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“输了中国赢了世界又如何！”英伟达CEO黄仁勋无奈叹息：“美国将亲手把胜利的奖杯
“输了中国赢了世界又如何！”英伟达CEO黄仁勋无奈叹息：“美国将亲手把胜利的奖杯送到中国手中！”与此同时，黄仁勋一针见血指出：“到2027年，中国将拥有比全世界其他国家加起来还多的AI算力。记住我的话！”人工智能竞赛最有意思的场面，不是追赶者跑得满头大汗，而是领先者一边冲刺，一边忙着给赛道修墙。墙修得越来越高，回头却发现，对手已经换了一条路，还顺手把发动机、轮胎和导航系统都研究了一遍。黄仁勋近年不断提醒美国决策层，限制先进芯片流向中国，未必能够锁住中国人工智能，反而可能把市场、客户和开发者推向美国企业的竞争对手。标题中的“奖杯”说法颇有戏剧感，却点中了一个现实：技术封锁若变成长期政策，最大的副作用往往是逼着别人加快自主创新。这不是一句空泛的商业牢骚。英伟达披露，2025年美国针对H20芯片新增许可要求后，公司为相关库存和采购承诺计提45亿美元费用。到了截至2026年4月26日的财季，英伟达没有向中国发出数据中心Hopper产品，并承认公司在中国数据中心计算市场事实上已难以参与竞争。需要说清的是，所谓市场份额归零，主要指数据中心计算领域。英伟达的游戏显卡和工作站产品并未全部退出中国市场。把“数据中心市场受阻”说成“整个中国市场彻底消失”，听起来更热闹，却不够准确。黄仁勋真正担忧的，也不是少卖几块芯片。人工智能竞争早已变成一场体系较量。芯片像发动机，模型像指挥系统，数据像弹药，能源、网络和应用场景则是后勤保障。只盯着一张出口许可证，却忽略完整产业链的成长，无异于守住一扇门，却把整座院子的施工图送给了对手。中国正在补的，正是这套体系。工信部公开数据显示，中国已建成42个万卡智算集群，智能算力规模超过1590艾浮点次每秒，位居全球前列。“东数西算”工程形成八大枢纽节点和十个数据中心集群，算力资源正在由各地分散建设转向全国协同。算力多并不等于自动胜利，但它给模型训练、工业升级和科研创新打下了底座。2025年，中国人工智能企业数量超过6000家，核心产业规模预计突破1.2万亿元。制造业、能源、交通、医疗和教育等领域不断出现新应用，人工智能不再只会在屏幕里聊天，而是开始走进车间、实验室和公共服务场景。DeepSeek等国产开源模型的快速发展，又给这场竞争添了一点幽默感。美国原本想通过限制高端芯片，让中国人工智能慢下来，中国企业却转身研究更高效的训练方法、模型架构和软硬件协同。别人拼命增加“油箱”，中国企业开始琢磨怎样让发动机更省油。开源路线尤其值得关注。中国企业把模型开放给全球开发者，不仅能够扩大应用，也能在使用反馈中快速改进技术。黄仁勋在2025年参加链博会时也肯定了中国开源人工智能的发展，提到DeepSeek、腾讯混元等模型正在推动全球人工智能进步。这番话并不是替竞争对手站台，而是商业人士对技术规律作出的判断。人才培养同样在提速。2026年4月，教育部等五部门印发“人工智能加教育”行动计划，提出到2030年构建贯通各学段的人工智能教育和全社会通识教育体系。2026年6月公布的教育发展“十五五”规划，也明确推进人工智能全学段教育。这意味着中国布局的并不只是眼前几座数据中心，而是一批理解人工智能、能够使用人工智能、也敢于创造人工智能的年轻人。芯片可以限制一时，人才和需求却很难被装进出口管制清单。当然，中国人工智能仍有不少硬骨头要啃。高端芯片、先进制造、基础软件、能源效率和原创理论，都需要持续投入。真正稳妥的办法，不是沉迷于“弯道超车”的口号，而是把每一块短板补实，把每一个应用场景做深，把安全治理和科技伦理一同建设好。所谓“美国亲手送出奖杯”，本质上是对零和思维的一次反讽。人工智能不是只能容纳一个赢家的擂台，也不该成为少数国家维护技术霸权的工具。谁能让技术服务实体经济、改善民生、提高生产效率，谁才真正握住未来的主动权。中国发展人工智能，靠的不是别人让出赛道，更不是等待谁来颁奖，而是完整工业体系、超大规模市场、科研积累和工程师队伍形成的合力。外部压力会带来困难，却也会促使产业更加清醒地认识到，核心技术买不来、讨不来，只能踏踏实实干出来。奖杯可以被媒体写得金光闪闪，真正决定胜负的却是实验室里的突破、生产线上的效率和普通人能否分享技术红利。只要坚持自主创新、开放合作和智能向善，中国人工智能走出的就不会是一条封闭的争霸之路，而是一条让科技更好服务发展的宽广道路。
价值投资日志长鑫科技上市之前的一点思考。国产算力也是唯一出路了，！！！美国对我
价值投资日志长鑫科技上市之前的一点思考。国产算力也是唯一出路了，！！！美国对我们的态度来看，英伟达最先进的卡还有AMD的我们买不到，，同时还有生态的问题，涉及到国家安全等，只能是自强不息了，海外算力只能看中际旭创等供应链就行了未来CPO我们也够呛，，，没有核心技术NPO和超节点，我们的优势在未来的出路之一是大模型的领先，还有AI智能体的突围！！！最终的应用端我们要在世界上占有一席之地！启发来自梁文峰的118问！！！
：《缺口到2028年！英伟达Rubin引爆MLCC“超级周期”，谁吃下4万美元增
：《缺口到2028年！英伟达Rubin引爆MLCC“超级周期”，谁吃下4万美元增量》缺口到2028年！英伟达Rubin引爆MLCC“超级周期”，谁吃下4万美元增量
杨植麟的月之暗面创造了KimiK3，轰动整个世界。他是近年来第一个放弃了美国机
杨植麟的月之暗面创造了KimiK3，轰动整个世界。他是近年来第一个放弃了美国机会、回中国创业，并且打败了或者强烈震动了所有美国同行的中国年轻人。我们这些年听惯了中国年轻学子们去美国大显身手的故事，而杨植麟是第一个以绝对成就把故事反写回来的人。的确啊，很多清华等名校毕业的中国尖子生进入了美国顶级AI团队，获得了高薪，在很多中国年轻人中间备受艳羡。他们有的参加中国网络视频访谈，讲述在美国的成功故事，成为了偶像。然而，杨植麟一个人的成就足以抹去他们所有人的光环。杨植麟证明了一个中国年轻科学家的创造力可以是无上限的，全世界顶级的，而且中国这块热土、中国的社会生态完全能够承载得起这样的世界级奇迹。老胡深信，杨植麟的故事将成为中美人才流动历史性转折的突出标记。其实在他之前，已经有数以千计，甚至更多曾在美国留学、工作并取得不同成就的中国学者们回国任职。他们在国内大学里建立科学实验室，甚至开宗立派。他们共同创造了中国人才从美国的历史性回流。杨植麟作为他们中间的一位，直接干翻、追平或者极其接近了美国不可一世的AI大模型。他的KimiK3创造了新的“DeepSeek时刻”，严重冲击了美国股市，“月之暗面”成为全球媒体的热词。而且全球创造一流AI成就的负责人里，杨植麟是最年轻的一位。对比一下吧，OpenAI的CEO萨姆·奥尔特曼2023年出头时38岁，Anthropic的创始人达里奥·阿莫迪43岁，而杨植麟只有34岁。杨植麟与DeepSeek创始人梁文锋有着差异很大的履历，他们成为支撑起中国AI强势的双雄。梁文锋一直在国内，他毕业于浙江大学信息与电子工程系，是从量化基金里杀出来的黑马，一举打翻了美国AI霸权的幻象。DeepSeek2025年1月发布之后，迅速在Arena等排行榜上攀升至前列。在关于DeepSeek的消息刚传出后，英伟达股价一日内大跌17%，全世界媒体和业界当时都惊呆了。有不少人把DeepSeek的问世当成美国AI界的“斯普特尼克时刻”。梁文锋打响了挑战美国AI霸权的第一枪，其功勋可圈可点。然而，中国AI人才朝美国流失的势头并未因DeepSeek的成功而逆转，很多中国年轻人继续加入美国AI团队，获得高薪，做“人生赢家”。1992年出生的杨植麟来自广东汕头，2015年，他以清华计算机系第一名的成绩毕业，前往美国卡内基梅隆大学攻读博士学位，导师是曾任苹果AI研究主管的鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫。毕业后他先后进入谷歌大脑和MetaAI实验室，作为核心成员参与了Transformer-XL和XLNet两项开创性研究。Transformer是今天所有大模型的底层骨架，相当于AI世界的"发动机"。然而杨植麟在前程一片光明的时刻做出了一个决定：回国创业。他曾对媒体表示，“如果不去亲自创业，我以后一定会后悔终生。”他认为留在硅谷大厂、顶尖研究院，待遇优渥、工作体面，但终究只是高级技术雇员；想完整主导大模型研发、产品落地、公司发展，只有回国创业才能实现。了不起的成功者都有过在普通人看来性价比存疑的冒险选择。杨植麟与很多AI尖子生反着走，眼界、自信和做大事业的雄心一个都不能少。2023年4月，杨植麟在北京创立了“月之暗面”，这家AI初创公司的融资节奏十分迅猛。据媒体报道，成立仅两个月，月之暗面天使轮融资近20亿元人民币，这在整个创投史上都极为罕见。进入2026年，月之暗面融资节奏与估值堪称“狂飙”，到6月30日最新一轮融资，据推测投前估值已经来到315亿美元。月之暗面已经向投资人发出上市议案，最快6个月内登陆港股。从一间办公室到如今315亿美元估值，杨植麟只用了三年零三个月。然而在这三年零三个月里，并非真的一帆风顺。2025年1月，DeepSeekR1发布，其凭借开源、低成本、强推理能力迅速席卷市场，同时也严重冲击了Kimi此前的品牌优势和杨植麟的创业布局。同月上线的KimiK1.5被淹没在DeepSeek铺天盖地的声浪中。杨植麟迅速做出判断：停止大规模投放，放弃继续争夺通用聊天机器人的流量入口，将重心转向开源模型、程序员和企业用户。月之暗面还主动裁员精简，砍掉市场增长部门，只保留算法、研发核心人员，核心团队控制在200人上下，整体人数维持在300人以内。2025年7月，KimiK2发布，在编程领域突出，在权威测试中斩获高分。2026年7月，KimiK3发布，参数达2.8万亿，为全球最大开源模型，一鸣惊人。很多美国人都很惊讶，杨植麟已经到了美国，但又走了，美国为什么没有留住他？有人在网上留言说：“我猜他听从了右翼美国人给的‘离开我们的国家’建议。”也有网友说，“许多人告诉我，在美国做移民越来越难，而中国对创新者来说是一个更有趣的地方。”“我认为深圳成为创新者的首选之地已经有十多年了。”还有网友说，美国可以给杨植麟一个顶级科学家的岗位，却很难给一个刚毕业的外国年轻人足够的资本、算力和决策权，让他迅速组建团队，挑战OpenAI。不管怎么样，杨植麟回国并且在中国创业成功，这是一个重要的风向标。中国这些年不仅把人才送出去学习、实践，而且国内物质及人文的“基础设施建设”实现了大幅进展。中国到了用吸引力、用国家和社会愿景的无形承诺把人才召回来，让他们在我们自己的国度里实现梦想、建功立业的时候。依然会有人才向美国跑的情况，美国的吸引力依然存在，在某些时候和某些方面仍具有优势。而且正常的人才交流永远都是双向的。但是历史真的迈过了一个重要的临界点：中国在美国的人才在批量回归，杨植麟只是他们中的一位。他因为突出的成就成为了他们中的代表者，他用KimiK3做了这个时代的一份宣言。梁文锋和杨植麟有两份不同的履历，一位一直扎根本土，另一位喝了美国的“洋墨水”，他们的不同人生轨迹交汇在中国挑战美国AI霸权的历史性大战中。他们在中国仍然远逊于美国基础算力的情况下，创造性地释放了中国人的智慧和我们社会的各种潜力，打造出DeepSeek和KimiK3的两大奇迹。它们是美国媒体写下中国大模型“抹掉美国AI领先”的两个惊叹号。一定会有第三个、第四个，乃至更多AI惊喜被中国人创造出来。这已经是中国人的现实准备和努力，也已经成为世界广泛的期待。
杨植麟的月之暗面创造了KimiK3，轰动整个世界。他是近年来第一个放弃了美国机
杨植麟的月之暗面创造了KimiK3，轰动整个世界。他是近年来第一个放弃了美国机会、回中国创业，并且打败了或者强烈震动了所有美国同行的中国年轻人。我们这些年听惯了中国年轻学子们去美国大显身手的故事，而杨植麟是第一个以绝对成就把故事反写回来的人。的确啊，很多清华等名校毕业的中国尖子生进入了美国顶级AI团队，获得了高薪，在很多中国年轻人中间备受艳羡。他们有的参加中国网络视频访谈，讲述在美国的成功故事，成为了偶像。然而，杨植麟一个人的成就足以抹去他们所有人的光环。杨植麟证明了一个中国年轻科学家的创造力可以是无上限的，全世界顶级的，而且中国这块热土、中国的社会生态完全能够承载得起这样的世界级奇迹。老胡深信，杨植麟的故事将成为中美人才流动历史性转折的突出标记。其实在他之前，已经有数以千计，甚至更多曾在美国留学、工作并取得不同成就的中国学者们回国任职。他们在国内大学里建立科学实验室，甚至开宗立派。他们共同创造了中国人才从美国的历史性回流。杨植麟作为他们中间的一位，直接干翻、追平或者极其接近了美国不可一世的AI大模型。他的KimiK3创造了新的“DeepSeek时刻”，严重冲击了美国股市，“月之暗面”成为全球媒体的热词。而且全球创造一流AI成就的负责人里，杨植麟是最年轻的一位。对比一下吧，OpenAI的CEO萨姆·奥尔特曼2023年出头时38岁，Anthropic的创始人达里奥·阿莫迪43岁，而杨植麟只有34岁。杨植麟与DeepSeek创始人梁文锋有着差异很大的履历，他们成为支撑起中国AI强势的双雄。梁文锋一直在国内，他毕业于浙江大学信息与电子工程系，是从量化基金里杀出来的黑马，一举打翻了美国AI霸权的幻象。DeepSeek2025年1月发布之后，迅速在Arena等排行榜上攀升至前列。在关于DeepSeek的消息刚传出后，英伟达股价一日内大跌17%，全世界媒体和业界当时都惊呆了。有不少人把DeepSeek的问世当成美国AI界的“斯普特尼克时刻”。梁文锋打响了挑战美国AI霸权的第一枪，其功勋可圈可点。然而，中国AI人才朝美国流失的势头并未因DeepSeek的成功而逆转，很多中国年轻人继续加入美国AI团队，获得高薪，做“人生赢家”。1992年出生的杨植麟来自广东汕头，2015年，他以清华计算机系第一名的成绩毕业，前往美国卡内基梅隆大学攻读博士学位，导师是曾任苹果AI研究主管的鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫。毕业后他先后进入谷歌大脑和MetaAI实验室，作为核心成员参与了Transformer-XL和XLNet两项开创性研究。Transformer是今天所有大模型的底层骨架，相当于AI世界的"发动机"。然而杨植麟在前程一片光明的时刻做出了一个决定：回国创业。他曾对媒体表示，“如果不去亲自创业，我以后一定会后悔终生。”他认为留在硅谷大厂、顶尖研究院，待遇优渥、工作体面，但终究只是高级技术雇员；想完整主导大模型研发、产品落地、公司发展，只有回国创业才能实现。了不起的成功者都有过在普通人看来性价比存疑的冒险选择。杨植麟与很多AI尖子生反着走，眼界、自信和做大事业的雄心一个都不能少。2023年4月，杨植麟在北京创立了“月之暗面”，这家AI初创公司的融资节奏十分迅猛。据媒体报道，成立仅两个月，月之暗面天使轮融资近20亿元人民币，这在整个创投史上都极为罕见。进入2026年，月之暗面融资节奏与估值堪称“狂飙”，到6月30日最新一轮融资，据推测投前估值已经来到315亿美元。月之暗面已经向投资人发出上市议案，最快6个月内登陆港股。从一间办公室到如今315亿美元估值，杨植麟只用了三年零三个月。然而在这三年零三个月里，并非真的一帆风顺。2025年1月，DeepSeekR1发布，其凭借开源、低成本、强推理能力迅速席卷市场，同时也严重冲击了Kimi此前的品牌优势和杨植麟的创业布局。同月上线的KimiK1.5被淹没在DeepSeek铺天盖地的声浪中。杨植麟迅速做出判断：停止大规模投放，放弃继续争夺通用聊天机器人的流量入口，将重心转向开源模型、程序员和企业用户。月之暗面还主动裁员精简，砍掉市场增长部门，只保留算法、研发核心人员，核心团队控制在200人上下，整体人数维持在300人以内。2025年7月，KimiK2发布，在编程领域突出，在权威测试中斩获高分。2026年7月，KimiK3发布，参数达2.8万亿，为全球最大开源模型，一鸣惊人。很多美国人都很惊讶，杨植麟已经到了美国，但又走了，美国为什么没有留住他？有人在网上留言说：“我猜他听从了右翼美国人给的‘离开我们的国家’建议。”也有网友说，“许多人告诉我，在美国做移民越来越难，而中国对创新者来说是一个更有趣的地方。”“我认为深圳成为创新者的首选之地已经有十多年了。”还有网友说，美国可以给杨植麟一个顶级科学家的岗位，却很难给一个刚毕业的外国年轻人足够的资本、算力和决策权，让他迅速组建团队，挑战OpenAI。不管怎么样，杨植麟回国并且在中国创业成功，这是一个重要的风向标。中国这些年不仅把人才送出去学习、实践，而且国内物质及人文的“基础设施建设”实现了大幅进展。中国到了用吸引力、用国家和社会愿景的无形承诺把人才召回来，让他们在我们自己的国度里实现梦想、建功立业的时候。依然会有人才向美国跑的情况，美国的吸引力依然存在，在某些时候和某些方面仍具有优势。而且正常的人才交流永远都是双向的。但是历史真的迈过了一个重要的临界点：中国在美国的人才在批量回归，杨植麟只是他们中的一位。他因为突出的成就成为了他们中的代表者，他用KimiK3做了这个时代的一份宣言。梁文锋和杨植麟有两份不同的履历，一位一直扎根本土，另一位喝了美国的“洋墨水”，他们的不同人生轨迹交汇在中国挑战美国AI霸权的历史性大战中。他们在中国仍然远逊于美国基础算力的情况下，创造性地释放了中国人的智慧和我们社会的各种潜力，打造出DeepSeek和KimiK3的两大奇迹。它们是美国媒体写下中国大模型“抹掉美国AI领先”的两个惊叹号。一定会有第三个、第四个，乃至更多AI惊喜被中国人创造出来。这已经是中国人的现实准备和努力，也已经成为世界广泛的期待。
我有一种预感：第二个震惊硅谷的"梁文锋"，已经出现了！谁能想到，DeepSee
我有一种预感：第二个震惊硅谷的"梁文锋"，已经出现了！谁能想到，DeepSeek之后，第二个让华尔街集体冒冷汗的中国人，竟然是一个几个月前还被嘲笑"掉队"的90后。这个人叫杨植麟，月之暗面的创始人。1992年出生在广东汕头，标准的90后，清华姚班出身，卡内基梅隆大学博士。光这份履历，已经甩开绝大多数人几条街。谁能想到，就在几个月前，全网还在唱衰他。KimiApp月活从巅峰的2165万直接跌到902万，腰斩式下滑，媒体给他贴的标签清一色都是"掉队""热度消退""被时代抛弃"。那些嘲讽的声音有多刺耳，现在的反转就有多打脸。2026年7月16日深夜，杨植麟悄悄放出了KimiK3，一颗2.8万亿参数的重磅炸弹，直接炸醒了整个硅谷。2.8万亿参数是什么概念？这是目前全球参数规模最大的开源大模型，内置896个专家模型，每个Token只激活16个，既有深度又有效率，还自带100万token超长上下文窗口。技术参数可能太抽象，说点直观的。发布当天，KimiK3在AI评测平台Arena的综合得分直接冲到全球第三，前面只有Anthropic的ClaudeFable5和OpenAI的GPT-5.6Sol两座大山。代码能力更猛，直接登顶前端代码生成榜第一，1679分压过了Facebook的闭源模型，也压过了GPT-5.6。全球程序员圈子一夜之间全在讨论这个来自中国的狠角色。马斯克都坐不住了，在社交平台公开评论"Impressive"——令人印象深刻。能让眼高于顶的马斯克说出这句话，含金量有多高，懂的人自然懂。华尔街的反应最诚实。消息传出后72小时，美股AI板块合计蒸发约4700亿美元。费城半导体指数较6月底高点回撤20%，正式跌入技术性熊市。英伟达、AMD、博通这些AI概念股早盘集体跳水，投资者疯狂抛售。谁也没料到，一个被判定"掉队"的中国团队，能反手给全球AI产业格局来这么一下。杨植麟这个人，从来就不按常理出牌。高中拿了信息学竞赛广东一等奖，保送清华。自主招生又被录取一次。高三非要参加高考，硬是又考进去一次，等于三进清华。清华姚班读书，他拿年级第一，拿特等奖学金。读博去了卡内基梅隆，师从两大AI泰斗。Transformer-XL和XLNet这两篇NLP领域里程碑式的论文，他都是第一作者。GoogleBrain、MetaAI他都待过，苹果开出高薪挖他，他拒绝了。2023年，31岁的杨植麟选择回国创业，创办月之暗面，一头扎进大模型这条挤满巨头的赛道。创业这条路从来不好走。去年Kimi靠长文本火了一把，用户量冲得很快，但很快就遇到瓶颈。月活下滑，竞品围堵，外界质疑声一浪高过一浪，说他只会蹭热度，技术跟不上。杨植麟没辩解，闷头干了一年。这一年他把核心目标从"拉新"改成"留存"，从追求用户数量转向打磨技术底座。外人看他是沉寂了，其实是在憋大招。KimiK3就是他憋出来的答案。自研的KDA混合线性注意力机制，解码速度比传统架构提升6.3倍。MoonClip二阶优化器，能让20T训练数据跑出40T的效果，成本直接砍半。这些底层技术创新，才是真正让硅谷紧张的地方。以前中国大模型靠堆参数、堆算力追赶，现在开始在架构层面搞原创突破，这是从跟跑到并跑的关键信号。更狠的是，KimiK3要开源。7月27日开放完整权重，全球开发者都能免费用。2.8万亿参数的顶级模型直接开源，等于把OpenAI、Anthropic花几十亿砸出来的技术门槛给踹碎了。闭源巨头靠信息差赚溢价的好日子，可能真的要到头了。中国公司用开源打法撕开一道口子，让全世界开发者都能站在万亿参数模型的肩膀上做创新，这才是最有想象力的地方。回头看梁文锋和杨植麟，两个广东人，一个85后一个90后，走的路竟然出奇地像。都是技术出身，都很低调，都不喜欢在媒体面前抛头露面，干起活来都是不要命的狠角色。梁文锋靠DeepSeek证明，中国公司能在通用大模型上跟美国掰手腕。杨植麟用KimiK3进一步证明，中国的年轻一代创业者，不仅能跟上，还能在某些方向上实现反超。硅谷焦虑的从来不是某一款模型，而是背后那批越来越能打的中国工程师。以前他们觉得中国AI只会模仿，现在发现这帮年轻人搞起原创来，一点都不含糊。当然也要清醒，KimiK3综合能力还是全球第三，和顶尖闭源模型还有差距。不能吹得太过头，技术追赶这条路还很长，容不得半点骄傲自满。杨植麟今年才34岁，梁文锋也不过41岁。这批正值当打之年的技术创业者，正在用实打实的产品说话，改写全球AI产业的权力版图。各位读者你们怎么看？评论区留言讨论吧！
新加坡联合早报今天（7月19日）写道：“英伟达几乎垄断全球人工智能（AI）晶片市
新加坡联合早报今天（7月19日）写道：“英伟达几乎垄断全球人工智能（AI）晶片市场，订单多得做不完，但客户也在同时寻找摆脱它的方法。”评几句：英伟达凭CUDA生态和Blackwell架构近乎垄断全球AI训练芯片，百亿订单排到台积电产能极限，黄仁勋的皮夹克确实是当下算力霸权的勋章。但是花无百日红，谷歌TPU、亚马逊Trainium、AMDMI300X及华为昇腾正从推理端撕开口子，大客户为躲“英伟达税”集体自研ASIC，垄断红利终将被一代代挑战者稀释。必须承认，英伟达仍然是山顶之王，只是山脚下现在已经聚满了想换掉缆车的登山者。
铜冠铜箔的核心技术壁垒订单与产能营收如何？铜冠铜箔核心壁垒为HVLP全谱系
铜冠铜箔的核心技术壁垒订单与产能营收如何？铜冠铜箔核心壁垒为HVLP全谱系量产技术+日本三船表面处理机长期独占（锁定2026-2029全球70%配额）；2026Q1营收18.42亿元（+32%），净利1.06亿元（+2138%）；总产能8万吨/年（PCB铜箔5.5万吨），高端HVLP订单已排至2027年二季度，在手订单超45亿元。核心技术壁垒极致表面粗糙度控制：具备HVLP1-HVLP4全谱系量产能力（Rz≤0.6-1.0μm），解决AI服务器高频信号“趋肤效应”损耗难题，国内唯一实现代际全覆盖厂商。核心设备垄断壁垒：提前锁定日本三船机械2026-2029年全球70%高端表面处理机配额（共7台），交付周期24-30个月，形成2028年前国内无竞品可批量投产的时间护城河。客户认证与工艺绑定：下游认证周期1-2年，切换成本极高；已深度绑定台光电子（独家HVLPO供应）、生益科技、宁德时代等龙头，固态电池多孔铜箔已进入送样阶段。百科产能与订单情况总产能结构：截至2025年末总产能8万吨/年，其中PCB铜箔5.5万吨/年、锂电铜箔2.5万吨/年；2026年HVLP专项产能由8000吨提升至2万吨/年（池州基地分两期落地）。订单排期：截至2026年Q1末，在手订单超45亿元，排产至2027年6月；HVLP产品占比85%，其中深深电路70%HVLP订单来自铜冠，英伟达/AMD相关需求占比超60%。供需格局：2026年全球AI专用HVLP需求2.4万吨（+260%），行业存在硬性缺口，公司产能直接匹配高端交付需求。营收与盈利表现2025年全年：营收66.89亿元（+41.75%），归母净利润0.63亿元（扭亏，上年同期亏1.56亿元）；产量7.14万吨，销量7.21万吨。2026年一季度：营收18.42亿元（+32.04%），归母净利润1.06亿元（+2138%），扣非净利1.02亿元；毛利率修复至8.79%（2025年仅3.55%），主要受HVLP高毛利（35%-50%）拉动。盈利驱动：传统锂电铜箔仍处微利（毛利率0.19%），整体利润完全依赖AI高端PCB铜箔放量；预计2026年净利区间4.5亿-5.5亿元。
中国科技巨头华为首次对外展示其迄今为止最强大的人工智能（AI）计算设备昇腾950
中国科技巨头华为首次对外展示其迄今为止最强大的人工智能（AI）计算设备昇腾950超节点（Atlas950SuperPoD）晶片集群，这款设备的算力是美国晶片巨头英伟达同级别系统的6.7倍。7月17日，2026世界人工智能大会在上海世博中心拉开帷幕。华为展台前围满了人。昇腾950超节点真机首次公开亮相。16台计算柜整齐排列。1024张昇腾卡同时点亮。这不是概念图。不是PPT。是实实在在能摸到的硬件。过去几年，AI算力圈的叙事逻辑一直是单颗芯片性能对决。英伟达A100、H100轮番登台。国产芯片厂商跟着比拼制程和算力指标。但昇腾950超节点的亮相宣告了一个事实：游戏规则变了。大模型参数迈入十万亿级。MoE架构和Agent推理成为主流。单颗芯片再强也扛不住整个系统的通信瓶颈和资源闲置。华为走了一条以系统代芯片的路。单颗昇腾芯片受制于先进制程获取困难，这是公开的秘密。但华为把算力竞争从芯片层面拉到了集群层面。Atlas950SuperPoD以单柜64卡为基本单元。通过自研灵衢互联协议，最大可支撑8192张昇腾卡高速互联。FP8总算力达8ExaFLOPS。对比英伟达NVL144（144卡），超出6.7倍。内存容量1152TB是对方的15倍。互联带宽16.3PB/s高出62倍。即便是与英伟达计划2027年上市的NVL576相比，Atlas950在各方面依然领先。这些数字震撼吗？震撼。但更值得琢磨的是数字背后的战略意图。华为轮值董事长徐直军去年说过一句大实话：由于制裁，华为不能产出最先进工艺制程的芯片。但基于三十多年构筑的联接技术，能做到万卡级超节点。芯片制程暂时追不上。系统整合能力可以做到极致。真机亮相本身就是信号。从参数发布到实物展示，意味着产品已跨越实验室验证阶段。在高速互联、散热设计、系统稳定性等工程能力上具备规模交付条件。这不是小批量的工程样机。是可以批量出货的产品。华为规划2026年第四季度让昇腾950DT芯片上市。字节跳动、阿里巴巴等大厂已被曝为首批客户。但理性看待，挑战同样真实。集群方案并非万能灵药。能耗高、占地面积大是绕不开的硬约束。满配状态下，Atlas950SuperPoD由128个计算柜和32个互联柜组成，共计160个机柜，占地面积约1000平方米。这对数据中心的基础设施提出了极高要求。另一个问题：6.7倍的算力优势，对比的是英伟达NVL144。英伟达的技术迭代速度有目共睹。华为的领先是暂时的还是可持续的？这取决于灵衢协议的演进速度、昇腾芯片的代际迭代节奏，以及整个生态的完善程度。生态才是真正的护城河。昇腾在软件层下了重注。CANN异构计算架构已于2025年底全面开源。开源社区上线67个项目。代码超1244万行。月活跃开发者突破3500人。昇腾已携手3000多家合作伙伴，孵化7000多套行业解决方案。硬件的算力优势如果没有软件生态承接，终究是空中楼阁。华为显然明白这一点。更有说服力的是前车之鉴。昇腾384超节点已商用落地750多套。覆盖互联网、运营商、金融、教育、医疗、交通、制造等行业。是国内唯一训练出SOTA顶级大模型的国产算力超节点。从384卡到1024卡，这不是凭空画饼，是有成熟产品迭代路径支撑的稳步推进。从拼芯片到拼集群，这场转变不仅是技术路线的调整，更是竞争哲学的升维。当单颗芯片性能提升速度放缓，谁能把芯片、服务器、网络、液冷、存储高效整合成一套稳定可交付的计算系统，谁就能在下一阶段占得先机。昇腾950超节点的亮相，让全世界看到了中国AI算力的另一种可能性。各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。
老外1：如果不是美国政府在2018年禁止向中国出口EUV光刻机，两年前中
老外1：如果不是美国政府在2018年禁止向中国出口EUV光刻机，两年前中国本可以轻松击败台积电、英伟达以及所有美国人工智能实验室。 老外2：如果我们不耍阴招，中国会在前线碾压我们。他们显然是靠实力取胜。他们更聪明，更有能力，比我们强。
京东方的屏不错，而且是国之重器，现在有点看不懂，与资本市场热乎劲，好像有点跑偏了
京东方的屏不错，而且是国之重器，现在有点看不懂，与资本市场热乎劲，好像有点跑偏了？发展靠自研和创新，无论与美国生意，还是国内供应商，有些事适可而止，真正把握节奏的，应该是宏观调控，而不是情绪价值。
外媒：日本计划向英伟达（Nvidia）采购2.75万颗下一代Rubin人工智能芯
外媒：日本计划向英伟达（Nvidia）采购2.75万颗下一代Rubin人工智能芯片，用于建设日本自主研发的基础AI模型，重点应用于机器人领域。此举显示日本正加速布局人工智能产业，希望减少对海外AI技术的依赖，并提升机器人技术竞争力。这些高性能芯片将成为训练大型AI模型的重要基础设施，帮助日本发展能够理解环境、学习任务并执行复杂操作的智能机器人。随着全球AI竞争加剧，日本希望结合自身在机器人制造领域的优势，打造具有自主能力的“机器人大脑”，推动制造业、服务业等领域的智能化升级。
