半导体行业超级周期系列-国产算力“三支箭”：芯片、FAB、超节点

目录AI芯片：国产加速崛起，供需持续向好 4大模型全面崛起，国模与国芯深度适配 4需求高增，云厂商资本开支持续扩增 4国产AI芯片份额提升，产品矩阵持续完善 5国产ASIC加速成长，芯原股份强势崛起 8晶圆厂：国产算力战略底座，稳步扩产加速放量 11海外先进制造持续收紧，国产替代全面加速 11国产算力需求高速扩张，先进晶圆代工需求持续打开 12国产晶圆厂产能与工艺升级，制造底座价值加速凸显 13超节点：国产算力突破单卡瓶颈的破局核心 15超节点：突破单卡性能瓶颈，多卡协同成为竞争关键 15高速互联：超节点扩容打开互联产业链增量空间 17投资建议 20风险提示 21插图目录 22表格目录 22AI芯片：国产加速崛起，供需持续向好模型 厂商 发布时间 核心突点20264DeepSeekV4、KimiK2.6、Qwen3.6-Plus；2026424DeepSeekV4模型 厂商 发布时间 核心突点DeepSeekV4

深度求索 2026年4月24

推出Pro与Flash两款MoE模型，其中Pro版总参数达1.6万亿、激活参数为490亿；全系支持100万上下文长度744B总参数、40B激活的MoE模型，在复杂软GLM-5.1 智谱 月8日KimiK2.6 月之暗面 20

Swarm300个子Agent4,000具调用2026年4月2日 在编码2026年4月2日 在编码智能编程面取了著性能升阿里Plus豆包2.0系列 字节跳动 2026年2月14

推出多尺寸通用Agent及Code模型，重点提升多模态理解与复杂长链路任务执行能力业界首个在五万卡本土算力集群上完成全流程业界首个在五万卡本土算力集群上完成全流程2026年7月6日训练的万亿参数模型美团2.0AIDeepSeek7LongCat-2.0202676LongCat-2.01.6T激活约48B；其核心价值在于提供覆盖训练与推理全场景的算力支持能力，在万910，LongCat-2.020msTPOT超长上下文稳定承载，在业界万亿参数模型推理场景中性能表现相对领先。需求激增拉动国产算力芯片放量。据OpenRouter数据，2026年3162220.420.7%，202622025年Q44.12调用量首次超过美国，在全球调用量前五名中占据四席。Agent场景进一步放大算力消耗，单Agent完成一次典型任务的消耗约为普通对话的4倍，多Agent协作系统高达15倍。Token调用量高速增长持续抬升大模型训练与推理所需算力，并进一步带动国产AI芯片需求增长。图资本开支及增速（亿元，%） 资料来源：各公司公告，国联民生证券研究所，BAT是指百度、阿里巴巴及腾讯Capex202617.7%647.462025Q420261600850AI3,800AI2026Q131218AI续向AI倾斜，叠加国产AI需求，市场份额或有望进一步提升。AI国产算力芯片厂商全面提速，产品矩阵加速完善。2025年中国AI400AI16540%，市场格局正从“英伟达单极主导”转向“海外龙头领先、国产多路线追赶”。企业市场份额2025年出货厂商类型英伟达55.22%220万张企业市场份额2025年出货厂商类型英伟达55.22%220万张国际厂商华为昇腾20.41%81.2万张国产第一梯队阿里平头哥6.45%26.5万张互联网大厂自研AMD3.50%16万张国际厂商寒武纪3.00%11.6万张专业AI芯片公司百度昆仑芯2.76%11.6万张互联网大厂自研海光信息1.94%8.25万张DCU/GPGPU路线沐曦股份1.66%<5万张新势力GPGPU天数智芯1.45%<5万张新势力GPGPU清微智能0.72%<5万张专用AI芯片/推理资料来源：IDC，芯东西，智讯智库，国联民生证券研究所“”202581.2AI50%。产品迭代方面，2025910C，2026950PR，并计划于2026年第四季度推出昇腾950DT，随后于2027年和2028年分别推出960970。芯片昇腾910C昇腾950PR芯片昇腾910C昇腾950PR昇腾950DT昇腾960昇腾970计划推出时间2025年Q12026年Q12026年Q42027年Q42028年Q4微架构 SIMD SIMD/SIMT SIMD/SIMT SIMD/SIMT SIMD/SIMT数值类型

FP32/HF32/FP16/BF16/INT8

FP32/HF32/FP16/BF16/FP8/MXFP8/HiF8/MXFP4

FP32/HF32/FP16/BF16/FP8/MXFP8/HiF8/MXFP4/HiF4

FP32/HF32/FP16/BF16/FP8/MXFP8/HiF8/MXFP4/HiF4互联带宽 784GB/s 2TB/S 2.2TB/s 4TB/s算力 800TFLOPS

1PFLOPSFP8；2PFLOPSFP4

2PFLOPS4PFLOPSFP4

4PFLOPSFP8；8PFLOPSFP4内存 128GB，3.2TB/s 128GB，1.6TB/s 144GB，4TB/s 288GB，9.6TB/s 288GB，14.4TB/s资料来源：华为官网，芯智讯，国联民生证券研究所590采用7mNT8算力达512OPS100算力约80%；37022015WDeepSeekDay0Qwen3-Next、GLM海光信息主打"通用计算+AI融合CUDA深DCUx86x86CUDAAI产品类型 处理器类型 指令集 主要产品 典型应用场景表4：海光核心产品介绍产品类型 处理器类型 指令集 主要产品 典型应用场景海光CPU 通用处器 兼容x86指令兼容“类海光DCU 协处理器CUDA”环境资料来源：海光信息招股书，国联民生证券研究所

3000500070008000

电信、金融、互联网等大数据处理、人工智能、商业计算等沐曦打通国产算力商业化闭环，持续迭代下一代芯片。MXC600训推一体旗舰GPU，5HBM主流大模型完成深度适配。图2：沐曦GPU产品系列研发进程 资料来源：沐曦集成电路招股说明书，国联民生证券研究所天数智芯持续完善国产算力全栈布局，彤央系列切入物理AI。（训练（推理（边端IPGPUR1A800；边端新品彤TY1200300TOPS表5：中国国产AI芯片产品矩阵芯片 厂商 架构 制程 芯片 厂商 架构 制程 FP16算力 显存/带宽 互联带宽 对标 2025出货NVIDIAH100NVIDIAGPU4nm~990TFLOPS80GB/3.35TB/s2022旗舰、现900GB/s 主力H20NVIDIAGPU4nm~148TFLOPS96GB/4TB/s900GB/s 中国特供减配版中国可售国产第一梯队（接近H100）理论80%、实昇腾910C 华为NPU中芯7nm~800TFLOPS128GB/3.2TB/s784GB/s 测60%于 ~81.2万张H100昇腾950PR 华为国产第二梯队NPU未公开~800TFLOPS144GB/4TB/s下一代高端算力2TB/s 无产品思元590 寒武纪ASIC7nm314TFLOPS80GB/2.7TB/s综合约A100的372GB/s 11.670-80%PPU（真武810E）阿里平头哥混合7nm+2.5D未公开96GBHBM2e700GB/s接近H2026.5万张昆仑芯P800百度XPU未公开约A100级64GB未公开接近A10011.6万张曦云C588沐曦GPGPU未公开未公开128GBHBM896GB/sMetaXLink面向大模型训练与推理未披露国产第三梯队（特定场景/入门）深算号DCU 海光 GPGPU 未公开 未公开 未公开 未公

推理/迁移

未披露MTTS5000 摩尔线程 GPGPU 未公开 未公开 未公开 未公开 通用图形+AI <5万张邃思 燧原科

DSA(不兼容CUDA)

未公开 未公开 未公开

训推一体、原生FP8

<5万张天垓 天数智芯 GPGPU 未公开 未公开 未公开 未公开 通用 <5万张NVIDIA”=厂商未披ASICAIGPU与定制化算力方案协同发展。相较于通用芯片，AIASICOpenRouter2915AI4.12nx的2.5KmiK2.5、GLM-5DeepSeekV3.2AIASIC等数据处理应用场景的定制开发服务能力，有望受益于云侧定制芯片需求增长。国内云厂商自研ASIC已取得较大进展，并正从单点芯片研发迈向“AI加速芯片+CPU+AIASIC效率；CPUNPUAIAIAIGPU图3：全球ASIC市场规模（按收入计），2021年至2030年预测 资料来源：WSTS，Omdia，灼识咨询，芯原股份港股招股说明书，国联民生证券研究所IP+ASIC定制+AIAIASIC需求释ASICAIAIPCARNRE4nmFinFET250nmCMOSGPU/VPU/NPU/ISP/DSPIPASIC图4：芯原业务介绍 资料来源：芯原股份2025年年报，国联民生证券研究所芯原股份订单端景气度持续抬升，AI算力需求成核心驱动。2026年1月至42051.332025Q2/Q3/Q4（30.2532.8650.75AIASICIP，结构持续向高价值方向集中。图5：芯原股份近十个季度在手订单金额（亿元） 资料来源：芯原股份2026年一季度报告，国联民生证券研究所随着国产AIAI图6：AI算力产业链 资料来源：《财经》，芯存社，国联民生证券研究所美国围16/14nm11月美国商务部进一步要求台积电停止向部分中国大陆客户供应用于AI2025芯片长期依赖海外先进制造的路径面临更强约束，先进制程代工国产替代已成为产业发展的长期趋势。时间 主要政策变化 产业影响表6：美国先进计算及半导体制造相关管制持续升级时间 主要政策变化 产业影响2022年10月 美国首系统收紧华先计芯片及导体造设出口制对向中出口定先算芯片超级算相物项先制程半体制设备置许证求。

国内先进芯片获取及先进节点制造能力受到约束2023年10月 更新先计算半导制造备制规则扩大进计芯片数半导体造设管制围 对先进算芯及先制造力限制进一步强化2024年12月 新增对24类半体制设备、3类半导开发生产件和HBM的出口制，进一善外国直接产品规则

管制由先进计算芯片进一步向制造设备、软件及HBM等关键环节延伸2025年1月 强化先计算片晶厂尽要，引入对前晶圆和封企的客户查报等机制 海外晶厂承先进AI片制的合规及尽调要求进一步提升2025年8月 取消部在华资晶厂VEU许可待，并确原上不批扩产或术升相关可 在华外晶圆扩产技术级径进一步受限2026年2

2.52

格审查2026年5月 明确先计算项许要求透至D:5国家中国门总企业境外主体 对中国部企通过外主获先进计算物项的监管进一步强化资料来源：美国商务部工业与安全局（BIS），国联民生证券研究所整理SoC等多元芯片持续迭代，先进晶圆代工AI20243012029年的2,012亿美元，2024—2029年CAGR达46.3%；其中GPGPU市场同期CAGRAIAI算力芯片外，国产高端SoC等芯片亦持续推进技术迭代。2026年5月，华为提出韬（τ）定律，通过器件、电路、芯片及系统层面的协同创新提升晶体管密度与381202620311.4nm制程同等水平。我们认为，国产AISoC图7：2020-2029E中国智能计算芯片市场规模（十亿美元） 200.0

GPGPU 其他

159.4116.7159.4116.779.450.430.11.7 2.84.011.8150.0100.050.00.02020 2021 2022 2023 2024 2025E2026E2027E2028E2029E资料来源：中国信息通信研究院，灼识咨询，壁仞科技招股说明书，国联民生证券研究所176.28.113.60.4%；12.325.3%2026Q215202.626.32026Q11212107.810.893.195.7%季节性回落，仍高于去年同期的89.6%，维持高位。伴随国产算力芯片逐步进入规模化量产，中芯国际作为大陆晶圆代工龙头，有望在制造环节发挥更关键的支撑作用。24Q2 24Q3 24Q4 25Q1 25Q2 25Q3 25Q4 26Q1100%95%90%85%80%75%0产能利用率月产能（万片）24Q2 24Q3 24Q4 25Q1 25Q2 25Q3 25Q4 26Q1100%95%90%85%80%75%0产能利用率月产能（万片）资料来源：中芯国际公告，国联民生证券研究所华虹公司：12英寸占比抬升，特色工艺平台放量提速。2026Q1，公司实现销售收入6.6亿美元，同比增长22.2%，主要得益于付运量上升及平均销售价格上涨；毛利率13.0%，同比提升3.8个百分点，主要得益于平均销售价格提升及降本增效。归母净利润2,090万美元，同比增长458.1%。公司预计2026Q2销售收入6.9—7.014.0%—16.0%。收入结构中，1262.7%，8BCD848.9能利用率99.7%，同比有所回落，但仍维持接近满载的高位运行；当期付运晶圆145.312下游特色工艺增量订单，进一步扩大在特色晶圆制造赛道的份额优势。研发驱动产品线延伸。2026Q1，公司实现营业收入29.1亿元，同比增长13.4%；归母净利润5,065.9万元，同比下降62.6%；扣非归母净利润3,876.6万元，同比下降68.4%。利润下滑主要受产品价格下降及固定资产折旧增加影响，毛利率同比下降约6.0个百DDICCISPMICLogicOLED202631216.0万片/5.528nmCISOLED12英寸特色工艺平台扩容，强化国产显示和传感芯片制造的承载能力。超节点：国产算力突破单卡瓶颈的破局核心超节点推动国产算力突破单卡性能瓶颈，多卡协同与集群效率成为竞争关键。随着大模型规模持续扩大，AI集群对高带宽、低时延互联需求提升，Scale-up架构成为算力基础设施演进的重要方向。超节点通过高速互联实现多芯片资源池化与统一调度，提升大规模模型训练和推理效率。以华为CloudMatrix384为代表的国产方案加速落地，有望推动算力价值链由AI芯片向交换芯片、光通信、高速SerDes及整机系统等环节延伸，打开国产高速互联产业链投资机会。Scale-up和Scale-out是当前AI集群两种主要的扩展方式。Scale-up（纵向扩展）通过增加单节点资源规模，利用高速互联将更多AI处理器、CPU、内存及存储资源连接为统一计算资源，提升单个计算节点的算力和多卡协同计算效率；Scale-out（横向扩展）则通过增加服务器节点数量扩展集群规模，将计算任务分配至多个节点并行执行。随着大语言模型参数规模持续增长，以及MoE、长上下文等模型架构不断发展，AI集群在计算强度、内存带宽、芯片间通信和时延等方面面临更高要求，节点间高速互联能力逐渐成为影响集群性能的重要因素，因此Scale-up已成为当前AI基础设施的重要发展方向。图9：Scale-Up&Scale-Out网络架构图 资料来源：深圳跃升电子有限公司官网，国联民生证券研究所Scale-upAI处理器能AI国产厂商近年来持续推进超节点架构建设，其中华为CloudMatrix384是代表性方案之一。CloudMatrix384384NPU192CPU，实图10：CloudMatrix384超节点硬件架构示意图 ServingLargeLanguageModelsonHuaweiCloudMatrix384PengfeiZuo,etc.，国联除高速互联能力外，CloudMatrix384CloudMatrix384UnifiedBusParallelism）KVCacheAI为国产大模型训练与推理提供算力底座支撑。随着超节点技术架构逐步成熟，国内超节点正由产品研发和验证阶段迈向量产交付阶段。CSPAI设施的重要部署形态。950及互联网大厂自研芯片配套的超节点机柜有望逐CSP户的绑定关系。联想集团：AI服务器放量驱动扭亏，超节点补齐系统级算力布局。2025/26（202613）ISG19232%并实现扭730037%562.02AIAI50%140030%，为后续增长提供较高可见性。2026624牌焕新暨算力生态大会"上推出问天超节点算力解决方案与万全异构智算平台V5.04028PFLOPS，HBM5.76TB80TB/sP2PV5.0ISG从整机销售向系统级AI超节点的核心不是“更多卡”，而是“更高效的互联”。随着GPU集群规模由GB300NVL72RubinUltraScale-outScale-upScale-outScale-up负责超节点内部GPU之间的高带宽低时延互联，而Scale-out承担超节点之据LightCounting数据，Scale-up交换芯片市场预计到2030年全球规模接近180亿美元，2022-2030年期间年复合增长率高达28%。Scale-up服务器内部多卡互联所需的PCIeSwitch芯片，以及机架间、集群间高速互联所需的以太网交换芯片。图11：AI光互连全景图 资料来源：博通官方，国联民生证券研究所中国是PCIe，2024AIPCIe382029170LightCountingAIAgentCPUPCIe1）PCIeSwitch芯片：GPUScale-up01PCIePCIeCPU、GPU、存储等设备间高带宽低延迟数据交换的核心互联芯片，广AIPCIePCIePCIe6.x/CXL3.xAECSerDesPCIe7.0RetimerPHYRetimerPCIePCIe5.0104AIPCIeSwitchIPIPSerDesIPIP以太网交换芯片12.8Tbps25.6Tbps800G端口速率，并深度适配国内主流通信及信息技术厂商生态；中兴微电子具备近30年IC1502025AI“凌云”，可支撑万卡乃至十万卡级12.8Tbps义不在于简单堆叠更多AI芯片，而在于通过Scale-up高速互联，将多卡算力转AIPCIeSwitchSerDesAI望成为国产算力破局关键，并带动高速互联产业链迎来新一轮发展机遇。投资建议点产业的发展机遇。ASIC服务提供商和车企首选的芯片设计服务合作伙伴。的黄金时期，供给侧仍需高度重视：中芯国际、华虹宏力、晶合集成、华润微。交换芯片有望受益Scale-up规模的持续增长：PCIeSwitch芯片以及PCewch（万通发展收购；950浪潮信息、华勤技术、紫光股份、锐捷网络等厂商有望持续受益。风险提示AI若大模型训练与推理需求增AIAIAIAI国产替代进程及相关产业链公司业绩兑现节奏可能放缓。超节点及高速互联产业发展不及预期风险。若Scale-up架构演进、超节点产品部署及客户导入进度低于预期，或PCIeSwitch、以太网交换芯片、高速SerDesAI产及产业发展。插图目录图1：资本开支及增速（亿元，%） 5图2：沐曦GPU产品系列研发进程 7图3：全球ASIC市场规模（按收入计），2021年至2030年预测 9图4：芯原业务介绍 10图5：芯原股份近十个季度在手订单金额（亿元） 10图6：AI算力产业链 11图7：2020-2029E中国智能计算芯片市场规模（十亿美元） 13图8：24Q2-26Q1中芯国际月度产能（折合8英寸，万片/月）及稼动率 13图9：Scale-Up&Scale-Out网络架构图 15图10：CloudMatrix384超节点硬件架构示意图 16图11：AI光互连全景图 18表格目录表1：国产大模型核心突破 4表2：2025年中国AI芯片市场整体情况 6表3：华为昇腾芯片路线图 6表4：海光核心产品介绍 7表5：中国国产AI芯片产品矩阵 8表6：美国先进计算及半导体制造相关管制持续升级 12分析师承诺本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并登记为注册分析师，基于认真审慎的工作态度、专业严谨的研究方法与分析逻辑得出研究结论，独立、客观地出具本报告，并对本报告的内容和观点负责。本报告清晰准确地反映了研究人员的研究观点，结论不受任何第三方的授意、影响，研究人员不曾因、不因、也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的利益。评级说明投资投资议级准 评级 说明12（指数）相对同期基准指数的涨跌幅为基准。其中：A300500免责声明

公司评级行业评级

推荐 相对基准指数涨幅15%以上谨慎推荐 相对基准指数涨幅5%～15%之中性 相对基准指数涨幅-5%～5%之间回避 相对基准指数跌幅5%以上推荐 相对基准指数涨幅5%以上中性 相对基准指数涨幅-5%～5%之间回避 相对基准指数跌幅5%以上北京 北京市北京 北京市城区盛同20号国际厦B座5F深圳 深圳市田区心路1嘉里设广场1座10层01室本报告仅供本公司