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　　中信建投证券认为，2025年应当关注两大主题：(1)AI算力；(2)半导体国产替代。

　　算力成本大幅降低，在云侧端侧的赋能显现。年初Deepseek发布R1，性能媲美OpenAI o1，并通过诸多优化手段实现了算力成本的大幅降低，成本降低为推理应用突破提供了基础。在云侧，随着大模型能力持续突破，AI在头部CSP的实际收入、用户行为和产品力提升方面也在深度介入。在端侧，移动设备的硬件升级、大模型的压缩技术等正在推动端侧模型落地。

　　GB200、ASIC放量，AI硬件需求持续扩张。英伟达GB200、CSP自研ASIC放量，下一代GB300即将量产，同时HBM4/4e也将落地，算力硬件快速迭代。AI算力加速了对先进制程、先进封装、先进存储的需求，以GPU、CoWoS/SoIC、HBM、高速PCB、光模块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。

　　本轮半导体周期，核心需求是AI。2023-2024年，AI需求集中在云端，大模型的迭代演进拉动算力基础设施需求快速增长，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等亦是如此。随后，AI进入端侧，手机、电脑的AI化快速推进，可穿戴、工业、汽车等也在AI化升级。该产业趋势中率先受益的是上游硬件：GPU/SoC、存储、PCB、制造代工、设备材料等。

　　国产算力自给受限，高端产能亟需突破。当前，海外先进制造、先进封装代工产能难以获取，国产算力产业链仍在奋力追赶，关键环节处于“强需求、弱供给”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，先进制程、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。

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