来源：海通证券

《数字中国建设整体布局规划》提创新体系自主自强 基础工具链国产化长期确定性高

2月27日，高层印发了《数字中国建设整体布局规划》，提出到2025年基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，实现数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加快提升，数据要素价值有效释放；要求系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。

《规划》尤其指出要强化数字中国关键能力需要做到构筑自立自强的数字技术创新体系，海通证券认为，长期维度下，先进算力芯片及配套基础工具链国产替代确定性高。

美国BIS规定限制先进A100芯片出口 AI芯片及服务器将实现国产替代快速追赶

2022年10月7日，美国BIS发布《出口管制条例》，限制向中国芯片制造商出口先进芯片和生产先进芯片的设备，根据环球时报微信公众号，英伟达A100型芯片已被美国商务部添加到出口管制名单中。

BIS新规下，国内AI芯片国产替代确定性较高，算力芯片企业包括寒武纪（688256）、景嘉微（300474）、海光信息（688041）等都将受益国产化趋势进行快速追赶。此外，随着AI技术不断发展，作为最重要的基础设施之一，AI服务器新需求不断涌现，国内多家服务器厂商推出适合AI训练的CPU或GPU服务器，以CPU+AI加速芯片为主体的异构计算AI服务器将持续突破传统通用服务器的算力瓶颈，承载更多行业所需的高负载人工智能应用运算，根据赛迪顾问预计，预计服务器23-25年年均复合增长率将达到39.6%。

Chiplet共同构筑AI生态 EDA工具赋能IC设计效率优化

平衡芯片性能、良率、成本矛盾的技术包括Chiplet等也将共同构筑AI硬科技端生态，加速AI芯片实现落地，基础工具链的国产化将起到关键性作用。

EDA工具应用AI算法赋能高效芯片设计，实现“AI Inside+Outside”共同优化，AI芯片庞大算力意味着较大设计规模，对于芯片来说，规模越大，结构越复杂、精度越高，对于EDA软件的依赖程度也就越高。

根据中科院半导体所援引半导体行业观察微信公众号，使用EDA工具，可以针对AI的分布式、矩阵式等运算特点，验证AI芯片的性能和收敛能力，推出对应的解决方案，以此来得到更快的结果，提高芯片设计效率。

CAD软件计算平台管理职能优化EDA计算 CAE仿真技术提升设计效率实现AI深度融合

在传统的IC设计环境中，计算平台管理是CAD六大管理核心职能之一，依赖IT硬件底层的支撑，解决了计算集群配臵与运维的核心问题，从而满足更高效、更安全的大量EDA计算的需要。此外，CAE能够实现产品生命周期的各个阶段持续利用仿真技术对原有的实验性测试进行替代，详细的仿真分析可以节省大量设计及研发成本并提升设计效率，协助设计人员在产品制造的各个环节做出更好的决策，后期将实现与云技术、人工智能和机器学习深度融合，赋能行业优化升级。

高效IP核缩短SoC开发周期 灵活平衡计算性能及成本

对于AI芯片厂商而言，使用成熟、稳定、质量可靠的IP核能够助力厂商通过快速复用积累的技术，有效提高芯片设计效率，提升设计公司交付能力，极大缩短SoC芯片的开发周期。

以接口IP为例，接口IP硬化服务能为SoC腾出空间，为达到更高的AI性能提供了宝贵的片上SRAM和处理器组件；此外，在Chiplet加持下，IP模块经济性和复用性也有望得到大幅提升，不同功能的IP，如CPU、存储器、模拟接口等，可灵活选择不同的工艺进行生产，从而灵活平衡计算性能与成本，实现功能模块的最优配置。

相关上市公司：

算力芯片：寒武纪-U（688256）、景嘉微（300474）、海光信息（688041）

服务器：工业富联（601138）、神州数码（000034）、中科曙光（603019）、拓维信息（002261）、浪潮信息（000977）

EDA：华大九天（301269）、广立微（301095）、概伦电子（688206）

CAD及CAE：中望软件（688083）

风险提示：AI 终端应用发展不及预期，半导体国产替代进程不及预期。