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电子行业深度报告：算力平权，国产AI力量崛起

核心观点
国产大模型与算力产业链加速突破，推动AI应用落地与算力需求增长。豆包、DeepSeek等大模型在技术迭代与成本优化上取得显著进展，而国产算力芯片、服务器及配套技术正逐步构建自主可控生态。AI应用加速带动算力基建升级，液冷与高效电源技术成为关键方向。

1. 国产大模型技术突破

• 豆包：2024年12月推出多模态视觉理解模型，成为国内领先多模态大模型之一，推进AI在视觉、语音等场景的深度应用。
• DeepSeek：发布DeepSeek-V3（671B参数）与DeepSeek-R1（对标OpenAI o1正式版），成本仅5576万美元，性能与国际主流大模型相当。其开源策略与算法优化（如MoE架构、MLA注意力机制、MTP多token预测技术、GRPO策略优化）带动算力需求激增，并加速AI推理应用场景落地。
• MCP：通过统一模型与外部数据的交互协议（ModelContextProtocol），简化AI Agent开发流程，提升模型实用性。

2. 国产算力生态构建

• 中芯国际：N+1工艺逐步成熟，N+2制程推进至7nm，降低芯片生产成本，提升国产算力底座能力。
• 昇腾910C/920：性能对标NVIDIA H100，适配DeepSeek等大模型，支持本地化部署，成本优势显著。
• 寒武纪/海光信息/云天励飞：通过软硬协同优化，提升大模型训练与推理效率，推动AI芯片国产化替代。
• ASIC技术崛起：云厂商自研ASIC（如华为昇腾、阿里含光）逐步替代GPU，降低算力成本，提升性能。

3. 算力基建与供给优化

• 云厂商加大算力储备与模型优化投入，2024年资本开支进入扩张周期。AWS H100算力均价上涨76%，算力租赁需求激增。
• ETH-X超节点方案：国产服务器厂商（如华勤）推出兼容多品牌GPU的弹性算力架构，预计2025年算力基建需求持续增长。
• 本地化部署：DeepSeek等大模型推出一体机方案，实现软硬结合的本地算力解决方案，覆盖金融、医疗、政务等敏感数据场景。

4. 电源与液冷技术革新

• 三级供电体系：UPS向HVDC升级，超级电容成为高频功率波动场景的关键。
• 液冷市场爆发：2023-2027年复合增速达60%，冷却液、CDU、快接头等上游零部件成为核心受益环节。
• 液冷技术路线：冷板式为主流，浸没式与喷淋式因高能效需求加速渗透，公司如申菱环境、溯联股份等在液冷管路与连接器领域布局。

5. 投资建议与重点标的

• 算力芯片：中芯国际、海光信息、寒武纪、芯原股份、云天励飞等。
• 服务器：华勤技术、联想、浪潮、弘信电子等。
• 电源：禾望电气、麦格米特、中恒电气、泰嘉股份等。
• 温控：申菱环境、英维克、溯联股份、川环科技等。
• 其他供应链：德明利、长光华芯、杰华特等。

6. 风险提示

• AI应用落地不及预期、云商资本开支不足、宏观经济波动等风险。

结论
国产大模型与算力产业链正重构AI发展生态，技术突破（如轻量化、开源化）释放算力需求，推动云端、边缘端硬件升级。算力基建与液冷技术加速渗透，电源与温控环节受益于高功率密度与能效提升。建议关注算力芯片、服务器、液冷设备及配套供应链公司，把握AI算力国产替代机遇。