长期投资什么股票好:开户买股票哪家证券公司-中信建投：端侧AI爆发可期 国产高端产能亟需突破

　　中信建投研报称 ，年初DeepSeek发布R1
，性能媲美OpenAI o1，并通过诸多优化手段实现了算力成本的大幅降低 ，成本降低为推理应用突破提供了基础
，AI在云侧、端侧的赋能开始显现。英伟达GB200 、CSP自研ASIC放量，GB300
、HBM4商业化酝酿中 ，算力基础设施持续迭代 。端侧AI应用商业化提速
，AI手机、AI PC渗透率快速提升，智能车 、机器人
、可穿戴（XR、AI眼镜 、耳机）
、智能家居等正进行AI化升级
。AI快速迭代带来算力需求快速增长 ，先进制程、先进封装 、先进存储需求高涨，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，高端产能亟需突破 ，重点关注国产先进制程、先进存储
、先进封装、核心设备材料 、EDA软件等 。

　　中信建投2025下半年展望 | 电子：端侧AI爆发可期
，国产高端产能亟需突破

　　年初Deepseek发布R1，性能媲美OpenAI o1 ，并通过诸多优化手段实现了算力成本的大幅降低
，成本降低为推理应用突破提供了基础，AI在云侧
、端侧的赋能开始显现
。英伟达GB200、CSP自研ASIC放量 ，GB300 、HBM4商业化酝酿中
，算力基础设施持续迭代。端侧AI应用商业化提速，AI手机
、AI PC渗透率快速提升 ，智能车、机器人 、可穿戴（XR
、AI眼镜、耳机） 、智能家居等正进行AI化升级 。AI快速迭代带来算力需求快速增长
，先进制程
、先进封装、先进存储需求高涨，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，高端产能亟需突破
，重点关注国产先进制程 、先进存储、先进封装
、核心设备材料、EDA软件等。

　　我们认为，2025年应当关注两大主题：（1）AI算力；（2）半导体国产替代 。

　　一 、算力成本降低 ，催化推理需求
，端侧AI爆发可期

　　算力成本大幅降低，在云侧端侧的赋能显现。年初Deepseek发布R1 ，性能媲美OpenAI o1
，并通过诸多优化手段实现了算力成本的大幅降低，成本降低为推理应用突破提供了基础
。在云侧 ，随着大模型能力持续突破
，AI在头部CSP的实际收入
、用户行为和产品力提升方面也在深度介入。在端侧，移动设备的硬件升级、大模型的压缩技术等正在推动端侧模型落地 。

　　GB200 、ASIC放量 ，AI硬件需求持续扩张
。英伟达GB200
、CSP自研ASIC放量
，下一代GB300即将量产，同时HBM4/4e也将落地 ，算力硬件快速迭代。AI算力加速了对先进制程、先进封装 、先进存储的需求，以GPU
、CoWoS/SoIC、HBM 、高速PCB
、光模块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 。

　　端侧AI开始加速 ，终端出货爆发可期
。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、成规模的终端是手机和PC
，硬件上其2024年AI渗透率分别为18% 、32%，预计手机AI化比率持续提升 ，持续推动硬件升级 。此外
，智能车
、机器人、可穿戴（XR 、AI眼镜
、耳机）、智能家居等也正在融入AI，2025-2026年有望看到终端出货的爆发式增长
。

　　二 、AI引领半导体周期 ，国产高端产能亟需突破

　　本轮半导体周期
，核心需求是AI。2023-2024年，AI需求集中在云端 ，大模型的迭代演进拉动算力基础设施需求快速增长，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等亦是如此 。随后，AI进入端侧 ，手机、电脑的AI化快速推进
，可穿戴 、工业、汽车等也在AI化升级
。该产业趋势中率先受益的是上游硬件：GPU/SoC
、存储、PCB 、制造代工
、设备材料等。

　　国产算力自给受限，高端产能亟需突破 。当前 ，海外先进制造、先进封装代工产能难以获取
，国产算力产业链仍在奋力追赶，关键环节处于“强需求 、弱供给 ”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，先进制程
、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。

　　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 。

（文章来源：每日经济新闻）