业绩指引 - 2025年营收增长预期上调至30%区间中段水平 [1][4] - 预计第四季度销售额322亿美元至334亿美元，市场预估312.3亿美元 [2][4] - 预计第四季度毛利率59%至61%，市场预估57% [2][4] - 2025年第三季度收入达到331亿美元，环比增长6%，美元计价环比增长10% [8] - 第三季度毛利率为59.5%，营业利润率为50.4% [8] - 预计2025年下半年海外工厂爬坡对毛利率的稀释约为2个百分点，全年稀释为1-2个百分点，低于此前预期的2-3个百分点 [9] 人工智能需求 - 公司认为目前正处于人工智能应用的早期阶段，对AI增长前景保持乐观 [2][5] - AI需求持续强劲，且比3个月前预期的还要强劲，对人工智能大趋势的信心正在增强 [2][5] - AI相关产能非常紧张，公司仍在努力于2026年提升CoWoS封装产能 [2][5] - AI需求强劲，Token增长呈指数级，每三个月就有指数级增长，驱动先进制程半导体需求 [11][16] - 公司此前给出的AI市场年复合增长率（CAGR）指引为mid 40s（40%区间中段），目前看略好于该指引 [14] 资本支出 - 预计2025年全年资本支出为400亿美元至420亿美元，较此前预期的380亿美元至420亿美元有所上调 [1][4][10] - 资本支出规模在任何一年都不太可能突然下降，高资本支出与高增长机会挂钩 [2][4] - 2025年前9个月资本支出总计293.9亿美元，第三季度资本支出达到97亿美元 [2][8] - 资本支出中70%用于先进制程扩产，10-20%用于特色工艺，10-20%用于先进封装和光罩等 [10] 工艺技术与产能 - 2纳米（N2）制程预计在本季度晚些时候实现量产，预计2026年爬坡加速，主要受智能手机和HPC需求驱动 [2][5][14] - A16制程预计2025年下半年实现量产，适合专门的HPC产品 [2][5] - 正在台湾筹备多期2纳米晶圆厂建设，并引入N2P作为N2的延伸，预计2026年下半年量产 [2][14] - 第三季度3纳米晶圆收入占比23%，5纳米占比37%，7纳米占比14%，先进制程（7纳米及更先进）收入占比达到74% [8] 全球产能布局 - 日本第二座晶圆厂已开工建设 [3] - 正在加快美国亚利桑那州工厂的产能扩张，计划升级制程至N2，并即将拿下第二块大型土地以支持未来多年扩产计划 [3][5][13] - 在欧洲的特色工艺工厂已经开始建设 [13] - 海外工厂的毛利率稀释在未来几年早期阶段预计为2-3个百分点，之后可能达到3-4个百分点 [9][15] 各业务板块表现 - 第三季度高性能计算（HPC）收入环比持平，收入占比57% [8] - 第三季度手机业务收入环比增长19%，收入占比30% [8] - 第三季度物联网（IOT）业务收入环比增长20%，收入占比5% [8] - 第三季度汽车业务收入环比增长18%，收入占比5% [8]

公司战略与研发投入 - 东电电子在熊本县举行半导体制造设备新研发大楼竣工仪式，旨在研发用于电路线宽达1纳米的新一代半导体技术，以巩固市场主导地位并助力AI性能提升 [1] - 新研发大楼总投资约470亿日元，为四层结构，总建筑面积约2.7万平方米，预计2026年春季启用，其研发能力将是原有水平的四倍 [2] - 公司计划与客户半导体厂商协同合作，在新设施内模拟最新半导体工厂环境，共同进行制程演示、新设备评估及实用化测试 [2] - 东电电子在海外靠近客户工厂的地区设有多个研发中心，并行推进未来10至15年、跨越四代技术的开发，以保持设备被采用的优势地位 [5] 核心产品与技术优势 - 熊本工厂主要研发与制造涂布显影设备，该设备用于在硅晶圆上涂布感光材料，在先进制程领域几乎没有竞争对手，处于事实上的垄断地位 [3] - 公司的涂布显影设备以在高速旋转的晶圆上均匀涂布光刻胶和显影液的技术见长，极高的精度对提升半导体良品率至关重要 [3] - 在半导体制造前段工艺中，公司在成膜、涂布显影、蚀刻和清洗四大核心环节的设备市场份额均居全球前列 [5] - 公司正与荷兰ASML及比利时imec紧密合作，共同突破半导体微缩的物理极限 [4] 行业趋势与技术发展 - 全球最先进半导体制程是台积电计划在2025年量产的2纳米技术，并预计在2028年开始量产1.4纳米芯片 [4] - 业内预计1纳米及以下制程的半导体将在2030年后逐步普及，届时可集成更多晶体管，进一步提升生成式AI的响应速度与自动驾驶精度 [4] - 随着芯片制程日趋复杂，生产过程需使用更多化学药剂，公司计划加强在减少药剂和水使用量、节能降耗等环保技术方面的研发，以降低先进半导体的制造成本 [5] - 在形成电路图形的蚀刻设备领域竞争日趋激烈，公司希望通过强化研发实力稳固涂布显影领域地位并推动蚀刻设备业务反攻 [5][6]

行业投资评级 - 科技行业评级为“增持”，并予以维持 [2] 核心观点 - 全球半导体行业规模预计从2024年的6310亿美元增长至2030年的1万亿美元以上，年复合增长率约8%，其中人工智能/高性能计算是主要驱动力 [5][28] - 市场对生成式人工智能是否存在泡沫存在担忧，但行业领袖总体保持乐观，Token用量的快速增长验证了真实需求的存在 [5][39] - 台积电美国亚利桑那州工厂建设进展顺利，但其议价能力强，有望将成本上升转嫁给客户以维持毛利率稳定 [6] - 先进封装技术被视为突破算力瓶颈、延续摩尔定律的关键，预计将成为半导体设备行业的新增长动能 [7] 热点一：全球AI是否已经泡沫化 - 英伟达于2025年9月22日宣布向其主要客户OpenAI投资1000亿美元，并获得10吉瓦的GPU订单，此类循环融资模式引发市场对AI泡沫的讨论 [5][32] - 当前AI产业呈现“正三角”结构，2024年芯片行业市场规模约1350亿美元，远大于应用层约170亿美元的规模，反映出基础设施建设快于商业变现 [42] - 需求端验证积极，例如谷歌披露的月度Token处理量从2025年5月的480万亿增长至9月的1300亿，约40%的Token消耗用于代码生成工具 [39][45] - 北美主要云服务提供商在2025年第二季度的资本开支占经营现金流比例平均已达72%，部分公司如甲骨文该比例超过100%，但头部科技公司财务状况稳健 [46][47] 热点二：台积电美国建厂进度 - 台积电计划在美国凤凰城总投资1650亿美元建设6座工厂，目前第一座工厂已投产，另外两座在建设中，厂区远期扩展空间充足 [6][50] - 当地配套设施建设周期较长，供应链尚未形成，与成熟园区差距明显，且当地水资源相对缺乏可能对长期发展构成制约 [6][50] - 台积电在美国区的收入占比从2019年持续提升至2025年第二季度的84%，高性能计算应用收入占比已超过60% [54][60] - 公司凭借技术优势，晶圆平均售价从2019年的不到3000美元增长至2024年的6000美元以上，7纳米及以下先进制程收入占比从约29%增长至接近70% [61] 热点三：全球半导体设备增长点与先进封装 - 国际半导体产业协会预测2026年全球晶圆厂设备资本开支同比增长10%，较2025年的6%增速加快，2026年设备市场规模预计达1381亿美元 [7][72][73] - 先进封装是应对单芯片物理面积限制的关键，英伟达指出当前AI芯片所需晶体管数量已超单芯片上限 [80] - 台积电的CoWoS先进封装产能持续满载，2024年其先进封装收入占比已达11%；公司计划到2027-2028年支持9个光刻面积的封装需求 [80] - 应用材料、泛林集团等前道设备商以及ASMPT等后道设备商均积极布局先进封装设备，相关业务收入占比预计在10%至30%之间 [80][93]

技术挑战与创新背景 - 21世纪初，半导体节点缩小至90纳米以下时，平面晶体管面临漏电流飙升、功率效率骤降等物理极限问题，导致摩尔定律面临生存危机[1] - 2003年，90纳米芯片的漏电功率几乎等于动态功率，严重威胁设备性能和电池寿命，行业领袖一度宣布摩尔定律“失效”[1] FinFET技术突破 - 胡正明博士于1999年提出鳍式场效应晶体管（FinFET）三维结构，其薄鳍状沟道三面被栅极包围，提供卓越的静电控制，将漏电流降低数个数量级[2] - 该技术可在较低电压下工作并保持高性能，实现20纳米以下节点的微缩，为功耗受限设备带来关键突破[2] - 英特尔于2011年在其22纳米Ivy Bridge处理器中率先商业化应用FinFET，台积电和三星于2014年将该技术集成至16纳米和14纳米节点[2] 性能与密度提升 - 与32纳米平面芯片相比，英特尔22纳米FinFET工艺在相同功耗下实现37%性能提升，或在相同性能下实现50%功耗降低[3] - 台积电7纳米FinFET节点为苹果A12仿生芯片提供动力，晶体管密度超过每平方毫米9000万个，其3纳米工艺更将密度推高至每平方毫米2亿个晶体管[3] 行业影响与市场前景 - FinFET技术重振摩尔定律，支撑了节能CPU、GPU及AI加速器的开发，成为人工智能、5G和高性能计算应用的基石[3][4] - 该技术延续摩尔定律有效性，推动全球芯片市场规模在2024年预计达到6000亿美元，满足市场对更快速、更小型、更环保设备的需求[4] - FinFET技术赋能从智能手机到数据中心的现代科技，是聊天机器人和自动驾驶汽车等人工智能模型的基础[4]

文章核心观点 - AI产业的供应链高度依赖稀土元素，特别是中国近乎垄断的中重稀土，这使其成为影响全球AI经济的关键杠杆[3][4] - 稀土在AI硬件中价值占比虽小（仅0.1%），但因其在原子尺度的独特物理特性，对芯片性能、制造设备和最终用途具有不可替代性，构成了非对称威慑力[5][6][7] - 中国在中重稀土的矿产、冶炼和加工环节占据绝对主导地位，而美国及盟友的重建供应链努力进展缓慢且集中于轻稀土，短期内难以绕过中国的“稀土墙”[9][10][15][16] 稀土在AI供应链中的战略地位 - 稀土元素通过其未填满的4f电子轨道，在原子尺度上精准调控芯片材料的能级、晶格和磁矩，是提升AI芯片功率密度、可靠性和推动摩尔定律的关键[7][8] - 具体应用包括：含钪衬底改善氮化镓芯片热应力[7]、超纯镝提升微型电容器热稳定性[7]、稀土高介电常数氧化物（如氧化钆）解决栅极漏电问题[8]、钕铁硼永磁体（掺镝或铽）确保半导体制造设备（如ASML光刻机）和AI硬件（如特斯拉机器人）的精度与效率[8] - 稀土覆盖先进制程逻辑芯片、存储芯片、光互联技术、生产测试设备及发电冷却场景，对AI硬件性能构成物理底座[5][7] 中国在中重稀土领域的垄断优势 - 中国对17种稀土元素中的12种中重稀土（如钆、铽、镝、镥、钪等）实施出口管制，近乎完全掌控其供应链[10] - 全球98%的高丰度离子吸附型重稀土矿藏集中在中国南方和缅甸北部，提取成本低且规模大，而海外矿床规模小、品位低或环保敏感[15] - 中国是唯一能规模量产6N级纯度（99.9999%）重稀土的国家，冶炼技术因稀土元素化学性质相近而难度极高，海外企业（如Lynas、MP材料）仍依赖中国技术支持或需申请出口许可证[16][19] 美国重建稀土供应链的挑战 - 美国通过补贴（如向MP材料、Lynas提供数亿美元）、国防部注资及价格保证等措施推动供应链本土化，但主要限于轻稀土，且MP材料至今未能盈利[11][12] - 重稀土产能建设周期长（乐观估计需至2028年后），且海外技术（如Lynas在马来西亚的氧化镝生产）未披露规模，难以替代中国供应[16][19] - 美国AI经济高度依赖稀土供应链：AI产品占全球贸易增量近一半，数据中心与软件投资贡献美国上半年GDP增长的92%，若中国出口管制严格执行，可能引发美国经济衰退[6] 稀土行业规模与替代技术局限 - 稀土行业直接市场规模小，巨头市值与销售额远低于万亿美元级AI企业，但0.1%的价值门槛即可对AI供应链产生否决权[5][6] - 欧美实验室尝试无稀土永磁体或仅用轻稀土的方案，但存在笨重、需整体电机系统改造或过热消磁等问题，缺乏下游规模应用场景（如新能源汽车、机器人）支撑，难以量产[9]

摩尔定律的挑战与芯粒技术的兴起 - 摩尔定律指出半导体芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番，但近年来芯片电路尺寸缩小至几纳米级别后，面临物理极限、制造复杂性增加和成本上升的挑战 [2] - 电路尺寸缩小导致制造良率降低，使得生产大量可用芯片变得更加困难，建造和运营半导体代工厂需要大量资金和专业知识 [2] - 芯粒是执行特定功能的小芯片，多个芯粒可组合成一个封装以组成完整系统，此方法通过只使用"已知良好芯片"来极大地提高制造良率和效率 [2] 芯粒技术的优势与应用 - 异构集成工艺允许将不同工艺制造、具有不同功能的芯片组合到单个封装中，高性能计算部件可用最新半导体工艺制造，而存储器和模拟部件可采用更传统、更具成本效益的技术 [3] - 汽车行业使用该技术开发未来汽车的片上系统，计划在2030年后应用于量产汽车，以提升汽车半导体的性能、AI计算和图形处理能力 [3] - 芯粒技术能帮助制造商将功能安全部件与用于自动驾驶的AI处理器结合，更快地根据汽车制造商需求定制片上系统 [3] - 该技术正扩展到人工智能和电信等其他领域，推动众多行业创新，并迅速成为未来半导体行业的关键技术 [5] 芯粒集成与封装技术 - 中介层是实现芯粒紧凑高速连接的关键组件，通常由硅制成，位于芯片下方以帮助芯片间通信，其性能直接影响连接紧密度和电信号交换速度 [5] - 先进的芯粒集成技术在高效供电方面发挥重要作用，通过添加微小金属连接点为电流和数据传输提供路径，实现高速数据传输并充分利用有限空间 [5] - 当前主流方法是2.5D集成，将多个芯片放入单个封装中，而下一代重大进展是3D集成，该技术使用硅通孔垂直堆叠芯片以实现更高集成度 [5] - 将灵活芯片设计与3D集成结合可构建更快、更小、更节能的半导体，将内存和处理单元直接堆叠可实现高速数据访问，有利于人工智能等高性能流程 [7] 芯粒技术的挑战与前景 - 垂直堆叠芯片导致热量更容易积聚，使热管理和保持高制造良率变得更加困难 [8] - 全球研究人员正在研究先进封装技术的新方法以更好地应对热挑战，芯粒与3D集成的结合被视为一项颠覆性创新，有可能取代摩尔定律 [8]

全球PC市场动态 - 2025年第三季度全球传统PC市场加速增长9.4% [3] - 联想集团出货量达1940万台，以25.5%的市场份额蝉联第一，同比增长17.3% [3] - 联想AI PC出货量占其整体PC出货量30%以上，稳居全球Windows AI PC市场第一 [3] 半导体与芯片产业进展 - 英特尔公布首款基于18A制程的PC芯片Panther Lake架构细节，预计2026年1月广泛供应 [5] - 复旦大学团队成功研发全球首颗二维-硅基混合架构闪存芯片 [9] - SEMI预测2026至2028年全球300毫米晶圆厂设备支出总额将达3740亿美元，其中存储领域占1360亿美元 [10] - 台积电2025年9月合并营收3309.80亿元新台币，同比增长31.4% [12] - 台积电第三季度营收同比增长30%至9899亿新台币，前三个季度累计销售额同比增长36.4% [12] 人工智能与算力市场 - OpenAI与AMD达成四年芯片供应协议，将部署总计6吉瓦的AMD Instinct MI300系列GPU算力基础设施 [11] - 云深处科技发布全球首款可适应户外淋雨等复杂环境的全尺寸人形机器人DR02，支持-20℃~55℃宽温运行 [14] - 荣耀Magic8系列手机AI键支持双击开启拍摄、长按视频通话等“一键多用”功能 [15] 出行与消费趋势 - 滴滴国庆中秋假期日均打车需求同比上涨14%，异地打车需求较节前上涨89% [4] - 滴滴租车订单量同比激增212%，入境用户打车订单量同比增长139% [4] 政策与产业规划 - 上海市政府原则同意《上海市智能终端产业高质量发展行动方案（2026-2027年）》，强调技术创新和产业链安全 [7][8] 公司融资与架构调整 - 商业航天企业天兵科技完成近25亿元Pre-D轮和D轮融资，用于火箭及发动机批产和研制 [13] - 蔚来回应智驾多位核心高管离职，称其为主动调整组织架构以强化AI技术吸收 [6]

Intel 18A工艺技术亮点 - Intel 18A是美国首个2纳米级别节点，与Intel 35工艺相比，每瓦性能提升15%，芯片密度提升30%[3] - 工艺集成了两项黑科技：RibbonFET晶体管和PowerVia背面供电技术，RibbonFET是公司十多年来首款新型晶体管架构，将FinFET的鳍片垂直堆叠，栅极间距从约30纳米缩小到10纳米，实现更好性能与能效[3][6] - PowerVia背面供电技术将电源线从晶圆正面移至背面，可释放正面最多20%的布线面积，简化制造流程并可能降低成本[8][10] - 结合Foveros先进封装和3D芯片堆叠技术，可在系统级提供灵活性、可扩展性和性能[10] Panther Lake客户端处理器特性 - Panther Lake是首款基于Intel 18A工艺的AI PC处理器，采用Foveros 2.5D封装技术集成计算、GPU、Base、Filler和平台控制五个Tile[12] - 处理器融合了高能效与高性能，显卡性能提升高达50%，NPU算力从Lunar Lake的40多TOPS提升至50 TOPS，NPU芯片面积同比缩小40%[15] - 采用新一代无线技术Wi-Fi 7 R2，并具备更强的连接灵活性[15] - 计算Tile包含P核（Cougar Cove）和E核（Darkmont），Cougar Cove通过改进分支预测器和更大TLB等优化提升性能，Darkmont E核的IPC实现超过10%的显著增长[17][18][20] - GPU Tile集成Xe3 GPU，渲染切片中Xe核心数从4个增至6个，L1缓存从192 KB增至256 KB，L2缓存从8 MB升级至16 MB，并引入XeSS多帧生成技术，最多可注入三个AI插值帧[23][25][27] - NPU 5单位面积MAC数量翻倍，单位面积TOPS比Lunar Lake NPU提高40%，结合CPU（10 TOPS）和iGPU（120 TOPS），整芯片AI算力达180 TOPS，支持XPU协同工作模式[32][34][36] - 处理器提供三款配置：8核（4P+4LP E核，4 Xe3核心）、16核（4P+8E+4LP E核，4 Xe3核心）和16核高配（4P+8E+4LP E核，12 Xe3核心），支持LPDDR5x/DDR5内存，PCIe通道数12-20条，面向广泛AI PC、游戏设备和边缘解决方案[36][38][40][42] - Panther Lake将于2024年底前开始大批量生产并发货，2026年1月广泛上市[43] Clearwater Forest服务器处理器设计 - Clearwater Forest是面向数据中心的Xeon 6+ CPU，基于Darkmont E核设计，采用Intel 18A工艺和先进3D Foveros封装及EMIB技术，是公司最高效的服务器处理器[45] - 芯片采用多层解决方案，由12个EMIB tiles连接3个active base tiles、2个I/O tiles和12个计算tiles组成，计算tiles采用Intel 18A，base tiles采用Intel 3，I/O tiles采用Intel 7工艺[50] - 每个计算tiles包含24个Darkmont E核，12个计算tiles共集成288个E核，每个计算块拥有24 MB L2缓存，整芯片L2缓存达288 MB，L3+L2缓存总计864 MB[52] - Darkmont E核前端解码宽度从Crestmont的6-wide提升至9-wide，乱序窗口从256 entries扩大至416 entries，执行端口从17个增至26个，标量ALU从4个增至8个，矢量FMA从2x128b增至4x128b，L2带宽从64B/cycle翻倍至128B/cycle，IPC较上一代提升17%[49][59] - I/O Tile提供96条PCIe Gen 5.0通道、64条CXL 2.0通道和192条UPI 2.0通道，active base tiles集成12个DDR5内存控制器，支持12个内存通道，LLC容量达576 MB[54][55] - 芯片首次量产采用Foveros Direct3D封装技术，凸块间距9微米，采用铜对铜键合，数据传输性能约0.05pJ/bit，功耗极低[57] - 处理器支持LGA 7529插槽的1S和2S配置，包含SGX和TDX安全扩展，支持AET电源管理和Turbo速率限制器，与当前Xeon 69xxE/P平台兼容，双插槽配置核心数近576个，组合末级缓存超过1,152 MB[61][62]

技术突破与核心成果 - 复旦大学科研团队在全球率先实现首颗全功能二维-硅基混合架构闪存芯片，攻克了新型二维信息器件工程化的关键难题 [1] - 该芯片研发基于“原子芯片”系统集成框架，采用片上二维全栈集成工艺，通过模块化方案将二维存储电路与成熟CMOS电路分离制造，最后通过微米尺度通孔实现高密度单片互连集成 [8] - 此次成果是二维应用工程化的里程碑，为新一代颠覆性器件缩短应用化周期提供了范例 [8] 性能优势与发展历程 - 团队于2025年4月提出的“破晓”二维闪存原型器件实现了400皮秒的超高速非易失存储，是迄今最快的半导体电荷存储技术 [2] - 团队自2018年起在《自然·纳米》、《自然·电子学》等期刊上多次发表二维闪存器件速度突破的进展，并于2021年开始同步推进二维超快闪存的集成验证 [2] - 二维半导体材料具有原子级厚度（仅1–3个原子），其独特的属性使其被国际公认为应对摩尔定律物理极限挑战的关键 [1][8] 产业化路径与战略 - 团队创新性地采用“从10到0”的逆向思维，从未来应用的终点倒推技术发展路径，选择将颠覆性器件直接融入成熟的硅基CMOS工艺平台，以大幅压缩产业化进程 [5] - 通过将二维超快闪存器件充分融入主流的CMOS传统半导体产线，既能加速新技术孵化，也能为现有CMOS技术带来全新突破 [6] - 存储器被评估为二维电子器件最有可能率先实现产业化的类型，因其对材料质量和工艺制造要求相对较低，且性能指标远超现有产业化技术 [5] 未来规划与应用前景 - 团队下一步计划建立实验基地，与相关机构合作建立自主主导的工程化项目 [9] - 产业化时间表预计为未来3~5年，目标是将芯片容量提升至百万比特级别，为后续交由产业界利用大规模产线实现首批商业化产品奠定基础 [9] - 此项技术有望满足AI时代对数据存储既要高容量又需极快访问速度的极高要求，可能产生颠覆性的应用场景 [3][5]

行业与公司 * 纪要涉及的行业主要为计算机（软件与服务）行业、电子（半导体）行业以及AI产业[1][2][4] * 具体提及的公司包括基础软硬件公司如寒武纪、海光、申腾、华为、英伟达、AMD、英特尔、台积电、中芯国际、博通、Marvell[3][18][44][45][46][57] * 提及的应用软件公司包括金山办公、科大讯飞、万得、阿法派、Meta、谷歌、微软、腾讯、字节跳动、阿里巴巴[8][41][44][52][61] * 金融IT公司如同花顺、东方财富、指南针[10][23][25] 核心观点与论据 计算机板块行情与驱动因素 * 计算机板块目前正处于第四段牛市行情，由政策推动和市场预期带动，板块波动性大，涨跌幅度显著[1][9] * 板块经历了四个阶段：2013-2015年互联网+、2018年底低谷、信创产业兴起、当前第四段牛市[1][4] * 信创产业受益于2018年贸易摩擦后的国产替代政策，2022年国务院79号文推动办公软件替换，计划2027年前完成，带来周期性机会[1][5] * 科技股投资依赖技术周期，从互联网+到云计算，再到当前的AI+[7] * 当前计算机板块持仓比例为2 6%，相对较低，历史数据显示持仓比例在2 0%至2 3%为行情起点，5%至6%适合卖出[19][20] AI产业发展趋势与数据 * AI应用和算力端发展趋势良好，日TOKEN调用量从2024年1月的0 1万亿增长到目前的30万亿，增长了300多倍[1][22] * 全球Token消耗量仍在高速增长，豆包过去一年日均增速为137倍，谷歌过去一年增长50倍，两个月内又翻一倍，各大厂商预期未来一年仍有10倍左右增长[40][41] * AI对传统应用软件的赋能（如万得自动生成公告、谷歌生态嵌入AI）推动了Token消耗量超预期增长[41] * AI产业目前处于早期阶段，预计将成为一个10至20年的大产业，类似苹果产业链[50] 国产算力与供应链 * 国产算力占比提升，从原先85%的英伟达提供下降到60%左右，预计进一步降至40%-50%，国产算力具有高景气成长潜力[1][22] * 国内AI生态短板正被补齐，国产GPU芯片有了实际用途，2025年寒武纪等公司收入相比2024年翻倍以上[3][44] * 大厂如字节跳动和阿里巴巴计划在2026年将国产芯片采购比例提升至50%，并在2027、2028年实现完全国产化[44] * 由于先进制程限制，国内企业通过超节点互联和算力集群堆叠（如华为910C）来弥补性能差距[49] 软件行业特性与估值 * 软件行业高估值源于边际扩张成本低，但中国市场定制化需求导致毛利率低于海外[1][12] * 中国软件公司毛利率水平：纯产品化公司70%-80%，解决方案类40%-60%，外包类10%-20%，集成类低于10%[1][14] * 毛利率是评估软件公司商业模式及竞争力的关键指标[15] * 计算机板块估值在熊市关注PE（合理中枢30倍），早期阶段可使用PS（如SaaS公司曾给12-15倍PS）[17] 半导体行业周期性与驱动因素 * 半导体行业具有明显周期性，存储合约价格约每五年一次周期，上一次低点在2023年第三季度，预计本轮周期在2026年底至2027年初达顶峰[37] * 产能扩充周期长，半导体制造产能扩充通常为两年，导致供需波动大[34] * 核心驱动因素包括摩尔定律（推动技术迭代）和产业链转移（从效率优先转向安全优先）[35][36] * 电子产业链长，下游需求5%的波动可能在9个月后放大至40%-50%[26] 其他重要内容 投资策略与框架 * 投资者应关注中长期逻辑和短期难以证伪的方向，而非单纯依赖景气度[21] * 科技行业分析重定性研究，找到确定性机会并长期陪伴成长优于频繁交易[56][57] * 成长股投资关注导入期（高估值无业绩）和成长期（渗透率10%-15%后业绩兑现）[32] 技术发展方向 * 英伟达技术方向：每年推出新产品，芯片制程从4纳米向3纳米、2纳米推进，通过拼接和堆叠技术提升性能[3][46] * 服务器机柜从8卡向36卡、72卡、144卡升级，提升互联组件（交换芯片、光模块等）价值量[47] * 2026年全球ASIC芯片出货量预计超过英伟达GPU，但价值总额较低，成本优势明显[45] 风险提示 * 信创产业周期性与政府及国央企投资密切相关，报表可能受财政影响[1][10] * 2024年计算机板块业绩不佳，收入增长不到5%，利润下滑约50%[21]