芯模联动降本增效 人工智能景气周期持续扩大

  ● 本报记者 杨洁

芯模联动降本增效 人工智能景气周期持续扩大-第1张图片

  DeepSeek-V4大模型发布即开源 ,华为昇腾 、寒武纪等国产AI芯片实现Day 0极速适配 ,国产大模型与算力硬件进入同频迭代 、协同提速的新阶段 。近期,国产算力芯片企业密集披露亮眼业绩,商业化拐点明确 ,行业景气度持续上行 。记者注意到,在全球智算需求爆发、外部高端算力受限背景下,芯模联动正成为国产人工智能产业突围进阶的重要路径。专家告诉记者 ,国产开源模型成本大幅下降,有望打开人工智能规模化应用空间,2026年下半年或将成为国产算力规模化放量的重要时间窗口。

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  芯片企业加速业绩兑现

  全球AI算力需求进入指数级增长阶段 。兴业证券报告显示 ,到2030年全球数据中心基础设施建设资本开支将达6.7万亿美元,而AI数据中心容量需求达156GW,对应的资本开支将达到5.2万亿美元。

  不少国产AI算力芯片企业进入业绩兑现的商业化关键阶段。寒武纪日前披露年报显示 ,2025年公司实现上市以来首次全年盈利,营收同比增长453.21%至64.97亿元,归母净利润20.59亿元 ,上年同期亏损4.52亿元 。在业绩说明会上 ,寒武纪表示,在大模型技术加速革新的行业背景下,智能计算需求持续攀升 ,为智能芯片公司发展提供了更广阔的空间,公司将坚持以技术创新强化芯片产品竞争力,进一步提升市场份额。

  摩尔线程的业绩同样亮眼。摩尔线程2026年一季度实现上市以来首次单季度盈利 ,2026年3月,摩尔线程斩获6.6亿元夸娥(KUAE)智算集群大额订单,充分说明了其大规模智算集群的交付能力和市场竞争力 。2025年全年摩尔线程实现营业收入15.05亿元 ,同比大幅增长243.37%;毛利总额9.87亿元,同比增长218.43%,整体毛利率达65.57% ,稳居行业领先水平。面向下一代算力需求,摩尔线程正基于“花港 ”架构,推进十万卡级超大规模智算集群建设和超节点等核心技术研发。

  芯模联动筑牢成本优势

  国产算力芯片生态正加速成熟 ,头部厂商已具备前沿大模型发布即适配的硬核能力 。

  4月24日 ,DeepSeek-V4的发布更是行业里的里程碑事件,其不仅具备领先的模型性能,同时也完成了与国产芯片阵营的深度协同适配。为推动DeepSeek-V4与国产软硬件的深度适配 ,加速技术协同优化及产业应用落地,中国信通院联合人工智能软硬件协同创新与适配验证中心,启动DeepSeek-V4国产化适配测试工作。通过测评 ,客观评价适配效果,推动模型与硬件深度协同优化,强化国产软硬件支撑能力 ,加速构建国产化ai应用生态 。

  海通国际首席经济学家张忆东在其公众号撰文称,DeepSeek-V4打破了顶级大模型对英伟达CUDA生态的依赖,其全栈深度适配华为昇腾、寒武纪等国产AI芯片 ,推动AI生态从英伟达向国产算力迁移 。最终将助力更多开发者和中小企业用上更低价格的顶尖AI,从而开启国产大模型从技术追赶到生态爆发的新阶段。

  中国电子信息产业发展研究院未来产业研究中心人工智能研究室主任钟新龙告诉中国证券报记者,应把这一信号理解为模型能力 、国产算力、软件工具和行业应用共同加速的窗口期。不只是DeepSeek ,腾讯、MiniMax等大模型企业均已把工程效率和国产算力部署适配放到更突出位置 ,从现实约束看,模型训练 、推理框架、芯片算子、通信库和云平台调度任何一环跟不上,都会削弱国产模型的成本优势 。

  大模型价格下探拓展AI应用空间

  值得一提的是 ,4月26日,DeepSeek进一步宣布API价格大幅下调,全系API输入缓存命中价格降至原定首发价格的十分之一 ,DeepSeek-V4-Pro版更叠加限时的2.5折活动,百万Tokens输入缓存命中价格低至0.025元,创全球大模型价格新低。

  降价核心动力来自模型技术优化和国产算力深度协同。据介绍 ,DeepSeek-V4开创了一种新的注意力机制,在Token维度进行压缩,结合DSA稀疏注意力 ,实现了全球领先的长上下文能力,并且相比于传统方法大幅降低了对计算和显存的需求 。此外,DeepSeek还表示 ,下半年昇腾超节点全系列产品批量上市 ,Pro版价格有望大幅下调。

  领先大模型的价格革命对全产业链进一步打开应用空间有积极意义。高盛发布分析报告指出,DeepSeek-V4的核心意义在于以更低成本支持更复杂的智能体应用落地,从而打开ai应用规模化的新空间 。

  钟新龙强调 ,其降价对产业链的直接影响是推动通用模型API价格锚的下移。“价格锚快速下移后,通用问答 、知识库、客服、代码辅助 、长文档处理等高Token消耗场景的成本约束明显放松,应用企业会重新测算‘把AI嵌进流程’的投入产出比 ” ,钟新龙说,这将推动AI的普惠化应用。

  这将在总体上拉动国产算力需求 。钟新龙介绍,对云、芯片和服务器环节的影响偏积极。推理调用总量提升 ,利好云端推理、国产AI芯片 、服务器 、先进封装、数据中心调度和存储系统;但单位Token价格下行,则会倒逼云厂商和算力厂商提高利用率,低效集群、弱调度平台和高能耗方案会被淘汰。

  更值得关注的是 ,以DeepSeek为代表的开源高性能模型或将打破闭源模型厂商的价格壁垒,重塑AI大模型行业的定价话语权,模型厂商之间的分化也会加速 。钟新龙称 ,中腰部模型厂商如果没有明显能力差异 、行业数据壁垒或企业级交付能力 ,将面临客户迁移压力 。

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