算力成为AI竞争核心 - 算力已从AI竞争中的可选项变为必选项 成为必须掌控的关键命门 [1] - 科技巨头纷纷加码芯片研发 动作表明算力成为战略博弈焦点 [1] - 任何有关AI算力的消息都可能引发股价异动 如百度集团和阿里巴巴股价分别大涨8.08%和5.44% [1] 科技公司芯片布局策略 - 阿里巴巴正在开发新AI芯片并进入测试阶段 主要面向AI推理任务 [3] - 腾讯在三款自研芯片上取得重要进展 包括AI推理芯片紫霄 视频转码芯片沧海和智能网卡芯片玄灵 [3] - 字节跳动已组建芯片研发团队 并在校园招聘中设置多个芯片相关岗位 [3] - 科技公司采用双轨并行策略 一手自研一手投资芯片企业 [4] - 阿里巴巴投资寒武纪 深鉴科技和翱捷科技等芯片企业 [4] - 腾讯押注长鑫存储 燧原科技和集益威半导体等公司 [4] - 字节跳动入股摩尔线程 聚芯微电子和昕原半导体等芯片公司 [4] 自研芯片驱动因素 - 生成式AI对算力有指数级需求 驱动大厂持续重构底层架构 [6] - 采购外部芯片成本高昂且供应不稳定 自研AI芯片能显著降低采购成本 [6] - 全球算力供需失衡导致科技公司采购芯片成本不断上升 [6] - 专用芯片研发门槛较低 更适配企业自身云计算和AI业务 [7] - 追求软硬件协同设计的极致能效比 形成算法-芯片-场景闭环 [8] - 更深层次动因在于抢夺生态主导权 构建自主可控技术栈 [8] 互联网公司造芯优势 - 业务规模庞大 拥有海量实际业务数据和应用场景 [10] - 具有供应链与成本控制力 能摊薄研发成本并形成生态协同效应 [10] - 具备资金与人才优势 能吸引顶尖芯片研发人才加盟 [10] 面临挑战与应对 - AI芯片研发需3-5年周期 但AI技术迭代迅猛 面临技术落后风险 [10] - 受地缘政治影响 先进制程受制且代工厂产能波动可能中断生产 [10] - 自研芯片在软件栈和开发者工具链等生态环节弱于国际成熟企业 [10] - 可采用Chiplet模块化设计缩短研发周期 实施渐进式替代战略 [11] - 需联合其他国产厂商搭建平台 共建软硬件生态 [11] - 打造AI芯片领域软硬件开源技术协作平台 依靠开源模式吸引开发者 [11]

算力在AI竞争中的战略地位 - 算力已从AI竞争的可选项转变为必选项 成为必须掌控的关键命门 [1] - 科技巨头加码芯片研发动作表明 算力关乎成本控制与性能提升 供应链安全与生态主导权的战略博弈 [1] - 任何AI算力相关消息都可能引发股价异动 如百度集团和阿里巴巴股价分别大涨8.08%和5.44% [1] 科技公司AI算力布局策略 - 采用自研与投资双轨并行模式加码AI算力布局 [2][4] - 自研芯片能深度匹配自身业务场景 实现算法框架与硬件协同优化 [4] - 投资芯片公司可快速切入前沿技术赛道 分散研发失败风险 [4] - 阿里巴巴旗下平头哥2019年推出首款AI芯片含光800 腾讯已开发三款自研芯片 字节跳动组建芯片研发团队 [3] - 阿里巴巴投资寒武纪等芯片企业 腾讯押注燧原科技等公司 字节跳动入股摩尔线程等芯片公司 [4] 自研芯片的核心驱动力 - 生成式AI对算力的指数级需求驱动底层架构重构 通用GPU难以平衡千亿参数模型训练效率与成本 [6] - 采购外部芯片成本高昂且供应不稳定 自研AI芯片能显著降低采购成本并避免受制于供应商 [6] - 专用芯片（ASIC/FPGA）相比通用芯片（CPU/GPU）研发门槛较低 更适配自身云计算和AI业务 [6][7] - 不同公司优化芯片的驱动力差异：阿里巴巴聚焦弹性算力池 字节跳动优化实时推理密度 腾讯强化低延时响应 [7] 生态主导权争夺 - 英伟达通过"GPU+CUDA"组合形成软硬一体化优势 长期占据主导地位 [8] - 自研芯片配套开源软件栈和开发者工具 可形成软硬一体完整生态 掌握更大产业话语权 [8] - "自研芯片+开源生态"是打破现有垄断格局 构建自主可控技术栈的现实选择 [8] 自研芯片的优势与挑战 - 互联网巨头拥有海量业务数据和应用场景 具备供应链与成本控制力 能摊薄研发成本并形成生态协同 [10] - 技术迭代风险突出：AI芯片研发需3-5年周期 但AI技术迭代迅猛 可能面临量产即落后风险 [11] - 生态壁垒制约商业化：自研芯片在软件栈等生态环节弱于国际成熟企业 用户迁移成本高 [11] - 可采用Chiplet模块化设计缩短研发周期 实施渐进式替代战略从边缘端向训练端渗透 [11] - 需联合国产厂商搭建平台共建软硬件生态 通过开源模式吸引开发者快速迭代技术 [12]

核心观点 - 科技巨头通过自研和投资双轨并行加码AI算力布局 算力从AI竞争的可选项变为必选项 成为必须掌控的关键命门 [1][2][3] - 自研AI芯片主要驱动因素包括成本控制 性能提升和生态主导权争夺 专用芯片因研发门槛较低且更适配自身业务成为主流选择 [4][5][6] - 互联网公司造芯具备业务规模 供应链控制和资金人才优势 但面临技术迭代风险和生态壁垒挑战 需通过模块化设计和生态共建突破限制 [7][8] 股价表现 - 9月12日港股百度集团和阿里巴巴股价分别大涨8.08%和5.44% 主因是两家公司使用自研芯片训练AI大模型 [1] - 特斯拉创始人埃隆·马斯克9月7日宣布与团队进行AI5芯片设计评审 称其为史诗级芯片 OpenAI与博通启动自研AI芯片量产推动博通股价大涨 [1] 自研芯片进展 - 阿里巴巴测试面向AI推理任务的新芯片 旗下平头哥2019年推出首款RISC-V处理器玄铁910和AI芯片含光800 [2] - 腾讯在三款自研芯片取得重要进展：AI推理芯片紫霄 视频转码芯片沧海和智能网卡芯片玄灵 [2] - 字节跳动已组建芯片研发团队 在校园招聘中设置多个芯片相关岗位 [2] 投资布局 - 阿里巴巴投资寒武纪 深鉴科技和翱捷科技等芯片企业 [3] - 腾讯押注长鑫存储 燧原科技和集益威半导体等公司 [3] - 字节跳动入股摩尔线程 聚芯微电子和昕原半导体等多家芯片公司 [3] 驱动因素 - 生成式AI对算力需求指数级增长 通用GPU难以平衡千亿参数模型训练效率与成本 全球算力供需失衡导致采购成本上升 [4] - 自研AI芯片显著降低采购成本并增强供应链韧性 避免受制于供应商变化 [4][5] - 专用芯片如ASIC和FPGA针对特定算法优化 研发门槛较低且更适配企业自身云计算和AI业务 [5] - 阿里巴巴通过自研芯片提升云平台性能 字节跳动优化实时推理密度服务短视频及电商 腾讯强化低延时响应支撑游戏与社交 [6] - 自研芯片配套开源软件栈和开发者工具可打破英伟达CUDA生态垄断 构建自主可控技术栈并掌握产业话语权 [6] 优势与挑战 - 互联网公司拥有海量业务数据和应用场景 具备供应链与成本控制力 能摊薄研发成本并形成生态协同效应 [7] - 资金与人才优势使企业具备长期持续投入资本实力 能吸引顶尖芯片研发人才 [7] - AI芯片研发需3-5年周期 但技术迭代迅猛可能导致芯片量产前就面临技术落后风险 [7] - 地缘政治影响先进制程 代工厂产能波动可能中断生产加剧供应链不确定性 [7] - 自研芯片在软件栈和开发者工具链等生态环节弱于国际成熟企业 用户迁移成本高制约商业化 [7] 突破路径 - 采用Chiplet模块化设计缩短研发周期 实施渐进式替代战略 从边缘端轻量化场景积累数据再向训练端渗透 [8] - 联合国产厂商搭建平台共建软硬件生态 通过开源模式吸引开发者快速迭代技术并形成生态协作 [8]

公司股权变动 - 集益威半导体（上海）有限公司发生工商变更，原股东苏州旭创科技有限公司、铜陵乾融皓云创业投资合伙企业（有限合伙）等退出 [1] - 新增广西腾讯创业投资有限公司、央视融媒体产业投资基金（有限合伙）等为股东 [1] - 公司注册资本由约1487.3万元人民币增至约1519.4万元人民币，增幅约为2.16% [1] - 公司现由上海文帕企业管理合伙企业（有限合伙）、国家集成电路产业投资基金二期股份有限公司及新增股东等共同持股 [2] 公司基本情况 - 集益威半导体（上海）有限公司成立于2019年8月，法定代表人为王浩南 [2] - 公司经营范围包括集成电路芯片及产品销售、集成电路芯片设计及服务、电子产品销售等 [2] - 公司注册资本为1519.382万元人民币，实缴资本为675.8646万元人民币 [4] - 公司类型为外商投资企业与内资合资的有限责任公司，所属行业为软件和信息技术服务业，参保人数为41人 [4] 公司股东结构 - 公司前三大股东为上海文帕企业管理合伙企业（有限合伙）持股13.29%、上海域集企业管理合伙企业（有限合伙）持股11.06%、湖南华业天成创业投资合伙企业（有限合伙）持股9.50% [4] - 上海集成电路产业投资基金股份有限公司持股4.49% [4] 腾讯在半导体行业的布局 - 腾讯在2021年披露三款自研芯片：AI推理芯片“紫霄”、视频转码芯片“沧海”以及智能网卡芯片“玄灵” [5] - “紫霄”芯片已流片成功并进入试生产，性能相比业界提升100% [5] - “沧海”芯片压缩率相比业界提升30%以上，“玄灵”芯片性能相比业界产品提升4倍 [5][6] - 腾讯于2020年成立专注芯片研发的蓬莱实验室，旨在实现芯片端到端设计、验证全覆盖 [6] - 腾讯云已获得超50家芯片企业的合作认可 [6] - 腾讯云与黑芝麻智能科技签署战略合作协议，共同打造智能驾驶系统解决方案 [6]