报告核心观点 报告认为AI应用数据向好、端侧应用高景气，国内外算力需求共振，供给侧持续升级，国产算力厂家进入IPO阶段，通信行业虽本周走势弱于上证指数，但AI算力链条投资机会值得关注，各细分领域也有诸多动态和发展趋势[4][7][21] 投资策略 投资要点 - AI应用数据向好，端侧应用高景气，ChatGPT成AI超级应用，国产应用表现佳，OpenRouter平台token消耗量大幅增长，亚马逊机器人部署达100万台且效率将提升[4][12] - 中国移动推理侧订单释放，甲骨文新增订单多，国内外算力需求共振，中国移动成立人工智能公司并发布大模型矩阵[4][13] - 供给侧升级，辉达GB300 NVL72出货，我国算力供应提升，沐曦股份、摩尔线程IPO获受理[4][14] 行业要闻 - 中国移动AI服务器集采标包6公示，规模超32亿，其投资将拉动下游产业链，建议关注相关公司[5][16] - 《可信数据空间标准化研究报告》研讨会召开，推进标准化工作，数据要素领域放量节点将近，建议关注相关公司[7][17] - 国产算力芯片厂商沐曦股份、摩尔线程IPO获受理，发展进入新阶段，有望规模化发展，建议关注相关公司[7][18] - AI应用需求增长，字节旗下Cici出海增速领先，算力链条有望维持高景气度，建议关注相关公司[7][20] 本周回顾及重点关注组合 - 本周通信板块下跌0.16%，弱于上证指数，部分板块有涨跌表现，建议关注AI算力链条投资机会，还给出周涨跌幅前十和后十股票[7][21][23] - 下周关注AI算力链条相关公司，长期关注运营商、通信基建等多领域相关公司[25] 行业新闻 运营商板块 - 中国电信启动UIM普卡及物联网卡集采，共计33893万张[26][31] - 中国移动成立中移九天人工智能科技公司，注册资本20亿元[13][27] 主设备板块 - 中国移动高端路由器和高端交换机产品集采，华为、中兴等中标部分标包，预估采购规模明确[27] - 中国铁塔2025年度电力电缆集采大单候选人公示，俊知、中天、亨通排名前三，项目规模约6.88亿[28] 光通信板块 - 中国移动8000万米铠装跳纤产品集采，通鼎宽带等六家中标[29] - LightCounting称AI带来DWDM流量增长，运营商应提前准备[29][30] 物联网板块 - 工业和信息化部物联网标准化技术委员会成立，推进物联网标准体系建设[30] - 中国电信启动UIM普卡及物联网卡集采，共计33893万张[26][31] 智能终端板块 - 5月国内市场手机出货量大幅下降21.8%，拖累全年累计增速转负[31] - 亚马逊全球部署100万台机器人，推出DeepFleet模型提升效率，自称全球最大移动机器人制造商和运营商[32][33] 数据中心板块 - 华为宣布开源盘古7B稠密和72B混合专家模型，推动大模型技术发展[33] 工业互联网 - 中国广电四川公司5G双域专网与广域专网用户面设备上线，开通首个商用业务[34] - 中国工业互联网研究院发布未来产业产业链培育服务平台，支撑未来产业发展[34] 低空经济 - 河南首只低空产业基金备案，总规模20亿，将推动低空经济全产业链发展[34] - 成都出台14条政策措施培育低空经济市场，涉及基础设施、监管、应用等方面补贴和奖补[35] 上市公司公告 - 江苏中天科技子公司中标多个海洋能源项目，金额约17.22亿[36] - 深圳市桑达实业出售中电（淄博）能源科技80%股权，交易价13012.83万元[37] - 深圳市菲菱科思截至6月30日累计回购股份454300股，成交金额34382590.35元[39] - 中电科普天科技持股5%以上股东减持股份触及1%[40] - 深圳市三旺通信持股5%以上股东减持股份计划实施完毕，累计减持2991248股[41] - 广东九联科技部分股东及董监高、核心技术人员拟减持股份，给出具体减持计划[42][43] 大小非解禁、大宗交易 - 本周多家公司有大小非解禁情况，给出解禁日期、数量等信息[45] - 本周多只股票有大宗交易，给出交易日期、成交价等信息[46]

核心观点 - 华为昇腾CloudMatrix 384超节点在部分性能上超越英伟达GB200机柜，整体计算能力达后者的1.6倍[1][13] - 昇腾通过集群化设计弥补单芯片性能差距，实现从"备胎"到"主力"的转变，成功训练出千亿参数大模型[3][6][32] - 昇腾在算力利用率（MFU）上达到全球一流水平，稠密模型MFU超50%，MoE模型达41%-45%[9][10] - 昇腾384超节点采用光互联等系统性工程突破，实现384芯片高效协同，技术路径与英伟达差异化[16][21][29] 技术性能对比 - 单芯片性能为英伟达Blackwell的三分之一，但384超节点通过5倍芯片数量实现系统算力反超[13] - 推理性能对标英伟达H100，在DeepSeek-R1模型测试中算力利用率获全场最佳[11] - 英伟达GB200机柜仅集成72块GPU（下一代144块），华为突破384芯片互联技术[19][20] 技术路径创新 - 采用全对等互联架构与光缆连接，传输效率优于英伟达NVLink铜缆方案[27][29] - 结合鲲鹏CPU与昇腾NPU协同优化，实现"数学补物理"的系统级创新[24][32] - 自研CANN软件栈替代CUDA生态，支持分钟级故障恢复等工程优化[32] 行业竞争格局 - 国内AI芯片形成三大派系：科技巨头（华为/百度/阿里）、纯芯片厂商（寒武纪/燧原等）、细分领域企业（地平线等）[36] - 英伟达仍保持3nm工艺领先优势，CUDA生态历史积淀深厚[33][34] - 美国制裁背景下，昇腾在中国市场加速替代英伟达H20受限产品[36][37] 发展前景 - 华为通过"面积换性能"策略开辟中国特色技术曲线，实现弯道超车[38][39] - 昇腾已验证国产芯片训练千亿参数模型能力，标志国产算力进入实用阶段[6][40]

0:00 21世纪经济报道记者倪雨晴 深圳报道 华为昇腾是怎么做到和英伟达"掰手腕"的？ 技术拆解 要理解这个问题，我们得先来认识昇腾的最强战力，"CloudMatrix 384 超节点"这个大家伙。这就是它 的外观（画面：384的结构图），它其实就是一个巨大的芯片集合，这最核心的384张昇腾910芯片，外 加192颗鲲鹏CPU，通通塞进16个机柜，然后用光缆、光模块联接起来，构成一个"超节点"。 你可以把它想象成一支超级"AI方阵"：虽然单个士兵不如对手，但整体配合、纪律、调度都非常出色。 最终打起仗来，不一定会输。 听起来是不是有点像"芯片大拼盘"？但是，要把384块芯片联接在一起，像一台机器一样高效工作、协 同配合，这可不简单。 你可能不知道，英伟达目前GB200的机柜，只塞了72块GPU，下一代是144块GPU， 这个"大力出奇迹"的背后，是通信、光学、热学、基础软件等多个领域的老底子，一起发力的结果。 核心突破点包括： 听上去有点技术？咱们展开说说一项很关键的互联技术。 在计算集群里，无论是 CPU、GPU 还是 NPU，最终都需要高效的联接起来，才能交换传输数据。 英伟达有独家的NVLink互联技 ...

0:00 21世纪经济报道记者倪雨晴 深圳报道 华为的昇腾，让英伟达黄教主都坐不住了。他公开表示，华为昇腾CloudMatrix 384超节点，部分性能上 甚至超过英伟达的产品。 华为的384超节点方案，就像全真七子用剑阵打黄药师，集群一起上，黄药师还真有点招架不住。 海外专业机构SemiAnalysis更是直接点名：384超节点的整体计算能力是英伟达GB200机柜的1.6倍！ 在单芯片性能受限、制裁持续的情况下，华为昇腾是真能打，还是"自嗨"？它是如何与英伟达竞争的？ 国产算力究竟到了什么水平？还有什么差距？ 今天，我们就带着这些问题，一口气了解对垒英伟达的国产芯片，昇腾。 和英伟达"掰手腕" 目前昇腾最主力的产品叫"昇腾910"。但以往的昇腾芯片，更多是作为"备胎"使用的——因为美国断 供，英伟达、AMD最高端的芯片买不到，很多厂商只能硬着头皮用国产，而昇腾已经是国产芯片中的 佼佼者。 过去几年，昇腾其实主要用在AI"推理"环节，也就是模型训练好之后，用它来支持大模型生成内容、聊 天等应用环节。但模型训练？说实话——很少用国产芯片，原因也简单：单卡性能弱、生态不够用、系 统稳定性差。 但这一切，在2024 ...

沐曦IPO及募资计划 - 沐曦科创板IPO获受理，拟募资39.04亿元，主要用于新一代通用GPU、AI推理芯片及前沿异构计算架构的研发与产业化 [1] - 公司成立仅五年，被视为国产算力挑战国际巨头的生力军之一，目前仍处于亏损状态 [1] - 沐曦GPU产品累计销量超过25000颗，已在多个国家人工智能公共算力平台和商业化智算中心实现规模化应用 [3] 公司财务及研发投入 - 2022年—2024年营收分别为42.6万元、5302.1万元和7.43亿元，增速显著，但同期净亏损7.8亿元、8.7亿元、14.1亿元，三年总亏30.6亿元 [3] - 最近3年累计研发投入占营业收入比例高达282.11%，累计研发投入金额为22亿元 [3] - 亏损原因包括国产芯片渗透率低、技术标准适配及用户习惯迁移障碍、大额研发投入和股份支付费用等 [3] 行业竞争格局 - 国内AI芯片市场渗透率显著上升，但仍处于发展初期，竞争格局未明朗 [1] - 主要竞争对手包括海光信息、天数智芯、壁仞科技、摩尔线程（通用GPU）及华为海思、寒武纪、昆仑芯、燧原科技（专用ASIC/DSA） [1] - 国产GPU厂商在软硬协同、自主IP等方面取得实质性进步，但与国际巨头英伟达在制程工艺、CUDA生态等方面仍有差距 [5] 产品与技术 - 沐曦核心产品包括通用GPU"曦云C系列"、推理GPU"曦思N系列"、图形渲染GPU"曦彩G系列"，主要面向数据中心市场 [2] - "曦云C系列"基于全自研GPU IP、指令集和架构，在通用性、单卡性能、集群性能等方面达到国内领先水平 [3] - 公司构建MXMACA软件生态，兼容主流标准 [3] 政策与市场环境 - 科创板深化改革"1+6"政策为尚未盈利但拥有核心技术的"硬科技"企业提供上市便利 [4] - AI大模型兴起、"东数西算"工程推进及美国对AI芯片管制加速国产GPU替代进程 [5] - 预计2025年中国AI服务器市场中，国产芯片占比将增至40%，英伟达等企业占比降至41.5% [7] 国产GPU生态发展 - 国产GPU生态迈入体系化、工程化建设新阶段，从芯片研制到生态支撑需长期技术积累 [7] - 科技巨头（华为、百度等）、纯芯片厂商（寒武纪、沐曦等）及细分市场企业（地平线等）三大派系共同推动国产化 [5][6][7] - 华为昇腾、百度昆仑芯等已实现技术突破，与GPU厂商形成协同效应 [6]

人工智能ETF表现 - 人工智能ETF盘中换手率达2.79%，成交额9903.90万元，近1周日均成交1.51亿元 [3] - ETF最新规模达35.65亿元，近10个交易日内有6日资金净流入，合计净流入1599.40万元 [3] - 杠杆资金持续布局，前一交易日融资净买额381.74万元，最新融资余额1.16亿元 [3] - 近1年净值上涨30.13%，自成立以来最高单月回报30.38%，最长连涨3个月涨幅43.97%，年盈利百分比80.00% [3] 中证人工智能产业指数 - 指数前十大权重股合计占比49.9%，包括中科曙光(6.42%)、寒武纪(6.33%)、豪威集团(6.11%)等 [4] - 权重股表现分化：豪威集团涨1.71%，中际旭创涨0.86%，寒武纪跌2.03%，中科曙光跌0.56% [6] - 指数选取50只最具代表性上市公司证券，反映人工智能产业整体表现 [3] 行业政策与发展 - 国家发展改革委推动"人工智能+"行动，设立国家创业投资引导基金聚焦人工智能等前沿领域 [7] - 华为云推出超节点CloudMatrix 384支持16万卡集群，可支撑1300个千亿级大模型并行训练 [7] - 盘古大模型5.5系列验证了基于昇腾AI训练世界一流大模型的可行性 [7] - 人工智能ETF(515980)适配产业快速发展态势，场外可通过联接基金布局 [7]

相关产品：科创板人工智能ETF（588930）。 消息面上，6月26日，我国自主研发的新一代国产通用处理器——龙芯3C6000在北京发布。最新发 布的龙芯3C6000采用我国自主设计的指令系统龙架构，无需依赖任何国外授权技术，是我国自主研 发、自主可控的新一代通用处理器，可满足通算、智算、存储、工控、工作站等多场景的计算需求。它 没有任何境外技术授权，也不依赖任何境外的供应链，从指令系统到各种IP核都是自己研发出来的。 6月26日，A股市场小幅回调，人工智能题材盘初走弱。科创板人工智能指数成份股涨跌互现。科 创板人工智能ETF（588930）过去5个交易日获得超1700万元资金净流入。 科创板人工智能ETF（588930）跟踪的科创板人工智能指数布局30只科创板人工智能龙头，覆盖AI 产业链上游算力、中游大模型云计算、下游机器人等各类创新应用，聚焦电子、计算机、机械设备、家 电、通信五大行业，前五大成份股合计权重47%，或具有较高的AI主题纯度和更高的弹性。 中信建投证券表示，华为云推出的超节点CloudMatrix 384，最大支持16万卡集群，成为业界规模最 大的AI算力平台之一，能够支撑1300个千亿级 ...

6月21日，以"华为云Stack，做智能时代更懂政企的云"为主题的高峰论坛在华为开发者大会2025上举 办。本次峰会汇聚来自政府、金融、央国企等领域的政企行业用户、伙伴及专家学者，围绕政企数智化 转型的热点话题展开深度探讨及交流。 面对新一轮技术大爆炸的AI浪潮，越来越多的政企客户正在积极拥抱智能化，探索将AI技术引入智慧 客服、工艺优化、安全监管、数字化营销等业务场景，牵引兑现AI技术的价值，提升企业竞争力，与 智能时代同频。 依托长期服务政企用户的经验，华为云Stack深刻认识到政企用户并不是一个笼统的群体，而是有清晰 的角色分类、不同的场景和使用诉求。在智能时代，理解用户、为细分用户群提供具体软件与AI能力 就显得尤为重要。政企用户主要可以划分为四类：数据中心工程师、数据工程师、AI算法模型应用工 程师、应用开发工程师。 围绕这四类政企用户群体，华为云Stack从"建云、上云、用云、管云"全业务流程视角，构建并持续强 化从云平台到数智融合，再到各类生产工具链等产品和方案，使能政企用户调度好资源、治理好数据、 训练好模型、开发好应用。 会上，肖霏还透露，华为云Stack将在下半年率先成为适配CloudMa ...

报告行业投资评级 - 领先大市 - A，维持评级 [8] 报告的核心观点 - 6月20 - 22日华为开发者大会（HDC 2025）召开，展示新产品新技术亮点，本周计算机行业指数下跌，板块震荡调整，AI应用回调多，个股在稳定币等金融科技方向表现较好 [14][20][24] 根据相关目录分别进行总结 本周行业观点 - 华为HDC 2025大会有1.2万名全球开发者参与，展示5个新产品新技术亮点 [1][14] - HarmonyOS 6操作系统已搭载超40款华为终端产品，9000多个应用参与70多个系统级创新体验打造，3万多鸿蒙应用和元服务加速开发更新，全场景互联架构实现毫秒级低时延，HarmonyOS6开发者Beta启动，鸿蒙注册开发者超800万，工具下载超110万次，AGC服务月均调用1.7亿次，开发者提交版本超27万次，完成超216万用户心愿单，TOP5000应用覆盖99.9%使用时长 [2][15] - 大会发布HMAF鸿蒙智能体框架，打造新AI生态体系，推动人机交互演进，小艺智能体开放平台有50多个鸿蒙系统插件，还发布鸿蒙应用AI编程工具DevEco CodeGenie，累计生成代码813万行，280万行被采纳 [3][16] - 会上发布盘古大模型5.5，含多种大模型，华为云面向5个领域发布盘古行业思考大模型，从盘古5.0到5.5核心能力全面升级，架构层面有升级并提出消解幻觉创新方案 [4][17] - 华为云发布CloudRobo具身智能平台，赋能联网设备成具身智能机器人，展示双臂机械臂应用，毫米精度成功率超90%，还发布CodeArts Doer开发工具 [5][18] - 大会发布基于CloudMatrix384超节点的新一代昇腾AI云服务，整合芯片提供服务，单卡推理吞吐量跃升至2300 Tokens/s，提升近4倍，支持混合多专家MoE大模型推理，一个超节点支持384个专家并行推理 [6][19] 市场行情回顾 本周板块指数涨跌幅 - 本周上证综指跌0.51%，深证成指跌1.16%，创业板指跌1.66%，计算机行业指数跌1.87%，跑输上证综指1.036pct，跑输深证成指0.71pct，跑输创业板指0.21pct，计算机板块震荡调整，AI应用回调多 [20] - 本周计算机行业指数在中信30个行业指数中排第17，在TMT四大行业中排第4 [23] 本周计算机个股表现 - 本周计算机板块在稳定币等金融科技方向表现较好，后续关注AI、机器人、自主可控等中长期产业方向 [24] - 周涨幅前十股票有楚天龙（36.59%）、四方精创（29.21%）等；周跌幅前十股票有新北洋（ - 12.65%）、*ST迪威（ - 12.63%）等；周换手率前十股票有雄帝科技（205.60%）、御银股份（190.02%）等 [27] 行业重要新闻 - 华为在HDC 2025推出盘古大模型5.5，推理效率提升8倍，部分能力超越顶尖模型，同步发布昇腾AI云服务，单卡推理吞吐量提升4倍，支持16万卡级联训练，服务1300余家客户 [28] - Meta以143亿美元收购Scale AI 49%股份，挖角顶尖人才组建AGI攻坚团队，弥补Llama 4数据短板 [28] - MiniMax开源混合架构模型M1，支持100万上下文输入，推理成本降低，能耗降低70%，在部分场景表现超越DeepSeek - R1 [28] - 谷歌发布Gemini 2.5 Flash - Lite，为最轻量化、具成本效益模型，在编码等场景实现速度与经济性双突破，已获企业部署 [28] - 阿里通义千问开源Qwen3全系列32款MLX量化模型，适配苹果MLX，各模型有4种精度量化版本 [28]

华为云Stack战略定位 - 公司以"做智能时代更懂政企的云"为核心定位，聚焦政企客户在AI时代的数智化转型需求[1] - 混合云产品战略覆盖云平台、数智融合、AI和应用现代化四大竞争力维度[1] - 下半年将率先适配CloudMatrix 384超节点，为政企提供本地化AI算力支持[3] 市场表现与产品能力 - 当前提供120多个云服务和50多个场景化解决方案[3] - 在亚太与中国混合云市场保持领导地位，政务、金融、制造领域份额持续第一[3] - 产品矩阵覆盖"建云、上云、用云、管云"全业务流程[4] 行业应用案例 金融领域 - 为国有大行搭建算力平台，实现106个DeepSeek R1实例2天快速部署，效率较传统方式提升70%[4] 制造业 - 徐工集团案例显示：大数据平台实现车联网设备360画像，数据指标可视化提升分析效率[4] 钢铁行业 - 湘钢通过ModelArts平台整合十余个架构，发布首个钢铁大模型并在30+场景落地[5] 能源行业 - 中海油采用CodeArts后研发工时节省30%，系统部署时间从1周压缩至1天[5] 用户分层运营策略 - 将政企用户细分为数据中心工程师、数据工程师、AI算法工程师、应用开发工程师四类角色[3] - 针对不同角色提供定制化软件与AI能力支持[3] 生态赋能体系 - 通过培训体系、开发环境、技术沙龙、经验共享四维支撑政企智能化转型[5] - 强调"技术为根，人才为本"的发展理念[5]