群整体能力持续提升，与国际先进水平之间的差距不断缩小，国产芯片在数据中心的应 用生态也日益完善；日本凭借其在电子制造领域的深厚积淀，专注于机器人等特定领域 的算力应用与场景开发；韩国则依托其在半导体产业的核心优势，聚焦高端芯片设计与 制造环节，强化其在全球产业链中的关键地位。这些各具特色的发展路径共同构成了亚 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 15 太地区算力产业协同发展 本支出大幅增长，带动算力资源在全球范围内快速扩张。数据中心承担着大规模模型训 全球重点区域算力竞争态势分析报告（2025年） 16 练和复杂计算的核心任务，规模仍在持续扩大，并向高性能计算中心升级。算力产业链 中半导体、软件、云计算等多个领域的价值重构，共同推动算力产业向更高价值方向迈 进。 （2）芯片与服务器技术迭代升级 面对硅基芯片物理极限的挑战，产业界已不满足于仅靠制程微缩向3nm、2nm等更先 进 持其技术领导力。中国在国家战略驱动和巨额投入下，正全力推进半导体产业链涵盖设 计、制造、设备和材料的自主可控，在成熟制程扩张、人工智能或网络等专用芯片设计 以及超大规模数据中心部署方面取得明显进展，成为重塑格局的重要力量，但也持续面 临供应链脱钩风险。欧盟通过欧洲芯片法案雄心勃勃地提升本土先进制造能力，吸引台 积电、英特尔、三星等巨头建厂，并强化其在汽车芯片、工业半导体及量子计算等领域 的优势，追求数字主权

“2010年战略性新兴产业倡议”重申了 《国家中长期科学和技术发展规划纲要》的指 导原则，旨在支持精心遴选的国家领军企业成 为战略性产业的领导者。 4 中国产业政策时间线 910111213 9 此类技术的实例包括半导体、5G 技术、人工智能、自动化、生物医药、先进医疗器械、大数据和云计算。 10 《解读：“新质生产力”是什么意思？》，新华网，2024 年 2 月 21 日，查阅日期 2025 年 2 月 6 日，半导体而言 至关重要。 高档数控机床和 机器人 自《中国制造2025》出台以来，工业 自动化水平大幅提高，但这很大程度上依 赖于外国技术。 航空航天装备 虽然中国在航空航天领域（特别是无人 惜牺牲质量，这使得这些领域的很多外资企业在与价 格更为低廉的本土竞争对手角逐时处于劣势，进而感觉自身利益遭受了损失 。 中国追求实现先进半导体的自主保障——没有哪个国家曾经单独实现了这一目标——也证明了《中国 制造 2025》的局限性。中国在关键半导体技术方面取得了进展，但由于无法生产极紫外光刻机，中国迄今 为止无法以可商业化的规模生产最先进的芯片。虽然技术的骤然进步或转变可能会使中国迅速领先，但无

2.62 万人。 截至 2023 年 4 月 30 日，公司市值为 6854.00 亿美元。 资料来源： Omdia ，国信证券经济研究所整理 l 据 Omdia 数据，在 2022 年全球半导体收入前十公司中， 英伟 达排名第八，市场份额约 3.5% 。 l 公司在全球独立 GPU 市场及数据中心市场加速芯片中处于 领 先地位。据 Jon Peddie Research （ JPR 10 联发科 185.2 3.1% 6.1% 中国台湾省 英伟达是人工智能计算领域领导者，独立 GPU 出货量位居市场第 一 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 表： 2022 年全球半导体收入前十公司 图：全球 PC GPU 市场出货量占比 图：全球独立 GPU 市场出货量占比 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 年，由于游戏及数据中心等领域业务需求的快速增长大幅提升公司业绩，公司股价呈现大幅增长，由 2020 年初的 58.61 美元快速 上涨 至 2021 年 11 月末的 326.36 美元。而后一段时间内，由于全球半导体产业需求衰退、库存压力等因素影响下，公司股价出现大幅度回调。 l2022 年 9 月至今，受 AI 驱动下针对芯片算力需求提升，公司股价呈现大幅度反弹，由 2022 年 9 月末的 121.34 美元上涨至

lishuying@guosen.com.cn 市场走势 资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理 相关研究报告 《电子行业周报-AI+开启半导体新周期》 ——2023-05-29 《复盘英伟达的 AI 发展之路》 ——2023-05-29 《电子行业周报-半导体周期拐点临近，国产化进程提速》 —— 2023-05-24 《电子行业周报-景气拐点将至，以时间换空间》 —— 2023-05-15 《电 OpenAI 首次推 出 ChatGPT 移动端应用，各家大厂正式进入 AI 模型移动端创新、竞争时期。 智能音箱、全屋智能中控屏、手机、MR 等均有望成为这一时代的交互入口。 产业链相关公司：半导体：晶晨股份、瑞芯微、全志科技、北京君正、兆易 创新；消费电子：传音控股、歌尔股份、福立旺、闻泰科技、创维数字。 风险提示：AI 技术发展不及预期；边缘端芯片发展不及预期。 重点公司盈利预测及投资评级

不同语言情景和内部对抗性真实性评估的表现都显著优于 GPT-3.5，在 各种专业和学术基准上已经表现出人类水平。智能终端接入人工智能大 模型的趋势是明确的，预计很快在下游应用层面将出现 AI 百花齐放的 景象。国产半导体产业已经加速了“创新车轮”，在端侧围绕计算、感 知、存储等关键环节作充足准备，以迎接人工智能新机遇。 ◼ AI 拓宽 C 端应用场景，推动创新需求。 C 端更注重用户体验和使用场 景的匹配，随着轻量型大模型的发布，AI 请务必阅读正文之后的免责声明部分 东吴证券研究所 行业深度报告 8 / 28 智能终端接入人工智能大模型的趋势是明确的，预计很快在下游应用层面将出现 AI 百花齐放的景象。国产半导体产业已经加速了“创新车轮”，在端侧围绕计算、感知、 存储等关键环节作充足准备，以迎接人工智能新机遇。作为人工智能算力主要供应商的 英伟达，对人工智能下一个浪潮就提出了“具身智能”预测，即通过将智能算法与物理 行 交互和解决问题的能力，打开了 AI 与机器进一步融合的想象空间。另外，近期 Open AI 扩大开源插件数量，有望快速开启 GPT 在垂直领域的大模型应用。 从 AI 产业链视角来看，半导体与通信行业是底层基础，电子硬件是终端载体，传 媒与计算机侧重于落地应用。基础设施层核心的 AI 芯片产业是高技术壁垒行业，目前 主要由英伟达垄断，我国与海外市场差距较为明显，短板突出且需要时间成本投入；算

扩大，尤其是智能算力中心正在从“训练为主”向“训推 一体”融合架构演进。这种架构不仅能支持大规模模型训练，还可高效完成模型推理任务，更好地适应多 样化的业务场景需求。 从芯片制造（中芯国际、华虹半导体）、设备材 料（中微公司、鼎龙股份），到整机、连接器、 光模块、液冷等环节，已形成自主可控的算力基 础设施体系，为推理算力发展提供全面保障。 以华为昇腾为代表的国产芯片迭代速度加快， 通过“超级节点”集群架构，以多卡互联实现

年，原日立公司总工程师牧本次生提出牧本摆动，揭露半导体 产品发展历程总是在“标准化”与“定制化”之间交替摆动，大概每十年波动一次。牧本摆动背后是性能、功耗和开发效率 之间 的平衡，当算法发展达到平台期，无法通过进一步创新来推动发展时，就需要依赖于扩大规模来维持进步，这时转向 ASIC 的开发就变得至关重要。然而十年后，当规模扩张遭遇限制，又会重新聚焦于算法的创新，同时伴随半导体制造技术的 进步，一

新体系，实验室不仅能推动科研成果在园区内的快速孵化与产业化落地， 还能为中小企业提供共享实验条件和开放研发资源，降低创新门槛，缩短 研发周期。例如，苏州高新区联合国家第三代半导体技术创新中心，构建 了“产学研用”一体化创新平台，推动第三代半导体器件在智能制造与新 能源装备领域的应用转化，已促成数十项核心技术成果实现产业化，带动 园区上下游企业的转型升级。上海张江科学城依托合成生物学国家实验室， 建立

深圳市拓阔科技有限公司 佰事达（深圳）智能有限公司 深圳瑞为智能科技有限公司 深圳爱加物联科技有限公司 杭州普维云技术有限公司 感谢企业调研中提供的帮助及指导 注：排名不分先后 鸣谢企业 深圳市海思半导体有限公司 上海富瀚微电子股份有限公司 广州安凯微电子股份有限公司 国科微电子股份有限公司 北京清微智能科技有限公司 浙江芯劢微电子股份有限公司 厦门算能科技股份有限公司

创纪录 的投资、电力消耗和基础设施扩张水平。微软对其 人工智能扩张的长期租赁承诺已超过1000亿美元。 4 高盛预测，未来几年在人工智能相关基础设施上的资 本支出将超过1万亿美元，包括数据中心、半导体和 网络升级。超大规模企业不再进行增量扩张；他们正 在向一个全新的水平发展。传统的开发模式已演变为 建设更大规模园区，以满足人工智能巨大的电力需求 。每个机架需要更多的电力（千瓦），通过液体冷却 、