AI 高景气，上游供给紧张，下游落地加速

AI高景气，上游供给紧张，下游落地加速 孟灿SAC:S1130522050001mengcan@gjzq.com.cn 李忠宇 SAC:S1130524100002lizhongyu01@gjzq.com.cn 核心要点 产业前沿 美国供电瓶颈影响算力中心投入使用，英伟达业务强劲。沐曦、摩尔IPO募资拟投入国产ai算力芯片研发。Openai、百度等升级大模型，阿里、字节等对旗下模型降价。阿里基于Qwen最强模型打造一款同名个人AI助手—千问App，全面对标ChatGPT，加入全球AI应用竞赛。 资本风向 AMD上修未来5年业绩，中芯国际Q4指引淡季不淡，台积电先进制程供不应求，计计划自26年1月起，5纳米以下的先进制程将执行罕见的连续四年涨价。软银投资Openai 225亿美元，Anthropic预计到2027年实现盈利超过OpenAI。伯克希尔减持苹果，买入谷歌，腾讯三季度业绩超预期。 本周观点 AI上游景气持续，关键看供给。头部上游硬件公司长期指引乐观，算力有望保持高增长。AI芯片的高速增长，带动存储、数据中心需求提速。Token数量的爆发式增长，带动ASIC强劲需求。AI下游加快落地，关键看壁垒及变现。我们认为：1）“入口”的定位愈发明确。B端仍以SaaS或软件厂商掌握入口及数据。C端或渐渐被AI基模厂商（大厂AI）掌握入口主导权，C端软件存在被吞噬与被调用/分发两种结果。2）B端作为生产力工具的TAM更高。短期IT预算问题或对业绩存在扰动，但长期看好企业服务Agent化后的价值分成逻辑。3）距离AI基模能力越远、越看重过程体验而非简单的结果、越难以单纯依靠自然语言交互达成结果的场景，C端软件被吞噬的风险越低。 内容目录 一、产业前沿......................................................3 AI基础层：海外电力、芯片等供不应求，国内自主可控加速...........3AI模型层：大模型优化/升级+降本/降价，落地性价比提升............4AI应用层：头马太效应明显，头部应用格局相对稳定，阿里等巨头发力.5 二、资本风向......................................................5 AI基础层：需求强劲，瓶颈在供给.................................5AI模型层：高增长与高投入并存...................................6AI应用层：巨头在AI发力不容小觑................................7 三、本周观点......................................................8 AI上游景气持续，关键看供给.....................................8AI下游加快落地，关键看壁垒及变现...............................8 图表目录 图表1：2024-2025年全球访问量TOP20月度排名表......................................10 图表2：2024-2025年国内访问量TOP20月度排名表......................................12图表3：全球AI产品年经常性收入Top20排名情况........................................14图表4：国内AI产品年经常性收入Top20排名情况........................................14图表5：2025年1-10月国内大模型中标项目数量情况...................................15图表6：2025年1-10月国内大模型中标项目披露金额情况...........................15图表7：2024-2025年国内访问量TOP20月度排名表......................................15 一、产业前沿 AI基础层：海外电力、芯片等供不应求，国内自主可控加速 海外方面，11月10日，美国硅谷两座分别为DigitalRealty和StackInfrastructure建造的全新数据中心SJC37与SVY02A，虽已竣工并具备承载数十兆瓦高密度计算负载的能力，却因当地电网扩容进度滞后而陷入“竣工即闲置”的困境，且暂无明确的全面供电时间表。这一现象是当前美国AI算力基础设施狂飙突进与电力基础设施建设缓慢之间结构性矛盾的缩影。负责供电的硅谷电力公司正斥资数十亿元进行电网升级，但工程预计要到2028年才能完工。类似的供电瓶颈在北弗吉尼亚等全美多个数据中心聚集地反复上演，新容量接入等待周期可长达数年。 英伟达CEO黄仁勋11月8日受访时表示，英伟达近来业务非常强劲，逐月转强，Blackwell需求强劲，且不只GPU本体，英伟达同时也打造CPU、网路芯片、交换器等，与Blackwell相关的芯片很多。下一代Rubin的节奏已开始进入产线，已经在生产线上看到Rubin身影，台积电正非常努力支援相关需求。 国内方面，百度披露两款自研芯片上市节奏。11月13日的百度世界大会上，公布百度自研芯片昆仑芯的最新进展。其中昆仑芯M100主要针对大规模推理场景进行优化，将在2026年初上市；昆仑芯M300主要针对超大规模的多模态大模型训练和推理进行深入优化，将在2027年初上市。 10月24日，国产GPU企业沐曦股份科创板顺利过会，拟融资39.04亿元，用于投资新型高性能通用GPU研发及产业化、新一代人工智能推理GPU研发及产业化和面向前沿领域及新兴应用场景的高性能GPU技术研发项目。摩尔线程科创板IPO注册申请于2025年10月30日顺利获批，拟募集资金约80亿元，用于新 一代自主可控AI训推一体芯片研发项目、新一代自主可控图形芯片研发项目、新一代自主可控AISoC芯片研发项目及补充流动资金。 AI模型层：大模型优化/升级+降本/降价，落地性价比提升 海外方面，OpenAI推出GPT-5.1迭代，旨在打造更灵活且高度个性化的数字助理。新版引入两大模型并均支持自适应推理：即时版（gpt-5.1-chat-latest）提供更温暖、更拟人化的对话体验，能更严谨遵循指令并处理情绪化场景；思考版（gpt-5.1)则针对复杂任务优化，简单查询速度翻倍，难题处理详细度翻倍。模型路由器(GPT-5.1Auto)将智能分配任务，两款模型均上线API。配合新模型，OpenAI在韩国、新西兰等市场试点ChatGPT群聊(GroupChat)功能，支持多人与AI协同共创，AI可自动判断发言时机，且仅在AI回应时计算速率限制。 国内方面，百度发布原生全模态大模型文心5.0。11月13日，2025百度世界大会上，正式对外发布原生全模态大模型文心大模型5.0。该模型参数量达2.4万亿，采用原生全模态统一建模技术，具备全模态理解与生成能力，支持文本、图像、音频、视频等多种信息的输入与输出。 阿里云百炼官宣通义千问3-Max模型降价。11月13日开始对中国站-北京的通义千问3-Max模型实行降价。降价后，batch调用半价；隐式缓存，对命中缓存的部分，按输入Token标准单价的20%计费；显式缓存，用于创建缓存的Token按输入Token标准单价的125%计费，后续命中仅需支付10%的费用。 字节火山引擎正式发布豆包编程模型，成本降低62.7%，国内最低价。11月11日，火山引擎正式发布豆包编程模型（Doubao-Seed-Code）：专为Agentic编程任务深度优化，在SWE-Bench-Verified官方榜单中刷新SOTA，并兼容 AnthropicAPI等主流开发环境。同时，编程模型价格进一步降低。官方表示，豆包编程模型综合使用成本相比业界平均水平降低62.7%，国内最低价。 AI应用层：头马太效应明显，头部应用格局相对稳定，阿里等巨头发力 本周，海外聊天助手类应用活跃度中，Claude和Perplexity小幅下降，ChatGPT和Gemini保持平稳。国内应用中，Kimi和通义活跃度继续快速提升，其他多数AI聊天类应用活跃度保持平稳。 阿里旗下通义App更名为千问App。阿里巴巴已秘密启动“千问”项目，基于Qwen最强模型打造一款同名个人AI助手——千问App，全面对标ChatGPT，加入全球AI应用的顶级竞赛。目前应用商店中，阿里旗下通义App名称已变更为千问App，版本号由3.59.1升级为5.0.0。 二、资本风向 AI基础层：需求强劲，瓶颈在供给 海外方面，AMD强化中长期增长框架，AI数据中心成为核心驱动力。AMD此次分析师日明确上修未来五年增长路径，将AI数据中心作为公司最核心的战略支点。提出数据中心芯片收入在2030年达到千亿美元规模，并给出未来三到五年公司整体年化增长35%、数据中心业务年化增长60%等目标。公司依托OpenAI订单、MI400系列在2026年量产以及自研整机方案，向系统层优化延伸；并购AI软件资产，补足推理与训练工具链，提升在AI生态中的端到端竞争力，不再局限于单点芯片竞争。此次增长框架反映管理层对AI周期的持续性与广度有信心。尽管执行节奏与行业竞争仍是市场关注点，但随着产品和软件生态逐步落地，AI数据中心业务的中长期上行趋势正在变得更加可验证。 CoreWeave：需求强劲，但供给瓶颈压制短期放量与盈利。CoreWeaveQ3收入同比增长134%，继续展现出AI算力租赁领域的高景气。在OpenAI、Meta等核心客户持续扩单推动下，单季营收达13.6亿美元，高于市场预期。在手合同规模上升至556亿美元，对应2.9GW已签约电力资源，订单黏性与未来可见度仍在上行。虽然需求端强劲，但Q3指引下调显示供给端是限制增长的关键。受第三方数据中心开发商延迟交付影响，部分关键园区无法按计划上电，导致全年收入展望低于市场预期。反映出当前算力租赁进入“资源建设赶不上模型需求”的阶段。算力租赁的瓶颈来自合规电力、机房、冷却条件和上架周期，而非需求。 国内方面，中芯国际Q4淡季不淡。11月13日，中芯国际披露Q3收入23.82亿美元，环比增长7.8%，同比增长9.7%；利润3.15亿美元，环比增长115.1%，同比增长41.3%，增长驱动来自晶圆销量增加及产品组合优化，Q3稼动率95.8%，月产能102.28万片（折合8英寸）。展望Q4，客户备货有所放缓，但产业链切换迭代效应持续，淡季不淡，Q4收入指引为环比持平到增长2%，产线整体上继续保持满载，毛利率指引为18%到20%。 AI需求强劲，英伟达、AMD及ASIC厂商都在积极锁定2026年产能，台积电先进制程供不应求，正在积极扩产3纳米制程，并计计划自2026年1月起，5纳米以下的先进制程将执行连续四年的涨价计划，报价平均涨幅约3%-5％。这是台积电罕见采取的长期调价策略。 AI模型层：高增长与高投入并存 Anthropic预计到2027年实现盈利超过OpenAI。预计将在2027年实现盈亏平衡，并2028年实现高达700亿美元营收和170亿美元现金流；而OpenAI亏损预计明年将达140亿美元，直至2029年才可能盈利。11月12日，Anthropic 宣布未来几年将在美国投资500亿美元建设新的人工智能数据中心，并与英国云计算初创公司Fluidstack达成合作，以进一步提升算力供给。新建的数据中心将落地纽约和德州，不仅用于支撑Anthropic的模型训练，还将服务Claude的能力扩展。 软银与OpenAI达成修订协议，涉及增加投资225亿美元。软银集团11月11日发布业绩报告显示，3月31日，软银集团与OpenAI签署最终协议，对OpenAIG