报告推荐了一些相关投资标的，包括：寒武纪、海光信息、通富微电等AI算力链上的公司，以及朗科科技、德明利等存储公司，沪电股份等PCB公司，以及工业富联等服务器代工公司。
报告指出，大模型将引领AI商业化进程，轻量化应用将向终端蔓延。从算力角度来看，最新的算力模型OpenAI ChatGPT的参数数量从2代到3代升级后，从15亿增长至1750亿级别。参数规模越大，意味着算力负担越重，因此算力瓶颈成为AI商业化进程必须解决的核心问题。为此，云端和边缘侧将共同发力。
报告还指出，高算力芯片引发巨头的加码，推动了国产AI芯片的加速推进。由于美国对中国GPU芯片出口的管制，国产AI芯片替代进程将加速推进。同时，在英伟达GH200和AMD MI300带来的“超异构计算”概念下，先进封测和制造产业链将发力。
另外，报告表示，随着未来AI模型的逐渐复杂化，算力将推动存储逻辑的进一步发展。高性能存储，如DDR5和HBM（High Bandwidth Memory），将有望拓宽其边际空间。根据预测，到2026年，HBM市场规模有望达到149亿美元，增长率超过3倍。随着AI服务器出货量的增加和国内数据中心的持续建设，服务器DRAM（动态随机访问存储器）和固态硬盘的需求将大幅增长，并推动存储行业在周期底谷逐渐复苏。相关厂商有望受益于此。
总之，中银证券的研究报告认为，在AI算力需求不断增加的背景下，国产GPU替代、存储模组和服务器代工领域将带来投资机会。相关公司有望受益于云端建设和半导体行业的高景气周期。
