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半導體行業投資策略：AI算力自主可控的全景藍圖與投資機遇。

AI 正在以前所未有的速度和維度增長

空間層面：根據弗若斯特沙利文預測，到 2029 年，中國的 AI 芯片市場規模將從 2024 年的 1,425.37 億元激增至 13,367.92 億元。隨國家政策大力扶持、國內人工 智能產業鏈各重要環節技術的不斷成熟，國產 AI 芯片廠商將迎來關鍵發展機遇。 政策層面：2022 年 10 月，美國首次對 A100/H100 等高端 AI 芯片實施出口禁令。 此后，美國不斷封鎖中國 AI 芯片代工等等環節，遏制國產 AI 芯片發展。2025 年 7 月，國家就 H20 算力芯片漏洞后門安全風險約談英偉達公司。英偉達算力 芯片被曝出存在嚴重安全問題，AI 芯片自主可控勢在必行。 我們認為國產 AI 產業鏈分為三個層次：

第一階段：國產算力、存力、運力、電力等芯片自主可控

（1） AI 算力芯片：GPU/ASIC 等云測 AI 芯片從華為、寒武紀、海光信息等 “三分天下”，到沐曦股份、摩爾線程等公司一起“群雄逐鹿”；隨著終 端 AIoT 應用場景井噴，端側 SoC 廠商乘風起。 （2） AI 存力芯片：步入上行周期，國產模組方興未艾，云側/端側存算方案百 花齊放，國產存儲持續擴產，躋身全球前列。 （3） AI 運力芯片：超節點+大集群推動運力市場規模迅速提升，Scale-up 交 換芯片已成為數據中心主力交換需求，并且持續增長。目前交換芯片國 產化率極低，有望成為下一個高賠率的國產替代新方向。 （4） AI 電力芯片：GPU 功率持續提升，供電架構升級催生功率模塊新機遇。

第二階段：AI 底座——晶圓廠、封測廠等芯片制造環節自主可控

(1) 晶圓廠：先進代工是 AI 芯片的“物理基座”。我們認為 AI 的算力擴張是對 先進晶圓代工需求的長期、確定性拉動，是保障算力與制造鏈“可控性”的 戰略必需。 (2) 封測廠：AI 浪潮中算力需求不斷上修，高端先進封裝的熱度不減。展望未來， CoWoS 工藝或將繼續升級，CoWoS-L 或成為重要技術路徑。

第三階段：設備材料、EDA、IP 等底層硬科技自主可控

我們認為，干法刻蝕、薄膜沉積及 CMP 或將成為未來 4 年國產化率迅速提升的 領域。同時光刻、量檢測設備及離子注入設備和涂膠顯影設備也有望逐步突破。 此外配套的材料、EDA、IP 等環節也有望加速發展。