📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告探讨了中美 AI 算力竞争的核心驱动力，认为 AI 能力的规模化取决于计算能力，而计算能力最终受限于半导体技术和电力供应。报告指出，尽管美国在芯片效率上目前处于领先地位，但中国在电力规模、可再生能源部署速度以及产业链成本控制方面具有显著的战略优势，有望在 2035 年通过规模效应弥补效率差距，在算力总量上追平甚至超越美国。
行业主线：
- 算力与电力的共生关系：AI 能力遵循算力幂律，电力被视为 AI 架构的最底层基础。算力的竞争在长期将演变为电力供应能力的竞争。
- 中国作为“电能国家”的优势：中国在太阳能、风能部署上远超全球其他地区，且可再生能源和电池成本仅为西方的三分之一。中国具备快速扩建电力基础设施以支持超大规模数据中心（AIDC）的能力。
- 算力追赶路径：预计到 2035 年，中国需将 AI 专用数据中心容量扩展至 214GW，并提升国产芯片效率至美国水平的 50% 以上，以实现算力平价。
关键变化与分歧：
- 瓶颈转移：美国目前的挑战在于电力供应无法跟上芯片部署速度（可能出现“有芯片无电”）；而中国的挑战在于先进半导体产能的效率与供应。
- 技术差距收窄：随着摩尔定律放缓，高性能芯片的性能提升幅度在减小，国产芯片有望通过工艺创新和规模效应缩小与美国的代差。
受益方向与风险：
- 受益方向：算力基建驱动的国产半导体设备供应商、晶圆代工厂、AI 芯片设计公司，以及能源存储、电网基础设施和核电相关企业。
- 核心风险：美国半导体出口管制进一步升级、国内 AIDC 资本支出低于预期、电力建设节奏无法匹配算力需求。