解读芯片设计AI产业硅基大脑20260709

核心观点

• 本轮半导体周期核心驱动力： AI基础设施建设，特别是算力端的材料、设备、服务器等需求。
• 与上一轮周期的不同： 上一轮周期主要对标单一消费电子产品终端，而本轮周期目前主要在AI训练端和推理端，未来将渗透到更多终端设备。
• 芯片设计环节的重要性： 芯片设计公司在产业链中价值量占比最高，决定下游芯片设计和应用，拥有强大的话语权。
• CPU价值回归： AI发展从训练走向推理，CPU在AI服务器中的需求提升，价值回归。
• 功率半导体： 在AI数据中心中扮演重要角色，未来将向更高功率方向发展，例如800V等。
• “摩尔定律”的范式转变： 从几何萎缩转向时间萎缩，通过架构优化提升性能，例如“逻辑折叠”。
• 国产替代： 国产大模型迭代加速，海外调用增多，但训练端仍需突破，国产算力芯片需求有望提升。
• 投资建议： AI投资从涨价逻辑转向业绩成长主线，关注国产替代机会，特别是国产算力芯片。

关键数据

• 芯片设计环节价值量占比： 50%以上，其中逻辑芯片和存储芯片占比约60%。
• GPU在AI服务器中价值量占比： 约80%。
• CPU在AI服务器中占比变化： 从过去的1:8或1:10，逐渐接近1:1。
• 云厂商资本开支增速： Q1同比增长25%以上。
• 国产AI芯片量产时间： 华为昇腾950 PI版本Q1推出，大规模量产在6月；昇腾960等芯片预计三四季度发布。

研究结论

• AI算力需求持续增长： 云厂商、大模型公司、政策、运营商等都将加大对AI算力的投入。
• 国产算力芯片空间广阔： 金手指厂产能爬坡顺利，国产AI芯片设计公司加速推出产品，国产替代需求明确。
• 投资机会： 关注国产算力芯片，特别是国产替代路径中的芯片设计环节。