A股今日迎来五月开门红，截止收盘，沪指涨1.17%，收报4160.17点；深证成指涨2.33%，收报15459.62点；创业板指涨2.75%，收报3778.16点；科创50指数涨5.47%，收报1656.95点。沪深京三市成交额达到32470亿，较上一交易日大幅放量4874亿。行业板块多数收涨，贵金属、小金属、元件、稀土、玻璃玻纤、航天装备、电池、半导体、有色金属、通信服务板块涨幅居前，酒店餐饮、旅游及景区板块跌幅居前。个股方面，上涨股票数量接近3900只，超120只股票涨停。

近期，AI算力需求持续爆发，全球云服务巨头资本开支大幅上修，微软、谷歌、亚马逊、META等厂商2026年全年资本支出合计超6500亿美元，其中超七成用于GPU、TPU等AI硬件基础设施建设，验证了算力硬件正进入高确定性扩张周期。而OpenAI联合创始人兼总裁预计，公司今年将投入500亿美元购置算力，为人工智能软件提供支撑。其称，随着公司研发更先进的人工智能模型、服务更广的用户群体，算力成本已从2017年约3000万美元飙升至今年的数百亿美元。

全球芯片龙头业绩超预期再度印证芯片产业链高景气，CPU重回市场焦点。一季报显示，AMD营收增长38%，达到103亿美元，调整后每股利润为1.37美元，均高于分析师事前预期。AMD表示，基于当前看到的需求信号和智能体AI驱动的CPU计算结构性增长，预计到2030年，CPU可寻址市场年增速将超过35%，最终达到1200亿美元（AMD去年11月给出的增速预期为18%）。

此外全球存储类股票历史性涨势持续，美光科技周二大涨11%，市值首次突破7000亿美元，今年迄今累涨124%，过去12个月涨幅近700%。韩国三星电子周三涨11%，市值突破万亿美元，成为台积电后第二家达该规模的亚洲企业；SK海力士同日涨约10%，年内涨幅达134%；SSD厂商闪迪周二涨12%，年内涨约六倍。AI热潮引爆海量存储需求，行业陷入供不应求格局，IDC重磅研报进一步提振市场情绪，同时也有投资者对行情持续性存疑。

华源证券研报表示，国内AI大模型进入加速发展期，或将带来国产算力市场空间增长与渗透率增长，持续看好国产算力板块的高景气度。建议关注国产芯片、CPU、ODM厂商、IDC等。华福证券认为，国产算力芯片与解决方案提供商在2025 年及2026Q1 普遍实现营收数倍增长，多家公司实现扭亏为盈或利润大幅增长，标志着行业从研发投入期迈入商业回报期。

华源证券：国产算力芯片企业迎来业绩兑现关键期

国产算力芯片企业迎来业绩兑现关键期。AI大模型迭代、智算中心规模化建设与边缘智能场景全面渗透，持续推高国内AI算力市场需求。整体来看，行业呈现头部企业盈利稳固、二线厂商减亏甚至扭亏提速、梯队化成长格局清晰的特征。国内AI大模型进入加速发展期，或将带来国产算力市场空间增长与渗透率增长，持续看好国产算力板块的高景气度。建议关注国产芯片、CPU、ODM厂商、IDC等。

华福证券：行业从研发投入期迈入商业回报期

国产算力进入新产品上量周期DeepSeek-V4大模型发布，凭借原生百万字上下文、创新的注意力机制，在核心性能上比肩国际顶尖模型，并实现了与华为昇腾芯片的全链路国产化协同，验证了国产硬件的支撑能力。核心硬件产品进入新一轮商用周期，华为昇腾950 系列正式开启代际切换。产业景气度在核心公司业绩层面得到强劲验证：国产算力芯片与解决方案提供商在2025 年及2026Q1 普遍实现营收数倍增长，多家公司实现扭亏为盈或利润大幅增长，标志着行业从研发投入期迈入商业回报期。

兴业证券：国内AI硬件产业链有望成为结构性亮点

国内AI硬件产业链有望成为结构性亮点。对于A股而言，随着假期期间美股科技对全球权益形成有效映射、叠加一季报继续验证相关方向业绩高增趋势，深度绑定海外科技巨头、与全球AI产业高度共振的国内AI硬件产业链（以光通信、存储为代表）是映射最顺的方向，有望继续成为节后A股演绎的结构性亮点。放眼整个5月，在外部偏顺风的环境下，有利于科技成长的配置环境仍将延续。

信达证券：预计CPU供不应求格局将延续至2027年

受AI推理需求爆发与云厂商资本开支扩张驱动，高性能CPU需求显著提升，而先进制程产能被GPU、ASIC等芯片争抢，导致供给弹性受限；自2026年3月起，消费级与服务器CPU价格已分别上涨5%~10%、10%~20%，英特尔与AMD均计划年内多轮提价，累计涨幅或达16%~17%，预计供不应求格局将延续至2027年。

中原证券：国内AI芯片有望持续受益于市场结构的变化

2026年AI应用发展速度整体超预期，带来了整体算力产业供应链的紧张。2026年来看，在海外芯片供给受限的大背景下，国内AI芯片也迎来了性能、产能的双方面改善，有望持续受益于市场结构的变化，并最终改善国内算力的供给能力。

华泰证券：国产GPU正从“可用”迈向新阶段

芯片设计的竞争已转向“软硬协同深度优化”与“全栈交付稳定性”的综合比拼，国产GPU正从“可用”迈向在性能、生态和规模上都“好用、易用”的新阶段。

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