中芯無縫配合國家戰略部署 2025年8月9日 姚穎謙
2025年8月9日
中芯無縫配合國家戰略部署
繼續有關中芯國際（00981）的分析。本欄內容可能高端，但肯定沉悶（最少就近兩周專注講中芯、大型語言模型〔LLM〕，以及技術而言），然而，AI與日常生活息息相關，人們對本周發布的ChatGPT最新版本5.0（GPT-5）必然興趣盎然。GPT-5採用更先進的架構，惟就算貴為龍頭，背後仍存在着整個行業都在努力解決的技術挑戰。
GPT-5的核心價值是能夠在巨量訊息與可行知識之間快速轉換。對中芯來說，這意味着對製程良率、DUV/EUV工序、GaN器件功耗瓶頸進行多路徑解決方案生成，減少工程師反覆試錯的時間。不過，要充分發揮這些AI模型的潛力，首先必須解決一個關鍵問題：幻覺（hallucination）。
大型語言模型產生「幻覺」，是指模型生成看似合理但實際上錯誤或虛構的資訊。這個問題極為關鍵，因為它直接影響AI系統的可信度及實用性。根據錯誤預防的經典理論，事後檢測和修正錯誤的成本遠高於預防錯誤──在AI領域，當錯誤資訊已經被使用者採納或傳播後，其造成的損害往往難以挽回。在醫療、法律、金融等重要領域，幻覺導致的錯誤決策可能帶來重大損失。因此，從源頭解決幻覺問題，比建立複雜的事後檢測機制更具成本效益。
幻覺的成因可歸納為三大類別。首先是語料問題。模型訓練時吸收了錯誤、不一致或過時的數據，缺乏足夠的專業領域知識，導致在未知領域依靠統計模式「編造答案」。其次是語言模型機制限制，LLM是條件機率生成器（Probability of next token given context，P〔next token|context〕），追求連貫性而非事實正確性，即使推理鏈（chain of thought）有邏輯，也可能基於錯誤假設進行推導。第三是推理與檢驗脫節，沒有內建檢驗（fact-check）模塊，生成端與驗證端是兩套獨立流程，未做到即時校正；此外，輸入上下文不足或被誤導也會加劇問題，當Prompt（提示）缺乏關鍵細節時，模型會自動填補空白（confabulation），指令設計不嚴謹或帶偏見也會導致錯誤輸出。
硬件可助降AI幻覺率
比如當下最高端的SuperGrok Heavy和GPT-5會完全密集Transformer，所有參數全參與計算，但DeepSeek平民版則「慳皮」得多，它混合專家模型（Mixture of Experts，MoE）架構，僅啟動必要「專家」，在推理上，5.0堅持開放式對話、多步推理與語言創造力，相對DeepSeek v1的任務導向有較強的複雜推理和語境理解能力。
硬件本身不能直接「消除」幻覺，但能提供條件支援更大、更準確、更可控的模型訓練與推理，間接降低幻覺率。更高算力與內存容量支援更大參數量與更長上下文（context window），減少因訊息截斷導致的錯誤推測，例如H100或MI300X等高帶寬顯存GPU。
若中芯能製造帶有高頻寬記憶體（HBM），將能支援大上下文模型運行。低延遲、高帶寬互聯的AI專用加速器，必然有助改善內地模型例如DeepSeek v1的幻覺問題。多卡訓練和推理時減少通訊瓶頸，支持即時查詢外部知識庫（RAG），例如NVLink、CXL、光互聯技術，都是關鍵的硬件基礎設施。這些技術的突破將直接影響AI模型準確性和可靠性。
在軟件層面，檢索增強生成（RAG）技術在生成前或生成中檢索權威知識庫，降低模型對訓練語料內錯誤模式的依賴，可配合向量數據庫（如FAISS、Milvus）使用。知識編碼與更新方面，定期增量微調（continual learning）以引入最新知識，知識蒸餾（knowledge distillation）從高精度專用模型轉移正確知識。生成後檢驗（Post-generation Verification）使用專門的檢驗模型對生成文本打分，若可信度低，觸發重新生成或引用來源。
從目前幻覺出現情況而論，據權威數據庫TruthfulQA和HaluEval，GPT-5、SuperGrok Expert、DeepSeek v1的比較，它們的幻覺出現率為1.9%、6.8%至15%、高達四成，AI是戰略和國家安全，這正是國家必須在軟硬件上急起直追的原因。沒有強勁晶片，一切都是枉然，幸而我們有一個明顯的答案：中芯國際。
業績遜預期股價波動
以周五收巿價48.66元計算，中芯H股巿值3886億元，中芯A股（688981.SH）作價較高，報86.66元人民幣，因而得出約7000億元人民幣巿值，每股盈利今明兩年預料為11美仙和22美仙，巿盈率看是天價，巿賬率在2倍上下卻是非常合理（高增長龍頭技術型公司來說只此一家）。中芯市值反映市場對其戰略價值的認可，儘管H股與A股存在價差，但因巿場喜好、規管與套戥限制，人們不應對價差收窄抱有過高憧憬。
據最新公布2025年第二季業績，集團收入22.09億美元，較首季下降1.7%，較去年同期增長16.2%。毛利4.5億美元，按季跌11.1%，按年升69.7%。歸屬母公司淨利潤1.3億美元，較上季度挫29.5%，按年亦減少19.5%。毛利率20.4%，較上季度下跌2.1個百分點，卻遠高於去年同期的13.9%。上半年總收入為44.56億美元，按年升22%；毛利率為21.4%，較去年同期漲7.6個百分點。第三季度展望，預計收入較第二季度增長5%至7%，毛利率介乎18%至20%。公司表示，第二季產能利用率上升至92.5%，但受市場波動影響，利潤表現低於預期導致股價下跌（然而管理層預期一向保守）。
數據反映在技術封鎖（如EUV）和美國打壓下中芯的韌性，而中芯為解決AI硬件瓶頸的貢獻非常明顯。隨着國產AI模型快速發展，對高性能計算晶片的需求將持續增長，中芯在先進製程和特殊工藝方面的突破，例如與擁有自主GaN技術，是跟本周急升的英諾賽科（02577）合作，將直接支撐內地AI產業的自主可控發展。
書寫國產半導體新篇章
總括而言，中芯既有自身發展目標，又有祖國堅定不移的支持。在AI時代，解決LLM幻覺問題需要軟硬件協同創新，而中芯在硬件製造端的突破，將為整個AI生態系統提供關鍵支撐。受惠技術不斷進步，中芯有望在全球半導體產業鏈中扮演更重要的角色，不僅服務於內地市場，更能為全球AI技術發展做出貢獻。
與此同時，中芯需要在保持製造能力提升的同時，加強與AI企業的合作，深入理解AI計算的特殊需求，開發針對性的解決方案。這不僅是技術挑戰，更是戰略機遇。在國家戰略的指引下，中芯正在書寫中國半導體產業的新篇章。
作者為香港理工大學工商管理博士、財務總監、香港仁杰社團商會常務理事、香港專業投資者協會專家顧問、CFA、DBA、FCA/FCPA、FCG/HKFCG（CS, CGP）、FHKIoD。
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