人工智能产研 | 韩国9月上旬半导体出口同比大幅增长超270%；北京首批算力词元贷落地 原创

产研社研究员 | 肖潇

【人工智能产研】

• 北京首批算力词元贷落地
• 全国一体化算力监测落地
• 韩国9月上旬半导体出口同比大幅增长超270%
• Rapidus计划2040年前后在月球建设半导体工厂
• 智谱完成50亿美元融资

政策风向

1、北京首批算力词元贷落地

"亦企Token（词元）贷"首批业务已在北京经开区正式落地，授信总金额接近20亿元，这也是全市范围内落地的首批算力词元贷，为科技型初创企业开辟出一条以算力数据赋能信贷审批的全新融资路径。

该产品以企业的算力Token产出消耗、算力服务合约价值为核心授信依据，突破了传统抵押物的限制。在此基础上，结合企业的技术壁垒、团队实力等进行综合评估，为轻资产型AI科创企业开辟了新的融资渠道。首批受益企业包括国汽智控、神州光大等，各自获得3000万元授信额度，有效缓解了研发与经营资金压力。

锐评：

传统信贷模式高度依赖抵押物和企业盈利报表。而许多处于技术攻坚阶段的科创企业，虽技术实力突出、算力业务活跃度高，却因缺少实物抵押物、经营利润尚未充分释放而遭遇融资瓶颈。该产品突破了传统抵押物思路，以企业的算力Token产出消耗、算力服务合约价值为核心授信依据，再结合技术壁垒、团队实力等进行综合评估。这标志着算力数据正式成为科技金融的新风控要素。

行业趋势

2、全国一体化算力监测落地

9月11日至13日，主题为"共织算力网 智启新未来"的2026中国算力大会举行，大会释放了进一步推进算力设施建设、提升产业创新能力的明确信号。大会宣布，我国已实现全国算力一体化统筹监测；相关企业在加快算力互联互通的同时，也进一步联合产业链上下游，推进关键技术攻关，深化算电协同与资源整合，推动算力由规模扩张迈向体系化、精细化发展。

我国正按照"点、链、网、面"的思路，体系化推进全国一体化算力网建设。截至今年6月，我国智算规模达2185EFLOPS（FP16），同比增长177%，全国算力设施整体上架率达71.4%；已建成超70条连通算力枢纽、重点区域的算力传输通道，批复17个国家算力互联互通区域节点。

针对算力布局分散、资源底数不清、跨域协同不足等挑战，中国算力平台加快拓面组网。大会发布的数据显示，中国算力平台已实现全国一体化算力统筹监测，平台算力超市运营层汇聚注册企业用户超万家，上架算力产品2000余项，接入各类大模型超300个，为广大开发者提供算力调用服务，累计沉淀数十亿条算力监测大数据。我国算力"一张网、一盘棋、一体化"发展格局基本形成。

锐评：

这是我国算力管理从"各地分散"走向"全国一盘棋"的关键一步。通过中国算力平台实现一体化统筹监测，可摸清全国算力资源"底数"，改变过去算力布局分散、资源底数不清的状态。也为下一步优化布局、提升算力使用效率、赋能AI大模型等应用指明了方向。

3、韩国9月上旬半导体出口同比大幅增长超270%

韩国海关公布的数据显示，9月前10天（9月1日至10日）韩国出口额同比增长约83%，达349.7亿美元，创下历史同期最高纪录；这一强劲表现主要得益于全球人工智能热潮推动下的半导体出口猛增。同期，进口额同比增长20.7%，达246.1亿美元，由此形成约103.7亿美元的贸易顺差，同样刷新历史同期最高水平。

分品类看，半导体成为整体增长的绝对主力：9月上旬半导体出口额同比增长270.1%，达165亿美元，创下历史同期新高。其中，面向中国大陆的出口增长约103%、对美出口增长约137.5%，共同支撑了本轮出口强势。

锐评：

这一方面得益于全球AI算力建设拉动高端存储与芯片订单，另一方面也受去年同期基数较低放大影响。若发展势头延续，韩国2026年累计出口有望挑战万亿美元大关。

企业动态

4、Rapidus计划2040年前后在月球建设半导体工厂

9月11日，日本先进半导体企业Rapidus社长小池淳义表示，公司正在认真考虑于2040年前后在月球建设半导体工厂，并将月球上存在芯片生产所需的水资源作为该计划的重要考量因素之一。

当天，小池淳义在美国华盛顿举行的一场活动上强调，这一设想“不是开玩笑”，而是一项认真的计划。他还在现场展示了一段由人工智能生成的月球工厂构想视频。IBM首席执行官阿尔温德·克里希纳也出席了该活动，并表示IBM与Rapidus正携手研发1纳米级先进芯片。

锐评：

该计划一方面契合了全球半导体向先进制程与太空探索延伸的热点话题，另一方面也因工程和经济上的巨大难度被普遍视为"科幻式"构想。对其可行的判断，业内更倾向于认为宣传与愿景意义大于近期实际可操作性。

5、智谱完成50亿美元融资

9月13日，智谱宣布完成约50亿美元融资，包括约20亿美元股份配售及约30亿美元可转债发行。此次融资所得款项将主要用于下一代GLM基础模型、完全自训练体系及相关算力基础设施的研发与部署。公告将"完全自训练"描述为：下一代GLM在上一代GLM所构建的环境中完成训练，从而形成递归式自我改进循环。具体投入方向包括：自动化生成与筛选训练数据、构建专属任务环境、提升长程推理能力，以及国产芯片适配、算子开发和推理优化等底层工程。

据悉，本次融资中约60%的募资净额（约235亿港元）将专项投入上述技术研发，以及大规模训练、生产推理、算力集群的部署与升级。随着此次融资完成，这些方向获得了明确的资金安排，智谱推进下一代模型的能力也进一步延伸至训练体系和底层工程，为持续技术迭代建立起更完整的研发基础。

锐评：

这笔融资为智谱下一阶段的训练规模与技术迭代提供了充足资金，也向市场传递了其"模型能力与算力效率并进"的长期技术路线。

商务合作/报料请联系侯经理 18801065284（微信同号）