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新加坡联合早报今天（7月19日）写道："英伟达几乎垄断全球人工智能（AI）晶片市
新加坡联合早报今天（7月19日）写道："英伟达几乎垄断全球人工智能（AI）晶片市场，订单多得做不完，但客户也在同时寻找摆脱它的方法。"这话看着矛盾，其实一点不矛盾。之前咱们国内常说，英伟达的芯片中国不买，它就大量积压卖不掉。那是站在中国这块说的——美国不让它卖高端芯给咱们，中国市场这块大肥肉它吃不到，积压是真的。可联合早报说的是另一头，全球别的国家、美国自家里那些大厂，还在抢着下单，订单多得做不完，也是真的。两句话都对，就看你站在哪边看。但有网友问得更刁：美国那边大厂囤了那么多算力，硬是没捣鼓出啥特别有用的东西来。除了聊天机器人能跟你唠两句，再看看还有啥？车子没造出来，病也没治好，日子也没变轻松。光靠堆算力，是不是路走歪了？你看咱国内现在路子就不一样，华为昇腾、DeepSeek这些，不跟着老美那套死命堆卡，另开一条道走，反而省力气。早报那句"客户在找摆脱它的方法"，说的就是这意思。你再牛，大家迟早不想被你一家卡脖子。咱不跟着瞎堆，也能走出自己的道，这心里才踏实。
这三只低价标的值得关注：1、荣联科技公司是算力互联与存算一体化服务商，深度绑定华
这三只低价标的值得关注：1、荣联科技公司是算力互联与存算一体化服务商，深度绑定华为昇腾生态构筑技术壁垒。自研星云算力调度平台，可跨集群统一调度异构算力，参编云超算国家标准，承接多地液冷智算机房总包项目。自研分布式存储系统实现存算协同，服务AI训练、基因测序等高算力场景。同时布局医疗大数据，打造多组学分析平台，覆盖医院、药企数字化需求。政企、金融国产化算力订单持续放量，算力业务成为核心增长引擎，兼具国产替代与AI算力双重逻辑。2、明星电力公司为国网旗下区域综合能源企业，依托特许经营权拥有稳固基本盘。独家覆盖遂宁核心区域供电，自有5座水电站实现低成本绿电自发自用，水电业务毛利率显著高于外购电业务，无煤炭成本波动风险。业务形成电力、供水双公用事业闭环，辖区用户基数稳定，城镇化与锂电产业园建设持续带动用电增量。公司梯调集控系统优化水力发电调度，提升清洁能源消纳效率，同步布局充电桩、能源托管等综合能源服务，现金流稳健，具备防御属性与绿电政策红利。3、新联电子深耕电网用电信息采集赛道，是电力物联网核心软硬件一体化厂商。公司拥有从主站系统、通信组网到终端设备完整产业链，参与多项电网行业标准制定，长期供货国家电、南方电网。依托采集终端数据积淀打造电能云平台，延伸至虚拟电厂、环保工况监测、工业能效管理等高景气赛道，AI负荷预测技术提升需求响应能力。财务结构优质，负债率极低、持续高分红，传统电网招标业务筑牢业绩底线，虚拟电厂、综合能源数字化打开中长期成长空间，完整受益新型电力系统建设投资。个人观点不构成投资建议点赞+关注股市有风险投资需谨慎
2026世界人工智能算力破局！华为昇腾950超节点WAIC首秀，1024颗芯片合
2026世界人工智能算力破局！华为昇腾950超节点WAIC首秀，1024颗芯片合体，Q3量产在即！在2026世界人工智能大会（WAIC）上，华为首次线下展出搭载1024颗昇腾950芯片的Atlas950SuperPoD超节点真机。这标志着国产AI算力正式从单芯片性能追赶跨越至系统级集群引领的新阶段，展现了中国AI基础设施在底层架构上的系统性创新！该产品依托自研“灵衢”（UnifiedBus）互联协议，实现了TB级NPU互联带宽与3μs的超低RTT（往返时延）。更为关键的是，其构建了高达256TB的全局统一内存编址空间。这一设计打破了传统集群中各节点内存孤立的物理限制，使1024颗芯片在逻辑上真正“像一台计算机一样工作”，从根本上消除了万亿参数大模型训练中因海量数据跨节点搬运而产生的通信瓶颈。在算力指标上，该超节点实现了FP8精度下1EFLOPS、FP4精度下2EFLOPS的总算力规模。相较于业界同级别集群，其总算力达到6.7倍，互联带宽更是达到数十倍级别的领先。这不仅是硬件算力的堆叠，更是通过超大带宽、超低时延、统一内存编址三大核心能力协同，实现了算力利用率的指数级跃升。这款专为万亿参数大模型和高并发推理打造的“算力底座”，计划将于今年Q3正式量产。当1024颗芯片同频共振，属于中国AI的算力狂潮，才刚刚开始！
马斯克转发，全球程序员沸腾！我国公司扔出一枚开源模型，硅谷连夜开会7月16日
马斯克转发，全球程序员沸腾！我国公司扔出一枚开源模型，硅谷连夜开会7月16日一家中国AI公司，月之暗面，发布了旗舰大模型KimiK3。当天晚上，马斯克在社交平台X上转发了一段K3的代码对战演示，只配了一个词：“Impressive。”全球AI圈瞬间炸锅。海外对冲基金的基金经理、硅谷的程序员、各大技术社区的管理员，集体涌进Kimi开放平台实测。几小时后，多篇评测文章刷屏HackerNews和Reddit，核心结论出奇一致：我国开源模型，第一次在核心生产力赛道正面击败了美国闭源旗舰。前端代码评测，全球第一没有品牌干扰，没有水军刷榜。在FrontendCodeArena这个全球公认的匿名盲测竞技场上，百万用户用脚投票KimiK3，1679分，全球第一。ClaudeFable5，1631分，第二。GPT-5.6Sol，1618分，第三。7个前端细分赛道，KimiK3拿下6项第一，只在游戏交互开发赛道排第二。注意，这不是接近，这是反超，是我国开源大模型在全球公认的编程赛道上，第一次把美国两大闭源旗舰甩在身后。更离谱的是综合编程表现。ProgramBench综合评测全球第一，Terminal终端工程、SWE软件工程师长任务赛道稳居前列。官方演示了一个场景：K3可以48小时连续自主完成完整的芯片设计流程，前端页面、3D交互场景、物理引擎、逻辑设计，一口气跑通。2.8万亿参数，一次能读75万字K3是全世界迄今为止最大的开源MoE混合专家模型，总参数2.8万亿，内置896个独立专家模块，单次推理只激活16个。这意味着参数规模是巨无霸级别，但推理成本被压到了可控范围。更夸张的是上下文窗口，原生104.8万Token，约75万字。什么概念？一整部《三体》三部曲，一次性能全扔进去。或者一整套大型代码仓库、几百份行业白皮书、全年财报合集，全部读进去，K3能从头到尾保持记忆稳定，不会读了后面忘了前面。能实现这一点，靠的是三项自研技术第一，KDA混合线性注意力，专为百万Token超长序列优化，百万字全量加载场景下解码速度最高提升6.3倍。第二，注意力残差机制，只增加不到2%训练算力，却让万亿级深模型在长任务中全程记忆稳定，解决了超大模型读到一半逻辑坍塌的缺陷。第三，StableLatentMoE稳定稀疏混合专家架构，896个专家每次只激活16个，算力扩展效率比上一代K2提升了2.5倍。三项技术叠加在一起，K3做到了大参数、长记忆、低推理成本，这三个此前被认为不可能同时实现的三角，被它硬生生打破了。定价对比Claude，降维打击参数和性能追上甚至局部反超，定价呢？国际版API输入3美元/百万Token，输出15美元/百万Token。同等档位的ClaudeFable5，价格是K3的三倍多。国内版更狠，缓存命中输入仅2元/百万Token。由于月之暗面自研的Mooncake分离式推理架构，编程场景缓存命中率超过90%，实际落地成本还能再打一折。更颠覆的是开源政策。7月27日前，K3的完整权重将在HuggingFace全球同步开放，协议是Apache2.0，允许免费下载、本地私有化部署、二次微调、商用二次开发，没有任何高额授权费。模型开源，API更便宜，私有部署还可以自己搞。海外AI服务商一夜之间陷入集体焦虑，如果免费开源的K3已经比肩商业旗舰，谁还愿意为天价订阅买单？硅谷多家SaaS公司连夜召开战略会，讨论如何应对这场来自我国的开源降维打击。首发即适配国产芯片，全栈自主可控还有一个让海外厂商沉默的细节。K3发布当日，已经完成对华为昇腾全系列、摩尔线程国产GPU的底层适配。我国政企客户可以在没有一片英伟达GPU的硬件环境下，实现本地化部署。金融合同解析、政务知识库建设、代码审计，数据不出内网，超大模型能力照样跑。国产模型+国产算力的全栈闭环，第一次在万亿参数级别上变成了现实。过去两年，全球AI圈有一个心照不宣的共识：最顶尖的大模型，只能是美国公司的闭源产品。GPT系列、Claude系列，牢牢把持着性能王座，价格也越定越高。2026年7月16日，这个共识被撕开了一道口子。一家我国公司，带着2.8万亿参数的开源基座，在全球公认的前端编程赛道上拿下了第一，同时把定价压到了竞品的三成，还宣布模型完全免费开源。马斯克的“Impressive”，不是客套，是全球科技圈在那一刻真实的本能反应。全球大模型的游戏规则，从这一天起，被重新书写。月之暗面开源大模型
没有友商的赛道，安静如鸡！
没有友商的赛道，安静如鸡！
为什么中国没大量采购H200芯片，人工智能发展也没掉队？在我看来，最近关
为什么中国没大量采购H200芯片，人工智能发展也没掉队？在我看来，最近关于H200芯片的讨论特别有意思。美国商务部官员前不久证实，有极少量H200芯片运到了中国，数量少到用"微不足道"来形容。这事传出来，网上又有一批人开始感慨，说美国终于松口了，中国AI总算能喘口气了。更有意思的是，前几年美国封锁高端芯片的时候，一堆搞财经的、做金融的、还有不少媒体跟着惶惶不可终日，好像没了英伟达的顶级芯片，中国人工智能就彻底追不上了。我一直觉得，这种观点把问题看得太简单了。芯片很重要，但把芯片说成人工智能的决定性力量，本质上是一种被资本市场放大的叙事。美国的企业和媒体炒了好几年这个概念，背后的逻辑一点都不复杂——科技股要涨股价，总得有个能讲得通的故事。芯片就是最好的故事抓手，越说它重要，英伟达这类公司的估值就越能往上走。这种声音传到国内，很多人不加分辨就接受了，好像AI竞赛就是比谁手里的高端芯片多。事实真的是这样吗？我们先看几组实打实的数据。根据工信部最新公布的信息，2025年我国人工智能核心产业规模已经突破1.2万亿元，相关企业超过6200家，规模以上工业企业的AI应用普及率超过30%。大模型方面，我们发布的数量已经是全球第一，超过1500个，生成式AI用户达到6.02亿人，超过九成的用户优先选择国产大模型。智能算力总规模超过2100EFLOPS，位居全球前列。这些数据说明什么？在我看来，说明中国的人工智能产业根本就没有因为买不到最顶级的芯片就停步不前，反而在很多领域跑出了自己的节奏。这里面最核心的原因，就是AI从来不是一个单靠芯片堆出来的产业。它是一个系统工程，算力、算法、数据、应用场景、工程化能力，缺了哪一环都不行。芯片只是算力环节里的一部分，把它当成全部，本身就是认知上的偏差。就拿算法来说，同样的芯片，不同的算法优化，跑出来的效率能差好几倍。国内很多团队现在做的事情，就是在现有硬件条件下，通过模型压缩、算力调度、分布式训练这些技术，把芯片的性能榨到极致。别人用顶级芯片跑大模型，我们用稍差一点的硬件，靠算法优化也能跑出差不多的效果。这不是什么弯道超车，就是实实在在的工程能力。还有数据和应用场景的优势，这一点很多人都忽略了。中国有全球最大的互联网用户群体，有最完整的制造业体系，产生的数据量和应用场景的丰富度，没有哪个国家能比。AI技术好不好，最终还是要落到能不能解决实际问题上。国内的AI已经深度渗透到钢铁、矿山、电力、化工这些实体产业里，光工信部评选的典型应用案例就有285个。这种产业落地的深度，不是靠多买几颗高端芯片就能堆出来的。当然，我也不是说国产芯片已经追上了H200的水平。客观讲，华为昇腾910系列在单芯片算力、显存带宽这些硬指标上，和H200还有明显差距，生态成熟度也不如英伟达的CUDA体系。这是事实，没必要回避。但问题是，做AI是不是必须用最好的芯片？大部分商业场景、大部分行业应用，根本用不到极限算力。就像普通人用电脑办公，没必要非得买顶配的工作站一样。在我看来，美国的芯片封锁反而产生了一个意料之外的效果——逼着国内整条产业链往自主可控的方向走。以前有便宜好用的进口芯片，谁也不愿意费劲去做国产替代。现在路被堵死了，从芯片设计到软件生态，从算力调度到模型适配，整条线都被逼着跑起来了。短短几年时间，昇腾、寒武纪、海光这些国产芯片进步速度有多快，行业里的人都看在眼里。配套的软件栈、开发框架、行业解决方案，也都在快速补齐。这里我还想多说一句，黄仁勋自己在采访里都讲过，AI早就不是单纯的芯片竞赛了，而是系统层面的竞争。硬件、软件、网络、内存、电力、散热，这些因素共同决定了最终的性能和成本。连英伟达自己都在往系统公司转型，我们国内有些人却还停留在"唯芯片论"的层面，一说AI差距就只聊芯片，这其实是挺滞后的认知。那些一听到芯片封锁就喊差距拉大的财经媒体和金融人士，很多时候不是真的懂技术，而是习惯了用资本市场的逻辑看产业。股价涨了就是利好，股价跌了就是利空，什么事都往简单的因果关系里套。芯片封锁=中国AI不行=看空，这个逻辑链条简单粗暴，特别适合传播，但离真实的产业情况差得远。最后我想说，正视差距和盲目焦虑是两回事。我们承认高端芯片领域还有差距，也知道技术攻关不是一朝一夕的事。但因此就觉得中国AI要掉队，就惶惶不可终日，完全没必要。AI这场竞赛是马拉松，不是百米冲刺。比的是谁的基础更扎实，谁的应用更广泛，谁的生态更健康，而不是某一款芯片的性能参数。把自己的事情做好，把应用落地做深，把产业链打牢，比跟着别人的叙事焦虑有用得多。
7.14周二盘前：财经热点信息必读！1.人工智能，AI应用2.创新药3.算力
7.14周二盘前：财经热点信息必读！1.人工智能，AI应用2.创新药3.算力租赁4.华为超节点5.健身器材
下周AI人工智能大会引爆国产集群新赛道，液冷，光模块和算力成核心看点！国务院和国
下周AI人工智能大会引爆国产集群新赛道，液冷，光模块和算力成核心看点！国务院和国常会定调算力新基建，未来几年要砸万亿搞国产智算集群、液冷机房和高速互联设备，直接利好华为昇腾、液冷设备和光模块这些硬核环节。下周最炸的看点是7月17日世界人工智能大会，华为Atlas950超节点和国产3D存算芯片要亮相，算力竞争从拼单卡变成拼集群，昇腾、液冷、光模块这些题材肯定被热炒。基本面也撑得住，字节这些大厂正批量买国产AI芯片，大模型调用量蹭蹭涨，机构刚上调了全年业绩预期。另外Meta突然下线AI绘图工具，合规门槛一抬高，国内合规的AI内容企业估值能往上拔一截。AI赛道迎利好算力板块机会AI算力光模块
华为光互联，关联度最高的十家公司【1】华工科技作为OPENNPO项目的核心发起
华为光互联，关联度最高的十家公司【1】华工科技作为OPENNPO项目的核心发起方，华工科技旗下子公司深度参与了标准制定。公司实现了3.2TNPO硅光引擎的批量交付，是华为Hi-ONENPO光引擎的核心量产伙伴，在国内算力生态中占据极高优先级。【2】光迅科技作为央企背景的硅光平台，具备光芯片与光模块垂直一体化的IDM能力。公司深度参与国内光互连标准建设，其6.4T硅光NPO已完成头部客户验证，是国产自主可控光互联的核心标的。【3】紫光股份旗下新华三是OPENNPO设备侧的三大发起方之一。公司主导了交换机端ASIC到电气接口的规范，自研的3.2T-NPO交换机已小规模商用，与华为共同敲定了设备侧多源协议，确保了光引擎的即插即用。【4】立讯精密旗下技术公司已加入OPENNPO项目，布局高速连接器与光引擎组件。作为华为核心供应链的长期合作伙伴，公司在高速互联组件领域的深度绑定，使其有望直接受益于国产算力集群的放量。【5】中际旭创全球NPO领域的绝对龙头，海外云厂订单饱满。公司不仅是CPXMSA的创始成员，其1.6T与3.2TNPO产品已大批量出货，且完全适配国内OPENNPO开放标准，实现了海外与国内算力的双增长。【6】新易盛在NPO领域实现了全路线覆盖，其自研的Alpine硅光平台具备显著技术优势。作为北美云厂NPO项目的定点供应商，公司同步对接国内算力集群，在LPO与NPO双线布局下，充分受益于统一NPO接口的落地。【7】华丰科技昇腾超节点高速背板连接器的核心供应商，在国内市场占据极高份额。公司112G产品已独家量产，224G连接器已适配最新一代超节点芯片并实现批量交付，是高速互联领域弹性突出的标的。【8】意华股份昇腾超节点的高速I/O连接器市场占据重要份额，板对板连接器已通过相关服务器认证。随着超节点机柜内高密度互联需求的爆发，公司单机价值量大幅提升，相关订单呈现高速增长态势。【9】天孚通信作为光器件封装与高速无源组件的领军企业，深度供货华为昇腾光模块厂商。在超节点集群建设中，公司凭借极高的毛利率与稳定的供应份额，成为光互联产业链中不可或缺的“卖铲人”。【10】长电科技是国内唯一实现大规模落地的高端算力封装厂商。在昇腾最新一代芯片的HBM与Chiplet先进封装环节中，公司独占极高市场份额，为国产算力芯片的底层硬件提供了坚实的产能支撑。纵观整个光互联产业链，从标准协议的统一到核心器件的放量，国产算力基建正在形成闭环。对于投资者而言，在把握产业趋势的同时，仍需保持理性，警惕技术迭代与市场竞争带来的潜在风险，在波动中寻找具备长期确定性的配置机会。
谁说中囯只有老一辈在扛大旗？85后的梁文锋直接掏出200亿，把DeepSee
谁说中囯只有老一辈在扛大旗？85后的梁文锋直接掏出200亿，把DeepSeek的命脉从英伟达的“洋芯片”上拽了回来，狠狠地塞进了华为昇腾的怀里。这哪是技术迁移？这分明是一场押上全部身家的“技术起义”！那些说国产芯片不好用的人，这次怕是要被梁文锋的代码和任正非的远见，把脸给打肿了。这场“换芯”大戏，梁文锋玩得是真刀真木仓。五个月，带着一帮平均年龄不到30岁的“愣头青”，硬是把几十万个算子组合给捋顺了。目的就一个：让咱们的AI大模型，不再看老美的脸色。从“能用”到“好用”，昇腾950PR用跑分和成绩证明了自己。这不仅是算法的胜利，更是骨气的胜利。未来咱们聊AI，聊的不再是距离硅谷有多远，而是中囯科技这艘大船，已经有了自己的“中囯芯”和“领航员”。
华为昇腾算力超节点，10家深度卡位的公司。华为将在2026年世界人工智能大会（7
华为昇腾算力超节点，10家深度卡位的公司。华为将在2026年世界人工智能大会（7月17日-7月20日）器件展出昇腾的最新产品和解决方案等，包括业界最大规模超节点Atlas950superpod真机首展。这是华为下一代超节点的首次真机展示，该机子在各项核心指标将全面超越英伟达同期产品。这一次产品展示，更是向市场释放大规模算力集群已具备成熟交付能力的信号。
华为昇腾950超节点（SuperPoD）概念股完整梳理一、核心催化逻辑华为将于2
华为昇腾950超节点（SuperPoD）概念股完整梳理一、核心催化逻辑华为将于2026年7月17日发布Atlas950超节点，单集群最大支持8192张昇腾NPU高速互联，是国产万卡级大模型训练核心算力底座。海外订单持续落地：韩国2000片、马来西亚3000台AI服务器、俄罗斯、拉美批量采购，国产算力出海打开增量空间，带动全产业链需求爆发。二、全产业链细分标的（按赛道分类）1.高速连接（超节点卡间/柜内互联核心）1.华丰科技华为超节点铜缆连接器主力，哈勃投资入股，224G高速连接器批量供货384/950超节点，供应链份额领先。2.航天电器高端军工级高速连接器，技术壁垒高，适配超节点长距离高速互联方案。3.意华股份224G高速连接器第二供应商，机柜内高密度互联核心受益。2.交换机整机紫光股份国产交换机绝对龙头，配套超节点集群Scale-up交换网络设备，深度适配昇腾集群低延迟互联。3.国产通信交换芯片（自主可控核心）盛科通信国内稀缺高端以太网交换芯片厂商，自研芯片对标博通，完美适配万卡超节点多芯片互联，超节点交换芯片需求增量显著。4.液冷散热（超高功耗算力刚需）1.高澜股份浸没式液冷国内市占率超60%，提供昇腾超节点全套全液冷解决方案，中标多运营商大额算力液冷订单。2.川润股份华为昇腾官方液冷核心供应商，供货CDU液冷分配单元、机房散热整机，384超节点CDU份额领先。5.高端PCB+芯片载板深南电路高端AI服务器PCB、芯片封装载板双龙头，昇腾NPU、交换机底层硬件核心载体。6.先进封装（昇腾950Chiplet/HBM封装）长电科技华为核心封测合作方，承接昇腾950先进封装、Chiplet异构封装业务，国产高端算力封装唯一大规模落地厂商。7.昇腾AI服务器整机（出货量弹性最大）1.高新发展参股华鲲振宇，华为昇腾服务器核心代工，天宫系列昇腾整机出货量行业第一，占据华为AI服务器过半份额。2.四川长虹参股华鲲振宇，昇腾服务器代工厂商，受益整机批量交付。3.拓维信息华为同舟伙伴，鲲鹏+昇腾双认证服务器，灵衢互联适配超节点集群。4.浪潮信息自研超节点服务器元脑SD200/HC1000，支持64路国产GPU互联，国内算力集群头部厂商。5.华勤技术全栈计算+网络节点设计能力，2026下半年超节点项目大规模交付，全年相关收入预计破百亿。8.高速光模块（超节点光互联“光引擎”）1.中际旭创全球光模块龙头，华为CloudMatrix384超节点1.6T光模块主力供应商，承接海外算力订单。2.光讯科技液冷光模块+超节点机间互联方案，适配高密度液冷机柜光互联需求。3.华工科技高速光模块+封装一体化，昇腾超节点“光引擎”核心供应商。三、产业链逻辑总结1.核心增量环节：交换芯片、高速连接器、液冷（超节点架构带来数倍增量）2.业绩弹性环节：服务器整机、光模块（海外批量订单落地，出货快速放量）3.底层硬件壁垒：先进封装、高端PCB，算力芯片国产化刚需4.长期逻辑：国产算力替代+全球出海双主线，7月17日昇腾950发布会为短期催化风险提示：内容仅产业信息梳理，不构成投资建议；行业竞争、订单落地不及预期、技术迭代存在不确定性。
美国现在总算回过神！以前手握芯片技术故意卡我们，不肯对华出售。没想到倒逼国内全力
美国现在总算回过神！以前手握芯片技术故意卡我们，不肯对华出售。没想到倒逼国内全力自主研发，短短数年接连实现技术突破，如今我们完全摆脱依赖，再也不需要美国芯片。很多人看不懂美国的操作，总觉得俄乌冲突和中美科技竞争是两件毫无关联的事。其实二者本质相通，都是美国为维护自身霸权打出的组合拳。东欧的战火是棋局，芯片封锁是利器，所有布局都是为了削弱中国的全球竞争力。当初俄乌冲突爆发，外界都以为这只是俄乌两国的地域纷争。可美国借机搅动局势，拉拢欧洲盟友制裁俄罗斯、搭建技术壁垒，看似针对俄罗斯，实则是为了打断中欧深度合作的节奏，孤立牵制中国发展。原本中欧经贸往来十分密切，欧亚经济循环稳步搭建，一旦成型会直接冲击美国主导的美元和科技霸权。美国刻意制造地缘冲突，制造欧洲的安全焦虑，逼着欧洲疏远中国，配合自己的对华限制策略，私心藏得很深。在地缘博弈的同时，美国把芯片当成拿捏中国的核心底牌。过去几年，它死死攥着高端算力芯片、光刻机和设计软件，全方位封锁打压，笃定没有外部供给，中国的AI产业和高端制造就会原地停滞。放在几年前，国内科技企业确实被动，想要布局人工智能、搭建高端算力平台，只能抢着采购海外芯片。那时候英伟达的高端芯片是行业刚需，国内厂商不惜高价争抢，完全被海外技术牵着鼻子走。可美国千算万算，唯独忽略了最关键的一点，中国产业最不怕的就是被打压、被卡脖子。越是被外部封锁限制，我们自主突围的决心就越坚定，这种倒逼出来的成长，远比一帆风顺的发展更扎实稳固。这几年我们亲眼见证了局势的大反转，彻底打破了美国的技术幻想。从前是我们求着买美国芯片，现在是美国拿着解禁的芯片、供货批文主动上门推销，国内企业却根本不买单。2026年年初美国松绑政策，允许国内企业采购英伟达H200高端芯片，本以为能收割大批订单，挽回本土芯片企业的亏损颓势。结果审批落地后，市场反应极其冷淡，几乎没有达成一笔有效成交。这根本不是国内企业不需要高端算力，而是大家彻底吃够了政策摇摆的苦头。此前很多企业重金搭建的算力体系，全依赖海外芯片，美方一纸禁令就能让上亿的项目彻底停摆，风险实在太高。企业做产业布局看的是长期稳定，不是一时的性能优势。现在采购海外芯片，谁都没法保证半年后能否正常供货，明年会不会突然被断供。这种随时可能失控的供应链，没有哪家企业敢押上全部身家。美国也察觉到了企业绕道采购的漏洞，紧急更新管控规则，严防国内企业通过海外分公司拿货。看似放宽限制，实则层层加码设限，始终想把芯片交易的主动权牢牢攥在自己手里。这种反复横跳的操作，彻底消耗完了国内市场的信任。大家都看清了美国的真面目，根本不是想正经做生意，而是想一边赚钱一边拿捏我们的产业命脉，这种合作模式注定走不长远。如今国产芯片已经扛起了大旗，完成了华丽逆袭。2026年一季度国内AI加速卡市场，国产芯片份额首次超越海外产品，华为昇腾更是稳居国内市场头部，彻底改写了行业格局。很多人纠结国产芯片极致性能不如海外顶尖产品，但对于产业落地来说，够用、稳定、安全远比极致参数重要。国产芯片完全能支撑大模型训练和各类行业落地，完美适配国内产业需求。更关键的是，国内已经形成了完整的自主迭代生态。头部互联网企业纷纷自研芯片，中芯国际产线满负荷运转，成熟制程不断优化升级，大量海外工业芯片订单回流，产业链底气越来越足。美国一直迷信高端光刻机和顶尖制程，觉得守住尖端技术就能永远垄断市场。但芯片产业是一套完整的体系，不只是单一高端工艺，我们循序渐进突破，先保基础应用，再慢慢迭代升级，路子稳且长远。同时美国的封锁阵营也在逐步瓦解，荷兰、日韩等盟友配合管控后损失惨重，订单大量流失、产线闲置，私下里纷纷和美方博弈。看似严密的技术壁垒，早已漏洞百出、形同虚设。从地缘围堵到芯片封锁，美国的每一步算计，最后都变成了打向自己的耳光。它本想延缓中国崛起，却硬生生倒逼我们补齐产业链短板，练就了自主可控的硬核实力。其实这件事的道理特别简单，真正的产业底气永远来自自己，不靠施舍、不求外援。美国的霸权打压，短期会带来阵痛，但长期来看，只会让我们愈发自强，彻底摆脱对外技术依赖。靠封锁摁死一个崛起的大国，本来就是不切实际的空想。
未来五年，中国要砸两万亿。就干一件事：铺开一张覆盖全国的人工智能数据中心网。
未来五年，中国要砸两万亿。就干一件事：铺开一张覆盖全国的人工智能数据中心网。这个数字一出来，硅谷那边估计咖啡机都得加个班。但真正让一些人睡不着的，不是这两万亿，而是合同里一条不起眼的附加条款。一条白纸黑字，用最平静的语气写下的“规则”：这张大网里，至少八成的AI芯片和核心设备，采购清单上只会出现两个字——国产。华为昇腾、寒武纪……这些名字，被直接印在了门票上。网友表示：另起炉灶！以前没能耐，只能跟人混饭吃，还得看别人脸色；现在我有条件了，当然要单独开桌，没毛病。两万亿大力推进建设，力度不小，，相信咱们的发展会越来越好对此，你怎么看？
彭博社：中国计划未来五年投入约2万亿元人民币（约2950亿美元）建设全国性人工智
彭博社：中国计划未来五年投入约2万亿元人民币（约2950亿美元）建设全国性人工智能数据中心网络。其中，至少80%的AI芯片及核心技术设备需采用华为昇腾、寒武纪等本土方案。也就是说，这可能显著影响英伟达、AMD等国际厂商的市场地位。中国的时代已经全面到来了，这是天命。
彭博社：中国计划未来五年投入约2万亿元人民币（约2950亿美元）建设全国性人工智
彭博社：中国计划未来五年投入约2万亿元人民币（约2950亿美元）建设全国性人工智能数据中心网络。其中，至少80%的AI芯片及核心技术设备需采用华为昇腾、寒武纪等本土方案。也就是说，这可能显著影响英伟达、AMD等国际厂商的市场地位。中国的时代已经全面到来了，这是天命。
彭博社：中国计划未来五年投入约2万亿元人民币（约2950亿美元）建设全国性人工智
彭博社：中国计划未来五年投入约2万亿元人民币（约2950亿美元）建设全国性人工智能数据中心网络。其中，至少80%的AI芯片及核心技术设备需采用华为昇腾、寒武纪等本土方案。也就是说，这可能显著影响英伟达、AMD等国际厂商的市场地位。中国的时代已经全面到来了，这是天命。
宇树科技为什么不选华为，而是选择英伟达？对于机器人企业来说，光有芯片还不够，
宇树科技为什么不选华为，而是选择英伟达？对于机器人企业来说，光有芯片还不够，更重要的是开发生态和软件工具英伟达拥有成熟的CUDA体系、机器人开发平台和全球开发者资源，能帮助宇树更快实现产品落地和全球推广这并不代表华为技术不行，而是现阶段英伟达在机器人生态方面优势更明显，未来随着华为生态不断完善，双方合作也并非没有可能
华为昇腾910C完成训练华为昇腾算卡含金量到底有多大？
华为昇腾910C完成训练华为昇腾算卡含金量到底有多大？
DeepSeekV4系列采用华为昇腾人工智能芯片进行推理运算，而在最新的
DeepSeekV4系列采用华为昇腾人工智能芯片进行推理运算，而在最新的应用场景中，一家研究公司利用昇腾处理器完成了V4Pro模型的后训练工作。这是中国人工智能芯片行业取得的又一重大突破。
坚定持有六大确定性科技方向（穿越周期·时代红利）风口上的鹰，从不怕风雨；时
坚定持有六大确定性科技方向（穿越周期·时代红利）风口上的鹰，从不怕风雨；时代红利里的硬科技，1-3年足以创造奇迹。以下六大方向覆盖AI基础设施+超级应用，确定性拉满、穿越周期，拿住不动，静待花开。一、AI算力基建（根底座）核心：GPU/TPU、服务器、光模块、液冷、IDC逻辑：AI训练/推理需求爆炸，国产替代+算力缺口双驱动，订单饱满、业绩高增，硬科技“刚需中的刚需”。二、国产芯片（自主芯）核心：华为昇腾、寒武纪、壁仞、先进封装（Chiplet/3D堆叠）、韬定律逻辑：卡脖子突围+韬定律突破摩尔瓶颈，国产大模型全面适配国产GPU，从“可用”到“好用”，替代加速。三、具身智能与人形机器人（新物种）核心：宇树科技、伺服电机、减速器、传感器、AI大脑逻辑：IPO募资42亿攻坚具身智能，从“能走”到“会思考、能干活”，工业/民生场景落地，万亿级新赛道。四、自动驾驶（出行革命）核心：特斯拉FSD、华为ADS、车载芯片、激光雷达、高精地图逻辑：FSD入华1-2年规模化落地，倒逼国内高阶自动驾驶爆发，车规级AI+硬件产业链全面受益。五、AI大模型与行业应用（超级入口）核心：文心一言、通义千问、星火、行业垂直模型（工业/医疗/金融）逻辑：大模型从“讲故事”到“赚真金”，全面赋能实体经济，降本增效+模式创新，业绩兑现加速。六、硬科技核心零部件（卡脖子突破）核心：工业母机、高端轴承、特种材料、精密仪器、工业软件逻辑：制造业升级+自主可控刚需，政策+资金倾斜，进口替代空间巨大，穿越周期的“隐形冠军”。核心总结这六大方向，覆盖AI全产业链+超级应用，是时代风口、国运所在、周期共振的“黄金赛道”。短期（1-3年）：订单爆发+业绩兑现+估值扩张三重红利；长期：第四次科技革命核心，穿越牛熊、重塑财富格局，属于“老天爷赏饭吃”的时代红利。策略：坚定持有、忽略波动、长期主义，拔掉电源，静待奇迹。
“中美差距究竟有多大？”DeepSeek创始人梁文峰再次语出惊人！他当着所有人的
“中美差距究竟有多大？”DeepSeek创始人梁文峰再次语出惊人！他当着所有人的面说出了最扎心的真相：我们和美国的差距，从来不是时间上的追赶，而是原创和模仿的本质之差。如果这个根上的问题不解决，中国永远只能做跟在别人身后的追随者，有些必须走的探索之路，谁也逃不掉。可能很多人对梁文峰不太熟悉，这个执掌DeepSeek的低调大佬，之前长期带着幻方科技做量化对冲，骨子里就透着“闷头做事”的技术基因。他手里握着公司超过84%的股份，说一不二，却很少出现在聚光灯下，直到年初那场高校座谈会，才突然抛出这句戳破行业真相的话。更让人意外的是，这话背后藏着一段硬核经历：过去三年，境外机构给梁文峰发了37次访学邀请，其中23次都来自美方，结果全被他一口回绝。要知道，这可是很多人挤破头想要的机会，但梁文峰看得透：“邀请是假，套取核心技术才是真”。后来的事也印证了他的判断，美国国务院直接给DeepSeek扣上“盗窃技术”的帽子，发了全球警告，可从头到尾拿不出任何实锤证据。梁文峰的硬气，源自DeepSeek实打实的技术底气。2025年9月，他作为通讯作者的DeepSeek-R1模型论文，硬生生登上了《Nature》封面，这可是全球第一个经过独立同行评审的主流大语言模型。8位外部专家审了7个月，64页的审稿文件层层把关，最后证明他们的基座模型训练数据，全来自普通网页和电子书，根本没有所谓的“蒸馏”窃取美国技术。更狠的是，这个模型只花了29.4万美元训练成本，性能就追上了OpenAI的顶尖模型，消息一出，硅谷震动，英伟达股价都单日暴跌近20%。但梁文峰没被这份成绩冲昏头，反而清醒地指出了行业痛点。斯坦福2026年的报告显示，中美AI模型性能差距已经缩小到2.7%，中国AI论文数量、专利总量都是全球第一，专利占比高达74.2%，而美国只有12.1%。可光鲜数据背后藏着隐忧：全球50%的专利引用都来自美国，中国却有32%-44%的专利从未被引用过。简单说，我们造了很多“数量”，但真正能引领行业的“原创性”核心技术，还是差了口气。就像美国AI公司在扎堆攻关“世界模型”这种能让AI理解物理世界因果关系的底层技术，贝索斯、英伟达都在疯狂砸钱押注，而中国很多公司还在围着现有模型做应用层改良。不是说应用不重要，而是没有底层原创，就永远摆脱不了“别人搭好舞台，我们来唱戏”的被动。梁文峰就吃过这个亏，DeepSeek早期也面临算力卡脖子，核心架构师还被大厂用2-3倍高薪挖走，逼得他不得不放弃“不融资”的坚持，接受阿里腾讯的投资，把钱砸在技术自主上。他找到的破局之道，是绕开英伟达的CUDA生态，搞“一云多芯”。通过PTX汇编级优化和异构计算调度引擎，让DeepSeek模型能在华为昇腾等国产芯片上高效运行，实测性能接近英伟达GPU。现在最新的V4模型已经和华为深度合作，定价低到让竞争对手心惊，这就是原创技术带来的话语权——不用再看别人脸色要芯片，不用再担心被卡脖子。其实梁文峰的判断，早就被行业现实印证。美国靠基础模型创新、算力基础设施和资本生态绑定，占据了产业链上游；而中国虽然在工业机器人装机量（占全球54%）、应用场景落地等方面领先，但核心的底层框架、芯片生态还在追赶。就像他说的，英伟达GPU的技术原理不难复制，但人家多年积累的团队磨合、生态壁垒，才是真正的护城河。但这并不意味着我们没机会。2025年自然指数显示，中国论文份额已经远超美国，全球前100高校中中国占了42所，AI高被引论文数量和美国的差距只剩5篇。DeepSeek、智谱AI这些公司也在突围，智谱被列入美国实体清单后，依然吸引了70万企业用户和2500万C端用户，靠的就是全链路核心技术。梁文峰捅破的这层窗户纸，不是泼冷水，而是给行业提了个醒：追赶美国AI，靠模仿和堆砌数据没用，必须踏踏实实地做原创，走那些“必须走的探索之路”。就像他拒绝23次美方邀请那样，守住初心，把精力放在底层技术研发上。现在的中国AI，已经不是当年只能跟跑的阶段了。我们有全球最多的专利储备，有最丰富的应用场景，还有像梁文峰这样愿意沉下心搞原创的创业者。或许原创之路会慢一点，会难一点，但只有这样，才能真正摆脱追随者的身份，在AI时代掌握自己的命运。毕竟真正的技术底气，从来都不是靠“抄近路”得来的，而是靠一次又一次的坚守和突破，拼出来的。
2026年4月，一个名叫梁文锋的广东湛江80后，让硅谷大佬们集体睡不着觉了。
2026年4月，一个名叫梁文锋的广东湛江80后，让硅谷大佬们集体睡不着觉了。他带领的DeepSeek团队，干了一件近乎“疯狂”的事，花了五个月时间，把1.6万亿参数的大模型底层代码，硬生生从英伟达的CUDA迁移到了华为昇腾架构上。这不是小修小补，是全栈重写。一位参与迁移的工程师打了个比喻：“难度大概相当于在飞机飞行过程中，把发动机拆下来换掉。”整个工程重写了40万行算子，精度对齐误差控制在0.5%以内。这么多年，大家都觉得离了英伟达的芯片就玩不转AI。美国守着算力这张底牌，以为谁也翻不了天。梁文锋偏不信这个邪。他直接拉上华为和国内另外七家芯片厂商，模型和国产芯片同步研发、同步上线。从CUDA到CANN，从跟随到领跑，这一换，直接把美国守了十几年的算力底牌撕开了一道口子。黄仁勋是真的坐不住了。他在媒体访谈中罕见发飙，当众反驳“芯片是浓缩铀不该出口给中国”的说法，警告过度限制，只会逼中国建立完整的自主生态。这话翻译过来就是：你们再逼下去，他们真不用我们了。而事实确实如此。DeepSeekV4适配的华为昇腾950PR芯片，单卡算力是英伟达对华特供版H20的2.87倍，采购价格却只有H200的三分之一到四分之一。消息一出，阿里巴巴、字节跳动、腾讯等大厂立刻向华为追加了数十万颗昇腾芯片订单。最狠的是，梁文锋压根不给资本指手画脚的机会。他直接和间接持有公司约84.29%的股权，拥有几乎100%的表决权。别人融资是为钱低头，他是让资本陪跑。有人说他是“比任正非更危险的男人”，也有人说他冒着自己沦为二流大模型的风险，给中国AI趟路。但他只说了一句大实话：“别人的地基再稳，也不如自己的踏实。”从通信到AI，从任正非到梁文锋，中国人被卡脖子的地方，迟早要长出自己的力量。这条路，已经趟出来了。欢迎大家点赞、评论、转发，让更多人看到！
深度求索（DeepSeek）已正式将此前广受关注的限时七五折优惠调整为永久性颠覆
深度求索（DeepSeek）已正式将此前广受关注的限时七五折优惠调整为永久性颠覆性定价。此次战略调价后，其旗舰模型V4Pro永久锁定极低计费标准：每百万输出代币仅需0.88美元。该定价将在2026年5月31日首轮促销期结束后，正式成为全新常规收费标准。此番激进调价举措或将重塑生成式人工智能行业的成本格局，企业与开发者仅需花费市面同类产品极小成本，即可大规模部署高性能智能应用。相关范畴涵盖：深度求索V4Pro商用定价标准、全球人工智能应用程序接口成本对比分析、中国人工智能行业重磅资讯、深度求索与ChatGPT市场定位差异、基于华为昇腾芯片的硬件加速技术、2026年全球人工智能基础设施发展趋势、高性价比顶尖人工智能模型接口甄选，以及深度求索永久降价策略带来的行业影响。
生成式人工智能（AIGC），详细分析10家有代表性的企业：1.智谱华章(港股
生成式人工智能（AIGC），详细分析10家有代表性的企业：1.智谱华章(港股)作为中国AI原生大模型的领军企业，智谱被称为“全球大模型第一股”。其旗舰基座模型GLM-5系列在编程、智能体工具调用等高价值任务中稳居全球前列，并已率先完成与华为昇腾、海光等七大国产芯片平台的深度适配。近期被纳入恒生科技指数后，不仅获得了千亿级南向资金的加持，更标志着其在资本市场的核心地位得到确立，是布局国产顶尖大模型的首选标的。2.MiniMax(稀宇科技)(港股)MiniMax同样是刚刚登陆港股并入选恒生科技指数的纯正AI大模型公司。旗下拥有海螺AI、Talkie等现象级应用，海外用户规模已突破2亿。其旗舰模型M2.7开启了“自我进化”范式，并在阿里云百炼平台首批上架，展现了极强的商业化落地能力。随着多模态技术在视频、音频生成领域的加速迭代，MiniMax凭借庞大的用户基数和领先的模型性能，具备极大的业绩弹性。3.科大讯飞(002233)作为A股人工智能的“国家队”，科大讯飞的星火大模型在教育、医疗、办公等场景的商业化落地最为广泛且深入。公司不仅在语音交互领域保持绝对龙头地位，更通过AI学习机、智慧医疗等业务构建了极高的行业壁垒。在“AI+软件”的价值重估浪潮中，科大讯飞凭借其深厚的技术积累和全场景落地的先发优势，被视为机构资金配置AI板块的底仓型核心资产。4.昆仑万维(300418)昆仑万维是国内最早全面布局AIGC大模型及应用的企业之一。公司旗下的天工大模型在语义理解、数据分析及多模态生成方面表现优异，直接赋能其成熟的出海广告营销业务，实现了从降本增效到创造营收的价值跃迁。此外，公司在AI音乐、AI游戏等领域的探索也处于行业前沿，是A股市场中稀缺的兼具大模型自研能力与全球化商业变现能力的平台型企业。5.金山办公(688111)金山办公是国产软件中商业化最成功的SaaS龙头，也是“AI+办公”最纯正的标的。随着WPSAI功能的全面渗透，文档、PPT、表格的智能化生成大幅提升了产品的ARPU值（每用户平均收入）。在全球Token消耗量呈指数级暴涨的背景下，金山办公凭借其极高的政企渗透率和用户粘性，正迎来业绩与估值的双重提升，是生成式AI在生产力工具领域的绝对王者。6.寒武纪(688256)如果说大模型是AI的大脑，那么寒武纪就是提供最强动力的“心脏”。作为国内AI训练与推理芯片的龙头，寒武纪是DeepSeek-V4等国产顶尖模型的首发适配厂商。2026年第一季度，公司营收同比暴增近160%，并首次实现单季度盈利，合同负债的高增印证了下游需求的极度旺盛。在算力国产化加速的大趋势下，寒武纪将直接受益于国内智算中心建设的massive订单释放。7.中际旭创(300308)生成式AI带来的海量数据运算，离不开高速光模块的传输支持。中际旭创作为全球光模块行业的绝对霸主，其800G、1.6T等高端产品正在批量出货，完美卡位了全球AI算力集群的建设需求。2026年一季度净利润同比暴涨262%的炸裂业绩，充分证明了其作为AI产业链“卖水人”的确定性。只要全球大模型还在迭代，对高速光通信的需求就不会停止。8.蓝色光标(300058)在营销领域，生成式AI已经引发了生产力的革命。蓝色光标推出的BlueAI平台，实现了文案撰写、素材生成、广告投放的全流程智能化，极大提升了客户的ROI（投资回报率）。随着多模态大模型让广告内容实现深度个性化，程序化广告市场正在急速扩容。作为与头部AI应用公司合作紧密的营销龙头，蓝色光标将率先享受到AI提效带来的市场份额扩张红利。9.万兴科技(300624)万兴科技被誉为“AIGC创意软件的先锋”，其自研的天幕大模型专注于文生视频、AI剪辑与设计工具的落地。随着AI真人剧登顶热播榜、AI电影成功获取龙标，视频内容的生产成本正在被颠覆性降低。万兴科技精准切中了创作者经济的风口，其产品矩阵正在从传统的工具软件向AI原生的创意平台转型，在短视频和数字创意赛道具备极高的成长天花板。10.同花顺(300033)金融行业由于数据结构化程度高，是生成式AI最容易落地的场景之一。同花顺依托其庞大的股民基础和独家金融数据，推出了AI选股、智能投顾、舆情分析等一系列刚需功能。在AI智能体的浪潮下，同花顺不仅能大幅提升用户的交易体验，还能通过高客单价的增值服务实现商业变现。作为“AI+金融”的核心受益者，其业绩增长具有极强的确定性。投资风险提示：生成式AI属于技术迭代极快的高科技赛道，部分应用层公司的商业模式仍在探索期，且面临激烈的市场竞争与监管政策的不确定性。股市有风险，建议你在布局时结合自身的风险承受能力，并保持对产业技术变革的持续关注。