公司业绩与评级 - 2024年10月分析师给予Lam Research"强力买入"评级，后因风险上升下调至"持有"，合理价值为73美元 [3] - 2025财年第三季度营收增长24.2%，营业利润增长34.7%，系统收入同比增长26.7% [3] - 预计2025财年第四季度收入为50亿美元±3亿美元，营业利润率33.5% [5] - 预计25财年收入增长25%，26财年放缓至9%，之后恢复至12% [7] - 预计年利润率增长30个基点，34财年运营利润率达31.7% [7] 市场与技术驱动因素 - NAND技术升级周期推动系统需求增长，DRAM和代工逻辑客户积极升级系统以适应先进NAND技术 [5] - 管理层预计2025财年全球晶圆厂设备(WFE)支出约1000亿美元 [5] - 先进节点的系统升级将在全球WFE支出中发挥重要作用 [5] - 短期WFE增长可能出现波动，因晶圆代工厂和NAND制造商可能预先购买设备以应对潜在关税影响 [5] 财务预测与估值 - 2025-2034年详细财务预测数据，包括营收、营业利润、净利润和自由现金流 [7] - 股权自由现金流(FCFE)计算假设无风险利率4.2%，贝塔系数1.55，股权风险溢价6%，股权成本13.5% [7] - 终端增长率设定为5%，与WFE市场长期增长一致 [7] - 公允价值计算为每股73美元 [7][8] 中国市场影响 - 中国市场占公司总收入31%，大部分收入来自国内客户 [8] - 管理层业绩指引已考虑美国对华出口限制，但新限制可能进一步影响增长 [8]

以下文章来源于直面AI ，作者王木木 直面AI . 聚焦前沿科技，抢先看到未来。 作者： 王木木 来源： 直面AI 剥离非核心资产，押注AI芯片与代工业务……上任14天后，陈立武首次以英特尔CEO的身份于英 特尔 Vision 2025活动上公开露面，发表了约30分钟的公开演讲，向外界传递出重振这家老牌芯 片巨头的决心。 自此，美国四大芯片巨头英伟达、AMD、博通和英特尔的"话事人"都成了华人。华人在硅谷的话 语权和影响力达到了史无前例的高峰。 随着华人CEO的崛起，曾经由印裔CEO主导硅谷的权力格局，也迎来了新的改变。 印度人掌权硅谷的里程碑事件发生在2014年。46岁的萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）接替鲍 尔默执掌微软，成为首个领导全球科技巨头的印裔CEO。 事实上，当纳德拉接替鲍尔默执掌微软时，印裔CEO已占据硅谷科技巨头1/3的席位。 印裔CEO走向硅谷权力中心，既是时间的复利，也是时代的注脚。 图源：AI制作 20世纪80年代起，技术移民进入硅谷的印度裔工程师们从基层程序员做起，逐步晋升为中高层管 理者，开始主导公司的关键项目。 AMD 的苏姿丰和博通的陈福阳也都成为硅谷科技巨头们的" ...

上海AI产业版图。 作者 | 刘博 报道 | 投资界PEdaily 这是一笔鲜少被关注到的融资。 投资界获悉，近日上海国投先导人工智能产业母基金联合领投壁仞科技，数家知名投资 机构及产业资本跟投。值得一提的是，这是上海国投先导人工智能产业母基金首个直投 项目。 壁仞科技，创投圈并不陌生——身后掌舵者是哈佛博士张文，他职业生涯始于华尔街， 后来回国连续创业，于2019年创立壁仞科技，闯入AI芯片赛道。走过五年历程，壁仞科 技经历着种种风波，至今已融资超50亿元。 由此望去，上海AI产业版图一一浮现。 张文带队 壁仞要去IPO了 张文，无疑是壁仞科技的灵魂人物。 他拥有哈佛大学法学博士学位，早年前曾是华尔街一名资深投资人。2011年，中芯国际 创始人张汝京再度创业，张文受邀回国出任公司CEO。随后在2 0 1 8年，他又担任商汤科 技总裁，主导商汤科技总部落地上海。 目睹着AI芯片的发展大势，张文心中也萌生创业的念头。在他看来，每一个AI应用的底 层硬件都是GPU，GPU会成为像水电煤一样，成为无处不在的基础设施。而中国最大的 优势之一是数据，AI芯片恰恰最需要场景和数据迭代。在《澎湃新闻》的采访中，张文 曾透露 ...

核心观点 - 苹果向NVIDIA订购10亿美元的GB300 NVL72 GPU集群服务器系统，标志着其在AI战略上的重大转变，从依赖自研芯片转向商用GPU [1][3] - 这一决策反映了GPU在生成式AI领域的统治地位，以及NVIDIA在AI硬件生态中的不可替代性 [8][14] - 苹果的转向凸显了在AI竞赛中时间优先级的重要性，自研ASIC的开发周期无法满足当前市场需求 [16][19] - NVIDIA的财务表现和产品性能进一步巩固了其在AI硬件领域的领先地位 [8][11] - 尽管ASIC在特定场景下仍有优势，但在当前Gen AI浪潮中，GPU的通用性和生态成熟度使其成为首选解决方案 [16][19] 苹果的AI战略转变 - 苹果长期依赖自研芯片，但在生成式AI领域转向NVIDIA商用GPU，订购约250台NVL72服务器，每台成本370万至400万美元，总价近10亿美元 [3] - 这一转变可能源于自研芯片开发周期长、优化成本高，无法满足市场对高性能计算的迫切需求 [3][16] - 苹果可能采取混合策略：利用NVIDIA GPU进行模型训练，Apple Silicon专注于推理和边缘设备 [6][19] - Siri竞争力下降和生成式AI的快速发展是促使苹果调整AI战略的重要因素 [4][5] NVIDIA的统治地位 - NVIDIA的GPU搭配CUDA生态已成为训练大语言模型的事实标准 [8] - 在截至1月26日的第四季度，NVIDIA实现营收393亿美元，同比增长78%，毛利率高达70%以上 [8] - 约41%的收入来自微软、谷歌、亚马逊和Meta四大客户，这些公司表示GPU供应不足是构建AI数据中心的瓶颈 [9] - GB300 NVL72平台集成了72个Blackwell Ultra GPU和36个Grace CPU，与前代相比响应速度提升10倍，能效吞吐率提升5倍，整体AI产出能力跃升50倍 [11] GPU vs ASIC的技术路线之争 - GPU在通用性、灵活性和生态成熟度方面具有明显优势，特别适合快速迭代的AI市场 [16][17] - ASIC虽然在某些特定任务上效率更高，但开发周期长（通常需要数年），难以跟上AI领域的快速发展节奏 [16] - 博通和Marvell等ASIC厂商在AI训练领域的竞争力无法与NVIDIA抗衡 [17][18] - 时间窗口成为关键因素，在Gen AI竞争中速度比性能稍逊更为重要 [16][19] 行业趋势与市场动态 - 科技巨头在AI基础设施上的投入持续增加：Meta计划今年斥资650亿美元建设AI基础设施，全球九大科技公司预计2025年AI总支出达3710亿美元，同比增长44% [9] - 尽管有DeepSeek等初创公司尝试低成本AI方案，但这反而可能增加全球对AI服务和硬件的需求 [9][10] - Blackwell平台的需求强劲，NVIDIA预计2026财年第一季度营收达430亿美元 [14] - AI推理和训练的双轮驱动逻辑进一步强化了NVIDIA的增长势头 [14]

纪要涉及的公司 英伟达 纪要提到的核心观点和论据 - **业绩表现** - 收入 393.31 亿美元(YoY+78%，QoQ+12%)，指引区间为 367.5 - 382.5 亿美元，一致预期为 381.01 亿美元[2] - GAAP 毛利率 73.0%（YoY - 3.0pcts，QoQ - 1.6pcts），指引区间为 72.5% - 73.5%；Non - GAAP 毛利率 73.5%（YoY - 3.2pcts，QoQ - 1.5pcts），指引区间为 73.0% - 74.0%[4] - GAAP 净利润 220.91 亿美元(YoY + 80%，QoQ + 14%)，市场一致预期为 194.17 亿美元；Non - GAAP 净利润 220.66 亿美元(YoY + 71%，QoQ + 10%)，市场一致预期为 209.76 亿美元[4] - **业务表现** - **数据中心业务**：收入 355.80 亿美元(YoY + 93%，QoQ + 16%)，FY25Q4 blackwell 收入 110 亿美元，是历史增长最快的产品，50%的 blackwell 交付给 CSP 客户，过去两年公司已将推理成本降低 200 倍[2][3] - **计算业务**：计算产品收入 325.56 亿美元(YoY + 116%，QoQ + 18%)[2][4] - **网络业务**：网络产品收入 30.24 亿美元(YoY - 9%，QoQ - 3%)[2][4] - **游戏业务**：收入 25.44 亿美元(YoY - 11%，QoQ - 22%)[4] - **专业可视化业务**：收入 5.11 亿美元(YoY + 10%，QoQ + 5%)[4] - **汽车与自动驾驶业务**：收入 5.70 亿美元(YoY + 103%，QoQ + 27%)[4] - **OEM&其他业务**：收入 1.26 亿美元(YoY + 40%，QoQ + 30%)[5] - **计算与网络部门**：收入 360.36 亿美元(YoY + 101%，QoQ + 16%)[5] - **图像部门**：收入 32.95 亿美元(YoY - 22%，QoQ - 19%)[5] - **资本配置**：本季度通过回购和现金股息返还 81 亿美元[6] - **FY1Q26 指引** - 收入：421.4 - 438.6 亿美元，中值 430 亿美元，市场一致预期为 420.68 亿美元[6] - GAAP 毛利率 70.1% - 71.1%；Non - GAAP 毛利率 70.5% - 71.5%[6] - GAAP 运营费用 4 亿美元；Non - GAAP 运营费用 4 亿美元[6] - GAAP/Non - GAAP 税率 16% - 18%[6] - **问答环节观点** - **训练与推理**：推理计算量增长快，Blackwell 设计考虑推理需求，训练和推理架构可互换[7] - **GB200 爬坡**：GB200 顺利爬坡，上季度获 110 亿美元相关收入，很多客户已收到产品[8] - **毛利率展望**：随着 blackwell 爬坡，毛利率会回到 mid 70%，预计下半年实现[9] - **需求可持续性**：中期数据中心建设持续，长期软件将基于 GPU 运作，AI 处于早期，未来应用和生态会增多[10] - **blackwell ultra 进度**：预计下半年推出，与第一款 blackwell 架构相近，rubin 过渡会提前准备[12] - **GPU 与 ASIC 竞争**：GPU 通用、擅长端到端、性能有优势，新芯片方案需考虑商业意义[13] - **地缘政治风险**：中国上季度占比约 7%，较管制前下降一半，全球 AI 需求刚开始[14] - **云、企业客户 AI 芯片增速**：云客户部分算力用于内部任务，企业客户长远需求更大，如汽车产业[14] - **旧架构 GPU 角色**：ampere 等旧 GPU 可运行简单工作负载，与新 GPU 兼容[15] - **毛利率改善与关税影响**：blackwell 爬坡后会优化组件环节，长期推理消耗计算资源趋势延续[15][16] 其他重要但是可能被忽略的内容 - blackwell 专门为 AI 推理设计 blackwelll superchargers 推理模型，与 H100 相比，token 吞吐量提升 25 倍，成本下降 20 倍[2] - 中国市场上季度占比与过去几季无不同，较管制前下降一半，约占 7%[14]