【中银证券】吴文昶
智能算力与传统算力存在本质区别，其核心在于聚焦AI场景，依赖GPU、TPU等专用芯片，而非通用CPU。智能算力主要应用于大模型训练、AI推理、自动驾驶、语音识别、计算机视觉等高并发、高算力需求场景，计算效率远超传统算力，差距可达1/50至1/200。硬件层面，先进封装（如3D堆叠）、高带宽内存（HBM）和液冷散热成为关键突破方向；软件层面，国内在模型压缩、编译优化、分布式训练框架上正加速追赶，但生态体系仍落后于英伟达等海外巨头。芯片制造环节，国内在设计端（如海光、寒武纪、华为海思）已实现从无到有，7nm工艺取得突破，但与海外3nm主流水平仍有代差，先进制程产能与良率仍是瓶颈；晶圆制造以中芯国际、华宏为主，正快速追赶；封测为国内强项，长电科技、通富微电等领先；材料与设备环节（如硅片、光刻胶、EDA工具、北方华创等）逐步国产化，但部分环节仍存短板。能源方面，国内电力基础设施和发电能力全球领先，支撑算力扩张，而海外面临严重缺电制约。未来智能算力增长主引擎在国内，受益于自主可控、供应链安全和电力优势，国产算力增速将显著超越海外，投资应聚焦国产替代主线，关注设计、封装、散热、HBM及设备材料等核心环节，同时警惕技术迭代滞后、生态封闭
和良率不足等风险。