核心观点 - AMD在AI加速器领域已迎头赶上，成为英伟达的有力竞争者，其数据中心业务正蓬勃发展，未来增长潜力巨大，特别是在2026年新一代MI400芯片推出后 [1][2][14] 竞争格局与产品管线 - AMD的竞争格局正在改善，已成为英伟达在AI加速器市场的有力竞争者 [1] - AMD产品管线丰富，计划在2026年推出针对大规模AI训练和推理优化的Instinct MI400系列加速器（如MI455X） [1] - MI300X加速器自2023年12月推出以来，已成为公司历史上增长最快的产品 [4] - 即将推出的MI400X系列是下一代芯片产品线，将与英伟达Blackwell GPU正面竞争，特别是在AI推理领域 [6] 数据中心业务表现 - AMD数据中心业务在2025年第三季度创下历史纪录，总净营收达43亿美元，环比增长34% [4] - 该业务的营业利润在2025年第三季度飙升至11亿美元，同比增长793% [4] - 随着MI400芯片在2026年推向市场，这种增长势头极有可能持续 [4] 市场机遇与行业展望 - 超大规模数据中心正越来越多地从AI训练过渡到低延迟推理，AMD面向推理的AI芯片将受益于此趋势 [6] - 根据IDC预测，约95%的AI服务器基础设施支出将流向加速计算领域 [6] - IDC预计，直到2029年，该领域将实现42%的复合年增长率（CAGR），为AMD等竞争者提供了高增长环境 [6] 财务表现与预期 - 2025年第三季度，AMD的GAAP营业利润同比增长75%，达到13亿美元 [7] - 按当前扩张速度，公司有望在2026年全年实现65亿至75亿美元的营业利润 [7] - 预计AMD 2026年的净营收增长率为31%，而英伟达为50% [9] - 市场给予AMD估值溢价，其预期市盈率为34.1倍，而英伟达为24.8倍，溢价38% [9] 增长驱动与公允价值 - 与OpenAI建立合作伙伴关系后，市场重置了对AMD增长潜力的预期，推动股价上涨 [9] - 分析师认为，基于IDC对加速计算的展望，AMD 35倍的预期市盈率（对应每股227美元的公允价值估算）是现实的 [10] - 如果MI400芯片的销量能像MI300一样快速增长，未来的公允价值估算可能会显著更高 [10] - 强劲的MI400销量有助于AMD缩小与英伟达之间的性能差距 [10] 未来前景 - AMD在2024年和2025年投资于新芯片设计并升级了AI加速器产品组合，为从数据中心AI繁荣中获利做好准备 [14] - 随着市场倾向于推理优化的芯片设计，AMD注定将实现可观的净营收和营业利润增长 [14] - 加速计算需求在2026年没有减弱迹象，超大规模数据中心市场将继续为AMD带来巨大收入 [14] - 市场开始认识到，GPU/加速器市场的下一个增长故事可能来自AMD [15]

文章核心观点 CES 2026展会显示，人工智能（AI）创新已成为消费电子行业的核心驱动力，并全面渗透至穿戴/IoT、智能汽车、机器人、PC/手机等多个终端领域，推动硬件升级与生态融合，行业正进入AI端侧加速创新的新阶段 [2][4][5][6] 穿戴/IoT领域 - **智能眼镜**：成为展会重要看点，参展企业超50家，中国大陆企业是主力，产品升级方向包括外观美化、轻量化、全天佩戴、多模态交互和多芯方案，同时涌现出聚焦运动、解决视听障碍等细分领域的新品 [2][10] - **耳机**：创新重点从单一音频性能转向“音质+AI+多模态”综合能力演进，AI能力深度嵌入，部分产品开始集成摄像头、环境感知与多麦克风阵列，向实时感知与智能助理入口转型 [2][13] - **新型IoT设备**：智能影像设备、3D打印机、NAS（网络附加存储）等品类关注度提升，AI家居、AI录音卡、AI显示器等创意新品推出，设备整体呈现智能化、工具化与场景落地加速的特征 [2][16][18] 汽车领域 - **芯片与平台**：英伟达发布Alpamayo系列开源AI模型（基于100亿参数架构），旨在加速L4级自动驾驶商业化落地；高通与谷歌深化合作，并与零跑汽车打造了全球首款基于双骁龙8797的中央域控制器平台 [3][19][22] - **车企智能化**：吉利发布全域AI 2.0系统，其核心WAM世界行为模型具备1-2周快速迭代的自我进化能力；长城汽车展示VLA辅助驾驶系统；奔驰、捷豹路虎、Lucid等海外车企宣布将部署英伟达Alpamayo模型 [3][24][25][26] - **供应链创新**：禾赛科技激光雷达ATX焕新版在手订单超400万台，计划2026年4月量产；其机器人激光雷达JT系列交付量已突破20万台；速腾聚创发布了全球首款3D安全激光雷达等多款新品 [31][33] 机器人领域 - **产品趋势**：呈现从智能家务服务向类人协作推进的趋势，家庭服务机器人（如扫地机）功能升级，并扩展到窗户清洁、草坪修剪等多场景；人形机器人是焦点，多家企业展示具备复杂动作与交互能力的产品 [3][34] - **产业链参与**：国内电子产业链公司参展力度提升，长盈精密、兆威机电、领益智造、奥比中光、速腾聚创、蓝思科技等展示了机器人关键零组件及整机制造能力，例如兆威机电首发B20灵巧手，整手重量600g，具备20个主动自由度 [3][34][35] PC/手机领域 - **品牌企业**：联想作为首家在CES发表主题演讲的中国科技企业，推出跨PC、手机、平板、可穿戴的个人“超级智能体”Lenovo Qira，并与英伟达推出“联想人工智能云超级工厂”合作计划 [4][36] - **芯片企业**：海外龙头迭代端侧芯片以提升AI体验，英特尔、高通、AMD均发布了新一代PC芯片，支持Copilot+ PC；联发科发布了面向AI应用时代的Wi-Fi 8芯片系列 [4][39] 行业投资前景 - **整体趋势**：尽管面临存储涨价等逆风，但AI终端经历过去2年硬件升级与软件生态初步搭建后，正走向成熟，2026-2027年AI端侧加速创新趋势明确，全球科技巨头均在抓紧布局AI终端入口 [5][6] - **细分赛道**：AI手机是AI Agent的理想载体，2026年上半年苹果AIOS升级是关键看点；AI耳机、眼镜、家居机器人等新形态终端将持续创新；人形机器人产业链处于0-1阶段；高阶智能驾驶预计在2026年迈入商业化应用新阶段 [7][8][9]

全球记忆体市场供需格局 - 人工智能基础设施建设进入白热化阶段，导致全球记忆体市场正经历一场前所未有的供应短缺周期 [1] - 尽管PC与智能手机制造商面临供应不足，但美光、三星及SK海力士等主要记忆体制造商罕见地保持极度克制，拒绝迅速提高产能 [1] - 摩根士丹利分析师将此现象描述为记忆体产业中世代级的供需失衡 [1] 需求驱动因素与增长预测 - 需求主要由全球科技大厂的资本支出驱动，亚马逊、Google、微软及Meta在2025年的合并资本支出高达4070亿美元，预计2026年将进一步攀升至5230亿美元 [2] - Bernstein分析师预计，未来四年NAND Flash快闪记忆体与HDD传统硬碟的总出货量年成长率将达到19%，远高于过去十年的平均水准14% [2] - 辉达与AMD加快了产品更新周期至每年一次，以辉达Rubin GPU为例，其记忆体频宽几乎是2025年Blackwell芯片的三倍，导致每台AI伺服器对DRAM的需求量以倍数成长 [2] 行业财务与市场表现 - 供应吃紧使记忆体厂商财报表现亮眼，美光上个月创下了单季销售额与营业利润的历史新高 [2] - 三星表示其第四季营业利益预计将较2024年同期成长三倍 [2] - 2025年，记忆体类股成为标普500指数中表现最出色的族群，美光、希捷与威腾电子的股价均翻了一倍以上 [3] - 从威腾电子分拆出来的Sandisk股价飙升了十倍，SK海力士股价在短短三个月内上涨了88% [3] 产能扩张的克制与历史教训 - 记忆体业者此次对扩产表现得极为谨慎，源于对过去剧烈价格波动导致亏损的深刻记忆 [3] - 2023年，由于产能过剩导致价格暴跌，美光、威腾电子、希捷及SK海力士全数陷入年度营业亏损 [3] - 目前仅希捷计划微幅增加资本支出，但也仅是维持在收入的4%左右 [3] 长期供应协议与价格展望 - Sandisk执行长公开呼吁，需求端应考虑签署超过三个月的长期供应协议，以提供长期经济保障，支持半导体设施建设 [4] - 分析师普遍认为，记忆体芯片与硬碟价格在2026年仍将维持高档 [4] - 如果需求保持强劲，此轮上升周期可能会持续多年 [4]

报告行业投资评级 - 强于大市 [1] 报告的核心观点 - NVIDIA宣布Rubin平台全面量产，其训练性能是前代Blackwell的3.5倍，推理性能提升至5倍，标志着AI芯片领域的关键技术突破 [2][22] - AMD在CES 2026宣布数据中心芯片成功迈入2nm工艺时代，新一代AI加速器Instinct MI455单颗芯片晶体管数量达3200亿颗 [2][23][24] - 高算力GPU、CPU和高速连接芯片仍然是未来AI平台的发展方向，建议关注国产高算力GPU、CPU和连接芯片的投资机会 [2] 本周市场回顾 - **SW电子行业指数表现**：本周（2026/1/5-1/11）SW电子行业指数上涨7.74%，在31个SW一级行业中排名第7位，同期沪深300指数上涨2.79% [2][5] - **SW一级行业涨跌**：涨幅前五的行业分别为综合（+14.55%）、国防军工（+13.63%）、传媒（+13.10%）、有色金属（+8.56%）、计算机（+8.49%）；涨幅后五的行业为银行（-1.90%）、交通运输（+0.23%）、石油石化（+0.29%）、农林牧渔（+0.98%）、通信（+1.66%）[2][5] - **SW电子三级行业表现**：涨幅前三的细分行业为电子化学品Ⅲ（+15.95%）、半导体材料（+15.90%）、半导体设备（+15.73%）；涨幅后三的细分行业为品牌消费电子（+0.69%）、印制电路板（+1.40%）、消费电子零部件及组装（+3.59%）[2][9] - **SW电子个股表现**：涨幅前五的个股为臻镭科技（+48.18%）、珂玛科技（+42.68%）、可川科技（+41.14%）、普冉股份（+39.75%）、和林微纳（+39.39%）；跌幅前五的个股为得润电子（-15.88%）、思泉新材（-9.74%）、安克创新（-7.16%）、睿能科技（-6.87%）、统联精密（-6.54%）[2][12] - **其他科技市场表现**： - 费城半导体指数（SOX）本周上涨3.68% [17] - 恒生科技指数本周下跌0.86% [17] - 中国台湾电子指数中，半导体板块上涨5.49%，电子板块上涨3.87%，电脑及周边设备板块下跌2.51% [18] 全球产业动态 - **NVIDIA Rubin平台量产**：2026年1月6日，NVIDIA宣布Rubin计算架构平台进入全面量产阶段，该平台由Vera CPU和Rubin GPU等六款新型芯片组成，新一代Vera CPU配备88个核心，专为高效能AI推理设计 [2][22] - **AMD推出2nm AI芯片**：2026年1月6日，AMD宣布其最新数据中心芯片迈入2nm时代，基于“共同设计”的Helios平台，新一代EPYC服务器CPU（代号Venice）基于Zen 6架构，单颗处理器最高可整合256个核心 [2][23][24] - **字节跳动AI眼镜规划**：字节跳动旗下豆包智能眼镜第一代产品总规划数量约为10万台，采用高通AR1芯片 [25] - **xAI完成巨额融资**：埃隆·马斯克旗下人工智能公司xAI于2026年1月6日宣布完成200亿美元首轮融资，资金将用于加速计算基础设施扩展，构建全球最大GPU集群 [2][26] - **天数智芯成功上市**：国产通用GPU公司天数智芯于2026年1月6日在港股成功上市，发行价144.60港元，首日收盘上涨8.39%，市值达398.77亿港元，截至2025年上半年共交付5.2万片GPU [27][28]

公司动态与市场观点 - 吉姆·克莱默在讨论英伟达时也提及了AMD 公司是人工智能芯片的供应商之一 其产品被称为加速器 [2] - 罗森布拉特公司指出 服务器出货量数据证实了AMD 到2030年服务器CPU总可寻址市场估计为600亿美元 [2] - 信托公司于同月将AMD 的目标股价从279美元下调至277美元 但维持买入评级 理由是公司可能因电力等限制影响人工智能建设而面临一些短期阻力 [2] - 吉姆·克莱默赞赏公司的M系列产品 并认为市场观察人士忽视了其首席执行官苏姿丰关于产品性能的断言 [2] - 吉姆·克莱默表示 AMD 拥有性能出色的人工智能芯片 例如MI 500系列 但他不看好其个人电脑业务 原因是内存不足且破坏了定价结构 [3] 行业讨论 - 吉姆·克莱默在讨论中提及了内存芯片行业 [2]

公司背景与行业分析 - 英特尔是一家专注于为全球个人电脑和数据中心市场设计和制造微处理器的领先数字芯片制造商 该公司是x86微处理器架构的先驱 并在PC和服务器终端市场的中央处理器领域保持市场份额领先地位 公司正寻求重振其芯片制造业务（英特尔代工） 同时在其英特尔产品业务部门内开发领先产品 [2] - 本文对英特尔与其在半导体及半导体设备行业的主要竞争对手进行了全面的行业比较 通过分析重要财务指标、市场地位和增长前景 旨在为投资者提供有价值的见解 [1] 关键财务指标对比 - 英特尔的市盈率高达685.17 是行业平均值71.31的9.61倍 表明其股票估值存在溢价 [5] - 英特尔的市净率为1.84 比行业平均值9.73低0.19倍 表明基于账面价值 其股票可能被低估 [5] - 英特尔的市销率为3.39 是行业平均值12.75的0.27倍 表明基于销售表现 其股票可能被低估 [5] - 英特尔的净资产收益率为3.98% 比行业平均值5.67%低1.69个百分点 表明其在利用股权创造利润方面可能存在效率不足 [5] - 英特尔的息税折旧摊销前利润为78.5亿美元 是行业平均值393.2亿美元的0.2倍 这可能表明其盈利能力较低或面临财务挑战 [5] - 英特尔的毛利润为52.2亿美元 是行业平均值342.7亿美元的0.15倍 这可能表明其在扣除生产成本后的收入较低 [5] - 英特尔的收入增长率仅为2.78% 与行业平均增长率34.59%相比大幅下降 表明其面临充满挑战的销售环境 [5] 债务与财务健康度 - 在与其前四大同行比较时 英特尔的债务权益比为0.44 处于更有利的财务地位 [9] - 较低的债务权益比表明公司对债务融资的依赖较少 保持了更佳的债务与股权平衡 这可能会被投资者视为积极信号 [9] 综合评估结论 - 在半导体及半导体设备行业中 英特尔的市盈率高于同行 表明可能存在高估 而其市净率和市销率较低 表明相对于行业竞争对手估值偏低 在净资产收益率、息税折旧摊销前利润、毛利润和收入增长方面 英特尔均落后于同行 表明其在该行业内的财务表现和增长前景较弱 [10]

报告行业投资评级 - 该报告为AMD公司技术宣讲材料，未提供对行业的投资评级 [3][37][41] 报告的核心观点 - 多传感器融合是自动驾驶技术发展的必然趋势，但其在安全性、复杂性和效率方面面临挑战 [17][19] - 现场可编程门阵列（FPGA）在应对多传感器融合挑战方面具备显著技术优势，包括高吞吐与带宽、低延迟、支持多种数据融合类型以及高安全可靠性 [20][38] 多传感器融合的定义、优势、挑战 - **定义**：多传感器融合是域控制器的一部分，指将雷达、激光雷达和摄像头等多种传感器的输入汇集，形成车辆周围环境的单一、更精确的模型，以支持更智能的车辆行动 [13] - **优势**：可提高安全性（通过传感器冗余）、提高结果模型的准确性和决策速度、提高系统完整性与数据质量、增加视野覆盖面积 [16] - **必然性**：不同传感器（激光雷达、摄像头、雷达）在各项性能指标上各有优劣，融合是必然趋势 [17][18] - **挑战**： - **安全挑战**：需要低延迟处理与准确反应；需要冗余设计以应对数据链路失效 [19] - **复杂性挑战**：需解决多传感器在IO、传输协议、数据格式、时钟等方面的多样性；需解决多处理器在算力、热量、任务调度、互连等方面的问题 [19] - **效率挑战**：需要高带宽以应对海量数据输入输出；需要灵活性以支持采用机器学习/人工智能技术的多种融合类型 [19] 历史事件分析（L2+/L2++级别自动驾驶事故） - **案例1（双传感器失效）**：车速110km/h，静态大型卡车。雷达过滤了静态物体信号；摄像头因白色车身反光致盲，未能检测物体 [10] - **案例2（摄像头未及时检测）**：车速100km/h，施工区域。自动紧急制动系统工作范围限8-85km/h；摄像头训练数据集对静态障碍物不足；雷达过滤了静态物体信号 [10] - **案例3（融合策略失败）**：车速120km/h。雷达检测到卡车但车速超出AEB范围未接管；摄像头未检测到特殊形状卡车；融合策略以摄像头为主、雷达为辅，但雷达未能修正摄像头的错误检测 [10] FPGA应对多传感器融合的技术优势 - **高吞吐、多种类协议与带宽优势**：支持不同的IO类型，提供广泛的速度和电压范围，可配置接口以连接内存或传感器 [22][23] - **具体带宽计算示例**： - 每个DDR内存控制器最大带宽为34.1GB/s（LPDDR4 4266） [26] - 每个片上网络通道为独立的发送和接收接口，带宽为34.56GB/s [26] - 细水平NoC有2个通道，垂直NoC每列有2个通道，厚水平NoC有4个通道 [25][26] - **低延迟优势**：通过高效的自定义指令、片上内存、丰富IO及灵活性实现 [27] - 更高的并行性（数据并行、任务并行、超标量执行）可实现低延迟 [28] - **支持多种类数据融合的优势**：FPGA的灵活性可支持快速演变的机器学习融合算法及不同类型的融合方法 [29] - **高层次融合（目标级）**：复杂度低，计算和通信资源需求少，但置信度较低，可能影响精度 [30] - **低层次融合（原始数据）**：信息充分、更准确、信噪比低、可降低延迟，但需要大量内存和通信带宽，需精确校准 [30] - **中层次融合（特征级）**：生成信息量小，计算负载低于低层次融合，特征向量强大，精度高于高层次融合，但需要大量训练集寻找显著特征集 [30] - 原始数据融合因性能优异而日益流行，但需要更多内存和带宽，这正是FPGA并行数据处理能力所能解决的 [30] - **冗余安全与可靠性**：支持功能安全标准ISO26262 ASIL-D等级；零召回率，故障率低于12 FIT；符合ISO9001和IATF16949质量标准 [34] 基于FPGA的硬件方案示例 - 基于7nm Versal器件的演示示例展示了灵活、可扩展的传感器集成和接口能力，可集成任何传感器和数据类型 [35] - 方案具备细粒度并行处理、数据聚合和传感器融合功能，集成多种处理引擎（标量引擎、自适应引擎、智能引擎、AI引擎、DSP引擎）和接口（原生MIPI PHY、PCIe、DDR/LPDDR4），并通过可编程片上网络连接 [36]

文章核心观点 CES 2026将集中体现高性能计算、软件定义汽车以及嵌入式AI的持续普及，展会核心将由NVIDIA、AMD和高通等硅谷巨头主导，展示AI优先的计算模式在各领域的应用与升级[4][5] 硅谷巨头：AI计算核心 - **NVIDIA**：将CES视为集中展示AI实力的舞台，CEO黄仁勋主题演讲将涵盖数据中心加速器、AI PC、基于Arm的客户端芯片以及汽车与机器人平台，现场演示将聚焦生成式AI创作、轻薄RTX笔记本及边缘计算，使Blackwell级技术应用于云端之外[6] - **AMD**：CEO苏姿丰主题演讲旨在将公司定位为从云端到边缘再到PC的AI解决方案引领者，在游戏领域优化现有Radeon产品线并推广其AI驱动的FSR/Redstone帧生成技术，整体策略为稳健的渐进式演进，注重AI与游戏性能优化及能效[7] - **Qualcomm**：旨在巩固其在AI密集型移动平台和Arm架构PC领域的核心地位，并彰显汽车领域影响力，移动端重点展示搭载升级AI引擎和Hexagon NPU的Snapdragon 8 Elite Gen 5，PC端重点展示Snapdragon X2 Elite系列笔记本，强调全天续航、成熟的Windows on Arm系统及NPU驱动的本地AI功能[8] 汽车技术：未来出行关键战役 - **软件定义汽车成为成本关键平台**：CES 2026将展示传统车企与供应商如何实现大规模、快速且盈利的转型，重点转向使SDV更实惠且可扩展，一级供应商将展示模块化E/E架构以缩短开发周期，“左移测试”能力通过数字孪生实现软件虚拟测试，售后变现挑战将通过基于AI的个性化订阅服务应对[10][11][13] - **直面中国车企竞争**：比亚迪、吉利及小米、小鹏等新兴企业凭借国家支持与垂直整合，主导本土市场并加速海外扩张，其成功关键在于提供快速迭代的卓越数字化体验，西方车企需展示其高度集成、AI驱动的智能驾驶舱系统以弥合软件差距，并通过战略合作构建模块化平台以匹配中国效率[11][13] - **AI驱动的高级与自动驾驶系统**：ADAS和自动驾驶的演进完全依赖于计算能力与软件复杂性，CES将展示SoC厂商的最新芯片及软件公司的L4级解决方案，重点在于规模化，先进传感器融合与机器学习模型将成为展示重点，4D成像雷达与自适应激光雷达等技术将用于提升复杂环境下的系统安全性[12][13] 客户端计算：AI PC规模化 - **AI PC进入规模化阶段**：CES 2026将见证AI PC从早期采用迈向规模化应用，商用、消费级及创作者领域将出现更成熟的产品组合，宣传重点转向实际生产力提升、本地推理可靠性及软件生态系统就绪性，NPU将成为标准平台组件[15] - **x86与Arm架构竞争加剧**：讨论焦点从“能否抗衡”转向“各自优势”，基于Arm的PC着力于电池续航、散热、常驻AI及轻薄设计，而x86平台则突出性能扩展性、兼容性及企业生态，品牌演示将聚焦每瓦性能与实际续航能力[16] - **第二代AI PC平台特征**：具备更高的NPU TOPS性能，实现更优的CPU-GPU-NPU工作负载协同调度，更侧重于商用AI PC、安全应用及规模化部署，内存配置持续面临压力影响价格分层，无风扇设计及无缝贯穿操作系统、芯片和应用的AI体验成为趋势[20][21] 消费科技与健康可穿戴 - **智能眼镜与XR**：不带透视显示的智能眼镜已超越XR设备成为市场焦点，CES将成为XR显示技术展示平台，如Swave Photonics将展示基于低成本CMOS工艺的动态彩色全息XR显示屏，解决方案提供商致力于解决智能眼镜在热量、重量和用户界面方面的挑战[17] - **健康科技与新型传感器**：智能可穿戴设备将融入新型传感器实现新应用场景，例如集成于耳塞的入耳式脑电波传感器可提供实时脑波监测，应用涵盖神经学、心理健康及脑机接口，此外，可与手机配对的激素检测仪、通过30秒自拍预测健康风险的长寿镜以及增强人类运动能力的外骨骼装置也将亮相[19][22] 显示技术趋势 - **OLED技术普及与演进**：OLED技术在笔记本、显示器和高端平板中的应用将持续扩大，尤其在游戏和创作者领域增长强劲，高刷新率OLED显示器（240Hz–500Hz+）成为焦点，叠层OLED技术和新型补偿算法在亮度、能效和烧屏控制方面有显著提升[23] - **MiniLED定位转向**：MiniLED技术将逐渐定位为成本优化的高端方案，背光将实现更薄化、分区数量增加及局部调光算法改进，尤其在大尺寸笔记本和游戏本领域，因OLED产品平均售价仍难突破[23] - **其他显示趋势**：包括为电竞打造的超高刷新率OLED显示器（360Hz-500Hz+）、具备更高亮度和更长寿命的串联及改进型WOLED/QD-OLED面板、作为AI笔记本和掌机核心卖点的卓越能效，以及折叠屏、可卷曲等概念设计，更多触控、手写笔和混合使用场景演示将模糊平板与笔记本界限[26]

行业投资评级 - 计算机行业评级为“强于大市”，且维持该评级 [1] 核心观点 - 全球AI算力平台能力在CES 2026上持续提升，英伟达与AMD等厂商发布了新一代产品，这将与全球大模型的迭代升级共振，推动全球AI产业持续蓬勃发展 [3][6] - 以Kimi K2 Thinking、DeepSeek V3.2等为代表的国产大模型持续迭代，能力提升，正从“可用”迈向“好用”，将加快在千行百业的应用落地和产业发展 [3][19] - 智谱、MINIMAX等国内大模型算法公司陆续登陆资本市场，未来发展有望加速，大模型商业化进程有望进一步加快 [3][19] - 坚定看好我国AI产业发展前景，建议持续关注AI主题投资机会 [3][19] 行业要闻及简评 - **CES 2026展会核心动态**：2026年1月9日，CES 2026在美国拉斯维加斯闭幕，英伟达与AMD展示了AI算力芯片领域的最新进展 [3][5][6] - **英伟达发布Rubin平台**：英伟达发布了由六款芯片协同设计的NVIDIA Rubin平台，旨在以最低成本构建和运行大型AI系统，该平台现已全面量产，基于该平台的产品将在2026年下半年通过合作伙伴提供 [6][7] - **AMD发布“Helios”平台及新品**：AMD公布了单机架可提供**3 EFLOPS**算力的“Helios”机架级平台，并首次公开完整的AMD Instinct MI400系列加速器产品组合，同时预览了预计于2027年推出的MI500系列GPU [6][8][9] - **AMD MI500系列性能展望**：相比于2023年推出的AMD Instinct MI300X GPU，MI500系列的AI算力预计将实现高达**1000倍**的提升 [9] 重点公司公告 - **MINIMAX上市情况**：公司最终发售价为**165.00港元**，全球发售股份数目为**29,197,600股**，上市后已发行股份数目为**309,255,668股** [11] - **智谱上市情况**：公司发售价为**116.20港元**，全球发售股份数目为**37,419,500股**，上市后已发行股份数目为**440,230,190股** [11] - **中科创达股份回购进展**：截至2025年12月31日，公司累计回购股份**68.76万股**，占总股本**0.15%**，已使用资金总额为**3630.93万元** [11] - **深信服股份回购进展**：截至2025年12月31日，公司累计回购股份**364,900股**，占总股本**0.09%**，成交总金额为**19,938,676.00元** [11] - **深信服可转债转股情况**：2025年第四季度，公司可转债因转股减少**276张**，票面金额减少**27,600元**，转换成公司股票**248股**，截至2025年12月31日，债券余额为**12,143,612张**，剩余票面总金额为**1,214,361,200元** [11] 一周行情回顾 - **指数表现**：本周（报告期），计算机行业指数上涨**8.49%**，沪深300指数上涨**2.79%**，计算机行业跑赢沪深300指数**5.70**个百分点 [3][12] - **年初至今表现**：年初至本周最后一个交易日，计算机行业指数累计上涨**8.49%**，沪深300指数累计上涨**2.79%** [12] - **行业估值**：截至本周最后一个交易日，计算机行业整体P/E（TTM，剔除负值）为**58.8倍** [3][16] - **个股涨跌分布**：本周，计算机行业**359只**A股成分股中，**325只**股价上涨，**1只**平盘，**33只**下跌 [3][16] - **涨幅前十个股**：涨幅最大个股为星环科技-U（**49.74%**），其次为*ST汇科（**47.79%**）和岩山科技（**45.98%**） [17] - **跌幅前十个股**：跌幅最大个股为荣科科技（**-26.59%**），其次为安联锐视（**-9.44%**）和海峡创新（**-9.12%**） [17] 投资建议与标的 - **AI算力领域**：推荐海光信息、龙芯中科、工业富联、浪潮信息、紫光股份、中科曙光、神州数码、深信服；建议关注寒武纪、摩尔线程、沐曦股份、华勤技术、软通动力、拓维信息 [3][19] - **AI算法和应用领域**：强烈推荐恒生电子、中科创达、盛视科技；推荐道通科技、金山办公、科大讯飞、同花顺、宇信科技、福昕软件、万兴科技、彩讯股份；建议关注合合信息、鼎捷数智、汉得信息、赛意信息、普联软件、泛微网络、致远互联 [3][19]

行业整体展望 - 人工智能投资在2026年仍是华尔街的重要主题 行业将持续存在并增长 [1] - 全球数据中心资本支出预计到2030年将增长至3万亿至4万亿美元 [3] 英伟达 - 被视为2026年首选人工智能股票 因其处于人工智能基础设施建设的核心地位 [2] - 其图形处理器是目前最佳且最受欢迎的并行处理选项 [2] - 只要超大规模数据中心建设持续大规模投入 公司前景将保持良好 [3] 博通 - 采取与英伟达不同的AI计算硬件策略 专注于开发针对客户需求的专用集成电路 [4] - 专用集成电路在特定工作负载上能以更低成本超越图形处理器的性能 [4] - 公司在2026年及以后该业务单元预计将经历巨大增长 [6] - 当前市值1.6万亿美元 毛利率64.71% 股息收益率0.70% [6] 超威半导体 - 在图形处理器业务中长期处于英伟达之后的第二位 但其图形处理器正获得发展势头 [7] - 由于英伟达图形处理器目前售罄 超威半导体的产品可能获得更多采用 [7] - 公司预测其数据中心部门收入在未来三到五年的复合年增长率将超过60% 公司整体复合年增长率将超过35% [8] 台积电 - 是全球领先的第三方芯片制造商 为英伟达 超威半导体和博通等公司代工生产芯片 [9] - 其尖端代工能力是市场最佳 对人工智能技术的发展至关重要 [9] - 被视为参与此次前所未有建设周期的中性投资方式 [10] 字母表 - 这家科技巨头拥有大多数生成式人工智能公司梦寐以求的资源 其大型语言模型Gemini的表现开始显现 [11] - 得益于广告市场的强劲表现 其核心业务表现良好 预计这一势头将在2026年持续 [12] - 当前市值4.0万亿美元 毛利率59.18% 股息收益率0.25% [12] Meta Platforms - 公司正大力投资为其社交媒体平台添加人工智能功能以提升广告转化率 [13] - 最令人兴奋的项目之一是开发如人工智能眼镜等新产品 可能将生成式人工智能带离电脑或手机屏幕 [13] - 即使新产品未成功 其社交媒体平台仍占据主导地位且是巨大的现金牛 [14] 亚马逊 - 2026年可能对公司是更好的一年 因其关键业务单元亚马逊云科技正获得发展势头 [15] - 其云计算平台为公司训练和运行人工智能模型提供所需算力 该平台增长的加速是一个积极信号 [15] SoundHound AI - 公司将生成式人工智能与语音识别技术相结合 应用于免下车服务 客户服务或车载数字助理界面等多个场景 [16] - 其营收正快速增长 产品获得发展势头 若被广泛采用 股价上涨空间可能巨大 [17] Nebius - 是一家专注于人工智能市场的数据中心运营商 购买大量英伟达图形处理器并将其算力出租给客户 [18] - 管理层预计2026年将出现惊人增长 截至2025年第三季度 其年化营收运行率为5.51亿美元 预计到2026年底将达到70亿至90亿美元 [18] - 当前市值250亿美元 [19] Applied Digital - 也是一家数据中心公司 但其模式是建设数据中心后 将空间出租给安装自有服务器的客户 更像房地产投资 [20] - 公司签署的15年租约为投资者提供了长期的盈利可见性 [20] - 其已建数据中心每月都有更多运营空间上线 这将稳步增加其收入 [21]