策略研究 | 证券研究报告 — 点评报告 2025 年 7 月 13 日 策略点评 国产算力产业链贯通，行情催化在即 国产算力产业链"产业突破-业绩验证-需求验证"逻辑链条已逐步打通，产业 链行情正在迎来催化。 tianran.gao@bocichina.com 证券投资咨询业务证书编号：S1300522100001 ◼ 国产算力产业链"产业突破-业绩验证-需求验证"逻辑链条已逐步打通，产 业端，沐曦集成、摩尔线程两大国产 GPU 厂商科创板 IPO 获受理，填补 A 股全功能 GPU 空白，华为算力集群性能媲美英伟达，产业链重点公司 业绩来看，工业富联中报业绩创历史同期新高，需求端，国产大模型 Tokens 消耗量高速增长。国产 GPU 上市潮、硬件厂商业绩兑现与 AI 大 模型需求增长形成共振，国产算力产业从技术研发、商业落地到需求支撑 已进入高速增长周期，全产业链自主化进程提速，国产算力行情亦有望受 到催化，建议关注国产算力芯片、服务器、PCB、光通信厂商等。 ◼ 风险提示：1）政策落地不及预期，宏观经济波动超预期。2）市场波动风 险。3）海外经济超预期衰退、流动性风险。 策略点评 国产算力产业链"产业 ...

行 业 及 产 业 计算机 2025 年 07 月 12 日 稳定币加速进入主流领域！超节点 本研究报告仅通过邮件提供给 中庚基金 使用。1 行 业 研 究 / 行 业 点 评 相关研究 《3D 打印产业链高景气！AI+法律产品突 破！——计算机行业周报 20250630- 20250704》 2025/07/05 《蚂蚁 AI 医疗产品发布！中资券商布局虚 拟资产！——计算机行业周报 20250621- 20250628》 2025/06/28 证券分析师 黄忠煌 A0230519110001 huangzh@swsresearch.com 洪依真 A0230519060003 hongyz@swsresearch.com 刘洋 A0230513050006 liuyang2@swsresearch.com 研究支持 崔航 A0230524080005 cuihang@swsresearch.com 徐平平 A0230123060004 xupp@swsresearch.com 曹峥 A0230525040002 caozheng@swsresearch.com 陈晴华 A0230123090010 che ...

[Table_Main] 证券研究报告 | 行业周报 通信 2025 年 07 月 07 日 通信 优于大市（维持） 证券分析师 李宏涛 资格编号：S0120524070003 邮箱：liht＠tebon.com.cn 研究助理 市场表现 -20% -10% 0% 10% 20% 29% 39% 49% 2024-07 2024-11 2025-03 通信 沪深300 资料来源：德邦研究所，聚源数据 相关研究 1.《算力软硬件投资和用户仍快速增 长 ， 业 绩 和 市 值 预 期 向 好 》， 2025.6.30 3.本周回顾及重点关注组合 2 / 18 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 2.《中国新型基础设施：昇腾芯片+低 轨卫星+数字货币》，2025.6.23 3.《星链卫星坠落，低轨卫星新型基 础设施价值凸显》，2025.6.16 4.《中国电信（601728.SH）：高股息 带来稳健收益，数据入表+前沿布局 打开成长空间》，2025.6.12 5.《美国推出稳定币，中国数字货币 已应用推广》，2025.6.9 海内外算力共振，AIDC 景气将持续 [Table_Summary] 投资要点： 1. ...

作 者丨倪雨晴 编 辑丨骆一帆 视频编辑丨柳润瑛 设 计丨黎旭廷 华为的昇腾，让英伟达黄教主都坐不住了。他公开表示，华为昇腾CloudMatrix 384超节点， 部分性能上甚至超过英伟达的产品。 华为的384超节点方案，就像全真七子用剑阵打黄药师，集群一起上，黄药师还真有点招架不 住。 海外专业机构SemiAnalysis更是直接点名：384超节点的整体计算能力是英伟达GB200机柜的 1.6倍！ 在单芯片性能受限、制裁持续的情况下，华为昇腾是真能打，还是"自嗨"？它是如何与英伟 达竞争的？国产算力究竟到了什么水平？还有什么差距？ 今天，我们就带着这些问题，一口气了解对垒英伟达的国产芯片，昇腾。 和英伟达"掰手腕" 昇腾此前非常低调，它是华为打造的一款AI芯片。它不是拿来打游戏的显卡，也不是电脑中 的CPU，而是专门针对AI任务的加速芯片NPU，是一颗纯纯的"AI处理器"。 目前昇腾最主力的产品叫"昇腾910"。但以往的昇腾芯片，更多是作为"备胎"使用的——因为 美国断供，英伟达、AMD最高端的芯片买不到，很多厂商只能硬着头皮用国产，而昇腾已经 是国产芯片中的佼佼者。 过去几年，昇腾其实主要用在AI"推理" ...

0:00 21世纪经济报道记者倪雨晴 深圳报道 华为昇腾是怎么做到和英伟达"掰手腕"的？ 技术拆解 要理解这个问题，我们得先来认识昇腾的最强战力，"CloudMatrix 384 超节点"这个大家伙。这就是它 的外观（画面：384的结构图），它其实就是一个巨大的芯片集合，这最核心的384张昇腾910芯片，外 加192颗鲲鹏CPU，通通塞进16个机柜，然后用光缆、光模块联接起来，构成一个"超节点"。 你可以把它想象成一支超级"AI方阵"：虽然单个士兵不如对手，但整体配合、纪律、调度都非常出色。 最终打起仗来，不一定会输。 听起来是不是有点像"芯片大拼盘"？但是，要把384块芯片联接在一起，像一台机器一样高效工作、协 同配合，这可不简单。 你可能不知道，英伟达目前GB200的机柜，只塞了72块GPU，下一代是144块GPU， 这个"大力出奇迹"的背后，是通信、光学、热学、基础软件等多个领域的老底子，一起发力的结果。 核心突破点包括： 听上去有点技术？咱们展开说说一项很关键的互联技术。 在计算集群里，无论是 CPU、GPU 还是 NPU，最终都需要高效的联接起来，才能交换传输数据。 英伟达有独家的NVLink互联技 ...

0:00 21世纪经济报道记者倪雨晴 深圳报道 华为的昇腾，让英伟达黄教主都坐不住了。他公开表示，华为昇腾CloudMatrix 384超节点，部分性能上 甚至超过英伟达的产品。 华为的384超节点方案，就像全真七子用剑阵打黄药师，集群一起上，黄药师还真有点招架不住。 海外专业机构SemiAnalysis更是直接点名：384超节点的整体计算能力是英伟达GB200机柜的1.6倍！ 在单芯片性能受限、制裁持续的情况下，华为昇腾是真能打，还是"自嗨"？它是如何与英伟达竞争的？ 国产算力究竟到了什么水平？还有什么差距？ 今天，我们就带着这些问题，一口气了解对垒英伟达的国产芯片，昇腾。 和英伟达"掰手腕" 目前昇腾最主力的产品叫"昇腾910"。但以往的昇腾芯片，更多是作为"备胎"使用的——因为美国断 供，英伟达、AMD最高端的芯片买不到，很多厂商只能硬着头皮用国产，而昇腾已经是国产芯片中的 佼佼者。 过去几年，昇腾其实主要用在AI"推理"环节，也就是模型训练好之后，用它来支持大模型生成内容、聊 天等应用环节。但模型训练？说实话——很少用国产芯片，原因也简单：单卡性能弱、生态不够用、系 统稳定性差。 但这一切，在2024 ...

证券研究报告 2025年7月3日 行业：计算机 增持 （维持） 聚焦AI智能化、国产化 ——2025年下半年计算机行业投资策略报告 分析师：章锋 SAC编号：S0870525030002 主要观点 大模型持续创新，AI Agent商业化加快。模型端：国内外大模型加速迭代。OpenAI推出GPT-4o、谷歌Gemini 2.5 系列模型全新升级、Anthropic发布Claude 3.5 Sonnet、DeepSeek R1-0528强化结构化代码输出能力，主流大模型在 模型智能、效率和多模态能力方面持续取得进展。算力端：资本开支向上，推理算力景气。微软、亚马逊、Meta 、谷歌、阿里、腾讯、百度等科技大厂持续加码资本开支，推理算力需求井喷，巴克莱报告预计AI推理计算需求 将占通用人工智能总计算需求的70%以上，我们认为，ASIC 以及国产芯片将迎来新发展机遇。应用端：巨头加速 布局，AI Agent商业化加快。B端，微软、谷歌、Salesforce、百度、腾讯、字节等持续加码，C端，国内外Agent 惊艳涌现，同时巨头积极拥抱MCP，加速落地AI Agent。根据Markets and Markets预测，全 ...

机器之心报道 编辑：Panda AI 领域最近盛行一个观点： AI 下半场 已经开始，评估将比训练重要。而在硬件层级上，我们也正在开始进入一个新世代。 过去几年，全球科技巨头的 AI 竞赛还聚焦于「芯片」本身 —— 比拼谁的计算核心更强大，就像 F1 赛场上对引擎马力的极致追求。而今天，战火已经蔓延到一个 更宏大的新维度： 系 统架 构 。 当所有顶级玩家都拥有了性能强悍的「V12 引擎」后，人们痛苦地发现，真正的瓶颈已不再是单颗芯片的算力，而是如何将成百上千颗芯片连接起来，形成一个 高效协同的整体。这就像将一千辆 F1 赛车同时塞进一条乡间小路，再强的引擎也只能在无尽的「堵车」中怠速轰鸣。 这个「交通堵塞」，就是今天 AI 数据中心面临的最致命瓶颈 —— 通信开销。在大模型分布式训练中，节点间的海量数据同步，常常导致算力利用率骤降。无数 斥巨资采购的顶级芯片，大部分时间都在等待数据，而不是在计算。也就是说，AI 行业正面临一场深刻的效率危机。 因此，一个根本性的问题摆在了所有人的面前：如何才能彻底拆除芯片之间的「围墙」，构建一个真正没有堵车的「算力高速公路网」？ 面对这个 AI 下半场的终极考题，华为云给出 ...

Core Viewpoint - The rise of domestic AI chip companies, particularly Muxi Integrated Circuit (Shanghai) Co., Ltd., is accelerating their entry into the capital market, with Muxi's IPO on the Sci-Tech Innovation Board being a significant event in the GPU sector [1][2]. Company Overview - Muxi aims to raise 3.904 billion yuan for the development and industrialization of next-generation general-purpose GPUs, AI inference chips, and advanced heterogeneous computing architectures [1]. - Founded in 2020, Muxi is part of the "Four Little Dragons" of domestic GPUs, alongside companies like Moore Threads and Birran Technology [2]. - Muxi's flagship product, the "Xiyun C series," is a self-developed GPU chip that has achieved significant sales and application in AI public computing platforms [3]. Financial Performance - Muxi's revenue projections for 2022 to 2024 are 426,000 yuan, 53.021 million yuan, and 743 million yuan, respectively, indicating substantial growth [3]. - Despite revenue growth, Muxi is facing significant net losses projected at 780 million yuan, 870 million yuan, and 1.41 billion yuan over the same period, totaling 3.06 billion yuan in losses [3]. Market Context - The domestic AI chip market is still in its early stages, with increasing penetration rates for local brands, but lacking a clear competitive landscape [1]. - The rise of domestic GPU manufacturers is driven by the growth of AI models, the "East Data West Computing" initiative, and ongoing policies promoting domestic innovation [5]. - By 2025, domestic AI chips are expected to account for 40% of the AI server market in China, while NVIDIA's share is projected to decrease to 41.5% [7]. Policy Environment - The recent reforms in the Sci-Tech Innovation Board have created a more favorable environment for unprofitable but technologically advanced companies like Muxi, signaling a shift towards supporting "hard tech" enterprises [4].

Group 1 - Huawei announced the open-source release of the Pangu model with 70 billion parameters and the Pro MoE 72B model with 720 billion parameters, enhancing the development of large model technology on domestic computing platforms [1] - The Pro MoE 72B model achieves superior performance comparable to trillion-parameter models by dynamically activating a network of experts, with only 160 billion parameters activated during operation [1] - The latest Super CLUE ranking places Huawei's large model as the top domestic model within the trillion-parameter category, indicating significant advancements in the field [1] Group 2 - Huawei's Ascend chips and CANN heterogeneous computing architecture are part of a fully autonomous and optimized closed-loop solution, marking a shift in global AI computing competition towards large-scale system efficiency and ecosystem development [2] - The Ascend super node has been commercially deployed in data centers such as China Telecom, contributing to the growth of the domestic supply chain [2] Group 3 - Huasen Tiancheng has collaborated with Huawei on Ascend chips and AICC intelligent contact center initiatives, indicating a strategic partnership in AI technology [3] - Softcom Power has launched the Softcom Ascend AI workstation to enhance local AI inference and production efficiency, reflecting the industry's push towards localized AI solutions [4]