智通財經APP獲悉，中信建投發佈研報稱，自2022年11月ChatGPT面世以來，大模型快速迭代，百家爭鳴。2024年上半年OpenAI推出GPT-4o，標誌着從單一文本處理擴展到多模態理解和生成的新時代。同時，端側AI應用商業化提速，AI手機、AI PC先後發佈，並向可穿戴、智能車、XR等領域延伸，重點關注端側AI。AI快速迭代帶來算力需求快速增長，先進製程、先進封裝需求高漲，相關廠商積極擴產。國內傳統半導體的國產化率較高，但高端芯片自給受限，亟需國產化，重點關注國產高端芯片的生產製造、核心設備材料、EDA軟件等。
中信建投主要觀點如下：
展望2025年，應當關注兩大主線：(1)AI：雲端基礎設施(算力、存儲、通信等)、端側AI(手機、PC、穿戴、智能車等)；(2)國產替代：先進製造、先進封裝、設備材料等。
一、算力硬件維持高景氣，AI端側應用興起
硬件：Rubin、HBM4可期，2025年AI硬件維持高景氣。
英偉達發佈Blackwell架構算力芯片，產品性能大幅提升，同時推出新型機架式AI服務器GB200，進一步推動算力、存儲、網絡傳輸相關硬件的需求，下一代Rubin架構預計2025年發佈，同時HBM4/4e也將落地。以GPU、CoWoS/SoIC、HBM、高速PCB爲代表的算力需求持續擴張，供應商大力擴產，預計2025年AI硬件產業維持高景氣。
應用：小模型賦能端側，AI應用商業化提速。
雲端大模型的訓練和推理需要大量的算力和配套硬件，過去兩年雲端獲得了大量的投資，各家大模型推陳出新，以GPT-5爲代表的下一代大模型萬衆矚目。與此同時，端側模型已經滲透入多種場景，如智能手機、智能眼鏡、PC等。隨着端側算力的增強，端側模型將在更多的領域中發揮重要作用，特別是在需要實時處理和高隱私要求的應用場景中。全球AI應用商業化有望提速，AI應用的效用，如節約人力成本、個人助理等，成爲市場關注的重點。
終端：混合AI有望成趨勢，端側AI價值有望變現。
端側AI帶來成本、能耗、可靠性、隱私、安全和個性化優勢，已經具備實踐基礎，終端設備有望在AI的催化下迎來新一輪創新週期。從終端看，先落地、成規模的終端將是手機和PC，2024年蘋果、安卓都發布了AI旗艦機，2025年AI手機將創新升級、價位下沉，此外XR、智能眼鏡、耳機、智能家居等也正在融入AI。
二、AI引領半導體週期，國產高端芯片亟需突破
本輪半導體週期，核心需求是AI。
2023年AI需求主要在雲端，大模型的迭代演進，拉動算力芯片及基礎設施的需求快速增長，同時硬件技術快速迭代，GPU、HBM 幾乎一年迭代一個代際，配套的網卡、光模塊、散熱、銅纜/PCB等以類似速度迭代，AI的學習曲線處在早期非常陡峭的位置。而2024年AI進入端側，作爲最大的AI載體，智能手機AI滲透率預計達到15%，穿戴、醫藥、高端製造等行業也在引入AI。該產業趨勢中率先受益的，是AI的上游硬件產業鏈：GPU、存儲、PCB、製造代工、設備材料等。
AI算力自給受限，高端芯片亟需國產化。
硬件基礎設施作爲AI大模型發展基石，但海外對華供應高端GPU、HBM受限，先進製造、先進封裝代工產能難以獲取。國內AI算力產業鏈仍在起步追趕階段，可以類比海外AI在2023年之前的爆發前夕，但關鍵環節處於“有需求、沒供給”的狀態。雖然國內半導體國產化率在過去幾年持續提升，但是核心環節國產化率仍然較低，如高端芯片的生產製造、先進封裝技術的研發、關鍵設備材料的攻關、EDA軟件的開發等。在傳統半導體國產化已有一定基礎的情況下，高端芯片、先進存儲、先進封裝、核心設備材料、EDA軟件的國產化仍有較大提升空間。
風險提示：
1、未來中美貿易摩擦可能進一步加劇，存在美國政府將繼續加徵關稅、設置進口限制條件或其他貿易壁壘風險；
2、AI上游基礎設施投入了大量資金做研發和建設，端側尚未有殺手級應用和剛性需求出現，存在AI應用不及預期風險；
3、宏觀環境的不利因素將可能使得全球經濟增速放緩，居民收入、購買力及消費意願將受到影響，存在下游需求不及預期風險；
4、大宗商品價格仍未企穩，不排除繼續上漲的可能，存在原材料成本提高的風險；5、全球政治局勢複雜，主要經濟體爭端激化，國際貿易環境不確定性增大，可能使得全球經濟增速放緩，從而影響市場需求結構，存在國際政治經濟形勢風險