全球AI算力与数据中心资本开支分析 涉及的行业与公司 * AI算力行业 数据中心资本开支市场 半导体行业[1] * 涉及公司包括英伟达 Marvell 博通 微软 谷歌 亚马逊 Meta 阿里巴巴 字节跳动等互联网与芯片公司[1][7][12] 核心观点与论据 AI创新周期与算力需求 * 2025年下半年美国AI进入新周期 集群交付和训练/推理算力需求共振向上 推理需求增长曲线比预期更陡峭[1][4][5] * 大型集群回归且单集群量级超预期 中美AI差距边际拉大但整体差距未超市场预期[1][5] * 2025年推理算力需求占比首次超过训练 占比超过50% 互联网大厂中推理占比更高[7] * 训练和推理使用场景的比例2025年接近六四开 60%是推理 40%左右是训练[8] 数据中心资本开支增长 * 2028年数据中心资本开支指引上修至约1.022万亿美元 且预计提前至2027年实现[1][6][9] * 2023年全球数据中心资本开支为2600亿美元 2023-2027年复合增速近50%[9] * 2030年全球数据中心资本开支预计达3-4万亿美元 整体总量在7年内翻10倍[9][18] * 2025年资本开支为6000亿美元 未来5年翻5倍 2027年到2030年再翻3倍[18] 半导体占比与市场结构 * 预计到2028年 数据中心总资本开支中设备 半导体及纯芯片部分比例增加[1][14] * 若2028年总开支达1万亿美元 芯片部分将达3500亿美元[1][14] * 2023年半导体在数据中心设备资本开支中占46% 纯芯片部分占32%[14] * 加速计算将成为主流 传统计算占比显著下降 2023年传统计算占40% 预计到2028年下降至10% 到2030年几乎可忽略不计[1][22] 英伟达市场地位与预测 * 预计2027年英伟达在5000亿美元数据中心总资本开支中占据90%市场份额[1][15] * 英伟达净利润率约55%至57% 2027年净利润可能达到2200亿美元左右[1][15] * 到2030年 数据中心资本开支预计达3万亿美元 半导体部分可能超过一半 英伟达有望实现6000亿美元净利润[2][16] * 英伟达重心从单颗芯片转向互联技术 通过扩展芯片种类和互联技术提升集群计算效率[4][31] ASIC与GPU竞争格局 * ASIC重要性增加 但GPU仍占据主导地位 GPU和ASIC的占比大约为9:1[1][8] * Marvell和博通的ASIC收入与英伟达GPU收入相比仍然较小[1][8] * 2024年ASIC在整体市场中占比为10% 预计未来三年内占比将显著提高[8] * 预计到2028年 ASIC的市场占比可能仅能达到15% 英伟达GPU占比仍在90%左右浮动[25] * 开发ASIC芯片面临困难 只有谷歌TPU能够较好地应用于推理[26][29] 互联网公司投资趋势 * 数据中心资本开支在互联网公司总资本开支中持续提升[1] * 微软的数据中心资本开支从2023年的50%逐步增加到2024年的60%多 2025年预计达到70% 2026年可能达到80%[10][11] * 阿里巴巴 字节跳动等公司数据中心投资占总资本开支约50%-60% 并随着加速购买计算卡而迅速增加[12] * 预计到2030年 数据中心投资占互联网公司总资本开支的比例将提升至80%-90%左右[11] 其他重要内容 技术发展趋势 * 光互联技术受集群规模和互联密度影响 一颗GPU对应的光模块数量可能从1比2到1比10甚至更多[20] * PCB板子的单价上涨 从几百美金涨至几千美金[20] * 传统计算转变为加速计算的主要原因是算法架构的变化[24] 国内外差距与挑战 * 国内与海外在芯片领域的差距主要体现在系统整合和集群互联方面[32] * 大厂开发ASIC面临对模型需求和推理场景需求不理解的困难[27][28] * 未来需要关注核心卡点 如互联技术对于全球市场非常重要 电力供应是海外市场的重要因素[33] 市场预期与估值影响 * 2030年全球AI市场规模预计达到3-4万亿美元 主要包含芯片 PCB 模块和模组等环节[3] * 半导体行业目前仅经历了预期发展周期中的约三分之一[23] * 远期增长确定性对板块估值具有重要意义 尤其是在熊市期间[4][36] * 海外算力链的发展还远未结束 产业增长空间依然广阔[37]

**克而瑞｜8 月楼市表现如何？20250831 电话会议纪要关键要点** **一、行业与公司** * 行业为房地产行业 公司为百强房企 特别是前十强房企如中海、绿城、招商蛇口、建发、华发、保利、华润、越秀、滨江、金茂、万科、龙湖等[1][5] **二、核心观点与论据** **1 百强房企销售表现** * 8月百强房企操盘口径销售额2074亿元 环比下降1.9% 同比下降17.6% 处于年内次低水平[2] * 前八月百强房企累计操盘口径销售金额20709亿元 累计同比下降13.1%[2] * 前十强房企表现优于整体 8月操盘金额1127亿元 占比超50% 同比降幅仅7.5%[3] * 企业间分化显著 中海和绿城8月环比增长分别达54.4%和85.2% 招商蛇口、建发和华发增幅约30% 而万科和龙湖则环比下降33%和23%[5] * 半数头部企业环比增长超30% 两家企业单月及累计降幅均超30%[6] **2 新房供应与成交情况** * 8月30个重点城市新增供应522万平方米 同比降28% 环比降36% 前八月累计供应5905万平方米 同比下降18%[7] * 一线城市供应持续不足 8月北上广深新增供应96万平方米 环比降33% 同比降39% 其中北京11万平米(环比降45% 同比降72%) 上海21万平米(环比降45% 同比降48%) 深圳24万平米(环比降50% 同比降33%)[8][9] * 二三线城市供应普遍减少 成都、西安、杭州8月供应环比分别降15%、29%和20% 超2/3城市新增供应低于20万平方米[10] * 前八月30城新房累计成交7869万平方米 同比下降3% 8月单月成交753万平方米 环比降12% 同比降17%[11] * 一线城市8月成交同比降26% 环比降20% 二三线城市同比降16% 环比降11% 北京成交31万平米环比仅降8%为降幅最小[12] **3 市场热度与项目去化** * 整体市场热度下降 北京8月新开盘去化率22%(较7月降8个百分点) 上海57% 广州12% 深圳33%[16] * 核心区高价项目表现强劲 上海前融创一号院项目66套成交48亿元(单套约7000万元)开盘售罄 杭州宁波核心区高价盘集中上市后也开盘售罄[14][15] * 部分二线城市去化率较高 长沙、重庆、成都、宁波、杭州8月新开盘去化率均超70% 长沙达95% 但多数城市开盘去化率仍维持在20%以下[17] **4 二手房市场表现** * 二手房市场与新房趋势一致 30个重点城市8月二手房备案面积1702万平方米 环比降9% 同比降2%[18] * 一线城市二手房表现优于二三线 北京成交122万平米(环比增3% 同比降8%) 上海成交150万平米(环比增3% 同比增11%) 广州深圳环比均降约5%[18][19] * 成都苏州取消限售后挂牌量迅速增加 市场仍以价换量为主[21] * 北京上海老旧小区价格加速下跌 影响购房者支付能力和信心[22] **5 土地市场表现** * 土地成交集中度高 北京、上海、杭州、成都、西安、南京六城占全国300城土地成交金额约34%[23] * 10家房企占百强企业70%以上土地投资[23] * 核心城市优质地块竞争激烈 深圳华润与招商联合体8月以86亿元总价拿下楼板价近6万元/平米地块(经过100多轮竞价) 而武汉南京无锡等地块多以底价成交[23] **6 政策影响与预期** * 北京上海政策调整已产生效果 北京新房降幅最小 二手房环比正增长 与限购调整释放自住需求及提高公积金贷款额度等政策有关[20][26] * 预计9月底可能出台重磅政策影响四季度市场 需求端政策已逐步出台 重点转向新质生产力和高质量城市发展[3][25] * 深圳很可能跟进全面放开限购 不太会像京沪逐步调整[25] * 城市更新和"好房子"标准将是未来政策发力点 但具体定义和标准尚不明确 目前仅在金融新规和容积率计算方面做了技术调整[30][33] **7 未来市场展望** * 先行指标显示主要城市项目来访量环比下滑约15% 预计9月市场仍有压力[13][24] * "金九银十"传统旺季或带来小幅回升 核心区项目快速去化对成交有支撑 但绝对量有限(如苏州宁波仅15万和11万方左右)[13][24] * 预计市场将低位小幅回升 但大幅反转可能性低 同比仍将明显下降[24][25] **三、其他重要内容** * 企业分化主要受单城市单项目拿地能力及开发销售节奏影响[6] * 城市更新和旧城改造力度提升(如上海广州) 但整体规模有限 依赖地方债务支持和土地调规改性[31][32] * 政策效果更多是平缓释放 不太可能出现集中扎堆购买 因购房者对价格更敏感[27]

行业与公司 * 行业涉及债券市场、转债市场、地方债市场[1][3][4] * 公司涉及银行、保险公司、对冲机构等债市参与机构[5][6] 核心观点与论据 * 当前债市利率在1.85%-2.0%区间波动，受市场情绪影响显著，短期内难以回到1.6%的下沿[1][2] * 银行、保险公司和对冲机构是债市逆势买入者，但面临挑战：银行资金成本高（中期资金利率约1.66%），政策支持不足；保险公司因权益市场表现良好，对超长期债券要求更高（地方债利率需2.3%以上，国债2.15%左右交投一般）[5][6] * 长期债券利率下行需广普利率与自然利率匹配，但财政政策独立性增强，货币政策主动性减弱[7][8] * 国内债市震荡上行，定价通胀逻辑取代定价降息逻辑，短期内仍有交易机会[9] * 地方债发行期限拉长，集中在三季度（如8月下旬两周发行规模分别为3500亿和3600亿），以缓解地方财政压力，四季度供给预计减少[11][12] * 15年期与10年期地方债利差扩大（如四川省15年期利率2.29%，10年期2.02%，利差27BP），存在交易性机会，隐含增值税率已达6%以上甚至8%-10%[13] * 转债市场情绪脆弱，估值处于历史高位，依赖权益市场表现，若权益市场震荡可能出现估值回调[3][14][15] * 未来权益市场仍有空间，资金面稳定，监管积极推动资金流入，不必纠结于大盘小盘，关键在于资金流入导致估值抬升[16][17][18] * 转债强赎风险低，未来供给将增加，因融资需求增加、监管审核加快、大股东发转债收益确定性增加[19][20] 其他重要内容 * 转债市场近期回调后随权益市场企稳，高价位转债走势依赖权益市场和经济状况[1][5] * 地方债需求取决于发行利率能否吸引基石投资者，收益率需足够高以稳定债市[1][4] * 对冲机构通过购买30年ETF或TL合约对冲权益投资，但难以传导至现券市场[6] * 明年债市波动较大，常态化30个BP左右波动较正常，定价通胀逻辑波动周期可能持续3至5个月[10] * 转债估值向上弹性受限，大资金更愿加仓相对收益基金，险资在满足收益后可能赎回[14]

**行业与公司** * 行业涉及全球半导体芯片行业 特别是AI芯片领域 以及宏观经济与货币政策[1] * 公司包括英伟达 寒武纪 阿里巴巴 卡特彼勒 Gap[1][5][8] **核心观点与论据** * 英伟达Q2数据中心收入略低于预期 引发市场对AI支出可持续性的担忧[1][3] * 英伟达将中国数据中心收入单独列出 并在未来预测中剔除H20芯片对华出口 主因中国不鼓励使用该芯片 未来出口存在重大不确定性[1][3][4] * 中国本土半导体公司快速发展 寒武纪等公司营收大幅增长 阿里巴巴计划推出AI芯片以填补市场缺口 其ADR因此上涨13% 长期将减少对英伟达等美国公司的依赖[1][5] * 美国7月核心PCE通胀率同比增长2.9% 为2月以来最高增速 远高于美联储2%的目标 表明通胀压力持续存在且未受有效控制[1][6] * 服务通胀（剔除房租后的super core）在7月份季调环比反弹至0.4% 其价格粘性对市场不利 商品通胀部分受关税影响但尚未完全显现[7][8] * 消费者信心调查显示信心回落且通胀预期反弹 地方联储制造业调查显示支付价格持续上升而资本开支意愿下降 企业利润因成本上升而受挤压[8] * 10年期美债隐含通胀预期（break even）上升 实际利率下降接近4月份低点 反映市场对经济前景谨慎且担忧未来通胀[8] * 未来几个月美国经济可能面临下行压力 滞后指标反映二季度数据 但七八九月及四季度存风险 美联储降息受通胀风险制约 难以提供强有力的宽松政策指引[9] **其他重要内容** * 特朗普解雇美联储理事库克引发对其独立性的讨论 但美联储权力由国会赋予 且未背离现有货币政策框架 目前难言其已失去独立性[10][11][12] * 特朗普对美联储的施压行为本身不意味着其独立性丧失 反而可能激发美联储内部捍卫独立性的意志 尤其在通胀预期有失控迹象时 美联储将果断干预市场[13][14]

行业与公司 * 行业涉及中国股票市场、保险行业、私募基金行业、公募基金行业[1][4][7] * 公司涉及人寿、平安、人保、太保和新华五家国有保险公司[8] 核心观点与论据 * 当前股市上涨主要由机构资金推动 包括保险资金提升权益资产配置、类平准基金入市以及私募基金提高仓位[1][4] * 未来股市上涨需关注居民储蓄向股市转移的现象 目前这一趋势正在逐渐启动[1][4] * 截至今年上半年居民存款搬家进入股市现象尚不明显 但7月份非银存款增速从10%跳升至15% 而居民存款增速从10.8%下降至10.3% 初步显示边际转移迹象[1][5][12] * 监管政策通过降低权益资产风险占用、强调中长期考核、优化投资方式等措施 畅通保险资金入市通道[7] * 今年一季度财险和寿险的股票投资金额同比分别增长约33%和45% 多配置约8500亿元[8] * 按新增保费30%投资权益市场测算 今年可能有近9000亿元的保险增量资金[8] * 截至6月底私募基金规模较去年年底增长3400多亿元 7月份规模达到6712亿元 一个月内增加近3000亿元 主要来自居民存款通过私募认购入市[9][10] * 百亿私募仓位从去年年底70%提升到今年超过80% 更倾向于投资小票 与中证1000指数走势有强相关性[10] * 公募基金权益规模增长主要源自被动指数型ETF 类平准基金通过ETF增持A股贡献显著增长[11] * 美国ETF占股票总体市值8个百分点 而中国只有不到3个百分点 未来空间较大[11] * 超额储蓄体量约为4.3万亿 居民存款入市潜力很大[6] * 历史上居民存款搬家入市通常发生在股市有明显赚钱效应之后 且需要央行货币宽松、政策组合拳提升风险偏好及流动性充裕等条件[3][18][19] * 当前宏观环境符合存款搬家条件 包括存款利率下降、股市赚钱效应显现、政策环境友好等[20] * 上证指数自2024年9月24日低点至今涨幅超过40% 持续时间近11个月[20] * 未来需重点关注居民存款搬家速度和制造业能否接替地产进入信用扩张周期[3][22][23][24] 其他重要内容 * 本轮牛市核心资金驱动因素主要源自估值端改善 由于风险偏好修复[2] * 技术突破、杭州四小龙出现、军事实力展示等因素让市场对经济结构转型成果有更乐观反馈[2] * 对中美博弈远景预期更为乐观 对美出口逐渐脱敏 企业凭借制造业竞争力在其他市场开疆扩土[2] * 综合国力提升增强与美国开展经贸磋商主动性 通过稀土等反向制裁倒逼美国下调关税[2] * 新版会计准则下OCI账户允许股价波动不影响当期利润 激励保险公司增配银行股等红利方向股票[8] * 历史上中国经历过七轮较大的长时间居民存款搬家 主要由政策驱动[14] * 存款搬家触发因素包括无风险利率与存款利率下降、全面或结构性信用扩张、多元化投资渠道丰富[16] * 未来可能影响居民存款脱媒的新因素包括稳定币阳光化 需重点观测美国相关法案进展[15] * 与2015年牛市相比 当前最大不同在于当时伴随地产市场向上 而当前地产仍然承压[22]

行业与公司 * 行业为国防军工行业 涉及武器装备研发制造 无人智能装备 信息化系统 军民融合产业链等[1] * 公司层面提及翼龙 彩虹无人机等具体产品制造商 但未明确列出具体上市公司名称[1][24] 核心观点与论据 * 2025年93阅兵具有重大战略意义 纪念抗日战争暨世界反法西斯战争胜利80周年 展示中国维护战后国际秩序与和平的决心[2] * 阅兵展示中国军队现代化 信息化 智能化成果 新型装备占比超80% 国产化率达100%[1][9] * 阅兵突出实战化联合编组与体系作战能力 展示七大作战群 包括防空反导 信息作战 无人智能装备 后装保障等[1][11] * 战略打击能力展示新方向 包括高超声速武器（速度快 打得远且准） 网电攻防装备等[13][14] * 无人智能装备在现代战争中作用凸显（成本低 反应快 效能高） 阅兵展示无人机 地面 海上及水下无人装备成就[12] * 海军装备亮点包括仿生水下机器人 无人潜航器（执行情报收集 反舰反潜任务）及类似“波塞冬”的水下战略打击武器[18] * 舰载武器体系化发展 垂直发射单元容纳多弹种（防空 反舰 反潜 高超音速导弹） 新一代鹰击系列反舰导弹（如鹰击15, 17, 19, 20）具有远距奔袭 灵活突防和强大毁伤能力[19][20] 行业发展与市场动态 * 中国国防预算2025年预计提升7.2% 重点投入信息化建设和装备升级 推动四代装备为主体及新域新质战力发展[1][23] * 中国军工稳居全球市场份额第四（过去五年平均占比不足6%） 主要出口亚太和非洲地区[24][30] * 信息化程度提高助力打开国际市场 翼龙 彩虹无人机及054A护卫舰等已成体系出口[1][24] * 军工技术发展趋势为智能化 无人化及低成本方向 注重自主创新与好打好用[25][26] * 军民融合深化 促进产业链发展（上游电子元器件 中游分系统 下游总装） 更多城市涌现相关企业 民参军企业占比提高[1][27] 投资机会与风险 * 93阅兵是观察国防军工板块的重要窗口 全球地缘政治紧张（俄乌战争 印巴冲突）推动国防军费增加（全球军费支出达2.72万亿美元 同比增近10%）[28][29] * 军工板块是牛市热门品种 国防军工指数自5月7日以来上涨约30%[28] * 无人化 智能化 信息化方向具高成长性 是未来5-10年重点方向 参考美国科技导向型军工公司（如Palantir市值曾近4500亿美元 估值超500倍）的高估值[31] * 2025年为十四五规划最后一年 集中释放滞后订单并修复产业链 新质装备逐步释放推动核心公司业绩和估值增长[33] * 未来重点关注方向包括：人工智能与无人化技术 低成本精确制导系统 数据链 卫星互联网 商业航天 水下攻防体系等平台型技术[31][35][36][37] * 通过提升武器出口增强大国影响力以保障经济发展 中国装备出口占比（不足6%）相较法国（10%）和美国（40%+）仍有巨大成长空间[30][32]

廖市无双：双向波动后，主升 3 浪还能延续吗？ 20250831 摘要 近期市场波动显著加大，尤其是在单日波幅超过 1.5%的情况下，这种双向波 动的特征尤为明显。此前市场主要呈现单边上涨趋势，回调幅度较小。然而， 目前市场的 K 线图显示出较大的波动性，常见的是中阳线或中阴线。这种变化 意味着市场已经进入了一个新的阶段，我们称之为"双向波动"阶段。 对于未 来走势，我们认为当前的主升三浪仍有可能延续。在 8 月 24 日的分析中，我 们使用黄金分割法计算了中长期目标位。根据我们的判断，从去年（2024 年）9 月 24 日开始的一轮行情，甚至可以追溯到 2024 年 1 月 2,635 点启动 的一轮行情，是对 2015 年以来 9 年下跌后的反弹。因此，这次反弹级别较大， 是对上证指数 ABC 结构整理后的反弹。 我们列出了两个主要阻力位：0.5 分位 在 3,806 点左右和 0.618 分位在 4,130 点左右。根据之前市场运行速度， 3,806 点是预料中的目标，而更长远来看，我们认为可以达到 4,132 点。在达 到这一目标之前，我认为不必过于担心。 如何看待今年以来市场的调整和反弹？ 今年以来 ...

保险投资策略：重估保险配置价值 20250901 摘要 当前保险板块估值反映了悲观预期，隐含长期收益率假设处于较低水平 （2%-3%），但新单低成本保单流入和权益配置提升有望改善存量负债 成本，稳定投资收益率。 保险板块具备较大的估值修复空间，即使在谨慎假设下，头部险企出现 利差损的风险极低。评估估值应考虑存量业务价值，模型计算显示利差 呈现梯形趋势，中长期修复至一倍以上并非难事。 行业集中度预计趋于改善。"报行合一"和费用管控利好头部险企，储 蓄型、分红型产品竞争核心在于投资收益率，头部险企在投研方面优势 明显。 预定利率高于三年期定存，存在"存款搬家"逻辑；长钱入市背景下， 保险资金规模庞大且符合长钱定义，行业需求稳定，集中度提升，头部 险企规模增长将更快更稳定。 新单业务在一年内对负债成本影响较小，但对投资收益率影响显著，尤 其体现在权益类资产配置上，过去十年保险估值与沪深 300 等股指走势 高度相关。 定价利率从 2.5%下调至 2%，叠加新单低成本保单的推广，将持续改善 存量负债成本，为保险公司盈利能力提升创造空间。 Q&A 保险板块的估值主要受到投资端的影响，即资产端。首先，保险公司的商业模 式 ...

行业与公司 * 行业涉及固态电池设备制造与研发 包括半固态和全固态电池技术路线[1] * 公司包括先导智能 航可科技 丽源亨 海木星科技 科瑞科技 银河科技 仙岛 绿源方 阿芬多尔等设备供应商 以及宁德时代 中航锂电 赣锋锂业 易伟新能源 青草 未来 泰兰等电池制造商[1][8][10][14][16][20] 核心观点与论据 * 全固态电池生产线单G瓦时规模化后价值预计5亿以上 前段工序占比35% 中段占比30% 后段占比30%[1] * 干法工艺成本优势显著 无需溶剂和烘干 更适配硫化物全固态电池 但干粉混合均匀性和滚压速度是技术难点[1][3][4] * 湿法工艺成熟稳定 但溶剂残留可能影响能量密度和导电性能[1][4] * 半固态电池市场已初步应用 非上市公司如青草 未来 泰兰订单量较大 传统厂商如宁德时代也有新产品推出[8] * 全固态电池仍处于中试阶段 赣锋锂业等公司积极开发 订单量较小[8] * 2025年预计半固态出货量达五至六个GWh 较2024年两三个GWh有所提升[9] * 全固态电池转变带来设备整体变化 客户工艺未定 所有供应商都有机会竞争订单[13] * 固态电池不会完全颠覆液态电池市场 不同类型电池将根据应用场景需求并存[19] 技术细节与设备价值 * 干法固态电池生产核心设备包括干粉混合机 高精密滚压机 高速涂布机 叠片机 等静压机[1][7] * 半固态产线基于液态电池产线 总体价值增加约5000万元左右(以2G瓦时计算)[5] * 全固态产线前段干粉混合设备占20% 制膜设备占10% 中段高精度叠片机占20% 等静压机占10% 后端高压分成化容占15% 检测及封装占15%[5] * 等静压设备单机瓦价值量约3000万至4000万 占总体市场份额约10%[14] * 胶框印刷环节通过激光刻蚀及UV胶实现微米级精度 仙岛绿源方处于领先地位[20] 竞争格局与国内外对比 * 先导智能在终端表现突出 丽源亨专注于叠片机 海木星在激光和叠片方面有突破 航可科技在后端真空注液及高压三化成方面有优势[1][10] * 半固态电池设备供应商格局相对稳定 传统液态电池供应商仍占据主导地位[3][12] * 国内企业在固态电池领域领先 日本和韩国缺乏相关设备厂商[3][17] * 日本在全固态硫化物路线研究方面起步较早 拥有技术沉淀 但中国在电池厂商规模 研发投入和产业链优势明显[17] * 电解质技术路线主要包括硫化物和氧化物 未来几种电池技术路线将并存[18] 其他重要内容 * 干法和湿法工艺在成本及技术适配方面各有优势与挑战[3][4] * 全固态产业仍处于探索阶段 两条路线并行发展 没有终极路线确定[6] * 全固态电池生产后段工序需要高压激活固固界面的电池 并使用烧结设备进行高温处理[2] * 无人机和机器人领域如果能快速发展 全固态市场需求可能会增加[9] * 头部玩家更贴近客户 有更多售后工程师和研发对接 但本质上大家都平等竞争[13]

**纪要涉及的行业和公司** * 行业涉及人工智能芯片设计制造、云计算服务、数据中心基础设施（液冷、服务器）[1][2][11] * 核心公司为阿里巴巴集团（自研AI芯片、云业务）[1][2] * 其他提及公司包括英伟达（产品对标）、寒武纪、海光信息、字节跳动、以及互联网公司B与T[1][3][4][9] **核心观点和论据** * 阿里巴巴正在自研一款面向AI推理的芯片，由中国大陆企业代工，旨在实现自主可控的产业链并提升高端算力[1][2] * 该自研AI芯片性能对标英伟达H100，其纸面算力可能达到H100的1.5倍到2倍（H100的FP16稀疏矩阵算力约为1,000T Flops，稠密矩阵算力约为670T Flops）[1][3] * 阿里集团推理需求持续强劲增长，截至2025年8月，整个集团消耗约12万亿TOKEN，其中云业务百联平台8月消耗约1.5万亿TOKEN，环比7月增长接近20%[1][7] * 阿里云业务2025年预计收入为1,500亿元，2026年预计保持微增态势，推理需求是核心驱动力[1][8] * AI发展推动推理芯片需求呈指数级增长，需求比例正从早期的训练与推理9:1向1:9转变[1][10] **其他重要但可能被忽略的内容** * 自研AI芯片面临两大挑战：后道IP和量产的经济性问题，以及获得先进制程产能的困难（次一级节点可满足需求）[5] * 阿里自研芯片对寒武纪和海光影响有限，因阿里采购量相对字节跳动较少且主要用自研芯片，寒武纪依赖字节跳动，海光面向地方市场[9] * 国内其他互联网公司（B公司和T公司）也在进行AI芯片研发，B公司有上千人团队，T公司硬件团队已解散但软件部分保留[4] * 自研芯片国产化生产将显著提升对液冷散热解决方案的需求（因工艺迁移导致功耗和散热要求增加），并带来服务器配套（如交换机及IC）的增量，具体标的包括思泉、浙新材、益米康、数据港及浪潮华擎等服务器供应商[11]