2021-2028E AI芯片市场规模

部件 英伟达DGXH100 价值量 英特尔SapphireRapids 价值量

CPU 5,200 1.9% 1,850 17.7%

8GPU+4NVSwitch基板 195,000 72.5% -

内存 7,860 2.9% 3,930 37.5%

存储器 3,456 1.3% 1,536 14.7%

智能网卡 10,908 4.1% 654 6.2%

机箱（机壳、背板、线缆） 563 0.2% 395 3.8%

主板 875 0.3% 350 3.3%

冷却（散热片+风扇） 463 0.2% 275 2.6%

电源 1,200 0.4% 300 2.9%

组装和测试 1,485 0.6% 495 4.7%

供应链利润 42,000 15.6% 689 6.6%

客户总成本 269,010 10,474

资料来源：Semianalysis，兴业证券经济与金融研究院整理

2.2、AI算力芯片迎风口，需求高涨

AI芯片有望4年增长5倍，是核心投资机会。AI芯片主要包括GPU（图形处理器）、FPGA（可编程逻辑门阵列）和ASIC（专业集成电路）。根据Statista、Stratview

Research预估，2023年AI芯片市场规模（包含CPU、GPU、FPGA和ASIC）将同比增长42%至219亿美元；AMD则预估其市场规模将由2023年的300亿美元增长至2027年的1500亿美元，对应CAGR约为49.5%。市场结构方面，根据TrendForce报告，英伟达GPU在AI服务器市场的份额达到6-7成，CSP自主研发的ASIC芯片次之，占2成份额。

图16、2021-2028EAI芯片市场规模图17、2023E-2027EAI芯片市场规模——AMD口

径

资料来源：Statista，StratviewResearch（含预测），兴业证券经济与金融研究院整理

资料来源：AMD，兴业证券经济与金融研究院整理

厚积而薄发，英伟达成为AIGC时代弄潮儿。英伟达对加速计算的布局始于2007年，标志性事件为CUDA绘图处理器架构的推出，可以更容易使用一般编程语言对GPU进行运算操作。2012年，CUDA架构开始被AI计算，最终发展成为英伟