计算机行业专题报告：AI时代下，算力产业的发展趋势及河南概况
从算力的产业链来看，算力产业主要载体是数据中心，其中服务器作为计算力的承载者，是数据中心的核心设备。从服务器的成本构成来看，芯片处于了核心地位，在 AI 大发展的背景下，GPU又成为芯片需求的主导。
通信行业专题研究：DeepSeek算力效率提升≠算力通缩，国产算力需求方兴未艾
DeepSeek 在知乎发布文章《DeepSeek-V3/R1 推理系统概览》，披露其 AI 大模型的理论成本利润率高达 545%，引发业内的热烈讨论。在本篇报告中，我们从以下三个角度：1）DeepSeek 的底层架构优化；2）DeepSeek 的利润率详细拆解；3）DeepSeek 引发的算力需求之争，回应市场关心的问题。此外，当前市场针对算力之争多定性分析，本篇报告也旨在提供较完整的定量分析框架以供参考。
AI 算力芯片行业专题报告：AI算力芯片是“AI时代的引擎”，河南省着力布局
AI 算力芯片是“AI 时代的引擎”。ChatGPT 热潮引发全球科技企业加速布局 AI 大模型，谷歌、Meta、百度、阿里巴巴、华为、DeepSeek 等随后相继推出大模型产品，并持续迭代升级；北美四大云厂商受益于 AI 对核心业务的推动，持续加大资本开支，国内三大互联网厂商不断提升资本开支，国内智算中心加速建设，推动算力需求高速成长。人工智能进入算力新时代，全球算力规模高速增长，根据 IDC 的预测，预计全球算力规模将从 2023 年的1397 EFLOPS 增长至 2030 年的 16 ZFLOPS，预计 2023-2030年复合增速达 50%。AI 服务器是支持生成式 AI 应用的核心基础设施，AI 算力芯片为 AI 服务器提供算力的底层支撑，是算力的基石。AI 算力芯片作为“AI 时代的引擎”，有望畅享 AI 算力需求爆发浪潮，并推动 AI 技术的快速发展和广泛应用。
AI硬件行业专题报告：AI推动国产算力，先进制程版图重塑
应用需求激增，国产算力产业链迎来重大机遇。2025年初DeepSeek煽动翅膀，国内云厂商资本支出有望重回高增，AIDC需求爆发在即。算力芯片、存储、电源等环节有望成为AIDC基建受益第一环，其中国产训推GPU阵营已在打造全球算力第二极。
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Deepseek对中国算力产业的影响
Deepseek对中国算力产业的影响
国产算力AI芯片专题：一文读懂华为昇腾310芯片
海外龙头复盘：如何看待英伟达的发展历程？英伟达自1993年成立以来，通过战略性的研发和合作，在GPU领域取得显著成就。英伟达公司在1999年上市，2006年推出CUDA平台，使得GPU的应用扩展至数据科学和人工智能等多个领域。2016年，英伟达发布了支持深度学习的超级计算机DGX-1，进一步巩固其在AI时代的领导地位。目前，英伟达在数据中心、游戏、专业可视化和自动驾驶领域拥有广泛的产品和应用。英伟达凭借超前布局+构筑软硬件生态语言学习平台 壁垒在算力芯片领域稳居龙头地位，华为昇腾的发展路径展现出对这一模式的借鉴与创新。
AI算力产业研究：美国对华AI限制加剧，自主可控大势所趋
2019年以来，中美贸易摩擦持续加剧，导致国内科技产业的投资策略发生显著的变化。2024年10月，美国商务部要求台积电从11月11日起，停止向中国大陆客户供应7nm及更先进工艺的AI芯片。12月2日，美国商务部工业与安全局（BIS）公布了对中国半导体出口管制措施新规则，将140家中国半导体相关公司列入“实体清单”。在特朗普2.0时代，美国对华在高科技领域的制裁、限制或将持续。
紫光股份研究报告：把握“云网安算存端”全栈机遇，引领AI算力产业发展
紫光股份：新一代云计算基础设施建设和行业智慧应用服务的领先提供商，并购新华三大幅提升业绩表现。紫光股份成立于 1999 年，是主营信息电子产业的中国高科技A 股上市公司。公司立足新一代信息通信领域，作为全球新一代云计算基础设施建设和行业智慧应用服务的领先者，提供智能化的网络、计算、存储、云计算、安全和智能终端等全栈 ICT 基础设施及服务。同时，公司提供行业智慧应用一站式数字化解决方案，以及顶层设计、软件开发、系统集成及运维管理等全生命周期服务。
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中科星图研究报告：低空AI算力龙头新起点
公司是国内数字地球产品研发与产业化的领军企业，面向政府、企业、特种领域及大众用户提供软件销售与数据服务、技术开发与服务、专用设备以及系统集成等业务，形成特种领域、智慧政府、气象生态、航天测运控、企业能源、线上业务六大业务板块以及对应的六大子公司；
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中国移动云终端-算力终端产品白皮书（2025年版）
为加快构建 “连接+算力+能力”新型信息服务体系，牵引产业创新研发、推动云终端·算力终端产品发展，编写相关产品白皮书，面向产业广泛开展生态合作，加快引入符合中国移动算力业务发展需求的终端产品，构建云终端·算力终端产品体系、规范管理，为中国移动市场发展筑牢终端产品基础。
中国AI算力行业发展报告：全面拥抱智算时代的生产力
2015-2016 年左右开启了大模型时代，整体的训练计算量较之前的时期大2到3个数量级。从2022年底，随着ChatGPT成功带来大规模参数通用大模型相继发布。这些大模型的训练需要千亿、甚至万亿级参数，以及上千GB的高质量数据，大模型的训练迭代将极大地拉动了智能算力的需求。
2012-2023年算力需求翻了数十万倍，AI算力需求远超摩尔定律，大模型对算力的需求每年持续增长，未来10年AI算力需求将再增长500倍。
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车载Chiplet 技术产业研究：车载Chiplet，智能汽车算力架构新范式
Chiplet 技术在 满足车载高算力要求的同时，带来研发周期短和成本低、研发灵活性强等潜在优势。Chiplet 技术将传统的系统级芯片划分为多个单功能或多功能组合的“芯粒”，在一个封装内通过基板互连成为一个完整的复杂功能芯片。运用 Chiplet 技术，芯粒可快速集成、提升性能的同时增加产品灵活度，提升新款车型、新智能功能上市速度，满足激烈竞争的智能汽车市场需求。Chiplet 可将多颗成本更低的小 die 共同封装，在满足芯片整体算力性能的同时兼顾芯片整体成本。对于市场变化快、研发周期长的汽车产业而言，Chiplet 技术在设计阶段便考虑不同的计算单元与功能单元，将整块芯片分解后，每部分采用最适配的制程工艺进行加工处理，再利用先进封装技术将其合封在一起。将大块的 SoC 芯片按功能板块拆分成小芯粒，可减少重复的设计与验证环节，对芯片的部分单元进行选择性迭代，大幅降低研发设计的难度，缩短研发周期，提升产品的迭代速度，以帮助车企应对激烈的市场竞争。
