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来源：华尔街见闻
大摩最新发布的半导体产业链调研报告指出 ，中国AI芯片行业正在经历显著的结构性调整，推理计算需求正逐渐取代单纯的算力堆叠 ，成为市场增长的核心驱动力 。
据追风交易台消息 ，摩根士丹利8日在亚洲市场的实地调研显示，中国AI加速器市场正出现新的路径分化 。部分中国本土AI芯片设计公司开始主动调整技术路线，通过开发相对中端规格的产品 ，以专注于推理应用。
这一转变带来的直接影响是技术规格的务实化 。报告指出 ，供应链反馈表明，包括燧原科技在内的本土芯片设计商 ，正转向采用台积电6nm或7nm工艺设计推理芯片 。与此同时 ，为了适应推理任务对能效和成本敏感的特性，这些芯片方案更多转向使用LPDDR内存以替代供应紧张且成本高昂的HBM ，在特定应用场景中开拓新的增长空间。
在代工端 ，摩根士丹利维持对台积电的乐观展望，同时在本土代工厂中更看好中芯国际 。分析师认为 ，全球AI需求的强劲增长仍足以支撑台积电未来五年复合年增长率达到40%以上 。
推理芯片崛起：中端路线成主流
摩根士丹利的供应链调查显示 ，中国AI芯片企业正采用更加灵活的策略，以适配推理场景的快速扩张。
调研指出 ，中国AI计算的侧重点正在从训练端加速向推理端迁移。目前市场可用的算力主要来自英伟达5090级别的消费显卡、早期Hopper架构产品以及部分国产AI加速芯片 。在这种组合下 ，本土厂商如燧原科技正通过成熟度更高的6nm与7nm节点，加快推理专用芯片的迭代节奏 。
内存供应链信息同样印证了推理需求的兴起。大摩指出，新一代国产AI推理芯片正加速采用LPDDR作为主要配套存储方案 。这类内存方案在成本 、能耗与部署灵活性上具备显著优势 ，更契合推理侧高并发 、低延时、低功耗的使用场景 。
市场供需重塑与本土替代窗口
在外部供应方面 ，摩根士丹利注意到，中国市场的AI算力需求呈现“训练偏紧 、推理拓展”的分层格局。报告认为 ，部分新品类AI加速器由于定价 、能效或生态适配度等因素 ，未能在中国市场形成强劲的放量动力，从而为本土方案释放出更多窗口期 。
调研指出 ，目前中国AI推理算力的实际主力仍由消费级GPU、Hopper早期芯片以及国产替代方案共同承担 。这种格局使国内芯片设计公司获得了更大的迭代空间 ，也推动它们通过差异化路线在“推理性能 ”上重点突破。
在本土晶圆代工领域，摩根士丹利更新了其情景分析 。报告认为 ，如果中国云服务商（CSP）能够在特定场景中提升国产设计方案的使用占比 ，或台系工艺国产芯片加快放量，部分原有需求可能在短期内重新分配 。
尽管存在这种分流效应 ，大摩依然维持对中芯国际的“增持 ”评级 ，并将其前景优于华虹半导体。分析师强调，SMIC的N+2（7nm）节点有望成为2025年国内AI芯片生产的关键技术点，而2026年的N+3（5nm）节点将进一步增强本土供给能力 。
市场展望：自给率与营收预测上调
基于对推理需求强劲增长的判断 ，摩根士丹利上调了中国AI GPU市场的收入预期 。在基准情景下 ，分析师将2026年和2027年的中国AI GPU收入预测分别从940亿元人民币和1360亿元人民币，上调至1130亿元人民币和1800亿元人民币。
数据模型显示 ，随着本土厂商填补供应缺口 ，预计到2027年，中国AI GPU的自给率将达到50%。尽管面临复杂的外部环境 ，国内AI计算需求的结构性韧性依然存在 ，而“推理”应用将是未来几年支撑这一市场增长的最大赢家 。
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