AI行业：看好2026年AI产业端云并进大趋势

证券研究报告 | 2026-2-25 目录01.AI驱动先进逻辑和存储需求增长02.国内模型迭代持续，国产算力趋势明确03.AI服务器架构迭代，驱动AIPCB升级04.国产算力核心配套，看好先进封装05.风险提示2 p 人工智能算力需求快速增长带动下，全球晶圆代工行业持续景气。Ø 据智库P&S intelligence估计，全球晶圆代工市场2024年的市场规模为1556亿美元，预计2032年将增长至2683亿美元。台积电预测，其2024至2029年来自AI 大芯片领域的营收年复合增长率(CAGR)有望接近50%。Ø GPU芯片生产需消耗大量的晶圆代工产能。 GPU芯片的面积相比手机SOC和CPU更大，以面积约为810平方毫米的H100为例，单晶圆上的最大芯片数量仅约为65个，而且受制于晶圆生产工艺的单位面积良率制约，实际良品GPU芯片的数量更少。为满足不断增长的需求，台积电已将用于产能扩张的预计资本支出金额，上调至2026年的520-560亿美元。先进逻辑：AI芯片需求旺盛，为国产先进制程带来机遇3资料来源：晶圆代工厂不断扩大资本开支规模晶圆代工需求持续增长P&S intelligence，trendforce，财通证券研究所 存储 ：训练侧+推理侧绕不开的核心环节p 在模型训练过程中，HBM、DRAM 与 NAND 分别承担计算态、调度态与存储态的不同角色。p HBM 作为 GPU 的高带宽工作内存，直接参与模型前向与反向计算，是算力发挥的必要条件；p DRAM 位于 CPU 侧，主要用于数据加载、预处理与缓存，起到解耦 I/O 与计算、提升 GPU 利用率的作用；p 而 NAND 则承担训练数据集与模型 Checkpoint 的长期存储任务，其核心价值在于提供大容量、低成本的存储基础。p 三者构成分层协同关系，缺一不可，且在功能上难以相互替代。p 在模型推理过程中，HBM、DRAM 与 NAND 构成分层协同的存储体系。p HBM 作为 GPU 的高带宽工作内存，主要承载对延迟极度敏感的热计算态数据；p DRAM 用于缓冲与调度非最热状态，显著提升系统并发能力；p 长上下文与高并发推理导致KV Cache规模快速膨胀，推理系统通过分层存储架构将容量压力从HBM/DRAM下沉至 NVMe SSD 层。 DRAM合约价涨幅预测资料来源：Trendforce，财通证券研究所4Q25-1Q26 存储器价格预测l消费级：智能手机端 DDR4率先开涨，DDR5x价格后续涨幅有望跟进。l数据中心：涨幅大，持续性更强。5 国产半导体设备有望受益于先进逻辑、存储扩产6芯片生产流程全球半导体设备规模持续增长Ø SEMI估计，2025年全球半导体制造设备原始设备制造商（OEM）销售额预计将达到1330亿美元，同比增长13.7%，创下历史新高。其中，Foundry与逻辑芯片相关设备，2025年销售额约同比增长9.8%，达666亿美元；NAND闪存产线相关设备，2025年销售额有望大幅增长45.4%，达140亿美元。DRAM设备2025年销售额预计增长15.4%，至225亿美元。Ø 展望未来，全球半导体设备销售额有望在2026年和2027年继续攀升，分别达到1450亿美元和1560亿美元。中国大陆有望继续保持第一大半导体设备市场的地位，为国产半导体设备、零部件、材料企业带来旺盛的需求。着眼于防范海外供应链风险，国内主要晶圆厂的半导体设备国产化率有望实现稳步提升。资料来源：NUH enterprise，prnewswire，SEMI财通证券研究所 目录701.AI驱动先进逻辑和存储需求增长02.国内模型迭代持续，国产算力趋势明确03.AI服务器架构迭代，驱动AIPCB升级04.国产算力核心配套，看好先进封装05.风险提示 国产模型商业化落地加速，推理侧算力需求提升p 大量模型侧更新将加速驱动模型整体商用进度。2026年，国产大模型迭代加速，春节前后国产模型进入发布窗口期，DeepSeek开源OCR2，Kimi发布并开源K2.5，阿里Qwen3-Max-Thinking，百度文心5.0等重量级模型接连发布。此外字节在2月推出三款全新的 AI 模型，分别为豆包 2.0（新一代旗舰大语言模型）、Seedream 5.0（图像生成模型）以及 SeedDance 2.0（视频生成模型），另外阿里同样在春节假期间发布新一代旗舰 AI 模型Qwen 3.5。p 国产模型快速迭代抢占用户AI交互入口，交互方式也正在被塑造，对应推理侧算力需求有望迎来加速提升。中文大模型加速迭代推出资料来源：火山引擎公众号，36Kr，财通证券研究所0.12416.45001020304050602024-052024-122025-052025-12豆包日均token消耗量（万亿）豆包模型tokens消耗量快速提升8 资料来源：华为，semianalysis，财通证券研究所华为Cloud Matrix 384超节点云商CAPEX持续上调，国产算力走向超节点和系统化p 根据金融时报2025年12月23日报道，字节已初步规划2026年资本开支1600亿元，高于2025年约1500亿元。此外阿里在2025年云栖大会表示，正在积极推进3年3800亿元的AI基础设施建设计划。云厂商capex持续投入奠定国产算力需求基础。同时，2026年也是推理侧国产超节点上量元年，目前已有大量国产厂商发布新一代超节点方案。华为Atlas 950/960，搭载8192/15488张算力卡，曙光scale x 640、沐曦、昆仑芯、阿里磐久等均有超节点布局。供需两侧双向奔赴，产业链即将迎来放量时点。单芯片层面性能指标单位GB200Ascend 910C华为vs英伟达BF 16 dense TFLOPSTFLOPS2,5007800.3xHBM capacityGB1921280.7xHBM bandwidthTB/s8.03.20.4xScale Up BandwidthGb/s uni-di7,2002,8000.4xScale Out BandwidthGb/s uni-di4004001.0x系统层面性能指标单位GB200 NVL72CloudMatrix CM384华为vs英伟达BF 16 dense PFLOPSPFLOPS1803001.7xHBM capacityTB13.849.23.6xHBM bandwidthTB/s5761,2292.1xScale Up BandwidthGB/s uni-di518,4001,075,2002.1xScale Up Domain SizeGPUs723845.3xScale Out BandwidthGB/s uni-di28,800153,6005.3xAll-In System PowerW145,000599,8214.1xAll-in Power per BF16 dense FLOPW/TFLOP0.812.002.5xAll-in Power per memory bandwidthW per TB/s251.7488.11.9xAll-in Power per capacitykW/TB