盈策略中信建投：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。

　　全文如下

　　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。