AI算力芯片爆发：DeepSeek、Kimi大模型背后的本土突围战

互动易平台的最新热词榜单，像一面镜子，映照出资本市场的脉搏。人工智能、机器人、服务器高居前三，半导体、PCB、IDC紧随其后——这不是偶然，而是AI算力革命席卷全球的铁证。当DeepSeek、Kimi等大语言模型以燎原之势崛起，谁在支撑这场智能变革的底层引擎？答案藏在芯片设计、晶圆测试的细微环节中。今天，我们聚焦互动易精选回复，揭开安凯微、矽电股份等公司的突围路径，探讨算力芯片国产化的真实图景。

一、互动易热词：AI与算力的资本狂欢

8月21日的互动易情绪指标全景图，清晰勾勒出市场焦点：人工智能以压倒性热度登顶，机器人、服务器分列二三位，半导体、PCB、IDC等产业链关键词密集上榜。热门公司TOP10中，矽电股份、麦格米特、有研粉材等赫然在列，它们共同指向一个核心——算力需求正从云端向边缘端、终端扩散。这不是空谈风口，而是数据驱动的现实：AI大模型训练所需的算力每3-4个月翻倍，端侧智能化处理能力成为兵家必争之地。当投资者涌入“人工智能”标签时，真正的机会往往藏在半导体测试设备或芯片设计公司的量产突破中。

二、算力芯片：端侧智能化的破局者

安凯微（688620）的回复，直击产业痛点。作为芯片设计公司，其战略围绕“边端云结合”展开：第一，推进产品线向轻量级或高智能算力芯片升级，实现端侧芯片的智能化处理能力；第二，开发基于大语言模型（LLM）和大视觉模型（LVM）的本地化中小模型，与芯片协同落地；第三，对接云端大模型，满足全面智能化需求。关键进展在于：部分算力芯片已实现量产（生产环节委外），且AK39系列芯片应用于天才虎A智能录音笔Pro4G版，成功对接DeepSeek、Kimi、豆包、通义千问、文心一言等大模型底座。通过调优整合多源语言理解优势，安凯微正将抽象的大模型技术，转化为录音笔等终端的实用功能——这不仅是技术突破，更是商业模式的革新：端侧芯片降低云端依赖，提升响应效率，为智能硬件开辟新场景。

同步突围的还有产业链上游。矽电股份（301629）在探针台领域持续投入资源，已量产PT930、GT3000等国内首创新一代高精度、高效率12英寸全自动探针台，应用于集成电路12英寸晶圆多芯测试。晶圆测试是芯片量产前的关键质检环节，精度提升直接关乎算力芯片的良率和性能。当AI芯片需求激增，这类设备国产化替代的进程，正悄然加速。

三、产业链全景：从芯片到应用的协同生态

算力革命非一企之功，互动易精选公司勾勒出完整链条：

芯片验证与制造：苏试试验（300416）提供芯片设计、制造、封装、测试全产业链服务，包括工艺芯片线路修改、失效分析等；光弘科技（300735）为客户提供云计算与服务器相关产品制造，支撑数据中心算力基建。

材料与组件：晨化股份（300610）硅油产能4600吨/年，冷却液作为硅油分支正积极研发，这是服务器液冷系统的核心材料；新劲刚（300629）射频微波产品应用于地面固定、车载、机载等特殊领域，赋能通信组网。

安全与新兴应用：奇安信（688561）中标港交所项目，覆盖区块链安全、数字货币安全等场景；新开源（300109）PVP产能满负荷生产，这种高分子材料在半导体蚀刻中不可或缺；安培龙（301413）开发金属应变式六维力传感器，已向人形机器人厂商送样测试，指向AI具身智能的未来。

这些公司并非孤立存在。安凯微的端侧芯片依赖矽电股份的测试设备保障良率，光弘科技的服务器制造又需晨化股份的冷却液优化散热——一条从设计、材料、制造到应用的闭环正在形成。近期热门系列如液冷服务器、数据中心备用电源，进一步印证产业链协同的深化。

四、冷思考：繁荣背后的挑战与机遇

表面繁荣下，暗流涌动。安凯微虽实现部分算力芯片量产，但生产委外暴露了国内晶圆代工产能的瓶颈；矽电股份的探针台虽属首创，却需直面国际巨头的专利壁垒。更宏观的风险在于：大模型迭代速度远超硬件升级周期，若端侧芯片算力无法匹配LLM的参数量级，投资可能沦为泡沫。然而，机遇同样巨大：

国产替代窗口：美国对华芯片管制加码，倒逼本土企业加速创新。安凯微公司主要从三个维度展开，云边端结合满足客户或用户对于终端智能化的差异化需求和要求：(1)推进各产品线布
局逐步向搭载轻量级或较高智能算力芯片的方向发展，实现端侧芯片的智能化处理能力；(2)开发基于大语言模型(LLM)和大视觉模型(LVM)技术的本地化、场景化中小模型，并与智能化芯片协同，实现在端侧或边缘侧的落地；(3)与云端大模型做好对接，满足更广泛、全面的智能化处理儒求。公司是芯片设计公司，一直在推进带算力芯片的研发，并有部分类型已实现量产，但生产环节委外。公司AK39系列芯片的天才虎Al智能录音笔Pro4G版推出市场，对接多家大模型底座，开启智能录音笔全新篇章。通过对接了豆包、通义干问、文心一言、DeepSeek、Kimi等多家大语言模型，并通过调优，能够对不同大模型的特性进行分析与整合，实现对多源语言理解优势的有效融合。