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。
通信行业2025年度投资策略：海外线把握算力前沿技术变革，国内线紧抓基建天地融合机遇
海外线：AI驱动25年国内外巨头资本开支预计持续保持高企，在此背景下，首先建议持续关注高增长&高确定性的数据中心内短距离光模块&数据中心互联（DCI）需求，以及网络架构升级带来的铜互联增量市场。其次，25年OCS、CPO等新技术路径有望迎来重要突破，建议重点聚焦相关的产业化进程。此外，伴随地缘政治因素影响的加强，光模块行业内预计将出现一定的制造业回流趋势，北美本土光模块厂商及相关的代工厂商可能迎来重要发展机遇。光通信板块建议关注：中际旭创、新易盛、天孚通信、太辰光、汇绿生态、万通发展等。
2025电子行业年度策略：AI算力+端侧方兴未艾，自主可控之道行则将至
自主可控已初现成效，超精密设备及高端封测产业链发展前景广阔。半导体设备：1）12 月 2 日美国 BIS 将 136 个中国相关实体添加到“实体清单”，涉及多家国内半导体设备厂商，关键设备自主可控刻不容缓。近年来，我国在刻蚀、离子注入、CMP、清洗等多个关键半导体设备领域国产化工作已取得积极进展，部分设备已经可以覆盖14nm 及以下节点；在光刻机和高端量检测设备领域，当下发展仍然道阻且长，但发展前景广阔。光刻机方面，光刻机光源涵盖汞灯、准分子激光器、全固态深紫外激光器、激光等离子体等，目前以上海微电子为首的中国光刻机产业持续取得突破，国产光刻机呼之欲出。量检测设备方面，国内市场长期被 KLA 等厂商垄断，2023 年前道量检测设备国产化率不足 5%；目前中科飞测、精测电子积极布局前道量检测设备领域，量检测设备自主可控持续迎来积极进展。2）高端封测：先进封装可以超越摩尔定律，同时在一定程度上弥补国内在先进制程领域的差距，对国内高端芯片产业有着关键的战略意义。高端封测市场也有望持续增长，Yole 预计 2024 年先进封装市场规模将达到 472.5 亿美元。
迈威尔科技研究报告：受益AI算力增长与互联升级双驱动
公司为全球高速通信网络芯片核心供应商，聚焦“通信网络+计算处理+存储”三大业务布局。生成式 AI 发展对数据中心算力和通信网络互联均提出更高要求，我们看好公司 AI 算力+AI互联（光模块电芯片、定制 AI 加速芯片等）双重布局深度受益。
2025年通信行业投资策略报告：持续聚焦AI算力，关注低轨卫星互联网和出海成长股
回顾 2024 年（截至 2024.12.11），通信板块在 AI 加持下涨幅居前，当前通信行业估值接近历史中值，量子通信、光器件光模块、连接器及线缆板块领涨。AI 是通信行业的新动能，产业日新月异，技术迭代和产品应用层出不穷，中国和美国的 AI 基础设施建设步伐迅速，带动上游产业链各个环节加速发展。此外，低轨卫星互联网突破了从 0 到 1 组网阶段，我国商业航天产业取得实质性进展。
展望 2025 年，国内外 AI 基础设施需求共振，大国博弈和技术升级持续演绎。建议持续聚焦 AI 算力，同步关注低轨卫星互联网和出海优质股。
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通信行业2025年投资策略：把握AI应用落地、算力技术迭代新趋势
从 A100 到 H100 再到 GB200，从千卡集群到万卡集群再到百万卡集群，AI 大模型训练一刻不停地快速演进，算力规模的增长也一直带来新的挑战。2024 年我们看到了多 DC 分布式训练的落地，DCI 新需求确认。我们看到了国内三大运营商利润增速超过收入增速，实现高质量发展。我们认为 2025 年网络建设已经进入到场景驱动的时代，继续沿着 AI 产业发展带来的技术变化寻找投资机会，看好自动驾驶、物联网等 AI 落地场景、看到硅光、DCI 等新需求、看好国内算力基建、国产芯片、国内运营商高质量带来的投资机会。
通信行业策略之AI基础设施篇：AI的新视角，从算力之战到能源之争
站在当前时点，我们重新评估 AGI 的发展趋势和投资者预期。市场以算力为起点，延伸出 GPU、光模块、交换机、存储等赛道，并借力海外映射，对 AI 应用翘首以盼，但忽略了当算力放量时对上游基础设施的拉动。如果说应用是爆发力最强的方向，那基础设施便需久久为功，不仅是液冷散热，对能源的需求才是根本，这也是本文的出发点。
2025年TMT行业投资策略：AI+车载，2025算力与算法新星熠熠！
科技拐点，产业蜕变。1）需求侧，运营商 + 智算中心 + 互联网三大需求驱动本土算力增长。供给侧，国产替代提速。根据IDC数据，2024年上半年中国AI加速卡出货量约为91万张，其中英伟达份额为80%（同比下滑10pcts），华为17%，百度1.8%、寒武纪1.2%、燧原科技0.3%。2）车载：2025 智能平权，智驾芯片迎国产化拐点。3）底层硬件：国产半导体能力突破。先进制程受限背景下，麒麟芯片仍位列2024年11月高端手机CPU天梯图前列。Mate 70配合纯血鸿蒙系统，整机性能提升40%。国产光刻机进展披露，提振半导体自主可控信心。4）软件生态：国产玩家已布局完整。GPU编程平台环节，华为CANN（紧耦合）、寒武纪对标CUDA（紧耦合）、ROCm、OpenCL。AI开发框架环节，华为Mindspore、百度PaddlePaddle、清华Jitter对标Pytorch、Tensorflow。竞争策略分为开源开放兼容CUDA（AMD、摩尔、沐曦）及自成体系（NV、华为、寒武纪、百度）。5）从训到推：工具丰富，生态优于训练。ONNX正逐渐成为AI模型标准格式，作为模型转换的中间人，因此推理框架差异主要来自于开发难度和优化性能。
科技行业前瞻专题：AI ASIC，算力芯片的下一篇章
ASIC 可以适应不同的业务场景和商业模式的需求，可以满足大型CSP客户的诸多需求：1）内部工作负载的架构优化；2）更低的功耗，更低的成本；3）为AI工作负载定制的内存和I/O架构。随着AI应用的发展和生态逐步完善，AI算力集群特别是推理集群对加速计算芯片需求巨大，驱动ASIC快速成长。预计2028年数据中心ASIC 市场规模将提升至429亿美元，CAGR为45.4%。
ASIC针对特定算法和应用进行优化设计，在特定任务上的计算能力强大，通常具有较高的能效比。目前ASIC以推理场景应用为主，并开始切入到部分训练环节。对照北美四大CSP的自研产品路线：Google的TPU出货目前以v5产品为主，2025年将量产TPU v6；亚马逊的ASIC产品包括Trainium和Inferentia，分别用于训练和推理环节；微软和Meta也推出了各自的ASIC产品Maia 100和MTIA。由于大型CSP的业务模型、应用场景等多通过自身云来承载，每个云承载了独特的应用和商业模型，包括内部应用（比如搜索引擎、社交媒体等）、SaaS服务（比如AI聊天机器人、Copilot等）、IaaS服务等，自研ASIC可适应自身不同的业务场景和商业模式的需求。
通信行业专题报告：算力新迭代，连接大扩展，红利稳增长
该报告指出通信行业在 2024 年迎来新机遇，算力持续迭代升级、连接向空天地一体化扩展，以电信运营商为代表的通信国央企红利稳增长且业务转型价值有望重估 。
电子行业2025年度策略报告：AI算力云到端，迎接智能大时代
2024年，由AI、智能终端等创新力量驱动的新一轮半导体景气上行周期持续爬坡，从全球半导体销售额来看 ，24Q3季度销售额增长速度实现2016年以来的最大增速，而2024年9月创造了市场有史以来最高的月度总销售额记录，晶圆代工龙头台积电、中芯国际24Q3单季收入均创历史新高，行业整体正强劲增长。从当前稼动率水平来看，24年初至今，各大晶圆厂稼动率快速攀升，部分已满载甚至超百。需求与稼动率共振向上的趋势有望延续到2025年，半导体行业有望延续增长。
美国对华技术封锁的广度和深度都在不断拓展，从数量上来看，自2018年美国禁止中兴从美国进口至今，已有近千家中国企业/机构被列入实体清单；在制裁手段上，更是通过“组合拳”针对AI、先进制程、设备、HBM等高精尖领域重点围堵，中美科技博弈步入新阶段。回顾历史，每一次美对华核心科技的重大制裁都间接快速推动了我国半导体产业的巨大进步，而新一轮制裁有望再次为半导体国产化吹起冲锋号，自主可控进程迈入新阶。
