项目概况 - Eviden与AMD被选中建造欧洲新一代百亿亿次级超级计算机Alice Recoque，这将是法国首台、欧洲第二台百亿亿次级超级计算机，作为AI工厂服务于科学计算和人工智能[1] - 项目由法国GENCI主导，CEA运营，总成本为5.54亿欧元，运营周期为5年，资金来自EuroHPC JU和朱尔斯·凡尔纳联盟[3] 性能与效率 - 峰值性能达到每秒1百亿亿次浮点运算，相当于人类四年不间断心算的计算总量，计算能力相比前代系统提升50倍，而功耗仅增加5倍[2][16] - 系统由94个机柜组成，相比其他百亿亿次级系统减少25%的机柜和组件，每GPU能效提升高达50%，应用负载能效预计比同等系统提高约20%[11][12][15][16] - 采用Eviden的Argos智能软件实现实时监控和能源优化，并利用独特的第五代直接液冷技术，使用温水对100%机柜组件进行冷却[15][16] 技术架构 - 加速分区采用新一代AMD EPYC™ "Venice" CPU、AMD Instinct™ MI430X GPU和AMD FPGA，标量计算分区集成欧洲SiPearl开发的Rhea2处理器[7][10] - 系统通过Eviden自有的BXIv3网络技术互连，构建在最新的BullSequana XH3500平台上，存储解决方案由DDN提供[7][14] - 每个MI430X GPU集成432 GB HBM4内存和19.6 TB/s带宽，支持FP4和FP8等先进AI数据类型，提供领先的AI浮点运算能力[13] 应用领域 - 将应对欧洲最紧迫的社会、科学和工业挑战，结合传统高性能计算和人工智能工作负载，涵盖大规模模拟、数据分析和AI模型[5] - 强大的生态系统将增强气候建模、加速材料和能源创新、实现个性化医疗的数字孪生，并支持下一代欧洲基础AI模型[8] 供应链与主权 - 系统集成多种欧洲技术，包括关键组件，BullSequana XH3500组件近四分之三的生产已转移至欧洲，确保完全可追溯性和合规性[9][10] - 通过安全、可持续的高性能AI-HPC技术，减少地缘政治风险，符合欧洲气候目标，强化数字主权[10]

行业与公司 * 纪要涉及AI云市场、计算基础设施背景以及相关的半导体和IT硬件行业[1] * 核心讨论围绕云计算服务提供商Lambda公司展开 Lambda是一家私有公司 业务模式是租赁NVIDIA GPU并以多种产品形式转售给市场 客户范围从单个开发者、大学到超大规模云服务商[20] * 行业主要参与者包括超大规模云服务商（如AWS、Microsoft Azure、Google Cloud）、新云服务商（Neoclouds 如Lambda、Coreweave、Nebius）以及服务器原始设备制造商（OEMs 如Dell、Super Micro）[20][21] 核心观点与论据 新云服务商（Neoclouds）的角色与驱动力 * 超大规模云服务商是新云服务商的重要客户 新云服务商凭借速度和灵活性帮助其填补产能缺口 例如在预测不足、面临内部审批延迟或难以平衡内部需求与客户需求时 新云服务商通常能在60天内部署产能[2][23] * 与超云合作允许超大规模云服务商将资本支出风险转移出自身资产负债表 并愿意为此支付溢价 NVIDIA也积极扶持新云生态系统 提供DGX云合同 并在计算供应短缺时将客户导向新云[2][26] * 企业AI采用仍然较慢 但企业正在基于现有的前沿模型开发自己的生成式AI封装 它们主要利用超大规模云服务商的AI基础设施 部分企业也开始自建产能[3][23] 供应链瓶颈与约束 * GPU交货期约为8-16周 行业已习以为常 但更大的瓶颈在于网络、数据中心空间和电力[4][29][30] * 网络产品（交换机、收发器）供应受限 需要提前4到6个月采购 数据中心可用性极低（低于2%） 产能签约已排到2026-2028年 电力供应严重受限[4][9][31][32] * 电力瓶颈的短期解决方案包括天然气和离网发电 长期看核能是答案但需要多年时间[4][35][36] 技术格局与供应商评估 * Lambda当前部署全部基于NVIDIA 因其在整个堆栈（硬件性能、软件能力、网络解决方案）占据主导地位 NVIDIA在总拥有成本（TCO）方面远优于竞争对手 领先竞争对手几年[6][39] * Google的TPU使用在增加 其JAX软件受部分人青睐 训练成本具有竞争力 但NVIDIA芯片在推理方面表现更优 AMD因其ROCm软件劣势而落后[6][38][40] * 在服务器OEM中 Dell以高质量服务器和内部金融服务（Dell Financial Services）取胜 但价格最高 Super Micro以快速产品发布、精益运营和有竞争力的价格巩固市场领导地位 HPE被视为可靠但缺乏创新 是份额捐赠者[8][47][50] 业务模式与成本结构 * 新云服务商主要与OEM合作而非ODM 因OEM在标准参考架构上提供更快的交货时间和更好的支持 尽管ODM价格可能更低[7][33][34] * 尽管DRAM、SSD和HDD价格显著上涨 但新云服务商可以将增加的成本直接转嫁给客户 由于需求强劲 客户非常愿意支付更高价格[9][46] * 典型合同期限为3到6年 常见的折旧计划是6年 但由于保修条款（通常至少5年） GPU的有效使用寿命可延长至7-8年[5][42][43] 市场动态与投资主题 * 当前工作负载比例约为75%训练 25%推理 但随着新云服务商将更多产能签约给超大规模云服务商（主要用于推理） 这一比例将发生显著变化[61][62][64] * 每个千兆瓦（Gigawatt）数据中心容量的建造成本约为50到60亿美元 其中数据中心液冷改造是一项巨大的前期成本 约为每兆瓦250万至450万美元[59][60] 其他重要内容 * 对于未来型号（如Feynman）价格未知的长期合同 使用基于现有GPU锚定价格和多个变量（如运营支出、额外资本支出）的公式来最终确定价格 这是一种成本加成但独特的定价模式[56][57] * 关于NVIDIA与云服务商之间"循环性"的担忧 发言人认为这在资本密集型行业并非新概念 并指出NVIDIA有SEC指导方针限制其可租回的单芯片产能比例（例如不超过三分之二） 其最终目标是推动新云服务商尽快上市以解决信用风险问题[54][55]

涉及的行业与公司 * 行业：全球科技行业，特别是人工智能（AI）GPU计算领域[1] * 公司：主要涉及超大规模云服务商（hyperscalars）如谷歌（GOOGL）、亚马逊（AMZN）、Meta（META）、微软（MSFT）、甲骨文（ORCL）等，以及GPU供应商英伟达（NVDA）、超微半导体（AMD）、博通（AVGO），还有转型AI数据中心的比特币矿企如Iris Energy（IREN）、Core Scientific（CORZ）、Riot Platforms（RIOT）、Cleanspark（CLSK）[6][7][8][9] 核心观点与论据 * **GPU使用寿命与折旧合理性**：GPU可以盈利地运行约6年，主要超大规模云服务商的折旧会计处理是合理的[3][11] * **论据1：运营现金成本低，贡献利润高**：GPU租赁的市场价格远高于其运营的现金成本（如电力和托管费），使得运行老旧GPU的贡献利润（contribution profit）很高 例如，根据模型估算，B200 GPU每小时贡献利润为2.85美元，贡献利润率达86%；即使是5年旧的A100 GPU，供应商仍能获得舒适的利润空间[3][11][25] * **论据2：计算需求旺盛**：在计算资源受限的世界里，对任何可用计算能力（包括旧机器）的需求仍然充足，A100容量几乎被完全预订 只有当追溯到Volta及更老的GPU时，这种经济性关系才开始瓦解[11][13] * **论据3：硬件实际寿命**：行业反馈表明，GPU在6-7年或更长时间后通常仍能正常运行，早期高损耗主要归因于新GPU上架初期的"烧机"（burn-in）配置问题，一旦配置妥当，寿命很长[13] * **GPU价值折损模式**：GPU的价值折损并非线性，第一年后价值损失较大，但之后价值保持较好[3][14] * **论据**：转售市场上的GPU在第一年后通常会损失其标价的20-30%，但此后价值似乎能更好地保持 用户倾向于将最新一代硬件用于AI训练等 demanding 工作负载，旧机器则用于运行对性能不敏感的工作负载[3][14] * **长期合同转移成本风险**：鉴于长期合同的普遍性，即使GPU折旧速度快于公司的模型，成本也可能以人为抬高价格的形式由最终用户承担 例如，OpenAI若与Coreweave签订5年H100容量合同，即使H100价值低于5年折旧周期暗示的水平，承担经济成本的将是OpenAI[4][15] * **加速计算非商品化定价**：与内存/存储不同，加速计算并未呈现商品化定价，老旧GPU的定价高于性能平价所暗示的水平[5][16][18] * **论据**：这表明最终用户仍在运行遗留工作负载，不愿或无法在更现代的硬件上运行，云服务商对这些"被锁定"的工作负载收取更高费用[5][16][18] * **对GPU供应商的影响**：理论上，运行旧硬件会降低GPU更换需求，对GPU供应商不利 但实际上，当前动态主要由计算需求极其旺盛所驱动，使得继续运行老旧、低效率硬件仍有意义[6][17] 其他重要内容 * **超大规模云服务商折旧年限披露**：不同公司对服务器等设备的折旧年限假设不同，例如谷歌为6年，亚马逊为5年，Meta为4至5年（2025年1月起部分延长至5.5年），微软为2至6年[19][20] * **比特币矿企向AI数据中心转型**：报告看好矿企转型AI数据中心的重新评级潜力，特别是Iris Energy（IREN）因其垂直整合且拥有超过3GW电力资产被列为首选，Riot Platforms（RIOT）、Core Scientific（CORZ）和Cleanspark（CLSK）合计拥有超过4.5GW电力组合，正在寻求AI托管机会[9][12] * **投资建议**：报告给予英伟达（NVDA）和博通（AVGO）"跑赢大盘"评级，目标价分别为225美元和400美元；给予超微半导体（AMD）"与大市同步"评级，目标价200美元；看好IREN、CORZ、RIOT、CLSK的重新评级潜力[7][8][9] * **投资者情绪背景**：围绕AI交易的投资情绪日益谨慎，Coreweave和甲骨文债务的CDS利差飙升即是证明，这重新引发了关于GPU实际使用寿命和折旧会计准确性的辩论[2][10]

投资评级与核心观点 - 报告未对行业给出明确的投资评级 [4] - 报告核心观点认为，AI景气度和美联储降息预期可能已被权益市场过度定价，后续市场进一步上涨需依赖美联储实质性的宽松政策 [4] - 报告指出，尽管美国政府结束停摆，但因停摆导致的经济数据中断加剧了市场不确定性，投资者风险偏好下降 [4] 海外AI板块行情回顾 - 本周（2025/11/10-2025/11/14）科技股整体先涨后跌，恒生科技指数收于5812.8点，下跌0.4%，跑输恒生指数1.7个百分点；费城半导体指数收于6811.2点，下跌2.0% [7][8] - 标普500指数本周微涨0.1%，纳斯达克100指数下跌0.2% [8] - 个股方面，涨幅前五为：小鹏汽车（+12%）、思科（+10%）、超威半导体（+6%）、携程集团-S（+5%）、同程旅行（+5%）；跌幅前五为：NUSCALE POWER（-26%）、NANO NUCLEAR ENERGY（-16%）、CENTRUS ENERGY（-15%）、OKLO（-13%）、蓝博士半导体（-12%） [9] 海外AI重要事件与趋势 - 美国能源部部长表示，其贷款项目办公室（LPO）未来资金投放的"绝大部分"将面向核电厂建设，标志着核电战略地位提升 [4][16] - 此政策转向的核心驱动力是AI与超大规模数据中心带来的电力需求大幅增长，传统可再生能源难以短期匹配，核电因其稳定性成为底层选项 [4][16] - 政府拟以低成本债务为大型核电项目融资，此举有望改善项目可融资性，启动新一轮核电建设周期，利好核燃料、反应堆设备及EPC产业链 [4][16] Web3与加密市场行情回顾 - 截至2025年11月14日，全球加密货币总市值为3.35万亿美元，较上周五的3.37万亿美元有所下降 [18] - 同日，全球加密货币总交易额为2197.9亿美元，占总市值比重为6.56% [18] - 市场情绪处于恐慌区间，CMC加密货币恐惧贪婪指数为22 [22][23] - 加密市场相关标的普遍下跌，仅OSL集团上涨1%，跌幅前五的公司包括BitDeer Technologies Group、Mawson Infrastructure Group等 [25][26] Web3与加密市场重要事件 - 本周加密核心资产现货ETF除周一和周二外均为净流出，累计净流出达11.12亿美元，其中IBIT净流出5.32亿美元，GBTC净流出1.13亿美元 [4][27] - 美国政府结束长达43天的停摆后，因经济数据发布延迟，市场宏观透明度下降，风险偏好骤降，加密核心资产价格最低跌至9.5万美元以下 [4][34] 近期重要事件预告 - AI领域：英伟达、阿里巴巴-SW、戴尔科技等公司将于2025年11月中下旬披露业绩报告 [17] - 加密货币领域：博雅互动、Canaan、CleanSpark等公司将于2025年11月下旬至12月初披露业绩报告 [37]

事件概述 - 美国Adeia公司及其关联实体于2025年11月17日向美国国际贸易委员会提交337条款调查申请[1] - 申请指控特定半导体器件及其下游计算产品和组件在进出口及销售过程中违反美国337条款[1] 涉案公司 - 申请方为美国Adeia, Inc.、Adeia Semiconductor Bonding Technologies, Inc.及Adeia Holdings Inc.[1] - 列名被告包括美国Advanced Micro Devices, Inc.、美国Lenovo (United States) Inc.、中国香港Lenovo Group Limited、中国广东联想信息产品(深圳)有限公司以及美国Super Micro Computer, Inc.[1] 涉案产品 - 调查涉及特定半导体器件及其下游计算产品和组件[1]

行业核心观点 - 英伟达和AMD对AI预期展望乐观，英伟达预计Blackwell和Rubin系列产品将在未来五个季度贡献5000亿美元营收 [1] - AMD 2025年第三季度单季营收创历史新高，预计未来数据中心业务营收复合年增长率超60% [1] - 存储周期全面上行，在AI时代需求加速上行背景下，供需缺口持续扩大，10月价格加速上涨 [1] - 国内自主可控进程加速，将持续受益于2026年国内先进逻辑和存储产线扩产趋势 [1] 半导体指数表现 - 2025年10月，A股半导体指数跑输全球主要指数，半导体行业指数下跌5.96%，电子行业指数下跌3.53% [2] - 同期费城半导体指数上涨13.48%，中国台湾半导体指数上涨14.38% [2] 行业需求端景气跟踪 - 2025年第三季度全球智能手机出货量同比增长2.6%，但国内市场延续下滑 [3] - 2025年第三季度全球PC出货量同比增长9.4%，换机需求持续释放 [3] - 2025年第三季度全球AI眼镜出货同比持续高增，上半年国内可穿戴出货量达历史新高 [3] - 2025年第三季度全球VR销量同比下降21%，AR销量同比增长180% [3] - TrendForce微幅下修今年全球AI服务器出货量至年增24.1% [3] - 2025年10月信骅营收7.3亿新台币，同比增长7%，环比下降10% [3] - 2025年10月国内汽车产销创同期新高 [3] 行业库存与供给端 - 功率MCU及模拟库存周转天数环比下降，库存调整基本完成 [4] - 联华电子2025年第三季度产能利用率78%，环比提升2个百分点 [4] - 中芯国际2025年第三季度产能利用率95.8%，同比提升5.4个百分点，环比提升3.3个百分点 [4] - 华虹半导体2025年第三季度产能利用率109.5%，环比提升1.2个百分点 [4] - 国内先进逻辑产线扩产进展有望在2026年提速 [4] 产品价格趋势 - 2025年10月DDR5价格涨幅高达102.6% [5] - 2025年10月DDR3产品价格涨幅达40.4% [5] - 2025年9月全球半导体销售额为649.7亿美元，同比增长25.1%，环比增长7.0% [5] - 2025年9月美洲地区销售额225.2亿美元，同比增长30.6%，环比增长8.2% [5][6] - 2025年9月中国地区销售额186.9亿美元，同比增长15.0%，环比增长6.0% [5][6] - 2025年9月亚太及其他地区收入197.8亿美元，同比增长47.9%，环比增长8.0% [5][6] 产业链各环节表现 - 代工环节先进制程需求旺盛，成熟制程温和复苏 [7] - 台积电指引AI需求超预期，预计2024-2029年AI需求复合年增长率高于45% [7] - 中芯国际表示产能供不应求，2025年第三季度产能利用率环比明显提升 [7] - 华虹半导体2025年第三季度毛利率超指引上限，产能利用率和平均销售单价均环比增长 [7]

无线接入网（RAN）芯片市场格局 - 爱立信、诺基亚和三星是欧美市场主要RAN软件开发商，因中国供应商被排除在外[2] - RAN芯片市场竞争程度低，运营商依赖少数芯片制造商，爱立信和三星依赖英特尔，诺基亚依赖Marvell[3] - 开放式无线接入网（Open RAN）未能带来芯片选择的多样性[3] 市场趋势与规模变化 - 无线接入网（RAN）产品市场收入从2022年的450亿美元骤降至2024年的350亿美元[3] - 虚拟无线接入网（Virtual RAN）在2023年仅占RAN计算或基带子领域的10%，预计到2028年份额将翻一番以上[5] - 芯片研发成本高昂，为日渐萎缩的RAN领域专门研发芯片的合理性受到挑战[3] 主要供应商战略调整 - 爱立信将年度研发支出（去年总额约57亿美元）的一部分投入专用集成电路（ASIC）研发，同时依赖英特尔，并探索硬件和软件分离[6] - 三星是虚拟RAN产品最大的主流供应商，其RAN方案完全是虚拟的，处理器全部来自英特尔[7] - 诺基亚移动网络业务集团面临财务压力，今年前九个月营业亏损6400万欧元，销售额53亿欧元[13] 芯片供应商动态与竞争 - 英特尔是爱立信和三星的主要合作伙伴，但其销售额增长缓慢（第三季度仅增3%至137亿美元），股价自2023年底以来下跌三分之一[9] - AMD是英特尔最自然的替代方案，其第三季度销售额同比增长36%至约92亿美元，股价同期上涨78%[9] - 英伟达斥资10亿美元收购诺基亚3%的股份，条件是将资金用于设计可在英伟达GPU上运行的5G和6G产品[12] 技术发展与挑战 - 虚拟RAN以通用处理器取代定制芯片，英特尔Granite Rapids处理器系列表明其与专用芯片在性能和成本方面的差距已显著缩小[5] - 爱立信面临的主要问题可能是AMD提供的用于支持前向纠错（FEC）的硬件加速器位于单独的卡上，而非集成到主处理器[9] - 三星试验一套虚拟RAN软件，部署在AMD处理器上时无需任何硬件加速器，可能实现纯软件前端纠错（FEC）[10]

收购事件概述 - 芯片制造商GlobalFoundries于周一宣布收购总部位于新加坡的芯片制造商Advanced Micro Foundry (AMF) [1] 被收购方业务焦点 - 被收购公司AMF专注于硅光子技术领域 [1] - 硅光子学是一个快速增长的技术领域 [1]

**AMD 公司关键要点总结** **一、 公司财务与业绩指引** * 公司预计未来3至5年整体收入规模年复合增长率CAGR达35% 超出华尔街预期的20%至30% [2][3][18] * 公司预计未来3至5年毛利率假设在50%至58%之间 营业利润率预计提升至35% 目前non-GAAP营业利润率约为24% [4][22] * 公司预计未来3至5年EPS预期超过20美元 目前市场一致预期在16至18美元之间 [4][22] * 2025年数据中心业务预期收入约160亿美元 该业务目前约占总收入一半 [2][6] * 2025年数据中心业务增速达60% AI业务增长约80% 共同推动整体增速达到30%至35% [19] **二、 数据中心与AI业务展望** * 公司预计到2030年数据中心收入规模将达1,000亿美元 [2][6] * 公司预计未来3至5年数据中心业务市场份额达两位数 AI业务年复合增长率达80% 数据中心业务年复合增长率达60% [2][3] * 公司预测到2030年其数据中心可寻址市场规模将达到1万亿美元 此前为5,000亿美元 [2][5] * 到2030年全球数据中心CPU市场规模预计将达到600亿美元 相比2025年的260亿美元几乎翻倍 复合年增长率达18% [4][13] **三、 产品路线图与技术进展** * GPU产品线计划推出MI400系列2026年推出 MI500系列计划于2027年推出 [2][5] * 计划2026年推出机柜级产品 类似于英伟达NVL72 是市面上的第二个标准化GPU方案 [2][7] * 2027年远期规划中计划推出类似超点架构的新型机柜方案 [8] * 2026年计划推出Z6系列CPU 包括Z6和Z6C两个版本 采用台积电2纳米工艺 [14] * 新型互联方案采用Infiniband Fabric连接GPU与CPU 对标英伟达NVIDIA C to C [9] * 光互联技术在未来多节点 多机柜计算系统中的占比预计将逐步提高 [16] **四、 市场合作与客户进展** * 公司与OpenAI签订6吉瓦合作协议 预计下半年开始部署 [2][10] * Oracle已经开始部署基于AMD卡的系统 [2][10] * 预计2026年将有新客户选择AMD产品 [2][10] * 在OCP大会上展示了与Manta合作推出的双宽机架方案 以及包含18个Switch的新交换机柜系统 [11] **五、 其他市场与风险提示** * AI PC市场预计未来几年将超过10亿台设备 物理AI市场规模预计到2035年达2,000亿美元 [17] * 2026年机柜产品GB200和NL72在供应链和OEM方面面临较大挑战 交付顺利程度是关键 [21] * 新推出的机柜产品在推理效能和token生成效率上有显著提升 有望吸引云厂商客户 [23]

行业投资评级 - 行业投资评级为“推荐（维持）” [5] 报告核心观点 - 英伟达和AMD对AI预期展望乐观，英伟达预计Blackwell和Rubin系列产品将在未来五个季度贡献5000亿美元营收，AMD预计未来数据中心业务营收复合年增长率超60% [1][10] - 存储周期全面上行，在AI时代需求加速上行背景下，供需缺口持续扩大，10月价格加速上涨 [1][5] - 国内自主可控进程加速，同时将持续受益于2026年国内先进逻辑和存储产线扩产趋势 [1][4] - 建议关注景气周期持续上行的存储板块、受益于下游扩产趋势的设备/材料等板块、需求展望乐观的算力板块等 [1][18] 行业景气跟踪 需求端 - 25Q3全球智能手机出货量同比+2.6%，国内市场出货量同比-0.5% [2] - 25Q3全球PC出货量同比+9.4%，换机需求持续释放 [2] - 25Q3全球AI眼镜出货同比持续高增，上半年国内可穿戴出货量达历史新高 [2] - 25Q3全球VR/AR销量同比-21%/+180% [2] - TrendForce微幅下修今年全球AI服务器出货量至年增24.1% [2] - 25M10国内汽车产销创同期新高 [2] 库存端 - 25Q3海外及国内手机链芯片大厂平均库存环比均增长，但海外手机链厂商库存周转天数环比下降，国内手机链厂商库存周转天数环比基本持平 [3] - PC链芯片厂商25Q3库存及库存周转天数环比增长 [3] - TI将控制产能以保持库存水平，ST指引25Q4继续严格管理分销渠道库存，安森美晶圆库库存构建基本完成 [3] 供给端 - 台积电表示AI数据中心需求持续强劲 [4] - 联电25Q3产能利用率78%，环比+2个百分点 [4] - 中芯国际25Q3产能利用率95.8%，同比+5.4个百分点/环比+3.3个百分点 [4] - 华虹25Q3产能利用率109.5%，环比+1.2个百分点 [4] - 国内先进逻辑产线扩产进展有望在2026年提速，国内存储产线2026年扩产可期 [4] 价格端 - 25Q3以来DRAM和NAND全面涨价，10月涨价加速 [5] - 10月DDR5价格涨幅高达102.6%，DDR3产品价格涨幅达40.4% [5] - NAND Flash产品价格涨幅较7-8月明显提升 [5] 销售端 - 2025年9月全球半导体销售额为649.7亿美元，同比+25.1%/环比+7.0% [5] - 25M9美洲销售额225.2亿美元，同比+30.6%/环比+8.2%，中国销售额186.9亿美元，同比+15.0%/环比+6.0% [5] 产业链跟踪 设计/IDM - 英伟达表示Blackwell预计全生命周期出货量达2000万块 [10] - AMD 25Q3单季营收创历史新高，预计25Q4营收环比增长约4% [10] - 海外存储原厂如三星存储业务、SK海力士等25Q3收入创历史新高，国内模组公司25Q3利润环比改善明显 [11] - 25Q3消费/家电/工业/车规等MCU市场温和复苏 [11] - TI预计25Q4营收环比-7%，MPS预计环比+0.41% [12] - 10月Skyworks与Qorvo宣布合并，预计于2027年初完成 [13] - 25Q3国内CIS龙头厂商业绩持续增长，豪威集团在汽车智能驾驶等市场持续扩张 [13] - 英飞凌上修FY26 AI数据中心业务营收指引至15亿欧元 [14] 代工 - 台积电指引AI需求超预期，预计2024-2029年AI需求复合年增长率高于45% [15] - 中芯国际表示产能供不应求，25Q3产能利用率环比明显提升 [15] - 华虹半导体25Q3毛利率超指引上限，产能利用率和平均销售价格均环比增长 [15] 封测 - 日月光预计再度上修2026年资本开支指引 [16] - 国内封测公司25Q3营收多数环比增长，大部分公司对Q4产能利用率提升保持乐观 [16] - 长电表示工业和汽车整体呈复苏态势，华天表示存储和汽车市场增长超预期 [16] 设备&材料&零部件 - 国内多数半导体设备公司25Q3业绩增长向好，如北方华创25Q3收入恢复健康增长，中微公司、拓荆科技等25Q3利润环比增长明显 [17] - 盛美上海截至25Q3末在手订单总金额为90.72亿元，同比增加34.1% [17] - 展望2026年，国内前道先进逻辑和存储产线扩产有望同比加速 [17] - 国内零部件厂商进入产能扩张和新品拓展的关键阶段 [17] - 部分国内半导体材料景气度较为旺盛，有望伴随晶圆厂扩产及产能利用率提升而复苏 [17] EDA/IP - 芯原股份25Q3营收12.81亿元创历史新高 [18] - 华大九天25Q3营收环比+13% [18] 投资建议与关注标的 - 算力产业链建议关注国产自主算力大芯片厂商以及受益于边际复苏及AI服务器需求提升的标的 [18] - 设备、材料、零部件板块建议关注受益于2026年下游扩产和自身新品突破的厂商 [18] - 存储芯片&模组&主控板块建议关注受益于供需格局改善带来涨价趋势的厂商 [22] - 制造和封测板块建议关注国内制程布局领先的公司及在先进封测领域布局的公司 [22] - 模拟芯片、消费类IC、EDA/IP、特种IC、MCU、功率半导体等板块均列出具体建议关注标的 [22][23]