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186.68%！業績爆表！聚焦晶片產業最鋒利的“矛”
晶片行業傳來重磅資料。
據最新資料，今年前20天，號稱全球經濟“金絲雀”的韓國出口半導體總金額達107.3億美元，約合人民幣747億元，同比大幅增長超70%。
昨晚，美股晶片股普漲，費城半導體指數漲3.18%，刷新歷史新高。
當前的晶片市場，正經歷著一場前所未有的“漲價”風暴。
這不是傳統的周期性回暖，而是一場由生成式AI浪潮驅動的結構性變局。
據報導，DDR5記憶體顆粒現貨漲幅已超300%，甚至出現單條伺服器記憶體價格突破4萬元的奇觀。
儲存巨頭們正以前所未有的議價能力，向市場宣告：高端產能已被AI鎖定，短缺成為當下的常態。
這種熱度已迅速從產業鏈傳導至二級市場。作為晶片產業最鋒利的“矛”，晶片設計環節因其高毛利、輕資產、高彈性的特徵，成為當下熱門賽道。
科創晶片設計ETF天弘(589070)所跟蹤的標的指數——科創晶片設計指數，年內13個交易日漲幅20.58%，成為市場領漲類股。
01 186.68%！聚焦業績爆表的晶片指數
從產業鏈角度看，晶片通常分為設計、製造、封測三大環節。其中，設計位於最上游，決定晶片的架構、性能、功耗以及最終應用場景。
從全球產業歷程看，晶片設計往往是產業鏈中附加值最高、毛利率最集中的環節。以海外為例，輝達、AMD等公司並不直接參與製造，卻通過持續推出高性能晶片，佔據算力體系的核心位置。
國內市場，正在經歷類似的結構變化。
在外部高端晶片獲取難度上升、內部算力需求持續擴張的雙重背景下，自主晶片設計能力的重要性被不斷強化。需求並未減弱，反而更加集中地指向一個核心問題——能否形成穩定、可持續的本土供給能力。
在算力需求持續放大的時代背景下，晶片設計環節的變化，也逐漸體現在經營資料中。
算力需求的擴張，反映在了晶片設計企業的基本面中。以科創晶片設計ETF天弘(589070)跟蹤的上證科創板晶片設計主題指數為例，成份股去年前三季度營收同比增長34.27%，淨利潤同比增長186.68%，淨利潤增速斷層領先同類晶片指數。
02 20CM新工具！跟蹤市場上優質的晶片設計主題指數
科創晶片設計ETF天弘(589070)標的指數的成份股全部來自科創板，單日漲跌幅上限為20%。相較於傳統寬基指數，其價格彈性更高，也更貼近科技成長類股的波動特徵。
該指數高度聚焦晶片設計環節，是市場上純正設計主題指數，數字晶片設計佔比約76%，模擬晶片設計佔比約18%，覆蓋AI算力體系中的多個核心方向，包括計算晶片、儲存晶片以及關鍵模擬器件等。
眾所周知，晶片設計處於產業鏈利潤分配的頂端。設計公司往往能通過技術溢價獲得更高的毛利回升。相比之下，製造端受資本開支和產能利用率波動影響較大，利潤傳導存在滯後性。
在“AI算力自主”戰略下，設計端作為定義晶片架構的源頭，是突破關鍵技術瓶頸的重要環節。
從盈利預期看，機構公開一致預期顯示，科創晶片設計ETF天弘(589070)所跟蹤的上證科創板晶片設計主題指數未來兩年的營收和淨利潤增速仍處於較高區間：
2025年、2026年指數營收增長率預期分別為38.48%、31.33%，淨利潤增長率預期分別為247.70%、75.42%，整體高於多數同類晶片指數。
從歷史表現看，2024年、2025年上證科創板晶片設計主題指數收益率分別為35.54%、60%，在同類晶片主題指數中表現相對突出。
這些資料，並不指向短期走勢判斷，而是反映了算力需求擴張、國產替代推進與產業升級多重因素疊加後的階段性特徵。
03 把晶片設計，放回更長的時代坐標中
當下再討論晶片設計，已經很難只停留在單一行業層面。它所關聯的，不僅是某一細分賽道的景氣變化，更牽動著產業安全、技術路徑選擇，以及長期競爭力的建構方式。
從“十五五”規劃對新質生產力的持續強調，到國產算力生態的逐步成形，中國晶片產業正處在一個必須穿越、無法迴避的關鍵階段。問題早已不再是“能不能替代”，而是“能否形成完整、可持續的能力體系”。
在這一過程中，晶片設計處於極為關鍵的位置——它定義架構，決定性能，是整個產業鏈的重要環節。
資本市場的作用，並非替代產業本身的判斷，而是在這一長期、複雜的演進過程中，提供一種可被理解、可被跟蹤的結構化觀察工具。
跟蹤上證科創板晶片設計主題指數的科創晶片設計ETF天弘(589070)於1月23日上市，本質上正是產業演進與市場機制之間的一次銜接：一端，是持續深化的晶片設計能力；另一端，是以指數形式呈現的階段性表達。
當算力逐漸演變為基礎設施，當晶片成為時代變數，市場所觀察到的，已不只是某一條賽道的漲跌，而是生產力底座正在發生的系統性變化。
在外部環境方面，受貿易摩擦持續影響，高製程晶片及相關裝置的獲取難度不斷上升，上游半導體產業鏈的供給缺口，正倒逼自主可控處理程序加速推進。同時，在“信創”等政策的持續推動下，國內市場資源進一步向國產廠商集中，國產化替代進入加速階段。
這一趨勢在核心計算晶片領域尤為明顯。根據Gartner與摩根士丹利的預測，中國雲端AI 晶片市場規模有望在2027年達到40億美元：其中，GPU作為當前AI算力的主力，其國產化率預計將從2023年的24%大幅提升至2027年的82%，在AI訓練與推理等關鍵環節，“卡脖子”問題有望得到階段性緩解。
與此同時，隨著AI技術，尤其是AI Agent進入快速演進階段，CPU作為通用計算與任務調度的核心，其產業生態也正迎來關鍵拐點。AI Agent對CPU的需求呈現出明顯的乘數效應：一方面，智能體具備自主修復與反覆嘗試能力，使原本由人工等待造成的時間成本，轉化為持續、穩定的系統計算負載；另一方面，Agent呼叫工具的速度遠超人類個體，短時間內即可生成大量臨時處理程序。隨著智能體逐步普及，CPU所承受的算力壓力將呈幾何級數放大。
因此，國產替代的推進正呈現出雙線平行的特徵：一方面，需要在已經出現突破窗口的GPU等專用算力晶片上持續鞏固優勢，實現從“可用”向“好用”的躍遷；另一方面，也必須在CPU等基礎通用晶片的自主設計上加快步伐，以匹配AI新階段對系統性算力的需求。圍繞計算晶片實現全面自主可控，正在成為行業內部逐漸凝聚的共識。
這種變化，未必喧嘩，卻足夠深遠。 (ETF進化論)