算力芯片行业深度研究报告：算力革命叠浪起，国产 GPU 奋楫笃行

电子2025年12月24日 算力芯片行业深度研究报告 推荐 （维持） 算力革命叠浪起，国产GPU奋楫笃行 ❑GPU并行计算能力适用于AI训推需求，大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理，也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成，这些单元被组织成强大的计算阵列，能够同时对海量数据执行相同的简单操作，因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构，相较于ASIC和FPGA，GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势，也比仍处探索阶段的NPU更为成熟，因而成为大模型训练和推理的主力。近年来，人工智能取得突破性进展，多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循Scaling Law法则，其能力提升高度依赖海量算力供给。未来，随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进，算力将继续作为核心驱动力，推动模型能力不断突破，加速AI应用的广泛落地。 华创证券研究所 证券分析师：岳阳邮箱：yueyang@hcyjs.com执业编号：S0360521120002 证券分析师：吴鑫邮箱：wuxin@hcyjs.com执业编号：S0360523060001 联系人：卢依雯邮箱：luyiwen@hcyjs.com ❑海外巨头持续加码AI投入，英伟达占据全球主导地位。大模型在应用端的表现持续取得显著进步，正逐步深入渗透日常生活和工作场景，活跃用户数量不断攀升，token调用量保持高速增长。据谷歌业绩说明会，2025年其月度Tokens调用量从5月的480万亿大幅上升至7月的980万亿，并于10月爆发式增长至1300万亿，其提升节奏与谷歌Gemini 2.5、Nona Banana等产品的更新步调保持一致。从谷歌AI相关业务表现来看，大模型用户正在向付费用户转化，有望实现AI投入的商业闭环。因此，北美科技巨头纷纷加码AI相关投入。此外，自2025年以来，包括英伟达、微软、OpenAI、Oracle在内的北美AI领域巨头已陆续签订投资与战略合作协议，进一步坚定对AI的投资信心。在数据中心GPU市场，英伟达一家独大且保持高速增长。其GPU产品在AI智算性能上持续革新，GB200的训练性能达H100的4倍，推理性能为H100的30倍，并进一步推出专为扩展推理与AI推理任务设计的GB300。此外，CUDA编程工具大幅降低了开发门槛，进一步巩固了英伟达在AI智算领域的竞争壁垒。 行业基本数据 占比%股票家数(只)4930.06总市值(亿元)137,017.8811.38流通市值(亿元)107,123.6311.07 %1M6M12M绝对表现10.1%43.9%40.1%相对表现6.3%24.1%22.6% ❑美国扩大高端GPU出口限制，国产奋起力争自主可控。2023-2025年，美国多次修订出口规则扩大管制范围。由于GPU是国内人工智能发展的基础，相关政策持续加码支持国产算力行业发展。当前，寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份等国内厂商推出多款AI智算芯片产品，并逐步追赶国际领先标准。从各公司创始团队及核心成员来源来看，寒武纪核心创始成员均来自中科院计算所，海光信息核心高管大部分来自中科曙光，摩尔线程创始成员来自英伟达，沐曦股份创始成员多数来自超威半导体，决定了其技术底蕴及技术基础。从产品路线及收入规模来看，海光信息CPU产品贡献主要营收，信创CPU产品带动整体收入实现较快起量；寒武纪深耕AI智能芯片，收入放量强依赖于互联网客户验证及部署进程，因此收入在25年实现爆发式成长。摩尔线程和沐曦股份均提供通用GPU产品，但由于摩尔线程和沐曦成立时间较短，目前仍处于商业化落地前期，收入规模相对较小。盈利能力方面，由于GPU行业在爬坡早期毛利规模无法覆盖高额研发支出，因此早期通常处于亏损状态。海光信息2021年实现全年转盈，寒武纪于2024Q4实现单季度转盈，摩尔线程和沐曦目前仍未实现盈利，据招股说明书，摩尔线程预计最早于2027年实现合并报表盈利，沐曦股份预计最早2026年实现盈利。 相关研究报告 《电子行业深度研究报告：3C、消费、高端制造等多轮驱动，3D打印发展空间广阔》2025-12-15《电子行业2026年度投资策略：人工智能引领科技革命，算力需求爆发催化产业升级》2025-12-02《半导体存储行业深度研究报告：企业级需求高增，驱动新一轮存储超级周期》2025-11-05 ❑行业投资评级与投资策略：目前AI投入产出已实现闭环，有望进一步致使海外大厂加码AI相关投资。近年美国多次修订出口规则扩大管制范围，GPU是国内人工智能发展的基础，国产算力芯片自主可控迫在眉睫。当前，国内多家GPU厂商陆续推出AI智算芯片产品，并逐步追赶国际领先标准。建议关注：（1）算力芯片设计：寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份等（2）算力芯片代工：中芯国际、华虹公司/华虹半导体等。 ❑风险提示:下游需求不及预期、国产替代进展不及预期、代工供应风险 投资主题 报告亮点 报告提出了大模型发展基于“Scaling Law”法则，多模态、强推理演进的背后是算力规模的刚性扩张。通过谷歌Tokens调用量的高频数据，展示了AI应用落地与算力消耗已形成可量化、可闭环的商业链路，为“算力即生产资料”提供了依据。 其次，报告精准刻画了目前GPU行业的市场格局。以微软、Oracle为代表的云与算力巨头持续与英伟达签订大规模采购与战略合作，这不仅是对其GPU产品路线的直接背书，更反映出在模型持续迭代、算力即资源的竞争环境下，主流技术路径正加速向其聚合，从而强化了GPU在AI基础设施中的核心地位。 最后对国产替代路径进行分析。面对美国出口管制，报告系统梳理了寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份等厂商的布局和进展，并从“技术渊源-产品路线-商业化节奏-盈利爬坡”四个维度进行横向对比。例如指出海光借力信创CPU实现规模盈利，寒武纪依赖大客户验证在特定时点爆发，而摩尔线程与沐曦仍处商业落地前期。 投资逻辑 大模型的持续演进与AI应用的加速落地，正遵循“Scaling Law”对算力产生确定且不断增长的刚性需求，这使得以GPU为核心的AI硬件成为支撑产业发展的基础设施，具备长期投资价值。在这一全球性的产业浪潮中，英伟达凭借其顶尖的GPU硬件性能与深厚稳固的CUDA软件生态，构建了难以撼动的市场壁垒，与主要云厂商的战略合作进一步巩固了其“卖铲人”的霸主地位。与此同时，美国持续升级的高端GPU出口管制，从外部加速了国产算力自主可控的紧迫性，为国内GPU芯片厂商创造了明确且广阔的市场窗口。以寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份为代表的国内企业，正依托差异化的技术路径与快速迭代的产品，逐步切入从训练到推理的各类算力场景。建议关注：（1）算力芯片设计：寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份等（2）算力芯片代工：中芯国际、华虹公司/华虹半导体等。 目录 一、GPU并行计算能力适用于AI训推需求，大模型发展催化GPU需求.....................6 （一）GPU擅长并行计算，适用于AI计算加速........................................................6（二）GPU产业链价值集中在中游，AI芯片需求拉动GPU市场规模增长...........7（三）Scaling Law依旧成立，大模型的发展需要GPU提供海量算力....................9 二、海外巨头持续加码AI投入，英伟达占据全球主导地位...........................................11 （一）AI投入产出实现闭环，海外巨头坚定AI投资信心......................................11（二）英伟达占据全球主导地位，硬件与CUDA生态共筑深厚壁垒....................16 三、美国扩大高端GPU出口限制，国产奋起力争自主可控...........................................19 （一）美国扩大出口管制范围，国产GPU自主可控迫在眉睫................................19（二）国内GPU厂商加速追赶，国产替代星辰大海...............................................19（三）GPU供应商主攻路线各有差异，沐曦/摩尔线程指引有望于26/27年陆续转盈.......................................................................................................................................24 四、相关标的.........................................................................................................................28 1、寒武纪...................................................................................................................282、海光信息...............................................................................................................283、摩尔线程...............................................................................................................294、沐曦股份...............................................................................................................295、中芯国际...............................................................................................................306、华虹公司/华虹半导体..........................................................................................30 五、风险提示.........................................................................................................................32 1、下游需求不及预期...............................................................................................322、国产替代进展不及预期.......................................................................................323、代工供应风险.......................................................................................................32 图表目录 图表