2026年1月6日开幕的CES 2026，老黄又宣称90%的ASIC项目会失败，这实际上是对此前谷歌TPU为代表的ASIC芯片（专用集成电路）的口 头"讨伐"，一场针对ASIC的全面围猎已经悄悄开始。 很多人会关心，GPU、ASIC竞争的终局如何？答案是取决于半导体战争的终极弹药库——台积电CoWoS先进封装产能。 这意味着，只要对台积电CoWoS产能预订、分配情况，进行颗粒度拆解，就能精确测算出2026年AI算力芯片的出货格局。 "未来六个季度数据中心收入5000亿美元。"黄仁勋在GTC25上说。 可以说，2026年"芯片战"，系于台积电115万片CoWoS晶圆产能。 GPGPU与ASIC阵营对垒，图片由AI生成 01 战争的起源 我们先对GPU和ASIC的战争背景做一些铺垫（有行业基础可跳过本部分）。 人工智能对算力的需求扩张是共识，但必须明确：更先进的计算架构、工艺制程和先进封装，是三个关键路径。 关于架构，谈到最多的是GPGPU（通用图形处理器），英伟达在这条路上，借助CUDA生态的20年铺垫，成为通用并行计算的绝对王者。 硬件层面，英伟达的核心武器有两个：HBM内存极高的带宽、GPGPU大规模流处理 ...

专题：2025基金年终大盘点：冠军基年内狂飙233%，主动权益重获主导，全行业规模逼近36万亿新高 港湾观点︱进化的底色：东方港湾2025年年报与展望 港湾观点 作者：东方港湾黄海平 一、竞争：泡沫之本、活力之源 2025年末，资本市场继续飘荡着AI泡沫论。但在现实世界的过去两个月里，却出现了2025年以来，最 大的一次模型能力的进化。这次的主角是Gemini。 Gemini 3在各项评测上大幅超越了ChatGPT，其中最突出的是"多模态可交互"的能力提升。"多模态"意 味着不止以文字作为答案，而是结合图片、视频、声音、小程序等方式，跨模态来表达，相当于实时生 成一个网页或者程序来回答你的问题。"可交互"意味着不只是静态展示，而是动态的交互，多层次的展 示效果。例如，可视化托卡马克中的等离子体流动，将你的食谱做成一个可点击交互的小程序，用可交 互的动画来解释RNA 聚合酶如何工作的原理，等等。这是一次混合多模态数据下的预训练升级成果， 将更多模态原生化，也给预训练见顶的怀疑论一次很好的反击。 这也引发了AI行业的蝴蝶效应。OpenAI拉响了红色警报，并匆匆发布了不算惊艳的GPT 5.2。在最新 B200十万卡 ...

技术垄断与封闭性。美国领先AI模型（如OpenAI的GPT-4、Anthropic的Claude）均采用闭源策略，核心技术与训练数据不对外开放。这种模式虽能保持短 期技术领先，但限制了研究透明度与社区创新，形成"技术孤岛"。 算力与硬件依赖。美国通过英伟达GPU、谷歌TPU等硬件垄断，构建了"硬件-框架-模型"的技术壁垒。例如，英伟达CUDA生态成为AI研发的事实标准， 导致其他国家难以突破算力瓶颈。 应用场景的局限性。美国AI应用多集中于消费互联网（如ChatGPT、MidJourney），对复杂工业场景、社会治理场景的渗透深度不足，难以解决真实世界 的"非结构化问题"（如工业设备故障预测、城市交通拥堵治理）。 中国AI发展跳出了"技术崇拜"的形式化陷阱，以"应用反哺技术"为核心逻辑，通过"场景驱动+全栈协同+生态构建"，形成了人、机、环境相互协同的智能 生态体系。其核心突破包括： 1. 从"技术定义需求"到"需求定义技术" 中国拥有全球最复杂、最多元的实体经济与社会治理场景（如工业制造、智慧交通、乡村振兴、医疗健康），这些场景成为AI技术的"试验场"与"试金 石"。例如： 工业场景，首钢股份冷轧公司落地6 ...

随着2026年的开启，全球市值最高的公司在股市中的根基正显露出动摇迹象。 自10月29日创下历史新高以来，英伟达(NVDA.US)股价已累计下跌9.1%，表现远逊于标普500指数。这反映出投资者日益担忧人工智能(AI)支 出的可持续性，以及这家芯片巨头的市场主导地位。 近期的下跌尤为引人注目。回顾收盘价刷新历史纪录当日，英伟达股价较2022年底涨幅已超过1300%，公司市值突破5万亿美元，较不到三年 前的约4000亿美元大幅跃升。然而如今，短短数月内其市值已蒸发4600亿美元，致使三年累计涨幅收窄至近1200%。 与此同时，这家占据主导地位的AI芯片制造商正面临前所未有的激烈竞争，对手不仅包括AMD(AMD.US)等同行，甚至还有其最大的客户——如 谷歌(GOOGL.US)和亚马逊(AMZN.US)等。更令华尔街忧心的是，英伟达对多家客户的投资行为，可能被解读为通过人为手段提振需求。 "风险显然已经上升，"资产管理规模达1300亿美元的Advisors Capital Management合伙人兼投资组合经理JoAnne Feeney评论道。 如果英伟达继续延续这一颓势，将对大多数股票投资者产生影响。汇编数据 ...

1月6日，创业板人工智能震荡走低，光模块CPO概念股回调明显，新易盛、中际旭创均跌超3%。存储芯片、AI应用方向则表现活跃，北京君正领涨超 8%，同花顺涨超7%，中科创达、铜牛信息、光环新网等多股跟涨超3% 热门ETF方面，流动性突出的创业板人工智能ETF（159363）早盘震荡下挫逾2%，现跌幅收窄至0.49%，实时成交额超7亿元，资金盘中净申购超1亿份。 3、供应链潜在新玩家。更多速率、更多产品、更多客户需求释放的催化下，更多供应商有望切入北美CSP大厂的核心供应链中，释放更大成长性。 2025年复盘看，光模块CPO、AI应用接连发力，双线布局算力+AI应用的创业板人工智能指数持续领跑，指数年内涨幅高达106.35%，实现翻倍增长，大幅 领跑人工智能、CS人工智能、科创AI等同类AI主题类指数！ | 序号 | 证券代码 | 证券简称 | 区间涨跌幅 | 年化波动率 | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | | | [区间首日] 2025-1-1 [区间尾日] 2025-12-31 | [起始交易日期] 2025-1-1 [截止交易日期] 2025-12-3 ...

1月6日，创业板人工智能震荡走低，光模块CPO概念股回调明显，新易盛、中际旭创均跌超3%。存储 芯片、AI应用方向则表现活跃，北京君正领涨超8%，同花顺涨超7%，中科创达、铜牛信息、光环新 网等多股跟涨超3% 热门ETF方面，流动性突出的创业板人工智能ETF（159363）早盘震荡下挫逾2%，现跌幅收窄至 0.49%，实时成交额超7亿元，资金盘中净申购超1亿份。 | | | 分时 多日 1分 5分 15分 30分 60分 日 周 月 · | | | | | F9 盘用盘后 露加 九轮 图线 工具 零 (3 > | | | 创业板人工智能ETF华室 | 159363 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 1.044 | | | | | 159363(加量极人工智能ETF华盒] 14:12 价 1.016 涵数 -0.004(-0.39%) 均价 1.007 服交量 9424 IOPV | | | | 1.016 | | -0.004 -0.39% | | | | | | | | | | | SZ ...

英伟达以200亿美元现金，收购初创公司Groq的核心资产，这笔交易不仅刷新了英伟达自身的历史收购纪录，远超其2019年以70亿美元收购Mellanox的 规模，更以雷霆之势，将一颗冉冉升起的英伟达挑战者直接纳入麾下。 此次远非一次简单的收购，而是一场精心策划的战略围剿。毕竟已经冒出来一家谷歌TPU了，英伟达不允许再有任何真正的挑战者存在，要么被击败， 要么被收购。 目前，谷歌正积极接触那些依赖租赁英伟达芯片的小型云服务提供商，劝说它们在数据中心托管谷歌的TPU处理器。首战告捷，谷歌已与伦敦的 Fluidstack达成协议，将在纽约的一个数据中心部署TPU。 同时，谷歌的触角伸向了为OpenAI建造数据中心的Crusoe，以及向微软租赁芯片并与OpenAI签有供应合同的CoreWeave——后者被业内视为英伟达的 亲儿子。这一系列动作，意图再明显不过：谷歌不仅要抢夺英伟达的客户，更要直接切入其最核心、利润最丰厚的AI算力供应链。 0 1 谷歌的决心 谷歌为这一战所做的铺垫，远比我们想象的更为漫长，也更为深远。 早在2015年，第一代TPU v1的性能优势，就已经在AlphaGo的演进中得到了最戏剧化的体现： 1 ...

在地面上大量建设AI数据中心会导致电力不足，进行冷却也需要大量水。而在太空，光伏电池 的发电效率最高可达地面的8倍，向太空释放废热也无需冷却水。美国科技巨头开始推进太空 数据中心构想…… 美国科技企业正在推进在太空建立用于AI的数据中心的构想。谷歌计划2027年发射人造卫 星，SpaceX和OpenAI也显示出兴趣。英伟达正在为发射搭载AI半导体的人造卫星的企业提 供支援。太空数据中心有可能替代正在激增的用于AI的地面基础设施。 在人造卫星设置服务器，24小时以太阳能供电 太空数据中心是在地球轨道上的人造卫星上设置服务器，在宇宙空间进行数据处理和存储的 机制。各企业正在描绘通过群控拥有计算和通信能力的人造卫星来替代地面数据中心的构 想。 电力可以在宇宙空间利用光伏电池昼夜发电。由于地面数据中心在未来难以确保所需的大量 电力和水，太空数据中心作为未来基础设施的形态而迅速受到关注。 从火箭分离的搭载英伟达半导体的Starcloud的首颗卫星（11月、引自SpaceX官方网站） "这是在宇宙空间中扩大机器学习计算能力的大胆挑战"。谷歌在11月公布了太空数据中心项 目"太阳捕手"计划（Project Suncatch ...

Core Viewpoint - The article emphasizes that 2026 is expected to be a year of significant harvest for domestic hard technology in the electronics industry, driven by advancements in AI and a consensus on performance trends within the AI industry chain [3][7]. Group 1: AI Industry Trends - The AI industry is transitioning from divergence to consensus in performance trends, with a notable recovery since the second half of 2023, marked by the return of Huawei's Mate series [3][7]. - The electronics sector has experienced a significant valuation expansion, aided by the rapid growth of passive funds and the resonance of macro policy, inventory cycles, and AI innovation cycles [3][7]. - As of December 16, 2025, the electronics sector has risen by 40.22%, ranking third among all industries [7][16]. Group 2: AI Model Evolution - The evolution of AI models is characterized by innovations in architecture, such as the mixture of experts (MoE) framework, which enhances efficiency by reducing computational load [27]. - The emergence of large models, like OpenAI's GPT-4, showcases the correlation between model size and performance, leading to significant advancements in understanding and reasoning capabilities [27]. - The demand for improved model efficiency has led to innovations in attention mechanisms, which lower computational complexity and memory requirements [27][28]. Group 3: Computing Power and Storage - The domestic chip industry is actively updating and iterating, with companies like Huawei planning to launch new chips in 2026, while the storage sector is expected to face shortages and price increases throughout the year [9]. - The demand for AI-driven storage solutions is projected to increase, with DRAM bit demand expected to rise by 26% year-on-year in 2026, driven by AI applications [9]. Group 4: Power and Connectivity - The optimization of data transfer and communication within servers is becoming a critical breakthrough for enhancing computing power, with the global high-speed interconnect chip market expected to reach $21.2 billion by 2030 [11]. - The increasing power consumption of data center chips necessitates advancements in power supply architectures, with a shift towards high-density power solutions [11]. Group 5: Semiconductor Industry - The semiconductor sector is anticipated to benefit from a recovery in demand, with a focus on domestic manufacturing and the rise of analog chips, which are expected to see increased adoption due to their potential for localization [12]. - The global semiconductor market is projected to achieve double-digit growth for three consecutive years from 2024 to 2026, driven by advancements in AI and domestic chip design [12][14].

援引知情人士透露的消息报道称，"AI芯片超级霸主"兼全球最高市值公司英伟达(NVDA.US)在此前豪掷200亿美元拿下Groq核心团队后不久，正在就以 20亿美元至30亿美元收购总部位于以色列的人工智能领军者AI21 Labs进行深入收购谈判。 据了解，以色列AI初创公司AI21 Labs聚焦于开发大语言模型(即LLM)，并使企业能够快速构建类似ChatGPT的定制化企业级生成式AI应用， 在企业AI生态具备重要地位。该公司于2017年由Amnon Shashua共同创立，Shashua同时也是自动驾驶领域主导者Mobileye(MBLY.US)的联 合创始人兼首席执行官。 据媒体报道称，这家AI初创公司在2023年的一轮由英伟达(NVDA.US)和谷歌(GOOGL.US)领投的融资之后，经历最近一次的融资后的整体估值 约为14亿美元。该公司约有200名员工，其中许多人拥有高等理工科学位并在AI应用开发方面具备非常丰富的经验。这意味着英伟达可能更看 重AI21顶尖员工们的综合AI技能组合，而不仅仅是该公司的技术本身。 黄仁勋越来越青睐以色列科技公司 过去几年里，英伟达一直在积极收购总部位于以色列的那些最顶级科 ...