行业转型背景 - 比特币挖矿经济持续恶化，去年比特币减半将矿工奖励从6.25个削减至3.125个，网络难度上升和交易费用不足进一步挤压利润率 [7] - 根据哈希价格指数，比特币矿工的收益指标逼近历史低点，即使比特币创下历史高位也未能显著改善矿企单位收益 [8] - 多家矿企如Riot Platforms、Iren和Bitfarms已表示近期不会扩张其挖矿算力，向AI/HPC转型成为极具吸引力的出路 [8] 公司与科技巨头合作 - 比特币矿商Iren与微软签订价值97亿美元为期五年的云服务协议，将使用英伟达Blackwell系列GPU提供算力 [1][3] - Cipher Mining与亚马逊云服务（AWS）签订为期五年价值55亿美元的协议，为其提供300兆瓦电力容量 [1][3] - 合作公告后Iren股价大涨11.5%，Cipher Mining股价飙升22%，均创下新高 [4] 估值逻辑重塑 - 比特币矿企股价表现与波动的加密市场脱钩，其股价正越来越多地反映在高性能计算和AI领域的前景 [3][6][9] - 追踪上市比特币矿企的基金今年已飙升超过150%，远超同期比特币约14%的涨幅 [9] - 截至10月31日，Iren股价在2025年内暴涨519%，Cipher Mining股价也翻了超过四倍 [9] - 投资者几乎完全基于HPC/AI机会对公司进行估值，与矿企对话中涉及比特币和挖矿的比例不到10% [9] 核心竞争力与市场机遇 - 比特币矿企拥有AI公司急需的稀缺资源：已并网的电力，使其成为最快获得电力、执行风险最低的选择 [1][9] - 矿场拥有已获批准的电网连接和大规模电力供应能力，可绕开新建数据中心需耗时数年完成的大负荷互联审批流程 [10] - 美国比特币矿企拥有约6.3吉瓦已运营站点、2.5吉瓦在建产能及8.6吉瓦已获电网接入许可的开发项目，改造为AI数据中心周期约18至24个月 [11] - 到2028年，美国数据中心开发者将面临约5至15吉瓦的电力短缺，获取电力已成为数据中心项目延期的首要原因 [11]

比特币矿企的估值逻辑正被彻底重塑。随着AI对算力的需求呈爆炸式增长，这些昔日的加密货币淘金 者正凭借其现成的电力基础设施，迅速转型为科技巨头青睐的算力供应商，其股价表现已与波动的加密 市场显著脱钩。 周一，比特币矿商Iren宣布与微软达成一项价值97亿美元、为期五年的云服务协议，将使用英伟达先进 的Blackwell系列GPU提供算力。紧随其后，Cipher Mining也披露了与亚马逊云服务（AWS）签订的一 份为期五年、价值55亿美元的协议，为其提供300兆瓦的电力容量。 这些与科技巨头的重磅合作，立即引爆了市场。周一交易中，Iren股价大涨11.5%，Cipher Mining股价 更是飙升22%，盘中均创下新高。 值得注意的是，这一轮暴涨发生之际，比特币价格跌破107000美元，凸显出市场对这些公司的新定位 ——不再是单纯的比特币生产商，而是AI浪潮下的关键基础设施供应商。 挖矿经济恶化推动转型 比特币矿企转型的紧迫性源于挖矿经济的持续恶化。去年的比特币减半将矿工奖励从6.25个比特币削减 至3.125个，网络难度上升和交易费用不足进一步挤压利润率。 根据哈希价格指数，比特币矿工的收益指标逼近历史低点 ...

公司2025年第三季度财务表现 - 25年前三季度营收3.89亿元，同比增长17%，归母净利润1.25亿元，同比增长32%，毛利率55.9%，净利率32%，同比提升3.8个百分点 [1] - 25年第三季度单季营收1.42亿元，同比增长27.2%，环比增长3.1%，归母净利润0.53亿元，同比增长66.2%，环比增长23.2% [1] - 25年第三季度毛利率达57.8%，环比提升2.6个百分点，实现连续三个季度环比增长，净利率37.3%，同比提升8.7个百分点，环比提升6.1个百分点，净利率水平今年以来逐季提升 [1] 公司产品与技术进展 - 公司主营高清视频桥接及处理芯片和高速信号传输芯片，产品应用于PC及周边、显示器、视频会议、AR/VR等领域，未来大力布局汽车、HPC领域 [1] - 车载Serdes芯片处于全面推广阶段，已进入eBike、摄影云台、无人机等新业务领域，上半年新增2个产品通过AEC-Q100 Grade2认证测试 [2] - 25年下半年公司进一步扩展高清视频桥接及处理芯片产品线，融合AI技术普及对末端算力的需求，通过技术攻关和设计优化，有效降低了芯片面积和功耗 [2] - 公司正聚焦AI高性能计算领域，重点攻关运力芯片的相关技术研究和产品开发 [2] 公司战略与资本规划 - 公司为深化国际化战略布局，增强境外投融资及运营能力，吸引优秀人才，正在筹划境外发行股份（H股）并在香港联交所上市 [2]

投资评级 - 报告对龙迅股份维持"增持"投资评级 [5] 核心观点 - 龙迅股份25Q3业绩表现亮眼，营收同比增长27.2%至1.42亿元，归母净利润同比大幅增长66.2%至0.53亿元，毛利率和净利率均实现环比持续提升 [5] - 公司持续加强成本费用管控，25Q3毛利率达57.8%，环比提升2.6个百分点，净利率达37.3%，同比提升8.7个百分点，环比提升6.1个百分点 [5] - 公司未来增长动力明确，车载Serdes芯片处于全面推广阶段，并已进入eBike、摄影云台、无人机等新领域，同时正重点攻关面向AI的高性能计算运力芯片 [5] - 公司正筹划H股上市以深化国际化战略布局，增强境外投融资及运营能力 [5] - 基于2025年三季报，报告调整公司25-27年营收预期至5.81/8.46/12.01亿元，归母净利润预期至1.85/2.59/3.63亿元，对应PE为49.3/35.2/25.1倍 [5] 财务表现与预测 - 25年前三季度公司营收达3.89亿元，同比增长17%，归母净利润达1.25亿元，同比增长32% [5] - 报告预测公司营业总收入将持续增长，2025E至2027E分别为5.81亿元、8.46亿元、12.01亿元，对应同比增长率分别为25%、46%、42% [1] - 报告预测公司归母净利润将持续增长，2025E至2027E分别为1.85亿元、2.59亿元、3.63亿元，对应同比增长率分别为28%、40%、40% [1] - 公司盈利能力指标稳健，预测2025E至2027E毛利率分别为55.9%、55.8%、55.7%，净利率分别为31.8%、30.6%、30.2% [11] - 公司股东回报能力增强，预测2025E至2027E ROE分别为12.4%、15.7%、19.2% [11] 业务进展与战略布局 - 公司主营高清视频桥接及处理芯片和高速信号传输芯片，产品应用于PC及周边、显示器、视频会议系统、AR/VR等领域 [1] - 25年下半年公司进一步扩展和完善高清视频桥接及处理芯片产品线，融合AI技术普及带来的末端算力需求，通过技术优化降低了芯片面积和功耗 [5] - 公司在汽车电子领域取得进展，车载Serdes芯片已新增2个产品通过AEC-Q100 Grade2认证测试 [5] - 公司聚焦AI高性能计算领域，正重点攻关运力芯片的相关技术研究和产品开发 [5]

财务业绩表现 - 2025年第三季度营收达13.39亿美元，超出市场预期13.2亿美元1.4%，同比增长14% [1] - 硬件与IP核心业务板块创下季度营收新高，推动公司在手订单规模突破70亿美元（约合人民币500亿元），刷新历史纪录 [1] - 公司将2025全年营收指引上调至52.6亿至52.9亿美元区间，较此前预期显著提升 [1] - 公司预计第四季度调整后每股收益（EPS）为1.88-1.94美元，中值1.91美元略低于市场预期的1.92美元 [5] 业务增长驱动力 - NVIDIA、TSMC、英特尔等核心客户在AI芯片与高性能计算（HPC）领域的持续加码是业绩增长的关键驱动力 [1] - AI正从模型训练阶段全面转向系统级设计优化的核心环节，客户需求从算力突破转向可扩展、可验证的全流程设计能力 [1] - 全球AI芯片市场的爆发式增长将为公司长期业绩提供强劲支撑 [7] 技术战略与产品布局 - 公司通过AI驱动的系统设计平台及JedAI智能数据架构，构建芯片到系统层的自动化协同能力 [4] - 代理式AI技术已能自主处理3nm及以下先进制程的高复杂度设计任务，将工程师从重复性试错工作中解放 [4] - 目前超过50%的公司工具已集成"优化AI"，预计未来两年这一比例将升至80%以上 [4] - 数字孪生技术成为公司的跨产业战略支点，结合近期并购的仿真技术，将提升系统设计的覆盖率与效率 [5] 并购与行业拓展 - 公司近期完成对Arm Artisan IP的收购，并签署收购海克斯康设计与工程业务（D&E）的协议 [4] - EDA巨头正通过并购加速向多物理场仿真、系统级分析（SDA）等领域延伸，以应对3D-IC等复杂设计挑战 [4] - 公司计划加快在设计IP、多物理场仿真、系统级分析（SDA）等领域的战略投入，通过收购完善"芯片-封装-整机系统"的协同设计能力 [5] 市场环境与行业趋势 - 随着3nm及以下先进制程普及，芯片设计复杂度呈指数级增长，传统方法已逼近物理极限，AI驱动型工具链有望持续抢占市场份额 [7] - 中美贸易关系存在不确定性风险，美国在7月暂时解除EDA软件出口限制，但政策反复已影响中国客户的采购节奏与授权周期 [5] - 中国市场占公司全球营收的13%，是其重要增长极 [5]

行业趋势 - 人工智能与高性能计算需求爆发式增长，推动半导体先进封装技术预计从明年开始正式进入商业化阶段 [1] - 以2026年前后为节点，先进封装技术的产业化进程将显著加速 [1] - 2026年将成为先进封装技术从AI与HPC扩展至移动与消费电子市场的元年，全球竞争将更加激烈 [2] 关键技术：CPO（共同封装光学） - CPO是一种将光收发模块直接集成到芯片附近或封装内部的技术，能大幅提升能效 [1] - 技术演进路线预计从"可插拔式收发器"发展至"板载光学"、"CPO边缘"，最终迈向"芯片间光互联"阶段 [1] - 台积电、英伟达和博通等主要全球厂商已基本完成CPO商业化准备工作，2026年有望成为关键技术转折点 [1] 关键技术：HBM4 - HBM4被认为是目前最先进的3D封装技术之一，旨在实现高带宽内存性能最大化 [2] - 技术面临堆叠工艺良率的严峻挑战，随着堆叠层数增加，热管理、生产效率与可持续性问题日益突出 [2] 关键技术：玻璃基板 - 随着高性能芯片尺寸不断扩大，行业正快速从传统硅基板向玻璃基板转移 [2] - 玻璃基板具备更高稳定性与更优布线性能，正逐步成为高端封装的理想选择 [2] 关键技术：面板级封装（PLP） - 面板级封装因具备显著生产效率与成本优势，正在吸引全球企业持续加大投资 [2] - 预计将带动设备投资、供应链重组以及技术标准化竞争进一步加剧 [2] 关键技术：先进散热管理 - 随着3D堆叠技术普及，芯片发热问题日益突出 [2] - 先进热管理技术如液冷、高性能热界面材料以及背面供电正被快速引入数据中心领域，并有望拓展至移动终端与消费电子设备 [2]

核心观点 - HAMi v2.7.0版本正式推出针对NVIDIA GPU的拓扑感知调度功能，旨在解决高性能计算和AI大模型训练场景下的多卡通信瓶颈问题 [2] - 该功能通过智能调度，将计算任务精确部署到物理连接最紧密、通信速度最快的GPU组合上，以最大化加速计算任务并提升集群整体的算力效能 [2] - 其设计哲学是用动态发现代替静态配置，用远见决策代替短视分配，构成了一套成熟、高效的GPU调度方案 [27] 核心特性总览 - 核心设计思想是先在节点本地将复杂的物理拓扑精确量化为设备间的“通信分数”，然后调度器基于这些分数做出最优选择 [5] - 具备动态计算拓扑分数特性，Device Plugin能够通过NVML动态探测节点上GPU间的物理连接拓扑（如NVLink、PCIe），并将其量化为通信分数 [6] - 采用双策略防碎片调度，Fit函数内置寻优算法，针对多卡任务和单卡任务自动采用“最佳匹配”与“最小破坏”策略 [6] 实现原理：拓扑注册与调度决策 - 拓扑注册阶段的目标是将GPU物理连接转化为调度逻辑可理解的标准化的数字分数 [9] - 信息探测环节通过NVIDIA的NVML获取所有GPU两两之间的物理连接类型（NVLink或PCIe） [11] - 数据建模与量化环节首先在内存中构建完整的GPU拓扑图，然后根据预设规则将连接关系计算转换为具体的通信分数 [11] - 最终产物是一个记录了每个GPU的UUID以及它与其他所有GPU之间通信分数的“设备分数表”，并被注册到节点的Annotation中 [11] - 调度决策阶段，Fit函数会先过滤掉不满足基本资源需求的GPU，然后基于设备分数表执行考虑了最佳匹配和最小破坏原则的寻优算法 [11] 代码深度解析：拓扑发现与分数计算 - 拓扑信息的发现与量化在Device Plugin本地完成，并最终生成可供上报的分数表 [13] - 构建拓扑图逻辑由`build()`函数完成，它初始化设备列表后，通过双重循环遍历所有GPU对，聚合连接信息，构建包含丰富连接信息的完整拓扑图 [15] - 量化为分数由`calculateGPUScore`函数完成，它会检查两个GPU之间的所有连接并根据详细的switch语句进行评分，最终分数是所有连接分数的总和 [15] 代码深度解析：设备端调度决策 - 调度决策核心逻辑位于设备端的`Fit()`函数中，该函数会根据请求的GPU数量自动切换寻优策略 [14] - 对于多卡任务（请求多于1个GPU），采用“最佳匹配”原则，目标是寻找内部通信总分最高的GPU组合 [19] - 具体实现是找出所有满足资源需求的空闲GPU，生成所有可能组合，计算每个组合内部所有设备对的分数总和，并选择分数总和最高的组合 [20][23] - 对于单卡任务（只请求1个GPU），采用“最小破坏”原则，目标是选择与其他可用GPU连接最“疏远”的卡 [22] - 具体实现是遍历所有可用单个GPU，计算每个GPU与其他所有可用GPU的分数总和，并选择总分最低的GPU，以保护拓扑完整性 [22] 使用方式 - 用户只需一个Annotation即可启用拓扑感知调度，调度器会根据任务请求的GPU数量自动应用相应的策略 [25] - 启用方式为在Pod的metadata annotations中添加`hami.io/gpu-scheduler-policy: "topology-aware"` [26]

合作与收购概述 - 日月光投控与ADI在马来西亚槟城宣布达成战略合作并签署具有法律约束力的备忘录 [1] - 日月光计划收购ADI的马来西亚槟城封测厂100%股权以增强全球供应链韧性与制造多样性 [1] - 双方将签订长期供应协议并由日月光为ADI提供封测制造服务同时ADI计划与日月光共同投资提升槟城工厂技术能力 [1] 交易细节与预期影响 - 交易预计在2025年第四季签署最终协议并于2026年上半年完成 [2] - 公司评估本案若完成对集团长期财务体质与业务发展具正面影响有助于在AI车用与高端工控等模拟/混合信号应用趋势下提升客户服务能量与在地化交付效率 [1] - 收购将扩大日月光全球制造能力实现更高的营运灵活性与规模并为ADI的高性能类比混合讯号和数位讯号处理晶片提供封装和测试解决方案 [2] 公司近期扩张活动 - 10月3日公司在中国台湾的K18B新厂动土该厂为地上8层地下2层主要为先进封装制程及终端测试预计2028年第一季度完工投产 [2] - 公司预测先进封装与先进测试合计营收将自2024年的6亿美元大幅提高至16亿美元其中先进封装占比约75% [2] 行业趋势与市场前景 - AI高性能计算需求续强推动台积电日月光投控京元电等先进封装厂迎来大单并同步扩产 [2] - 研调机构Yole Group指出2024年先进封装市场规模约460亿美元年增19%并预期2030年达794亿美元 [2] - AI/HPC推动高密度互连与异质整合渗透扇出型面板/扇出架构SiPFC-BGA与先进基板需求持续升温 [2]

东海证券近日发布电子行业周报：台积电2025Q3营收实现331.0亿美元，超出指引上限，同比增长 40.8%，净利润同比增长39.1%，7nm及以下制程营收占比74%。根据IDC数据，2025年第三季度全球智 能手机出货量达3.23亿台，同比增长2.6%，市场在高端机型带动下持续复苏，但中国能手机出货量约 0.68亿台，同比下降0.6%，延续下降趋势。 电子行业本周跑输大盘。本周沪深300指数下跌2.22%，申万电子指数下跌7.14%，涨跌幅在申万一级行 业中排第31位，PE(TTM)67.51倍。截止10月17日，申万电子二级子板块涨跌：半导体(-6.53%)、电子元 器件(-7.05%)、光学光电子(-6.23%)、消费电子(-9.10%)、电子化学品(-8.37%)、其他电子(-6.31%)。海外 方面，台湾电子指数上涨0.54%，费城半导体指数上涨5.78%。 投资建议：行业需求在缓慢复苏，存储芯片价格继续回暖；海外压力下自主可控力度依然在不断加大， 目前市场资金热度相对较高，建议不宜追高、逢低缓慢布局。建议关注：（1）受益海内外需求强劲 AIOT领域的乐鑫科技、恒玄科技、瑞芯微、中科蓝讯、炬芯科技、 ...

全球半导体行业规模与增长 - 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，复合年增长率约8% [1] - AI/HPC将成为核心驱动力，其占比预计从2025年的35%提升至2030年的48% [1] 半导体设备资本开支预测 - SEMI预测2026年全球晶圆厂设备资本开支同比增长10%，较2025年6%的增速有所加速 [1] - 资本开支加速反映AI驱动下先进工艺逻辑和存储资本开支的强劲增长 [1] 半导体设备与材料行业展望 - 半导体设备行业可能在2026年迎来拐点 [1] - 先进封装设备市场规模预计达到63亿美元 [1] - 半导体材料设备指数选取涉及半导体材料研发、生产及设备制造的相关上市公司证券作为样本 [1] - 该指数聚焦于半导体产业中技术含量高、成长潜力大的材料与设备领域 [1]