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过去很多年，中国芯片产业的发展，总带着一种强烈的紧迫感。尤其是2018年之后，随着技术封锁和供应链限制出现，“芯片”从一个专业话题，变成了大众都关心的国家战略产业。 那几年，我们反复听到先进制程、光刻机、7纳米、5纳米、EUV……几乎所有讨论最终都会回到同一个问题：中国什么时候能追上最先进的芯片制造水平？ 但后来大家逐渐意识到，如果只是沿着别人走过的路追赶，很难真正掌握主动权。更重要的是，支撑全球半导体产业60多年的摩尔定律，也正在逼近物理和成本的双重边界。 所以真正值得追问的是：如果不能只靠把晶体管做得更小，算力还能靠什么继续增长？ 最近华为提出的“韬定律（Tau Law）”，正是在这样的背景下诞生的。 它不再只盯着制程节点，而是把目光放到整个计算链路的效率上——从晶体管、电路、芯片，到系统和数据中心，重新思考哪里还能降低时延、提升算力。换句话说，它试图把半导体竞争，从“谁做得更小”拉回到“谁把系统做得更快、更高效”这一本质问题。 有人把它理解为一次工程创新；也有人认为，这是中国半导体产业第一次尝试从“追赶规则”走向“制定规则”。 无论最终结果如何，它都代表着一个重要变化：中国芯片产业讨论的重点，正在从“还能不能追上”，逐渐变成“能不能走出另一条路”。 本期节目，我们邀请到长期跟踪全球半导体产业的中欧科技战队基金经理宋巍巍，一起聊聊： ·“韬定律”到底是什么？ ·它为什么可能比摩尔定律更接近芯片产业的本质？ ·在AI算力时代，中国半导体产业链会迎来哪些重估？ 聊天的人 宋巍巍，中欧科技战队基金经理 杨广钊，特邀主持人 时间轴： Part1 韬定律为什么突然刷屏？ 00:21 一夜刷屏的“韬定律”，为什么让半导体产业重新沸腾？ 01:04 韬定律的核心：买芯片不是买制程，而是买计算能力 02:30 摩尔定律塑造了过去60年的科技世界：芯片变小、成本下降、算力提升 03:24 摩尔定律遇到两堵墙：物理上做不小，经济上做不起 04:56 先进制程越来越贵，为什么反而让科技变成少数巨头的游戏？ Part2 从“做得更小”到“跑得更快”：韬定律到底颠覆了什么？ 06:50 芯片系统的四个层级：晶体管层、电路层、芯片层、系统层，每一层都能降低时延 09:06 韬定律触及了半导体行业的第一性原理 11:08 韬定律的革命性：不再死磕晶体管层，而是重排优先级 15:00 中国芯片产业的“成人礼”：从追赶制程到寻找新路 16:47 打破“无芯”质疑：当7纳米做到极限，“逻辑折叠”成为新的突破口 17:55 逻辑折叠为什么像“盖楼”：把信号从绕远路，变成坐电梯 19:55 逻辑折叠和3D封装最大的区别：堆叠的是逻辑，而不只是芯片 23:17 从追赶摩尔定律到定义新规则，韬定律意味着什么？ 25:12 韬定律和摩尔定律最大的区别：从线性增长到台阶式跃迁 26:59 成本曲线反向交叉：韬定律真正的长期优势在哪里？ Part3 AI算力时代，韬定律会重估哪些产业链？ 28:34 AI芯片的“扇出困境”：算力增长太快，带宽和供电跟不上 29:49从边缘到上下表面：逻辑折叠让供电、带宽和算力重新匹配 30:40 数据中心里的韬定律：统一总线、光互联和三维系统架构如何降低时延 32:28 韬定律如果跑通，全球半导体格局可能从“单极垄断”走向“双极竞争” 34:16 韬定律的三条受益线：晶圆制造、先进封装、芯片设计 名词解释： 韬定律（Tau Law）：以降低全链路时延（τ）为目标，通过晶体管层、电路层、芯片层和系统层协同优化提升算力效率。 τ（Tau）：希腊字母“τ”，代表信号在计算链路中的总延迟（Total Delay）。从数据发出到计算完成所消耗的全部时间，都属于τ的一部分。韬定律的核心目标就是持续降低τ。 摩尔定律（Moore's Law）：由 Gordon Moore 提出。大致指芯片上的晶体管数量每18~24个月翻一倍，而单位计算成本持续下降。过去60多年，整个信息时代都建立在摩尔定律之上。 RC传播延迟（RC Delay）：R代表电阻（Resistance）。C代表电容（Capacitance）。当芯片中的导线越来越细、越来越长时，电信号在传输过程中会受到电阻和电容影响，导致传播速度变慢。这就是RC传播延迟。很多时候即使晶体管本身已经足够快，芯片整体性能仍然会受到RC延迟限制。这也是先进制程越来越难提升性能的重要原因之一。 晶体管密度（Transistor Density）：单位面积内能够放置多少个晶体管。摩尔定律时代，提升性能最重要的方法就是不断提高晶体管密度。 逻辑折叠（Logic Folding）：通过三维堆叠逻辑电路缩短信号路径，不依赖先进制程即可提升芯片性能。 混合键合（Hybrid Bonding）：实现多层晶圆垂直连接的核心工艺，是逻辑折叠的重要基础。 TSV（Through Silicon Via）：硅通孔技术，用于芯片垂直互联。 扇出困境：扇出是指一个输入信号被分配到多个输出通道或设备的过程，扇出困境是指在计算机系统中的数据分发和传输中面临的困境。 - 中欧基金出品，特别鸣谢聪明投资者- 风险提示：基金有风险，投资需谨慎。以上内容仅供参考，不预示未来表现，也不作为任何投资建议。其中的观点和预测仅代表当时观点，今后可能发生改变。未经同意请勿引用或转载。

过去几年，全球经济的剧本一直在反转。 我们经历了疫情对供应链的冲击，经历了各国央行的暴力加息，也经历了AI技术的爆发。与此同时，一个重要变化正在发生：全球主要经济体都在重新把“制造业”放回C位。 美国在推进再工业化，中国在从地产、消费驱动转向制造业驱动，欧洲、东南亚、中东也在加码布局自己的工业产能——全球仿佛进入了一场新的“工厂竞赛”。 上周特朗普访华结束，关税战降温、200家波音飞机和芯片、天然气贸易推进…时隔9年，两个制造业大国再度碰撞出火花。 本期节目，我们邀请到中欧基金权益研究部副总监、基金经理任飞，重点聊聊他近期提出的一个重要判断：制造业再通胀，可能是贯穿未来数年的宏观主线。 与我们息息相关的具体话题包括： · 为什么通胀没有消失，只是从消费端换到了制造端？ · 制造业再通胀和过去地产、消费驱动的通胀有什么不同？ · 中美同时加码制造业，为什么会推高上游资源需求？ · 电力、天然气、黄金，为什么都被重新放进这张“新地图”里？ · 普通投资者该如何理解这条长期主线？ 聊天的人 任飞，中欧基金权益研究部副总监、基金经理 偌馨，特邀主持人 时间轴 Part1 通胀没有消失，只是换了战场 01:56 为什么体感如此割裂：房价在跌、消费在卷，但铜、铝、化工原料价格在涨 02:51 通胀从哪里来？新的需求正在从AI大规模资本开支中出现 03:52 什么是制造业再通胀？它对应的不是CPI，而更多是PPI 04:33 未来可能出现的格局：PPI偏强，CPI仍在低位震荡 04:57 制造业再通胀的三个底层因素：需求切换、供给扰动、政策转向 Part 2 制造业为什么会成为新引擎？ 06:56 海外制造业繁荣，国内制造业有分化 08:07 AI基建外溢到传统制造业：机床、自动化设备等环节也开始改善 09:25制造业投资背后是“生产率”和“竞争”的双重驱动 11:22中美关系会影响投资结构，但不会改变制造业资本开支上行趋势 13:14 中美过去多是错位发展，这一次却同步切换引擎 15:04 地产告别投资品属性，回到“住得更好”的需求本身 17:23 不能只用“好”或“差”概括宏观，结构转型会带来明显体感分化 Part 3 投资地图正在切换：供给更紧、财政更强 18:25 全球制造业供给正从“效率优先”转向“安全优先” 20:36 对“缺电”的判断更确定了：AI发展加速，电力需求比此前预期更高 22:41 过去看宏观更关注货币政策，但未来可能财政政策更有效 24:56 全球财政纪律正在松动：越来越多国家提高财政支持力度 29:28 AI爆发后，天然气从“供给过剩”变成“供给紧张” 31:00 黄金受益于制造业再通胀，关键在中国制造业优势带来的出口顺差 32:30 中国央行购金节奏加快，背后对应的是顺差积累和资产配置变化 35:24 未来投资主线仍会围绕科技制造和上游能源展开 关键词解释 制造业再通胀:指制造业投资扩张、上游资源需求上升、供给约束增强后，带来的工业品和资本品价格上行压力。 CPI:居民消费价格指数，更偏向居民日常消费端的价格变化。 PPI:工业生产者出厂价格指数，更能反映工业品、原材料和资本品价格变化。 燃气轮机:利用天然气发电的设备，AI数据中心需要大量稳定供电，因此燃气轮机需求提升。 财政政策:政府通过补贴、产业支持、财政支出等方式刺激经济，更容易直接支持制造业。 货币政策:央行通过利率、流动性等工具影响经济总量，通胀上升时宽松空间通常会受限。 - 中欧基金出品，特别鸣谢聪明投资者- 风险提示：基金有风险，投资需谨慎。以上内容仅供参考，不预示未来表现，也不作为任何投资建议。其中的观点和预测仅代表当时观点，今后可能发生改变。未经同意请勿引用或转载。

昨晚，美国总统特朗普抵达北京，开启了时隔9年的访华之旅。中美双方会晤的背后，有着多方现实层面和战略角度的考量，尤其是在地缘政治方面，中东地缘冲突的走势很大程度上决定了原油的价格，从而传导到化工、能源等诸多行业。 今年一季度，国内化工企业交出了一份亮眼答卷，净利润是去年四季度的两倍还多。（指数为基础化工行业801030.SL，数据来源Wind）不过，现在的化工板块，似乎越来越让人“看不懂”了。 一方面，化工指数（931111.CSI，2026/1/1-2026/5/13，排名13/32，数据来源Wind）涨幅位列全行业中上游，甚至展现出与科技成长板块旗鼓相当的实力；但另一方面，板块内部却极为割裂，同为化工赛道，不同细分领域的表现却经历着冰火两重天 。 从原油价格的剧烈波动，到国内产能的加速出清，化工行业的外部环境与内部格局都在发生剧变。想要搞清楚分化背后的原因，需要先回答几个问题： 当前化工行业的供需格局究竟发生了怎样的改变？中东地缘冲突与油价波动对产业链的具体影响是什么？在全球化工格局深度重构的当下，哪些细分赛道更具长期的投资确定性？ 本期分享的嘉宾是中欧基金长期深耕化工产业链的基金经理王习 。他将结合产业一线的深度研究，为我们拆解这幅复杂的「化工全景图」： l 为什么今年化工板块表现如此强势，但内部却极其割裂？ l 从原油到终端消费品，油价上涨在化工产业链中是如何传导的？ l 相比于17、18年的供给侧改革，本轮新增产能控制与碳排政策给化工行业带来的影响有何不同？ l 在全球化工产业迁移的背景下，中国企业正迎来怎样的窗口期？ l 具备成长属性的高端新材料，将如何重新定义化工的长期价值？ l 理性看待市场变数，化工行业存在哪些潜在风险？ 聊天的人 王习，中欧基金权益研究组组长、基金经理 偌馨，特邀主持人 时间轴 Part 1. 多重因素共振下的化工板块 · 01:43今年化工板块为何能领跑全行业，甚至与科技板块比肩？ · 04:17如何理解化工板块内部的剧烈分化与业绩差异？ · 07:25中东局势升级对化工板块短、中、长期的深远影响评估。 · 13:06成本上涨在产业链上下游是如何传导的？谁更受益，谁在承压？ · 22:01本轮“控新增”政策与17、18年“去存量”供给侧改革的本质区别。 · 24:55为何“碳排放”才是决定未来四五年化工产能格局的最核心政策？ Part 2. 全球格局重构与化工演进新动能 · 29:21过去十五年，全球化工竞争版图与利润分配格局经历了怎样的重写？ · 35:47地缘冲突是否加速了格局重构？优质国内龙头正面临怎样的全球份额提升窗口期？ · 38:22结合产业优势，哪些化工细分赛道最有可能率先实现突破，掌握全球主导权？ · 41:03如何客观评估化工板块当前正在凸显的成长属性？ · 44:03前期已有一定涨幅的传统大宗化工，目前处于周期的什么位置？ Part 3. 在变局中把握投资确定性 · 45:30真正决定一家化工企业能否抵御波动、吃到行业红利的关键要素是什么？ · 47:50立足当下，化工板块存在哪些容易被忽略的潜在风险？ · 49:22普通投资者如何通过拆分大类需求，抓取关键的判断指标？ · 51:02传统大宗品、顺周期板块未来两三年的走势将呈现怎样的差异化演绎？ · 53:53适合普通投资者参考的化工长期投资核心脉络。 关键词解释 · 小 A 股：业内对化工行业的描述，因其子行业极多且与宏观经济各领域（衣食住行、电子通信等）关联度极高。 · 供给决定高度：周期品定价逻辑之一。需求往往决定了价格波动的方向，而供给端的收缩程度则直接决定了价格上涨的幅度和持续时间 。 · 能耗双控：过去对能源消耗总量和强度的控制政策。目前正向碳排放考核过渡，这一转变将更深远地限制高耗能化工项目的扩张 。 · 碳排放（政策考核）：指标考核重心从“能耗双控”转向“碳排放总量和强度双控”，将原料用煤用能纳入排碳指标，显著提高了化工扩产项目的准入门槛 。 · 资本开支（CAPEX）：企业用于固定资产的投入。节目中提到美国化工资本开支处于低位，反映出其未来新增产出的潜力受限，难以承接大量产能转移。 · 聚氨酯：一种重要的高分子材料细分赛道。中国企业在该领域正加速替代欧洲产能，全球定价权与市场份额显著提升 。 · 自由现金流折现：一种经典的估值方法，认为公司价值等于未来存续期内现金流折现值之和。王习认为这是评估化工成长股长期天花板的底层逻辑 。 · ROE（净资产收益率）：衡量公司盈利能力的重要指标。节目中提到通过观察化工行业单季度的 ROE 分位数，来判断当前行业在盈利周期中所处的实际位置 。 · PPI（工业生产者出厂价格指数）：衡量工业企业产品出厂价格变动趋势。通常 PPI 上行阶段，代表工业品需求回暖或价格上涨，顺周期行业（如化工）整体盈利表现较好 。 – 中欧基金出品，特别鸣谢长波工作室 – 风险提示：基金有风险，投资需谨慎。以上内容仅供参考，不预示未来表现，也不作为任何投资建议。其中的观点和预测仅代表当时观点，今后可能发生改变。未经同意请勿引用或转载。

你可能也会有这种感受：想完全跟上AI的迭代速度，似乎变得越来越困难。 一个功能还没用熟，更强的版本已经发布；一个话题还没完全理解，下一个热点又开始刷屏。从AI Agent、Coding工具，到前不久的人形机器人马拉松，AI的技术演进可谓「一日千里」。 但热闹之下，隐藏着更为关键的问题：当前AI的能力边界究竟推进到了哪里，未来可能进化成什么形态？对普通人的工作、生活会产生哪些具体影响？在AI「日更」的技术演进中，哪些产业的不可替代性更强？哪些细分赛道又更具投资确定性？ 坐镇本期节目的两位分享嘉宾，他们前不久刚从美国硅谷一线调研回来，参加了GTC大会和OFC大会，走访了AI浪潮的前沿阵地，带回来不少新鲜滚烫的一手观察： l 硅谷现在热度最高的话题是什么？ l 中美AI圈以及美国内部存在哪些「温差」？ l Coding 能力为什么会成为这轮质变的关键？ l 哪些能力无法被AI替代，哪些产业可能被重塑？ l 「Token经济学」是什么，为什么会成为理解AI商业模式的关键？ l 美国大模型「御三家」轮流坐头把交椅，他们做对了什么？ l 从算力、通信、存储，到机器人、AI眼镜、智能驾驶，哪些投资机会更值得关注？ 如果你对这些话题感兴趣，欢迎收听本期节目，一起度过充满信息量的1个小时。 聊天的人 冯炉丹，中欧科技战队基金经理 董亮，中欧科技战队研究员 偌馨，特邀主持人 时间轴 Part 1：硅谷一线调研，感受到哪些惊喜和「温差」？ 03:04 时隔数年再去美国，AI的火种已经在硅谷燃烧起来 03:48 AI行业近两三年的变化可能被低估了 07:18 美国内部也有「温差」：硅谷认为AGI即将到来，东海岸歌舞升平 09:26 中国在AI方面的短板和优势有哪些？ 10:06 「时光机理论」还奏效吗？ 10:35 硅谷的紧迫感：更强的被替代焦虑，更大量级的资本投入 Part 2：当AI能干活后，对普通人的工作生活有何影响？ 13:43 不容易被AI替代的三件事：从“0到1”的创造力，沟通能力，真实世界交互 14:46 从养“龙虾”到养“爱马仕”，过度学习对大脑也是种消耗 15:05 不必焦虑于每个新工具，真正重要的是积累自己的数据和工作流 15:37 AI可能重塑教育：未来最重要的是提问、交流、与自己相处 19:54 为什么coding是打开线上世界的钥匙？ Part 3：Token，是AI时代的劳动力 21:48 解析今年GTC大会上的新概念：推理时代、Token经济学、AI工厂 24:44 比起科技界的春晚，GTC大会更像一场演唱会 25:52 「Token经济学」描绘了下一代生产关系 27:18 Token的成本和效率为什么决定了企业生死？ Part 4：B端商业模式逐渐跑通，「御三家」格局未定 30:57 Coding打开了B端收入，市场不再担心大厂收入 31:58 新闻中常提到的ARR是数字游戏吗？ 34:48 「御三家」轮流坐大模型头把交椅，每次反超做对了什么？ 39:12 中国的开源生态全球领先，这意味着很难掉队 44:05 最新这轮变革主要在B端生产力，B端收入空间远大于C端 Part 5：AI投资机会：最利好AI基础设施，通信>存储>计算 45:44 硅谷调研归来，AI投资观点有哪些改变？ 47:10 当前最利好AI基础设施，通信>存储>计算 51:48 未来2-3年期待AI for Science，未来5年期待AGI到来 53:00 智能机器人：真正提升全社会生产效率的工具 54:20 智能可穿戴设备可能成为下一代入口 55:25 智能驾驶正在美国跑通商业化 56:28 风险提示：股价变化与产业变化并不一定同步 关键词解释 GTC大会：英伟达主办的全球技术大会，近年来成为观察AI算力、推理、芯片和产业生态的重要窗口。 OFC大会：光通信领域的重要国际会议，常被用来观察光模块、光互连、数据中心通信等产业趋势。 Token/词元：AI模型处理文本时的基本单位，可以理解成AI世界里的“字”或“工作量单位”。输入和输出都会消耗Token。 推理时代：AI从“训练更大模型”逐步走向“大规模被用户调用和使用”阶段，对应的推理算力需求会急剧上升。 ARR（Annual Recurring Revenue）：年度经常性收入。常用于衡量SaaS或API型公司的年化收入能力，但要结合增长持续性和客户质量判断。 AGI（Artificial General Intelligence）：通用人工智能，指具备更广泛理解、推理和执行能力的人工智能。 AI Agent：可以根据目标自主拆解任务、调用工具、执行流程的AI系统。 Coding：这里主要指AI编程能力。AI不只是写代码，而是能通过代码完成更复杂的线上任务和工作流。 AI for Science：用AI辅助科学研究，比如药物发现、材料科学、生物化学等。 Physical AI：物理AI，指AI从虚拟世界走向物理世界，典型方向包括机器人、自动驾驶等。 光模块/光通信：数据中心中承担高速信息传输的重要硬件环节。随着AI算力集群扩大，通信效率成为关键瓶颈之一。 - 中欧基金出品，特别鸣谢聪明投资者- 风险提示：基金有风险，投资需谨慎。以上内容仅供参考，不预示未来表现，也不作为任何投资建议。其中的观点和预测仅代表当时观点，今后可能发生改变。未经同意请勿引用或转载。