央国企科技创新系列报告：人工智能与大模型专题.pdf

央国企科技创新系列报告：人工智能与大模型专题。与互联网产业一样，人工智能行业也遵循“技术-硬件-终端-应用”的发展范式，只不过技术端由通信网络变为大模型理论研究，其发展高度取决于上游 AI 芯片与算力硬件水平。当前国产芯片厂商正加速技术突破，叠加应用生态持续 完善，推动生成式 AI 在多行业实现深度落地。大模型及其硬件基础架构构成 产业核心价值，相关领域投资将同时获得技术突破红利与产业升级收益。

全球大模型竞争格局：全球大模型技术进入深度竞争阶段，中美两国呈现差 异化发展路径。OpenAI、谷歌、Anthropic 等海外巨头的产品注重多模态理 解与复杂推理能力，且具备强大的基础研究支持。国内芯片厂商逐步推进国 产替代进程，模型训练所用的数据库和开发平台逐渐完善，行业前景良好。 国内 AI 龙头企业和大模型产品围绕核心技术攻坚和产业场景落地两条主线 持续发力。互联网大厂以“多模态能力+跨行业应用”为发展目标，不断扩增大 模型的产业落地场景，推动数字经济高质量发展。

AI 芯片是大模型行业的算力基石：AI 算力芯片呈现研发周期长、技术壁垒 极高、投入成本高的性质，系大模型行业的技术节点与投资切入点。中国已 在 GPU/ASIC/FPGA 三款常见 AI 芯片中具备基本布局，性能与工艺水平达 到云端服务器、低空经济、智能应用和物联网等应用场景的标准。未来，AI 算力芯片及硬件端行业继续以技术增长为驱动力，通过不断增加芯片算力、 模型的参数规模、数据量级、泛化能力来实现传统产品替代和资本红利。国 内芯片供应商在大模型领域的影响力逐步提升，且部分还在端侧 AI 领域具 备跨行业的落地场景和市场空间。

大模型上中下游产业链有显著投资潜力：除了算力芯片以外，AI产业链中还 包含了多种技术门槛、投资周期、布局策略各异的投资机遇：1）国内外算 力链建设提速，数据中心架构高速迭代提升光互连需求，中国光通信企业竞 争力突出，光模块与光器件是核心受益环节。2）供配电技术属于传统电力 及基础设施领域，国内技术成熟，但是高端数据中心专用电源设备仍有提升 空间；供配电技术投资门槛较低，回报稳健。3）液冷散热技术在国内起步 较晚，高端服务器冷却仍依赖于海外进口；随着 AI 算力需求增长，液冷市 场空间大，但是投资周期长、见效慢，更适合长期布局。4）高速互联与存 储的技术壁垒极高，国内厂商不论在芯片的设计、制造工艺、封装、协议方 面仍落后于海外巨头；这个赛道的投资回报周期长、风险大，但也是国产替 代的关键产业链节点。5）开发者场景和软件生态的投入研发周期较长，技 术壁垒较高；且国外的开放源码的软件生态仍是主流，短期内难以完成国产 替代。不过，华为、阿里、字节和百度等大厂与许多国内芯片厂商正在协同 加速AI生态布局，有望在近5~10年内替代国外框架。