昨天的股市属于芯片，科创50大涨3%创近三年半新高，芯片产业链集体走强，尤其是寒武纪早盘盘中大涨近14%，总市值跃居科创板头名，昨天的群里充满了寒王的欢乐段子。
背后的引爆点，一个是英伟达暂停了H20的生产。
另一个则是由于DeepDeek V3.1发布的官方留言：
这代表了国产AI的软件和硬件正在形成闭环，减少对国外算力软硬件的依赖。目前已经通过DeepSeek适配测试的国产硬件包括：
从改革开放以来，我们很多行业走过了从“Copy to China”阶段，到“Born Global”阶段，甚至达到“Rule Making”的水平。
以我国互联网的发展为借鉴，我们诞生了很多Copy to China 的典型案例，以下是一些代表公司。
从时间轴看，1998-2005 年（门户、搜索、电商、社交）是 Copy to China 的第一波高峰；2010-2015 年（网约车、团购、短视频、O2O）为第二波；2015 年后进入“Copy from China”反向输出阶段 。
现在中国互联网“反向输出”已经从单点试水变成系统性的“模式出海”，逐渐把我们的本土化创新卖到了全世界。
从以上的案例来分析，2016 年前更多是“Copy to China”，2017-2020 年开始“Born Global”（Shein、TikTok），2021 年后进入“Rule Making”——中国模式变成海外监管和竞品的参照系。从产品 → 商业模式 → 技术规范 → 产业标准，层层递进；移动支付、小程序、OTA 已上升到“标准输出”阶段。
回到半导体行业，我们现在处于什么阶段呢？
半导体行业整体上已经脱离Copy to China阶段，但并未全面进入反向输出，而是处于局部突破+加速国产替代的过渡带。
把现状拆成 4 个维度看会更清楚：
1. 技术层次——“低端已平替，高端仍卡脖子”
• 28nm 及以上成熟制程：设备国产化率 >50%，材料、封测环节基本可自主循环 。
• 7nm 及以下先进制程：EUV 光刻机、高阶 EDA、ArFi 光刻胶仍被“卡脖子”，只能“绕道”DUV + 多重曝光实现有限量产，性能和良率落后台积电 2-3 代 。
2. 产业链角色——“从代工学习者到生态共建者”
• 设计：海思、寒武纪、平头哥的 CPU/GPU/AI 芯片已能与英伟达、高通“并跑”，但制造环节被锁在 7nm 天花板 。
• 制造：中芯国际、长江存储等不再只是“学做代工”，而是牵头与设备、材料厂联合研发工艺标准，角色由“Copy”转向“Co-define” 。
3. 商业模式——“内需替代为主，出口输出刚起步”
• 成熟制程产能大规模扩张，2025 年全球 28 nm 以上新增产能 40% 以上落地中国，主要满足国产替代需求 。
• 设备、材料开始小批量出海：北方华创刻蚀机、中微 MOCVD 已进入东南亚、欧洲二线晶圆厂，但尚未形成“反向输出”的规模效应 。
4. 竞争范式——“政策-市场双轮驱动” vs “技术封锁”
• 大基金三期+地方政府基金 2025 年预计再投 3000 亿元，资本密度全球罕见 。
• 美国主导的出口管制反而加速了国产供应链闭环，“被逼出来的创新”取代了早年的“Copy”。
因此，今天的中国半导体：
• 已经摆脱“简单复制”阶段——低端环节可完全自给，高端环节用架构、封装、系统级创新“曲线救国”。
• 尚未到“反向输出”阶段——除少量设备、材料外，尚未像 TikTok/Shein 那样反向定义全球标准。
• 可以定义为“自主可控 2.0”：一边补足短板，一边把成熟产能和特色工艺向一带一路国家扩散，为下一轮“Made in China, Defined by China”打基础。
我让Kimi分析了中美在半导体和AI领域的对标公司。
中美半导体“同类打擂”清单：
（按“美国公司 → 中国公司 → 主要对标赛道”排列）
中美人工智能“同赛道对标”速览：
（按“美国公司 → 中国公司 → 主要对标方向”排列）
我国在“AI+芯片”这条赛道，已经形成了一条“可自我循环的国产替代闭环”，但高端训练算力仍被EUV 光刻机与先进 IP 掣肘，所以目前只是“结构闭环”而非“全自主闭环”。
1. 低端/推理市场已闭环
• 14nm及以上制程的推理芯片（华为昇腾、寒武纪、海光）在 2025 年拿下国内 AI 服务器约40% 市场份额。
• 中芯国际14nm 产能已突破 20 万片/年，良率 99.8%，足够喂饱推理市场。
• DeepSeek、通义千问、讯飞星火等主流大模型都完成了对昇腾、寒武纪的原生适配，“国产模型+国产算力”在政务、金融、医疗等行业批量落地。
2. 高端/训练市场半闭环
• 7nm工艺已“风险量产”，但EUV 仍缺位，需靠 DUV 多次曝光，成本比台积电高、良率低。
• 新一代昇腾、思元通过 Chiplet 把算力做到H100的80%左右，已拿到字节跳动、阿里部分订单，但单卡功耗和互联带宽仍落后一代。
• 训练框架（MindSpore、Paddle、OneFlow）已能跑通千亿级模型，但 GPU CUDA 生态迁移成本仍高。
3. 设备/材料/EDA 仍是瓶颈
• 光刻机：上海微电子DUV 待验证。
• 刻蚀/薄膜：北方华创、中微 5 nm 设备已进中芯、台积电，国产设备覆盖率 > 50 %。
• EDA：华大九天实现 7nm数字全流程，但先进工艺PDK仍依赖 Synopsys/Cadence。
总之，推理侧闭环已跑通，训练侧闭环“只差光刻机”。再给中国 2–3 年时间，如果 7nm 产能顺利爬坡、EUV 取得突破，这条 AI 芯片国产替代链就能真正“闭环成环”。
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