市场行情与资金动向 - 本周两个交易日成交额超过三万亿，量能出现转折点 [1] - TMT行业集中度高达38.98%，逼近2024年10月历史峰值，阶段性风险大于收益 [1] - 创业板和科创板ETF净赎回金额扩大，高估值成长性题材承压 [2] - 机构资金自8月初进入净流出状态，本周趋势加剧 [2] - 当周A股主力资金净卖出1778.93亿元，创4周最大规模，医药生物/计算机/非银金融净卖出居前 [32] - 北向资金当周成交19382.05亿元，连续第3周增加 [33] - 电子/有色金属/通信行业资金净流入领先，分别达154.53亿元/114.48亿元/75.05亿元 [34] 券商策略观点汇总 - 兴业证券建议重视港股互联网、半导体设备等五大方向轮动扩散 [6] - 财通证券认为短期量能高位收缩后市场可能震荡，调整空间有限 [6] - 银河证券指出成长板块上半年景气度高，关注光伏设备/电池等领域 [6] - 开源证券看好科技成长/自主可控/军工方向，以及出海结构性机会 [6] - 西部证券将9月A股视为"看涨期权"，下行风险有限而上行潜力大 [6] - 中泰证券预期大盘以震荡和结构性轮动为主，非全面普涨 [6] 宏观经济数据 - 8月制造业PMI为49.4%，较上月提升0.1个百分点，连续五个月处于收缩区间 [6] - 医药、计算机通信电子设备等行业产需指数明显高于制造业总体 [7] - 产成品库存指数下降0.6pct至46.8%，原材料库存上涨0.3pct至48% [9] - 非制造业PMI为50.3%，服务业商务活动指数上升0.5pct至50.5%，创年内高点 [12] - 商务部将出台扩大服务消费政策，服务业景气度或进一步上升 [12] 细分行业动态 - 阿里巴巴开发新款AI推理芯片，阿里云FY2026Q1营收333.98亿元，同比增长26% [14] - 阿里未来三年将投入超3800亿元建设云和AI基础设施 [14] - 锂电产业链9月预排产环比增长，电池排产124.8GWh（+7.4%），正极/负极/隔膜/电解液均增超6% [16] - 上汽名爵半固态电池车型售价10.28万元，39分37秒大定突破10000台 [16] - 华域汽车拟受让上汽清陶49%股权 [17] - 中石油研究以稳定币进行跨境结算的可行性 [18] - NanoBanana图像生成模型以1362分位列全球图像编辑榜单第一 [19] - 俄罗斯与中国结算几乎完全转向本币 [21] - 成都国星宇航递交港股上市申请，冲刺"商业航天第一股" [22] 政策与产业要闻 - 美国商务部调整三星/SK海力士在华工厂设备许可制度 [23] - 六大行中期分红比例30%，合计金额2046.57亿元 [23] - 国家电网特高压招标金额13亿元，1000kV电抗器/变压器/组合电器为主 [23] - 安徽省发行456亿元专项债，其中18.6亿元投向低空经济基础设施 [24] - 上合组织峰会在天津举行 [25] - 钢铁行业稳增长方案目标2025-2026年增加值年均增长4% [25] - 国务院研究要素市场化配置综合改革试点 [26] 行业景气与估值 - 纺织服装/公用事业/休闲服务行业位于衰退象限，非银金融/通信/计算机处于扩张象限 [36] - 国防军工行业由扩张进入放缓象限 [36] - 医药生物/房地产/电气设备景气度提升居前，建筑材料/国防军工/建筑装饰景气度回落居前 [36] - 农林牧渔/有色金属/建筑材料行业位于"高景气、低估值"象限 [37] - 化工/计算机/电子行业估值水平偏高（PE历史百分位>0.7），食品饮料/家用电器/农林牧渔估值偏低（PE历史百分位<0.3） [37]

新一代AI芯片开发 - 公司正在开发新一代AI芯片 聚焦多功能推理场景 核心目标是填补英伟达H20退出后的市场空白[1] - 芯片采用国产14nm或更先进制程 由长江存储等本土代工厂支持 通过异构计算架构集成高密度计算单元和大容量内存[1] - 预计LPDDR5X带宽超1TB/s 单卡算力目标达到300-400TOPS（INT8） 与H20约300TOPS基本持平[1] 技术优势与兼容性 - 芯片核心优势在于全场景兼容性 支持FP8/FP16混合精度计算 通过动态指令翻译层实现与CUDA生态无缝对接[3] - 工程师可直接复用现有代码 迁移成本降低70%以上[3] - 阿里云已在通义千问大模型推理环节部署寒武纪思元370芯片 通过MagicMind工具链实现模型转换效率提升3倍[3] 供应链与产能布局 - 公司紧急追加寒武纪思元370订单至15万片 该芯片基于7nm工艺采用Chiplet技术 集成390亿晶体管[5] - 实测算力达300TOPS（INT8） 在ResNet-50等典型模型性能与H20持平 能效比提升40%[5] - 采用双代工厂备份策略：中芯国际14nm产线良率稳定在95%以上 月产能达5万片[6] - 与华虹半导体合作开发7nm工艺 预计2026年量产 目标算力突破500TOPS 能效比提升30%[8] 存储技术突破 - 与长江存储合作研发基于国产制程的AI芯片 重点突破存储瓶颈[5] - 长江存储294层3D NAND技术实现20GB/mm²存储密度和7000MB/s读写速度 较上一代提升40%[5] - 使AI芯片本地存储容量扩大至128GB 减少对外部存储依赖[5] 市场应用进展 - 截至2025年Q2 思元370已覆盖阿里云60%的推理需求[5] - 通过PCIe 5.0接口实现多卡互联 支撑通义千问用户增长[5] 技术发展路线图 - 短期2025-2026：聚焦7nm/14nm工艺推理芯片 通过兼容生态快速抢占市场份额[10] - 中期2027-2028：推出4nm工艺训练芯片 支持千卡级集群互联 目标算力达1EFLOPS 对标英伟达H100[10] - 长期2030后：探索光子计算和存算一体等颠覆性技术[10] - 阿里云已发布全球首款商用光子AI芯片 速度较GPU提升1000倍 功耗降低90%[10] 战略意义与行业影响 - 公司国产算力突围本质是技术攻坚与生态重构双重战役 通过兼容-替代-超越三步走策略打破英伟达垄断格局[11] - 与寒武纪和长江存储等产业链伙伴深度协同 对RISC-V和光子计算等前沿技术布局 为中国AI芯片自主可控提供可行路径[11] - 未来两年是关键窗口期 若2026年前实现4nm训练芯片量产 有望在全球算力竞争中占据更主动地位[11]