AI半导体供应链现状 - AI半导体库存水平持续上升 NVIDIA因GB200良率问题导致1万至1.5万个机架卡滞留供应链 影响下游部署和资金流动性 [1] - 消费电子领域如智能手机库存处于可控范围 供应链健康度优于AI半导体 [1] AI市场需求与技术发展 - ChatGPT用户加速增长 Google生成式AI服务token处理量一年内暴涨50倍 推动推理工作负载需求 [2] - 推理端效率提升与ASIC性价比改善促使AWS Google Cloud Azure等云服务商加大AI基础设施投入 [2] - 行业预计2026年AI市场增速将放缓 现货市场价格回落反映短期算力资源过剩风险 [2] 硬件竞争格局与技术瓶颈 - NVIDIA计划年内出货500万至600万块AI芯片 GB200为主力产品 维持市场主导地位 [3] - Google裸晶需求显著增加 反映高性能计算需求持续 AMD增长依赖MI450产品进度 [3] - CoWoS封装产能紧张导致厂商超订 供应链周转效率将影响2026年市场走势 [3] AI服务器创新与功耗挑战 - Meta推出Minerva机箱 刀片式设计实现1.6T Scale-up带宽 但依赖传统PCB互连 [4] - 单机架600kW电力需求推动12kW以上电源设备发展 高压直流供电成为可行方案 [4] - 金属热界面材料结合微通道冷却盖板技术应用于高端服务器 Cooler Master等厂商提交样品 [5] 材料升级与财务风险 - M7/M8/M9高频覆铜箔层压板普及 Amazon M8方案单芯片性能等效四颗NVIDIA芯片 [5] - Rubin/TPU v8x平台将采用M9标准 推动材料迭代升级 [5] - 货币升值10%可能导致半导体厂商营收下降10% 利润降幅达20% 需加强汇率风险管理 [5]