国产算力突围战：现状、瓶颈与弯道超车路径_CPU

2. 华为韬定律炸穿美国封锁，绕开光刻机，重新定义芯片规则！#ai #芯片 #华为 #半导体 #燃起来了大国重器

3. 这次春节AI大战，国产模型与国产芯片第一次，双向奔赴！ #春节世界观察 #新年囤点专业货 #燃起来了大国重器 #大咖观察 #红衣聊AI

4. 算力王冠易主！ #零距离看懂财经 #2026经济风向标 #财经 #芯片

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7. 英伟达本周交出了一份关键财报，不仅没有暴雷，反而堪称炸裂：平均每日收入飙升至惊人的22亿。#大咖观察 #红衣聊AI #英伟达 #黄仁勋 #财报

8. 扒完 DeepSeek V4 报告，我翻出了这个隐藏彩蛋

9. 华为“韬定律”掀翻西方规则？

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12. 失控的内存：AI为何被困在“内存墙”中？未来四大技术风口深度解析！

13. 华为所说的“韬（τ）定律”究竟是什么

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15. 核心AI场景首超英伟达，一场国产算力的“破局叙事”｜甲子光年

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17. 科技日报：深圳破解 “CUDA困局”取得突破！

18. “AI弃子”CPU逆风翻盘：英特尔、AMD与ARM意料之外的一场胜利【硅谷101】

19. The Information：即将发布的DeepSeek-V4会完全适配于华为的昇腾950PR芯片，阿里、字节、腾讯等大厂已经采购了数十万颗这款芯片，用来提供给云服务以便销售DeepSeek模型。因为供需关系的变化，昇腾950PR芯片已经涨价20%，出于分摊风险的考虑，DeepSeek-V4也适配了寒武纪的芯片，基于它的分支模型也都专为国产芯片优化。DeepSeek还拒绝了英伟达提前获取新模型的要求，这通常是为了帮助芯片厂商与重要模型进行磨合，只有华为等少数中国芯片厂商获得了这个提前窗口期。昇腾950PR的性能相当于英伟达H20的2.8倍，但比不过主流的H200，主要依靠中芯国际的代工，需要克服产能挑战。

20. 黄仁勋最新访谈（3/3）：3-5年后，机器人会到处都是，中国的优势非常明显#黄仁勋 #英伟达 #Ai #机器人 #自动驾驶

21. AI模型烧掉的Token，对应多少GDP？AI的经济贡献现在有数了

22. 火山引擎有了它自己的Token经济学

23. 2026年AI全景预测：迈向百亿智能体时代的20个发展趋势。 #大咖观察 #人工智能 #红衣聊AI #智能体 #AI时代

24. 东大和漂亮国，AI实力的全面对比#AI #Deepseek #chatgpt #Gemini #AI技术

25. 反直觉：前沿模型虽然贵，但反而更好卖#AI #大模型 #芯片 #ChatGPT #Token

26. GPU利用率不到15%，AI产业最大的浪费正在被这家公司改写｜甲子光年

27. 年薪过亿！AI时代，为何是华人占半边天？

28. 华为的“韬定律”是啥？芯片像工厂，晶体管像工人；以前“摩尔定律”是把工人做小，一个工厂塞更多工人，让单个芯片效率更高。而制程越来越先进，工人不能再小了，达到了物理极限；华为这个“韬定律”走的另一条路，把一层工厂改成多层工厂，而且把流水线传送带加快，用其他方法提升整个工厂的效率。大陆这边先进制程不占优势，“韬定律”不仅有希望破局“卡脖子”，而且有希望制定新的游戏规则。消费者也能拥有性价比更高、性能表现顶尖的数码产品使用体验。弯道超车、新游戏规则、新的格局，好熟悉的剧情#华为半导体领域新突破# #华为麒麟2026手机芯片今秋面世# #霸天资讯#

29. 给大家说一个新东西：HBF（High Bandwidth Flash，高带宽闪存）。这东西为什么冒出来？一句话——推理太贵了。现在做 AI 的都知道，HBM 是标配。比如 NVIDIA 的 H100、B200 这一类卡，核心旁边堆着 HBM，带宽极高，专门解决“内存喂不饱算力”的问题。没有它，大模型根本跑不动。但问题也很明显：HBM 贵，而且容量上不去。你想在一台机器上多跑几个模型，或者挂一个超大模型，显存很快就顶满，成本更是夸张。于是存储厂商开始推一个新方向：HBF。简单理解，就是把 3D NAND 往“更高带宽、更近封装”方向改造，试图卡在 HBM 和传统 SSD 之间，做一个中间层。现在在积极推动这个方向的，基本都是存储大厂：三星，海力士，镁光，闪迪他们的逻辑也很清晰：未来 AI 不只是训练，而是大规模推理。推理拼的是成本、功耗和容量。如果什么都靠 HBM，容量上不去，而且也来不及生产。所以市场急需一个东西——比 SSD 快很多，但比 HBM 便宜很多。HBF 就是在这个背景下被推到台前的。它不会取代 HBM。HBM 还是算力核心的“心脏”。但在超大规模推理集群、或者端侧模型场景里，确实可能成为一个缓冲层，让更多模型能“装得下、跑得起”。如果说前两年是“拼训练规模”的时代，那么现在明显进入“拼推理成本”的阶段了。这一波如果启动了，模型的推理成本可能大降，以后大家养虾自由就不是梦了。。

30. 英伟达最新财报：AI狂欢依然在持续，下个季度收入增长会进一步加速#英伟达财报 #AI #英伟达业绩大超预期 #黄仁勋 #智能体

31. DeepSeek V4 直接掀桌：100% 脱离英伟达，全栈跑在华为昇腾，彻底抛弃 CUDA，底层迁移至 CANN 框架。更用 MoE 稀疏架构与 Engram 记忆技术，绕开高带宽显存壁垒，用低成本硬件实现顶级性能。不靠施舍、不看脸色、不被卡脖子，这才是国产 AI 真正的自主突围！想知道它如何打破技术封锁？视频里全是答案！#AI生活指南##微博超有用视频大赛##科普大作战##科技先锋官# 种斌Marco的微博视频

32. 徐直军：华为单芯片算力不如英伟达，但连接技术让华为做到算力全球最强。单颗芯片算力相比英伟达是有差距的，但是华为有30多年在连接技术的积累，所以在连接技术上强力投资，实现技术突破，使得能够做到万卡级的超节点。基于万卡级的超节点，尽管单颗芯片算力有差距，但是工作的超节点一直能够做到在世界上算力最强。

33. Seedance 2.0：说中国话的最强AI视频模型！

34. 黄仁勋最怕中国AI的事 DeepSeek刚刚做到了黄仁勋最害怕事还是发生了：DeepSeek V4发布，华为昇腾超节点深度适配，全球AI圈等待已久的大事落定，聊一聊背后的三大核心真相 #ai #deepseek v4 #deepseek #黄仁勋 #梁文锋

35. 大佬疯狂鼓吹AI，巨头纷纷押注AI，这世界要被 AI 统治了？#坦克11月交车24135辆创年度新高

36. 三星罢工，国产吃饱？ #看懂中国 #零距离看懂财经 #燃起来了大国重器 #三星 #芯片

37. 英伟达很快会反超谷歌TPU，AI模型的竞争格局会在2026年1季度变天#英伟达 #马斯克 #算力 #Gemini3#TPU #GPU #AI模型#算力集群

38. 算电储协同，中国的AIDC储能跑出新的可能性

39. 黄仁勋2026年达沃斯震撼发言，未来这三类人能抓住巨大的机会 #ai #黄仁勋 #达沃斯论坛

40. AI芯片2025：巨头血拼，权力鼎革

41. 我国太空算力网建设迈入关键阶段，2800 颗卫星将打造全球太空算力底座，这到底是算力格局的彻底颠覆，还是噱头大于实际？近地轨道建起太空数据中心，十万 P 级推理算力 + 百万 P 级训练算力实现天数天算，零成本太阳能供电、极寒高效散热，看似破解 AI 能源困局，却又无法替代地面能源，这波突破到底有多少含金量？更被吹为低空经济救星，号称能让个人飞行从概念落地，真能打破低空算力通信瓶颈，实现全民飞行的未来吗？太空算力 VS 地面算力，谁才是未来算力的核心？#微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI创造营##科技先锋官# http://t.cn/AXqHvkEL

42. 任正非万字重磅发言刷屏，终于又听到任老爷子发声！聊AI，聊算力，聊教育，聊人才，聊未来机会…硬核干货的背后，是惊人的智慧和格局！ #任正非 #ai #算力

43. 国内 AI 红包大战砸钱几十亿，根本不是抢流量，而是一场生态围剿！阿里、腾讯、百度疯狂撒钱，拼的不是模型参数，而是谁的生态更牢、场景更深、入口更狠。脱离生态，再强的 AI 也只是实验室玩具；绑定生态，才能真正渗透生活、落地变现。国外巨头早已用行动证明：OpenAI、Anthropic、Meta，全都在疯狂绑定生态、打通场景，而不是死磕纯技术。事实很残酷：技术决定下限，生态决定上限！为什么有的 AI 技术顶尖却没人用？为什么撒点红包就能暴涨千万日活？看完你会彻底明白：未来 AI 的胜负，从来不在实验室，而在生态战场！ #过个有AI年##HOW I AI##微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI创造营# http://t.cn/AXtJoVwi

44. #寒武纪预计2025年净利润超18亿#寒武纪2025年预盈18.5亿-21.5亿元，同比扭转上年4.52亿元亏损，营收同比增410%-496%至60亿-70亿元，终结连续八年亏损，成为国产AI芯片商业化标杆。其盈利核心源于AI算力需求爆发与国产替代红利，思元590等芯片获字节跳动等头部客户批量采购，55%以上毛利率印证产品竞争力，全栈自研技术适配多场景需求，实现从政企订单向互联网商用的突破。此次盈利是行业需求与企业技术积累的共振结果，既体现国产AI芯片摆脱“增收不增利”困境，也折射国内算力自主化进程提速。但需客观看待，公司对单一大客户依赖度较高，且全球算力竞争加剧，新一代芯片迭代、产能爬坡及客户多元化布局，仍是盈利持续性关键。寒武纪的拐点，是国产AI芯片的重要突破，却非终局，行业仍需在技术迭代与生态构建中稳步前行。http://t.cn/AXqnlUlY

45. AIDC军备竞赛转向：稳定、成本与绿电成为新胜负手

46. #DeepSeekV4 尺度#V4抛弃了cuda核心。国产芯片与模型改写成功：DeepSeek-V4 在昇腾芯片上完成全流程训练和推理验证核心代码已完成从英伟达 CUDA 架构向华为 CANN 架构的迁移模型在昇腾芯片上的推理速度得到了显著提升。V4-Flash版本的输出定价为每百万token 2元人民币，同期部分海外模型的定高达30 美元，成本差距显著。匹配国产，解构美产，助催美国泡沫破灭。

47. 华为韬定律刷屏全网，放出中国芯片一个重大信号！ #华为韬定律 #华为 #芯片 #摩尔定律 #大有学问

48. 从车到机器人：一颗“超强大脑”如何重塑万物 #科技改变生活#AI新星计划#地平线#具身智能#智能辅助驾驶

49. 芯片大咖访谈：英伟达最怕的不是AMD，而是华为，中国是半导体供应链最全的国家#AI #芯片 #半导体 #英伟达 #黄仁勋

50. 国产GPU，拐点已现

51. 谁才是最强王者？ChatGPT5.5、Claude 4.7、Deepseek V4、Qwen 3.6 编程实测见真章！| 零度解说

52. 当AI成为全球科技竞争的核心战场，苹果、微软、亚马逊等科技巨头正掀起一场史无前例的烧钱竞赛。这些巨头用于基础设施建设等长期投资的资金正迎来爆炸式增长。训练一个先进的大模型需要海量数据和超强计算能力，而支撑这一切的，是布满高端芯片的数据中心。微软2026财年第一财季资本开支达349亿美元，创下单季纪录，同比增幅74%，这些资金几乎全部投向AI基础设施；亚马逊2025年前三季度资本开支累计近900亿美元，全年有望突破1250亿美元，重点用于AWS云服务的AI算力扩容；苹果则将2025财年资本开支的50%-80%投入AI领域，全力推进Apple Intelligence计划落地。当前，训练与推理并行的算力需求结构，让巨头们不得不提前布局。一块英伟达顶级AI芯片成本高达6万美元，而一个大型模型训练可能需要上万块芯片，形成了难以回避的英伟达税。为打破依赖、保障算力供应，巨头们不仅疯狂采购芯片，还纷纷布局自研芯片和多元化供应链，这些都进一步推高了资本开支。AI竞争已不是单点技术比拼，而是系统生态的较量。微软通过Azure云服务绑定OpenAI，构建企业级AI生产力生态；亚马逊靠Bedrock平台助力企业构建AI，巩固云服务优势；苹果则试图将AI深度融入终端系统，打造差异化体验。但巨额投入也带来挑战，数据显示，多家巨头资本开支占运营现金比例已达60%，自由现金流可能大幅下降。巨头的算力投入终将转化为更智能的服务与产品，而资本开支的可持续性，也决定着AI技术落地的速度与质量。这场烧钱大战的结局，将重塑全球科技格局，最终影响我们每个人的数字生活。#科技先锋官##AI创造营##AI创作热点##AI生活指南# 种斌Marco的微博视频

53. 3000亿摩尔线程亮家底：我真的就是英伟达

54. #DeepSeekV4会带来哪些惊喜#我个人的决定最大的惊喜就是在硬件环境上，有消息说DeepSeek V4 直接全栈脱离 CUDA，适配昇腾 950，CANN 框架代码兼容度超 95%！国产芯片迁移成本大降，硬件成本只要英伟达的 1/3，推理性能还能拉满，单卡算力碾压国际竞品。有了国产硬件的支撑，国内的大模型的发展环境会变的更加的自主，也能够让用户的使用成本降低，这样更有利AI应用落地，普惠更多的中小微企业。

55. 深圳发布了一个消息，就是“全国首个使用国产先进芯片构建的万卡级全栈自主可控智算集群”正式点亮了。国产先进芯片，能做到万卡集群，这是头一回。这说明了整个系统，包括芯片、互联、软件的成熟度上升到了一个新的阶段了。当年Meta用1.6w张H100 GPU训练Llama 3，基本上1.8小时就发生一次故障。H的实测数据是自己的万卡集群故障率远低于H100。关键问题是H100故障率比A100还高。越往后，拼的都是集群稳定性。如果芯片很领先，但是集群故障率下不来，你再牛的芯片也跑不起来了。H这个万卡集群先做到稳定运行了。后面拼系统的时候，优势就体现出来了。

56. 最强国产移动显卡？摩尔线程 AIBOOK 测评

57. 昔日靠“黑金”石油火遍全国的戈壁油城克拉玛依，如今靠液冷数据中心逆袭成西部数字高地。60毫秒速达京沪！把戈壁年均6.9℃的天然低温，变成了液冷数据中心的专属buff！超60%风光绿电持续加持，服务器运转产生的废热还能回收给周边供暖，“算力-热力”循环经济直接拉满！更牛的是，16P算力助力油田精准开采，140万个养殖场防疫数据实时监控。《流浪地球》等爆款大片的震撼特效从这儿渲染出炉，2万渲染节点效率狂飙260%西部算力强势崛起，这座西部小城的弯道超车，太飒了！#热雪新疆e起来##s21一路开新##出发吧新疆##微博旅行家#

58. 从算力到存储，谁能掌握AI时代的“口粮”？ #大咖观察 #红衣聊AI #算力 #存储 #硬件

59. AI在太空觉醒：人类算力正在离开地球 Al在太空“觉醒”：人类算力走出地球！战略级科技计划发布 #人工智能 #太空算力 #超算 #英伟达 #马斯克

60. 自动驾驶技术成熟后，会诞生哪些有意思的商业模式#自动驾驶 #Robotaxi #城市机器人 #无人驾驶

61. 【张捷聊科技】华为芯片新逻辑与芯片创新#专业视频创作季##张捷聊科技##华为半导体领域新突破##华为发表半导体韬定律##华为发表半导体演进新路径# 2026 年国际电路与系统研讨会在上海举办，华为发布半导体 “韬定律”，这是我国首次在全球半导体领域提出产业指导新原则。该技术跳出传统缩小芯片尺寸的思路，以 “时间缩微” 为核心，依靠逻辑折叠、多层堆叠、先进封装等技术压缩信号时延，预计 2031 年可达到 1.4 纳米制程同等水平。该路线大幅降低对高端光刻机的依赖，依托国内成熟刻蚀、封装技术及自研设计软件即可落地。华为透露，相关技术已应用于 381 款芯片，新款麒麟芯片将于今年秋季发布。此举有望重塑全球半导体格局，华为也呼吁全球产业携手合作共促发展。张捷观察-谁是谁非任评说的微博视频

62. 第一时间，寒武纪原生适配DeepSeek-V4！两大国产之光再次强强联合

63. #四大科技巨头欲砸6500亿美元加码AI# 亚马逊、谷歌、Meta和微软四大科技巨头2026年计划投入6500亿美元加码AI基础设施，创下科技史上最大规模资本开支纪录，也引发了市场对泡沫风险与资源抢占的巨大争议。超80%用于AI芯片采购（英伟达占主导）、数据中心建设及配套能源设施，单亚马逊的GPU集群耗电量已堪比小型城市。这场6500亿美元的豪赌，既是科技巨头们“梭哈式”的跟投，也是数字时代话语权的争夺，折射出了技术革命与商业理性的强烈冲突。未来2–3年，AI能否从烧钱黑洞蜕变为生产力引擎，将决定全球科技产业未来格局，而资源错配与技术迭代的风险仍需警惕。

64. #科技先锋官# 别再死磕通用芯片了！Arm 推出 AGI CPU、特斯拉砸千亿建芯片工厂，全球 AI 硬件早已彻底换道！还在认为国外芯片垄断不可撼动？觉得国产硬件只能跟跑？大错特错！低延迟、高能效的专用芯片时代来临，数据中心格局正在重塑。而中国凭借完整制造产业链、领先绿电资源与海量 AI 应用场景，手握三大硬核优势，完全具备弯道超车的底气。是国外硬件继续领跑，还是中国 AI 硬件实现逆袭突围？专用芯片究竟有多重要？国产机会到底藏在哪？一条视频讲透全球 AI 硬件大变局，看完你会彻底看懂未来趋势！#微博超有用视频大赛##AI创造营##上微博涨知识##科普大作战# http://t.cn/AXIPAs8R

65. 拆解CANN：当华为决定打开算力的「黑盒」

66. 国产之光要来了？砺算科技 LX 7G100国产显卡性能表现如何？

67. 马斯克55万块GPU，利用率才11%？AI竞赛进入下半场了#马斯克55万块英伟达 GPU# 马斯克的 xAI，最近被曝出了一个很夸张的数据：手里大概有 55万块英伟达 GPU，但模型算力利用率只有 11%。什么意思？简单说就是，显卡买了一大堆，数据中心也建起来了，但真正跑出有效训练算力的部分，可能只相当于几万块 GPU 在干活。这件事听起来像是在吐槽 xAI “买卡不会用”，但我觉得它背后反映的是整个 AI 行业的新问题。过去两年，AI 公司拼的是什么？拼融资，拼数据中心，拼谁能抢到更多 H100、H200。好像谁手里的显卡越多，谁就离 AGI 越近。但现在大家慢慢发现，买到 GPU 只是第一步。真正难的是：你能不能把这些 GPU 高效调度起来。大模型训练不是把显卡插上就完事了。它背后要看网络通信、数据管道、内存带宽、任务调度、训练框架、工程团队协作。任何一个环节拖后腿，GPU 就可能在等数据、等指令、等同步。你花大价钱买来的算力，最后可能不是在训练模型，而是在“挂机”。所以这次 xAI 的 11% 利用率，真正值得看的不是数字有多低，而是它提醒了所有 AI 公司：AI 军备竞赛已经从“谁能买到卡”，变成了“谁能用好卡”。硬件是门票，但不是胜利本身。像 Meta、谷歌这种公司为什么更有优势？不是因为它们只会买显卡，而是它们长期积累了超大规模基础设施能力。调度系统、网络架构、数据中心运维、软件栈优化，这些看不见的工程能力，才是真正拉开差距的地方。而对马斯克来说，xAI 的问题也不是没有机会解决。它有钱、有卡、有数据中心，也有足够强的执行力。问题是，当集群规模来到几十万块 GPU 以后，难度已经不是简单堆人堆钱能解决的。规模越大，浪费也可能越大。算力越贵，效率就越值钱。所以我觉得，这件事给 AI 行业提了一个醒：未来真正强的 AI 公司，不一定是账面 GPU 数量最多的公司，而是能把每一块 GPU 都压榨出最大价值的公司。一句话总结：AI 上半场比的是谁抢到更多显卡，下半场比的是谁能让显卡少挂机。

68. #微博声浪计划##听见微博# 英伟达GPU垄断地位受冲击：谷歌TPU能效比高40%-60%、成本低30%以上，Meta等企业转向采购；中国市场国产替代加速，华为昇腾等芯片性能逼近英伟达；其股价11月跌12%，市值蒸发超7000亿美元。#英伟达GPU垄断地位面临多方挑战# http://t.cn/AXLn9GTB

69. 黄仁勋可能真的开始疯狂自救了，AI算力的游戏规则变了！对中国来说，这反而是一个窗口期。#红衣聊AI #黄仁勋 #英伟达 #芯片 #大有学问

70. 性能提升15倍！？摩尔线程国产新显卡和AI算力本，能成么？

71. 难得一见：黄仁勋因为这件事，在访谈中跟主持人吵起来了，DeepseekV4可能带崩美国科技公司#黄仁勋 #英伟达 #DeepSeekV4 #芯片 #中美科技竞争

72. 木头姐给出的14个科技趋势（上）：可回收火箭，英伟达，全球GDP增速，AI竞争格局，都聊到了#木头姐 #可回收火箭 #BIGIDEAS2026 #英伟达 #AI#AI泡沫

73. 🔥 海淀高质量发展大会：产业重塑的核心信号主题来啦！加快发展新质生产力，建设世界领先科技园区#向新之城##向新向未来##高质量发展看海淀#🧩 核心布局：“1+X+1”现代化产业体系• 塔尖（1）：人工智能（全栈国产、算力扩容至10000P、大模型/具身智能）• 塔身（X）：量子信息、商业航天、空天信息、脑机接口、6G、新型储能、新材料等未来产业• 底座（1）：科技服务业（成果转化、金融、人才、场景）📌 关键行动（企业家必看）1. 空间释放：368万㎡产业空间+2026年新增460万㎡载体2. 资本护航：200亿科技成长基金+50亿AI专项基金3. 机制创新：“五方六力”成果转化+世界领先科技园区发展联盟4. 全球开放：发布《世界领先科技园区合作倡议》，链接全球资源5. 场景落地：AI+文商旅体、智能网联、医工交叉、量子+AI等💡 信号解读这是十五五开局的战略总攻令：海淀以AI为龙头，用未来产业重构产业链，给科创企业、投资人划清了黄金赛道与政策红利区。听懂的企业已在抢算力、抢空间、抢场景、抢人才。#微博跨域计划#

74. #马斯克AI5芯片设计接近完成##马斯克芯片将推至AI9# 马斯克官宣AI5芯片设计近尾声，后续将迭代至AI9，9个月目标设计周期，彰显其在AI芯片领域的激进布局，为全球算力竞赛注入强动力。这款芯片并非孤立产品，而是特斯拉Dojo超级电脑的核心支撑。当前Dojo已采用25颗芯片集成的晶圆级设计，依托台积电先进封装技术实现超高算力，未来AI系列芯片迭代后，2027年算力有望再增40倍，为自动驾驶、大模型训练提供硬核支撑。9个月的快速迭代周期，既体现特斯拉在芯片设计与供应链整合的成熟能力，也暴露其对算力的迫切需求——面对英伟达H100、H200的市场垄断，自研芯片是突破算力瓶颈的关键。从AI5到AI9的清晰路线图，展现马斯克构建自主算力生态的野心。但快速迭代需攻克散热、功耗、兼容性等多重难题，这场算力突围战，既是技术实力的比拼，更是对持续创新能力的终极考验。#秒懂热点就用智搜# 马斯克芯片将推至ai9

75. #算力价格# 上海发布首个Token资费套餐运营商。可按量订购，1元对应25万额度点，约可支持调用25万输入Tokens；也可按需选择，用多少买多少，支持话费账单支付。算力网正式纳入与水、电同等重要的“六张网”战略，今年相关领域投资总额预计超7万亿元。算力网旨在将全国数据中心连成一张网统一调度，实现“东数西算”与绿电协同。未来，我们可以像买水电一样按需购买算力，从根本上降低使用成本了。这个算力网基建，又是一个面向未来的超级基础设施，也将会成为我们的又一个国之重器。

76. Open Claw这一波，直接把AI市场搅翻天了。现在不光是模型厂、云端厂在疯狂输出，底层设施厂也杀疯了。国外NV、Meta玩命堆密度，国内更狠，直接从干到算力架构底层。综合各方信息来看，超节点已经提前预定下一个“小龙虾”席位。而第一个掀桌子的，来了。中科曙光马上要发布的超节点产品，形态和架构都出人意料，走的是一条之前没人注意的方向。正式发售后，大概率会把超节点推向一个新维度。好消息是：超节点不再是巨无霸厂商的专属游戏。坏消息是：那些还停在PPT阶段的，情况不太妙。话说回来，超节点为代表的高端算力，无论形态，能真正落地，才是关键。

77. 黄仁勋显然是有点着急了，昨天中科曙光6万块芯片的超节点，在郑州投入使用，英W达知道，美国的芯片禁售，已经无效了。因为中国自己可以生产TOKEN，大不了你一块芯片，我们用三块。这东西又不说图小，最终只要能运算，能生产TOKEN就可以了。如果美国继续禁售英W达的芯片，很显然，中国可能自己就要搞出来了。只要中国搞出类似的芯片，价格必然会大幅下降，而且会卖向全球，届时，英W达业绩可能会到冲击。。。美国限制芯片，最后必然会证明，是短视的。。。今晚8点，头条直播间，咱们继续聊聊。

78. 4.6万亿市值 vs 1万亿研发+纳税

79. 英伟达血亏160亿！美国禁售令逼出中国芯，华为性能竟是英伟达三倍？

80. 1923亿！华为研发投入，从追赶到碾压三星、英伟达

81. 华为1923亿研发投入，从追赶到碾压三星、英伟达

82. 为什么黄仁勋每次谈到华为都那么害怕，华为不是卖手机的吗？英伟达可是5万亿市值的 AI 巨头呢

83. 国产算力赢了！华为1.35亿拿下中移动订单，性能赶超英伟达

84. 2026国产算力

85. 人工智能算力产业研究报告（2026）

86. 未来算力将从高门槛的"资本密集型资产"转变为像水、电一样的"即用即付型信息基础设施"

87. 中国核心矛盾

88. 大咖研习社|国泰基金彭凌志

89. 国产AI算力市场景气度

90. 供需共振、国产突围

91. 中国ai算力过剩还是不够用？

92. AI产业是人类历史上最大规模最强悍的凭空造富浪潮没有之一错过这一波没有未来中美AI资本开支总结报告解答你原因

93. 算力+半导体+机器人趋势解析

94. 中国互联网加大国产AI投入，重视其资本开支上修带来的国产算力投资机会

95. 字节再加码！全球AI资本开支持续上修，算力步入全链通胀

96. 中国智能算力狂飙

97. 中国算力需求增长——深度产研报告

98. 2025 年中国智能算力发展全景报告，文末附智能算力中心建设方案！

99. 中国AI算力发展报告

100. 2025年我国算力市场规模预计增长30%

101. 【推荐】先进计算暨算力发展指数蓝皮书（2025年）附下载

102. AI算力需求前瞻分析报告

103. 2025年中国算力市场

104. 中科曙光国产算力的核心压舱石

105. 华为昇腾市占率40%深度分析

106. 2025年中国AI加速卡市场，国产出货165万块占41%，华为+平头哥占据六成国产份额

107. "40颗GPU超节点破局！国产算力'换道超车'市占率飙至41%，科创芯片ETF国泰(589100)捕获万亿算力景气度"

108. IDC最新排名

109. IDC最新报告！国产AI芯片市场份额已增至41%

110. IDC最新报告

111. 2025年，中国AI芯片出货量排名

112. IDC 重磅揭晓 2025 国产 AI芯片出货量 TOP8

113. 2025国产AI加速卡出货量八强盘点

114. IDC

115. HBM存储

116. 台积电CoWoS 产能告急！英伟达包下未来两年 50%，AMD博通抢不到单

117. 脱离CUDA，性能反超

118. CUDA迁移到 CANN 正当时？

119. 昇腾CANN推理性能反超2.87倍

120. 英伟达的CUDA“护城河”有多宽

121. 国产 GPU / 算力卡绕过 CUDA 的方式

122. 英伟达芯片为什么不可替代

123. 【行业分析】从“堆芯片”到“拼系统”

124. 从算力卡脖子到“全栈适配”

125. 【会员动态】为国产算力造“桥”

126. 中国AI芯片破局

127. 2026国产算力市场解析

128. 97%有效训练率

129. 从好用到易用，国产算力生态加速

130. 幻觉率大降+国产算力适配！AI两大硬核技术迎来爆发

131. 匿名模型“欢乐马”霸榜,国产视频模型弯道超车

132. 国内靠谱 AI 算力供应商 TOP7:2026 年训练推理服务器综合评测

133. 国内靠谱 AI 算力供应商 TOP7:2026 年训练推理服务器综合评测

134. 国产算力平台的磨砺与革新:助力国内AI走向更高更远

135. 国产AI技术新突破!

136. 天下苦CUDA久矣,又一国产方案上桌了

137. AI竞赛下半场,国产大模型与国产算力开始合流

138. 中国AI模型何以横扫海外电力成本绝对碾压

139. AI算力基建,拒绝内卷!

140. 国产模型Token低至国际竞品二十分之一中国AI能力正服务全球

141. 国产AI软件实力榜单十大人工智能工具深度评测

142. 最新国产算力概念大全，建议收藏！！

143. DeepSeek+华为芯片，华为昇腾概念股龙头股（附：股票名单）

144. DeepSeek V4发布倒计时：万亿参数+国产芯片，中国AI迎来"去CUDA化"里程碑

145. 2026年5月算力“家底”盘点：国内云厂商自有投产28万P，国产化率43%年底剑指过半

146. 中国智能算力规模达782EFlops，同比增长96%

147. 中国信通院：截至2025年6月我国计算设备智能算力规模达到782 EFlops 同比增长96%

148. 2026年HBM供需全景：+40%产能与深不可测的缺口

149. 2025算力行业深度解析：规模爆发、技术革新与未来机遇

150. CoWoS：AI算力的“命门”，产能锁死、壁垒拉满，国产替代正当时

151. DeepSeek V4 发布，深度适配华为昇腾芯片，华为昇腾950PR芯片A股核心相关上市公司再梳理

152. 国产AI芯片八强出货量出炉！华为占一半

153. 国产AI芯片七强出货量出炉！华为占一半

154. 2025年国内AI加速卡市场：英伟达市占率跌至55%，AMD排第四

155. 先进封装高景气！10家核心公司，绑定头部客户

156. HBM产能缺口50%-60%：先进封装和设备材料谁最确定

157. 中国 AI 芯片 TOP 9：英伟达、华为、平头哥、AMD、昆仑芯、寒武纪、海光、沐曦、天数智芯

158. 75万颗芯片落地！华为昇腾核心个股全解读

159. 华为昇腾、鲲鹏概念主要相关上市公司再梳理

160. AI 算力命门：CoWoS先进封装，从产能战争到国产替代新机遇

161. 算力产业链深度研究-全球格局·国产替代·竞争态势·投资映射

162. 存储站上AI时代C位！HBM爆发与产能困局，揭开半导体产业大变局

163. 未来三年AI芯片的产能总剧本

164. AI投研：AI 2.0 时代的基石：HBM（高带宽存储）与 2.5D/3D 先进封装（以 CoWoS 产业链为核心）

165. 国产算力崛起：破解超大AI集群的三大网络难题

166. 国产算力的黄金时代，未来增长曲线要看它？

167. 至少有九家中国AI芯片公司出货量超万卡

168. IDC：中国AI加速卡在全球市场出货量占比达到41%

169. HBM 高带宽内存龙头公司拆解｜AI 算力刚需 + 供需紧缺，全产业链梳理

170. 内存危机需要持续10年？

171. 老股民拆公司：中科曙光 (603019)

172. 中科曙光三大技术突破：国产算力从“可用”迈向“好用”关键一跃

173. 未来10年，A股值得长期拿的“唯一性”AI算力龙头，就这10家！

174. 聊聊中科曙光 scale X 万卡集群和那颗400G网络芯片

175. HBM内存：AI 算力 “黄金血液”，2026 年供需格局与国产突围全景

176. 中科曙光

177. 中国 AI 芯片 TOP 9 ：华为、平头哥、昆仑芯位居前五。

178. 2026年HBM市场或迎爆发式增长，产能缺口高达六成

179. 架构、生态、落地——国产算力能否突破“协同三重门”？

180. 华为昇腾算力分销绝对龙头，国产算力核心节点+AMD加持，业绩爆发

181. CoWoS产能争夺战：2026年谁将分割100万片晶圆产能？

182. 三大厂HBM扩产至2028年：AI算力缺口50%-60%何时能补

183. 中国移动20亿大单落地：指定华为CANN生态

184. 国产算力需求持续爆发，产业核心机会梳理【合集】

185. 台积电技术论坛释出重大信号：2027年导入9.5倍光罩CoWoS-L，SoIC需求有望接棒爆发

186. 重磅！中科曙光 6 万卡集群落地，AI 硬件四大赛道直接受益

187. 千亿规模只是开始！智能算力服务下半场拼什么？中国信通院这份报告一次讲透

188. 华为CANN破局英伟达生态垄断！华为CANN概念11家公司

189. 台积电先进封装专题更新

190. 73页 | 2025年度国产AI芯片产业白皮书

191. 实现99.99%超高可用性，上海智算科技团队建成国内第一批万卡集群

192. 告别“温室效应”:从“可用”到“好用”,国产算力市场的真实淬炼

193. 华为CANN（腾异构计算架构）核心上市公司名单

194. AI算力+光模块+国产芯片！资本开支破7000亿，8家核心名单出炉

195. 中科曙光股票最新消息：算力龙头强势涨停！机构调研365家居首，液冷技术市占率超60%引爆AI算力赛道

196. HBM缺口50%，四家封测厂谁先接住？

197. 开发者用CUDA做推理，是因其生态完善难切换吗

198. 算力危机的未来：国产AI卡+开源大模型正在崛起

199. 台积电魏哲家亮王牌，CoWoS月产能2027冲刺17万片

200. 国产算力全面突破，AI应用即将爆发 | 投研报告

201. Omdia：2026 Q2 HBM市场追踪，价格、产能与趋势！

202. 狂砸1000亿！字节扫货国产H卡

203. 2026-2032年AI加速卡产业发展趋势前瞻与投资潜力研判报告

204. 从“可用”到“好用”，国产算力跨越了吗？四小龙财报背后的喜与忧

205. 机构：2026年全球高端封装市场规模预计高达587亿美元同比增长97%

206. 算力成为全球竞赛，国产网卡已率先突围！

207. 亚太科技：AI 供应链与云资本开支强劲；更多 CoWoS 产能向 TPU 倾斜

208. HBM缺口50%，深科技产能排满了，股价为什么不动

209. 拆解大厂算力采购账单：国产芯片的真实状况

210. 37页 | 2025年国产AI芯片软件生态白皮书

211. 华为昇腾芯片概念股龙头

212. 国产算力破局！6家核心龙头，撑起自主可控半壁江山！

213. 日月光半导体（ASX.US）与长电科技（600584.SH）深度研究投资报告

214. 液冷IDC：英维克、中科曙光、飞龙股份、川环科技和润泽科技

215. 国产AI芯片除了生态以外，还有哪些短板？

216. 中科曙光：国内高端计算与数据中心液冷技术的璀璨之星💥

217. 摩根大通——台积电：CoWoS与先进封装业务更新（附下载）

218. 注意：先进封装有调整

219. 国产AI芯片产业解析（收藏）

220. 台积电CoWoS产能告急：AI芯片的"隐形成本"和谁在疯狂抢单

221. 中国智能算力规模两年翻番

222. 2028年基本实现公共算力资源标准化互联

223. 先进封装｜130万片产能，仍填不满全球封装需求

224. ascend 学习记录1-AscendNPU-IR 和triton-ascend 的区别

225. 863计划40年：国产算力要从“可用”迈向“好用”，广电行业迎来生态拐点

226. SEMI中国总裁冯莉：预计2026年HBM市场规模增长58%至546亿美元 HBM产能缺口达50%—60%

227. 从 PyTorch 到 MindSpore：一次算子迁移的完整实战记录

228. CoWoS发展现状与全球供应链暗战研究报告—— 代际演进、产能博弈与供应链范式重构

229. ‌主流AI芯片的软件生态与迁移成本差异对比

230. 看2026|摩尔线程周苑：让国产算力从“可用”走向“好用”

国产算力突围战：现状、瓶颈与弯道超车路径

精选参考来源