瑞銀發表中國人工智能行業報告，儘管中國進口AI晶片仍存在不確定性，但該行認為內地運算能力持續演進，背後有國家政策支持，以及主要科技企業與本地廠商持續投入研發。這可能進一步推動中國AI/大語言模型(LLM)的發展，近期技術動能包括：晶片層面仍存在性能差距，但進步迅速，這得益於中國互聯網公司持續投入自研技術，以及本地GPU廠商的研發投資。
在系統層面透過「超節點」(supernode)規模擴展來彌補差距，例如阿里-W(09988.HK)近期推出的磐久128卡超節點AI服務器，以及華為先前發布的CloudMatrix 384，大幅提升單機櫃GPU數量，部分彌補了單顆國產GPU的性能落差，實現更高的機櫃級運算能力。該行認為此設計可使國產晶片支持更複雜的推理場景(如長上下文與多模態模型)，長期而言，隨著網路技術提升以實現節點擴展至大型叢集，甚至可能支持訓練工作負載。
瑞銀指，AI模型開發者正針對中國國產GPU優化算法：值得注意的是，DeepSeek最新v3.2模型採用TileLang——一種由國內團隊開發的GPU核心程式語言，更適配本地運算生態，如華為昇騰與寒武紀(688256.SH)。
該行表示，全球與中國科技巨頭加速自研AI晶片，主要互聯網企業正加速開發自研ASIC晶片，以優化內部工作負載並提升成本效益。谷歌為最早投入自研AI晶片的企業之一，已迭代多代，從推理擴展至訓練，其現行TPU v7 Ironwood已支持大規模模型部署。亞馬遜(AMZN.US)推出Trainium用於訓練與推理，Meta(META.US)與微軟(MSFT.US)亦已開發自有定制AI晶片。百度-SW(09888.HK)已開發三代「崑崙」晶片，最新崑崙P800驅動其模型運作，並近期實現3萬卡規模叢集。阿里亦已開始部署自研晶片用於AI訓練工作負載。
根據瑞銀近期對AI晶片領域的專家調研，歸納三項重點：(1)硬體性能：前沿中國國產GPU的運算能力目前已達英偉達(NVDA.US)Ampere世代水準(如A800)，下一代目標為Hopper世代(如H800)，惟仍較英偉達於2024年推出的最新Blackwell系列落後一代。
(2)軟體生態：部分國產晶片廠商已建立自有軟體堆疊，或透過轉譯工具實現與CUDA相容性，提升工程師遷移效率。然而，生態系統碎片化仍導致模型常需重新編譯與優化，限制擴展性。(3)供應鏈產能：除了晶片設計品質，中國在先進製程技術與高頻寬記憶體(HBM)生產能力方面仍處於初期階段。
瑞銀對阿里與百度持正面看法，因其持續推進自研晶片進展，有望強化其在AI價值鏈中的地位，並支持長期AI投資。該行亦看好科大訊飛(002230.SZ)的獨特定位，因其在整合國產硬體與自身LLM發展方面領先。在科技股方面，偏好地平線機器人-W(9660.HK)、北方華創(002371.SZ)與中微公司(688012.SH)。
該行指，阿里最新AI晶片T-Head PPU據報道在關鍵硬體規格上已接近英偉達A800，具備96GB記憶體與700GB/s晶片間頻寬，其運算效能數值尚未公開。(wl/da)~
阿思達克財經新聞
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