AI芯片行业竞争格局 - 英伟达产品路线图显示基于Rubin架构的产品将在2025年下半年出货 随后一年推出Rebin Ultra架构产品[1] - AMD计划在2025年上半年推出MI400系列产品 尽管当前市场份额较低[2] - AI ASIC厂商普遍采用每年一次平台升级的节奏 包括Alchip GUC MTK Broadcom Marvell等公司[3] - 主要云服务厂商AI芯片布局：AWS采用Trainium系列(1-7nm至3nm) Inferentia系列(2-7nm) Meta采用MTIA系列(7nm至3nm) Microsoft部署Maia系列(5nm至3nm) Google开发TPU系列(v5至v8)和Axion CPU(3nm/5nm)[4] AI人才争夺战 - 自ChatGPT发布后 Meta OpenAI Google DeepMind和Anthropic等公司通过高薪 股权激励和收购争夺顶尖AI人才[4] - SignalFire报告显示入门级技术岗位需求下降50% 而中高级AI人才需求激增 硅谷和纽约集中了65%的AI工程师[5] - 行业估计全球真正能推动AI突破的研究人员仅几十至千人 其生产力可达普通工程师的10,000倍[6] - Meta通过扎克伯格亲自领导的招聘行动 从OpenAI挖走7名核心研究人员 包括GPT-4开发成员和多模态专家[7] - Meta从Anthropic和DeepMind挖角比例分别达到8:1和11:1 并以14.3亿美元收购Scale AI 49%股份获取其创始人Alexandr Wang[8] - Meta提供高达1.5亿美元签约奖金 首年薪酬超1000万美元 四年合同总值可达3亿美元 并提供芯片无限访问权限[9] 国内AI发展现状 - 国内AI初创企业面临生存压力 除Deepseek外多数企业挣扎在存亡线上 用户转向豆包和元宝等平台[9] - B300服务器已可接样品订单 国内客户可获取该产品[1][9] 行业数据统计 - 晶圆产能规划显示2024-2027年Local GPU产能从2kwpm增长至26kwpm B系列产能从2kwpm增至9kwpm后归零 C系列从0增至10kwpm[13] - 芯片良率预计显著提升：I系列从30%升至70% 9系列从0%升至50% =系列从0%升至30%[13] - 10B Die年产量预计从562k(2024)增至2527k(2025)后归零 10C Die从0(2024)增至1404k(2025)并保持 10X Die从0(2024)增至2808k(2027)[13] - GPU收入结构变化：0B产品收入从35580万元(2024)增至126360万元(2025)后消失 DC产品收入从0(2024)增至70200万元(2027) DX产品从0(2024)增至196560万元(2027)[13]