国投证券发布研报称，电子行业需求侧，海外云厂商资本开支上行牵引全球设备需求，美方芯片管制倒逼自主共识；国内政策全面布局，为国产芯片扫清性能门槛。供给侧，Chiplet技术扬长避短，国产AI芯片单卡算力与集群能力快速提升。展望2026年，国产算力产业链协同效应凸显，有望在关键行业实现规模化部署，迎来从技术自立到产业引领的战略机遇。

　　国投证券主要观点如下：

　　国产算力需求侧呈现多维度共振：海外云厂商资本开支已进入新一轮上行周期，其算力迭代节奏同步牵引全球设备需求，为我国云计算投资提供周期性机遇；美国对华芯片管制不断升级，从硬件延伸至软件、人才乃至云服务，形成全链条封锁，反而倒逼国内形成以“自主可控”为核心的政策与产业共识；中国自上而下全面布局，以“东数西算”国家工程为牵引，结合地方“算力券”“模型券”等创新激励，构建起覆盖战略规划、基础设施建设与场景开放的完整政策体系；同时，以DeepSeek-V2 为代表的轻量化模型技术取得突破，通过稀疏混合专家架构等创新，在保持高性能的同时大幅降低训练与推理的算力负担，为国产芯片切入主流AI 应用扫清了关键的性能门槛。

　　面对强劲的需求牵引，国产算力供给侧在技术攻坚与生态构建上取得系列实质性突破。在硬件层面，国内先进制程在持续追赶的同时，以Chiplet技术路径实现“制程混搭”，将计算核心与I/O 等模块解耦，有效扬长避短，兼顾了性能、良率与成本，支撑了高端AI 芯片的规模化落地。国产AI 芯片如华为昇腾、寒武纪、海光信息等，在GPGPU 与ASIC 双架构路线上持续迭代，单卡算力、内存带宽及能效比快速提升，并通过MetaXLink、MLU-Link 等自研互联技术构建了从千卡到万卡级的高效集群能力。软件生态破局三路并行：既通过兼容层快速适配现有CUDA 生态以降低迁移门槛，也坚持研发自主软件栈以释放硬件潜力，更以开源开放模式构建长期独立的生态体系。在系统集成层面，以华为CloudMatrix、昆仑芯超节点为代表的“超节点”技术，通过硬件重构、统一内存池及智能调度，实现了算力效率与能源利用率的数量级提升，为千亿参数大模型训练与高并发推理提供了坚实的系统级底座。

　　在外部压力与内生需求的双轮驱动下，国产算力产业已从早期的单点突破，迈入以“自主技术体系、全栈生态能力、商业闭环验证”为特征的新阶段。产业链上下游的协同效应日益凸显，国产算力正从“可用”的替代选项，加速转变为“好用”的主流方案。展望2026 年，伴随国内云厂商资本开支进入上行通道、轻量化模型广泛应用以及国产算力生态持续成熟，国产算力基础设施有望在政务、金融、互联网及智能制造等关键行业实现规模化部署与价值兑现，迎来从技术自立到产业引领的战略机遇期。

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　　全球政策风险、下游需求波动风险、技术追赶不及预期风险、市场竞争加剧风险等