随着地缘局势等负面因素的消退，先前被压制的全球科技板块，继续展开修复。
其中，半导体板块表现亮眼。
上周五，美股芯片股继续大反攻，并传导到A股。
今日A股芯片板块爆发，科创芯片ETF易方达(589130)涨4.59%、科创芯片设计ETF易方达(589030)涨4.25%，收盘价均创历史新高。
01、涨价
上周五的海外市场，半导体板块表现有多强？
费城半导体指数单日暴涨4.32%，连续18个交易日收涨，创下1994年以来最长连涨纪录，本月累计涨幅已高达38.5%；
英伟达大涨超4%，市值时隔近半年重新站上5万亿美元，稳居全球市值第一；
英特尔股价单日飙涨23.6%，其周四盘后发布的一季报大超预期——营收136亿美元，同比增长7%，而分析师此前普遍预计下滑2%。
焦点的数据中心业务，营收增长22%，第二季度营收指引也显著高于市场一致判断。
这些数字，缓解了年初以来，市场对于企业级AI数据中心带来的处理器需求放缓，算力投资见顶的担忧。
近期，市场上流传甚广的一个重要信息，也和英特尔的传统业务-CPU有关。
在传统AI训练阶段，计算核心是矩阵乘法，GPU占据绝对主导，CPU仅承担数据调度等辅助工作，数据中心CPU与GPU的配比约为1:4至1:8。
但随着AI应用正从"大模型对话"走向"AI Agent"，Agent模式需要自主规划任务、调用工具、执行多步操作，推理复杂度与后台运算量大幅提升，直接带动CPU负载显著走高。
在此趋势下，行业CPU/GPU硬件配比正逐步提升至1:4，并将向1:2甚至1:1持续演进。
这使得被冷落多时的CPU，突然变为香饽饽，最直观的体现，是价格全面上涨。
2026年3月起，消费级CPU价格上涨5%～10%，服务器CPU价格上涨10%～20%，英特尔与AMD均计划年内多轮提价，累计涨幅或达16%～17%。
除了CPU，始于去年，以存储芯片为标志的涨价潮，已经扩散至功率器件、晶圆代工及封测等多个环节。
这种贯穿全产业链的价格上涨，一方面由上游原材料及关键贵金属成本攀升推动，另一方面则源于AI基础设施投资的持续高景气，全球先进制程高度集中、3nm等关键节点产能被争抢导致的供给受限，目前还看不到拐点。
回到国内，AI产业最重要的一个增量信息，是4月24日，DeepSeek-V4系列模型预览版正式上线并开源，支持百万Token超长上下文，且在发布当日即完成了与昇腾、寒武纪、海光信息、摩尔线程等多家国产芯片的原生适配。
这是国产AI产业链首次实现从模型层到底层算力的全链路国产化闭环，提升了国产AI产业链的自主可控水平，也为国产芯片的商业化落地打开增量空间。
与此同时，V4-Pro在数学、代码等核心指标上跻身世界第一梯队，API定价却极具冲击力，输入缓存命中价格进一步降至原有十分之一，百万Token输入成本低至0.025元，创下大模型价格新低。
这种定价策略，对于优化下游Agent等复杂AI应用的开发和部署成本，拉动底层算力芯片需求，影响正面。
02、几大标志性事件
除了被热议的芯片涨价事件，过去半年多，中国AI产业发生了几个重要事件，也值得一提。
包括：
1、关于Token量级
2026年3月，国家数据局首次公开披露，中国日均AI Token调用量已突破140万亿，较2024年初增长超1000倍。
3月25日，Token正式定名为“词元”，定位为AI时代的“结算单位”，相当于为AI服务交易建立了统一的度量衡。
3月27日，中关村论坛将2026年定义为“Token爆发元年”。
Token的指数级增长，直接对应算力芯片的硬性需求，因为每一轮模型调用、每一次AI智能体执行任务，背后都需要芯片算力的支撑。
2、关于国产芯片的性能和产能
2026年4月24日，基于昇腾950PR的Atlas 350加速卡发布，FP4算力达英伟达H20的2.87倍，HBM容量提升16%，且是国内市场唯一支持FP4精度的推理加速产品，实测显示其多模态内容生成速度提升60%。
国家超算互联网核心节点的国产芯片集群，从2月的3万张翻倍至4月的6万张，构建起国内最大规模的科学智能计算基础设施，国产芯片已从“单卡验证”走向“大规模集群可靠性验证”。
3、关于模型与芯片的协同
2026年被定义为“国产AI芯片训练落地元年”，训练对芯片性能要求高，需要万卡级集群稳定性。
1月，摩尔线程与智源完成具身大模型RoboBrain 2.5全流程训练，首次验证国产算力在具身智能训练中的可用性；智谱联合华为开源GLM-Image，成为首个国产芯片训练的SOTA多模态模型，发布24小时登顶全球榜首；中国电信千亿级星辰大模型全程依托国产万卡算力池完成训练，累计消耗15万亿tokens，实现全链路国产化。
当然，也包括DeepSeek V4开源并与昇腾实现“Day 0”适配，并透露下半年昇腾950超节点量产后商用价格将大幅下调。
之所以要提及这些事件，原因有两点：
第一点，它们继续强化了一条围绕着“Token-算力”的AI发展链条，即：
Token消耗增加→算力需求增加→芯片适配场景扩大（包括海内外）→更多真实场景验证→更多Token消耗
第二点，这个链条，也是AI技术发展的基础动力之一，是一把理解国内外算力产业发展逻辑的“钥匙”。
03、双重叠加
如果想更清楚地看待这一轮半导体景气周期，就要结合全球共性和中国特点。
全球共性，是AI。
半导体巨头们的最新26Q1业绩数据，是有力证据。
除了英特尔，台积电合并营收1.13万亿新台币，同比增长35%；毛利率升至66.2%，税后净利增长58%，3纳米、5纳米、7纳米先进制程合计贡献74%营收；
SK海力士营收52.58万亿韩元，同比增长198%，营业利润37.61万亿韩元，大增405%，营业利润率上升至72%，超过英伟达和台积电，高带宽存储器已占其DRAM出货量的30%。
中国特点，是国产化。
国产AI芯片在中国市场的份额，从2024年的不足20%跃升至2025年的41%。
昇腾系列产品在性能上已经接近甚至超越海外同类产品，海光信息的DCU凭借与CUDA生态的高度兼容性，在服务器市场渗透率上升，寒武纪的思元系列产品也在2025年实现了规模化出货和商业化盈利。
智算中心在全国密集落地，运营商相继发布AI服务器大额采购计划，国产芯片占比仍在快速提升中。
已披露2026年Q1业绩的重点公司，包括：
佰维存储实现营收68.14亿元，同比增长341.53%；归母净利润28.99亿元，同比扭亏为盈，公司将业绩大幅增长归因于AI算力爆发，存储涨价；
中微半导营业收入3.25亿元，同比增长57.47%；归母净利润5125万元，同比增长48.89%；
海光信息营业收入40.34亿元，同比增长68.06%；归母净利润6.87亿元，同比增长35.82%，公司将增长归因于“AI算力爆发与数字基建升级的双重驱动”。
摩尔线程实现营业收入7.38亿元，同比增长155.35%；实现归属于上市公司股东的净利润2935.92万元，同比扭亏为盈；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润为亏损0.54亿元，亏损同比收窄60.10%。
尚未披露的其他公司，将在4月最后几天集中发布，到时会有更完整的半导体板块公司的业绩数据。
AI 国产替代主导下的产业链红利，在二级市场也有体现。
截至4月27日，近一年科创芯片ETF易方达(589130)标的指数累计涨幅92.32%，科创芯片设计ETF易方达(589030)标的指数涨83.7%。
科创芯片设计ETF易方达(589030)跟踪科创芯片设计，数字芯片设计占比76.9%，模拟芯片设计占比约17.4%，与AI芯片相关度最高，寒武纪、海光信息、芯原股份等龙头占据主要权重，是市场上纯正设计主题指数。
科创芯片ETF易方达(589130)跟踪科创芯片指数，聚焦科创板芯片核心资产，涵盖芯片设计、制造、设备、材料、封测全产业链，数字芯片占比47.8%，半导体设备占比19.3%。
以上两只ETF标的指数选股范围仅限于科创板，聚焦科创板上市的半导体公司，单日涨跌幅限制为±20%。
此外，易方达上证科创板芯片ETF联接( A/C：020670/020671)为场外布局科创芯片的投资者提供了便捷工具。
04、结语
AI产业的发展、模型的进化、Token和算力消耗的增加、各类芯片以及外溢产品的涨价、相关产业链公司的业绩增长......
都是正在发生的全球性事件，包括中国市场。
回到国内，国产芯片市场份额的增加、国产芯片的适配场景增加，等等，既侧面反应了全球AI发展逻辑，也直接反应了中国国产化的逻辑。
而这两个逻辑，仍将继续影响国内半导体产业的发展。（全文完）
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