当前半导体产业正处于以AI为核心驱动的快速发展阶段。在业内看来，景气度的持续性与2028年云厂商能否盈利密切相关。
8月31日下午，在申万宏源2026年半导体产业发展大会上，申万宏源党委副书记、证券公司总经理张剑表示，随着AI应用不断打开新场景，Token调用量快速攀升，产业价值闭环初步显现，全球主要大型云服务商正以前所未有的力度加大投资，预计2026年资本开支将翻番。需求涌入使得GPU、HBM、先进制程、先进封装等供应紧张，产业景气呈现普遍上升态势。
“铸芯强基、国产替代，是产业发展的另一大主线。”在张剑看来，集成电路产业被定位为数字经济“算力底座”与新质生产力核心基石，全产业链的国产替代从“可选”变“必选”。国产AI算力、存储等高端芯片领域国内公司业务快速发展，国内先进制程、先进封装、半导体设备制造和材料领域都在不断突破技术瓶颈，夯实半导体产业基础。
有业内人士称，AI应用的发展，本质上是一个“数据—算力—模型一物理世界”的持续闭环的过程。其中，数据正在成为具身智能的核心生产资料，因为过去的数据帮助机器“理解信息”，今天的数据开始帮助机器“理解并改变物理世界”。
对于算力而言，如何做到可靠、可及、可负担？上述业内人士认为，电力发展史给出答案，即：多元互补的电源、逐步统一的开放标准、共同的产业生态，算力正在走电气化的路，也需要多元、开放、共生，秉持这样的底座，能让人的判断更有力量、创造更有空间、行动更有可能。
“AI的基础是计算，计算的基础是半导体，所以从这个角度而言，半导体是未来整个智能时代的一个核心的底层竞争力。”申万宏源产业研究院首席研究员余斌说。
近年来，全球半导体产业需求持续快速增长，产业景气普遍上行。根据WSTS（世界半导体贸易统计组织）数据，2025年全球半导体产品营收为7956亿美元，2026年将达到15112亿美元，同比增长89.9%。
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“核心驱动来自AI需求，相关的逻辑芯片和存储芯片快速增长。AI引起的超预期上升，导致供应紧张，诸多环节景气上升，如高端制程、先进封装、光器件领域成为稀缺资源。”余斌认为，驱动需求增长的原因，是AI产业模型一应用一算力的价值闭环开始显现。
他同时称，从长期来看，AI是一次产业革命，影响主要体现在两方面：一是知识系统数字化，大语言模型实现了精准的人机交互，使知识体系从“以人脑为中心”转向“以数字大脑为中心”；二是智能化，AI系统逐步接管智能控制与决策，目前处于L2～L4的广泛分布区间，其中L2是工具赋能，L3开始AI系统接管的部分智能控制和决策，不同的系统正在从L2向L3进步。
在余斌看来，相比于2022年中国半导体产业已经有巨大进步，但在高端环节仍需突破。其中，晶圆制造方面，中国成熟制程制造产能占全球30%左右，但在先进制程制造仍有差距；半导体产品方面，中国多家公司已跻身全球前列，高端芯片主要受制于高端制程仍有差距；材料及设备方面，在成熟制程产能扩张、特色工艺(如功率半导体、CIS)、部分设备(刻蚀、清洗)和材料(硅片、湿电子化学品)方面追赶速度较快，国产化率持续提升，高端EDA工具、尖端设备(如EUV光刻机)仍有差距。
就投资方面而言，半导体是周期性行业，存在周期性轮动。“我们比较关注这轮半导体周期，与云计算服务提供商大模型投入收益期的匹配度，短期内可能投资者都能接受不盈利甚至于亏损的情况，但长期一定会看收益能否实现。现在市场机构预测，这些云厂商需要在2028年～2030年之间实现盈亏平衡甚至于盈利。”有投行人士称。
“这种情况下，2028年对存储和云厂商都是一个考验的时间点，如果2028年云厂商盈利的话，可能会产生第二轮资本支出；如果收益不及预期，那么资产开支可能会延缓。”上述投行人士称。
关于算力方面的投资，余斌认为，本质是押注“技术落地+商业变现”，重点关注从“资本开支驱动”向“应用需求驱动”的转型，面向不同计算场景的创新是算力芯片的主要方向。
具身智能是连接数字世界与物理世界的新入口，其基础设施，本质上是从芯片到软件、从单机到集群的一整套算力体系。“随着多模态和世界模型发展，机器人正由传统规则控制向感知-理解-规划-执行-学习-再训练的智能闭环演进。”上述业内人士认为，2026年是规模化探索的拐点年。
正配配资他同时称，从运动会走向实体经济，具身智能面临四大挑战：算力成本高、仿真效率不足、开发门槛高、生态碎片化。
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黄思瑜
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