1、AI超节点发展现状与供给瓶颈
·海内外超节点出货与应用：海外超节点产品以英伟达系列为主，2025年累计出货约2.7万台，不足3万台，采购方以大厂为主，整体产能偏紧；2026年预计出货6-7万台，同比增长2-3倍。超节点核心应用场景为大模型预训练，以海外GB200等产品为例，该场景对系统设计、液冷技术要求较高。
国内超节点供给格局：国内暂无法采购英伟达芯片，当前可实现量产的超节点产品主要为昇腾系列、阿里盘古128超节点，海光、中科曙光也有相关供给，腾讯、字节等云厂商的超节点产品尚未成熟。2026年国内头部云厂商超节点开始规模化出货：阿里出货量级约2000台，对应约2.5万张卡；腾讯为千台级别，字节约500台。超节点在AI相关资本支出中的占比约为10%-15%，目前超节点服务器核心厂商包括浪潮、华清，昇腾线路核心厂商为名畅。
·超节点供给核心瓶颈：超节点属于高密度机柜，单柜功耗超过300千瓦，当前出货速度偏慢，核心供给瓶颈包括：
1)上游核心物料产能约束，涵盖CoWoS产能、NVLink Switch、液冷配件、HBM显存、多层HDI PCBA基板等部件供应不足；
2)系统集成环节约束，上游物料供应不到位会直接拖慢系统集成进度。
2、云厂商自研芯片进展与产能影响
海内外自研芯片布局情况：当前海内外头部科技大厂均在推进自研芯片布局：
1）海外方面，Google、亚马逊、Meta、微软、ASIC Robic均有自研芯片规划或落地产品，其中多数海外厂商先进制程产能由台积电供应，仅微软采用英特尔代工；
2）国内方面，阿里云、百度、字节等头部云服务厂商已有自研芯片产品落地或处于规划阶段。2025-2028年全球前五大头部厂商将陆续实现自研芯片量产，目前Google研发进度领先，其TPU已迭代至第九代TPU v9，产量已突破百万级。
台积电产能分配与影响：台积电核心客户优先级排序为英伟达第一、苹果第二、博通第三，三家已占用大部分产能，仅20%-25%的产能可分配给自研芯片厂商。当前自研芯片制程已从7纳米迭代至5纳米，正向3纳米推进，相关先进制程产能多数已被提前预定。尽管ASIC出货量保持高位增速，但受限于产能约束，其整体出货量仍未超过英伟达。整体来看，虽然台积电会有部分产能转向自研芯片厂商，但不会大幅稀释英伟达的GPU产能。
3、大厂资本支出调整与芯片涨价趋势
·海内外大厂资本支出规划：海外云厂商资本支出整体呈上行趋势，四家头部厂商2027财年资本支出总和超1万亿，2028财年预计达1.2万亿。国内头部字节、阿里、腾讯、百度四家2027财年资本支出超5700亿，2028财年预计近7000亿，目前部分厂商存在资本支出上修态势：其中字节上修幅度最大，计划上修至700亿美金（约合人民币4000多亿到5000亿区间）；阿里去年资本支出为1200多亿，今年约1600多亿，同比增幅超20%；腾讯增长相对平稳，去年资本支出约700亿，今年约850亿；快手、百度资本支出规模相对较小，百度规划偏保守，当前头部大额资本支出主体为字节、阿里，均为数千亿级别。
4、AI芯片涨价趋势与逻辑
AI芯片涨价核心驱动为HBM、先进制程产能受限，叠加供给端短缺支撑价格上行：
1）芯片价格方面，海外H系列（含H100）老卡价格处于高位，震荡区间为2.5万-4万美金；B系列价格区间为3.5万-5万美金，其中B300价格约为4.2万美金；H系列云租赁价格增速处于20%-40%区间震荡
2）上游环节方面，HBM价格较2025年涨幅超3倍，其中HBM3显存涨幅居前；CoWoS封装目前国内仅少数厂商可生产，产能不足供给紧张，国内长鑫HBM3尚未量产，进一步加剧供给端短缺态势。
5、国内AI芯片代工产业链瓶颈与解决路径
·代工产业链核心约束：国内AI芯片代工存在三重系统性约束，各环节产能现状与缺口如下：第一为晶圆环节，国内AI芯片主要由中芯国际以N+2产线供给，今年产能上限约260万颗，下限约200万颗，缺口达150万颗，中芯国际正调整产能规划，目标从当前3万片/月提升至年底7万片/月，同步推进良率提升。第二为HBM环节，当前国内多数芯片所需HBM供应受限于三星、海力士、美光，供应整体紧缺。第三为封装环节，国产AI芯片需依赖通富、盛和金、长电等国内先进封装厂商，三家合计当前月产能仅2万-2.5万片，明年目标提升至5万片/月。除上述极高瓶颈外，ABF载板基板也属于国内产能受限的中高瓶颈环节。
·瓶颈解决路径：国内AI芯片代工产业链瓶颈的解决路径主要分为四个方向：
1）晶圆层面，晶圆厂、封装厂共同提升产能及良率，当前国内N+2产线整体良率偏低，除深腾外其余厂商良率尚未达到理想状态，与台积电良率存在明显差距，为核心提升方向；
2）扩大先进制程封装产能，降低后段封装环节不良率，减少其对整体良率的影响；c. 推进国产HBM3替代，2026年底-2027年国产HBM3可实现局部替代，有效缓解HBM供应短缺问题；
3）推动面板级封装技术取得突破。
6、算力结构变化与芯片厂商盈亏情况
·算力分布变化趋势：进入Agent时代后，模型向任务执行方向发展，能力提升依赖参数放大，因此预训练未见顶，行业玩家从过去二三十家收缩至头部不到10家，其中第一梯队4-5家，第二梯队4-5家。当前算力分布为预训练占30-40%，推理占60-70%；2026年推理算力占比已经开始超越训练，未来训练端占比将收缩至25-30%，推理占比将提升至60-70%。
·国产芯片盈亏现状：国产AI芯片实现盈亏的出货量门槛为年出货100万颗以上。国内AI芯片第一梯队包括华为昇腾、平头哥、昆仑芯、寒武纪、海光，其中仅华为昇腾达到盈亏要求：其去年出货量为八九十万颗，今年出货量过100万颗，规模优势可分摊单片成本，同时可获得中芯稳定的N+2产能支撑，良率较高，成本可控且处于供不应求状态，已实现盈亏。其余第一梯队厂商出货量仅为几万到几十万级别，未达出货量门槛，无法实现盈亏。
·中芯产能调配规则：国内芯片代工核心供给方为中芯，其产能由发改委统一调配，优先向TI-One客户倾斜，前四大客户合计占据70%的产能，长尾中小客户仅能分配到剩余30%的产能。当前年出货量过十万级的厂商主要为前四大客户，其中昇腾年出货可达百万级，其余头部客户年出货约二三十万级，中小客户出货量在五六万到十几万级不等。中芯的产能分配机制不受训练、推理侧算力结构变化的影响。
7、算力供需与产业链分工情况
·超节点延迟交付损失：超节点的集成交付存在四大核心瓶颈，分别是芯片、封装、软件生态、系统集成，各环节进展都会直接影响超节点的交付节奏。以微软的采购案例进行量化测算：微软投入800亿采购超节点，若交付延迟1个月，损失分为四部分：一是云服务订单交付窗口期损失20亿，二是推理业务收入损失15亿，三是硬件折旧损失1.9亿，叠加客户流失等间接机会损失，单月合计损失约37亿。
·算力需求与泡沫分析：算力是否过剩核心取决于需求侧支撑，当前全球算力处于供不应求状态，不存在泡沫。海外市场方面，AWS目前手握60万片H系列、B系列芯片，高峰期用户执行长文本、长软件编程agent任务仍需等待半小时到1小时以上，算力缺口明显；AsiLogic未来算力将扩至百万级别仍不足以覆盖需求，甚至已关闭中国大陆、亚太地区多类账户。
国内市场方面，除了现有500万规模的付费coding用户场景，Work Agent场景将成为新的算力增长极，coding与Work Agent的用户规模比例为1:10，后者覆盖数亿Workspace用户，面向律师、播客、电商运营、猎头多类职业场景提供专属agent服务，今年三季度（7月）头部厂商将密集推出相关产品抢占用户。当前前五大厂商日均算力已超500万亿次，预计年底将突破1000万亿次，全行业AI重构产品、模型从基础Chatbot向任务执行升级的趋势将持续拉动算力需求，不存在过剩风险。
·台积电跨区域分工：超节点生产已形成全球化分工体系：台积电美国厂区主要负责设计，台湾厂区负责晶圆制造与封装，韩国提供HBM，日本提供基板，机架等环节由富士康负责。产品在亚利桑那完成晶圆制造后，需运回台湾封装，再返回美国组装，中间物流周期约4周，各区域为协作关系，无单一区域可独立完成超节点全流程生产，该分工模式不会影响出货节奏。
8、AI芯片行业热点问题
·字节自研芯片进展答疑：首先明确提问方式：电话端参会者按话机星号键再按数字1即可申请提问，网络端参会者可在直播间互动区域文字提问，或点击举手按钮申请语音提问。字节自研C chip落地节奏清晰：今年3月已出样片，三季度启动试产，产量为数千颗，四季度启动量产，产量过万颗，2027财年计划生产10万颗。该芯片定位推理场景，硬件落地后还需约1年解决软件适配问题，预计2027年底-2028年才能正式投入核心生产业务使用，当前仅为试验性芯片，未落地核心生产场景，自研自用不对外销售，由三星代工。
·模型厂商自研ASIC前景答疑：问答过程中再次重复播报了前述提问方式。针对DeepSeek、智谱自研ASIC的前景，芯片研发门槛较高，从设计到落地需2-3年，单次流片投入高达大几十亿，对资本支出要求极高。当前DeepSeek仅处于自研讨论阶段，智谱仍停留在构思阶段，尚未进入落地环节。目前国内芯片赛道已有头部4家、长尾6小龙合计10家左右玩家，市场竞争激烈，这类模型厂商无需从零开始自研，更优方案为与现有国产芯片厂商深度适配，门槛更低、落地速度更快、成熟度更高。后续是否启动自研需视融资规模而定，若能融资数百亿则存在自研可能性。
·IC设计服务厂商格局答疑：国内IC设计服务厂商核心竞争力分为三个维度：一是拥有芯片设计所需的IP储备，二是具备来自代工厂的技术、人脉资源可适配产线工艺，三是具备大芯片设计能力。各厂商优劣势与商业模式如下：
1）灿芯：无自有IP，核心优势为核心团队来自中芯国际，可对接中芯产能、适配后端工艺，商业模式为收取设计外包服务费，若能协助客户拿到额外产能或提升良率还可按出货量抽取提成，目前已承接阿里PPU芯片的后端设计外包业务；
2） 芯原：拥有存储接口、IO、NPU、VPU、RISC-V等多类IP储备，具备大芯片设计经验，可对接三星产能，商业模式为IP授权+后端设计外包服务费+产能对接后的出货提成，业务延展性更强。
·第二梯队GPU竞争力答疑：国内第二梯队GPU厂商包括沐曦、摩尔线程、壁仞、天数智芯四家，当前产品进展与竞争力如下：
3）壁仞：BR100系列去年已开始送样测试，已通过大厂百卡测试，正在推进千卡测试，今年将实现小批量出货，当前进度最快；
4）摩尔线程：S5000已量产，适配国产主流模型，已通过64卡级别测试，正在推进百卡测试，公司产品布局多元，消费级显卡已有一定出货量；
5）沐曦：上一代C500性能偏弱，显存仅64G、带宽不足，未获大规模采购，需等待下一代C600推出后才有望获得订单；
6）天数智芯：天垓芯片性能偏弱，主要应用于边缘计算、轻量级推理场景，无法适配大参数模型。
目前四家均为代工厂T2级客户，产能有限，多同步对接三星扩充产能。市场空间方面，华为GPU占国内市场45-50%份额，头部厂商合计占20%以上份额，第二梯队整体份额约20%，预计2027年国内GPU总规模约400万颗，第二梯队合计可拿到80-100万颗订单，每家平均约20万颗，今年为大厂认证窗口期，通过认证后明年才可拿到订单。
·存储涨价与厂商采购答疑：针对存储涨价问题，当前DDR、NAND均处于上涨周期，且未来至明年仍将维持上涨趋势，海外厂商占存储市场主导地位，国内厂商供应规模较小，仅能提供小规格产品。下游大厂应对涨价的手段包括：一是签订长期合约锁价，二是适度向下游客户传导涨价压力，三是通过KV存储、Agent等算法优化降低存储需求，当前涨价幅度尚未抑制下游需求，下游厂商仍被动接受涨价，未出现因涨价停止采购的情况。
芯片采购方面，字节搜广推、视觉场景已适配寒武纪590、690芯片，今年寒武纪芯片占该场景采购量的10-15%，英伟达芯片占整体采购量的80%以上，其余小份额采购昇腾、天数智芯等国产芯片，后续将逐步提升国产芯片占比。阿里云方面，英伟达芯片为公有云主力，自研平头哥芯片累计产量将达近60万颗，其中内部使用25万颗，云上定向供给金融、汽车等大客户10余万颗，自研芯片占比为国内云计算厂商最高。
·腾讯布局与行业预期答疑：问答环节再次重复播报了前述提问方式。腾讯自研布局方面，与燧原合作的紫霄推理芯片对标英伟达T4，定位推理场景，当前仅小规模自用，占比8-10%，预计2027年才会实现上量；另一款沧海VPU芯片已部署在CDN网络中用于直播转码等场景。
超节点需求方面，目前国内成熟可交付的超节点仅华为、阿里两家，阿里今年超节点订单规模约2000台，腾讯外购约千台，字节试点采购约五六百台，2026年国内总需求约3000台，单台超节点配置32颗CPU、128颗GPU，价格超3000万元，功耗350千瓦，算力可达25.6PFLOPS以上，需配备96个800G光模块，采用定制化液冷方案。产能与资本支出方面，中芯国际今年AI芯片产能约180-220万片，新增扩产需16-18个月调试，预计2027年国内产能达300-350万片，叠加三星海外产能，2027年总供给超400万片。2027年国内CSP总资本支出超7000亿元，同比增长30-50%，其中阿里约2000亿、字节约1200-1300亿、百度约500-600亿，字节、阿里增幅领先。
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