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　　南网私募基金管理有限公司作为私募基金管理人管理的南网（广东）数字电网创业投资基金合伙企业（有限合伙）（以下简称“数字电网创投基金”）于2025年5月29日完成对国家级专精特新“小巨人”企业、B集团旗下AI算力公司昆仑芯的战略投资以支持国产AI算力芯片技术及应用突破，解决芯片行业算力“卡脖子“问题，并协同中国南方电网有限责任公司（以下简称“南方电网公司”）旗下的南方电网数字电网集团有限公司（以下简称“数字电网集团”）通过供应链赋能形成“投资-技术-场景”的正向循环，助力产业链和供应链实现“稳链、固链、强链”。

　　自2019年开始，美国持续加强对华为的出口管制，限制华为使用美国技术设计和生产的产品，华为及其70家附属公司被列入实体清单。2022年8月，英伟达收到美国政府限制向中国出口GPU芯片A100和H100系列产品，同年10月，英伟达发布中国剪裁版芯片A800和H800产品。2023年10月，美国发布针对芯片出口禁令新规，包括限制向中国出口更先进的AI芯片和半导体设备等，在新规下英伟达A800和H800芯片受到管制，随后英伟达发布符合出口管制要求的中国版H20产品。

　　美国不断扩增实体清单，持续限制清单内的中国企业使用任何与美国技术有关的工艺和设备，加强对芯片先进制造技术的管制。2020年12月，中芯国际被列入实体清单，在先进技术节点（10nm及以下）生产芯片面临全面封禁。2022年12月，实体清单进一步扩充，寒武纪、上海微电子、长江存储等36家大陆半导体企业被列入实体清单。2023年10月，美国政府公布了先进计算和半导体制造设备规则的更新版本，对先进芯片制造技术的出口施加了诸多额外限制，新增摩尔线程、壁仞科技等企业列入实体清单。2024年11月，美国要求台积电停止向中国大陆客户供应7nm及以下先进制程的芯片，同年12月，又有140家企业被美国列入实体清单，涉及到的企业包括芯源微、北方华创、华海清科、华峰测控、南大光电。

　　除了对芯片产品出口和相关制造技术的管制，美国还限制对华出口芯片制造的关键设备，从产业链各环节全面遏制中国芯片研发制造的发展。2019年起，ASML停止向中国出口EUV光刻机。2022年7月，美国禁止ASML、LamResearch、KLA三家半导体设备供应商向中国出口14nm以下先进制程制造设备。2023年1月，美国政府向荷兰发出强制指令，限制对中国的光刻机及其部件出口。2024年9月，美国更新了量子计算、半导体制造和其他先进技术相关的管制措施，继续加大对先进工艺半导体制造设备、相关软件和技术的管控。

　　1、需求侧：大模型军备竞赛催生算力饥渴，规模指数级增长。自2022年底生成式AI引爆全球浪潮以来，中国迅速进入了“百模大战”的激烈竞争格局。根据国家数据局的公开信息，截至2024年初，中国有超过100家大学和科研机构、100多家企业完成发布了超过200个大模型。训练这些千亿乃至万亿参数级别的大模型，对算力的需求是指数级的。行业普遍认为，大模型所需的计算量每3-4个月翻一番，远超半导体行业传统的“摩尔定律”。据市场分析机构IDC预测，2023年中国AI算力规模已达每秒1.3百亿亿次浮点运算（130EFLOPS），并将在2026年增长至每秒3.5百亿亿次浮点运算（350EFLOPS），年复合增长率高达惊人的39%。这种爆发式增长催生了对于高端智算芯片（特别是用于训练的GPU）的极度渴求，一个万卡级别的智算中心已成为头部厂商的标配。

　　2、供给侧：国产芯片的“能用”与“好用”之困，生态壁垒高筑。以华为昇腾、寒武纪思元等为代表的国产AI芯片取得了长足进步，在推理场景和一些特定训练任务上已实现规模化部署。但在最核心、最苛刻的大模型训练场景，要实现“好用”并替代国际顶尖产品，仍面临三重核心挑战：第一，算力密度差距：国产旗舰芯片在支撑大模型训练的FP16、FP8等关键精度下的算力（TFLOPS），与国际领先产品相比仍有数量级上的差距。这使得完成相同规模的训练任务，需要更多数量的国产芯片和更长的训练周期，直接推高了企业的电费、机房和时间成本。第二，软件生态壁垒：这是最核心的错配。英伟达凭借其数十年建立的CUDA软件栈，构建了牢不可破的生态护城河。全球数百万开发者以及绝大多数AI框架和模型都深度绑定于此。国产芯片大多需要开发者进行复杂的代码迁移和适配，其算子库的完备性、稳定性和性能优化程度与CUDA相比仍有差距。这种强大的“生态锁定”效应，使得即使国产芯片硬件参数有所突破，用户也因高昂的迁移成本和不确定性而望而却步。第三，集群互联短板：大规模训练不是单颗芯片的战斗，而是集群的协同。国产芯片在片间互联带宽、拓扑灵活性和RDMA网络性能上相对落后，导致在构建千卡、万卡以上规模的智算集群时，通信效率成为瓶颈，无法充分发挥理论算力，制约了集群的整体效能。

　　高端稀缺与中低端内卷并存。其直接后果是市场出现了严重的结构性失衡：有能力进行大模型研发的头部企业和科研机构，不惜重金争夺禁运前流入市场的有限高端英伟达芯片，使得其黑市价格一度飙升至官方定价的两倍以上。据行业估计，中国头部云厂商和AI公司囤积的高端GPU芯片数量以万计，但其需求远未被满足。与此同时，众多国产芯片厂商则难以切入这片利润最丰厚、技术要求最高的核心训练市场，被迫在技术门槛相对较低的AI推理和边缘计算等“红海”领域进行激烈竞争，导致资源分散和一定程度的内耗。这种供需错配若不解决，长期将导致国产芯片因缺乏高端应用场景的反馈而迭代迟缓，引发与国际领先水平差距拉大的风险。

　　2、推动“全栈式”自主生态建设。国家意识到，单点突破无法解决系统性问题，因此正大力推动从硬件到软件的全栈式发展。在硬件层面：鼓励华为、寒武纪等龙头企业发展异构计算架构，并支持中芯国际等在先进制程和封装技术上寻求突破。尽管前路漫漫，但目标是逐步降低对台积电等外部代工厂的依赖。在软件与生态层面：大力扶持自主AI框架（如B集团的PaddlePaddle）和算子库的发展，并鼓励国产芯片厂商与这些框架深度适配，形成“国产芯片+国产框架”的协同方案。通过行政和市场手段，推动在政务、国企、关键行业等领域优先采用国产算力解决方案，以应用促迭代，逐步培育生态。

　　第一，通过投资增强发展确定性，数字电网创投基金的投资有效补足昆仑芯股本金，对冲外部供应链波动及市场短期不确定性对昆仑芯研发规划的干扰，使其能够专注于下一代产品的技术攻关与迭代，避免了因资金压力导致的战略摇摆或研发中断风险。第二，通过投资保障研发连续性，稳定的资金供给确保了昆仑芯在面向垂直行业的定制化芯片研发上得以持续投入，特别是在针对能源电力行业特定场景（如电网实时调度分析、新能源发电功率精准预测、输变电设备状态智能监测与故障诊断）的算力优化方面，获得了持续研发的保障。第三，通过投资提升供应链韧性：数字的资本注入，直接强化了国产AI芯片在能源关键基础设施领域供应链上的“稳定性”与“可持续性”。通过支持一家具有自主知识产权的本土核心企业，有效降低了南网因国际通用芯片断供或技术授权限制而导致的产业链断链风险，为数字电网的稳定运行构筑了坚实的算力底座。

　　资本的价值不仅在于资金供给，更在于其背后的产业资源与场景赋能。数字电网创投基金投资后，南网基金公司作为基金管理人致力于将昆仑芯的技术产品深度融入南网的数字化生态体系中，通过创造真实需求与共建应用生态，为其奠定坚实的市场基础。第一，推动业务落地，实现场景验证。项目投资后，南网基金公司积极发挥产业协同优势，联合数字电网创投基金投资人南网数字集团就昆仑芯产品实力进行多轮验证，为昆仑芯提供了至关重要的高标准行业应用场景和规模化落地案例。这不仅是商业收入的保障，更是其产品在关系国计民生的关键行业中实现性能验证、可靠性锤炼与品牌背书的“试金石”，极大增强了其市场公信力与竞争力。第二，构建产业生态，促进深度融合。在南方电网于上海世界人工智能大会（WAIC）期间主办的“智慧能源生态创新论坛”上，南方电网战略性地引入并推动了昆仑芯的绝对控股股东——B集团加入南网数字产业生态联盟。此举旨在汇聚B集团的AI大模型能力、昆仑芯的算力硬件优势与南网的行业知识与应用场景，共同构建面向新型电力系统的“算力+算法+数据”一体化解决方案。通过将昆仑芯及其母公司B集团深度嵌入南网的生态联盟，成功将这一国产算力核心供应商“固化”在数字电网未来发展的核心图谱之中，形成了“应用需求拉动技术迭代，技术迭代保障供应链安全”的良性闭环，显著增强了南网在AI算力这一关键环节的供应链控制力与产业话语权。

　　昆仑芯与南方电网数字电网研究院（以下简称“南网数研院”）共同组建了“能源电力行业算力芯片联合创新实验室”。该实验室聚焦于电力业务负载的深度特征分析，旨在研发业界首款深度融合智能电网业务场景、具备超高性能功耗比与极致实时性的专用智算芯片（ASIC）。目前，联合研发团队已攻克多项关键技术难题，项目进展符合预期，预计将于2026年度内完成首轮流片并进入试生产阶段。实现从通用到专用的跨越： 联合研发将催生不再仅是满足通用计算需求，而是深度契合电力行业对高并发、低延迟、高可靠性与强安全性要求的专用计算单元。这将极大提升电网智能化应用的效率与精准度，从根本上推动AI算力供应链从“可用”向“好用”“专用”的价值高端化跃迁。