行业与公司 * 行业聚焦于人工智能（AI）芯片、智算芯片、量子计算、存储市场以及大模型应用领域[1][3][27] * 涉及公司包括华为、寒武纪、海光、平头哥、中芯国际、商汤科技、国盾量子、凯普云、沐曦、壁仞、摩尔、广利微、台积电、英伟达、阿里巴巴、字节跳动、腾讯、百度等国内外科技企业[1][2][6][13][14][24][26] 核心观点与论据 全球算力需求扩张 * 全球科技巨头正构建大规模算力集群 例如美国科技公司建设5000亿美元规模集群 Stargate Cosmos去年建成20万卡集群 Meta建设1.75瓦大型海外集群 阿联酋建设5G瓦主权AI产业园[5] * 国内大模型Tokens日消耗量从2024年初千亿级跃升至2025年3月10万亿级别 扩张100多倍 机器人和智能驾驶等领域对底层计算能力需求呈指数级增长[5] * 国内云厂商如阿里巴巴、字节跳动、腾讯和百度在2025年到2027年期间预计投资3800亿人民币以上 推动行业增速保持50%以上[13] 国产芯片技术突破与性能进展 * 华为发布AI芯片蓝图 计划未来三年实现算力翻倍 推出950P2（算力1P FLOPS）、960（2P FLOPS）和970（4P FLOPS）系列芯片 通过超节点集成提升集群能力[1][2][4] * 中芯国际14纳米良率超95% 7纳米量产稳步推进 华为升腾910C采用7纳米EUV工艺 FP16算力提升至448 TPU FLOPS[1][6] * 华为910C采用Chiplet双芯封装 1024芯片集群达819.2 P FLOPS 对标英伟达H100 在预填充阶段每个NPU计算效率达5655 Tokens每秒 优于英伟达的3.76 Tokens每秒[18][21] * 寒武纪4590支持八芯片封装 通过动态系数计算提升30%效率 算力逼近英伟达[18] * 2024年中国AI加速芯片市场超270万张卡 其中国产AI芯片卡超80万张 占比超30% 2025年升腾芯片预计出货量70万片[14] 生态系统与软件适配挑战 * 国产芯片单卡性能达英伟达B200的70%至80% 但综合生态系统仍有差距 CUDA的兼容性是重要挑战[7][22] * 华为通过硬件变现和软件开源 对标CUDA生态系统 以CANN为核心软件生态 适配Torch和TensorFlow等主流AI架构[8][23] * 海光提供完备软件站DTK 与国内头部互联网厂商适配 寒武纪推出统一基础软件系统 提升端侧推理性能[23] * 英伟达用户许可协议禁止非其硬件运行CUDA软件 对国内厂商造成约束[22] 市场前景与国产化替代 * 中国AI市场规模预计达500亿美元 国产芯片有望占据一半以上市场份额 整体体量或达2000亿人民币[1][9] * 寒武纪2025年收入目标50亿至70亿人民币 收入增速显著[14] * 商汤科技2025年上半年收入增速超35% 突破1000亿港币市场规模[24] 大模型与垂直应用发展 * 国内大模型如Deepseek、千问、R1全球使用量占重要地位 垂直应用推进医疗、电力、交通等领域落地[10] * 杰为星辰联合升腾、沐曦、壁仞等十几家厂商成立模型生态创新联盟 在大模型设计初期考量国产芯片硬件特性[3][25] 量子计算与存储市场 * 国盾量子2025年半年报量子计算收入5600万 同比增长283% 签约6200多万订单 预计全年收入突破1亿人民币[27] * 量子技术在医疗制药领域应用前景广阔 呈现非线性增长[3][27] * 存储市场经历涨价潮 凯普云收购存储公司 积极关注该领域[3][28] 其他重要内容 制程工艺差距 * 台积电向2纳米及3纳米制程推进 计划迈向1.4纳米工艺 华为仍处于7纳米加EUV工艺阶段 通过软件优化形成差异化竞争 中芯国际推进14纳米制程及纯国产光刻机成熟制程[15][16] 国际动态 * 英国和美国联手投入3100亿英镑推动AI和量子技术产业发展 参与机构包括微软、英伟达、谷歌和OpenAI[11][12] 产业链标的 * 第一梯队芯片厂商包括华为、寒武纪、海光 服务器层面包括曙光浪潮、超聚变 数据中心领域如科华万国 交换机领域如化工光讯 端侧领域如瑞幸微[26]