#存储芯片掀涨价潮！行业迎超级周期# $弘毅远方汽车产业升级混合A$ $弘毅远方汽车产业升级混合C$ 对于国产算力链木瓜非常看好，认为其具备巨大的发展潜力和优势。一下是看好它的理由：

首先源于国家层面持续且有力的政策支撑，这为整个产业链发展筑牢了根基。从国家发展改革委等6部门印发的《关于加强数字经济创新型企业培育的若干措施》，到交通运输部等7部门推出的《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，一系列政策密集落地：前者明确强化算力资源供给，深入推进“东数西算”工程，还将数字经济创新企业培育纳入考核，从基础设施和产业引导双向发力；后者则提出2027年人工智能在交通运输行业典型场景广泛应用的目标，为国产算力芯片创造了大量真实落地场景，这些政策红利共同为国产算力链注入了强劲的发展动力。

其次，在技术层面，国产算力链已实现从单点突破到系统创新的跨越，不断缩小与国际先进水平的差距。头部企业持续发力关键技术，华为升腾芯片性能迭代速度加快，阿里平头哥AI芯片在显存、带宽等核心指标上已比肩英伟达H20，而专注于全功能GPU和AI计算芯片的摩尔线程，不仅首发申请通过上交所上市委审议，还计划募集80亿元投入新一代自主可控AI训推一体芯片研发，进一步夯实技术底座。更值得关注的是，国内厂商在系统工程创新上展现出独特优势，通过“集群”模式弥补硬件单点差距，像华为Atlas 950超级集群已在集群维度实现全球领先，为算力规模化应用提供了技术保障。

第三，市场需求的爆发式增长，成为推动国产算力链加速发展的核心引擎。随着AI技术向各行业渗透，算力需求呈现指数级增长态势，且需求结构不断优化。一方面，模型平权效应逐渐显现，以DeepSeek -R1为代表的模型大幅降低推理成本，吸引大量中小企业积极接入AI应用，直接带动云端推理算力需求激增；另一方面，AI应用场景持续拓展，从政务领域的智能审批、汽车行业的自动驾驶，到消费端的手机AI功能，算力需求不再局限于传统训练侧，而是向推理侧全面扩散，形成多元化需求格局。据统计，2024年我国智能算力规模已达725.3EFLOPS，同比大幅增长，旺盛的市场需求为国产算力链提供了广阔的增长空间。

第四，经过多年发展，国产算力产业链已构建起从上游核心部件到下游应用生态的完整体系，各环节协同发展能力显著提升。在芯片设计领域，EDA作为芯片产业的“工业软件之母”，国产化已上升至战略高度，龙头企业华大九天加速补齐产品短板，其数字电路设计工具覆盖率已接近80%，为芯片自主设计提供了关键支撑；在服务器领域，浪潮信息等国内厂商深度绑定国产芯片生态，随着国产算力需求增长，企业订单量大幅提升，存货增速持续加快，形成了芯片与整机的良性互动；同时，算力基础设施的国产化还带动了配套产业发展，以液冷散热为例，为应对AI数据中心高功耗问题，液冷技术渗透率快速提升，预计将从2024年的14%飙升至2025年的33%，进一步完善了产业链生态。

最后，国际环境的变化则为国产算力链带来了难得的国产替代机遇，加速了市场份额的重构。美国持续升级的芯片出口管制，让英伟达等国际巨头在中国市场的业务受到明显冲击，2025年Q2英伟达来自中国大陆的收入环比暴跌50%，市场空白为国产芯片提供了快速切入的机会。据行业预测，到2025年，英伟达在中国AI芯片市场的份额将从66%下降至54%，而华为的份额将提升至28%，国产替代趋势愈发清晰。从实际落地案例来看，近期金融机构与电信运营商合计百亿规模的服务器招标中，国产算力供应商中标占比超过90%，这一数据充分体现出市场对国产算力设备的认可度持续提升，国产替代已从政策推动转向市场自发选择的新阶段。

此外，充足的人才储备和良好的创新生态，为国产算力链的长期发展提供了不竭动力。国内拥有全球规模领先的高素质科技人才队伍，尤其是在芯片设计、人工智能、云计算等领域，大量专业人才投身国产算力产业，为技术研发和产品创新提供了智力支持。同时，企业、高校与科研机构之间的合作日益紧密，形成了协同创新的良好氛围：高校和科研机构聚焦基础理论研究，为产业发展提供前沿技术储备；企业则专注于技术转化和产品落地，将科研成果快速转化为市场竞争力，这种产学研深度融合的创新生态，不仅加速了算力技术的迭代升级，还推动了应用场景的持续创新，为国产算力链构建起长期竞争优势。$弘毅远方汽车产业升级混合A$$弘毅远方汽车产业升级混合C$ @弘毅远方基金