报告投资评级 * 报告未明确给出行业投资评级 [1][2][3] 报告核心观点 * 在AI大模型训练与推理需求爆发的推动下，全球算力芯片行业正经历深刻重构，竞争焦点从单一制程性能转向“专用架构+软件生态+能效效率”的系统级较量 [3] * 美国持续收紧先进芯片及制造设备出口管制，叠加全球AI资本开支向头部云厂商高度集中，加速了算力供应链的地缘割裂，各国纷纷押注自主生态以突破CUDA垄断 [3] * 中国算力市场在AIGC与数字经济驱动下高速增长，但受美国技术管制影响，正加速构建自主可控的智能算力体系，国产替代进程加速 [4] * 中国AI芯片市场呈现“华为与英伟达双雄并立、多元技术路线并进”格局，头部厂商正加速构建全栈软硬件生态，力图在训练与推理双赛道实现非对称突破 [6] 全球及中国集成电路市场概况 * 全球市场：全球集成电路市场规模从2003年的1,399.6亿美元增长至2024年的5,395.1亿美元，预计2025年将升至6,778.5亿美元 [7][9] * 中国市场：中国集成电路市场规模从2010年的1,424.0亿元持续增长至2024年的14,037.0亿元，年均增速超17%，预计2025年将达16,935.0亿元 [11][13] 算力的核心地位与规模预测 * 算力与算法、数据构成人工智能三大核心支柱，是驱动生成式AI突破和数字经济发展的关键底座 [16][18] * 全球算力规模：全球算力总规模（FP32等效）预计将从2021年的615 EFLOPS跃升至2030年的20 ZFLOPS（即20,000,000 EFLOPS），扩张超32倍，其中智能算力占比将从37.7%升至94.1% [32] * 中国算力规模：中国算力总规模（FP32）预计将从2021年的202.9 EFLOPS增至2030年的3,639.9 EFLOPS，增长约17倍，智能算力占比将从76.5%提升至94.6% [36] * 中国算力目前支撑全球40%以上大模型研发，在用标准机架数预计将从2021年的230.6万架扩至2030年的4,138.3万架 [36] AI加速芯片市场格局与预测 * 全球市场：全球AI加速芯片市场规模预计将从2021年的91.7亿美元扩张至2030年的7,300亿美元，GPU凭借生态优势主导市场，占比从73%提升至82% [41] * 中国市场：中国AI加速芯片市场规模预计将从2021年的38.9亿美元增至2025年的249.1亿美元，并在2030年超过1,121亿美元，2025–2030年复合增长率约35% [45] * GPU市场格局：2025年，在数据中心GPU市场中，英伟达预计占据79%份额，AMD占7% [49]；在独立显卡市场，英伟达份额维持在92–94% [49] 技术路线与厂商竞争 * GPU凭借高ALU密度与高带宽显存，在AI和图形加速中显著优于CPU，已成为智能计算核心，其性能由核心数、频率、显存容量、带宽及多精度支持等指标综合决定 [5] * 中国主要AI芯片厂商采取差异化技术路线：华为昇腾910B在整型算力上领先，寒武纪MLU590以1,280 GB/s显存带宽突出，昆仑芯专注推理场景优化，摩尔线程与沐曦则发力通用GPU（GPGPU） [6] 地缘政治与政策环境 * 美国对华管制：2022年以来，美国对华AI芯片管制持续收紧，从全面禁售转向2026年对H200等高性能芯片实施“逐案审查”，政策在技术封锁与商业利益间动态平衡 [21] * 中国产业政策：2025年国家密集出台政策，从芯片攻关、算力基建、标准体系到税收优惠，全链条支持计算加速芯片研发与应用，加速构建自主可控的智能算力生态 [27][29]