📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告深度分析了全球及国产算力芯片（尤其是GPU）的行业格局。大模型演进遵循 Scaling Law，驱动算力需求刚性扩张，使得 GPU 成为 AI 基础设施的核心。目前英伟达凭借硬件性能与 CUDA 生态占据全球主导地位。面对美国出口管制，国产 GPU 厂商正加速追赶，力求实现自主可控。
行业主线：
- 算力需求刚性增长：多模态大模型的演进对并行计算能力要求极高，GPU 凭借并行架构成为训练与推理的主力，算力规模直接决定模型能力。
- 全球格局一超多强：英伟达通过 GB200/GB300 等迭代产品及 CUDA 生态构建深厚壁垒，占据绝大部分数据中心 GPU 市场。
- 国产替代进入关键期：在政策支持与出口管制压力下，国内厂商在技术路径、商业化落地和盈利能力上逐步突破，正从研发阶段向规模化部署过渡。
关键变化与分歧：
- 商业闭环显现：海外 AI 投入产出已实现闭环，Token 调用量高速增长且付费用户转化明显，进一步坚定了科技巨头加大资本开支的信心。
- 国产厂商分化：海光信息依托信创 CPU 实现规模盈利，寒武纪深耕 AI 芯片并在 2024 年末实现单季度转盈，而摩尔线程与沐曦股份仍处于商业化落地前期。
受益方向与风险：
- 受益方向：重点关注算力芯片设计（寒武纪、海光信息）及高端算力芯片代工（中芯国际、华虹公司）。
- 核心风险：下游 AI 应用需求不及预期、国产替代进展低于预期、晶圆代工供应受限。