USD.AI(CHIP) 暴漲

芯片股创下2000年以来最佳表现，而SaaS股跌至年内新低，市场呈现明显的AI分割线。德州仪器和英特尔因数据中心需求暴涨，股价大幅上涨，反映AI基建层受益于资本开支增长。相反，ServiceNow、IBM等软件股暴跌，即使财报超预期，市场仍担忧AI代理替代传统订阅模式，导致企业自建工具、迁移成本降低。半导体ETF年内涨近28%，软件ETF则进入技术性熊市，资本从应用层转向基建层。芯片股估值已透支未来增长，依赖巨头AI投资持续性；软件股则面临叙事转变下的不确定性。这一分化凸显AI价值捕获向硬件层迁移的趋势。

1980年代，日本半导体产业的崛起曾引发美国对芯片供应链自主的战略焦虑。四十年后，类似的控制欲以更个人的形式体现在伊隆·马斯克身上。据披露，其旗下SpaceX计划在得克萨斯州投资550亿美元启动名为“Terafab”的芯片制造设施建设，远期总投入可能高达1190亿美元，规模惊人。 此举源于马斯克旗下公司群（SpaceX、Tesla、xAI等）对GPU算力的巨大需求。其战略逻辑是从依赖外部供应商转向内部垂直整合，意图掌控从芯片制造到算力部署的完整AI基础设施堆栈。这被视为一项面向未来的“15年战略”，野心远超苹果等仅专注于芯片设计的公司。 然而，半导体制造充满挑战，建设周期长、技术门槛高、供应链复杂。分析指出，即便顺利推进，Terafab最早也要到2028年中期才有芯片产出。但其意义超越短期商业回报，折射出AI时代行业对“算力自主”的深层追求——算力已成为核心生产资料。 Terafab的宣布也恰逢SpaceX推进IPO之际，被部分观察者视为将特斯拉与SpaceX及AI叙事捆绑的资本策略之一。无论其最终能否成功落地，当一家火箭公司决心跨界造芯，已然重新定义了行业的竞争边界与可能性。

2026年第一季度财报显示，AI在帮助企业节省人力成本的同时，其高昂的推理和算力成本正反向侵蚀企业利润。Shopify超过50%的代码由AI编写，员工数未增但交付了大量新功能，然而其订阅业务的毛利率却受到大语言模型（LLM）成本上升的挤压。Roblox则将全年利润率指引的下调中约四分之一直接归因于AI增量投入。 宏观层面，亚马逊、Meta、微软、谷歌四巨头2026年AI资本支出合计将达7250亿美元，同比激增77%。相比之下，人力成本节约规模相形见绌。例如，Meta即便裁员全部员工节省的费用，也远不及其在AI基础设施上的巨额投资。分析指出，企业通过裁员节省的成本，已难以覆盖飙升的AI算力账单。 面对这一结构性挑战，应用层企业正寻求新策略。Shopify将AI产品定位为深度绑定商家、创造结构性优势的工具；Roblox则计划对高算力消耗的AI功能（如“Roblox Reality”）推出付费订阅，将成本转嫁给用户。当前，底层模型与芯片供应商（如OpenAI、英伟达）维持着较高毛利率，而夹在中间的应用公司则需在成本控制和用户体验之间寻找平衡，单纯依靠裁员已无法解决AI带来的新财务难题。

2026年5月14日，AI硬件公司Cerebras登陆纳斯达克。其早期投资人回顾了与创始人Andrew Feldman长达十九年的合作。Cerebras的核心是挑战行业共识，选择为AI工作负载从头设计计算架构，而非沿用现成的GPU方案。 当时，AI的实用性和GPU的局限性远未成为共识。但Feldman及其团队凭借在芯片与系统领域的深厚积累，坚信内存带宽而非原始算力才是关键瓶颈。他们决心打造晶圆级芯片，其面积是传统最大芯片的58倍，这引发了供电、散热、电气连续性等一系列前所未有的工程挑战。 开发过程充满艰辛，首个原型甚至因过热“冒烟”。团队以罕见的纪律和坚持，逐一攻克难题，于2019年8月成功运行了首台全新设计的计算机。创始人Feldman的驱动力源于对“阶跃式改善”的追求，其成长环境塑造了他认为卓越与善良并存的信念，这深刻影响了Cerebras强调信任与长期关系的团队文化。 从2016年投资人翻越后院围栏递交投资意向书，到十年后在纳斯达克敲钟，Cerebras的故事不仅是一次成功的风险投资，更证明了算力革命可以通过重新想象计算架构本身来实现。它鼓励着那些敢于挑战根本问题、寻求千倍改进的创始人。

当前，全球AI芯片市场正经历从GPU主导转向ASIC崛起的深刻变革。自2025年起，随着AI推理需求爆发并成为算力重心，定制化ASIC芯片凭借更高的能效比和更低的成本，在规模化推理场景中展现出显著优势。数据显示，2026年AI推理负载占比已升至三分之二，ASIC在AI芯片中的份额预计2027年将突破45%，市场规模有望从2024年120亿美元增长至2027年300亿美元。 产业拐点清晰显现：云服务商（如谷歌、AWS、微软、Meta）为掌握算力自主权，纷纷加大自研或定制ASIC投入；传统巨头如博通、Marvell凭借深厚积累持续扩大客户合作；手机芯片厂商联发科、高通也跨界进军，成为ASIC市场重要变量。联发科拿下谷歌订单并设下激进营收目标，高通则通过收购整合能力，快速切入推理芯片市场。 与此同时，中国力量如芯原股份、翱捷科技作为独立设计服务商，依托全栈定制能力与IP积累，在AI ASIC“卖铲”赛道快速崛起，订单与业绩呈现爆发式增长。 ASIC的兴起也驱动产业链底层技术协同升级，包括台积电CoWoS先进封装产能大幅扩张，以及3.5D封装、高速互连等系统架构创新。然而，ASIC也面临开发成本高、流片风险大、软件生态壁垒及供应链依赖等挑战。 展望未来，AI加速器市场或将形成“训练靠GPU、推理靠ASIC”的共存格局。ASIC的黄金时代不仅是技术路径的迁移，更标志着算力定义权从单一巨头向多元参与者扩散的产业民主化进程。