随着ai大模型和行业智能应用的爆发，高性能并行计算需求激增。国产gpu逐步从“可用”向“好用”过渡，尤其在通用编程架构、高带宽内存集成和异构计算调度方面取得进展。未来竞争的关键在于是否能支撑完整的ai开发生态，包括驱动优化、编译器生态和主流框架兼容性。全功能gpu将成为构建安全可控ai基础设施的核心组件，战略价值远超传统加速卡。

在制程工艺受限的背景下，先进封装成为突破性能瓶颈的重要路径。chiplet模式通过模块化设计和高密度互连技术提升良率、降低成本并增强设计灵活性。封测环节从后道辅助向“前端化、系统化”转变，推动国产设备、材料与eda工具协同发展。先进封装是重构国产高端芯片供应链的关键突破口，尤其在高性能计算和ai推理领域具备规模化应用潜力。

通用大模型在行业场景中的落地难题推动了轻量化、一体化ai基础设施的兴起。这类方案强调从底层芯片到上层推理引擎的软硬协同优化，针对医疗影像、工业质检、金融风控等场景深度调优。行业专属ai一体机成为连接算法创新与业务闭环的关键载体。ai基础设施正从“中心化云平台”向“场景驱动型边缘智能节点”迁移。

制造业数字化转型正从单一环节自动化迈向全流程虚拟协同与智能决策。元宇宙技术（如数字孪生、三维可视化、ar远程运维）与工业ai结合，推动实时数据处理需求。边缘侧本地化gpu或加速卡成为执行实时缺陷检测、姿态识别与过程控制的关键。国产gpu凭借快速响应、定制开发与数据本地化优势，在智能制造领域具备显著渗透潜力。

科创板新政支持尚未盈利但拥有关键核心技术的企业上市融资。重点聚焦集成电路、人工智能、高端装备等战略性新兴产业。通过细化科技属性评价标准和强化产业链协同验证，引导资本长期投入“卡脖子”领域。资本市场正从资金供给者转变为科技创新生态的组织者，助力技术研发、成果转化和规模扩张的良性循环。