📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告分析了AI算力需求从“模型训练”向“应用推理”转移的趋势，探讨了算力竞争从单芯片峰值性能转向系统级协同优化的逻辑，并重点讨论了国产算力芯片在信创需求与大模型迭代共振下的增量机遇。
行业主线：
- 需求侧转移：AI算力投资规模在2024年起推理侧开始超越训练侧，推理芯片需求增速更快，强调高吞吐、大并发与成本性能平衡。
- 竞争维度升级：算力竞争核心由单芯片性能转向由芯片、先进封装、HBM、软件生态及大规模集群构成的系统级协同优化。
- 国产化路径：国产算力正通过“芯片+HBM+互联+服务器+编译器+推理引擎+模型适配”的全栈效率提升，在信创体系驱动下加速适配放量。
关键变化与分歧：
- 平台化趋势：海外龙头（如英伟达、谷歌、AWS）已从单芯片竞争演进为“芯片+网络+软件+系统”的平台化交付。
- 国产迭代提速：以DeepSeek-R1为代表的国产大模型在2025年后迭代显著提速，推动国产算力在私有化部署和低成本推理集群中寻找突破。
- 信创认证突破：2026年5月国家首次设立AI芯片安全可靠测评品类，华为海思、海光信息等厂商获评I级认证，正式纳入信创体系。
受益方向与风险：
- 受益方向：获安全可靠认证的国产AI芯片厂商、具备全栈国产算力布局的供应商（如华为）、以及受益于算力超节点升级的液冷和铜缆环节。
- 核心风险：国产替代进程不及预期、下游AI应用需求不足、行业竞争加剧导致盈利下滑、国际关系导致供应链受限。