摩尔线程IPO与公司概况 - 公司于2020年由英伟达全球副总裁兼中国区总经理张建中创立，核心团队多来自英伟达、Intel等国际芯片巨头，平均拥有十余年行业经验 [2] - IPO进程创下科创板效率新纪录，从受理至过会仅88天，全程审核流程仅耗时122天，将于近期在科创板上市 [2] - 公司是国内唯一一家同时具备桌面端图形显卡和服务器端AI芯片业务的企业，产品矩阵精准对标英伟达 [2] 公司财务与业务表现 - 2025年上半年营收达7.02亿元，超过2022-2024年营收总和5.08亿元，其中AI相关收入占比超90% [3] - 2025年上半年综合毛利率达69.14%，较2022年的-70.08%实现根本性逆转，板卡产品毛利率超70%，集群产品毛利率约60% [4] - 集群产品为核心收入来源，2025年上半年前两大客户分别贡献3.97亿元和2.17亿元收入，占总营收的87.5% [3] - 根据国金证券预测，2025年营收预计为14.05亿元，2026年预计为25.96亿元，2027年预计为46.87亿元 [7] 国产AI芯片行业前景 - 国内AI市场尚未出现泡沫，2026年将成为供应链价值爆发的关键节点 [12] - 2025至2028年，中国CSP与电信运营商的AI资本开支复合年增长率达25%，到2028年规模将达1720亿美元 [12] - 到2028年，本土AI芯片供给量将较2025年增长5倍，本土企业市占率预计超过90% [14] - 英伟达在华销售受“后门”调查影响难以恢复，为本土厂商创造巨大市场空间，2028年AI芯片需求将达880亿美元 [12][14] 华为昇腾技术进展 - 华为计划于2026年第一季度推出昇腾950PR芯片，采用SIMD/SIMT双编程模型，FP8算力达1PFLOPS，配备128GB自研HBM，内存带宽1.6TB/s [14] - 2026年第四季度推出昇腾950DT芯片，内存升级为144GB自研HBM，内存带宽提升至4TB/s，更适配推理和训练场景 [14] - 昇腾950系列采用UB 4D FullMesh组网架构，性价比进一步提升，铜连接在国产超节点中依然重要 [15] - 华为在明后年GPU市场中份额和增速均为绝对第一 [18] AI产业链供应商梳理 - 文章整理了国内谷歌供应链和NV供应链的上市企业情况，包括光序科技、德科工、岛景科技等公司的出货产品、市占率和盈利能力 [20][22] - 英维克在CDU等领域市占率达44.9%，毛利率为60% [20] - 思泉新材、科创新源、浮中科技等企业在液冷、导热材料、检测设备等领域有布局 [20][22] - 服务器电源和SST系统供应商包括麦格米特、京泉华、金盘科技等 [20][22]

公司股价表现与市场预期 - Alphabet股价在第四季度大涨31%，成为标普500指数中表现第十好的股票，主要原因是张量处理单元(TPU)芯片的成功 [1] - 市场对TPU芯片的乐观预期推动公司股价上涨，例如向AI创业公司Anthropic提供价值数百亿美元芯片的消息，推动股价在两天内大涨超6% [2] - 后续关于Meta正就斥资数十亿美元获取TPU芯片进行谈判的报道，再次推动Alphabet股价飙升 [2] TPU芯片业务的战略价值与潜力 - 投资者越来越相信，半导体业务可能会成为公司未来收入的重要增长动力 [1] - TPU在Alphabet内部被视为一大优势，能够加速云计算业务的增长 [1] - 市场乐观预期Alphabet可能会开始向第三方销售TPU芯片，从而开辟新的收入来源，最终可能创造接近1万亿美元的价值 [1] - 金融服务公司DA Davidson科技研究主管预计，如果Alphabet认真推进TPU芯片销售业务，有望在几年内占据AI芯片市场约20%的份额，成为一项价值约为9000亿美元的业务 [1] - 即便不对外销售芯片，更好的芯片也意味着公司能够提供更优质、更高效的云服务 [1] TPU芯片的市场竞争优势 - TPU被视为企业希望减少对英伟达依赖的一个很好选择 [1] - 与英伟达芯片相比，TPU的成本要低得多，而且更容易获得，而英伟达芯片成本高且难买到 [2] - 在专用集成电路(ASIC)芯片领域，Alphabet的强项使其在这个市场遥遥领先，这被认为是其股票的秘密武器之一 [2] - Alphabet最新Gemini AI模型为了在TPU芯片上运行进行了专门优化，其成功发布印证了TPU的价值 [2] 行业竞争格局与外部观点 - 英伟达CEO评论称，世界上真正擅长构建如此复杂芯片的顶尖团队并不多 [2] - 投资机构观点认为，Alphabet的TPU芯片业务虽然不会垄断整个市场，但构成了其重要的竞争优势 [2]

全球主要股指及大宗商品市场表现 - 美股三大股指期货盘前齐涨 道指期货涨0.12% 标普500指数期货涨0.09% 纳斯达克指数期货涨0.03% [1] - 欧洲主要股指普遍上涨 德国DAX30指数领涨0.78% 欧洲斯托克50指数涨0.45% 法国CAC40指数涨0.43% 英国富时100指数涨0.11% [2] - 国际油价上涨 WTI原油涨0.56%至59.28美元/桶 布伦特原油涨0.48%至62.97美元/桶 纽约商品交易所黄金期货价格下跌0.11%至4227.8美元/盎司 [3] 宏观经济与政策动态 - 美联储12月降息预期高度一致 但分析师对2026年降息路径存在显著分歧 [4] - 日本央行评估中性利率水平 行长植田和男表示政策利率将保持宽松 惠誉评级预计日元存在升值空间 [6][5] - 英国能源监管机构计划拨款280亿英镑 用于投资能源网络的稳定性、安全性和韧性 [7] - 欧盟宣布2027年秋季全面禁止进口俄罗斯天然气 但匈牙利表示拒绝执行 [8] - 美国11月挑战者企业裁员人数为7.1321万人 较前值15.3074万人大幅下降 [12] - 日本拍卖30年期国债认购倍数为4.04 创2019年以来新高 [13] 科技与互联网行业动态 - Anthropic完成首笔公开收购 收购Java运行时项目Bun及其团队 收购后项目将继续保持开源并由原团队维护 [9] - Meta公司因在WhatsApp中使用人工智能 可能面临欧盟反垄断调查 [10] - 苹果设计总监Alan Dye跳槽至Meta 苹果高管流失潮持续 [11] - TikTok计划斥资377亿美元在巴西打造拉丁美洲首个大型数据中心 [14] - OpenAI创始人Sam Altman计划建立火箭公司 与马斯克的SpaceX展开竞争 [15] - 美光科技宣布退出消费内存业务 未来将专注于AI芯片生产 [16]

文章核心观点 - 英伟达近期通过发布技术博文等一系列密集的“自证”行动，旨在回应市场对其AI芯片市场主导地位可能受到挑战的担忧，并展示其最新GB200 NVL72系统在提升开源AI模型性能方面的显著优势 [2][5] GB200 NVL72系统的技术优势与性能 - 英伟达GB200 NVL72系统可将顶尖开源AI模型的性能最高提升10倍，在测试中使Kimi K2 Thinking模型实现了10倍性能提升 [2][9] - 该系统将72颗Blackwell GPU集成为一体，提供1.4 exaflops的AI算力和30TB的快速共享内存，GPU间通信带宽高达130TB/s [9] - 该系统通过硬件与软件的协同设计，解决了混合专家模型在生产环境中的扩展难题，消除了传统部署的性能瓶颈 [2][10] 混合专家模型的行业地位与英伟达的优化 - 混合专家模型已成为前沿AI主流选择，Artificial Analysis排行榜前10名的开源模型均采用MoE架构，包括DeepSeek-R1、Kimi K2 Thinking等 [10] - MoE架构模仿人脑，仅激活处理特定任务所需的专家模块，能在不显著增加计算成本的情况下实现更快速、高效的token生成 [10] - 英伟达的系统专门针对MoE模型进行了优化，以应对其扩展挑战 [10] 市场竞争背景与英伟达的回应 - 英伟达正面临来自谷歌TPU和亚马逊Trainium等竞争对手的挑战，其AI芯片市场份额超过90% [5] - 市场担忧其关键客户Meta考虑大规模采用谷歌TPU，这可能意味着英伟达的市场护城河出现缺口 [5] - 尽管公司近期密集发声，但市场担忧未明显改善，其股价近一个月跌幅已接近10% [6] GB200 NVL72系统的市场部署进展 - 该系统正被主要云服务提供商和英伟达云合作伙伴部署，包括亚马逊云服务、谷歌云、微软Azure、Oracle云基础设施等 [12] - CoreWeave表示正与英伟达紧密合作，为客户提供紧密集成的平台以将MoE模型投入生产 [12] - Fireworks AI已在英伟达B200平台上部署Kimi K2模型，并指出GB200 NVL72的机架规模设计为大规模MoE模型服务设立了新的性能和效率标杆 [12]

核心观点 - AI行业竞争焦点正从追求“更聪明”转向追求“更高效、更安全、更普惠”的系统性竞争 [1] - 实现AI普惠未来的关键在于显著降低计算成本与能耗，并推动技术大规模落地应用 [1][2] AI行业发展趋势与瓶颈 - 现有计算体系在能耗和效率上面临巨大压力，算力成本急剧攀升成为AI发展的真正瓶颈 [1] - 模拟计算、类脑芯片及基于类器官的计算等新方向在理论上具备功耗和通信优势，但基于脑细胞类器官的计算研究仍处早期，不足以承担大规模AI负载 [1] - GPU本质是通用计算架构，并非为神经网络量身定制，在大模型时代面临效率挑战 [1] - 全球AI芯片产业规模到2030年有望达到约5万亿美元，其中训练芯片约占1万亿美元，面向终端与行业侧的推理/处理芯片有望达到4万亿美元，占比约80% [3] - 随着智能体能力下沉，AI处理芯片将被广泛嵌入眼镜、耳机、手机、笔记本、家电及各类企业设备 [3] 公司战略与技术路径 - 云天励飞将以NPU为核心，推出通用神经网络处理器架构，走“推理优先架构”路线 [1][2] - 公司目标是通过深度优化矩阵/向量单元、存储层级和带宽利用，将100万个token的生成成本从约1美元压到1美分，实现百倍级效率提升 [2] - 公司已向国际相关机构建议，推动建立统一的AI处理芯片与推理网络标准，以实现不同国家和地区在互联互通的推理网络上共享能力，尤其在医疗与教育领域实现“AI for All” [3] 区域产业生态与竞争力构建 - 中国长三角地区在算法与软件开发方面优势明显，粤港澳大湾区在硬件制造与应用落地上更具活力 [2] - 仅做基础研究不落地应用会变成“象牙塔”，仅追逐短期应用不推动底层架构演进则会透支未来竞争力 [2] - 真正具备全球影响力的AI生态，是“基础理论+专用算力+大规模场景”相互强化的结果 [2]

市场行情概览 - 12月4日A股三大指数涨跌不一，沪指跌0.06%报3875.79点，深成指涨0.4%报13006.72点，创业板指涨1.01%报3067.48点 [1] - 当日表现较好的板块是机器人执行器、天基互联和AI芯片，表现较差的板块是预制菜概念、社区团购和农业种植 [1] - 机器人执行器板块净流入45.5亿元，涨幅4.48%，天基互联板块净流入86.6亿元，涨幅3.86% [2] - AI芯片板块净流入20.1亿元，涨幅1.97%，Chiplet概念板块净流入4.5亿元，涨幅1.87%，麒麟电池板块净流入13.2亿元，涨幅1.86% [2] - 预制菜概念板块净流出18.5亿元，跌幅2.32%，社区团购板块净流出18.3亿元，跌幅2.19%，农业种植板块净流出24.4亿元，跌幅2.13% [2] - 汽车热管理板块净流入46.5亿元，涨幅2.82%，人造肉板块净流出4.12亿元，跌幅2.07%，在线旅游板块净流出9.62亿元，跌幅1.71% [2] - 有机硅板块净流出11.6亿元，跌幅1.99%，抖音小店板块净流出7.22亿元，跌幅1.70%，粮食概念板块净流出9.046亿元，跌幅2.68% [2] 基金经理变动 - 12月4日共有26位基金经理发生任职变动 [2] - 近30天（11月4日-12月4日）共有725只基金产品的基金经理发生离职 [3] - 12月4日当天有40只基金产品发布基金经理离职公告，涉及15名基金经理 [3] - 离职原因方面，11位基金经理因工作变动从25只基金产品中离职，1位因个人原因从9只基金产品中离职，1位因辞职从2只基金产品中离职，2位因产品到期从4只基金产品中离职 [3] - 鹏华基金祝松现任基金资产总规模为278.60亿元，任职期间回报最高的产品是鹏华产业债债券A，在11年又268天内获得105.76%的回报 [4] - 12月4日有38只基金产品发布基金经理任职公告，涉及12名基金经理 [5] - 易方达基金伍臣东现任基金资产总规模为245.54亿元，任职期间回报最高的产品是易方达纳斯达克100ETF联接(QDII-LOF)C(美元现汇)，在3年又6天内获得106.86%的回报，其新任易方达中证工程机械主题ETF的基金经理 [5] 基金公司调研动态 - 近一个月（11月4日-12月4日），博时基金调研了49家上市公司，是调研数量最多的基金公司 [6] - 国泰基金、华夏基金和南方基金分别调研了48家、47家和41家上市公司，调研也较为活跃 [6] - 从调研行业看，基金公司对消费电子行业的上市公司调研次数最多，共270次 [6] - 专用设备行业被调研218次，化学制品行业被调研188次，半导体行业被调研156次，通用设备行业被调研140次 [7] - 最近一个月最受公募基金关注的个股是立讯精密，属于消费电子行业，共有88家基金管理公司参与调研 [7] - 杰瑞股份和汇川技术分别接受了81家和65家基金管理公司的调研 [7] - 最近一周（11月27日-12月4日），基金调研数量第一的公司是杰瑞股份，共被80家基金机构调研 [8] - 三峡旅游、天华新能和乐鑫科技分别接受了42家、41家和35家基金机构的调研 [8]

核心观点 - 中国芯片股在资本市场表现强劲，多家公司股价上涨 [1] - 两家中国GPU/AI芯片设计公司即将登陆科创板，其中沐曦股份IPO发行价确定，市值达418亿元 [1] - 券商看好全球及中国半导体行业增长前景，特别是AI和电动汽车驱动的晶圆代工市场，以及中国AI芯片市场的规模扩张与国产化率提升 [1] 公司动态与市场表现 - 华虹半导体股价上涨3.45%，报76.5港元 [1] - 上海复旦股价上涨2.63%，报39.78港元 [1] - 中芯国际股价上涨1.86%，报68.45港元 [1] - 摩尔线程公司股票将于2025年12月5日在上海证券交易所科创板上市 [1] - 沐曦股份科创板IPO询价结果出炉，发行价格确定为104.66元/股，按发行后总股本计算，公司市值达418亿元 [1] 行业前景与市场预测 - 上海证券预测2025年全球晶圆代工产业营收有望同比增长22.1% [1] - AI和电动汽车或将持续助力2026年晶圆代工市场增长 [1] - 中信证券预计2030年中国AI芯片市场规模将在2025年350-400亿美元基础上，增至原来的7-9倍，增幅高于全球 [1] - 中国AI芯片国产化率有望从2025年的30~40%提升至2030年的60~70%水平 [1]

核心观点 - 在铜矿供应紧张、2026年冶炼加工费谈判及全球库存错配的背景下，铜价创历史新高且易涨难跌，美国资金的战略囤货行为加剧了全球非美市场流通紧张，新兴领域需求将系统性重构铜的长期供需格局 [1][4][9] 铜价表现与市场动态 - 2025年12月3日，LME三个月期铜价格创历史新高，日内一度涨近3%，报11435美元/吨 [2][3] - 同日，沪铜期货主力合约站上9万元/吨大关，亦创历史新高 [2][3] - LME追踪仓库的铜提货申请量单日激增50575吨，达到56875吨，为2013年以来最大单日增幅 [4] - 其他金属如LME期锡和沪锡也创下2022年5月以来新高 [3] - 摩根大通预计，供应中断与库存错配可能推动铜价在2026年上半年涨至12500美元/吨 [4] 全球铜供应与库存状况 - COMEX铜库存已突破40万吨，较去年年底增加超过300% [2][7] - COMEX铜库存占国际三大交易所（LME、COMEX、SHFE）总库存的比例已达62% [2][7] - 纽约COMEX与伦敦LME之间的价差持续存在，波动范围在200-400美元之间，导致库存堆积在美国且难以流出，造成全球非美市场流通铜偏紧 [2][4] - 智利国家铜业公司（Codelco）向中国买家提出的2026年精炼铜年度合约升水报价高达335-350美元/吨，较2025年的89美元/吨猛增超275% [4] - 由于智利铜矿产量增长乏力、非洲项目开发滞后及印尼精矿出口限制，全球铜供应链脆弱性上升 [5] 美国资金行为与战略影响 - 自2025年3月以来，COMEX铜库存持续增加，触发因素是2月美国启动铜232调查后市场担忧25%关税落地 [7] - 在3月至5月两个月内，美国资金集中进口54万吨精炼铜，相当于2024年全年进口量的60% [7] - 有分析认为COMEX铜库存存在“战略锁定”倾向，降低了市场流动性，放大了区域短缺，成为铜价上涨的重要催化剂 [7] - 美国消耗全球7%的铜，但今年库存大增背后除关税因素外，还有战略层面的考量 [7] 需求与宏观因素驱动 - 铜的需求正被超算中心、AI芯片、新能源汽车、光伏四大新兴领域系统性重构，将在2025-2030年显著改变全球铜的供需平衡表 [9] - 美联储12月降息的概率已超过84%，降息及可能的由缩表转为扩表将带来流动性边际宽松，推动铜价上涨 [9] - 美元指数今年以来已下跌超过8%，促使部分投资者寻求黄金、白银和铜等资产以对冲货币购买力风险 [8] 行业博弈与未来预期 - 智利Codelco提出的2026年超高升水报价（335-350美元/吨）远超当前不足40美元/吨的现货溢价，导致部分中国冶炼企业考虑放弃明年长期合约 [4][5] - 中国铜原料联合谈判小组（CSPT）呼吁国内冶炼厂联合减产以应对低加工费，并研究设定加工费底线 [5] - 在矿冶博弈下，冶炼企业可能的减产或将使2026年的精铜供应更为紧张，进一步刺激铜价上涨 [9] - 美国后续仍有可能对铜加征关税，其“虹吸效应”导致的全球库存分布异化及非美地区库存低位，有望继续带动铜价上涨 [10]

交易核心信息 - 黑芝麻智能计划以总代价4亿元至5.5亿元收购亿智电子多数股权 [1] - 交易采用“收购股权 + 注资”的组合方式进行 [1][2] - 交易完成后，亿智电子将成为黑芝麻智能的非全资附属公司，其财务业绩将并入集团合并财务报表 [1][2] - 最终交易条款仍在洽谈中，预计签署最终交易协议将于2026年第一季度内完成 [2][3] 交易战略意义 - 黑芝麻智能在车规级算力平台与亿智电子在端侧视觉AI及边缘应用方面的技术方向具有互补性 [2][3] - 交易有助于黑芝麻智能在保持汽车主业优势基础上，向安防、消费级智能硬件等领域延伸 [2][3] - 交易将形成“车规+端侧”多场景覆盖的产品与方案组合 [2][3] 公司业务背景 - 黑芝麻智能长期专注于车规级智能汽车计算芯片研发，旗下“华山”、“武当”等系列芯片已在L2至L3级ADAS、智能座舱等场景实现量产应用 [1][3] - 黑芝麻智能已与多家整车厂及产业伙伴建立合作，并近期登陆港交所主板 [1][3] - 亿智电子以边缘侧和端侧AI芯片为核心业务，提供AI机器视觉算法和SoC芯片设计系统级解决方案 [1][3] - 亿智电子产品覆盖智能车载、智能硬件及智慧安防等场景，其自研多系列视觉AI芯片已实现规模出货，并在部分车规级项目上完成流片和定点导入 [1][3]

文章核心观点 - Google自研AI芯片TPU的供应链不确定性消退，未来两年产量预期呈爆炸式增长，这可能预示着公司准备向第三方大规模销售TPU芯片的早期信号 [1][3] - 若Google开启TPU外销模式，将为其开启新的庞大收入来源，并可能重塑AI芯片市场的竞争格局 [1][5] - 摩根士丹利大幅上调了Google TPU在2027年和2028年的产量预测，显示出公司在AI硬件上的投入正以前所未有的速度扩张 [1][2] 产量预测与增长 - 2027年TPU产量预测从约300万块大幅上调至约500万块，增幅约67% [1][4] - 2028年TPU产量预测从约320万块飙升至约700万块，增幅达到惊人的120% [2][5] - 2027至2028两年间，Google将获得1,200万块TPU供应，而过去4年总量仅为790万块，显示产量激增 [2][5] 策略转变与市场潜力 - 最新的产量预测可能意味着供应瓶颈不再是问题，揭示了Google通过GCP销售更多TPU及将其作为独立产品销售的潜力 [2][5] - 这被解读为Google可能从TPU的“自产自用”模式，转向直接与AI芯片巨头竞争的重要策略转变 [2][5] - 若策略实施，Google将从AI芯片的消费者和服务提供商，转变为直接的硬件销售商，进入高利润AI芯片市场 [2][5] 财务影响测算 - 报告测算，每销售50万块TPU芯片，可能在2027年为Google增加约130亿美元的收入和0.40美元的每股收益 [3][6] - 该量化测算为投资人提供了清晰的估算模型，即使只销售一小部分产量，也将为公司贡献可观的收入和利润增长 [3][6] - 成功的TPU外销策略可能重塑市场对Google的估值逻辑，并对现有AI芯片市场竞争格局产生深远影响 [3][6]