AI

存储器是半导体产业规模最大的分支之一，目前供应仍以美、日、韩大厂主导：根据世界半导体贸易统计组织(WSTS) 的统计，2024年，全球半导体市场销售额约6305.49亿美元，其中，逻辑电路销售额约为2157.68亿美元，存储芯片销售额约为1655.16亿美元。根据闪存市场数据显示，2024年第四季度全球NAND Flash市场规模为174.1亿美元，环比减少8.5%，同比增长42.4%。在这一领域，排名前五的企业分别是三星、SK海力士、铠侠、美光和西部数据，这五家企业共占据了全球92.7%的市场份额。2024年第四季度全球DRAM市场规模攀升至293.45亿美元，环比增长13.5%，同比增幅高达66.1%。在这一细分领域，三星、SK 海力士、美光、南亚和华邦占据前五，五家企业合计市场份额达 95.7%。

超越摩尔定律极限，先进封装成为高景气算力周期的关键技术之一。AI、大模型、数据中心等高性能场景快速演进，芯片带宽、功耗、集成密度面临“功耗墙、内存墙、成本墙”三重瓶颈，传统工艺难以支撑性能跃升。先进封装凭借小型化、高密度、低功耗、异构集成等能力，正从制造后段走向系统设计的前端。全球头部玩家加码布局先进封装技术，台积电持续扩产 CoWoS，Intel 与三星加码 Foveros 与 X-Cube 等技术平台，彰显先进封装在算力时代的重要性。

AI 大模型的跨域训练是全球范围关注的前沿技术方向，它是指将多个不同的智算中心组合在一起训练同一个 AI 大模型。为什么需要跨域训练？业界通常的认知在于，当大模型未来发展到万亿、十万亿参数规模时，根据 Scaling Law 需要用到万卡甚至十万卡才能完成其预训练过程，这样的体量规模如果集中到一个集群内部，在技术、能源、配套等方面都存在着严峻的挑战，因此需要通过网络连接多个集群并加以组合，以共同训练同一个万亿/十万亿的大模型。

海外 AI 模型迭代、云服务与硬件需求、上层应用共振式爆发。国内受限于市场环境展现出不同特征，B 端企业数据治理基础相对薄弱，商业化聚焦于 Pre-AI 阶段与垂直场景降本增效；C 端市场在互联网巨头主导下目前仍以免费为主，但以图片编辑、视频生成为代表的内容创作产品通过出海已实现了一定商业化价值，建议关注 1）Pre-AI 的收入率先落地，推荐 OA+ERP 环节的泛微网络、金蝶国际、用友网络、鼎捷数智；Pre-AI 方面的汉得信息。2）部分细分垂直场景 AI 收入更快。创收关注拓尔思、税友股份、视源股份、京北方、国能日新等；降本关注 AI-coding 和多模态，如万兴科技等。3）本地推理逐步起量，推荐浪潮信息、深信服、神州数码、海光信息等。

复盘今年美股AI Agent标的市场表现，以1月至2月中旬模型平权以及4月初的关税波动为节点划分为三段式波动，前两个阶段跟随行业β同涨同跌偏多，第三阶段随AI货币化进程走出个股差异行情。

WiFi-MCU 龙头企业，业绩持续向好。公司是一家专业的集成电路设计企业，采用 Fabless 经营模式，主要从事物联网 Wi-Fi MCU 通信芯片及其模组的研发、设计及销售。基于在 Wi-Fi MCU 通信芯片领域持续的技术研发与积累，公司相继研发出多款具有较强市场影响力的产品，满足下游开发者多元化需求。公司物联网操作系统 ESP-IDF（IoT Development Framework，物联网开发框架）技术创新性强，功能齐全，更新及时迅速，操作简单便捷，支持 SMP（对称多核处理结构），在全球物联网无线通信芯片操作系统中处于领先地位。2020-2024 年收入CAGR 为 24.66%，2024 年同比增长 40.0%。从 2020 年的 8.31 亿元增长到 2024 年的 20.07 亿元，其中仅 22 年出现下滑，同时根据公司公告显示 2025 年上半年收入预计为 12.20-12.50 亿元，同比增加 33%-36%。

我们认为，生成式 AI 正迈入以 AI 智能体为主导的新发展阶段。宏观角度，AI 智能体引发了“无就业增长”与“超级个体”并存现象，“硅基生物”对人力的结构性替代已经开始；微观角度，软件的价值创造与 Token 消耗挂钩，Token 的生产与半导体、数据中心和能源等物理基础设施产能深度绑定，“边际成本为零”的软件商业模式逐渐告结。我们认为，智能体的发展将沿着“先 2B 再 2C，最后终端”的产业发展轨迹；看好中国在机器人等终端上显著比较优势。基于此，我们给出未来一年美股投资的八大预测，看好 1）科技板块有望跑赢美股大盘；2）硬件有望跑赢软件；3）ASIC 有望跑赢 GPU；4）台积电在先进工艺领域领先优势或持续；5）苹果股价有望实现反转；6）美国或将比特币纳入战略储备；7）设备板块或跑输费城半导体指数；8）模拟板块或跑输费城半导体指数。

AI智能体与大模型解决方案

AI 液冷：预计 2025 年是渗透率加速的元年。随着生成式 AI 横空出世，传统的通算中心已无法满足日益增长的 AI 算力需求，智算中心（AIDC）成为算力设施发展的必然趋势，配套的散热需求也将随之增长，风冷技术已难以满足当前高功耗芯片及机组的散热需求。除英伟达外，谷歌、微软、Meta、华为、阿里等国内外云厂商均引入液冷技术方案。随着液冷技术从可选变为刚需，渗透率有望快速提升，预计2026 年全球数据中心液冷渗透率将提升至 30%左右。

我们认为Scale Up网络存在Scaling Law，Scale Up柜间第二层网络会逐渐出现，光+AEC连接多出与芯片1:9的配比需求，交换机多出与芯片4:1的配比需求，相较Scale Out网络均倍增：

本篇报告核心要点：1、英伟达架构升级推动液冷发展，GB300液冷覆盖发热元件比例已达80%+，2027年Rubin架构Kyber机架有望实现100%液冷，GPU液冷需求显著增加；2、ASIC散热具有高毛利潜力，2026年有望迎来出货潮，谷歌、Meta、亚马逊等科技巨头将推出大量ASIC芯片；3、我们认为：液冷散热核心是制造业+材料学，中国本土企业的相关优势明显，看好中国本土未来将诞生国际一流的液冷公司。

中国信通院：脑机接口技术与应用研究报告（2025年）