国产算力三支箭:芯片、FAB、超节点协同破局
- 来源:国联民生证券
- 发布时间:2026/07/22
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半导体行业超级周期系列:国产算力“三支箭”,芯片、FAB、超节点.pdf
研究背景与目的本报告为半导体超级周期系列研究,聚焦国产算力产业基本面的边际变化,重点讨论AI芯片需求扩张与国产替代进程、超节点带来的系统架构升级,以及先进制造自主可控背景下国产晶圆厂的产业机遇。研究目的在于围绕"芯片+FAB+超节点"三条主线,识别国产算力产业链的投资机会。核心内容芯片层面:国产大模型持续迭代并完成国产芯片适配,Token调用量高速增长,头部云厂商资本开支持续扩增,国产AI芯片出货份额突破40%,华为昇腾、寒武纪、海光、沐曦、天数智芯等厂商产品矩阵完善,芯原股份ASIC定制服务订单高增。FAB层面:海外先进制造路径持续收紧,美国出口管制由先进计算芯片延伸至制造设备、软件及HBM...
国产算力供需双侧提升,三条主线并行推进
国产算力行业在供需两侧均呈现显著提升,国产算力崛起已成为产业发展的重要趋势之一。需求侧,国产大模型持续迭代,Token调用量快速增长,头部云厂商资本开支持续向AI倾斜,算力需求景气度保持高位;供给侧,海外高端AI芯片供给仍受限制,国产替代的重要性进一步提升。围绕"芯片+FAB+超节点"三条主线,国产算力正加速构建自主可控的产业生态。
芯片:国产AI芯片进入加速放量阶段
国产大模型完成从"技术追赶"到"生态领跑"的关键跨越。DeepSeek V4、Kimi K2.6、Qwen3.6-Plus等旗舰模型集中发布,并完成海光、华为昇腾、昆仑芯、摩尔线程等国产芯片的适配。美团LongCat-2.0作为业界首个在五万卡本土算力集群上完成全流程训练的万亿参数模型开源,验证国模国芯协同的可行性。
Token需求激增拉动国产算力芯片放量。中国大模型以4.12万亿Token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Token消耗约为普通对话的4倍,多Agent协作系统高达15倍。头部云厂商资本开支持续扩增,AI大模型、云计算基础设施及高性能算力投入持续加码。
国产AI芯片出货份额已突破40%,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"。华为昇腾以"芯片、框架与生态"全栈协同为核心,2025年出货量占国产AI芯片近50%,产品迭代覆盖910C、950PR、950DT、960、970系列。寒武纪产品矩阵覆盖云边端全场景,思元590等效英伟达A100算力约80%。海光信息主打"通用计算+AI融合",类CUDA生态构筑差异化竞争优势。沐曦、天数智芯等新势力厂商持续迭代产品,打通国产算力商业化闭环。
云侧算力需求呈现多元化趋势,AI ASIC成为提升算力供给效率、优化综合部署成本的重要方向。芯原股份依托"IP授权+芯片定制服务+芯片量产服务"的一体化平台能力,已切入云服务厂商及系统级客户供应链,2026年1月至4月在手订单达51.33亿元,订单结构持续向高价值方向集中。
FAB:国产晶圆厂战略底座价值凸显
海外先进制造路径持续收紧,国产替代全面加速。美国围绕先进计算芯片及半导体制造能力持续强化出口管制,除将16/14nm及以下逻辑芯片纳入先进节点相关管制框架,并持续限制先进半导体制造设备出口外,进一步要求台积电停止向部分中国大陆客户供应用于AI应用的特定先进芯片,强化晶圆厂对先进计算芯片客户及最终用途的尽调要求。海外先进制程代工的可获得性和确定性下降,国内高端AI芯片长期依赖海外先进制造的路径面临更强约束。
国产算力需求高速扩张,先进晶圆代工需求持续打开。中国智能计算芯片市场2024—2029年CAGR预计达46.3%,其中GPGPU市场同期CAGR达49.0%。除AI算力芯片外,国产高端SoC等芯片亦持续推进技术迭代。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系统性能,预计到2031年基于韬定律的高端芯片晶体管密度有望达到1.4nm制程同等水平。
国产晶圆厂产能与工艺升级,制造底座价值加速凸显。中芯国际2026年一季度12英寸晶圆收入占比达76.4%,中国区收入占比达88.9%,月产能同比扩张约10.8%,产能利用率维持93.1%的高位。华虹公司12英寸收入占比提升至62.7%,折合8英寸月产能同比扩张约18.4%,产能利用率99.7%接近满载。晶合集成12英寸晶圆总产能约16.0万片/月,新增产能项目已启动建设,重点布局40nm及28nm CIS、OLED等工艺。
超节点:突破单卡性能瓶颈的破局核心
随着大模型参数规模和推理负载持续增长,单卡性能已难以独立决定集群算力,多卡协同效率、互联带宽及系统调度能力的重要性快速提升。超节点通过Scale-up高速互联、资源池化与统一调度,将多卡算力转化为系统级有效算力。
Scale-up和Scale-out是当前AI集群两种主要的扩展方式。Scale-up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;Scale-out则通过增加服务器节点数量扩展集群规模。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,节点间高速互联能力逐渐成为影响集群性能的重要因素。
华为CloudMatrix384是代表性国产超节点方案之一,基于384颗昇腾NPU和192个鲲鹏CPU,实现从服务器级资源供给模式向矩阵级资源供给模式演进,搭载Unified Bus统一总线,具备高带宽、低时延通信能力。国内超节点正由产品研发和验证阶段迈向量产交付阶段,头部厂商逐步启动后续超节点招标。
超节点的核心在于"更高效的互联",产业机会从AI芯片本身进一步扩散至PCIe Switch、以太网交换芯片、高速SerDes、光通信及整机系统等关键环节。PCIe Switch芯片市场预计到2029年有望增长至170亿元,以太网交换芯片市场将保持高速增长。澜起科技已推出PCIe 6.x/CXL 3.x AEC解决方案,数渡科技自研PCIe 5.0 104通道高速交换芯片已实现量产,盛科通信12.8Tbps及25.6Tbps高端旗舰芯片已进入市场推广与应用阶段,中兴微电子发布自研AI交换芯片"凌云"可支撑万卡乃至十万卡级智算集群。
产业协同与投资建议
国产算力供需两侧均呈现显著边际提升,芯片、FAB、超节点三条主线协同推进。国产AI芯片正由产品验证加快迈向规模交付,订单与业绩有望持续兑现;在海外先进制造受限与国内高端芯片需求增长的双重背景下,国产晶圆代工的重要性持续提升;伴随国产超节点持续放量,高速互联产业链核心环节有望迎来增量机会。
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