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7月30日，A股半导体板块延续调整，科创芯片设计ETF易方达（589030）收报1.027元，跌6.81%，寒武纪（688256.SH）、海光信息（688041.SH）、澜起科技（688008.SH）分别下跌9.11%、3.72%、5.17%，仅景嘉微（300474）（300474.SZ）逆势微涨0.54%。前一日（7月29日），国内大模型独角兽月之暗面（Moonshot AI）宣布完成35亿美元F轮融资，投后估值达350亿美元，成为国内AI领域单笔较大融资之一。该融资事件对AI算力产业链的提振效应，尚未在A股盘面中充分反映。
一、月之暗面35亿美元融资，重新定义中国大模型估值
月之暗面7月29日宣布完成35亿美元F轮融资，投后估值达350亿美元。本轮融资因认购金额超目标三倍而提前关闭，G轮（Pre-IPO轮）同步启动，投前估值进一步升至500亿美元。此轮融资得益于其开源大模型Kimi K3在海外技术圈引发的广泛关注，彭博社等多家国际媒体报道了这一事件。
月之暗面在不到半年时间内密集完成多轮融资，累计规模超39亿美元，显示资本对中国大模型赛道的高度认可。该融资不仅刷新国内大模型领域单笔融资纪录，更将重新定义中国AI大模型行业的估值中枢，对其他头部大模型公司的估值产生参照效应。
二、大模型融资潮推动算力需求，AI芯片产业链确定性增强
大模型的高额融资直接指向算力基础设施的持续投入。月之暗面35亿美元融资中，相当比例将用于算力集群建设和模型训练推理，这将直接拉动GPU、CPU等AI芯片的采购需求。在技术管控背景下，国产AI芯片的替代需求更加迫切，寒武纪、海光信息等国产AI芯片龙头的订单可见度有望提升。
从产业逻辑看，大模型融资到算力投入再到AI芯片采购的传导链条清晰。头部大模型公司持续获得大额融资，意味着算力基础设施的资本开支周期仍在加速，AI芯片作为算力核心载体，其需求确定性进一步增强。
三、行业估值中枢上移，商业化落地仍需时间验证
月之暗面350亿美元估值，为国内大模型行业树立了新的估值锚。其他头部大模型公司如智谱（02513.HK）AI、百川智能、MiniMax等，其估值有望在后续融资中获得上修。资本市场的乐观情绪将向AI算力基础设施和下游应用环节传导。
但需注意，大模型商业化仍处于早期阶段。月之暗面旗下产品Kimi虽在C端积累了可观用户规模，但规模化盈利路径尚不清晰。高估值需要后续业绩兑现支撑，投资者应关注大模型公司的收入增速和商业化进展，而非仅看融资规模和估值数字。
四、核心标的逐一拆解
寒武纪：国产AI芯片龙头，思元系列智能处理器广泛应用于云端推理和训练场景。公司云端推理芯片出货量位居国内前列，直接受益于大模型训练推理的算力需求增长。7月30日收报1042.43元，跌9.11%。
海光信息：国产CPU和GPU龙头，海光系列处理器兼容x86生态，在服务器和数据中心场景具有较强竞争力。公司DCU深度计算处理器产品已进入多家大模型公司的算力集群。7月30日收报273.42元，跌3.72%。
景嘉微：国产GPU龙头，JM系列图形处理器在信创和通用计算领域持续拓展。公司正积极布局AI计算GPU，有望受益于国产算力替代趋势。7月30日收报52.16元，逆势微涨0.54%。
实盘开户配资服务澜起科技：内存接口芯片龙头，DDR5世代产品市占率全球领先。公司在AI服务器内存接口和互联芯片领域持续布局，受益于AI算力基础设施的升级周期。7月30日收报196.78元，跌5.17%。
五、关注思路
三重逻辑共振：一是月之暗面35亿美元融资重新定义大模型估值中枢，行业信心提振；二是大模型融资潮推动算力基础设施持续投入，AI芯片采购需求确定性增强；三是技术管控背景下国产替代逻辑强化，国产AI芯片龙头订单可见度提升。
科创芯片设计ETF易方达（589030）跟踪上证科创板芯片设计指数，是国内AI芯片含量最高的ETF产品。指数聚焦GPU、CPU、FPGA等AI芯片设计公司，前十大权重涵盖寒武纪、海光信息、澜起科技等国产AI芯片龙头期货市场信息中心，更适合捕捉大模型算力需求向国产AI芯片传导的投资机会。7月30日，该ETF收报1.027元，跌6.81%。
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