政策推动国产算力加速突破
2月10日据媒体报道，“国产万卡算力赋能大模型发展研讨会暨联合攻关启动仪式”在郑州举行。头部大模型厂商、算力基础设施商等百余家企业与学者，商讨“万卡算力+万亿模型”的协同路径。会议指出，系统攻关是推动国产AI生态破局的关键，要实现软硬件的深度融合与供需双向迭代，协力破解国产算力发展瓶颈，构筑自主可控的产业生态。
2月6日，工信部发布《关于组织开展国家算力互联互通节点建设工作的通知》，文件强调面向国家枢纽节点、重大战略区域、重点行业建设算力互联互通节点，构建算力互联互通节点体系，提高公共算力资源使用效率和服务水平，促进算力高质量发展。
2026年全球AI算力产业正处于代际交替的震荡期。英伟达此前发布的Blackwell架构芯片已进入大规模交付阶段，其B200最大功耗达到1000W，下一代3nm制程的Rubin架构也计划在2026年下半年正式推出。在海外巨头极限施压与国内自主可控政策的双重驱动下，中国AI芯片厂商迎来了从“试产验证”向“规模放量”跨越的黄金窗口期。随着大模型推理需求的激增，国产算力平台不仅在单卡性能上快速追赶，更在超节点系统集成层面展现出强劲的后发优势。
通用算力与专用算力
AI芯片作为人工智能应用的高效处理器，已形成GPU与ASIC双足鼎立的格局。GPU凭借强大并行计算能力与成熟CUDA生态，在AI训练和复杂推理中占绝对主导，以英伟达为例，其架构从Volta（12nm）演进至Rubin（3nm），核心升级围绕TensorCore性能压榨与显存带宽跃升，Blackwell架构通过双die封装翻倍矩阵维度、引入TMEM张量内存取代寄存器，显著降低数据移动功耗与延迟。ASIC则通过剔除冗余模块实现极致能效比，在算法固定的推理场景表现突出，谷歌TPU系列是典型代表，最新TPUv7采用3nm制程，能效比优于英伟达GB200；其单芯片资本成本显著低于GPU，如TPUv4出货量达百万片时单颗成本可降至1200美元，降幅远超GPU，促使亚马逊、Meta、微软等云服务商加码自研以减少供应链依赖、优化成本。
国产替代的黄金窗口
受制于高性能芯片出口管制，中国AI算力需求被迫转向本土供给，结构性错配释放巨大市场弹性。中国AI智算GPU市场规模从2020年142.86亿元增至2024年996.72亿元，预计2029年突破万亿，数据中心GPU占比持续提升。国产厂商借“窗口期”加速追赶，2023年本土供应商销售额20亿美元，2025年达160亿美元，年均复合增速52%。性能对标上，华为、寒武纪、海光等头部厂商已达英伟达A100水平：华为昇腾910C支持348卡超节点集群，FP16算力800TFLOPS，2026年拟推950系列引入SIMD/SIMT双编程模型兼顾效率与灵活；寒武纪思元590量产对标A100，下一代690预计2026年推出，性能目标为H100的80%。国产算力自给率正从2023年19%向2028年93%挺进。
海内外大厂自研与生态闭环
国内互联网巨头BBAT采取“外采+自研”双轨策略推动算力自主化。腾讯自研紫霄系列聚焦AI推理，2.5D封装整合HBM2e内存，性能较业界提升一倍；阿里平头哥含光800广泛用于城市大脑、商品识别，效率数倍于传统GPU；百度昆仑芯已在数据中心部署超2万片，计划2026年初推针对MoE模型推理优化的M100芯片。大厂自研带动上游ASIC定制服务繁荣，设计制造涉及前道逻辑设计与后道流片，互联网厂商主导计算单元逻辑，将物理版图转换、IP集成及代工协调交给定制商。全球ASIC市场博通与Marvell合计占七成，国内芯原股份、翱捷科技、灿芯股份等扮演关键角色；处理器IP、存储IP与接口IP是设计核心成本项，2024年处理器IP占30%市场份额。随着国产逻辑芯片月产能从2023年3k片晶圆向2028年180k片跨越，本土定制芯片链条协同效应将进一步放大。
AI产业重心正从“单卡算力”转向“系统集群能力”，超节点服务器成实现帕累托最优的选择。传统分布式集群存在“通信墙”问题，跨服务器互联时延达数十微秒限制大模型训练效率，超节点通过芯片级高速互联、内存统一编址和光交换技术（OCS）构建超高带宽、低延迟单一逻辑计算实体。英伟达GB200NVL72超节点将万亿参数模型训练周期从数月压缩至数天；国内厂商同样进取，华为昇腾384超节点集成384张910C芯片，通过自研灵衢互联协议交付“近芯片级带宽”算力池；中科曙光scaleX640超节点支持单机柜640卡互联，搭载浸没相变液冷技术PUE低至1.04，单机柜算力密度较业界最优提升20倍。超节点部署不仅提高算力利用率（MFU），更直接降低单位Token生成成本，为智能体应用规模化落地提供支撑。
国产算力产业正处于1-N放量关键周期
2025年上半年国内市场涌现40余项人工智能数据中心招标项目，单个项目最大规模72亿元，地方政府与国企支持项目成算力开支主力。随着本土AI芯片性能跨越A100门槛并向H100及更高水平冲击，产业链相关标的有望迎来业绩与估值双重重塑。投资者应密切关注超节点系统集成、先进散热解决方案及关键IP授权领域具备差异化竞争力的龙头。
重点企业
海光信息
公司的主营业务是研发、设计和销售应用于服务器、工作站等计算、存储设备中的高端处理器。公司的主要产品是通用处理器-海光CPU、协处理器-海光DCU、技术服务。
芯原股份
公司拥有先进的芯片定制技术、丰富的 IP 储备，延伸至软件和系统平台的设计能力，以及长期服务各类客户的经验积累，成为了系统厂商、互联网公司和云服务提供商首选的芯片设计服务合作伙伴之一，服务的公司包括三星、谷歌、亚马逊、百度、腾讯、阿里巴巴等国际领先企业。
灿芯股份
公司是一家专注于提供一站式芯片定制服务的集成电路设计服务企业。主要产品包括芯片定义、IP选型及授权、架构设计、逻辑设计、物理设计、设计数据校验、流片方案设计等全流程芯片设计服务。
翱捷科技
公司整合了已有的自研ISP和端侧AI芯片架构技术，启动了首款智能IPC芯片项目，并跟行业龙头企业展开推广合作。
002***
公司专业从事集成电路的封装和测试,拥有年封装15亿块集成电路、测试6亿块集成电路的生产能力,是中国国内目前规模最大、产品品种最多的集成电路封装测试企业之一。公司现有DIP、SIP、SOP、QFP、SSOP、TQFP、MCM等系列封装形式,多个产品填补国内空白。公司客户资源覆盖国际巨头企业以及各个细分领域龙头企业，大多数世界前20强半导体企业和绝大多数国内知名集成电路设计公司都已成为公司客户。
600***
公司是目前国内唯一一家具有RF-SIM卡封装技术的厂商，并且已经实现部分销售。RF-SIM卡不仅有普通SIM卡功能，同时具备射频识别功能，可帮助实现手机支付功能。公司还开发出与中国移动合作的CMMB CA证书认证卡(用于用户接入CMMB移动电视时的身份认证)，用于手机银行的Micro SD Key(用于用户用手机进行网上银行业务时的身份认证)。
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政策推动国产算力加速突破
2月10日据媒体报道，“国产万卡算力赋能大模型发展研讨会暨联合攻关启动仪式”在郑州举行。头部大模型厂商、算力基础设施商等百余家企业与学者，商讨“万卡算力+万亿模型”的协同路径。会议指出，系统攻关是推动国产AI生态破局的关键，要实现软硬件的深度融合与供需双向迭代，协力破解国产算力发展瓶颈，构筑自主可控的产业生态。
2月6日，工信部发布《关于组织开展国家算力互联互通节点建设工作的通知》，文件强调面向国家枢纽节点、重大战略区域、重点行业建设算力互联互通节点，构建算力互联互通节点体系，提高公共算力资源使用效率和服务水平，促进算力高质量发展。
2026年全球AI算力产业正处于代际交替的震荡期。英伟达此前发布的Blackwell架构芯片已进入大规模交付阶段，其B200最大功耗达到1000W，下一代3nm制程的Rubin架构也计划在2026年下半年正式推出。在海外巨头极限施压与国内自主可控政策的双重驱动下，中国AI芯片厂商迎来了从“试产验证”向“规模放量”跨越的黄金窗口期。随着大模型推理需求的激增，国产算力平台不仅在单卡性能上快速追赶，更在超节点系统集成层面展现出强劲的后发优势。
通用算力与专用算力
AI芯片作为人工智能应用的高效处理器，已形成GPU与ASIC双足鼎立的格局。GPU凭借强大并行计算能力与成熟CUDA生态，在AI训练和复杂推理中占绝对主导，以英伟达为例，其架构从Volta（12nm）演进至Rubin（3nm），核心升级围绕TensorCore性能压榨与显存带宽跃升，Blackwell架构通过双die封装翻倍矩阵维度、引入TMEM张量内存取代寄存器，显著降低数据移动功耗与延迟。ASIC则通过剔除冗余模块实现极致能效比，在算法固定的推理场景表现突出，谷歌TPU系列是典型代表，最新TPUv7采用3nm制程，能效比优于英伟达GB200；其单芯片资本成本显著低于GPU，如TPUv4出货量达百万片时单颗成本可降至1200美元，降幅远超GPU，促使亚马逊、Meta、微软等云服务商加码自研以减少供应链依赖、优化成本。
国产替代的黄金窗口
受制于高性能芯片出口管制，中国AI算力需求被迫转向本土供给，结构性错配释放巨大市场弹性。中国AI智算GPU市场规模从2020年142.86亿元增至2024年996.72亿元，预计2029年突破万亿，数据中心GPU占比持续提升。国产厂商借“窗口期”加速追赶，2023年本土供应商销售额20亿美元，2025年达160亿美元，年均复合增速52%。性能对标上，华为、寒武纪、海光等头部厂商已达英伟达A100水平：华为昇腾910C支持348卡超节点集群，FP16算力800TFLOPS，2026年拟推950系列引入SIMD/SIMT双编程模型兼顾效率与灵活；寒武纪思元590量产对标A100，下一代690预计2026年推出，性能目标为H100的80%。国产算力自给率正从2023年19%向2028年93%挺进。
海内外大厂自研与生态闭环
国内互联网巨头BBAT采取“外采+自研”双轨策略推动算力自主化。腾讯自研紫霄系列聚焦AI推理，2.5D封装整合HBM2e内存，性能较业界提升一倍；阿里平头哥含光800广泛用于城市大脑、商品识别，效率数倍于传统GPU；百度昆仑芯已在数据中心部署超2万片，计划2026年初推针对MoE模型推理优化的M100芯片。大厂自研带动上游ASIC定制服务繁荣，设计制造涉及前道逻辑设计与后道流片，互联网厂商主导计算单元逻辑，将物理版图转换、IP集成及代工协调交给定制商。全球ASIC市场博通与Marvell合计占七成，国内芯原股份、翱捷科技、灿芯股份等扮演关键角色；处理器IP、存储IP与接口IP是设计核心成本项，2024年处理器IP占30%市场份额。随着国产逻辑芯片月产能从2023年3k片晶圆向2028年180k片跨越，本土定制芯片链条协同效应将进一步放大。
AI产业重心正从“单卡算力”转向“系统集群能力”，超节点服务器成实现帕累托最优的选择。传统分布式集群存在“通信墙”问题，跨服务器互联时延达数十微秒限制大模型训练效率，超节点通过芯片级高速互联、内存统一编址和光交换技术（OCS）构建超高带宽、低延迟单一逻辑计算实体。英伟达GB200NVL72超节点将万亿参数模型训练周期从数月压缩至数天；国内厂商同样进取，华为昇腾384超节点集成384张910C芯片，通过自研灵衢互联协议交付“近芯片级带宽”算力池；中科曙光scaleX640超节点支持单机柜640卡互联，搭载浸没相变液冷技术PUE低至1.04，单机柜算力密度较业界最优提升20倍。超节点部署不仅提高算力利用率（MFU），更直接降低单位Token生成成本，为智能体应用规模化落地提供支撑。
国产算力产业正处于1-N放量关键周期
2025年上半年国内市场涌现40余项人工智能数据中心招标项目，单个项目最大规模72亿元，地方政府与国企支持项目成算力开支主力。随着本土AI芯片性能跨越A100门槛并向H100及更高水平冲击，产业链相关标的有望迎来业绩与估值双重重塑。投资者应密切关注超节点系统集成、先进散热解决方案及关键IP授权领域具备差异化竞争力的龙头。
重点企业
海光信息
公司的主营业务是研发、设计和销售应用于服务器、工作站等计算、存储设备中的高端处理器。公司的主要产品是通用处理器-海光CPU、协处理器-海光DCU、技术服务。
芯原股份
公司拥有先进的芯片定制技术、丰富的 IP 储备，延伸至软件和系统平台的设计能力，以及长期服务各类客户的经验积累，成为了系统厂商、互联网公司和云服务提供商首选的芯片设计服务合作伙伴之一，服务的公司包括三星、谷歌、亚马逊、百度、腾讯、阿里巴巴等国际领先企业。
灿芯股份
公司是一家专注于提供一站式芯片定制服务的集成电路设计服务企业。主要产品包括芯片定义、IP选型及授权、架构设计、逻辑设计、物理设计、设计数据校验、流片方案设计等全流程芯片设计服务。
翱捷科技
公司整合了已有的自研ISP和端侧AI芯片架构技术，启动了首款智能IPC芯片项目，并跟行业龙头企业展开推广合作。
002***
公司专业从事集成电路的封装和测试,拥有年封装15亿块集成电路、测试6亿块集成电路的生产能力,是中国国内目前规模最大、产品品种最多的集成电路封装测试企业之一。公司现有DIP、SIP、SOP、QFP、SSOP、TQFP、MCM等系列封装形式,多个产品填补国内空白。公司客户资源覆盖国际巨头企业以及各个细分领域龙头企业，大多数世界前20强半导体企业和绝大多数国内知名集成电路设计公司都已成为公司客户。
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公司是目前国内唯一一家具有RF-SIM卡封装技术的厂商，并且已经实现部分销售。RF-SIM卡不仅有普通SIM卡功能，同时具备射频识别功能，可帮助实现手机支付功能。公司还开发出与中国移动合作的CMMB CA证书认证卡(用于用户接入CMMB移动电视时的身份认证)，用于手机银行的Micro SD Key(用于用户用手机进行网上银行业务时的身份认证)。
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