芯片行业传来重磅数据。
据最新数据，今年前20天，号称全球经济“金丝雀”的韩国出口半导体总金额达107.3亿美元，约合人民币747亿元，同比大幅增长超70%。
昨晚，美股芯片股普涨，费城半导体指数涨3.18%，刷新历史新高。
当前的芯片市场，正经历着一场前所未有的“涨价”风暴。
这不是传统的周期性回暖，而是一场由生成式AI浪潮驱动的结构性变局。
据报道，DDR5内存颗粒现货涨幅已超300%，甚至出现单条服务器内存价格突破4万元的奇观。
存储巨头们正以前所未有的议价能力，向市场宣告：高端产能已被AI锁定，短缺成为当下的常态。
这种热度已迅速从产业链传导至二级市场。作为芯片产业最锋利的“矛”，芯片设计环节因其高毛利、轻资产、高弹性的特征，成为当下热门赛道。
科创芯片设计ETF天弘(589070)所跟踪的标的指数——科创芯片设计指数，年内13个交易日涨幅20.58%，成为市场领涨板块。
01
186.68%！聚焦业绩爆表的芯片指数
从产业链角度看，芯片通常分为设计、制造、封测三大环节。其中，设计位于最上游，决定芯片的架构、性能、功耗以及最终应用场景。
从全球产业历程看，芯片设计往往是产业链中附加值最高、毛利率最集中的环节。以海外为例，英伟达、AMD等公司并不直接参与制造，却通过持续推出高性能芯片，占据算力体系的核心位置。
国内市场，正在经历类似的结构变化。
在外部高端芯片获取难度上升、内部算力需求持续扩张的双重背景下，自主芯片设计能力的重要性被不断强化。需求并未减弱，反而更加集中地指向一个核心问题——能否形成稳定、可持续的本土供给能力。
在算力需求持续放大的时代背景下，芯片设计环节的变化，也逐渐体现在经营数据中。
算力需求的扩张，反映在了芯片设计企业的基本面中。以科创芯片设计ETF天弘(589070)跟踪的上证科创板芯片设计主题指数为例，成份股去年前三季度营收同比增长34.27%，净利润同比增长186.68%，净利润增速断层领先同类芯片指数。
(本文内容均为客观数据信息罗列，不构成任何投资建议）
02
20CM新工具！
跟踪市场上优质的芯片设计主题指数
科创芯片设计ETF天弘(589070)标的指数的成份股全部来自科创板，单日涨跌幅上限为20%。相较于传统宽基指数，其价格弹性更高，也更贴近科技成长板块的波动特征。
该指数高度聚焦芯片设计环节，是市场上纯正设计主题指数，数字芯片设计占比约76%，模拟芯片设计占比约18%，覆盖AI算力体系中的多个核心方向，包括计算芯片、存储芯片以及关键模拟器件等。
众所周知，芯片设计处于产业链利润分配的顶端。设计公司往往能通过技术溢价获得更高的毛利回升。相比之下，制造端受资本开支和产能利用率波动影响较大，利润传导存在滞后性。
在“AI算力自主”战略下，设计端作为定义芯片架构的源头，是突破关键技术瓶颈的重要环节。
从盈利预期看，机构公开一致预期显示，科创芯片设计ETF天弘(589070)所跟踪的上证科创板芯片设计主题指数未来两年的营收和净利润增速仍处于较高区间：
2025年、2026年指数营收增长率预期分别为38.48%、31.33%，净利润增长率预期分别为247.70%、75.42%，整体高于多数同类芯片指数。
从历史表现看，2024年、2025年上证科创板芯片设计主题指数收益率分别为35.54%、60%，在同类芯片主题指数中表现相对突出。
这些数据，并不指向短期走势判断，而是反映了算力需求扩张、国产替代推进与产业升级多重因素叠加后的阶段性特征。
03
把芯片设计，放回更长的时代坐标中
当下再讨论芯片设计，已经很难只停留在单一行业层面。它所关联的，不仅是某一细分赛道的景气变化，更牵动着产业安全、技术路径选择，以及长期竞争力的构建方式。
从“十五五”规划对新质生产力的持续强调，到国产算力生态的逐步成形，中国芯片产业正处在一个必须穿越、无法回避的关键阶段。问题早已不再是“能不能替代”，而是“能否形成完整、可持续的能力体系”。
在这一过程中，芯片设计处于极为关键的位置——它定义架构，决定性能，是整个产业链的重要环节。
资本市场的作用，并非替代产业本身的判断，而是在这一长期、复杂的演进过程中，提供一种可被理解、可被跟踪的结构化观察工具。
跟踪上证科创板芯片设计主题指数的科创芯片设计ETF天弘(589070)于1月23日上市，本质上正是产业演进与市场机制之间的一次衔接：一端，是持续深化的芯片设计能力；另一端，是以指数形式呈现的阶段性表达。
当算力逐渐演变为基础设施，当芯片成为时代变量，市场所观察到的，已不只是某一条赛道的涨跌，而是生产力底座正在发生的系统性变化。
在外部环境方面，受贸易摩擦持续影响，高制程芯片及相关设备的获取难度不断上升，上游半导体产业链的供给缺口，正倒逼自主可控进程加速推进。同时，在“信创”等政策的持续推动下，国内市场资源进一步向国产厂商集中，国产化替代进入加速阶段。
这一趋势在核心计算芯片领域尤为明显。根据Gartner与摩根士丹利的预测，中国云端AI 芯片市场规模有望在2027年达到40亿美元：其中，GPU作为当前AI算力的主力，其国产化率预计将从2023年的24%大幅提升至2027年的82%，在AI训练与推理等关键环节，“卡脖子”问题有望得到阶段性缓解。
与此同时，随着AI技术，尤其是AI Agent进入快速演进阶段，CPU作为通用计算与任务调度的核心，其产业生态也正迎来关键拐点。AI Agent对CPU的需求呈现出明显的乘数效应：一方面，智能体具备自主修复与反复尝试能力，使原本由人工等待造成的时间成本，转化为持续、稳定的系统计算负载；另一方面，Agent调用工具的速度远超人类个体，短时间内即可生成大量临时进程。随着智能体逐步普及，CPU所承受的算力压力将呈几何级数放大。
因此，国产替代的推进正呈现出双线并行的特征：一方面，需要在已经出现突破窗口的GPU等专用算力芯片上持续巩固优势，实现从“可用”向“好用”的跃迁；另一方面，也必须在CPU等基础通用芯片的自主设计上加快步伐，以匹配AI新阶段对系统性算力的需求。围绕计算芯片实现全面自主可控，正在成为行业内部逐渐凝聚的共识。
这种变化，未必喧哗，却足够深远。
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