摩根大通：中国 AI 芯片：WAIC 2026 显示基础设施转向系统级部署与 Token 经济

摘要

摩根大通在两天走访 WAIC 2026 后认为，中国 AI 技术基础设施正从单芯片性能对标转向系统级部署，并从算力扩容迈向真正的 Token 经济。 有效达到 Hopper 级算力已成为新的性能基线，Prefill/Decode 分离架构也已由实验方案转为标准配置；国产厂商下一阶段需要在 2026 年末至 2027 年交付有效的 Hopper 级算力。 面对国产制程节点上限和万亿参数模型，覆盖数十至数千张卡的超节点成为关键系统解法，液冷、光互连和正交机柜可能成为下一代部署的最低要求。 推理已被验证为国产 GPU 的商业化应用，训练则被行业普遍视为下一个可规模化的关键市场。 Agentic AI 作为数字代理，其 Token 消耗量比人类用户高出数个数量级，正在重塑未来基础设施需求，中国推动“Token 工厂”旨在让 AI Token 更便宜并广泛进入现实应用。 不过，异构调度标准、Token 质量衡量以及不同垂直行业的最优超节点规模仍不成熟，需要生态持续协同创新。 报告首选沐曦股份、长电科技、北方华创和中微公司，四家公司均为增持评级。

主要观点

• 中国 AI 基础设施的竞争焦点已由单芯片跑分转向系统级部署，并由单纯扩充算力容量转向 Token 经济。

• 有效 Hopper 级算力成为国产 AI 芯片的新基线，Prefill/Decode 分离架构已经从试验性方案走向标准化。

• 报告认为，国产 AI 芯片下一项紧迫任务是在 2026 年末至 2027 年实现有效 Hopper 级算力。

• PD 分离已成为大规模大模型推理中公认的降本机制；推理是国产 GPU 已获验证的商业应用，训练则是下一个规模化关键市场。

• 超节点的兴起针对两项结构性约束：国产制程节点的性能上限，以及万亿参数大模型的到来。

• 报告以 Kimi K3 的 2.8 万亿参数架构为例，说明模型规模正在迫使行业突破单芯片边界。

• 超节点覆盖数十至数千张卡，通过芯片互连、交换与 Fabric 设计以及软件协同，构建统一计算域。

• 液冷、光互连和正交机柜架构可能从差异化卖点变为下一代部署的最低配置要求。

• Agentic AI 将成为推动基础设施需求的应用层力量，因为数字代理消耗 Token 的速度比人类用户高出数个数量级。

• 中国推广“Token 工厂”体现出产业化意图，目标是让 AI Token 更可负担并广泛应用于现实场景。

• 生态仍缺乏成熟的异构调度行业标准、Token 质量衡量方法，以及适配不同垂直行业的最优超节点规模。

论述逻辑

• 国产制程节点存在性能上限、万亿参数模型抬高计算需求 → 单芯片性能对标不足以支撑部署 → 行业采用 PD 分离和覆盖数十至数千张卡的超节点形成统一计算域 → 推理降本推动国产 GPU 商业化，训练成为下一规模化市场 → Agentic AI 带来高强度 Token 消耗 → 中国以“Token 工厂”推动 Token 普惠化 → 先进封装测试、晶圆厂设备及具备供应和客户优势的国产 AI 芯片公司受益。

关键展望

• 国产 AI 芯片厂商需要在 2026 年末至 2027 年实现有效 Hopper 级算力，这是报告明确提出的近期验证窗口。

• 训练被视为国产 GPU 下一个可规模化的关键市场，后续需验证其能否接续已商业化的推理需求。

• Agentic AI 可能推动 Token 需求形成指数型曲线，但需求兑现取决于真实应用部署及 Token 成本下降。

• 下一代系统部署可能普遍要求液冷、光互连和正交机柜，而不再将其视为厂商差异化能力。

• 主要风险与验证点是生态协同能否补齐异构调度、Token 质量衡量和最优超节点规模等标准缺口。

推荐标的

• 沐曦股份-H（9903.HK）：增持；2026 年 7 月 17 日价格为 HK$495.20。报告认为其在二线 AI 芯片厂商中定位最佳，拥有已锁定的供应，并获得头部云服务商客户设计导入。

• 长电科技-A（600584.SS）：增持；2026 年 7 月 20 日价格为 Rmb76.99。报告看好先进封装与测试需求增长对后端服务商的拉动。

• 北方华创-A（002371.SZ）：增持；2026 年 7 月 20 日价格为 Rmb676.91。报告认为存储和先进逻辑晶圆厂的强劲资本开支将支撑晶圆制造设备行业。

• 中微公司-A（688012.SS）：增持；2026 年 7 月 20 日价格为 Rmb342.50。其为报告在晶圆制造设备板块的首选标的之一，受益逻辑与存储扩产。

关键图表

报告未提供可裁切的关键图表。