CITIC Construction Investment: Штучний інтелект та комерційний космос зустрічають період прискорення індустрії

中信建投研報指出，AI算力與商業航天迎來產業加速期。算力端，應用演進深刻重構基礎設施：Agent推動計算負載從GPU密集到CPU密集，數據中心CPU與GPU配比有望大幅提升；AI算力需求爆發叠加內存漲價以及產能緊張等因素，共同推動今年以來的伺服器CPU缺貨及漲價；大模型推理降本訴求則驅動巨頭加速布局ASIC，行業走向GPU+ASIC的異構協同。航天端，以2026航天日為契機，隨著多型可重複使用火箭迎來密集驗證，運力供給的提升將全面加速衛星互聯網組網，推動商業航天邁入高質量發展階段。

全文如下

關注推理算力和商業航天發展機遇

AI算力與商業航天迎來產業加速期。算力端，應用演進深刻重構基礎設施：Agent推動計算負載從GPU密集到CPU密集，數據中心CPU與GPU配比有望大幅提升；AI算力需求爆發叠加內存漲價以及產能緊張等因素，共同推動今年以來的伺服器CPU缺貨及漲價；大模型推理降本訴求則驅動巨頭加速布局ASIC，行業走向GPU+ASIC的異構協同。航天端，以2026航天日為契機，隨著多型可重複使用火箭迎來密集驗證，運力供給的提升將全面加速衛星互聯網組網，推動商業航天邁入高質量發展階段。

Agent推動計算負載從GPU密集到CPU密集，數據中心CPU與GPU配比有望大幅提升。傳統大型語言模型推理採用單次請求-單次響應模式，而智能體涉及複雜的多步推理循環，包括觀察環境、執行推理、做出決策、執行行動、接收反饋等多個環節，而單個智能體任務可能包含數十次甚至更多的LLM調用。隨著Agent數量越多/越複雜，CPU模塊負載就會越重。中長期Agentic AI將帶來巨大的通用計算需求，隨著高複雜度Agent任務占比提升，AI數據中心的CPU與GPU配比將從當前的1:8到1:4，向未來1:2到1:1轉變，這將顯著提升市場對CPU的需求。

AI算力需求爆發叠加內存漲價以及產能緊張等因素，共同推動今年以來的伺服器CPU缺貨及漲價。从2025年底至2026年初，CPU漲價呈現明顯的遞進式特徵，從消費級蔓延至企業級，與內存邏輯類似，AI算力需求的增長從兩個方面帶來了CPU的持續緊缺，一是CPU本身需求的增長，二是CPU的原材料與產能正被GPU廠商大量佔用。目前CPU總體需求旺盛，同時零部件短缺，伺服器整機的出貨速度依然相對緩慢，導致各廠商積壓了大量未交付訂單，且叠加Agent需求的快速提升，短期預計CPU缺貨現狀難以緩解，漲價在短期內仍將持續。

全球科技巨頭開始加快CPU布局，印證CPU在AI算力基礎設施中的重要性持續提升。今年3月Nvidia開始將其Vera CPU作為獨立產品銷售，將其定位於專用於agentic AI和強化學習時代打造的處理器。而Arm也在3月推出了其首款自主研發的CPU—Arm AGI CPU，標誌著Arm商業模式的歷史性重構，從提供指令集授權或公版核心IP轉向為雲廠商和伺服器廠直接提供晶片。而面對Arm陣營的調整，CPU巨頭Intel與AMD正依托其在複雜指令集生態和先進封裝上的深厚積累，通過異構計算+開放生態構築防禦壁壘。而包括AWS、Google和Microsoft在內的主要雲廠商也正在加快自研的步伐，加速進入伺服器CPU市場。

AI大模型從訓練側向推理側轉向，Token成本已成為制約AI企業業務擴張的核心瓶頸。傳統通用GPU（如英偉達）雖然在生態上佔據絕對優勢，但在AI推理端日益凸顯的性能-成本缺口對大模型服務商形成了一定掣肘。ASIC晶片憑借在特定負載下更優的能耗比、極具針對性的定制化能力以及去除了多餘冗餘計算的特性，正成為大幅降低單Token推理成本的最優解。根據Marvell預測，2023-2028年全球AI ASIC市場規模將從66億美元躍升至554億美元，年複合增長率高達53%。中長期來看，隨著AI應用規模化落地，算力基礎設施的建設邏輯將從訓練算力向推理效率轉變，將顯著提振市場對ASIC晶片的需求。

降本增效叠加規避供應鏈安全需求，全球頭部AI廠商加速構建AI晶片多樣化來源。面對通用GPU廠商日益強化的軟硬耦合與強綁定生態，越來越多的大客戶更傾向於選擇軟硬解耦的方案以減輕採購顧慮。4月14日，Meta與博通延長定制化AI晶片（MTIA）合作至2029年，並計劃採用2nm先進製程部署數GW規模算力；同時，OpenAI、谷歌、AWS等也紛紛加碼與博通或Marvell等外部ASIC開發商的聯合開發。這印證了科技大廠正在擺脫對單一通用GPU的絕對依賴，算力部署模式正從過去的單一供應商壟斷，加速走向通用GPU為主+自研/定制ASIC為輔的異構協同模式。

AI晶片初創公司多選擇ASIC路徑。在當前AI晶片初創公司中，選擇ASIC路線的企業占比已超六成，並演化出三大差異化的發展邏輯：一是主攻極端場景，如Cerebras等廠商放棄通用路線，針對超大規模訓練或極低延遲推理定制ASIC，填補通用晶片的覆蓋盲區；二是主打場景深耕+技術優化，無需追求極致通用性能，通過精準匹配垂直行業需求（如解決存儲瓶頸），以較低的生態建設和客戶遷移成本實現規模化盈利；三是採取生態綁定策略，借助傳統x86或大廠巨頭的資源進行定制化開發，成為巨頭生態的補充。預計未來隨著異構協同的深化，ASIC陣營在AI算力基礎設施中的重要性與市場份額將持續攀升。

2026中國航天日即將舉行，聚焦商業航天高質量發展。4月17日，國家航天局召開了2026中國航天日新聞發布會，中國航天日預計將於4月24日在四川省成都市舉辦。回顧2025年中國航天共執行92次航天發射任務，發射次數同比提升35%；商業航天方面，中國衛星互聯網系統建設全面加速，規模化星座生產線建設加速推進，朱雀三號、長征十二號甲兩型重複使用運載火箭進行首飛測試。展望2026年，中國航天任務繼續密集實施，多型重複使用火箭將開展飛行驗證，其中長征十號乙、朱雀三號有望於近期進行驗證。火箭供給豐富度提升有望助力衛星互聯網系統建設將進一步加速，商業航天將以高水平安全保障高質量發展。

總結：AI算力與商業航天迎來產業加速期。算力端，應用演進深刻重構基礎設施：Agent推動計算負載從GPU密集到CPU密集，數據中心CPU與GPU配比有望大幅提升；AI算力需求爆發叠加內存漲價以及產能緊張等因素，共同推動今年以來的伺服器CPU缺貨及漲價；大模型推理降本訴求則驅動巨頭加速布局ASIC，行業走向GPU+ASIC的異構協同。航天端，以2026航天日為契機，隨著多型可重複使用火箭迎來密集驗證，運力供給的提升將全面加速衛星互聯網組網，推動商業航天邁入高質量發展階段。

風險提示：（1）宏觀經濟下行風險：計算機行業下游涉及千行百業，宏觀經濟下行壓力下，行業IT支出不及預期將直接影響計算機行業需求；（2）應收賬款呆賬風險：計算機多數公司業務以項目制簽單為主，需要通過驗收後能夠收到回款，下游客戶付款周期拉長可能導致應收賬款呆賬增加，並可能進一步導致資產減值損失；（3）行業競爭加劇：計算機行業需求較為確定，但供給端競爭加劇或將導致行業格局發生變化；（4）國際環境變化影響：國際貿易摩擦加劇，美國不斷對中國科技施壓，對於海外收入占比較高公司可能形成影響。

（資料來源：財聯社）