国内AI芯片市场正在经历一场深刻的变革，"去英伟达化"成为热词。 这场变革的核心在于，以阿里巴巴和百度等为代表的中国科技巨头，正积极推动AI芯片的自主研发，试图挑战英伟达在国内AI芯片领域的垄断地位。 9月以来，国产AI芯片捷报频传：阿里巴巴、百度等互联网巨头相继宣布，其核心AI模型的训练将部分采用自研芯片。与此同时，阿里平头哥和华为昇腾 的新一代产品性能曝光，性能追赶甚至部分超越了英伟达。 资本市场对此反应积极。除了多家投行上调阿里、百度等国内科技巨头的估值外，华尔街明星基金经理"木头姐"更是四年来首次买入阿里巴巴。股票表现 上，自8月底以来，百度和阿里巴巴的港股股价累计涨幅均在50%左右。 图：阿里巴巴和百度港股表现数据来源：wind，36氪整理 那么，国内AI芯片从外购到自研背后究竟出于何种原因？ 国产芯片加速"去英伟达化" 这场"去英伟达化"运动，背后最直接的动力源于日益紧张的地缘政治，以及由此引发的对AI供应链稳定性和安全性的深层担忧。 今年4月，美国政府一度禁止英伟达向中国销售H20芯片，尽管7月恢复出口，却附加了15%的收入上缴条件。面对美国的限制，中国的反制也接连升级： 7月底H20被曝"漏洞 ...

投资评级 - 报告对国产ASIC行业持积极看法，认为ASIC设计服务商迎来发展机遇，博通、Marvell、国内芯原股份、翱捷科技、灿芯股份有望受益 [2] 核心观点 - ASIC在能效与成本上优势突出，专用芯片特性使其在推理场景更具优势，AI渗透率提升带动推理需求激增，拓宽ASIC市场空间 [1][3] - ASIC设计复杂度高，专业分工下设计服务商价值凸显，博通等头部服务商凭借完整IP体系、封装技术和量产经验巩固行业地位 [1][3] - 国内云厂商自研ASIC已有独立成果，并非跟随海外路径，百度、阿里、字节等头部厂商推动国产ASIC放量，本土设计服务商迎来战略机遇 [1][3] - PD分离与超节点成为国产ASIC发展的两大核心趋势，华为、海光等厂商已形成自主技术体系，采用开源开放模式适配多元化需求 [1][4] 目录总结 大模型推理带动ASIC需求 - 2028-2030年全球AI芯片市场规模有望达5000亿美元，AI基础设施支出预计达3-4万亿美元 [8] - ASIC专用性强，谷歌TPU v5能效比为英伟达H200的1.46倍，亚马逊Trainium2训练成本较GPU降低40%，推理成本降55% [14][15] - 推理需求激增驱动ASIC需求，ChatGPT C端WAU达7亿，OpenRouter统计Token消耗量一年翻近10倍 [21][29] - 博通2024年AI ASIC收入122亿美元，2025年前三季度达137亿美元，AMD预计2028年全球AI ASIC市场规模达1250亿美元 [1][30] ASIC设计复杂度高，服务商价值凸显 - ASIC设计需前端需求定义与后端技术落地，云厂商多依赖服务商，博通、Marvell为全球主要服务商 [36][41] - 谷歌TPU成功离不开与博通合作，博通优势包括30亿美元投入积累的完整IP体系、TPU设计经验、3.5D XDSiP封装技术、高速互联与CPO技术 [1][55] - 博通2024年AI ASIC收入122亿美元，2025年前三季度达137亿美元，季度环比增速超越英伟达 [1][55] 国内ASIC发展并非跟随 - 2025H1中国AI云市场CR5超75%，头部云厂需求旺盛，百度昆仑芯迭代至第三代，实现万卡集群部署并中标10亿元中国移动订单 [1][74][75] - 阿里平头哥PPU显存容量96GB、带宽700GB/s超英伟达A800，签约中国联通16384张算力卡订单 [76][78] - 字节2020年启动芯片自研，计划2026年前量产，国产服务商芯原股份、翱捷科技、灿芯股份各具优势 [1][80][82] 国产ASIC技术趋势：PD分离与超节点 - PD分离指Prefill与Decode任务用不同芯片完成，华为昇腾950分PR和DT型号适配不同场景 [1][94][95] - 超节点通过高带宽互联形成统一计算体，海光开放HSL协议吸引寒武纪等参与，华为开放灵衢总线支持超8192卡扩展 [1][104][107] - 英伟达Rubin CPX为海外首个芯片级PD分离实践，采用GDDR7替代HBM降低成本，华为昇腾950PR/950DT分别针对Prefill和Decode优化 [90][92][95]

报告行业投资评级 - 看好 [2] 报告核心观点 - ASIC专用芯片在AI大模型推理阶段具备显著成本效益优势，能效比和单位算力成本表现突出，验证了其商业化拐点 [3] - AI渗透率提升推动推理需求激增，Token消耗量近一年翻近10倍，驱动ASIC市场空间扩大，预计2028年全球AI ASIC市场规模达1250亿美元 [3][31][32] - ASIC设计服务商在产业链中价值凸显，博通等头部服务商凭借完整IP体系、先进封装技术和量产经验获得持续订单，国内厂商如芯原股份、翱捷科技、灿芯股份迎来发展机遇 [3][60][89][90] - 国产ASIC发展呈现PD分离和超节点两大趋势，华为昇腾950分型号适配不同场景，海光、华为构建开放互联生态，区别于海外封闭路径 [3][99][107][115] 大模型推理带动ASIC需求 - ASIC与GPU技术边界趋同，但商业模式差异显著：ASIC为下游场景高度耦合的专用芯片，GPU需覆盖多场景属通用芯片 [3][14][15] - ASIC能效比优势突出，谷歌TPU v5能效比为英伟达H200的1.46倍，亚马逊Trainium2训练成本较GPU方案降低40%，推理成本降55% [3][18] - 自研ASIC可显著降低TCO，外采芯片需承担厂商利润，英伟达FY2025净利率达57%，其数据中心AI芯片收入1022亿美元 [3][21] - 推理需求激增驱动ASIC放量，ChatGPT C端WAU达7亿，OpenRouter统计Token消耗量从2024年9月不足0.5T提升至2025年8月接近5T [3][25][31] ASIC设计复杂度高，服务商价值凸显 - 谷歌TPU成功离不开与博通合作，博通核心优势包括30亿美元投入积累的完整IP体系、TPU设计经验、3.5D XDSiP封装技术及高速互联能力 [3][59][60][69] - 博通2024年AI ASIC收入122亿美元，2025年前三季度达137亿美元，季度环比增速超越英伟达 [3][60] - 芯片设计连贯性带来高客户转换成本，服务商壁垒稳固，头部云厂如谷歌、亚马逊、Meta、微软均依赖博通、Marvell等专业服务商 [3][44][60][75] - 国内设计服务商各具优势：芯原股份具备5nm工艺能力和丰富IP积累，翱捷科技在手订单充足，灿芯股份依托中芯国际布局成熟制程 [3][89][90][91] 国内ASIC发展机遇 - 2025H1中国AI云市场CR5超75%，头部云厂自研ASIC成果显著：百度昆仑芯实现万卡集群部署并中标10亿元中国移动订单，阿里平头哥PPU显存带宽超英伟达A800并签约16384张算力卡订单，字节计划2026年前量产自研芯片 [3][78][83][84][87] - 国产ASIC服务商覆盖不同技术需求，芯原股份2024年芯片量产收入8.6亿元、芯片设计7.2亿元、IP授权7.4亿元，灿芯股份芯片量产收入8.1亿元 [3][91] - SerDes等关键IP国产化加速，国内厂商如芯潮流、晟联科、集益威已布局56Gbps-112Gbps产品，但224Gbps仍依赖海外 [3][95] 国产ASIC技术趋势：PD分离与超节点 - PD分离成为推理场景主流趋势，Prefill任务计算密集型，Decode任务内存带宽受限，华为昇腾950分PR和DT型号适配不同场景 [3][97][99][107] - 英伟达Rubin CPX专为Prefill优化，采用GDDR7替代HBM降低成本，预计2026年底上市 [3][99][103] - 超节点通过高带宽互联整合多处理器，国内海光开放HSL协议吸引寒武纪等参与，华为开放灵衢总线支持超8192卡扩展，均采用开源开放模式 [3][109][115][117] - 华为昇腾950PR采用自研低成本HiBL 1.0 HBM，950DT采用HiZQ 2.0 HBM，内存带宽达4TB/s，互联带宽2TB/s [3][107]

市场表现 - 恒生指数小幅下跌 恒生科技指数一度翻红[1] - 恒生科技指数ETF（513180）跟随指数震荡 持仓股中蔚来、联想集团、京东集团涨幅居前 快手、腾讯音乐、同程旅行、地平线机器人跌幅居前[1] 行业趋势 - 国内互联网云计算行业复刻北美互联网云计算巨头进程 AI带动云景气度向上 形成capex投入-云计算和推荐广告加速-capex再投入的正循环[1] - 具备内部负载规模效应、自研大模型和自研芯片的互联网云厂商竞争格局占优 是避免同质化竞争和提升利润率的关键[1] - 云景气核心驱动包括25Q1国产模型（deepseek、通义千问）进步和25Q3互联网自研国产芯片[1] - 半导体自主可控再成焦点 推荐模拟、存储及算力ASIC领域[1] 技术突破 - 百度昆仑芯中标中国移动集采项目 国产AI芯片商业化持续推进[1] - 国产AI芯片应用场景不断拓展 在头部互联网厂商落地的国产AI芯片具有先发优势[1] 资本动向 - 阿里、百度争相自研芯片 AI点燃看涨狂潮[2] - 美联储降息重启 南向资金有望持续流入[2] - 内外资共振及AI叙事回归共同催化下 恒生科技估值重构可期[2]

AI点燃看涨狂潮，恒生科技指数站上6300点大关。展望后市，美联储降息重启，南向资金有望持续流 入，在内外资共振以及AI叙事回归的共同催化下，恒生科技估值重构可期。没有港股通账户的投资者 或可通过恒生科技指数ETF（513180）一键布局中国AI核心资产。 消息面上，美联储如期降息25个基点，并在点阵图中给出年内或再降息2次的预期。浙商证券指出，值 得关注的是鲍威尔在会后记者问答中指出，9月降息是一次"风险管理式"降息，指向未来连续降息的前 景仍有不确定性。尤其是美国经济转向投资驱动后，供需两弱的就业市场可能成为"新常态"，如果失业 率持续保持稳定，连续降息未必能够兑现。 东吴证券此前表示，对于中国资产而言，降息是"锦上添花"，"以我为主"是主线。尽管鲍威尔发言偏向 中性，但受机器人概念、半导体股大涨带动，恒生科技指数早盘仍震荡上行，华虹半导体一度涨超 10%，中芯国际一度涨超7%。国信证券指出，半导体自主可控再成焦点，继续推荐模拟、存储及算力 ASIC。另一方面，百度昆仑芯中标中国移动集采项目，国产AI芯片商业化持续推进。广发证券表示， 国产AI芯片应用场景不断拓展，在头部互联网厂商落地的国产AI芯片具有先 ...

阿里云AI芯片采购传闻及回应 - 有消息称阿里云追加寒武纪思元370芯片订单至15万片 但阿里云回应称采购15万片GPU消息不实[1] - 阿里云实施一云多芯战略支持国产供应链 并通过多元化合作伙伴建立后备方案应对AI芯片供应及政策变化[1] - 阿里每个季度AI开发支出可能根据供应链波动 但3800亿资本开支仍按预期完成[1] 中国AI芯片市场竞争格局 - 2024年中国加速芯片市场规模超过270万张 GPU卡占据70%市场份额[2] - 中国本土AI芯片品牌出货量达82万张 华为昇腾占据大部分份额 百度昆仑芯 天数 寒武纪 沐曦 燧原等厂商出货量数万张不等[2] - 国产AI芯片主要参与者包括寒武纪 华为 海光信息 壁仞 沐曦 燧原股份 摩尔线程等厂商[2] 阿里平头哥自研芯片进展 - 阿里2018年成立平头哥半导体公司 已推出玄铁系列RISC-V处理器 含光系列AI芯片 倚天系列通用服务器CPU及企业级SSD主控芯片[3] - 自研CPU倚天710和AI推理芯片含光800已在阿里云实现规模化部署[3] - 有媒体报道阿里新款AI芯片正在测试 旨在服务更广泛AI推理任务且与英伟达兼容 转为国内企业代工 但官方未回应且知情人士称信息不准确[3] 互联网企业芯片自研布局 - 百度昆仑芯3万卡集群于今年正式点亮 可承载多个千亿参数大模型全量训练 支持1000个客户同时做百亿参数大模型精调[4] - 腾讯推出三款自研芯片包括AI推理芯片紫霄 视频转码芯片沧海和智能网卡芯片玄灵 并与AMD合作推出星星海智慧木系GA01 GPU卡[4] - 字节自研芯片涉及视频编解码和云端推理加速等应用场景[4] AI芯片行业发展趋势 - AI大模型从单模态向多模态发展导致算力爆发性增长 算力一直供不应求[4] - 相比英伟达 国产AI芯片系统生态仍不够完善 需以性能提升和生态构建双重策略应对全球算力产业链挑战[4] - 互联网企业支持国产芯片并建立自给自足供应链对AI生态发展至关重要 阿里2021年提出一云多芯战略全面兼容X86 ARM RISC-V等多种芯片架构[4]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：算力产业、GPU 行业 - **公司**：英伟达、华为、阿里巴巴、百度、腾讯、字节跳动、寒武纪、昆仑芯、韩 5G、海光、火山引擎、智谱、讯飞 纪要提到的核心观点和论据 市场需求与前景 - **全球和国内 GPU 市场需求持续增长**：中国因贸易摩擦，依赖国产或降配版进口芯片；国际上美国生成式多模态及 AGI 技术发展、其他地区推进大模型行业落地带动算力需求[1][3] - **未来两年存在两种情景**：贸易摩擦加剧，国产芯片需求增加；关系缓和，降配版进口芯片推动多模态应用发展，无论哪种情景算力需求都增加[3] 英伟达产品情况 - **英伟达 H20 不受青睐**：降配后性能优势减少、利润下降，头部互联网公司或云服务企业倾向选择性价比更高的国产芯片，国产卡逐渐占据更多市场份额[1][4][5] - **英伟达在中国市场 GPU 卡性价比降低**：预计 2025 年再推降配版 H20 难获大量订单，仅个别急需公司可能购买[5] - **国内公司倾向 B20 而非 H20**：H20 性能下降严重，无法满足多模态推理和 agent 应用需求；B20 架构并行速度和卡间协作更佳，单机内和集群内表现损耗小[1][11] - **B 系列降配版能满足禁令要求**：H 系列因物理架构限制，缩减显存和降低计算频率会使集群表现大幅下降；B 系列架构处理好，配置低时表现损耗小[12] 国产芯片情况 - **华为升腾系列有进展但存在不足**：升腾 910C 通过 3D 空间式设计提升单机架内算力约 25%，但缺乏 Nvlink 导致数据传输速度受限[6] - **韩 5G 芯片有突破但表现欠佳**：实现单片参数技术突破，但在组网及复杂计算中表现欠佳，高可用性材料有差距[6] - **国产芯片需补足多方面**：软硬件结合能力不足、产能问题（如寒武纪无训练卡生产能力）、良品率低，导致显存、传输速度、更新迭代及产能分布存在不足[20] 国内互联网巨头自研芯片情况 - **阿里巴巴**：通过平头哥系列服务于阿里云，用于降低成本、硬件加速和 IoT 场景[7] - **百度**：通过昆仑芯推进大模型推理商业化，与飞桨开发框架适配，实现自主可控[7] - **腾讯和字节跳动**：集中于视频解码、加速及神经网络训练等领域，字节跳动还尝试与台积电合作研发高性能多模态推理芯片[7] 应用场景与算力投入 - **推理场景资源消耗接近训练场景**：2025 年多模态推理场景资源消耗与训练相差无几，特定场景推理成本超训练成本，预计 2026 年互联网公司算力投入向推理倾斜[1][8][9] - **公有云需求未显著增长**：中小企业接入大模型 API 或构建 agent 较少，市场以头部公司自有业务为主导，社会面日常 TOKEN 消耗量相对较低[10] 市场供应与租赁挑战 - **高性能计算芯片供应情况**：英伟达 H20 大部分被头部公司购买，A100 和 A800 应用场景有限，H100 和 H800 价格昂贵，小型企业难以负担，且头部公司考虑数据安全不轻易选择外部集群[17] - **企业租赁高性能芯片面临挑战**：大规模预训练需显卡集中，推理环节需求无法分散，高性能芯片大规模使用存在市场供应量和技术困难，零星或大规模租赁不可行[2][19] 多模态技术市场情况 - **多模态技术占领市场概率高**：2024 - 2025 年末市场规模预计增长 15 - 20 倍，火山引擎大模型有效 tokens 部分来自公有云供中小企业使用[14] 其他重要但可能被忽略的内容 - **字节跳动租赁情况**：租赁 IDC 和机房存放芯片，年初租赁算力用于抖音和豆包相关功能加速，为临时性非大规模租用 GPU[15][16] - **腾讯 GPU 采购困难**：今年一季度疯狂购买 GPU，二三月难买到，四月底五月甚至考虑向字节跳动购买，反映国内市场优质 GPU 资源争夺激烈且供不应求[22] - **非上市公司芯片情况**：昆仑芯推理效果优异，集群版每秒可处理 4000 多个 tokens，单机版能处理三四十个 tokens，P 系列推理优化后集群表现优于华为 910B；韩 5G 芯片带宽传输有瓶颈、耗电量大；海光少量采购组网测试，测试质量难保证[23][24] - **全球 GPU 市场格局及资本开支**：2025 年资本开支增长迅速，2026 年预计下降至 50%以下；字节跳动和阿里巴巴算力采购总量可能降至 80%左右，腾讯增加采购量，百度需求与今年持平但推理侧需求增加；若政策支持，百度将增加昆仑芯产能或进口芯片；2026 年华为生成芯片产能约 85 万，可能被国央企优先购买[25]

全球资本市场变革与AI产业重塑 - DeepSeek技术突破引发中国资本市场资产重估热潮，AI产业加速发展 [1] - 半导体、新能源、信息技术、生物科技等核心科技赛道同步迸发活力 [1] - 中国股票市场正从叙事强化向叙事兑现进阶，有望实现业绩与估值双重提升 [1] 科技股估值修复行情 - 恒生科技指数2025年Q1上涨20.74%，南下资金净买入港股4386.53亿港元创历史新高 [2] - 科创100指数Q1上涨10.69%，科创50上涨3.42%，"AI+"浪潮推动科技板块走强 [2] - A股估值仍处低位，沪深300市盈率12.3倍，较标普500显著折价 [3] 中国AI发展潜力与估值 - 中国AI综合水平仅次于美国，但科技龙头估值显著低于美股同类公司 [4] - 恒生科技动态市盈率12.9倍，较美股科技七姐妹折价55% [4] - 市场对中国AI优势认知不足，估值折价有望收窄至35% [4] AI技术突破与产业落地 - 国产大模型DeepSeekR1性能接近海外第一梯队，性价比优势显著 [5] - AI算力需求旺盛，国产AI芯片出货量达82万张，市场份额30% [6] - C端AI应用月活用户破亿，B端在营销、教育等领域渗透率较高 [7] 政策支持与产业集群 - 国家级政策推动AI技术突破，地方政策打造差异化竞争力 [8] - 杭州"六小龙"等AI产业集群涌现，政策助力场景应用落地 [8] 其他科技领域协同发展 - 创新药企进入商业化放量期，部分企业实现扭亏为盈 [9] - 中国全球创新指数排名第11位，高新技术企业达46.3万家 [9] - 信息技术市值占A股17%，科创板总市值同比增长30.5% [11] 资本市场未来展望 - 科技叙事逻辑清晰，有望经历强化、兑现、升级三阶段 [11] - 下一阶段或吸引亚太"长钱"及欧洲资本回流，推动全面重估 [11]