> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** 2026年01月14日 # 英伟达已投产 Vera Rubin, xAI 加码算力基建 —电子行业周报 # 推荐(维持) 分析师：吕卓阳 S1050523060001 lvzy@cfsc.com.cn <table><tr><td>表现</td><td>1M</td><td>3M</td><td>12M</td></tr><tr><td>电子(中万)</td><td>8.4</td><td>1.6</td><td>63.2</td></tr><tr><td>沪深300</td><td>3.5</td><td>1.0</td><td>25.9</td></tr></table> 行业相对表现 市场表现 资料来源：Wind，华鑫证券研究 # 相关研究 1、《半导体行业周报：中芯国际拟花406亿元收购中芯北方，台积电开始量产2nm芯片》2025-12-31 2、《电子行业周报：美光退出消费赛道，长鑫IPO进程加速，摩尔线程MUSA开发者大会开幕》2025-12-24 3、《电子行业周报：谷歌联手Meta强化TPU对PyTorch的支持，亚马逊拟百亿投资OpenAI》2025-12-24 # 投资要点 # ■英伟达已投产Vera Rubin，xAI加码算力基建 在CES 2026主题演讲中，英伟达首席执行官黄仁勋介绍了新一代“Rubin”计算架构，并将其定义为当前AI硬件领域的“最先进技术”。Rubin架构以天文学家薇拉·鲁宾（Vera Rubin）的名字命名，由六款协同工作的独立芯片组成。 根据英伟达官方测试数据，Rubin在AI模型训练任务上的运行速度是Blackwell架构的3.5倍；在推理任务中，其速度更是达到了前代的5倍，峰值运算能力高达50Petaflops。此外，新平台的能效表现同样优异，其每瓦推理算力提升了8倍。Rubin芯片目前已确定将被几乎所有主流云服务提供商采用，包括与英伟达保持深度合作的Anthropic、OpenAI以及亚马逊云科技。 # ■ AI竞赛升级！马斯克旗下xAI将斥资超200亿美元加码算力基建 当地时间周四，美国密西西比州州长Tate Reeves发表声明称，随着生成式人工智能（AI）热潮推升算力需求，埃隆·马斯克旗下AI初创企业xAI计划斥资超200亿美元，在密西西比州绍斯黑文市兴建一座数据中心。声明称，xAI预计将于2026年2月在绍斯黑文市启动该数据中心的运营，该数据中心紧邻xAI在绍斯黑文市新收购的发电厂，同时靠近其位于田纳西州孟菲斯市的现有数据中心“巨像”（Colossus），号称是全球最大的此类集群。本周三，xAI宣布已在最新一轮融资中筹集了200亿美元。这一金额不仅超过了公司最初设定的150亿美元目标，更使其估值自去年春季以来翻了一番，达到2300亿美元。 建议关注：中际旭创、天孚通信、中科曙光、浪潮信息、数据港、大位科技等。 # 风险提示 中美“关税战”加剧风险；中美科技竞争加剧风险；国产先进制程进度不及预期风险；AI模型大厂资本开支不及预期风险。 重点关注公司及盈利预测 <table><tr><td rowspan="2">公司代码</td><td rowspan="2">名称</td><td rowspan="2">2026-01-09 股价</td><td colspan="3">EPS</td><td colspan="3">PE</td><td rowspan="2">投资评级</td></tr><tr><td>2024</td><td>2025E</td><td>2026E</td><td>2024</td><td>2025E</td><td>2026E</td></tr><tr><td>000977.SZ</td><td>浪潮信息</td><td>67.66</td><td>1.56</td><td>1.85</td><td>2.44</td><td>43.46</td><td>36.48</td><td>27.76</td><td>未评级</td></tr><tr><td>300308.SZ</td><td>中际旭创</td><td>585.76</td><td>4.61</td><td>8.23</td><td>10.82</td><td>127.06</td><td>71.17</td><td>54.14</td><td>买入</td></tr><tr><td>300394.SZ</td><td>天孚通信</td><td>190</td><td>2.43</td><td>2.96</td><td>4.18</td><td>78.19</td><td>64.19</td><td>45.45</td><td>买入</td></tr><tr><td>600589.SH</td><td>大位科技</td><td>9.89</td><td>-0.01</td><td>0.04</td><td>0.07</td><td>-989.00</td><td>227.88</td><td>140.48</td><td>未评级</td></tr><tr><td>603019.SH</td><td>中科曙光</td><td>91.5</td><td>1.31</td><td>1.70</td><td>2.10</td><td>69.85</td><td>53.73</td><td>43.50</td><td>未评级</td></tr><tr><td>603881.SH</td><td>数据港</td><td>35.02</td><td>0.22</td><td>0.24</td><td>0.30</td><td>159.18</td><td>146.10</td><td>115.39</td><td>未评级</td></tr></table> 资料来源：Wind，华鑫证券研究（注：“未评级”盈利预测取自万得一致预期）。 # 正文目录 1、周观点 4 1.1、本周AI算力观点 4 2、周度行情分析及展望 5 2.1、周涨幅排行 5 2.2、板块资金流向 6 3、行业动态 11 4、重点公司公告 18 5、风险提示 20 # 图表目录 图表1：重点标的. 4 图表2：1月5日-1月9日申万一级行业周涨跌幅比较（%） 5 图表3：1月5日-1月9日申万一级行业市盈率比较. 5 图表4：1月5日-1月9日AI算力相关细分板块周涨跌幅比较（%） 6 图表5：1月5日-1月9日AI算力相关细分板块市盈率比较. 6 图表6：1月5日-1月9日申万一级行业资金流向情况. 7 图表7：1月5日-1月9日申万三级行业资金流向情况. 8 图表8：2023-2025年中国台湾印制电路板厂商营收及同比增速(亿新台币) 9 图表9：2023-2025年台湾印制电路板原料厂商营收及增速（亿新台币） 9 图表 10: 2023-2025 年台湾铜箔基板厂商营收及增速 (亿新台币) 图表11：2023-2025年台湾电子布厂商营收及增速（亿新台币） 10 图表 12: 2023-2025 年台湾电子铜箔厂商营收及增速(亿新台币) 10 # 1、周观点 # 1.1、本周AI算力观点 # （1）英伟达已投产Vera Rubin，xAI加码算力基建 在CES2026主题演讲中，英伟达首席执行官黄仁勋介绍了新一代“Rubin”计算架构，并将其定义为当前AI硬件领域的“最先进技术”。Rubin架构以天文学家薇拉·鲁宾（Vera Rubin）的名字命名，由六款协同工作的独立芯片组成。 根据英伟达官方测试数据，Rubin在AI模型训练任务上的运行速度是Blackwell架构的3.5倍；在推理任务中，其速度更是达到了前代的5倍，峰值运算能力高达50Petaflops。此外，新平台的能效表现同样优异，其每瓦推理算力提升了8倍。Rubin芯片目前已确定将被几乎所有主流云服务提供商采用，包括与英伟达保持深度合作的Anthropic、OpenAI以及亚马逊云科技。 # (2）AI竞赛升级！马斯克旗下xAI将斥资超200亿美元加码算力基建 当地时间周四，美国密西西比州州长Tate Reeves发表声明称，随着生成式人工智能（AI）热潮推升算力需求，埃隆·马斯克旗下AI初创企业xAI计划斥资超200亿美元，在密西西比州绍斯黑文市兴建一座数据中心。声明称，xAI预计将于2026年2月在绍斯黑文市启动该数据中心的运营，该数据中心紧邻xAI在绍斯黑文市新收购的发电厂，同时靠近其位于田纳西州孟菲斯市的现有数据中心“巨像”（Colossus），号称是全球最大的此类集群。本周三，xAI宣布已在最新一轮融资中筹集了200亿美元。这一金额不仅超过了公司最初设定的150亿美元目标，更使其估值自去年春季以来翻了一番，达到2300亿美元。 建议关注：中际旭创、天孚通信、中科曙光、浪潮信息、数据港、大位科技等。 图表1：重点标的 <table><tr><td rowspan="2">公司代码</td><td rowspan="2">名称</td><td rowspan="2">2026-01-09 股价</td><td colspan="3">EPS</td><td colspan="3">PE</td><td rowspan="2">投资评级</td></tr><tr><td>2024</td><td>2025E</td><td>2026E</td><td>2024</td><td>2025E</td><td>2026E</td></tr><tr><td>000977.SZ</td><td>浪潮信息</td><td>67.66</td><td>1.56</td><td>1.85</td><td>2.44</td><td>43.46</td><td>36.48</td><td>27.76</td><td>未评级</td></tr><tr><td>300308.SZ</td><td>中际旭创</td><td>585.76</td><td>4.61</td><td>8.23</td><td>10.82</td><td>127.06</td><td>71.17</td><td>54.14</td><td>买入</td></tr><tr><td>300394.SZ</td><td>天孚通信</td><td>190</td><td>2.43</td><td>2.96</td><td>4.18</td><td>78.19</td><td>64.19</td><td>45.45</td><td>买入</td></tr><tr><td>600589.SH</td><td>大位科技</td><td>9.89</td><td>-0.01</td><td>0.04</td><td>0.07</td><td>-989.00</td><td>227.88</td><td>140.48</td><td>未评级</td></tr><tr><td>603019.SH</td><td>中科曙光</td><td>91.5</td><td>1.31</td><td>1.70</td><td>2.10</td><td>69.85</td><td>53.73</td><td>43.50</td><td>未评级</td></tr><tr><td>603881.SH</td><td>数据港</td><td>35.02</td><td>0.22</td><td>0.24</td><td>0.30</td><td>159.18</td><td>146.10</td><td>115.39</td><td>未评级</td></tr></table> 资料来源：Wind，华鑫证券研究（注：“未评级”盈利预测取自万得一致预期）。 # 2、周度行情分析及展望 # 2.1、周涨幅排行 跨行业比较，1月5日-1月9日当周，申万一级行业涨跌呈分化的态势。其中电子行业上升 $7.74\%$ ，位列第6位；通信行业上升 $1.66\%$ ，位列第26位。估值前三的行业为国防军工、计算机、电子。其中，电子、通信行业的市盈率分别为71.49、50.39。 图表2：1月5日-1月9日申万一级行业周涨跌幅比较（%） 资料来源：wind，华鑫证券研究 注：按申万行业一级分类 图表3：1月5日-1月9日申万一级行业市盈率比较 资料来源：wind，华鑫证券研究 注：按申万行业一级分类 AI算力相关细分板块比较，1月5日-1月9当周，AI算力相关细分板块整体呈态势上升。其中，其他电源设备III涨幅最大，达到 $12.15\%$ ；通信网络及器件板块跌幅最大，达到 $-1.94\%$ 。估值方面，数字芯片设计、其他电源设备、其他计算机设备板块估值水平位列前三。 图表4：1月5日-1月9日AI算力相关细分板块周涨跌幅比较（%） 资料来源：wind，华鑫证券研究 图表5：1月5日-1月9日AI算力相关细分板块市盈率比较 注：按申万行业三级分类 资料来源：wind，华鑫证券研究 注：按申万行业三级分类 # 2.2、板块资金流向 # 上周申万一级行业资金流向情况： 上周通信板块主力净流出185.50亿元，主力净流入率为 $-2,29\%$ ，在31个申万一级行业 中排第31，上周电子板块主力净流出260.03亿元，主力净流入率为 $-1.05\%$ 。资金面上周持续流出。 图表6：1月5日-1月9日申万一级行业资金流向情况 <table><tr><td>行业</td><td>主力流入额(万元)</td><td>主力流出额(万元)</td><td>主力净流入额(万元)</td><td>主力净流入率(%)</td><td>连续流入天数</td></tr><tr><td>SW银行</td><td>5,653,872.33</td><td>5,224,393.49</td><td>429,478.83</td><td>2.94</td><td>5</td></tr><tr><td>SW煤炭</td><td>2,102,460.78</td><td>2,038,392.78</td><td>64,068.01</td><td>0.86</td><td>-1</td></tr><tr><td>SW石油石化</td><td>2,942,991.18</td><td>2,873,760.95</td><td>69,230.23</td><td>0.69</td><td>1</td></tr><tr><td>SW传媒</td><td>18,944,216.24</td><td>18,811,014.93</td><td>133,201.31</td><td>0.29</td><td>2</td></tr><tr><td>SW有色金属</td><td>34,478,292.05</td><td>34,562,782.27</td><td>-84,490.22</td><td>-0.09</td><td>1</td></tr><tr><td>SW建筑装饰</td><td>6,266,172.22</td><td>6,317,593.65</td><td>-51,421.42</td><td>-0.26</td><td>2</td></tr><tr><td>SW纺织服饰</td><td>2,670,083.83</td><td>2,699,602.70</td><td>-29,518.88</td><td>-0.33</td><td>1</td></tr><tr><td>SW食品饮料</td><td>4,492,945.83</td><td>4,556,848.22</td><td>-63,902.39</td><td>-0.42</td><td>-4</td></tr><tr><td>SW社会服务</td><td>3,096,299.73</td><td>3,139,213.91</td><td>-42,914.18</td><td>-0.42</td><td>-1</td></tr><tr><td>SW房地产</td><td>5,122,526.04</td><td>5,197,387.56</td><td>-74,861.52</td><td>-0.47</td><td>-2</td></tr><tr><td>SW交通运输</td><td>3,892,263.19</td><td>3,978,368.60</td><td>-86,105.41</td><td>-0.61</td><td>-2</td></tr><tr><td>SW公用事业</td><td>4,638,590.40</td><td>4,743,317.20</td><td>-104,726.79</td><td>-0.66</td><td>-2</td></tr><tr><td>SW计算机</td><td>38,206,966.69</td><td>39,026,443.44</td><td>-819,476.75</td><td>-0.77</td><td>-1</td></tr><tr><td>SW医药生物</td><td>21,028,834.01</td><td>21,571,207.03</td><td>-542,373.02</td><td>-0.82</td><td>-1</td></tr><tr><td>SW钢铁</td><td>2,679,178.26</td><td>2,747,480.75</td><td>-68,302.49</td><td>-0.83</td><td>-3</td></tr><tr><td>SW建筑材料</td><td>3,057,830.31</td><td>3,153,173.04</td><td>-95,342.72</td><td>-0.85</td><td>-1</td></tr><tr><td>SW轻工制造</td><td>5,222,348.02</td><td>5,373,398.52</td><td>-151,050.51</td><td>-0.92</td><td>-1</td></tr><tr><td>SW机械设备</td><td>38,776,182.19</td><td>39,870,052.49</td><td>-1,093,870.31</td><td>-0.96</td><td>-1</td></tr><tr><td>SW商贸零售</td><td>5,265,042.25</td><td>5,457,938.29</td><td>-192,896.04</td><td>-0.98</td><td>1</td></tr><tr><td>SW家用电器</td><td>8,417,294.80</td><td>8,631,857.15</td><td>-214,562.35</td><td>-0.98</td><td>1</td></tr><tr><td>SW电子</td><td>104,193,666.39</td><td>106,793,935.05</td><td>-2,600,268.66</td><td>-1.05</td><td>-3</td></tr><tr><td>SW综合</td><td>913,617.42</td><td>948,438.29</td><td>-34,820.87</td><td>-1.25</td><td>-3</td></tr><tr><td>SW国防军工</td><td>45,842,313.61</td><td>47,310,043.00</td><td>-1,467,729.39</td><td>-1.26</td><td>-1</td></tr><tr><td>SW美容护理</td><td>652,692.63</td><td>681,958.73</td><td>-29,266.10</td><td>-1.27</td><td>-4</td></tr><tr><td>SW环保</td><td>2,980,762.64</td><td>3,122,078.00</td><td>-141,315.36</td><td>-1.32</td><td>-5</td></tr><tr><td>SW电力设备</td><td>53,824,777.26</td><td>55,713,072.74</td><td>-1,888,295.49</td><td>-1.32</td><td>-5</td></tr><tr><td>SW基础化工</td><td>21,413,621.89</td><td>22,295,666.34</td><td>-882,044.44</td><td>-1.34</td><td>-4</td></tr><tr><td>SW汽车</td><td>21,416,959.05</td><td>22,353,523.05</td><td>-936,564.00</td><td>-1.47</td><td>-1</td></tr><tr><td>SW非银金融</td><td>18,480,864.13</td><td>19,227,102.32</td><td>-746,238.19</td><td>-1.63</td><td>-3</td></tr><tr><td>SW农林牧渔</td><td>4,048,710.09</td><td>4,288,271.02</td><td>-239,560.94</td><td>-1.80</td><td>-5</td></tr><tr><td>SW通信</td><td>33,943,956.59</td><td>35,798,958.27</td><td>-1,855,001.68</td><td>-2.29</td><td>-2</td></tr></table> 资料来源：wind，华鑫证券研究 注：按申万行业三级分类 上周AI算力相关板块资金流向情况： 上周其他电源设备板块主力净流入20.63亿元，主力净流入率为 $2.27\%$ ，在8个子行业中排第1名；通信网络设备及器件板块主力净流出183.07亿元，主力流入率为 $-4.06\%$ ，在8个子行业中排第8名。 图表7：1月5日-1月9日申万三级行业资金流向情况 <table><tr><td>行业</td><td>主力流入额(万 元)</td><td>主力流出额(万元)</td><td>主力净流入额(万 元)</td><td>主力净流入率(%)</td><td>连续流入天数</td></tr><tr><td>SW 其他电源设备Ⅲ</td><td>3,684,843.78</td><td>3,479,576.13</td><td>205,267.65</td><td>2.27</td><td>4.00</td></tr><tr><td>SW 集成电路封测</td><td>2,005,123.26</td><td>1,999,229.72</td><td>5,893.53</td><td>0.09</td><td>1.00</td></tr><tr><td>SW 数字芯片设计</td><td>24,914,299.17</td><td>25,258,876.03</td><td>-344,576.87</td><td>-0.68</td><td>-3.00</td></tr><tr><td>SW 其他计算机设备</td><td>6,667,593.13</td><td>6,801,449.82</td><td>-133,856.69</td><td>-0.71</td><td>2.00</td></tr><tr><td>SW 通信终端及配件</td><td>3,550,755.09</td><td>3,669,894.90</td><td>-119,139.82</td><td>-1.12</td><td>-4.00</td></tr><tr><td>SW 集成电路制造</td><td>4,437,885.94</td><td>4,632,091.82</td><td>-194,205.89</td><td>-1.83</td><td>-5.00</td></tr><tr><td>SW 印制电路板</td><td>11,340,125.54</td><td>11,899,614.81</td><td>-559,489.26</td><td>-2.10</td><td>-4.00</td></tr><tr><td>SW 通信网络设备及器件</td><td>21,673,003.35</td><td>23,503,697.43</td><td>-1,830,694.08</td><td>-4.06</td><td>-2.00</td></tr></table> 资料来源：wind，华鑫证券研究 注：按申万行业三级分类 随着5G通信、人工智能、大数据中心、汽车电动化和智能化等新兴技术的快速发展对PCB的需求在数量和质量上都提出了更高要求。例如，5G基站建设需要大量高频、高速PCB板以实现信号的高速传输；汽车智能化使得汽车电子系统日益复杂，对车用PCB的可靠性和性能要求大幅提升。 过去几十年，PCB产业经历了从欧美向日本、台湾地区，再向中国大陆的转移过程。目前，中国大陆已成为全球最大的PCB生产基地，拥有完整的产业链和成本优势。未来，随着新兴市场的崛起，产业可能进一步向具有成本和技术优势的地区转移，同时供应链也将更加多元化和区域化。 PCB行业呈现出一定的集中化趋势，头部企业在技术研发、资金实力、客户资源等方面具有明显优势，能够更好地应对市场变化和竞争挑战。头部企业通过不断扩大产能、提升技术水平和拓展市场份额，进一步巩固了其市场地位。 中低端PCB市场，由于进入门槛相对较低，竞争较为激烈，企业主要通过价格战来争夺市场份额。而在高端市场，如高多层板、高频高速板、封装基板等领域，技术壁垒较高，企业需要不断投入研发，提升产品质量和性能，以差异化竞争获取市场份额。 中国台湾拥有完善的PCB产业链，从上游的覆铜板、铜箔、玻纤布等原材料生产，到中游的PCB制造，再到下游的电子组装和应用，包括终端客户的认证等各方面都具备很强的优势和竞争力。完善的产业链配套体系使得台湾PCB产业在全球范围内都具有很强的竞争力。因此，中国台湾PCB产业链上下游公司的营收具备一定的代表性，反映行业的发展趋势和景气度。 中游PCB厂商：从长期的维度来看，2023-2025年PCB行业经历了从衰退到复苏的阶段。2023年全年大部分月份营收同比增长率为负，行业处于衰退状态。但从2024年开始，同比增长率逐渐转正，行业进入复苏阶段，并在2025年行业整体实现了较为稳定的增长。这表明PCB行业经历了一段下行时期之后，逐渐走出低谷，迎来了新的发展机遇。 从中期的维度来看，对比2024年和2025年的数据可以发现，行业从2024年初开始逐步复苏。2024年1月台湾PCB厂商营收为622.53亿新台币，同比增长 $7.05\%$ 。2025年，台湾PCB厂商营收规模进一步扩大，增长率也保持在较高水平。尽管行业整体呈现增长趋势，但增长速度并不稳定。在2024年和2025年中，同比增长率都有较大幅度的波动，2025年2月增长率为 $26.53\%$ ，而2025年1月为 $-0.99\%$ ；2024年2月增长率为 $-9.21\%$ ，之后 又逐渐回升。不稳定的增长反映出潜在的市场需求变化、季节性变化以及原材料价格波动等因素的影响。 从短期来看，下游AI算力需求旺盛带动AI-PCB需求提升。2025年各月营收当月值整体处于较高水平，除2024年2月为472.82亿新台币外，其余月份均在500亿新台币以上，且有个别月份超过800亿新台币。2025年11月，中国台湾PCB厂商营收达到774.72亿新台币，同比增长 $11.86\%$ 上游PCB基材厂商：5G、人工智能、汽车电子等新兴产业的发展对PCB上游基材提出新的要求，市场对于高频高速覆铜板和铜箔等材料的需求升级，M8-M9高频高速覆铜板和低表面粗糙度电子铜箔成为高端AI服务器的刚需。通常来说，PCB上游基材的市场需求存在一定的季节性变化，第一季度通常是需求淡季，第四季度可能是需求旺季。 从最新的数据来看，2025年11月，中国台湾PCB原料厂商实现营收423.06亿新台币，同比增长 $5.17\%$ ，环比上涨 $1.08\%$ ；中国台湾铜箔基板厂商实现营收360.90亿新台币，同比增长 $5.40\%$ ，环比上涨 $1.18\%$ ；中国台湾电子布厂商实现营收44.71亿新台币，同比下降 $1.55\%$ ，环比上涨 $1.51\%$ ；中国台湾电子铜箔厂商实现营收7.16亿新台币，同比增长 $27.81\%$ 环比增长 $2.04\%$ 。 图表 8: 2023-2025 年中国台湾印制电路板厂商营收及同比增速 (亿新台币) 图表9：2023-2025年台湾印制电路板原料厂商营收及增速（亿新台币） 图表10：2023-2025年台湾铜箔基板厂商营收及增速（亿新台币） 资料来源：wind，华鑫证券研究 资料来源：wind，华鑫证券研究 资料来源：wind，华鑫证券研究 图表11：2023-2025年台湾电子布厂商营收及增速（亿新台币） 资料来源：wind，华鑫证券研究 图表12：2023-2025年台湾电子铜箔厂商营收及增速（亿新台币） 资料来源：wind，华鑫证券研究 # 3、行业动态 # 六大芯片协同！英伟达重磅发布下一代RubinAI计算平台 在2026年CES首日的芯片厂商发布会上，英伟达宣布正式推出下一代AI计算平台Rubin。 作为英伟达数据中心硬件路线图的关键里程碑，Rubin平台并非单一GPU产品，而是整合了CPU、GPU、DPU、NIC、NVLink互联及以太网交换的全栈解决方案。其核心目标是大幅提升AI性能与能效：单GPU的AI推理性能较前代提升5倍，训练性能提升3.5倍；同时通过扩容计算资源、内存容量和网络带宽，精准匹配大模型训练、智能体集群部署等前沿场景的算力需求。 # 一、英伟达数据中心路线图 过去数年，英伟达一直以相对透明的方式，向业界披露其CPU、GPU及网络架构的演进规划。对于已处于行业领军地位的英伟达而言，确保技术发展路径清晰可预测、并能够按时交付，其重要性已超过了令人意外的单点创新。这既能帮助生态伙伴提前进行规划和适配，也有利于进一步巩固其市场领先优势。 此次Rubin平台在CES2026的发布，本质上是英伟达对“路线图如期推进”的公开确认。尽管硬件正式量产要到2026年下半年才启动，商业交付尚未开始，但凭借已验证合格的工程样品、生态伙伴的同步研发支持，以及对自身技术实力的高度自信，英伟达选择在年初就揭开下一代平台的面纱。需要注意的是，本次发布会以战略全景展示为主，并未深入披露技术细节，相关核心参数将通过后续技术博客逐步公布。 # 二、核心架构：六款定制芯片协同 正如前文所述，Rubin 既是 GPU 架构，也是一套更完整的系统平台。尽管英伟达的核心身份仍是 GPU 厂商，但随着 Blackwell 平台，尤其是 Rubin 平台的推出，该公司更倾向于向客户销售整套系统，若条件允许，甚至是完整的 SuperPOD。因此，Rubin 平台的研发与发布，标志着英伟达不再局限于提升 GPU 单点性能，而是通过六款定制芯片的深度协同，打造覆盖计算、存储、网络的全链路优化方案，最终实现“整机柜即算力单元”的部署理念。 # 1. Rubin GPU 作为英伟达下一代GPU架构的首款落地产品，Rubin GPU（型号待定）目标直指超越自家Blackwell及Blackwell Ultra（GB200）系列GPU。目前英伟达尚未完全披露实现这一目标的具体技术细节，但对AI市场而言，核心驱动力在于其升级后的Transformer引擎——该引擎支持压缩功能，被英伟达列为六大“技术奇迹”之一。 性能方面，在NVFP4精度下，这款高端RubinGPU的推理算力可达50PFLOPS，较Blackwell提升5倍；训练算力达35PFLOPS，较Blackwell提升3.5倍。 与前代产品一致，Rubin GPU采用双芯粒封装设计，单个封装内集成两颗GPU芯粒，均基于台积电3纳米工艺制造。这两颗芯粒搭载288GB HBM4内存，容量与Blackwell Ultra持平；但相比Blackwell使用的HBM3e内存，其内存带宽提升至22TB/s，较前代高出2.8倍。 晶体管数量上，Rubin GPU 达到 3360 亿个，是 Blackwell 的 1.6 倍。不过该芯片的具体功耗尚未公布，仍需进一步观察。但英伟达明确表示，其推理场景的能效（每瓦性能）将达到 Blackwell 的 8 倍。 # 2. NVLink 交换机 Rubin GPU 通过 NVLink 技术与周边 GPU 互联，以形成更大规模的纵向扩展集群。新一代 NVLink 6 的带宽较上一代 NVLink 5 翻倍，单 GPU 可提供 3.6 TB/s 的 NVLink 带宽。为此，英伟达专门研发了全新的 NVLink Switch 芯片，核心特性包括：采用 400Gbps SerDes 接口，实现 GPU 间全连接带宽无损耗传输；单颗交换芯片总带宽达 28.8 TB/s，可满足大规模集群的互联需求；针对高密度高速传输产生的大量热量，采用液冷散热方案保障稳定运行。 # 3. Vera CPU Vera是英伟达全新的高端ARM架构CPU，也是Vera Rubin组合的核心组件之一，负责统筹整个系统的运行。每颗Vera CPU确认搭载88个核心，代号“Olympus”，是英伟达基于Arm v9.2-A架构定制设计的产品。 目前其内部架构细节尚未过多披露，但英伟达已确认该CPU支持同时多线程（SMT）技术，通过自家的空间多线程方案可实现176个线程并发。从整体性能来看，英伟达宣称Vera的数据分析性能和压缩性能均为前代Grace CPU的2倍。 内存配置上，Vera CPU 通过英伟达与美光联合研发的 SOCAMM 模块化接口，可搭载最高 1.5TB LPDDR5X 内存（容量是 Grace 的 3 倍）。这种模块化设计，专门解决了前代 Grace-based GB200 产品的短板，此前采用的焊接式内存无法更换升级。带宽方面，单颗 Vera CPU 的内存带宽达 1.2TB/s，较 Grace 提升约 2 倍。 典型的DGX节点配置为1颗VeraCPU搭配2颗RubinGPU，两者通过最新一代NVLink-C2C接口互联，该接口带宽可达1.8TB/s。 值得一提的是，Vera CPU 补齐了英伟达机架级机密计算的最后一块拼图。此前 Blackwell GPU 虽支持加密工作负载，但 Grace CPU 不支持，导致机密计算范围仅局限于 GPU；而 Vera CPU 与 Rubin 平台的机密计算技术完全兼容，可实现整机柜级的全链路加密。 # 4. ConnectX-9 NIC 与 BlueField 4 DPU Rubin平台的传统以太网连接，由英伟达最新一代ConnectX网卡和BlueField DPU共同支撑。 其中，ConnectX-9网卡采用200G PAM4 SerDes技术，单卡网络带宽达1.6TB/s；在多机柜的大规模部署场景中，可作为集群横向扩展的网络基础。 其搭配的BlueField 4 DPU则融合了新旧技术优势，集成64核Grace CPU与自研的ConnectX-9网卡。英伟达宣称，相较于前代BlueField3，新款DPU的带宽提升2倍、内存带宽提升3倍、计算性能提升6倍。 # 5. Spectrum-6 以太网交换与共封装光学器件 最后，将 Rubin 平台所有其他硬件连接在一起的将是英伟达最新的 Spectrum-6。这是英伟达 Spectrum-X 交换机的核心，该公司将首次在其中采用共封装光学器件以控制功耗。 除搭配各类GPU机箱使用外，Spectrum-6系列推出两款核心产品：SN6800和SN6810。其中SN6800提供512个800G端口或2048个200G端口，总带宽达409.6TB/s；较小的SN6810提供128个800G端口或512个200G端口，端口数量和总带宽均为SN6800的1/4（总带宽102.4TB/s）。 共封装光学技术是此次的核心创新点，英伟达希望通过该技术解决大型高性能交换机的功耗与可靠性问题。具体而言，通过共享激光源和硅光调制技术，Spectrum-X 交换机可实现高速光网络传输，同时减少易损部件数量，规避传统光网络高功耗的弊端。 英伟达对该系列交换机寄予厚望，并公布了亮眼的性能数据：采用共封装光学技术的Spectrum-X交换机，能效是传统同级别交换机的5倍，可靠性更是提升10倍。 # 三、硬件系统 这些全新芯片将搭载于多款英伟达系统中。在Rubin平台全面商用前，该公司明确将推出两类系统，分别适配全英伟达生态用户和需保留x86架构的用户： 一类是面向全英伟达生态用户的机架级NVL72系统升级版；另一类是面向x86生态用户的下一代8路HGX载板设计——HGX Rubin NVL8。 与前代Grace Blackwell NVL72类似，单台Vera Rubin NVL72机架（此前代号NVL144）包含72颗Vera Rubin GPU（144个GPU芯粒）和36颗Vera CPU。作为纯纵向扩展方案，所有GPU通过NVLink交换机实现全互联。整套硬件的晶体管总数高达220万亿，功耗规模也相当可观。 性能方面，Vera Rubin NVL72机架的整体提升幅度与单颗Rubin GPU一致，即推理性能提升5倍、训练性能提升3.5倍。具体数据为：推理算力3.6EFLOPS，训练算力2.5EFLOPS。支撑这一性能的硬件配置包括：54TB LPDDR5X内存（是GB200 NVL72的2.5倍）、20.7TB HBM4内存（是GB200 NVL72的1.5倍），以及累计1.6PB/s的HBM4内存带宽（是GB200 NVL72的2.8倍）。 除核心芯片外，英伟达还重新设计了NVL72机架的结构，前代Blackwell架构机架曾因设计问题引发不少争议。此次最大的改进是采用全无缆模块化托盘设计，大幅缩短了一个NVL72机架的搭建时间：从Blackwell时代的100分钟缩减至仅6分钟。同时，减少线缆数量也降低了故障风险，提升了系统可靠性。 结合NVLink技术的进一步优化和第二代RAS（可靠性、可用性、可服务性）引擎，英伟达承诺Vera Rubin NVL72机架可实现健康检查和网络维护期间的零停机。 # 四、技术补全：推理上下文内存存储平台 当算力需求超越单台NVL72机架时，就需要转向横向扩展计算，此时英伟达的网络技术将发挥关键作用。除了前文提到的ConnectX-9网卡、BlueField DPU和Spectrum-X交换机，英伟达还在其工具箱中增加了一件新工具：一个称为推理上下文内存存储平台的KV缓存系统。 这款平台是英伟达网络硬件的又一重要应用场景，核心功能是作为推理任务的KV缓存。与Enfabricica等同类方案思路类似，其核心逻辑是新增一层专门的存储单元，用于保存推理过程中产生的键值对数据。 现代AI模型（尤其是多步骤模型）会产生海量上下文数据，这些数据无法全部存储在 节点本地。这就迫使系统运维人员面临选择：要么丢弃数据后续重新计算，要么通过其他方式存储。KV缓存系统正是为解决这一问题而生，可保存上下文数据并实现快速检索复用，避免重复计算。 本质上，英伟达将其定位为POD级（性能优化设备级）优化技术，用于突破当前推理性能的瓶颈。该公司宣称，借助这一平台可实现5倍的推理性能提升和5倍的能效提升。 硬件层面，该平台将基于英伟达的网络产品搭建，但并非DGX机箱、Spectrum-X交换机这类成品设备。具体模式为：英伟达提供核心部件，合作伙伴负责后续组装，采用SSD作为存储介质，通过BlueField/ConnectX硬件与AI节点互联，最终组建上下文内存存储节点。 尽管并非严格意义上的英伟达产品，但英伟达正全力投入其上下文内存存储技术，不仅研发了配套的网络硬件，还在CUDA软件栈中添加了相应功能，并通过Dynamo、DOCA等框架开放使用。因此，英伟达也将在自家最高级别SuperPOD系统中采用这一技术。 # 五、DGX SuperPOD：现支持 Rubin 凭借全新GPU架构和NVL72机架，英伟达的硬件体系通过“DGX SuperPOD”这一规模化组合得以完善。与Blackwell时代类似，SuperPOD既是横向扩展GPU系统的蓝图和概念验证，也是可直接向客户销售的商业产品。 英伟达将向潜在客户提供两种SuperPOD配置： 第一种基于Vera Rubin NVL72机架，包含8台该类机架、Spectrum-X以太网交换机、Quantum-X800 InfiniBand交换机、BlueField4DPU，以及上下文内存存储节点，代表了Vera Rubin平台的最高性能水平。 从参数来看，一套基于Vera Rubin NVL72的DGX SuperPOD包含576颗GPU、288颗CPU和约600TB内存；NVFP4精度下的总计算性能达28.8EFLOPS，且NVLink带宽充足，无需在机架内进行模型分区即可运行。 第二种则面向x86用户，基于DGX Rubin NVL8节点组建。这是一种密度相对较低的方案，由64个NVL8节点组成一个SuperPOD，提供512颗GPU。整体采用与前者类似的横向扩展设计，通过英伟达硬件将DGX Rubin NVL8的算力扩展至单机架之外。 # 六、上市规划与生态布局 总结来说，尽管英伟达仍处于其硬件的启动测试阶段，但公司的合作伙伴已经在努力准备自己的服务，并争相成为首批提供基于Rubin服务的企业。据英伟达称，AWS、Google Cloud、Microsoft和OCL都将在2026年成为首批部署Vera Rubin实例的公有。 英伟达预计将在2026年下半年向合作伙伴交付量产硬件，确保合作伙伴同步推出相关产品和服务；同时，该公司的DGX系列系统也将在同期上市。 # CES 2026: 英特尔推出第三代酷睿 Ultra 处理器 Panther Lake 今日，英特尔在CES 2026上发布代号为Panther Lake的第三代酷睿Ultra处理器，这是首款基于Intel 18A制程节点打造的处理器，该产品将为全球领先合作伙伴的200多款产品设计提供强劲算力，并有望成为英特尔有史以来覆盖范围最广的AI PC平台。 第三代酷睿Ultra处理器里面包含采用全新命名方式的酷睿Ultra X9和X7系列产品，这些处理器将集成最高端的锐炫显卡，旗舰型号最高配备16个CPU核心、12个Xe核心和50 TOPS NPU算力。酷睿Ultra X9 388H处理器在相近的功耗下，多线程性能比Lunar Lake提升高达 $60\%$ ，游戏性能比Lunar Lake提升高达 $77\%$ ，并且电池续航时间长达27小时。 英特尔高级副总裁兼客户端计算事业部总经理Jim Johnson表示：“在3系列处理器上，我们专注于提升能效、增强CPU性能，并集成业界领先的GPU。这将为用户带来卓越的本地AI算力以及可靠的x86应用兼容性，成为新一代AI PC体验的坚实基石。” Panther Lake 由计算模块、图形模块、平台控制模块和基础模块四个大模块所组成，计算模块有 $4\mathrm{P} + 8\mathrm{E} + 4\mathrm{LP}$ E核与 $4\mathrm{P} + 4\mathrm{LP}$ E核两种，均采用Intel18A工艺。图形模块也有两种，12个Xe核心的用台积电N3E工艺，4个Xe核心的用Intel3工艺。平台控制模块采用台积电N6工艺，基础模块用的是Intel16工艺。计算模块、图形模块和平台控制模块使用Foveros-S封装工艺安装在基础模块之上。 首批搭载第三代英特尔酷睿Ultra处理器的消费级笔记本电脑将于2026年1月6日开启预售，并于2026年1月27日起在全球范围内面市。更多产品设计将于今年上半年陆续推出。值得一提的是，在3系列处理器上，英特尔首次实现了边缘处理器与对应的PC版本同步发布，并已获得嵌入式与工业级用例认证，包括宽温范围支持、确定性以及 $7\times 24$ 小时全天候可靠性。搭载英特尔酷睿Ultra系列3处理器的边缘计算系统将于2026年第二季度开始上市。 新的旗舰核显命名为锐炫B390，拥有12组Xe核心，它采用最新的Xe3架构，请注意它并不是Celestial架构，而是Battlemage的延伸，酷睿Ultra X9 388H和酷睿Ultra X7 368H处理器将搭载它，而酷睿Ultra 5 338H处理器会使用只有10组Xe核心的锐炫B370，而其他的产品大部分将会使用4组Xe的核显，有两颗尾数是2的处理器的核显只有2组Xe。 根据英特尔的官方数据，在同是45W时，锐炫B390的性能比上代睿炫140T快 $76\%$ ，而比对手53W的锐龙HX370处理器的Radeon890M在原生分辨率下块 $82\%$ ，在开启超采样后则高 $73\%$ ，性能基本与NVIDIARTX4050独显相当。 第三代英特尔酷睿Ultra处理器有 $4\mathrm{P} + 8\mathrm{E} + 4\mathrm{LP}$ E核的16核、 $4\mathrm{P} + 4\mathrm{E} + 4\mathrm{LP}$ E核的12核与 $4\mathrm{P} + 4\mathrm{LP}$ E核的8核三种配置，顶级型号P核的最高睿频可达5.1GHz，带H后缀的最大睿频功耗65W，不带的则是55W，所有型号的基础TDP均是25W。扩展能力方面，最高可支持9600MT/s的LPDDR5x内存，但具体到不同型号的支持各有不同。PCIe方面，有12条PCIe5.0+8条PCIe4.0和4条PCIe5.0+8条PCIe4.0两种配置，所有处理器均原生提供4个雷电4接口。 # 梁文锋发表论文DeepSeek又要“放大招”了吗？ 近日，DeepSeek创始人梁文锋及其团队发表了一篇题为《mHC:Manifold-Constrained Hyper-Connections》的学术论文，在业内引起了广泛关注。 这篇论文提出的mHC技术方案，旨在解决现有超连接（HC）架构在大规模模型训练中的不稳定问题，同时也展示了一种面向落地的新研发范式：在追求模型性能极限的同时，稳定性、可靠性与经济性可以同时纳入核心设计考量。 传统残差连接：性能提升，但稳定性不够。最初的深度神经网络有一个致命问题，那 就是网络越深，学习能力越差。因为梯度会在层层传递中消失或爆炸，前面的信息传不到后面。就像一条高速公路中有很多收费站，导致信号像公路上的车流一样不停被收费站拦截，运行不畅。 为了解决深度神经网络中“越深越难训练”的根本性问题，前麻省理工学院博士、现Meta 人工智能研究科学家何恺明等提出了 ResNet（即残差网络）架构。相当于在高速公路旁边修了一条直通的快速通道，信息可以通过快速通道原封不动地传到下一站，这也被称为恒等映射（Identity Mapping）。它解决了深层网络难以训练的问题，能让信息在神经网络各层之间流动，使得模型深度可以从几十层扩展到上百层，是构建深层模型的基础。 然而，随着模型参数迈向万亿级别，研究者觉得单车道的信息吞吐量太小了，它限制了模型思考的广度。以超连接（HC）为代表的研究拓展了传统残差连接范式，靠拓宽神经网络的“信息传输通道”、增加通道间的连接，希望让模型性更好。 这一升级通过增加参数和复杂性确实提升了模型性能，却也导致原始的恒等映射性质被破坏，冲击了训练的稳定性。在训练初期，当变换层参数接近零时，输出不再近似等于输入，整个网络的初始化状态从“近似恒等”变为一个随机的线性变换。初始梯度动态变得复杂且不可预测，优化轨迹容易陷入不良的局部极小点或引发梯度异常，最终导致梯度爆炸。好比一个复杂的立体交通枢纽，运行车辆的数量多了，速度也快了，但是没有交通规则会造成混乱。 如何在不大幅增加计算成本的前提下，设计出既智能又稳定的新连接方式，成为当前大模型架构演进的核心挑战之一。 mHC在底层架构中“深度求索”。梁文锋团队的mHC方案的精髓在于：在保留HC出色表达力的同时，给它套上了“几何约束”，将残差映射矩阵投影到一个特殊的“流形空间”上。 通俗点说，可以看作是给立体交通枢纽组装上了智能红绿灯和导流线，规则是可以变道，但必须保证出来的总车流量等于进去的总车流量。这样既享受了HC带来的高吞吐量和性能提升，又像ResNet一样极其稳定，恢复了恒等映射。 论文中对比测试了HC和mHC在27B参数规模下的训练表现与推理性能。实测结果表明，流形约束超连接（mHC）在大规模训练场景下显著优于传统超连接（HC）。训练稳定性方面，对比传统残差、HC与mHC，HC训练中损失震荡发散，梯度爆炸；mHC损失平稳收敛，梯度稳定。分析表明HC的复合映射增益高达3000（信息爆炸），而mHC控制在1.6，接近理想恒等映射，信号保真度高。这说明，mHC通过双随机流形约束，有效抑制了多层堆叠中的信号放大与梯度爆炸问题，损失曲线平稳收敛，梯度范数保持稳定，解决了HC因数值不稳定导致的训练发散缺陷。 此次mHC方案的提出，没有追求轰动性的概念颠覆，而是着眼于解决AI工程实践中一个切实、痛点的优化问题，也再次展现了DeepSeek典型的风格：在看似成熟的底层架构中，用数学的严谨与工程的务实进行“深度求索”。 极致的效率主义为AI落地筑牢根基。当前，AI行业的共识正愈发清晰：大模型展现出的惊人能力，与产业端的实际需求之间，横亘着一道亟待跨越的“应用鸿沟”。当行业从参数竞赛的狂热中冷静下来，“有效智能密度”与“效率基准”成为衡量技术价值的核心标尺。毕竟，AI的未来竞争力，在于能否以更低成本、更高确定性，解决更多具体的产业价值问题。 Deepseek 提出的 mHC 方案，没有走颠覆性概念创新的路线，而是选择了一条精准的架构优化路径，以其一以贯之的极致效率主义，直击大模型研发与落地的核心痛点。 mHC方案的核心价值在于恢复并保障了训练的初始稳定性，相当于为整个大模型训练过程加装了一台“稳定器”。这一优化带来的直接影响，是大幅降低了研发过程中的不确定性风险与经济损失。此前，大模型训练往往伴随着极高的试错成本，一次训练过程的中断或失败，可能导致数百万甚至上千万的算力投入付诸东流，这种高风险门槛，让多数资源有限的中小企业与科研机构望而却步。 而mHC方案带来的训练稳定性提升，让这些原本被挡在门外的参与者，敢于并且能够参与到前沿大模型的研发迭代中，极大地拓宽了大模型技术的创新生态。 同时，更稳定的训练过程，代表着更快的收敛速度与更可预测的优化路径。对于大模型研发团队而言，这意味着可以用更短的时间、更少的算力完成一次模型训练或调优实验。在日新月异的AI竞争赛道上，这种效率提升的价值不止于成本节约，也直接决定了产品推向市场的节奏，以及响应市场需求变化的敏捷度。 说到底，mHC方案本质上是为AI大模型的产业化落地筑牢了根基。它让大模型技术从“实验室里的奢侈品”，转变为产业端能用、好用、用得起的工具，而这，正是推动AI技术从概念走向价值、从单点突破走向全面落地的关键一步。 业界普遍猜测，DeepSeek极有可能在2月（春节前后）发布新一代模型（V4或R2），而mHC正是其背后的秘密引擎。 # 4、重点公司公告 # 芯原股份：关于联合投资人共同对外投资暨收购逐点半导体交割完成的公告 芯原微电子（上海）股份有限公司拟联合共同投资人对特殊目的公司天遂芯愿科技（上海）有限公司（以下简称“天遂芯愿”）进行投资（以下简称“本次投资”），并以天遂芯愿为收购主体收购逐点半导体（上海）股份有限公司（以下简称“逐点半导体”）的控制权（与本次投资合称“本次交易”）。具体内容详见公司于上海证券交易所网站（www.sse.com.cn）及指定媒体披露的《关于联合投资人共同对外投资暨收购逐点半导体（上海）股份有限公司控制权的公告》（公告编号：2025-062）。2025年12月12日，公司与天遂芯愿、华芯鼎新（北京）股权投资基金（有限合伙）、上海国投先导集成电路私募投资基金合伙企业（有限合伙）、北京屹唐元创股权投资基金合伙企业（有限合伙）、北京芯创智造二期创业投资基金（有限合伙）和上海涵泽创业投资合伙企业（有限合伙）（以下合称“共同投资方”）签署《增资协议》和《股东协议》等交易文件，天遂芯愿拟新增注册资本94,000万元。本次投资完成后，天遂芯愿的注册资本将变更为95,000万元，公司将持有天遂芯愿 $40\%$ 股权、成为天遂芯愿单一第一大股东，并将根据相关交易协议控制天遂芯愿的多数董事席位并享有对天遂芯愿的控制权。具体内容详见公司于上海证券交易所网站（www.sse.com.cn）及指定媒体披露的《关于联合投资人共同对外投资暨收购逐点半导体的进展公告》（公告编号：2025-080）。截至本公告披露日，根据本次交易项下协议的履行情况，各方均同意本次交易已达可交割状态，公司与共同投资方已根据《增资协议》约定向天遂芯愿完成出资和增资，天遂芯愿已根据《股份购买协议》约定向逐点半导体相关原股东支付收购价款，各方已根据交易协议约定完成交割。交割完成后，公司享有天遂芯愿的控制权，天遂芯愿持有逐点半导体 $100\%$ 股份，逐点半导体纳入公司合并报表范围。 # 超讯通信：股东减持股份结果公告 重要内容提示：股东持股的基本情况：本次减持股份计划实施前，超讯通信股份有限公司（以下简称“公司”）股东上海九益私募基金管理有限公司（更名前：上海九益投资管理有限公司）（代表九益复合策略2号私募证券投资基金）（以下简称“上海九益”）持有公司股份10,000,000股，占公司总股本的6.35%。减持计划的实施结果情况：公司于2025年10月31日披露了《股东减持股份计划公告》（公告编号：2025-069），上海九益拟通过集中竞价和大宗交易方式合计减持不超过2,200,000股，占公司总股本比例为1.3961%。公司于2026年1月7日收到上海九益关于本次减持实施情况的《告知函》，其在上述减持计划实施期间通过集中竞价和大宗交易方式累计减持公司股份2,200,000股，占公司总股本的1.3961%，本次减持计划已实施完毕。 # 佳力图：佳力图股东减持股份计划公告 重要内容提示：股东持股的基本情况截至本公告披露日，安乐工程集团有限公司（以下简称“安乐集团”）持有南京佳力图机房环境技术股份有限公司（以下简称“公司”）股票85,078,420股，约占公司总股本541,842,916股的 $15.70\%$ 。减持计划的主要内容安乐集团拟通过集中竞价交易方式和大宗交易方式合计减持不超过（含）16,254,000股，即合计减持不超过占公司总股本比例 $3\%$ 的股份。其中，拟通过集中竞价交易方式减持不超过5,418,000股，即不超过占公司总股本比例 $1\%$ 的股份；拟通过大宗交易方式减持不超过10,836,000股，即不超过占公司总股本比例 $2\%$ 的股份。通过集中竞价交易方式和大宗交易方式减持的期间为自公告披露之日起15个交易日后的三个月内。具体减持价格视市场价格确定。在减持计划实施期间，公司有送股、资本公积金转增股本、股份回购、可转债转股 等事项导致股东持股数量或公司股份总数发生变更的，减持股份数量及股份比例进行相应的调整。 # 润泽科技：关于回购股份的进展公告 润泽智算科技集团股份有限公司（简称“公司”）于2025年4月22日召开第四届董事会第二十九次会议，审议通过了《关于回购公司股份方案的议案》，同意公司使用不低于人民币5亿元（含本数）且不超过人民币10亿元（含本数）的自有资金或自筹资金（回购专项贷款）以集中竞价交易方式回购公司部分人民币普通股（A股）股份，回购价格不超过人民币75.00元/股（含）。按照回购价格上限和回购金额上限测算，预计可回购股份数量为13,333,333股，约占公司总股本的 $0.77\%$ ；按照回购价格上限和回购金额下限测算，预计可回购股份数量为6,666,667股，约占公司总股本的 $0.39\%$ ，具体回购股份数量以回购实施完成时实际回购的股份数量为准（“本次回购股份”）。本次回购股份的实施期限为自公司董事会审议通过本次回购股份方案之日起12个月内。公司分别于2025年4月24日、2025年4月29日、2025年5月8日、2025年6月4日、2025年7月1日、2025年8月6日、2025年9月2日、2025年10月9日、2025年11月4日、2025年12月2日在中国证券监督管理委员会（简称“中国证监会”）指定的创业板信息披露网站巨潮资讯网（www.cninfo.com.cn）披露了《关于回购公司股份方案的公告》（公告编号：2025-015）、《回购报告书》（公告编号：2025-022）、《关于回购股份的进展公告》（公告编号：2025-025、2025-034、2025-042、2025-048、2025-056、2025-061、2025-064、2025-065）。 # 工业富联：富士康工业互联网股份有限公司关于2025年半年度权益分派实施后调整回购价格上限的公告 富士康工业互联网股份有限公司（以下简称“公司”）于2025年4月14日召开第三届董事会第二十次会议、第三届监事会第十六次会议，审议通过了《关于以集中竞价交易方式回购公司股份的议案》，并于2025年4月30日召开2025年第一次临时股东大会审议通过上述议案。公司拟使用自有资金不低于人民币5亿元（含）且不超过人民币10亿元（含），以集中竞价交易方式进行股份回购，回购股份的价格不超过人民币20.00元/股，回购股份实施期限自公司股东大会审议通过回购股份方案之日起不超过12个月。具体内容详见公司分别于2025年4月15日、2025年5月1日在上海证券交易所网站（www.sse.com.cn）及指定媒体披露的《富士康工业互联网股份有限公司关于以集中竞价交易方式回购公司股份的预案》（公告编号：2025-020）、《富士康工业互联网股份有限公司关于以集中竞价交易方式回购股份的回购报告书》（公告编号：2025-036）等相关公告。2025年11月26日，公司召开第三届董事会第二十九次会议审议通过了《关于调整回购股份价格上限的议案》，将回购股份价格上限调整为不超过人民币75.00元/股。具体内容详见公司于2025年11月27日在上海证券交易所网站（www.sse.com.cn）及指定媒体披露的《富士康工业互联网股份有限公司关于调整回购股份价格上限的公告》（公告编号：2025-085）。 # 5、风险提示 (1) 半导体制裁加码 (2）晶圆厂扩产不及预期 (3) 研发进展不及预期 (4) 地缘政治不稳定 (5) 推荐公司业绩不及预期 # 电子通信组介绍 吕卓阳：澳大利亚国立大学硕士，曾就职于方正证券，4年投研经验。2023年加入华鑫证券研究所，专注于半导体材料、半导体显示、碳化硅、汽车电子等领域研究。 何鹏程：悉尼大学金融硕士，中南大学软件工程学士，曾任职德邦证券研究所，2023年加入华鑫证券研究所。专注于半导体、PCB行业。 张璐：早稻田大学国际政治经济学学士，香港大学经济学硕士，2023年加入华鑫证券研究所，研究方向为功率半导体、模拟IC、量子计算、光通信。 石俊烨：香港大学金融硕士，新南威尔士大学精算学与统计学双学位，研究方向为PCB方向。 # 证券分析师承诺 本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告。本报告清晰准确地反映了本人的研究观点。本人不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。 # 证券投资评级说明 股票投资评级说明： <table><tr><td></td><td>投资建议</td><td>预测个股相对同期证券市场代表性指数涨幅</td></tr><tr><td>1</td><td>买入</td><td>＞20%</td></tr><tr><td>2</td><td>增持</td><td>10%—20%</td></tr><tr><td>3</td><td>中性</td><td>-10%—10%</td></tr><tr><td>4</td><td>卖出</td><td><-10%</td></tr></table> 行业投资评级说明： <table><tr><td></td><td>投资建议</td><td>行业指数相对同期证券市场代表性指数涨幅</td></tr><tr><td>1</td><td>推荐</td><td>＞10%</td></tr><tr><td>2</td><td>中性</td><td>-10%—10%</td></tr><tr><td>3</td><td>回避</td><td><-10%</td></tr></table> 以报告日后的12个月内，预测个股或行业指数相对于相关证券市场主要指数的涨跌幅为标准。 相关证券市场代表性指数说明：A股市场以沪深300指数为基准；新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以恒生指数为基准；美国市场以道琼斯指数为基准。 # 免责条款 华鑫证券有限责任公司（以下简称“华鑫证券”）具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格。本报告由华鑫证券制作，仅供华鑫证券的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 本报告中的信息均来源于公开资料，华鑫证券研究部门及相关研究人员力求准确可靠，但对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。我们已力求报告内容客观、公正，但报告中的信息与所表达的观点不构成所述证券买卖的出价或询价的依据，该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。投资者应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并应同时结合各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就财务、法律、商业、税收等方面咨询专业顾问的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，华鑫证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。本公司或关联机构可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等服务。本公司在知晓范围内依法合规地履行披露。 本报告中的资料、意见、预测均只反映报告初次发布时的判断，可能会随时调整。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。在不同时期，华鑫证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。华鑫证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。 本报告版权仅为华鑫证券所有，未经华鑫证券书面授权，任何机构和个人不得以任何形式刊载、翻版、复制、发布、转发或引用本报告的任何部分。若华鑫证券以外的机构向其客户发放本报告，则由该机构独自为此发送行为负责，华鑫证券对此等行为不承担任何责任。本报告同时不构成华鑫证券向发送本报告的机构之客户提供的投资建议。如未经华鑫证券授权，私自转载或者转发本报告，所引起的一切后果及法律责任由私自转载或转发者承担。华鑫证券将保留随时追究其法律责任的权利。请投资者慎重使用未经授权刊载或者转发的华鑫证券研究报告。 报告编号：HX-260114182544