国信证券：算力芯片行业报告：大模型驱动算力变革，国产算力迎增量机遇

当前算力需求正从前期的“模型训练”加速向规模化落地的“应用推理”侧外溢。随着摩尔定律边际效应减弱，算力竞争的核心已从传统的“单芯片峰值性能提升”全面转向“芯片、软件生态与系统级集群的综合效率优化”。在海外高端芯片销售受限的背景下，国内信创需求与大模型迭代共振，推动本土AI芯片厂商加速适配并放量，国产算力全栈生态迎来增量机遇。 AI计算异构化与系统级协同，芯片竞争从峰值性能转向综合效率：海外大模型（如OpenAI、Google等）保持每半年一代的高频迭代，追求智能化升级；国产大模型在经历了技术蓄力后，自2025年起以DeepSeek-R1、智谱GLM等为代表的产品迭代显著提速，中美已成为全球大模型供给的两大核心。随着AI应用规模化落地，针对推理基础设施的投资规模从2024年开始超越训练侧，推理侧更强调高吞吐、大并发以及成本性能的平衡。AI算力产业正从“单芯片性能提升”转向由芯片、先进封装、高带宽存储（HBM）、编译框架、液冷及大规模集群构成的系统级协同优化。AI系统本质是异构计算体系：CPU负责通用调度，GPU承担大规模并行通用加速，而TPU/NPU等ASIC芯片则在特定模型和推理降本中