瑞银发表中国人工智能行业报告，尽管中国进口AI晶片仍存在不确定性，但该行认为内地运算能力持续演进，背後有国家政策支持，以及主要科技企业与本地厂商持续投入研发。这可能进一步推动中国AI/大语言模型(LLM)的发展，近期技术动能包括：晶片层面仍存在性能差距，但进步迅速，这得益於中国互联网公司持续投入自研技术，以及本地GPU厂商的研发投资。
在系统层面透过「超节点」(supernode)规模扩展来弥补差距，例如阿里-W(09988.HK)近期推出的磐久128卡超节点AI服务器，以及华为先前发布的CloudMatrix 384，大幅提升单机柜GPU数量，部分弥补了单颗国产GPU的性能落差，实现更高的机柜级运算能力。该行认为此设计可使国产晶片支持更复杂的推理场景(如长上下文与多模态模型)，长期而言，随着网路技术提升以实现节点扩展至大型丛集，甚至可能支持训练工作负载。
瑞银指，AI模型开发者正针对中国国产GPU优化算法：值得注意的是，DeepSeek最新v3.2模型采用TileLang一种由国内团队开发的GPU核心程式语言，更适配本地运算生态，如华为升腾与寒武纪(688256.SH)。
该行表示，全球与中国科技巨头加速自研AI晶片，主要互联网企业正加速开发自研ASIC晶片，以优化内部工作负载并提升成本效益。谷歌为最早投入自研AI晶片的企业之一，已迭代多代，从推理扩展至训练，其现行TPU v7 Ironwood已支持大规模模型部署。亚马逊(AMZN.US)推出Trainium用於训练与推理，Meta(META.US)与微软(MSFT.US)亦已开发自有定制AI晶片。百度-SW(09888.HK)已开发三代「昆仑」晶片，最新昆仑P800驱动其模型运作，并近期实现3万卡规模丛集。阿里亦已开始部署自研晶片用於AI训练工作负载。
根据瑞银近期对AI晶片领域的专家调研，归纳三项重点：(1)硬体性能：前沿中国国产GPU的运算能力目前已达英伟达(NVDA.US)Ampere世代水准(如A800)，下一代目标为Hopper世代(如H800)，惟仍较英伟达於2024年推出的最新Blackwell系列落後一代。
(2)软体生态：部分国产晶片厂商已建立自有软体堆叠，或透过转译工具实现与CUDA相容性，提升工程师迁移效率。然而，生态系统碎片化仍导致模型常需重新编译与优化，限制扩展性。(3)供应链产能：除了晶片设计品质，中国在先进制程技术与高频宽记忆体(HBM)生产能力方面仍处於初期阶段。
瑞银对阿里与百度持正面看法，因其持续推进自研晶片进展，有望强化其在AI价值链中的地位，并支持长期AI投资。该行亦看好科大讯飞(002230.SZ)的独特定位，因其在整合国产硬体与自身LLM发展方面领先。在科技股方面，偏好地平线机器人-W(9660.HK)、北方华创(002371.SZ)与中微公司(688012.SH)。
该行指，阿里最新AI晶片T-Head PPU据报道在关键硬体规格上已接近英伟达A800，具备96GB记忆体与700GB/s晶片间频宽，其运算效能数值尚未公开。(wl/da)~
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