电子行业2025年度投资策略报告：AI端侧应用兴起，国产高端芯片亟需国产化.pdf

电子行业2025年度投资策略报告：AI端侧应用兴起，国产高端芯片亟需国产化。自2022年11月ChatGPT面世以来，大模型快速迭代，百家争鸣。2024年上半年OpenAI推出GPT-4o，标志着从单一文本处 理扩展到多模态理解和生成的新时代。同时，端侧AI应用商业 化提速，AI手机、AI PC先后发布，并向可穿戴、智能车、XR 等领域延伸，重点关注端侧AI（智能手机、新型耳机、智能眼 镜、智能车等）。AI快速迭代带来算力需求快速增长，先进制 程、先进封装需求高涨，相关厂商积极扩产。国内传统半导体 的国产化率较高，但高端芯片自给受限，亟需国产化，重点关 注国产高端芯片的生产制造、核心设备材料、EDA软件等。

展望2025年，我们认为，应当关注两大主线：（1）AI：云端基 础设施（算力、存储、通信等）、端侧AI（手机、PC、穿戴、 智能车等）；（2）国产替代：先进制造、先进封装、设备材料 等。

一、算力硬件维持高景气，AI端侧应用兴起

硬件：Rubin、HBM4可期，2025年AI硬件维持高景气。英伟 达发布Blackwell架构算力芯片，产品性能大幅提升，同时推出 新型机架式AI服务器GB200，进一步推动算力、存储、网络传 输相关硬件的需求，下一代Rubin架构预计2025年发布，同时 HBM4/4e也将落地。以GPU、CoWoS/SoIC、HBM、高速PCB 为代表的算力需求持续扩张，供应商大力扩产，预计2025年AI 硬件产业维持高景气。

应用：小模型赋能端侧，AI应用商业化提速。云端大模型的训 练和推理需要大量的算力和配套硬件，过去两年云端获得了大 量的投资，各家大模型推陈出新，以GPT-5为代表的下一代大模 型万众瞩目。与此同时，端侧模型已经渗透入多种场景，如智 能手机、智能眼镜、PC等。随着端侧算力的增强，端侧模型将 在更多的领域中发挥重要作用，特别是在需要实时处理和高隐 私要求的应用场景中。全球AI应用商业化有望提速，AI应用的 效用，如节约人力成本、个人助理等，成为市场关注的重点。

终端：混合AI有望成趋势，端侧AI价值有望变现。端侧AI带 来成本、能耗、可靠性、隐私、安全和个性化优势，已经具备 实践基础，终端设备有望在AI的催化下迎来新一轮创新周期。 从终端看，先落地、成规模的终端将是手机和PC，2024年苹 果、安卓都发布了AI旗舰机，2025年AI手机将创新升级、价 位下沉，此外XR、智能眼镜、耳机、智能家居等也正在融入 AI。

二、AI引领半导体周期，国产高端芯片亟需突破

本轮半导体周期，核心需求是AI。2023年AI需求主要在云端，大模型的迭代演进，拉动算力芯片及基础设施 的需求快速增长，同时硬件技术快速迭代，GPU、HBM 几乎一年迭代一个代际，配套的网卡、光模块、散热、 铜缆/PCB等以类似速度迭代，AI的学习曲线处在早期非常陡峭的位置。而2024年 AI进入端侧，作为最大的 AI载体，智能手机AI渗透率预计达到15%，穿戴、医药、高端制造等行业也在引入AI。该产业趋势中率先受 益的，是AI的上游硬件产业链：GPU、存储、PCB、制造代工、设备材料等。

AI算力自给受限，高端芯片亟需国产化。硬件基础设施作为AI大模型发展基石，但海外对华供应高端GPU、 HBM受限，先进制造、先进封装代工产能难以获取。国内AI算力产业链仍在起步追赶阶段，可以类比海外AI 在 2023 年之前的爆发前夕，但关键环节处于“有需求、没供给”的状态。虽然国内半导体国产化率在过去几 年持续提升，但是核心环节国产化率仍然较低，如高端芯片的生产制造、先进封装技术的研发、关键设备材料 的攻关、EDA软件的开发等。在传统半导体国产化已有一定基础的情况下，高端芯片、先进存储、先进封装、 核心设备材料、EDA软件的国产化仍有较大提升空间。