全球半导体行业与AI服务器供应链关键要点 涉及的行业与公司 * 行业聚焦于全球半导体行业 特别是AI服务器供应链 包括云端AI资本支出 CoWoS先进封装 HBM内存以及定制化AI芯片(ASIC) [1][10][57][97][134] * 核心公司包括NVIDIA(主导AI GPU市场) TSMC(关键CoWoS产能提供者) 以及云服务提供商(CSP)如AWS Google Meta Microsoft 还有中国AI芯片厂商如华为[42][97][110][143][171] * 供应链涉及多家台湾ODM厂商如富士康(Foxconn) 纬创(Wistron) 广达(Quanta) 纬颖(Wiwynn) 英业达(Inventec)[58][66] 核心观点与论据 云端AI资本支出与半导体市场增长 * 摩根士丹利云端资本支出追踪器预估2026年十大上市全球云服务提供商(CSP)资本支出将达到5820亿美元 不含主权AI支出[13] * NVIDIA首席执行官预估2028年全球云端资本支出(含主权AI)将达到1万亿美元[15] * 受益于云端AI 全球半导体行业市场规模可能在2030年达到1万亿美元 AI半导体是主要增长动力[25][27] * 云端AI半导体总目标市场(TAM)在2025年可能增长至2350亿美元[25] NVIDIA GPU供应与需求预测 * TSMC预计在2025年生产510万颗芯片 而NVL72机柜出货量应达到3万台[42] * 对2025年GB200/300机柜产量转向更加乐观 预计约3.4万台 2026年至少6万台[49] * 看到来自Oracle对纬颖/广达的机柜需求增加 从8月开始[49] * 相信2025年第三季度机柜产量有望达到1.1-1.2万台 GB300机柜产量将从2025年第三季度末/第四季度初开始[49] 先进封装与制造产能 * CoWoS是主流的先进封装解决方案 随后将是SoIC[100] * TSMC可能将CoWoS产能扩大到2026年的9.3万片/月(93kwpm) 鉴于NVL72服务器机柜的瓶颈[105] * 全球CoWoS需求从2023年的11.7万片增长到2026年的100.4万片[110] * NVIDIA在2025年占据CoWoS产能分配的63%[110] * AI计算晶圆消耗在2025年可能达到150亿美元 NVIDIA占大部分[115] HBM内存需求 * 2025年HBM消耗量可能达到160亿Gb(15,578 mn Gb)[119][122] * NVIDIA在2025年消耗大部分HBM供应[121] 定制化AI芯片(ASIC)发展趋势 * 定制化AI芯片增长将超过通用芯片 定制化AI ASIC在2025年代表约210亿美元[139] * 增长前景 定制化AI半导体2023-30年复合年增长率39%[84][224] * 互联网公司开发云端AI定制芯片 Google TPU进入第六代 AWS AI训练解决方案Trainium AWS AI推理解决方案Inferentia Meta MTIA v1采用RISC-V核心 Tesla推出Dojo芯片 Habana开发Gaudi芯片[143][145] * AWS Trainium3将很快进入TSMC 3nm生产[147] 中国AI半导体需求与供应 * 预测前六大公司资本支出同比增长62% 达到3730亿人民币[162] * 中国AI应用在增长 2030年来自中国AI提升的总消费者使用量达到5560亿人民币[167] * 中国GPU自给率在2024年为34% 预计到2027年达到39%[178] * 预计中国云端AI总目标市场(TAM)在2027年达到480亿美元[180] * 本地GPU收入可能增长到1360亿人民币(2027年) 由中芯国际领先节点产能推动[182] 技术发展与性能比较 * TSMC的3nm以下在逻辑晶体管密度方面领先行业同行 每个节点迁移的每瓦性能(能效)可提高15%-20%[127] * 从感知AI到物理AI的趋势 生成式AI的计算需求呈指数增长[88][92] * 提供了NVIDIA AI GPU与Google TPU性能(INT8 TOPS)比较 以及主要AI GPU和ASIC的规格和成本比较[153][155] 其他重要内容 供应链与设计变更 * AI GPU服务器主板级检查(纬创)与NVIDIA GPU收入相关 是NVIDIA季度收入的良好指标[44] * GB300设计变更 – 回归Bianca设计 对连接器厂商Lotes和FIT负面 对PCB厂商Unimicron正面 对组装厂商纬创轻微负面[51] 投资风险与限制因素 * 增长限制包括 预算 能源 产能 监管[71][233] * 半导体解决方案包括 摩尔定律 CoWoS/SoIC HBM CPO 定制芯片[71][233] * 美国行政命令14032和出口管制参考 美国人士可能被禁止购买本报告提及实体的某些证券[3][4] 市场周期与库存 * 逻辑半导体Foundry利用率在2025年上半年为70-80% 尚未完全恢复[226] * 半导体供应链库存天数在2025年第二季度下降[227] * 排除NVIDIA的AI GPU收入 非AI半导体增长缓慢 2024年仅同比增长10%[231] 性能对比与中国市场 * 华为CloudMatrix 384 A3 SuperPod与NVIDIA NVL72的对比[188] * NVIDIA可供中国市场的芯片规格 包括L40S RTX 6000 Ada H20 RTX Pro 6000[193] * RTX Pro 6000系列产品均具有更好的FP8性能 而H20拥有更大的内存带宽[190][191]