报告行业投资评级 * 报告未明确给出具体的行业投资评级（如买入、增持等）[1] 报告核心观点 * 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出口管制，叠加全球AI资本开支向头部云厂商集中，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] * 中国厂商正通过多路径突围构建自主生态，力图在训练与推理双赛道实现非对称突破，支撑国家算力安全 [6] 全球及中国集成电路市场概览 * 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] * 中国集成电路市场规模从2010年的1,424.0亿元增长至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] 算力的核心地位与政策环境 * 算力是驱动生成式AI突破和数字经济发展的关键底座，依托GPU/TPU等专用芯片与云边协同架构，支撑大模型从千亿到万亿参数的训练与推理 [16][18] * 美国对华AI芯片管制政策持续演变，从全面禁售转向对部分高性能芯片（如H200）进行“逐案审查”，凸显中美算力博弈长期化 [21] * 2025年中国国家层面密集出台政策，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] 全球与中国算力规模及结构 * 全球算力总规模（FP32等效）从2021年的615 EFLOPS跃升至2030年预计的20 ZFLOPS（即20,000,000 EFLOPS），智能算力占比从37.7%升至94.1% [32] * 中国算力总规模（FP32）从2021年的202.9 EFLOPS增至2030年预计的3,639.9 EFLOPS，增长约17倍，智能算力占比升至94.6% [36] * 中国算力目前支撑全球40%以上大模型研发，在用标准机架数从2021年的230.6万架扩至2030年预计的4,138.3万架 [36] AI加速芯片市场规模与格局 * 全球AI加速芯片市场规模从2021年的91.7亿美元扩张至2030年预计的7,300亿美元 [41] * 全球市场中，GPU凭借生态与性能优势占据主导地位，其份额从73%提升至82% [41] * 中国AI加速芯片市场规模从2021年的38.9亿美元增至2025年的249.1亿美元，预计2030年将超1,121亿美元 [45] * 2025年全球数据中心GPU市场中，英伟达预计占据79%份额，AMD占7% [49] * 2025年全球独立显卡市场，英伟达份额维持在92–94% [49] 中国AI芯片厂商竞争格局与技术路径 * 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 [6] * 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] * 头部厂商正加速构建涵盖芯片、驱动、编译器与框架的全栈软硬件生态 [6]