今天咱来唠唠国产算力这个赛道，为啥说现在是进场的好时机呢？核心就是政策、技术、需求这三大驱动力一起爆发，形成了三重共振的确定逻辑。

一、三大核心驱动力，让国产算力起飞

（一）政策端：国家战略级扶持，真金白银砸下来



• 顶层设计定调：十五五规划明确把“高水平科技自立自强”作为核心任务，而国产算力就是实现科技自立自强的关键支撑。这就相当于给国产算力赛道发了一张长期饭票。

• 大基金三期真金白银支持：国家集成电路产业投资基金三期（大基金三期）拿出3440亿元重点投向设备环节，直接给国产算力产业链输血。

• 税收优惠力度空前：对集成电路企业实施15%企业所得税优惠税率，研发费用加计扣除比例提升至120%。

• 政府采购倾斜：明确要求政府部门、国有企业优先采购国产算力产品，给国产算力企业提供了稳定的市场需求。这就相当于给国产算力企业上了一道保险，不用担心产品卖不出去。

（二）技术端：国产算力实现从“可用”到“好用”的突破

• 芯片设计比肩国际水平：海光信息的X640超节点、寒武纪的思元系列等国产AI芯片性能逐步赶上国际一线水平，部分产品已进入阿里、腾讯等互联网巨头供应链。这说明国产芯片已经不再是“备胎”，而是可以和国际巨头同台竞技的选手。

• 算力集群技术达到国际先进水平：国产算力集群技术取得突破，海光信息单机柜可塞640卡，算力密度提升20倍，PUE低至1.4，达到国际先进水平。这意味着国产算力集群可以在更小的空间内提供更强的算力，同时降低能耗。

• 生态建设快速起量：国产GPU企业通过CUDA生态兼容快速发展，沐曦股份的MXMACA软件栈适配6000+主流AI应用，政务、金融客户迁移成本几乎为0。这意味着企业不需要更换现有软件，就可以直接使用国产GPU，大大降低了国产替代的门槛。

• 技术迭代持续加速：国产算力企业持续加大研发投入，海光信息2025年前三季度研发支出同比增长63.4%至25.23亿元，聚焦六类设备、20余款新产品的技术攻关。这说明国产算力企业正在快速迭代技术，不断提升产品竞争力。

（三）需求端：AI算力需求爆炸式增长

• 大模型训练算力需求每3 - 6个月翻番：随着大模型参数从千亿迈向万亿级，训练算力需求每3 - 6个月翻番，单次前沿大模型训练算力需求已达350 - 500 PF - days，超大规模数据中心的算力升级需求迫切。这意味着大模型训练需要越来越多的算力，而国产算力正好可以满足这一需求。w'w

• 企业级推理成为算力消耗主力：德勤预测2026年推理占AI计算量的66%，同比增长120% - 150%，企业级推理集群成为算力消耗主力。这意味着企业在使用AI进行推理时，需要消耗大量的算力，而国产算力可以提供更经济、更稳定的解决方案。

• 国产化替代需求持续升温：美国对高端AI芯片出口管制倒逼国内企业加速国产替代，政务、金融、互联网等领域的国产化替代需求持续升温。这意味着国内企业不得不使用国产算力，而国产算力正好可以满足这一需求。

• 数字经济发展带动算力需求增长：十五五规划明确推动数字经济与实体经济深度融合，数字经济的快速发展将带动算力需求持续增长。这意味着数字经济的发展需要越来越多的算力，而国产算力正好可以满足这一需求。

二、产业链传导路径：从芯片到应用全链条受益

（一）上游：芯片设计与制造

• AI芯片：海光信息、寒武纪、沐曦股份等国产AI芯片企业受益于算力需求爆发，订单量大幅增长。这些企业的芯片性能已经可以和国际巨头比肩，而且价格更有优势。

• GPU：摩尔线程、景嘉微等国产GPU企业在端侧AI、边缘计算等领域具备优势，受益于AI算力向终端设备渗透。这些企业的GPU可以用于手机、平板、汽车等终端设备，为AI应用提供算力支持

• 芯片制造：中芯国际等国内晶圆厂产能扩张，为国产AI芯片企业提供稳定的制造服务。这些晶圆厂的产能扩张可以满足国产AI芯片企业的需求，降低芯片制造成本。

（二）中游：算力基础设施

• 数据中心：阿里、腾讯、字节跳动等互联网巨头加大数据中心建设投入，西部数据中心成为主战场，需求端直接拉满。这些数据中心需要大量的算力支持，而国产算力正好可以满足这一需求。

• 液冷设备：AI算力密度飙升推动液冷技术成为数据中心标配，英维克、飞龙股份、大元泵业等企业受益。液冷技术可以提高数据中心的散热效率，降低能耗，而这些企业的液冷设备已经达到了国际先进水平。

• 光模块：800G、1.6T光模块需求增长，中际旭创、新易盛等企业受益于光通信技术升级。这些光模块可以提高数据中心的通信速度，降低延迟，而这些企业的光模块产品在国际市场具备竞争力。

• PCB：AI服务器需要使用更高级的PCB产品，沪电股份、深南电路等企业受益于PCB需求增长。这些PCB产品可以提高AI服务器的性能和稳定性，而这些企业的PCB产品已经达到了国际先进水平。

（三）下游：AI应用与服务

• AI大模型：百度文心一言、阿里通义千问、腾讯混元大模型等国内大模型企业受益于国产算力支持，模型训练成本降低，性能提升。这些大模型企业可以使用国产算力进行模型训练，降低训练成本，同时提高模型性能。

• AI应用：科大讯飞、拓尔思、金山办公等AI应用企业受益于算力基础设施完善，AI应用场景不断拓展，商业化落地加速。这些企业的AI应用可以使用国产算力进行推理，降低推理成本，同时提高应用性能。

• 算力服务：阿里云、腾讯云、华为云等云计算服务商受益于算力需求增长，算力服务收入持续提升。这些云计算服务商可以提供国产算力服务，满足企业的算力需求，同时提高自身的收入。

三、投资机会梳理

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（一）核心标的

•海光信息 (688041) ：国产GPGPU主要企业，DCU产品兼容CUDA生态，深度受益于算力中心国产化采购。海光信息的DCU产品可以兼容CUDA生态，这意味着企业不需要更换现有软件，就可以直接使用海光信息的DCU产品，大大降低了国产替代的门槛。

•寒武纪-U (688256) ：AI芯片重点企业，思元系列覆盖云端与边缘端，自主MLU架构技术壁垒深厚。寒武纪的思元系列芯片可以用于云端和边缘端，而且自主MLU架构技术壁垒深厚，这意味着寒武纪的芯片具有较高的技术含量和竞争力。

•沐曦股份-U (688802) ：国产GPU企业，MXMACA软件栈适配6000+主流AI应用，政务、金融客户迁移成本几乎为0。沐曦股份的MXMACA软件栈可以适配6000+主流AI应用，这意味着政务、金融等客户不需要更换现有软件，就可以直接使用沐曦股份的GPU产品，大大降低了国产替代的门槛。

•中际旭创 (300308) ：光模块主要企业，800G、1.6T光模块产品具备竞争力，受益于AI算力需求增长。中际旭创的800G、1.6T光模块产品在国际市场具备竞争力，而且AI算力需求增长会带动光模块需求增长，这意味着中际旭创的业绩会持续增长。

•英维克 (002837) ：液冷设备主要企业，液冷散热解决方案成熟，受益于AI算力密度提升。英维克的液冷散热解决方案已经成熟，而且AI算力密度提升会带动液冷设备需求增长，这意味着英维克的业绩会持续增长。

（二）细分领域机会

• AI芯片设计：关注具备自主架构、高性能、低功耗的AI芯片企业，如寒武纪、沐曦股份、壁仞科技等。这些企业的AI芯片具有较高的技术含量和竞争力，而且国产替代空间大。

• 算力基础设施：关注液冷设备、光模块、PCB等细分领域重点企业，如英维克、中际旭创、沪电股份等。这些企业的产品已经达到了国际先进水平，而且AI算力需求增长会带动这些产品的需求增长。

• AI应用：关注AI大模型、AI垂直应用领域重点企业，如百度、阿里、腾讯、科大讯飞等。这些企业的AI应用已经取得了一定的成果，而且国产算力支持会降低AI应用的成本，提高AI应用的性能。

四、风险提示

• 技术迭代风险：AI技术发展迅速，若国产算力企业无法跟上技术迭代节奏，可能导致产品竞争力下降。所以，投资者需要关注国产算力企业的研发投入和技术迭代速度。

• 政策变化风险：若国家对集成电路产业的支持政策发生变化，可能影响国产算力企业的发展。因此，投资者需要关注国家政策的变化，及时调整投资策略。

• 市场竞争风险：国产算力赛道竞争激烈，若企业无法在技术、成本、市场等方面形成优势，可能导致市场份额下降。所以，投资者需要关注国产算力企业的市场竞争力，选择具备核心技术、国产替代空间大、业绩确定性高的重点企业

• 供应链风险：若国产算力产业链上游关键零部件供应出现问题，可能影响企业生产和交付。因此，投资者需要关注国产算力产业链的供应链稳定性，选择供应链完善的企业。

总结

国产算力赛道具备政策、技术、需求三重共振的确定性逻辑，产业链传导路径清晰，投资机会丰富。建议关注具备核心技术、国产替代空间大、业绩确定性高的重点企业，把握国产算力赛道的投资机会。

不过，投资有风险，入市需谨慎。在投资国产算力赛道之前，投资者需要充分了解市场情况和企业基本面，制定合理的投资策略。同时，投资者需要关注市场风险和政策变化，及时调整投资组合。

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投资顾问：彭之誉

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