AI国产化进程加速，基础设施厂商感受如何？21世纪经济报道记者日前对话半导体存储器龙头佰维存储、国内全功能GPU领军者摩尔线程、高速连接器“隐形冠军”华丰科技、光电子行业领先者德科立四家科创板代表企业。
从AI算力需求驱动下的订单激增、业绩暴涨，到技术自主与前沿布局的持续突破，再到生态协同、供应链韧性等深层攻坚——这场对话揭示了一个关键趋势：在AI竞赛中，没有一个环节可以置身事外。
当下，AI推理需求正接棒训练成为新增长极，端侧部署释放庞大市场；但与此同时，先进封装供应紧张、技术代差、研发投入高企、信任壁垒与人才短缺仍是横亘在前的难题。四家企业既是AI算力的“卖铲人”，也是穿梭于技术封锁与市场需求夹缝中的探路者。它们的生存样本，正是观察中国AI产业链韧性与跃升路径的最佳窗口。
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AI驱动业绩高增
AI算力需求的爆发直接反映在产业链企业的业绩上，四家科创板上市公司交出了一份含金量十足的答卷。
国产GPU龙头摩尔线程2025年实现营业收入15.05亿元，同比增长243.37%；归母净利润、归母扣非净利润分别较上年同期亏损收窄38.16%、33.38%。2026年一季度其延续高增长态势，实现营收7.38亿元，同比增长150%，归母净利润0.29亿元。
摩尔线程联合创始人、董事、首席运营官周苑对此表示：“2025年公司取得了长足进展，业绩持续加速发展，当年营收同比增长约240%，这得益于算力需求爆发以及产品规模化落地。截至2025年12月31日，公司累计已申请2014项知识产权，其中发明专利1743项，竞争壁垒持续加固。”
佰维存储2025年实现营业收入113.02亿元，同比增长68.82%；归母净利润8.53亿元，同比增长429.07%。2026年一季度更以68.14亿元的营收实现341.53%的同比增速，归母净利润达28.99亿元，单季盈利已超过2025年全年水平。公司执行董事、总经理何瀚指出，AI端侧正在成为存储需求的重要增量场景。据公司披露，2026年一季度AI新兴端侧存储产品收入约11.75亿元，同比增长496.45%，相关产品已应用于Meta、Google、阿里、小米等国内外知名客户的智能眼镜、智能手表等AI端侧设备。
作为高速连接器领域的代表企业，华丰科技2025年实现收入25.28亿元，同比增长132%；归母净利润3.59亿元，同比增长2120%。2026年一季度实现营收6.33亿元，同比增长56.15%，归母净利润1.05亿元，同比增长230.43%。公司党委书记、总经理刘太国表示，“2025年数据表现良好，得益于2024年前的投入，公司自2019年开始大量投入，2025年爆发。在AI爆发时代，我们应有重要位置。”
德科立则在数通市场拓展方面取得积极突破。公司董事长、总经理渠建平介绍：“2025年数通业务占销售收入的比重已达到30%，同比增加180%，DCI数据互联相关产品开始加速放量，市场端从电信市场向电信和数通并重方向发展。公司1.6T光模块已全面覆盖硅光、EML及薄膜铌酸锂三种技术方案，其中薄膜铌酸锂技术将作为面向3.2T光模块的战略性技术布局方向。泰国生产基地建设推进顺利，二季度可投产，下半年大规模释放产能，服务北美市场需求。”
技术自主和布局前沿
在业绩高增的背后，四家企业中在技术自主和生态建设上的持续投入，构成了中国AI产业链高质量发展的深层驱动力。
摩尔线程坚持全功能GPU技术路线，2025年研发费用达13.05亿元，占营收比重高达86.68%。周苑在对话中强调，“公司在创业之初就选择了难而正确的路，因为GPU不仅要服务某一应用场景，更要服务千行百业。特别是在当前AI爆发之际，必须在大模型训练上赢得市场自主权。2023年公司搭建了自主千卡级集群，目前已进一步完成了万卡级集群的商业化落地，正在研发10万卡级集群。”
佰维存储则走出了一条产业链布局更深的研发封测一体化路径。何瀚表示，“公司希望通过晶圆级先进封测能力的构建，打造面向AI硬件基础设施的‘存、算、运’一体化技术平台。在AI基础设施产业链中，晶圆级先进封测有望成为连接存储、算力、终端与高速互联需求的关键支撑。AI端侧业务的快速放量，正是佰维研发封测一体化能力的集中体现；未来这一能力也有望进一步赋能算力客户、光互联等AI基础设施环节，并向更多高价值场景延展。”
华丰科技在高速连接器领域的技术前瞻布局同样可圈可点。公司在高速信号传输方面深耕多年，目前已完成112Gbps高速线模组产品量产，224Gbps产品加速推出，448Gbps预研及专利布局已同步推进。刘太国指出，“从技术本身来看，连接器高速传输在设计和制造过程要求非常高，技术积累非常难。该产品原来被国外企业垄断，我国至少落后十年，短短几年能追上来，是做了重大投入。”
Chiplet与先进封装技术已成为四家企业共同聚焦的技术方向，他们从各自产业链位置出发，对Chiplet技术趋势给出了深度判断。何瀚表示，“未来五到十年，通过先进封装提升系统整合的带宽能效，将是产业技术进步的重要方向。”佰维存储的晶圆级先进封测布局，正是围绕AI硬件基础设施中的“存、算、运”需求展开。
渠建平则指出，“CPO生态链与可插拔光模块形态会长期共存，Chiplet与先进封装技术发展是趋势。”周苑也明确表示，“Chiplet能力对国内芯片厂商而言非常重要，在先进制程受限的情况下，必然要在先进封装工艺上取得突破。”
技术、生态、供应链的协同攻坚
尽管业绩亮眼、技术突破频频，但产业链核心环节仍面临结构性挑战。
在技术层面，高速连接器的国产化率仍有较大提升空间。例如，112Gbps产品国产化率约为40%至50%，224Gbps以上领域仍依赖国外。刘太国坦言：“核心点其实不在于技术本身，而在于信心问题，大家对国产产品还是有一些不放心。他人已在芯片方案层面完成连接方案，我们未来需向此方向发展，在系统方案阶段切入。这种信任壁垒的突破，需要上下游企业在产品研发早期就深度协同介入。”
在生态建设层面，国产GPU生态起步晚、开发者生态与工具链积累仍在爬坡期。周苑坦言，“让原本基于国外芯片的生态体系能以更低代价迁移到本土硬件平台，是创办企业的初衷。”摩尔线程选择了既兼容又自主创新的路径，在MUSA体系结构上对标国际主流，同时通过平移工具和开发者赋能降低迁移成本。然而，国际主流CUDA生态数十年积累的开发者规模和工具链深度，仍然是国产GPU必须跨越的长周期障碍。
类似地，佰维存储在智能终端、PC、企业级和工车规存储等领域已形成较为完整的业务基础。下一阶段的关键，在于晶圆级先进封测能力如何在既有场景中持续验证并放大价值，进一步赋能算力客户、光互联等AI基础设施环节。
在供应链与产能层面，高速增长的需求对产能扩张提出了更高要求。渠建平介绍了德科立的应对思路：“扩产需基于长期需求，不做无需求的盲目扩产，要做到以销扩产；同时分步投产、柔性产线设计、全球基地调配，四个手段避免投产风险。”
存储产业链同样感受到景气上行带来的供需变化。随着AI服务器和端侧需求持续释放，上游存储原厂的部分产能锁定周期已延伸至2027年及以后。对佰维存储而言，如何在价格波动、上游产能趋紧与客户交付之间做好供应链协同，将成为其持续承接产业景气的重要能力。
华丰科技因地处三线城市而引进高端人才难度大，折射出整个AI硬科技行业人才短缺的普遍难题。刘太国表示，“公司每年在大学招五六十名学生培养，同时每年向社招200名左右人才，并在华东、华南分别成立基地利用沿海人才资源，配合短期、中长期激励计划留住人才。”
当算力、存力、运力从各自为战走向全链协同，当技术研发从单点突破演进为生态共建，中国AI产业链正在经历一场深刻的质变。从大模型全球突围到半导体产业集群崛起，中国科技产业走出了一条以自主创新为核心、以生态协同为支撑的高质量发展道路，这不再是单一企业的领跑，而是全产业链的系统性跃升。
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