晨报讯（南京晨报/爱南京记者 许崇静）9月18日，在华为全联接大会上，华为轮值董事长徐直军畅谈了如何开创计算架构，打造“超节点+集群”算力解决方案来持续满足算力需求，并公布了一系列即将上市和规划中的新品。

昇腾芯片方面，华为面向未来三年，规划了昇腾950PR/昇腾950DT、昇腾960和昇腾970三个系列产品，分别将于2026年第一季度、2026年第四季度、2027年第四季度和2028年第四季度上市，围绕算力一年翻一番的节奏，以及更易用、更多数值类型、更高带宽持续演进，持续满足AI算力不断增长的需求。

南京证券研究员李栋表示，阿里持续在模型层面进行迭代升级，并计划追加AI方面的投入。9月12日，阿里发布了下一代基础模型架构Qwen3-Next，并开源了基于该架构的Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，相比于Qwen3的MoE结构，Qwen3-Next架构进行了一系列核心改进，具有更高效的特点。Qwen3-Next-80B-A3B-Base模型拥有800亿参数，激活参数仅30亿，实现了与Qwen3-32B dense模型相近甚至略好的性能，而训练成本仅为十分之一不到，实现了极致的训练和推理性价比。9月24日，阿里集团董事兼首席执行官吴泳铭在2025云栖大会上表示，大模型是下一代操作系统，而AI云是下一代计算机，也许未来全世界只会有五六个超级云计算平台；目前阿里正积极推进3800亿元的AI基础设施建设，并计划追加更大的投入；为了迎接ASI时代的到来，对比2022年这个生成式人工智能的元年，到2032年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升10倍。

AI方面的重磅政策持续落地。11月13日，北京市经信局宣布将开展2025年人工智能产业及赋能新型工业化创新任务“揭榜挂帅”工作，面向人工智能产业发展底座、“人工智能+制造”、智能产品装备、共性基础支撑等重点方向，发掘培育一批技术创新强、应用落地快、典型示范好的关键技术和产品。本次“揭榜挂帅”共包含54项具体领域的目标任务以及到2027年的预期目标。例如，在产业发展底座中的算力领域，大模型训练芯片项目的揭榜任务是面向大模型训练需求，研制大模型训练芯片，突破芯片内核架构设计、生产工艺适配、先进封装适配等关键技术，提升芯片算力和性能功耗比，提高存储带宽和容量，实现训练芯片设计、制造、封装全链条突破；预期目标是到2027年，大模型训练芯片覆盖主流模型框架，适配90%以上大模型，半精度浮点数算力性能达到国际先进训练芯片的90%以上。

李栋表示，AI作为新一轮产业趋势，随着大模型的不断迭代、模型性能的不断提高以及推理成本的不断下降，有望持续赋能到各行各业，目前海外已经在模型层和垂直应用（AI+教育、AI+医疗等）方面取得商业化进展，国内AI顶层框架持续落地，强化需求牵引，加快重点行业赋能，并涌现出以DeepSeek、通义千问、豆包为代表的优质大模型，建议投资者重点关注互联网巨头、国产芯片等环节的投资机会。

风险提示：AI商业化落地不及预期、H20存在断供风险、国产AI芯片进展不及预期等。

（以上内容仅供参考，不作为投资决策依据。投资有风险，入市需谨慎。）