报告行业投资评级 - 维持“推荐”评级 [5] 报告的核心观点 - 算力长期需求旺盛，不仅源于云厂商Token数增长和ROI闭环，主权AI、大模型训练加速以及B端客户私有云部署也拉动算力强劲需求 [4][44] - 看好ASIC+NV链投资逻辑，后续关注优质龙头中报业绩表现及产品/客户突破 [4][44] 根据相关目录分别进行总结 1 Oracle大单背后的算力风向：英伟达GPU需求超预期 1.1 Oracle签订300亿美元算力订单，GPU需求旺盛 - 2025年7月1日消息，Oracle一项关键订单自2028财年起每年带来超300亿美元营收，约占2025财年总收入52%，近OCI业务收入三倍，体现AI大模型及云服务市场需求高速增长 [1][8] - Oracle采购约40万张英伟达GB200算力卡，成全球第二大NV算力卡持有者，保障其满足多元化需求，强化在AI云市场竞争力 [1][9] 1.2 全球AI算力格局：GPGPU与ASIC双轨并进 - 全球算力市场分化为以英伟达GPGPU为核心的通用计算阵营和ASIC驱动的专用计算阵营，共同支撑全球AI基础设施发展 [12] - NV GPGPU阵营适配大模型训练与通用AI需求，GPGPU适合处理计算密集型任务，在大模型训练、通用场景、主权AI等方面发挥重要作用，主要云厂商有CoreWeave和Oracle [13][15] - ASIC阵营聚焦推理加速与成本优化，2024年全球AI ASIC市场规模约65亿美元，预计2025 - 2033年保持约12.8%年均复合增长率，到2033年达152亿美元，云厂商和AI巨头积极布局自研ASIC，博通、Marvell等芯片公司看好该市场 [19][22][31] 2 NV GPGPU需求新动能：三大应用场景驱动增长 2.1 第三方LLM训练需求旺盛 - 随着AI模型参数量增长，训练所需算力上升，英伟达GPGPU技术优势明显，如训练GPT - 3，英伟达H100 GPU集群效率高，其BlackWell架构为万亿参数模型提供高推理速度和低成本 [34] - OpenAI与Oracle合作获取算力，与微软Azure合作深入，微软为其提供专属且庞大算力基础设施用于训练大型语言模型 [35] 2.2 主权AI算力加速布局 - 主权AI是各国为保障数据安全、技术自主构建的本土化AI基础设施，英伟达GPGPU芯片用于构建国家级AI超级计算机等 [36] - 中东、欧洲、东南亚等地区积极投资主权AI建设，与英伟达合作采购芯片、建设数据中心等，中国本土企业也在加速国产替代 [36][37][38] 2.3 To B客户与定制化私有云需求 - To B市场企业倾向私有化部署和混合云方案，英伟达采用混合云解决方案，其SageMaker HyperPod适合定制化大模型微调 [40][41] - 安进与英伟达合作提升蛋白质大模型训练和分析速度，宝马集团与英伟达合作构建虚拟工厂节省成本 [41] 3 投资建议 - 英伟达GPGPU需求高位运行趋势大概率持续，带动上下游产业链需求扩张，算力基础设施建设进入新阶段，建议关注有核心技术、产能扩张能力强、在AI算力产业链有竞争优势的公司 [43] - 推荐关注ASIC领域的芯原股份；服务器领域的工业富联、华勤技术；PCB领域的沪电股份等；光通信领域的旭创科技等；铜连接领域的瑞可达等；电源领域的江海股份等 [4][44] - 工业富联是全球AI服务器OEM核心厂商，GB200良率问题解决后将带来业绩增量，且公司回购股票彰显信心 [47][48] - 华勤技术是国内AI服务器核心制造商，多业务协同发展，预计25年收入及利润同比增长25%，有望受益于英伟达芯片进展 [48]