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国产AI芯片进入爆发前夜,20只核心龙头股如何练好内功?

2025-12-23 01:42:58
来源:

猫眼电影

作者:

卡米力·买买提

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  猫眼电影记者 克莱恩-蒙塔纳瑞士 报道首次登录送91元红包

12月9日消息,美国总统特朗普当地时间8日在社交媒体上发文宣布,美国政府将允许英伟达向中国出售其H200人工智能芯片,但对每颗芯片收取一定费用。他还称,美国商务部正在敲定相关安排细节,同样的安排也将适用于超微半导体公司、英特尔等其他人工智能芯片公司。

普遍认为,限制先进AI芯片流入中国,并不能有效阻止中国企业在人工智能方面的发展。原本中国是全球最大的AI芯片市场之一,如今这一市场正在迅速转向本土解决方案。与此同时,中国本土芯片研发进程持续加速,未来或将进一步减少对外部供应的依赖。

AI芯片加速国产替代

公开资料显示,AI芯片也被称为AI加速器或计算卡,即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前,AI芯片主要分为GPU、FPGA、ASIC。先进AI芯片有助于降低运算成本,因其更高的能效可减少芯片使用数量以实现同等性能。

近年来,美国对AI芯片出口禁令的层层加码。今年初,英伟达专为中国市场定制的H20芯片被纳入管制清单,后经历短暂政策调整。

日前,美国参议员提出《安全可行芯片出口法案》,要求美国商务部在未来30个月内,全面暂停向中国、俄罗斯等国家发放先进人工智能芯片出口许可,明确将英伟达H200芯片及基于Blackwell架构的新型芯片纳入严格管控范围,试图通过立法程序进一步强化管制体系。

普遍认为,美国想要单纯依靠技术封锁难以维持长期竞争优势。事实上,由于英伟达芯片供应不稳定,各国科技公司已经广泛开始自研AI芯片。

随着国内技术能力的持续提升,中国AI芯片产业正迈入新的发展阶段,不仅已建立起成熟的开源大模型生态,而且在封装技术与互联架构方面持续取得突破。

近日,研究机构Bernstein Research发布最新报告预测,到2026年,英伟达在中国AI芯片市场的份额将显著萎缩至8%,而华为等本土厂商的份额则将大幅提升。

报告预测,到2026年,华为将占据中国AI芯片市场50%的份额,成为该领域的主导者。在国产替代加速的背景下,AMD预计以12%的份额位列第二;寒武纪则有望位列第三。

据悉,寒武纪曾被认为是最烧钱、最会讲故事、但最不赚钱的AI芯片厂商,资本市场对它的耐心一度濒临耗尽。然而到了今年上半年,公司净利润、扣非净利润、经营现金流全线转正。前三季度,公司实现营收46.07亿元,同比增长2386.38%;净利润16.05亿元。公司称,业绩增长主要得益于云端AI芯片的放量出货,以及AI大模型的落地应用带来的算力需求激增。

上述报告进一步预计,到2028年,中国本土生产的AI芯片总量将首次超过国内需求,供需比例将达到104%。相较之下,2026年的供应满足率仅为39%。从销售角度看,未来三年,本土AI芯片市场的复合年增长率预计高达74%,至2028年整体销售额有望实现93%的增长。

核心概念股静待爆发

有投资观点认为,随着国产AI芯片业绩爆发,估值明年某个时间或将迎来集体提升。目前,某些新股在交易短期情绪,但实打实的业绩会出现大的中长期产业机会,对于大规模资金尤其友好。

同花顺数据显示,目前A股AI芯片概念板块一共有20家上市公司。

从二级市场表现看,截至12月8日收盘,今年以来,芯原股份(688521.SH)、兆易创新(603986.SH)、澜起科技(688008.SH)、奥比中光(688322.SH)、翱捷科技(688220.SH)、复旦微电(688385.SH)等6家公司年内涨幅均超过50%。

其中,芯原股份、兆易创新2家公司年内股价已经成功实现翻倍。

芯原股份是一家依托自主半导体IP,为客户提供平台化、全方位、一站式芯片定制服务和半导体IP授权服务的企业。公司业务收入主要源于IP授权和包含量产在内的一站式芯片定制。公司IP授权业务市场占有率位列中国第一。

公司以高研发投入驱动技术创新,重点布局AI与Chiplet等前沿技术,拥有GPU、NPU、VPU等多类处理器IP及超1600个数模混合IP库。通过一站式芯片定制服务,公司整合自有IP与先进制程设计能力,为高性能计算、汽车电子、AIGC等领域提供完整解决方案。

今年前三季度,芯原股份实现营收22.55亿元,同比增长36.64%;其中,第三季度实现营收12.81亿元,同比增长78.38%,单季度营收创新高。截至三季度末,公司在手订单金额攀升至32.86亿元,连续第八个季度维持高位运行,创下公司成立以来订单规模的历史新高,为后续业绩释放奠定坚实基础。

“这条赛道不是靠热情堆出来的,而是要靠一整套硬核能力打出来的。”在分析人士看来,过去几年,国产AI芯片赛道并不缺玩家,但大多数还停留在“工程验证”阶段。如今,随着技术突破与产业落地双轮驱动,越来越多企业开始在AI芯片国产化与智能算力产业链中形成显著竞争优势。

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责编:张腾

审核:何琳

责编:冯其庸

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