文｜杨泽原 丁奇 徐涛 马庆刘 孙竟耀
我们持续看好算力成为科技板块核心主线，国产芯片有望迎来新的发展阶段。受国内智算中心加速建设，互联网公司AI需求催化，智算芯片市场需求有望再上新台阶，我们预计2026年国内AI芯片规模将突破3000亿元，国产芯片有望提升份额。当前，国产芯片在硬件参数上与海外芯片差距日益缩减，软件生态、互连技术有望随产业发展而不断壮大。展望未来，我们预计下一代国产芯片将迎来竞争力拐点，短期我们看好通用架构芯片凭借生态兼容性快速上量，长期专用架构有望凭借规模效应摊薄单位成本而提升市场份额。
▍空间测算：智算中心加速建设，互联网贡献千亿增量。
由于短期CoWos先进封装产能小于需求，且产线建设需要一定时间周期，算力芯片市场空间可以通过供给端产能进行推算。但供给端测算有赖于第三方产能数据，且包含供需关系偏紧的假设前提，因此我们同时针对我国相对分散的下游市场进行统计分析和空间测算，交叉验证。
1）供给端测算：结合芯片先进封装产能和各家芯片尺寸数据，我们预计2026年全球算力芯片市场规模将达3000亿美元，国产算力芯片规模将达300亿美元。
2）需求端Top-down测算：我们根据海外芯片出货情况结合其市占率进行计算，预计到2026年国内智算芯片市场空间约3230亿元，中性假设条件下国产芯片有望占据近一半市场份额。
3）需求端Bottom-up测算：我们统计了国内地方政府智算中心、运营商等央国企、算力租赁等下游招标数据，预计2026年该部分需求将达1000亿元；互联网在大模型训练、AI+推荐、AI+搜索、AI+客服等应用场景下预计将产生2600亿元市场空间。
▍竞争力分析：参数差距日益弥合，软件互连有望突破。
当下时点，海外芯片仍占据国内AI芯片市场80%以上的份额，以英伟达作为切入点，我们分析其性能提升来自于Tensor Core升级、低精度性能增益、存储体系与计算单元的合理分配；软件方面依托CUDA、互连依托NVLink建立强大的体系。我们从硬件、软件、互连三个维度进行对标，认为未来国产芯片有望实现真正替代：
1）硬件层面：国产芯片在峰值性能上加速追赶，参数差距逐步缩小（如BR100在FP16算力性能达1024TFlops，与H100相当）；
2）软件层面：由于硬件架构的差异，国产芯片发展出兼容CUDA生态、自研软件体系两种思路，短期时间内我们看好兼容CUDA生态的易迁移性，长期我们认为国内市场有望孕育自主软件生态（昇腾基础算子库已有1400+）；
3）互连方面：尽管在带宽方面相对海外龙头仍有差距，但国产芯片已逐步自研互连通信技术，国产万卡集群正在陆续落地投入应用。我们预计，随着国产芯片的升级迭代，硬件性能有望逐步追赶海外芯片能力，软件生态、互连技术有望随产业发展而不断壮大。
▍行业终局：国产芯片发展迎来拐点，龙头企业具备先发优势。
对行业市场终局演绎的推断对投资具有重要意义。对此，我们从形态、时间、格局三个维度进行分析。
1）行业终局：从科技产业发展视角，结合海外芯片市场发展经验，我们判断，由于加速芯片行业的技术壁垒深厚，软件方面具有较强的生态粘性，未来行业会逐步走向头部集中，先建立起软件生态的公司有望凭借先发优势建立壁垒。
2）发展阶段：我们认为“阉割版”海外芯片升级所带来的边际效益提升日益缩减。新一代国产算力芯片有望在功能性上实现对海外芯片的初步替代。
3）未来格局：短期，通用架构芯片快速迭代进步有望凭借生态优势先行发展；长期，专用架构芯片未来有望受益规模效应降低单位成本获得成长。头部公司有望凭借技术优势、软件生态的先发优势获得市场机遇。
▍风险因素：
算力芯片供应链风险；芯片产能供给不足的风险；互联网大厂资本开支不及预期的风险；相关产业政策不及预期的风险；AI应用发展不及预期的风险；芯片技术迭代不及预期的风险；国产GPU厂商竞争加剧的风险等。
▍投资策略：
智算芯片行业长坡厚雪，技术及生态壁垒深厚。我们通过对需求的规模测算，认为未来行业仍具有较大成长空间。尽管当前国产算力芯片在性能、软件生态等维度较海外芯片仍有差距，但我们看好下一代国产芯片的竞争力提升。
1）短中期：我们看好通用架构芯片公司的发展，国产芯片有望加速上量，以海光信息为代表的GPU公司有望凭借低迁移成本事先快速放量；
2）中长期：专用架构芯片有望凭借规模效应摊薄单位成本，提升市场份额，预计未来将占据一半以上市场份额。
