公司股价与交易表现 - 百度集团-SW股价截至发稿上涨4.22%，报143.2港元，成交额达8.66亿港元 [1] 公司重大战略行动 - 百度于1月1日正式宣布分拆旗下AI芯片子公司昆仑芯，并已向香港联交所提交上市申请 [1] 机构对分拆业务的估值分析 - 中金在拆分估值模型中，将昆仑芯为核心的AI云基础设施作为独立业务板块评估，其隐含价值规模超过500亿美元 [1] - 高盛核心测算显示，若市场给予昆仑芯类似于寒武纪的40倍市销率估值倍数，百度持有的59%股权价值将高达220亿美元，相当于百度当前总市值的45% [1] 机构对分拆业务的财务预测 - 高盛数据显示，昆仑芯2025年销售额预计达35亿元，2026年有望跃升至65亿元 [1] - 摩根大通的预测更为激进，预计昆仑芯2026年收入或将达到83亿元 [1]

公司股价与交易表现 - 百度集团-SW股价截至发稿上涨4.22%，报143.2港元，成交额达8.66亿港元 [1] 公司重大战略行动 - 百度于1月1日正式宣布分拆旗下AI芯片子公司昆仑芯，并已向香港联交所提交上市申请 [1] 机构对分拆业务的估值分析 - 中金在拆分估值模型中，将昆仑芯为核心的AI云基础设施作为独立业务板块评估，其隐含价值规模超过500亿美元 [1] - 高盛核心测算显示，若市场给予昆仑芯类似于寒武纪的40倍市销率估值倍数，百度持有的59%股权价值将高达220亿美元，相当于百度当前总市值的45% [1] 机构对分拆业务的财务预测 - 高盛数据显示，昆仑芯2025年销售额预计达35亿元人民币，2026年有望跃升至65亿元人民币 [1] - 摩根大通的预测更为激进，预计昆仑芯2026年收入或将达到83亿元人民币 [1]

公司产品与技术进展 - 小鹏汽车近日推出四款车型并明确了AI产品落地时间表 [1] - 第二代视觉智能驾驶系统预计于今年首季实现量产 [1] - Robotaxi将于今年开启运营 [1] - 人形机器人及飞行汽车有望于今年下半年实现规模量产 [1] 公司增长动力与战略 - 随着新车迭代升级、一车双能平台的规模化量产及智驾功能的全面普及，公司有望延续高增长趋势 [1] - 公司正加速海外扩张步伐 [1] - 公司对AI芯片、自主智驾等的持续投入，有望为其长期增长注入动力 [1]

文章核心观点 - 华泰证券展望2026年，认为“出海”与“科技”是市场重要主线，而半导体洁净室出海企业兼具双重优势 [1] - 全球半导体市场规模在2026年或冲击万亿美元大关，同比增长25%，背后是全球科技巨头的积极资本投入 [1] - 半导体洁净室工程服务作为基础设施，新签订单率先迎来景气提升，相关出海公司或迎来收入与盈利能力双增 [1] 行业趋势与市场展望 - 世界半导体贸易统计组织预计，2026年全球半导体市场规模可能冲击1万亿美元，同比增速达25% [1] - 全球科技巨头积极的资本投入是推动半导体市场规模增长的主要动力 [1] - “出海”与“科技”被华泰证券视为2026年市场的重要投资主线 [1] 半导体洁净室行业驱动因素 - AI芯片对工艺精度有极致要求，催生了更高规格的洁净室需求 [1] - 先进制程的单位产能资本支出提升至成熟制程的约3至4倍 [1] - 洁净室工程服务作为半导体制造的基础设施，其新签订单率先迎来景气提升 [1] 供给端制约与行业格局 - 成熟的洁净室专业工程师需要时间培育项目现场经验，海外地区人力扩张速度较慢 [1] - 中国大陆相关企业参与境外高端洁净室建设在短期内面临一定难度 [1] - 短期制约导致境外洁净室“建设力”供给增长受限，出现供不应求局面 [1] 企业盈利前景 - 在供不应求的市场环境下，境外洁净室产业链的利润率有望提升 [1] - 兼具“出海”与“科技”双重优势的半导体洁净室出海企业，有望迎来收入与盈利能力的双重增长 [1]

文章核心观点 - 百度旗下AI芯片公司昆仑芯已正式向香港联交所提交主板上市申请，有望成为百度系又一个重要IPO，并可能复制近期国产AI芯片公司在资本市场的市值神话 [1][4][9] - 昆仑芯脱胎于百度早期自研芯片部门，拥有深厚的技术积累和先发优势，其发展历程与中国AI算力芯片行业的崛起同步，现已实现多代产品量产和跨行业落地 [2][3] - 昆仑芯在一级市场备受追捧，股东阵容豪华，且已获得包括中国移动十亿级订单在内的重要客户，其分拆上市被寄予厚望，有望显著提升百度整体估值 [6][7][9] 公司背景与发展历程 - 昆仑芯前身为百度智能芯片及架构部，于2011年启动FPGA AI加速器项目，2015年部署超5千片，2017年部署超1.2万片并发布自研XPU架构 [2] - 2018年百度正式启动昆仑芯项目，发布首款云端AI芯片“昆仑”，采用14nm工艺，算力达260Tops [2] - 2021年4月，百度昆仑芯片业务独立为昆仑芯（北京）科技有限公司，首轮独立融资估值即达130亿元人民币 [1][3] - 昆仑芯已实现三代产品迭代：2020年昆仑芯1代量产，2021年昆仑芯2代问世至2022年底出货数万片，2024年昆仑芯3代量产 [3] 产品规划与技术路线 - 公司计划“按年上新”，全新一代产品包括针对大规模推理场景的昆仑芯M100（预计2026年上市）和面向超大规模多模态模型训练/推理的昆仑芯M300（预计2027年上市） [3] - 公司雄心勃勃，计划到2030年将单一集群规模扩展至百万卡级别 [3] 市场表现与客户基础 - 根据IDC数据，以2024年出货量计，昆仑芯以6.9万颗位于国产芯片前列 [9] - 公司客户不仅包括百度内部业务线（搜索、云计算、自动驾驶），还涵盖中国移动、比亚迪、南方电网、招商银行等大型国企及行业客户 [6][7] - 关键订单：2025年8月，在中国移动集采项目中，昆仑芯三个标包均排名第一，拿下十亿级订单 [7] - 高盛预计，昆仑芯2025年销售额将达35亿元，2026年有望跃升至65亿元 [7] 融资历程与股东结构 - 2021年3月独立融资，领投方为CPE源峰，投资方包括IDG资本、君联资本、元禾璞华等，估值约130亿元 [6] - 后续多次股权变更，引入的投资机构包括：通用技术创投、中比基金、千山资本（2022年7月）；中信证券、临芯投资（2022年7月后）；比亚迪、中关村科学城公司、三亚御海基金、中国互联网投资基金（2023年）；社保基金中关村自主创新专项基金、北京市人工智能产业投资基金、顺禧基金、中信建投资本等（2024年） [6] - 2024年7月完成新一轮融资，新增15名股东，包括中国移动旗下基金、北京政府引导基金、北京山高君泰基金、国海创新资本、中金资本等 [6] - 百度目前持有昆仑芯59%的股权 [9] 上市动因与预期影响 - 分拆上市的商业利好：提升昆仑芯在客户、供应商及潜在战略合作伙伴中的形象；使昆仑芯能独立进入资本市场；加强百度与昆仑芯双方管理层的专注度及企业管治 [7] - 高盛研报指出，若市场给予昆仑芯类似于寒武纪的估值倍数，百度持有的59%股权价值将高达220亿美元，相当于百度当前总市值的45% [9] - 自2025年12月上市传闻发酵以来，百度股价创下2023年以来新高，递表消息公布后，百度美股市值一度重回500亿美元大关 [7] 行业竞争与市场环境 - 国产AI芯片公司近期在资本市场表现强劲：壁仞科技2026年1月2日港股上市，市值一度破1000亿港元；2025年12月，摩尔线程科创板上市首日涨幅超400%，市值超3000亿元；沐曦科创板上市首日涨幅达692%，市值同样突破3000亿元 [8][9] - 行业对比：摩尔线程、沐曦在一级市场估值与昆仑芯相当，都在二三百亿水平，但上市后市值即达千亿级别 [9] - 百度作为国内多个产业趋势的先行者，正寻求抓住中国算力崛起的浪潮，避免再次“起大早赶晚集” [1][9]

行业技术趋势 - 英伟达发布新一代AI芯片Rubin，其训练性能是Blackwell的3.5倍，AI软件运行性能提升5倍，推理成本降至前代的1/10 [1] - AI芯片技术呈现三大流派竞争格局：GPU派（如英伟达）、ASIC派（如谷歌TPU）和可重构数据流派（如Groq的LPU）[6] - 可重构数据流架构（RPU/LPU）采用“软件定义硬件”设计，兼具ASIC的高效能与GPU的灵活性，能根据算法变化实时重组硬件资源 [6] - 在AI从训练转向推理的时代，可重构数据流架构因其灵活、高效和确定性，正从细分走向主流，成为头部企业争相布局的核心方向 [5][6][7] - 据IDC预测，到2028年，中国AI加速卡市场中非GPU产品（ASIC和可重构）的占比有望从2025年上半年的约30%提升至接近50% [13] 主要市场动态与竞争 - 谷歌TPU及可重构数据流架构的崛起，正在侵蚀英伟达的市场统治地位 [1] - 2025年圣诞节，英伟达以约200亿美元（约1400亿人民币）的现金收购了可重构数据流芯片公司Groq，收购溢价约为其三个月前69亿美元估值的3倍 [3] - Groq的LPU技术在处理大模型时能实现Token“瞬时”吞吐，性能比GPU快5-18倍，能效比高10倍，被称为“高阶TPU” [3] - 除英伟达外，英特尔也计划收购美国可重构AI芯片独角兽SambaNova，显示全球资本正押注可重构技术赛道 [5] - 中国芯片公司清微智能在2025年12月2日完成超20亿元人民币的C轮融资，其RPU技术与Groq的LPU同属可重构数据流路线 [5] 公司（清微智能）表现与战略 - 清微智能是可重构数据流（RPU）芯片的代表企业，其量产芯片TX81已应用于AI训推一体服务器，可支持万亿参数大模型部署 [7] - 搭载清微智能TX81芯片的REX1032训推一体服务器，单机支持DeepSeekR1/V3满血版推理，成本降低50%，能效比提升3倍 [7] - 公司已深度融入国产“众智FlagOS”开源生态，并与寒武纪、昆仑芯、摩尔线程、华为昇腾、中科海光共同成为国内唯六的“FlagOS卓越适配单位” [11] - 清微智能在全国多省市落地千卡级智算中心，算力卡订单总量已突破30000枚 [11] - 根据IDC数据，2025年上半年清微智能的出货量已进入国内第一梯队，标志着其技术已从“技术突破”跃升至“规模落地”阶段 [11] - 公司下一代芯片瞄准3D可重构架构，目标是将AI芯片有效带宽提升10倍，能效比提升数倍，以实现对国际高端AI芯片的超越 [11] - 清微智能获得了国家集成电路产业投资基金（大基金二期）的投资，是“大基金”唯一投资的新架构芯片企业，并在C轮融资中引入了京能集团、北创投、京国瑞等北京国资巨头 [12] - 公司已与摩尔线程、昆仑芯、寒武纪一同被纳入北京AI芯片矩阵的“四大金刚”，实现了对GPU、ASIC和可重构三大技术流派的全覆盖 [12][13] 具体应用与项目 - 在新疆双河市，基于清微智能可重构计算芯片部署的中树云智算中心已建成，这是全疆第一座基于该架构的绿色算力枢纽，服务于国家“东数西算”和“算力出海”战略 [8] - 清微智能发布的新一代超节点方案，凭借超越GPU和ASIC集群的高算力和高显存，成为可重构AI计算领域的“大国重器” [9]

昆仑芯上市进程与背景 - 2026年伊始，百度宣布其AI芯片公司昆仑芯已透过联席保荐人以保密形式向香港联交所主板递交上市申请[2] - 昆仑芯前身为百度智能芯片及架构部，于2021年分拆独立，当时首轮融资估值即达130亿元人民币[2] - 此次IPO被视为李彦宏的第二个IPO，公司上市进程因目睹同行（如壁仞、摩尔线程、沐曦）在资本市场缔造市值神话而加快[2][6][10] 昆仑芯发展历程与技术演进 - 公司造芯缘起于百度早期做搜索时采购芯片成本过高（每片1万美元），自研成本仅约2万人民币[3] - 百度内部芯片团队最早可追溯至2011年的FPGA AI加速器项目，2015年部署超5千片，2017年部署超1.2万片，为当时业内最大规模[3] - 2018年百度正式启动昆仑芯项目，发布首款云端全功能AI芯片“昆仑”，采用14nm工艺，算力达260 Tops[4] - 产品迭代迅速：2020年昆仑芯1代量产；2021年昆仑芯2代问世，至2022年底出货数万片；2024年昆仑芯3代量产并落地多行业[4] - 未来产品路线图明确：针对推理场景的昆仑芯M100计划2026年上市；面向多模态模型训练/推理的M300计划2027年上市；公司计划未来五年“按年上新”，并目标在2030年将单一集群规模扩展至百万卡级别[5] 股权融资与投资人阵容 - 昆仑芯在2021年3月完成独立融资，由CPE源峰领投，IDG资本、君联资本、元禾璞华等参与，投后估值约130亿元[7] - 此后历经多次股权变更，引入众多知名投资机构，包括通用技术创投、中比基金、千山资本、中信证券、临芯投资（2022年）[7] - 2023年引入重量级战略投资者兼客户比亚迪，以及中关村科学城公司、国互联网投资基金等[7] - 2024年融资阵容进一步扩大，新增股东包括社保基金中关村专项基金、北京市人工智能产业投资基金、中国移动旗下基金、北京政府引导基金、中金资本等15名股东[8] 业务表现与市场地位 - 公司不仅获得百度内部搜索、云计算、自动驾驶等业务线订单支持，还拥有中国移动、南方电网、招商银行等大型国企客户[8] - 关键订单：2025年8月在中国移动集采项目中，昆仑芯三个标包均排名第一，拿下十亿级订单[8] - 据高盛预计，昆仑芯2025年销售额将达35亿元，2026年有望跃升至65亿元[8] - 根据IDC数据，以2024年出货量计，昆仑芯以6.9万颗位于国产芯片前列[12] 分拆上市的战略意义与市场预期 - 分拆上市对百度及昆仑芯的商业利好包括：提升昆仑芯市场形象以争取更多业务，使百度通过持股受益其增长；使昆仑芯能独立进入资本市场融资；加强双方管理层的专注度与企业管治[9] - 昆仑芯被外界视为百度AI故事中最值钱的底层资产，其上市传闻自2025年12月发酵以来，已推动百度股价创下2023年以来新高，市值一度重回500亿美元大关[9] - 高盛研报指出，若市场给予昆仑芯类似寒武纪的估值倍数，百度持有的59%股权价值将高达220亿美元，相当于百度当前总市值的45%[12] - 当前正值国产芯片上市潮：壁仞科技2026年1月2日上市，市值一度破1000亿港元；2025年12月，摩尔线程和沐曦在科创板上市，首日涨幅分别超400%和692%，市值均突破3000亿元[10] 行业竞争与百度定位 - 中国AI芯片行业风起云涌，百度是早期先行者之一，但常被外界认为“起大早赶晚集”[2][12] - 面对中国算力崛起浪潮和同行在资本市场的成功，百度展现出强烈的追赶意愿，不希望再错过盛宴[2][12] - 行业竞争加剧，上市窗口宝贵，留给大家的位置已然不多[12]

公司市值与市场表现 - Alphabet Inc (GOOG/GOOGL) 自2019年以来首次在市值上超越苹果 (AAPL) [1] - 公司股价在当日上涨了低个位数百分比 跑赢下跌的苹果和基本持平的标准普尔500指数 [1] 驱动公司股价的关键叙事 - 当前市场关注主要由三大叙事驱动：通过Gemini推动的消费者AI聊天机器人、通过Ironwood推动的AI芯片 (TPU)、以及通过Waymo推动的自动驾驶 [2][3][4] - 分析师认为Waymo在美国已主导特斯拉和其他自动驾驶出租车运营商 截至12月中旬 Waymo每周运营近45万次完全自动驾驶付费行程 而特斯拉仍处于测试阶段 [4] - 分析重点将围绕Gemini和Ironwood TPU的叙事是否站得住脚 [4] Gemini与ChatGPT的竞争分析 - 衡量消费者采用率有三个维度：应用程序使用量、网络使用量、以及来自Web应用和API集成的嵌入式使用量 [6][7][8] - 在应用程序使用量（月活跃用户，MAU）方面 2025年8月至11月期间ChatGPT增长6% 而Gemini增长30% 月活跃用户达到3.46亿（ChatGPT为8.10亿）[8] - 在网络流量方面 12月chatgpt.com的流量环比下降5.6% 平均访问时长6分31秒 而gemini.google.com的流量环比增长28.4% 平均访问时长7分16秒 [8] - 12月ChatGPT的访问量约为55亿次 而Gemini为17亿次 [9] - 从增长动量看Gemini完爆ChatGPT 但绝对数量上ChatGPT仍是领导者 Gemini的上涨空间在于有机会取代ChatGPT的第一名位置 [9] Gemini用户增长的预测与假设 - 假设Gemini保持30%的月活跃用户增长率（基于2025年8月至11月数据）而OpenAI保持5%-6%的增长率 估计用户交叉点可能出现在大约12个月后 [11] - 分析使用的是Sensor Tower提供的3.46亿月活跃用户数据 而非Alphabet在第三季度财报电话会议上提到的6.50亿月活跃用户数据 因为后者包含Gemini的AI概览等不可比功能 [12] - 如果相同的增长率应用于6.50亿月活跃用户基数 交叉点最早可能在今年3月到来 [12] TPU（AI芯片）叙事分析 - 另一个引发投资者兴奋的因素是减少对英伟达（Nvidia）GPU的依赖 [14] - 谷歌的TPU专门为推理任务设计 摩根士丹利估计 24,000颗Blackwell处理器需要8.52亿美元前期硬件投资 四年内每年折旧2.13亿美元 而同等规模的谷歌TPU集群硬件成本为9900万美元 每年折旧成本为2500万美元 [15] - 分析师认为TPU的故事站不住脚 原因在于能源效率 在推理任务上 英伟达的B200 GPU的能效是谷歌TPU v6的1.7倍 [18] - 英伟达在2026年国际消费电子展上推出的Vera Rubin 可以将推理代币成本降低高达10倍 并将训练AI模型所需的GPU数量减少4倍 在电力是主要限制因素的情况下 英伟达在最大化每瓦性能上拥有明显且不可替代的护城河 [18] 公司估值分析 - 与其他超大规模云服务商（亚马逊、Meta、微软）相比 Alphabet的估值倍数在该集团中排名第二高（仅次于亚马逊的34倍 与微软的30.7倍持平）[20] - 估值被认为合理 因为在过去6个月里 华尔街上调了2026年每个季度的所有预测 [21] - 具体营收预测与增长趋势如下：FQ4 2025 (Dec 2025) 营收预估111.268B 同比增长15.33% 6个月趋势上调2.73%；FQ1 2026 (Mar 2026) 营收预估103.40B 同比增长14.59% 6个月趋势上调2.77%；FQ2 2026 (Jun 2026) 营收预估109.95B 同比增长14.02% 6个月趋势上调2.91%；FQ3 2026 (Sep 2026) 营收预估115.67B 同比增长13.02% 6个月趋势上调4.84%；FQ4 2026 (Dec 2026) 营收预估125.30B 同比增长12.62% 6个月趋势上调4.23% [22] - 这种乐观情绪源于Gemini相对于ChatGPT获得了吸引力 使谷歌成为挑战OpenAI在消费者AI领域领导地位的主要竞争者 [22] 决定估值可持续性的关键变量 - 第一个关键变量是Gemini的月活跃用户增长是否会出现均值回归 Gemini能否在ChatGPT保持中低个位数增长的同时 维持30%的月活跃用户增长至关重要 模型估计大约12个月后会出现用户交叉 可能在今年晚些时候引发另一波市场热情 [26] - 另一个因素与收购网络安全公司Wiz有关 欧盟委员会将于2月10日决定是否批准这笔320亿美元的收购 任何监管质疑都将测试当前增长故事溢价中有多少是由情绪驱动 多少是由基本面支撑 [23][26] 市场环境与板块轮动 - 从贝塔系数（beta）角度看 市场资金正明显从科技板块轮动流出 如果股价未能向上突破特定的三角形技术形态 可能会看到资金加速流出科技板块 [23] - 谷歌高度暴露于科技板块的情绪中 尽管它不是科技板块精选行业SPDR® ETF (XLK)的成分股 同时 通信服务精选行业SPDR (XLC) 自9月以来也显示出一些疲软 [25] - Alphabet作为世界上市值第二大的公司 其股价正在重新测试历史高点 [27]

公司融资计划 - 通富微电计划向特定对象发行A股股票，募集资金总额不超过44亿元，用于五大项目并补充流动资金及偿还银行贷款，以强化其在半导体封测行业的综合竞争力 [1] - 五大项目总投资规模为46.85543亿元，拟使用募集资金44亿元，具体分配为：存储芯片封测项目8亿元、汽车电子封测项目10.55亿元、晶圆级封测项目6.95亿元、高性能计算及通信封测项目6.2亿元、补充流动资金及偿还银行贷款12.3亿元 [2] - 在募集资金到位前，公司可通过自有或自筹资金先行投入项目，后续进行置换；若实际募资净额不足，公司将调整投入顺序和金额，并自行解决资金缺口 [2] 存储芯片封测产能提升项目 - 该项目总投资8.883747亿元，拟使用募集资金8亿元，建成后预计年新增存储芯片封测产能84.96万片 [2][3] - 项目背景是半导体产业自主可控的国家战略及下游AI、智能终端、新能源汽车等领域扩张带来的高带宽、高容量存储产品需求激增，预计中国存储芯片市场规模将从2024年的4600亿元增长至2025年的5500亿元 [3] - 公司在存储封测领域已具备FLASH、DRAM中高端产品全覆盖能力，并拥有晶圆减薄与高堆叠封装核心技术，该项目由通富通科（南通）微电子有限公司实施，建设周期为3年 [3] 汽车电子封测产能提升项目 - 该项目总投资10.99558亿元，拟使用募集资金10.55亿元，建成后预计年新增封测产能50400万块 [2][4] - 项目顺应新能源汽车、智能座舱与自动驾驶驱动的车载芯片需求爆发，预计全球车规级半导体市场规模将从2024年的721亿美元增长至2025年的804亿美元 [4] - 公司早在2005年通过ISO/TS16949认证，已形成覆盖车规芯片全流程的质量管理体系，可满足AEC-Q Grade 0高可靠性要求，并与多家海内外头部企业合作，项目将在“经典封装+车规标准”方向升级，建设周期为3年 [4] 晶圆级封测产能提升项目 - 该项目总投资7.433026亿元，拟使用募集资金6.95亿元，建成后预计新增晶圆级封测产能31.20万片及高可靠性车载品封测产能15.732亿块 [2][5] - 晶圆级封装在封装尺寸、信号完整性等方面优势显著，广泛应用于AI芯片、存储芯片、车载芯片等领域，预计2024-2029年中国AI芯片市场年均复合增长率达53.7% [5] - 公司已具备8/12英寸晶圆级封装服务能力，覆盖铜柱、焊料凸点等关键技术，项目旨在构建协同平台以提升全流程解决方案服务能力，由公司本部实施，建设周期为3年 [5] 高性能计算及通信封测产能提升项目 - 该项目总投资7.243077亿元，拟使用募集资金6.2亿元，建成后预计年新增产能48000万块，聚焦倒装封装与系统级封装（SiP）技术 [2][6] - 倒装封装与SiP是AI、5G通信、边缘计算等前沿应用的核心封装方案，公司通过并购AMD相关资产完成向高端先进封装转型，在FCCSP、FCBGA及SiP领域积累深厚 [6] - 项目实施主体为南通通富微电子有限公司，位于苏锡通科技产业园区，建设周期为3年 [6] 补充流动资金及偿还银行贷款 - 计划使用12.3亿元募集资金补充流动资金及偿还银行贷款，以缓解因业务规模扩大而持续增加的营运资金需求 [2][6] - 截至2025年9月末，公司资产负债率为63.04%，此次资金注入旨在降低财务杠杆与短期偿债风险，优化财务结构，为主营业务发展提供资金保障 [6] 项目意义与公司展望 - 本次募资项目均围绕主营业务展开，符合国家产业政策与公司发展战略，旨在优化产能布局、提升技术实力，把握下游市场增长机遇 [7] - 项目实施后，预计将增强公司在存储、车载、先进封装等核心领域的竞争力，并通过提升总资产与净资产规模来增强抗风险能力，推动经营业绩与盈利能力持续改善 [7] - 目前各项目均已按规定推进报批程序，为顺利实施奠定了基础 [7]

文章核心观点 - 2026年AI算力芯片的竞争格局与出货量，将直接由台积电CoWoS先进封装的产能分配决定，其总有效产能约为115万片晶圆[1][12] - AI芯片的竞争是多维度的，涉及架构、制程和先进封装三条关键路径，其中CoWoS先进封装在2026年成为决定算力版图的最关键变量[3][4][10] - 英伟达凭借与台积电的深度合作及技术领先，预计将获得近60%的CoWoS产能，并在算力、营收和利润上保持对ASIC阵营的碾压优势[15][22][26] - ASIC芯片的优势在于为特定负载优化总拥有成本，但其使用门槛高，主要服务于超大型云厂商和大模型企业，市场规模和增长与云巨头的资本开支绑定[27][28][34] - 未来更可能形成“GPU+ASIC”的混合算力格局，而台积电作为关键的“军火商”，凭借CoWoS产能的定价权将成为无论哪方获胜都不可或缺的终极赢家[35][36] AI芯片竞争的关键路径 - **架构路径**：存在GPGPU与ASIC两大阵营，英伟达凭借CUDA生态和HBM、大规模流处理器阵列在通用计算领先，而谷歌TPU等ASIC芯片为特定算法定制，在能效和总拥有成本上具有优势[3] - **工艺制程路径**：从7nm向2nm演进，但面临进化速度慢、成本高昂的挑战，2nm晶圆代工价格高达3万美元，并受“功耗墙”和“存储墙”限制[4] - **先进封装路径**：以台积电CoWoS为代表，通过异构集成将计算芯粒、HBM等集成在一个封装内，突破单芯片光罩尺寸限制，是顶级AI算力芯片的必备技术[6][8][10] 台积电CoWoS产能供给与分配 - **产能爬坡**：CoWoS月产能从2023年12月的约12K片，增长至2025年12月的约80K片，预计2026年底达到约120K片，2026年全年有效产能平均约为96K/月，总计约115万片晶圆[12] - **分配原则**：英伟达作为早期共同定义者和投资者，与台积电技术深度耦合，获得最多产能；苹果、英伟达、AMD是前三大VVIP客户；博通、Marvell因承接云巨头ASIC订单也成为顶级VIP客户；其他客户如AMD、英特尔及中国客户用于制衡风险[13][14] - **分配明细**：英伟达预计获得约660,000片晶圆，占比57.4%；AMD获得约90,000片，占比7.8%；整个ASIC阵营获得约374,000片，占比32.5%；其他客户（如FPGA）获得约26,000片，占比2.3%[15][16] ASIC阵营的产能预订详情 - **博通**：预订量大幅增至200,000片，同比增长122%，主要受谷歌TPU外供拉动，其中谷歌TPU预计占60-65%，Meta MTIA占约20%，OpenAI Titan芯片占5-10%，并为苹果AI芯片Baltra提供后端支持[16][17][18][19] - **世芯**：预订量达60,000片，同比暴增200%，主要服务于AWS Trainium 3、微软Maia 100及Intel Gaudi 3[19][20] - **Marvell**：预订量为40,000片，与2025年持平，主要客户为AWS Trainium 2，新客户微软Maia 200采用N3E制程[19][20] - **联发科**：作为新进客户预订20,000片，2026年下半年将承接谷歌TPU v7e的出货，预计2027年将迎来爆发式增长[19][21] 从产能到算力与营收的转化 - **芯片产出计算**：不同封装方案影响单晶圆芯片切割数量，例如Hopper架构单晶圆可切29颗芯片，而Blackwell双芯粒方案仅能切14颗，因此CoWoS产能增幅不等同于芯片出货量增幅[22][23] - **算力比较**：英伟达B300的FP8算力达10 PFLOPS，而最强的定制推理ASIC（如TPU v7p）算力仅为其一半，即将推出的Rubin架构在推理和训练性能上将进一步拉大差距[25] - **价值比较**：英伟达单颗GPU售价高达3万美元以上，未来可能达4-5万美元，而ASIC芯片对外售价较低，例如Anthropic采购的TPU单颗售价在1.5万美元以下，不到英伟达Blackwell系列的一半[26] - **市场地位**：英伟达用约60%的CoWoS产能，创造了AI加速芯片市场70%以上的收入和90%以上的利润[26] ASIC的本质与适用边界 - **核心优势**：ASIC通过专用化换取“去英伟达化”，为工作负载高度特化且稳定的超大规模用户优化总拥有成本，最终目的是优化财务报表[27] - **使用门槛**：自研或采购ASIC需要巨大的资金、人力投入以及强大的底层系统工程师团队进行适配，因此仅适用于超大型云厂商或Anthropic体量的大模型企业，难以向下拓展[27][28] - **系统级挑战**：随着芯片功耗飙升至数千瓦，数据中心需采用液冷等方案，其物理设计和最大集群规模成为综合考量因素，竞争已超越单芯片层面，涉及CPO共封装等系统级方案[28][29] 行业终局推演与未来格局 - **市场划分**：在未来3-5年，英伟达GPGPU仍将统治AI训练市场和高性能通用计算市场，而ASIC将在占据AI算力消耗大头的推理市场势头越来越好[30][31] - **英伟达的应对**：通过收购Groq、推出推理专用芯片、灵活的订阅模式以及更强大的系统级解决方案来加固护城河并应对ASIC竞争[32] - **混合算力世界**：未来更可能形成“GPU+ASIC”的混合算力格局，云巨头用英伟达GPU进行前沿研发和训练，同时用自研ASIC进行成本敏感的大规模推理部署[35] - **台积电的角色**：作为CoWoS产能的唯一主导者，台积电拥有定价权，将成为无论GPGPU还是ASIC阵营增长都不可或缺的终极赢家[36]