再融资新政与募资方案 - 中科曙光宣布拟发行不超过80亿元可转债，发行期限6年，为沪市主板再融资新政后首单可转债预案，具有示范意义 [1] - 募集资金将全部用于先进算力集群系统、AI训推一体机及国产化存储系统三大AI算力核心项目 [1] 募投项目详情 - **先进算力集群系统项目**：旨在通过软硬件紧耦合设计突破高速互连、资源调度等关键技术，实现万卡级线性扩展，降低对外部技术依赖 [3] - 公司已成功研制scaleX640超节点，实现单机柜640卡高速互连，并攻克高速互联网络、存算传紧耦合等关键技术，具备规模化部署能力 [3] - **AI训推一体机项目**：旨在通过芯片、算法到整机的全栈协同，实现开箱即用、软硬深度优化，以降低AI大模型行业落地的技术门槛、部署周期和成本 [3] - **国产化存储系统项目**：旨在基于国产核心部件研发高并发、低时延、高可靠的先进存储系统，满足大模型对性能、延迟、并发与可靠性的极高要求 [4] - 公司全闪存储产品已实现千万级IOPS、TB级带宽与亚毫秒级时延，处于行业领先水平 [4] 可转债条款设计 - 转股价格向下修正条款约定，当公司A股股票在任意连续三十个交易日中至少有十五个交易日的收盘价低于当期转股价格的85%时，董事会有权提议向下修正转股价格 [4] - 有条件回售条款约定，在可转债最后两个计息年度，若公司股票在任何连续三十个交易日的收盘价低于当期转股价格的70%时，持有人有权按面值加利息回售 [5] - 附加回售条款约定，若公司变更本次募集资金用途，债券持有人亦享有一次回售的权利 [5] 公司财务与经营状况 - 2024年度，公司实现营业收入131.48亿元，较2023年的143.53亿元下降8.40%；归属于母公司所有者的净利润为19.11亿元，较2023年的18.36亿元同比增长4.09% [6] - 2025年前三季度，公司实现营业收入88.2亿元，归属于母公司所有者的净利润9.66亿元 [6] - 2024年研发费用为12.92亿元，占营业收入比例为9.83%；2025年前三季度研发费用为9.74亿元 [7] - 截至2025年9月30日，公司货币资金余额为38.41亿元，现金及现金等价物余额为37.57亿元；流动比率2.39倍，速动比率1.79倍 [7] - 2025年前三季度，公司经营活动产生的现金流量净额为-12.96亿元，投资活动产生的现金流量净额为-4.95亿元，筹资活动产生的现金流量净额为-7.09亿元，导致现金及现金等价物净减少25.09亿元 [7] - 本次发行完成后，公司资产规模将扩大，若可转债逐步转股，资产负债率将逐步降低，财务结构将得到优化 [6] 行业前景与公司技术进展 - 根据IDC数据，2024年全球人工智能算力服务器市场规模约为1251亿美元，2025年预计增至1587亿美元；2025年中国市场规模有望达到259亿美元，同比增长36.32% [9] - 算力领域资深专家指出，在可预见的5至10年周期内，行业前景具备较强确定性，特别是在2027年之前预计将保持积极向上的发展态势 [9] - 2025年2月5日，中科曙光提供的3套万卡超集群在国家超算互联网核心节点同时上线，成为全国首个实际投入运营的3万卡国产AI算力池，标志着国产万卡集群迈入规模化部署阶段 [9] - 该万卡集群基于开放架构，攻克高速互联、存算传紧耦合、高密散热等难题，支持多品牌国产加速卡混合部署并兼容CUDA生态，具备向十万卡、百万卡平滑扩展的能力 [10] - 集群已完成400多个主流大模型与科学模型的适配优化，已支持万亿参数模型训练、服务头部互联网企业核心业务，并在AI for Science领域取得突破 [10] 业绩预测 - 根据同花顺统计的13家机构近6个月预测均值，公司2025年净利润预计约为24.65亿元，较2024年同期增长28.99% [6]

再融资与募投项目 - 中科曙光宣布拟发行不超过80亿元可转债，期限6年，为再融资新政后沪市首单可转债预案，具有示范意义 [1][2] - 募集资金将全部用于先进算力集群系统、AI训推一体机及国产化存储系统三大AI算力核心项目 [1] - 可转债方案设有转股价格向下修正条款，当公司A股股票在任意连续三十个交易日中至少有十五个交易日的收盘价低于当期转股价格的85%时，董事会有权提议向下修正转股价格 [4] - 方案还设有条件回售条款和附加回售条款，在特定条件下持有人有权按面值加利息回售可转债 [5] 募投项目具体规划 - 先进算力集群系统项目旨在通过软硬件紧耦合设计，突破高速互连、资源调度等技术，实现万卡级线性扩展，降低对外部技术依赖 [3] - 公司已成功研制scaleX640超节点，实现单机柜640卡高速互连，并攻克高速互联网络、存算传紧耦合等关键技术，具备规模化部署能力 [3] - AI训推一体机项目旨在通过芯片、算法到整机的全栈协同，实现开箱即用、软硬深度优化，以降低AI大模型行业落地的门槛与成本 [3] - 国产化存储系统项目基于国产核心部件，研发高并发、低时延、高可靠的先进存储系统，以满足AI算力需求并支撑国家数据安全与产业链自主可控 [4] - 公司在存储领域的全闪产品已实现千万级IOPS、TB级带宽与亚毫秒级时延，处于行业领先水平 [4] 财务与经营状况 - 2025年前三季度，公司实现营业收入88.2亿元，归属于母公司所有者的净利润9.66亿元 [7] - 2024年度，公司营业收入131.48亿元，同比下降8.40%，但归属于母公司所有者的净利润19.11亿元，较2023年的18.36亿元同比增长4.09% [7] - 净利润增长主要得益于公司主动调整业务结构，减少低毛利项目投入，聚焦高附加值的AI算力相关业务 [7] - 截至2月10日，机构预测均值显示公司2025年净利润预计约为24.65亿元，较上年同期增长28.99% [7] - 2024年研发费用达到12.92亿元，占营业收入的比例为9.83%；2025年前三季度研发费用9.74亿元 [7] - 截至2025年9月30日，公司货币资金余额为38.41亿元，现金及现金等价物余额为37.57亿元 [8] - 2025年前三季度，公司经营活动产生的现金流量净额为-12.96亿元，投资活动产生的现金流量净额为-4.95亿元，筹资活动产生的现金流量净额为-7.09亿元，导致现金及现金等价物净减少25.09亿元 [8] - 本次发行完成后，若可转债逐步转股，公司资产负债率有望逐步降低，净资产提高，财务结构将得到优化 [6] - 随着募集资金的到位及募投项目的逐步投产，公司现金流状况有望得到进一步优化 [9] 行业背景与公司技术进展 - 根据IDC数据，2024年全球人工智能算力服务器市场规模约为1251亿美元，2025年预计增至1587亿美元 [10] - 2025年中国AI算力服务器市场规模有望达到259亿美元，同比增长36.32% [10] - 自主创新在金融、电信、交通、医疗等关键领域持续深化，国家层面强力推动国产芯片、算力产业发展 [10] - 在可预见的周期内（约5至10年），算力及相关技术赛道发展前景具备较强确定性，特别是在2027年之前行业预计保持积极向上态势 [10] - 2月5日，中科曙光提供的3套万卡超集群在国家超算互联网核心节点同时上线，成为全国首个实际投入运营的3万卡国产AI算力池，标志着国产万卡集群迈入规模化部署与实战阶段 [10] - 公司万卡集群基于开放架构，攻克了高速互联、存算传紧耦合、高密散热等难题，实现单机柜640卡超高速互连，支持多品牌国产加速卡混合部署，并兼容CUDA生态 [11] - 该集群已完成400多个主流大模型与科学模型的适配优化，依托国家超算互联网实现一体化算力调度，已支持万亿参数模型训练、服务头部互联网企业核心智能业务，并在AI for Science领域取得突破 [11]

公司近期重大资本运作 - 公司拟通过向不特定对象发行可转债募资不超过80亿元，用于三个核心人工智能及算力基础设施项目[2] - 此次募资是上交所发布再融资优化措施后，沪市首单再融资示范案例[2] 募投项目具体规划 - **面向人工智能的先进算力集群系统项目**：拟投入募集资金35亿元，用于研发下一代先进算力超节点硬件系统、高速互连系统，并构建可统一纳管CPU、GPU、NPU等多种算力的智能调度平台[3] - **下一代高性能AI训推一体机项目**：拟投入募集资金25亿元，涵盖硬件研发、部署管理平台、加速工具链及服务平台四大模块，旨在推动AI技术与实体经济融合[3] - **国产化先进存储系统项目**：拟投入募集资金20亿元，基于国产处理器芯片等核心部件开展研发[3] 公司战略意图与行业背景 - 公司认为此次再融资有利于把握AI产业发展趋势，打造智能算力技术体系护城河，并加速推进算力基础设施的国产化进程[5] - 人工智能正在驱动全球产业格局重塑，其规模化落地需要算力基础设施突破从“技术可行”到“商业可用”的瓶颈[5] - 公司未来战略是围绕高端计算机核心业务，在超节点智算算力、科学大模型开发平台等领域持续突破，完善“芯—端—云—算”的全产业链系统能力[6] 近期业务进展与技术突破 - 2月5日，公司提供的3套万卡超集群系统在国家超算互联网核心节点上线试运行，成为全国首个实现3万卡部署且投入运营的最大国产AI算力池[6] - 2025年11月6日，公司发布了全球首个单机柜级640卡超节点scaleX640，该产品基于“AI计算开放架构”，支持多品牌加速卡，兼容主流计算生态，适用于万亿参数大模型训练等前沿场景[8] - scaleX640超节点旨在降低AI集群研发门槛，推动AI算力从“昂贵资源”转变为“普惠基础设施”[8] - 公司在算力国产化、AI算力扩张、计算技术架构突破等赛道具备显著增长潜力[6]

国家超算互联网核心节点上线与算力部署 - 国家超算互联网核心节点于2月5日在郑州上线试运行，部署了3套中科曙光的scaleX万卡超集群，成为全国首个实现3万卡部署且实际投入运营的最大国产AI算力池 [1] - 该scaleX万卡超集群在2025年12月18日HAIC大会首次真机亮相，不到2个月后即以超3万卡的AI算力规模落地，标志着国产万卡集群正式迈入规模化部署与实战应用阶段 [1] scaleX超集群的技术创新与性能 - 凭借全球首创的单机柜级640卡超节点scaleX640，scaleX万卡超集群将单机柜算力密度提升20倍，较传统方案可实现MoE万亿参数大模型训练推理场景30%至40%的性能提升 [1] - scaleX640超节点通过了30天以上的长稳运行可靠性测试验证，可保障10万卡级超大规模集群的扩展部署 [1] - scaleX640采用“一拖二”高密架构设计，实现了单机柜640卡超高速总线互连，构建大规模、高带宽、低时延的超节点通信域，并可通过双超节点组成千卡级计算单元 [1] 开放架构与产业生态 - scaleX640超节点采用了“AI计算开放架构”，该架构于2025年9月由中科曙光联合20余家产业链企业共同发布，开放多项关键技术能力，旨在降低AI集群研发门槛，避免重复投入 [2] - 在硬件层面，scaleX640支持多品牌加速卡；在软件层面，兼容主流计算生态，支持MoE万亿参数大模型训练、高通量推理、科学智能（AI4S）等前沿场景 [2] 实际应用场景与成效 - 该算力池在实际应用中全面覆盖万亿参数模型训练、高通量推理、AI for Science等大规模AI计算场景 [2] - 针对超大规模模型训练，支持万亿参数模型的整机训练与容错恢复 [2] - 面向高通量推理场景，已服务于多家头部互联网用户的核心智能化业务，并通过联合深度优化持续提升推理效能 [2] - 在AI for Science领域，支撑国内某材料研发大模型登顶国际权威榜单，助力国内顶级科研团队将蛋白质研究效率提升3-6个数量级 [2] - 同时搭配OneScience科学大模型一站式开发平台，大幅降低多学科交叉研究的创新门槛 [2] 公司战略与未来规划 - 公司表示将以核心节点上线为起点，继续深化技术研发与应用实践，推动国产智能算力更高效、更稳定、更普惠地服务于经济社会发展的各个领域 [3] - 公司下一步将在郑州设立先进计算技术研究所，规划建设16万平方米研发空间，初期计划集聚千名科研人员，聚焦AI与高性能计算应用的研发创新 [3]

国家超算互联网核心节点上线与国产AI算力进展 - 国家超算互联网核心节点于2月5日在郑州上线试运行 部署了3套中科曙光scaleX万卡超集群 成为全国首个实现3万卡部署且实际投入运营的最大国产AI算力池[1] - 该算力池的落地标志着国产万卡集群正式迈入规模化部署与实战应用阶段[1] scaleX万卡超集群的技术性能与创新 - scaleX万卡超集群采用了全球首创的单机柜级640卡超节点scaleX640 将单机柜算力密度提升20倍[1] - 较传统方案 该集群可实现MoE万亿参数大模型训练推理场景30%至40%的性能提升[1] - scaleX640超节点通过了30天以上的长稳运行可靠性测试验证 可保障10万卡级超大规模集群的扩展部署[1] - scaleX640采用“一拖二”高密架构设计 实现了单机柜640卡超高速总线互连[1] 并可通过双超节点组成千卡级计算单元[1] 开放架构与产业生态 - scaleX640超节点采用了“AI计算开放架构”[2] 该架构由中科曙光联合20余家产业链企业于2025年9月共同发布[2] - 该架构开放多项关键技术能力 旨在降低AI集群研发门槛 避免重复投入[2] - 在硬件层面支持多品牌加速卡[2] 软件层面兼容主流计算生态[2] 实际应用场景覆盖 - 该算力池在实际应用中全面覆盖万亿参数模型训练 高通量推理 AI for Science等大规模AI计算场景[2] - 支持万亿参数模型的整机训练与容错恢复[2] - 高通量推理场景已服务于多家头部互联网用户的核心智能化业务[2] - 在AI for Science领域 支撑国内某材料研发大模型登顶国际权威榜单[2] 助力国内顶级科研团队将蛋白质研究效率提升3-6个数量级[2] - 搭配OneScience科学大模型一站式开发平台 大幅降低多学科交叉研究的创新门槛[2] 公司未来发展规划 - 公司表示将以核心节点上线为起点 继续深化技术研发与应用实践 推动国产智能算力更高效 更稳定 更普惠地服务于经济社会发展[3] - 公司下一步将在郑州设立先进计算技术研究所[3] 规划建设16万平方米研发空间[3] 初期计划集聚千名科研人员[3] 聚焦AI与高性能计算应用的研发创新[3]

重组终止事件核心 - 海光信息与中科曙光筹划近半年的重大资产重组正式终止，原因是交易规模大、涉及方多、市场环境发生较大变化，实施条件不成熟 [1] - 重组原意在于推动产业链纵向整合，提升国产算力体系的协同效率与国际竞争力，但两家公司均为头部企业，资产体量庞大，方案论证复杂，最终未能达成 [1] - 双方表示长期产业协同与合作不受影响，海光信息将继续专注高端CPU与DCU芯片设计，中科曙光将持续完善“芯片—服务器—液冷—算力服务”全链条布局 [1] 重组方案与市场反应 - 重组方案于6月初出炉，海光信息拟以换股方式吸收合并中科曙光，海光信息换股价为143.46元/股，中科曙光换股价为79.26元/股，换股比例为0.5525:1，交易拟购买资产成交金额达1159.67亿元 [3] - 合并完成后中科曙光将终止上市，旨在打通“芯片设计—硬件制造—软件服务”全产业链 [3] - 市场对重组协同效应的预期推动股价走高，海光信息股价最高涨至277.98元/股，中科曙光最高触及128.12元/股，两家公司市值合计一度突破6500亿元 [4] 终止原因分析 - 分析师认为，超大规模市值企业间的整合涉及技术标准统一、人员协同、渠道整合等复杂问题，尽职调查与方案论证周期漫长，而算力行业技术迭代快，时间窗口易错失 [4] - 市场环境发生剧烈变动是关键变量之一，重组预案发布以来，国产算力行业迎来政策与竞争的双重变局 [4] - 政策层面，国家明确“促进多元异构算力融合发展”，鼓励差异化协作 [4] - 市场竞争加剧，华为昇腾、寒武纪等企业加速技术突破，行业呈现“开放协同”与“全栈生态”双轨并行格局，双方独立发展的优势日益凸显 [5] - 市场给头部企业的独立成长空间在扩大，合并带来的规模效应或许已不如快速响应市场的灵活度重要 [6] - 中科曙光官方表示，未来两家企业可作为国产算力“双核心”，避免因整合后的战略失误或技术瓶颈影响整个产业发展节奏，降低产业单一化风险 [6] 行业市场现状与趋势 - 在AI模型训练与推理需求爆发的背景下，国内算力产业链上下游仍有广阔的市场合作空间，产业协作趋势不会改变 [2] - IDC数据显示，2025年上半年，中国加速服务器市场规模已达约160亿美元，同比增幅超过100%，并预计到2029年将进一步放大至上千亿美元级别 [2][7] - 生成式AI的爆发式增长催生了“大模型+大算力+大数据”的全新范式，单一企业难以再覆盖全产业链环节 [7] - 我国算力总规模已位居全球第二，2025年上半年中国加速服务器市场规模约为160亿美元，同比增长超过一倍 [7] - 中国AI加速服务器市场正在经历规模扩张和本土替代的阶段，未来产业竞争焦点将从单芯片性能转向系统能效比、开放生态协同和绿色算力成本控制 [9] 产业协作模式展望 - 政策红利与市场需求成为协作的首要驱动力，“东数西算”工程要求到2025年年底，国家枢纽节点新增算力占全国60%以上 [7] - 巨大的市场空间为“芯片、整机”之间既竞争又合作的生态创造了空间，芯片厂希望与整机厂深度绑定快速放量，整机厂则希望保持对多家芯片方案的选择权 [8] - 国产算力产业整合协作呈现出两条并行逻辑：一是“联合向上整合”，通过垂直整合形成闭环能力；二是“平台化兼容”，构建开放的产品兼容层，使不同供应商的产品能够并行运作 [8] - 资本市场对算力企业的估值波动，推动了产业参与者更谨慎地选择合作路径，未来协作更可能以项目级、产品级与标准层面的联合为主，而非大规模股权整合 [8] - 生态构建的核心可能将转向更为细分的工程化协作，行业需避免低水平重复建设，通过技术协同与标准优化提升国际竞争力 [8][9]

科创板公司动态 - 海优新材拟在成都金堂县设立全资子公司并投建高分子特种胶膜生产项目 项目总投资预计3亿元 不涉及新增产能 属于存量产能结构调整 [1][4] - 海优新材拟以自有或自筹资金对全资子公司泰州海优威增资7000万元人民币 增资完成后其注册资本为15000万元 [4] - 赛微微电实际控制人葛伟国、蒋燕波、赵建华及一致行动人微合投资拟合计减持不超过86.14万股 不超过公司总股本的1.00% [3] - 德科立公司董事、副总经理、核心技术人员周建华计划减持不超过10万股 减持比例不超过0.0632% [1][5] - 中邮科技股东国华卫星及其一致行动人航天投资合计持股比例由8.87%减少至7.89% 权益变动触及1%刻度 [3] 科技产品与研发进展 - 中科曙光发布全球首个单机柜级640卡超节点scaleX640 可通过双超节点组成千卡级计算单元 相比业界同类产品单机柜算力密度提升20倍 在MoE万亿参数大模型训练推理场景可实现30%-40%的性能提升 [1][5] - 海光信息坚持基于x86指令集架构进行芯片研发 打造“CPU+DCU”双轮驱动产品体系 其DCU对标国际主流GPGPU 算子覆盖度超99% 兼容CUDA [1][5] - 海光光合组织已聚合6000余家合作伙伴 完成15000余项软硬件测试 在政务、金融、能源等领域的联合解决方案超15000个 [5] - 小鹏汽车在广州市获得L3级自动驾驶道路测试牌照 并启动常态化的L3道路测试 [2] 市场与行业事件 - 午后市场传闻涉及高科技公司税收认定趋严 恒生科技指数一度跌超2.5% 阿里巴巴、腾讯控股、京东、美团等股价跌幅加大 [2] - 有券商研究员表示 相关税收信息只是认定趋严而非一刀切 [2] 融资与上市动态 - 昆仑芯即将完成股改 加速冲刺上市 知情人士透露其2025年营收远超20亿元 若按30-40亿元收入及6万元芯片均价估算 对应芯片出货量为5-6.7万颗 [6] - 锂离子电池负极材料研发商江帆圭智完成近亿元Pre-A轮融资 资金用于推进硅碳负极材料产线建设及技术迭代 [6] - 光学元件企业贝耐特完成数千万元A++轮融资 该公司专注于硅基液晶光学器件与系统的研发生产 [7] - 生物医药公司奥赛瑞生物完成数千万元Pre-A轮融资 资金用于推进新型影像对比剂及诊疗一体化药物研发与临床转化 [9]

文章核心观点 - 2025年国产芯片行业呈现新气象，在消费电子、汽车、AI计算及半导体设备材料等多个领域实现显著突破，正从“能用”向“好用”迈进，并从追赶者向引领者跨越 [1][3][27] C端：消费电子与汽车市场突破 - **PC与游戏性能**：雷神科技发布首款面向消费级电竞市场的国产主机“黑武士·猎刃Pro”，搭载海光C86处理器，实测运行《黑神话：悟空》帧率接近300帧，《无畏契约》接近200帧，打破了“国产芯片玩不了游戏”的刻板印象 [2][3][5][7] - **技术路线与生态**：海光信息采用x86指令集实现“原生兼容”，可直接运行Windows系统和主流游戏，是国产高端算力从专用领域向通用消费市场跨出的一大步 [6] - **智能手机芯片**：小米发布首款自研3nm旗舰SoC芯片玄戒O1，采用第二代3nm工艺，集成190亿个晶体管，CPU为10核架构，已搭载于小米15S Pro等旗舰机型 [8] - **存储芯片进展**：长鑫存储发布国产DDR5产品系列，最高速率达8000Mbps，单颗容量24Gb，填补产业链在先进存储标准上的空白 [9][10]；长江存储致态TiPlus7100s固态硬盘顺序读取速度达7400MB/s，写入速度达6900MB/s，参数已达国际竞争水平 [10][11] - **汽车电子渗透**：广汽昊铂GT“攀登版”实现芯片设计100%国产化，智能座舱由瑞芯微RK3588M芯片驱动，具备94K DMIPS通用算力和6TOPS AI算力；音频处理由集成NPU的RK2118M芯片负责 [3][12]；欧冶半导体将于年底量产面向下一代汽车E/E架构的区域控制器主控芯片工布565系列，旨在减少ECU数量，降低整车成本 [13] B端：AI计算与产业链协同 - **市场格局变化**：受出口管制影响，英伟达在中国AI芯片市场份额从95%降至0%，为国产算力厂商留下市场真空 [15] - **厂商业绩反弹**：寒武纪2025年第三季度营收达17.27亿元，同比增长1332.52%，归母净利润5.67亿元，实现净利润转正 [16] - **技术路线转向**：国产厂商集体转向“超节点”技术路线，通过提高集成度以系统级优势弥补单卡算力差距；中科曙光发布scaleX640超节点服务器，单机柜集成640张AI加速卡，算力密度相比传统方案提升20倍 [3][16][17] - **降低算力成本**：铨兴科技推出超显存融合解决方案，使训练DeepSeek-671B大模型的硬件部署成本从约2000万元降至约200万元，降幅达90% [17] - **存储需求转变**：AI算力需求爆发使存储从“成本部件”变为“战略性物资”；机械硬盘交期长达52周，倒逼云端业者转向国产企业级固态硬盘替代 [18][19] - **产业链协同**：半导体产业正从“点状突破”向“链式协同”过渡，下游厂商主动开放供应链，为国产芯片提供量产验证机会 [20] - **研发投入与资金压力**：国产GPU厂商研发投入巨大，摩尔线程2022-2024年累计研发投入38.1亿元，同期累计归母净亏损约50亿元；沐曦股份2022年至2025年第一季度合计研发投入24.66亿元，同期累计归母净亏损32.90亿元；巨大资金压力推动2025年出现IPO冲刺潮 [21] 跋涉“深水区”：设备、材料与工具 - **光刻设备**：芯上微装发运350nm步进式光刻机AST6200，实现核心技术自主可控，服务于功率器件、射频芯片等领域，助力汽车芯片供应链安全 [23][24] - **半导体材料**：恒坤新材自产的SOC和BARC材料在2023年境内市场国产厂商中销售规模排名第一，打破了美日韩厂商的长期掌控 [24] - **测试仪器**：新凯来旗下万里眼公司推出带宽高达90GHz的超高速实时示波器，突破了西方在高端电子测试仪器上的封锁，满足7nm及更先进工艺AI芯片的测试需求 [25] - **EDA工具**：华大九天提出“EDA统一大平台”战略，其全定制设计工具覆盖率已近100%，数字流程主要工具覆盖率接近80% [26]；启云方发布拥有完全自主知识产权的国产EDA软件，支持超大规模电路多人协同设计，已有超2万名工程师使用，能将硬件开发周期缩短40% [26] - **发展阶段判断**：行业专家指出，中国芯片产业策略应是“主动超前研发”，即“预研一代，研制一代，生产一代”，而非等待传统迭代循环 [26]

文章核心观点 - 2025年国产芯片行业在消费电子、汽车、AI算力及半导体设备材料等多个领域取得显著突破，正从“能用”向“好用”迈进，并加速填补国际巨头退场留下的市场真空 [3][14][15][26] C端消费电子与汽车市场突破 - **PC处理器性能达标**：雷神科技发布首款面向消费级电竞市场的国产主机“黑武士·猎刃Pro”，搭载海光C86处理器，实测运行《黑神话：悟空》帧率接近300帧，远超流畅“及格线”60帧，满足职业电竞需求 [2][5] - **技术路线与生态兼容**：海光信息采用x86指令集实现“原生兼容”，可直接运行Windows和主流游戏，是国产高端算力从专用领域迈向通用消费市场的重要一步 [6] - **智能手机SoC自主化**：小米发布首款自研3nm旗舰SoC芯片玄戒O1，采用第二代3nm工艺，集成190亿个晶体管，搭载于小米15SPro等旗舰机型 [8] - **存储芯片性能跃升**：长鑫存储发布国产首款达到国际高端水准的DDR5产品，最高速率达8000Mbps，单颗容量24Gb；长江存储致态TiPlus7100s固态硬盘顺序读取速度达7400MB/s，写入速度达6900MB/s [8][9][10] - **汽车芯片国产化深入**：广汽昊铂GT“攀登版”实现芯片设计100%国产化，智能座舱由瑞芯微RK3588M芯片驱动，该芯片采用8nm车规工艺，具备94K DMIPS通用算力和6 TOPS AI算力 [3][11][12] - **汽车电子架构创新**：欧冶半导体将于年底量产工布565系列区域控制器主控芯片，面向下一代E/E架构，旨在整合功能、减少ECU数量以降低成本 [13] B端AI算力与产业链协同 - **市场格局剧变与需求承接**：英伟达在中国AI芯片市场份额从95%降至0%，国产算力厂商寒武纪2025年第三季度营收达17.27亿元，同比增长1332.52%，归母净利润5.67亿元，实现扭亏 [15] - **系统级创新弥补单点差距**：国产厂商转向“超节点”技术路线，中科曙光发布scaleX640超节点服务器，单机柜集成640张AI加速卡，算力密度相比传统方案提升20倍 [3][15][16] - **降低算力应用成本**：铨兴科技推出超显存融合解决方案，使训练DeepSeek-671B大模型的硬件部署成本从约2000万元降至200万元左右，降幅达90% [17] - **存储需求与角色转变**：AI算力需求爆发使存储从“成本部件”变为“战略性物资”，OpenAI“星际之门”计划可能消耗全球存储产能的40%，机械硬盘交期长达52周，倒逼云端业者转向国产企业级固态硬盘替代 [18][19] - **产业链协同加强**：下游厂商开始主动开放供应链，为国产芯片提供量产验证机会，推动产业从“点状突破”向“链式协同”过渡 [20] - **高昂的研发投入与资金压力**：GPU厂商研发投入巨大，摩尔线程2022至2024年累计研发投入38.1亿元，同期累计归母净亏损约50亿元；沐曦股份2022年至2025年第一季度累计研发投入24.66亿元，同期累计归母净亏损32.90亿元，企业通过冲刺IPO以维持高强度研发 [21][22] 半导体设备、材料与EDA工具进展 - **光刻设备国产化**：芯上微装发运AST6200型350nm步进式光刻机，实现核心技术自主可控，服务于功率器件、射频芯片等领域，保障汽车芯片供应链安全 [23] - **半导体材料突破**：恒坤新材自产的SOC和BARC材料在2023年境内市场国产厂商中销售规模排名第一，打破国外厂商在光刻环节材料的长期掌控 [24] - **高端测试仪器突破**：万里眼技术有限公司推出带宽高达90GHz的超高速实时示波器，满足7nm及更先进工艺AI芯片的高速接口测试需求，打破西方在高端测试仪器上的封锁 [25] - **EDA工具发展与挑战**：华大九天提出“EDA统一大平台”战略，其全定制设计工具覆盖率近100%，数字流程主要工具覆盖率接近80%，但与国际头部企业相比仍存在工具不全、对先进工艺支撑不足的差距；启云方发布的国产EDA软件支持超大规模电路多人协同设计，已超2万名工程师使用，能将硬件开发周期缩短40% [26]

中国移动超节点采购项目 - 中国移动研究院2025年超节点试验装置采购项目由华为技术有限公司中标，投标报价为1.35亿元人民币，拟中标份额100% [1] - 招标内容包括超节点试验装置1套，内含超节点智算模块48套及超节点存储模块1套 [1] 华为超节点技术特点与优势 - 华为“Scale-up超大规模超节点算力平台”通过高速互联总线形成全对等互联架构，实现共享内存池，使数百、数千个AI处理器像一台计算机一样工作 [1] - 昇腾384超节点将384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU互联，算力总规模达300Pflops，为英伟达NVL72的1.7倍 [2] - 网络互联总带宽达269TB/s，比英伟达NVL72提升107%；内存总带宽达1229TB/s，比英伟达NVL72提升113%；单卡推理吞吐量达2300 Tokens/s [2] - 华为董事杨超斌提出超节点应具备总线级互联、平等协同、全量池化等六大特征，旨在构建逻辑上统一的超级计算机 [11] 华为未来超节点发展计划 - 计划2026年四季度上市的Atlas 950超节点基于8192颗昇腾950DT芯片打造，FP8算力达8E FLOPS，FP4算力达16E FLOPS，互联带宽达16PB/s，超过全球互联网峰值带宽10倍 [12] - 相比英伟达NVL144，Atlas 950超节点卡规模是其56.8倍，总算力是其6.7倍，内存容量达1152TB为其15倍，互联带宽达16.3PB/s为其62倍 [14] - 计划构建由64个Atlas 950超节点组成的SuperCluster集群，FP8总算力达524 EFLOPS，规模为xAI Colossus的2.5倍，算力为其1.3倍 [14] - 2027年四季度计划推出基于Atlas 960的SuperCluster，规模达百万卡级，FP8总算力达2 ZFLOPS，FP4总算力达4 ZFLOPS [14] 国内其他厂商超节点进展 - 中科曙光发布全球首个单机柜级640卡超节点scaleX640，单机柜算力密度提升20倍，可实现MoE万亿参数大模型训练推理场景30%-40%的性能提升 [4] - 中科曙光通过30天以上长稳运行测试验证，scaleX640可保障10万卡级集群扩展部署 [5] - 百度昆仑芯超节点方案支持单机柜32至64张加速卡部署，在优化下实现单卡性能提升95%，单实例推理性能提升高达8倍，并已内部大规模部署 [7] - 上海仪电、曦智科技等联合发布国内首个光互连光交换GPU超节点光跃LightSphere X，采用光互连技术，计划实现2000卡部署 [9] 行业趋势与背景 - 大模型对算力需求爆炸式增长，传统计算架构面临资源利用率低等挑战，超节点正成为AI基础设施建设的新常态 [4] - 传统服务器集群的堆卡模式已无法实现算力线性增加，超节点通过创新互联技术应对更高算力集群要求 [4]