中国AI硬件国产化提速，低成本模型构筑价值链两端护城河
nashnova research
美国银行证券报告指出，中国AI价值链的长期价值正向硬件瓶颈与云平台生态两端集中，中间层模型厂商面临定价权不足的结构性压力。
国产AI芯片份额三年翻近三倍，谁在领跑？
中国国产AI加速芯片的市场收入份额已从2024年的不足30%升至2025年的约50%，预计2028年接近80%。
华为以35.5%份额领跑国产阵营；英伟达仍以47%居整体第一，但差距持续收窄。
这意味着→ 按这个速度，国产芯片三年内将从"替补"变成"主力"，英伟达在中国市场的定价权会被反向压缩。
存储和设备追赶到了什么程度？
长鑫存储（CXMT）全球DRAM收入份额从2024年的3%–4%升至2026年二季度的约10%，已进入低功耗LPDDR6量产阶段。
长江存储（YMTC）NAND份额同期从7%–8%升至约14%，正从232层向260层以上推进。
用大白话说＝ 存储芯片是AI训练的"弹药库"——长鑫和长江存储正在把弹药从进口换成国产，速度比市场预期快。
设备端，国产份额从2019年的22%升至2025年的约30%；刻蚀、沉积等环节已超40%–50%，但光刻、离子注入、量测检测仍是明显短板。
晶圆代工涨价了，说明什么？
中芯国际8英寸等效晶圆均价从2025年上半年的904美元升至2026年上半年的965美元；华虹半导体同期从437美元升至461美元。
两家二季度产能利用率分别达94%和103%。
这意味着→ 代工产能供不应求，涨价不是成本推动，而是需求拉动——下游AI芯片订单在抢产能。
中国大模型便宜但够强吗？
核心优势在推理成本效率，而非前沿训练能力。2026年美国头部云厂商资本支出约6480亿美元，中国同类约1200亿美元——差距仍在扩大。
智谱GLM-5.3以45分列全球第七，Kimi K3以44分列第九；Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra以53分领跑。
用大白话说＝ 中国模型用五分之一的钱做到了全球前十的水平，但离"天花板"还有明显距离。
市场实际使用量谁最多？
据OpenRouter数据，DeepSeek V4 Flash 0731以31.6万亿tokens领跑8月用量，腾讯混元3以26.2万亿居次，小米MiMo-V2.5以19.1万亿列第三。
在Vercel AI平台，DeepSeek 8月平均占token用量的29.7%，高于Anthropic的24.7%。
这反映出 中国模型在实际调用量上已能与美国头部产品正面竞争——"便宜好用"正在转化为真实市场份额。
价值链两头硬、中间软，投资该看哪里？
美国银行证券的核心判断：硬件端（芯片、设备、代工、存储）靠高资本壁垒+长开发周期+政策保护，护城河更持久。
云平台与互联网生态占据用户入口，同样具备规模优势。
中间层的独立大模型实验室和物理AI厂商面临低转换成本、激烈价格战、有限定价权的结构性压力。
用大白话说＝ 做芯片和做平台的能赚到钱，夹在中间只做模型的，目前还看不到谁能定价。
市场有风险，内容仅供研究参考，不构成投资建议。