2026年4月下旬，DeepSeek V4系列模型發佈，直接在中國AI基礎設施市場引發連鎖反應。 阿里巴巴、字節跳動、騰訊等頭部科技企業，這周剛緊急給華為追加了昇騰950PR系列AI晶片的訂單，多家GPU租賃服務商也跟著擠入採購佇列。 需求爆漲的直接原因很簡單：DeepSeek V4預覽版在編碼、推理任務裡的頂尖性能，已經完整適配華為Atlas超節點架構。華為官方也確認，昇騰超節點產品線已經全面完成對V4推理端的適配最佳化。 這場看起來突然的供需波動，其實是中國算力自主化處理程序的結構性轉折點。

重塑智能邊界：黃仁勳談代理式AI與兆級工業革命自 ChatGPT 問世以來的兩年間，人工智慧的演進速度超乎了所有人的想像。當業界還在討論生成式 AI 如何改變創作時，NVIDIA 創始人兼首席執行長黃仁勳（Jensen Huang）已經將目光投向了更深遠的未來：從“生成”到“推理”，再到能夠自主規劃和執行任務的“代理式 AI”（Agentic AI）。在今天發佈的Milken大會現場訪談中，黃仁勳不僅揭示了算力需求即將迎來一千倍躍遷的邏輯，還以一位實用主義者的姿態，重新定義了 AI 時代的工業版圖、網路安全與人類勞動的價值。核心議題邏輯的質變：從檢索時代邁向生成時代代理式 AI：通往千倍算力需求的階梯AI 工廠：數兆美元的再工業化機遇非對稱防禦：開源是網路安全的唯一答案駁“滅絕論”：職業的本質是解決問題結語：野心的規模化目錄全域摘要和核心觀點革命的起點：從 ChatGPT 到生成式思維代理式 AI 與計算量的千倍躍遷重塑電腦產業：從檢索到生成工業與能源：AI 工廠的崛起投資邏輯：基石投資與生態循環安全與恐慌：實用主義者的辯護全球競爭與經濟安全開源防禦：網路安全穹頂監管與務實派的話語權駁 AI 滅絕論：任務、目的與就業社會斷層與野心的規模化加州情懷與稅收觀企業責任與未來展望全域摘要本次訪談中，NVIDIA 首席執行長 Jensen Huang（黃仁勳）與 CNBC 主持人 Becky Quick 深入探討了生成式 AI 的革命性影響。黃仁勳闡述了從生成能力到推理能力、再到代理式 AI 的演進過程，強調了計算需求千倍增長背後的邏輯。訪談還涵蓋了 AI 驅動的美國再工業化、能源與電網現代化、網路安全中的開源防禦策略，以及對 AI 安全論和就業重塑的務實見解。核心觀點生成即推理：AI 的生成能力（Tokens）是實現思考與推理的基礎，標誌著電腦從“檢索模式”轉向“生成模式”。算力需求呈指數級增長：代理式 AI 所需的計算量比生成式 AI 高出約一千倍，這導致了 GPU 需求的急劇飆升。再工業化的機遇：AI 產業不僅是軟體革命，更通過晶片廠、電腦廠和 AI 工廠推動數兆美元的實體再工業化。開源是網路安全的穹頂：防禦 AI 威脅的最佳方式不是單一更強的武器，而是利用開源模型建立海量的“白細胞”進行叢集防禦。任務自動化不等於職業消失：工作的目的是解決問題而非執行特定任務。AI 將通過提高生產力，讓人類追求更宏大、更有野心的目標。01. 邏輯的質變：從檢索時代邁向生成時代過去十五年，黃仁勳精準預判了深度學習的崛起，而今他指出電腦的運作邏輯正發生根本性倒置。傳統模式下，計算是基於“檢索”的——資訊被預錄並儲存在雲端，使用者點選後被提取。但在 AI 驅動的未來，絕大多數互動將是即時生成的。02. 代理式 AI：通往千倍算力需求的階梯如果說過去兩年是生成式 AI 的普及期，那麼未來幾個月將是“代理式 AI”的爆發期。黃仁勳提到了 Anthropic 的 Claude 程式碼等突破，標誌著 AI 開始具備理解、推理、規劃並使用工具完成實用任務的能力。這種能力的進化對底層基礎設施提出了極其嚴苛的要求。“為了讓 AI 實現理解、推理、規劃並使用工具採取行動，其所需的計算量相比生成式 AI 要高出約一千倍。”黃仁勳對此給出了直觀的類比：在短短兩年內，這種算力需求的缺口就像全球對汽車或飛機的需求突然翻了一千倍。這就是為什麼 NVIDIA 的 GPU 依然供不應求，甚至連四五年前的二手硬體價格都在攀升。他認為，AI 已經從一個簡單的應用程式演變為一個開創性的新產業，其核心是生產“智能”的基礎設施。03. AI 工廠：數兆美元的再工業化機遇在宏觀經濟層面，黃仁勳將 AI 視為實現再工業化的催化劑。他構想了一個由“晶片廠、電腦廠和 AI 工廠”組成的三位一體架構。這不僅僅是矽谷的繁榮，更是數兆美元實體資產的重組。04. 非對稱防禦：開源是網路安全的唯一答案面對 AI 武器化的擔憂，黃仁勳展現出了鮮明的實用主義態度。他並不認同“以更強的 AI 武器對抗 AI 威脅”的軍備競賽思維，而是主張建立一個基於開源技術的“網路安全穹頂”。“防禦超級力量的方法不是用另一種超級力量，而是利用大量的群體力量。”他將開源模型比作人體內的“白細胞”：“只要它們是開放原始碼的，我們就能擁有眾多的防禦者。開源模型訓練出的‘白細胞’可以探測威脅並關閉入口。我們不一定能保證自己的 AI 比對方更強，但我們可以確信我們擁有的 AI 數量比對方更多。”這種非對稱防禦策略，被他視為保護數字社會安全的關鍵。05. 駁“滅絕論”：職業的本質是解決問題針對 Geoffrey Hinton 等學者提出的 AI 可能終結人類文明的憂慮，黃仁勳給予了直接的反駁。他認為這些預測忽略了人類社會各界在安全防護上的巨大投入，並用放射科醫生的案例闡述了 AI 與就業的真實邏輯。“十年前人們預測放射科醫生將被淘汰，因為電腦視覺更出色。事實是，100% 的放射學領域如今已被 AI 滲透，但放射科醫生的工作並沒有消失。”黃仁勳觀察到，AI 提升了效率，讓醫院能接診更多患者、進行更精準的診斷，醫院反而需要僱傭更多醫生。“軟體工程師的宗旨並非編寫程式碼，而是解決問題。打字和交談可以自動化，但創造新事物的野心無法被自動化。”他堅信，AI 將迫使人類從繁瑣的任務中解脫，去追求更宏大、甚至需要提高 100 倍規模的目標。06. 結語：野心的規模化在對話的最後，黃仁勳流露出對科學發現和工業革命的極致熱忱。他每天與科學家交流，見證 AI 將數月的研發周期縮短至一天。這讓他意識到，人類面臨的唯一限制是想像力。“無論你現在的目標有多高，都還遠遠不夠。我們必須做出的根本性改變是，將對未來的期望提高約 100 倍。”這位執掌兆市值帝國的舵手最後說道。在他看來，AI 帶來的不僅是效率的提升，更是一場關於人類野心的規模化革命。完整訪談 (天空之城全文圖解)革命的起點：從 ChatGPT 到生成式思維Becky Quick歡迎 NVIDIA 創始人、總裁兼首席執行長 Jensen Huang，以及 CNBC Squawk Box 主持人 Becky Quick。謝謝。黃仁勳女士們、先生們，Becky Quick。大家好。Becky Quick下午好，晚上好。我很高興能與大家共聚一堂，但我尤其高興能與 Jensen Huang 在一起。如果說現在有什麼人是我最想交流的，那一定是他，因為他懂得如何在人工智慧領域洞察先機。NVIDIA 目前正處於靜默期，但我認為我們想從他那裡聽到的是更宏大的願景。那麼 Jensen，讓我們先退後幾步開始吧。大家都想知道人工智慧未來會怎樣。這是我們所見過的最快的一場技術革命。事情的發展不再以年、以十年為單位，而是以周、以月為單位，變化極其劇烈。你是 Wayne Gretzky。請告訴我們冰球將向何處移動。黃仁勳首先，讓我先告訴你冰球從何而來。那麼就在過去幾年裡，發生了什麼。我覺得我正坐在一件導致所有這一切發生的事情上。是我嗎？Becky Quick可能是我。稍等。黃仁勳好點了嗎？所以發生的事情是兩年前，ChatGPT 發佈了。而讓 ChatGPT 成為一場革命的原因是，它具備生成能力，即生成式 AI。你給它一個提示詞，它就能為你寫一個故事；你給它一個提示詞，它就能為你製作一張圖片；你給它一個提示詞，它就能為你生成一段視訊。你給它一段視訊，它就能生成一個故事；你給它一張圖片，諸如此類。你輸入一張 2D 圖它就能生成一張 3D 圖像。因此，生成式 AI 的生成能力具有兩項深遠的意義。第一，為了進行思考，你必須在頭腦中生成標記（tokens）。Becky Quick你指的標記是什麼？黃仁勳標記。就是你必須生成思維。因此，我們思考和推理的能力要求我們必須能夠生成思維。所以，當我們讓 AI 具備生成能力的那一刻，我們就意識到它現在可以思考了。它現在可以進行推理了。代理式 AI 與計算量的千倍躍遷黃仁勳第二點是，為了使用外部工具，你必須生成指令。因此，當你使用瀏覽器時，你必須生成文字來控制其他事物。當這兩個概念出現的那一刻，整個行業便競相探索如何利用生成式 AI 來實現推理——這在去年已經實現，隨後便是現在所說的代理式 AI（agentic AI），即 AI 理解、推理、規劃並使用工具去完成實用任務的能力。所以在過去幾個月裡，業界意識到並採用了 Anthropic 的 Claude 程式碼，這是第一個能夠進行真正高效工作（如軟體程式設計）的智能體系統。軟體程式設計是一個很好的切入點，但請記住程式設計的本質是什麼。程式設計就是將你想要自動化的事物進行程式碼化。世界上有多少公司、多少人不想把自己想要反覆執行的任務編寫成程序呢？事實證明，程式設計不僅對軟體工程師很重要，對所有公司而言都至關重要。而這一切都發生在過去的幾個月裡。因此，AI 在過去幾個月變得切實好用了。這就是核心觀點。第二個核心觀點是，為了讓 AI 實現理解、推理、規劃並使用工具採取行動，其所需的計算量相比生成式 AI 要高出約一千倍。展望兩年後，細思極恐。在兩年時間裡，全球所需的汽車數量增長了一千倍。在兩年時間裡，全球所需的飛機數量增長了 2,000 倍。無論你用什麼指標來衡量，一千倍的差距都是令人難以置信的。但隨後你再將其乘以現在想要使用它的人數（增長了一百倍），這就是為什麼 GPU 的消耗量正在急劇飆升。而且，甚至連我們四五年前售出的 GPU，現在的價格上漲速度都超過了優質葡萄酒。Becky Quick因此，這已經打破了所有人的預期，擁有 NVIDIA GPU 就像是在投資藝術品。這定義了每個人曾經預言會發生的事情。如果過去一年的算力需求增長了一千倍，那你如何看待明年的情況？以及你試圖將這些事情推演到多遠的未來？重塑電腦產業：從檢索到生成黃仁勳關於這個問題的考量在於，你需要回歸本質並捫心自問：第一，自動化智能的效用是什麼，以及誰能從中受益？從中獲得什麼，以及你將如何從中受益？這是第一點。第二點，生產智能需要什麼樣的基礎設施？這是電腦科學中的核心理念之一，也是我曾經深入思考過的問題。現在我正在和你們交談，我正在一步步地進行邏輯推理。15 年前，我推演了深度學習將會帶來的變革，這促使 NVIDIA 在相關領域進行了全面投入，而今天我們已見證了成果。目前的情況是，未來電腦的運作方式與你現在使用電腦的方式將產生差異。你只需要拿起手機，當你點選新聞時，請記住那篇新聞報導或關於 Becky 的視訊是預先錄製好的。它是提前錄製並儲存在雲端的某個位置，當我點選時，我便將其檢索出來。在未來，你仍然會進行很多此類操作。然而，在你與電腦互動的大部分時間裡，你將以特定的方式向電腦下達指令。你在提問嗎？你想做點什麼嗎？你在思考某些事情嗎？你想找個人和你辯論嗎？是否有某個大型規劃是你想要完成的，比如度假、籌備婚禮或其他什麼事情？然後你只需像與人交談一樣告訴電腦你的需求，它就能理解你的意圖，推理出解決問題的方案，制定計畫，使用它所需的任何工具，訪問各種網頁瀏覽器，使用 Excel 甚至 Photoshop，為你創作出精彩的作品，生成一系列圖，最後交給你一份宣傳冊。因此，你必須問問自己，如果這是你使用電腦的方式——從最初基於檢索的方式，到現在一切皆為生成式，並且具有上下文相關性，這意味著我剛才所說的一切都無法預先錄製。因此，世界上的電腦數量將出現驚人的增長。這就是我為什麼說 AI 不僅僅是一個應用程式，AI 實際上重塑了電腦行業，AI 開創了一個全新的產業。對於在座的許多人來說，你們正與我們在能源層面、晶片層面、基礎設施層面、土地、電力、雲服務、NeoCloud 等領域合作；然後是模型層，大多數時候我們討論的是模型，但事實是，沒有底層的基礎設施，就不會有有用的模型。其次，最重要的是應用層。醫療保健、交通運輸、零售，以及你提到的金融服務等各個行業，其應用層都不會被人工智慧所徹底顛覆。因此，當我們從這個角度進行剖析和推論時，可以非常確定的是，就像網際網路無處不在一樣，電腦也將無處不在。Becky Quick計算能力，比如 NVIDIA 的 GPU，實際上將無處不在，以便你每次使用電腦時，它都能對你的輸入做出正確的響應。你提到我們將擁有如此多的電腦，我所考慮的是需求量會有多大，以及我們該如何應對這些需求。你剛才提到了“堆疊”，也就是你談論已久的五層架構，那麼在滿足這些需求的過程中，那裡存在弱點？那裡是限制因素？工業與能源：AI 工廠的崛起黃仁勳這些因素一直在變化。兩年前，我們的能源供應尚且充足，但晶片卻嚴重短缺。這取決於我們討論的是那一類晶片。大多數人認為 NVIDIA 是一家 GPU 公司，因為我們發明了 GPU。但如果你審視我們今天所打造的系統，你會發現其中包含了七種不同類型的晶片。我所說的這種電腦，其寬度大概是這個舞台的兩倍。當我們提到 Vera Rubin 時，它的寬度是這個舞台的兩倍。每一個機架的造價大約在四到五百萬美元，重三噸，內部包含一百五十萬個零部件。在一個資料中心內部，擺放著足球場那麼大的此類機架。因此，這些系統內部採用了矽光子技術。它擁有最先進的記憶體、三維封裝、液體冷卻，並且極其靈敏。到處都是電子裝置，所以這確實是非常複雜的東西。我們與世界上幾乎所有的晶片公司和系統製造商合作，我們擁有全球最大的供應鏈，所以總會在某個環節出現瓶頸，因此要解決所有這些問題需要付出巨大的努力。當然，如今最大的挑戰之一，也是人們對 AI 不瞭解的部分，就是 AI 目前正在創造海量的就業崗位。Becky Quick事實就是 AI 在創造就業。黃仁勳AI 是美國實現再工業化的最佳機遇，因為它需要三類工廠：晶片廠、電腦廠，以及我們所在的這種 AI 工廠。因此，通過這三種類型的製造工廠，我們或許能夠實現數兆美元的再工業化。沒有什麼比利用市場力量來推動再工業化更有效的了。例如，在上屆政府期間，曾出台過一項名為 Chips Act 的法案，當時大家都不願在美國進行建設。當 President Trump 上任後，我們進行了交談，我說，我打算提供五千億美元的訂單。我打算向這些供應商提供五千億美元的訂單，我敢打賭他們會來到美國。砰的一聲，他們全都來到美國在這裡設廠了。因此，利用市場力量來推動美國的再工業化，在接下來的四五年裡創造了數十萬個就業崗位。最後，AI 是世界上實現電網現代化的最佳機遇。如果現場有從事相關行業的人，你們應該知道，美國的電網確實有些陳舊了。你們對此心知肚明。所以我們現在第一次有機會利用市場力量來投資可持續能源。如果你想投資核能，或者任何你選擇的可持續能源方案，現在都有大量的客戶願意為此買單。Becky QuickNVIDIA 會投資能源領域嗎？因為你們一直在確保對沿途發現的任何層面、任何瓶頸進行投資。你最近提到，你們目前對 OpenAI 的這項投資很可能是最後一次，因為 OpenAI 和 Anthropic 未來會上市。他們將不再需要你們這種形式的支撐。他們會有自己的資金，也會有其他來源。但你們所做的是找出瓶頸所在，並嘗試將 NVIDIA 的資金投入到這些領域。能源領域是你願意投入的地方嗎？還是說那是一個巨大的投資黑洞，必須由其他地方來填補？黃仁勳如果有好的想法，並且我們能做出獨特的貢獻，我很樂意這樣做。但大多數投資能源領域的人，他們的周期，他們的時間跨度相當長，尤其是我們真正感興趣的那些項目。我們需要在能源方面進行投資的地方，可能更接近美國本土，而且在時間上更緊迫，以確保土地、電力和外殼設施得到充足的資金支援。也許我們可以為其提供一些後盾，以便他們能夠啟動融資並接入電力。而且，這正是我們的關注點所在。但你說得對，我們對整個五層架構進行投資，並且正在審視其中的戰略要點；如果我們投入 1 美元，可能會撬動 100 美元的 AI 價值。因此，如果我們能為整個生態系統實現這种放大效應，那將是巨大的成就。投資邏輯：基石投資與生態循環Becky Quick那麼，你現在在那個五層架構中的關注重點是什麼？如果說對大型語言模型的關注期可能已接近尾聲，你認為目前最大的瓶頸在那裡，以及那些領域是你能夠發揮作用的地方？黃仁勳這是一個非常、非常棒的問題。你可能注意到了我們投資了基礎設施層，起初人們還有點疑惑，不知道為什麼我們要投資像 CoreWeave 和 Nebius 這樣的公司。他們說這是循環交易。Becky Quick為什麼你們要這麼做？這根本講不通。黃仁勳沒錯。假設我們投資了一美元，他們仍然需要去籌集另外九美元。因此，我們投入了一定金額，我們的基石投資讓所有投資者相信我們是這家公司的堅強後盾。所有那些曾與我一同在 CoreWeave 進行投資的人，顯然都非常高興。所有那些曾與我一同在 Nebius 進行投資的人，都感到無比高興。任何曾與我一同在 N-scale 進行投資的人，都感到無比高興。之所以如此，是因為我們能夠預見到市場需求，並看到了他們未來即將迎來的機會管道。在很多方面，我們是資訊高度靈通的投資者，這就是為什麼我想知道你下一步打算投資那裡，就像我剛才說的。你看 Becky 多機警，當我被問到一個不確定是否想回答的問題時，我就會講些歷史背景，而她卻想瞭解未來。好了，未來要來了，我開個玩笑。這就是我的第一點。第二點，我要告訴你一件非常重大的事情。當然，我們投資了 OpenAI，我們投資了 Anthropic。但過去三到六個月裡發生的最重要的事情是，這兩家公司以及大多數 AI 原生公司都已經實現了轉型，它們的毛利率變得非常可觀。Becky Quick沒錯，它們已經扭虧為盈了。黃仁勳確實如此。當你在製造產品且毛利率很高、盈利能力很強時，你的目標就是擴大產能，這正是 OpenAI 和 Anthropic 都在競相提升算力的原因，因為對於它們所產生的 Token、這些數字以及智能而言，利潤空間非常優越。所以利潤空間很優越，Cursor 也是如此，縱觀整個 AI 原生生態系統，所有人都是這樣。而這背後的原因在於，AI 終於變得實用了。這就是核心理念。所以我希望 AI 生態系統現在能夠獨立發展。Becky Quick蛋糕的每一層嗎？黃仁勳我們拭目以待。如果我發現了一些好的投資機會，我不會先告訴你們任何一個人。安全與恐慌：實用主義者的辯護Becky Quick好的，讓我們回到 AI 非常驚人這一觀點。它確實做了很多了不起的事情。未來它還將成就更偉大的事業。但與此同時，也存在著許多危言聳聽的言論。人們對此有著諸多憂慮。你可以將其劃分為兩個陣營。即 AI 悲觀論者和 AI 樂觀論者。而你或許正是看好這一技術未來前景的領軍性樂觀派。黃仁勳我是一個實用主義者。我是一個實用主義者。首先，Becky，作為行業的一員，確保 AI 的安全性是我們的責任。原因在於，只有我們才懂得如何實現這一點。Becky Quick你具體是怎麼做到的？黃仁勳你需要發明很多技術。Becky Quick這與確保飛機安全的過程並無二致，所以你得有冗餘系統，還要有相當多樣的感測器系統。但這又有所不同，因為飛機不會決定自己墜向地面。你是否考慮過在這些大型語言模型中植入母性本能，或者還有什麼方法能讓它們變得像我們一樣？我正想說，還有防護欄機制。黃仁勳請記住，今天的聊天機器人與兩年前的相比，其防護欄機制已經有了質的飛躍。而且，當然，作為一名工程師，你不可能預想到某種事物可能發生故障的所有潛在方式。所以你必須在市場中進行試用。沒有比讓人們親自使用更好的方法來成為一家更好的公司或打造更好的產品了。這很遺憾，但卻是事實。現今的飛機、汽車以及醫療保健系統，如果不是因為人們的實際使用，是不可能達到如此安全可靠的水平的。因此，目前的防護欄系統已經非常出色了。它們仍存在一些地方，人們可能會誘導它做出你意想不到的事情。但每當有人這樣做時，公司就會去修復它。所以我認為我想表達的重點是，確保其安全性是科技行業的職責。當然，我們必須確保人們瞭解這項技術的能力，並以安全的方式使用它。我們也需要與其他國家建立聯絡，以便我們達成共識：這項技術非常強大且具有影響力，我們不應將這些技術用於相互對抗。我們在許多其他領域，如化學和核能領域也是這樣做的，所以我們當然可以在這種情況下也這樣做。但我想強調的核心觀點是，作為行業，我們的職責不是恐嚇大眾，而是讓大家知道這是一項重要的工作，我們致力於此，態度嚴謹，並且必須承擔起責任。我唯一擔心的是，對於 AI 而言，對於我們國家而言，最糟糕的結果並不是另一個國家擁有了 AI。每個人都應該擁有 AI。全球南方國家也應該擁有 AI。每一家公司，每一家公司，每一個國家，每個人都應該擁有 AI。它賦予他們力量，提升他們，昇華他們，並給予他們超能力。當然，每個人都應該擁有它。我最大的擔憂是，我們對美國民眾，以及所有那些我們向其講述這些科幻故事的人們，造成了過度的恐慌，以至於 AI 在美國變得極其不受歡迎，或者人們對它感到如此恐懼，導致他們根本不去接觸它。Becky Quick導致我們作為一個國家失去了領先地位。黃仁勳確實如此。歸根結底，你要記住，美國從上一次工業革命中獲益良多，這有充分的理由，並非因為我們發明了它，而是因為我們應用了它。全球競爭與經濟安全Becky Quick關於這一點，還有許多值得深入探討的內容。首先，我理解您的觀點，即我們需要與其他國家保持接觸，我想您指的應該是中國，具體來說，我們需要有能力與他們進行往來。我知道您的立場一直是認為我們應該向他們提供 H-200 晶片，不必是最新、最頂尖的，但我們應該提供晶片，使他們在某些方面依賴於美國公司。這很有道理，我們應該在全球範圍內展開競爭。美國理應始終保持領先優勢，他們是否應該擁有最新、最頂尖的晶片？不應該。美國擁有確保這一點的權利，我們對此感到非常高興，並且全力支援，即美國必須擁有第一、最多和最好的技術。但與此同時，所有美國公司都應該在全球範圍內競爭，因為請記住，歸根結底，我們是在努力實現出口最大化，我們是在努力實現美國出口最大化，我們是在努力增加我們的收入，而通過增加收入和稅收，我們能夠提升我們的國家安全。黃仁勳經濟安全有助於國家安全。稅收有助於我們的國防。所有這些都有助於提升國家安全。美國技術必須在世界範圍內的每一個層面都取得勝利。如果我們能出口能源，我們就應該出口。如果我們能出口晶片，我們就應該出口。如果我們能出口基礎設施，我們就應該出口。如果我們能出口模型，我們就應該出口。如果我們能出口應用程式，我們就應該出口。Becky Quick我們不會向許多國家出口我們最好的防禦性產品，特別是當對方並非我們的盟友時。AI 在其中處於什麼位置？它是一種武器嗎？黃仁勳不是。你可以通過這種方式來檢驗。一個簡單的測試。在座的每一位觀眾，雖然我看不清大多數人，但我可以斷定，你們百分之百需要 AI。而你們之中沒有任何人應該擁有核武器。我剛剛完成了這個測試。Becky Quick這話說得真好。黃仁勳這就是測試本身。這就是那個簡單的測試。我覺得你們都不需要 F-35。行吧。開源防禦：網路安全穹頂Becky Quick有沒有武器化的 AI 版本，我們暫且稱之為 Methos。我們現在應該把它提供給所有人嗎？因為政府確信，目前我們或許應該把它保留在這個較小的群體內。關於更廣泛地推廣它，確實有一些討論。而且存在一些顧慮……關於把它提供給所有人，因為我們要確保在它落入不法分子手中之前，我們的公司有能力保護自己。黃仁勳首先退一步問問自己，什麼是 Methos？Methos 是一個非常、非常出色的模型。但真正重要的是，Mithos 是一個專為編碼而設計的模型。現在，記住什麼是網路安全。程式碼。既然 Methos 能夠偵錯軟體、測試軟體並編寫軟體，那麼它為什麼不能偵錯網路安全、測試漏洞等等呢？因為這本質上只是程式碼。Becky Quick但如果駭客在白帽駭客之前獲取了這些權限，會發生什麼？他們會發現我們的弱點並可能加以利用。黃仁勳事實證明，解決這個問題的辦法並不是引入另一個 mythos。防禦超級力量的方法不是用另一種超級力量。而是利用大量的群體力量。因此，對於 mythos 而言，最好的方案其實是開源。開源是為了讓我們擁有叢集，擁有海量的白細胞。我們擁有海量的白細胞。而這些白細胞經過訓練，能夠探測威脅並向我們發出警報。一旦檢測到威脅，它就會判斷出。威脅來自何處並關閉入口。所以我們不能寄希望於自己的 AI 一定比對方的 AI 更強，但可以確信的是，我們擁有的 AI 數量比對方更多。這一點是可以肯定的。原因在於，公司數量和入口數量遠多於任何威脅。威脅必須決定重點攻擊那一個入口。因此，只要它們是開放原始碼的，我們就能擁有眾多的防禦者，因為開放原始碼的成本很低。如今的開源模型表現非常出色。我們可以運行所有這些經過訓練用於自我防禦的開源模型。這就是蜂群，也就是所謂的穹頂，即網路安全穹頂。這就是答案。但末日論者想要恐嚇你。我擁有世界上最強大的武器。那麼你的答案是什麼？而你可能會想，我唯一的答案就是另一種更強大的武器。事實證明，你需要尋找的是非對稱性。監管與務實派的話語權Becky Quick關於誰應該對此做出決定。我知道業界最瞭解正在發生的事情。政府在參與這種自我監管方面是否應發揮作用，不僅是自我監管，還包括政府監管。黃仁勳絕對是這樣。在每一個應用場景中，AI 在醫學影像系統中的應用，毫無疑問，未來每一個醫學影像系統本質上都會內建一名醫生，即內建一個 AI 系統。它將知道如何精準地為你進行掃描。並且，在掃描的同時，它還能即時發現疾病並進行診斷。因此，該儀器需要受到監管。而且，必須以監管醫療器械完全相同的方式來監管這種 AI。對於汽車，我很驚訝竟然到現在自動駕駛汽車還不必獲取執照。Becky Quick這是一個，這是一個問題，你不覺得嗎？是的。黃仁勳如果你的女兒需要考取駕照，你肯定不會認為你的自動駕駛汽車也應該去考取駕照。直接讓她上路就行。讓她上路，看看它能否通過所有測試，讓考官坐在副駕駛位上對著它大吼大叫，這樣你就不會相信矽谷那種“快速行動，打破常規”的做事方式了，因為很多技術似乎就是這樣被推廣開來的。不，我認為你應該快速行動，但不應該打破常規。沒錯，快速行動的好處在於，更先進的技術會更安全。比起 100 年前坐車，我更喜歡今天坐車，因為現在更安全。它擁有更多技術。Becky Quick是指由自動駕駛汽車駕駛嗎？黃仁勳我是說，由人類駕駛的汽車，或者說，由真正的人類司機駕駛。我想，我不明白為什麼這一點這麼難理解。Becky Quick那是一條毛巾。黃仁勳那太老套了。那真可愛。Becky Quick我們來談談 Doomers。我一會兒就從這個話題裡退出來。黃仁勳不，我樂意繼續深入探討。Becky Quick但我認為討論這些問題很重要，因為現在有 boomers，有 Doomers，而大多數美國人可能處於中間地帶。所以他們正在聽取雙方的意見，並試圖找出自己在其中的立場。黃仁勳務實派也需要一些話語權。Becky Quick如你所知，對於務實的人來說，除非你走極端，否則沒人會在意你說什麼。黃仁勳確實如此。然而，這才是世界真實的模樣。關於這個東西，我只想讓它沒有生命，沒有意識，我非常清楚它是什麼，它就是電腦和軟體。Geoffrey Hinton。我們知道它是如何建構的。如果我們不知道它是如何建構的，又怎能持續最佳化它呢？事實上，我們不知道它是什麼，不知道它是如何運作的，它即將產生意識，我們對這一切是如何發生的一無所知。那種言論只會讓人們感到恐慌，而且並非事實。這讓我們的工作顯得很神秘。駁 AI 滅絕論：任務、目的與就業Becky Quick聽著，我知道你看待其他 CEO 時會想，在某些問題上，我們或許不該聽信他們的言論。但是，被譽為 AI 教父的 Geoffrey Hinton 又如何呢？他聲稱 AI 有 20% 到 30% 的機率終結人類文明。他是完全錯誤的嗎？他關於完全沒有機會的論點是完全錯誤，還是僅僅是他的機率估算錯了？黃仁勳他是完全錯誤的。因為有大量聰明才智之士正在努力防止這種情況發生。因為你可以將他所說的一切套用到歷史上的任何情境中。這是因為有許多優秀的人在努力工作以防止這些事情發生。有許多人致力於讓汽車跑得更快。但有十倍以上的人在努力讓汽車變得更安全。有許多人致力於讓 AI 變得更智能。還有十倍以上的人在致力於確保它受到安全護欄的約束、保持安全，並且不產生幻覺並能產出有用的成果。所以我認為缺失的部分在於，他們傾向於認為只有自己一個人在擔心這個問題。他們忘記了世界上還有一大群人，一大群電腦科學家，正在努力讓世界變得更安全、更美好。所以，關於，關於，還有一些其他的說法。Becky Quick比如，我們必須保持謹慎。黃仁勳他們出於所有的良好意願，認為自己是在向我們發出警告。但我們必須小心，如果讓人們感到恐慌，實際上是在損害我們自身。那麼讓我給你們舉一個具體的例子。一個具體的例子，這就是最初的那個預測。一位非常知名且舉足輕重的電腦科學家曾說，第一個將被淘汰的工作是放射科醫生。原因在於電腦視覺在研究掃描件、查看圖像以及檢測我們無法發現的事物方面表現得極其出色。顯然，它確實能做到。因此，電腦視覺現在已經完全超越了人類。在這一狹窄的任務上，世界上沒有任何人能做得更好。能長時間保持專注。當時認為異常情況微乎其微，所以那位電腦科學家說得完全正確，十年後，100% 的放射學領域如今已被 AI 滲透，它已與放射學完全融合。這確實完全正確，然而完全錯誤的是，正如預測所言，放射科醫生的工作並沒有被取代。令人驚訝的是，其原因對我而言顯而易見：放射科醫生現在可以研究更多的影像，能夠接診更多患者，可以對患者進行更多的影像檢查，從而更好地診斷疾病；他們能接收更多患者，醫院因此賺取了更多利潤，放射科如今已成為醫院最大的利潤中心之一。結果就是，醫院現在反而想要僱傭更多的放射科醫生。如果當初大家都聽信了他的話，導致世界上沒有了放射科醫生，我們將面臨這種極其關鍵資源的短缺。我們應該告訴放射科醫生。你人生的目的不是坐在暗室裡盯著工作站看掃描影像。你人生的目的是與醫生協作，幫助治療患者，診斷疾病，讓人恢復健康。那才是你人生的目的。研究影像僅僅是你所執行的一項任務。因此，每個人都忽略了一個根本點——所有這些電腦科學家都說‘這個工作完了，那個工作完了’——他們誤解了工作的目的與工作的任務是相關聯的，但並非同一回事。如果你把這個邏輯應用到我身上，我百分之百的工作內容就是打字和交談。而交談和打字現在都已完全自動化，且水平遠超人類。我本應失業才對。然而你我都能觀察到，我們兩人現在工作得比以往任何時候都更加努力。Becky Quick這一點我百分之百同意你。我認為你是對的。這就是資本主義的目標，旨在提高我們的生產力，給予我們更多閒暇時間，讓我們去探索開發腦力的新途徑、新方式。我認為這就是資本主義社會的成功之處。黃仁勳去變得更有野心、更大膽，去追求更多目標。我認為一旦我們失去了野心——例如，如果我們今天所做的工作就是人類未來想要完成的全部工作，如果僅此而已，那麼我會承認這一點。自動化將導致越來越多的人失業。然而，如你所知，我們仍有許多人類苦難亟待解決。我們有太多的希望和夢想想要去追求。還有太多的事物是我們想要去創造的。所以，如果我能有更多時間，那麼，我終於將擁有更多時間了。社會斷層與野心的規模化Becky Quick我百分之百同意你的觀點，但由於這一處理程序發生得如此之快，是否會產生比過去更為嚴重的社會斷層，從而導致更大的不平等？而我們該如何應對呢？黃仁勳那麼，讓我給出一個務實的回答。首先，正如我們之前討論過的第一個不連續性，AI 並不是那個模型。AI 是那個五層蛋糕。首先發生的事情是它創造了大量的工作崗位。如你所知，軟體……Becky Quick資料中心嗎？黃仁勳建設資料中心、晶片工廠、電腦工廠、AI 工廠。所有的 AI 公司都在瘋狂招聘。去年，有 1000 億美元被投資到了這些初創公司中。這是人類歷史上規模最大的投資，這些資金全都轉化為了就業崗位。AI 原住民、AI 初創公司在不斷湧現，軟體工程職位的數量正在上升，而非下降。當我們坐在這裡討論 AI 的一面時，AI 做得最出色的第一件事就是軟體編碼。與此同時，我們正在招聘比以往任何時候都多的軟體工程師。試想一下這種衝突，其原因在於我們現在可以利用 AI 完成更多工作，我們擁有極大的抱負，因此也在僱傭更多的人才。我認為人們需要以更豐富的人生閱歷和更多的智慧去審視這些問題，而不是僅僅侷限於技術視角，畢竟現在我看到 AI 能夠完全獨立地編寫出一整套程序。我們便會感嘆，這就完了。軟體工程師的工作崗位消失了。這根本說不通。軟體工程師的宗旨並非編寫程式碼。軟體工程師的宗旨是解決問題，創造新事物。那才是他們的宗旨。在我成長的過程中，我從未說過，你知道我最想做的事情是什麼嗎？我想打字。要知道，我九歲時來到美國，當我踏上這片土地時，我說，你知道嗎？我爸，他把我們送到這裡來是為了讓我們打字。沒日沒夜地打字。我們只能坐在書桌前，佝僂著背對著這個微小的螢幕，然後不停地打字。每一天，我們都要打字。我想要從起床的那一刻起到睡覺的那一刻都在打字。這毫無意義。Becky Quick我知道。我只是在和你開玩笑罷了。這期間可能會出現一些錯位。我同意你的看法，未來將會創造出更多的就業機會。你將會在許多地方看到這些。黃仁勳就像我們從農業社會邁向工業社會時一樣，這很可能會產生一些社會震盪。每個人的工作都會受到影響。讓我舉個例子：如果你現在是一名大學畢業生，如果你畢業時還不是一名 AI 專家使用者，那麼你就無法從另一位同樣畢業但精通 AI 應用的學生手中搶到工作。這就是一種社會震盪，一種昨天還不需要的技能，今天卻變得至關重要。然而，如果你是一名年輕的大學畢業生，同時又是一名 AI 專家，告訴你難道不會被錄用嗎？Becky Quick我們肯定會招聘，難道不是嗎？黃仁勳所以突然之間，對於會使用 AI 的人和不會使用 AI 的人的需求差異，這就是典型的就業震盪。當然，現在有些工作本質上只是一些任務。也許你只是在接聽電話。現在你可以使用 AI 來接聽那個電話了。而且，就像現在當你給餐館打電話時，我想那全都是 AI 在處理，不是嗎？是的。所以，過去在接待處負責接聽電話以處理預訂的人，不再需要做這項工作了。這樣他們就可以直接接待顧客，而不必讓顧客在餐廳等候。所以，我不確定每一份工作都會受到影響。許多工作崗位會被創造出來，一些崗位會被淘汰，但每一份工作都會受到影響。加州情懷與稅收觀Becky Quick因為我們身處 California，我想提一下這個話題，我一直試圖探討這個觀點。我認識的大多數真正富有的人，對這裡及其他地方提出的財富稅提案感到恐慌。你卻不以為然，儘管這可能會讓你損失約 80 億美元。黃仁勳等等。我說，你剛才說了什麼？再說一遍。Becky Quick恐怕這會讓你損失 80 億美元。黃仁勳在我回答那個問題之前，讓我先核實一下事實。Becky Quick為什麼你不對此感到擔憂？是因為你擔心的事情太多了嗎？還是你認為這種回流的再分配是公平的，或者是你能解釋一下？黃仁勳首先，我更傾向於低稅收和高收入。然而，我也不介意納稅。我熱愛這個國家。我們並沒有行使那麼多的稅收漏洞。我想我們一年會收到一次帳單，然後支付它。儘管數額巨大，但我並不介意。我和 Lori 從未對此有過任何怨言。我們熱愛這個國家。在某種程度上，這就是我們回饋社會的方式。我希望 California 能變得更好。我希望 United States 能變得更好。如果他們能用我繳納的稅款中 10000 美元去修補 101 公路上的那個坑窪，我會很高興。但如果給我機會，他們允許的話，我會自己動手去修。不過說真的，這都沒關係，我從未因為繳稅的事動搖過。還有一點，我們剛畢業時並沒有去盤算：“各州都把你們的稅率表拿出來讓我看看”，然後對比一番說：“就選這一家，你贏了”。我們來到 California 是因為這是我們自己選擇的州。為什麼？我熱愛這裡曾經的學校。我曾來到學校，也就是這裡的 Stanford。我熱愛這裡曾經擁有的那些公司。我們熱愛這裡的文化。所以我們選擇來到這裡。這並不是因為，我們在低稅率的州之間權衡了利弊。但現在我有很多朋友，他們繳納的稅款很少，不過我是在開玩笑。Becky Quick你能把他們都列舉出來嗎？黃仁勳不能。不能。我熱愛加利福尼亞州，也更傾向於較低的稅收，但無論他們決定讓我支付多少稅款，我都會照付。企業責任與未來展望Becky Quick讓我問你一個關於 Anthropic 的問題，因為目前存在一種爭論，即他們現在已經與五角大樓產生了關聯。白宮似乎正在嘗試修補關係，以尋找在政府內部及政府承包商中應用 Anthropic 的途徑。你認為確保這一點至關重要嗎？確保這一點對於美國的競爭力至關重要嗎？黃仁勳絕對如此。我希望美國政府與 Anthropic 能夠達成共識。Anthropic 是一家令人難以置信的公司。他們擁有令人難以置信的企業文化。他們擁有一種根深蒂固的信仰體系。他們在 AI、Claude Code、Agentic AI 以及他們正在進行的所有工作中所做出的貢獻，令人驚嘆。我們與他們有合作。我們在技術層面與他們合作，也在商業層面與他們合作，對此我感到非常高興。我並不認同他們的所有立場，Dario 和我都非常明確，我們無需在這些問題上達成共識，依然可以保持文明互利的工作關係。因此，我們能夠將這些分歧與工作區分開來。這就是我的信念。我的信念是，如果美國政府決定將美國公司創造的技術用於保衛國家和保護我的家人，那麼只要他們是在憲法框架內、在法律範圍內且為了保衛國家而使用這些技術，他們就是在支援軍人。我深信他們會以正確的方式應用這些技術。而那些 CEO 並非民選官員，他們不是民選官員，我也不是民選官員。當我們行動時，當 United States 發動戰爭時，我真的不希望接到電話來詢問我的技術是否應該被使用。原因在於我會尊重他們的判斷，如果我不同意他們的做法，我可以在下次選舉中作為公民行使我的投票權。這就是我表達抗議的方式，我可以大聲疾呼，作為公民參與投票，也可以鼓勵他人發聲，但我們絕不會阻礙 United States 保衛我們的家庭。因此，我們並非民選官員。這就是我的信仰體系，我相信這就是民主的運作方式，也是這個國家應有的運作方式。但除此之外，這是其中一個...謝謝。Becky Quick這一次...黃仁勳不過，我得說明一下，這是一家非凡的公司。如果你從歷史長河的角度來看，此前從未有過這樣的公司。從大約 10 歲左右發展至今，我認為他們以這樣的商業速度，從零增長到了近兆美元的價值。對於一家軟體公司而言，目前能產生這樣的營收規模，年化運行率可能已經達到 400 億到 500 億美元。這在許多方面都是歷史性的，他們對電腦科學以及社會的貢獻令人難以置信。Becky Quick在我們結束之前，請告訴我們一件你目前正在思考的事情，一些我們還不知道，或者可能是過去幾個月裡讓你感到驚訝的事情。黃仁勳你完全有理由保持樂觀。之所以這麼說，是因為我每一天，比如今天早上醒來，我先是和一位教授交談，後來又和一位科學家交談，然後我飛到這裡來和你待在一起，這就是我的一天。在那段時間裡，我們討論了用於開放科學的 AI，以及 AI 最終能做到的工作，例如，過去研究人員探索一個新想法需要幾個月時間，現在他們可以利用 AI 在一天之內完成這項研究。過去需要幾個月的時間，現在只需一天。而且你也會得到同樣的成果，科學實際上是一個發現、探索和推動人類知識邊界的過程。所以，無論是能源科學、氣候科學，當然還有生物學，以及醫療保健、藥物研發和物理科學等所有領域，科學家們所取得的突破都是令人驚嘆的。如果你能親眼目睹我每天所見的一切，你一定會感到無比振奮和激動。對於未來，你會意識到無論你過去抱有怎樣的雄心壯志，你需要對自己說的唯一一件事就是：無論你現在的目標有多高，都還遠遠不夠。這就是唯一的改變。我們必須做出的根本性改變，以及我必須做出的改變是，無論我對公司有什麼期望，都必須將其提高約 100 倍。所以，如果有人告訴我他們能做到某事，我現在腦海中預想的目標是原來的 100 倍。所以我可以說，我已經被 AI 現在所能實現的能力徹底改變了認知。我迫不及待地想讓你們所有人都能享受到這一切。這一切很快就會到來。在科學和工業的每一個不同領域，它都將是徹底的革命。這將會非常棒。Becky QuickJensen，你說的話我深信不疑，因為儘管你所談論的事物看似遙遠，但在我看來，你通常是承諾得少而交付得多，而不是虛張聲勢。黃仁勳沒錯。而且 Becky，你也知道，回顧歷史，我的大部分預測都是精準的。主持人謝謝大家。謝謝 Jensen。希望大家享受這次討論。請務必使用移動端 App 以獲取最新的日程變更資訊。離場時，請記得帶好您的隨身物品。 (Web3天空之城)

【導語】2026年，儲存產業正在經歷一場從「周期性波動」向「結構性成長」的歷史性轉變。當AI算力的軍備競賽從雲端蔓延至端側，儲存——這個曾被視為「大宗商品」的環節——正在成為算力瓶頸的核心，驅動整條產業鏈從晶圓製造、主控晶片、模組設計到封裝測試，全面進入前所未有的高景氣周期。（圖片來源：TrendForce官網）TrendForce資料顯示，2026年Q1通用DRAM合約價環比上漲80%-98%，NAND Flash合約價上漲55%-90%；Q2漲幅進一步擴大至DRAM 58%-63%、NAND 70%-75%，漲價力度遠超市場預期。更深層的變化在於：全球儲存三巨頭——三星、SK海力士、美光——已與核心客戶簽下3-5年長期供貨協議（LTA），宣告「季度短約」模式的終結，儲存產業從「周期型博彩」轉向「價值型長跑」。本文將沿著「晶圓原廠→主控晶片→封裝測試→儲存解決方案→代理分銷→晶片設計」的完整鏈條，逐一拆解每一家關鍵上市公司，帶讀者建立儲存產業鏈的全景認知圖譜。01 全球原廠：HBM重塑價值鏈，記憶體格局生變NAND Flash領域，三星、SK海力士（含Solidigm）、美光、鎧俠、西部資料（含閃迪）合計佔全球約88%產能，國內長江儲存2025年份額約11.8%並持續提升；DRAM領域，強者恆強格局尤為突出，三星、SK海力士、美光三家佔據約95%市場份額。HBM成為晶圓廠戰略重心據Counterpoint Research資料，2026年Q2 SK海力士在全球HBM營收中佔據62%份額，美光佔21%，三星佔17%。三星、SK海力士、美光的HBM3E均已量產，其中SK海力士的12層HBM4已向輝達送樣，計畫2026年下半年批次生產。HBM4單顆價格已確認約560美元，較HBM3E（約370美元）溢價超50%，成為儲存產業利潤最高的單品。但產能擴張遭遇「先進封裝瓶頸」SK海力士宣佈將2026年HBM4出貨量下調20%-30%，主因輝達下一代Vera Rubin GPU在台積電CoWoS先進封裝環節仍面臨良率挑戰，HBM4匯入時程延後。這意味著SK海力士將優先保證HBM3E對輝達Blackwell架構的供應，倒逼HBM4產能爬坡放緩。業界普遍預期，HBM供給缺口在2026年將持續超過10%，HBM產能已被預訂至2028年。（圖片來源：SK海力士官網）全面缺貨，價格持續上攻AI伺服器對DRAM的消耗量是傳統伺服器的8-10倍，NAND消耗量超3倍。Gartner預測，2026年全球AI伺服器出貨量將突破150萬台，同比激增180%。TrendForce預估，2026年全年HBM市場規模將達600億美元，同比增長74%。02 國內原廠：從替代到競爭的關鍵一躍長江儲存：闖入蘋果供應鏈的國產NAND巨頭長江儲存（YMTC）已從曾經的「被制裁標的」轉變為全球儲存格局的重要變數。2025年，長江儲存在全球NAND市場份額達11.8%，與閃迪並列，已超越部分傳統巨頭。2026年4月，據多方供應鏈消息證實，長江儲存已開始為蘋果部分iPad機型供應232層3D NAND快閃記憶體，成為全球第五家進入蘋果NAND供應鏈的廠商——這也是國產儲存首次打入iPad核心供應體系。另據分析師郭明錤透露，蘋果正計畫在國行版iPhone中引入長江儲存快閃記憶體，初期佔比10%-15%。技術突圍：Xtacking 4.0量產長江儲存自研的Xtacking 4.0架構已實現約270層3D NAND量產，位元密度接近每平方毫米19.8Gb，技術水平已對標三星286層第九代V-NAND和SK海力士321層4D NAND。2026年初，長江儲存已從美國商務部實體清單中移除，掃清了進入全球最嚴苛供應鏈的最後障礙。（圖片來源：長江儲存官網）超級產能擴張：武漢三廠即將投產，全球NAND前三在望長江儲存武漢一期、二期合計月產能目前已達20萬片晶圓。三期工廠裝置安裝已啟動，預計2026年底正式投產，2027年將實現月產能5萬片的階段性目標。全部三期投產後，武漢總產能將達30萬片/月，超越SK海力士與美光，躍居全球NAND快閃記憶體製造第三位。更值得關注的標誌性訊號：三期工廠的國產裝置採購佔比首次超過50%，成為國內首個「國產裝置過半」的3D NAND量產工廠——此前長江儲存一期、二期核心裝置主要來自ASML等西方廠商，2022年被列入實體清單後海外裝置管道被切斷，倒逼國產化快速推進。三期工廠核心本土供應商包括中微公司（AMEC）等，國產半導體裝置正在規模化量產場景下接受關鍵驗證。合肥長鑫：國產DRAM獨苗，IPO中止≠失敗在DRAM領域，合肥長鑫儲存（CXMT）是國內唯一能與國際巨頭正面競爭的企業。長鑫儲存2024年營收達241.78億元，同比暴增166.07%，2022-2024年複合增長率超70%；公司預計2025年營收將達到550-580億元，接近翻倍增長。技術上，長鑫儲存2025年11月發佈DDR5記憶體產品（最高8000Mbps，採用24Gb顆粒），已通過JEDEC國際標準認證；同月發佈LPDDR5X移動端記憶體，最高傳輸速率達10667Mbps，較上一代LPDDR5提升66%，性能已躋身國際主流水平。長鑫儲存科創板IPO已於2026年3月31日被上交所中止稽核，原因系財務資料已過有效期——這是A股IPO稽核中的常見技術性中止（按「6+3規則」需補充更新審計報告後方可恢復稽核），並非IPO失敗。03 主控晶片：SSD「大腦」的國產崛起主控晶片是SSD的「大腦」，是儲存產業鏈中技術壁壘最高的環節之一。全球主流NAND Flash主控廠商集中在台海兩岸——群聯電子、慧榮科技在台灣，聯芸科技在大陸，三者各有所長。慧榮科技（NASDAQ: SIMO）：全球高端儲存主控晶片的標竿廠商慧榮是全球唯一在美股上市的台灣儲存主控公司，產品覆蓋企業級、消費級、移動儲存主控。2025年Q4營收2.785億美元（約20.3億元人民幣），同比增長45%，環比增長15%，毛利率高達49.2%；2026年Q1營收指引2.92-3.06億美元（環比+5%-10%，同比+76%-84%），全年有望創歷史新高。慧榮的MonTitan平台是面向AI伺服器和企業級儲存的核心產品線，支援PCIe Gen5介面，最高傳輸速率達14GB/s，已被多家頭部雲廠商和伺服器OEM採用。在車載儲存領域，慧榮車規級UFS和eMMC產品已通過AEC-Q100認證，批次進入全球主流車企的智能座艙和ADAS系統供應鏈。在移動嵌入式儲存市場，慧榮是蘋果iPhone基帶晶片的儲存控制晶片主力供應商，驗證了其移動端低功耗SoC與先進製程結合的技術能力。2026年，慧榮宣佈推出面向下一代AI Edge裝置的高密度UFS 4.0主控，計畫在2027年實現量產，繼續鞏固其在嵌入式儲存主控領域的全球領先地位。（圖片來源：慧榮官網）值得注意的是，慧榮是全球儲存主控晶片公司中，唯一同時在美股（NASDAQ: SIMO）和台灣櫃檯買賣市場掛牌的企業，具有獨特的「美股+台灣櫃買」雙資本市場地位，估值溢價明顯。其在美國資本市場的定價（Bloomberg一致預期2026年PE約32倍）也反向為其台灣櫃檯股票提供價值錨點，吸引國際機構投資者持續增持。群聯電子（8299.TW）：NAND Flash控制晶片出貨量最大的廠商之一群聯電子產品線覆蓋消費級至企業級全場景。2025年全年合併營收726.64億新台幣（約157.83億元人民幣），同比增長23.3%，創歷史新高；淨利潤87.41億新台幣（約18.99億元人民幣），同比增長9.9%。 群聯執行長潘健成透露，2026年Q1僅能滿足客戶約30%的需求，缺口高達70%。聯芸科技（688449.SH）：大陸消費級儲存主控出貨王，企業級賽道持續擴張聯芸科技2025年營收13.27億元，同比增長13.06%；淨利潤1.42億元，同比增長20.41%，連續兩年保持20%以上增速。公司正籌劃新一輪定增，募資不超過20.62億元，用於面向資料中心的新一代儲存主控晶片研發，包括企業級PCIe Gen6/Gen7 SSD主控晶片、消費級PCIe Gen6 SSD主控晶片、UFS 5.0嵌入式儲存主控晶片。聯芸的企業級PCIe Gen5主控晶片已進入量產測試階段，並被客戶B選用，全面切入企業級儲存與算力基礎設施供應鏈。消費級市場，聯芸已在PCIe 3.0/4.0主控實現批次出貨，匯入頭部PC OEM廠商，並正快速匯入PCIe Gen6新品。04 封裝測試：被低估的先進封裝之爭先進封裝是儲存產業鏈中最為隱蔽卻最關鍵的「卡脖子」環節。隨著HBM、2.5D/3D封裝需求井噴，封測廠的產能與製程能力直接決定上游晶片的性能釋放。盛合晶微（688820.SH）：國內2.5D封裝絕對龍頭，2026年4月21日登陸科創板盛合晶微成立於2014年，是中國大陸最早開展12英吋凸塊（Bumping）製造的企業，現已發展為全球僅有的四家具2.5D大規模量產能力的廠商之一（其餘為台積電、三星、英飛凌）。2024年中國大陸2.5D封裝市場排名中，盛合晶微以約85%的市場份額佔據絕對主導地位。2025年公司淨利潤9.23億元，同比增長331.8%；發行價19.68元/股，實際募資約50.28億元，其中48億投向2.5D/3D先進封裝擴產項目。上市首日以76.65元收盤，市值約1428億元。公司已佈局3D封裝，將於2026年上半年進入量產階段，技術水平可全面對標全球龍頭，HBM封裝訂單已包含國內頭部AI晶片與高頻寬儲存器的供應。（圖片來源：盛合晶微官網）長電科技（600584.SH）：封測龍頭，先進封裝佔比近七成長電科技2025年營收388.71億元，創歷史新高，其中先進封裝相關收入270億元（佔比約69.5%）。XDFOI®技術已進入大規模量產，應用於高性能計算、人工智慧、5G、汽車電子等領域。公司面向高性能封裝測試解決方案的收入佔比逐年提升，持續突破2.5D封裝量產，推進長電微電子產能釋放及配套能力建設。通富微電（002156.SZ）：AMD封測核心供應商，定增42.2億擴張通富微電擬定增42.2億元投向儲存晶片封裝、高階封裝及高性能計算封裝項目，2026年持續擴張先進封裝產能。公司當前約80%訂單來自AMD，深度繫結全球AI算力晶片供應鏈。華天科技（002185.SZ）：從傳統封測向先進封裝平台轉型華天科技2025年營收172.14億元，同比增長19.03%；淨利潤7.11億元，同比增長15.30%；研發費用高達10.38億元。公司已掌握SiP、FC、TSV、Bumping、FO、WLP、PLP、2.5D/3D等先進封裝技術，2025年完成積體電路封裝628.80億隻，晶圓級封裝211.99萬片。先進封裝技術上，公司已完成ePoP/PoPt高密度儲存器封裝、車規級FCBGA封裝技術開發，CPO封裝技術研發穩步推進，2.5D/FOPLP/CPO全面佈局，是國內封測廠中先進封裝技術覆蓋最全面的平台之一。05 儲存解決方案：國產龍頭的超級周期儲存解決方案位於儲存晶圓與終端之間，負責韌體開發、晶片封裝、模組設計，是決定終端產品性能與成本的關鍵環節。在本輪超級周期中，解決方案商的定位正從「封裝代工」向「全端方案商」躍遷。佰維儲存（688525.SH）：嵌入式儲存龍頭率先爆發佰維儲存2026年Q1營收68.14億元，同比暴增341.53%；歸母淨利潤28.99億元，同比扭虧（去年同期虧損1.97億元）。單季淨利潤不僅超過2025年全年（8.53億元），更達到2025年全年淨利潤的3.4倍，淨利潤率高達42.5%，創歷史最佳單季盈利水平。超級增長背後，是自2025年下半年開啟的儲存行業超級周期，以及AI算力需求的集中釋放。與Meta、Google、阿里、小米、Rokid、雷鳥創新等頭部企業深度繫結，AI新興端側儲存產品Q1營收11.75億元，同比增長496.45%，環比增長53.19%。公司已與某儲存原廠簽訂15億美元（約103億元人民幣）日常經營性採購合同，自2026年Q2起至2028年Q1止，採購期限長達24個月，鎖定上游核心資源。（圖片來源：佰維儲存官網）佰維在先進封裝領域的佈局，遠不止惠州基地的儲存器封測能力。公司全資子公司——廣東芯成漢奇半導體技術有限公司（以下簡稱「芯成漢奇」）於東莞松山湖投資30.9億元建設晶圓級先進封測製造項目，用地約102畝，專注12英吋晶圓凸塊（Bumping）、再布線加工（RDL）和2.5D/3D等先進封測服務。該項目主要規劃兩大類產品線：FOMS系列（Fan-out Memory Solution）面向先進儲存晶片的晶圓級扇出封裝，已推出使用FOMS-R工藝的產品；CMC系列（Chiplet Memory Co-packaging）面向未來AI伺服器和大容量儲存需求的先進存算合封方案。芯成漢奇佈局對佰維的戰略意義在於：從封裝代工向存算一體合封躍遷，對標三星、SK海力士的HBM封裝體系，以自建先進封測產能掌握核心資源。2025年該項目已動工，進展順利，正按客戶節奏穩步推進。德明利（001309.SZ）：儲存解決方案黑馬，單季利潤碾壓全年德明利2025年全年營收107.89億元，同比增長126.07%；淨利潤6.88億元，同比增長96.35%。但2026年Q1的爆發才是真正讓市場震驚的：預計Q1歸母淨利潤31.5億元至36.5億元，同比暴增約46倍，單季利潤相當於2025年全年的4.6倍；Q1營收預計73億至78億元，同比增長483%-523%。公司將業績暴增歸因於儲存行業景氣度持續上行、前期充足的原材料戰略儲備在漲價周期中釋放盈利紅利——手握大量低價NAND庫存，在價格上漲過程中形成巨額價差利潤。江波龍（301308.SZ）：全端化佈局企業級儲存江波龍2025年營收167.34億元，依託「主控晶片+韌體演算法+封裝測試」全端能力，在嵌入式儲存、企業級SSD等細分領域持續擴張。公司於MemoryS 2026峰會發佈自研SPU（Storage Processing Unit）及iSA（Intelligence Storage Agent），建構「晶片硬體+智能調度」的端側AI儲存軟硬協同技術閉環。技術上，SPU基於5nm先進製程，單盤最大容量達128TB，當前主流SSD最大僅8TB，容量差距16倍；SPU內建記憶體無失真壓縮、HLC高級快取技術，平均壓縮比達2:1，可節省40% DRAM容量需求。搭載自研主控晶片的UFS 4.1產品已進入批次出貨，Q1產品已獲多家晶圓原廠及頭部智能終端廠商認證。企業級SSD產品已批次匯入阿里雲、騰訊雲等頭部雲廠商。大普微（301666.SZ）：A股唯一純血企業級儲存解決方案標的大普微是國內企業級儲存領域極少數具備「主控晶片+韌體演算法+模組設計」全端閉環能力的廠商，主控晶片自研比例高達75%，累計儲存產品出貨量達4900PB（拍字節），在國內企業級SSD市場市佔率居前。公司的技術護城河在於：主控晶片基於12nm/16nm先進製程，支援PCIe Gen5介面，順序讀寫性能分別可達14GB/s和10GB/s，DWPD（每日全盤寫入次數）達3.0以上，可靠性直逼三星、英特爾企業級產品。2025年，大普微推出面向AI推理伺服器的高密度儲存模組，單模組容量可擴展至128TB，並已通過國內頭部伺服器廠商認證。2026年4月16日登陸創業板，上市首日漲幅430.71%，千億市值，是A股唯一純血企業級儲存解決方案標的。威剛（3260.TW）：台灣模組龍頭驗證全球景氣威剛2025年全年營收530.87億新台幣（約115億元人民幣），同比增長32.13%，全年EPS 23元，創歷史最佳；2026年3月營收105.37億新台幣（約23億人民幣），環比增長47.09%，同比增長181.48%，連續第二個月刷新歷史單月紀錄。DRAM模組貢獻其營收的68.26%，反映AI伺服器對高頻寬記憶體模組的強勁需求。威剛董事長陳立白表示，2026年將是儲存嚴重缺貨的起點，三星、SK海力士、美光三大原廠均已告知2026年產能「已全部售罄」，預計儲存合約價將持續上漲至2026年Q2-Q3以後。06 代理分銷：通道生意的AB面香農芯創（300475.SZ）：SK海力士HBM中國最大代理商香農芯創2025年營收352.51億元，同比增長45.24%；淨利潤5.44億元，同比增長106.06%。2026年Q1業績預告更為驚人：預計歸母淨利潤13.27億元，同比增長7835%。但繁榮背後暗藏結構性脆弱點：香農芯創代理毛利率僅2.42%（2025年上半年），公司自研企業級DDR5模組毛利率達28%，但自研業務營收佔比不足2%，短期內無法替代分銷成為利潤支柱。公司手握SK海力士HBM產品在中國大陸超50%的配額，直接受益於本輪HBM漲價周期。然而，分銷商的本質是「通道生意」：對上游供應商議價能力弱，一旦原廠調整代理策略或大客戶轉向直采，業績將面臨巨大壓力。266倍PE估值也令市場擔憂——高增長建立在漲價周期之上，一旦供需格局逆轉，庫存減值風險將急劇放大。07 儲存晶片設計：利基市場的隱形冠軍兆易創新（603986.SH）：NOR Flash全球第二，儲存晶片佔比超七成兆易創新2025年營收92.03億元，同比增長25.12%；歸母淨利潤16.48億元，同比增長49.47%。儲存晶片業務營收同比增長26.41%至66.56億元，在總營收中佔比超過70%。公司在NOR Flash領域穩居全球第二（18.5%市佔），利基型DRAM及SLC NAND Flash受益於行業供給緊縮帶來價格較快上行，營收增速表現亮眼。公司是率先實現45nm節點SPI NOR Flash大規模量產的公司之一，持續保持技術領先。2026年1月完成H股上市，建構「A+H」雙資本平台，並已在新加坡設立國際總部，全球化佈局加速。（圖片來源：兆易創新官網）瀾起科技（688008.SH）：DDR5記憶體介面晶片全球龍頭，AI運力晶片放量瀾起科技2025年營收54.56億元，同比增長49.9%；歸母淨利潤22.36億元，同比增長58.4%；毛利率62.2%，同比提升4.1個百分點。DDR5記憶體介面晶片在2024年出貨量超過DDR4，且第二子代出貨量超過第一子代，持續迭代。值得關注的是，受AI產業趨勢推動，PCIe Retimer、MRCD/MDB和CKD晶片等高性能運力晶片2024年合計銷售收入約4.22億元，是上年度的8倍；2025年Q1互連類晶片產品線銷售收入11.39億元，同比增長63.92%，毛利率高達64.50%。公司是全球可提供DDR5記憶體介面及模組配套晶片全套解決方案的兩家供應商之一，在AI伺服器記憶體介面這個賽道上佔據絕對統治地位。08 深度洞察：超級周期的三個超預期2025-2026年的本輪儲存超級周期，是儲存產業歷史上首次由生成式AI算力需求全面主導的牛市——與手機/PC驅動的傳統儲存周期有著本質區別。三個結構性變化值得重點關注：第一，HBM重新定義儲存價值鏈以往儲存的價值錨點是「容量×單價」，HBM的出現將「頻寬」提升至與容量同等重要的位置。HBM3E 12層產品的頻寬是傳統DDR5的數十倍，而AI GPU的核心瓶頸恰恰在於記憶體頻寬而非算力本身。HBM4已確認560美元/顆的單價，較HBM3E溢價50%，預計2026年HBM市場規模600億美元，同比大增74%，且產能已被預訂至2028年。第二，國產替代從「能做」到「能打」本輪周期中，長江儲存打入蘋果iPad供應鏈、佰維儲存單季淨利潤超2025年全年3倍、江波龍自研SPU的128TB超大容量、盛合晶微2.5D封裝佔據85%市場份額——這些不再是實驗室指標，而是已實現批次出貨的商用成果。國產儲存從「替代」走向「競爭」，是本輪超級周期最重要的長期變數。第三，缺貨短期無解，警惕「暴利反噬」TrendForce指出，2026年Q2 NAND合約價漲幅高達70%-75%，DRAM漲幅58%-63%，漲價力度較Q1進一步加速。然而，當儲存現貨價格與合約價出現明顯倒掛、終端客戶開始推遲拉貨時，超級周期的節奏切換節點可能比市場預期更早到來。多數儲存業者判斷，2026年H2是關鍵觀察窗口——若AI伺服器需求在Blackwell Ultra批次交貨後出現階段性放緩，疊加儲存新產能集中開出，漲價動能恐將面臨首輪考驗。 (GMIF創新觀察)

最近半個月，全球AI圈又提速了。算力層，企業大量投資買輝達AI算力。最新資料顯示，Alphabet、亞馬遜、微軟和Meta四大科技巨頭2026年資本支出可能會再度增長，合計支出超過7200億美元，比原來的“上限”預判高出整整1025億美元。模型層，智能紀元AGI基於Artificial Analysis時間順序進行梳理：過去10天內，全球AI龍頭們發佈了10款AI基礎模型，其中80%來自中國企業。4月20日：Kimi K2.6發佈；Qwen3.6 27B系列模型測試結果陸續出來。4月21日：螞蟻Ling 2.6 Flash模型發佈；Qwen3.6 35B A3B推理和非推理模型開始在各大算力平台測試；4月23日：OpenAl GPT-5.5模型公佈，小米Xiaomi MiMo-V2.5系列大模型正式開啟公測；騰訊混元Hy3-preview 推理模型發佈；4月24日：DeepSeek V4 Pro和DeepSeek V4 Flash系列模型發佈；4月28日：IBM Granite 4.1模型基準測試公佈；小米Mimo-V2.5 Pro正式發佈。4月30日：Ling 2.6 -1T基礎模型正式開源；DeepSeek上線識圖模式開啟灰測。就在5月2日，OpenAI CEO Sam Altman官宣，ChatGPT帳號可以直接登錄OpenClaw——GPT和“龍蝦”正式合體；而且，當紅編碼明星Codex也加入“寵物”方向。目前來看，無論是Kimi K2.6，還是DeepSeek V4系列，顯示出今年基礎模型層最大的三個方向：Agent智能體、Coding程式設計能力、多模態和世界模型技術。對於AI智能體熱潮，美的 AI 研究院演算法資深專家汪華燦近期向智能紀元 AGI 表示，無論是真實物理資料還是世界模型，本質都是依靠資料飛輪實現資料規模的持續擴容。隨著 2026 年 AI Coding 全面落地並賦能程式設計師提效，未來 AI 將從模型形態演進至 Agent 應用，逐步成為企業日常辦公的標配。“未來會是人類和AI Agent共存的狀態。你可能不知道，對面到底是個人類，還是個 AI Agent。人要學會與 AI 共同協同，去創造更大的生產力。特別像我現在用AI Coding，當你享受過幾十倍的工作效率提升，不太能再接受一個很慢的速度往前推進的狀態。”汪華燦稱。AI企業一面燒錢、一面造智能體模型今年中關村論壇期間，智譜CEO張鵬的一句話，點燃了未來12個月內AI領域的最關鍵的問題：算力。“不管是模型能力，還是智能體框架，確實都在顯著提升創造力和生產效率，很多場景下甚至可以帶來十倍級的效率提升。但前提是，大家得用得起，也用得上。不能因為算力不夠，使用者提了一個問題，結果模型想了半天還給不出答案，這顯然是不行的。”張鵬稱。因此，對於AI模型行業來說，一方面，今年企業需要進一步增加算力投入。另一面，模型逐漸進化，形成Vibe Coding+Agent+Model範疇，讓模型擁有程式設計和智能體能力。先談算力投入。今年4月29日，幾大AI科技巨頭迎來財報季。Alphabet、亞馬遜、微軟和Meta在同一時間窗口內集中發佈財報，四家超出分析師預期。其中，Google母公司Alphabet營收達到1099億美元，每股收益5.11美元，遠超華爾街預期的2.62美元；亞馬遜淨銷售額1815億美元，淨利潤303億美元，每股收益2.78美元，幾乎是預期的兩倍；微軟營收829億美元，同比增長18%；Meta淨利潤268億美元，同比接近翻倍。根據財報顯示，Alphabet、亞馬遜、微軟和Meta四大科技巨頭2026年資本支出可能會再度增長，合計支出超過7200億美元，比原來的“上限”預判高出整整1025億美元。其中，Meta是動作最直接：上調100億，把全年指引推到1250億至1450億美元，理由是元件漲價和額外資料中心成本；而微軟公司首次公佈了截至 12 月底的支出預估值，與Alphabet 預期一致，為1900億美元。Meta CEO馬克·祖克柏周三在與分析師的電話會議上表示，“我們提高了今年的基礎設施資本支出預期。這主要是由於元件成本上漲，尤其是記憶體價格上漲。但我們自身以及整個行業所看到的種種跡象都讓我們對這項投資充滿信心。”事實上，我們的模型現在正在真正轉向推理階段，而之所以會轉向推理階段，是因為需求正在爆發，而且是十倍、百倍地爆發。下面我們聊聊模型層。這一輪AI龍蝦熱潮的背後，我們可以明顯發現，算力是底層支撐能力，基礎模型則是承載Token生成與Agent智能能力的核心載體。根據《全國資料資源調查報告（2025年）》，2025年，全國日均Tokens呼叫量從年初的超兆增長到年末的100兆，呈現指數級增長；全年Tokens累計呼叫量達到約21100兆。那麼，Tokens的增長來源，無疑在於AI Coding和Agent應用。而這樣引發一個趨勢在於，智譜GLM-5.1系列、DeepSeek V4、Kimi K2.6等模型都為AI Coding和Agent做了針對性最佳化。例如，月之暗面Kimi發佈並開放原始碼的Kimi K2.6模型，在通用Agent、程式碼、視覺理解等綜合能力全面提升，在多個基準測試優於或持平GPT-5.4、Claude Opus 4.6和Gemini 3.1 Pro等閉源模型。Kimi K2.6長程編碼能力得到顯著提升，在測試中可不間斷編碼13小時，編寫或修改超過4000行程式碼。同時大幅增強了Agent自主化執行能力，由 K2.6 模型驅動的Agent叢集架構迎來大升級，支援300個子Agent平行完成4000個協作步驟，實現更大規模的平行化。針對高負載工作流與OpenClaw、Hermes Agent等主動式Agent框架，K2.6具備自動化任務處理能力，支援長達5天的持續自主運行。而美的也在佈局AI Coding與智能體技術。近期，美的AI研究院公佈了在AI底層能力方向的重要佈局、面向程式設計場景的Code Agent核心框架：Sema Code。通過將Agent核心引擎從具體產品形態中解耦，並以獨立核心庫的方式開放，Sema Code讓最頂尖的程式碼智能體能力能夠像資料庫、雲服務一樣，被靈活接入不同產品和業務場景，不僅可服務於研發提效，也具備向工業製造、智能家居等更廣泛場景延展的潛力。在這一底層架構支撐下，SemaClaw等應用形態也得以加快落地，可面向個人助手等方向形成實際應用，並進一步向家庭助手等更多貼近使用者生活的場景延展，推動AI能力從底層技術走向真實服務。“美的的核心優勢在於擁有豐富的應用場景，而AI技術的最終價值在於賦能場景、創造價值。”美的AI研究院演算法資深專家汪華燦表示，目前美的AI應用的突破方向重點聚焦工業與智能家居場景，同時佈局領域廣泛，並已取得顯著成效。除了MevoX，汪華燦透露，自2025年起，美的依託“環境規模化”理念，建構了“資料飛輪”與模擬環境相結合的技術迭代閉環，既通過真實環境資料積累最佳化模型，也通過模擬環境生成複雜任務，建構專屬控制決策演算法邏輯。向AI+轉型4月29日晚，美的集團披露2026年一季報，實現營業總收入1316億元，歸母淨利潤127億元。同時，股東更關心的是，2026年公司擬實施回購金額為65億元至130億元，回購的部分將100%用於註銷減少註冊資本。值得注意的是，本季度業績中最引人關注的，無疑是美的集團加速向AI+全球性科技集團轉型，通過打造“家庭大腦”和“工廠大腦”兩大樞紐，在“智慧家居、智能製造、智慧辦公、行業賦能”四大核心業務場景全面深度應用AI賦能而且，美的計畫未來三年投入超600億元用於前沿科研。目前，美的集團已組建了一支超400人的AI研發團隊，每天有13000多個智能體在住宅、辦公、製造、醫療、倉儲、物流等多個場景運行。通過AI賦能，集團2025年全年提效超1500萬小時，節約各項成本達7億元。今年一季度，美的集團發佈家居領域首個自進化智能體MevoX，通過主動記憶、智能管理，實現全屋家電統一調度與最優決策。據介紹，美的建構了從底層築基、中層賦能到上層落地的完整體系，讓智能家居從簡單的連接和控制，成長為具備強認知能力的空間系統。目前，美的已與華為、vivo、OPPO、榮耀等頭部手機廠商，以及比亞迪、蔚來、長安等核心車企達成深度互聯，致力打造行業最深度互聯的操作體驗。目前，美的已完成超150個品類家電的AI化佈局，全品類超5億台家電具備聯網能力，全球超1.4億台智能家電聯網，超1.5億智能使用者接入，建構起覆蓋空氣、用水、烹飪等六大系統的主動智能應用能力，實現了人車家互聯場景的深度落地。汪華燦認為，美的在AI技術前瞻性研究方面處於行業前列，尤其是在具身機器人領域，作為早期佈局者，積累了大量專利、論文等成果。這樣的探索，不僅體現了美的依託豐富產業場景推動AI技術落地轉化的能力，也為智慧財產權佈局、技術成果沉澱和產業生態建設提供了有力支撐，展現出美的以原創技術夯實“AI+”發展底座、賦能多元場景創新的前瞻佈局。美的集團董事長兼總裁方洪波曾表示，未來十年，中國將出現一大批真正科技領先的全球化企業，美的要始終堅持圍繞“三個一代”研發體系，集中資源，聚焦核心關鍵項目，真正以使用者為中心，解決使用者需求，要敢於創新，做真正的創新。 總結美的早已不是傳統家電企業，正從家電巨頭，穩步蛻變為“AI+工業+家居”的科技全球化企業。而且從業績角度來說，美的的收入利潤基礎穩固，現金流造血能力極強，同時大手筆重倉 AI 前沿研發，走技術自研+場景落地雙輪驅動路線。未來美的發展趨勢，還是加速向AI轉型、提高利潤增長能力。我這兩年持續跟進美的之後，大家會發現美的在AI層面的變化：美的的對手永遠不是小米和格力，而是越來越像德國工業巨頭西門子。即建構AI+工業智能體軟體生態。正如西門子CEO博樂仁所言，AI 像當年的電力一樣具有變革性，甚至力量更為強大。它將改變我們的生活與工作、生產與消費，讓電網、城市，乃至整個經濟體等龐大系統，都更加靈活、自主和高效。我們已經邁入工業 AI 革命的時代。實際上，當下全球基礎模型陷入扎堆競速，多數企業拼參數、拼基準跑分，也在拼算力基礎設施。但和純AI科技公司相比，美的最大優勢不是演算法，而是資料和場景。美的坐擁智能家居、樓宇科技、工業製造、機器人實體場景，搭建“真實環境資料+模擬訓練”的資料飛輪，能讓 AI 模型在真實物理世界持續迭代最佳化。這是純網際網路公司不具備的落地土壤。而且，美的避開通用大模型紅海，選擇AI Coding+智能體+具身智慧型手機器人三條務實路線。從Sema Code、SemaClaw 到 MevoX，再到具身機器人的前瞻佈局，美的沒有盲目跟風通用大模型的內卷競速，而是將 Agent 智能體與 AI Coding 能力深度融入自身研發、生產、智能家居全業務鏈條。先實現內部降本提效，再向外開放輸出技術能力，商業化路徑清晰且落地紮實。這種發展路徑，值得所有謀求AI轉型的實體企業借鑑深思。 (智能紀元AGI)

從晶片到算力，從算力到AI大模型，從工業機器人到人形機器人；從深海到深空；從人造太陽到量子計算……中國科創正氣象萬千，中國新質生產力正引領中國經濟加速高品質處理程序。然而，這一切是如何發生的？最近，《人民日報》連續刊發署名為“金軒”的系列文章，對中國新質生產力和高品質發展作了總結和解讀，事實上也是對此作了回答：這有賴於企業家精神的勃發，也更有賴於國家的產業藍圖規劃和支撐、引領。這是市場的力量，更是政府‌在科學統籌、組織協調和資源保障上關鍵性、主導性作用的發揮。長期以來，都有一種聲音認為，技術創新和新興產業的發展是且只能是企業家和市場的產物，甚至因此批評政府的產業政策，認為政府政策是長官意志，脫離實際，不可能取得成功。中國科創驅動的中國新質生產力，在全球科創與產業競爭的堅定步伐和蓬勃生機，給了這種聲音最直接有力的否定性回擊。中國科創的崛起，絕非僅靠幾朵技術突破的火花。它的本質，是一場涉及技術革命、要素重設和產業躍遷的系統工程。市場善於在已知的賽道內競速，但當全球科技競爭步入“無人區”，便需要定義未來的戰略雄心與開闢新局的非凡魄力。政府在這時扮演的角色，常常是繪製未知地圖的“引航員”。從“十四五”規劃綱要擘畫的數字經濟藍圖，到對國家實驗室體系和國家戰略科技力量的空前強化；從“東數西算”工程在華夏大地上建構的數字動脈，到對量子資訊、腦科學、深空深海的前瞻部署……這一切，並非市場的自發選擇，而是政府對於歷史機遇的精準把握。它如同霧中燈塔，引領著萬千創新主體的方向，將分散的企業家精神，匯聚成征服星辰大海的國家力量。真正的原始創新，從來伴隨著巨大的不確定性與漫長的沉默期，市場資本在此往往望而卻步。此時，政府往往成為“第一個吃螃蟹的人”，以戰略性的“耐心資本”為新質生產力的萌芽注入最初的生機。從早期投入積體電路大基金，以撬動整個晶片產業，到設立國家新興產業創業投資引導基金，催化戰略性新興產業；從對商業航天企業“第一枚火箭”的堅定訂單支援，到對人工智慧、生物製造等前沿領域的戰略投入。政府並未追求立竿見影的財務回報，而是追求產業鏈的安全自主與未來產業的主導權。“功成不必在我，功成必定有我”，正是跨越創新“死亡之谷”的最堅實橋樑。真正的創新，尤其是從“0到1”的原始突破，從不誕生於真空。它需要一片由頂尖人才、前沿知識、寬容試錯和長期資本共同構成的沃土。然而，市場這只看不見的手，在面對基礎研究、重大科技基礎設施、戰略性新興產業培育時，常常會“失靈”。此時，政府又會成為至關重要的“首席孵化官”。以人工智慧為例，其全球競爭早已超越企業間的“演算法賽跑”，演變為國家間基礎設施與生態體系的角力。中國前瞻性地佈局了“東數西算”這一國家工程，在內蒙古烏蘭察布等能源富集地，打造了擁有超200萬標準機架、智算佔比超90%的“草原雲谷”。▲圖源：烏蘭察布雲這不僅解決了東部地區算力緊張的燃眉之急，更以國家級的資源調度，為千行百業的智能化轉型奠定了堅實的“數字地基”。正是有了這樣的國家底座，無數AI創業公司才能輕裝上陣，專注於演算法與應用創新，最終形成了如今超過兆元的龐大產業規模。中國科創的繁榮，絕非單一技術的突破，而是技術群、產業鏈、資金鏈、人才鏈在更高維度上的融合共生。市場機制擅長微觀激勵，卻難以自發完成如此宏大的系統整合。這時，政府往往會承擔起“創新紅娘”與“超級鏈長”的職責。由工信部牽頭的新能源汽車“鏈長制”，協調了電池、電機、晶片、材料等數百家核心企業協同攻關；在各省的“揭榜掛帥”大會上，高校牆內的尖端論文，精準對接著工廠車間裡的真實痛點；京津冀、長三角、粵港澳大灣區在國家戰略的引導下，從地理相鄰走向創新協同，形成各具特色、優勢互補的世界級產業叢集。政府在這裡絕不是簡單的管理者，而是最頂級的系統工程師，致力於拆除阻礙要素流動的“籬笆牆”，鋪設促進知識溢出的“高速路”，將創新的涓涓細流，彙集成不可阻擋的產業洪流。任何顛覆性技術從實驗室走向廣闊天地，最險的一關莫過於“市場的驚險一躍”。此時，政府不僅是規則的制定者，更是初始需求的創造者和關鍵應用的“首購者”。北京亦莊、上海嘉定等地的高等級自動駕駛示範區，為無人駕駛技術提供了寶貴的“現實考場”；對國產首台（套）重大技術裝備的採購與推廣，為高端製造掃清了市場認同的最初障礙；從“金太陽”工程到全域太陽能推進，政府主導的綠色能源應用場景，直接催生並壯大了全球最具競爭力的太陽能與風電產業。“以場景促研發，以應用帶產業”的智慧，意味著政府不僅播種，還負責耕耘最初的田野，不僅鼓勵造船，還主動開闢最初的航路。它以前瞻性的公共需求，為新技術的成熟與迭代，提供了最寶貴的市場窗口與信任背書。在一場轟轟烈烈的科創革命中，動力絕非市場力量的單一魔法，它源於一個有為政府，將規劃師的高瞻遠矚、投資人的躬身入局、協調員的穿針引線、首購者的需求開創融於一體，最終打造出的現代治理體系。因此，當我們在讚歎中國人工智慧的百花齊放、新能源車的換道超車、深海深空的不斷探索時，不應只看到舞台上企業家的卓越演出，更要看到政府為之搭建的宏偉舞台、鋪設的堅固軌道以及營造的鼓勵創新的大氛圍。2月9日上午，在考察了北京亦莊的國家信創園後，習近平總書記指出：“建設社會主義現代化強國，關鍵在科技自立自強。要充分發揮我們國家集中力量辦大事的優勢，把各種優質要素集合起來攻關，加快解決突出短板問題，實現我們的戰略目標。”歷史不斷印證，從“兩彈一星”的驚天動地，到高鐵、特高壓的縱橫神州，再到如今人工智慧、新能源的叢集迸發，中國的“集中力量辦大事”，已昇華為“新型舉國體制”下的系統創新。放眼全球，主要經濟體的發展歷程，無不將科技創新置於國家戰略的核心，通過政策、資金和法律等手段，強力塑造本國產業的未來。一些聲音常將美國、日本的創新活力簡單歸功於“自由市場”，這實則是選擇性忽視了歷史。從上世紀50年代開始，日本為了發展裝備製造業，就連續實施了五個《臨時振興法》，甚至規定只允許進口一台（套）樣機。由此，“一號機引進，二號機國產，三號機出口”的日本模式，就此形成。70年代，日本為了追趕美國半導體產業，由通產省牽頭，聯合日立、富士通、NEC、三菱和東芝五家公司，制定了超大規模積體電路計畫，一舉成就了日本半導體產業80年代的霸主地位。而縱觀美國科技霸權的奠基史，政府“有形之手”的力量，遠比想像中深刻而有力。從奠定網際網路基礎的“阿帕網”（ARPANET），到全球定位系統（GPS），再到引發頁岩氣革命的早期勘探技術。這些具有劃時代意義的創新，其“從0到1”的關鍵突破，無一不是由美國國防高級研究計畫局（DARPA）、能源部等政府機構，以國家安全和戰略使命為由，進行長期、高強度、高風險投資的結果。美國政府通過研發合同、採購訂單和稅收激勵，深度塑造了半導體、航空航天、生物醫藥等核心產業的早期格局。即便在今天，面對新一輪科技競爭，美國的產業政策非但沒有隱退，反而更加直白和有力。《晶片與科學法案》投入巨額補貼以重塑本土半導體製造，清潔能源領域的稅收抵免政策旨在引導綠色投資回流。這些舉措清晰表明，美國正以其特有的方式，強化政府在關鍵賽道上的戰略干預。兩黨在“必須增加聯邦科研投入以保持領先”上形成的共識，正是對國家力量核心作用的再確認。因此，以政策為導向，集中力量辦大事，乃至於由政府主導直接下場發展重大科技項目，美國如此，日本如此，中國也同樣如此，必須如此。“所當乘者勢也，不可失者時也。”當今世界，誰牽住了科技創新這個“牛鼻子”，誰走了科技創新這步先手棋，誰就能佔領先機、贏得優勢。中國的科創事業，是一條自覺將“有為政府”的戰略視野、組織能力，與“有效市場”的靈敏觸覺、效率優勢相結合的路徑。它不神化任何單一力量，而是致力於尋求“兩隻手”的最佳握姿，形成推動複雜系統升級的合力。當我們讚歎中國在數字經濟、綠色能源、深海深空等領域不斷湧現的“單點突破”時，更應看到支撐這些突破的“系統能力”。“察勢者明，趨勢者智。”以新型舉國體制，強化國家戰略科技力量。以國家創新體系提升整體創新效能，是中國發展新質生產力最深厚的底氣。它如同一張攥在自己手中的“王牌”，幫助中國在新一輪全球創新版圖的重構中，不僅作為參與者，更努力成為關鍵領域的重要定義者和引領者。這張王牌所蘊含的力量，必將牽引中華民族在偉大復興的征程上，不斷向新而行，向高攀登。 (華商韜略)

一、發展歷史：兩種基因，兩條路1、輝達：賭出來的王者輝達的起點和"GPU"這個名字一樣——做遊戲顯示卡。1993年黃仁勳帶著"為PC增加真實感"的想法創立，最初連正經辦公室都沒有，靠著給世嘉做遊戲晶片的副業活了下來。轉折點在2006年——輝達推出CUDA架構，把GPU從"遊戲專用"變成了"通用計算"。當時沒人看好這個決定，因為GPU處理平行計算的能力雖強，但根本沒人在CPU之外寫程序。輝達硬是砸了多年錢，補貼學術圈，培養了最早一批在GPU上跑AI研究的人。2012年是歷史性時刻：多倫多大學的AlexNet用兩塊輝達GTX 580在ImageNet競賽中碾壓傳統演算法，深度學習時代開啟。從那以後，輝達的所有投入——CUDA生態、NVLink、TensorCore——全部被驗證是對的。2、華為：被迫長大的海思華為進入晶片領域是被逼的。2004年海思成立，最初做的是視訊解碼晶片和基帶晶片，沒有人會把它和GPU聯絡在一起。真正的GPU故事要從2019年說起——美國實體清單把華為逼到了必須自研晶片的死角。昇騰910在2019年8月發佈，被宣傳為"全球算力最強AI晶片"，對標輝達A100。雖然事後被證明良率和生態差距巨大，但在極限封鎖下能拿出可用產品，已經說明華為的晶片工程能力不容低估。二、投入強度：錢不是問題，問題是買不到1、輝達輝達2025財年研發投入超過350億美元，佔營收的20%左右。這個數字什麼概念？相當於中國頭部AI晶片公司投入的10倍以上。而且輝達的研發投入是"系統性"的——晶片設計、封裝工藝、EDA軟體、CUDA生態、InfiniBand網路，每一塊都在砸錢。2、華為華為沒有單獨披露海思的研發投入，但整體研發費用率常年維持在20%以上，2023年研發總投入超過1600億人民幣。分到海思身上大約在200-300億人民幣量級。3、關鍵差距不在錢，在於工具鏈輝達用的是全球最領先的EDA工具（Synopsys、Cadence）和最先進的製造工藝。華為被封鎖之後，EDA工具斷供（Synopsys/Cadence均已停止服務華為），製造被卡在7nm（台積電斷供，中芯國際14nm勉強能用）。這意味著華為每往前走一步，都要比輝達多付出幾倍的工程代價。三、製程限制：華為的七吋這是華為最現實的困境。輝達H100/H200用的是台積電4nm工藝，B200用的是3nm。晶片製程不是單純"越先進越好"，而是直接決定了：-電晶體密度：同樣面積能放多少計算單元-功耗效率：每度電能跑多少算力-發熱密度：散熱設計難度華為昇騰910C據報導用的是中芯國際7nm N+2工藝，實際良率和性能都存在較大不確定性。一位國內晶片工程師私下說："7nm做出來的和台積電7nm做出來的，性能可能差30%，功耗可能差50%。"輝達的Blackwell B200單晶片算力達到20PFLOPS（FP4），華為昇騰910據官方說法是256TFLOPS（FP16），差距大約80倍——當然這個數字要打個折扣，因為測試標準不同，但數量級差距是客觀存在的。但有一種觀點值得注意：封鎖讓華為無法追逐最先進製程，反而倒逼了"系統級創新"。昇騰通過"達文西架構"的3D Cube技術，在特定AI算子上的效率比輝達A100高；通過最佳化記憶體頻寬和互聯頻寬，部分場景可以彌補製程劣勢。四、開發者生態：這是最難跨越的護城河如果說晶片是硬體，生態就是空氣——看不見摸不著，但一刻也離不開。1、輝達：CUDA就是壁壘全球有超過600萬開發者熟悉CUDA程式設計。所有主流AI框架（PyTorch、TensorFlow、JAX）都以CUDA為第一優先順序支援目標。全球幾十萬家AI創業公司，從第一天寫程式碼就是在輝達的生態裡。這個生態的壁壘有多深？不是靠"性能更好"就能打破的。假設華為明天發佈一顆晶片，理論性能比H100強50%，但PyTorch不支援、C++編譯器不支援、所有開源模型沒針對華為NPU最佳化——沒有開發者會用的。2、華為：正在建，但差距是數量級的華為有MindSpore框架，有CANN計算架構，有昇騰社區。但和CUDA比，MindSpore的開發者數量差了至少兩個數量級。更致命的是，全球AI開源生態幾乎全部建構在CUDA之上，華為要推動生態遷移，估計需要付出十年以上的時間和幾千億元的投入。五、產業應用：輝達吃肉，華為喝湯1、全球AI算力市場現狀輝達在全球資料中心GPU市場的份額超過88%。全球四大雲廠商（AWS、Azure、GCP、阿里雲）都在大量採購輝達的H100/H200。訓練一個GPT-4量級的大模型，需要大約1萬到10萬塊H100，這個門檻已經把絕大多數玩家攔在門外。2、華為：中國市場的"替代陷阱"在中國市場，華為是政策推動下的"正確選擇"。由於美國對中國的出口管制，中國企業無法獲取A100/H100，昇騰成了唯一的替代方案。百度、科大訊飛、商湯等公司都宣佈接入華為昇騰生態。但"替代"和"能用"是兩回事。一位國內大模型公司的技術負責人說："用昇騰訓練一個百億參數模型，要比用A100多花3到5倍時間。開源模型遷移到昇騰，偵錯適配的工作量大約是6到12個月。"這不是華為的問題，是整個中國AI算力生態的短板。六、未來走向：兩個平行宇宙1、輝達的劇本輝達正在推進"全端AI公司"的戰略——從晶片到伺服器（DGX），從網路到軟體（CUDA、X86上的AI企業套件）。Blackwell之後是Rubin架構，每年一代的速度在迭代。輝達的終極目標不是賣晶片，而是賣算力即服務——通過DGX Cloud，讓企業直接租用算力，不需要買硬體。這個模式下，輝達的護城河會從"晶片性能"延伸到"維運能力"和"軟體生態"。2、華為的劇本華為的算力戰略高度依賴政策保護和市場壁壘。如果輝達中低端晶片繼續實施限制，華為昇騰在中國的市場份額會繼續擴大。但如果封鎖持續，華為的晶片迭代速度會逐漸放緩（因為7nm之後往5nm/3nm走會越來越難）。華為另外一個籌碼是"軟硬一體"——鴻蒙作業系統、昇騰晶片、MindSpore框架、盤古大模型，這是中國唯一具備端到端能力的AI全端。但這整套東西的競爭力，目前主要體現在中國市場。七、結論：誰贏了這個回合？輝達贏了嗎？ 贏了，而且贏得毫無懸念。在全球市場，華為短期內沒有挑戰輝達的可能性——製程、生態、應用，一個都打不過。華為輸了嗎？ 沒有。在中國市場，華為是唯一現實的大規模AI算力供應方。沒有華為，中國的AI大模型訓練會不會停擺不知道，但至少token經營無從談起。這本身就是一種價值。真正的博弈在別處：算力競爭從來不只是晶片競爭，而是標準競爭、生態競爭、人才競爭。美國有輝達CUDA，有台積電製造，有PyTorch生態；中國有華為，有中芯國際，有MindSpore。前者開放但可封鎖，後者自主但封閉。兩個體系未來大機率會長期並存，形成事實上的"算力兩極格局"。 (大饒不老)

算力晶片是專門負責高強度、大規模、平行計算的積體電路，是AI大模型、雲端運算、超算、巨量資料、自動駕駛、科學計算等場景的“算力發動機”。有分析指出，各CSP廠商、算力晶片廠商和ICT廠商等不同主體陸續推出超節點樣品，隨著國產晶片開始量產，2026年或成為國產超節點放量元年。算力晶片產業鏈核心環節拆解主流晶片類型與定位CPU：伺服器/PC主控，邏輯控制、序列計算強GPU/GPGPU：大模型訓練、推理、超算最強FPGA：可重構、低延遲、適合邊緣/專用加速ASIC/NPU/TPU：演算法固化、高能效，推理/場景定製強製造+封測晶圓代工：把設計圖紙變成晶片封裝測試：切割、封裝、測試、整合；先進封裝對算力晶片性能關鍵關鍵配套：儲存+周邊高頻寬儲存：算力晶片“貼身高速記憶體”，瓶頸環節其他：電源管理、高速介面、PCB、連接器等算力晶片產業鏈企業盈利能力企業盈利能力通常表現為一定時期內企業收益數額的多少及其水平的高低。盈利能力的分析，就是對公司利潤率的深層次分析。本文為企業價值系列之【盈利能力】篇，共選取16家算力晶片產業鏈企業作為研究樣本，並以淨資產收益率、毛利率、淨利率等為評價指標。資料基於歷史，不代表未來趨勢；僅供靜態分析，不構成投資建議。第10 東芯股份產業細分：數字晶片設計盈利能力：淨資產收益率-6.22%，毛利率24.51%，淨利率-23.42%業績預測：本年度暫無機構做出業績預測主營產品：NAND為最主要收入來源，收入佔比65.20%，毛利率27.26%公司亮點：東芯股份投資的上海礪算堅持自研架構，產品可實現端、雲、邊的主流圖形渲染和AI加速，對標主流GPU架構與外部生態無縫相容。第9 復旦微電產業細分：數字晶片設計盈利能力：淨資產收益率3.88%，毛利率56.19%，淨利率5.06%業績預測：ROE最近三年連續下降至3.88%，最新預測均值12.62%主營產品：設計及銷售積體電路為最主要收入來源，收入佔比96.14%，毛利率57.63%公司亮點：復旦微電是國內FPGA領域技術較為領先的公司之一，已可提供千萬門級FPGA晶片、億門級FPGA晶片以及嵌入式可程式設計器件晶片（PSoC）共三個系列的產品。第8 沐曦股份產業細分：數字晶片設計盈利能力：淨資產收益率-9.61%，毛利率56.51%，淨利率-48.02%業績預測：ROE最近三年均為負，最新預測均值2.19%主營產品：GPU產品及配件為最主要收入來源，收入佔比99.19%，毛利率56.17%公司亮點：沐曦股份是國內少數真正實現千卡叢集大規模商業化應用的GPU供應商，並正在研發和推動萬卡叢集的落地。第7 芯原股份產業細分：數字晶片設計盈利能力：淨資產收益率-18.64%，毛利率34.19%，淨利率-16.74%業績預測：ROE最近三年均為負，最新預測均值4.45%主營產品：量產業務收入為最主要收入來源，收入佔比47.25%，毛利率18.14%公司亮點：芯原股份基於自身神經網路處理器IP可伸縮可擴展的特性，已發展了覆蓋從高性能雲端運算到低功耗邊緣計算的垂直解決方案。第6 紫光國微產業細分：數字晶片設計盈利能力：淨資產收益率11.10%，毛利率55.56%，淨利率23.37%業績預測：ROE最近三年波動在9%-24%，最新預測均值13.07%主營產品：特種積體電路為最主要收入來源，收入佔比52.26%，毛利率70.26%公司亮點：紫光國微主營業務是特種積體電路、智能安全晶片為兩大主業，可以為使用者提供ASIC/SOC設計開發服務及國產化系統晶片級解決方案。第5 兆易創新產業細分：數字晶片設計盈利能力：淨資產收益率9.30%，毛利率40.22%，淨利率18.23%業績預測：ROE最近三年連續上升至9.30%，最新預測均值16.51%主營產品：儲存晶片為最主要收入來源，收入佔比71.34%，毛利率42.84%公司亮點：對比其他核心產品，兆易創新GD32H7系列MCU性能大幅提升，能夠支援高級DSP、邊緣AI等高算力應用。第4 海光資訊產業細分：數字晶片設計盈利能力：淨資產收益率11.87%，毛利率57.83%，淨利率25.17%業績預測：ROE最近三年連續上升至11.87%，最新預測均值16.78%主營產品：高端處理器為最主要收入來源，收入佔比99.90%，毛利率57.78%公司亮點：海光資訊是國產算力底座核心玩家，靠“CPU+DCU雙芯”直接支撐通用算力、AI算力、資料中心算力需求。第3 瀾起科技產業細分：數字晶片設計盈利能力：淨資產收益率18.25%，毛利率62.23%，淨利率39.03%業績預測：ROE最近三年連續上升至18.25%，最新預測均值19.64%主營產品：互連類晶片為最主要收入來源，收入佔比94.18%，毛利率65.57%公司亮點：瀾起科技是AI算力基礎設施裡的高速互連/記憶體介面晶片龍頭，同時也有自研伺服器CPU產品線提供基礎算力。第2 佰維存儲產業細分：數字晶片設計盈利能力：淨資產收益率19.78%，毛利率21.44%，淨利率7.42%業績預測：ROE最近三年最高為19.78%，最新預測均值49.90%主營產品：儲存產品為最主要收入來源，收入佔比96.00%，毛利率21.20%公司亮點：佰維存儲給端側+雲端各類算力晶片，提供高適配儲存、協同主控、先進封裝、存算融合支撐。第1 寒武紀產業細分：數字晶片設計盈利能力：淨資產收益率26.96%，毛利率55.15%，淨利率31.68%業績預測：ROE最近三年最高為26.96%，最新預測均值32.18%主營產品：雲端產品線為最主要收入來源，收入佔比99.69%，毛利率55.22%公司亮點：寒武紀致力於打造人工智慧領域的核心處理器晶片，是同時具備人工智慧推理和訓練智能晶片產品的企業。 (數說商業)

DeepSeek與中國算力合力，實現token成本的大幅降低後，又會反向利多AI應用市場，催生更大的市場空間。兩天兩次降價，效率成了DeepSeek最深護城河2026年4月的最後一個周末，中國AI產業被一連串消息徹底點燃，而消息背後的主角只有一個，DeepSeek。4月24日，DeepSeek正式發佈V4系列預覽版，同步開源Pro與Flash兩款模型，均支援百萬token超長上下文。緊接著的25日與26日，DeepSeek連續兩晚出手降價——先是V4-Pro限時2.5折，再是全系API輸入快取命中價格永久降至首發價的十分之一。兩天兩次調價之後，V4-Flash每百萬tokens輸入快取命中價格僅為0.02元，V4-Pro為0.025元，創下全球大模型價格新低。這樣一場精心策劃的閃電戰，背後是DeepSeek長達一年的艱難求索。但如果依舊將目光放在“價格戰”的淺層敘事，就低估了DeepSeek此番出手的深意。V4的降價已經無關於燒錢換市場，其更大的意義是底層架構效率革命帶來的成本變化。正如高盛Ronald Keung團隊在最新研報中所指出的，“V4的核心意義在於以更低成本支援更複雜的智能體應用落地，從而打開AI應用規模化的新空間”。在DeepSeek-V4的技術報告裡，效率是極致的。V4-Pro在100萬token上下文場景下，單token推理所需浮點運算量僅為V3.2的27%，KV快取佔用僅為10%；V4-Flash更為激進——FLOPs降至10%，KV快取壓縮至7%。這意味著什麼？通俗地說，過去跑一條百萬字上下文需要三台機器的算力，現在一台機器就能從容應對，而且記憶體開銷僅是過去的十分之一。效率飛躍背後，有V4在架構層面的三項關鍵創新：混合注意力機制（CSA/HCA）、流形約束超連接（mHC），以及Muon最佳化器。其中最核心的突破在於混合注意力——CSA（壓縮稀疏注意力）沿序列維度壓縮KV快取後執行稀疏注意力計算，每m個token的KV快取被壓縮為一條記錄；HCA（重度壓縮注意力）則施加更激進的壓縮策略，將m'個token的KV快取合併為單條記錄，但仍保留稠密注意力。這套組合拳在幾乎不影響模型性能的前提下，將長上下文場景的計算與儲存成本砍掉了一個數量級。更精妙的設計體現在細節處：對KV條目採用混合儲存格式，旋轉位置編碼維度保持BF16精度，其餘維度使用FP8精度，這一項便將KV快取容量壓縮近半。閃電索引器內部的注意力計算以FP4精度執行，進一步加速長上下文下的注意力運算。技術壓縮效率，效率兌現成本。這才是DeepSeek敢於連續降價的真正底牌。理解了這一邏輯，便能看穿此次降價的產業含義：相比於其他AI大模型降價拚命上桌，這一次DeepSeek直接用技術優勢主動建構了成本壁壘。V4-Flash以0.02元/百萬tokens的價格橫掃市場背後，每一分錢的降價都有底層架構最佳化作為支撐，而不是資本燒錢補貼的邏輯。競爭對手要跟進，首先得在技術上追平這份效率——而這顯然不是一朝一夕之功。從模型等晶片，到晶片靠模型與兩次降價幾乎同步發生的，是國產晶片陣營的集體“起立”。V4發佈當日，華為昇騰、寒武紀、海光資訊、摩爾線程、沐曦股份、崑崙芯、平頭哥真武、天數智芯8家國產AI晶片品牌，以及輝達，均宣佈完成對DeepSeek-V4的適配。尤其值得注意的是，這是大模型產業首次實現“Day 0”等級的全端適配：模型發佈即適配上線，晶片廠商不再需要數月的“追逐式”偵錯周期。這裡有一個細節必須拆解清楚。DeepSeek官方在技術報告中表示，“我們在輝達GPU和華為昇騰NPU兩個平台上驗證了細粒度EP（專家平行）方案，在通用推理任務中實現1.50至1.73倍加速；在延遲敏感場景下最高達到1.96倍”。這是DeepSeek歷史上首次將國產晶片與輝達GPU並列寫入硬體驗證清單，確立對等地位。華為昇騰的反應也十分迅猛。昇騰官方在B站直播中稱，在推理部署層面，昇騰950PR平台針對V4實現了多項深度適配。量化方面，原生的硬體加速精度明確支援MXFP8與MXFP4等低精度資料格式，兼顧模型精度與記憶體佔用最佳化。算子層面，華為官方宣佈昇騰950通過融合kernel與多流平行技術，大幅降低了混合注意力機制的計算和訪存開銷，顯著提升了推理性能。而MoE模組中路由專家與共享專家的計算重疊等深度最佳化，則進一步確保了兆參數模型在國產硬體上的高效平穩運行。圖｜昇騰直播間截圖寒武紀則在基於自研NeuWare軟體生態與vLLM框架上，完成了對V4的“Day 0”適配並同步開源自研算子庫。這已是寒武紀連續第二次在DeepSeek新模型發佈首日便推出適配方案，其技術迭代速度同樣不容小覷。更有說服力的訊號來自財務上的持續好轉，國產開源大模型的極速發展，正在把中國算力產業拉入良性發展的通道里。4月26日晚，摩爾線程發佈2026年一季報：一季度營業收入7.38億元，同比增長155.35%；歸母淨利潤2935.92萬元，同比扭虧為盈。這家被稱為“中國輝達”的國產GPU廠商，此前因研發投入高達營收86.68%而備受市場質疑，如今終於交出了一份逆轉的答卷。與此同時，摩爾線程還與某客戶簽訂了金額達6.6億元的誇娥智算叢集銷售合同。寒武紀此前發佈的年度業績快報亦顯示已率先實現盈利，沐曦股份則呈現出虧損持續縮小的態勢。三家國產AI晶片代表企業同步進入業績改善通道，已經是十分有力的回應。國產算力生態臨界點的到來當DeepSeek的技術效率革命與國產晶片的產能釋放在同一時間窗口交匯，一條完整的產業閉環開始浮出水面。中銀國際在4月26日發佈的研報中判斷：“DeepSeek V4的發佈標誌著國產大模型已基本跑通全端國產化，理論上已形成從底層硬體、基礎軟體、平台服務到上層應用、安全體系的完整技術鏈條，國產算力類股或迎來自己的質變臨界點。”反過來看，DeepSeek與國產算力實現合力，在大幅降低token成本後，又會反向利多AI應用市場，催生更大的市場空間。據華泰證券表述，“市場容易將V4理解為‘降本壓低算力、儲存需求’，但更重要的邊際變化在於長上下文成本下降後，複雜Agent、多文件分析、長周期任務、線上學習等場景可用性提升，推理呼叫量與儲存訪問頻次有望擴張。”換句話說，降價不會縮減蛋糕，還會做大蛋糕——越便宜用得越凶，總呼叫量反而會暴增。同樣在4月24日，新版本OpenClaw 發佈，直接接入了最新的DeepSeek V4雙版本，並將V4 Flash設定為了默認大模型。據OpenRouter平台資料，DeepSeek V4 flash今日呼叫量較前一天上漲了62%。值得一提的是，DeepSeek已明確將華為昇騰950超節點量產納入其商業路徑，並預告下半年實現大規模供貨後API定價將迎來顯著下降。這意味著當前的降價可能只是一個預告，真正的主菜還在後面。資本市場已作出熱烈反應。4月27日早盤，A股算力晶片概念延續強勢，CPU方向領漲，海光資訊、摩爾線程等跟漲；港股半導體類股領漲，瀾起科技漲超6%，中芯國際漲近5%。產業鏈上下游——從晶片設計到伺服器整機，從算力租賃到AI應用——都在重新定價這一歷史性的產業變局。這個4月，DeepSeek以一組硬核效率資料為矛、以兩次精準降價為鼓，打出明牌——AI的長上下文時代已經到來，而它的“高速公路”將由國產算力鋪就。對那些剛剛登陸科創板的國產晶片企業而言，這個春天確實比往年都暖。 (鳳凰網科技)