2019年，華為被列入實體清單。有人說，中國晶片產業完了。2020年，晶片禁令全面升級。有人說，七年之內不可能有國產替代。2022年，昇騰910B開始規模出貨。有人說，國產替代不過是噱頭，性能差太遠。2024年，昇騰920發佈，算力開始逼近國際一線。2026年，DeepSeek V4 100%運行在昇騰上，性能碾壓GPT-4。曾經的那些有人，都閉嘴了。從最初被卡脖子的至暗時刻，到如今逼近國際一線性能，中國AI算力產業完成了從0到1的生死跨越。昇騰產業鏈的意義，遠不止於一款晶片、一家公司、一個行業。這個產業鏈上，都有誰在一同奮戰呢？一、價值分佈昇騰產業鏈的價值分佈，像一座金字塔：上游技術壁壘最高，利潤最厚；中游訂單兌現最快，規模效應明顯；下游長期空間大，應用場景最多。具體來看：上游：晶片與核心器件這是根基技術。晶片設計、代工製造、封裝測試、關鍵配套，每一個環節都是硬科技。卡脖子的上游環節一旦突破，將釋放巨大價值。中游：整機與系統整合可以看做出海口。整機廠是晶片變現的通道，智算中心是算力服務的載體。訂單能見度高，業績兌現快，但競爭也最激烈。未來3-5年將是整機廠的高速增長期。下游：軟體生態與行業應用這就是星辰大海。軟體生態決定開發者粘性，行業應用決定商業價值天花板。大模型浪潮下，下游的需求被極大啟動，長期空間不可限量。二、上游上游是整個昇騰產業鏈的技術底座，也是壁壘最高的環節。1.1 晶片設計干的活： 晶片的總設計師。負責定義晶片架構、設計計算單元、規劃功耗與互聯頻寬。賺的錢：晶片銷售利潤、技術授權費、以及基於自研晶片建構的生態溢價。晶片設計處於產業鏈價值鏈頂端，毛利率可達60%以上。特點：技術壁壘最高，利潤最厚，是產業鏈的核心源頭。課代表： 華為海思1.2 代工製造干的活： 把設計圖變成真實的晶圓，是晶片從PPT到實物的關鍵一步。賺的錢： 代工費用，按晶圓片數計價。先進製程代工單價可達每片數千美元，產能利用率高時利潤可觀。特點： 中國晶片製造的最後一道防線，打破海外封鎖的關鍵環節。課代表： 中芯國際1.3 封裝測試干的活： 晶片代工完成後是"裸晶片"，封裝測試環節負責將其封裝成可使用的成品。先進封裝是高端AI晶片的必選項。賺的錢： 封測服務費，按封裝類型和測試量收費。先進封裝單價更高，利潤也更厚。特點： 封測是晶片落地的最後一公里，技術門檻被嚴重低估。先進封裝是AI晶片性能提升的關鍵。課代表： 長電科技、通富微電1.4 封裝基板干的活： 晶片底部承載訊號的底座，負責晶片與PCB之間的電氣連接和散熱。ABF載板、FC-BGA載板是高端封裝基板的核心產品。賺的錢： 基板銷售，定價按尺寸和層數差異較大，高端產品單價可達數百至上千元。特點： 被卡脖子的上游環節之一，國產替代空間巨大。高端基板產能稀缺，是晶片封裝的關鍵材料。課代表： 興森科技、深南電路1.5 光模組干的活： AI伺服器叢集需要海量高速資料傳輸，光模組是伺服器之間、伺服器與交換機之間的資訊高速公路。萬卡叢集對800G/1.6T光模組需求激增。賺的錢： 光模組銷售，800G光模組單只售價可達數千元，高端產品毛利率超30%。特點： 光模組是算力互聯的血管，萬卡叢集直接拉動需求爆發。技術迭代快，規模效應明顯。課代表： 中際旭創、華工科技1.6 高速連接器干的活： 負責將板卡、晶片、電源物理連接，確保訊號穩定傳輸。賺的錢： 連接器按套/按件計價，高端產品單價可達數百元。特點： 小器件、大作用，是伺服器可靠性的基石。技術門檻高，客戶粘性強，一旦進入供應鏈就很難被替換。課代表： 華豐科技、意華股份1.7 散熱/液冷干的活： 萬卡叢集功耗高達數MW（兆瓦），散熱是生死線。傳統風冷已無法滿足需求，液冷成為AI伺服器的標配。賺的錢： 整套液冷方案價值可達伺服器總成本的10%-15%。特點： 散熱做不好，萬卡叢集就是一堆廢鐵，這個環節正在被重新定價。液冷是AI伺服器的剛需配套。課代表： 英維克、高瀾股份、申菱環境1.8 PCB/覆銅板干的活： PCB（印製電路板）是伺服器的神經網路，承載所有晶片與元器件的電氣連接。AI伺服器對PCB的層數、密度、訊號完整性要求遠超普通伺服器。賺的錢：高端伺服器PCB單板價值可達數千元，高密度互聯（HDI）產品利潤豐厚。特點： PCB是電子系統的骨架，高端產能是稀缺資源。技術壁壘較高，頭部企業優勢明顯。課代表： 滬電股份、華正新材1.9 電源干的活： 整機櫃供電系統是算力的心臟。AI伺服器功耗動輒數千瓦，萬卡叢集總功耗可達數十MW。電源系統負責穩定、高效地將電能分配到每個計算單元。賺的錢：整機櫃電源系統價值可達數十萬元，高功率電源單價更高。特點： 供電能力決定算力上限，電源是底層保障。高功率電源技術門檻高，定製化需求強。課代表： 麥格米特、泰嘉股份二、中游中游是晶片到算力的最後一公里，這裡決定晶片能否真正轉化為客戶可用的算力。2.1 AI伺服器整機干的活： 買昇騰晶片，做成AI加速卡，裝進伺服器機箱賣給客戶。整機廠是典型的晶片搬運工+系統整合商，考驗供應鏈管理和整機設計能力。賺的錢： 一台昇騰AI伺服器售價可達數十萬至數百萬元，整機廠毛利率約15%-25%。特點： 昇騰生態的出海口，誰的份額大，誰就掌握了昇騰算力的分發權。訂單能見度高，業績兌現快，但競爭激烈。課代表：華鯤振宇、拓維資訊2.2 板卡干的活： 華為不僅賣晶片，還自己做板卡。原廠板卡是整機廠的核心採購來源，也是技術標準的制定者。賺的錢： 板卡銷售、硬體標準制定權。Atlas系列毛利率可達40%以上，是華為昇騰變現的核心產品。特點： 華為在板卡層面既是裁判員又是運動員，這種垂直整合模式讓生態夥伴既愛又恨。技術標準制定者，生態話語權最強。課代表： 華為Atlas系列2.3 智算中心與算力租賃干的活： 建設智算中心，購買伺服器叢集，對外提供算力租賃和AI服務。涉及資料中心建設、算力調度、維運管理等全鏈條能力。賺的錢： 算力租賃費，按GPU小時或算力單元收費。智算中心毛利率約30%-50%，規模效應顯著。特點： 算力租賃是輕資產玩法，讓中小企業也能用上高端算力。長期空間大，但前期投入重。課代表： 恆為科技、優刻得三、下游下游是昇騰價值的最終兌現處。晶片再強，沒有軟體生態和行業落地，就是空中樓閣。3.1 基礎軟體干的活： 讓大模型能在昇騰上跑起來、跑得快、跑得穩。包括晶片驅動、算子庫、編譯器、AI框架適配、大模型遷移最佳化等。軟體使能是生態建設的核心，決定昇騰能否真正被開發者接受。賺的錢： 軟體開發費、技術服務費、適配調優費用。軟體服務毛利率可達50%以上。特點： 軟體生態比硬體更難建構，卻比硬體更有護城河。決定開發者粘性和生態繁榮度。課代表：潤和軟體、軟通動力3.2 行業應用干的活： 把昇騰算力用到具體行業裡，開發業務系統、實施部署、維運服務。每個行業都有獨特的know-how和客戶關係，算是真正的苦活累活。賺的錢： 行業解決方案、軟體銷售、維運服務。行業項目金額從數百萬到數億元不等，毛利率約30%-40%。特點總結： 決定昇騰能否真正改變產業的關鍵。應用場景多樣，長期空間大。課代表：恆生電子、科大訊飛、大華股份、常山北明3.3 大模型干的活： 在昇騰上訓練、推理大模型。大模型訓練需要千卡甚至萬卡叢集，是昇騰算力消耗的大胃王。賺的錢： API呼叫費、模型授權、行業定製。大模型商業化路徑逐漸清晰：toB行業定製、toC訂閱、API呼叫分層收費。特點總結： 殺手級應用，也是昇騰生態能否真正挑戰CUDA生態的關鍵。大模型適配是生態繁榮的核心標誌。課代表：百度文心、科大訊飛再說幾句AI大模型的軍備競賽，本質上是算力的競賽。2025年，全球AI晶片市場規模超過1000億美元，預計五年後可能破兆。長期以來，這個市場被輝達壟斷。但我們買不到H100，買不到H200，搞了個中國特供版H800，然後也被禁。最後連特供閹割版H20也被限制。何以抗爭，唯有自強。華為昇騰，用5年時間走完了西方巨頭十幾年的路。如今，昇騰產業鏈是中國唯一具備完整閉環的AI算力體系。放眼全球，能從晶片設計到行業應用全鏈路自主可控的，只有美國，現在還要加上中國。這不是奇蹟，這是積累。數萬名工程師、數千億投資，用七年時間，走完了別人二十年的路。當有人想卡你脖子的時候，你最好的選擇就是織上一身鎧甲。這是國產AI算力的里程碑，但這不是終點。只是起點。 (半杯小築)