核心观点：

 

    　　AI 产业上游产品标准化程度趋高，市场集中度提高趋势初显；中下游定制化开发占比较大，市场分散。以AI 芯片和系统开发框架为主的上游具有通用性特征，容易形成标准化产品，且产品技术壁垒高。在行业中下游，由于场景碎片化，软硬件产品定制化开发占比较大，商业模式以项目制为主，但随着场景普适化，在算法和硬件方面也逐步模块化。

 

    　　前端设备预计将呈现出软硬件融合发展的趋势，后台设备中的软件和硬件预计将向更加专业化的方向发展。前端设备中，不同硬件搭载的软件功能各异，接口不一，AI 算法针对特定设备的定制化程度较高。

 

    　　在服务器和数据中心等后台设备中，行业级软件平台所需处理的数据类型多样，算法更加综合，需要专用的AI 芯片的支持，软硬件的专业化程度较高、投入较大。

 

    　　AI 应用场景广阔，独立AI 公司快速成长。在传统行业智能化改造需求旺盛的背景下，独立AI 公司规模持续扩大。18-21 年，寒武纪、商汤、科大讯飞的营收CAGR 分别为83.3%、36.4%和32.3%。

 

    　　AI 平台化基础设施为各场景广泛赋能。以AI 芯片和开发环境与框架为基础的算力基础平台具有各场景通用的属性，标准化程度较高，已实现规模化应用。寒武纪开发的AI 算力产品已广泛应用于云边端各场景，带动公司营收快速增长。18-21 年，寒武纪营收CAGR 明显高于其他偏应用的AI 公司。

 

    　　GPU 是主流AI 芯片概念股，FPGA 和ASIC 在部分场景中的性能有望超过GPU。GPU 凭借其强大的计算能力、较高的通用性和性能的持续提升，预计将延续AI 芯片的主要市场份额。针对神经网络训练特定设计的ASIC 类芯片专用性更强，对于部分算法的加速效果有望超过GPU；FPGA 兼顾效率和灵活性的优势，在应用和算法变化较多的场景中优势明显，更适用于各种细分行业。

 

    　　AI 龙头股算力已成为数据中心算力的主要驱动力之一。17-21 年，英伟达数据中心业务收入CAGR 为53.1%，显著高于英特尔数据中心业务的7.9%。19 年中国的服务器出货量为319 万台，其中AI 服务器出货量为7.9 万台，渗透率为2.5%，较18 年提升0.9pct。21 年1 月到22年2 月，全国规划、在建和投入运营的人工智能计算中心超过20 个。

 

    　　重点标的：寒武纪龙头股、商汤、科大讯飞、中科创达。

 

    　　风险提示。下游需求龙头股波动和智能化升级动力不足的风险；研发投入成果转化的不确定性；行业竞争加剧的风险。

 

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