“AI芯片公司的创业，一定要发生在泡沫期才有可能成功。”
中国半导体投资正在经历一场久违的燥热。
2026年上半年，存储合约价一路走高，HBM、先进封装产能被长协订单层层锁定；国产GPU公司密集叩响资本市场大门，摩尔线程、沐曦之后，排队的队伍还在加长。
国家数据局《全国数据资源调查报告（2025年）》显示，2025年我国推理数据量首次超过训练数据量。算力的消耗方式，正从少数大模型训练的一次性投入，变成千行百业每一次调用都在发生的日常开支。
热度背后是老问题的新一轮提问：这一轮由AI驱动的半导体周期，与互联网、5G时代的周期有什么本质不同？确定性藏在哪些环节，泡沫又堆在哪里？大厂拆分的芯片公司、设备材料的国产化、国产GPU的竞逐，各自面临怎样的机会与隐忧？
在「甲子光年」主办的“激流——2026甲子引力X科技产业投资大会”上，鼎晖百孚合伙人王超凡担任主持人，与千山资本合伙人郑云飞、华登国际合伙人苏东、盛世投资管理合伙人兼盛世智达董事长陈立志、新鼎资本创始合伙人王自超、阳光融汇资本董事总经理郑焱，围绕这些问题展开了一场讨论。
以下为圆桌实录，经「甲子光年」编辑整理。
1.需求指数级增长，创新走向系统级
王超凡：我是鼎晖百孚合伙人王超凡，今天很荣幸作为半导体圆桌的主持人，与各位投资人共同探讨半导体的投资机会。
大模型、具身智能是这两年才兴起的赛道，半导体更像常青树，是各个行业都需要的基础。大模型的训练推理需要算力，机器人需要大脑芯片。目前机器人用的还是智驾芯片，专门用于机器人大脑的芯片仍然空缺，这也是我们在投资中重点关注的方向。
按照黄仁勋的“五层蛋糕”理论，AI产业链的很多环节，比如能源、基础设施，中国并不弱；模型算法层面，Kimi、智谱等也已接近国际领先水平。差距最大的正是芯片——从设计到制程到工艺，落后还比较多。
过去十年，这个行业发生了很大变化。鼎晖百孚2015年投资了国产CPU代表龙芯中科，那个年代投半导体的人也很少。2018、2019年被制裁之后，越来越多资本进入这个赛道，国产化替代的速度也很快。2020年前后，很多环节的国产化率近乎为零，业内常开玩笑说“半导体从上到下全是脖子”。如今不少环节已经取得很大突破，但光刻等领域差距依然明显。
半导体在国际上已是相对成熟的行业，呈现出周期性波动。2020、2021年很景气，2022、2023年不少企业又陷入低谷。现在，存储、AI、PCB等众多领域又迎来新一轮周期，很多人认为这次的推手是AI。这一轮周期，本质新在哪里？与之前有什么不一样？先请郑总分享。
郑云飞：这一轮AI算力需求，与互联网、5G时代相比，差异主要体现在三个层面。
第一是需求。互联网和5G的需求主要来自智能手机、PC端的爆发，相对显性、可预见，是线性增长，增长速度可以明确预计。这一轮AI算力需求则是指数级爆发。
第二是技术。之前的需求核心是计算，需要更多CPU，GPU只是辅助；这一轮，HBM突然成了行业发展的瓶颈，这是以前没有出现过的。
第三是周期。以前一个行业从技术成熟到商业化落地，至少需要5-8年，甚至更长。这一次，从ChatGPT发布到H100紧缺，再到Blackwell发布、算力成本下降100倍，只用了不到两年，甚至有些人预测是18个月左右。
苏东：华登做半导体投资超过30年，经历了多轮周期。这一轮的新意，可以从需求和技术两端看。
需求端，当年投手机行业的消费芯片，增长与手机出货量紧密相关，随着移动互联网渗透率提升而线性增长。现在看算力，核心驱动是模型能力的进步。
过去两年我每年都去英伟达GTC。去年DeepSeek出来，大家一度认为训练所需芯片会下降，但长推理又把芯片需求推高了。今年最火的话题是Agent，它的能力已经强大到可以完成很多任务，进一步推高了算力需求。
模型还在向更智能迭代，对算力、对半导体的需求目前看不到天花板，还有更大的参数、更多的应用场景、更多企业用户在使用token，而不仅仅是手机里的消费者。
技术端的变化也很明显。手机端的消费硬件首先谈功耗，一定追求最先进工艺或同工艺下的低功耗，考量是毫瓦级的。到了AI时代，创新越来越多发生在系统层面。几年前GTC上英伟达还在谈单颗GPU的参数，现在谈的是“AI工厂”。单颗算力升级之外，还要讲究HBM近存计算、光互联、柜内柜外互联，变成了系统级的工程。
在GW级的功耗里，能否用更低的成本生产token，成为判断算力效率的一个标准。这是与手机时代最大的区别，也是这轮浪潮最本质的创新。对我们来说，很多AI推理环节的东西都有投资机会。
陈立志：盛世投半导体比较早，跟王总说的一样，早年投半导体连基金都募不到。投中芯国际的时候，别人说这是无底洞；投Fab厂，比如长鑫，当年也很困难，现在大家抢着投。
我自己是半导体设计出身，后来做投资。早年的互联网需求和现在的需求，发生了一个根本性的改变。
早年的需求本质上是一场连接技术的革命。从写信到电子邮件、文件传输、在线观影，到5G把速度再提一档，需求始终来自个人，来自PC、手机、客户端。
AI驱动的是一场生产力革命，它不再受PC、手机数量的限制。Agent很火，一个人可以同时运行几十个智能体，没有上限。千亿、万亿参数大模型带来算力的急剧膨胀，对芯片的需求指数级上升。跟前一个环节讲的具身智能一样，这个需求离“饱和”、离产能过剩还很远，AI推动应用迭代更快之后，需求只会越来越大。
技术层面同样是很大的变革。早年是通用计算，核心是速度与功耗的平衡，办法是不断降低线宽、降低电压。降着降着，摩尔定律到头了。于是前几年开始做Chiplet、推先进封装，从系统角度改变了整个需求。以前最大的瓶颈在Fab厂产能，现在变成了先进封装的产能和良率。需求与技术两端同时发生巨变，推动半导体周期往前走，我觉得未来会越来越好。
王自超：前面三位讲得非常高屋建瓴。我更愿意把这一波称为一场更深刻的“变革”。过往没有任何一个单独的行业，能够对芯片企业说“你帮我做什么样的芯片”。AI时代，它不仅改变了千行百业的业态，更让芯片厂商改变了思路，专门去做AI专用芯片、AI专用服务器。
第二，对芯片的关注从芯片本身的性能，转向系统级别。除了算力，还要看它与存储的配合、数据交换的效率，包括先进封装。从产能上看，很多与AI相关的芯片产能仍然紧缺，需要继续扩充，这一波也会催生芯片各个环节的很多改观。这是AI带来的巨大需求，在倒逼芯片全行业做变革。
郑焱：我最早也是学集成电路设计的，十几年前的博士论文就是用硅光做3D堆叠芯片的片内多核互联，针对这个结构做容错、故障诊断和可测试性设计。毕业时中国的半导体还相对比较弱，基本以进口为主，国外芯片又便宜又好用，国内相对比较难。
2018年我加入阳光融汇资本，正好碰上华为事件。从芯片投资角度看，最近一波半导体爆发就是从2018、2019年开始的，我们也非常幸运在那个时点投中了燧原科技的A轮。当时看到一个很强的逻辑是国产替代，甚至是从外媒上看到报道的中国政府“3-5-2”计划，即第一年30%、第二年50%、第三年20%的国产替代节奏。这一波几乎是纯国产替代逻辑，有政府诉求、有党政军等非市场因素，叠加资本市场火热，把半导体彻底点燃了。
这几年国产化率在各环节持续提升，中间经历了一段资本市场的沉寂，到最近这波AI，又可以分成两个小阶段。
第一个阶段以训练为主，模型越来越强，但训练的市场规模相对有限，需要很强的芯片和很大的集群，市场规模基本正比于大模型个数乘以各自的训练集群规模，可扩展性不强。
真正爆发在第二个阶段，关键词是token。这一波从训练走向了推理，原来是一个模型对应一堆卡，现在可以看成一个人、一个Agent、一个设备就要对应一张卡。大家应该都有体感，我自己手机底部的搜索引擎已经换成了豆包等大模型应用。之前看到个今年上半年的数据，大概是token数量同比涨了20倍。
需求呈指数增长，而半导体任何环节，特别是制造环节的扩产，都要经历三通一平、拿证、等待设备交期、设备搬入、良率和产能爬坡等环节，供给是相对线性增长的。需求指数级涨、供给线性增长，这就是一个不一样的驱动因素。
2.确定性最强的地方，泡沫也最大
王超凡：第二个问题比较尖锐。市场很火热，硬科技领域都在谈泡沫，但我相信泡沫未必是贬义词，对投资来说，有泡沫的地方反而可能蕴含更多机会。与泡沫相伴，半导体行业也有很多确定性机会，光模块、AI PCB等领域都有公司拿到了大单。目前半导体各个环节里，哪些环节确定性最强，哪些环节泡沫最大？为什么？
郑云飞：目前确定性最强的，我认为是先进封装。整个AI算力产业链，不管英伟达还是AMD，GPU还是ASIC，只要算力在提升，最后都需要先进封装。一个侧面例证是台积电的CoWoS工艺，2024年翻了一倍，2025年又翻了一倍，2026年的今天还在高速增长。
至于泡沫，我认为目前相对危险的是新成立的大模型训练芯片公司。看英伟达就明白，CUDA的护城河并非一个简单的软件公司能企及，那是数万名工程师历经数年形成的分布式通信库。前几年全球有几百家做大模型训练芯片的公司，但到今天，很少有公司能形成万卡集群，并且长时间、以大规模参数稳定运行。这类公司需要特别注意。
苏东：这个行业里最确定的，是scaling law持续有效之下，对大算力GPU训练芯片的持续需求。同时，Agent起来之后，CPU做调度的需求也在，这两颗传统大芯片的确定性机会一直存在。随着参数量增加，还需要更高容量、更高速度的HBM去匹配，从HBM3到HBM4，英伟达甚至会要求海力士定制，远远没有到头。
另外，还有互联。再高速率的铜互联功耗也降不下来，一定会有光互联去替代，包括Scale out和未来的Scale up。这三个板块，一直是我们重点关注的确定性板块。
大家觉得有泡沫，是因为二级市场定价波动很大，但从产业来看，需求的稀缺性一直存在。而且恰恰因为这三个方向确定，就一定有泡沫。不只一家觉得“我是中国的英伟达”，二级市场也给了很高的溢价。
我们2020年投了长鑫，赶上这波存储周期，估值一度给到4万亿，远超我们投后的预期。但投的时候、甚至上市之前，都没法预见AI对存储的需求会把传统需求的产能挤压出来，推高价格。所以有确定需求就有泡沫。但从行业角度看，光模块、先进封装的产能都已经通过长协方式预定了，甚至英伟达、AMD都拿不到台积电CoWoS产能，转去找英特尔，都是同一类型的事。
陈立志：泡沫一般和确定性关联，没有确定性就没有泡沫。
确定性肯定指一个产品类别，与AI产业发展的刚需，永远是确定性的。推理芯片、端侧芯片、先进封装，都是刚需。更上游的机会同样是确定的。产业链的核心零部件，决定了Fab厂和先进封装的成色。还有一个大家不太关注的小众环节，是我们这两年一直在做的EDA。这是非常核心的环节，没有它就没有先进封装，也没有Fab。尤其现在搞3D封装，应力、散热、抗干扰等各类仿真，EDA软件跟不上就做不出来。我们这两年一直在和华大九天合作，设了一个小基金专门投这个领域。
不用怕泡沫，但要警惕一件事，就是把远期的业绩拿到现在来兑现，这个挺要命。现在好多估值都疯了，比如CPU类公司，未来的确定性是有的，但短期内离实现还有距离，大家都盲目去追，就有泡沫空间。推理芯片也一样，新创的一窝蜂去追，要慎重；已经走得差不多了的，就变成确定性了。
王自超：这个问题的趣味性很强。机构投项目最好的时候，是还没看到确定性的时候，和赛道微泡的时候。
泡沫要分几个角度看。如果把芯片和AI分开、把美国和中国分开看，体会到的泡沫感也不一样。英伟达现在贵吗？从不同角度看，答案非常不同；美国的AI企业跟中国的AI企业相比贵不贵？见仁见智。
我的两点建议：第一，以创新的思路看项目，不要把VC阶段的企业用PE的价格去投。第二，回到芯片本身，如果认为这个点上真实需求存在、价格又不是非常贵，就应该投，这样能避开大部分泡沫。还有一个比较微妙的地方：炒股有人愿意买历史新高的价格，也有人愿意买一家好企业在受难、蒙尘时的价格，长期和短期的区别非常大。现在是一个向上的时代，每个人都能在往上走的时候找到愿意投资的点。
郑焱：先说结论：我们认为现在确定性最强、泡沫也最强的，是AI芯片。这也是我现在最关注的。
确定性是存在的，训练端是scaling law在支撑，推理端是token和用户的增长。估值较之前有巨大提升，也是市场对规模增长的反应。为什么说它有泡沫？可以从泡沫的定义来理解。“泡沫”大致是指价格对价值的偏离状态，即企业估值或市值对企业价值的偏离状态。
一级市场投资机构存在几种状态：一种是真正能判定企业的真实价值；一种是去年、今年很多FOMO的机构冲进来，对方向没有太多积累，但需要做布局，愿意接受溢价；还有一种，既看清了价值、也知道市场在FOMO，尝试享受一轮一轮的估值增长。二级市场更直接，流动性好，定价随行就市。
还想分享一点泡沫在AI芯片领域的作用。我们最早投的一家AI芯片公司创始人说过：“AI芯片公司的创业，一定要发生在泡沫期才有可能成功。”因为从第一天起就需要一个昂贵的成建制团队，用很长时间做开发、买IP、冻结设计、流片；做到第二颗芯片的时候，第一颗可能才量产、才产生收入，运气好3-5年才能盈亏平衡。这个期间如果没有泡沫、没有足够高的估值，就没法在融到足够多的钱的同时保证足够少的股权稀释，不毁掉创业的激情。所以要辩证地看。
3.大厂拆分、设备国产化与GPU突围
王超凡：接下来几个问题请教具体的路径选择。先问千山的郑总。昆仑芯是目前的明星项目，含着金汤匙出生，但外界也有看法：它背靠百度，很多订单来自百度；上市过程中港股给的价格也非常可观。作为昆仑芯的股东，您怎么看大集团拆分出来的芯片公司？相比独立创业的公司，它最大的优势和隐忧是什么？
郑云飞：我们投昆仑芯很早，第一轮对外融资就进了。对大集团拆分出来的公司，感触很深，这种公司的优点和劣势都特别明显。我们不仅投了百度拆分的项目，京东拆分的很多项目也投过。
先说优点。
第一是初始产品的定义。脱胎于集团内部，对下游客户的痛点了解得比较清楚，独立初创公司更多是靠创始人在上一家公司时对行业的理解来做新产品。
第二是产品验证阶段。下游客户能把痛点、需求很快反馈给芯片设计公司，对产品迭代和下一步验证的好处非常大。产品验证本来是芯片设计公司和下游客户都要付出很高成本的环节。
第三是资金层面的支持。大芯片的投入成本非常高，至少几个亿起步，遇到流片失败这类挫折，独立创业公司的风险是巨大的。同类型的几家公司前几年融资特别困难，一度处在崩溃的边缘，有集团支撑，这个层面的压力会小很多。此外在人才激励上，也能参照大集团比较成熟的体系。
劣势主要不在技术，而在独立性。第一是客户依赖。脱胎于集团，前期客户很大程度靠集团支撑。第二是战略层面的矛盾。自身战略与集团战略或多或少有差异，到底是服从自身战略还是集团战略，需要平衡。我们看大集团拆分的公司时，这一点非常看重。有些公司上市比较晚，可能就与集团的整体战略有关系。
王超凡：阿里有平头哥，字节也有团队在做，快手也分拆了AI芯片团队，这种模式能持续复制下去吗？
郑云飞：要看几点。第一，集团背后是不是有真实的场景需求——这是产品能够形成、并形成自身收益的基础，没有这个基础，机会就小一些。第二，团队本身要有做出好产品的能力。不仅要服务集团，还要有能力服务市场上的其他客户，否则产品只运行在集团内部的封闭生态里，没有真正市场化，对后期迭代和市场竞争都不利。第三，大集团要有足够的信心和勇气支撑公司发展。资金支持的量比较大，一旦中间出现失误，打击可能是致命的，光靠社会融资，遇到困难时危险系数很高。
王超凡：下一个问题请教华登的苏总。华登在半导体投资里是一面旗帜，投过中芯国际、中微公司等代表企业。在新主题下，先进封装和HBM被认为是下一条主线。有人喜欢投产能，有人觉得设备材料确定性更强。您更看好哪边？
苏东：这两个环节我们都投。中芯国际是2000年投的，中微是2002-2004年。2020年之后，长鑫、盛合晶微（先进封装）、广州粤芯这些产能端的Fab厂我们也投了。设备端，除了中微还有盛美、屹唐；后道有ATE测试机、探针台、分选机、切割机，基本各品类都覆盖了。
这两个环节是有周期的。现在是产能非常紧张的顶点，被投的设备公司基本在挑客户做。但设备公司有一个好处：产能低潮期可以埋头做研发，配合客户做1到2年的验证；到了产能扩张期，前面验完了，卡在合适的节点，就能实现跨越式发展。我们喜欢在第一轮、第二轮投设备公司，看它从几千万收入做到几个亿，总会有这样几个周期让它发展起来。同样的周期，几个竞争对手都会经历，能抓住机会的公司就能跑出来。而且设备是一个估值相对合理的环节：收入、利润、客户都看得见，客户也容易确认，都是我们投过的晶圆厂或先进封装厂。所以设备一直是我们持续投资的环节。
回到先进封装和HBM，其实需要很多高精度设备，越来越接近先进制程设备，但目前还是以国外设备为主。比如HBM需要的TC键合机，以Hanmi等国外厂商为主，国产替代几乎为零，现在长鑫和长电都在验证国产设备；混合键合（hybrid bonding）设备，拓荆做得还不错。这些设备从传统封装的一两百万、两三百万，变成一两千万的时候，要求就特别高了。但机会一直在，只要国产化没有解决，在国内投出一个能替代国外设备的龙头，总有很好的投资回报机会。
王超凡：请教盛世的陈总。盛世是国内最早的集成电路产业母基金管理者之一，通过子基金覆盖整个产业链。在AI周期里，母基金的配置逻辑和直投基金有什么不同？
陈立志：我们从2013年中标北京市集成电路基金开始，一直深耕半导体领域，当时国内第一支集成电路产业基金。通过母基金加直投两种方式，我们在集成电路全产业链基本实现了全覆盖：设计、封装、装备、检测、制造都有，国内几大Fab厂、封测厂都投了。
总体是两个策略，一方面“广撒网、交朋友”，通过母基金跟头部机构合作，比如华登、中芯聚源、元禾普华，早年就我们几家，没有别的机构。通过母基金的方式，把国内头部机构和投资人拢在一起，携手把半导体的产业生态建立起来。一方面直投深耕，我们自己的直投更聚焦，专门投设计公司，或者EDA这类特别细分的确定赛道。我们跟北方华创合作成立了一个子公司，专门投半导体装备零部件。最近的重点也类似，光模块、先进封装这些热点大家都在追，我们的优势是朋友圈大，有时候能拿到额度，自己的子公司也会协同去投。
王超凡：请教新鼎的王总。新鼎在光刻机产业做了系统布局。在AI周期里，国产光刻的产业化节奏，会如何影响先进封装以及高端制造的突破？
王自超：新鼎投的也不仅是光刻机。光刻机分光源、镜头、双工件台，也有上海微电子这样比较大的链主企业；装备、产能、材料等环节我们也投了很多。我们大概2018、2019年开始看芯片赛道，这些年投出了一批不错的项目。
目前，浸没式光刻机和EUV，中国还没有做出来；但2.5D、3D先进封装，能够部分替代掉这部分中高端光刻机的效果。刚才也在说封装是确定性赛道，现在产能还比较缺，目前效果也还不错。但如果回到更高端的存储颗粒、更先进的HBM，事实上还是需要更先进的光刻机。从表面体感来看，AI这波浪潮暂时还没有直接拉动先进制程光刻的需求。
王超凡：最后请教阳光融汇的郑总。你们投了摩尔线程。大家通常以为保险背景的机构不愿意投亏损企业，但你们投了不少GPU公司。您认为国产GPU格局正在变化，最终跑出来的公司，靠的是生态、订单，还是背后的产业资源？
郑焱：我们的背景虽然是保险，但是一家非常市场化的财务投资机构。我在阳光融汇这8年投了十几个硬科技项目，基本都围绕算力，80%-90%的项目在投的时候没有利润，甚至有一大半没有收入，现在没有任何项目出现浮亏。2019年和2021年，分别投了燧原的A轮和摩尔线程的Pre-A轮。我们的特点是相对更多地自己判断的技术壁垒，一般投在RTL freeze（设计冻结）之前，现在也还在持续投。
关于估值如何消化的问题，从大面上讲，市场规模被大家重新认知了，有一个数量级的变化，消化这些估值应该是迟早的事，现在主要是二级市场的博弈把价格直接展现了。当然，站在2019年或2021年，几乎没有人能预测大模型会突然爆发，很多投资享受的是时代红利。
今年投了两家公司，其中一家刚完成、追了两轮，到现在还没有做设计冻结，叫超维无际，非常优秀，他们对模型的理解和之前芯片开发技术的积累都非常深。现在大模型在收敛，芯片越来越专用化，包括PD分离这类架构变化。在这个过程中，对编译器的理解、对模型怎样在一颗芯片上跑通的理解，是技术壁垒所在，也是我们非常关注的。我们投资基本会在50亿以内的估值，流片前阶段做布局。
另外，作为财务投资机构，要对LP负责，要考虑markup和收益，所以阶段上也在往前走。今年开始和当年做学术时的导师、师兄弟一起，孵化一些早期的AI芯片项目。这大概就是我们的投资逻辑。
4.给半导体人的一句话
王超凡：最后一个问题，请各位给在场的半导体创业者和投资人留一句话。
郑云飞：别用追赶者的心态去做产品，要用定义者的思维去做系统。
苏东：要敬畏周期。牛市里挣的钱不是自己的能力。现在处于半导体最好的周期，处处缺货，但这不代表芯片设计公司或设备公司最根本的能力。要在这个周期里，提前为可能到来的行业低潮期做准备。
陈立志：脚踏实地把产品做好。
王自超：近10年是半导体人最高光的时候，想做什么事，要趁着这个时候来做。
郑焱：现在是半导体最好的时代，要充满信心地拥抱它。
王超凡：感谢各位嘉宾。听完分享，我也切身感受到，半导体的制程、光刻机、HBM、先进封装等各个环节，都在发生快速变化，未来还有很多机会。看AI的发展，牌桌上基本只剩中美两国在博弈：基础设施、模型、能源等环节差别不大，差别最大的就是半导体。通过今天的交流也看到，我们在很多环节正快速追赶，也在走中国自己的道路。相信随着芯片半导体环节的进一步发展，会帮助中国在各行各业取得更强的竞争力。今天的圆桌到这里，感谢各位嘉宾的时间。
