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中国科技巨头华为首次对外展示其迄今为止最强大的人工智能（AI）计算设备昇腾950
中国科技巨头华为首次对外展示其迄今为止最强大的人工智能（AI）计算设备昇腾950超节点（Atlas950SuperPoD）晶片集群，这款设备的算力是美国晶片巨头英伟达同级别系统的6.7倍。7月17日，2026世界人工智能大会在上海世博中心拉开帷幕。华为展台前围满了人。昇腾950超节点真机首次公开亮相。16台计算柜整齐排列。1024张昇腾卡同时点亮。这不是概念图。不是PPT。是实实在在能摸到的硬件。过去几年，AI算力圈的叙事逻辑一直是单颗芯片性能对决。英伟达A100、H100轮番登台。国产芯片厂商跟着比拼制程和算力指标。但昇腾950超节点的亮相宣告了一个事实：游戏规则变了。大模型参数迈入十万亿级。MoE架构和Agent推理成为主流。单颗芯片再强也扛不住整个系统的通信瓶颈和资源闲置。华为走了一条以系统代芯片的路。单颗昇腾芯片受制于先进制程获取困难，这是公开的秘密。但华为把算力竞争从芯片层面拉到了集群层面。Atlas950SuperPoD以单柜64卡为基本单元。通过自研灵衢互联协议，最大可支撑8192张昇腾卡高速互联。FP8总算力达8ExaFLOPS。对比英伟达NVL144（144卡），超出6.7倍。内存容量1152TB是对方的15倍。互联带宽16.3PB/s高出62倍。即便是与英伟达计划2027年上市的NVL576相比，Atlas950在各方面依然领先。这些数字震撼吗？震撼。但更值得琢磨的是数字背后的战略意图。华为轮值董事长徐直军去年说过一句大实话：由于制裁，华为不能产出最先进工艺制程的芯片。但基于三十多年构筑的联接技术，能做到万卡级超节点。芯片制程暂时追不上。系统整合能力可以做到极致。真机亮相本身就是信号。从参数发布到实物展示，意味着产品已跨越实验室验证阶段。在高速互联、散热设计、系统稳定性等工程能力上具备规模交付条件。这不是小批量的工程样机。是可以批量出货的产品。华为规划2026年第四季度让昇腾950DT芯片上市。字节跳动、阿里巴巴等大厂已被曝为首批客户。但理性看待，挑战同样真实。集群方案并非万能灵药。能耗高、占地面积大是绕不开的硬约束。满配状态下，Atlas950SuperPoD由128个计算柜和32个互联柜组成，共计160个机柜，占地面积约1000平方米。这对数据中心的基础设施提出了极高要求。另一个问题：6.7倍的算力优势，对比的是英伟达NVL144。英伟达的技术迭代速度有目共睹。华为的领先是暂时的还是可持续的？这取决于灵衢协议的演进速度、昇腾芯片的代际迭代节奏，以及整个生态的完善程度。生态才是真正的护城河。昇腾在软件层下了重注。CANN异构计算架构已于2025年底全面开源。开源社区上线67个项目。代码超1244万行。月活跃开发者突破3500人。昇腾已携手3000多家合作伙伴，孵化7000多套行业解决方案。硬件的算力优势如果没有软件生态承接，终究是空中楼阁。华为显然明白这一点。更有说服力的是前车之鉴。昇腾384超节点已商用落地750多套。覆盖互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等行业。是国内唯一训练出SOTA顶级大模型的国产算力超节点。从384卡到1024卡，这不是凭空画饼，是有成熟产品迭代路径支撑的稳步推进。从拼芯片到拼集群，这场转变不仅是技术路线的调整，更是竞争哲学的升维。当单颗芯片性能提升速度放缓，谁能把芯片、服务器、网络、液冷、存储高效整合成一套稳定可交付的计算系统，谁就能在下一阶段占得先机。昇腾950超节点的亮相，让全世界看到了中国AI算力的另一种可能性。各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。
老外1：如果不是美国政府在2018年禁止向中国出口EUV光刻机，两年前中
老外1：如果不是美国政府在2018年禁止向中国出口EUV光刻机，两年前中国本可以轻松击败台积电、英伟达以及所有美国人工智能实验室。 老外2：如果我们不耍阴招，中国会在前线碾压我们。他们显然是靠实力取胜。他们更聪明，更有能力，比我们强。
#美国公司被曝照抄中国AI模型#【双标！中国AI被骂“偷”，美国照抄中国模型叫
#美国公司被曝照抄中国AI模型#【双标！中国AI被骂“偷”，美国照抄中国模型叫“工程”？】本周，美国人工智能（AI）公司ThinkingMachinesLab发布了其首个模型Inkling。与其他模型相比，其性能表现不那么突出，但仍被美国视作“村里的希望”——只因为它开源。据介绍，该公司由OpenAI前首席技术官米拉·穆拉蒂与一批OpenAI高级研究员于2025年2月共同创立。在尚未推出任何产品之前，该公司便以120亿美元的估值，完成了创纪录的20亿美元种子轮融资。英伟达、AMD、思科等大公司都是其投资方。彭博社、路透社等媒体称，凭借其新模型，ThinkingMachines有望填补美国市场的空白，因为美国在推出具有竞争力的开源AI产品方面被认为落后于中国开发者。目前，美西方企业纷纷涌向中国企业，将中国AI模式作为昂贵的闭源模式的主要替代方案。然而，就在西方媒体和投资者对Inkling欢欣鼓舞之际，美国《福布斯》杂志实在是看不下去了。太双标！“穆拉蒂打造的中国AI替代品，也太像中国模型了，”7月15日，《福布斯》刊文说了句实话。文章指出，十八个月来，美国一直指责中国实验室“窃取”美国知识产权来构建模型。当DeepSeek在2025年初震惊AI界时，OpenAI和美国官员的第一反应是DeepSeek蒸馏了OpenAI的模型。美国政客随即炒作，扬言调查，还污蔑中方AI企业“盗窃”。但看看Inkling。技术分析师发现，它很大程度上采用了DeepSeek-V3架构；且ThinkingMachines自己承认，他们蒸馏了KimiK2.5等开源模型生成的合成数据来训练Inkling。“换句话说，一个美国实验室采用了中国的架构，并蒸馏了一个中国模型来训练其旗舰产品，”文章写道，“然而，这一次没人称之为盗窃。”《福布斯》杂志指出，对于中美AI模型，修辞上的不对称性现在已经到了无法忽视的地步。“当中国实验室从美国模型学习时，被污蔑为盗窃；当美国实验室从中国模型学习时，却美言之为工程。”在社交媒体上，《福布斯》的大实话，引起许多外国网民的共鸣。一名网民发文称：“中国开源权重模型公开权重、降低成本、扩大访问权限，并让全世界都能在其基础上构建。美国封闭实验室隐藏一切、收取高价、游说实施限制，却指责所有其他人偷窃。讽刺得让人窒息。”对此，不少网民抨击美国“双标”。还有人写道：“美国开源AI不会走得太远。他们会确保前沿能力只留在封闭循环模型中。因为太多的钱已经投入到封闭模型中，如果他们回头，那基本上就是损失，而且是承认一个庞氏骗局。”美媒警告：长此以往，只会自食其果那么，美国企业为什么要打造一个模仿中国AI、但却不如中国AI的替代品？《福布斯》杂志提到了美国政治干涉科技领域的现实。随着企业人工智能开支如脱缰野马般飙升，许多西方巨头也开始扪心自问一个简单的问题：既然中国的AI模型便宜得多，为何还要花大价钱购买美国“领先”的AI模型呢？据英国《金融时报》日前报道，从硅谷到欧洲，美国最大外卖巨头DoorDash、全球旅行房屋租赁平台爱彼迎（Airbnb）和德国科技巨头西门子等大型企业纷纷转向中国人工智能模型，吸引它们的不仅是较低的成本，还有这些模型的“开放权重”模式，这种模式允许企业根据自身特定需求对模型进行定制。西方企业对中国开源AI“真香”，引起了美国政客的担忧。据报道，华盛顿现在正试图关上这扇门。本月早些时候，美国国务院警告美国公司注意中国模型的所谓“风险”，众议院委员会还就使用中国AI对Airbnb等企业发起了调查。《福布斯》称，对于任何涉及政府工作的公司，以及那些越来越担心国会传票的公司来说，无论最终规则如何，中国的开源模型正变得不可触碰。Inkling的存在就是为了填补这个真空——它不是最好的基础模型，只是一个“被允许的、低风险的”模型。文章提醒称，美国政府对中国AI设置壁垒，只会让自己面临“自我孤立”的风险。美国以外的公司没有这种政治压力，可以继续使用中国AI。“想想这意味着什么……美国公司可能首次在基础技术领域处于结构性劣势，不是因为它们缺乏人才或资本，而是因为政策将它们与最佳可用技术隔离开来，而世界其他地区则自由构建。”文章指出，Inkling的教训并不是说ThinkingMachines失败了，或者做错了什么。而是说，开放、自由的AI重心已经转移到中国，以至于OpenAI的校友们都在依靠中国的技术基础进行开发。“华盛顿试图将美国产业封闭起来的做法，最终可能会反而削弱它想要保护的公司，”文章最后强调，“真正的实力来自于打造更好、更快、更便宜的产品，绝非强迫自己的团队使用性能较弱的设备。”#OpenAI前高管新模型被指抄袭DeepSeek#
京东方的屏不错，而且是国之重器，现在有点看不懂，与资本市场热乎劲，好像有点跑偏了
京东方的屏不错，而且是国之重器，现在有点看不懂，与资本市场热乎劲，好像有点跑偏了？发展靠自研和创新，无论与美国生意，还是国内供应商，有些事适可而止，真正把握节奏的，应该是宏观调控，而不是情绪价值。
【日本将购买27500颗英伟达RUBIN芯片，用于构建机器人人工智能系统】日
【日本将购买27500颗英伟达RUBIN芯片，用于构建机器人人工智能系统】日本计划采购2.75万颗英伟达下一代Rubin芯片，用于开发本土基础机器人AI模型。新成立的Noetra公司已从政府财政中获得3873亿日元拨款，公司表示将负责统筹该项目并建设一座大型数据中心。这一计划是日本政府降低对外国技术依赖、加强国家安全一系列举措的一部分。Noetra计划于明年3月前发布首个AI模型，并持续进行更新。Noetra总裁HironobuTamba表示，长期目标是在未来几年推出专门面向机器人应用的AI模型。开发本土物理人工智能模型是日本打造全球领先人工智能和机器人产业中心总体战略的重要组成部分。日本政府的目标是，到2040年占据全球约60万亿日元机器人市场30%以上的份额。
小日子机器人智能方向大概率也落后于中美，30%的目标难【日本将购买27500
小日子机器人智能方向大概率也落后于中美，30%的目标难【日本将购买27500颗英伟达RUBIN芯片，用于构建机器人人工智能系统】日本计划采购2.75万颗英伟达下一代Rubin芯片，用于开发本土基础机器人AI模型。新成立的Noetra公司已从政府财政中获得3873亿日元拨款，公司表示将负责统筹该项目并建设一座大型数据中心。这一计划是日本政府降低对外国技术依赖、加强国家安全一系列举措的一部分。Noetra计划于明年3月前发布首个AI模型，并持续进行更新。Noetra总裁HironobuTamba表示，长期目标是在未来几年推出专门面向机器人应用的AI模型。开发本土物理人工智能模型是日本打造全球领先人工智能和机器人产业中心总体战略的重要组成部分。日本政府的目标是，到2040年占据全球约60万亿日元机器人市场30%以上的份额。
【日本将购买27500颗英伟达RUBIN芯片，用于构建机器人人工智能系统】日本计
【日本将购买27500颗英伟达RUBIN芯片，用于构建机器人人工智能系统】日本计划采购2.75万颗英伟达下一代Rubin芯片，用于开发本土基础机器人AI模型。新成立的Noetra公司已从政府财政中获得3873亿日元拨款，公司表示将负责统筹该项目并建设一座大型数据中心。这一计划是日本政府降低对外国技术依赖、加强国家安全一系列举措的一部分。Noetra计划于明年3月前发布首个AI模型，并持续进行更新。Noetra总裁HironobuTamba表示，长期目标是在未来几年推出专门面向机器人应用的AI模型。开发本土物理人工智能模型是日本打造全球领先人工智能和机器人产业中心总体战略的重要组成部分。日本政府的目标是，到2040年占据全球约60万亿日元机器人市场30%以上的份额。
丰田汽车与英伟达共同发布联合声明，宣布双方十年战略合作范围全面升级，以车载智能业
丰田汽车与英伟达共同发布联合声明，宣布双方十年战略合作范围全面升级，以车载智能业务为核心根基，将物理AI技术拓展至工业机器人、智能工厂、智慧城市等多元实体场景。此前双方已依托NVIDIADRIVEAGX平台、DriveOS系统联合研发搭载L2++高阶辅助驾驶的丰田新一代车型。本次扩容后，英伟达将输出算力芯片、Omniverse数字孪生、Isaac仿真工具链，赋能丰田工厂自动化机器人研发；同时为丰田“编织之城”智慧城市项目搭建全域交通AI调度系统，实现路况预判、智能路网管控。技术层面，双方打通车载、工业、城市场景的物理AI底层框架，复用车辆环境感知、动力学仿真核心算法，降低多领域研发成本。行业分析指出，此次跨界合作打通出行与实体制造AI壁垒，为全行业物理AI规模化落地提供完整参考方案。汽车资讯
一觉醒来！一个重磅催化又来，今天这个方向恐怕要跳涨了，不废话，直接上重点：物理A
一觉醒来！一个重磅催化又来，今天这个方向恐怕要跳涨了，不废话，直接上重点：物理AI……07:03:32财联社7月16日电：英伟达表示将与丰田扩大合作伙伴关系，以推动物理AI在汽车行业、机器人技术以及城市领域的应用。日本公司正在使用英伟达的Nemotron以构建人工智能模型。推出全新JetsonThor计算机，以推进主流机器人技术和边缘人工智能。为什么说这是一个重磅消息呢？原因很简单，这次的合作标志着物理AI正从概念正式走向汽车、机器人、智慧城市等真实场景的规模化落地。此消息短期必然是会对物理AI概念产生利好情绪催化的。同时也会刺激我们大厂在物理AI上加快研发。特别是物理AI在智价方面商业化应用。对于大A相关物理AI概念同样是大利好，尤其利好自动驾驶、具身智能以及工业软件三大产业链。
消息称旭创科技70亿美元香港上市计划接近获批经济观察报
消息称旭创科技70亿美元香港上市计划接近获批经济观察报
【#只有极少量英伟达H200芯片运往中国#】综合路透社、彭博社7月14日消息，负
【#只有极少量英伟达H200芯片运往中国#】综合路透社、彭博社7月14日消息，负责美国出口管制事务的商务部工业与安全局官员杰弗里·凯斯勒证实，在获得美国政府批准后，只有“极少量”英伟达H200人工智能芯片运往中国客户。凯斯勒14日在美众议院外交事务委员会听证会上称，根据出口许可证发运的H200及同类产品数量“非常少，可以说微不足道”（“Verysmallquantityofchips,soit’strivial.”）。报道称，英伟达H200芯片对华销售已成为美中科技竞争中的一个主要争议焦点。美国政府近年来持续限制中国获取最先进的半导体技术，声称这些芯片可能被用于军事领域。去年12月，特朗普批准向中国出口H200芯片，标志着美方对华AI芯片出口限制出现重大松动。今年1月，美国商务部将这一决定正式制度化，仅允许向经过核实的中国买家销售，并对相关出口征收25%的美国税费。申请企业须确认芯片不会用于中国军事用途。美国商务部长卢特尼克4月在接受国会质询时披露，尽管特朗普政府试图在对华技术转让上维持所谓“微妙平衡”，但中国至今未采购任何H200芯片，因为中方希望将投资重心放在本土产业自主发展上。中国AI芯片自给率正快速提升。摩根士丹利数据显示，中国AI芯片自给率已从2021年的约10%升至2026年的41%，五年间增长超过四倍。机构预测到2030年这一比例将进一步升至约86%。美国调查公司伯恩斯坦预计，英伟达在中国AI半导体市场的份额到2026年将急剧下降至8%，而中国企业总份额将达到八成。中国芯片产业正用实际行动证明：核心技术买不来、求不到，唯有自主创新才是根本出路。在美国出口管制层层加码的背景下，中国半导体产业非但没有被“卡”住，反而在压力中开辟出一条条突围之路。
摩根士丹利预计2028年全球超算资本开支达1.4万亿美元，META产能指引达21
摩根士丹利预计2028年全球超算资本开支达1.4万亿美元，META产能指引达21GW。近日，摩根士丹利上调超大规模云厂商（META、AMZN、GOOGL）资本开支预期，预计2028年全球超算CapEx将达1.4万亿美元（2027年为1.2万亿美元），打破市场对AI算力过剩的担忧。此次上修主要受巨头产能指引翻倍（META在2028年达21GW）、组件通胀推高GPU单瓦成本至50美元及底层芯片出货量提升定制硅（单瓦20余美元）与GPU形成30美元成本剪刀差，重塑利润分配格局。随着META增量业务落地及共振驱动。当前头部CSP厂商ROIC稳居20%以上，API毛利率达40%-50%，高回报率构筑坚实底座。同时，形成，具备软硬协同能力的巨头正迎来业绩与估值的双重重估。关注：META/亚马逊/谷歌（超大云厂商，受益于算力变现加速及高回报率），英伟达（AI芯片龙头，AWS手握1750亿美元未交付订单，算力变现闭环加速受益于出货量上修及量价齐升）
中美差距究竟有多大？”DeepSeek创始人梁文峰曾语出惊人！他说，我们和美国的
中美差距究竟有多大？”DeepSeek创始人梁文峰曾语出惊人！他说，我们和美国的差距，不是时间问题，是“原创”和“模仿”的差别。这话挺扎心，但可能是大实话。科技竞赛最容易制造一种错觉：只要今天追上一点，明天再加把劲，后天就能并肩冲线。可人工智能不是百米跑，更像一场边跑边修路的越野赛。有人负责画地图，有人盯着尾灯赶路，两者看似只差几个身位，真正差的却可能是方向盘掌握在谁手里。梁文锋在2024年7月接受采访时谈到，中国人工智能与美国常被说成相差一两年，但真实差距是原创与模仿之差。他还强调，中国不可能永远处在跟随位置，必须有人走到技术前沿。这番话后来随着DeepSeek走红被反复讨论，却不是2025年或2026年突然冒出的新发言。这句话并非否定中国科技成就。中国企业长期擅长把技术迅速工程化、规模化，再把成本压下来，把体验做上去。别人做出一台昂贵样机，中国团队常能琢磨成稳定产品，顺手再把价格打到同行怀疑人生。这种能力不是简单模仿，而是完整产业体系、工程人才和市场需求共同形成的优势。问题在于，人工智能竞争已经深入算法架构、训练方法、高端芯片、基础软件和开发生态。跟着成熟路线走，风险较低，回报也快；探索无人区却可能连续几年看不到成绩。企业若只盯着季度报表，科研人员若只追求项目马上变现，原创就容易变成会议上的热词，散会后继续躺在文件夹里。DeepSeek的发展恰好说明，追赶者也能改写路线。2025年初，DeepSeek-R1以开源方式进入全球视野，通过算法优化和工程创新，展示了降低大模型训练与使用成本的新可能。到2026年7月，DeepSeek官网显示V4预览版已经上线网页端、应用端和接口服务。它不等于中国人工智能已经全面领先，却证明中国团队能够参与前沿技术定义，而不只是替别人的方案换个包装。美国在高端人工智能芯片、基础软件和全球技术社区方面仍有长期积累，这些优势不是多买几台服务器就能复制。梁文锋曾用英伟达举例，指出领先并非一家公司的单打独斗，而是技术社区和产业生态长期协作的结果。真正难追的不是某一款产品，而是能够持续产生下一代产品的体系。中国也在补这块最难补的地基。国家统计局公布，2025年全国研究与试验发展经费支出达到39262亿元，其中基础研究经费2778亿元，占比首次超过百分之七。数字不等于成果自动到账，科研也没有充值后立即升级的按钮，但基础研究投入持续增长，至少让更多团队有条件坐冷板凳、啃硬骨头。2026年政府工作报告提出加强原始创新和关键核心技术攻关，深化拓展“人工智能加”。国家自然科学基金委员会同年发布下一代人工智能重大研究计划指南，聚焦可解释、可通用的新方法，并强调宽容失败、支持高风险和长周期探索。这些安排直指一个关键问题：原创不能只靠少数天才临场灵光一闪，还要靠制度允许试错，评价体系愿意等，资金能够陪着走远路。教育和人才培养同样不能只训练标准答案。基础扎实当然重要，但真正改变技术方向的人，往往会追问题目是否出错、路线是否还能重画。课堂、实验室和企业若都把不犯错当成最高目标，最后培养出的可能是优秀答题者，却未必是出题者。创新环境需要纪律，也需要一点“不按说明书操作”的勇气。因此，中美差距不能用简单的几年概括。部分应用已经接近并跑，一些工程能力甚至形成优势；底层芯片、基础工具、原创理论和全球生态仍需持续攻坚。把差距说小，容易产生盲目乐观；把差距说成永远追不上，又是在替惰性找借口。梁文锋这句话真正扎心之处，是把竞争焦点从速度拉回能力。追赶并不可耻，学习也绝非低人一等，可一旦长期满足于沿着别人的地图奔跑，就很难决定终点在哪里。中国科技已经拥有雄厚产业基础、庞大人才队伍和丰富应用场景，下一步需要的不是更响亮的口号，而是更多愿意十年磨一剑的团队。真正的科技强国，不只是把别人造过的东西做得更便宜、更好用，还要敢于提出别人没有提出的问题，开辟别人没有走过的道路。当越来越多中国科研人员和企业从追随者变成规则贡献者，中美差距的提问也会悄然变化：不再只是还要追多久，而是下一条技术赛道，究竟由谁先画出起跑线。
清晨7点半，一条来自大洋彼岸的跨界消息，照亮了这轮AI浪潮中隐秘的底层逻辑闭环
清晨7点半，一条来自大洋彼岸的跨界消息，照亮了这轮AI浪潮中隐秘的底层逻辑闭环不是芯片巨头，不是云服务商，而是美国最大的住宅光伏和储能设备供应商Sunrun，正式宣布进军卖算力赛道。其CEO更是描绘了一幅诱人的图景：参与计划的用户，每个月可以通过自家屋顶的太阳能，靠出售算力获得数百美元。这与近期全球资本市场的恐慌，，AI的能源瓶颈形成了共振。就在昨天深夜，我们还在为美军封锁霍尔木兹海峡引发油价大涨，以及美联储因AI投资过热，而威胁加息而深感忧虑。而Sunrun的这一步，却以一种极其务实的姿态，为这场能源-算力的死局，提供了一个来自民间的解决方案。它宣告了一个趋势：AI算力的供给，正在从集中式的巨型数据中心，向分布式的、由用户自己提供能源的边缘节点蔓延。算力的尽头是电力，而电力的终极解决路径，是让每一个能发电的屋顶，都变成一个微型的AI算力基站。Sunrun在美国拥有超过100万个已部署屋顶光伏和储能系统的家庭，这笔庞大的分布式能源资产，如今将被赋予全新的价值。当全球科技巨头还在为寻找稳定、廉价的电力，而抢购昂贵的燃气轮机时，Sunrun却看到了另一种可能，将这些分散在千家万户的绿电，直接转化为驱动AI的算力，并将收益分享给用户。这不仅绕开了电网的瓶颈，更可能创造一种全新的分布式AI基础设施模式。掏心窝子的话放这儿。Sunrun这则跨界消息，不会立刻改变英伟达或台积电的股价，但它为你揭示了一个比短期炒作更具颠覆性的未来图景。在这场AI军备竞赛中，当所有人都盯着集中式的超大规模数据中心时，真正的颠覆者或许正从边缘悄然崛起。去想一想，当分布式算力网络逐渐成熟，谁能提供连接这些海量节点的光通信设备，谁能保障这数以百万计微型数据中心的安全与稳定，谁又能搭建起交易这些分散算力的撮合平台。那才是这轮AI与能源革命交汇处，真正被严重低估的下一个金矿。AI算力新革命
AI板块冰火两重天！涨价炒作落幕，终端需求才是长期主线近半月海内外AI赛道走势
AI板块冰火两重天！涨价炒作落幕，终端需求才是长期主线近半月海内外AI赛道走势严重分化，戳破上游材料短期炒作泡沫，清晰暴露产业链真实价值分配逻辑。A股PCB、CCL、光模块、存储辅料等靠供需紧缺涨价的细分持续深度回调，而英伟达、谷歌、AMD等海外AI算力巨头逆势走强，盘面走势已经给出市场最终选择。此前市场普遍陷入认知误区，把阶段性产能紧缺、涨价行情当成长期永续逻辑，扎堆炒作上游零配件。但单纯涨价行情具备极强周期性，一旦各大厂商扩产落地、供给缓解，依靠提价带来的利润增长会快速消失，前期透支的估值自然迎来集中回调。整条AI产业链的定价权不在上游配套材料，而是掌握在手握海量资本开支、真实落地需求的头部企业，英伟达、台积电、OpenAI、Meta这类巨头主导算力迭代节奏，行业景气周期完全由它们的采购计划决定。上游元器件只是配套环节，只能跟随需求波动赚取阶段性红利，不存在长期稳定溢价。当前全球云厂商、AI企业资本开支维持高位，终端算力扩张需求并未出现衰退，本轮上游回调只是筹码拥挤后的估值消化，并非AI产业周期见顶。区分炒作泡沫与长期核心资产是当下关键，单纯博弈材料涨价的小票风险持续释放，而拥有技术壁垒、绑定终端长期算力需求的核心龙头，才能穿越周期。大浪淘沙之后，AI主线投资将彻底脱离短期涨价叙事，回归真实产业需求本源。寒武纪(SH688256)长鑫科技(SH688825)中芯国际(SH688981)
美国完全慌了？！比尔·盖茨曾抛出惊人言论，振聋发聩！他说：“任何说美国持续领先中
美国完全慌了？！比尔·盖茨曾抛出惊人言论，振聋发聩！他说：“任何说美国持续领先中国的说法，都是无稽之谈！”马斯克也立马跟风，称：“中国一直很强大，DeepSeek就是其中之一！”2025年1月，DeepSeek引发美国科技股剧烈震荡，央视新闻报道，美国芯片巨头英伟达当日股价大跌约17%，博通、AMD、微软等也被拖下水。同一天，特朗普也承认DeepSeek给美国相关产业敲响了“警钟”，还说美国企业需要集中精力赢得竞争。这才是最真实的美国反应。嘴上说不怕，资本市场先抖；政客说要赢，说明心里知道已经遇到硬茬。我认为，美国真正害怕的不是某一个中国模型，而是中国背后的系统能力。AI不是光靠几张显卡就能打天下，它要电力、通信、制造、工程师、应用场景和产业链配合。国家能源局数据显示，截至2025年底，中国可再生能源装机总量达到23.4亿千瓦，约占全国电力总装机60%。2026年5月，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局又印发方案，专门推动人工智能与能源双向赋能，重点就是保障算力设施安全可靠供能、推动算力和电力协同。这一步很重要。以后AI竞争拼到深处，拼的就是谁能用更便宜、更稳定、更绿色的电，把模型持续跑起来。美国有英伟达，有OpenAI，有微软、谷歌，这些优势不能否认。但美国的短板也很明显：一边想维持全球化市场，一边又搞技术围堵；一边希望中国继续买美国芯片，一边又怕中国学会自己造。英伟达黄仁勋2025年在北京就说，中国市场规模庞大且充满活力，中国人工智能发展很快，美国企业扎根中国市场很重要。商人比政客诚实，因为订单不会陪他们演戏。中国市场一旦被美国企业错过，就不是少卖几块芯片那么简单，而是整个生态被国产方案慢慢替代。更深一层看，AI正在改变国际权力的分配方式。过去美国靠美元、航母、芯片、互联网平台一起压阵，很多国家只能接受美国规则。现在中国AI走出一条低成本、开源化、重应用的路，亚非拉国家、中东国家、东盟国家都会多一个选择。新华社今年1月报道，2025年中国AI企业数量超过6000家，核心产业规模预计突破1.2万亿元，国产开源大模型全球累计下载量突破100亿次。这意味着中国不是在做一个“样板工程”，而是在铺一张能被全球使用的技术网络。我一直认为，技术竞争到最后不是比谁会喊口号，而是比谁能让普通工厂、普通企业、普通人用得起、用得顺。美国AI很强，但它的成本太高，商业模式太重，政治包袱也越来越大。中国AI的长处，是能快速落地到制造、物流、教育、医疗、能源、汽车这些真实场景里。人民日报今年4月谈中国AI创新时也提到，中国AI的关键词是性价比和开放度，全球人工智能专利中我国占比已超六成。这不是一天两天撞大运，而是长期积累到某个节点后的集中爆发。所以，“美国彻底慌了”这句话可以当标题，但不能只当热闹看。美国不是怕中国会写几个代码，而是怕中国把AI变成新的工业发动机；不是怕DeepSeek一个产品，而是怕中国形成“模型便宜、算力国产、能源充足、场景丰富、人才够用”的组合拳。美国最擅长在高处筑墙，中国最擅长在地上修路。墙修得再高，也挡不住路越修越宽。中国接下来也不能飘。高端芯片、基础软件、先进传感器、原创算法，短板还在，硬仗还多。但方向已经变了：过去是别人定规则，中国追规则；现在是中国用自己的产业厚度，把新规则一点点做出来。美国越焦虑，越说明这条路走对了。AI时代不是谁先吹哨谁赢，而是谁能坚持把技术变成生产力、把生产力变成国家实力，谁才能笑到最后。
周六凌晨4点，一道惊雷从硅谷核心炸响，击穿了这轮AI浪潮中，脆弱的伪装不是融
周六凌晨4点，一道惊雷从硅谷核心炸响，击穿了这轮AI浪潮中，脆弱的伪装不是融资，不是产品发布，而是一纸诉状，苹果公司以窃取商业机密为由，正式起诉OpenAI。指控极其严厉：OpenAI通过协同行动，系统性鼓动苹果员工，分享没有发布产品的敏感信息、零部件、图纸，以此来开发其自家的全系列硬件产品。苹果要求OpenAI立即停止、销毁所有资料，并重新设计其产品。全球还在为AI的模型能力、算力底座和下游应用争论不休，这场诉讼却揭示了水面之下最原始的丛林法则：AI竞赛，已经从前端的技术展示，蔓延到了对人才、信息、供应链乃至企业核心机密的全面争夺。苹果的愤怒，本质上是对其核心的护城河，硬件创新秘密，被系统性窥探的恐惧。当一家手握庞大用户生态的硬件巨头，与另一家渴望通过硬件落地来对冲高昂模型成本的软件新贵迎头相撞，这场关于下一个时代入口的争夺，已撕下了温情脉脉的面纱。这正是我们一直强调的逻辑：OpenAI在近期推出ChatGPTWork和GPT-5.6，并不断压低API调用成本，其终极目的，就是要让AI无处不在。而要实现这一点，仅靠云端服务是不够的，它必须渗透进更底层的硬件。苹果的诉讼，无疑坐实了这种侵犯。这场官司，也将AI产业那个核心的悖论暴露无遗：大模型公司想摆脱对英伟达的依赖，要么自研芯片，要么深度绑定硬件生态，而每一步，都可能踩进现有巨头不可侵犯的领土。掏心窝子的话放这儿。苹果起诉OpenAI，不会立刻终结这场AI狂欢，但它为你清晰画出了下一阶段产业博弈的残酷底线。别再只盯着模型跑分和股价涨调了，去想一想，当AI领域的软件派和硬件派开始用法律武器互相厮杀时，谁掌握了从底层芯片到终端设备的完整生态，谁又能在这种巨头混战中，成为双方都离不开的供应商。那才是这场AI混战里，真正能笑到最后的人。AI行业内幕
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。
黄仁勋是下定决心彻底不装了，直接把底牌亮得明明白白。既然中国不买英伟达的H200
黄仁勋是下定决心彻底不装了，直接把底牌亮得明明白白。既然中国不买英伟达的H200芯片，他也索性不再藏着掖着。5月4日，美国洛杉矶举行米尔肯全球峰会。活动现场，一段关于人工智能芯片的问答，很快引起全球科技行业关注。主持人直接向黄仁勋提出一个问题，中国市场还能不能购买H200芯片。根据公开报道，黄仁勋给出的回答十分明确，就是一个简单的回答，不。短短一句话，却迅速引发广泛讨论。很多业内人士认为，这不仅关系一款产品是否能够销售，也反映出当前全球人工智能产业竞争和出口限制持续带来的影响。过去很多年，中国一直属于英伟达十分重要的市场。公开数据显示，中国市场曾为英伟达数据中心业务贡献较高比例收入，公司也长期重视中国客户。黄仁勋多次来到中国，与合作伙伴交流，也公开表达过对中国市场的重视。真正发生变化，还是从美国持续收紧高性能人工智能芯片出口限制以后开始。随着相关政策实施，部分高性能产品受到出口管制，企业能够提供给中国市场的产品范围不断缩小。随后，英伟达推出面向中国市场的H20等产品，希望继续服务相关客户。不过，由于产品性能和定位发生调整，市场对此也出现不同声音。一部分企业继续采购，另一部分企业则开始重新规划自己的技术路线和供应体系。对于一家全球科技企业来说，市场变化最终都会反映到业务布局上。中国市场的重要性依然存在，可产品供应方式已经和过去不同。黄仁勋后来在多个公开场合谈到，美国希望继续保持人工智能领域领先优势，同时强调算力对于未来产业发展的重要意义。事实上，人工智能竞争早已不仅局限于聊天机器人或者生成式应用。越来越多行业开始把人工智能应用到医药研发、智能制造、自动驾驶、机器人等实际场景，对高性能芯片需求持续增长。谁能够拥有更强算力、更完整软件生态，也意味着拥有更强竞争能力。不过，出口限制带来的影响，并不只有一个方向。随着海外高端芯片获取难度增加，不少国内企业开始进一步加大自主研发投入，也让国产人工智能芯片迎来更多发展机会。近年来，包括华为昇腾等国产人工智能计算平台不断推进产品升级，在越来越多实际应用场景中开始投入使用。虽然目前不同产品之间依然存在差异，可国产芯片正在持续迭代，软件生态、开发工具和行业应用也不断完善。越来越多企业开始根据自身需求，探索更加多元化的技术方案。黄仁勋此前接受采访时，也公开谈到华为属于值得重视的重要竞争对手。对于全球科技企业来说，真正的竞争从来不会停留在一家公司和一款产品，而是整个产业体系、研发能力和创新速度之间的长期竞争。除了芯片本身，人工智能的发展还离不开数据、算法、应用场景和产业基础。中国拥有完整制造体系、丰富工业场景以及庞大市场规模，这些都为人工智能技术落地提供了重要条件。芯片属于基础能力，真正推动产业持续发展的，还有不断积累的数据资源和丰富应用需求。回头看黄仁勋在峰会上的回答，看似只是回应一个产品问题，实际上折射出全球人工智能产业正在经历的新变化。一边属于出口限制持续加强，一边属于自主创新不断提速。国际竞争更加激烈，也推动各方持续加大研发投入。对于中国科技产业来说，外部环境发生变化，确实带来新的挑战，同时也推动更多企业把目光放到自主研发和产业协同上。科技竞争最终比拼的，不只是眼前一款芯片，更是长期创新能力、产业生态和持续投入。真正能够决定未来竞争力的，始终还是扎扎实实做好核心技术，不断完善自主产业体系。
