东吴证券：国产算力趋势不可逆 AI 信创产业正形成五大核心主线
一句话看懂：东吴证券发布研报指出，国产算力替代已从政策驱动转向产业自证，以DeepSeek V4首次使用国产算力训练为标志，AI信创进入战略机遇期，并形成GPU芯片等五大核心主线。
事件核心：发生了什么
5月11日，东吴证券发布研报称，国产算力趋势不可逆，AI信创产业正形成五大核心主线。研报提到，2026年以来，AI产业商业价值迎来结构性裂变，DeepSeek V4首次使用国产算力参与训练，标志着AI信创进入战略机遇期，也成为国产算力由政策驱动走向产业自证的重要拐点。五大核心主线包括：GPU芯片、CPU芯片、昇腾产业链、算力租赁和信创大模型，覆盖从底层硬件到上层应用的完整链条。此外，国内算力基础设施建设已基本完成甚至超额完成“十四五”规划目标，“十五五”期间核心技术自主可控与算力基础设施建设仍将是共同主线。
为什么重要
这份研报的核心判断在于，国产算力替代正呈现出“推理侧先行、训练侧突破、生态侧协同”的特征。此前，国产算力主要用于推理任务，训练侧依赖英伟达等海外芯片；DeepSeek V4首次使用国产算力参与训练，意味着国产芯片在模型训练这一高算力需求场景中取得了实质性突破。如果这一趋势持续，将改变AI行业的算力供应格局：一方面降低对海外高性能芯片的依赖，另一方面为国产芯片公司（如华为昇腾、寒武纪等）提供了更广阔的市场验证机会。同时，五大主线的提出，为投资和产业决策提供了清晰的结构性路径。
对用户/开发者/创作者的影响
对企业采购者：国产算力替代加速，意味着企业在采购算力资源时有多元化选择，尤其是推理侧成本可能因国产芯片供应增加而下降，但需关注国产芯片与主流框架（如PyTorch）的兼容性生态是否完善。
对AI开发者：如果国产算力在训练侧持续突破，开发者未来可能更频繁地使用国产GPU或昇腾平台进行模型训练。建议关注相关平台的SDK、算子库和分布式训练工具是否成熟，以及是否支持主流大模型架构。
对内容创作者：算力是成本的核心构成之一。国产算力替代若降低成本，可能使基于AI的内容生成工具（如图像生成、文本生成）的API价格进一步降低或免费额度增加，创作者的实际使用成本或将下降。
值得关注的后续
1. DeepSeek V4的具体训练算力使用细节（例如使用的国产芯片型号、训练时长、性能对比）尚未完全公开，需等待更多技术细节验证研报中的“国产算力参与训练”结论。
2. 国产算力在训练侧的突破是否可持续：单个模型的训练突破并不代表规模化可用，后续是否有多家模型厂商跟进使用国产算力训练，是衡量产业趋势的关键指标。
3. 政策端： “十五五”规划是否明确提出国产算力的量化目标（例如国产芯片使用率、算力规模目标），将直接影响相关公司和技术的投资节奏。
来源：Readhub · AI
