💡 小白入门：AI芯片在中美军备竞赛中的角色
🎬 场景引入：为什么你的电脑算不了ChatGPT？
想象一下：你让家里的水管系统同时给100万个消防栓供水——普通水管瞬间爆裂。
这就是AI芯片和普通芯片的差别：
🚰 日常芯片 = 吸管
手机CPU、电脑处理器
→ 每次处理1-2个任务
→ 数据吞吐量：GB/秒级别
→ 功耗：10-100瓦
💥 AI芯片 = 消防水管
GPU / NPU / AI加速器
→ 同时处理几万个任务
→ 数据吞吐量：TB/秒级别
→ 功耗：300-700瓦
→ 训练一个GPT-4需要25000颗A100跑90天，普通CPU需要500年
⚖️ 对比卡片：有/没有AI芯片限制
🌍 没有AI芯片限制的平行世界
■ 中国AI公司直接购买英伟达最新GPU
■ 训练一个大模型成本：¥1-2亿
■ 从买到跑通：1个月
■ 追赶GPT-5：0-1年差距
■ 云计算厂商随便扩容
🔒 有AI芯片限制的现实世界
■ 只能买降级版（H20=H100的15%性能）
■ 或用国产芯片替代
■ 训练成本：¥3-10亿（高3-5倍）
■ 从设计到部署：2-3年
■ 但倒逼自主研发→华为/寒武纪加速追赶
"美国想关掉中国的消防水管阀门，中国只能自己建水管厂。"
这个"水管厂"就是华为昇腾、寒武纪、海光信息、摩尔线程——而建厂的过程，就是这轮AI军备竞赛的核心叙事。
🔬 三步魔法：一颗AI芯片是怎么造出来的？
第1步：设计芯片 最难
架构设计 + 软件生态
→ 芯片架构决定算力上限
→ 软件生态（CUDA/CANN）决定能不能用
→ 英伟达的CUDA生态=20年护城河
→ 中国花了3年，CUDA替代率约20%
软件生态比硬件更难
第2步：制造芯片 卡脖子
7nm以下需要ASML光刻机
→ 全球只有ASML能做极紫外光刻机
→ 中国买不到→中芯国际止步7nm
→ 7nm以上：中国可以自产
→ 7nm以下：被彻底封锁
物理瓶颈
第3步：大规模部署
万卡集群 + 拼产能
→ 训练千亿参数模型需要10000+芯片
→ 芯片之间的互联速度=第二道坎
→ 散热/供电/运维=全栈能力
→ 华为做到了"万卡集群"稳定运行
→ 这是寒武纪/摩尔线程现在做不到的
🤖 为什么AI离不开高端芯片？
训练场景：千亿参数模型需要万卡集群
■ GPT-5级别模型：参数量>10万亿
■ 需要 100,000+ 颗GPU 并行训练数月
■ 单颗芯片性能差1倍 → 训练时间翻倍
■ 芯片互联带宽不够 → 集群利用率从90%跌到30%
■ 芯片 = AI公司最核心的生产资料
推理场景：每次ChatGPT对话都在燃烧GPU
■ ChatGPT一次回答：GPU推理0.2-0.5秒
■ 每天1亿次对话 = 持续满载几万颗GPU
■ 推理成本是AI商业化的"隐形天花板"
■ 国产芯片推理侧替代率已突破50%
■ 推理=更大的长期市场（训练只是一次性的）
💰 为什么AI芯片是个好生意？
| 对比维度 | 普通芯片 | AI芯片(GPU/NPU) | 差距 |
|---|---|---|---|
| 技术门槛 | 成熟工艺，多家能做 | 仅英伟达+华为等少数玩家 | 极高壁垒 |
| 单价 | $10-500/颗 | $10,000-40,000/颗 | 20-4000倍 |
| 毛利率 | 30-45% | 60-80%（英伟达>70%） | 2倍+ |
| 增长率 | ~5-10%/年 | 35%+/年 | 4-7倍 |
| 客户议价权 | 买方市场 | 卖方市场（供不应求） | 供不应求 |
| 主要买家 | PC/手机厂商 | 互联网巨头+政府（不差钱） | 最高质量客户 |
🌍 谁在做AI芯片？——四家关键参与者
🥇 英伟达（美国）
■ AI芯片全球霸主
■ 市占率>80%（数据中心GPU）
■ CUDA生态=不可逾越的护城河
■ 单季营收>400亿美元
■ H200被禁售中国→H20降级版
■ 中国市场的"失去的帝国"
🥇 华为昇腾（中国）
■ 国产AI芯片事实霸主
■ 已出货81.2万颗AI芯片
■ 2026年AI处理器收入预计$120亿
■ 昇腾950PR=H20的2.87倍性能
■ 阿里/字节/腾讯已下单数十万颗
■ 唯一国产"全栈"方案
🥉 寒武纪（中国）
■ 独立AI芯片设计公司
■ 思元590≈A100水平
■ 2025年首次年度盈利
■ Q1 2026营收+159.56%
■ 市占率仅~1%（华为=60%+）
■ 资本市场情绪龙头
4️⃣ 海光信息（中国）
■ x86 CPU+AI DCU双修
■ 唯一国产x86 CPU厂商
■ 2026.6.9宣布合并中科曙光
■ Q1营收40.34亿(+68.06%)
■ 基本面最扎实的国产替代
■ 合并后对标"中国版AMD+超微"
中美AI军备竞赛的本质不是"谁能造出更快的芯片"，而是"美国想卡住中国AI的物理瓶颈，中国想用国产替代突破封锁"。美国每一轮限制升级，都等于给华为/寒武纪发"强制性订单"。但目前除了华为，其他国产芯片厂在训练侧（最先进的场景）还差了2-3年。这就是整个AI军备竞赛投资逻辑的核心矛盾——国产替代方向确定，但时间表和估值怎么看？
📊 中美AI军备竞赛 · 核心命题
中美AI军备竞赛正从"芯片封锁 vs 突围"升级为"全栈脱钩"。2026年Q1中国AI芯片公司集体兑现业绩：寒武纪营收+159.56%、海光营收+68%、摩尔线程营收+155%。但估值已极度超前——寒武纪PE>140x，海光合并后PE>250x。
🔴 美国封锁持续升级
AI Overwatch Act(5月4日)试图将芯片限制上升为法律；阻止Nvidia通过海外子公司向中国AI公司供货(5.31)；台湾考虑收紧AI芯片出口(6.9)。方向：越收越紧。
🟢 中国AI芯片业绩兑现
寒武纪Q1营收28.85亿(+159.56%)；海光Q1营收40.34亿(+68.06%)；摩尔线程Q1营收7.38亿(+155%)。2026年是国产AI芯片业绩兑现元年。
🔵 中国80%半导体自给率目标
2026年3月提出80%自给率目标。国产AI芯片推理侧市占率已突破50%。华为昇腾已出货81.2万颗，2026年AI处理器收入预计$120亿(~¥870亿)。
中美AI军备竞赛对中国AI股是真实的基本面利好（不是纯题材），但当前估值已把2027年的乐观预期提前定价。核心矛盾不是"涨不涨"，而是"当业绩兑现时，持仓能不能扛住政策摇摆期的30-50%回撤"。本文通过STORM五视角、矛盾地图、个股四层漏斗拆解，试图回答：在AI军备竞赛这个"十年大趋势"里，现在应该买什么、怎么买、买多少？
关键数据速览
| 指标 | 数据 | 来源/时间 |
|---|---|---|
| 中国智能算力市场 | 1460 EFLOPS，3000亿+人民币 | 2026年行业数据 |
| 国产AI芯片推理侧市占率 | 突破50% | 2026 Q1 |
| 华为昇腾已出货 | 81.2万颗，2026年AI处理器收入预计$120亿 | 华为官方/行业估算 |
| AI Overwatch Act | 2026.5.4，试图将芯片限制上升为法律 | 美国国会 |
| 美阻止Nvidia海外子公司供货 | 2026.5.31 | 美国商务部 |
| 台湾考虑收紧AI芯片出口 | 2026.6.9 | 台湾经济部 |
| 中国80%半导体自给率目标 | 2026.3 | 国务院 |
| 海光+中科曙光重启合并 | 2026.6.9，0.5525:1换股 | 上市公司公告 |
五层产业链：中美脱钩进度
| 层级 | 环节 | 美国主导 | 中国替代 | 替代进度 |
|---|---|---|---|---|
| EDA | 芯片设计工具 | Synopsys / Cadence | 华大九天 | ~30% |
| 架构 | GPU/AI芯片设计 | Nvidia / AMD | 华为昇腾 / 寒武纪 | ~50%（推理） |
| 制造 | 晶圆代工 | TSMC / Samsung | 中芯国际 | 7nm（受限） |
| 封装 | 先进封装(CoWoS) | TSMC | 长电科技 / 通富微电 | ~40% |
| 软件 | CUDA生态 | Nvidia | 华为CANN / 寒武纪BANG | ~20% |
🔬 STORM 五视角分析
🐂 多头视角：国产替代+军备竞赛双击
核心论点：2026是国产AI芯片业绩兑现元年，站在"国产替代+军备竞赛双击"的历史拐点
证据链：
- 寒武纪Q1营收28.85亿，同比+159.56%，首次年度盈利
- 海光信息Q1营收40.34亿(+68.06%)，市值突破8000亿
- DeepSeek V4成功适配昇腾950PR，推理性能达H20的2.87倍
- 华为AI处理器收入预计$120亿（2026全年）
- 摩尔线程IPO首日涨幅+468%
- 中国智能算力市场规模超3000亿，CAGR>35%
🐂 多头才会说："美国每一次升级限制，都是在给中国AI芯片公司发'强制性订单'。制裁不是风险，是催化剂。华为昇腾已经证明国产能打，二线厂的溢出效应才刚刚开始。"
🐻 空头视角：估值严重透支，技术差距未收敛
核心论点：寒武纪2025全年营收~65亿¥（约$9亿），英伟达单季营收>$400亿——差了170倍，但市值只差不到20倍
证据链：
- 寒武纪中国市场AI芯片份额仅~1%（华为占60%+）
- DeepSeek V4训练仍依赖英伟达芯片
- H200政策摇摆让客户不敢全押国产——"万一禁令松动呢？"
- 华为昇腾定价侵略性——二线小厂没有定价权
- 中美若缓和、禁令松动→国产替代逻辑瞬间崩塌
🐻 空头才会说："这些股票的涨跌90%由政策和情绪驱动，跟基本面几乎无关。寒武纪市值接近3000亿但市占率只有1%——你买的是芯片公司还是政策彩票？"
🏛️ 监管者视角：越收越紧，双向加码
核心论点：中美双方监管都"越收越紧"，方向相反——美国堵出口，中国堵进口+扶国产
证据链：
- 美国AI Overwatch Act(5.4)→阻止海外子公司供货(5.31)→台湾限制出口(6.9)：步步紧逼
- 中国80%自给率目标 → 叫停H200采购 → 国产芯片列入"安全可靠"政府采购清单：全面扶植
- 两边的共同点：脱钩不可逆
🏛️ 监管者才会说："如果特朗普下台、建制派回归，政策从'交易式'(加关税卖芯片)变成'禁运式'(全堵)，才是真正的供给冲击。现在市场根本没定价这个尾部风险。"
🔧 业内人视角：推理侧可替代，训练侧还要2-3年
核心论点：推理侧国产替代基本成立（>50%），训练侧还要2-3年，大厂在"两条腿走路"
证据链：
- 阿里/字节/腾讯已向华为下单数十万颗昇腾
- 昇腾950 SuperNode推理侧Day-0适配DeepSeek V4
- 推理场景国产芯片市占率突破50%
- 但CUDA生态护城河是软件栈问题，开发者用国产工具链"很痛苦"
- 大厂真实策略："国产保底 + 英伟达攻坚"
🔧 业内人才会说："大厂采购国产芯片≠只用国产。真实策略是'国产保底+英伟达攻坚'——最先进训练任务仍秘密使用英伟达走私渠道或海外算力。这不是爱国问题，这是业务问题。"
📐 量化视角：极端波动率，估值脱离地球引力
核心论点：中国AI板块波动率极高，动量因子和资金流向因子显示"右侧确认"信号，但估值脱离地球引力
证据链：
- 寒武纪当前PE远超400倍(静态)
- 行业平均PS 30-50x vs 全球半导体 5-8x
- 北向资金配置极低(<2%流通市值)
- 年化波动率>80% vs 行业均值~40%
- 换手率持续>10%（典型"题材股"特征）
📐 量化才会说："当波动率远超行业均值且换手率持续>10%，这不是在定价基本面，是在定价故事。故事可以随时换——今天是'国产替代'，明天可能是'业绩低于预期'。高波动率=高止损概率。"
🗺️ 矛盾地图：五个视角间的冲突与共识
🔥 最核心冲突：国产替代的真实进度
🐂 多头说
推理侧已替代50%+；华为昇腾已出货81.2万颗；DeepSeek V4已Day-0适配。国产替代正在实质性落地。
🐻 空头说
训练侧整体替代率<20%；最先进模型仍靠英伟达；华为占60%+份额但二线厂仅~1-3%。替代进度被严重高估。
证据强弱排序
所有视角都同意的四点
2. 华为是国内AI芯片事实霸主——已出货81.2万颗，2026年AI处理器收入~$120亿
3. 推理侧替代比训练侧快得多——推理对单芯片性能要求低，互联要求低
4. 估值已计入大量乐观预期——即使是多头也承认当前估值"不便宜"
🔍 集体盲区：华为产能瓶颈 × 二线厂机会窗口
二阶效应：如果国产替代需求爆发到2027年每年500亿+芯片采购规模，华为一家根本吃不下→寒武纪/海光/摩尔线程会自动获得"溢出订单"。这个逻辑目前几乎没有任何卖方报告认真分析过。
📋 综合简报
中美AI军备竞赛对中国AI股是真实的基本面利好（不是纯题材），但当前估值已把2027年的乐观预期提前定价。核心矛盾不是"涨不涨"，而是"当业绩兑现时，持仓能不能扛住政策摇摆期的30-50%回撤"。
五大发现（按可靠性排序）
| # | 发现 | 可靠性 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | 推理侧国产替代已实质性落地 | 9/10 | 市占率>50%，DeepSeek V4+昇腾验证，大厂已采购数十万颗 |
| 2 | 华为是中国AI芯片垄断者，二线厂面临"华为阴影" | 8/10 | 华为占60%+份额，定价侵略性让二线厂利润承压 |
| 3 | 政策是双刃剑：收紧利好国产替代，摇摆伤害客户信心 | 8/10 | H200政策反复让客户不敢全押国产，形成"等等看"心态 |
| 4 | 行业估值处于极端高位 | 9/10 | 寒武纪PE>400x，海光合并后PE>250x，全部远超全球半导体平均 |
| 5 | 中国AI芯片市场规模足够大（3000亿+），能容纳多个赢家 | 7/10 | 但具体几个、谁能赢还不确定 |
隐藏关联
可操作洞察
⏰ 短期（1-3月）
高波动，谨慎追高。政策情绪已充分定价。AI Overwatch Act + 台湾限制 + H200叫停的利多已被市场消化。需等Q2业绩验证：寒武纪营收是否继续>30亿/季，海光净利是否继续高增。
📅 中期（3-12月）
如果Q2业绩继续高增，估值会被消化。寒武纪Q2营收>30亿、海光半年净利>15亿是"右侧确认"信号。届时当前的高PE会自然下移。11月美国中期选举是最大政策变量。
🔭 关键观察窗口
2026年11月美国中期选举。
→ 特朗普赢→政策偏"交易式"（卖芯片换条件），利好英伟达→利空国产替代
→ 建制派赢→政策偏"禁运式"（全堵），利空英伟达→利好国产替代
🔍 标的① 寒武纪(688256) — 国产AI芯片情绪龙头
📌 产业链位置
AI芯片设计(Fabless)
云端推理+训练芯片
思元系列（思元590≈A100）
思元690目标性能翻倍
💰 核心财务
2025全年营收~65亿
2025净利20.59亿(+555%)首次年度盈利
Q1 2026营收28.85亿(+159.56% YoY)
Q1利润总额2.45亿
📊 市值
~2886亿
PE(静态)>400x
PS(2025)~44x
PS(2026E)~24x
四层漏斗分析
🏗️ 价值分布
云端推理芯片是最大价值池。中国AI芯片市场2029年预计1.34万亿。寒武纪在推理侧采用"华为外第二大选择"策略——华为产能瓶颈下的溢出替代。
🔍 瓶颈识别
华为产能瓶颈 → 溢出需求。中芯国际7nm产能有限，华为昇腾出货可能已达天花板。当客户"抢不到华为"时，寒武纪是第一个被想到的替代选项。
🔄 利润迁移
英伟达(H200禁售)→华为昇腾(产能瓶颈)→寒武纪(第二波溢出)。这是一个"接力棒"式的利润迁移链条，寒武纪吃的是"华为吃不完的蛋糕"。
🎯 配置决策
⚠️高赔率低确定性的"政策期权"。市占率仅~1%意味着空间极大，但也意味着失败了损失也极大。适合作为交易性仓位，不适合作为核心持仓。
财务体检
| 指标 | 数据 | 绿灯/红灯 |
|---|---|---|
| 盈利质量 | 首年盈利但OCF仍为负（近3年OCF均值/流动负债=-62.4%） | ⚠️ 现金造血能力不足 |
| 成长动能 | Q1营收+159.56%，但存货明显上升 | ⚠️ 增速好但存货需关注 |
| 财务安全 | 存货上升+OCF为负=若需求回落减值风险大 | ⚠️ 高库存风险 |
| 研发投入 | 研发费用率持续>100%（营收<研发支出） | ⚠️ 重研发但烧钱快 |
估值框架
基准情景（2026）
全年营收120亿(+85%)
净利~15亿
PE~192x
乐观情景（2027）
全年营收250亿
净利~50亿
PE~58x
结论
即使最乐观情景，当前估值已定价2年后的业绩。如果2026全年营收不到120亿→PE崩溃。
催化剂与风险
📈 催化剂
- Q2营收继续>30亿验证持续性
- 思元690量产性能翻倍
- 美国进一步限制→"强制订单"
- ProShares递交2x做多ETF申请
📉 风险
- 华为产能扩张超预期→溢出逻辑失效
- OCF持续为负被迫再融资→稀释
- 中美缓和→客户回流英伟达
- 大厂自研芯片→寒武纪被跳过
🔍 标的② 海光信息(688041) — 基本面最扎实的国产替代
📌 产业链位置
唯一同时做国产x86 CPU + AI DCU(类GPU)的厂商
x86 CPU→信创市场
深算系列DCU→AI训练+推理
合并曙光后=芯片+服务器+算力中心全链条
💰 核心财务
Q1 2026营收40.34亿(+68.06%)
年化营收~160亿
Q1净利6.87亿(+35.82%)
净利率25.17%
ROIC 12.3%
📊 市值
~8000亿+（合并前）
⚡6月9日公告吸收合并中科曙光
0.5525:1换股
合并后市值或破万亿
合并后PE>250x
四层漏斗分析
🏗️ 价值分布
CPU(信创)+DCU(AI)=双赛道。x86 CPU国内唯一(除授权到期风险)，信创替换带来确定性的政府采购需求。DCU(深算系列)对标英伟达A100，定位AI训练场景。
🔍 瓶颈识别
x86 CPU：国内唯一。虽然x86授权来自AMD（有地缘风险），但短期内无人可以替代。所有政府/央企的信创替换都绕不开海光。
🔄 利润迁移
合并曙光后→芯片→服务器→算力中心全链条。这是"中国版AMD+超微"的逻辑——从卖芯片升级为卖整个AI基础设施。
🎯 配置决策
✅ 国产替代中最具基本面支撑。双赛道（CPU信创+AI DCU）提供分散的营收来源，合并曙光后补齐下游。但PE>250x仍然极度昂贵。
财务体检
| 指标 | 数据 | 绿灯/红灯 |
|---|---|---|
| 盈利质量 | 净利率25.17%，但⚠️应收账款+90%(Q1) | ⚠️ 利润真实但回款慢 |
| 成长动能 | 营收+68.06%稳健，但增速低于寒武纪(+159%)和摩尔线程(+155%) | ✅ 稳但不够快 |
| 毛利率趋势 | 同比-8.9pct，DCU竞争加剧导致毛利率连续下滑 | ⚠️ 竞争侵蚀利润 |
| ROIC | 12.3%——国产芯片公司中最健康的资本回报 | ✅ 资本使用效率好 |
估值框架
年化营收160亿，净利~40亿→合并后若市值1万亿→PE~250x。当前PE是天价，但利润比寒武纪更真实（OCF为正、净利率25%+）。
催化剂与风险
📈 催化剂
- 合并曙光→"中国版AMD+超微"全链条逻辑
- x86 CPU信创市场份额继续提升
- 深算四号DCU性能提升（对标H200）
- 信创替换进入高峰期（2027年关键窗口）
📉 风险
- 合并整合风险：两家公司文化/业务融合
- x86授权地缘风险：AMD随时可能被美政府施压终止
- DCU毛利率持续下滑→利润被华为昇腾压榨
- 应收账款暴增→客户是政府/国企，回款慢但不坏
🔍 标的③ 华为昇腾(未上市) — 房间里的大象
📊 出货量
已出货81.2万颗AI芯片
阿里/字节/腾讯已下单数十万颗
2026年AI处理器收入预计$120亿(~¥870亿)
🚀 产品力
昇腾950PR：H20的2.87倍性能
2026年3月量产
SuperNode推理侧Day-0适配DeepSeek V4
万卡集群稳定运行
⚠️ 产能瓶颈
中芯国际7nm产能天花板
如果ASML服务切断→12-18个月内大降产量
封测产能也受限
这是二线厂的"机会窗口"
产能瓶颈 = 机会窗口，产能突破 = 价格战。如果中芯国际7nm产能无法大幅扩张，华为昇腾的实际出货量存在硬天花板→寒武纪/海光/摩尔线程获得"溢出订单"。但如果华为解决了产能问题（比如找到第二供代工源），昇腾的侵略性定价会直接压垮二线厂的利润空间。
🔍 标的④ 中科曙光(603019) — 被合并的算力基础设施龙头
📌 核心资产
持有海光信息27.96%股权
对应市值~885亿
服务器制造+数据中心+液冷技术(行业顶尖)
2026年2月发行80亿可转债投向AI算力集群
🔄 合并方案
0.5525:1被海光换股吸收→退市
2026.6.9公告重启合并
换股比例已确定
审批风险：需过证监会+反垄断
📐 套利公式
曙光股价 = 0.5525 × 海光股价 × (1-合并风险折价)
当前折价来源：审批不确定性+时间成本
合并完成后价值=直接持有海光股票
投资逻辑
合并套利的风险
1. 审批不通过：证监会/反垄断审查可能否决或拖延→折价扩大
2. 换股比例调整：在审批过程中可能重新谈判换股比例→套利空间变化
3. 时间成本：合并过程可能需要6-12个月→资金锁定期长
4. 市场波动：如果海光股价在合并完成前大跌→套利空间被侵蚀
🔍 标的⑤ 其他值得关注
🎨 摩尔线程
Q1 2026营收7.38亿(+155%)
IPO首日涨幅+468%
国产GPU新势力，主打图形渲染+AI
基数小→高增速不可持续
市值小→流动性风险
🧮 天数智芯
DeepSeek V4适配的芯片厂商之一
国产GPGPU路线的代表
技术路线接近英伟达CUDA
未上市→一级市场标的
🏗️ 壁仞科技(Biren)
港股IPO，上市首日+82%
市值短暂突破千亿港元
定位：国产AI训练芯片
BR100号称对标A100
技术来源有争议
摩尔线程、天数智芯、壁仞科技这三家代表了国产AI芯片的第二梯队。它们的共同特点是：技术都在追赶A100水平、营收基数极小（摩尔线程Q1仅7.38亿 vs 寒武纪28.85亿）、估值都极高（IPO即巅峰）。它们是"中国AI军备竞赛"故事中最纯粹的赌注，但也是最危险的赌注。
🏆 综合排行与投资建议
综合排行表
| 排名 | 标的 | 基本面 | 估值合理性 | 催化剂密度 | 风险等级 | 综合评级 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 海光信息 688041 |
★★★★ | ★★ | ★★★★★ | 中高 | 核心配置 |
| 2 | 中科曙光 603019 |
★★★ | ★★★ | ★★★★ | 中 | 合并套利 |
| 3 | 寒武纪 688256 |
★★★ | ★ | ★★★★★ | 极高 | 交易性机会 |
| 4 | 摩尔线程 科创板 |
★★ | ★★ | ★★★★ | 高 | 高赔率低确定性 |
最终投资框架
🏛️ 核心持仓（60%）
海光信息 688041
基本面最扎实
合并曙光后"中国版AMD"逻辑最强
等回调到合理PE区间再建仓
🔄 卫星仓位（25%）
中科曙光 603019
合并套利交易
核心变量：换股比例和审批风险
事件驱动型仓位
⚡ 交易性仓位（15%）
寒武纪 688256
只做事件驱动
新制裁→买入
Q2业绩超预期→买入
新芯片发布→买入
不做长期持有
⚠️ 仓位纪律
总仓位不超过总资产的30%
（板块高波动）
设置20%硬止损
单只标的<10%总资产
不做杠杆
中美AI军备竞赛是未来5年最确定的产业链重构趋势之一，但当前中国AI芯片股的估值已经把2027年的乐观预期提前兑现。最理性的策略是：保持关注，等回调。海光信息是唯一有足够基本面支撑来扛住大回撤的标的，寒武纪只适合做事件驱动的交易性机会。而华为昇腾作为"房间里的大象"，它的产能瓶颈是决定整个板块走向的最关键变量——这个变量目前被市场严重低估。
⚗️ 酒坊研究室 © 2026 · 中美AI军备竞赛专题 · 数据来源：上市公司公告、行业报告、公开新闻