2026年7月23日AI算力与半导体卖方会议纪要

发布时间：2026-07-23 一、核心结论 1. 国产大模型突围主线明确，国内算力供给约束虽拉长迭代周期，但依托高效模型训练范式，国产芯片适配加速推进，成长机遇突出，中美算力资源禀赋差距导致海外支撑高频试错，国内需探索适配路径。 2. 超大规模云服务商的AI业务具备盈利可能性，谷歌云实现高速增长与接近36%的营业利润率，其AI基础设施盈利表现亮眼，成为谷歌核心增长动力，增速远超其他核心业务。 3. 定制芯片可提升算力投入产出比，博通相关技术能让实验室每美元获得2-3倍算力，进而带动AI价格下降，降低AI应用的成本门槛。 二、重点公司与事件 1. DeepSeek国产大模型研发情况 （1）属于浙商AI战队交流相关内容，依托高效模型训练范式，在受限算力下实现迭代突围，聚焦国产硬件适配推进，契合国产大模型突围主线。 （2）受中美算力资源禀赋差距影响，海外充裕算力支持高频试错，国内算力供给约束拉长实验迭代周期，DeepSeek需探索适配有限算力的研发路径。 2. 谷歌云AI业务表现 （1）作为超大规模云服务商，谷歌云实现82%的增长，同时达到接近36%的营业利润率，AI基础设施的盈利潜力得到验证。 （2）谷歌云营收占谷歌总营收20%以上，增速远超搜索、YouTube及其他服务业务，已成为谷歌核心增长板块，其AI业务模式为行业提供了可借鉴的盈利参考。 3. 博通定制芯片进展 （1）博通总裁查理·卡瓦斯（Charlie Kawwas）表示，定制芯片可让实验室每美元获得2-3倍算力，有效提升算力投入产出比。 （2）基于该技术，AI价格将会大幅下降，能够降低AI应用的总成本，解决当前客户因成本顾虑倾向使用英伟达芯片的问题，拓展AI技术的应用场景。三、后续关注 1. 国内AI厂商如何依托现有算力资源，在高效模型训练与国产芯片适配领域实现进一步突破，加速大模型产品落地与商业化。 2. 超大规模云服务商的AI业务盈利模式是否具备复制性，谷歌云的成功能否带动微软Azure、亚马逊云等同类平台实现相似表现。 3. 定制芯片在AI算力领域的应用进展，博通等厂商的技术迭代速度，以及该技术带动AI成本下降的具体节奏，对AI行业普及的影响。