1.玉龙910芯片仍处研制阶段，未进入流片环节；

2.全球“词元短缺”如何解？

3.德尔股份：具身智能业务目前未形成收入；

4.汇川技术：工业自动化价格传导顺利，一季度交付受产能影响正加快追赶

1.玉龙910芯片仍处研制阶段，未进入流片环节

近日，航宇微在投资者互动平台回应市场关切，明确公司正在推进玉龙910芯片的研制工作，但目前暂未进入流片阶段，相关项目仍处于早期研发环节，提请投资者理性看待市场预期。

玉龙系列芯片是航宇微面向高可靠、低功耗场景打造的核心产品，此前市场对新一代玉龙910芯片的流片进度、性能指标等高度关注。公司此次回应，直接澄清了市场流传的“流片在即”“量产临近”等不实传言，明确项目仍处于设计验证阶段，尚未进入流片这一关键制造环节。

流片是芯片从设计到量产的核心节点，涉及工艺验证、良率测试等多个环节，对企业的资金、技术和供应链能力要求极高。航宇微表示，当前玉龙910芯片仍在推进架构优化、功能验证等前期工作，后续流片、量产进度存在不确定性，相关进展将以公司公告为准。

航宇微作为国内宇航级芯片领域的重要企业，长期聚焦高可靠集成电路设计与制造，产品广泛应用于航天、军工等关键领域。此次澄清，既是对投资者关切的及时回应，也是企业合规披露、防范概念炒作风险的体现，避免市场因不实信息产生过度乐观预期。

当前，国产高端芯片赛道热度持续攀升，相关企业的研发进展易引发市场关注与炒作。航宇微此次明确表态，有助于市场厘清项目真实进展，引导投资者理性判断企业价值。未来，随着研发工作的推进，公司将按规定及时披露玉龙910芯片的后续关键节点进展，保障投资者知情权。

2.全球“词元短缺”如何解？

今年以来，全球人工智能领域出现了一个新挑战——“词元短缺”。多家国际顶尖模型厂商与科技巨头对人工智能服务实施了不同程度的限量供应与调用限制。例如，Claude模型的开发者美国Anthropic公司调整了使用条款，以遏制高峰时段的过量使用；亚马逊公司表示，“产能限制”已拖累其增长步伐；OpenAI公司甚至暂停或放缓了类似视频应用Sora等非核心项目的资源投入，将宝贵的算力集中于可产生直接营收的业务板块。

所谓词元，通俗来讲，就是大模型处理信息的最小单元。就像我们的阅读以字为单位一样，人工智能在处理文字、图片或代码时，会将信息拆解为一个个可计算的最小单位。大模型每处理一个词元，都要消耗相应的计算资源。因此，词元短缺本质上是算力短缺的一种具象表达，它直观反映了智能时代算力资源的使用成本与供需矛盾。

当前，全球部分国家和地区出现的算力紧张局面，一方面与芯片制造、电力供应等物理层面的瓶颈有关，更关键的原因在于，人工智能需求的爆发式增长超出了现有供给的承载能力。全球人工智能模型聚合平台OpenRouter公司的数据显示，今年第一季度，每周词元消耗量翻了两番。这种需求的快速上升，主要源于人工智能应用范式的深刻转变。

一是人工智能正从“辅助工具”向“任务代理”跨越。过去，人工智能主要用于聊天问答、内容生成等简单场景。如今，一些新型人工智能代理已能直接操作电脑，完成代码编写、文件整理、跨软件协作等复杂任务。这种从“动嘴”到“动手”的转变，使得单次任务的算力消耗大幅增加，部分复杂任务甚至可提升数个数量级。

二是顶尖供应商坚持“以算力换智力”。为了提升人工智能完成任务的可靠性与准确性，全球顶尖模型广泛采用“推理时扩展”技术。模型在回答前，会像人类一样在后台进行多轮分析、推演和检查。例如，在处理“调研某行业并撰写报告”这一任务时，人工智能需要自主打开网页、读取财报、调用分析工具，单任务可持续运行数小时，词元消耗量可达数百万级别。

三是商业化应用突破关键临界点。随着高性能模型在稳定性、准确性上实现质的突破，人工智能开始在金融、医疗、企业核心业务等场景中创造实际收益。企业大规模调用模型的意愿显著增强，算力需求正从“技术尝鲜”转向“业务刚需”。

面对词元短缺带来的挑战，全球科技企业正在积极探索应对之策。短期来看，优化资源配置是破局的关键。一个普遍的做法是通过算法优化来降低任务对高端算力的依赖。比如，OpenAI和Anthropic等公司的编程代理已经能够对输入信息进行“上下文压缩”，先处理摘要信息，必要时再查询原始资料，以节约算力。中国企业在推理效率提升方面也取得明显进展。一些国际平台统计显示，中国人工智能模型周度的全球调用量一度超过海外模型，这是中国模型凭借较高性价比和算力使用效率，承担大量高频、通用型任务的体现。这也证明，通过技术创新提升单位算力的产出效率，是缓解算力焦虑的有效途径。

长期来看，扩充产能与推进技术替代同样重要。当前，全球科技企业正在加快建设数据中心，扩大高端芯片采购规模。同时，为降低对单一供应链的依赖，一些企业也在积极探索替代路线。例如，谷歌提出强化自研TPU芯片体系，试图通过软硬一体化的定制芯片来降低成本、稳固供应。此外，边缘计算、更高效的模型架构（如混合专家模型）以及新型存储与互联技术，也在逐步走向成熟，有望从不同维度缓解集中的算力压力。

词元短缺现象，是全球算力格局深度调整的一个缩影。在智能时代，算力已成为类似水、电一样的基础性战略资源。唯有兼顾短期优化与长期布局，统筹技术迭代与产能建设，才能推动人工智能产业平稳有序发展，在激烈的国际科技竞争中赢得主动。（沈建光 作者为京东集团首席经济学家，文章来源：新华网）

3.德尔股份：具身智能业务目前未形成收入

近日，德尔股份在接受机构调研时表示，公司具身智能业务目前未形成收入。

对于选择进入具身智能机器人二次开发领域的原因，德尔股份介绍，具身智能先后被写入《政府工作报告》和“十五五”规划纲要，是国家战略扶持的新兴产业。与此同时，公司部分海外工厂存在用工短缺的问题，且整体人力运营成本较高。公司对具身智能机器人进行二次开发和训练，旨在对海外产线进行智能化升级，并形成具身智能工业应用场景解决方案，以降低工厂生产成本，提高生产效率。

在具体进展方面，针对公司海外工厂部分典型的成型工艺，公司正在实验室环境下对具身智能机器人进行相关训练。目前机器人可自主完成部分操作，且速度和准确度较之前均有提升。在对具身智能机器人进行二次开发的同时，公司还将训练过程中所涉及的流程和方法进行了沉淀，搭建了机器人管理与训练平台Sirius Studio。此外，公司与同济大学联合成立了“具身智能机器人联合实验室”，将重点聚焦高质量机器数据的采集效率优化与前沿算法研究。

4.汇川技术：工业自动化价格传导顺利，一季度交付受产能影响正加快追赶

近日，汇川技术在接受机构调研时表示，今年工业自动化行业供给侧变化明显，出现原材料价格上涨、交期紧张和产业链价格调整的情况。公司已根据原材料价格上涨情况进行价格调整，工业自动化领域价格传导较顺利。公司一季度订单较好但受产能准备不足影响，交付未达预期，二季度正在加快追赶。

对于本轮工控复苏的原因，汇川技术认为主要来自三方面驱动。首先是新兴产业驱动，AI带动从材料、PCB、芯片、液晶到机床等整条产业链需求，储能、人形机器人等也形成新的产业拉动。其次是“十五五”开局带动，跨区域、跨地方政府的国家级投资项目增加，如水利、交通、能源等相关战略项目，投资效率和产业拉动更强。第三是产业自主可控需求，石油化工、交通、能源等领域对自主可控产品需求持续上升。

在自动化产品布局规划方面，汇川技术表示，公司必须通过新架构和新技术重构竞争方式来持续提升市场地位。具体路径包括：利用数字化、智能化、无线化等技术趋势，形成新的产品和解决方案架构；发挥中国制造业完整场景优势，将中国制造和中国技术用于全球工业制造升级；推动AI在工业场景落地，优先切入预测性维护、巡检点检等场景。

谈及公司级新增长曲线，汇川技术认为，智能机器人、数字能源以及AI智造可能会成为驱动公司增长的新曲线。在智能机器人领域，公司通过人形机器人核心零部件技术优势赋能产业，并凭借丰富工业场景资源，推动人形机器人解决方案在工业领域落地。在数字能源方面，基于电力电子与数字化领域的核心技术积累及丰富的制造业客户基础，抓住双碳与AI算力扩张趋势，推动数字能源管理与新型电力系统发展。在AI智造方面，依托中国制造技术与场景，凭借自动化软硬件全栈布局，推动“AI+自动化与数字化+中国制造”深度融合，赋能产业智能制造。