AI系列专题报告（一）：算力，算力基建景气度高，国产AI芯片发展势头良好.pptx

AI系列专题报告（一）

算力：算力基建景气度高，国产AI芯片发展势头良好

电子行业强于大市（维持）

证券研究报告

nAIGC蓬勃发展，对底层智能算力产生强劲需求。行业前期，训练是算力需求的主力，大量大模型训练需要海量算力支撑。2024年末，DeepSeek重磅发布，其轻量化、低成本、高性能特征大幅拉低了AI应用门槛，有望成为各类推理场景爆发的契机，推理算力市场需求潜力巨大。在此背景下，全球科技巨头资本支出维持在高位，国内智算中心建设如火如荼。根据中国信通院浪潮信息报告数据，截至2023年底，全球智能算力规模为335EFLOPS，同比增长136%，智能算力需求旺盛，增速远超算力整体规模增速。

nAI算力芯片：ASIC蒸蒸日上，关注AI芯片国产化。根据中投产业研究院数据，2022年，全球AI芯片市场规模约422亿美元，预计2025年将达到920亿美元，三年CAGR达27.7%。AI算力芯片主要有通用GPU和ASIC两大类，通用GPU是目前的主流，算力强大、生态丰富，英伟达是领导者，AMD紧随其后，加速追赶，国内海光信息、沐熙等也采用该路线；ASIC是专用定制芯片，面对专项任务，计算能力和效率较通用GPU更强，博通和MARVELL是领先者，拥有大量特定任务负载的大型云服务厂商多与其合作开发，典型案例是谷歌TPU系列产品（与博通合作研发），国内华为昇腾、燧原等采用AISC路线。2025年5月19日，英伟达发布NVLinkFusion，允许第三方ASIC芯片接入英伟达计算体系，AI算力基础设施异构融合计算壁垒得到一定缓解，客观上有望推动ASIC芯片的发展。国内来看，AI芯片是美国对华科技制裁的重灾区，其先进的AI芯片产品无法出口至国内，倒逼国内AI算力芯片实现从设计到制造的全产业链国产替代，海光DCU、华为昇腾、寒武纪等已取得一定突破，燧原、沐熙、天数、壁仞等公司也在快速发展，AI算力芯片自主可控已取得长足进步。

nAI服务器：市场景气度高，国产AI芯片占比提升。根据IDC浪潮信息报告数据，2024-2028年，我国AI服务器CAGR将达到约30.6%，景气度持续高企，同时，在美国对华半导体出口管制进一步升级、我国AI服务器厂商积极拥抱国产AI芯片等多重因素影响下，国内AI服务器市场中，国产AI芯片占比将持续提高。此外，随着DeepSeek火爆出圈，仅数月时间，国内市场已有100多家厂商推出AI（DeepSeek）一体机，供应端呈现“百机大战”格局，需求端已在政务、金融、医疗、教育、物流等行业多点开花，DeepSeek大模型一体机未来有望持续向好。

n投资建议：DeepSeek火爆出圈，轻量化、低成本、高性能，推理场景逐渐打开，推理端算力需求将逐步超过训练端。当前，AI算力是美国对华科技制裁的重灾区，先进的AI算力芯片无法出口至国内，反向倒逼国内AI算力从设计到制造到整机的全面国产替代，国内通用GPU、ASIC芯片蓬勃发展，同时服务器和一体机厂商也逐渐向国产AI芯片倾斜，全产业链合力，国内AI算力自主可控已取得不菲成果。推荐海光信息、浪潮信息、龙芯中科、芯原股份、紫光股份、深信服、神州数码，建议关注寒武纪、华勤技术、软通动力。

n风险提示：（1）大模型应用落地不及预期的风险。（2）国产AI芯片开发不及预期的风险。（3）美国对华科技制裁的风险。

核心摘要

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二、AI算力芯片：ASIC蒸蒸日上，关注AI芯片国产化

三、AI服务器：市场景气度高，国产AI芯片服务器占比提高

四、投资建议及风险提示

一、AIGC蓬勃发展，对底层智能算力产生强劲需求

目录CONTENTS

大模型和生成式AI快速发展，拉动智能算力需求加速释放。2015-2016年，大模型时代开启，整体训练计算量较之前时期大2-3个数量级。2022年底，ChatGPT横空出世，随后，拥有千亿甚至万亿级参数的各类通用大模型相继发布，其训练迭代极大拉动了对智能算力的需求。根据JaimeSevilla等人的研究，2016-2022年，大模型训练所需的算力从4e+21增长到8e+23FLOPS，意味着大模型训练算力每10个月即翻一倍。

里程碑级机器学习系统的算力变化趋势

1.1大模型发展助推智能算力需求加速释放

数据来源：JaimeSevilla等《ComputeTrendsAcrossThreeErasofMachineLearning》,

训练算力需求（FLOPS）

训练算力需求（FLOPS）

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AIGC通常需要训练和