摘要：“同样是芯片股，有的一年跌超30%，有的半年涨2倍？”打开半导体板块K线图，分化景象触目惊心：消费电子用的普通MCU芯片企业业绩持续下滑，而中科曙光、寒武纪等国产AI算力芯片相关企业却因订单暴增频频异动。
“同样是芯片股，有的一年跌超30%，有的半年涨2倍？”打开半导体板块K线图，分化景象触目惊心：消费电子用的普通MCU芯片企业业绩持续下滑，而中科曙光、寒武纪等国产AI算力芯片相关企业却因订单暴增频频异动。
这并非偶然。2025年全球芯片市场规模虽突破6000亿美元，但普通芯片已陷入“产能过剩+价格战”的泥潭，而AI算力芯片却在大模型爆发推动下，呈现“需求井喷+国产替代”的双重红利。芯片投资早已不是“闭眼买”的时代，找对核心赛道才能穿越周期——跳过内卷的普通芯片，聚焦AI算力与国产算力芯片，才是抓住产业本质的关键。
一、先理清：芯片赛道已“冰火两重天”，选错方向满盘皆输
芯片不是“铁板一块”，不同细分领域的命运早已天差地别。普通芯片与AI算力芯片的分化，本质是“存量博弈”与“增量爆发”的时代分野。
普通芯片的困境已十分明显。这类芯片包括消费电子用的存储芯片、传统家电的控制芯片等，市场需求高度依赖智能手机、PC等成熟消费电子市场。2025年全球智能手机出货量同比仅增长1.2%，传统消费电子市场趋于饱和，叠加此前扩产潮带来的产能过剩，普通芯片价格持续走低，部分MCU芯片价格较2023年高点下跌超60%。更严峻的是，这类芯片技术壁垒较低，国内中小厂商扎堆竞争，行业利润率已从十年前的35%降至如今的不足10%，投资价值持续萎缩。
AI算力芯片则完全是另一番景象。随着大模型进入爆发期，从云端的算力中心到端侧的智能终端，对算力的需求呈现“超摩尔增长”，而算力芯片正是支撑这一切的核心底座。普华资本管理合伙人蒋纯直言：“算力芯片是一个无穷大的赛道，因为人类对算力的需求尚且看不到头。”数据印证了这一点：2025年全球AI算力芯片市场规模预计突破480亿美元，同比增长45%，其中推理芯片增速更是高达60%，成为增长最迅猛的细分领域。
更关键的是国产算力芯片的“破局时刻”。以往国内AI算力领域长期受制于海外封闭架构，企业扩展算力需支付高昂成本，而2025年以来，从中科曙光牵头发布AI计算开放架构，到海光信息开放HSL互联总线协议，国产算力芯片正从“单点突破”走向“生态协同”，彻底改变了被动局面。这种产业级的突破，让国产算力芯片成为兼具政策红利与市场空间的黄金赛道。
二、深拆解：AI算力芯片的核心逻辑，为何能成“长坡厚雪”赛道？
AI算力芯片的投资价值，不仅在于短期需求爆发，更在于其背后“技术迭代+场景渗透+生态成熟”的长期逻辑，这正是普通芯片无法比拟的核心优势。
1. 需求端：从“可选”到“必需”，算力缺口持续扩大
AI算力已成为像电力一样的基础设施。云天励飞董事长陈宁指出，未来从智能眼镜、家用电器到无人驾驶汽车、人形机器人，都将具备语言交互能力，而AI推理芯片将从端、边、云多层次赋能这些场景。更宏大的是，算力网络正逐步成型，国家级大型算力中心、城市级低时延算力中心乃至家庭计算主机将全面铺开，形成无处不在的算力基础设施，这背后是千亿级的芯片需求。
具体到数据上，训练一个千亿参数的大模型需要百亿亿次浮点运算，单台AI服务器所需的算力芯片价值量是传统服务器的5-10倍。谷歌因tokens量暴增，其自研TPU需求已超过200万颗；国内腾讯云为适配大模型落地，仅昇腾芯片的采购量就较去年增长3倍，这种需求强度是普通芯片无法企及的。
2. 技术端：从“通用”到“专用”，创新驱动价值重构
AI算力芯片的技术迭代正颠覆传统芯片逻辑。中山大学集成电路学院院长王中风指出，AI芯片设计已从通用走向专用，从单一走向多元，传统半导体思路设计的芯片难以满足AI场景需求。目前市场已形成两条核心技术路线：
• 通用GPU路线：以英伟达为代表，擅长复杂的并行计算，仍是大模型训练的核心选择，但面临内存带宽不足的瓶颈；
• ASIC专用芯片路线：专为特定AI任务设计，能突破内存瓶颈，量产后性价比优势显著。谷歌新一代TPU性能对标英伟达B200，且具备功耗优势，博通则凭借ASIC芯片获得超1000亿美元订单，高增长预计持续到2027年。
这种技术创新带来的价值重构，让AI算力芯片摆脱了普通芯片“拼产能、压成本”的低层次竞争，转而进入“技术溢价”的高价值区间。
3. 生态端：从“封闭”到“开放”，国产替代加速落地
生态突破是AI算力芯片最大的变量，尤其是国产算力生态的成熟。以往英伟达凭借CUDA生态形成垄断，国内芯片企业难以突破，但2025年以来，国产生态迎来多项关键突破：
• 中科曙光联合20余家企业发布的DeepAI深算智能引擎，实现CUDA代码无缝迁移，开发者无需重写代码即可适配国产GPU，在ResNet-50模型测试中硬件利用率达97%；
• 海光信息开放HSL系统互联总线协议，联合寒武纪、昆仑芯等十余家企业推动高速互联生态标准化，时延降低50%，彻底打破技术封闭牢笼；
• 华为昇腾开源CANN架构，孵化200余个高性能算子，已应用于医疗监护、工业仿真等场景。
生态的成熟直接带动了商业化落地。腾讯云已全面适配昇腾、寒武纪、海光等国产芯片，AI算力成本直降40%，搭载昇腾的服务器租赁价比英伟达便宜20%，中小企业也能负担得起高端算力。这种“生态-成本-需求”的正向循环，正加速国产算力芯片的替代进程。
三、划重点：国产算力芯片的3大投资主线，精准捕捉核心机会
在AI算力与国产替代的双重浪潮下，并非所有国产算力芯片企业都能受益。聚焦“架构引领、生态协同、场景落地”三大主线，才能精准抓住真正的核心标的。
1. 架构与生态主导者：掌握产业定价权的“核心龙头”
这类企业通过主导开放架构或核心协议，成为国产算力生态的“中枢”，具备最强的护城河。中科曙光正是典型代表，其牵头发布的AI超集群架构实现两大突破：单机柜支持96张加速卡，算力相当于传统4个机柜，空间占用减少75%；且可扩展至百万卡规模，为超大规模AI模型训练铺平道路。海光信息也凭借开放HSL总线协议，集结了寒武纪、浪潮等产业链力量，打通了国产算力协同的“任督二脉”。
投资这类企业，本质是投资国产算力生态的“基础设施”，随着生态伙伴不断增加，其价值将持续放大。
2. 芯片硬件突破者：技术对标国际的“硬核玩家”
这类企业在芯片性能上实现关键突破，能直接替代海外产品，是国产替代的核心力量。寒武纪的推理芯片已实现重大进展，推理性能追上英伟达A100的85%，而能效比还要高30%，在智能驾驶、医疗影像等场景已实现规模化应用。此外，专注于ASIC路线的企业也值得关注，随着AI任务日益细分，专用芯片的性价比优势将进一步凸显，有望复制博通的增长路径。
判断这类企业的核心指标，不仅要看芯片性能参数，更要看实际订单落地情况——是否进入腾讯、阿里等大厂供应链，是否实现稳定量产，这些都是“真突破”与“伪概念”的分界线。
3. 场景落地赋能者：绑定下游需求的“隐形冠军”
算力最终要落地到场景，那些深度绑定高需求场景的企业，能充分享受行业红利。腾讯云虽非芯片制造商，但通过全面适配国产芯片、整合算力资源，成为场景落地的关键枢纽，其算力成本降低40%后，将进一步激活中小企业的AI需求，反哺上游芯片企业。此外，算力租赁企业也迎来机遇，截至2024年底我国算力总规模达280亿EFLOPS，智能算力占比32%，算力服务已成为刚需，这类企业能直接受益于算力需求爆发。
四、避坑提醒：3个认知误区，新手最容易踩错
在芯片投资中，方向对了还不够，避开认知误区才能避免“赚了指数不赚钱”。
1. 别把“芯片概念”当“AI算力芯片”
很多企业宣称涉足“AI芯片”，但实际上只是在传统芯片基础上做微小改动，并非真正的“模型驱动设计”。BV百度风投董事总经理刘水强调，投资人更希望看到真正的AI芯片，而非“芯片for AI”。判断标准很简单：看其是否针对AI场景做了架构级创新，是否有配套的软件栈与生态支持。
2. 别只看“性能参数”忽略“生态适配”
有些芯片性能参数亮眼，但缺乏生态支持，开发者无法快速适配应用，最终只能“束之高阁”。国产算力芯片的突破，本质是生态的突破，脱离DeepAI、HSL等生态体系的芯片企业，很难在长期竞争中立足。
3. 别盲目追高“短期热点”，忽视“长期逻辑”
AI算力芯片赛道虽好，但也存在短期波动。部分企业因单次订单爆发股价暴涨，但如果缺乏持续的技术迭代与生态建设能力，股价终将回归基本面。真正的核心标的，必然是能在架构、生态、场景中占据一席之地的长期玩家。
结语：算力革命下，芯片投资的本质是“押注未来”
芯片投资的分化，本质是产业发展阶段的必然。普通芯片代表的“过去”，正面临需求饱和与竞争内卷的双重压力；而AI算力与国产算力芯片代表的“未来”，正处于“政策+技术+需求”的三重催化下，成长空间刚刚打开。
对投资者而言，看懂这场算力革命的本质，就抓住了芯片投资的核心：跳过那些陷入存量博弈的普通芯片，聚焦于架构创新、生态协同、场景落地的国产AI算力芯片企业。这些企业不仅在创造商业价值，更在构建中国AI产业的自主底座。
最后想问：你更看好国产算力芯片的哪条技术路线？是通用GPU还是ASIC专用芯片？在你关注的领域里，还有哪些被低估的算力产业链企业？欢迎在评论区分享观点，一起把握技术变革中的投资机会！
来源：Kitty喵
