在AI时代具备竞争力，必须构建垂直整合的生态体系。
在人工智能浪潮席卷全球的当下，芯片作为这场技术革命的底层基石，正迎来一个全新的发展周期。
从云端算力到边缘智能，AI不仅催生了前所未有的芯片需求，重塑着整个半导体产业的技术路径、生态格局与竞争法则。在这场关乎未来的「芯」竞赛中，中国半导体产业面临着前所未有的挑战与历史性的机遇。
在8月21日举办的「渡口——2025甲子引力X中国科技产业投资大会」现场，元禾璞华合伙人牛俊岭担任主持，与龙鼎投资创始人兼董事长吴叶楠、新鼎资本创始合伙人兼董事长张驰、华映资本管理合伙人章高男、泰达科投合伙人张鹏、松禾资本董事总经理陈颖峰、同创伟业董事总经理杨晓敏，六位深耕半导体领域的顶级投资人，共同剖析AI时代的芯片破局之路。
围绕中国AI芯片产业的宏观格局，嘉宾们普遍认为，尽管在核心制造与软件生态上仍扮演“跟随者”角色，但贴近终端应用市场、快速迭代的商业模式以及在特定场景的系统级创新，正构成中国独特的竞争优势。
张驰直言，若制造与装备端无法突破，设计端的创新便无从谈起，根本性追赶有赖于此。章高男和张鹏则从另一视角强调，AI时代芯片与算法、软件的深度耦合，正打破过往“软硬解耦”的模式，为具备跨界理解与系统架构能力的企业带来了新的机会。
对于如何突破NVIDIA的CUDA生态壁垒，吴叶楠提出了“兼容现有生态”与“寻找特定场景突破”的双轨路径，而张驰则预判市场将分化为商业化与“信创”两大生态并长期共存。
针对先进制程受限的困境，陈颖峰认为以Chiplet为代表的先进封装技术，是中国有望实现“从跟随到引领”的赛道。章高男则指出，汽车是未来五到七年最大的增量市场，将为专用芯片提供广阔空间。
展望芯片投资的“下半场”，嘉宾们一致认为，GPU等传统算力芯片的投资窗口期已过，未来机会更多存在于高速互联、光电芯片、先进封装以及下游AI应用等领域。
正如张鹏在最后所总结的：“未来很美，现在很难”。AI芯片产业无疑蕴藏巨大潜力，但从业者还需跨越层层周期与挑战。
以下是本场「AI终端驱动下的芯片产业：新周期的起点与方向」圆桌对话实录，经「甲子光年」编辑，有删改。
牛俊岭（元禾璞华合伙人）：今天非常荣幸作为嘉宾和主持，与六位业内大咖一起探讨新AI驱动下芯片未来的新机会。请六位专家先介绍一下自己、所在公司，以及在芯片领域的投资情况。
吴叶楠（龙鼎投资创始人兼董事长）：大家好，我是龙鼎投资的吴叶楠。龙鼎投资成立于2015年，成立之初就专注于半导体赛道的投资，把半导体作为核心方向。目前在产业链上下游已投出90多家企业，涵盖设计、EDA、IP，以及装备、材料、制造等环节。
龙鼎伴随半导体行业从“冷门”到“热门”逐步成长。目前管理规模突破100亿元，仍然聚焦在半导体产业链，通过资源整合寻找新方向，孵化新项目。
张驰（新鼎资本创始合伙人、董事长）：大家好，我是新鼎资本的张驰。新鼎资本成立于2015年，到今年刚好十年。我们一直专注于五大赛道：集成电路、商业航天、人工智能、生物医药、新能源汽车，其中集成电路占比最高。十年间累计投资90多亿元，其中集成电路超过一半，约50多亿元，覆盖约100个项目。目前已有21个项目成功上市，还有一批在推进中，累计备案基金超过270只。
在集成电路领域，我们过去重点布局在装备和材料环节。例如，在寒武纪投资了约1亿元，在海光投资了2亿多元。在光刻、离子注入等设备，以及材料和头部项目上，我们的布局相对完整。整体上偏向于投资后期的成熟项目，同时也覆盖设计类企业和第三代半导体等核心领域。
此外，我们也在加快布局商业航天、低空经济、人工智能、机器人等新兴领域的项目。
章高男（华映资本管理合伙人）：大家好，我是华映资本的章高男。华映资本成立于2008年，累计管理规模约120亿元，投资了超280家公司。整体投资方向主要包括消费科技和硬科技等。我个人更偏重科技赛道。
在芯片领域，我们的布局没有张总那么专业，但因为坚持选择高技术门槛的方向，自然会投到芯片。算力是我们最主要的方向，我过去投过三家GPU公司，涉及算力、存储、高速互联，这些都是长期的基础性赛道，以芯片为核心。未来我还会在服务器级别CPU和一些异构的XPO端持续关注，包括存储技术的创新，这些都是我个人重点方向之一。
我过去投了本源量子做通用量子计算，这里面也有核心的芯片设计，另外卫星互联网，无论是是激光通信还是微波通信都与芯片相关，这是我个人特别关注的方向，我们正在签署一个做相控阵数字波束成型（DBF）的芯片公司，我个人很看好这个方向的发展空间。
在汽车领域，我们关注高技术难度的供应链环节，最近我们投资了线控制动和电驱及热管理两个项目。其中热管理项目就涉及碳化硅芯片的设计和封装。
智能制造也是我们重点关注的方向，已经持续六年。比如在视觉芯片方面，投过3D结构光项目，以及基于新型CMOS实现高精度感光的企业。虽然我们涉猎不少芯片项目，但并非从产业链系统性角度布局。目前也在观察AI带来的芯片产业链结构性变化与设备升级的机会。
张鹏（泰达科投合伙人）：大家好，我是泰达科投的张鹏。泰达科投成立于2000年，主要聚焦半导体、生物医药和智能制造方向的投资。在半导体领域，我们算是国内的“老兵”，持续投资布局十多年，累计投资接近100家产业链企业，涵盖芯片设计、装备材料和半导体制造及服务。目前已有18家被投半导体企业在国内A股上市。
泰达科投重点关注半导体等硬科技领域的早期和成长期投资，未来也会继续深耕产业链，并关注AI带来的算力和基础设施方面的新机会。
陈颖峰（松禾资本董事总经理）：大家好，我是松禾资本的陈颖峰。松禾资本总部位于深圳，是国内最早一批专注硬科技的投资机构之一。从1997年开始做科技投资，到现在累计管理规模超200亿元，投出500多个标的，上市退出项目超过七十家。
我们是综合性机构，重点投资数字经济、精准医疗、创新材料三大板块。其中，芯片半导体是主要赛道之一，早在多年前就开始系统性布局，尤其在设计环节投入最多。同时我们也关注前沿领域，比如EDA、IP、大算力芯片等AI基础设施项目。在设备和材料环节，我们更关注封装相关项目，类脑芯片等方向也有所布局。
杨晓敏（同创伟业董事总经理）：大家好，我是同创伟业的杨晓敏。同创伟业成立已有25年，是国内老牌投资机构，目前管理规模约350亿元，投资了700家企业，其中100多家已经上市。
我们的投资方向包括硬科技、数字经济和医疗健康。硬科技主要涉及半导体、先进制造和新能源，其中新能源是非常重要的赛道。半导体方面，我们覆盖全产业链布局，从材料、装备到设计环节都有深入投资。近年来也重点关注AI相关的算力驱动方向。半导体是我们收获颇丰的领域，值得深入探讨。
牛俊岭（元禾璞华合伙人）：在半导体领域，我们也深耕多年。我简单介绍一下我们公司：目前管理规模约200亿元，投资了超过200个项目，其中50多个已上市。我们对整个半导体产业链持续关注和布局已超过十年。
元禾璞华合伙人牛俊岭
1.AI时代的“芯”格局
牛俊岭：现在最新的浪潮就是AI浪潮。在这个周期里，它的特点是什么？是以技术范式为主的架构创新，还是以商业模式为主的变革？
吴叶楠：我先谈一下经验总结。AI是半导体领域中对芯片需求量最大的赛道之一，也是推动全球半导体市值增长的重要力量。现在各地都在建设数据中心，需求极其庞大，尤其是美国的数据中心建设规模比中国高一个数量级。这些都需要大量的GPU、互联网芯片、光通信芯片、以太网接口芯片、交换芯片、电源芯片等，需求量大幅提升。
半导体产业整体是以技术驱动为主。谈到技术创新，国内相对较弱，更多是跟随。硅谷承担创新，国内则负责低成本化。
硅谷可能十年磨一剑，推出跨时代的产品；两三年后，国内企业会逐步消化并迭代，推出2.0、3.0的低成本版本。当一个产品毛利低于50%时，硅谷公司会放弃；低于30%时，日韩公司会放弃；低于20%时，主要由大陆企业来做。
国内企业的优势更多在于贴近客户。
大部分终端厂商在中国，国内企业利用成熟技术为客户提供更有利的解决方案。整体来看，中国模式大约是“70%技术驱动+30%商业创新”，与欧美大公司的标准化产品形成差异化，这正是优势。特别是在先进制程受限的情况下，本土要生产高性能芯片难度很大。
国内曾提出过一些新架构，比如存算一体、光计算。但这些应用范围很窄，难以在未来五到七年内替代先进制程的高性能计算。它们更多停留在科学研究和细分领域。
表面上看，这些架构似乎可以绕开先进制程的瓶颈，但短板明显，仅针对特定算法，集成度和通用性都不如先进制程。因此，国内主要任务还是结合应用场景，做快速迭代的产品，而不是拼性能和指标。
龙鼎投资创始人兼董事长吴叶楠
张驰：我比较认同吴总的观点。在人工智能大爆发的时代，中国在AI芯片领域仍是跟随者。但这是一个大机会，所有投资机构都在关注。底层主要有三类机会：算力芯片、存储芯片和传输芯片。
这些芯片国内大多处于跟随阶段，主要做国产替代。光芯片和电芯片90%以上依赖进口，GPU算力芯片也几乎完全依赖进口，还没有形成自主创新突破。
目前国内的逻辑是：做到和进口产品差不多，但性价比更高，从而实现国产替代。
AI芯片要真正追赶，本质问题在制造能力，比如14纳米、7纳米光刻机。GPU已经进入7纳米时代，而中国在光刻机上仍有明显短板。
如果制造和装备端没有突破，设计端也难以发挥。要实现反超，必须先在制造、装备和光刻机领域取得突破，设计端才有可能产生真正创新。
目前投资AI芯片的逻辑，就是看谁能接近或替代进口产品。在中美博弈的背景下，只要能实现替代，就会有客户使用，也就有投资机会。
章高男：我从另一个角度谈一下。我曾在手机行业工作十年，对芯片发展有一些体会。最初是PC驱动，以亿级规模计数；随后真正带动芯片产业的是手机，每年达到十亿级规模。现在是AI的算力需求驱动，也会带来巨大的增量。
AI端芯片和PC、手机端芯片在底层上有差异。PC和手机时代，软硬件相对解耦。硬件只需IC设计，CPU内核数、内存、接口都相对标准，操作系统则独立发展，双方相互配合。
而AI芯片与算法的解耦没有完全实现，尤其是与模型和框架高度耦合。模型是多维算法的组合，这决定了芯片架构会发生变化。
例如，DeepSeek推出后，FP8结构迅速流行，特别是最近刚火的Deepseek UE8M0 FP8，直接影响到芯片的结构，这使得我投资的很多GPU公司马上面临新的挑战，下一代产品必须重新考虑。这说明AI芯片设计和算法框架高度耦合，对算力芯片提出了两点要求：
第一，做AI算力芯片不仅要懂芯片，还必须深刻理解算法和框架的发展趋势，只有跨界结合才能做出好产品。
第二，算力依赖高速互联技术的发展，比如CXL的异构互联，scale-up和scale-out的技术路线、光模块的LPO, CPO 以及未来OIO带来的带宽巨大升级潜力等等。这些都需IC设计者要具备系统架构设计的趋势预测能力，而不仅仅是单点突破。
张鹏：我也有类似观点。从PC时代到移动互联网，再到AI时代，都可以看到芯片+操作系统这一核心推动力的身影。正如PC时代奠定了Intel和Windows的地位；移动互联网时代，服务器端还是Intel和Windows，但终端侧则转向高通和安卓，AI时代又出现了英伟达和OpenAI。
泰达科投合伙人张鹏
这说明硬件和软件的耦合推动了产业发展。但AI时代却又与前两次浪潮有一些不同：
第一，AI行业快速的技术迭代和对算力需求指数级的提升，推动产业链和商业模式重构。
过去硬件性能由芯片企业定义，而硬件性能又决定了应用的范围，开发者只能基于芯片定义的功能开发应用。这个生态相对封闭，迭代速度较慢，行业的价值分配被芯片和操作系统企业定义分配。
而AI时代则有较大变化，大模型对算力的需求快速提升，模型迭代速度也在不断加快，这种趋势打破了过往在PC时代和移动互联网时代由芯片企业推动定义行业应用发展的模式，进而带来了商业模式和产业链重构的机会。
芯片性能迭代的速度跟不上模型迭代速度提升的需求，越来越成为发展的约束条件。而这将推动出现芯片架构创新、及系统性公司定义芯片的新趋势和新机遇。
第二，应用牵引和模型创新推动芯片技术发展带来供应链的重构。
目前国内AI芯片供应链受限于美国长臂管制的原因，造成我们在工艺上实现上无法达到国际先进水平，而AI芯片设计和工艺工艺能力又是强绑定的，这种内生推动力和外部约束环境，将推动从系统端设计到加工封装工艺改进、以及新的设备和材料应用的诸多新变化，同时也会孕育新的机会，这和过去按部就班的模式有一定的差异。
总体来看，随着对算力的极大需求，未来对半导体产业的推动是值得期待的。
陈颖峰：PC时代是“Windows+Intel”，移动互联网时代是“ARM+安卓”，都是相对解耦的巨头体系。而AI时代发生了较大变化，主要源于AI任务的复杂性。训练、推理、边缘和云端的多样化应用，都需要芯片与软件的深度优化和协同。
松禾资本董事总经理陈颖峰
这造就了英伟达的领先地位。它不仅有完整的硬件体系，还有配套的软件生态，开发者脱离它的成本极高，形成了从硬件到软件再到开发者的良性循环。
这表明，在AI时代具备竞争力，必须构建垂直整合的生态体系。这个生态中有很多价值节点，值得深入挖掘。
同时，技术创新迭代很快，新架构层出不穷。例如存算一体等概念已经提出很久，未来是否会出现实质性突破，从而加速生态演进、形成新格局，需要持续关注。AI时代的竞争，既包括生态体系之争，也包括技术架构的突破。
杨晓敏：前面几位嘉宾已经讲得很全面。我补充一个关于时机的观点。当前正处于技术爆发期，从深度学习到Transformer、大模型，迭代速度极快，未来也会持续加快。这种背景下，无论是AI终端芯片还是云端芯片，创业和投资都有新的机会。
过去芯片行业基础相对落后，尤其与国际水平相比差距很大。但现在从材料到制造，全产业链都在推进，差距正在缩小。一旦新技术出现，国内的承接能力也明显增强。
同创伟业董事总经理杨晓敏
另外，中美科技竞争反而为国内企业创造了保护性市场。即便产品性能暂时不足，也有试错和迭代的机会。从时机上看，现在正是AI芯片创业和投资的黄金时期。
2.投资路径与应用突围
牛俊岭：接下来想针对每位嘉宾提一些问题。第一个问题请教吴总和杨总：在AI领域，你们是采取“广撒网”的投资逻辑，还是更注重精准选择，从多个项目中挑出最优的？
吴叶楠：我们的策略是在赛道早期阶段，挑选最优秀的团队进行重点孵化。一个赛道通常只布局一到两家企业，我们更看重生态体系的建设，而不仅仅是单点投资。
在AI领域，我们研究了很久。从芯片角度看，灵活性和效率始终是跷跷板，灵活性越高效率往往越低。
我们对软件定义有很深的关注，灵活性强意味着软件复杂度高，生态建设周期也更长。英伟达黄仁勋一直强调，英伟达本质上是一家软件公司，它真正的护城河在于软件生态，而非单颗芯片，这是国内公司最难替代的地方。
国内GPGPU公司之所以发展较好，是因为能够借用CUDA生态，减少了大量生态建设的工作。
而NPU或DSA架构的公司发展不如GPU，原因在于大模型需要更高的灵活性而非单纯效率。大模型训练需要高精度计算，通常依赖FP32、FP64，甚至TF16、BF32等特殊格式。
而很多NPU仍停留在FP8或FP16水平，其他的算子效率较低，导致在训练精度和效率上不足，结果就是国内仍难以摆脱对英伟达架构的依赖。
所以算力和带宽的单点提升没有意义。
CUDA迭代速度极快，算子库更新频繁，软件生态壁垒越来越高。未来需要探索两条路径：
一是兼容现有生态，少走弯路，实现快速产业化；
二是在特定应用和场景中找到突破口，降低对软件生态的依赖，转而追求能效比，这些方向可能实现对GPU的替代。
杨晓敏：我们机构的特点是人民币基金色彩比较明显，这也是当前主流基金的特征。整体来说我们采用两种路径：一方面会重点布局具备确定性、符合IPO要求、业绩增长稳定、合规且符合政策导向的成熟项目；另一方面也会投早、投小，布局种子项目和早期团队，关注AI的新技术、新架构和新人才。
总体上，我们不会盲目撒网，而是基于深入研究进行早期和后期的结合式布局。
牛俊岭：下面想请章总谈谈。AI终端的推理芯片，包括GPGPU、专用芯片等，其中专用芯片已经有不错的应用。未来在AI PC、智能汽车、机器人等终端场景中，哪些应用对于专用芯片而言会形成最大的市场空间？哪些又可能只是碎片化的市场？
章高男：无论是否有AI，我的投资思路一直是“端—边—云”全面覆盖。
AI出现后，市场的增量依然由需求决定。就需求规模来看，最大的增量市场首先来自汽车。
传统汽车需要300—500颗芯片，新能源汽车芯片芯片数量要求更多，随着不同级别自动驾驶的普及，芯片需求将大幅增加。汽车市场规模庞大，计算和安全需求极高，是未来五到七年最大的增量市场。
相较之下，工业端需求也会增长，但是相对长尾分散，没有单一大家伙，但我相信未来至少还有一两家能达到瑞芯微级别公司的机会。
若放到二十年时间跨度，机器人尤其是具身智能机器人是芯片巨大的增量市场，但当前极不成熟，需要相当的时间耐心观察。
华映资本管理合伙人章高男
牛俊岭：请问陈总，在先进制造和新材料领域，你们也有很多经验。先进封装和新材料在后摩尔时代可能发挥重要作用，您怎么看其在AI端的应用前景？
陈颖峰：我们本身在设备和材料端聚焦于封装，Chiplet就是非常具有革命性的路径。通过异构集成和堆叠，可以更好地实现算力与能效的平衡，同时降低成本，满足碎片化的需求。
它能够将计算、存储、加速模块堆叠在一起，把先进制程与成熟制程结合，在先进制程受限的情况下开辟一条新道路。终端需求零散多样，Chiplet正好可以灵活应对。
这为国内先进封装产业带来了巨大机遇。我认为未来封装将不再只是后端工序，而会演变为综合性服务商，产业地位实现跃迁。中国凭借强大的工艺体系，有望在这一方向上实现从跟随到引领的转变。这一过程中，从设备到材料，都蕴含着丰富的投资机会。
牛俊岭：我也非常认同陈总的观点。先进封装和新材料未来有望成为中国超越美国的重要赛道。刚才大家也提到，终端芯片不仅需要硬件，还需要软件生态。目前国内AI终端芯片领域依然多以跟随为主，许多产品需要兼容CUDA，还没有形成自己的独立生态。请问张总，您认为中国该如何突破这一问题？
张驰：我认为可以从两方面来看。第一，出于商业化的考虑，很多企业只能借鉴美国和英伟达的CUDA生态。下游客户像腾讯、阿里、字节等都要求产品“拿来即用”，这迫使上游GPU公司必须兼容CUDA或ARM架构。当前市场上主流GPU企业几乎都采用这种方式，生态已经形成。
第二，还有一部分市场是“信创”市场，必须实现自主可控和国产替代。在这个市场中，特定场景和核心行业需要使用自主可控的底层芯片架构，避免后门和安全隐患。
新鼎资本创始合伙人兼董事长张驰
因此，未来会出现市场切分：大部分GPU公司做商业化，服务于大厂；另一部分企业则深耕信创市场，形成独立的生态和系统，服务超算中心、保密系统等八大核心行业。
最终，商业化生态和自主生态会长期并存，就像CPU市场曾演变出多家核心企业一样，GPU市场也会走向多元化。
牛俊岭：张鹏总也投资了很多半导体项目。过去大家都强调国产替代，如今在此基础上又强调自主可控。您认为未来有哪些挑战和机遇？
张鹏： 过去国内半导体投资主要目标就是国产替代，如今依然如此。但在自主可控的大背景下，我认为最大的挑战在于产业链差距，特别是在先进工艺制造上的差距。受制于设备、材料等因素，中国目前仍在追赶。
目前，大家讨论比较多的是能否通过先进封装的方式绕开工艺短板。我认为这很难是一个一劳永逸的办法。硬件和软件行业有一个较大的不同是颠覆式创新或者体系化创新的不确定性和成本很大，换句话讲就是很难出现弯道超车的机会，尤其是半导体这种需要全产业链共同创新的行业。
因此，一方面我们必须沿着先进工艺路线持续投入，补齐短板；另一方面可以考虑在系统层面进行创新。比如从系统架构优化设计入手，推动AI芯片的定制化开发。
硬件迭代周期远长于软件，沿着别人走过的路追赶虽安全但也较为漫长，但在特定应用中进行系统级创新是有机会的。
此外，局部的技术突破也可能弥补差距。例如通过先进封装等方式弥补部分工艺短板。从整体来看，自主可控的关键仍在制造、设备和材料环节。
3.芯片投资的下半场
牛俊岭：在今天的主题下，请各位嘉宾结合自身观察，谈一谈在芯片与AI结合的背景下，未来最值得关注的投资方向和机会在哪里。
吴叶楠：从中国自身发展来看，要实现自主可控、应对海外制裁，需要从几个方面着手：
一是软硬件一体化，通过软件优化降低硬件消耗，使软硬件结合后性能接近国际一流水平；
二是应用新技术，包括先进封装和高效互联技术，提升算力集群整体性能。通过综合手段，避免在国际竞争中掉队，形成相对可用的一流水平。
张驰：我们一直在思考人工智能芯片的投资逻辑。当前GPU赛道机会有限，国内GPU公司基本已经跑出来，算力领域也没有太多新增机会；存储市场被头部企业占据，颗粒级机会不多；
光模块中国已经有突破，剩下的可能在上游光芯片和电芯片。人工智能芯片还存在互联芯片、集群芯片的投资机会，但整体来看，最大的投资窗口已过，未来更多机会会出现在下游的AI应用和应用级市场。
章高男：我认同张总的观点，大机会确实不多。我关注两个方向，一个是混合计算XPU方面的创新和突破，这个跟具体场景相关特别是工业里有很多需求。
另一个是算力高速互联，既包括异构芯片的CXL，也包括AI算力芯片RDMA的级联方式，目前主要是两类，一类是高速专有通信接口，另一类是博通为代表的高速以太网；同时配套的光模块技术的演进；我认为都有机会，也是我个人关注的重点。
张鹏：未来很美，但现在很难。整体而言，我依然看好国内半导体在先进工艺和AI带动下的发展机会。作为半导体从业者，我觉得这个赛道已开始进入下半场。
上半场我们做了很多事情，拉近了和国外先进国家的技术差距。但需要正视的是我们与国外仍有很大的差距，尤其在先进工艺上。值得期待的是，在AI应用的引领下，产业链和供应链价值的重塑，以及对半导体尤其是先进工艺需求的快速提升，未来依然有很大的想象空间。
陈颖峰：我们的策略和前面几位嘉宾基本一致。在生态体系的竞争中，仍有一些难啃的环节。虽然机会不像以前那么多，但互联、光芯片等硬核领域仍然值得关注。同时我们也紧盯前沿方向，包括量子、光子计算等，持续跟进最新趋势。
杨晓敏：从汽车到AI应用，再到具身智能机器人，这些未来场景都能清晰预见。AI芯片整个产业链依然有很大成长空间。寒武纪股价的走势也能带来启示：从高点下跌后，再经历十几倍的增长。AI芯片的创业投资同样如此，可能会经历低谷，但只要坚持，最终依然大有可为。
牛俊岭：未来我们这些半导体人、AI人，要在“0到1”的创新上加快突破，同时加强产业整合，努力培育出具有国际竞争力的巨头企业。感谢六位专家，也感谢各位的参与！
（封面图及文中配图来源：「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」）
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