半导体行业2026年投资策略:AI算力自主可控的全景蓝图与投资机遇【开源电子陈蓉芳团队】

AI正在以前所未有的速度和维度爆发

空间层面：根据弗若斯特沙利文预测，到2029年，中国的AI芯片市场规模将从2024年的1,425.37亿元激增至13,367.92亿元。随国家政策大力扶持、国内人工智能产业链各重要环节技术的不断成熟，国产AI芯片厂商将迎来关键发展机遇。

政策层面：2022年10月，美国首次对A100/H100等高端AI芯片实施出口禁令。此后，美国不断封锁中国AI芯片代工等等环节，遏制国产AI芯片发展。2025年7月，国家就H20算力芯片漏洞后门安全风险约谈英伟达公司。英伟达算力芯片被曝出存在严重安全问题，AI芯片自主可控势在必行。

我们认为国产AI产业链分为三个层次：

（1）AI算力芯片：GPU/ASIC等云测AI芯片从华为、寒武纪、海光信息等“三分天下”，到沐曦股份、摩尔线程等公司一起“群雄逐鹿”；随着终端AIoT应用场景井喷，端侧SoC厂商乘风起。

（2）AI存力芯片：步入上行周期，国产模组方兴未艾，云侧/端侧存算方案百花齐放，国产存储持续扩产，跻身全球前列。

（3） AI运力芯片：超节点+大集群推动运力市场规模迅速提升，Scale-up 交换芯片已成为数据中心主力交换需求，并且持续增长。目前交换芯片国产化率极低，有望成为下一个高赔率的国产替代新方向。

（4） AI电力芯片：GPU功率持续提升，供电架构升级催生功率模块新机遇。

(1)   晶圆厂：先进代工是AI芯片的“物理基座”。我们认为AI的算力扩张是对先进晶圆代工需求的长期、确定性拉动，是保障算力与制造链“可控性”的战略必需。

(2)   封测厂：AI浪潮中算力需求不断上修，高端先进封装的热度不减。展望未来，CoWoS工艺或将继续升级，CoWoS-L或成为重要技术路径。

我们认为，干法刻蚀、薄膜沉积及CMP或将成为未来4年国产化率迅速提升的领域。同时光刻、量检测设备及离子注入设备和涂胶显影设备也有望逐步突破。此外配套的材料、EDA、IP等环节也有望加速发展。

中美摩擦加剧的风险；AI产业发展不及预期；研发进展不及预期；国产替代进程不及预期；终端需求不及预期。

2025年年初至今（2025年10月28日），国内电子（申万）与半导体（申万）在“国补刺激+AI算力+国产替代”等因素驱动下显著跑赢沪深300，电子（申万） 与半导体（申万）累计涨幅分别达到54.46%/54.51%。海外方面，费城半导体指数与台湾半导体指数在2025Q1受到海外政策、关税不确定性以及AI芯片库存调整等因素扰动回撤；4月以后随“政策冲击落地+AI飞轮成型+流动性修复”三重因素共振实现触底反弹；2025Q2-Q3海外算力链持续走强（云厂Capex超预期+AI链核心公司密集合作协议），叠加存储新一轮上涨周期开启，整体势头强劲。年初至今费城半导体指数和台湾半导体指数涨幅分别为44.5%/31.4%。

细分板块来看，按照申万行业分类，综合考虑二级和三级行业，涨幅如下：

年初至今，数字芯片设计（+75.3%）、半导体设备（+56.3%）、半导体（+54.51%）、电子（+54.46%）、分立器件（+42.5%）、半导体材料（+38.5%）、模拟芯片设计（+21.4%）、聚成电路封测（+21.4%）。

海外政策冲击预期落地至今（2025/4/30-10/28），数字芯片设计（+59.5%）、电子（+59.1%）、分立器件（+52.1%）、半导体（+49.1%）、半导体设备（+46.3%）、集成电路封测（+39.9%）、半导体材料（+39.6%）、模拟芯片设计（+12.4%）。

我们认为，本轮细分板块行情有以下几条主线。

其一：AI飞轮效应下，云厂+端侧强需求，数字设计公司订单饱满业绩兑现。

业绩层面，2025H1，数字芯片设计板块收入同比+30.0%，在较高基数水平下归母净利润同比+44.0%，同时数字芯片设计平均行业毛利率达到36.3%，进一步同比提升0.71pct。

其二，Capex高位+自主可控主线，半导体设备领涨。

成熟制程产能已逐步实现向中国大陆转移，在本轮AI浪潮下，算力产业链蓬勃发展，本土先进制程与先进存储开始新一轮扩产。2025Q1和Q2，半导体设备行业在“扩产、替代、订单兑现”的三重红利下，收入均创历史同期新高，分别同比增长37.6%和33.5%。与此同时，制造端稼动率高企，先进封装也迎来自主可控新窗口，材料收入稳步提升，国产渗透加速。

其三，周期修复+国产渗透，分立器件、模拟芯片设计盈利能力恢复。

全球半导体周期在2025年进一步复苏，受下游汽车电子、工业及消费电子需求回暖，分立器件板块利润得到修复，模拟芯片设计迎来从“量的恢复”到“利润转正”的拐点。库存周转天数方面，分立器件和模拟芯片设计等板块已接近历史低位水平，价格修复和新的料号导入或进一步延续行情。

2.1、云侧AI芯片：供给&需求齐飞，国产替代黄金时期

生成式AI（如ChatGPT、DeepSeek）训练与推理需求激增，推动加速服务器及配套网络设施投资。2026财年第一季度英伟达数据中心业务收入同比增长69%至441亿美元，印证AI算力需求高速增长。根据Verified Market Research的数据，2024年全球GPU市场规模为773.9亿美元，2030年有望达到4,724.5亿美元，2024-2030年的复合增长率高达35.19%，呈现强劲的增长态势。

2.1.1、空间：国内算力需求爆发，云厂AI资本支出持续超预期

根据中商产业研究院数据，2024年中国GPU市场规模约为1,073亿元，同比增长32.96%。自deepseek推出以来，中国人工智能市场经历快速的发展，AI芯片市场规模快速爆发。未来，随着中国GPU企业在技术上的不断突破，AI计算加速芯片的市场规模预计将实现快速增长。根据弗若斯特沙利文预测，到2029年，中国的AI芯片市场规模将从2024年的1,425.37亿元激增至13,367.92亿元，2025年至2029年期间年均复合增长率为53.7%。伴随国家政策大力扶持、国内人工智能产业链各重要环节技术的不断成熟，国产AI芯片厂商将迎来关键发展机遇，进口替代迫在眉睫。

海外：北美四大云服务提供商（CSP）——亚马逊、谷歌、微软和Meta在2025年的资本支出计划全面超出市场预期，合计规模突破3150亿美元：

（1）亚马逊：2025年资本开支指引达1000亿美元，主要用于支持AI和AWS云业务的基础设施建设；

（2）谷歌：资本支出计划750亿美元，重点投入AI服务器和数据中心；

（3）微软：计划投资800亿美元建设数据中心，用于训练AI模型及部署云应用；

（4）Meta：资本支出指引600-650亿美元，聚焦生成式AI核心业务。

国内：云厂商和运营商尽管总资本开支有所收缩，但算力投资占比显著提升。

（1）阿里巴巴：未来三年计划投入 3800亿元用于云计算和AI基础设施，超过去十年总和；

（2）腾讯：2025年资本支出计划1000亿元，其中2024Q4支出349亿元，同比增421%；

（3）字节跳动：2025年资本开支1600亿元，其中900亿元用于AI算力采购， 700亿元投向IDC基建；

（4）三大运营商：2025年资本开支合计2898亿元，算力投资占比显著提升。

2.1.2、政策：中美AI芯片“战争“加剧，自主可控势在必行

我们认为美国对中国的AI芯片制裁主要分为三个阶段：

（1）技术限制的初始阶段（2018-2022年）

自2018年中美贸易战爆发后，美国开始以“国家安全”为由限制对华技术出口。2019年，美国将华为、中科曙光等中国科技企业列入“实体清单”，限制其获取美国技术。2022年8月，拜登政府签署《芯片与科学法案》，明确限制获得补贴的企业在中国投资先进制程芯片厂。2022年10月，美国商务部工业与安全局发布出口管制新规，首次对A100/H100等高端AI芯片实施出口禁令，标志着美国正式将半导体供应链优势“武器化”。

（2）维度封锁的升级阶段（2022-2024年）

美国通过外交努力促使荷兰、日本等盟友在2023年出台措施，限制对华出口先进光刻机及芯片制造装备。2023年10月，美国商务部工业与安全局更新出口管制规则，防止企业通过大规模并联中等芯片迂回规避限制。2024年1月，美国要求“基础设施即服务”提供商识别并报告外国主体通过云服务获取算力训练AI大模型的情况，意图切断中国获取海外算力的渠道。

（3） 全面封锁与精准打击阶段（2025年至今）

2025年1月，拜登政府推出《人工智能扩散出口管制框架》，开创性地将AI模型参数本身纳入出口管制范畴。特朗普第二任期对华AI遏制政策进行重大调整，实施“撤一建二”策略，撤销繁复严苛的扩散规则，转而推出更简明、灵活但执法更严的管制体系。2025年4月，美国政府要求英特尔对向中国销售的先进AI处理器实施出口许可证制度，限制标准涵盖DRAM带宽≥1400GB/s、I/O带宽≥1100GB/s或两者之和≥1700GB/s的芯片。

短期来看，美国管制导致中国面临算力缺口，影响大模型训练效率。但长远看，美国的封锁反而激发中国更强大的创新动力。在当前这种政策环境下，中国的AI芯片产业链以及相关的先进制程制造环节有望快速发展。

2.1.3、格局：国内AI芯片加速发展，从“三足鼎立”到“群雄逐鹿”

2023年11月，英伟达被美国政府限制向包括中国在内的多个国家和地区出口旗下部分高性能产品，例如 A100、H100、A800 、H800、RTX 4090。美国的封锁政策为中国国产芯片创造了发展窗口期，中国本土AI芯片企业迎来了高速成长，比如华为昇腾系列、寒武纪思元系列、海光DCU等国产芯片。

2025年7月31日，据中国网信网7月31日最新消息发布，国家互联网信息办公室就H20算力芯片漏洞后门安全风险约谈英伟达公司。英伟达算力芯片被曝出存在严重安全问题。此前，美议员呼吁要求美出口的先进芯片必须配备“追踪定位”功能。美人工智能领域专家透露，英伟达算力芯片“追踪定位”“远程关闭”技术已成熟。2025年10月，黄仁勋称英伟达中国市场份额从95%降到0% 目前英伟达100%离开了中国市场。

华为：9月18日，华为全联接大会在上海举办。华为轮值董事长徐直军披露了华为昇腾芯片演进规划和目标。他表示，未来三年，华为已经规划了昇腾多款芯片，包括950PR、950DT以及昇腾960和970。其中，2026年第一季度昇腾950PR对外推出，四季度推出昇腾950DT，2027年四季度推出昇腾960芯片，2028年四季度推出昇腾970芯片。

寒武纪：2025年上半年业绩大幅增长，实现营业收入28.81亿元，同比增长4,347.82%。公司实现归属于上市公司股东的净利润为10.38亿元，均实现了扭亏为盈。公司已构建覆盖云端、边缘端、终端的全栈产品体系，满足多样化的AI训练与推理需求。2025年三季报中存货较2025年中报相比增加了近10亿，考虑寒武纪已经进入实体清单，因此可以判断国内先进制程产能供给问题已经得到解决。

海光信息：海光DCU已在智算中心、人工智能等多个领域实现规模化应用，成为算力基础设施和商业计算等行业应用需求的关键力量。海光CPU与海光DCU系列产品广泛助力行业构建数据中心和算力平台的建设，促进智能计算与数值计算的深度整合，为数字化发展提供了坚实的技术保障。

除了华为、寒武纪、海光信息三家公司已经成功推进ai芯片业务之外，摩尔线程、沐曦股份、燧原、平头哥、昆仑芯等公司也在加速发展，国产AI芯片百花齐放。

受益于智能家居、智能电车等AI终端行业需求增长，国内AIoT芯片企业业绩进入高速增长阶段。在今年的CES和上海AWE展会上，从智能家居到个人助理，从各种机器人、智能手机到智能手表、AR眼镜等可穿戴设备，边缘AI的展示都令人深刻。国产厂商全志科技、瑞芯微、恒玄科技、泰凌微等众多厂商的新品都有展示。

2.3、交换芯片：国产Scale-up/scale-out硬件商业化提速

超节点+大集群推动运力市场规模迅速提升，公有与私有协议齐舞。当下传统算力架构已难以满足高效、低耗、大规模协同的 AI 训练需求，超节点 成为趋势，其通过提升单节点计算能力，大幅带动了 Scale up 相关硬件需求，据 Lightcounting，Scale up 交换芯片已成为数据中心主力交换需求，并且持续增长，预计到2030年全球市场规模接近180亿美元，2022-2030期间年CAGR约为28%。 另一方面，超大规模AI集群的建设需要横向推动大量节点之间的互联，带动Scale out 相关硬件需求，随着更大规模的集群逐渐出现，单一地区的电力资源成为瓶颈，于是跨数据中心的 Scale across 方案也将在未来逐步采用。

运力硬件国产化率极低，有望成为下一个高赔率的国产替代新方向。运力硬件主要涉及交换芯片与部分改善信号质量的数模混合芯片，国产自给率极 低。以交换芯片为例，博通、Marvell（美满科技）占据全球商用交换芯片 90% 以上市场份额。从国产厂商进展而言，当下众多厂商已经完成产品量产，逐步走 向商业化，如数渡科技自主设计的 PCIe 5.0 交换芯片已经可以实现量产，当前正 导入客户应用；此外，盛科通信面向大规模数据中心和云服务的 Arctic 系列也 早在 2023 年年底给客户送样测试，因此，我们认为运力硬件相关公司正走向从 产品化至商业化的快车道，国产替代空间庞大，有望逐步受益。

3.1、AI Capex持续提升，服务器需求稳步增长

AI推动服务器需求稳步增长。伴随Chatgpt等生成式AI在各应用领域发力，CPU的串行处理架构已经不能满足AI时代的算力需求，而GPU、FPGA等采用并行计算的芯片更加适合密集型的计算，CSP大厂如Microsoft、Google、AWS等加大AI投资力道，推升AI服务器（AI Server）需求上扬。海外方面，北美四大云服务提供商（CSP）——亚马逊、谷歌、微软、Meta 2025年的资本支出计划全面超出市场预期，合计规模突破 3150 亿美元：国内方面，云厂商和运营商尽管总资本开支有所收缩，但算力投资占比显著提升。

3.2、AI SSD需求持续提升，NAND Flash迎来超级周期

存储是数据中心等算力基础设施的底座，随着数据量的大规模增长，存储设备在数据中心采购的BOM中占比持续提升。在AI capex持续投入的大背景下，我们认为AI SSD需求有望持续提升，NAND Flash迎来超级周期。

我们认为本轮AI SSD爆发及NAND涨价由两重因素驱动：

1.本轮周期内HDD的涨价和缺货将加速企业级SSD在冷存储领域占比持续提升：在传统数据中心储存分层架构中，HDD凭借每单位储存容量(GB)的极低成本优势，稳居冷数据(Cold Data)主流储存方案。冷数据包含备份档案、历史记录等不常被存取，但需要长期归档保存的数据。随着Inference AI（AI推理）应用扩张，冷数据储存需求也急速攀升。由于全球主要HDD制造商近年未规划扩大产线，无法及时满足AI刺激的突发性、巨量储存需求。目前NL HDD交期已从原本的数周，急剧延长为52周以上，加速扩大CSP的储存缺口。未来随HDD缺货及HDD-SSD价格差收敛，我们认为企业级SSD景气度将持续向上。

2.Offloading将部分KV-cache卸载到容量更大但速度更慢的SSD中或成未来趋势。随着 AI 需求的增长，在固定预算下，仅依靠 GPU 内存进行键值缓存已无法满足 SLA 的要求。参照英伟达Dynamo KV Cache Manager技术文档，其支持将较旧或访问频率较低的KV cache卸载到更经济高效的内存和存储解决方案（例如 CPU 内存、本地存储或网络对象存储或文件存储）。此功能使通过将KV cache卸载到其他内存层级结构，释放宝贵GPU资源，同时仍保留和重用历史KV cache，从而降低推理计算成本。

3.3、AI Capex投资将新增百亿美金存储需求，国产模组方兴未艾

AI或将带来超百亿美金Dram/Nand需求。我们假设AI Capex中90%投入用于购买算力设备，其中81%用于购买AI服务器，19%用于购买普通服务器及存储服务器，同时参照英伟达参照英伟达DGX H100服务器（AI服务器）成本，DRAM模组bom成本约为2.9%（不含HBM），NAND模组（SSD）BOM成本约为1.3%，并假设存储服务器及普通服务器中DRAM bom成本约为15%，HDD/SSD模组BOM成本占比约10%，则可测算2025年AI Capex水平可带来约213亿美元DRAM增量市场（不含HBM），若未来AI数据中心均使用SSD，则2025年AI Capex水平可带来约366亿美元NAND增量市场。

存储模组国产化空间广阔。内存模组方面，据 TrendForce 集邦咨询数据，2023 年全球 DRAM 内存模组市场整体营收达125亿美元，同比出现28%下滑，其中前十大 DRAM 模组厂占据了 93%的产业整体营收。固态硬盘（SSD）方面，根据TrendForce 集邦咨询数据， 2023 年自有品牌渠道通路市场全球出货营收前十的固态硬盘模组厂，在这份榜单中大陆品牌占五席，但是主要的市场份额依然由海外龙头模组厂占据。

3.4、云侧&端侧存算一体方案百花齐放，3D DRAM初露端倪

存算一体是可以突破冯·诺依曼架构平静的新型计算架构。随着以人工智能为代表的访存密集型应用快速崛起访存时延和功耗开销无法忽视，计算架构的变革显得尤为迫切。存算一体作为一种新的计算架构，被认为是具有潜力的革命性技术，受到国内外的高度关注。核心是将存储与计算完全融合，有效克服冯·诺依曼架构瓶颈，并结合后摩尔时代先进封装、新型存储器件等技术，实现计算能效的数量级提升。

HBM是目前主流的近存计算方案。近存计算利用先进的封装技术，将计算逻辑芯片和存储器封装到一起，通过减少内存和处理单元之间的路径，实现高I/O密度，进而实现高内存带宽以及较低的访问开销。近存计算主要通过2.5D、3D堆叠等技术来实现，广泛应用于各类CPU和GPU上。HBM采用TSV技术堆叠DRAM die以大幅提升I/O数，再配合2.5D先进封装制程，在维持较低内存频率的同时达到更显著的总通道宽度提升，兼具高带宽、高容量、低功耗，是目前广泛应用于高性能计算、数据中心等领域的近存计算架构。

除HBM外，以华邦为首的Cube方案有望在端侧算力中大放异彩。云端算力下放到边缘端，可以让边缘侧的响应速度更快且更安全。在这一背景下中国台湾存储厂商华邦推出了CUBE方案。CUBE采用2.5D或3D封装，与主芯片SoC集成，通过高达1024个I/O实现超高带宽，可广泛适用于适用于可穿戴设备、边缘服务器设备、监控设备及协作机器人等高级应用。从CUBE的结构来看，是将SoC裸片置上，DRAM裸片置下，省去SoC的TSV工艺。当SoC裸片和DRAM裸片堆叠的时候，相比于传统的引线键合（Wire Bonding），微键合（Micro Bonding）可以将1000微米的线长缩短至40微米，仅有传统长度的2.5%。在未来的混合键合（Hybrid Bonding）封装工艺下，线长甚至可以缩短至1微米。从芯片内部来看，信号所经过的传输距离更短，因此功耗可相应地降低。

DRAM架构将从2D转向3D。3D DRAM是一种通过堆叠多个存储层和使用垂直互联技术来增加存储密度和性能的先进DRAM技术。3DDRAM能够提供更高的存储密度、更低的功耗和更高的带宽，适用于高性能计算、数据中心和AI等应用场景。3D DRAM 将存储单元堆叠在逻辑单元上方，以增加单位面积的容量，并解决平面DRAM的深窄电容难题。3D堆叠还可以实现跨层存储电容器的重复使用，从而有可能降低单位成本。未来采用垂直晶体管（VT）构建的4F² DRAM单元，以及CMOS键合阵列（CBA）技术将成为3D-DRAM的主流方案。在CBA方法中，存储器阵列和外围电路在单独的晶圆上制造，并使用先进的混合键合或熔融键合技术进行键合。

3.5、长存长鑫持续扩产，国产存储巨头跻身全球前列

长存长鑫持续扩产，国产设备迎来新机遇。长鑫存储方面，据Omdia 2025Q1统计，长鑫存储今年预计DRAM产量为273万片（以晶圆计），较去年（162万片）增长68%，据TechInsights预测，到今年年底，长鑫存储的 DRAM 市场份额有望那有望增至 12%。长江存储方面，目前长存总产能月约14万片/月，占全球3D NAND市场份额约12%，根据历史环评信息，长江存储规划产能为30万片/月，项目分三期建设，每期产能为10万片/月，三期产能建设完毕后，长江存储全球产能占比将提升至15%。长鑫长存部分技术亦走在国际前列，以长江存储为例，最新的Xtacking 4.0技术应用于294层3D NAND芯片，这是目前堆叠层数最高、存储密度最高的商用3D NAND产品。

4.1、英伟达GPU功率持续提升，AI电力市场持续扩容

英伟达GPU功率持续提升，AI服务器电源市场规模稳步增长。英伟达芯片额定功率持续提升，A100为400W，H100\H200\B100均为700W，2024年的GTC上，英伟达发布的基于Blackwell架构的B200 GPU功率则首次达到了1000W，超级芯片GB200功率最高达到2700w。通用型服务器只需要2颗800W服务器电源，而AI服务器则需要4颗1800W高功率电源，AI服务器对于电源的需求大大提升。未来随GPU功率提升，AI服务器电源市场规模亦将持续提升。

4.2、云侧AI芯片：供给&需求齐飞，国产替代黄金时期

在数据中心层面，英伟达引导算力中心供电架构持续升级。随着CPU和GPU技术的不断升级，每一代GPU的热设计功耗（TDP）通常会以20%的幅度递增。这种持续增长使得单台服务器的能耗需求逐年攀升，同时更多更大规模的服务器/GPU组网亦对电力架构提出了新的考验，由于当更多GPU接入同一铜缆网络时，其性能表现达到峰值，而传输距离有限制，因此系统最高性能取决于最大功率密度。这意味着功耗增长不再像前两代产品那样保持20%的增幅，随着NVLink网络域规模的扩大，功耗可能轻松翻倍、四倍甚至八倍。

参照英伟达2025年10月13日发布的800V DC白皮书，未来AI数据中心，800V DC将成为AI工厂的标准化供电架构，而SST（固态变压器）则是其终极技术形态。目前的架构涉及多个电源转换阶段。市电提供的中压（例如 35 kVAC）会降压至低压（例如 415 VAC）。然后，该电源由交流 UPS 进行调节，并通过配电单元 (PDU) 和母线槽分配到计算机架。在每个机架内，多个电源单元 (PSU) 将 415 VAC 转换为 54 伏直流电，然后分配到各个计算托盘，进行进一步的直流-直流转换。在800VDC架构中，中压交流电通过大型高容量电源转换系统直接转换为 800 VDC。然后800 VDC被分配到整个数据中心的各个计算机架。该架构支持高密度GPU集群，可以释放更高的单GPU性能，并允许每个数据中心容纳更多GPU，从而提升计算吞吐量，为合作伙伴创造更多收益。

除HVDC外，巴拿马电源及SST方案亦有望成为AIDC电力架构发展方向：巴拿马电源：巴拿马电源柔性集成了10kVac的配电，隔离变压，模块化整流器和输出配电等环节，采用移相变压器取代工频变压器，并从10kVac到240V dc整个供电链路做到了优化集成。该方案，具有高效率，高可靠性，高功率密度，高功率容量，兼维护方便等特点。相比传统数据中心的供电方案，占地面积减少50%，其设备和工程施工量可节省40%，其功率模块的效率高达98.5%，架构简洁可靠性高。蓄电池单独安装，系统容量可以根据需求进行灵活配置。

4.3、多相电源+Drmos护航GPU板块供电系统

板卡层面，GPU、CPU等算力芯片朝着更高性能升级也对供电系统提出更高要求。由多相控制器和DrMos组成的拓扑架构是目前公认的GPU/CPU供电场景的最佳解决方案。每相Buck对应的半桥MOSFET可由包含驱动和温度/电流检测的DrMOS代替，由一个控制器采集反馈的电压、电流、温度/错误等信号，并发出各PWM波实现功率的闭环控制。控制器可通过特定协议的通信接口和信号指示IO口，与系统上位机或负载处理器进行信号交互。多相控制器连接DrMOS可实现多相拓补结构的大电流DC/DC系统，可大幅提升供电功率，优化能耗，提升整体性能，简化系统电源设计，是大功率供电芯片的核心，也是GPU的主流供电形式。

5.1、晶圆制造：作为AI芯片的“物理基座”，先进制程产能加速扩产

5.1.1、先进代工为AI基座，产能紧缺将持续存在

先进代工是AI芯片的“物理基座”。AI模型对单芯片的算力呈指数级上升，据IDC，2024年中国智能算力规模为725.3EFLOPS，2025年将达到1,037.3 EFLOPS，2026年，中国智能算力规模将达到1,460.3 EFLOPS，为2024年的两倍，并在2028年达到2,781.9 EFLOPS，2023-2028年中国智能算力规模和通用算力规模的五年年复合增长率分别达46.2%和18.8%。更高的算力、功耗与内存带宽要求推动了对更高密度、更高能效的先进制程的刚性需求，因此，我们认为AI的算力扩张是对先进晶圆代工需求的长期、确定性拉动。

从供给端而言，自2022年起，美国通过商务部发布的一系列出口管控，将“高性能用于训练/推理的先进计算芯片”与用于制造这些芯片的关键设备纳入限制范围，形成对我国成品芯片与制造设备并行管控的双轨策略。政策从首次的2022年临时规则开始，随后持续通过联邦公报与一系列 FAQ/修订提高性能门槛、扩展受控物项并强化对含美国产技术或零部件的“外延管控”，以堵塞通过第三国或改版产品规避的通路。结果而言：一方面显著抑制了中国获得最顶端训练用GPU与相关高端制造设备的通道；另一方面，监管的动态收紧（包括2023–2024年的多次更新与后续扩展）已把设备、材料与部分代工实体也置于更高的不确定性之下，直接影响顶端产能放量节奏与供应链可得性。在上述制度性约束下，推进国产fab扩产不仅是产业升级的自然选择，更是保障算力与制造链“可控性”的战略必需。

综合而言，我们对先进算力芯片的需求与供给进行了测算，预计AI算力芯片市场规模将在2027年达到3651亿元，对应芯片Die需求达到456万片，对应算力芯片晶圆需求将达到约1.2万片每月，大约对应17亿美金的晶圆市场规模。

5.1.2、成熟节点产能利用率企稳回升，行业景气度进入复苏通道

代工行业景气度回升，目前仍处于较高位置，能见度较高。代工行业产能利用率已从2023年的低位显著回升，景气度进入复苏通道。高产能利用率直接受益于国产替代加速和关税政策推动的提前备货，下游企业为规避供应链风险，积极囤积晶圆。过去两年，受制于消费电子、汽车及工业市场疲软等因素影响，成熟制程产品经历了较为严重的库存积压，截至目前库存出清基本完成。2025年第二季度，国内龙头代工厂表现亮眼。中芯国际产能利用率达92.5%，接近满产。华虹半导体同期数值更是高达108.3%，持续处于超负荷状态，显示出市场对本土制造的旺盛需求。整体来看，产能利用率企稳回升，未来有望在需求多元化和政策支持下持续向好。

分数字芯片和模拟芯片设计公司来看，当下库存去化显著：

数字芯片方面，当下主要数字芯片公司存货周转天数均自2023年一季度之后开始显著下滑，我们所统计的数字芯片设计公司平均存货周转天数已经自2023年一季度的352天下降至2025年二季度的165天，目前处于健康且合理的水位。模拟芯片设计公司存货周转天数同样自2023年一季度开始显著下滑，我们所统计的公司的平均存货周转天数从2023年一季度的272天下滑至2025年二季度的152天，下降速度整体慢于数字芯片设计公司，我们认为可能主因模拟芯片下游复苏周期结构性慢于数字芯片的主要下游：模拟芯片更多面向汽车及工业市场，而数字芯片市场更多面向消费类。往后看，我们认为随着汽车及工业市场迎来更大程度的复苏，模拟芯片也有望迎来更高斜率的增速。同时，从半导体整体周期判断而言，据中芯国际2025年Q2电话会，即便是剔除高增长的 AI 部分，全球半导体行业以美元计价仍将保持 5%-6% 的平稳增长，不会看到周期回落。

5.1.3、China for China趋势持续，大陆半导体产能扩张已进入快车道

中国代工厂商整体资本开支强度较高，短期财务压力大，但仍是半导体国产化情境下的长期最优解。具体而言：一方面地缘政治风险加剧，China For China呼声日渐高昂，带动海外设计厂商逐步将生产转向中芯国际与华虹，例如意法半导体、MPS及英飞凌等厂商已经将部分产品转向中芯国际与华虹；另一方面，随着中芯与华虹工艺水平的改善与性能的提升，再加上本土厂商更好的服务质量，不少国产IC设计厂商也开始切入国产产线。

在此背景下，我们复盘中芯国际与华虹半导体资本开支历史：中芯国际与华虹半导体自2020年三季度开始显著提升资本开支，资本开支绝对值迅速提升，并持续保持较高的资本开支强度，代表的是国产代工需求的不断提升。2021年开始，半导体行业整体步入库存去化，中芯国际与华虹半导体资本开支开始减少，而进入2023年，随着下游库存去化逐渐接近尾声，中芯国际与华虹半导体逐步重启扩产，截至2025年二季度，两家公司仍然保持着稳定的资本支出。展望未来，国内代工厂商或仍将保持比同行稍高的资本开支强度，但总体趋势有望逐步下行，随近年大规模扩产后的折旧逐步计提完毕，国产代工厂商财务压力有望显著改善。

从全国范围来看，当下大陆厂商半导体产能扩张已进入快车道。据深芯盟，多个项目月产能数万片的项目将集中在2023–2027年间投产，节点覆盖28nm至180nm等全节点，应用横跨汽车电子、新能源、功率器件、存储、显示驱动与模拟/混合信号芯片,半导体国产化火力全开。

5.2、先进封装：助力算力跃迁，本土破局新的“摩尔引擎”

封装工艺所属半导体产业链“中后道”，在智能手机时代和AI/HPC时代，工艺突破迭代，封装开始由“封”向“构”升级。传统封装技术迭代的核心逻辑是持续提升封装效率、封装密度以及引脚（I/O）数量，以满足终端对更小尺寸、更低成本与更高性能的综合需求。后摩尔时代，先进封装则沿着超越摩尔（More than Moore）的发展路径，从系统级封装和异构集成等角度，实现集成电路的多功能扩产。即封装需求发生根本转变——从单芯片的封装优化，转向以多芯片协同为核心的系统集成方案。移动互联网时代，工艺迭代的核心是满足更小的封装尺寸，同时兼顾整体性能和功耗等，晶圆级封装得到长足发展。AI与HPC时代，对高端先进封装的需求则偏向更能发挥出算力芯片的性能，CoWoS等2.5D/3D封装工艺则站上舞台中心。

AI浪潮中算力需求不断上修，高端先进封装的热度不减。

（1）台积电正大幅扩张CoWoS产能：在英伟达、博通、AMD等主流算力玩家对2.5D/3D封装工艺的强劲需求下，台积电正在加速CoWoS工厂建设，据Digitimes报道，2025年底，台积电CoWoS产能将达到7.5-8万片/月，预计2028-2029年则能大幅增长到约15万片/月。

（2）全球领先厂商以“大技术平台”和“高端工艺突破”充分竞争：除了台积电以外，如三星等IDM厂以及日月光等OSAT龙头，都已推出各自高端先进封装解决方案，并不断升级2.5D/3D封装的异构集成工艺。

（3）大陆厂商已形成产业化能力，以平台化策略切入丰富的应用场景：如长江存储推出晶栈Xtacking架构，将混合键合应用于3D NAND；SMIC具备供应国内CoWoS等2.5D封装工艺所需的中介层的制造能力；盛合晶微、通富微电、长电科技等封测厂已搭建各自的高端先进封装工艺平台。

AI/HPC需求主引擎，封测行业维持较高景气度。

从月度数据来看，截止2025年8月，全球半导体销售额与台股集成电路封装测试营收已分别实现连续22个月和20个月的同比正向增长。类似制造端，我们判断，封装行业的较高景气度同样受益与高性能计算与工业市场复苏，消费电子与汽车市场企稳回升将为封测产业积蓄增长动能。整体来看封装产业的景气度或具备持续性。

从产业发展来看，我们认为高端先进封装短期或仍将以“精密协作”为重要解决方案，以“工艺升级”继续破局新的摩尔定律。

晶圆厂+OSAT协同，类CoWoS工艺缓解供应不足。

台积电作为全球代工和高端先进封装领头羊，具备“先进逻辑+中介层+先进封装”的全流程能力，并且凭借高节点代工和封装高良率的双重优势，处于领先地位。三星和英特尔等少数IDM厂商也能提供较为全面的解决方案。

而在台积电CoWoS供不应求的背景下，第三方OSAT厂如日月光开始得到部分溢出订单，形成“台积电 + 第三方OSAT”的模式，即由台积电完成中介层与堆叠互连（CoW），封装等环节由日月光等OSAT完成（on Substrate）。同时，前道晶圆厂也得到切入机会，如联电、格芯等提供中介层。分工模式一定程度上缓解了CoWoS需求不足的情况。

新结构+新材料，催化CoWoS封装继续升级。

CoWoS工艺的发展，以芯片层级上，最大程度发挥算力芯片的性能为核心。

以硅作为中介层的CoWoS-S，中介层尺寸不断提升，以容纳更多尺寸的算力die以及更多个HBM。但是大尺寸中介层带来的封装良率和产出效率问题不容忽视，

CoWoS-R采用RDL中介层，降低成本的同时提升封装扩展性；CoWoS-L以局部硅互连+全局RDL作为重组中介层，兼顾高性能的同时，进一步提升封装尺寸。

台积电已于2024年量产CoWoS-L，据Semianalysis，英伟达GB200/GB300系列将采用该工艺，后续Rubin系列或也将延续此技术路线。据工商时报，台积电预计将在2025年Q4开始，将CoWoS封装技术从S转向L。据Digtimes报道，台积电的CoWoS月产能有望提升至7.5万~8万片，其中CoWoS-S与CoWoS-L分别超2万片、4.5万片，CoWoS-R约1万片。

除了S、R、L以外，更多的CoWoS工艺正在演化发展中。

可能路径1：CoPoS。据TECHPOWERUP报道，台积电正在准备新一代CoPoS（Chip-on-Panel-on-Substrate）封装技术。CoPoS在架构逻辑上与CoWoS一脉相承，但将传统的硅中介层替换为面板尺寸基板，基板尺寸扩展到310 × 310 mm甚至更大，同时具有更优的面积利用率。

可能路径2：CoWoP。据半导体产业纵横，CoWoP（Chip on Wafer on PCB）封装引起产业内广泛关注，该工艺核心改进在于取消了独立的底层基板，转而采用高质量的基板级PCB（Substrate-Level PCB, SLP）作为替代。

可能路径3：以SiC替代硅作为中介层材料。据台湾《财讯》2025年9月4日报道，英伟达Rubin芯片规划中，计划将硅中介层的材料由硅替换为SiC（碳化硅），以优化热管理和机械可靠性。

我们认为，在不同材料和不同结构的组合下，多种可行的技术路径之间或存在互补的效果，能确定的是，高端先进封装或将伴随AI产业发展的整个生命周期，并不断综合权衡“性能+成本”两大方面。技术升级催生的产业链机会值得进一步关注。

大陆方面，在当前我们认高端先进封装同制造端类似，同属于国产AI算力供给端破局的关键。但相比制造端，大陆封测环节与海外的差距更小，且突破路径清晰：

从产业发展的视角来看，封测本就是中国大陆在半导体产业链中的强势环节。2024年中国大陆头部封测厂继续强势突破，营收增长强劲。按全球OSTA营收排名，长电科技、通富微电、华天科技和智路封测分别位列第三、第四、第六和第七；2024年中国大陆封测厂商在全球市占率已达到27.8%。

从技术破局的视角：其一，以盛合晶微、长电科技、通富微电为代表的国产封测厂商已具备2.5D封装等高端封装技术实力。其二，台积电的初代CoWoS采取65nm制程，在此节点国产设备等配套已基本成熟。其三，CoWoS封装分工合作的范式下，虽然硅中介层制造仍依赖中芯国际产能，但封测厂商在高端先进封装环节的参与度提升，为高端先进封装突破放量积累know-how。

我们认为2025-2026年是高端先进封装产线建设的高速发展期，国产封测厂商在高端封测方面已进入关键突破窗口，应重视本土厂商高端封测产线良率和产能利用率提升，带来的估值、盈利能力提升机会。

6.1、半导体设备：国产替代将仍然是行业大趋势

整体而言，2024年国产半导体设备厂商收入768亿元，同期中国半导体设备市场规模约为3616亿元，国产化率约为21%。其次，我们从各细分市场进行测算，CMP和清洗设备是当前国产设备厂商的优势品类，2024年国产化率分别约为40%和39%。其次，干法刻蚀设备、薄膜沉积设备和热处理设备在2024年的国产化率分别约为26%、21%和29%，是设备国产化的第二轮攻坚重点。最后，2024年光刻机、过程控制（量检测）设备、离子注入设备及涂胶显影设备国产化率尚不足10%。

往后看，我们认为，干法刻蚀、薄膜沉积及CMP或将成为未来4年国产化率迅速提升的领域。同时光刻、量检测设备及离子注入设备和涂胶显影设备也有望逐步突破，带动国产化率初步提升至10-20%。

6.1.1、刻蚀：华创和中微的主战场

我们认为北方华创与中微公司获将成为刻蚀设备领域实现国产替代的中坚力量。中微公司在过去的近20年着力开发了一个完整系列的15种等离子体刻蚀设备，并积累了大量的芯片生产线量产数据和客户验证数据，其CCP电容性高能等离子体刻蚀机和ICP电感性低能等离子体刻蚀机可以覆盖国内95%以上的刻蚀应用需求，在性能优秀、稳定性高等方面满足了客户先进制程中各类严苛要求。同时，公司的CCP双台机目前已有近600个反应台在国际最先进的逻辑产线上量产，其中相当一部分机台已在5纳米及更先进的生产线上用于量产。

北方华创在刻蚀设备领域，已形成了 ICP、CCP、Bevel 刻蚀设备、高选择性刻蚀设备和干法去胶设备的全系列产品布局。2024 年公司刻蚀设备收入超 80 亿元。其中在ICP方面，北方华创已经推出NMC612E 是用于12英寸硅片的等离子体干法刻蚀设备，适用于关键技术节点的逻辑芯片硅刻蚀工艺，关键技术节点的3D-NAND硅刻蚀和台阶刻蚀工艺，以及关键技术节点 DRAM制程中的导体和金属掩膜刻蚀工艺，适用于浅槽隔离刻蚀、栅刻蚀、侧墙刻蚀、自对准多重图形化曝光、钨刻蚀等工艺。在针对高深宽比刻蚀方面，北方华创推出的NMC612D应用于12英寸干法刻蚀工艺，针对Logic、3D NAND、DRAM以及Power等领域。主要应用为浅沟槽隔离刻蚀，栅极刻蚀、侧墙刻蚀等制程，具有丰富的工艺调试手段、较高的刻蚀均匀性以及量产稳定性。

6.1.2、薄膜沉积：拓荆科技已经在众多工艺实现覆盖

薄膜沉积设备方面公司已布局的种类涵盖PECVD、ALD、SACVD、HDPCVD及Flowable CVD，CVD领域国内领先，伴随各类先进制程机台开始规模量产，公司有望在未来的机台改良优化中占据领先地位，竞争实力有望不断加强。

拓荆科技基于新型设备平台（PF-300T Plus和PF-300M）和新型反应腔（pX和Supra-D）的PECVD Stack（ONO叠层）、ACHM以及PECVD Bianca、ALD SiCO等先进制程的验证机台顺利通过客户认证，进入规模化量产阶段，进展优于预期。

另一方面，公司布局三维集成设备，目前已经推出多款W2W、D2W键合设备及其配套设备，契合先进封装的大趋势，且有望在新一代存储器件制造工艺中得到运用（例如下一代4F2 DRAM将采用CBA工艺，对键合设备提出需求），有望为公司贡献更长久的增长动力。

6.1.3、光刻机：半导体国产替代向上游突破，光刻机产业链仍需求迫切

自2017年特朗普首次上台后，地缘政治下半导体国产替代逐渐深入人心。从限制中国终端芯片供应、断供华为芯片代工环节，再到中芯国际进入实体清单，以及AI浪潮下的先进芯片全面限制，中国半导体产业分化为四个阶段，分别对应设计/制造/设备&材料&零部件/AI芯片。

在半导体产业国产化的长期战略下，半导体供应链的国产化率逐渐提高。除光刻机外，目前我国半导体设备大致可满足半导体制造过程中各阶段需求。据TrendForce，24年上半年中国大陆在芯片制造工具上的支出达到创纪录的250亿美元，超过中国台湾、韩国和美国总和。当前中国光刻机国产化率仍不足5%，对应零部件/系统/整机/配套设施亟待突破。

6.2、材料：景气度+自主可控+下游扩产，各领域突破/放量进行时

半导体材料所属整个半导体产业链的上游环节，对产业发展起到关键支撑作用。

从工艺特性来看，半导体制造融合了复杂的物理、化学与光学过程，反应在极小的特征尺寸下进行，任何微量杂质或尺寸偏差均可能导致器件失效。因此，半导体材料对纯度与精度的高度要求，是根植于制造环节对稳定性与一致性的内在需求。

基于生产工艺的复杂性，半导体生产流程中所用到的材料类型众多。不同材料在物理与化学属性上差异显著，企业通常需专注于特定品类，以突破技术瓶颈并满足客户严苛标准，从而形成深厚的认证壁垒。

从行业属性来看，半导体材料具备显著的运营支出（OPEX）特征，需求与下游晶圆制造产能及稼动率高度相关，短期波动受半导体景气周期影响显著。

中长期来看，行业增长主要受益于两大趋势驱动：一方面，AI浪潮催生对先进逻辑、存储等芯片的强劲需求，推动晶圆厂与存储厂产能扩张，直接拉动材料用量提升；另一方面，半导体工艺持续演进，先进制程图案化流程步骤增多、3D NAND中深孔刻蚀等工艺对特定类型材料需求提升、先进封装技术迭代等因素，共同催生新的材料应用场景与市场空间。

半导体材料行业的整体规模大，细分材料类别多。

据SEMI，2024年全球半导体材料市场规模达到675亿美元，其中晶圆制造材料市场规模约429亿美元/yoy+0.8%，在整个半导体材料中价值占比约63.6%，封装材料市场规模约246亿美元/yoy+3.4%，价值占比约36.4%。

晶圆制造材料的各细分品类方面，硅片36.4%，气体13.1%，光掩模12.6%，光刻胶配套试剂7.2%，超净高纯试剂6.3%，抛光材料6.2%，光刻胶5.7%，溅射靶材2.2%。

封装材料各细分品类方面，层压基板55.1%，引线框架16.4%，连接线13.2%，密封填充材料7.7%，固晶材料3.7%，电镀化学品1.5%，底填材料1.2%。

在地缘政治风险的不确定下，材料等核心原材料的自主可控的同样为战略必需。随着国内先进制程与存储产能进入快速扩张周期，制造工艺日趋成熟，国内材料企业正迎来宝贵的验证窗口与迭代机会。我们认为，中国半导体材料产业正从局部突破走向体系化追赶，国产化进程持续提速。

制造端材料方面，经过多年布局，中国企业已在抛光液、抛光垫、靶材、多种电子气体及8英寸硅片等领域取得阶段性成果，部分产品实现量产供货，国产化率稳步提升。然而，在12英寸硅片、光掩模、光刻胶等材料的高端应用领域，国产化率仍处低位，亟待进一步突破技术难关，赢得客户信任并通过认证。

在后道封测材料方面，由二维的传统封装向三维的先进封装发展中，技术路线陆续实现倒装封装，晶圆级封装以及2.5D/3D封装，工艺流程更趋复杂，所需设备/材料的类型也明显增加。

高端先进封装材料，全球市场仍高度依赖美国和日本的材料制造厂商。统计SEMIVISION披露的CoWoS封装主要供应商，高端先进封装工艺所需的C4 Bump、RDL用光敏聚酰亚胺（PSPI）、底部填充胶（Underfill）、热界面材料（TIM）等关键材料的主要供应商多来自日本、美国、德国等。以RDL材料（PSPI）为例，日本厂商如东京应化、东丽、旭化成、富士胶片和JSR等构建了稳定的供应格局。

国产先进封装材料正积极推进验证/量产进程。近年来在先进封装材料领域，国内厂商在电镀液、PSPI、光刻胶、掩膜版、抛光材料、环氧塑封料等多个关键环节实现积极进展。部分厂商已实现在主流封测厂稳定供货，同时也有部分厂商的产品获得国内头部芯片设计公司认可，正在加速导入，并进入批量阶段。

6.3、EDA、IP：“芯片之母”国产化撕开海外巨头垄断缺口

在芯片产业链中，EDA被誉为“芯片之母”，是芯片设计、仿真、测试、模拟的核心工具，当前被国际厂商垄断，如2024年Synopsys（32%）、Cadence（29%）、西门子EDA（13%）三大巨头合计掌控全球74%的市场份额，而在中国市场，2025年上半年这三大巨头的份额为68%左右。在地缘政治风险和贸易冲突加剧的背景之下，近期涉及EDA管制和软件管制的政策逐渐频繁。如2025年5月底，美国商务部工业与安全局向Synopsys、Cadence、Siemens EDA发送函件，要求其向中国出口特定EDA工具时，必须申请许可证。此外，2025年10月22日路透社也报道美国正考虑推出一项新措施，限制一系列使用美国软件制造或含有美国软件的产品出口到中国。在此背景之下，EDA国产化重要性日渐提升。

国产厂商方面，据Mordor Intelligence，大陆国产EDA厂商市占率2020年约为6.2%，2023年提升至约11.5%，预计到2025年可能达到14%左右。大陆国内EDA企业主要集中在单点工具，缺乏产业链整合经验，如华大九天提供模拟电路设计全流程EDA工具；概伦电子主要提供器件建模和电仿真两大集成电路制造和设计的关键环节的工具；芯华章提供数位验证全流程等，从技术节点看，大陆国产厂商的EDA产品集中用于10奈米及以上的成熟制程晶片领域。此外，湾芯展新凯来旗下启云方公司发布两款EDA设计软件，产品性能较行业标杆提升30%，软件并行协同设计的模式可以将产品硬件开发周期缩短40%，智能辅助设计一版成功率提升30%，同时构建兼容多款国产操作系统、数据库、中间件等一系列平台底座，适应众多生态软件的集成，为EDA国产化接力。

与EDA协同的另外一个领域是IP设计，IP指芯片设计中预先设计、验证好的功能模块，处于半导体产业链最上游，为芯片设计厂商提供设计模块。半导体IP按交付方式可分为软核、硬核和固核；按产品类型可分为处理器IP、接口IP、其他物理IP及其他数字IP。

当前IP国产化任重道远。以芯原股份为例，虽然其2019年在同类公司中排名第七，拥有图形处理器(GPU)、神经网络处理器(NPU)、视频处理器(NPU)、数字信号处理器(DSP)和图像信号处理器(ISP)五类处理器IP，以及1400多个数模混合IP和射频IP，但是其短板也非常明显：大部分IP是通过外部并购而来，并非自主研发，说明自研方面的技术储备不够。往后看，芯原指出，RISC-V将会是中国芯片产业的全新机遇，RISC-V的轻量级，灵活性，更符合物联网应用的碎片化特性。国内目前围绕RISC-V架构开发和使用的企业已有上百家企业。比如华为海思、阿里的平头哥、中天微，兆易创新、华米科技、嘉楠科技、北京君正以及获得小米投资的芯来科技。RISC-V俨然为中国提供了在X86与Arm架构之外的第三条自主化路径。

7.1、投资建议

我们认为国产AI产业链分为三个层次：

第一阶段：国产算力、存力、运力、电力等芯片自主可控

（1） AI算力芯片：GPU/ASIC等云测AI芯片从华为、寒武纪、海光信息等“三分天下”，到沐曦股份、摩尔线程等公司一起“群雄逐鹿”；随着终端AIoT应用场景井喷，端侧SoC厂商乘风起。

（2） AI存力芯片：步入上行周期，国产模组方兴未艾，云侧/端侧存算方案百花齐放，国产存储持续扩产，跻身全球前列。

（3） AI运力芯片：超节点+大集群推动运力市场规模迅速提升，Scale-up 交换芯片已成为数据中心主力交换需求，并且持续增长。目前交换芯片国产化率极低，有望成为下一个高赔率的国产替代新方向。

（4） AI电力芯片：GPU功率持续提升，供电架构升级催生功率模块新机遇。

第二阶段：AI底座——晶圆厂、封测厂等芯片制造环节自主可控

(1)      晶圆厂：先进代工是AI芯片的“物理基座”。我们认为AI的算力扩张是对先进晶圆代工需求的长期、确定性拉动，是保障算力与制造链“可控性”的战略必需。

(2)      封测厂：AI浪潮中算力需求不断上修，高端先进封装的热度不减。展望未来，CoWoS工艺或将继续升级，CoWoS-L或成为重要技术路径。

第三阶段：设备材料、EDA、IP等底层硬科技自主可控

我们认为，干法刻蚀、薄膜沉积及CMP或将成为未来4年国产化率迅速提升的领域。同时光刻、量检测设备及离子注入设备和涂胶显影设备也有望逐步突破。此外配套的材料、EDA、IP等环节也有望加速发展。

受益标的：海光信息、寒武纪-U、澜起科技、芯原股份、中芯国际、华虹公司、北方华创、中微公司、拓荆科技、通富微电、长电科技、江波龙等

7.2、风险提示

一、中美贸易摩擦带来的供应链风险：随中国科技企业不断被列入美国实体清单，美国对中国科技企业的出口管制与技术限制或将进一步扩大，核心设备、材料及零部件的供应受阻。此外，美国若继续加征关税或引发供应链区域性重构。

二、AI技术发展不及预期风险：算法迭代放缓或AI产业化发展进程若慢于预期，应用场景（如自动驾驶、智能制造、人形机器人）或落地受阻，同时影响硬件投资决策。

三、市场需求及宏观经济变化不及预期：全球宏观经济环境的不确定性以及消费者信心的波动，可能导致市场需求低于预期。宏观经济走势直接影响终端移动智能设备、PC 等终端产品行业发展，进而影响上游半导体产业链。同时半导体等行业整体资本支出、研发支出刚性较高，营业利润周期波动更大，或因宏观经济变化与行业景气度不及预期而面临经营风险。