指数与ETF市场表现 - 上证科创板半导体材料设备主题指数下跌3.76% [1] - 科创半导体ETF（588170）下跌3.91%至1.5元，盘中换手率达23.71%，成交6.51亿元，规模达28.09亿元创成立以来新高 [1] - 科创半导体ETF近2周份额增长2.34亿份，近4个交易日有3日资金净流入，合计流入9.79亿元，日均净流入2.45亿元，但最新单日资金净流出6605.50万元 [1] 成分股表现 - 中芯国际领跌6.77%，沪硅产业下跌6.45%，天岳先进下跌6.23%，中微公司下跌5.89%，安集科技下跌5.49% [1] 行业技术进展与产品发布 - 阿里云发布磐久128超节点AI服务器，集成自研CIPU 2.0芯片，推理性能较传统架构提升50% [2] - 华为CloudMatrix 384超节点已销售300余套，服务20余家客户，并计划于2026年四季度推出算力规模8192卡的Atlas 950 SuperPoD，2027年四季度推出算力规模15488卡的Atlas 960 SuperPoD [2] - 芯上微装截至3Q25已交付超500台先进封装用步进光刻机，全球市占率35%，国内市占率90%，并于9月发布多款光刻机新品 [3] 行业瓶颈与国产替代前景 - 算力芯片放量瓶颈在于先进制造产能，其瓶颈又在于良率培养与核心主设备供应，光刻机为前道设备核心技术瓶颈 [3] - 国内光刻机等核心主设备厂商技术突破，有望在前道光刻、刻蚀与薄膜沉积等过程逐步实现自主可控，为下游先进代工厂打开产能释放空间 [3] 相关ETF产品概况 - 科创半导体ETF（588170）跟踪指数囊括科创板中半导体设备（59%）和半导体材料（25%）公司 [3] - 半导体材料ETF（562590）指数中半导体设备（59%）和半导体材料（24%）占比靠前 [4] - 半导体设备和材料行业国产化率较低、国产替代天花板较高，受益于AI半导体需求扩张、科技重组并购及光刻机技术进展 [3]

指数与ETF表现 - 上证科创板人工智能指数于2025年10月9日强势上涨3.71% [1] - 指数成分股芯原股份上涨14.21%，恒玄科技上涨7.31%，合合信息上涨6.52% [1] - 科创人工智能ETF华夏（589010）上涨3.61%，最新价报1.61元，冲击3连涨 [1] - ETF盘中换手率达12.78%，成交9715.06万元，市场交投活跃 [1] - ETF最新规模达7.40亿元，最新份额达4.77亿份，均创成立以来新高 [1] - 近5天获得连续资金净流入，合计4.41亿元，日均净流入达8828.66万元，最高单日净流入2.08亿元 [1] AI算力基础设施进展 - 阿里云发布磐久128超节点AI服务器，集成自研CIPU 2.0芯片，单柜支持128个AI计算芯片，同等算力下推理性能提升50% [2] - 华为CloudMatrix 384超节点已销售300余套，服务20余家客户，主要需求来自政企 [2] - 华为计划推出Atlas 950 SuperPoD超节点，算力规模8192卡，预计2026年四季度上市 [2] - 华为新一代产品Atlas 960 SuperPoD算力规模将达15488卡，预计2027年四季度上市 [2] 行业趋势与投资逻辑 - OpenAI与英伟达的意向书展示了科技巨头对AI基建的大规模投入 [2] - 英伟达GPU的支持有望加速OpenAI大模型的进化，大模型反向推高算力需求 [2] - AI驱动下云基础设施需求持续旺盛，AI算力是需求确定性高增长的投资主线 [2] - 科创人工智能ETF覆盖全产业链优质企业，兼具高研发投入与政策红利支持 [2]

文章核心观点 - 算力是人工智能时代的核心基础设施，全球需求持续升温 [1] - 芜湖作为国家“东数西算”工程的重要节点，正通过建设“中华数岛”等举措，加码算力产业发展，目标是打造“算力中心城市”和“智算之城” [1][4][8] - 芜湖凭借其“国家队”身份、能源优势及与长三角城市的低时延协同，在算力产业中形成独特竞争力，并以此作为城市产业转型的新机遇 [4][5][10][12][15] 国家战略与政策支持 - 国家数据局局长透露，2025年底要实现60%以上新增算力在国家枢纽节点集聚 [1] - 芜湖是“东数西算”工程中长三角枢纽两大集群之一，属于“八大枢纽、十大集群”超级数据中心网络的一部分 [5] - 安徽省在算力产业吸引力评价中排名第6，政策支持和载体情况为强项，并出台法规加快推进芜湖数据中心集群建设 [7] 芜湖算力产业发展现状 - 芜湖集群算力公共服务平台已累计接入34家数据中心，汇聚通算近640P、智算近2.6万P、超算33.3P、量子算力2070比特，形成“四算合一”体系 [4] - 该平台的算力比特数和算力制式数占据全国“双第一” [4] - 芜湖建成智能算力规模占安徽省比重达70%，主要服务于基础大模型训练和智能驾驶等场景的大模型推理 [12] 芜湖的竞争优势 - 芜湖能源充足，毗邻华东电网负荷中心，能为数据中心提供持续能源供给 [10] - 芜湖光纤网络时延极低，至上海、杭州时延在5毫秒左右，至南京低至2毫秒，能满足AI推理、电商等高要求业务 [12] - 作为东部枢纽，芜湖可承担对网络要求高的业务，如工业互联网、金融证券、人工智能推理等，并能就近服务长三角的庞大算力需求 [12] 产业协同与城市转型 - 华为云华东（芜湖）数据中心有望为华为智能汽车研发注入算力，形成紧密的供应链配套关系 [14] - 芜湖将算力产业作为数字经济核心，是其谋划的四条产业“新赛道”之一，旨在减少对汽车产业的单一依赖 [17] - 2023年芜湖GDP突破5000亿元，同比增速6.4%，其中汽车制造业增加值增长20.0%，新能源汽车产量大增157.1% [17] 面临的挑战 - 芜湖面临长三角内部激烈竞争，如一体化示范区数字中心集群目标智算规模6万P，与芜湖目标相当 [18] - 与西部枢纽相比，芜湖存在电价较高的问题，在人才资源、产业基础、技术创新方面也存在差距 [19] - 跨区域算力协调机制存在障碍，算力供需错配问题突出，例如合肥算力利用率仅为65% [19]

华为AI算力战略与产品规划 - 公司核心战略为"超节点+集群" 旨在规避芯片制造工艺限制 为国内AI算力提供持续供给 [2][6] - 已部署CloudMatrix 384超节点 含384张昇腾算力卡 是目前全球规模最大且算力最高的商用超节点 [4][10] - Atlas 950 SuperPoD（8192卡）和Atlas 960 SuperPoD（15488卡）将分别于2026年Q4和2027年Q4上市 [2][8][9] 技术架构创新 - 打破传统以CPU为中心的冯诺依曼架构 创建自有标准的"平等互联架构" 通过高速总线互联技术实现跨机柜扩展 [5] - 采用光通信技术 在昇腾384超节点中使用3168根光纤和6912个400G光模块 保障高速长距离传输 [5] - 灵衢互联协议技术指标超过950/960超节点设计要求 可支持算力翻倍 [10] 产品路线图 - 昇腾AI芯片系列：昇腾950PR/950DT于2026年Q1上市 昇腾960于2026年Q4上市 昇腾970于2027年Q4上市 实现一年一代算力翻倍 [8] - 鲲鹏计算芯片：鲲鹏950于2026年Q1上市 鲲鹏960于2028年Q1上市 [8] - 通算超节点支持16节点/48TB内存 将于2026年Q1上市 [8] 竞争优势对比 - Atlas 950超节点相比英伟达NVL144（2025年下半年上市）：算力卡规模达56.8倍 总算力达6.7倍 内存容量达15倍（1152TB） 互联带宽达62倍（16.3PB/s） [9] - 即使对比英伟达2027年NVL576 Atlas 950在各项指标仍保持领先 [2][9] - 单颗芯片算力较英伟达存在差距 但通过超节点架构实现并行计算优势 [10] 生态建设策略 - 坚持自研MindSpore生态体系 不兼容CUDA生态 确保技术自主可控 [12] - 通过开源开放软件生态促进硬件销售 吸引开发者繁荣生态 [11] - 定位算力基础设施提供商 不与大模型企业直接竞争 聚焦硬件系统整合能力 [12] 历史背景与突破 - 2019年昇腾910规格不低于同期英伟达产品 但受制裁后被迫转换创新路径 [3][4] - 海思曾与苹果同为台积电每代工艺首发战略伙伴 芯片品类覆盖最全 [3] - 当前技术突破被形容为"被逼出来的创新" 通过系统工程创新实现规模算力领先 [2][4][5] 产业定位与展望 - 公司认为AI产业仍处于2G阶段 未来十年将经历快速迭代 最终比拼综合实力 [13] - 承诺满足国内所有AI算力需求 "要多少算力给多少算力" [6] - 光器件/光模块/连接芯片等核心部件全部自研自造 保障供应链安全 [10]

华为AI算力战略与产品规划 - 公司核心战略为"超节点+集群" 旨在规避芯片制造工艺限制 为国内AI算力提供持续供给 [2] - 通过超节点系统工程创新实现规模算力领先 打破传统以CPU为中心的冯诺依曼架构 建立自有标准"平等互联架构" [4][5] - 采用跨机架纵向扩展方案 引入光通信技术 在昇腾384超节点中使用3168根光纤和6912个400G光模块 [5] 产品技术规格与时间表 - Atlas 950 SuperPoD超节点算力规模8192卡 2026年第四季度上市 Atlas 960 SuperPoD算力规模15488卡 2027年第四季度上市 [2][8][9] - 昇腾芯片系列规划：昇腾950PR/950DT于2026年Q1上市 昇腾960于2027年Q4上市 昇腾970于2028年Q4上市 实现一年一代算力翻倍 [8] - 鲲鹏通算芯片规划：鲲鹏950于2026年Q1上市 鲲鹏960于2028年Q1上市 同时推出全球首个通算超节点 支持最大16节点/48TB内存 [8] 技术对比与竞争优势 - Atlas 950超节点相比英伟达NVL144：算力卡规模为其56.8倍 总算力为其6.7倍 内存容量为其15倍达1152TB 互联带宽为其62倍达16.3PB/s [9] - 相比英伟达计划2027年上市的NVL576 Atlas 950超节点在各方面保持领先 [2][9] - 单颗芯片算力较英伟达存在差距 但通过超节点架构实现并行计算优势 [10] 生态建设与开源策略 - 不兼容CUDA生态 自主研发MindSpore框架 从达芬奇核到昇腾芯片均不依赖西方生态和供应链 [12] - 通过开源开放策略吸引开发者 促进硬件销售 软件生态建设是痛苦但必要的决策 [11] - 定位为算力基础设施提供商 不与大模型企业直接竞争 旨在形成健康合作关系 [12] 研发背景与技术突破 - 2019年发布的昇腾910规格不低于英伟达 但受制裁后被迫在超节点架构上创新突破 [3][4] - CloudMatrix 384超节点是目前中国规模最大商用超节点 单体规模全球最大 有效算力全球最高 [4] - 依赖三大核心技术：自主设计的光模块、连接芯片以及操作系统/数据库/编译器全套软件生态 [10] 市场定位与行业展望 - 公司承诺满足国内所有AI算力需求 "要多少算力给多少算力" [6] - 认为AI行业仍处于2G阶段 未来十年将出现颠覆性变化 最终比拼综合实力 [13] - 当前384超节点技术已被多家厂商尝试拆解 但实现难度较大 [6]

文章核心观点 - 华为在AI算力领域通过"超节点+集群"战略实现技术突破 旨在为国内提供可持续且充裕的算力供给 [2][3][4] - 公司公布芯片及超节点技术路线图 宣称其Atlas超节点算力规模及性能指标全面超越英伟达同类产品 [12][13] - 通过自研光互联技术及平等互联架构打破传统计算范式 规避芯片制造工艺限制 [8][9][16] 芯片技术规划 - 昇腾AI芯片系列规划三代产品：昇腾950PR/950DT于2026Q1上市 昇腾960于2026Q4上市 昇腾970于2027Q4上市 实现一年一代算力翻倍 [12] - 鲲鹏计算芯片规划鲲鹏950于2026Q1上市 鲲鹏960于2028Q1上市 [12] - 推出全球首个通算超节点 支持最大16节点/48TB内存 支持内存/SSD/DPU池化 2026Q1上市 [12] 超节点技术突破 - CloudMatrix 384超节点已商用 搭载384张昇腾卡 使用3168根光纤和6912个400G光模块 为当前全球最大规模商用超节点 [8][9] - Atlas 950 SuperPoD超节点将于2026Q4上市 算力规模8192卡 相比英伟达NVL144卡规模达56.8倍 总算力达6.7倍 内存容量1152TB达15倍 互联带宽16.3PB/s达62倍 [13] - Atlas 960 SuperPoD超节点将于2027Q4上市 算力规模15488卡 超越英伟达计划2027年上市的NVL576 [3][13] 技术架构创新 - 打破以CPU为中心的冯诺依曼架构 创建自有标准"平等互联架构" 通过高速总线互联技术实现跨机柜扩展 [8][9] - 采用光通信技术实现超大规模集群 光模块及连接芯片全部自研自造 [16] - 灵衢互联协议技术指标超过950/960超节点设计要求 可支持四倍算力规模的昇腾卡接入 [15] 生态战略布局 - 坚持自研MindSpore生态体系 不兼容CUDA生态 确保技术栈完全独立于西方供应链 [18] - 通过开源开放软件工具链促进硬件销售 聚焦算力基础设施定位 与大模型企业形成合作关系 [17][18] - 认为AI行业仍处2G初级阶段 未来十年将出现颠覆性变化 最终比拼企业综合实力 [19]

华为AI算力战略与产品规划 - 公司核心战略为"超节点+集群" 旨在规避芯片制造工艺限制 为国内AI算力提供持续供给 [5] - 已部署CloudMatrix 384超节点 含384张昇腾算力卡 是目前中国规模最大商用超节点 单体规模全球最大 有效算力全球最高 [9] - Atlas 950 SuperPoD超节点将于2026年第四季度上市 算力规模达8192卡 Atlas 960 SuperPoD将于2027年第四季度上市 算力规模达15488卡 [4][13] 技术架构创新 - 打破传统以CPU为中心的冯诺依曼架构 建立自有标准"平等互联架构" 通过高速总线互联技术实现跨机柜扩展 [9] - 采用光通信技术 在昇腾384超节点中使用3168根光纤和6912个400G光模块 实现高带宽长距离传输 [10] - 灵衢互联技术指标超过950/960超节点设计要求 可连接四个P算力昇腾卡 算力可翻倍 [16] 产品演进路线 - AI芯片规划昇腾950PR/950DT(2026Q1)、昇腾960(2026Q4)、昇腾970(2027Q4/2028Q4) 实现一年一代算力翻倍 [13] - 通算芯片规划鲲鹏950(2026Q1)和鲲鹏960(2028Q1) [13] - 推出全球首个通算超节点 最大16节点 最大内存48TB 支持内存/SSD/DPU池化 2026年第一季度上市 [13] 竞争优势对比 - Atlas 950超节点相比英伟达NVL144(2025下半年上市) 算力卡规模为其56.8倍 总算力为其6.7倍 内存容量为其15倍达1152TB 互联带宽为其62倍达16.3PB/s [14] - 即使对比英伟达2027年计划上市的NVL576 Atlas 950在各方面仍保持领先 [4][14] - 单颗芯片算力较英伟达有差距 但通过超节点架构可实现规模优势 [16] 生态建设策略 - 软件采取开源开放策略 旨在吸引开发者繁荣生态 最终促进硬件销售 [18] - 不兼容CUDA生态 自主研发MindSpore框架 确保从芯片到软件生态不依赖西方供应链 [19] - 定位为算力基础设施提供商 不与大模型企业直接竞争 而是形成合作关系 [19] 研发背景与产能保障 - 超节点架构是在极限制裁下被逼出来的创新范式 [8][9] - 具备光器件自研制造能力 包括光模块和连接芯片等核心部件 [17] - 明确表示当前产品能满足国内算力需求 承诺"要多少算力就给多少算力" [4][10]

公司战略与定位 - 公司核心战略为超节点+集群 旨在规避芯片制造工艺限制 为中国AI算力提供持续供给 [1][2] - 公司定位为算力基础设施提供商 而非直接变现大模型 聚焦与全球大模型企业合作推动AI产业发展 [21] 技术产品规划 - AI芯片昇腾规划三年三代产品 昇腾950PR/950DT于2026Q1上市 昇腾960于2026Q4上市 昇腾970于2027Q4上市 实现一年一代算力翻倍 [15] - 计算芯片鲲鹏950于2026Q1上市 鲲鹏960于2028Q1上市 [15] - 超节点技术路线：CloudMatrix 384已商用 Atlas 950 SuperPoD（8192卡）于2026Q4上市 Atlas 960 SuperPoD（15488卡）于2027Q4上市 [2][15][16] 技术性能指标 - Atlas 950超节点对比英伟达NVL144：算力卡规模为其56.8倍 总算力为其6.7倍 内存容量1152TB为其15倍 互联带宽16.3PB/s为其62倍 [16] - Atlas 960超节点规模达15488卡 且架构具备极强可扩展性 [16][18] - 当前CloudMatrix 384超节点使用3168根光纤和6912个400G光模块 为全球算力最强超节点之一 [11][18] 技术创新突破 - 打破传统冯诺依曼架构 建立平等互联架构 通过高速总线互联技术实现跨机柜扩展 [10] - 采用光通信技术实现跨机架纵向扩展 光模块与光器件自主设计制造 [11][19] - 灵衢互联协议技术指标超过设计要求 可支持算力翻番 [18] 生态建设策略 - 软件层面实行开源开放策略 旨在吸引开发者促进硬件销售 [20] - 坚持自主研发MindSpore生态 不兼容CUDA生态以确保技术自主可控 [21] - 通过用户实际使用反馈持续优化工具链 承认当前生态与英伟达存在差距 [20] 行业竞争态势 - 公司被英伟达视为最强劲对手 但在单芯片算力和功耗方面仍存在差距 [18] - 通过超节点系统创新实现规模算力领先 384超节点规模超越英伟达256产品规划 [10][18] - 2019年昇腾910规格不低于英伟达同期产品 曾与苹果同为台积电战略伙伴 [9] 产能与供应保障 - 公司明确表示当前产品能满足国内算力需求 无需担心供应问题 [1][12] - 承诺国内AI要多少算力供多少算力 要什么算力供什么算力 [12] 技术发展背景 - 超节点+集群模式是在美国制裁下被逼出来的创新路径 [3][10] - 海思曾为全球芯片品类最全企业 但因工艺受限转向系统级创新 [9] 行业发展趋势 - AI行业仍处于相当于移动通信2G的初级阶段 未来十年将出现颠覆性变化 [22] - 最终竞争将取决于企业综合实力 技术路径存在极大不确定性 [22]

行业发展趋势 - 中国新能源汽车市场渗透率在2025年上半年攀升至44.3% [1] - L2级及以上智能辅助驾驶装车率达到67.8% [1] - 行业面临EB级数据处理、百Eflops算力缺口和百亿公里仿真验证等关键挑战 [1] - 汽车行业对AI算力需求显著提升 辅助驾驶技术迭代推动云端算力指数级增长 [10] - 车企AI化转型驱动算力加速上云 逐步构建AI时代核心资产 [10] 华为云市场地位与基础设施布局 - 华为云连续三年位居中国汽车云市场份额第一 [2] - 全国超100万辆智驾车辆在华为云上运行 5000万辆智能网联汽车由华为云提供服务 [5] - 华为云建成全球最大数据中心 在贵州部署超过40套CloudMatrix 384超节点 [2] - 华为云贵安汽车专区正式上线 与乌兰察布专区形成南北双专区布局 [1][8] - 贵安专区实现车云时延降低60% 可用性达99.9999% [10] - 未来将形成乌兰察布、贵安、芜湖三大专区协同联动的全国一体化智算网络 [8][10] 技术解决方案与性能突破 - 华为云发布CloudVeo智能驾驶云服务 聚焦更智能、更安全、更可靠三大核心要素 [7] - CloudMatrix 384超节点算力规模达300 PFlops 在典型感知模型上性能达到或超过H100的2.5～3倍 [2][7] - AI-Native智算存储实现训练效率提升20% 数据挖掘效率提升10倍 存储成本节省20% [7] - 以云助车方案将难例泊车成功率提升15% 并优化端到端泊车效率 [7] - 分布式接入架构保障跨区域出行场景中的一致智能辅助驾驶体验 [10] 生态合作与产业影响 - 华为自2009年启动车载模块研发 2013年布局车联网实验室 持续深耕智能汽车领域 [5] - 华为云与长安科技、奇瑞汽车、四维图新、广汽集团、一汽丰田等车企达成深度合作 [8][13] - 中国最大智能驾驶企业引望已跑在昇腾算力平台上 [2] - 多数头部车企已使用贵州智算资源 华为云做车企数智化转型的黑土地 [2] - 生态百花齐放成为技术落地的催化剂 [13]

财务表现 - 2025年上半年营收4270.39亿元 同比增长3.95% [1] - 净利润371.95亿元 同比下滑32% [1] - 营业成本2243.32亿元 同比增长9.33% [5] - 研发投入969.5亿元 同比增长9.04% 占营收比重22.7% [6] - 公允价值变动收益损失58.35亿元 同比大幅扩大 [5] - 经营活动现金流净额311.83亿元 总资产1.25万亿元 货币资金1810亿元 [1] 终端业务 - 智能手机出货量Q1为1290万台（中国市场第二） Q2为1250万台（中国市场第一） [2] - 中国智能手机市场Q2出货量6886万台 同比下跌4.1% 结束连续六个季度增长 [2] - 密集推出Pura80系列手机、折叠手机Pura X及折叠电脑等新品 [5] - 鸿蒙操作系统年投入超1万人 累计研发费用数百亿元 代码量1.3亿行 [6] 智能汽车业务 - 鸿蒙智行5-7月分别交付新车4.44万/5.27万/4.77万辆 累计交付突破90万辆 [3] - 连续14个月居中国汽车品牌成交均价榜首 [3] - 推出问界新M9、M5 ULTRA、M8及享界S9增程版等多款车型 [2] - 首款预售价低于20万元车型尚界H5上市 完善产品矩阵 [3] - 30万元以下车型面临亏损 29万元为盈亏平衡点 [5] - 面临理想、小鹏等高性价比车型竞争及ADAS向10-20万元市场渗透压力 [3] 云计算与AI布局 - 华为云推出CloudMatrix 384超节点 集成384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU [3] - 算力规模达300P Flops 通过MatrixLink全对等互联形成超级AI服务器 [3] - AI算力需求持续提升 未来1-2年为AI终端格局形成关键期 [4] - 持续投入ICT基础设施、云计算及具身智能等领域强化核心竞争力 [6] 成本与战略 - 新产品专属零部件材料及高端芯片推高营业成本 [5] - 坚持长期主义 加大战略纵深投入 在根技术上压强式投入 [6][4] - 通过技术创新赋能千行百业 助力数字经济和实体经济融合 [6]