智通财经APP获悉,中信建投发布研报称,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。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。
中信建投主要观点如下:
展望2025年,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。
风险提示:
1、未来中美贸易摩擦可能进一步加剧,存在美国政府将继续加征关税、设置进口限制条件或其他贸易壁垒风险;
2、AI上游基础设施投入了大量资金做研发和建设,端侧尚未有杀手级应用和刚性需求出现,存在AI应用不及预期风险;
3、宏观环境的不利因素将可能使得全球经济增速放缓,居民收入、购买力及消费意愿将受到影响,存在下游需求不及预期风险;
4、大宗商品价格仍未企稳,不排除继续上涨的可能,存在原材料成本提高的风险;5、全球政治局势复杂,主要经济体争端激化,国际贸易环境不确定性增大,可能使得全球经济增速放缓,从而影响市场需求结构,存在国际政治经济形势风险