文章核心观点 - 谷歌自研TPU的核心价值在于通过掌控全栈设计绕开“英伟达税”，从而显著提升AI业务的利润率，并为AI推理时代构建强大护城河 [1][17][18] - 谷歌TPU v7在算力、显存和能效比等关键性能指标上实现代际跨越，足以与英伟达最新Blackwell架构芯片处于同一竞争梯队 [14][15][16][20] - TPU获得Meta数十亿美元规模的洽购，表明其市场竞争力已对英伟达构成实质性威胁 [3][4] TPU的发展背景与战略意义 - TPU的研发缘起于2013年，是为应对语音搜索等AI业务算力需求激增导致的财务和物流成本噩梦而进行的“生存自救” [6] - 项目从设计概念到数据中心部署仅用15个月，2015年已默默支撑谷歌地图、照片和翻译等核心业务 [7][8] - 公司并非将TPU视为“备胎”，而是为AI推理时代构建一道几乎不可逾越的护城河的关键战略 [5] TPU的技术架构优势 - TPU采用极简主义的“脉动阵列”架构，剥离了GPU中为图形处理设计的无关硬件，使数据能像血液一样流动，大幅减少对HBM的读写次数 [10][11] - 这种设计有效规避了“冯·诺依曼瓶颈”，让芯片将更多时间用于计算而非等待数据，从而在“每焦耳运算量”上拥有碾压级优势 [11][12] - 在互联技术上使用光路交换机和3D环面网络，相比英伟达的InfiniBand，极其节省成本和功耗 [16] TPU v7 (Ironwood) 的性能突破 - 算力实现数量级提升：BF16算力高达4,614 TFLOPS，远超上一代TPU v5p的459 TFLOPS [15] - 显存容量对标英伟达B200：单芯片HBM容量达到192GB，内存带宽飙升至7,370 GB/s，远超v5p的2,765 GB/s [16] - 能效比显著优化：v7的每瓦性能比v6e提升了100%，针对特定应用能提供比GPU高出1.4倍的每美元性能，处理动态模型训练时速度可达GPU的5倍 [16] TPU对商业模式和行业格局的影响 - 自研ASIC是云厂商逃离“英伟达税”、重回高毛利时代的唯一解药，可避免AI业务毛利从传统的50-70%骤降至20-35% [17][18] - 谷歌通过全栈设计掌控（前端RTL自行设计，Broadcom仅负责后端物理实现），并利用Broadcom远低于英伟达的毛利，将算力成本压到极致 [1][18] - 随着AI工作负载从训练向推理转移，CUDA生态系统的重要性在降低，TPU的性价比优势（成本可降至原五分之一）日益凸显 [19][20]

联发科业务拓展与市场机遇 - 联发科正从边缘装置业务向云端数据中心AI加速器ASIC市场拓展，以抢占高阶订单并开辟新蓝海 [1] - 公司首个AI加速器ASIC专案执行顺利，预计于2027年起贡献数十亿美元营收，第二个专案预计于2028年起贡献营收 [2][6] - 联发科上修数据中心ASIC总潜在市场规模预估，从两年前的400亿美元提高至500亿美元，并目标在未来两年内取得10%至15%的市占率 [1][2] 联发科技术布局与竞争优势 - 公司积极投入高速互连与矽光子等关键领域，并推进2纳米制程、3.5D封装等先进技术，以建构高效能运算平台 [3] - 联发科的优势来自长期技术积累与研发投资，已在美国强化研发团队以提升技术实力和客户沟通效率 [2] - 公司展现将顶尖IP整合至客制化设计的能力，以及管理先进制程与先进封装供应链的能力 [6] AI ASIC行业趋势与市场规模 - AI ASIC市场规模预计将从2024年的120亿美元增长至2027年的300亿美元，年复合增长率达到34% [5] - 全球科技巨头如谷歌、特斯拉、亚马逊、微软、Meta均已投入ASIC芯片开发，推动市场需求 [5] - 芯片设计大厂博通、迈威尔等与云端服务供应商巨头合作开发AI应用ASIC芯片 [5] 台湾ASIC供应链动态 - 台湾供应链在芯片制造到封装测试具备一条龙优势，在时程、弹性及成本上具有竞争力 [6] - 联咏已投入逾2亿美元打造AI伺服器生态圈，多款产品锁定3纳米、5纳米制程，目标在云端与边缘市场取得据点 [7] - 世芯2纳米制程案件已开始贡献业绩，3纳米制程AI芯片案件预计在明年第二季量产 [7] - 创意与xAI、特斯拉、亚马逊等合作多个专案，预计其2027年营收将因这些专案显著增长 [7]

涉及的行业或公司 * 涉及的公司是英特尔公司 (Intel, NasdaqGS: INTC) [1] * 涉及的行业是半导体行业，特别是芯片设计、制造 (IDM)、以及晶圆代工 (Foundry) 业务 [3][5][6] 核心观点和论据 **1 管理层战略重点与文化转型** * 公司最高优先事项是文化转型，目标是重建一个以工程师为核心、以客户为中心的组织 [4] * 通过重组简化了组织架构，旨在减少官僚主义，实现更快、更好的决策 [4] * 文化转型被视为业务部门层面所有变革的基础 [5] **2 产品路线图与市场竞争力** * 首要业务重点是确保 Panther Lake 的成功发布，这与 18A 制程的良率提升相吻合 [5] * 公司对在年底前推出首个 Panther Lake SKU 感到乐观，并将在次年1月的 CES 上重点宣传 [5] * 在数据中心和客户端计算部门 (CCG 和 DCAI)，关键目标是建立能推动市场份额增长和毛利率提升的路线图 [6] * 公司承认在服务器路线图的竞争力上未达预期，正在努力改进，新任命的数据中心业务负责人将带来从晶体管到SoC到系统的专业知识 [26] * 服务器市场并非单一市场，不同细分市场表现不同，Granite Rapids 的初期进展良好，但受到供应限制 [26] * 对于未来的 Diamond Rapids 系列，高端产品竞争力感觉良好，而 Coral Rapids 则有机会进行更彻底的重新设计以提升竞争力 [27][28] **3 与英伟达 (NVIDIA) 的合作关系** * 公司与英伟达达成了两项重要合作：一项是在数据中心和客户端领域的合作，另一项是英伟达50亿美元的投资（预计年底前完成）[7][8] * 该合作是对 x86 生态系统关键性的认可，也是一项多代际协议，表明英伟达对英特尔未来多代产品路线图的认可 [8][9] * 在数据中心方面，公司将向英伟达提供定制版 Xeon 芯片，由英伟达集成到其系统中并负责上市销售，这将使定制 Xeon 受益于 NVLink 互联技术 [10] * 在客户端方面，将通过“托管 (bailment)”模式，将英伟达的图形芯片与自研 CPU 集成后推向市场，旨在创造新的 PC 品类，并避免类似 Lunar Lake 中嵌入式内存带来的零毛利率问题 [11] * 合作预计将为数据中心和 PC 市场带来整体市场规模 (TAM) 的扩张 [11] **4 AI 战略与加速器布局** * 公司的 AI 战略不仅限于加速器，也体现在 PC、传统服务器以及晶圆和先进封装业务上 [17] * 在加速器方面，公司专注于为推理市场开发一款推理专用 GPU，目标市场是代理 AI 和物理 AI，认为训练市场已被英伟达和 ASIC 充分服务 [17][18] * 公司也将定制化 ASIC 作为战略一部分，类似于博通 (Broadcom) 和迈威尔 (Marvell) 所做的 [19] * 公司认为自身在 x86 生态系统和系统级专业知识方面具有差异化优势，能够为超大规模客户提供 x86 或 ARM 基础的 ASIC 解决方案 [21] * 不排除通过收购或合作伙伴关系来增强 AI 战略的可能性，管理层将采取务实态度 [24][25] **5 财务表现与毛利率展望** * 公司对当前客户端和数据中心的毛利率水平均不满意，并有计划在2026年及以后实现毛利率改善 [30] * 在数据中心领域，过去过度追求性能而忽视了成本效率，现在正重新强调成本竞争力 [30] * 2024年第四季度毛利率指引约为 36.5%，较上一季度下降约 350 个基点 [32] * 毛利率下降的原因包括：剥离 Altera（贡献约 50 个基点的影响）、18A 制程早期爬坡的高成本、为应对供应紧张而采取的价格行动（如对 Raptor Lake 提价，但对 Lunar Lake 和 Arrow Lake 降价以填充产品线）[32][33][34] * Lunar Lake 产品中的嵌入式内存对毛利率构成挑战，其销量在第四季度和明年预计将增长，这带来了额外的毛利率压力 [35] * 长期来看，公司目标是与无晶圆厂 (fabless) 同行具有行业可比的毛利率和运营利润率，并且由于 IDM 模式的利润叠加，应略优于同行 [42] **6 供应状况与产能管理** * 公司目前面临供应紧张局面，预计第一季度将达到峰值，但紧张状况将持续到第一季度之后 [33] * 供应紧张涉及内部生产的 10/7 纳米制程，以及来自台积电 (TSMC) 的外包晶圆 [37][38] * 公司正积极将内部产能从 PC 转向服务器，因为服务器市场的供应缺口更大 [38] **7 制程技术进展与晶圆代工业务** * Panther Lake（基于 18A 制程）的良率改善现已进入行业平均的每月提升约 7% 的轨道，这增强了产品发布的信心 [39][40] * 18A 制程的晶圆最初来自成本较高的俄勒冈州工厂，预计从次年第一季度开始，成本结构更优的亚利桑那州工厂将开始产出晶圆，有助于降低成本 [41] * 晶圆代工业务的目标是在 2027 年底实现运营层面的盈亏平衡（基于 18A 制程的放量），但若赢得 14A 外部客户，由于需提前投入费用，可能会推迟这一时间点 [43] * 公司全力投入 14A 制程开发，并在早期阶段就与外部客户接触，其工艺设计工具包 (PDK) 成熟度远优于 18A 时期 [44][45] * 与 18A 相比（首次引入 GAA 晶体管和背向供电），14A 是第二代 GAA 和背向供电，在性能和良率上相比 18A 同阶段开发进度大幅领先 [46] * 如果停止 14A 开发，维持性资本支出预计为每年中高个位数十亿美元 [46] 其他重要内容 * 公司计划在次年下半年举办投资者日活动，届时可能会公布新的财务模型 [42] * 公司承认在应对外部客户需求方面，18A 制程的 PDK 存在成长阵痛，而 14A 在这方面已有显著改善 [45] * 公司对 Lunar Lake 的初始销量预期较低，但由于需求调整，其销量预计将高于最初预期，这对毛利率构成挑战但有利于客户 [35]

公司概况与业绩表现 * 公司为鸿腾精密（FIT）[1] * 2025年第三季度营收实现低单位数增长，毛利率达到23.5%，创同期新高[3] * 前三季度整体表现符合预期，维持第四季度及全年度展望[3][5] 核心业务与增长驱动力 * Cloud Data Center业务是核心驱动力，2025年第三季度同比增长33%[3] * 该业务占比预计从2025年的16%-17%提升至2026年接近20%，2028年接近30%[2][4] * AI相关产品比重从2024年前三季度的13%提升至16%[3][5] * 公司预计2026年至2028年复合增长率将超过20%[2][4] AI领域具体发展与产品价值 * 在AI领域，Power和Data产品稳健发展，垂直搜索解决方案增量显著[6] * 预计2026年AI相关产品单柜价值量可参考2-6万美元[2][6] * Power产品方面，作为LC Bus Bar首批供应商，单柜价值量有望从小几百美元提高到大几百美元[2][6] * 公司还在推进外置光源模组等CPO过渡方案[6] 市场机会与风险 * 公司认为未来ASIC和其他GPU链条上的放量会增加，但幅度可能不及NVIDIA客户[7] * OCP架构下MCL Cable等相关需求会增长，但增速相对较缓[7] * 基于保守预期提供指引，若ASIC市场超预期将带来上行空间[7] 资本支出与产能规划 * 公司维持原有的3-4亿美元资本支出计划[2][7] * 通过利用现有场地和新增机台来匹配新产品需求[2][7] * 以2025年的机柜数出货量为评估基础，若2026年显著提升将进行相应调整[2][7][8] * 相较于2023年，公司自2024年以来已逐步增加产能[8] 费用控制与利润率目标 * 公司计划将研发费用从当前的6-7%提升至8%的业界水平[2][9] * 以2025年16-17%的费用率为参考，致力于实现更高的运营利润率[2][9] * 将在海外扩张和降低EV成本方面进行同步思考[9] 其他重要产品进展 * 安费诺授权连接器产品需完成验证后才能进入生产，产能爬坡预计需三个月，预计2026年下半年趋于稳定[5][10] * 手机、消费电子和系统终端产品表现优于预期[3][5]

文章核心观点 - AI浪潮推动算力需求激增，行业竞争格局从GPU主导的通用计算转向ASIC与Arm架构主导的专用计算，各大半导体公司正通过差异化战略争夺市场 [2][25][26] 行业格局与趋势 - AI芯片行业形成“一超多强”格局，英伟达凭借GPU在AI训练领域占据超过90%市场份额，市值突破4.5万亿美元 [2] - 行业价值重心从卖产品转向卖能力，包括算力、IP、设计服务等，定制化ASIC与Arm架构成为去中心化竞争的关键载体 [25][26] - AI基础设施未来将更倾向于专用芯片，争夺云巨头订单成为决定下一个十年行业领导地位的关键 [26] 英特尔战略转向 - 公司成立中央工程集团，整合工程人才，由前Cadence高管斯里尼·艾扬格领导，旨在拓展ASIC和设计服务新业务 [3] - 战略目标是从纯芯片制造商转型为提供“设计+制造+封装”的一站式服务商，利用其IDM模式的完整产业链优势 [4] - 与英伟达达成合作，共同开发多代定制产品，但合作也带来复杂竞合关系，例如数据中心芯片将按英伟达规格定制，未来消费级SoC可能集成英伟达GPU而非自家Arc产品 [5] - 面临制造挑战，英伟达CEO对台积电能力大加赞赏，暗示短期内不太可能大规模转向英特尔代工 [6] 高通市场进军 - 公司大举进军数据中心AI推理市场，宣布将发布AI200和AI250加速器芯片，消息使股价飙升11% [8] - AI200计划于2026年上市，配备768GB LPDDR内存，采用直接液冷，每机架功率高达160kW；AI250计划于2027年上市，增加近内存计算架构，内存带宽提升10倍以上 [10] - 采用差异化策略，专注于AI模型推理而非训练，避开英伟达优势领域，并提供灵活的商业模式，可单独出售芯片或提供整套系统 [10][11] - 技术基础源于移动端Hexagon NPU的积累，并构建端到端软件平台支持主流AI工具集，以实现无缝部署 [9][12] 联发科业务拓展 - 从手机芯片厂商向云端ASIC设计服务扩展，核心竞争力在于其SerDes技术，已推出专为数据中心的224G Serdes并完成硅验证 [14] - 与英伟达合作设计GB10 Grace Blackwell超级芯片，为DGX Spark个人AI超级计算机提供动力，提供1 PFLOP的AI性能 [15] - 成功获得云服务提供商订单，包括谷歌的TPU芯片和可能获得Meta代号“Arke”的2nm ASIC大额订单，后者专注于推理功能，计划于2027年上半年量产 [16][17][18] AMD架构探索 - 公司正在开发一款代号为“Sound Wave”的基于Arm架构的APU，采用小巧封装，瞄准移动和低功耗AI应用 [21] - 此次探索被视为在自身GPU短期难以直接对抗英伟达的情况下，寻求在PC与边缘AI场景建立差异化优势的合理选择 [24][25] - 公司曾有开发Arm架构服务器的历史，但项目曾被取消，当前因技术趋势变化和财力增强，重新押注Arm架构 [22][23][24]

公司财务表现 - 前三季度实现营业总收入13.38亿元，同比增长26.48% [1] - 归属于上市公司股东的净利润1.13亿元，同比增长7.75% [1] - 扣除非经常性损益的净利润1.03亿元，同比增长15.00% [1] - 基本每股收益为0.5778元，加权平均净资产收益率为8.10% [1] 公司业务与产品 - 主业专注触显一体领域定制化液晶显示屏及显示模组、触控模组、复杂模组的研发、设计、生产和销售 [1] - 以黑白液晶产品为起点，已拓展至彩屏、车载显示屏等多元产品 [1] - 为多领域优质客户提供定制化服务，并与头部企业有长期合作 [1] 公司战略与增长前景 - 主业增长稳健，未来将聚焦复杂模组与车载电子智能终端领域 [1] - 前瞻布局ASIC（专用集成电路）与企业级存储模组市场 [1] - 通过投资相关企业构建全链条布局，以打开新的成长空间 [1] - 业务模式具备稀缺性与高成长性 [1]

市场指数表现 - 上证指数午盘上涨0.24% 盘中创阶段新高 [1] - 创业板指数下跌0.52% [1] - 沪深京三市半日成交额达16487亿元 较上日放量1526亿元 [1] - 全市场超3000只个股下跌 [1] 行业板块表现 - 有色行业强势领涨 超硬材料和有包铜板块表现突出 [1] - 招商基金矿业ETF上涨3.89% 国泰基金矿业ETF上涨3.03% [5] - 固态电池概念午前急拉 [1] - AI硬件方向开始分化 [1] - PEEK材料、白酒、金融板块普遍走软 [1] 芯片与科技板块 - 芯原股份复牌涨停带动ASIC和存储芯片概念走高 [1] - 国联安基金科创芯片设计ETF上涨2.85% [5] - 广发基金人工智能ETF科创上涨2.77% [5] - 富国基金通信设备ETF大涨7.11% [5] - CPO板块回调 通信ETF下跌2.26% 创业板人工智能ETF富国下跌1.95% [5] 互联网与游戏板块 - 互联股造好 万家基金恒生科技ETF上涨2.84% [5] - 华安基金恒生互联网ETF上涨2.56% [5] - 游戏板块走弱 游戏ETF和华泰柏瑞游戏ETF均下跌1.67% [5] 涨停板数据 - 一板个股33只 二板个股12只 三板个股2只 [5] - 连板率分别为16%和29% [5]

宏观数据与市场影响 - 8月CPI同比下降0.4%，环比持平，其中食品价格上涨0.5%，猪肉价格同比下降16.1%，影响CPI下降约0.24个百分点；PPI同比下降2.9%，环比持平 [2] - 上半年中国大陆可穿戴腕带设备出货量达3390万台，同比增长36%，创历史新高 [2] - 8月百城二手住宅均价环比下跌0.76%，同比下跌7.34%；十大城市二手住宅均价环比下跌0.59%，同比下跌4.90%，同比跌幅收窄0.19个百分点 [3] - 美国8月季调后非农就业人口录得2.2万人，远低于市场预期的7.5万人，市场押注美联储可能9月降息50bp或9月、10月、12月连续降息25bp，若超预期降息将对港股形成利好 [5] 电子行业表现与动态 - 上周电子行业下跌4.57%，半导体下跌6.55%，消费电子下跌2.43%，元件下跌3.00%，光学光电子下跌2.82% [6] - 电子行业PE（TTM）为57.94X，环比下降2.69X，PB（LF）为4.61X，环比下降0.21X，PE处于近10年40.23%分位数，PB处于53.59%分位数 [7] - 博通2025财年第三季度营收159.52亿美元，同比增长22%，GAAP净利润41.4亿美元（去年同期净亏损18.75亿美元），半导体解决方案收入91.66亿美元（同比增长26%），基础设施软件收入67.86亿美元（同比增长17%） [8] - 博通AI业务收入52亿美元，同比增长63%，预计第四季度AI半导体收入达62亿美元，连续11个季度增长，新客户订单超100亿美元，2026财年AI收入将显著改善 [9] - 消费电子复苏，AI基建需求高景气，端侧硬件升级推动SOC、散热材料等零部件赛道景气度高，建议关注AI基建（寒武纪、芯原股份、翱捷科技）、端侧SOC（瑞芯微、恒玄科技、乐鑫科技、中科蓝讯）及折叠屏手机供应链 [10] 新材料行业动态与价格趋势 - 本周稀土磁材行业下跌10.58%，跑输基准9.77pct，估值（PE TTM）下降12.95至92.24X，处于95.8%历史分位 [12] - 轻稀土精矿价格回落（混合碳酸稀土矿跌2.44%，四川氟碳铈矿跌2.86%，山东氟碳铈矿跌3.33%），中重稀土精矿价格坚挺（中钇富铕矿回升1.83%） [12] - 氧化镨钕均价走跌2.93%，镨钕金属走低2.29%；氧化镝均价上涨1.24%，镝铁上涨1.27%；氧化铽均价上涨3.61%，金属铽上涨4.01%；钕铁硼毛坯N35上涨2.08%，H35上涨1.4% [13][14] - 稀土供应端缩紧（进口资源受限，库存消耗），需求端磁材企业订单较好，海外订单恢复，价格稳中偏强；磁材需求端新能源车产销增长边际回落，风电装机存释放预期，行业产能过剩但头部企业占优 [15] - 建议关注上游稀土资源企业（受益供需边际好转及价格上涨）及下游磁材企业（如金力永磁，盈利有望修复） [16] 食品饮料行业与白酒板块 - 9月1日-5日食品饮料行业下跌0.98%，跑输沪深300指数0.17pct，预加工食品子板块上涨1.08% [17] - 绍兴市推出消费提振政策，对宴席消费最高补贴5000元，计划安排超1亿元资金刺激餐饮消费，直接带动白酒需求回暖 [17] - 茅台集团计划增持贵州茅台股票，金额30亿-33亿元，显示长期价值认可，增强市场信心 [18] - 飞天茅台当年原装批发价1835元/瓶（周环比上升0.82%），散装1820元/瓶（上升1.39%），上一年原装1860元/瓶（下降0.53%） [18] - 白酒板块估值处于历史较低分位，建议关注需求稳定的龙头（如贵州茅台、山西汾酒）及布局新品新渠道的企业（如新乳业、盐津铺子） [18]

行业投资评级 - 维持对中国网络行业的建设性观点 建议买入Innolight和Eoptolink [2] 核心观点总结 - 行业需求可见性增强 受益于博通对ASIC增长的乐观展望 Meta/OpenAI的长期资本支出展望积极 以及Oracle大规模数据中心建设计划 [2] - 预计光模块公司值得重新评级至20倍以上市盈率 因2027年需求可见性更强 [2] - 800G/1.6T在2026-2027年仍是主导解决方案 之后可能推出3.2T硅光收发器 [11] - 行业供应紧张可能持续到明年 价格削减可能较为温和 [3] - 将Innolight/Eoptolink/TFC目标价分别上调至人民币569元/472元/196元 [3] 关键辩论与思考 - 投资者担忧收发器的周期性、不确定的竞争格局和CPO技术 但中国收发器领导者与海外客户在未来网络结构路线图上有深厚联系 [3] - CPO技术仍将推出 但将是并行方案 预计2029-2030年CPO规模化渗透率为20-30% [3] - 3.2T硅光收发器可能仍是关键解决方案 考虑到云服务提供商不愿与单一供应商捆绑的趋势 [3] - ASIC成为收发器公司的新驱动力 同时800G的持续强势反映了升级周期放缓 [3] 需求预测与市场展望 - 将2027年行业需求预测从4950万/1800万800G/1.6T上调至5630万/1920万 相当于42%的同比增长 [11] - 基于Meta通过2028年的6000亿美元AI投资 OpenAI与Oracle的4.5GW数据中心合作 以及博通对ASIC的乐观展望 [11] - 在牛市情况下 假设供应商成功扩大产能 800G/1.6T需求可能达到5000万/1100万 [11] - 预计2026年800G/1.6T收发器需求为4500万/800万 [11] 公司特定分析 Eoptolink技术(300502 SZ) - Oracle 4.5GW数据中心建设的主要受益者 预计将继续获得市场份额 [15] - 拥有最佳的LPO能力 可能成为全球第二大收发器领导者 [15] - 将2025-2027年盈利预测上调1-42% 基于更高的收入假设和更低的价格削减假设 [16] - 预计2026年800G/1.6T收发器出货量为1100万/200万 此前为1000万/约180万 [18] - 基于24倍2026年预期市盈率将目标价从321元上调至472元 [18] Innolight(300308 SZ) - 受益于海外云服务提供商AI投资的可持续增长 是Oracle的关键供应商 [26] - 预计将获得更高市场份额 考虑到潜在的EML激光器短缺和相对充足的CW激光器供应 [26] - 将2025-2027年盈利预测上调7-50% 基于更高的收入假设和市场份额估计 [27] - 预计2026-2027年800G/1.6T收发器出货量为1800万/320万和2300万/800万 [29] - 基于25倍2026年预期市盈率将目标价从347元上调至569元 [29] 苏州TFC光通信(300394 SZ) - 将2025-2027年盈利预测上调12-17% 基于更高的800G/1.6T光引擎出货量估计 [36] - 现在预计2025-2027年1.6T光引擎出货量为85万/160万/180万(此前为80万/120万/130万) [36] - 维持2026-2027年CPO单位预测为5万/10万 但不排除ELSFP/FAU订单提前拉动的可能性 [36] - 基于36倍2026年预期市盈率将目标价从140元上调至196元 [36]

AI-ASIC行业高景气与资本支出增长 - 博通2025财年第三财季AI半导体收入达52亿美元 同比+63% 第四财季AI芯片业务收入指引大幅增长至62亿美元 环比+19% [1] - 博通CEO透露一家潜在客户带来高达100亿美元订单 成为第四大定制AI客户 预测2027财年全球AI ASIC市场规模将达600-900亿美元 [1] - Meta计划到2028年前在美国基础设施投入至少6000亿美元 2025年AI领域资本支出预计660-720亿美元 同比+68% 2026年预计类似幅度增长 [2] - Google的Gemini tokens每月处理超过980万亿个Tokens 自2025年5月以来翻倍 持续拉动TPU出货量上修 [2] ASIC出货量增长与市场地位 - 2025年谷歌TPU出货量预计150-200万台 亚马逊AWS T2预计140-150万台 英伟达AI GPU供应量超500-600万台 [2] - Google+AWS的AI TPU/ASIC总出货量达英伟达AI GPU出货量的40-60% [2] - ASIC总出货量预计2026年超越英伟达GPU出货量 Meta2026年大规模部署自主开发ASIC 微软2027年开始大规模部署 [2] AI电子布与铜箔产业链景气验证 - 中材科技25H1特种纤维布销售895万米 覆盖低介电一代/二代/低膨胀布及Q布全品类产品 完成国内外头部客户认证及批量供货 [3] - 中材科技公告扩产特种玻纤3500万米/年及Q布2400万米/年 [3] - 铜冠铜箔25H1高频高速基板用铜箔产量占PCB铜箔总产量比例突破30% HVLP铜箔25H1产量已超越2024年全年水平 [3] - 中国巨石积极进入电子布行业 [3] 液冷技术与AI PCB设备升级机遇 - 2025年有望成为液冷元年 液冷从AI服务器开始快速渗透 ASIC预计2026-2027年贡献重要增量 [4] - 液冷板领域关注深圳东创拟收购震安科技控股股东华创三鑫100%股权 [4] - 新材料方向关注冷却液/铝材/铜材/泵等 AIPCB设备存在升级机遇如曝光机/激光钻 [4]