算力产业研究系列(三)：AI将成为芯片国产化的最大机会

　　1.HBM对解决带宽墙、内存墙非常关键HBM（High Bandwidth Memory）是一种以高带宽、低功耗为特点的存储技术。相比于传统的平面排列，HBM 运用独特的3D 堆叠设计，垂直堆叠多层DRAM 芯片，通过硅通孔（TSV）技术进行连接，使各层内存实现高速连接与数据传输。

    　　2. AI 将成为芯片国产化最大机会

    　　AI 将成为芯片国产化的最大机会。我们认为，AI 时代对芯片需求的变化，也为国产化提供了更多的机会。先进制程想追赶头部厂商及其困难，但封装技术持续迭代更新的过程中，鉴于其更低的初始及累计投资门槛，国产设备和工艺可保持较高ROI（CoWoS 毛利- onsubstrate），从而获得追赶的机会。chiplet 和更大尺寸封装，没有头部厂商核心工艺的硬约束，国产成功率很高。

    　　未来AI 将有更多需求来自推理，这将利好国产化芯片。目前对AI 的争议在于AGI 是加快还是放慢了。O1 除了强化学习和思维链，还在test-time compute 或者inferencetimecompute，也就是在推理阶段分配了更多计算资源。最终结果显示，o1 在科学、数学和编程等需要更多逻辑能力的任务上都有很大提升。因此，我们认为，不论预训练是否真的到瓶颈了，inference-time compute 中出现了推理计算scaling，这会让AGI 更快到来。我们认为，未来推理卡能落地的商业场景，远比训练多。推理场景也给国产芯片提供了更多机会。

    　　长期看来，芯片定义应用将转向应用定义芯片。原来是芯片定义一切，但未来会转向AI、手机定义芯片，用户需求高于一切，体验是核心，当硬件难以持续更新迭代，软硬结合和生态建设将形成竞争优势护城河。

    　　风险提示

    　　算力场景落地不及预期，政策变动，产品研发不及预期等。

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