AI驱动产业新周期，多重逻辑共振迎投资机遇

在当前的市场背景下，科创芯片设计为何具备较好的投资机遇。核心原因在于，当前我们正处于人工智能驱动的半导体行业上行周期，且处于这一上行周期的中前半段。

这里为大家重新梳理一下半导体行业的投资参考逻辑，半导体行业具备明显的周期性投资属性，其波动受到产品周期、产能周期、库存周期三重周期的叠加影响。从历史经验来看，半导体行业每4到5年都会经历一个完整的周期，其中上行周期通常为1到3年。我们梳理了2000年开始全球半导体每一轮增长的驱动因素：第一轮是2000年之前的五年，由互联网泡沫推动，属于产品主导的增长，核心投资逻辑是产能扩产；之后在2000年之后的第二个十年，也就是金融危机前后，产品增长有所减弱，产能扩张节奏放缓，仍属于产品主导的产能扩张周期；而在这之后的第二个十年，依旧是产品主导的产能扩张周期，这一阶段主要由手机从3G智能机向4G智能机升级等因素驱动。在经历过产品主导的产能扩张后，行业会进入相应的产能衰减阶段，这也印证了半导体产业具备显著的周期性投资属性。

为什么说2023年开始，人工智能带动的芯片产业链周期出现了重要变化？因为2023年开启的人工智能周期，与以往靠产品迭代推动的周期不同，本次是由AI带来的生产力革命，单是AI基础设施建设的扩张周期，就有望长达5到10年。而从云端大模型的训练，到端侧AI在手机、智能驾驶等领域的应用逐步铺开，本轮半导体周期的持续性增长空间，可能会远高于以往任何一轮。

2023年，全球半导体销售额迎来了指数级增长，目前这一增长趋势还没有拐头的迹象，意味着半导体全产业链的景气度正在持续向上传导。AI大模型带动云厂商加大投入布局数据中心，这一需求逐步向上游半导体产业链传导，甚至传导至决定芯片计算能力和上限、作为科技创新核心引擎的芯片设计环节，这也是下游应用需求逐步向上游芯片设计环节传导的核心逻辑。

数据来源：长江证券研究所，wind

接下来我们详细论证，为什么AI能推动底层的生产力变革，有望实现行业中长期的繁荣。根据IDC的测算，全球人工智能支出将在2029年达到1.3万亿，其中AI服务器和存储器相关支出将会达到7500多亿，2024年到2029年全球AI支出的同比增速将达到40%以上。英伟达也认为，2030年全球人工智能基础设施建设相关市场规模将达到3到4万亿元，2025年到2030年的年化增速大约在45%左右。

摩尔定律的终结推动了计算模式向人工智能基础设施建设倾斜，相关领域的发展也从原本可预计的增速，转变为指数级的扩张增速。我们之所以再次强调芯片产业链的重要投资机会，核心原因是芯片环节的利润率波动幅度比较大。芯片设计相关公司的净利润波动较大，在行业景气度较低时，利润率可能相对偏低，但当前行业景气度持续上行阶段的利润率甚至能达到70%以上。

与芯片设计高度相关的芯片制造领域，台积电展望2024年到2029年的年化增速能达到50%到60%左右，这意味着未来几年GPU有望持续增长。这一增速让市场对AI算力领域，尤其是依靠芯片设计创新推动算力不断突破的芯片设计领域，产生了极高的利润增速预期，这一预期也进一步催生了产业链净利润的提升，以及估值的进一步提升，成为吸引资金布局的重要因素。

我们继续分析，人工智能行业的高景气度，本质上由需求驱动。人工智能行业的高景气度，推动云厂商根据市场需求进一步加大资本开支进行扩产。根据摩根士丹利的预测，2026年全球数据中心的资本开支将达7340亿美元以上，年增速会达到60%左右。也就是说，人工智能的需求扩张，进一步催生了海外厂商的高额资本开支，也奠定了人工智能行业景气度持续提升的基础。

而对于人工智能景气度、人工智能算力最尖端领域来说，作为创新核心驱动因素的芯片设计领域，有望凭借产业链的需求传导，迎来确定性较高的增长。我们上述的所有分析，核心是为了论证人工智能行业的高景气度，对芯片设计领域形成的积极传导与促进作用。

我们怎么才能知道，或者说有没有一个直观的数据能了解芯片设计在整个人工智能领域的占比呢？我们通过一个针对性较高的算力平台的资本支出拆分，来给大家建立一个比较直观的数据占比概念。

英伟达这一机型代表了目前英伟达能推出的算力集群的领先水平，该机柜可作为一个独立运作的计算算力平台进行运作，内部搭载了72个GPU芯片和36个CPU芯片。我们通过对其资本支出的拆分，来给大家更直观的认知：打造一台高端的人工智能算力设备，芯片设计在其中的毛利占比表现突出。我们在右侧给大家列示了相关数据，GPU设计毛利占比就达到了31.5%。芯片设计在领先的算力集群中的资本支出占比达到相当高的比例。

总的来说，芯片设计在整个尖端算力平台的资本开支中，占比大约能达到40%左右，可以说芯片设计是整个尖端算力设备中资本支出占比最大的部分。这一支出占比也印证了，在AI时代、算力为王的时代，芯片设计是极为重要的价值高地。

数据来源：Bernstein（注：存储及HBM价值量占比达7.6%,是因为除了存储服务器外GPU、CPU内还含有一定的存储含量）

说完海外市场，我们再对国内市场做进一步拆分。其实国产大模型的发展紧跟全球步伐，在全球人工智能大模型领域具备较高的竞争力，甚至在部分领域实现了引领。当前，北美的AI软硬件共振正加速形成人工智能发展的闭环，展望后市，模型侧的人工智能大模型智能水平持续提升，有望拉动更高的算力需求，这一点毫无疑问对国内的芯片设计公司形成针对性利好。在利好配套效应下，我们也知道，算力相关领域在受到境外相关企业的技术严格管制后，进一步倒逼国内的芯片设计公司开展自主研发，实现从原本的“能用”向“好用”跨越，甚至在一些重要节点，具备了与境外企业掰手腕的机会。这也是在国产替代的浪潮中，科创芯片设计ETF能把握国产替代投资机会的核心原因。

我们再来看AI应用的末端，即端侧领域。市场普遍认为，2026年有望成为智能体（Agent）商业化元年。人工智能应用正从云端逐步向端侧延伸，从定义上看，是对AI应用边界的进一步拓展。下游应用的快速发展，将持续驱动中游芯片设计与制造环节迭代升级，不断探索前沿技术的能力边界，同时也助力芯片设计企业进一步释放产能，形成“下游需求牵引中游设计与制造升级”的良性循环，芯片设计行业正逐步进入重要的成长周期。

AI赋能不仅体现在市场较为熟知的云端领域，也正进一步向端侧智能终端渗透。由此可以判断：在云端，国产算力规模化放量带动芯片需求快速增长，尤其是算力与存力需求景气度持续高涨；在端侧，大模型有望重新定义智能终端价值，端侧AI不再局限于汽车等领域，包括智能手机在内的各类终端均有望成为重要的算力载体。

接下来对科创芯片设计的核心投资逻辑进行总结，可概括为周期、赋能、弹性、国产替代四重因素共振：

第一，从周期维度看，半导体行业正迈入由AI驱动的新一轮上行周期。

第二，AI正全方位赋能产业链，GPU与ASIC作为算力基础设施，受益于海外云厂商资本开支高增，2026年相关领域有望实现约60%的高增速；存力端核心存储芯片需求持续紧张，推动存储价格上行，预计2026年计算芯片带动的存储需求将达到历史高位。

第三，芯片设计行业本身具备显著高弹性特征，其轻资产、高毛利率属性突出，常规环境下毛利率可达60%；在行业景气度逐季上行阶段，毛利率甚至可突破70%，显著高于半导体产业链其他核心环节，这也奠定了科创芯片板块在AI景气上行周期中具备更高业绩弹性的基础。

第四，在国产替代大背景下，面对外部技术管制，国内产业界持续推进技术自主可控，自主创新能力不断提升。以Deepseek、阿里巴巴及部分港股上市企业为代表的国内大模型研发持续推进，持续拉动国产算力需求；国内核心本土芯片设计公司正从“可用”向“好用”加速迈进，市场份额有望持续提升。叠加科创板20%的涨跌幅机制，进一步放大了板块的交易弹性。

总体来看，芯片设计板块企业具备轻资产特征，在产业景气度上行阶段拥有更高的业绩弹性与估值弹性，叠加科创板交易机制加持，弹性优势更为突出。科创芯片设计ETF（认购代码：589263）精选科创板芯片设计优质标的，为投资者提供了布局AI周期上行、把握AI赋能下芯片设计高弹性方向的高效工具。

科创芯片设计ETF（认购代码：589263）受益于AI周期、国产替代、高弹性等多重逻辑，精准捕捉芯片设计领域成长红利，是2026年科技板块高潜力配置标的。

风险提示：

投资人应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资人进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额投资并不能规避基金投资所固有的风险，不能保证投资人获得收益，也不是替代储蓄的等效理财方式。

无论是股票ETF/LOF基金，都是属于较高预期风险和预期收益的证券投资基金品种，其预期收益及预期风险水平高于混合型基金、债券型基金和货币市场基金。

基金资产投资于科创板和创业板股票，会面临因投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险，提请投资者注意。

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