生成式 AI 开启科技行业超级成长周期
思瀚产业研究院    2024-12-16

全球 AI 行业具备较大成长空间2022 年 11 月底，OpenAI 发布 ChatGPT 3.5。紧随其后，生成式 AI，在供应端的推动下，进入爆发式发展期。无论是 OpenAI 随后发布的 ChatGPT 4.0，还是谷歌、Meta 等多家厂商发布的 Gemini、Llama 等 AI 大模型，都是这一轮 AI 行业爆发式发展的体现。

AI 算力芯片作为本轮 AI 浪潮基本且不可或缺的硬件基础，成为这波浪潮最先受益的行业。首先，美国的云服务提供商大幅增加对于 AI 算力芯片的资本开支，并且推动其 AI 大模型快速更新迭代。而且，大量的公司不愿意在这波浪潮中落后，B 端需求初见端倪并快速成长，希望借助生成式 AI，提高生产力。

这四家美国头部云服务厂商（微软、谷歌、亚马逊、Meta）资本支出同比增速在经历了 10 个季度的下行后，在 2023 年二季度见底触及-9%的低点，随后就开启上行，在今年一季度实现+30%增长，并在二、三季度持续上扬至58%、59%。

本轮美国互联网大厂资本开支投向主要集中在 AI 算力的部署。展望 2025 年，预期美国互联网厂商以及其他初创企业都在加速部署 AI大模型算力，以避免在新技术商业落地过程中落后于竞争对手。所以，预期这些美国头部科技企业的资本开支上行动能会推动 AI 算力芯片需求大幅上扬。其次，承接云服务厂商资本开支的 AI 服务器正在快速增长。

与科技新兴产业发展趋势类似，目前 AI 服务器渗透率也处于加速上扬阶段，速度快于一年/半年以前的市场预测。根据 Counterpoint，AI 服务器收入渗透率已经在二季度达到 29%。T

rendForce 预计 AI 服务器出货量将从 2023 年的 118 万台增长至 2024 年的167 万台，预计 2025 年将会增长至 214 万台。根据 TrendForce 预测，2023年、2024 年、2025 年，全球 AI 服务器出货量渗透率达到/预计达到 8.8%、12.2%、15.0%。

预期未来 2-3 年，AI 服务器渗透率保持上扬的趋势，带动 AI 算力芯片需求加速上扬。从对行业的追踪来看，AI 算力芯片增长动能强劲，下行风险较小。当前是行业发展的初期阶段，与 AI 相关的上市企业/初创公司，持续得到资金的支持，尤其在大模型技术以及商业闭环方面有大幅投入。这将持续推动 AI 或大模型技术本身快速升级迭代，从而推动行业大幅上行。

AI 算力芯片本身正在快速迭代，其性能快速提升叠加单位算力的成本快速下降，推动 AI 大模型综合成本下行，从而推动新技术的快速普及。从长期来看，全球生成式 AI 有望迎来万亿美元市场空间。

自 2022 年底ChatGPT 面向公众开放以来，生成式 AI 带动了新一轮的生产效率提升，也开启了新一轮 AI 投资机遇。根据 IDC 数据，2020 年至 2023 年全球生成式 AI市场空间上涨了约 6 倍，预计 2024 年至 2030 年期间复合增长率达到 40%，2030 年有望接近万亿美元规模。

端侧 AI 大模型快速落地，带动端云协同需求

端侧 AI 对于 AI 算力芯片需求主要体现在两个方面：

1）可以触达 C 端的终端设备本身的出货量大幅提升。尽管 C 端终端并不需要具备训练 AI 大模型的能力，但是这些 AI 设备注重 AI 大模型的推理能力，同时需要在功耗、成本、实时性、隐私等方面具备较好表现。因此，这需要在原有 CPU、GPU 等端侧芯片上增加包括 NPU 在内的更加高效的 AI 算力，从而带动相关半导体价值量的提升。台积电曾在2Q24 业绩会中分享过，AI 算力要求的提升会带动端侧算力芯片尺寸增加 5%-10%。

2）为了更好地提升 C 端用户体验，终端品牌厂商同样需要云端的 AI 算力来训练自身的大模型，从而大幅提升小参数量的端侧模型能力。这是从端侧推理体验需求反哺云侧训练算力需求提升，再次带动云侧 AI 算力的增长。首先，具备端侧 AI 大模型能力的终端设备出货量大幅提升，带动具备更高AI 算力芯片出货量提升。在近半年来，无论是智能手机品牌、笔记本电脑品牌，还是新能源车企都在发布具备端侧 AI 能力的终端产品。

生成式 AI 正在快速渗透到各种电子终端中。因此，AI 算力芯片在端侧的需求也在大幅增长。今年 9 月苹果发布的 iPhone 16 系列手机首次正式搭载 Apple Intelligence，使得苹果生态设备中的语音助手 Siri 可实现跨平台调用能力。Apple Intelligence也具备生成式 AI 典型能力，例如图像生成、邮件撰写等。

今年 10 月，小米发布小米 15 系列手机，搭载澎湃 OS 2，其中包含 HyperAI子系统。这是小米在自身手机上首次实现 AI 动态壁纸、AI 写作、AI 识音、AI 翻译以及 AI 妙书等功能。而且，小米也升级了 AI 智能助手“超级小爱”，打通感知、理解、执行等全链路能力。今年 11 月，小鹏发布 P7+，实现了轻雷达、轻地图的智驾能力。

与 OpenAI最新 o1 推理模型类似，小鹏的智驾借助自身端到端架构，追求极致智能的智驾体验。而且，小鹏大模型实现云端协同，其云端大模型参数量是车端的80 多倍。根据 Counterpoint 的预测，2024 年、2025 年 AI 智能手机渗透率将达到 18%和 29%；今明两年全球高阶 AI PC 渗透率将达到 5%、15%。进一步看，AI 在 MR 等设备具备较大潜力。例如，去年发布的雷朋眼镜搭载了 Meta 的 Llama 大模型。因此，对于未来端侧 AI 算力芯片增长保持乐观的态度。

其次，端云协同再次反哺云端 AI 算力芯片需求提升。端侧 AI 大模型的用户体验提升依赖于端侧 AI 大模型能力的提升，从而催生云端大模型能力的迭代。云端协同可以更快带动端侧 AI 模型能力升级，保持各家公司的竞争差异化和优势。

在今年三季报业绩会上，特斯拉表示正在加大对 AI 的投入，提升硬件端算力芯片的购买，因此其三季度资本支出上升至单季度 35 亿美元。其主要目的是为了大幅扩张其服务器算力产能以提升 AI 大模型的训练能力，为其新能源车自动驾驶以及人形机器人具身智能提供基石。

为推动其 AI 进展，小米也在 AI 领域大力投入，尤其在算力方面。通过自建与租赁算力两种方式，小米可以快速增强训练端的算力保障。这为跨平台的自研 HyperAI 提供支撑，也为其小米汽车智驾模型保驾护航。造车新势力小鹏大力推动端到端的云端协同。

小鹏今年在训练算力上的支出可能达到 1 亿美元，具备 7,000 张以上的 GPU 卡。公司预期 AI 大模型带来自动驾驶能力颠覆性变革，智驾体验在未来 12-18 月大幅提升。认为这些端侧 AI 模型、C 端 AI 体验将推动终端品牌，包括但不局限于智能手机、笔记本电脑、新能源车、ARVR 等终端，致力于提升其云端大模型能力，构建自身 AI 大模型能力的差异化和竞争优势。这为基础 AI 大模型厂商（如 OpenAI、谷歌等）带来行业空间的增量需求。

展望 2025 年，能够支持端侧 AI 大模型算力的芯片预计将取得较高增速，包括应用于智能手机的高通骁龙 Gen 系列、联发科天玑系列，智能驾驶中使用的英伟达 Orin 和 Thor，以及终端品牌厂商潜在的自研 AI 算力芯片等。从更长期的时间维度看，端侧 AI 需求会拉动整体 AI 算力芯片训练端的需求，拓展 AI 算力芯片的增长边界。长期来看，作为具身智能载体，人形机器人有潜力超过智能手机和汽车等终端行业的规模，带来更大的 AI 算力芯片需求增量。

全球 AI 算力芯片玩家借助行业红利进入成长期

目前，已经覆盖 6 家主要 AI 算力芯片公司，包括英伟达、AMD、英特尔、台积电、联发科、高通。在过去 3-4 年的时间，行业龙头的位置两次易主。这在一定程度上体现本轮生成式 AI 浪潮给行业带来的巨变。首先，在 2022 年，台积电超越英特尔登顶全球半导体销售额第一的宝座。

在 2022 年，英特尔受到全球电脑出货量下行以及云服务厂商（CSP）资本开支下行的影响，其收入较 2021 年峰值的 790 亿美元，下行 20.2%。而台积电凭借其晶圆代工先进制程的领先地位，其收入同比增长 33.6%至760 亿美元（图表 14）。其次，从 2022 年年底，ChatGPT 带动生成式 AI 爆发增长之后，英伟达的收入也跟随迅速增长。在 2023 年三季度（图表 16），英伟达超越台积电，成为单季度的半导体厂商收入第一名。

根据预测，英伟达在 2024 年的收入将同比增长 113%至 1,296 亿美元，超越台积电的 884 亿美元，登顶全球半导体销售额第一的宝座。其中，来自于数据中心，即 AI 服务器，的收入增长差异是最大的变量。再次，半导体 AI 算力芯片龙头厂商毛利率都相对较高。其中，台积电、高通、英伟达三家更多占据各自细分市场高端产品的份额，因而其毛利率在近年都保持 50%以上。

相比较而言，AMD 和联发科在近两年的毛利率上行后，维持在 40%左右。而英特尔的毛利率，受到晶圆产能扩张和稼动率不足影响，在近几年和今年前三个季度都呈现下滑趋势。最后，AI 服务器 GPU 给公司带来较多估值溢价。当前，英伟达市盈率为 34.9x，AMD 的市盈率为 48.3x，显著高于台积电、高通、联发科（图表 28）。

这与AI 服务器所需要的 GPU 爆发成长的基本面一致。高通和联发科受益于端侧AI 需求增长，但是短期的增量小于服务器 GPU 的增量。英特尔的估值较高则是受到盈利下滑所致。总结来看，进入 2025 年，预期这些头部的 AI 算力芯片公司都将充分享受行业增长的红利。其中，台积电是覆盖的 AI 算力芯片的首选，因为其基本面受益于其他5 家公司 AI 算力芯片需求的增量，且估值更加具备性价比。

英伟达是次选，其高基数的数据中心收入仍将在明后两年保持成长，依然是本轮 AI 浪潮最大受益者。与英伟达比较，AMD 的数据中心业务中 AI 服务器需求的 GPU 收入占比相对低，对于公司整体业绩推动作用仍然需要时间来积淀。

更多行业研究分析请参考思瀚产业研究院官网，同时思瀚产业研究院亦提供行研报告、可研报告（立项审批备案、银行贷款、投资决策、集团上会）、产业规划、园区规划、商业计划书（股权融资、招商合资、内部决策）、专项调研、建筑设计、境外投资报告等相关咨询服务方案。