四月下旬的港股AI板块，正上演一场耐人寻味的“冰火两重天”。当智谱、迅策等模型公司进入调整，中芯国际、华虹半导体、澜起科技等国产芯片标的却逆势走强——华虹半导体单周涨幅25.19%，中芯国际近12%，澜起科技15.14%。这并非简单的资金轮动，而是市场对“中国AI产业链质变”的集体投票：随着DeepSeek V4模型的推出，“中国芯片+中国模型+中国云”的产业闭环首次具备验证条件，国产AI正从“技术追赶阶段”加速迈入“生态爆发阶段”。这场反攻的意义，远不止股价数字那么简单。
一、从“主题炒作”到“产业兑现”：资金用脚投票的逻辑转变
资本市场的敏感度，往往先于产业体感。今年一季度，港股AI板块的主线是“模型故事”——谁家参数更大、谁家发布会更热闹，股价就能一飞冲天。但进入四月，风向变了：智谱、迅策等前期热门标的回调，而中芯国际、华虹半导体等“硬科技”标的却持续走强。
数据不会说谎：截至4月28日，华虹半导体四月下旬累计成交金额达127亿港元，较三月同期增长89%；中芯国际同期成交额突破300亿港元，创年内新高。资金流向的背后，是投资逻辑的根本转变——从“炒概念”到“看兑现”。
海通国际在最新研报中指出，DeepSeek V4的推出是关键转折点。这款模型不仅实现超长上下文窗口（支持100万Token处理）、代码生成效率提升40%，更重要的是“强化了对国产芯片架构的深度适配”。这意味着，过去“中国模型跑在海外芯片上”的尴尬局面，正在被打破。
“以前买AI股，是赌‘未来可能行’；现在买芯片股，是看‘当下正在行’。”一位资深港股基金经理告诉笔者，“DeepSeek V4已经拿到某头部金融机构的私有化部署订单，明确要求用壁仞科技的GPU芯片。这种‘真实订单’，比任何故事都有说服力。”
二、技术破局：混合注意力机制如何“解放”国产芯片？
要理解这场反攻的技术内核，绕不开DeepSeek V4的架构创新。中金公司研报拆解其核心突破：应用“混合注意力机制”，将单Token推理FLOPs（浮点运算次数）降低35%，KV Cache（缓存）占用减少28%。这两个数字，直接击中了国产芯片的“痛点”。
长期以来，国产AI芯片的短板在于算力密度——与英伟达H100相比，同等功耗下的算力输出差距较大。但AI推理场景中，除了算力，“效率”同样关键。比如企业知识库调用、多步骤Agent任务，需要频繁读取长文本、处理复杂逻辑，此时KV Cache的占用和推理延迟，往往比绝对算力更影响体验。
DeepSeek V4的优化，相当于为国产芯片“量身定制”了一套“节能模式”：在不依赖HBM（高带宽内存）的情况下，通过算法优化释放存储效率。这就好比给国产芯片装上了“智能变速箱”，虽然发动机马力未必顶尖，但传动效率大幅提升，实际行驶体验反而更优。
“以前客户说‘国产芯片跑大模型卡得没法用’，现在用V4跑相同任务，延迟从3秒降到0.8秒，客户直接签了三年采购协议。”某国产芯片企业销售负责人透露，这种“算法适配硬件”的协同，正在快速打开企业级市场。
三、产业链联动：从“单点突破”到“生态闭环”的化学反应
国产AI的真正底气，从来不是某一家公司的“孤勇”，而是产业链的“集体突围”。DeepSeek V4的落地，正在激活一条从上游制造到下游应用的完整链条。
晶圆制造环节率先受益。中芯国际、华虹半导体作为国内成熟制程（28nm-14nm）的主力玩家，承接了壁仞科技、天数智芯等芯片设计公司的代工订单。据行业调研，2026年Q2国产AI芯片代工需求同比增长120%，中芯国际14nm产线利用率已从年初的70%提升至85%。
芯片设计环节加速迭代。壁仞科技BR100、天数智芯智铠100等产品，通过与DeepSeek V4的联合优化，在推理场景下的性能已达到英伟达A100的80%，但价格仅为后者的60%。“性价比优势正在打动中小企业。”一位云计算服务商表示，其AI推理服务器采购中，国产芯片占比已从去年的5%提升至25%。
基础设施环节价值重估。联想集团的AI服务器出货量同比增长90%，中兴通讯的数据中心交换机订单增加65%，三大运营商的AI私有云业务收入一季度同比翻番。这些“卖水人”的崛起，印证了AI产业从“实验室”走向“产业端”的真实进程。
四、生态主导权：从“技术跟跑”到“规则制定”的深层变革
更深层的意义在于，这场反攻正在重塑AI产业的“权力结构”。海通国际的判断一针见血：“AI行业的定价权、部署权与生态主导权，正逐步从少数海外闭源巨头，向开源社区与本土产业链扩散。”
过去，海外巨头通过闭源模型和专用芯片，构建了“模型-芯片-软件”的三重壁垒。中国企业只能在“应用层”做文章，核心算力和算法被“卡脖子”。但现在，DeepSeek选择开源V4模型的核心架构，联合国产芯片企业共建“开源适配社区”，这种“开放生态”正在瓦解垄断。
“以前是‘别人搭台，我们唱戏’，现在我们要自己搭台。”一位参与生态建设的工程师说，“比如模型训练框架，以前只能用海外的，现在基于国产芯片优化的‘木兰框架’，兼容性提升40%，已有200多家企业接入。”
这种转变，让“中国标准”开始在AI产业中浮现。比如数据中心能效标准、推理任务调度协议，过去由海外巨头主导，现在国内企业联合制定的《AI算力基础设施白皮书》，已被东南亚、中东等地区的12个国家采纳。
五、挑战与展望：狂欢之后，更需清醒的“长跑意识”
当然，狂欢之下，仍需理性。国产AI芯片的反攻，只是“万里长征”的第一步。
技术上，与英伟达H200等最先进芯片相比，国产芯片在算力密度、制程工艺上仍有2-3年差距；生态上，开源社区的成熟度、软件工具链的完善度，还需时间积累；市场上，海外巨头不会坐视份额流失，技术封锁和专利诉讼的风险始终存在。
但不可否认的是，“中国模型+中国芯片+中国云”的产业路径，已经从“可能性”变为“可行性”。当华虹半导体的股价上涨25%，当DeepSeek V4的订单落地，当国产AI服务器进入政务、金融、制造等核心领域——这些不是偶然的“脉冲式行情”，而是产业质变的“信号弹”。
未来的竞争，不再是单点技术的比拼，而是生态体系的较量。国产AI芯片的反攻，本质上是中国科技产业从“被动跟随”到“主动定义”的关键一跃。这条路或许漫长，但当产业链上的每一个齿轮开始咬合转动，我们有理由相信：属于中国AI的“生态时代”，正在加速到来。
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