智通财经APP获悉，中信建投发布研报称，自2022年11月ChatGPT面世以来，大模型快速迭代，百家争鸣。2024年上半年OpenAI推出GPT-4o，标志着从单一文本处理扩展到多模态理解和生成的新时代。同时，端侧AI应用商业化提速，AI手机、AI PC先后发布，并向可穿戴、智能车、XR等领域延伸，重点关注端侧AI。AI快速迭代带来算力需求快速增长，先进制程、先进封装需求高涨，相关厂商积极扩产。国内传统半导体的国产化率较高，但高端芯片自给受限，亟需国产化，重点关注国产高端芯片的生产制造、核心设备材料、EDA软件等。

中信建投主要观点如下：

展望2025年，应当关注两大主线：(1)AI：云端基础设施(算力、存储、通信等)、端侧AI(手机、PC、穿戴、智能车等)；(2)国产替代：先进制造、先进封装、设备材料等。

一、算力硬件维持高景气，AI端侧应用兴起

硬件：Rubin、HBM4可期，2025年AI硬件维持高景气。

英伟达发布Blackwell架构算力芯片，产品性能大幅提升，同时推出新型机架式AI服务器GB200，进一步推动算力、存储、网络传输相关硬件的需求，下一代Rubin架构预计2025年发布，同时HBM4/4e也将落地。以GPU、CoWoS/SoIC、HBM、高速PCB为代表的算力需求持续扩张，供应商大力扩产，预计2025年AI硬件产业维持高景气。

应用：小模型赋能端侧，AI应用商业化提速。

云端大模型的训练和推理需要大量的算力和配套硬件，过去两年云端获得了大量的投资，各家大模型推陈出新，以GPT-5为代表的下一代大模型万众瞩目。与此同时，端侧模型已经渗透入多种场景，如智能手机、智能眼镜、PC等。随着端侧算力的增强，端侧模型将在更多的领域中发挥重要作用，特别是在需要实时处理和高隐私要求的应用场景中。全球AI应用商业化有望提速，AI应用的效用，如节约人力成本、个人助理等，成为市场关注的重点。

终端：混合AI有望成趋势，端侧AI价值有望变现。

端侧AI带来成本、能耗、可靠性、隐私、安全和个性化优势，已经具备实践基础，终端设备有望在AI的催化下迎来新一轮创新周期。从终端看，先落地、成规模的终端将是手机和PC，2024年苹果、安卓都发布了AI旗舰机，2025年AI手机将创新升级、价位下沉，此外XR、智能眼镜、耳机、智能家居等也正在融入AI。

二、AI引领半导体周期，国产高端芯片亟需突破

本轮半导体周期，核心需求是AI。

2023年AI需求主要在云端，大模型的迭代演进，拉动算力芯片及基础设施的需求快速增长，同时硬件技术快速迭代，GPU、HBM 几乎一年迭代一个代际，配套的网卡、光模块、散热、铜缆/PCB等以类似速度迭代，AI的学习曲线处在早期非常陡峭的位置。而2024年AI进入端侧，作为最大的AI载体，智能手机AI渗透率预计达到15%，穿戴、医药、高端制造等行业也在引入AI。该产业趋势中率先受益的，是AI的上游硬件产业链：GPU、存储、PCB、制造代工、设备材料等。

AI算力自给受限，高端芯片亟需国产化。

硬件基础设施作为AI大模型发展基石，但海外对华供应高端GPU、HBM受限，先进制造、先进封装代工产能难以获取。国内AI算力产业链仍在起步追赶阶段，可以类比海外AI在2023年之前的爆发前夕，但关键环节处于“有需求、没供给”的状态。虽然国内半导体国产化率在过去几年持续提升，但是核心环节国产化率仍然较低，如高端芯片的生产制造、先进封装技术的研发、关键设备材料的攻关、EDA软件的开发等。在传统半导体国产化已有一定基础的情况下，高端芯片、先进存储、先进封装、核心设备材料、EDA软件的国产化仍有较大提升空间。

风险提示：

1、未来中美贸易摩擦可能进一步加剧，存在美国政府将继续加征关税、设置进口限制条件或其他贸易壁垒风险；

2、AI上游基础设施投入了大量资金做研发和建设，端侧尚未有杀手级应用和刚性需求出现，存在AI应用不及预期风险；

3、宏观环境的不利因素将可能使得全球经济增速放缓，居民收入、购买力及消费意愿将受到影响，存在下游需求不及预期风险；

4、大宗商品价格仍未企稳，不排除继续上涨的可能，存在原材料成本提高的风险；5、全球政治局势复杂，主要经济体争端激化，国际贸易环境不确定性增大，可能使得全球经济增速放缓，从而影响市场需求结构，存在国际政治经济形势风险