格隆汇12月16日丨中电港(001287.SZ)在互动平台表示，英伟达、AMD均为公司的授权代理产品线。目 前主要授权分销英伟达用于数据中心的GPU、Jetson以及汽车芯片等产品；授权分销AMD的GPU、CPU 等产品。 ...

心灰意冷 盘面消息 A股三大指数今日集体回调，截止收盘，沪指跌1.11%，收报3824.81点；深证成指跌 1.51%，收报12914.67点；创业板指跌2.10%，收报3071.76点。 沪深两市成交额17242 亿，较昨日缩量493亿。 老水看盘 上证 指数创下收盘价新低，收于 3824 点，这是本轮行情调整以来的最低收盘点位。 水皮杂谈 一家之言 兼听则明 偏听则暗 上证指数 今天 下跌 1.1% ，深成指下跌 1.51% ，收于 12914 点。 今天 上涨个股数量较 为吉利，达 888 家，而下跌个股多达 4294 家，数字背后的市场信号值得关注。成交量继续 萎缩至 1.72 万亿，主力资金净流出 829 亿。 今天 所有个股中位数下跌约 1.8% ，涨停 46 家，跌停 36 家。涨停数量不算多，但跌停数 量为近期最多。不过相较于午盘收盘，数据略有好转：午盘时上证指数下跌 1.22% ，深成指 下跌 1.88% ，午后指数有所回升，但个股回升力度有限，中位数基本未出现明显回升 —— 午盘时中位数跌幅为 1.74% ，午后个股反而略有回落。 午后指数能够回升，尤其是深成指一度回升幅度接近 1% ，主 ...

行业投资评级 - 强于大市 [3] 核心观点 - 数据中心已成为电力设备行业核心增量应用场景，其发展趋势直接驱动电力设备需求增长与技术迭代 [3][7] - 需引入AI行业多维度指标，通过其前瞻性判断为数据中心供配电设备赛道投资决策提供支撑，具体从需求端、供应链端、AI应用端三方面构建指标体系 [3][7] - AI及数据中心维持高景气，电力设备需求旺盛 [4] 需求端：资本开支延续高增态势 - **海外云厂商资本开支高增**：2025年第三季度，海外大厂资本开支总和达996.17亿美元，同比增长80.39%，环比上升9.54% [4][9] - 亚马逊资本开支342.28亿美元，环比增长9%，超指引且聚焦AWS AI基建 [9] - 谷歌资本开支239.53亿美元，超预期，其中60%用于服务器采购 [9] - 甲骨文资本开支58.62亿美元，环比大增47.66% [9] - 脸书、微软资本开支分别为188.29亿、167.45亿美元，AI算力投入成核心驱动力 [9] - **海外云厂商未来指引积极**：多家公司明确表示2026年资本开支将继续显著增加或高于2025年 [13] - **国内云厂商资本开支放缓**：2025年第三季度，阿里资本开支315.01亿元，同比增长80.10%但环比下降18.55% [4][14] - 腾讯资本开支129.83亿元，同比下降24.05%、环比下降32.05%，下调全年指引 [4][14] - **国内云厂商战略未变**：阿里重申三年3800亿元投资框架，若供应链瓶颈缓解不排除进一步增投 [4][14][15]；腾讯表示开支放缓主要受供应链影响，AI战略未变 [14][15] - **海外数据中心建设投资增速放缓**：2025年8月，美国私人部门数据中心建设支出达414亿美元，同比增长25.72%，较2024年同期80%以上的增速有所回落 [16] 供应链：英伟达、台积电营收保持增长 - **英伟达营收创历史峰值**：2025年第三季度，英伟达营业收入达3625.71亿元，环比增长24.63%、同比增长62.49% [4][18] - 数据中心产品占总营收比重超85% [18] - **台积电营收创同期新高**：2025年11月，台积电营收达3436.14亿新台币，同比增长24.5%、环比下滑6.5% [4][24] - **核心组件价格大幅上涨**：DRAM现货价自2025年10月13日的12.85美元上涨至12月12日的38.76美元，两月内涨幅超200%，印证服务器需求旺盛 [4][27] - 2025年10月CPU价格指数为98.20，较9月的96.15小幅回升 [27] AI应用端：模型数量稳步增长，应用落地增多 - **大模型持续迭代更新**：近期OpenAI、谷歌、Mistral AI等厂商均有重要模型发布 [31] - **API调用量环比下降**：2025年12月2日至8日，OpenRouter平台Token调用量为5.78T，环比下降6.62% [4][37] - **大模型推理价格持续下降**：2025年第三季度，随着新模型发布，在Artificial Analysis智能指数上得分超过40分的模型Tokens价格下降超50% [4][47] - **AI应用月活用户情况**：2025年11月，ChatGPT月活用户数量最高，达60.4亿；阿里千问月活增速在AI产品全球增速榜位列第一 [44][45] 投资建议 - **核心逻辑**：AIDC（AI数据中心）建设推动SST（固态变压器）需求增长，数据中心能耗和功率问题促使SST渗透率提升 [4] - **推荐标的**：阳光电源（300274.SZ） [4] - **建议关注标的**：科华数据（002335.SZ）、科士达（002518.SZ）、科陆电子（002121.SZ）、麦格米特（002851.SZ）、金盘科技（688676.SH）、四方股份（601126.SH） [4]

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ PC OEM和芯片供应商正指望消费者对人工智能(AI)的兴趣来推动PC出货量增长，这种增长在几 年来从未见过。近年来，人工智能的兴起促使一种专门为加速人工智能任务而设计的新型专用计 算硬件的出现：神经处理单元 (NPU)。与其更成熟的前身GPU一样，NPU提供了一个专门优化的 专用硬件平台，可以高效执行某些类型的计算。 为了支持人工智能PC，处理器供应商一直在其异构PC处理器中添加集成的NPU。Intel、AMD 和高通都推出了符合微软要求的产品，即集成的NPU提供每秒至少40万亿次运算(TOPS)，以支 持Copilot+ AI助手。人工智能PC和集成的NPU仍处于早期阶段；机器学习工作负载（如图像分 类和对象检测）以及深度学习活动（如计算机视觉和自然语言处理）正在以大致相等的比例利用 NPU、GPU和CPU。但这种相对平衡将迅速改变。随着进一步的创新，以及软件开发人员对它们 的熟悉程度越来越高，MPR预计NPU将在AI PC中承担大部分 AI 工作负载。 一条人人都走的路 当然，CPU早在20世纪50年代和60年代就已出现，当时正值计算机时代的黎明。它们从执行（相 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来自 AMD、英伟达、博通和主要研究公司的越来越多的预测表明，在人工智能基础设施建设规模 比该行业历史上任何一次扩张都大数倍的推动下，半导体市场将在本十年结束前突破万亿美元大 关。 Creative Strategies 的最新分析将这种转变称为"千兆周期"（Gigacycle），并指出人工智能前所 未有的需求规模正在同时重塑计算、内存、网络和存储的经济格局。2024 年全球半导体收入约为 6500 亿美元，但目前多项预测显示，2028 年或 2029 年将突破万亿美元大关。人工智能是造成这 一预测上调的主要原因。 AMD首席执行官苏姿丰(Lisa Su)近期上调了公司长期预期，称到2030年人工智能硬件市场规模将 达到1万亿美元，并预测AMD整体复合年增长率将达到35%，数据中心业务的复合年增长率将达到 60%左右。她还公开反对近几个月来盛行的人工智能泡沫论调。 与此同时，英伟达给出了更为宏大的预期，在2026年第二季度财报电话会议上，该公司将未来五 年人工智能基础设施市场规模描述为3万亿至4万亿美元。这一数字基于超大规模数据中心、自主 人工智能项目和企业集群的系统 ...

估值定价成并购"拦路虎" 并购潮起潮落。临近2025年末，A股市场掀起一波引人关注的并购重组"终止潮"。自11月13日至12月13 日，已有至少20家上市公司密集公告终止或停止实施重大资产重组计划，其中不乏芯片、医药、化工、 信息技术等热门行业的代表企业。 尤其引人注目的是，多家半导体领域上市公司在近期接连"刹车"——12月12日晚，芯原股份 （688521.SH）宣布终止收购芯来智融97.0070%股权，原因是"标的公司管理层及交易对方提出的核心 诉求及关键事项与市场环境、政策要求及公司和全体股东利益存在偏差"。紧随其后，海光信息 （688041.SH）与中科曙光（603019.SH）于12月10日同步公告终止吸收合并计划，称"交易相关事项无 法在预计时间内达成一致"。思瑞浦（688536.SH）、帝奥微（688381.SH）等半导体企业也在近期相继 宣告终止并购重组。 密集的终止公告不仅反映出当前并购市场面临的共同挑战，也折射出在宏观环境变化、市场估值定价与 产业整合深化的多重背景下，交易双方在估值、条款、整合预期等方面正经历艰难博弈。 半导体成并购终止"重灾区" 第一财经记者根据Wind数据及相关公司公 ...

机构调研热度分析 - 近一个月（11月23日至12月14日）有11家上市公司机构来访接待量超过90家，其中杰瑞股份接待频率最高达6次，接待机构数量最多达377家 [1] - 算力领域公司备受关注，海光信息与中科曙光机构来访接待量并列第二，均为341家 [1] - 具有“机器人”概念的伟创电气、福莱新材、长安汽车机构来访接待量分别为141家、135家和125家 [2] 海光信息与中科曙光重组终止及后续合作 - 海光信息与中科曙光已终止千亿合并计划，但双方表示将保持独立市场化运作，分别聚焦算力基础设施集成和高端芯片设计核心赛道 [1] - 双方计划在系统级产品应用上建立更紧密合作，结合中科曙光在超节点算力、科学大模型开发平台、集群系统等技术优势，在智能计算、算力调度、数据中心解决方案等领域开展全栈布局 [1] - 中科曙光表示，海光聚焦CPU、DCU芯片，已确立国内核心芯片领导地位；曙光深耕互联、网络、调度、软件、算力服务及存储、液冷领域，处于国内领先水平，双方将共同构建完整算力产业链 [2] 中科曙光产品与技术进展 - 中科曙光就市场关注的超节点640产品订单、适配H200及与英伟达合作等问题作出回应 [2] - 曙光scaleX640产品依托先进的硬件架构、冷却、供电等技术，集约化程度全球领先，超节点综合性能国内领先，预计随着大模型参数规模增大和高通量推理集群化部署，其优势将更加突出 [2] - 曙光scaleX640超节点采用AI计算开放架构，支持市场上主流的国产和国际AI加速卡，用户可按需选择加速芯片，实现“软硬协同、生态兼容”的AI计算解决方案 [2] 伟创电气机器人领域布局 - 伟创电气全面布局具身智能全产业链，近期发布新品包括12mm-21mm微型无框电机、6-16mm空心杯电机、轴向磁通电机、轮毂电机、超高功率密度驱动器等 [3] - 公司携手行业优秀企业推出了6DOF腱绳仿生驱动灵巧手、超短款谐波关节模组、行星关节模组、摆线关节模组、轴向磁通关节模组等具身智能核心部件 [3] - 作为移动机器人核心零部件供应商，公司产品精准适配AGV/AMR、服务机器人等多种应用场景 [3] 福莱新材机器人电子皮肤技术 - 福莱新材第三代产品重新定义TPU架构，首创芯感一体设计，将算力下沉到每一寸电子皮肤，不仅是传感器，更是机器人的末端神经中枢 [3] - 公司拥有压电式、压阻式、电容式、磁电式等多技术储备，在机器人电子皮肤领域主要采用压阻式实现识别力、温度、材质的模态，也会根据客户要求采用电容式融合路线实现接近觉 [3][4] - 公司的触觉智能需与机器人本体（如通智科技所做的具身智能大脑）进行交互合作 [4] 长安汽车机器人业务战略 - 长安汽车机器人业务围绕核心场景，以“1+N+X”战略布局智能汽车机器人技术和业务 [4] - “1”即以人形机器人为主线，产品形态分为全尺寸（生产制造场景）、中型尺寸（门店场景）和小型（家庭场景）等，实现多应用场景覆盖 [4] - “N”包括车载组件机器人、智能出行生态机器人、特种服务机器人等业务形态；“X”代表公司将发挥链主效应，整合机器人行业上下游，涵盖零部件、软件服务、基础设施建设、运营商等多方面 [4] - 公司以人形机器人技术研发及高端应用为落脚点，基于工厂、门店、家庭和特种应用场景，按近-中-远期三步走，做面向商业+技术闭环的整合商，打造多款具身智能机器人产品 [4]

机构调研热度与核心公司 - 近一周获得机构调研的个股超过260只 表明市场对特定公司的关注度较高 [1] - 中科曙光和海光信息是调研机构数量最多的公司 近一周均有341家机构进行调研 [1][2] - 安克创新和伟创电气也获得超过百家机构调研 数量分别为209家和112家 [1][2] 中科曙光与海光信息的战略协同 - 尽管重组终止 但海光信息与中科曙光将在保持上市公司独立性基础上深化协同 [1] - 海光信息聚焦于CPU和DCU芯片 已确立国内核心芯片领导地位 [1] - 中科曙光深耕互联、网络、调度、软件、算力服务及存储、液冷领域 处于国内领先水平 [1] - 双方将共同构建完整的算力产业链 [1] 被调研公司的市场表现与财务数据 - 近一周被机构调研的股票 在统计月内平均上涨近1% [1] - 部分个股涨幅显著 超捷股份、霍莱沃、斯瑞新材、博盈特焊、华菱线缆等均上涨超过20% [1] - 从财务数据看 部分被调研公司前三季度净利润增长强劲 例如伟测科技同比增长226.41% 胜宏科技同比增长324.38% 致尚科技同比增长173.36% [2] - 部分公司估值较高 例如海光信息滚动市盈率为206.24倍 丰立智能滚动市盈率为3433.14倍 [2]

" 在算力成为基础设施的时代，究竟什么样的技术路径、生态战略 和商业逻辑，能够穿越周期，占据未来价值链的顶端？ " 作者丨杨依婷 刘伊伦 编辑丨包永刚 2025年12月13日， GAIR 2025「AI 算力新十年」 专场在深圳·博林天瑞喜来登酒店正式启幕。 作为国内前沿技术与产业变革的重要风向标，GAIR大会历经七届积淀，见证并推动了中国 AI 产业从算法 突破、硬件迭代，到商业落地的完整过程。本届论坛直面智能体系的底层核心—— 算力 ，从架构、生 态、工具链到产业化落地，探寻未来十年的关键变量。 上午场以 「谁是下一个寒武纪」 为主题，六位来自产、学、研、投等多个维度的嘉宾依次登台，以不同 视角揭示国产算力的现状与未来——这不仅是在探寻一家明星企业，更是在追问： 深圳理工大学算力微电子学院院长唐志敏：通过软件定义算力，才能打破芯片技术壁垒 首位登场演讲的嘉宾是深圳理工大学算力微电子学院院长，龙芯 CPU、海光 CPU 创始人唐志敏。深耕微 电子与算力领域三十余载，唐志敏院长亲历了中国自主芯片从无到有、从弱到强的攻坚历程，更在算力芯 片（XPU）的体系结构、软件生态与产业发展领域有着深厚积淀，对于算力时代下 ...

更为深层的技术矛盾，在于处理器微架构的设计哲学。现代CPU普遍依赖"推测执行"技术，通过分支 预测来提前执行指令以保持流水线满载，这种机制在处理逻辑复杂的通用程序时表现优异。然而，AI 和机器学习工作负载主要由大规模的向量和矩阵运算构成，且内存访问模式往往呈现出高度的不规则 性。在这种场景下，推测执行容易出现预测失败，导致流水线频繁刷新。被丢弃的计算指令不仅未能产 生有效产出，反而造成了额外的能源浪费与延迟。 针对通用架构在AI负载下的局限性，处理器行业正在经历第一层维度的革新：微架构层面的去推测 化。近期获得美国专利商标局专利认证的"基于时间的确定性执行模型"代表了一种新的设计思路。该模 型摒弃了复杂的推测机制，引入带有时间计数器的向量协处理器，采用静态调度策略。在这一架构下， 指令仅在数据依赖关系完全解决且操作数就绪的确定时刻，才会被分发至执行单元。 由于执行顺序和时间是预先规划且确定的，芯片设计可以省去复杂的寄存器重命名和乱序执行控制逻 辑，从而在矩阵计算等任务中以更低的晶体管开销和功耗实现高可扩展性。这种确定性执行模型在保持 与RISC-V等标准指令集兼容的同时，从底层逻辑上适配了AI计算对高吞吐量和 ...