大摩：中國AI算力的供給及需求

前天 11:41

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1. 事件核心參數

出口條件：美方允許輝達向中國出口H200晶片，但需收取25%的銷售分成，且僅對「獲批准客戶」開放，隱含用途監管（如禁止軍事領域使用）。
效能定位：H200為Hopper架構訓練型晶片，FP16算力約為上一代H20晶片的2倍，雖不及最新Blackwell架構（如B100），但仍是當前國內稀缺的高性能訓練算力載體。
供應鏈現況：台積電為H200主要代工廠，單台medium unit H200的wafer+封裝成本約1300美元，對應營收佔台積電總營收僅1%左右；後端測試環節由金源店參與，PCB打件（OAM）主要依賴工業富聯。

2. 中美政策博弈邏輯

1. 需求端核心數據

①.算力缺口規模：

雲廠商層面：騰訊因GPU短缺在2025年三季報下調資本開支（capex）預期；阿里巴巴規劃三年3000億+人民幣AI capex，但明確“供給遠趕不上需求”，即使全額投入仍可能不足。
產業整體：2025年中國智慧算力規模已達1037.3EFLOPS，2026年將翻倍至2000+EFLOPS，市場規模突破250億美元；但GPU平均利用率僅40%，部分場景低於20%，算力浪費與缺口並存存。

②.資本開支對比：

中國：預計2024-2027年頭部超大規模雲端服務商（hyper scalers）capex年增25%，2027年達4,500億人民幣；六大CSP（阿里、騰訊、字節等）2025年AI capex已達3730億人民幣，同摩27%，2025月，2025月200億人民幣。
美國：同期美國大廠（如AWS、微軟）capex規模為中國的3-4倍，僅微軟2025年AI相關capex即超500億美元（約3600億人民幣），接近中國頭部廠商總和（新浪財經）。

2. 需求結構分化：訓練與推理的差異

1. 進口晶片：H200短期成核心補充

採購意願：中國雲廠商對H200需求強烈，即使加價25%仍具備吸引力，核心原因是Hopper架構擁有成熟開源生態（如CUDA），可降低AI運算建製成本，性價比優於NVL汽車級晶片。
供應規模預測：若政策放行，2026年上半年H200對華交付量或達50萬-80萬顆，可滿足國內30%-40%的訓練算力缺口；疊加存量H100、A100晶片，進口晶片將覆蓋近60%的訓練需求（新浪財經）。

2.國產晶片：從「合規推理」向「高算力訓練」突破

①技術與產能規劃：

合規推理晶片：國內雲廠商（阿里平頭哥、百度崑崙、騰訊燧原）已推出符合美國ECCN 3A09標準的產品（TPP<4800 TOPS，單位面積算力<200 TOPS/mm²），採用台積電6nm/7nm製程，2025年月升達1.25年月調達1.25年月調。
高算力訓練晶片：依賴中芯國際7nm（N+2）工藝，2024年月產能8000片，2025年增至2萬片，2026年達3-4萬片（大摩開門會）；2027年國產算力晶片需求將達48萬片（具體單位為1.123×10²⁰算力單位），本土供給可滿足60%（新浪財經）。

②國產化瓶頸：

1. 核心受益環節與標的（含資料支撐，僅供參考）

2. 潛在承壓環節

①國產高階GPU廠商：短期面臨H200競爭，2026年國產GPU市佔率或從20%降至15%，但華為昇騰、寒武紀等龍頭因綁定政務、國企訂單，份額相對穩定。

②先進封測（CoWoS）：若H200封測訂單回流台積電，國內通富微電、長電科技的CoWoS業務短期增速或從40%降至25%（新浪財經）。

國產算力網路建置：聯通雲等企業推進「5+4+31+X」算網一體架構，5大核心智算樞紐（京津冀、長三角等）支撐大模型訓練，4大西算樞紐（內蒙古、貴州等）承接離線任務，2026年跨區域算力調度將延遲（50ms）以內電計算範圍內50msms（世界）以進行通訊延遲（50msms）將延遲（世界計算範圍內50msms。
政策支援：國家透過「算力券」補貼國產晶片應用，2025年已發放50億元算力券，帶動國產GPU採購量成長3倍（大摩7月報告）；2026年計畫將補貼規模擴大至100億元，重點支援推理場景國產化。
技術突破方向：國內廠商加速佈局3nm以下先進製程、Chiplet（芯粒）技術，中芯國際計畫2027年量產5nm（N+3）工藝，國產Chiplet封裝良率預估2026年突破85%（大摩調校），可降低高算力晶片成本40%。（有道調查）