復盤全球科技產業的發展史，真正能撐起一個科技高地的產業屈指可數，無非汽車、半導體、電腦與網際網路等寥寥數種。台灣的經濟命脈繫於半導體，韓國亦是如此，兩家以記憶體為主的半導體企業，就撐起了韓國資本市場的半壁江山——到2026年的今天，這已經不是一個比喻，而是真實的資料：三星電子與SK海力士兩家的市值合計已佔到韓國KOSPI總市值的一半上下。 今日長鑫科技上市，特重發4年前基石資本張維的撰文《基石資本張維：後華為時代深圳的答案，早已寫在這兩個地方的歷史裡》（2022.8.18），復盤本土科技企業成長的特殊時刻！ 剛過不惑之年的深圳，似乎反倒疑惑起來。 深圳上一次這麼焦慮還是在20年前，當時一篇《深圳，你被誰拋棄？》震動全城。但憑藉著華為、騰訊等民營企業的崛起，深圳站上了網際網路時代的浪潮之巔，證明自己並沒有被拋棄。

中國的重疊型科技產業生態系統：一場沒有邊界的產業拼圖遊戲 半導體、電動車、電池、雷射雷達、無人機、機器人、智慧型手機、人工智慧，這些在多數國家被當作獨立賽道去規劃和投資的產業，在中國大陸正在變成同一張網路上的不同節點。普林斯頓大學社會學博士、現任布魯金斯學會研究員Kyle Chan在其newsletter《High Capacity》中提出了一個值得所有產業觀察者認真對待的框架，他稱之為"重疊型科技產業生態系統"。這篇文章不是簡單翻譯，而是結合最新的產業資料，重新拆解這套邏輯，並加入一些他沒有說透的部分。 聚焦 中國不是在單獨把某一個產業做強，而是在同時把十幾個產業做強，而這些產業彼此共享供應商、共享客戶、共享技術、共享規模。這種結構本身，就是一種競爭優勢，而且是一種越往後越難被追趕的優勢。

當下全球科技競爭早已不是單一技術的比拚，而是企業生態、技術壁壘、全產業鏈佈局的綜合博弈。我們日常聽到的人工智慧、半導體、雲端運算、航空航天、生物科技等前沿領域，絕大部分核心技術與標竿企業，都集中在美國。這些企業不僅撐起了美國的科技壁壘，更是主導全球第四次工業革命、定義行業標準的核心力量。今天一文盤點美國全賽道頂尖高科技企業，看懂全球科技格局與前沿競爭態勢。01. 科技七巨頭：掌控全球數字經濟命脈業內俗稱“科技七雄（Magnificent Seven）”，是目前全球市值最高、技術壁壘最強、生態最完善的科技企業叢集，覆蓋AI、硬體、雲服務、新能源全領域，也是全球科技行業的風向標。蘋果（Apple）全球消費電子與軟體生態絕對龍頭。依靠iPhone、Mac、iPad硬體體系，搭配iOS、macOS系統與App Store生態，建構了閉環式使用者體系。不只是硬體廠商，更是全球數字消費生態的規則制定者，持續佈局AI端側智能、空間計算等前沿方向。微軟（Microsoft）企業軟體與雲端運算霸主。依託Windows、Office深耕全球政企市場，旗下Azure雲穩居全球第二大雲端運算平台。憑藉與OpenAI深度繫結，微軟率先完成大模型+辦公軟體+雲端服務的落地，成為企業AI智能化轉型的核心服務商。亞馬遜（Amazon）不止是電商。旗下AWS是全球雲端運算開山者與行業龍頭，佔據全球雲市場大半份額，支撐著無數網際網路企業、科技公司、科研機構的算力需求。同時佈局智能硬體、智慧物流、無人科技，生態覆蓋ToC與ToB全場景。Alphabet（Google母公司）掌控全球網際網路底層流量與技術。坐擁全球第一搜尋引擎、Android手機作業系統、YouTube，同時佈局Google雲、AI大模型Gemini、自動駕駛公司Waymo，在通用AI、無人駕駛、基礎演算法領域持續領跑。Meta全球社交生態巨頭，手握Facebook、Instagram、WhatsApp三大流量入口，覆蓋全球絕大多數網民。近年剝離低效元宇宙業務，全力聚焦開源大模型、AI社交、智能推薦，是消費級AI落地的核心玩家。輝達（NVIDIA）當之無愧的全球AI算力之王。幾乎壟斷全球高端GPU市場，無論是大模型訓練、人工智慧推理，還是資料中心、自動駕駛算力，都高度依賴輝達晶片與CUDA生態，是整個AI產業的底層基石企業。特斯拉（Tesla）重新定義新能源與智能汽車。不止是車企，更是自動駕駛、智能能源、機器人科技公司。FSD全自動駕駛、儲能裝置Powerwall、人形機器人Optimus，打通了智能出行+綠色能源+通用機器人三大前沿賽道。02. 半導體硬科技：壟斷產業鏈核心壁壘半導體是科技產業的基石，而美國企業牢牢掌控晶片設計、裝置、材料、軟體等上游核心環節，構築了極高的行業壁壘。除此之外，拉姆研究、科磊兩大企業，壟斷全球半導體刻蝕、沉積、檢測等關鍵裝置，是晶片製造環節不可或缺的核心廠商，掌控晶片量產的命脈。03. 企業SaaS軟體：掌控全球數位化底層如果說晶片是硬體基石，企業軟體就是數位化時代的底層作業系統，美國SaaS企業幾乎壟斷全球高端政企數位化市場。IBM：百年科技巨頭，不侷限於傳統伺服器，深耕企業解決方案、量子計算、人工智慧、區塊鏈，是全球高端政企服務、科研算力的核心服務商。Salesforce：全球CRM（客戶關係管理）鼻祖，定義了企業SaaS商業模式，幾乎是全球大企業數位化營運的標配。ServiceNow：聚焦企業IT工作流管理，主打企業數位化維運、自動化辦公，是全球政企數位化降本增效的標竿工具。04. 空天與國防科技：頂尖工業科技天花板航空航天與國防科技，代表著一個國家工業與科技的最高水平，美國企業長期領跑全球。洛克希德·馬丁：全球第一國防承包商，F-35戰機、高精度導彈、軍用衛星、航天系統均出自其手，主導全球高端軍工航天市場。波音：全球航空巨頭，覆蓋民用客機、軍用飛機、深空探測裝置，支撐全球民航體系與航天探索工程。SpaceX：顛覆傳統航天行業的民營科技企業，可回收火箭大幅降低航天成本，星鏈衛星網際網路覆蓋全球，開啟商業航天與低空經濟新時代。05. 生物醫療科技：掌控生命科學前沿生物技術、新藥研發、疫苗技術，是未來十年全球競爭的核心賽道，美國藥企與生物科技企業積累深厚、壁壘極高。輝瑞：全球頂級製藥巨頭，深耕疫苗、腫瘤藥、罕見病藥物，技術成熟、商業化能力極強。莫德納（Moderna）：mRNA技術的核心開創者，顛覆傳統疫苗研發體系，目前持續佈局腫瘤疫苗、罕見病基因藥物。基因泰克：現代生物技術先驅，奠定重組DNA技術基礎，是全球抗體藥物、腫瘤生物藥發展的標竿企業。06. 泛前沿科技：滲透生活與產業數位化除硬核科技外，美國大量企業深耕消費科技、金融科技、智能出行，持續迭代商業模式與技術應用：網飛（Netflix）：串流媒體標竿，依靠頂尖AI推薦演算法、內容自研能力，主導全球串流媒體市場。PayPal：全球金融科技先驅，定義跨境數字支付體系，是全球數字金融的底層服務商。Uber：重構全球出行行業，持續佈局自動駕駛、無人配送，打通智能交通落地場景。寫在最後：看懂美國科技的核心競爭力縱觀所有美國高科技企業，不難發現其核心優勢從來不是單一技術突破，而是三大核心能力：1、AI全端壟斷：輝達掌控算力，Google、微軟、Meta掌控演算法，特斯拉落地場景，形成完整AI產業閉環；2、軟硬生態鎖死：從硬體裝置、底層系統到雲端服務、行業軟體，全方位建構生態壁壘；3、硬核賽道絕對領跑：半導體裝置、航空航天、生物製藥、量子科技，長期積累難以複製。全球科技競爭日趨激烈，看懂頂尖科技企業的佈局，才能真正讀懂未來產業趨勢、看清全球創新格局。科技沒有捷徑，持續的研發投入、生態建構、場景落地，才是高端科技產業的終極壁壘。 (慢慢增值的X)

在當今世界經濟與科技的版圖上，一場無聲卻劇烈的變革正在高等教育與基礎科研領域發生。長期以來，以哈佛、史丹佛和牛津為代表的美歐高校，憑藉其雄厚的科研積澱和源源不斷的人才吸引力，始終佔據著全球 STEM（科學、技術、工程與數學）領域的金字塔尖。然而，這一維持了半個多世紀的統治地位正面臨前所未有的挑戰。近日，在全球頂尖智庫外交關係委員會（CFR）的一場活動中，輝瑞（Pfizer）首席執行長艾伯特·布林拉（Albert Bourla）向西方學術界與產業界敲響了警鐘。他指出，根據最新的科研產出追蹤資料，全球 STEM 領域前十名的高校中，美國僅剩一席，而中國高校已經佔據了絕大多數席位。全球科研產出的中攻美守：自然指數背後的真相布林拉提到的資料核心源自《自然》（Nature）雜誌發佈的自然指數（Nature Index）。這一指標通過追蹤全球頂級自然科學與健康科學期刊上的論文發表情況，被視為衡量國家與機構高水平研究實出的晴雨表。回望 2020 年，全球科研產出前十名的高校和機構幾乎被美歐包攬。然而，短短五年時間，格局發生了翻天覆地的變化。在最新的排行榜中，中國科學院（CAS）不僅蟬聯榜首，中國科學院大學、中國科學技術大學、北京大學、南京大學、浙江大學等中國頂尖學府也紛紛躍升至全球前十。相比之下，曾經長期霸榜的美國常春藤盟校和西歐老牌名校，除極個別機構外，已在十強名單中難覓蹤影。“在中國，一切科研工作都體現出驚人的效率：三倍的速度，一半的成本，”布林拉在發言中強調。他指出，這種變化並非偶然，而是中國在過去幾十年中深思熟慮、蓄力已久的結果。中國科研生態的加速秘籍：政策與創新的雙輪驅動中國在生物醫藥、人工智慧及材料科學等領域的爆發式增長，得益於其對科研生態系統進行的系統性現代化改造。布林拉在與高盛首席營運官約翰·沃爾德倫（John Waldron）及前美國商務部長吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）交流時，詳細分析了中國科研體制的優勢。首先是監管體系的革新。中國藥品監管部門在過去幾年中進行了大刀闊斧的改革，與國際標準接軌的同時，大幅最佳化了臨床試驗的審批流程。布林拉提到，更少的 GL 主義程序使得醫院運行臨床研究變得更加順暢，這對於藥物研發這類時間敏感型行業至關重要。其次是人工智慧（AI）的深度嵌入。中國在 AI 賦能科研（AI for Science）方面走在了世界前列。從蛋白質結構預測到新材料的發現，乃至臨床試驗的設計與執行，AI 的應用極大縮短了研發周期。這種全方位的技術融合，正是布林拉口中三倍速的重要來源。此外，中國建立了日益完善的智慧財產權保護體系，並配套了大量的科研資助計畫。通過稅收優惠、產業基金等手段，中國成功引導了大量社會資本流向基礎創新和尖端技術領域，形成了一個從實驗室到市場的閉環生態。人才基石：從數字原住民到 AI 一代科研的競爭歸根結底是人才的競爭。中國對 STEM 教育的投入已經從高等教育延伸到了基礎教育階段。以北京為例，中小學已經開始普及人工智慧教育，每年提供專門的 AI 課程，涵蓋從聊天機器人的使用到技術倫理的探討。這種從小培養的科技素養，正在轉化為龐大的高水平人才池。保爾森研究所（Paulson Institute）的一項研究顯示，全球頂級 AI 人才中，近三分之一出生在中國。儘管美國在吸引全球人才方面仍具優勢，但這一態勢正在發生微妙變化。普林斯頓大學、哈佛大學和麻省理工學院（MIT）的聯合研究發現，越來越多的在美受訓華裔科學家開始考慮或已經選擇回國。僅 2021 年，就有超過 1400 名頂尖科學家從美國大學轉職回中國。清華大學新設立的統計與資料科學系主任、曾任哈佛大學教授的劉軍在接受採訪時表示，資本的湧入、政府對科研的支援，以及對 AI 和機器學習的巨大熱忱，正成為吸引頂尖人才向東方匯聚的核心引力。輝瑞的歷史視角：從英國中心到美國霸權，再到下一個路口作為全球最大製藥公司的掌舵人，布林拉對這種領導地位的轉移有著深刻的歷史感知。他回憶道，在 20 世紀 80 年代和 90 年代，輝瑞的全球研究中心主要設在英國。但到了 21 世紀初，隨著美國國家衛生研究院（NIH）大幅增加撥款，大批政府資金湧入美國大學，催生了無數生物技術初創公司，科研重心因此不可阻擋地向大西洋彼岸轉移。如今，布林拉認為美國在生物技術領域的統治地位正面臨歷史性的挑戰。他提醒美國政策制定者：如果美國將 80% 的精力花在如何限制或減緩競爭對手的發展上，而不是花費 80% 的腦力去思考如何通過政策調整、大學改革和科研投資來超越對手，那麼美國將輸掉這場未來的長跑。十年內的超越點布林拉預測，雖然目前美國在最高品質的研究比例上仍保持領先，但中國上升的速率預示著，在 2030 年之前，中國在綜合科研實力上極有可能完成超越。對於像輝瑞這樣的跨國巨頭而言，中國早已不再僅僅是一個銷售藥物的市場，而日益成為全球創新的源頭。這場科研權力的交接不僅是學術排名的更迭，更預示著未來全球科技產業佈局的根本性重塑。 (技術前哨)

半導體行業作為全球科技產業的基石，一舉一動都牽動著市場神經。近期，伯恩斯坦（Bernstein）發佈的亞洲半導體、裝置及全球儲存行業報告，披露了台積電（TSMC）等核心企業的關鍵經營資料與投資評級，為我們揭開了行業發展的最新圖景。今天就從技術迭代、業務結構、區域佈局三大維度，帶大家讀懂這份行業乾貨。技術驅動：先進製程成營收絕對主力，3nm 增速領跑技術迭代是半導體企業的核心競爭力，台積電在先進製程上的優勢持續鞏固。報告顯示，2025 年第四季度，台積電 3nm、5nm 與 7nm 三種先進製程的營收合計佔比高達 77%，較 2025 年第三季度的 74% 進一步提升，成為支撐公司營收的絕對支柱。其中，3nm 製程表現尤為亮眼，成為所有技術平台中營收增長最快的類股 ——2025 年第四季度環比增幅達到 24%，展現出強勁的市場需求。從長期趨勢來看，台積電在先進製程上的投入持續轉化為營收動能，從 2018 年至今，3nm、5nm 等尖端技術的營收佔比穩步攀升，而 28nm 及以上成熟製程的佔比則逐步壓縮，清晰呈現出 "向先進製程集中" 的行業趨勢。業務結構：HPC 仍處增長通道，智慧型手機業務佔比回升從營收貢獻的平台分佈來看，2025 年第四季度台積電的業務結構呈現出兩大關鍵變化：一方面，高性能計算（HPC）延續了長期增長態勢，儘管第四季度增速有所放緩，但仍是營收佔比最高的類股，達到 55%。作為人工智慧、雲端運算、資料中心等新興產業的核心硬體支撐，HPC 的持續增長印證了科技產業數位化轉型的深層需求。另一方面，智慧型手機業務的營收佔比回升至 32%，成為僅次於 HPC 的第二大營收來源。此外，物聯網（IoT）、汽車電子、數字消費電子及其他業務類股均保持穩定貢獻，共同構成了台積電多元化的業務矩陣。值得注意的是，報告同時覆蓋了另外三家關鍵企業的投資評級：聯發科（MediaTek）憑藉在消費電子晶片領域的深耕，獲 "跑贏大盤" 評級，目標價 1640 新台幣；聯電（UMC）則被給予 "跑輸大盤" 評級，目標價 32 新台幣； Vanguard 國際半導體獲 "與大盤持平" 評級，目標價 90 新台幣，四家企業共同構成了台灣半導體產業的核心梯隊。區域佈局：北美營收佔比 74%，歐洲中國增速亮眼在區域營收分佈上，北美市場仍是台積電的核心基本盤。2025 年第四季度，北美地區貢獻了 74% 的營收，儘管較上一季度小幅下降 2 個百分點，但依舊佔據絕對主導地位，這與北美地區發達的科技產業生態密切相關。從增長潛力來看，歐洲和中國市場成為季度內的亮點 —— 兩地營收環比增速在所有區域中位居前列，展現出強勁的市場活力。此外，亞太地區（不含中國）、日本等市場也保持了穩定的營收貢獻，形成了 "北美為核心、多區域協同增長" 的佈局格局。 (傑尼龜的半導體之家)

日本正在經歷一種罕見的政策急轉。高市早苗接任首相後，還沒坐穩位置，就把全國推入“科技加速模式”。她在首場成長戰略會議上直接要求所有大臣立即啟動 AI、晶片、航天、量子、核融合等 17 個重點領域的部署，“不必等待預算確定”。在向來程序嚴謹的日本，這種指令等於告訴國家機器：先沖，再說。這種急迫顯然來自日本長期積累的焦慮。經濟停滯三十年、科技產業萎縮、半導體幾乎失去世界話語權、人口老齡化拖垮勞動力市場，日本一直需要一次真正的結構性跳躍。於是規模可能超過 10 兆日元的刺激計畫，被擺上外交、財政與產業三條戰線的最高優先順序。對日本來說，這是押注未來的最後窗口期。但問題在於，高市早苗在技術投入上踩油門的同時，卻在國家安全議題上不斷出現“錯誤言論”。她在國會關於台灣問題的發言，被多名議員批評“理解力不足”“對安全法律體系認識淺薄”。這種評價在日本政壇極為少見，因為它不僅指向觀點爭議，而是質疑首相是否真正理解自己的職權邊界。更尖銳的批評來自立憲民主黨重量級議員小澤一郎。他直接警告，高市的攻擊性言論可能引發“國家危機”，包括進出口受損、區域緊張升高，以及日本被捲入不必要的地緣衝突之中。甚至地方社民黨組織也提交抗議檔案，指責高市言論“違反憲法第九條”“偏離日本政府一貫立場”，要求她撤回。這種情況讓日本出現一種危險的結構性矛盾。一方面，國家的確需要在 AI、晶片、量子等前沿領域大力投入，否則將完全錯過下一輪全球科技競賽；另一方面，日本又必須在外交與安全環境中極度謹慎，避免任何言辭上的誤判帶來不可逆風險。高市同時具備“加速技術”和“製造風險”兩種特質，使這種矛盾被放大到了前所未有的程度。日本之所以如此敏感，是因為它清楚自己已經沒有犯錯空間。半導體行業的衰落讓日本喪失了關鍵戰略主動權，AI 與量子領域的落後又讓國家未來競爭力擔憂加重。此次 17 項重點投資，是日本試圖重新擠進全球科技核心圈的最後一搏。而高市的指令“無需等待預算”意味著日本願意冒財政風險，提前押注技術未來。但當國家把命運押在科技加速上，政治穩定反而成為不可或缺的基礎。如果首相在外交與安全議題上不斷給外界釋放不確定訊號，這種不穩定將反向衝擊經濟和產業戰略，使日本陷入“技術加速、政治搖擺”的雙重震盪。因此，日本正在呈現一種前所未有的“割裂式前進”。技術方面，日本會急速投向 AI、晶片、量子、核融合等高值賽道，試圖重建工業根基；政治方面，日本卻可能因高市的言論頻繁進入爭議漩渦，導致地緣風險升高，干擾經濟復甦節奏。這種組合，將使日本未來的波動性大幅增加。最終日本站在一個極具象徵意義的十字路口：如果技術豪賭成功，日本有機會在未來十年重新奪回科技席位；但如果政治風險持續擴大，這場豪賭不僅可能失敗，還可能把日本推向更深的結構性危機。高市早苗既是國家加速的踏板，也是潛在的引信。而日本的未來，就懸在這兩種力量的拉扯之中。日本不是在穩步前進，而是在一次高速冒險。要麼衝破瓶頸，要麼撞上牆壁。 (OpenSNN)

讓消費者能直接感知的AI體驗尚未成熟，相關廠商對AIPC的樂觀預期可靠嗎？2025年10月28日，安徽合肥，在聯想集團（00992.HK）旗下聯寶科技的PC（個人電腦）生產基地，一條SMT（表面貼裝技術）自動化產線正高速運轉，機械臂以微米級精度抓取元件，將其精準地貼裝在深綠色的主機板上。產線上正在批次下線的，是一批“聯想拯救者AI版”筆記型電腦，之所以叫AI版，是因為該款機型預裝了聯想的“天禧個人超級智能體”大模型。這種產品所屬的類別，即為當下科技行業正全力投入的新品類——AIPC（人工智慧個人電腦）。簡單來說，AIPC與傳統個人電腦的核心區別，是它在CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）之外，額外整合了一顆NPU（神經網路處理器）。NPU則是一種專門用於低功耗、高效率執行AI任務的晶片，可以讓電腦在本地更流暢、更安全地運行AI應用。事實上，自幾年前ChatGPT 3.5橫空出世以來，消費者對於能在自己的電腦上部署AI大模型便有了殷切期待。就在記者前往聯想電腦工廠實探的幾天前，根據主要網路銷售管道的反饋資訊，聯寶科技就調整了拯救者AI系列產品的生產優先順序。“我們整個AIPC的銷量一直在增長，AIPC是一種趨勢。”聯想消費業務群京東業務總經理余尚奇在10月28日接受經濟觀察報記者採訪時如此表示。聯想的情況並非個例，2025年以來，為了滿足日益增長的市場需求，科技行業圍繞AIPC的佈局明顯提速，各大廠商正密集地拿出各自的解決方案。10月24日，英特爾發佈了2025年第三季度財報。財報顯示，該公司第三季度營收為136.5億美元，同比增長2.8%，這是英特爾的營收在經歷了一年半的下滑後，首次恢復季度同比正增長。這家晶片巨頭營收恢復增長的原因，離不開AIPC。在財報中，英特爾預期，到2025年底，將為超過1億台AIPC供應處理器。11月5日，科大訊飛（002230.SZ）也在合肥召開發佈會，推出了“訊飛星火AIPC”。除了硬體上的革新，科大訊飛還宣佈自家AIPC打通了龍芯、飛騰等國產CPU（中央處理器），以及統信UOS、麒麟等國產作業系統，試圖建構一個服務於政企辦公場景的“全端自主”生態。消費者的期待“超出預期”，廠商的投入“聲勢浩大”，但從實際應用層面來看，AIPC的“軟體生態碎片化”和“實用性不足”等痛點依然突出。比如，一方面，知名市場研究機構頭豹研究院資料顯示，2025年第二季度國內AIPC的出貨量佔比已超28%；但另一方面，AIPC的核心硬體NPU，在許多主流的生產力軟體中並未得到有效呼叫，這導致早期使用者在支付了硬體溢價後，並未在日常工作中獲得廠商宣傳中所描述的AI體驗提升。這就帶來了一個問題：讓消費者能直接感知的AI體驗尚未成熟，相關廠商對AIPC的樂觀預期可靠嗎？01 “局內人”當下這股AIPC熱潮，首先是從產業鏈的最上游——晶片端開始的。AIPC的硬體基礎是晶片，它與傳統電腦最大的不同，在於普遍採用了“CPU+GPU+NPU”的異構計算架構。其中，CPU負責複雜的管理和調度，GPU負責高強度的平行計算（如圖形渲染），而新增加的NPU則是一種低功耗晶片，專門負責處理AI應用，如背景虛化或智能降噪。目前，晶片市場主要有幾股力量在推動各自的AIPC方案。首先是傳統的x86架構（一種指令集架構）聯盟，以英特爾和AMD為代表。英特爾推出了酷睿Ultra（Core Ultra）處理器，採用了“分離式Tile”（即模組化）架構，將計算、圖形、NPU模組等不同單元獨立封裝，再組合到一起。英特爾高管在2025年10月24日的財報電話會議上表示，下一代Panther Lake處理器正按計畫推進，該晶片將採用其18A（約1.8奈米）製程工藝。AMD則推出了銳龍AI300系列處理器，公開資訊顯示，其NPU算力達到50 TOPS（TOPS，即每秒兆次操作，是衡量AI算力的單位）。但x86架構並非唯一的選擇，高通正試圖將其在手機端積累的ARM（一種指令集架構）優勢引入PC市場，ARM架構的核心優勢在於低功耗。高通在2025年9月推出的驍龍X2 Elite晶片，其NPU算力據稱達到80 TOPS。此外，國產晶片廠商也在進入這個賽道：科大訊飛在其11月5日舉辦的AI PC發佈會上，就明確宣佈其“訊飛星火AIPC”方案適配了龍芯、飛騰、海光、兆芯等國產CPU；另有公開資訊顯示，華為也在規劃搭載自研鯤鵬CPU和鴻蒙PC系統的商用AI筆記型電腦。算力晶片夠了之後，就需要作業系統來定義標準和調度算力。在系統層面，美國微軟公司依然是市場的主導者，微軟制定了“Copilot+PC”的規範——這是微軟為其AIPC制定的一個新標準，特指那些配備了NPU、能夠在本地（而非雲端）高效運行AI任務的電腦。該規範明確要求，AIPC的NPU算力“不低於40 TOPS”，並且記憶體“至少需要16GB”。另外，高通則聯合了Google，正在打造一個融合Android和ChromeOS的“Android AIPC”新平台。在國產領域，科大訊飛選擇與統信UOS、麒麟等國產作業系統進行深度適配。晶片和系統最終被組裝成整機，交付給消費者，在這一環節，相關廠商的訂單開始實質性落地。華勤技術（603296.SH）就是一家代表性的ODM（原始設計製造商）廠商，其管理層在10月28日的2025年第三季度業績說明會上表示，公司在2024年筆記型電腦（筆電）出貨量突破1500萬台的基礎上，2025年前三季度筆電業務（包含AIPC）“實現收入超30%的增長”，預計“2025年全年收入將超過300億元”。華勤技術的管理層將其在AIPC賽道的競爭優勢，歸結為“在手機產品上積累了創新技術”，例如“輕薄設計、散熱技術等方面的技術優勢”，被橫向“延展到筆電產品”。另一家ODM廠商龍旗科技（603341.SH）管理層也在近期的投資者交流會上表示，AIPC領域“全球頭部客戶首個合作項目正式落地”，並“預計2026年AIPC業務將實現規模化出貨”。也就是說，隨著晶片、系統與整機的協同落地，AIPC不再只是概念，正轉化為實實在在的增量市場——對產業鏈上的多數廠商來說，這意味著更高價值的產品結構和更可觀的單機利潤空間。最直觀的溢價首先來自機殼（即結構件），主營業務包括PC結構件的英力股份（300956.SZ）管理層在11月5日舉辦的一場投資者交流會上就明確表示，AIPC散熱需求加大，機殼需要增加散熱孔，這“會導致加工單價提高30%左右”。頭豹研究院資深分析師曾涵宇在11月6日接受經濟觀察報記者採訪時亦表示，AIPC晶片功耗較傳統PC提升了“30%—50%”，這直接激發了對均熱板（VC）、石墨散熱片等散熱模組的強勁需求；另外，要在本地裝置上運行AI大模型，電腦上的多個部件都必須同步升級，其中儲存和主機板是兩個關鍵環節。在儲存方面，群智諮詢IT事業部資深分析師張玉彬告訴記者，為滿足大模型計算需求，記憶體容量從16G升級至32G已成為“必然趨勢”。同時，DDR5（第五代雙倍資料速率記憶體）和PCIe 4.0/5.0 SSD（一種更高速的固態硬碟）也正在加速成為AIPC的標配。在主機板（PCB，印刷電路板）方面，新的異構晶片（CPU+GPU+NPU）則需要更複雜的主機板來承載。對此，曾涵宇表示，這推動了18層以上的高多層板和HDI（高密度互連）電路板的需求，其“產品價值量較傳統PC PCB提升超20%”。此外，張玉彬還認為，隨著AI對人機互動的強化，筆記型電腦的Touch Panel（觸控板）也將迎來利多，預計到2026年，In-cell（內嵌式）觸控筆記本面板的出貨份額有望攀升至約18%。從晶片到整機，從結構件到散熱模組，AIPC已初步形成一條高溢價、高協同的完整產業鏈，廠商們憑藉硬體升級率先收割了“換機潮”的第一波紅利。但熱鬧的供應鏈背後，一個更根本的問題浮出水面——眼下的AIPC，配得上“AI”這兩個字嗎？02 “尚需時日”英特爾定下的“1億台”目標聽上去氣勢十足。但這1億台AIPC的需求，究竟是靠AI的體驗“拉”動的，還是被別的因素“推”動的？2025年10月14日，微軟正式終止了對Windows 10作業系統的支援，在張玉彬看來，這一變動將那些對安全性和AI功能有較高需求的主流商用企業使用者，“推向了換機的快速通道”。曾涵宇亦認為，“系統迭代”是目前驅動商用換機的主因，疊加多地政府推行的“以舊換新”補貼政策，共同推動了市場需求的回暖。換言之，至少在2025年的當下，AIPC市場的高速增長，與“Windows 10停服”帶來的剛性換機需求緊密相關。相比之下，AI功能本身的“拉力”似乎明顯不足，在社交平台上，許多購買了AIPC的消費者的反饋，都集中指向了“聽不懂、不好用”的體驗問題：比如，家住北京的王女士最近剛花8000多元換了一台AIPC，她原本期望AI助手能幫她自動整理每周的視訊會議紀要，但她發現，匯出的紀要“錯字連篇，還不如自己手寫”；在上海從事市場工作的楊先生也遇到了類似問題，他試圖讓AI助手讀取本地電腦上的一份季度銷售報告（Excel表格），並要求其“自動生成一份總結PPT”，但結果卻是AI助手生成的PPT不僅套用了錯誤的主題範本，圖表資料也完全錯誤。“最後我還得自己一頁一頁重做，”楊先生抱怨，“（AI）純屬幫倒忙。”經濟觀察報記者在10月28日實探聯想工廠時亦目睹了相似的一幕，一名工程師在演示其“天禧個人超級智能體”時，試圖用語音指令調出針對《黑神話：悟空》這款遊戲的專屬最佳化模式，但在多次嘗試後，AI智能體均未理解該指令，演示最終未能成功。在深圳華強北從事多年電腦銷售的吳先生則向記者表達了對硬體瓶頸的擔憂。在他看來，在軟體生態之外，本地裝置的物理限制也是一大難題：“現在都說本地AI，但不管是筆記本還是桌上型電腦，空間和功率總是有限的。這個算力天花板就在那裡，跑不了參數太高的大模型，這才是真正限制本地體驗的地方。”聯想消費業務群京東業務總經理余尚奇也向記者強調，目前AIPC的痛點包括“互動模式的反應速度仍需提升”，以及“AI生態的初期應用相對還是比較少”。換句話說，今天的AIPC，更像是“披著AI外衣的傳統電腦”——硬體已就位，軟體卻還在趕路，廠商們賣的是“矽基生命”的想像，使用者買到的卻是“智能不足”的現實。在曾涵宇看來，當前AIPC的多數AI功能仍停留在“單一、被動的輔助操作”（如文字生成、圖片修飾）層面，而並非使用者所期待的、具備主動感知和跨場景協同能力的“智能夥伴”，其背後的原因是“開發者生態尚未成熟”，“廠商自研AI應用覆蓋的場景有限，第三方應用適配率不足”。在採訪過程中，記者注意到，儘管AIPC在晶片算力、整機設計和供應鏈配套等方面已基本就緒，但真正決定使用者體驗的“最後一公里”，即豐富、穩定、智能的AI應用生態，尚未形成閉環。也就是說，廠商們押注的是未來三到五年的技術演進窗口，而使用者當下支付的溢價，本質上是在為一個尚未成型的智能願景買單。正因如此，多位受訪的業內人士均向記者表示，AIPC的真正爆發不會發生在2025年，而是需要等到開發者工具鏈完善、端側大模型輕量化成熟，以及跨應用智能體協同機制建立之後。“AIPC滲透率至少要到2028年才能實現佔比過半的突破”。張玉彬向記者如是稱。 (經濟觀察報)