NOWNURA Global Al Trend Tracker EQUITY: TECHNOLOGY Bi-weekly Al Thematic: Broadcom's Tomahawk 6 TH6 launch and implications to Al networking value chain Al thematic research: Broadcom's TH6 launch and implication to Al networking value chain Broadcom (AVGO US, Not rated) on 3 June 2025 announced that the company has started shipping the Tomahawk 6 (TH6) switch chip (link ). According to the company, TH6 uses 3nm technology, supporting 200G SerDes, which could improve networking transmission bandwidth and la ...

人工智能投资领域 - 人工智能正在迅速改变世界 成为必须投资的领域[1] - 列举了10只值得投资的AI股票[1] 英伟达(Nvidia) - 图形处理器(GPU)成为AI基础设施支柱 凭借CUDA软件平台构建竞争壁垒[2] - 第一季度在GPU市场占据92%份额[2] - 随着AI基础设施扩张 公司将持续受益[2] 超微半导体(AMD) - 在GPU领域落后于英伟达 但在数据中心CPU市场处于领先地位[4] - 在AI推理领域占据细分市场 该领域技术要求低于模型训练且更注重成本[4] - 预计推理市场规模将远超训练市场 公司面临重大机遇[4] 博通(Broadcom) - 网络产品组合增长强劲 受益于AI集群规模扩大对高吞吐量互联的需求[5] - 定制AI芯片业务潜力巨大 已帮助Alphabet开发TPU芯片[5][6] - 预计2027财年三个主要客户可服务市场规模达600-900亿美元[6] 台积电(TSMC) - 为AI芯片设计公司提供制造服务 无论哪家芯片公司胜出都能受益[7] - 在晶圆代工领域具有规模和技术优势 成为半导体供应链关键环节[7] - 制造能力持续扩张 定价能力强 将受益于AI芯片需求增长[7] ASML - 生产用于先进芯片制造的极紫外光刻(EUV)设备 在该领域近乎垄断[8] - 推出新一代高数值孔径EUV技术 可实现更高密度芯片[8] - 尽管新设备单价高达4亿美元 但晶圆厂仍需采购以保持技术领先[8] 亚马逊(Amazon) - AWS是全球最大云计算公司 盈利能力最强且增长最快[9] - 正大力投资数据中心基础设施以满足AI需求[9] - 在电商业务中广泛应用AI提升效率降低成本[9] Alphabet - 云计算业务与亚马逊类似 正受益于相同趋势[10] - Google云业务达到盈利拐点 利润开始大幅增长[10] - 强大的分发渠道和广告网络构成竞争优势[10] Meta Platforms - 推出Llama大语言模型 处于AI前沿[11] - 利用AI提升社交媒体用户参与度和广告精准度[11] - 开始在WhatsApp投放广告 并开发新社交平台Threads[11] Palantir - 采取独特方式 致力于成为AI技术的协调层或操作系统[12][13] - 通过整合多源数据构建本体论 帮助客户解决复杂现实问题[13] - 平台可应用于多个行业 市场机会广阔[13] Salesforce - 从SaaS模式转向代理型AI领域 目标是创建数字劳动力[14] - 通过整合Agentforce平台、数据云解决方案和应用构建系统[14] - 基于消费的解决方案模式使AI代理成为巨大增长机会[14]

报告行业投资评级 - 维持“增持”评级 [4] 报告的核心观点 - 海外算力复苏趋势显著，推荐算力产业链相关企业，如光模块行业龙头中际旭创、新易盛等，以及光器件“一大四小”天孚通信+仕佳光子/太辰光/博创科技/德科立，建议关注受关税影响跌幅较大但有新增量逻辑的公司如威腾电气（母线）等 [7][15][24] - CPO领域头部企业加速技术迭代与产业化落地，技术迭代周期缩短，其在scale up层面应用标志光向机柜内渗透，光通信市场空间将扩大，光模块厂商有望进入CPO产业链 [1][2][22] - 从算力建设看，高密度、低功耗是方向，CPO交换机利于提高互联能力，帮助CSP建设更大规模集群 [22] 各目录总结 投资策略：算力scale - up中的CPO意味着什么？ - 本周建议关注算力相关企业，包括光通信、铜链接、算力设备、液冷、边缘算力承载平台、卫星通信、IDC等领域企业，以及数据要素相关的运营商和数据可视化企业 [13][14] - 海外受地缘政治及宏观因素影响，市场情绪谨慎，但算力板块相对稳定，美国国会参议院通过稳定币监管法案，稳定币概念升温 [15] 行情回顾：通信板块下跌，光通信指数表现最优 - 2025年6月16 - 20日上证综指收于3359.90点，各行情指标从好到坏依次为沪深300>上证综指>万得全A>中小板综>万得全A(除金融，石油石化)>创业板综，通信板块下跌但优于上证综指 [16] - 细分行业指数中，光通信、运营商、区块链分别上涨5.1%、1.7%、1.6%，优于通信行业平均水平；通信设备、云计算等下跌，表现劣于平均水平，四方精创等多股因不同概念上涨 [17] 周专题：算力scale - up中的CPO意味着什么？ - CPO领域头部企业加速技术迭代与产业化落地，英伟达、博通等核心厂商实现从验证到规模化商用的跨越，技术迭代周期缩短 [1][20] - 铜连接主要用于机柜内较短距离传输，2.5 - 7米传输距离内AEC可满足低成本高速互联需求，中长距离传输仍由光通信主导 [1][20] - CPO在scale out领域机会小，在scale up层面英伟达话语权强，可实现更大单元内互联，光从机柜 - 交换机等互联进入机柜内，“光进”趋势不可逆 [2][21][22] - 头部CSP厂商建设十万卡甚至百万卡计算集群，CPO交换机利于提高互联能力，帮助建设更大规模集群 [3][22] - 多家企业在CPO领域有进展，如英伟达推出交换机，博通有量产解决方案等 [6][23] 九章云极发布“AI - STAR企业生态联盟”，首期投入1.8亿元 - 2025年6月16日九章云极发布“AI - STAR企业生态联盟”，推出九章智算云Alaya NeW Cloud服务市场，联合设立“AI - STAR智算生态基金”，首期投入1.8亿元 [25] - 未来三年九章云极将以“开放服务市场+生态基金投资”模式赋能生态伙伴，联盟为生态合作伙伴提供资源及算力支持，帮助其实现商业化目标 [25] - 九章智算云开放市场提供丰富AI工具链及算力自选服务，支持主流基座大模型，开源策略吸引开发者和企业参与 [26] 科大国创：AI+时代已到来 聚焦打通“大模型落地最后一公里” - 2025 MWC上海展上，科大国创携核心展品亮相，其认为AI从“+AI”进入“AI+”阶段，公司加强AI数智底座能力，向重点垂直行业突破，布局运营商储能领域 [27] - 科大国创带来系列创新产品和解决方案，打造多个智能体并在多省落地，从三个维度举措使能AI Agent有效落地 [28][29] - 科大国创自主研发的科创星云大模型通过备案，在多行业有领先表现，积累300 +行业AI模型/能力，打造15个行业智能体解决方案，落地智能体应用超50个 [30][31] - 科大国创提出AI与BOSS融合本质及iBOSS特性，将推动运营商从“+AI”向“AI+”转变，公司会继续聚焦打通“大模型落地最后一公里” [31][32] - 科大国创运营商储能解决方案是展出亮点，其在该领域有突破性进展，具备软硬件一体化产品优势，希望通过储能技术为运营商带来效益提升 [32][33] 谷歌推理最快、成本效益最高AI模型：Gemini 2.5 Flash - Lite亮相，全面升级编码、翻译、推理 - 6月18日谷歌发布博文，宣布Gemini 2.5 Flash和Gemini 2.5 Pro进入稳定阶段，推出全新轻量级模型Gemini 2.5 Flash - Lite [34] - Gemini 2.5系列以平衡“成本 - 速度 - 性能”为目标，稳定版上线确保开发者构建复杂系统，Flash - Lite是成本效益最高、推理速度最快的模型 [34] - Flash - Lite在多项任务中综合质量超越前代，延迟表现更优，继承系列核心能力，开发者可通过多平台访问相关模型版本，谷歌搜索部署定制化模型提升服务效率 [35] 奥尔特曼：Meta曾开出1亿美元高价试图挖走OpenAI人才，但未能成功 - Meta首席执行官扎克伯格为新成立团队网罗OpenAI和Google DeepMind的顶尖AI研究员，开出1亿美元薪酬待遇，但未成功挖走人才 [36] - OpenAI首席执行官奥尔特曼认为员工婉拒Meta是因为相信OpenAI更可能实现通用人工智能，Meta重金挖角忽视使命感，难以孕育创新氛围 [36] - 奥尔特曼表示OpenAI成功在于创新，Meta当前AI项目未达预期，企业在AI竞赛中需实现突破 [37] Gartner：到2030年，守护代理将占据10% - 15%的代理型AI市场份额 - Gartner预测到2030年，守护代理技术将在代理型AI市场中占据10% - 15%的份额，守护代理用于实现可信、安全的AI交互 [38] - 对147位CIO和IT部门领导者的调查显示，部分受访者已部署或计划部署AI代理，自动化信任等措施推动守护代理需求增长 [38] - AI代理面临多种威胁，传统人类监督模式不足，企业需守护代理保障AI交互安全，CIO等应关注守护代理的审核、监视、保护三大核心用途 [39][40] - 预计到2028年，70%的AI应用程序将采用多代理系统，驱动守护代理集成需求上升 [40] Meta注资143亿美元持股49%后，消息称Scale AI面临客户流失危机 - Meta对Scale AI投资143亿美元持股49%，谷歌、微软等有意减少与Scale AI的合作，Scale AI客户群体涵盖多类公司，其发言人表示业务强劲并将独立运营 [41][42] 微软量子计算重大技术突破：错误率降低1000倍 - 微软开发4D拓扑量子纠错码，相比2D在编码效率等方面出色，能将错误率降低1000倍，应用于Azure Quantum平台，加速科研、医疗研发效率 [43] - 4D拓扑量子纠错码适用于多种量子比特，减少构建逻辑量子比特所需物理量子比特数量，降低硬件成本，提高系统可靠性和稳定性，减少资源开销 [43][44] IDC报告：中国AI数字人市场，百度份额第一 - IDC报告显示，2024年中国AI数字人市场规模约41.2亿元，相比2023年增长85.3%，预计到2029年市场规模达250.5亿元，2024 - 2029年CAGR达43.5% [45] - 市场主要参与厂商包括百度、华为云等，百度以9.8%的份额位居第一，罗永浩采用百度慧播星数字人技术直播带货创纪录 [45]

数据中心向CPO交换机转型 - 2025年OFC展会明确表明数据中心向CPO交换机转型不可避免 主要驱动力在于CPO带来的功耗节省[1] - 黄仁勋在2025年GTC大会上展示CPO交换机 众多厂商在OFC展会上演示集成在ASIC封装内的光引擎 共封装光学技术已无处不在[1] - Arista联合创始人安迪・贝托尔斯海姆主张线性可插拔光学(LPO)是更优选择 LPO功耗较传统可插拔光学器件减少30-50%[1] CPO与LPO技术对比 - 在1600G代际 LPO与CPO的功率效率大致相当 但LPO面临ASIC与面板光器件之间电通道插入损耗的挑战[1] - CPO的担忧包括失去配置灵活性 光器件类型混合搭配困难 厂商互操作性和可维护性挑战[2] - 光模块硬故障率约为100 FIT 软故障更常见 CPO检查或更换故障光器件所需时间长得多[2] CPO技术进展 - 行业在过去两年已取得显著进展 CPO技术可靠性大幅提升[2] - 展望400G每通道SerDes代际 CPO可能成为唯一可行选择[2] - 在如此高速率下 即使最佳PCB走线或跨接电缆也可能引入过多插入损耗 封装内实现光信号传输将成为必要[2] CPO集成方案 - 光引擎通常包含电子集成电路(EIC)和光子集成电路(PIC)[3] - 硅中介层方案允许将多个光学小芯片更靠近主裸片放置 实现更小封装 但热管理复杂化[6] - 有机基板方案将光引擎保留在ASIC封装内的有机基板上 有助于热隔离 是集成CPO的流行方案[7][8] 带宽密度定义 - 带宽密度描述沿光接口集成边缘每毫米可传输的数据量 单位通常为太比特每秒(Tbps)[9] - 更高前沿密度意味着芯片可在不增加占用面积的情况下输出更多光带宽[9] - 提升前沿密度对满足数据中心和高性能计算系统中爆炸式增长的带宽需求至关重要[9] 博通与英伟达CPO方案对比 - 博通Bailly CPO交换机基于Tomohawk-5 ASIC 总封装外光带宽为51.2 Tb/s[12] - 英伟达Quantum-X InfiniBand交换机系统具备144个800 Gb/s端口 总计115.2 Tbps带宽[18] - 博通目前拥有51.2T解决方案 英伟达跨越式发展至100-400T 满足未来百万GPU集群需求[19] 光引擎与光纤耦合 - 博通Bailly芯片在ASIC封装内集成6.4 Tbps硅光子基光引擎[20] - 英伟达集成了多个1.6 Tbps硅光子基光子引擎 采用可拆卸光子组件(OSA)[22] - 博通采用光引擎的边缘耦合光纤连接 英伟达很可能也在光子引擎上使用边缘耦合[26][29] 激光器集成与调制器 - 博通和英伟达均使用外部可插拔激光模块(ELS) 保持CPO低功耗并提高可靠性[30] - 博通使用马赫-曾德尔调制器(MZM) 英伟达选择微环谐振器调制器(MRM) MRM功耗约为1-2 pJ/bit[32][33] - 英伟达架构的可插拔激光模块数量比博通方案少4倍[31] 功率效率与散热 - 博通共封装光学每个800 Gb/s端口功耗约5.5W 比等效可插拔模块低3倍[35] - 英伟达通过使用微环调制器和更少激光器 网络链路功率效率提升3.5倍[35] - 两种方案均实现了更低的pJ/bit功耗 使超高带宽网络更具可持续性[36] 未来发展方向 - 垂直耦合正在研究实验室和部分公司中积极探索 以克服边缘长度限制[39] - 多芯光纤(MCF)可使每根光纤的通道数增至4倍 将边缘通道密度提升4倍[40] - 下一代CPO实现正在探索结合多种方法 以在给定边缘长度内提升总封装外带宽[41] CPO部署挑战 - 主要挑战在于CPO对现有生态系统和运营模式的影响 包括生态系统颠覆和运营复杂性[43] - CPO可靠性数据已开始出现 但仍需更多验证[43] - 在ASIC封装内集成对热敏感的光组件带来显著热管理挑战 液冷成为必需[44] CPO在纵向扩展中的应用 - CPO在纵向扩展用例(机架内连接)中的前景更为光明[45] - 光背板/中板链路在电缆和传输距离方面提供了巨大改进 单根带状光纤可承载多个波长 取代数十根铜缆[45] - 纵向扩展系统中GPU的合理选择可能是先过渡到CPC(共封装铜缆) 然后在链路速度达～400 Gbps及以上时过渡到CPO[46] 光子中介层与织物 - 光子中介层或织物可提供非常长的"边缘" 每毫米边缘的有效带宽可能远高于分散布置的多个独立光引擎[48] - 光子织物的主要挑战在于基础层的光引擎会散发出大量热量 热管理相当困难[50] - 光子中介层另一应用是将XPU连接至板上独立ASIC封装中容纳的内存池(HBM)[52]

Broadcom Tomahawk 6交换芯片 - 采用3纳米工艺技术，配备200G SerDes，支持102.4Tbps交换容量，是主流以太网芯片(51.2Tbps)的两倍[2] - 通过CPO技术集成光学引擎与交换硅芯片，优化功耗、延迟和TCO，单芯片价值低于2万美元[2] - 在Scale-out架构中可连接10万个XPU，减少67%光学模块和物理连接，Scale-up架构单芯片支持512个XPU单跳连接[3] - 认知路由2.0技术针对AI工作负载优化，集成全局负载均衡和动态拥塞控制功能[3] - 推动1.6T光学模块和DCI需求增长，加速CPO价值链商业化进程[4] AI网络架构技术对比 - Scale-out网络以InfiniBand和以太网Clos拓扑为主，InfiniBand因NVIDIA GPU优势初期占据主导[5][6] - Scale-up网络技术包括NVLink、UALink、SUE和Infinity Fabric，NVLink在超大规模数据中心领先[8] - 以太网通过UEC联盟推出超以太网协议，支持多路径传输和微秒级延迟，800G标准化提升竞争力[6] - InfiniBand XDR标准支持800Gb/s单端口带宽，功耗较NDR降低30%，NVIDIA Quantum-X CPO交换机基于此标准[7] - 谷歌自研OCS技术实现30%吞吐量提升和40%功耗降低，提供新型网络范式[7] 全球交换机市场趋势 - 2023-2028年OCS硬件销售CAGR达32%，超过以太网(14%)和InfiniBand(24%)交换机[10] - 云服务商将占2027年数据中心交换机销售的60%，推动800Gbps超越400Gbps[11] - 中国2024年数据中心交换机市场增长23.3%，200/400G设备收入增长132%[11] - 白盒交换机受云服务商青睐，Arista 2024年上半年市场份额首超思科达13%[11] - CPO交换机渗透率预计从2025年1%提升至2030年20%，市场规模2030年达128.77亿美元[12] Ethernet与InfiniBand竞争格局 - 全球超级计算机中78%采用RoCE以太网，65%使用InfiniBand，存在应用重叠[13] - 2022-2024年InfiniBand因NVIDIA GPU统治成为AI网络首选，以太网份额短期下滑[16] - 以太网凭借UEC协议和800G标准化重获动能，InfiniBand在可靠性上保持不可替代性[6][7]

人工智能投资机会 - 人工智能技术有望为长期投资者带来丰厚回报 各行业都在探索如何利用AI提升效率和创新 预计未来几年将为全球经济带来数万亿美元的增长 [1] Oracle (ORCL) - 公司股价在强劲的第四季度财报后创下新高 过去几年表现优异 云服务加速增长使其在当前高位仍具吸引力 [3] - 在企业应用和数据库服务领域处于领先地位 其综合服务套件形成竞争壁垒 云和AI服务的集成推动需求增长 [4] - 上季度云收入同比增长27% 管理层预计2026财年云收入将比2025财年增长超40% 分析师上调全年盈利预测 预计2026财年每股收益达6.75美元 2028财年升至9.92美元 [5] - 云基础设施服务收入同比增长52% 参与OpenAI的Stargate项目 计划未来四年在美国建设价值5000亿美元的AI基础设施 [6] - 尽管估值较高 但增长加速 预计未来几年将受益于AI云服务投资浪潮 [7][8] Broadcom (AVGO) - 为顶级云提供商提供半导体、软件和网络产品 数据中心需求强劲 同时也为智能手机等市场供应芯片 [10] - 过去十年收入和盈利年化增长率为28% 管理层专注于投资具有长期盈利增长的领域 当前重点为AI基础设施需求 [11] - 定制AI硅片（包括ASIC和XPU）需求强劲 上季度AI半导体收入同比增长46% 达44亿美元 占公司总收入的30% [12] - 数据中心积极投资芯片和网络设备 为从AI训练转向推理做准备 管理层预计XPU需求将加速增长至2026年 [13] - 网络产品收入同比增长170% 新款Tomahawk 6以太网交换机数据容量达102.4Tbps 将提升下一代AI模型训练性能 [14] - 当前远期市盈率为37 历史平均为55 预计未来一年仍有上涨空间 除非半导体行业支出受到严重衰退影响 [15]

核心观点 - 尽管中东紧张局势加剧导致市场波动，但当前仍是长期投资成长股的良机 [1] - 推荐10只具有长期增长潜力的股票，涵盖半导体、AI、云计算、电商、消费品等行业 [1] 公司分析 1 Nvidia - 图形处理器（GPU）成为AI基础设施的核心，CUDA软件构建了竞争壁垒，一季度GPU市场份额达92% [2] - AI基础设施需求持续增长，公司长期增长前景明确 [2] 2 Broadcom - 网络业务增长强劲，最大机会在于帮助客户开发定制AI芯片，预计2027财年相关市场机会达600-900亿美元 [4] - 已新增包括苹果在内的多个大客户 [4] 3 台积电 - 全球领先的半导体代工厂，为Nvidia、Broadcom等公司生产芯片，技术优势和规模效应使其具备定价权 [5] - AI基础设施支出增长将推动公司长期受益 [6] 4 Palantir Technologies - AI平台（AIP）在美国商业领域快速普及，帮助客户整合多源数据并构建可解决实际问题的AI模型 [7] - 跨行业应用为其提供广阔增长空间 [7] 5 Alphabet - 除搜索业务外，云计算和无人驾驶业务增长强劲，AI搜索转型中具备广告网络和分发优势 [9] - AI能力与内容变现潜力被低估，预计将成为未来增长驱动力 [9] 6 Amazon - 电商和云计算（AWS）双龙头，AWS是主要增长引擎，正加大AI领域投资 [11] - AI技术提升电商运营效率并降低成本 [11] 7 Pinterest - 平台向可购物化转型，新增视觉搜索和个性化推荐功能，用户增长与变现能力同步提升 [12] - AI工具Performance+解决方案有望推动广告业务增长 [12] 8 菲利普莫里斯国际 - 无烟产品组合（如Zyn尼古丁袋和Iqos加热烟草）驱动增长，单位经济效益优于传统香烟 [14] - 计划在美国推出Iqos，进一步拓展市场 [14] 9 Dutch Bros - 同店销售稳健增长，移动点餐和菜单扩展将加速增长，未来十年门店扩张空间巨大 [16] 10 e.l.f. Beauty - 大众化妆品领域增长最快的品牌之一，近期收购Hailey Bieber旗下Rhode品牌以拓展产品线 [17] - Rhode品牌目前产品线简单，分销和营销预算有限，未来增长潜力显著 [17]

人工智能投资主题 - 人工智能自2023年初以来一直是投资热点 目前市场上有一些非常热门的人工智能股票 [1] - 热门股票不一定值得买入 有些可能被高估 但仍有部分股票是强力买入标的 [1] Palantir - Palantir(PLTR)可能是华尔街最热门的人工智能股票 在政府和商业领域拥有强大客户基础 并实现爆炸性增长 [3] - 该股市销率达到惊人的110倍 而最近季度收入增速仅为39% 远低于通常支撑这种估值的100%-200%增速水平 [3] SoundHound AI - SoundHound AI(SOUN)是音频识别平台领导者 第一季度收入增长151% 管理层预计2025年增长97% [4] - 市销率为34倍 虽然相比其他软件股不算便宜 但考虑到其持续翻倍的收入增速 仍具吸引力 [6] 英伟达 - 英伟达(NVDA)的GPU在AI军备竞赛中占据主导地位 数据中心GPU市场份额高达90% [7] - 第一季度收入同比增长69% 预计第二季度增长50% AI计算需求将持续推动公司多年增长 [8] 台积电 - 台积电(TSM)是全球顶级芯片代工厂 为英伟达等AI公司生产芯片 是参与AI军备竞赛的间接投资方式 [9] - 预计AI相关收入将以45%的复合年增长率增长 整体收入复合年增长率近20% [10] Alphabet - Alphabet(GOOG)旗下谷歌是AI军备竞赛关键参与者 Gemini模型表现优异 并已将AI搜索概览整合到所有谷歌搜索中 [12] - 公司远期市盈率18.5倍 低于标普500指数的22.9倍 [13] 亚马逊 - 亚马逊(AMZN)的AWS云计算部门占第一季度运营利润的63% 是公司最重要的利润来源 [15] - 云计算业务受益于AI工作负载增加 使亚马逊成为当前值得买入的标的 [15] 博通 - 博通(AVGO)为AI数据中心提供关键硬件 包括连接交换机和定制AI加速器(XPU) [16] - 随着AI模型使用增加 其产品需求将持续上升 未来几年可能成为大赢家 [17] Meta Platforms - Meta Platforms(META)利用AI改进广告服务 并开发尖端AI设备如AI眼镜 [19] - 即使AI眼镜投资未达预期 公司在社交媒体领域的主导地位仍使其具有投资价值 [19] 特斯拉 - 特斯拉(TSLA)在自动驾驶汽车和人形机器人领域的AI投入可能带来巨大回报 [20] - 公司需要保持AI领导地位才能使股票成为成功投资 [20] 微软 - 微软(MSFT)拥有云计算部门和对OpenAI的重大投资 是AI军备竞赛关键参与者 [21] - 公司不开发自有AI模型 而是致力于促进现有生成式AI模型的发展 将成为构建AI解决方案的关键长期合作伙伴 [21]

人工智能投资前景 - 人工智能被视为历史上最重要的技术进步之一 目前仍处于早期发展阶段 是最具投资潜力的领域之一 [1] - 五家最具长期投资价值的AI相关公司为Nvidia、Broadcom、台积电、Palantir Technologies和GitLab 这些公司在AI领域各具独特优势 [2] Nvidia - GPU产品成为AI基础设施的核心组件 CUDA软件平台构建了深厚护城河 该平台已成为AI开发者的实际标准 [4] - 第一季度在GPU市场占据超90%份额 需求增长来自云计算公司、大型科技企业、AI初创公司及各国政府的持续投入 [5] - AI基础设施支出持续扩大 公司处于绝对领先地位 [6] Broadcom - 专注于网络组件和定制AI芯片设计 通过收购VMWare增强软件能力 上季度AI网络收入增长70% 占总AI收入的40% [7][8] - 前三大定制芯片客户计划到2027年各自部署100万AI芯片集群 潜在市场规模达600-900亿美元 [9] - VMware Cloud Foundation平台被87%的顶级客户采用 推动软件收入增长 [10] 台积电 - 全球先进半导体制造领导者 为Nvidia、苹果等顶级客户代工AI芯片 高性能计算收入占比从46%提升至59% [12][13] - 纳米级制程技术领先 具备强定价权 正与主要客户协同扩产以应对需求 [14][15] Palantir Technologies - 开发AI操作系统 通过数据整合解决复杂问题 上季度收入增长39% 应用场景覆盖医疗、保险等多个行业 [16][17] - 联邦政府仍是最大客户 但跨行业应用潜力巨大 [18] GitLab - DevSecOps领域领导者 AI工具GitLab Duo提升开发者效率 过去两年收入保持25-40%增速 [20][21] - 客户持续扩增席位并升级服务 过去12个月美元净留存率达122% AI目前主要增强而非替代开发工作 [22]

光电芯片技术优势 - 光电芯片数据传输速率可达每秒数太比特（Tbps），延迟性能较电子芯片降低两个数量级，光信号传输能耗极低，几乎不产生热量 [8][13] - 光电芯片可利用波分复用实现太赫兹（THz）级别带宽，而传统电子芯片带宽一般在吉赫兹（GHz）级别 [13] - 光计算每比特能耗低至10-18焦耳，相同功耗下运算速度比电子芯片快数百倍，大幅降低系统运行成本和散热需求 [8] AI算力需求与结构变化 - 全球AI服务器市场规模从2020年122亿美元增长至2024年1251亿美元，五年增长近10倍，2025年将持续扩大 [5] - 微软2025财年Q1资本支出达167.5亿美元（同比+53%），计划全年投入800亿美元扩建数据中心，目标2026年前AI训练算力提升5倍 [6] - 亚马逊2025年Q1资本支出243亿美元（同比+74%），全年1000亿美元支出大部分用于AI项目，算力需求从训练转向ASIC推理算力 [6][7] 光电芯片产业化进展 - 硅光平台是光计算主要实现方式，通过集成光子矩阵和DAC/ADC等器件替代传统ASIC硬件，未来将采用光电混合集成工艺提升效率 [10] - 光电芯片当前处于技术导入初期，实验室阶段已突破光信号调制技术，下一阶段将解决量产工艺难题，长期将渗透AI计算、通信等领域 [10][11] - Intel、IBM、NVIDIA占据2024年光电芯片专利总数68%，国内光本位科技完成5次芯片流片，128x128光计算板卡计划2025年商业化 [15] 国内光电芯片发展现状 - 国内10G光芯片国产化率约60%，25G以上仅5%，100G EML芯片未批量供货，CPO技术落后国际水平 [16] - 上海交大无锡研究院下线首片6英寸薄膜铌酸锂光电芯片晶圆，关键指标达国际先进水平，实现从"技术跟跑"到"产业领跑"跨越 [19] - 中国在光传输领域具备产业环境优势，光电芯片不依赖摩尔定律，通过工程经验突破高功率光源等关键技术 [16] 光电芯片市场前景 - 全球光电芯片市场规模2027年将超300亿美元，2022-2027年CAGR约25%，AI计算领域将呈现指数级增长 [17] - 光电芯片在5G/6G通信、智能驾驶（实时道路信息处理）、VR/AR设备等领域有广泛应用潜力 [21] - 广东省设立千亿级光芯片产业基金，上海张江科学城吸引15家初创企业入驻，形成产学研投协同体系 [22] 投融资动态 - 2025年国内光电芯片融资加速，老鹰半导体获超3亿人民币B轮融资，华辰芯光A++轮融资近2亿人民币 [25] - 资本集中于A轮后阶段，地方政府引导基金参与催化，如江苏国经投资喜咲光芯D轮，显示长期布局意图 [22][25]