPU因其自主研发的CSV虚拟化等技术，被证实对相关漏洞具有天然免疫能力，展现了国产CPU的自主创新价值 [1][3] - 海光CPU通过从X86到C86的自主技术演进，构建了独特的安全技术防线，在全球X86阵营中独树一帜，实现了技术自研价值的兑现 [5][6][7] 漏洞事件与技术分析 - **StackWarp漏洞详情**：该漏洞由德国CISPA亥姆霍兹信息安全中心发现，存在于AMD的SEV-SNP安全功能中 [3] - **攻击原理**：漏洞允许恶意的虚拟机主机操控客户虚拟机的堆栈指针（RSP寄存器），从而劫持控制流和数据流，实现远程代码执行和权限提升 [3] - **攻击路径关键**：攻击依赖于主机具备更改虚拟机页表并构造虚拟机单步执行的能力 [3][4] - **厂商回应**：AMD发布声明称该低危漏洞的补丁自去年7月起已可用于其EPYC产品 [3] 海光CPU的自主创新与安全优势 - **技术免疫**：行业人士指出，海光CPU对StackWarp漏洞展现出天然免疫能力，因其自主研发的CSV3虚拟化技术与AMD的SEV-SNP存在本质差异，导致攻击路径完全失效 [3] - **底层逻辑不同**：海光CSV3从底层技术逻辑上进行了革新，攻击者不具备虚拟机单步执行的条件，无法利用此漏洞 [4] - **自主技术演进**：海光已独立完成多轮产品自主迭代，形成了可持续演进的国产C86技术路线 [6] - **主动安全构建**：在C86国产化研发伊始，海光即自主拓展了安全算法指令，并在CPU中内置安全处理器，实现了密码技术、可信计算、隐私计算的原生支持 [6] - **漏洞防御能力**：得益于硬件级原生安全技术演进，海光CPU对许多其他X86芯片存在的漏洞（如熔断、幽灵等）能实现免疫或修复 [7] 行业格局与国产芯片发展 - **阵营分化**：频繁的安全漏洞事件使得国内外X86阵营的界限愈发分明 [1] - **创新关键**：芯片安全体系的构建最终落脚于自主创新，真正的“消化吸收再创新”才能避免陷入“抄到错误答案”的窘境 [5][6] - **价值兑现**：国产C86通过自主创新，成功在全球X86阵营中独树一帜，在客观意义上实现了技术自研价值的兑现 [7] - **行业趋势**：面对X86常见的漏洞，国产芯片正在经历一场全方位的自主性和安全性洗练 [7]

文章核心观点 - 德国研究人员公布的“StackWarp”安全漏洞最初被误传为影响AMD Zen架构全系列处理器，引发行业关注，但AMD迅速澄清并公布详情，该漏洞实际被评定为低危，且影响范围有限，AMD已提前发布修复方案 [1][3] - 该漏洞主要影响采用Zen 3/4/5架构的AMD EPYC系列服务器处理器，并非所有Zen架构产品，且AMD自去年（2024年）7月起已为受影响产品提供补丁，用户可通过更新固件修复，无需强制禁用SMT技术牺牲性能 [5][6] - 国产X86芯片（以海光为代表）在本次漏洞事件中表现亮眼，通过底层架构的自主创新实现了对该漏洞的完全原生免疫，无需依赖固件更新，展现了在安全与性能兼顾方面的优势 [8][9] 漏洞详情与AMD的应对 - 漏洞编号为AMD-SB-3027与CVE-2025-29943，属于“客户栈指针损坏漏洞”，AMD官方将其划定为低危（Low Severity）[3] - 漏洞源于访问控制措施缺陷，导致虚拟机管理程序可篡改CPU栈指针，从而破坏AMD SEV-SNP完整性 [5] - 理论上，彻底阻断攻击路径需要禁用同步多线程（SMT/超线程）技术，但这会导致可用CPU核心数减半 [5] - 实际修复方案为更新对应固件（微码或AGESA），无需禁用SMT，AMD已为受影响EPYC系列发布修复，具体版本和日期可查表 [6][7] - 受影响产品仅限于部分EPYC系列：EPYC 7003系列（Milan/Milan-X）、8004系列（Siena）、9004系列（Genoa/Genoa-X/Bergamo）、9005系列（Turin/Turin Dense）[7] - 不受影响的产品包括：EPYC 4004系列（Raphael）、7001系列（Naples）、7002系列（Rome）、9V64H处理器 [7] - AMD强调其通过内部测试、外部研究社区合作及漏洞赏金计划发现并修复漏洞，相关补丁自2024年7月起便已可用于AMD EPYC产品 [3] 国产芯片（海光）的表现与优势 - 以海光为代表的国产X86芯片已通过全面验证，对StackWarp漏洞实现完全原生免疫，无需依赖固件更新等补救措施 [8] - 这一优势源于本土厂商在指令架构层面的持续自主创新和底层技术的自主可控，从根源上规避了此类硬件级漏洞的攻击风险 [8] - 海光CPU采用芯片内生安全设计理念，在基础指令架构上自主扩充安全算法指令集，并内置独立安全处理器，实现机密计算、可信计算、漏洞防御等功能的原生支持 [8] - 相较于AMD SEV-SNP技术存在的漏洞隐患，海光基于自主研发的CSV3机密计算技术，可有效阻止主机对虚拟机页表的非法篡改，从根源上解决了SEV-SNP的单步执行缺陷，使得攻击者无法通过篡改MSR实施攻击 [8] - 海光CPU在筑牢安全防线的同时，性能比肩海外同代X86芯片，且全系产品通过安可测评认证，构建了可自主演进、自主可控的国产X86技术路线 [9] - 此次事件中，国产海光CPU的原生免疫表现，打破了海外技术路线中“安全与性能可能需权衡”的潜在困境 [9]

行业与公司 * **行业**：AI+医疗，涵盖医疗信息化、AI辅助诊断、临床决策支持系统、康复机器人、个人健康管理应用等领域[1] * **涉及公司**： * **技术/模型提供商**：DeepSeek（大模型）、华为（大模型、910B一体机）、海光（CPU）、商汤（病理影像识别）、科大讯飞（CDSS、C端应用）[1][2][5][13] * **医疗AI软件/服务商**：“为您健康”（VMAX GPT）、惠美（临床决策、病例生成）、医启（病例生成）、润达医疗（病例生成）、联影（影像识别）、树坤（影像识别）[1][5] * **机器人/设备厂商**：傅立叶智能（康复机器人）、富利业（康复机器人）[2][5][16] * **互联网/科技公司**：OpenAI Health、阿里（蚂蚁阿福）[1][7] 核心观点与论据 * **AI医疗应用现状与价值**： * AI在医学影像识别（胸片、CT、磁共振、血管造影、肺结节、冠状动脉疾病、心电图）方面表现出色，显著减轻医护人员负担[2] * 智能分诊系统通过患者自述匹配医院、科室和专家，提高诊疗效率[2] * 瑞金医院与华为合作开源的大模型显著提升病理识别能力，已在多家医院推广，缓解病理科医生短缺问题[1][2] * 大模型用于内部网络问答、病例质控、风险预警、护理表单自动生成，提高医疗服务质量与运营效率[4] * 临床医生期待自动生成病历功能以减少文书工作时间，目前部分功能已实现逐段生成并由医生审核[4] * **医院AI系统构建模式**： * 系统主要由外部服务商提供，医院负责提供算力硬件设备（如海光CPU、华为910B一体机）[1][5] * 医院信息化水平相对较低，采购一体机并由公司部署系统更为顺利[5] * **医疗IT支出与AI占比**： * 近年来医疗信息化支出有所缩减，与各地财力缩减有关[6] * 通过集约化管理（如公立医院使用相同信息系统、区域统一招标AI解决方案）可实现投资缩减和应用扩张，提高整体效率[1][6] * **AI在医疗IT支出中占比较少，大约占总营收的1%，其中三分之一用于人工智能解决方案**[6] * **个人健康应用（ToC）发展**： * 海外（如OpenAI Health）及国内（如蚂蚁阿福）个人健康应用发展迅速[1][7] * 通过与第三方公司合作，通过APP管理患者数据（饮食、血糖、血压等），结合医生和营养师指导[7] * **院内CDSS系统与ToC端产品结合将带来巨大突破**[1][8] * **康复与手术机器人前景**： * 康复机器人是潜力巨大的领域，尤其在康复医师短缺的二三级或社区医院[2][14] * 傅立叶智能在康复机器人领域推广力度较大，通过实际使用不断学习和迭代升级[2][16] * 骨科手术机器人普及速度加快，各地中大型医院都在添置设备，已有明确收费标准[18] * **骨科手术机器人纳入医保的概率很高，例如上海地区已可通过医保报销**[18] * **数据整合与管理趋势**： * 未来可能从常见慢性病（如糖尿病、肥胖）入手进行院内外数据整合[1][9] * 经过脱敏处理后的数据资产可以交易，将促进与第三方公司合作，实现更广泛的数据共享和利用[1][9] * 医院数据管理工作正在推进，由市卫健委主导试点项目，整理数据资产并尝试交易，目前仍处于初步阶段[1][10][11] * **产业链竞合关系**： * 公立医院、第三方公司和大厂在AI医疗发展中形成竞合关系[2] * 医院提供医疗服务，公司解决运营模式，覆盖更多患者[2] * 商业公司通过资金投入培养商业模式，可以解决医保范围外或难以开展的服务的收费问题[2][12] 其他重要内容 * **算力是主要瓶颈**：AI深入医疗行业，当前瓶颈不在网络基础设施（医院基本已具备全光网），而在于算力硬件资源（如显卡、内存、CPU）不足[12] * **医保云项目**：国家推进医保云项目，通过收集全人群全周期诊疗数据，实现区域性医保云建设，为未来AI医疗发展奠定基础[3] * **康复机器人付费模式**：当前收费标准参考政府、物价及医保规定；未来私立机构可能采用特需服务或保险支付方式[17] * **设备采购限制**：部分省市对骨科手术机器人等设备的许可证发放有限制，每年只发放一定数量，没有许可证即使有资金也无法购买[18]

文章核心观点 国产算力产业在资本市场表现活跃，多家核心公司成功上市或推进IPO，标志着产业进入快速发展与资本化新阶段[1] 同时，行业竞争焦点已从硬件参数比拼转向大规模集群的稳定性、软件生态的易用性及商业落地的性价比[3] 通过硬件互连技术的突破、存储芯片的自主化、计算架构的开放解耦以及软件生态的积极构建，国产算力产业已初步形成从底层硬件到上层应用的生态闭环，具备了应对外部挑战和把握市场机会的能力[17] 资本市场动态与公司进展 - **天数智芯**于2026年1月8日在港股上市，公开发售获超400倍认购，显示资本市场热情高涨[1] - **摩尔线程**于2025年12月5日登陆科创板，上市首日股价一度上涨468.78%，总市值突破3055亿元[1] - **沐曦股份**于2025年12月17日登陆科创板，上市首日涨幅达692.95%，市值站上3300亿元[1] - **长鑫科技**于2025年12月30日递交科创板招股书，披露2025年前三季度营收达320.84亿元，2022至2024年主营业务收入复合增长率超70%[1][6] - **长存集团**于2025年9月25日完成股份制改革，估值达1600亿元，刷新半导体独角兽纪录[1] 硬件竞争焦点：万卡集群与互连技术 - 行业竞争新标尺转向“万卡集群”的稳定性、软件生态易用性及商业落地性价比[3] - **中科曙光**发布scaleX万卡超集群，由16个scaleX640超节点互连，实际部署10240块AI加速卡[3] - 万卡集群面临指数级增长的故障概率挑战，系统可靠性面临严峻考验[3] - 集群核心突破在于采用国产首款400G原生RDMA网络，以解决高速数据传输瓶颈，其规格指标和实测稳定性已可对标英伟达当前量产产品[4][5] - 未来技术挑战在于物理极限，铜缆传输距离随速率提升急剧缩短，行业需向硅光技术发展以突破极限[5] 存储芯片自主化进展 - **长鑫科技**作为中国最大DRAM设计制造一体化企业，产品线覆盖DDR4到DDR5、LPDDR5X，其首款国产DDR5产品速率达8000Mbps[6] - **长存集团**在NAND Flash领域凭借Xtacking架构实现技术突围[7] - DRAM及衍生的HBM是决定GPU性能上限的核心要素，NAND Flash则是底层存储基础[6][7] - 2025年下半年以来，全球存储颗粒（DRAM/NAND）供应压力巨大，国产化尚无法完全解决全球性供需失衡，导致云厂商采购策略前置[13] 计算架构开放与生态协作 - 行业共识从“全产业链通吃”转向“分层解耦、各司其职”[9] - **海光信息**开放其HSL高速互连总线协议，实现了海光CPU与各家GPU的异构互联，拉通了CPU与GPU[8] - **光合组织**秘书长指出，大规模算力系统已非单一品牌独角戏，协议的打通是关键[7] - 这种技术解耦与开放架构，旨在构建更开放的生态，避免厂商各自为战导致的生态割裂与用户适配成本高企[11] 软件生态构建与迁移策略 - 在英伟达CUDA生态主导下，开发者切换至国产平台面临巨大代码重构与学习成本[10] - **摩尔线程**策略是从个人开发者抓起，发布“MTT AIBOOK”AI算力本实现开箱即用，并推出代码生成大模型MUSACode，声称CUDA到MUSA代码自动化迁移可编译率达93%[10] - 在企业级市场，云服务商承担“屏蔽差异”职责[11] - **优刻得**作为云服务商，向下适配3到5家主流的国产芯片，通过虚拟化和统一调度屏蔽底层硬件割裂，统一管理异构算力[11][12] - **紫光计算机**看到本地化价值，推出带前置可插拔硬盘仓的AI工作站，以应对网络延迟、隐私风险及海量数据交换效率问题[12] 应用落地、客户选择与市场风向 - **中国科学院高能物理研究所**已开始采用国产算力设施进行AI训练和科学计算，评价其性能“完全够用”，并与芯片厂商进行联合调试优化[14] - 国内互联网大厂态度变化，从直接采购国际主流芯片转向希望拥有更多话语权和接受更开放的架构[14] - **海光信息**推出定制化产品，允许大厂将特殊需求写入芯片，以建立深层绑定[14] - 行业认为2026年是Agent（智能体）元年，其对算力的消耗是指数级增长，算力依然短缺，问题在于供需错配而非总量过剩[15] - **DeepSeek**等国产大模型的爆发反向定义硬件标准，如采用FP8量化策略，促使芯片厂商优化底层计算库以支持特定计算格式[15][16] 产业链闭环与应对挑战的能力 - 面对美国可能放宽英伟达H200芯片出口限制的传闻，行业强调国内政企客户对供应链安全有刚性考量[17] - 国产算力产业链已形成闭环：从**长鑫科技**、**长存集团**的存储底座，到**中科曙光**、**海光信息**的计算与网络集群，再到**摩尔线程**、**天数智芯**适配的终端应用[17] - 过去几年，中国算力产业已初步形成紧密咬合的生态闭环，具备了进一步直面挑战的能力[17]

纪要涉及的行业或公司 * **行业**：人工智能（AI）产业链、白酒行业、券商行业、黄金、锂电材料、炼化行业、创新药、电解铝、光芯片/CPO、制药装备、银行、理财、互联网券商、资本市场、宏观市场[2][4][8][9][12][13][15][18][24][25][30][31][33][36][38][40][49][61][63][72] * **公司**： * **AI产业链**：新易盛、天孚通信、中际旭创、海光信息、寒武纪-U、浪潮信息、科大讯飞、同花顺、乐鑫科技、工业富联、比亚迪、美的集团、宁德时代、立讯精密、格力电器、赛力斯、中兴通讯、歌尔股份、华友钴业、中芯国际、领益智造、药明康德、北方稀土、闻泰科技、北方华创、东山精密、鹏鼎控股、迈瑞医疗、恒瑞医药、德赛西威、韦尔股份、拓普集团、生益科技、星网锐捷、胜宏科技、科沃斯、大族激光、石头科技、卧龙电驱、康龙化成[15][38][47][48][49][50][52][54][56][61][63][69] * **白酒行业**：贵州茅台、五粮液[4][13] * **其他行业**：荣盛石化、中国铝业、森松国际、东富龙、楚天科技、东方财富、指南针、国海证券、中金公司、沐曦股份、凯诺电商、耀坤液压[4][13][15][18] 纪要提到的核心观点和论据 * **宏观与市场展望**： * 2026年A股市场牛市底色未改，将从结构性牛市转向更全面的牛市[9] * 2026年是“十五五”规划开局之年，宏观环境多重利好将形成共振，包括财政政策发力新质生产力、货币政策偏宽松、市场流动性充裕[9] * 外部流动性环境利好，高盛、花旗等机构普遍预测2026年美联储将降息两次，累计50个基点[9] * 2025年公募基金发行超万亿元，居民入市意愿较2024年提升40%[9] * 2025年11月国民经济呈现“生产平稳、消费分化、投资承压”的特征，工业增加值同比增长4.8%，社会消费品零售总额同比增长1.3%，固定资产投资同比下降2.6%[24] * 2026年宏观政策定调为“适度宽松的货币政策”与“更加积极的财政政策”[25] * 2025年1-11月证券交易印花税1855亿元，同比增长70.7%[33] * 2025年11月末广义货币(M2)余额336.99万亿元，同比增长8%[33] * **“人工智能+”成为核心战略主线**： * 政策层面：2025年中央经济工作会议明确2026年将深化拓展“人工智能+”，完善人工智能治理[2][12]。“十五五”规划建议提出未来五年全面实施“人工智能+”行动，标志着AI正式上升为国家战略支柱[2][12][43] * 投资逻辑升级：2026年人工智能投资逻辑将从技术概念交易全面迈入产业价值兑现期，投资者将评估AI技术是否能转化为实际收入和利润[45] * 产业链价值传导：国产AI产业链价值正从上游向下游传导，算力基础设施板块率先实现营收与利润双高增长[38] * **AI产业链各环节分析**： * **算力基础设施（光模块等）**：业绩高增长具备强持续性，直接受益于全球AI资本开支浪潮和国产化替代[49][66]。例如，新易盛2025年前三季度营收165.05亿元，同比增长221.70%，归母净利润63.27亿元，同比增长284.38%[47][50]；天孚通信同期营收39.18亿元，同比增长63.63%[49] * **国产AI芯片**：国产化替代逻辑驱动，业绩出现拐点。例如，海光信息2025年前三季度营收94.9亿元，归母净利润19.61亿元，已超过2024年全年水平[54]；寒武纪-U 2025年前三季度营收46.07亿元，同比增长2386.38%，实现归母净利润16.05亿元，同比扭亏为盈[56] * **AI服务器**：受益于国内算力建设潮。例如，浪潮信息2025年前三季度营收同比增长44.85%[61] * **行业大模型与应用**：经营质量持续改善。例如，科大讯飞2025年第三季度归母净利润1.72亿元，同比增长202.40%[63] * **其他行业观点**： * **券商股**：有补涨需求，但市场主线仍在AI[4] * **黄金**：2025年表现闪耀，2026年可能继续冲击5000美元[4] * **白酒行业**：贵州茅台、五粮液实施中期分红，合计派现超400亿元，批价在措施推动下回升至1600元左右，行业最好播种机会或在当下[4][13] * **锂电材料**：需求驱动价格回暖，板块景气度显著提升[13] * **炼化行业**：“反内卷”推动经营改善，荣盛石化业绩增长超10倍[15] * **创新药**：2026年布局宜把握“四重共振”的机会[15] * **电解铝**：价格延续强势，中国铝业等有望放大利润空间[15] * **光芯片**：领涨CPO概念，相关龙头股半年翻倍[15] * **制药装备**：迎来高景气，森松国际股价年内涨近2倍[15] * **银行**：“降本”动作频频，从资本端到运营端全方位攻坚[15] * **理财**：权益资产供需两端有望回暖[15] * **互联网券商**：表现分化，东方财富下跌，指南针估值较高[15] 其他重要但可能被忽略的内容 * **投资策略平衡**：机构建议在科技突围与蓝筹稳健中找到平衡，高股息的红利资产（如保险资金偏好）在2026年仍值得持续关注[9]。2025年高股息蓝筹获北向资金净买入超3000亿元[9] * **AI产业链发展优势与瓶颈**： * **优势**：庞大的内需市场与数据规模、强大的商业化落地与供应链整合能力、国家战略驱动的国产替代导向、人才积累与知识产权领先（自2016年以来AI相关专利申请占比已超过美国）[65] * **瓶颈/痛点**：主要集中在产业链中上游，包括高端芯片制造设备（如EUV光刻机）未完全自主可控、先进制程设备国产化率低、EDA工具市场被国外垄断、依赖国外IP授权、先进制程代工受限、难以逾越CUDA构建的软件生态壁垒[66] * **AI产业链投资梯队与节奏**： * **第一梯队（已兑现）**：算力基础设施（如光模块、PCB/覆铜板），受全球需求驱动[66] * **第二梯队（高弹性）**：国产算力链（芯片、设备、先进封装），受自主可控逻辑驱动，波动较大[66] * **第三梯队（预期驱动）**：端侧硬件和应用，价值取决于未来产品落地和商业模式验证[66] * **价值传导逻辑**：遵循“基础设施→模型→应用”的传导逻辑，呈现清晰的产业链轮动特征[70] * **2026年AI投资关注主线建议**： * 核心主线：国产算力自主可控（如国产GPU/AI芯片龙头、华为昇腾产业链）[69] * 景气延续：具备全球竞争力的光通信与先进封装[69] * 潜力爆发：端侧AI与垂直应用（2026年可能是“端侧AI”大年，关注消费电子组件、办公与IP变现等）[69] * **中央经济工作会议方法论**：提出做好经济工作的“五个必须”，包括必须充分挖掘经济潜能、必须坚持政策支持和改革创新并举等[72][74] * **人民币国际化数据**：2025年11月，人民币在全球支付货币中排名第六，占比2.94%[35]

重点推荐：美国经济观察 - 美国2025年第三季度GDP环比年率上升至4.3%，大幅高于预期的3.3%，展现出超预期韧性 [5] - 个人消费是主要增长动力，对GDP的拉动达到2.4%，其中服务消费环比年率提升至3.7%，拉动经济增长1.7个百分点 [5][6] - 净出口贡献显著，出口环比年率由前值-1.8%大幅攀升至8.8%，对GDP的拉动从前值-0.2%上升至0.9% [5][7] - 政府支出环比年率由负转正，上升至2.2%，拉动经济0.4个百分点，主要因三季度完成TGA（财政部一般账户）重建后联邦政府支出扩张 [5][8] - 私人投资对GDP的拉动由前值-2.7%改善至0%，主要因私人库存拖累收窄，但AI科技类投资（以计算机设备和知识产权软件为代理）增速放缓，对GDP的拉动从前值1.3%下降至0.5% [7] - 强劲的经济数据导致市场降息预期减弱，并可能压低2026年的降息次数 [8][9] 重点推荐：海光信息公司深度 - 海光信息是国内高端处理器研发领域的领军企业，采用CPU和DCU（GPGPU）双轮驱动战略 [11] - 海光CPU兼容x86架构，性能达到国际主流水平，在党政、行业信创市场占据主导地位，尤其在金融、电信等对生态要求高的行业 [11][12] - 需求端，AI服务器和AIPC出货加速及信创需求拉动CPU市场，预计2025年全球AI服务器出货量增长24.3%，2025Q4 AI服务器出货量占比有望达17.3%；2025年中国大陆AIPC渗透率有望升至34%；2026年我国信创硬件市场规模有望同比增长38.60% [12] - 供给端，国产CPU在信创采购中份额超60%，其中海光信息处于第一梯队，后续海光五号发布有望进一步拉动营收 [12] - 海光DCU属于GPGPU路线，具备全精度浮点计算能力，通过“类CUDA”环境降低用户迁移成本，并已与国内外主流大模型全面适配 [11][13] - AI芯片市场快速增长，预计2025年全球AI芯片规模达920亿美元，同比增长29.58%，本土AI芯片品牌国产替代正全面提速，2025年份额有望升至40% [13] - 海光DCU覆盖AI训练/推理、科学计算等多个场景，与字节跳动、腾讯、阿里、百度等头部互联网厂商深度合作，深算三号已投入市场，深算四号研发进展顺利 [13][14] - 报告预计公司2025-2027年营业收入分别为143.05、207.76和287.59亿元，同比增速分别为56.13%、45.23%和38.43%；归母净利润分别为30.57、44.90和64.58亿元，同比增速分别为58.32%、46.87%、43.83% [14] 财经新闻 - 北京调整住房限购政策：非京籍居民购五环内商品房社保/个税要求降至连续缴纳满2年，五环外满1年；二孩及以上家庭可在五环内多购一套房；银行贷款利率不再区分首套和二套 [16] - 人民银行将于12月25日开展4000亿元1年期MLF操作，以保持银行体系流动性充裕 [17] - 央行货币政策委员会2025年第四季度例会强调继续实施适度宽松的货币政策，加强逆周期和跨周期调节，保持流动性充裕，确保融资成本低位，并引导金融机构支持科技创新和中小企业发展 [18] - 央行等多部门联合发布21条举措，以金融支持加快西部陆海新通道建设，推动形成对外开放新格局 [19] - 国家发改委和商务部发布《鼓励外商投资产业目录(2025年版)》，旨在扩大外资流入并改善投资环境 [20] A股市场评述 - 2025年12月24日，A股行业涨幅前五为：航天装备Ⅱ (6.82%)、其他电子Ⅱ (4.62%)、其他电源设备Ⅱ (4.39%)、玻璃玻纤 (4.12%)、军工电子Ⅱ (3.59%) [22] - 行业跌幅前五为：动物保健Ⅱ (-3.00%)、养殖业 (-1.53%)、贵金属 (-1.36%)、饲料 (-1.18%)、游戏Ⅱ (-0.95%) [22] 市场数据 - 截至2025年12月24日，上证指数收盘3940.95点，上涨0.53%；创业板指数收盘3229.58点，上涨0.77% [24] - 融资余额为25146亿元，较前一日增加148.57亿元 [24] - 国内利率方面，DR007为1.3800%，下降3.05个基点；10年期中债到期收益率为1.8356% [24] - 国外利率方面，10年期美债到期收益率为4.1500%，下降3.00个基点 [24] - 外汇方面，美元指数为97.9542；美元/人民币(离岸)为7.0074，下降119个基点 [24] - 商品市场，COMEX黄金报4505.40美元/盎司，下跌0.21%；WTI原油报58.35美元/桶，下跌0.05% [24]

中国AI算力产业战略转向 - 中国AI算力产业正面临战略抉择，是从封闭技术栈追赶，还是开创基于开放协同的新竞争模式 [1] - 在首届光合组织人工智能创新大会上，中科曙光发布全球领先的scaleX万卡超集群，标志着中国主流算力厂商正集体转向以“开放架构”为核心的产业竞争新逻辑 [3] 行业当前困局 - 过去几年，在国产化政策与AI市场爆发的驱动下，各类厂商普遍陷入“全栈布局”的扩张冲动，导致严重的“全链内卷”，形成了接口不一、标准各异的“技术孤岛” [4] - 碎片化格局导致用户面临高昂的适配和优化成本以及艰难的选型困境，形成了供给端繁荣但需求端因迁移成本和不确定性而徘徊的悖论 [4] - 更深层挑战在于“性能墙”与“生态墙”的双重壁垒，单芯片性能存在客观代差，同时英伟达通过CUDA生态构筑了深厚的软硬件护城河和锁定效应 [4] - 生态的贫瘠使得算力难以转化为行业生产力，这是与国际竞争的关键缺口 [5] 破局之道：开放架构与分层解耦 - 破局之道被概括为从“立体计算”到“开放计算”的战略演进，核心是重构竞争基本单元，打造以共同标准、开放接口为纽带的“产业平台” [6] - 光合组织是这一平台的载体，旨在通过一套平衡竞争与合作的机制，保障成员在各自擅长领域攻关并开放成果获得收益，同时充当供需对接平台 [6] - 头部企业正做出战略收缩，中科曙光从一些竞争激烈的市场撤出，并计划进一步让利给友商 [6] - 中国头部IT企业正摒弃“大而全”模式，转向“精而强+生态赋能”的新定位，例如曙光聚焦超大规模系统架构、高速互连网络和系统级调度管理 [8] - 海光信息扮演“底座赋能者”角色，开放HSL总线协议，使其他AI芯片厂商能更便捷地与海光CPU互连，将CPU能力赋能给卡厂和用户 [8] - 开放架构的技术实现遵循“分层解耦”与“协同优化”原则，将全产业链难点分层解耦，由多个优秀厂商集群式攻关，最终各层之间重新形成紧耦合状态 [8] 技术突破与产品落地 - scaleX万卡超集群通过在系统架构、工程创新和网络互联等层面的“非对称突破”实现整体竞争力跃升 [8] - 全球首创单机柜640卡超高密度集成，通过浸没相变液冷等技术，将算力密度提升20倍，PUE降至1.04 [8] - 基于首款国产400G类InfiniBand芯片的scaleFabric网络，实现400Gb/s带宽、亚微秒延迟，性能对标国际主流，且部分能力超越海外同类产品研发路线图的2027年NVL576里程节点 [8] - 通过三级优化，将AI加速卡资源利用率提升55%，实现万级节点、十万级用户的管理，集群长期可用性达99.99%，运维从“被动告警”变为“主动预测” [9] 生态构建与市场策略 - 开放架构通过打造兼容多品牌加速卡和主流软件生态的“统一平台”，直接降低用户从封闭生态迁移或尝试国产算力的门槛，帮助客户节省成本并提升优化效率 [9] - 对于中小AI芯片设计公司、算法公司和行业ISV，加入开放架构意味着获得共享测试平台、认证体系、集成渠道和客户资源的“入场券”，能产生“生态虹吸”效应，快速汇聚创新力量 [9] - 开放架构将互联网和云服务商作为关键争夺对象，这些客户因采购规模巨大而希望有更多话语权，对开放路线和开源技术接受度更高 [10] - 海光推出了专门面向互联网客户的产品线，提供更深度的定制化服务，实现从“标准化供给”到“联合定制”的转变 [10] - 与封闭生态在通用大模型领域的路径不同，开放联盟更强调与金融、医疗、高端制造等垂直行业的深度结合，难点在于行业专家和AI应用专家的紧密结合 [10] 未来挑战与竞争本质 - 开放计算路径面临的核心挑战在于如何维持一个多元化平台的长期凝聚力和创新效率 [11] - 关键治理挑战在于设计公平、透明、可预期的规则，确保贡献者获得回报，防止“搭便车”行为 [12] - 需要界定组织成员之间“竞争前的合作”与“市场竞争”的边界 [12] - 分层解耦增加了系统级协同优化的复杂度，开放架构要求不同厂商的模块通过标准接口紧密协作并达到极致性能，协调难度更高 [12] - 在追赶过程中，还需要应对国际巨头持续快速的技术演进，在芯片能效等方面存在客观差距 [12] - 开放架构的成败最终取决于市场是否买单，需要证明其综合体验不亚于甚至优于封闭生态，形成正向循环 [13] - 这场竞争的本质是两种产业组织模式的较量：基于垂直整合、软硬件深度绑定的“中心化控制”模式，与基于开放标准、模块化分工、生态化协作的“分布式创新”模式 [14] - 中国产业界选择的开放路径，是基于对自身最完整的电子信息制造产业链、最丰富的AI应用场景以及大量细分领域中小企业的深刻认知，旨在通过开放架构系统化组织分散优势，爆发创新能量 [14] - 这一转变是从“单点突破”走向“集群创新”，旨在通过开放架构降低智算集群研发门槛，从技术“单点突围”走向产业“生态共进” [14]

核心观点 - 报告重点推荐**海光信息**，认为其作为国产CPU和DCU（GPGPU）的领军企业，将受益于信创加速、算力需求爆发及国产替代趋势，首次覆盖给予“买入”评级 [5][9] - 报告关注**电子行业**，指出美光业绩指引超预期，AI驱动存储需求激增；小米发布高性价比大模型，有望加速AI普惠化应用；行业需求复苏，建议关注AI算力、半导体设备、存储等结构性机会 [11][16] 重点推荐：海光信息深度报告 - **公司定位与产品**：海光信息是国内高端处理器领军企业，采用CPU与DCU双轮驱动 [5] - CPU产品基于x86架构，已迭代至海光五号，海光四号已商业化，分为面向数据中心的7000系列、行业客户的5000系列和多场景的3000系列 [5] - DCU产品属于GPGPU路线，通过“类CUDA”环境兼容主流AI生态，深算三号已投入市场，深算四号研发顺利，覆盖AI训练/推理、科学计算等场景 [5] - **CPU业务市场与优势**：海光CPU兼容x86架构，性能达国际主流水平，在党政、行业信创市场占据主导地位，尤其在金融、电信等生态要求高的行业 [6] - **需求驱动**：AI服务器和AIPC出货加速、信创需求拉动国产CPU上行 [6] - 预计2025年全球AI服务器出货量增长**24.3%**，2025Q4 AI服务器出货量占比有望达**17.3%** [6] - 2025Q3全球PC出货量同比增速升至**8.21%**，2025年中国大陆AIPC渗透率有望升至**34%** [6] - 预计2026年我国信创硬件市场规模同比增长**38.60%** [6] - **竞争格局**：信创采购中国产CPU份额在**60%**以上，海光信息与华为处于第一梯队 [6] - **DCU业务市场与优势**：海光DCU为全精度GPGPU，对标国际主流产品，“类CUDA”架构降低迁移成本，已与字节、腾讯、阿里、百度等头部厂商深度合作，并适配国内主流大模型 [7] - **市场前景**：AI算力需求爆发拉动AI芯片市场扩张 [7] - 预计2025年全球AI芯片规模达**920亿美元**，同比增长**29.58%** [7] - 随着国产替代提速，2025年本土AI芯片品牌份额有望升至**40%** [7] - **产品进展**：深算三号已进入市场，深算四号研发顺利，2026年公司市场份额或将提升 [7] - **财务预测与投资建议**：首次覆盖给予“买入”评级 [9] - 预计公司2025-2027年营业收入分别为**143.05亿元**、**207.76亿元**、**287.59亿元**，同比增速分别为**56.13%**、**45.23%**、**38.43%** [9] - 预计归母净利润分别为**30.57亿元**、**44.90亿元**、**64.58亿元**，同比增速分别为**58.32%**、**46.87%**、**43.83%** [9] - 对应2025-2027年PE分别为**164倍**、**111倍**、**77倍**，PS分别为**35倍**、**24倍**、**17倍** [9] 电子行业周报要点 - **美光业绩超预期**：美光2026财年第一季度业绩全面超越预期，AI推动存储需求激增 [11][12] - 单季营收达**136.4亿美元**，环比增长**21%**，同比增长**57%** [12] - 毛利率为**56.8%**，环比提升**11个百分点** [12] - **核心增长引擎**：云存储业务营收同比暴涨**99.5%**，达**52.84亿美元**，毛利率高达**66%** [12] - **市场展望**：存储芯片供应将保持“显著短缺”，预计持续至2026年及更久 [12] - 预测HBM整体有效市场将以约**40%**的年复合增长率，从2025年的约**350亿美元**扩张至2028年的约**1000亿美元** [12] - **资本开支**：将2026财年资本支出预算从**180亿美元**上调至约**200亿美元**，重点用于保障HBM供应及加速新一代制程量产 [12] - **业绩指引**：预计下一财季营收将达**187亿美元（±4亿美元）**，毛利率将攀升至**68%（±1%）**，每股收益预计达创纪录的**8.42美元（±0.20美元）** [12] - **小米大模型发布**：小米发布并开源新一代大模型MiMo-V2-Flash，在推理性价比上实现显著突破 [11][13] - 模型总参数量达**309B**（激活**15B**），在多个评测基准中跻身全球开源模型**TOP2**，代码能力达到与顶尖闭源模型Claude 4.5 Sonnet相当水平 [13] - **核心优势**：极致的推理性价比，API调用成本仅为对标闭源模型的**2.5%**，生成速度提升一倍，定价为输入**0.7元/百万tokens**，输出**2.1元/百万tokens** [13] - 技术实现深度协同优化，MTP技术能灵活适配不同硬件，最大化GPU算力利用率 [14] - **行业表现与投资建议**：电子行业本周跑输大盘，建议关注结构性机会 [15][16] - 本周沪深300指数下跌**0.28%**，申万电子指数下跌**3.28%**，跑输大盘**3.00**点 [15] - 行业需求缓慢复苏，AI投资持续超预期，存储芯片涨价幅度超预期，自主可控力度加大 [16] - **建议关注四大方向**： 1. AIOT领域：乐鑫科技、恒玄科技、瑞芯微等 [16] 2. AI创新驱动板块：算力芯片（寒武纪、海光信息等）、光器件、PCB、存储、服务器与液冷 [16] 3. 上游供应链国产替代：半导体设备、零组件、材料产业（北方华创、中微公司等） [16] 4. 价格触底复苏的龙头标的：功率、CIS、模拟芯片等 [16] 财经新闻摘要 - **美国无人机禁令**：美国联邦通信委员会将禁止大多数外国制造的无人机及关键部件进入美国 [18] - **中央企业新基建与自主可控**：国务院总理李强指出，中央企业要适度超前开展新型基础设施建设，要在实现产业链供应链自主可控中当好担纲主力 [18] - **全国住房城乡建设工作会议**：会议部署“十五五”重点任务，强调推动城市更新、老旧小区改造、基础设施升级，稳步推进房地产市场复苏 [18] - **光热发电发展规划**：国家发改委、能源局提出，到2030年光热发电总装机规模力争达到**1500万千瓦**左右，度电成本与煤电基本相当 [19] A股市场与市场数据 - **行业涨跌幅**：本周（截至2025年12月23日）A股行业涨幅前五为玻璃玻纤(**3.14%**)、电池(**2.43%**)、贵金属(**2.20%**)、非金属材料Ⅱ(**1.87%**)、电子化学品Ⅱ(**1.78%**)；跌幅前五为航天装备Ⅱ(**-6.48%**)、酒店餐饮(**-2.76%**)、房地产服务(**-2.70%**)、教育(**-2.30%**)、文娱用品(**-2.30%**) [20] - **关键市场数据**（2025年12月23日） [22] - **资金面**：融资余额**24997亿元**，较前一日增加**125.86亿元** [22] - **利率**：DR007为**1.4105%**，10年期中债到期收益率为**1.8352%**；10年期美债收益率为**4.1800%** [22] - **股市**：上证指数收盘**3919.98点**（涨**0.07%**），创业板指收盘**3205.01点**（涨**0.41%**） [22] - **汇市与商品**：美元/人民币(离岸)报**7.0193**；COMEX黄金报**4515.00美元/盎司**（涨**0.77%**），WTI原油报**58.01美元/桶**（涨**2.64%**） [22]

投资评级 - 首次覆盖，给予“买入”评级 [1][2] 核心观点 - 海光信息是国产CPU领军企业，其DCU（协处理器）产品采用GPGPU路线，卡位算力芯片千亿蓝海市场 [1] - 公司CPU与DCU产品性能和生态国内领先，有望受益于信创加速落地、算力需求暴增及国产替代推进的市场背景 [2] - 下一代高性能海光五号CPU和深算四号DCU的发布，有望驱动公司营收维持高速增长 [2] 公司概况与产品布局 - 公司是国内高端处理器研发领域的领军企业，成立于2014年，采用“销售一代，验证一代，研发一代”的产品研发战略 [12] - 产品线包括CPU（中央处理器）和DCU（协处理器）两大产品线，实现双轮驱动 [5][12] - CPU产品兼容x86指令集，已迭代至海光四号（已商用），海光五号研发中，按应用分为7000、5000、3000系列 [5][12][16] - DCU产品采用GPGPU架构，通过“类CUDA”环境兼容主流AI软件生态，已迭代至深算三号（已投入市场），深算四号研发顺利 [5][13] - 公司采用Fabless生产模式，客户集中度较高，2024年前五大客户销售占比为98.17% [18] 市场机遇与行业趋势 - **AI算力需求爆发**：推理与训练算力需求高增，拉动AI芯片市场规模扩张，2025年全球AI芯片规模有望达920亿美元，同比增长29.58% [2] - **国产替代加速**：中国算力规模全球份额第二，英伟达、AMD等海外龙头仍占主导，但以华为、海光等为代表的本土品牌国产替代正全面提速，2025年份额有望升至40% [2] - **服务器与PC需求拉动**：2025年全球AI服务器出货量有望增长24.3%，2025Q4 AI服务器出货量占比有望达17.3%；2025Q3全球PC出货量同比增速升至8.21%，2025年中国大陆AIPC渗透率有望升至34% [5] - **信创需求强劲**：信创在党政和行业加速落地，进一步拉动国产CPU需求，2026年我国信创硬件市场规模有望同比增长38.60%至7889.5亿元 [5][71] 海光CPU核心竞争优势 - **性能达国际主流水平**：海光CPU性能达到国际主流CPU同等技术水平，自AMD获取授权后，公司自行实现了后续产品和技术的迭代开发，具备自主优势 [5] - **兼容x86生态优势显著**：兼容x86指令集大幅减少了客户国产化替代的迁移成本，软硬件生态丰富 [5][16] - **信创市场地位领先**：在党政、行业信创等领域认可度高，尤其在金融、电信等对生态要求高的行业占据主导地位，是国产CPU第一梯队厂商 [5][90] - **产品线覆盖全面**：7000系列面向高端服务器，5000系列面向中低端服务器，3000系列面向工作站和边缘计算服务器，满足差异化需求 [16][94] 海光DCU核心竞争优势 - **技术路径对标国际主流**：海光DCU为GPGPU，具有全精度浮点数据和各种常见整型数据计算能力，产品路径类似英伟达、AMD，算子覆盖度超99% [2] - **“类CUDA”生态降低迁移成本**：基于“类CUDA”通用并行计算架构，CUDA用户迁移成本低，同时公司打造了自主开放的完整软件栈，支持TensorFlow、Pytorch等主流深度学习框架 [2] - **覆盖全场景AI需求**：可满足从十亿级模型推理到千亿级模型训练的全场景需求，覆盖AI训练/推理、科学计算、金融风控等多个核心场景 [2] - **与头部厂商深度合作**：已与字节跳动、腾讯、阿里、百度等头部互联网厂商建立深度合作关系，并与国内主流大模型全面适配 [2] 财务预测与估值 - **营收预测**：预计公司2025-2027年营业收入分别为143.05亿元、207.76亿元、287.59亿元，同比增速分别为56.13%、45.23%、38.43% [2][6] - **净利润预测**：预计2025-2027年归母净利润分别为30.57亿元、44.90亿元、64.58亿元，同比增速分别为58.32%、46.87%、43.83% [6] - **估值水平**：对应2025-2027年的PE分别为164倍、111倍、77倍，对应PS分别为35倍、24倍、17倍 [6] - **历史财务表现**：2025年前三季度营收已超越2024年全年，同比增速达54.65%；毛利率突破60%，处于行业领先地位 [28][32]

文章核心观点 - 国产算力发展的核心瓶颈不在于硬件，而在于软件生态，特别是底层软件接口与指令系统的统一[2] - 行业需要解决软件复用性问题，以降低全社会为芯片兼容性所付出的高昂隐性成本[2] - 构建统一的软件生态是决定未来算力格局的关键，其重要性超越单一硬件性能的领先[2] 国产算力产业现状与问题 - 国产算力赛道存在“硬件强、软件弱”的集体性难题[2] - 国内芯片产业表面“百花齐放”，但底层软件接口与指令系统混乱，导致软件无法复用，社会资源浪费[2][6] - 软件开发的实际总成本（分散在不同公司）远高于硬件开发，是更困难的部分[6] - 国内产业人才缺乏软件思维，存在“高不成低不就”的问题[2] 软件生态统一的关键与路径 - 解决问题的关键在于实现底层硬件API和指令系统层面的统一[8] - 实现路径有两种：一是由产业主管部门牵头组建联盟，让商业公司共同参与；二是通过残酷的商业技术自然收敛[7] - 指令系统本身的统一不会扼杀硬件创新，创新主要发生在指令系统之下的架构或之上的软件层面，如同样的Arm架构，苹果能做出更优产品[9] - 以英特尔x86为例，其生态优势在于大部分计算机和服务器软件都针对其优化，形成了强大的软件复用性[17] RISC-V架构的机遇与挑战 - RISC-V是一个开放的好平台，允许添加特有指令，既能做通用CPU也能做AI加速[10] - RISC-V在向高端服务器领域拓展时，主要突破点在于解决软件生态问题[11] - 目前国内阿里云等公有云主要使用英特尔CPU，同架构的AMD使用都不多，仅亚马逊开始使用自研Arm架构CPU，因其部分客户应用已能适配[11] - 推动RISC-V发展的动力可能来自国际形势，但国内手机厂商自研芯片的价值存疑，除非能像苹果一样显著提升技术壁垒和利润空间[13] - 可以整合RISC-V的国内外资源和人才，集中到该平台进行发展[13] 人才培养与教育体系问题 - 国内对软件知识产权尊重不足，导致软件价值被低估[20] - 教育体系培养的人才存在脱节问题：学集成电路的毕业生不会设计CPU，计算机学院毕业生只懂应用软件而不明白底层原理[20] - 教育专业划分过细，如电子工程与计算机专业被严格分开，人为制造了知识鸿沟，而发达国家大学常将两者置于同一系内[21] - 深圳理工大学采用项目制教学，以RISC-V为核心教学生设计CPU并运行操作系统，旨在培养符合产业需求的实践能力[23] 软件对于芯片公司的核心重要性 - 软件是芯片公司的命根子，英特尔公司的软件工程师数量就多于硬件工程师[24] - 国内有芯片大厂会为一个项目投入超过200人驻场，帮助用户优化和适配软件[24] - 计算机体系结构的本质就是划分硬件与软件的界面（指令系统），软件是计算机不可分割的核心部分[25] - 许多芯片公司人员出身电子工程，专注于器件和电路，对软件重要性认识不足，这在做GPU等复杂芯片时问题尤为突出[26] 未来潜在机会 - 大模型技术的收敛（如市场可能集中于ChatGPT或DeepSeek等少数模型）可能为国产算力公司提供机会，只需做好与少数主流模型的对接即可[27]