中信建投研报指出，AI算力与商业航天迎来产业加速期。算力端，应用演进深刻重构基础设施：Agent推动计算负载从GPU密集到CPU密集，数据中心CPU与GPU配比有望大幅提升；AI算力需求爆发叠加内存涨价以及产能紧张等因素，共同推动今年以来的服务器CPU缺货及涨价；大模型推理降本诉求则驱动巨头加速布局ASIC，行业走向GPU+ASIC的异构协同。航天端，以2026航天日为契机，随着多型可重复使用火箭迎来密集验证，运力供给的提升将全面加速卫星互联网组网，推动商业航天迈入高质量发展阶段。
全文如下关注推理算力和商业航天发展机遇
AI算力与商业航天迎来产业加速期。算力端，应用演进深刻重构基础设施：Agent推动计算负载从GPU密集到CPU密集，数据中心CPU与GPU配比有望大幅提升；AI算力需求爆发叠加内存涨价以及产能紧张等因素，共同推动今年以来的服务器CPU缺货及涨价；大模型推理降本诉求则驱动巨头加速布局ASIC，行业走向GPU+ASIC的异构协同。航天端，以2026航天日为契机，随着多型可重复使用火箭迎来密集验证，运力供给的提升将全面加速卫星互联网组网，推动商业航天迈入高质量发展阶段。
Agent推动计算负载从GPU密集到CPU密集，数据中心CPU与GPU配比有望大幅提升。传统LLM推理采用单次请求-单次响应模式，而智能体涉及复杂的多步推理循环，包括观察环境、执行推理、做出决策、执行行动、接收反馈等多个环节，而单个智能体任务可能包含数十次甚至更多的LLM调用。随着Agent数量越多/越复杂，CPU模块负载就会越重。中长期Agentic AI将带来了巨大的通用计算需求，随着高复杂度Agent任务占比提升，AI数据中心的CPU与GPU配比将从当前的1:8到1:4，向未来1:2到1:1转变，这将显著提升市场对CPU的需求。
AI算力需求爆发叠加内存涨价以及产能紧张等因素，共同推动今年以来的服务器CPU缺货及涨价。从2025年底至2026年初，CPU涨价呈现明显的递进式特征，从消费级蔓延至企业级，与内存逻辑类似，AI算力需求的增长从两个方面带来了CPU的持续紧缺，一是CPU本身需求的增长，二是CPU的原材料与产能正被GPU厂商大量占用。目前CPU总体需求旺盛，同时零部件短缺，服务器整机的出货速度依然相对缓慢，导致各厂商积压了大量未交付订单，且叠加Agent需求的快速提升，短期预计CPU缺货现状难以缓解，涨价在短期内仍将持续。
全球科技巨头开始加快CPU布局，印证CPU在AI算力基础设施中的重要性持续提升。今年3月Nvidia开始将其Vera CPU作为独立产品销售，将其定位于专用于agentic AI和强化学习时代打造的处理器。而Arm也在3月推出了其首款自主研发的CPU—Arm AGI CPU，标志着Arm商业模式的历史性重构，从提供指令集授权或公版核心IP转向为云厂商和服务器厂直接提供芯片。而面对Arm阵营的调整，CPU巨头Intel与AMD正依托其在复杂指令集生态和先进封装上的深厚积累，通过异构计算+开放生态构筑防御壁垒。而包括 AWS、Google 和 Microsoft在内的主要云厂商也正在加快自研的步伐，加速进入服务器CPU市场。
AI大模型从训练侧向推理侧转向，Token成本已成为制约AI企业业务扩张的核心瓶颈。传统通用GPU（如英伟达）虽然在生态上占据绝对优势，但在AI推理端日益凸显的性能-成本缺口对大模型服务商形成了一定掣肘。ASIC芯片凭借在特定负载下更优的能耗比、极具针对性的定制化能力以及去除了多余冗余计算的特性，正成为大幅降低单Token推理成本的最优解。根据Marvell预测，2023-2028年全球AI ASIC市场规模将从66亿美元跃升至554亿美元，年复合增长率高达53%。中长期来看，随着AI应用规模化落地，算力基础设施的建设逻辑将从训练算力向推理效率转变，将显著提振市场对ASIC芯片的需求。
降本增效叠加规避供应链安全需求，全球头部AI厂商加速构建AI芯片多样化来源。面对通用GPU厂商日益强化的软硬耦合与强绑定生态，越来越多的大客户更倾向于选择软硬解耦的方案以减轻采购顾虑。4月14日，Meta与博通延长定制化AI芯片（MTIA）合作至2029年，并计划采用2nm先进制程部署数GW规模算力；同时，OpenAI、谷歌、AWS等也纷纷加码与博通或Marvell等外部ASIC开发商的联合开发。这印证了科技大厂正在摆脱对单一通用GPU的绝对依赖，算力部署模式正从过去的单一供应商垄断，加速走向通用GPU为主+自研/定制ASIC为辅的异构协同模式。
AI芯片初创公司多选择ASIC路径。在当前AI芯片初创公司中，选择ASIC路线的企业占比已超六成，并演化出三大差异化的发展逻辑：一是主攻极端场景，如Cerebras等厂商放弃通用路线，针对超大规模训练或极低延迟推理定制ASIC，填补通用芯片的覆盖盲区；二是主打场景深耕+技术优化，无需追求极致通用性能，通过精准匹配垂直行业需求（如解决存储瓶颈），以较低的生态建设和客户迁移成本实现规模化盈利；三是采取生态绑定策略，借助传统x86或大厂巨头的资源进行定制化开发，成为巨头生态的补集。预计未来随着异构协同的深化，ASIC阵营在AI算力基础设施中的重要性与市场份额将持续攀升。
2026中国航天日即将举行，聚焦商业航天高质量发展。4月17日，国家航天局召开了2026中国航天日新闻发布会，中国航天日预计将于4月24日在四川省成都市举办。回顾2025年中国航天共执行92次航天发射任务，发射次数同比提升35%；商业航天方面，中国卫星互联网系统建设全面加速，规模化星座生产线建设加速推进，朱雀三号、长征十二号甲两型重复使用运载火箭进行首飞测试。展望2026年，中国航天任务继续密集实施，多型重复使用火箭将开展飞行验证，其中长征十号乙、朱雀三号有望于近期进行验证。火箭供给丰富度提升有望助力卫星互联网系统建设将进一步加速，商业航天将以高水平安全保障高质量发展。
总结：AI算力与商业航天迎来产业加速期。算力端，应用演进深刻重构基础设施：Agent推动计算负载从GPU密集到CPU密集，数据中心CPU与GPU配比有望大幅提升；AI算力需求爆发叠加内存涨价以及产能紧张等因素，共同推动今年以来的服务器CPU缺货及涨价；大模型推理降本诉求则驱动巨头加速布局ASIC，行业走向GPU+ASIC的异构协同。航天端，以2026航天日为契机，随着多型可重复使用火箭迎来密集验证，运力供给的提升将全面加速卫星互联网组网，推动商业航天迈入高质量发展阶段。
风险提示：（1）宏观经济下行风险：计算机行业下游涉及千行百业，宏观经济下行压力下，行业IT支出不及预期将直接影响计算机行业需求；（2）应收账款坏账风险：计算机多数公司业务以项目制签单为主，需要通过验收后能够收到回款，下游客户付款周期拉长可能导致应收账款坏账增加，并可能进一步导致资产减值损失；（3）行业竞争加剧：计算机行业需求较为确定，但供给端竞争加剧或将导致行业格局发生变化；（4）国际环境变化影响：国际贸易摩擦加剧，美国不断对中国科技施压，对于海外收入占比较高公司可能形成影响。
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