【投资要点】

AGI 在ChatGPT 出现后按下了加速键，它能像人类般处理多种复杂任务，突破单一任务限制，有望成为知识型工作者的“工业革命”。

Scaling Law 作为新一轮范式的基本规则，揭示了模型性能与模型参数量、训练数据量等因素存在幂律关系，直接导致对算力的需求呈指数级上升。尤其是25 年各类应用逐步落地，AI 推理侧需求规模更为可观，算力增长趋势确立。海外CSP 厂商24 年前三季度资本开支强度维持高位，主要源自于AI 逐步看到商品化和货币化能力，预计算力行业将从投资驱动走向应用驱动的阶段。

GPU 芯片在AI 训练和推理中具备优势，是目前主流的架构，后续推理占比提升过程中，原厂基于性能、成本、竞争等方面考虑会逐步加大ASIC 的采购比例。英伟达凭借软硬件和网络等方面的综合优势，目前占据行业绝对的领先地位，预计后续竞争优势能够维持。但是推理百花齐放的过程中，英伟达和GPU 的绝对垄断地位会小幅收缩，部分定制化芯片厂的产品和营收已经表明这一趋势。

在算力需求加速增长和技术供给逐渐放缓的背景下，先进封装的价值大幅增加，也给中国AI 芯片厂提供了追赶的契机。23 年至今，美国发布了多次针对AI 芯片及其产业链的限制措施，进一步提升了国产化的紧迫性和必要性。预计25 年国产芯片单卡性能逐步达到或超越英伟达A800 的时候，推理侧的AI 国产化率有望得到提升，其中以昇腾、寒武纪为代表的龙头厂商将取得一定市场份额。

【配置建议】

推荐AI 需求提升过程中算力芯片及其配套产业链机会，主要包括：

芯片国产化、推理芯片、自研ASIC 芯片、先进封装等细分方向，建议关注寒武纪、海光信息、华丰科技、生益电子、沪电股份、通富微电、拓荆科技、芯源微、兆易创新等标的。

【风险提示】

AI 发展不及预期。产业仍处于发展初期，主要依赖大型科技企业和国家投资，行业发展速度放缓会大幅影响产业链需求和提货速度。

技术进步放缓。产业强依赖于技术进步的速度，放缓后会影响成本下降曲线和新产品商业化能力，进而导致行业整体需求下滑。

中美摩擦加剧。美国多次限制对中国AI 相关芯片及其产业链出口，限制中国企业海外代工，摩擦和限制进一步加剧会影响相关行业需求和供给。