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算力芯片行业报告大模型驱动算力变革国产算力迎增量机遇
1.核心推荐：国产算力产业链，重点关注寒武纪与ASIC 方向生成式AI（GPU/ASIC）为首推方向：当前产业最强方向仍是生成式AI，华为昇腾910B 及后续产品路线、超节点系统落地，后续产品迭代与客户导入持续推进。
寒武纪（重点推荐）：主要云厂大客户资本开支持续上修；寒武纪自身690 及新一代七系列产品在技术上拉开身位，后续可往主流先进制程（如4nm/3nm/1.4nm）迭代。
ASIC 方向：长期推荐翱捷科技、泰晶股份、金圆股份。金圆股份一季度已披露可观新增订单及在手订单，二季度（4-6 月）趋势持续向上。翱捷科技2026 年上半年成立ASIC 设计子公司，新增订单将通过子公司对接交付。泰晶股份在手订单维持在9 亿元水平，供应链与客户对接有不错进展。
2.算力需求：从训练向推理扩散，推理资本开支已超越训练全球AI 算力资本开支：根据指引，2025-2028 年全球AI 算力资本开支保持20%增速。
推理侧投资超越训练侧：2024 年起针对推理的基础设施投资规模已超越训练侧，推理芯片需求增速更快，强调高吞吐、大并发、成本性能平衡。
国产大模型迭代提速：2023-2024 年受高端芯片供给约束迭代放缓，
但2025 年起（DeepSeek 推出后）迭代提速，产品丰富度提升。2025年全球前三大模型贡献方为OpenAI、谷歌、阿里巴巴，字节跳动、
DeepMind、腾讯上榜，国产大模型加速追赶。
3.国产算力产业链：先进制程良率优化，国产替代空间持续扩大国产先进制程：国内除头部1-2 家晶圆厂外，第二、第三、第四家也在扩产，国产供应链逐步完善。2026 年以来，国产先进制程代工（N+2、
N+3）良率持续优化迭代，技术路线向4nm、3nm、1.4nm 清晰演进。
国内AI 加速卡市场：2025 年国内AI 加速卡总出货量约400 万张。
英伟达占比55%，华为占比20%。国产前五位为华为、平头哥、昆仑芯、寒武纪、海光信息。
信创安全认证：2026 年5 月安全可靠测评公告将9 款国产人工智能训练推理芯片纳入安全可靠等级一级（首次设立AI 芯片品类），来自华为海思、平头哥、必恩科技、海光信息、沐曦、摩尔。信创市场从传统通用算力转向智能算力基础设施升级。
4.产业链趋势：从单芯片性能转向系统级协同，互联技术升级算力芯片演进：从CPU 通用计算→GPU 并行→GPGPU 平台化→TPU/NPU专用加速→系统级算力集群。竞争从单芯片跑分转向芯片、软件生态、
服务器互联、集群综合效率。
互联技术：朝向Scale Out 和Scale Up 两个方向发展。GB200 开辟超节点时代，带动液冷、铜缆技术升级；集群规模扩大带动CPU 技术
（如CXL）和PCB 材料升级。
AI 系统本质为异构计算：CPU 负责调度，GPU 负责大规模加速，TPU/NPU在特定推理/边缘场景具备成本与能效优势，长期呈现百花齐放格局。
5.海外龙头复盘：从单芯片到平台生态英伟达：依托GPU+CUDA+NVLink+整机系统构建通用AI 算力平台，持
续推出Blackwell 系列，竞争扩展为芯片、网络、软件、系统整体平台竞争。
谷歌：以TPU 为核心，2016 年第一代→2025 年第七代TPU（面向推理时代，支持大规模低延迟推理、多模态生成），从单芯片转向TPU集群+软件栈+能效。
亚马逊：围绕云服务，从推理芯片（低成本低延迟）扩展到训练芯片，
2025 年最新款面向智能体推理及视频生成，从单一芯片走向云平台生态。
6.国产算力适配与商业化：深度绑定头部模型，信创加速落地国产大模型商业化：进入Agent、长上下文、多模态、低成本推理阶段。若国产算力厂商深度绑定头部模型及应用场景，有望在私有化部署、行业Agent 低成本推理中突破。
信创应用落地：政务、金融、电信、能源、教育已成大模型重点领域，
通信服务商资本开支从传统网络转向云算力和AI 基础设施。国产服务器为主的智算中心、超节点加速建设。
全栈效率演进：国产算力焦点从单卡分值转向芯片、存储、互联、服务器、编译器、算子库、推理引擎、模型适配的全栈效率，产业生态从硬件主导向软硬件协同转变。
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