中国 AI 加速器行业竞争格局及重点标的分析

摘要： 本报告由摩根斯坦利发布，旨在分析中国 AI 加速器市场的竞争格局及国产化替代进程。报告认为中国在 AI 算力方面正通过系统级创新、供应链本土化以及更具吸引力的推理经济学缩小与美国的差距，预计到 2030 年中国 AI 芯片的国产自给率将提升至 86%，市场规模（TAM）可达 670 亿美元。

行业主线：

1. 推理驱动的替代周期：AI 算力需求正从模型训练转向大规模推理部署，单 Token 成本（Cost per Token）已成为 CSP（云服务提供商）决策的核心 KPI。
2. 系统级竞争力弥补制程差距：在先进制程受限的情况下，国内厂商通过先进封装、多芯片设计、机架级系统架构及软硬协同优化来提升整体算力表现。
3. 国产化成为长期特征：由于持续的出口管制，AI 芯片本土化已成为结构性趋势，而非短期政策响应。

关键变化与分歧：

1. 架构路径权衡：分析了 GPGPU（通用性强、CUDA 兼容性好，如天数智芯、沐曦）与 ASIC（特定任务效率高、软硬协同深，如寒武纪）的不同投资逻辑。
2. 供应链瓶颈转移：先进制程产能集中在 SMIC，产能分配和良率成为核心瓶颈。部分厂商选择更成熟的 $N+7$ 节点以确保供应稳定性，但这在一定程度上牺牲了能效。

受益方向与风险：

1. 受益方向：具备强 CSP 客户绑定能力、软件生态兼容性高且供应链韧性强的厂商。重点关注寒武纪（推理性能领先）、天数智芯（供应链多元化）及沐曦（软件兼容性强）。
2. 核心风险：AI 需求增长低于预期、价格竞争提前到来、出口管制进一步升级以及先进制程良率提升缓慢导致产能受限。