华创证券发布研报称，据中国信通院预计，2030年全球算力规模将超过16ZFlops，其中，智能算力占比将从2023年的 63%(换算为FP32，规模为875EFlops)提升至2030年的90%以上。当前全球算力生态竞争加剧，AI市场或趋于异构融合，随着AI算力需求从“通用”向“专用”转变，科技巨头们分别对标英伟达的InfiniBand和NVLink，成立了UCE和UALink，以 “开放互联+专用芯片”重塑市场竞争格局。在此背景下，关注国产算力端、边、云路径加速自主化进程。  华创证券主要观点如下：  全球AI算力革命，打响加速芯片争霸赛  1)全球智能算力需求快速增长：据中国信通院预计，2030年全球算力规模将超过16ZFlops，其中，智能算力占比将从2023年的 63%(换算为FP32，规模为875EFlops)提升至2030年的90%以上。  2)英伟达算力布局实现领跑：据Gartner数据，从AI芯片类型来看，2024年搭载GPU的AI服务器占比约为71%，其中，英伟达的市场占有率接近90%，AMD约为 8%。  3)智算成本优化催生定制化方案：随着应用端推理需求的大爆发，谷歌云、亚马逊云科技、微软、Meta等大规模云厂加速自研 ASIC 芯片。  4)专业半导体设计公司占据关键生态位：在ASIC市场，目前博通与谷歌、Meta、亚马逊等超大规模客户建立长期合作关系，以 55%-60%的份额位居第一；迈威尔科技以 13%-15%的份额位列第二。  英伟达数据中心业务爆发，深挖CUDA“护城河”  1)构建全栈计算基础设施：英伟达的全栈解决方案包括在所有NVIDIA GPU上运行的基础CUDA编程模型，以及数百个领域特定软件库、软件开发工具包(SDK)和应用程序接口(API)。  2)打破“摩尔定律”，Vera Rubin计算平台发布。在2026年1月的CES大会上，英伟达重新设计了Vera CPU、Rubin GPU、ConnectX-9 网卡、 BlueField-4 DPU、NVLink-6交换芯片、Spectrum-6光以太网交换芯片等6款芯片，以实现从芯片到平台各层级的极致协同。  3)CUDA成为英伟达软硬件生态的“粘合剂”：CUDA的计算紧密依赖于英伟达的GPU架构而进行加速，其累计下载
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