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。
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。
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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