文章核心观点 现代芯片设计正从单一处理器选择演变为多种处理器类型和架构的复杂组合，其核心驱动力在于对可编程性、可重构性和定制化的需求，以适应快速变化的技术（如新AI模型、内存标准）和工作负载，避免因技术迭代而导致的芯片快速过时，从而提供更灵活、更具未来适应性的解决方案 [2] 处理器架构的演变与融合 - 过去在ASIC、FPGA或DSP间的简单选择，现已演变为多种处理器类型和架构的组合，包括不同程度的可编程性和定制化 [2] - 可编程组件（如FPGA、DSP）为应对新技术升级提供了比重新设计芯片更简便的解决方案，甚至可更换整个可编程芯片组 [2] - 现场重新编程能力使设计人员能重新分配工作负载，并为消费者提供硬件升级，而无需购买新设备 [2] - GPU虽高度可编程但极其耗电，因此嵌入式AI应用常采用固定功能的NPU与可编程DSP结合的方案 [2] - Quadric的GPNPU融合了NPU的矩阵运算效率和DSP的低功耗可编程性，旨在打造理想的嵌入式AI处理器 [3] - Synaptics最新的嵌入式AI处理器组合了Arm CPU、MCU、Helium DSP扩展以及基于RISC-V的Google Coral NPU [3] - Blaize使用专有的可编程图流处理器(GSP)和Arteris的片上网络IP来实现多模态AI应用 [3] 数据中心的可编程选项 - 数据处理单元(DPU)是一种智能网络接口，用于路由系统不同部分的数据包 [4] - P-4可编程交换机是用于可编程数据包处理流水线的网络交换机 [4] - 粗粒度可重构阵列(CGRA)采用软件驱动的重构，抽象级别高于FPGA，能在流水线中实现灵活性、效率和AI推理的平衡 [4] - CGRA性能介于FPGA和GPU之间，是一种可能带来颠覆性变革的新兴技术，但目前仍处于实验阶段 [4] - 现场可编程模拟阵列(FPAA)将可重构计算的灵活性扩展到了传统数字逻辑之外 [4] 可编程性、可重构性与定制化的层次 - 芯片的可编程性包括完全改变硬件设计（如FPGA），以及对现有资源进行分区和配置（如设置带宽、延迟优先级） [5] - RISC-V等架构允许进行与设备相关的配置，但可编程性可能有限 [5] - FPGA在I/O、底层结构等方面具备极高的可编程性，而其他类型的可编程性则更有限、更具针对性 [5] - 芯片可通过电源基础设施进行定制，例如使电源网络更具可编程性以匹配不同封装，从而消除封装差异影响，提升性能 [5] 模拟信号增长对DSP的影响与AI的融合 - 现代SoC集成的模拟内容（如射频、混合信号、传感器接口）越来越多，DSP需处理存在噪声、失真和波动的非完美信号 [6] - DSP的作用范围扩大至“模拟感知处理”，包括自适应滤波、射频功率放大器线性化、校正ADC/DAC误差等，架构正变得更并行并包含专用加速器 [6] - 数字控制模拟技术将可编程性、软件和数字电路引入反馈流程，虽速度不如纯模拟，但更易于编程和控制 [6] - AI开始用于解决模拟内容增多带来的挑战，机器学习可从设备行为中学习并动态调整校准，预测非线性并实时校正 [7] - AI驱动的算法能随环境变化（温度、组件老化、干扰）不断自我优化，使DSP更具适应性 [7] - 未来趋势将是传统DSP方法与AI的融合，例如在雷达处理中保留能效更高、更具确定性的FFT算法，然后在目标识别等任务上应用AI [7] FPGA中DSP与AI引擎的集成 - FPGA中内置的DSP切片是可重构模块，其效率已提高，能处理定点/浮点运算及AI/机器学习负载 [9] - 许多现代FPGA还配备了AI引擎（VLIW、SIMD处理器），使其能与数据同步执行数字信号处理，无需独立DSP [9] - AI引擎是针对线性代数和矩阵运算优化的向量处理单元(VPU) [9] - AI引擎可处理计算密集型负载（如通道化器、FFT、FIR滤波器），但可编程逻辑中的DSP切片因乘加运算的广泛适用性而仍然存在 [9] - 从射频测试角度看，将ADC和DAC集成到与FPGA相同的芯片上可降低系统测试延迟，带来显著优势 [12] Chiplet与嵌入式FPGA提供的灵活性 - Chiplet技术允许通过更换包含新协议或标准的Chiplet来应对频繁变化的应用场景，这在一定程度上削弱了FPGA的优势 [13] - 带有FPGA的Chiplet可以重新编程，而SoC的其余部分无需再次验证 [14] - 嵌入式FPGA(eFPGA)为未知领域和未来变化提供了灵活性，例如适应不同的数据中心背板或快速应对工艺节点变更 [14] - 但eFPGA由于可重构电路会增加面积成本，设计人员需谨慎部署 [14] - ASIC可采用定制存储器层次结构满足特定AI负载，而FPGA提供更大灵活性以适用于各种用例，这是在通用性与性能/效率间的权衡 [15] 软件定义趋势对硬件架构的影响 - 产品正变得软件定义、人工智能驱动、硅芯片赋能，软件开发时间大大提前，企业希望通过软件更新来添加功能和盈利 [16] - 硬件必须能够支持软件的变更，产品架构需设计成可软件更新的，例如iPhone通过iOS更新提升麦克风降噪、拍照效果和电池续航 [16] - 各公司正在加大对编译技术的投资，以在半导体可用之前就进行软硬件协同设计 [16] - 在AI普及、机器人兴起及未来6G需求增长的时代，可编程性使公司能跟上技术趋势，即使这会牺牲ASIC的一些效率 [16]

文章核心观点 - 分析师认为，若特定机会性情景实现，AMD和英伟达可能获得显著的额外收入与每股收益提升，并重申对两家公司的积极评级 [2] - 英伟达计划在获得批准后向中国市场交付H200系列GPU，首批出货规模可观 [3] - 尽管近期AI概念股波动，但华尔街分析师对2026年芯片股前景保持乐观，尤其看好英伟达等公司的增长势头 [5] 对AMD的潜在影响 - 在机会性情景下，AMD可能获得约5亿至8亿美元的额外收入，非GAAP每股收益或提升约0.10至0.20美元 [2] - 分析师西蒙·利奥波德重申对AMD的“跑赢大盘”评级 [2] - 阿里巴巴正考虑采购4万至5万个AMD的MI308 AI加速器，该潜在订单可能带来6.75亿美元的销售额，收入将分多个季度实现 [4] 对英伟达的潜在影响 - 在机会性情景下，英伟达可能获得约70亿至125亿美元的额外收入，对应2026年非GAAP每股收益或提升约0.15至0.30美元 [2] - 分析师西蒙·利奥波德重申对英伟达的“强力买入”评级 [2] - 若获政府批准，英伟达计划于明年2月中旬起向中国市场交付H200系列GPU，首批出货预计在农历新年前完成 [3] - 首批订单将主要依托现有库存，出货规模预计为5000—10000块模组，对应约40000—80000颗H200芯片 [3] - 在取得政府审批后，公司将进一步扩充产能，相关产能订单将于2026年第二季度开始接受 [4] 行业与市场展望 - 尽管近期人工智能(AI)概念股表现不佳，但多位华尔街大行分析师表示，目光投向2026年，他们仍然会继续持有自己看好的芯片股 [5] - 美银预计英伟达明年将继续保持强劲的增长势头，新产品将源源不断 [5] - 杰富瑞等机构也特别推荐了英伟达、博通等公司 [5]

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 12 月 12 日，AMD 更新了其技术文档，并发布了" AMD Family 1Ah Model 50h-57h 处理器的性能 监视器计数器"， InstLatX64首先注意到了这一点。 首先，确定性能监视器计数器的位置。 每个线程有 6 个性能事件计数器，每个 L3 复合体有 6 个性能事件计数器，每个数据结构有 16 个性 能事件计数器。 顺便一提，AMD μProf 性能分析器是" AMD μProf 开发工具" 的组件之一，并且可以免费使用。撰 写本文时，最新版本为 5.2 版，于 12 月 11 日发布，而上述文档于次日发布，这意味着 Zen 6 架构 的支持预计将在下一个 μProf 版本（5.3 版？）中实现。 性 能 监 视 器 计 数 器 并 非 Zen 6 的 新 功 能 ， 它 已 经 推 出 一 段 时 间 了 。 EPYC 9005 系 列 （ 或 Zen 5 EPYC）的相关说明请参见本文档。 到目前为止一切正常，但有一家网站开始声称，关于 Zen 6 兼容性能监视器计数器的文档，Zen 6 并 非 Zen 5 的扩展，而是一种面向 ...

投资机构对中国市场AI芯片销售潜力的评估 - Raymond James公司分析师西蒙·利奥波德认为，英伟达和AMD可能从中国市场获得温和的增长潜力 [1] - 在机会性情景下，预计AMD可能获得约5亿至8亿美元的额外收入，非GAAP每股收益或提升约0.10至0.20美元 [1] - 在机会性情景下，预计英伟达可能获得约70亿至125亿美元的额外收入，对应2026年非GAAP每股收益或提升约0.15至0.30美元 [1] - 分析师重申对英伟达的“强力买入”评级，对AMD的“跑赢大盘”评级 [1] 英伟达向中国市场交付H200 GPU的计划 - 若顺利获得政府批准，英伟达计划于明年2月中旬起向中国市场交付其H200系列GPU [1] - 知情人士透露，这批GPU有望在农历新年前完成首批出货 [1] - 首批订单将主要依托现有库存，出货规模预计为5000—10000块模组，对应约40000—80000颗H200芯片 [1] - 在取得政府审批后，英伟达将进一步扩充产能，相关产能订单将于2026年第二季度开始接受 [1] 阿里巴巴对AMD AI加速器的潜在采购 - 有报道称，阿里巴巴正考虑采购4万至5万个AMD的MI308 AI加速器 [2] - 分析师利奥波德指出，阿里巴巴的潜在订单可能带来6.75亿美元的销售额，这笔收入将分多个季度实现 [2] 华尔街分析师对AI芯片股的长期看法 - 尽管近期AI概念股表现不佳，但多位华尔街大行分析师表示，目光投向2026年，他们仍然会继续持有自己看好的芯片股 [2] - 美银预计英伟达明年将继续保持强劲的增长势头，新产品将源源不断 [2] - 杰富瑞等机构也特别推荐了英伟达、博通等公司 [2]

美股市场表现 - 当地时间周二美国三大股指收高，标普500指数创新高，道琼斯工业平均指数涨0.16%至48442.41点，纳斯达克指数涨0.57%至23561.84点，标普500指数涨0.46%至6909.79点 [1] - 大型科技股整体走强，英伟达上涨3.01%为标普500指数提供最大支撑，博通上涨2.30%，亚马逊上涨1.62%，谷歌A股上涨1.48%，谷歌C股上涨1.40%，苹果上涨0.51%，微软上涨0.40%，Meta上涨0.52%，特斯拉小幅下跌0.65%，超威半导体基本持平 [1] - 人工智能相关股票延续反弹，扭转了上周因估值偏高及资本开支压力引发的回调，市场资金更青睐具备盈利确定性的成长型龙头 [2] 中概股与大宗商品 - 中概股表现分化，阿里巴巴上涨0.18%，拼多多上涨0.13%，骇维金属加工大涨50.60%，百度下跌0.47%，京东微跌0.03%，腾讯控股ADR下跌1.70%，蔚来下跌2.20%，阿特斯太阳能大跌11.80% [2] - 现货白银上涨3%至每盎司71.06美元，再创历史新高，今年累计涨幅达145% [2] - 现货黄金上涨0.8%至每盎司4478.52美元，盘中刷新纪录高位 [3] - 国际油价小幅走高，纽约原油期货收于每桶58.38美元 [4] 行业政策与监管动态 - 国家发展改革委等部门发布通知完善幼儿园收费政策，要求加强收费行为监管，不得以幼小衔接班、兴趣班等名义收取保教费、保育费以外的费用，不得收取与入园挂钩的捐资助学费用，严禁引入第三方机构向家长直接收费 [4] - 市场监管总局即将公布《直播电商落实食品安全主体责任监督管理规定》，明确直播电商平台经营者、直播间运营者、直播营销人员及服务机构在食品安全方面的责任与法律责任 [5][6] - 商务部就美方针对无人机领域增列“不可信供应商清单”回应，敦促美方停止错误做法并撤销措施，否则将采取必要措施维护中国企业权益 [4] 公司公告与行业事件 - 北京市公安局交通管理局正式发放国内首批L3级高速公路自动驾驶车辆专用号牌给三辆智能网联汽车，标志着我国自动驾驶车辆由测试示范进入正式量产阶段 [6] - 融创中国约96亿美元现有境外债务已获全面解除及免除 [6] - 海博思创全资子公司拟投资20亿元建设智能绿色储能工厂项目 [6] - 伯特利筹划发行H股股票并在香港联交所上市 [6] - 东方雨虹美国全资子公司疑遭电信诈骗，涉案金额约171.83万美元 [6] - 昊海生科控股股东蒋伟被证监会罚款1462.92万元 [6] - 华新建材控股股东华新集团拟以2亿元至4亿元增持公司股份 [6] - 宁波港拟以7.06亿元收购舟山港综保区码头100%股权 [6] - 震裕科技两家子公司拟分别投资10亿元建设涉及人形机器人相关项目 [6] - 日本媒体报道，日本正在报废施工的核反应堆“普贤”发生含放射性水泄漏事件，可能有数人遭辐射 [6] 机构市场观点 - 国泰海通根据跨年前后日历效应分析，市场风格上可能是先大盘、价值后小盘、成长的演绎路径 [6] - 中原证券指出当前上证综指与创业板指数的平均市盈率分别为16.09倍、49.27倍，处于近三年中位数平均水平上方，适合中长期布局 [7] - 湘财证券预计由于1月处于春节前市场观望情绪上升，叠加12月调整时间不足，A股在2026年1月将继续维持震荡走势 [7]

人工智能芯片行业长期投资前景 - 在未来十年内，投资者应考虑至少持有一家人工智能芯片公司的股票 [1]

投资趋势展望 - 尽管数据中心基础设施是2025年人工智能领域的主导话题，但6G基础设施及其在2026年及以后的扩张可能成为主导趋势[1] - 边缘人工智能也可能成为一个重要趋势[1] 投资策略与选股标准 - 投资策略的核心是识别具有卓越品质的公司，这些公司需具备经过验证的资本再投资能力以实现可观回报[1] - 理想的投资标的是能够展示长期资本复利能力，并拥有足够高的复合年增长率，以潜在地实现十倍或更高回报的公司[1] - 投资方法是对这些公司保持长期视角，因为在短期持有日益普遍的投资环境中，这有望产生高于市场指数的回报[1] - 主要采用保守的投资策略，但偶尔也会在潜在上行空间巨大且下行风险有限、风险回报比有利时，追求此类机会[1] - 此类风险投资会经过审慎考虑，并在投资组合中按比例配置以维持整体稳定性[1] 分析师持仓披露 - 分析师通过股票所有权、期权或其他衍生品，对GOOG、AMD、NVDA、TSM、NBIS持有有益的长期多头头寸[2]

公司战略与市场地位 - 阿里巴巴是中国在线零售和云计算巨头 [1] - 公司已成为中国人工智能领域的领导者之一 [1]

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行业与公司 * 行业：美国半导体行业 [1] * 公司：涉及多家半导体公司，包括英伟达、博通、美光、微芯科技、德州仪器、恩智浦、亚德诺、AMD、拉姆研究、新思科技、铿腾电子等 [1][2][3][4][5][6][8][11][12][13][23][31][32][38][43][44][50][51] 核心观点与论据 2026年行业展望 * AI超级周期将持续至2026年，但风险回报比开始下降，预计下半年因OpenAI账单到期及AI建设相关债务担忧增加，市场波动性将加剧 [1][11] * 预计2026年半导体销售额将同比增长18%，达到9178亿美元，其中除分立器件外的单位出货量增长13%，平均售价增长5% [7][40] * 2026年将是连续第三年实现接近20%的同比增长，这是三十年来首次出现的情况 [7][40] AI领域 * 继续看好AI相关股票，但鉴于AMD对OpenAI的高敞口，预计其波动性更大，更青睐英伟达、博通和美光 [2][12] * 英伟达2025/26年5000亿美元的AI订单不包括与OpenAI的直接协议 [2][12] * 看好博通，因其AI积压订单达730亿美元，且TPU的持续普及将带来进一步上行空间 [3][13] * 博通确认Anthropic为谷歌2026年最大的TPU客户，将带来210亿美元收入 [3][13] * 预计博通2026年AI收入约为500亿美元，其中未计入任何OpenAI的收入贡献 [3][13] * 预计到2028年，定制ASIC单元将从约380万（占AI加速器总单元的35%）增至1270万（占45%），2025-2028年复合年增长率为49%，谷歌TPU将占据定制ASIC市场的大部分份额 [16] * OpenAI已宣布总计26吉瓦的产能，其中英伟达10吉瓦，博通10吉瓦，AMD 6吉瓦 [17][22] * 分析师估计每吉瓦成本约为500亿美元，到2030年累计资本支出将达1.32万亿美元，远超预期收入 [17][22] * 预计OpenAI收入将从2025年的约125亿美元增长至2030年的1630亿美元 [17] * OpenAI的资本支出可能在2029年超过四大云服务提供商的资本支出总和，预计其2029年收入约1630亿美元，资本支出接近7000亿美元，资本支出与销售比达429%，而四大云服务提供商预计收入2.5万亿美元，资本支出6000亿美元，资本支出与销售比为24% [19][21][22] 存储与设备 * 继续看好美光，预计2026年DRAM价格每季度上涨，将推动共识预期进一步上行 [4][23] * 预计AI产业链正在谈判长期DRAM合同，这将为美光等DRAM公司带来大量资本注入，以帮助支付新晶圆厂的建设 [4][23] * 近期已将2025年DRAM平均售价预测从同比增长21%上调至28%，将2026年预测从同比增长37%上调至53% [25] * 预计DRAM平均售价在2025年第四季度增长47%，2026年第一季度增长12%，第二季度增长8%，第三季度增长3%，第四季度增长1% [26] * 自11月初以来，DRAM现货价格上涨69%，现货价格比合同价格高出35%，支持美光业绩指引应高于共识预期的观点 [28] * 半导体设备分析师预计，2025年晶圆厂设备支出为1053亿美元（同比增长6%），2026年为1152亿美元（同比增长9%），牛市情景下达1260亿美元（同比增长20%） [5][31] * 该领域的首选是拉姆研究 [5][31] 模拟芯片 * 预计模拟芯片领域将出现最大积极惊喜，鉴于库存低、供应增长缓慢和利润率受压，预计2026年将复苏，共识预期将上调 [1][6][11][32] * 对模拟芯片股持积极立场，买入评级包括微芯科技、德州仪器、恩智浦和亚德诺 [1][6][11][32] * 亚德诺、恩智浦和微芯科技对模拟业务的指引高于季节性水平 [6][32] * 模拟单元正逐步复苏，大致回到趋势线，比前峰值低约3%，微控制器单元仍处于2016年水平，比峰值低28% [32] * 预计在此次模拟芯片上行周期中，未来两年模拟公司的毛利率平均将扩大超过650个基点 [34] * 最看好微芯科技，因其毛利率扩张幅度高且收入增长优异，预计其毛利率将扩大超过1000个基点，高于同行666个基点的平均水平 [34][36] * 预计微芯科技每股收益将从2025年第三季度的0.24美元扩大4倍以上，至2027年第四季度的1.33美元，预计德州仪器每股收益将从2026年第一季度的1.20美元增长77%至2027年第三季度的2.12美元 [37][39] * 尽管MPS业务基本面依然强劲，但其估值已回到45倍NTM市盈率，预计该股在2026年将表现不佳，落后于微芯科技和德州仪器等模拟半导体同行，以及英伟达和博通等AI半导体领导者 [38] EDA与Physical AI * 随着智能从软件扩展到物理世界，Physical AI将成为2026年日益重要的主题，EDA公司正成为捕捉这一增长的基础软件层 [43] * EDA股票受益于AI顺风，但2.5至3年的可摊销EDA合同周期限制了收入上行空间，预计EDA销售将以低双位数复合年增长率增长，远低于半导体行业2025-2027年20-25%的复合年增长率 [43] * 因此，EDA公司的平均每股收益增长率约为中高双位数，远低于半导体公司30-40%的增长率，假设没有重大宏观经济衰退，EDA的股票表现可能落后于SOX指数 [43] * 由于成本削减、软件组合更高以及IP业务复苏带来的运营利润率扩张更大，更青睐新思科技而非铿腾电子 [44] * 随着新思科技与铿腾电子之间的运营利润率差距从6-12%缩小至3-5%，两者之间的估值差距也应缩小 [44] 投资建议与首选 * 微芯科技是首选，因其销售额和利润率从峰值下跌最多，预计将展现出最大的上行空间 [8][50] * 其他买入评级公司包括博通、亚德诺、美光、恩智浦和德州仪器 [8][50] * 投资排名表显示，微芯科技排名第一，目标价80美元，上涨空间23%，估值基于29倍2027财年每股收益，投资理由是最高每股收益增长 [51] * 德州仪器排名第二，目标价235美元，上涨空间33%，估值基于32倍2027年每股收益，投资理由是第二高每股收益增长 [51] * 博通排名第三，目标价480美元，上涨空间41%，估值基于30倍2027财年每股收益，投资理由是AI受益者和VMware并表贡献 [51] * 美光排名第四，目标价330美元，上涨空间24%，估值基于9倍2026年每股收益，投资理由是DRAM上行周期 [51] * 亚德诺排名第五，目标价290美元，上涨空间6%，估值基于26倍2026年每股收益，投资理由是工业复苏推动上行 [51] * 恩智浦排名第六，目标价275美元，上涨空间22%，估值基于23倍2026年每股收益，投资理由是从模拟复苏中受益，但每股收益上行空间最小 [51] * AMD评级为中性，目标价260美元，上涨空间22%，估值基于32倍2027年每股收益，投资理由是AI增长放缓且透明度较低 [51] * 高通评级为中性，目标价180美元，上涨空间3%，估值基于18倍2026年每股收益，投资理由是5G升级周期成熟以及苹果转向内部调制解调器可能对每股收益造成压力 [51] * ON Semi评级为中性，目标价54美元，下跌空间2%，估值基于18倍2026年每股收益，投资理由是SiC市场低迷损害股价 [51] * 格芯评级为中性，目标价35美元，下跌空间4%，估值基于28倍2026年每股收益，投资理由是竞争对手产能增加对价格和收入增长构成压力 [51] * 英特尔评级为卖出，目标价29美元，下跌空间21%，估值基于1倍2026年每股账面价值，投资理由是代工业务导致每股收益承压 [51] 其他重要内容 * 报告包含大量图表数据，涉及博通AI收入细分、DRAM价格预测、模拟与微控制器单元趋势、模拟公司毛利率与每股收益预测、半导体销售历史数据、晶圆厂设备支出预测、EDA公司运营利润率与估值比较等 [14][27][33][36][39][41][46][49] * 报告末尾包含分析师认证、重要披露、研究分析师关联关系、评级分布说明以及全球监管披露信息，指出花旗集团与报告中提及的许多公司存在投资银行业务等多种业务关系，可能存在利益冲突 [9][53][54][55][56][57][58][59][60][61][62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][78][79][80][81][82][83][84][85][86][87][88][89][90][91][92][93][94][95][96][97][98][99][100][101][102][103][104][105][106][107][108][109][110][111]