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国产AI算力:下半年迎来全面飞跃!

国产AI算力:下半年迎来全面飞跃!

除海外算力之外,国产算力后续也会带来一些比较重要的变化。

催化节奏: 进入8月下旬到9月份,华为的相关动态、国内先进制程的进展、配套先进制程的AI芯片,以及国产大模型等,在国产算力侧都会有比较强的催化表现,整个产业链的进展要比大家想象的更加迅猛。

核心逻辑: 对于国产算力而言,通常的逻辑是“国产模型+国产芯片+资本开支加速”的共振。我们预计国产芯片在今年四季度应该能够释放出近三四年以来非常强的利润爆发拐点,所以整个产业趋势是非常顺的。

1、需求侧:云厂商资本开支全面加速

腾讯Q2财报:从腾讯Q2财报来看,资本开支527亿元,同比增长170%,环比增长65%;上半年合计已达到847亿元,超过了去年全年(约800亿左右),比市场此前一致预期的1400到1500亿更有机会在下半年显著上修。从资金结构上看,其中大概70%到80%投向AI服务器及算力芯片,剩余主要是IDC土建和云基建。财报中也提到,有514亿用于算力采购的预付款,用以锁定产能。

行业趋势: 随着国产AI芯片持续交付、国内CSP此前供给约束的进一步解除,算力采购将会进一步加速落地。我们认为腾讯Q2的加速不是单一行为,往后看,其他国产头部云厂商——包括阿里、字节——整体节奏都会全面加速。

阿里方面: CEO之前明确表示基本处于“没有空卡”的状态,算力持续紧张。主要动作:一是加强模块化计算中心,通过缩短建设周期减少长期固定资产沉淀;二是两条算力主线并行,通过平头哥自研芯片,加上一部分海外节点扩张来满足整体需求。

字节方面: 一直是国内资本开支比较激进、持续上升的状态。下半年变化:一是进一步强调“推理作为第一优先级”,支持豆包海量C端token消耗,同时扩充训练集群来迭代多模态模型;二是供应链策略上,国产芯片采购比例持续提升。字节当下呈现内外双驱动:内部的抖音、豆包,外部的火山引擎,都在驱动算力需求。

总结需求端变化:算力结构上推理占比持续提高;资本开支模式全面升级,包括自建、租赁加项目共建的多元组合。整体来看,国产云厂商将在下半年正式进入新一轮的“算力全面竞赛”,并全面转向推理算力的布局。 从格局上讲,字节将持续维持高强度领跑,腾讯加速追赶,阿里稳步扩张。

2、模型端:国产模型迭代加速

近期重要进展:

- 千问3.8(8月14日):阿里开源,27B原生多模态稠密模型,发布当天实现Day 0全面适配,通过flag OS同步完成平头哥、摩尔线程、昆仑芯、海光等多类芯片兼容
- DeepSeek V4 Pro(8月13日):上线正式版本,完成昇腾、寒武纪、壁仞、海光的适配;MoE架构支持分布式部署,适配国产多卡智能算力集群
- GLM 5.3(智谱):启动灰度测试,优先面向线上客户完成昇腾、寒武纪的适配

本轮国产模型迭代的共性特征:

- 模型尺寸选择:20到30B的稠密模型成为国产算力比较优的载体。超大MoE训练仍高度依赖高端算力,而27B级别的稠密模型性能均衡、显存占用稳定,比较适合昇腾、寒武纪、壁仞等国产主流芯片,也契合中芯、华虹所支持的产能区间
- 适配发生质变:从“事后移植”全面转向“发行日适配”(Day 0)——主流开源模型在首发当天同步完成国产芯片的算法优化,全面推动国产算力放量
- 算力分层清晰:高端训练芯片仍存在瓶颈,但推理算力的规模化替代已经持续完成

3、供给侧:中芯、华虹业绩全面超预期

云厂商的算力采购最终会传导到上游晶圆代工,中芯、华虹全面超越业绩指引的业绩,本质上就是国内算力基础设施建设推动AI芯片及配套芯片订单集中释放的受益者。

总体判断: 算力需求正从试点流片走向规模化量产。前两年国内AI芯片还是以样品或小规模生产为主,但从今年开始,昇腾、寒武纪、海光等头部厂商都在从试点流片走向持续规模化量产——既保证了晶圆厂的持续放量,也为自身在供给端锁定了更多产能。

4、产业闭环:正循环全面形成

模型端、云厂商资本开支、前道产能都进入了一个正循环:

- 海外高端供给存在约束,云厂商加速导入,提高国产算力芯片需求
- 云厂商加大capex,国产算力需求持续上行
- 下半年前道产能持续爬坡、后道工艺持续补足,进一步推动算力芯片放量和产品迭代

结论:下半年国产算力将迎来全面飞跃。

5、标的:“国产算力三支箭”

- AI芯片(第一支箭):当下既把握前道新增产能、又受益于下半年上修capex比较激进的厂商
- Fab厂(第二支箭):受益于芯片需求、工艺持续爬坡
- 超算节点(第三支箭):交换芯片和整机厂商
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