未来 AI 基础设施建设与中国 AI 芯片研究

机构研报 行业研究 / 行业深度专题 申万: 半导体 天数智芯 (09903.HK) 北方华创 (002371.SZ)
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📰 研报摘要

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摘要： 本报告由摩根士丹利发布，重点分析全球 AI 基础设施（涵盖 CPU、GPU、ASIC 及光模块）的演进趋势，特别是探讨中国 AI 芯片在先进制程受限背景下的自给路径、竞争格局及市场潜力。

行业主线：

  1. AI 半导体市场空间巨大：预计到 2030 年全球半导体市场规模可达 1.5 万亿美元，其中 AI 半导体将占据一半份额。
  2. 核心产能驱动：TSMC 的 CoWoS 和 SolC 产能扩张是支撑 AI 芯片放量的关键，预计 2027 年 CoWoS 产能将扩至 165kwpm。
  3. Agentic AI 机会：随着 AI 从推理转向行动，集群级的 CPU/GPU 强度将增加，预计将为 CPU 带来 325-600 亿美元的新机会。

关键变化与分歧：

  1. 中国 AI 芯片的“去耦合”发展：中国通过增加单芯片 Die 数量（Package more dies）和构建更大规模的集群（Larger clusters）来弥补单颗芯片性能与顶尖产品的差距。
  2. 自给率提升：预计到 2030 年，中国 AI 芯片的自给率可达 86%，国内先进节点产能将支撑约 580 亿美元的 AI 加速器营收。
  3. 成本效益优势：国产芯片在 TCO（总拥有成本）和单 Token 成本上相对于 NVIDIA 处理器在本土市场具有竞争力。

受益方向与风险：

  1. 受益方向：先进封装（CoWoS/SolC）、高性能存储（HBM）、测试设备（如 Handler 和 Probe Card）以及国产高性能 GPGPU 厂商（如寒武纪、天数智芯）。
  2. 核心风险：先进制程产能受限、全球云服务商（CSP）资本开支波动、美国出口监管升级及能源供应限制。