5月28日,科创芯片50ETF(588750)延续震荡回调,当前跌0.3%,盘中溢价持续走阔!资金持续布局科创芯片板块,已连续9日借道科创芯片50ETF(588750)布局芯片核心环节,近10日累计增仓超5000万元。
科创芯片50ETF(588750)标的指数成分股多数回调,源杰科技涨超4%,芯原股份涨超2%,翱捷科技涨超1%,纳芯微、天岳先进等涨幅居前,寒武纪涨超0.49%,中芯国际、中微公司等回调。
芯片航母即将来袭!5月25日晚间,科创芯片50ETF(588750)标的指数成分股海光信息发布公告称,正在筹划由海光信息通过向中科曙光全体A股换股股东发行A股股票的方式换股吸收合并中科曙光,并发行A股股票募集配套资金。
【本次合并将打造怎么样的企业?】
海光信息专注于国产架构CPU、DCU等核心芯片设计,中科曙光在高端计算、存储、云计算等领域具有深厚积累,从产业链角度,海光信息是中科曙光业务的上游。海光信息董事、总经理沙超群最新表示,本次重组不仅是两家企业资源的叠加整合,也是我国算力产业“补短板、锻长板”的有益尝试。
对于公司而言,据专业人士分析,通过“芯片—算法—散热”全链路优化,将有望实现1+1>2的协同效应,合并后新公司三年内AI训练算力成本可降低40%,推理时延缩短50%。
【半导体产业并购潮开启?】
对于此次海光信息与中科曙光合并,还有不少人士分析称,此举有可能会开启国内半导体产业的并购潮。
当前半导体产业正处于关键节点,AI驱动的算力革命正在重塑整个产业的技术架构和竞争格局,而地缘冲突风险则进一步催化了产业链的本土化重构。在此背景下,海光信息和中科曙光的重组不仅是资本层面的整合,更标志着产业创新发展的新范式。
也有分析人士指出,随着小米玄戒芯片的横空出世,国产芯片产业链最突出的痛点、难点以及堵点已发生更变,当前更多考验在于企业的资源调度能力。对当下的厂商来说,通过创新迭代产品、并购或重组优质资产等方式提高自身优势,拿下更多市场份额才是重点。
展望未来,AI 算力需求持续,在大国科技博弈以及国产芯片厂商多渠道、多路径寻求技术突破、提升市占率的背景下,科创芯片板块国产化配置机遇加强:
互联网和智算中心两大下游AI 算力需求持续:互联网大厂持续加大基础大模型训练,国产AI算力建设加速,对AI芯片等基础硬件需求提升。
国产替代空间广阔,一方面是在大国科技竞争下,英伟达在我国芯片市场市占率或下降,产生的芯片供需缺口国产厂商有望承接,另一方面,国产芯片技术突破正当时,多款芯片性能已达或接近于全球领先水平!
【AI 算力需求持续,国产化采购快速推进】
山西证券表示,互联网和智算中心两大下游AI 算力需求持续,国产化采购快速推进。
1)互联网:24 年以来互联网大厂仍持续投入基础大模型训练,并在今年开始布局推理大模型,推动算力资本开支保持快速增长,随着DeepSeek 的突破大幅降低应用端门槛以及Agent 技术和产品日趋成熟,推理侧需求有望逐渐成为AI 算力支出的主驱动力。(来源于山西证券《AI算力专题报告:AI产业高景气持续 算力国产化大势所趋》)
据公开数据统计,2025 年,腾讯与阿里巴巴纷纷加大资本开支,有力推动国内算力发展。腾讯2025 年第一季度资本开支达 275 亿元,同比增长91%。阿里巴巴 2025年一季度资本开支为246 亿元,虽环比下降但公司2025年Q1资本开支承诺大幅增长,
2)智算中心:政策明确国产AI 算力建设目标,奠定AI 算力建设的政策基调,24 年以来各地方智算中心项目招投标数量仍在持续增加,同时多个全国产化标杆项目已跑通,未来智算中心的AI 算力国产化率有望加速提升。(来源于山西证券《AI算力专题报告:AI产业高景气持续 算力国产化大势所趋》)
【国产化空间广阔,芯片厂商正加速突破性能】
一直以来国内互联网厂商大模型训练主要基于英伟达 A、H等系列芯片,根据Trendforce 在 2024年初披露的数据,阿里、腾讯等国内头部互联网厂商采购的高端 AI芯片中有 80%来自英伟达。
但随着科技博弈加剧,据英伟达CEO黄仁勋表示,英伟达在华市占率已经从2022年的95%暴跌至目前的50%。由于当前海外的芯片政策,公司因此放弃了约150亿美元的潜在销售额。而据IDC数据显示,2025年中国AI芯片市场规模将突破2500亿元,国产化空间广阔。
与广阔的市场空间相呼应的是我国第一梯队芯片厂商正加速突破性能、产能、生态瓶颈,成为互联网大厂采购的新选择。根据媒体报道,24年以来字节已订购超过 10 万颗昇腾芯片,同时阿里、百度、腾讯均开始批量采购。
山西证券表示,硬件性能方面,目前华为昇腾已成为国内互联网厂商国产训练芯片的首选,同时寒武纪、海光信息等新一代芯片未来有望对英伟达AI芯片形成替代。除了硬件性能的快速提升,国产芯片厂商正在加快解决国内晶圆代工等供应链问题,在生态上,国产AI 芯片厂商自研及兼容策略,加快突破CUDA 的生态壁垒。(来源于《AI算力专题报告:AI产业高景气持续 算力国产化大势所趋》)
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