20260416-中信证券-电子_Token量井喷导致算力荒_国产算力在推理端加速突围_3页_181kb

电子行业算力系列报告总结：Token量井喷导致算力荒，国产算力在推理端加速突围

核心内容

随着AI Agent和多模态应用的爆发，Token调用量出现井喷式增长，从而引发国内算力荒。这一现象不仅推动了全球算力需求的快速增长，也为中国国产算力芯片提供了加速放量的机遇。预计2026年国产算力芯片出货量将实现翻倍以上增长，带动算力设计、先进制程、先进封装、先进存储等相关产业链快速发展。

主要观点

• Token井喷：AI Agent和多模态应用的普及显著提升了Token调用量，尤其是AI Agent单次任务消耗Token是ChatBot的10-100倍，推动算力需求快速上升。
• 算力荒现状：
  • 模型涨价及高峰限额措施导致算力资源紧张。
  • AI芯片租赁价格持续上涨，如H100芯片租赁价格由2025年10月的1.70美元/小时/GPU提升至2026年3月的2.35美元/小时/GPU，涨幅近40%。
  • 消费级显卡和主机出现溢价与缺货现象。
  • 主流AI应用在生成反馈和套餐供应上出现排队和售罄情况。
• 国产算力机遇：
  • 推理芯片需求激增，国产芯片厂商通过与互联网厂商深度合作，提供更适配的解决方案。
  • 国产大模型正积极适配国产算力卡，如Minimax、智谱、DeepSeek等已与华为昇腾、摩尔线程、沐曦、海光、寒武纪等合作。
  • 国产单芯片性能持续追赶，预计2030年国内AI芯片市场国产化率将提升至60～70%。

关键信息

• Token调用量：2026年4月OpenRouter平台周度累计Token消耗量较一年前提升约7-8倍，国产大模型成为主驱动力。
• 国产大模型市占率：OpenRouter口径下，国产大模型市占率约为40%。
• 算力荒表现：
  • 国内头部云厂商及模型厂商均公开提及算力资源紧缺。
  • 海外大模型如Claude也采取高峰时段限制用户会话时长以缓解算力压力。
• 国产芯片发展：
  • 当前国产芯片在单芯片性能上仍落后英伟达1～2代，但正在加速追赶。
  • 推理芯片需求增长更快，国产替代进展显著。

风险因素

• AI需求不及预期
• 国产大模型发展不及预期
• 国产推理芯片发展不及预期
• 国内产业链发展不及预期
• 技术变革与产品迭代风险
• 宏观经济波动及地缘政治风险

投资策略建议

关注以下领域以把握国产算力加速放量的机遇：

1. AI芯片设计公司：受益于推理芯片需求增长。
2. 晶圆代工与先进封装：为国产芯片提供制造支持。
3. 存储技术：支撑AI芯片的高性能运行需求。
4. 其他相关配套产业链：如散热、电源、系统集成等。

报告来源

本报告节选自中信证券研究部于2026年4月15日发布的《电子行业算力系列报告21—Token量井喷导致算力荒，国产算力在推理端加速突围》。

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