2025年AI浪潮下的通信投资策略演进

01 大势研判：科技行业大年

A股：TMT底部修复，市场情绪关注点

整体营收与ROE稳定回升，季度毛利率有所下滑，市场情绪拉动PE快速回升。

坚实牢固的政策底

国内宏观经济政策持续有力，预计宏观调控的政策工具包还会不断丰富完善。实际经济指标转暖及改善程度 待观察。内部政策导向确定性与一致性下，预计市场信心缓慢修复。

高度重视的科技

中国政府高度重视科技产业发展，科技产业政策目标明确：瞄准人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学、生物育 种、空天科技、深地深海等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。采取基础研究与科技应用并举的方 式，除了政府会加大力度实施国家重大科技项目及建设科研中心外，企业进行科研也会有更多税收等财政政策支持。

积极活跃的并购

并购6条落地，并购市场成为上市公司产业整合或转型的重要途径：9月24日发布《关于深化上市公司并购重组市场改革的 意见》，支持上市公司注入优质资产、提升投资价值。9月24日至10月20日，A股市场52家上市公司披露了资产重组相关公 告，涉及能源、船舶、医药、半导体、设备制造等多个领域。 经济发展的驱动模式已发生转变，从过去的数量型发展进入质量型驱动关键阶段，并购重组是实现产业整合和转型升级、 优化资源配置、助力上市公司实现高质量发展的重要途径。

02 2025年关注点

卫星互联网，新基建之一，处于行业加速期

通信卫星制造：低轨卫星数量预期发射量较大，卫星及星载核心硬件最先受益。通信卫星和有效载荷是通信转发器和天线（相控阵天线和固定 多波束天线），Ka频段高通量卫星需求带动下，相控阵天线具备规模经济优势。

导航应用方面：由于北斗三号北斗卫星组网已经完成，北斗三号终端有望加速渗透尤其是军工市场，相关具备芯片能力的上市公司有望受益， 相关受益标的包括海格通信、华力创通、北斗星通等。

卫星通信应用方面：地面接收硬件终端（卫星接收天线、手持终端等）以及应用服务。尤其是服务高通量卫星之前卫通通信领域多用于应急、 航海、航空的等专业高价值领域，相关上市公司包括海格通信、华力创通、盛洋科技等。

低空经济，新质生产力，政策加速落地

目前感知网络的产业链及建设进度还未明确，且覆盖成本还需要通信覆盖来率先补贴，相关产业链具备较好的发展机遇。

1）5G-A通感一体化带来通信天线及毫米波产业链应用延伸；2）低空经济的发展带来无线通信技术空间上的延伸带动短波超短波、无线 中继组网等产业链；3）卫星通信作为低空飞行器重要的补充通信方式，随着国内低轨卫星的发射组网逐渐成熟，低空经济有望成为低轨 卫星通信的重要落地应用场景；4）异构多传感器提供多维度环境信息，保障飞行安全：低空飞信器的感知域主要由摄像头、毫米波雷达、 激光雷达、全球导航卫星系统（GNSS）+惯性测量单元（IMU）等模块组成，相关产业链与智能驾驶产业链高度重合。

智能制造，带动ICT产业链新需求

针对不同场景的需求共性进行分析归纳，输出了5G重点场景两大类解决方案，同时对各类场景规模化时间、行业整体规模进行预测。 重点解决方案：智能监控、工业机器视觉、云化AGV、数据采集（工业传感）、工业AR。 长期目标：无线云化PLC控制及云化机器人控制两个场景仍需要实验室去开展相关研究及验证工作。

03 AI平权，泛在化与端侧化演进

GPT3引发大模型涌现，百模大战

由OpenAI发布的GPT3开始，大语言模型的理解和生成能力、通用和泛化能力大幅提升，引爆AGI大模型喷薄发展，开 源模型与闭源模型并驾齐驱。

AI大模型出现后，算力及网络需求倍数提升

大模型和AIGC高速演进，高性能计算行业面临迫切的更高效率的算力需求。 大模型训练的算力当量正在进一步增大，从 GPT-3 到 GPT-4 算力当量增长了 68 倍。算力当量越大，交叉熵越小，模型能力越强。 数据中心为训练AI模型产生的能耗将为常规云工作的三倍，美国数据中心电力需求以10%复合增速增长。

产业趋势：需求驱动IDC向AIDC演进

对于数据中心运营方来说，多种不同客户对应不同的智能算力需求，以及同一客户训推重点也对算力结构有所要求，因此，其运营的数据中心 灵活部署要求也在不断提升，具备标准化建造及运营能力的中大型数据中心厂商具备更好的服务基础。对于互联网大厂，一般都集中以训推一体需求为主，大部分自建数据中心，注重大网络的集群化部署，对于机电配套设备要求高，定制化 以及低容错的高要求运维能力至关重要，该类大数据中心集群通常以高功率机柜为主，且基本具备一定规模，网络配置优异，通常选用核 心城市周边地区以获得更高的能耗容量，伴随智算占比不断提升，通常采用冷板式液冷模式为主，预计在未来需求中仍将伴随客户Capex不 断提升。主要关注阿里、腾讯、字节等相关主流供应商； 对于政府、金融客户，通常以私有部署或中低功率机柜需求为主，对于安全等级、灾备能力要求更高，该部分客户也主要采取定制化、自 有自建部署为主； 对于企业客户，目前其功率需求仍相对较低，或通常直接租用公有云服务，其客户流动更加频繁，但对于价格敏感度更高。

产业趋势：龙头公司开支持续高涨

AI应用催化，互联网大厂资本开支加速增长，重心向算力方向转移。其中，国内互联网大厂包括腾讯、阿里等季度资本开支均出现同比大幅增 长，且结构重心向AI领域倾斜。 字节：12月18日，字节跳动正式发布豆包视觉理解模型，并接入豆包App和PC端产品，豆包大模型全面升级。伴随字节在抖音等App流量加速上涨过程 中，字节对数据中心、AI硬件等资本开支不断加大，豆包App的全面升级有望推动公司持续加大AI相关领域投资。 腾讯：2023年全年经营性资本开支172亿元，同比增长69%。2024年Q1-Q3经营性资本支出分别为66/72/147亿元，同比分别增长 557%/144%/122%，主要受GPU服务投资驱动。 阿里：2024Q1-Q3购置物业及设备资本开支约102/119/170亿元，同比分别增长305%/99%/313%，主要系围绕AI基础设施投入，在2024财年报告中， 公司强调将持续对AI基础模型和AI创新进行投入。

国产开源模型引发巨震，有望加速完善产业生态

在OpenAI发布O推理模型后，国内大模型厂商紧随其后，陆续推出自己的推理模型。这些模型在数学、代码、推理谜题等多种复杂推 理任务上取得显著进步。主要模型机构包括DeepSeek、月之暗面、阿里的QwQ和Marco-o1等。 DeepSeek开源模型引动巨震，有望加速完善产业生态：2024年12月，DeepSeekV3模型发布，2025年1月，DeepSeek正式发布R1 系列模型并开源，根据AI产品榜统计，DeepSeek仅上线18天日活1500万，成为全球增速最快的AI应用。其模型能力比肩OpenAI，部 署成本显著下降；同时，包括华为、腾讯、阿里、百度以及微软、AWS等陆续宣布支持DeepSeek模型，芯片领域包括英伟达、 AMD、英特尔以及国产GPU天数智芯、摩尔线沐曦等陆续宣布支持DeepSeek模型。 API/token价格的显著下降，开源生态加速国产GPU适配，助力下游软件应用和端侧AI加速落地，产业链商业闭环有望实现。

03 AI对算力网络的改造

大规模的无阻塞网络是构建AI大模型的基础设施

大规模的无阻塞网络是构建AI大模型的基础设施：面对千亿、万亿参数规模的大模型训练，仅仅是单次计算迭代内梯度同步需要的通信量就达 到了百 GB 量级。此外还有各种并行模式、加速框架引入的通信需求，使得传统低速网络的带宽远远无法支撑 GPU 集群的高效计算。因此要充 分发挥 GPU 计算资源的强大算力，必须构建一个全新的高性能网络底座，用高速网络的大带宽来助推整个集群计算的高效率。大规模 AI 训练集群架构中，GPU 之间的通信实际上由多种形式的网络来承载的：机间网络（网卡 + 交换机）与机内网络 （NVLink/NVSwitch 网络、PCIe 总线网络）。

大模型驱动大容量交换芯片以前所未有的速度迭代

大模型训练使得算力网络往超大规模、超高带宽演进，催生高速率交换芯片快速演进及商用化： AI 训练除了需要更高算力之外，高性能网络也 是必不可少。对于大模型，单次的参数同步量一般都在百MB~GB 的量级，参数量巨大。传统电交换芯片直接决定整机的交换容量、端口速率等核心性能 指标，AI 驱动高速率交换芯片逐渐成为主流。 大模型快速发展背景下，传统交换机芯片以前所未有的速度商用加速商用：2022年8月16日，博通发布了业内首款51.2T容量的交换芯片 Tomahawk 5。2023年3月15日宣布其Tomahawk 5系列现已批量出货，从最初的样品到量产部署仅花七个月时间，对于博通交换芯片产品线来说是前所未有 的，证明AI大模型正在快速推进相关技术迭代。

报告节选：

编辑：火腿肠