目錄AI算力：全球基建浪潮高增核心產(chǎn)業(yè)鏈全面受益 6AI大模型你追我趕，全球CSP加大CapEx投入 6海外鏈：GPU與ASIC共振關(guān)注服務(wù)器與PCB等環(huán)節(jié)價(jià)重塑 8國(guó)產(chǎn)鏈：軟硬解耦加速AI算力落地，產(chǎn)業(yè)鏈上下游共同受益 AI存力：周期回升疊加I需“超級(jí)周期”趨勢(shì)形成 14漲價(jià)周期：原廠(chǎng)控產(chǎn)效果顯現(xiàn)，新一輪上行周期確立 14DRAM：HBM產(chǎn)能擠兌效應(yīng)顯著，服務(wù)器高端存儲(chǔ)加速提升 15NANDFlash：大容量eSSD求快速增長(zhǎng)，HDD替代進(jìn)程加速 17端側(cè)AI：AI重塑終端硬件形，智能終端迎來(lái)革新奇點(diǎn) 19AI手機(jī)：換機(jī)周期開(kāi)啟，滲透率快速攀升 19AI眼鏡：殺手級(jí)應(yīng)用初現(xiàn)，SoC廠(chǎng)商大有可為 20機(jī)器人：具身智能奇點(diǎn)臨近，產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)遇涌現(xiàn) 21風(fēng)險(xiǎn)因素 23表目錄表1：英偉達(dá)GPU芯片roadmap 9表2：英偉達(dá)AI服務(wù)器系統(tǒng)級(jí) 10表3：華為昇騰芯片roadmap 11表4：預(yù)計(jì)4Q25DRAM和NANDFlash價(jià)格繼續(xù)大幅提升 15表5：NearlineHDD與QLCSSD重點(diǎn)比較 17圖目錄圖1：Gemini3DeepThink在AI基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)出色 6圖2：Gemini3Pro展現(xiàn)出更出色的長(zhǎng)期規(guī)劃能力 6圖3：谷歌Gemini3Pro智指數(shù)登陸榜首 6圖4：中國(guó)AI大模型正縮小美國(guó)之間的差距 7圖5：北美CSP資本支出（位：億美元） 7圖6：中國(guó)CSP資本支出（位：億美元） 7圖7：2026年CSP資本支出計(jì)或增長(zhǎng)至6000億美元以上 8圖8：AI服務(wù)器出貨量預(yù)測(cè)單位：百萬(wàn)臺(tái)） 8圖9：英偉達(dá)預(yù)計(jì)26年底前Blackwell-Rubin出貨量達(dá)2000萬(wàn)顆 9圖10：谷歌TPUIronwood力大幅提升 10圖11：MetaMTIAv2加速器 10圖12：RubinUltra使用Kyber架構(gòu)或采用正交背板 11圖13：首批通過(guò)DeepSeek配測(cè)試名單 12圖14：晶圓代工廠(chǎng)制程節(jié)路線(xiàn)圖 13圖15：芯原股份提供一站式片定制服務(wù)和IP授權(quán)服務(wù) 13圖16：DRAM合約平均價(jià)（位：美元） 14圖17：DRAM現(xiàn)貨平均價(jià)（位：美元） 14圖18：NANDFlash合約平均價(jià)（單位：美元） 14圖19：NANDFlash現(xiàn)貨平均價(jià)（單位：美元） 14圖20：DRAM內(nèi)存條價(jià)格（位：美元） 14圖21：NANDFlashWafer價(jià)（單位：美元） 14圖22：Nvidia和AMD的AI芯片所使用的HBM升級(jí)趨勢(shì) 15圖23：三大DRAM原廠(chǎng)HBM產(chǎn)能（單位：kwpm） 16圖24：全球服務(wù)器內(nèi)存模組貨量 16圖25：AI推理推動(dòng)SSD需增長(zhǎng) 17圖26：?jiǎn)闻_(tái)手機(jī)NANDFlash平均容量增長(zhǎng)趨勢(shì) 18圖27：?jiǎn)闻_(tái)PCNANDFlash均容量增長(zhǎng)趨勢(shì) 18圖28：服務(wù)器NANDFlash求增長(zhǎng) 18圖29：AISSD位元出貨滲透提升 18圖30：全球智能手機(jī)出貨量 19圖31：全球AI手機(jī)滲透率續(xù)提升 19圖32：全球AI眼鏡季度銷(xiāo)量 20圖33：中國(guó)AI眼鏡季度銷(xiāo)量 20圖34：全球AI眼鏡年度銷(xiāo)預(yù)測(cè) 20圖35：小米AI智能鏡BOM表 21圖36：特斯拉Optimus機(jī)器人 21圖37：宇數(shù)機(jī)器人UnitreeH2 21圖38：藍(lán)思智能機(jī)器人永安區(qū)投產(chǎn) 22AI算力：全球基建浪潮高增，核心產(chǎn)業(yè)鏈全面受益AI大模型你追我趕，全球CSP加大CapEx投入谷歌發(fā)布Gemini3成為新一代大模型標(biāo)桿，ScalingLaw再次得到強(qiáng)化。谷歌Gemini3Gemini3憑借百萬(wàn)級(jí)上下文窗口和DeepThinkNanoBananaPro3ProAgentUIScalingLaw圖1：Gemini3DeepThink在AI基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)出色 圖2：Gemini3Pro展現(xiàn)出更出色的長(zhǎng)期規(guī)劃能力oogle oogle全球AI歌Gemini3ProAIAIKimiAI圖3：谷歌Gemini3Pro智能指數(shù)登陸榜首rtificialAnalysis圖4：中國(guó)AI大模型正縮小與美國(guó)之間的差距rtificialAnalysis北美巨頭與國(guó)內(nèi)大廠(chǎng)在AICSPAIAI斜。與此同時(shí)，隨著大模型商業(yè)化進(jìn)程的加速及自研訓(xùn)練需求的釋放，國(guó)內(nèi)云廠(chǎng)商的投資意愿也顯著回暖，正在走出調(diào)整期并重回增長(zhǎng)軌道。展望未來(lái)，在中美兩大市場(chǎng)需求的共振下，AI算力競(jìng)賽將持續(xù)深化，這為全球CSP資本開(kāi)支維持長(zhǎng)期上行趨勢(shì)提供了堅(jiān)實(shí)的邏輯支撐。圖5：北美CSP資本支出（單位：億美元） 圖6：中國(guó)CSP資本支出（單位：億美元）3,000

Google Microsoft Meta Amazon Oracle

250

阿里巴巴 騰訊 百度2,5002,0001,000

2001501005002018

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-2018

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2024loomberg loomberg2026年CSP資本支出合計(jì)或增長(zhǎng)至6000億美元以上，算力邁入新一輪結(jié)構(gòu)性成長(zhǎng)周期。e上修5年全球八大主要SP65612026CSPs6000AIAIServerGPU/ASICODMAI期。圖7：2026年CSP資本支出合計(jì)或增長(zhǎng)至6000億美元以上Capex（十億美元）Capex（十億美元）YoY60050040030020010002021 2022 2023 2024 2025E

70%60%50%40%30%20%10%0%-10%rendForce 2025.11）全球AI基建CapExAI2026CSPAIAIGartner年全球AI1602025/2026年將增長(zhǎng)至200萬(wàn)/240萬(wàn)臺(tái)，同比增長(zhǎng)24%/17%。圖8：AI服務(wù)器出貨量預(yù)測(cè)（單位：百萬(wàn)臺(tái)）artner，世界先進(jìn)公司官海外鏈：GPU與ASIC共振，關(guān)注服務(wù)器與PCB等環(huán)節(jié)價(jià)值重塑英偉達(dá)作為AI算力的領(lǐng)軍者，其產(chǎn)品迭代節(jié)奏顯著加快，持續(xù)引領(lǐng)行業(yè)性能天花板。從HopperBlackwellGPUHBM26H2推出RubinGPURubinGPU由兩顆Reticle50PFLOPSFP4288GBHBM4RubinNVL1443.6Exaflops的FP41.2ExaflopsFP8較GB300NVL72提升約3.3倍。英偉達(dá)計(jì)劃在27H2推出更高階的RubinUltraNVL576平臺(tái)，將進(jìn)一步把性能提升至15Exaflops。表1：英偉達(dá)GPU芯片roadmap202220232024202520262027HopperBlackwellRubinAcceleratorH100(SXM)H200B200/GB200GB300(Ultra)B300(singledie,B300A)VR200VR300(Ultra)GPUTDP(W)700700700/12001,4006001,8003,600FoundryNode4N4NPN3P(3NP)LogicDieConfiguration1xReticleSizedGPU2xReticleSizedGPU2xReticleSizedGPU,2xI/Ochiplet4xReticleSizedGPU,2xI/OchipletFP4PFLOPs-Dense(perPackage)410154.633.366.7HBM80GBHBM3141GBHBM3E192GBHBM3E288GBHBM3E144GBHBM3E288GBHBM41024GBHBM4EHBMStacks5684816HBMBandwidth3.35TB/s4.8TB/s8TB/s4TB/s3TB/s32TB/sPackagingCoWoS-SCoWoS-LCoWoS-LSerDesspeed(Gb/suni-di)112G224G224G224GNvidiaCPUGraceVera

Blackwell+Rubin至26年底預(yù)期出貨2000GTCDC20252026Blackwell與RubinGPU總出2000Blackwell與Rubin5000比而言，上一代Hopper架構(gòu)芯片在整個(gè)生命周期內(nèi)僅出貨了400萬(wàn)塊。圖9：英偉達(dá)預(yù)計(jì)26年底前Blackwell-Rubin出貨量達(dá)2000萬(wàn)顆

出貨量（萬(wàn)顆） 銷(xiāo)售額（億美元，右軸

60005000400030002000100002023-2025Hopper

02025-2026Blavidi大模型廠(chǎng)商你追我趕，推理需求提升推動(dòng)ASIC芯片需求增長(zhǎng)。LLM推理可以分為預(yù)填（Pl、譯碼Dcod）兩個(gè)階段，PilDecode階段則需要高帶寬、低延遲的存儲(chǔ)器，兩個(gè)階段對(duì)芯片的要求側(cè)重不同。目前市場(chǎng)上的AI芯片（多數(shù)是GPU），通常采用一體適用的設(shè)計(jì)，也就是用同一顆芯片來(lái)跑完P(guān)refill和Decode兩個(gè)階段，造成了一定的資源浪費(fèi)。為順應(yīng)推理需求增長(zhǎng)，各大CSP積極開(kāi)發(fā)自研ASIC，考量成本效益與高能效比。其中其中Google于2025年4月份推出了首款適用于AI推理時(shí)代的第7代TPU-Ironwood，Meta的MTIA2同樣也已于2025年第三季量產(chǎn)。圖10：谷歌TPUIronwood算力大幅提升 圖11：MetaMTIAv2加速器oogle 東AI服務(wù)器架構(gòu)升級(jí)，關(guān)注ODM、PCBAIGPU2024GB200NVL72Oberon2025OberonGB300NVL722026OberonRubinNVL14427RubinNVL576有望升級(jí)為KyberODMAIODMAI表2：英偉達(dá)AI服務(wù)器系統(tǒng)升級(jí)202220232024202520262027MaximumsystemdensityNVL8NVL72144computechiplets72GPUsNVL16NVL144144chiplets72GPUsNVL576576chiplets144GPUsFormFactorSupportedHGXHGX,OberonHGX,Oberon,KyberofGPUPackages872721672144ofGPUdies814414416144576ScaleuplinksUBB(PCB)CopperBackplaneUBB(PCB)CopperBackplanePCBBackplaneAggregateFP4PFLOPs(Dense)327201,080742,3989,605AggregateHBMcapacity14TB14TB14TB21TB64TB21TB147TBAggregateHBMbandwidth27TB/s38TB/s576TB/s576TB/s64TB/s936TB/s4,608TB/semianalysisRubinGPUSwitchSwitchtrayMidplaneCX9/CPXPCB（SignalRubin平Switch（Low-Dk2+HVP）和24層DIile與XCX9（lss+HV4104層。這讓單臺(tái)服務(wù)器的PCBRineTPUV7、等ASICAI服務(wù)器同樣導(dǎo)入高層HDIDk圖12：RubinUltra使用Kyber架構(gòu)或采用正交背板e(cuò)mianalysis國(guó)產(chǎn)鏈：軟硬解耦加速AI算力落地，產(chǎn)業(yè)鏈上下游共同受益AICSPAIGPUAI昇推出昇910C26Q1950PR26Q4昇950DT27Q496028Q4昇970表3：華為昇騰芯片roadmapAscend910CAscend950PRAscend950DTAscend960Ascend970發(fā)布時(shí)間2025Q12026Q12026Q42027Q42028Q4微架構(gòu)SIMDSIMD/SIMTSIMD/SIMTSIMD/SIMT數(shù)值類(lèi)型FP32/HF32/FP16/BF16/INT8FP32/HF32/FP16/BF16/FP8/MXFP8/HiF8/MXFP4FP32/HF32/FP16/BF16/FP8/MXFP8/HiF8/MXFP4FP32/HF32/FP16/BF16/FP8/MXFP8/HiF8/MXFP4互聯(lián)帶寬784GB/s2TB/s2.2TB/s4TB/s算力800TFLOPSFP161PFLOPSFP8,2PFLOPSFP42PFLOPSFP8,4PFLOPSFP44PFLOPSFP8,8PFLOPSFP4內(nèi)存128GB,3.2TB/sAscend950DT:144GB,4TB/sAscend950PR:128GB,1.6TB/s288GB,9.6TB/s288GB,14.4TB/s智DeepSeek-V3.1使用UE8M0FP8Scale的參數(shù)精度，國(guó)產(chǎn)AI芯片迎接戰(zhàn)略性機(jī)遇。DeepSeek發(fā)布的V3.1模型使用了UE8M0FP8Scale的參數(shù)精度，是針對(duì)即將發(fā)布的下一代國(guó)產(chǎn)芯片設(shè)計(jì)的。UE8M0是MXFP8路徑里的縮放因子，其優(yōu)勢(shì)包括縮短時(shí)鐘關(guān)鍵路徑；指數(shù)表容納跨度大，為后續(xù)塊縮放提供充足空間；在保持8bit張量精度的同時(shí)大幅減少信息損失。我們關(guān)注到，目前多家國(guó)產(chǎn)AI芯片廠(chǎng)商的下一代產(chǎn)品都或?qū)⒅С諪P8計(jì)算，這表示國(guó)產(chǎn)AI正走向軟硬件協(xié)同階段，或能實(shí)質(zhì)性減少對(duì)海外算力的依賴(lài)，我們認(rèn)為，V3.1的發(fā)布為國(guó)產(chǎn)AI芯片產(chǎn)業(yè)鏈帶來(lái)了戰(zhàn)略性機(jī)遇，AI芯片替代進(jìn)程有望提速。圖13：首批通過(guò)DeepSeek適配測(cè)試名單國(guó)信通FinFETGAA（過(guò)Chiplet（小芯片）架構(gòu)和先進(jìn)封裝技術(shù)提升系統(tǒng)級(jí)性能，已成為明確的技術(shù)路徑。圖14：晶圓代工廠(chǎng)制程節(jié)點(diǎn)路線(xiàn)圖rendForce 2024.3）國(guó)內(nèi)IP授權(quán)及芯片定制服務(wù)商顯著受益于系統(tǒng)廠(chǎng)商造芯的浪潮。隨著互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)及系統(tǒng)廠(chǎng)商紛紛涉足自研芯片，對(duì)上游IP核及設(shè)計(jì)服務(wù)的需求激增。以芯原股份為代表的一站式芯圖15：芯原股份提供一站式芯片定制服務(wù)和IP授權(quán)服務(wù)原股份公AI存力：周期回升疊加AI需求，超級(jí)周期趨勢(shì)形成漲價(jià)周期：原廠(chǎng)控產(chǎn)效果顯現(xiàn)，新一輪上行周期確立DRAM和NANDFlash價(jià)格步入上行DRAMNANDFlash2026中在HBM圖16：DRAM合約平均價(jià)（單位：美元） 圖17：DRAM現(xiàn)貨平均價(jià)（單位：美元）DRAM:DDR48Gb(1Gx8)2666MbpsDDR416Gb(2Gx8)2666Mb30 DDR34Gb512Mx81600MHzDRAM:DDR48Gb(1Gx8)2666MbpsDDR416Gb(2Gx8)2666Mb2010圖18：NANDFlash合約平均價(jià)（單位：美元） 圖19：NANDFlash現(xiàn)貨平均價(jià)（單位：美元） 56MBx8MLC64Gb8GBx8MLC32Gb4G3DTLC256Gb128Gb16Gx8MLC6 85 764 53 42 321 12022-012022-042022-072022-102023-012022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-042025-072025-10DDR4SODIMM8GB2666MHz DDR4UDIMM8GB2666MHzDDR4RDIMM16GB3200MHz128GbTLC512GbTLC256GbTLC1Tb圖20：DRAMDDR4SODIMM8GB2666MHz DDR4UDIMM8GB2666MHzDDR4RDIMM16GB3200MHz128GbTLC512GbTLC256GbTLC1Tb2509200 87150 5100 4250 322022-012022-042022-072022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-042025-072025-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-042025-072025-10隨著AI20254Q25DRAM18%-23%HBMDDR5NANDFlashSSD4Q255%-10%3Q25 4Q25F表4：預(yù)計(jì)4Q25DRAM和NANDFlash價(jià)格繼續(xù)大幅提升3Q25 4Q25FTotalDRAM

ConventionalDRAM:up10%~15%HBMBlended:up15%~20%

ConventionalDRAM:up18%~23%HBMBlended:up23%~28%NANDFlash up3%~8% up5%~10%rendForceDRAM：HBM產(chǎn)能擠兌效應(yīng)顯著，服務(wù)器高端存儲(chǔ)加速提升HBM作為AI算力的加油站，其技術(shù)迭代與產(chǎn)能擴(kuò)張是當(dāng)前存儲(chǔ)市場(chǎng)的主旋律。Nvidia及AMD的新一代AI芯片對(duì)顯存帶寬的需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，推動(dòng)HBM從HBM3向HBM3e及HBM4快速演進(jìn)。觀(guān)察Nvidia和AMD的產(chǎn)品路線(xiàn)圖，HBM3e12hi及后續(xù)HBM4將成2026GPUHBM80GB288GBTSV圖22：Nvidia和AMD的AI芯片所使用的HBM升級(jí)趨勢(shì)rendForce 2024.9）三大原廠(chǎng)積極擴(kuò)產(chǎn)HBM，產(chǎn)能擠兌效應(yīng)或?qū)?dǎo)致通用DRAM供應(yīng)緊張。為了搶占高利潤(rùn)的HBMSKHynixMicronHBMHBM耗量是同容量DDR5BaseDie置換效應(yīng)極易擠占通用DRAMHBMDDR52026圖23：三大DRAM原廠(chǎng)HBM產(chǎn)能（單位：kwpm）800

TSV

其他DRAM產(chǎn)能1201701201701201502024202520242025252024452025三星 SK海力士 美光4000rendForce服務(wù)器內(nèi)存從DDR4向DDR5切換的進(jìn)程加速，高密度模組需求旺盛。在服務(wù)器端，隨著IntelSapphireRapids/EmeraldRapidsAMDDDR525R5的市場(chǎng)滲透率或?qū)⒊^(guò)5。此外，AI64GB/128GBRDIMMDRAM圖24：全球服務(wù)器內(nèi)存模組出貨量若斯特沙利文，瀾起科技公NANDFlash：大容量eSSD需求快速增長(zhǎng)，HDD替代進(jìn)程加速AIQLCeSSDAIAI創(chuàng)造的龐大數(shù)NearlineHDD（SSDTrendForce，QLCSSD2026HDD規(guī)劃擴(kuò)大產(chǎn)線(xiàn)，無(wú)法及時(shí)滿(mǎn)足AI刺激的突發(fā)性、巨量?jī)?chǔ)存需求。目前NLHDD52周以上，加速擴(kuò)大CSP表5：NearlineHDD與QLCSSD重點(diǎn)比較產(chǎn)品交付周期每GB平均售價(jià)最大容量性能能效（美元）NearlineHDD52周0.01532TB弱較低QLCSSD8周0.05-0.06122TB強(qiáng)較高rendForce注：預(yù)測(cè)時(shí)間2025.9）推理場(chǎng)景下的SSDAIRAGSSDSSD2026圖25：AI推理推動(dòng)SSD需求增長(zhǎng)俠公司官PCAIAIPCRAMROMPCNAND512GB/1TB圖26：?jiǎn)闻_(tái)手機(jī)NANDFlash平均容量增長(zhǎng)趨勢(shì) 圖27：?jiǎn)闻_(tái)PCNANDFlash平均容量增長(zhǎng)趨勢(shì)公司官 公司官圖28：服務(wù)器NANDFlash需求增長(zhǎng) 圖29：AISSD位元出貨滲透率提升0

服務(wù)器NAND需求（Exabytes) AI滲透2025E 2026E 2027E 2028E 2029E

0%

AISSD滲透率2023 2024E 2025E 2026