**纪要涉及的行业或公司** * 行业：人工智能（AI）算力产业、半导体产业 * 公司/环节：国产半导体设备、国产晶圆厂、北美CPO（共封装光学）[2] **核心观点和论据** * **中美发展模式与估值逻辑差异** * 美国金融市场核心是保护资本与追求高回报，不鼓励大规模资本开支，倾向于通过维持垄断获取超额利润和高现金流[2][4] * 中国金融市场承担更多经济发展功能，通过资本开支提升生产效率、降低成本以获取全球份额，估值被用作经济指引以调动资源支持特定产业（如AI）[2] * 中国产业估值顶部通常与资本开支增速的“二阶导拐点”同步出现[1][2] * **中美AI产业周期错位与前景** * **北美市场接近顶部**：北美AI基建投资天花板已现，预计2026年增长将停滞或回落，2027年实物消耗达峰；资本市场已提前反映，表现为盈利预期上修但估值下行[1][2][3] * **中国市场处于加速期**：中国AI算力周期滞后美国约1年，目前处于技术突破与产能扩张的加速期，投资周期未见顶[1][3] * **中国技术路径独特**：受美国制裁倒逼，中国发展出国家主导的一体化完整供应链模式，允许在工艺、设备、设计等环节协同调整和创新[1][3] * **宏观环境（美国滞胀）对中国供应链的影响** * **加速国产替代**：美国AI通胀导致全面供应短缺，迫使市场转向并接纳中国供应链，为中国技术的应用、验证和迭代提供了机会[3] * **提供有利价格窗口**：美国企业为维持高ROE缺乏扩产意愿，导致供应短缺并维持高价格体系；这为中国供应链蚕食其全球份额创造了有利环境[1][4][5] * **美企与国家战略矛盾**：美国企业减少资本开支、追求垄断利润的意愿，与美国推动供应链多元化回流的国家战略存在矛盾[4] * **国产算力板块的投资逻辑与前景** * **估值逻辑支撑强**：产业处于加速放量过程，景气度提升；其中半导体设备和晶圆厂环节供给格局更优，能维持较高估值[1][4] * **胜率较高**：产业放量趋势确定；当北美AI板块波动时，全球配置资金可能转向国产算力，形成资金合力[1][5] * **具备再创新高潜力**：尽管短期受市场去杠杆及情绪扰动，但板块仍有可能再创新高[1][5] * **投资风险提示** * **赔率下降**：当前板块的赔率（潜在回报空间）已较早期阶段下降[1][5] * **短期波动**：面临市场情绪扰动和去杠杆带来的短期风险[1][5]

涉及的行业与公司 * **行业**：全球半导体行业，特别是存储芯片（DRAM和NAND）细分市场[1] * **公司**：三星电子（Samsung Electronics）[1][10] 和 SK海力士（SK Hynix）[1][12] 核心观点与论据 * **核心观点**：市场对存储芯片周期见顶的担忧是过度的，内存上行周期因库存紧张和强劲的AI需求而保持完好[1][4] * **论据1：全产业链库存处于极低水平**：NAND供应商库存仅为2.6周，远低于正常水平5周；超大规模云服务商（主要eSSD客户）库存为3周，远低于正常水平7周；NAND渠道库存为5周，远低于正常水平15周[2] * **论据2：DRAM库存同样处于低位**：DRAM供应商库存为2.7周，低于正常水平5周；超大规模云服务商DRAM库存为2.5周，低于正常水平7周；DRAM渠道库存为4周，远低于正常水平15周[2] * **论据3：AI需求强劲，导致供应持续不足**：尽管中国智能手机需求疲软引发担忧，但DRAM/NAND供应商的供需充足率已从70%下降至50%[4] * **论据4：CMX和QLC NAND需求提供额外上行空间**：AI代理使用增加推动KV缓存需求增长，进而驱动CMX需求上升；QLC SSD NAND将越来越多地用作近GPU存储解决方案以提升AI计算效率[3] * **具体预测**：预计CMX NAND需求在2026E/2027E将分别达到346亿/1152亿（8Gb等效），分别占2026E全球NAND需求的2.8%/9.3%[3] * **投资建议**：重申对三星电子和SK海力士的“买入”评级[1][4] 公司估值与风险 * **三星电子估值**：12个月目标股价为530,000韩元，采用分类加总估值法，基于2026E EBITDA，对各业务部门（存储、代工、显示面板、移动、消费电子）参考全球同行给予不同的EV/EBITDA倍数[10] * **三星电子风险**： * 向关键客户的HBM出货审批延迟时间超出预期[11] * PC销售弱于预期且NAND需求未达预期[11] * 竞争对手在存储半导体/代工领域的激进投资可能对价格产生负面影响[11] * 手机市场竞争加剧，降低三星手机业务利润率[11] * 韩元大幅升值可能影响三星盈利[11] * **SK海力士估值**：12个月目标股价为3,100,000韩元，采用分类加总估值法，基于2026E EBITDA，将业务分为HBM和通用存储/其他业务分别估值，以反映下一代存储市场的结构性变化[12] * HBM业务参考全球同行（台积电）给予7.2倍EV/EBITDA[12] * 通用存储业务应用过去内存上行周期初期的历史平均倍数4.2倍EV/EBITDA[12] * **SK海力士风险**： * DRAM需求下滑[13] * NAND需求弱于预期[13] * 全球消费疲软[13] 其他重要内容 * **报告性质**：该报告为花旗研究发布的研究报告，作者为Peter Lee和Jayden Oh[5] * **利益披露**：花旗集团及其关联公司在过去12个月内曾担任SK海力士和三星电子的证券发行牵头行或联席牵头行，并从这两家公司获得投资银行服务及其他服务报酬[19][20][21][22] * **分析师认证**：报告声明分析师的观点独立，其薪酬不与特定建议直接或间接相关[15] * **评级分布**：截至2026年7月1日，花旗研究全球基本面覆盖股票中，“买入”评级占61%，“持有”占32%，“卖出”占7%[27]

纪要涉及的行业或公司 * **行业**：中国半导体行业，特别是内存（DRAM）制造和半导体生产设备（SPE）领域[1] * **核心关注公司**：中国半导体生产设备（SPE）供应商，包括**Naura**、**AMEC**、**ACMR**、**Kematek**[1] * **其他提及公司**：中国本土DRAM供应商（未具名）[2][3] 核心观点和论据 * **对中国SPE供应商持积极看法**：预计其将受益于未来几年本土代工厂和内存工厂的产能扩张，以及本土SPE采用率的提升[1] * **本土DRAM产能扩张**：专家对本土DRAM供应商未来几年的产能扩张持积极态度，预计行业领导者的年产能到**2030年**可能比当前水平**增加一倍以上**[2] * **产能扩张地点与时间**：产能扩张将覆盖合肥、上海和北京，预计到**2028年**全部投入运营，加上一个大型基地在**2028年之后**开始贡献，将持续推动本土DRAM供应[2] * **本土SPE采用**：新的DRAM产能不仅使用全球级SPE，也使用本土SPE，部分工厂主要使用本土SPE（除光刻机等高端设备外）[2] * **产品持续升级**：本土DRAM供应商的产品在持续演进，以本土领导者为例，随着生产工艺升级，其产品开发相比去年也有进步，尽管其DRAM产品仍落后于全球同行（例如速度较慢）[3] * **高端产品目标**：根据专家观点，本土领导者的目标是到**2026年**生产**HBM3 & 3E**；由于SPE限制（如EUV），本土供应商需使用DUV或其他创新制造工艺来开发高端产品（如3D DRAM），专家认为**3D DRAM**可能在**2027年**在产品开发方面取得新进展[3] * **内存价格趋势**：专家认为本土供应商的DRAM价格与全球级供应商处于相似水平，尽管良率可能较低[4] * **短期价格涨幅预期收窄**：鉴于智能手机品牌厂商对成本上升的抵制，专家预计**2026年第三/第四季度**的价格涨幅将小于**2026年上半年**[4] * **长期价格受AI需求支撑**：来自中国及海外市场的AI需求依然强劲，将支撑**2027年**内存价格的持续上涨[4] * **产能转移可能性低**：考虑到强劲的AI需求，专家预计全球级供应商在近期不会将HBM产能转回传统DRAM[4] * **长期合同利好价格稳定**：预计内存供应商与客户之间将签订更多长期合同，这对内存价格的稳定是积极的[7] 其他重要内容 * **投资建议**：报告对**ACM Research**（目标价**$88.42**）、**AMEC**（目标价**Rmb388.50**）、**Kematek**（目标价**Rmb94.60**）和**NAURA**（目标价**Rmb757.00**）给予“买入”评级[15] * **报告性质**：该报告为高盛（亚洲）的研究报告，包含常规的监管披露、评级分布、利益冲突声明及全球分发信息[5][9][10][15][27][30][31] * **风险提示**：报告包含多项投资风险提示，指出研究基于公开信息，可能不完全准确，观点可能变化，且高盛及其关联方可能持有报告中提及证券的头寸或进行交易[30][32][34][36]

**涉及的公司与行业** * 公司：**Soitec (SOI.FP)**，一家专注于绝缘体上硅 (SOI) 晶圆技术的半导体材料供应商 [1] * 行业：**欧洲半导体行业**，具体涉及**光子学-SOI**、**移动通信 (RF-SOI/POI)**、**汽车与工业**以及**边缘与云端人工智能 (AI)** 等细分市场 [1][12][15] **核心观点与论据** **1. 业绩超预期，光子学-SOI引领复苏加速** * 公司2027财年第一季度（截至2026年6月28日）营收为**1.13亿欧元**，按固定汇率和范围计算同比增长**23%**，远超公司约15%的指引、市场共识的1.04亿欧元及伯恩斯坦的1.01亿欧元预测 [1][9] * 业绩强劲验证了**光子学-SOI驱动的复苏正在加速形成**，边缘与云端AI业务营收同比增长**46%** 至**6500万欧元**，主要由光子学-SOI销售额**同比翻倍** 驱动 [2][15] * 管理层将2027财年第二季度营收指引上调至同比增长**超过30%**，并预计2027财年光子学-SOI营收将**超过2026财年略高于1亿美元的水平一倍以上**（即至少增长100%），这比伯恩斯坦原本已看涨的预期还要高出一倍 [3][5][11] **2. 产能瓶颈缓解，增长能见度提升** * 公司已在新加坡**认证了第二条300毫米光子学-SOI生产线**，首批客户已获得大批量制造资格，比预期提前了大约六个月，并已开始贡献收入 [4] * 这**显著缓解了此前制约业务爬坡的生产瓶颈**，支持管理层有信心抓住加速增长的需求 [4] * 公司正与客户签订**多年产能预留协议**并收取相关现金保证金，使得光子学-SOI业务的能见度变得良好 [10] **3. 各终端市场展望分化** * **边缘与云端AI**：预计将持续加速，由光子学-SOI引领 [12] * **移动通信**：POI的进展被RF-SOI客户库存调整所抵消，第一季度营收**3900万欧元**，同比下降**10%** [12][15] * **汽车与工业**：受现有长期协议支撑，能见度良好，但市场复苏带来的近期上行空间有限；第一季度营收**1000万欧元**，同比大幅增长**108%**（基数较低）[12][15] **4. 财务预测与估值** * 基于升级后的第一、二季度轨迹和通常的季节性模式，伯恩斯坦估计公司2027财年集团营收可能达到**7亿至8亿欧元**区间，较市场共识的6.3亿欧元高出约**10-30%**，较伯恩斯坦自身6.6亿欧元的预测高出**6-20%** [3] * 伯恩斯坦给予公司**“跑赢大盘”** 评级，目标股价为**180.00欧元**，基于贴现现金流模型（WACC 9.4%，终端增长率3%）[19][23] * 预计2027财年资本支出现金流出确认在**约1亿欧元** [13] **其他重要内容** **1. 股价与市场反应** * 自2026年5月底/6月初达到约200欧元峰值以来，Soitec股价已下跌约**50%**，预计此次业绩预喜将引发股价的强烈正面反应 [5] **2. 风险提示** * **下行风险**：Soitec技术在其当前服务或目标市场（尤其是FD-SOI、POI和光子学-SOI）的采用速度放缓，可能对其增长前景构成重大风险 [24] * 公司销售高度依赖于智能手机（占2026财年销售的**52%**）、云端/边缘AI（**36%**）和汽车/工业（**12%**）终端市场，易受这些市场放缓或库存调整的影响 [24] * 客户集中度高，前五大客户（STM， GFS， UMC， Tower Semi， TSMC）合计占集团销售额的**61%**，使其易受客户不利技术选择的影响 [24] **3. 披露与合规信息** * 报告发布日期为**2026年7月22日** [8] * 伯恩斯坦及/或其关联公司在过去12个月内曾从Soitec获得投资银行服务报酬，并预计在未来三个月内寻求获得此类报酬 [49] * 法国兴业银行及/或其关联公司**实益拥有Soitec 1%或以上的某类普通股** [48]

**涉及公司/行业** * 公司：Advanced Micro Devices (AMD) [1][9][93] * 行业：半导体行业 [9][93] **核心观点与论据** **产品发布与性能优势** * **Helios产品正式发布**：结合72个Instinct MI455X GPU与18个第六代EPYC “Venice” CPU及Pensando网卡，现已全面投产，Q3末开始发货，Q4上量[5] * **Helios性能宣称**：相比英伟达，每美元推理token数可提升高达30%，得益于15%更多算力、50%更高HBM容量/带宽及50%更高横向扩展带宽[5] * **MI430X变体**：具备原生FP64硬件，提供288 TFLOPS，用于高性能计算和主权AI负载，已用于美国橡树岭国家实验室和欧洲CSN/Genci的百亿亿次系统[6] * **第六代EPYC “Venice” CPU**：针对不同服务器类别推出三个变体，性能相比Turin提升高达1.8倍，每瓦特代理数相比x86竞争对手提升超过2倍，机架级每瓦特性能相比竞争Arm CPU提升高达3.3倍[13] * **客户端与物理AI产品**：发布Ryzen AI Halo（支持高达2000亿参数模型）和预览“Gorgon Halo”（支持高达3000亿参数模型）；推出Kria AI系统模块和机器人开发平台，声称实时结果比英伟达Jetson Thor好3.4倍，并发代理数多2.3倍[17] * **开放平台ROCm.ai**：在ROCm之上引入智能体层，演示了在MI355上优化MiniMax M3实现每秒token数提升38%，相比ROCm 7，在DeepSeek模型上平均训练速度提升2.4倍，推理速度提升3.3倍[15] **市场预期与竞争态势** * **大幅上调TAM预测**：2030年服务器CPU总目标市场（TAM）预测上调至约2200亿美元（年复合增长率50%），高于4月财报电话会预测的1200亿美元（年复合增长率35%）和去年分析师日预测的600亿美元（年复合增长率18%）[11] * **客户反馈与采用进度**：客户评价增强了Helios在2027年之前强劲上量的信心，关键客户的Helios采用似乎进展顺利，编码智能体是AMD GPU生态系统的明确加速器[1][3][11] * **竞争定位**：AMD在CPU领域具有明确的领导地位，但在GPU领域，尽管Helios有所进步，长期竞争力仍需时间，预计AMD表现出色，但在此次产品世代中仍未处于领先地位[3][11][18] * **生态系统建设**：与Cerebras宣布联合推出分解式推理解决方案，将Helios机架与Cerebras晶圆级引擎配对，目标实现5倍吞吐量提升，作为英伟达+Groq组合的有趣替代方案[7][11][12] * **股权激励成本**：向客户发行股票的认股权证结构（虽然昂贵）应在一定程度上加速采用，但这被视为营销费用，将抵消未来几年GPU的大部分利润[3][20] **财务预测与股票评级** * **股票评级与目标价**：摩根士丹利给予AMD“均配”评级，目标价410.00美元，而当前股价（2026年7月23日收盘）为539.69美元，市值约9008.62亿美元[9][25] * **盈利预测**：摩根士丹利预计2026年、2027年、2028年非GAAP每股收益分别为7.22美元、12.12美元、16.79美元[9][33] * **目标价依据**：410美元目标价基于约37倍2027财年基础情形下摩根士丹利模型每股收益11.10美元，反映了从英特尔处获得更多份额，以及数据中心年同比增长77%（AI部分约100%）[25] * **风险回报观点**：看好AMD在服务器领域的地位，但高昂的AI预期限制了上行空间，认为股票相比英伟达和博通等同行显得非常昂贵，这些同行地位更稳固，尽管缺乏AMD的可选择性[20][25] * **情景分析**： * **牛市情形**（570美元）：基于约40倍2027财年每股收益14.27美元，假设AMD在计算和图形领域获得显著市场份额，CPU和GPU市场保持健康，并在数据中心GPU市场巩固第二位置[27][29] * **基础情形**（410美元）：基于约37倍2027财年每股收益11.10美元，假设AMD在服务器计算和笔记本领域持续获得份额，AI GPU故事得到加强[25][29] * **熊市情形**（210美元）：基于约20倍2027财年每股收益9.45美元，假设AMD在AI领域失去动能，英特尔在服务器领域开始站稳脚跟，因无法在一两个客户之外驱动有意义的AI收入而导致估值倍数压缩[27][32] **其他重要内容** * **产品路线图**：2028年推出基于Zen 7的“Florence”、“Ferrara”和“Fidenza” CPU，2030年推出基于Zen 8的“Ravenna”；2027年推出MI500系列GPU（四年内推理性能提升>2000倍），2028年推出MI600；以及与之绑定的Helios 500和Helios 600机架平台[14] * **企业级AI应用**：发布风冷MI350P，旨在与英伟达RTX 6000竞争，展示内部LLM查询路由用例，实现token成本降低43%[16] * **行业观点**：摩根士丹利对半导体行业持“具吸引力”观点[9] * **共识评级分布**：覆盖AMD的分析师中，83%给予“增持”评级，17%给予“均配”评级[30]

行业与公司 * 行业：中国科技行业，特别是半导体（AI基础设施相关）、半导体设备、先进封装、后端设备、苹果供应链、PCB设备、3D打印、边缘AI[1][2][3] * 公司：涉及多家中国科技公司，核心关注包括**NAURA**、**长川科技**、**通富微电**、**立讯精密**、**蓝思科技**、**大族激光**、**Omnivision**等[4][5][7] 核心观点与市场表现 * **市场回调与原因**：中国半导体板块在2026年上半年强劲上涨（A股半导体指数+84%，沪深300指数+7%）后，于7月出现显著获利回吐（A股半导体指数-21%，沪深300指数-6%）[1][12] * 回调驱动因素：1) 全球主要科技半导体股波动（费城半导体指数7月以来-18%）削弱了中国AI基础设施相关股票的情绪；2) 市场对**长鑫存储**创纪录的IPO融资规模（目标融资额从295亿人民币增至579亿人民币，+96%）及其上市后可能产生的大额交易量的担忧[1][21] * **基本面依然稳固**：尽管市场情绪和流动性存在担忧，但中国AI半导体基本面依然坚实，估值更具吸引力[1][2] * 支持证据包括：1) **台积电**强劲的2026年第二季度业绩及更高的资本支出指引（2026年资本支出指引上调至600-640亿美元）；2) **ASML** 2026年第二季度业绩超预期，并对浸没式深紫外光刻产能建设至2027年给出乐观指引（计划在2027年和2028年将浸没式产能提升30%）；3) **通富微电** 2026年第二季度业绩超预期；4) 中国政府2950亿美元的AI资本支出计划[2][23] * **本土化空间广阔**：中国AI相关供应链（包括AI加速器、存储器、网络芯片、领先逻辑代工、先进封装、半导体设备和后端测试设备）的本土化空间仍然巨大[2] * **细分领域表现分化**：自2026年7月以来，半导体设备指数上涨170%，先进封装指数上涨140%，而GPU指数下跌30%[18] 投资偏好与推荐 * **半导体领域首选**：**NAURA**、**长川科技**、**通富微电**[4] * **硬件/激光设备领域首选**：**立讯精密**、**蓝思科技**、**大族激光**[4] * **其他关注领域**：除AI基础设施相关公司外，中国苹果供应链（选择性看好立讯精密、蓝思科技、瑞声科技）、PCB设备与3D打印供应商（大族激光）、边缘AI（Omnivision）可能在2026年下半年提供具有吸引力的风险回报[3] 其他重要信息 * **流动性数据**：2026年以来，上证科创板50指数日均成交额为1200亿人民币，7月单日成交额曾达到1950亿人民币[15] * **风险提示**：投资中国科技板块涉及高风险，包括技术快速变革、竞争加剧、宏观经济周期影响等，公司运营模式波动大且难以预测，估值具有挑战性[25] * **估值方法**：对NAURA、AMEC、长川科技、立讯精密、蓝思科技、瑞声科技、大族激光和Omnivision-A/H采用市盈率法估值；对通富微电采用市净率法估值[26] * **披露信息**：报告包含UBS覆盖的多家中国科技公司的详细评级、市值、股价、目标价及财务预测（市盈率、市净率、净资产收益率、每股收益增长等）[5][7][36]

涉及的行业与公司 * **行业**：人工智能（AI）行业，具体涉及AI模型、半导体/硬件、超大规模云服务商（AWS/Azure/Google Cloud）及软件领域[2][4] * **公司**： * **前沿AI研究实验室**：OpenAI、Anthropic、Google、xAI、Meta[3][38][47] * **中国开源模型提供商**：Z.ai (GLM)、Moonshot AI (Kimi)、阿里巴巴 (Qwen)、MiniMax、DeepSeek[6][45][56] * **美国开源模型**：Nvidia (Nemotron)、Thinking Machines、Reflection[3][38][45] * **超大规模云服务商**：亚马逊AWS、微软Azure、Google Cloud[2][4][59] * **半导体/硬件**：Nvidia、AMD、高通、应用材料、KLA、Lam Research[4][5][57] * **AI原生/推理平台公司**：Fireworks、Baseten、Together AI、Cursor、Perplexity、Runway、Sierra、AlphaSense等（共15家以上）[3][14][63] * **软件公司**：Salesforce、ServiceNow、Workday、Snowflake、Datadog、MongoDB等[4][65][67] 核心观点与论据 1. AI采用与成本优化趋势 * **企业AI采用率大幅提升**：AI原生公司的收入增长异常迅猛，表明企业正积极投入AI，而不仅限于编码领域[3][44]。例如，有公司收入从1月的4亿美元增至10亿美元，另一家公司在14个月内从零增长至5亿美元[44]。 * **Token支出优化成为现实且日益普遍**：AI计算/Token成本已成为大多数组织的真正关切，最初认为影响约60%以上的组织，现在感觉这一比例更高[3][8][44]。企业正在引入各种防护措施来控制AI Token使用，包括对非前沿任务降级使用更便宜（通常是中国）模型[8][44]。 * **从“Token最大化”转向“价值最大化”**：客户关注点从单纯消耗Token转变为关注Token使用带来的实际价值[17][44]。 2. AI模型格局的演变 * **进入多模型世界**：前沿实验室将与众多其他AI模型（包括闭源、开源和/或为公司及用例定制构建的模型）共存和竞争，“赢家通吃”的结局可能性降低[3][44]。 * **模型路由成为核心竞争力与准入门槛**：根据任务需求动态降级使用更便宜、Token效率更高的AI模型，被几乎所有AI原生公司描述为核心能力，现已成行业准入门槛[3][44]。 * **中国开源模型已经登场**：来自Z.ai的GLM 5.2、Moonshot的Kimi K3等中国开源模型在公开基准测试中接近Anthropic和OpenAI高级模型的性能，改变了竞争格局，游戏规则从单纯推进性能前沿扩展到关注Token效率/成本[3][6][45]。 * **定制/专业化模型趋势兴起**：基于基础模型微调、为特定客户和任务设计的定制或专业化模型是另一个相关类别，Fireworks等“推理平台”正在推动这一趋势[3][45]。 * **避免模型锁定**：除了成本控制，企业寻求模型多样性也是为了规避锁定风险，因为性能前沿不断变化，且访问前沿模型可能受限[44]。 3. 对各技术领域的影响 * **前沿模型提供商（OpenAI, Anthropic等）**： * 虽然Token优化和更具竞争性的LLM市场可能对其增长率构成压力，但AI支出的增长势头非常强劲，足以抵消这些拖累[4][47]。投资者正焦急等待OpenAI和Anthropic关于增长影响的任何更新[4][50]。 * 前沿实验室不会坐视不管，可能通过投资于新一代芯片上训练的、Token效率更高的新模型、向软件栈上游移动（推出自有软件产品）、限制或降低API价格等方式应对[8][54]。 * **半导体/硬件（以英伟达为代表）**： * 开源模型的采用并未减少需求，而是将需求重新分配至最具成本效益的模型和工作负载，这对英伟达是利好[4][57]。大多数开源模型继续在英伟达硬件上进行训练和微调[57][58]。 * 英伟达的Nemotron模型被多次提及为替代选择[3][38][45]。 * **超大规模云服务商（AWS, Azure, Google Cloud）**： * 超大规模云商已经是“多模型”平台，提供从闭源到开源的多种选择，模型组合向更便宜模型转移可能对它们产生中性甚至积极影响，因为无论使用何种模型，企业仍需要云端推理计算[4][59]。 * 风险在于，如果前沿模型收入增长受损，其对增量计算能力的需求可能减弱，但目前AI计算资源仍面临严重的供需失衡[60]。 * **软件公司**： * **潜在积极因素**：1) 交易动态：部分投资者可能从半导体/AI板块轮动至“防御性”软件股[66]；2) 货币化模型中立性：软件公司可扮演独立的“Token优化者”角色，实现模型无关性[66]。 * **潜在消极因素**：1) **AI支出挤出效应**：客户可能通过削减其他IT支出来应对AI Token成本上升[67]；2) **定价转换环境艰难**：在客户面临AI成本冲击时，推行从席位制转向使用量计价的模式更具挑战[67]；3) **来自前沿实验室的竞争**：OpenAI和Anthropic可能加速通过自有软件产品实现模型产品化，从而与现有软件公司竞争[54][67]。 其他重要但可能被忽略的内容 * **企业AI部署的极端案例与成本失控**：有银行每月在Opus 4.8推理上花费数十万美元，用于询问餐厅、天气等简单问题[19]。金融机构对Claude的承诺支出在三个月内从1000万美元激增至6000万美元，却不知原因[25]。甚至有部门在AI上的花费超过了该部门的人力成本，且AI并未取代人力，反而因创造了更多工作导致招聘了更多人[25]。 * **开源模型使用份额快速增长**：据一家AI原生公司称，年初企业流向开源模型的Token份额几乎为零，两个月后达到约1%，目前已是两位数百分比，预计未来12个月内将超过90%（按Token数量计，非金额）[38]。另一数据源（Together AI）显示开源模型使用量在一年内从AI Token的10%增至30%[63]。 * **美国政府对使用中国模型可能采取行动的讨论**：部分投资者担心向中国AI模型的份额转移可能引发美国政府限制，OpenAI战略未来负责人Dean Ball的推文引发了行业对此的激烈讨论[53]。但报告认为，鉴于使用已相当普遍，美国政府限制其使用（或愿意限制）的可能性非零但面临挑战[55]。 * **新兴推理平台层的重要性**：Fireworks、Baseten、Together AI等公司构成了新的“推理平台”层，为开源和定制模型提供生产推理服务。Fireworks披露收入超过10亿美元（1月为4亿美元），每日处理超过40万亿Token；Baseten每日处理约30万亿Token，可能已超过OpenAI的API量级[63][64]。这些公司的增长是衡量开源/定制模型需求的重要指标[64]。 * **性能与成本的权衡实践**：企业正根据具体任务选择模型，例如，对于核心编码任务坚持使用顶级模型，而对于写邮件等任务则使用更便宜的模型[28]。模型路由软件可根据任务中的特定子任务（如不同编程语言部分）动态选择最佳模型[32]。

2026年世界人工智能大会(WAIC)科技巡礼要点总结 涉及的行业与公司 * 行业：中国人工智能(AI)技术生态系统，涵盖大语言模型(LLM)、AI硬件/半导体供应链(包括计算、网络、模拟、先进封装、半导体设备、服务器ODM等)、边缘AI应用(智能手机、工作站、自动驾驶、机器人)[1][2][3] * 涉及公司：会议与12家公司进行了C级/IR会面，包括LLM公司MiniMax、智谱(Zhipu)、幻方(Phancy)、迅策(Xunce)；GPU公司壁仞(Biren)；网络公司Montage、曦智(Xizhi)；模拟芯片公司南芯(Southchip)、东芯(Dosilicon)；封测公司长电科技(JCET)；ODM公司华勤技术(Huaqin)；半导体设备公司华峰测控(PowerTech)[1] 核心观点与论据 大会整体观察与AI生态进展 * 大会参与度高涨：超过40家机构投资者参与了瑞银的巡礼，据报道有超过1,100家参展商和40万+参会者参与了WAIC 2026[1] * 国际合作深化：中国宣布成立世界人工智能合作组织(WAICO)，涉及29个国家，并签署了AI治理倡议，与海外公司签署了约30亿美元的新合同[1] * 中国大模型迭代迅速：包括Kimi K3和Qwen 3.8-Max等模型发布[1] * 国内AI基础设施产品演进：包括超级计算(如壁仞)、SuperPod(如华为、华勤)和网络(如曦智)[1] * 供应链对AI基础设施相关终端需求反馈积极：巡礼增强了瑞银对中国主要AI科技供应链公司在2026年及以后快速增长的信心和可见度[1] AI硬件/半导体产品与解决方案展示 * **AI计算与SuperPod**：华为展示了搭载1,024颗芯片的Atlas 950 SuperPod，提供1 EFLOPS FP8和2 EFLOPS FP4算力，拥有256TB统一内存寻址[2][10]；曙光展示了支持10万芯片互连的Sugon 8000 SuperPoD解决方案；其他发布的SuperPod产品包括MetaX(西井S600)、中兴(OEX)、阿里巴巴(盘久AL128，由震武M890驱动)等[2] * **网络**：曦智发布了基于国内供应链的51.2T CPO交换机原型，并展示了其全栈光互连解决方案[2][12]；KiwiMoore展示了其SuperPod互连解决方案[13] * **边缘AI应用**：涵盖AI智能手机(中兴努比亚)、AI工作站(如摩尔线程AIBOOK)、自动驾驶(如MetaX的robotaxi解决方案、比亚迪自研的玄玑A3)和机器人[2][15][16] 科技供应链公司关键要点 * **计算**：中国AI加速器公司注意到来自国内客户(包括云服务提供商CSPs)的需求更加强劲，原因是国内供应紧张以及国内CSPs愿意采用国产计算卡，二级AI加速器供应商大多在研发H100/H200级别的芯片并迭代SuperPod技术以克服单卡挑战[3] * **网络**：Montage表示DDR5 Gen3/4内存接口芯片贡献在2026年持续增长，Gen5芯片可能在2026年下半年开始出货，公司注意到终端客户对CXL/MRDIMM的需求上升[3] * **先进封装**：长电科技(JCET)近期宣布将在上海投资78亿元人民币建设先进封装工厂，暗示了强劲的需求前景，公司对面向海外和国内客户的AI电源相关封装业务持乐观态度，预计2025-2027年总目标市场规模(TAM)将增长数倍[3] * **模拟芯片**：南芯(Southchip)注意到消费电子应用需求疲软，同时正在构建先进的模拟解决方案以满足AI电源和内存应用需求[3] * **服务器ODM**：华勤技术报告称2026年数据中心应用需求更加强劲，主要由交换机、AI服务器和SuperPod部署驱动[3] 大模型及相关公司会议要点 * **智谱(Zhipu)**：截至7月年度经常性收入(ARR)达到10亿美元，提前达到其2026年底内部目标，近期H股配售(310亿港元)可推动进一步算力扩张，管理层认为API提价和推理优化可支持利润率扩张，但算力成本不确定性仍是摇摆因素[17] * **MiniMax**：ARR从2025年底的约1亿美元快速增至第一季度财报电话会议宣布的约1.5亿美元，在M3发布前已翻倍多，管理层对2026年底实现10亿美元ARR目标保持信心，API/Token Plan业务收入贡献在5月增至总收入的近一半，而2025年约为30%，通过持续的推理工程优化和集群运营精细化，毛利率可保持健康[21] * **幻方(Phancy)**：定位为企业AI基础设施提供商，核心能力在于异构计算的池化、编排和调度，其Hami vGPU和ModelHub是关键构建模块，公司的公共云/API业务定位为"代币工厂"[21] * **迅策(Xunce)**：从金融实时数据基础设施扩展到跨行业数据代币化，其Token OS将原始企业数据转换为嵌入私有知识、权限规则和业务工作流的场景特定代币，使企业数据使用更具可衡量性和可审计性[20][22] AI硬件/半导体供应链公司会议要点 * **Montage**：DDR5 Gen3和Gen4预计将快速上量，Gen5从第二季度开始出货，在ARM客户中参与MRDIMM采用，PCIe retimer继续受益于8卡AI服务器需求上升，CXL MXC仍是重点，参与长鑫存储(CXMT)的IPO战略配售可能加强长期合作[23][25] * **长电科技(JCET)**：管理层对当前上行周期非常乐观，该周期与以往有根本不同，因其受到AI结构性需求支持，利用率在第二季度保持在80%，AI相关业务、晶圆级封装和凸块全部满载，新宣布的780亿元投资计划将专注于2.5D封装，预计工厂在2028年下半年完工并从2029年开始生产[24][25] * **壁仞(Biren)**：公司注意到中国AI GPU需求持续强劲，且本土化可能增加，专注于对标中国市场领先公司的高端GPGPU，下一代BR20X系列GPU预计在2026年下半年发布并在2026年底上量，BR30X系列计划在2028年左右发布，过去一年已大幅实现供应链本土化[27][28][30] * **华勤技术(Huaqin)**：公司已从智能手机ODM演变为涵盖移动、PC和数据中心的多元化硬件平台，管理层指引数据中心收入在2026年达到700亿元人民币(同比增长50%)，由交换机、AI服务器和SuperPod部署的强劲增长驱动，预计2026年下半年经常性利润增长超过20%，并在2027年加速[31][33] * **南芯(Southchip)**：将AI电源确定为核心长期增长驱动力，致力于从消费电子多元化至AI、汽车和工业等更广泛的应用，在AI服务器电源和内存电源领域与关键国内客户密切合作，尽管是后来者，但凭借其在电荷泵、丰富IP和专有工艺方面的专业知识，在AI电源市场具有竞争力[32][33] * **曦智(Xizhi)**：公司是专注于光电子的IC设计公司，主要产品是光互连(占总收入的80%)和光计算(20%)，预计光计算今年将获得实质性进展，光互连随着NPO采用加速将强劲增长[35][38] * **东芯(Dosilicon)**：管理层认为SLC NAND短缺是全球领先者退出市场而非需求驱动所致，在2027年下半年之前没有有意义的的新产能且1Xnm节点技术壁垒高的情况下，公司有望获得市场份额并保持强劲盈利能力，正在将SLC NAND产生的现金流再投资于GPU和连接芯片等其他领域[36][38] * **华峰测控(PowerTech)**：功率分立器件测试仪需求保持稳固，SiC测试仪需求继续优于传统分立器件测试仪，高端SoC测试仪预计从2027年开始有意义地上量，并因供应链演进和国内GPU本土化在最终测试中创造额外机会[37] 其他重要内容 * **股票推荐**： * 在中国AI LLM领域，首选是智谱(Zhipu)，并对MiniMax给予买入评级[4] * 在AI相关的中国科技半导体供应链中，偏好瑞银亚太关键推荐北方华创(NAURA)、长电科技(JCET)和大族激光(Han's Laser)[4] * 在中国硬件供应链中，偏好苹果相关公司立讯精密(Luxshare)、蓝思科技(Lens Tech)和瑞声科技(AAC)[4] * **估值方法**：对北方华创、立讯精密、蓝思科技、瑞声科技和大族激光采用市盈率(PE)法；对长电科技采用市净率(PB)法；对MiniMax采用价格/年度经常性收入(Price/ARR)法；对智谱采用市销率(P/S)法，并辅以分类加总估值法(SOTP)交叉验证[40] * **风险提示**：投资中国科技板块涉及高度风险，包括快速技术变革、竞争加剧、宏观经济周期暴露等，科技公司的运营模式高度波动且不可预测，财务结果极难预测，科技股估值具有挑战性[39]

涉及的行业与公司 * 行业：大中华区科技半导体行业，具体为云计算半导体及AI服务器供应链[1][5] * 公司：核心观点涉及Alphabet (GOOGL O)，并认为其表态对大中华区多家半导体公司构成积极影响，包括但不限于Aspeed (5274 T W)、Montage (6809 H K)、台积电 (2330 T W)、日月光 (3711 T W)、联发科 (2454 T W)、京元电子 (2449 T W)、MPI (6223 T W Q)、Winway (6515 T W)、鸿准精密 (7769 T W)等[3][5][8] 核心观点与论据 * Alphabet提高AI/云计算资本支出指引，缓解市场对AI基础设施短期支出放缓的担忧：Alphabet将2026财年资本支出指引从1800-1900亿美元上调至1950-2050亿美元，主要受计算部署加速及Google Cloud客户和内部业务需求强劲推动[8] * Alphabet的资本支出高增长态势明确：2026年第二季度资本支出达449亿美元，环比增长26%，同比增长100%，技术基础设施支出中服务器占60%，数据中心和网络占40%[8] * Alphabet管理层重申2027财年资本支出将显著增加，意味着自由现金流将持续承压[8] * Alphabet的TPU（张量处理器）开始商业化，2027年为关键上量年份：2026年第二季度是向客户数据中心交付TPU系统并确认相关收入的首个季度，预计2026年仅确认少量合同销售，大部分将在2027年实现[8] * Alphabet正拓宽并优化其全计算栈以降低成本、提高资本效率：其新的面向智能体优化的Axion CPU，单位美元性能比同类产品高出约30%[8] * Alphabet持续的AI/云投资以及对TPU和Axion CPU的积极表态，对更广泛的半导体和AI服务器供应链前景构成强化[1][3] 其他重要内容 * 报告发布方摩根士丹利对该行业（大中华区科技半导体）持“具吸引力”观点[5] * 报告包含大量合规披露信息，涉及潜在利益冲突、评级定义、全球监管分发声明等[6][7][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][48][50][51][52][53][54][55][56][57][58][64][65] * 报告末尾附有分析师覆盖的大中华区科技半导体公司详细列表，包含股票代码、评级及截至2026年7月23日的股价[59][61][63]

**公司：英特尔 (Intel)** **关键要点** **一、 整体业绩与财务表现** * 2026年第二季度营收为161亿美元，超出业绩指引中点18亿美元，创15年以来最强劲营收增长[3] * 非公认会计准则（Non-GAAP）毛利率为41.8%，较指引高出约280个基点[2][3] * 非公认会计准则（Non-GAAP）每股收益为42美分，高于此前20美分的指引[3] * 经营现金流达到70亿美元，季末现金及短期投资约为300亿美元[3] * 业绩核心驱动力在于AI领域，AI驱动业务同比增长超过70%[2][3] **二、 各业务部门表现** * **数据中心与AI事业部**：营收63亿美元，环比增长24%，同比增长59%[2][7]；营业利润25亿美元，占营收的40%[7]；专用硅产品线营收同比增长近两倍[7] * **客户端计算与物理AI事业部**：营收89亿美元，环比增长15%[6]；AI PC业务营收环比增长26%，占客户端总营收的三分之二[2][6]；边缘部署业务约占CCPG营收的10%[6] * **设计服务业务**：营收同比增长近三倍[8] * **英特尔代工业务**：营收58亿美元，环比增长6%[8]；其中来自外部代工客户的营收为2.93亿美元[2][8] **三、 制程工艺与先进封装进展** * **Intel 18A**：产出环比增长超过50%，产量较目标高出约25%[2][4]；已启动18AP工艺风险量产[4] * **Intel 14A**：进展顺利，计划在2027年下半年推进内部产品试产，2028年全面大规模量产[2][5]；其缺陷密度和晶体管性能已超过18A在同等开发阶段的水平[5] * **先进封装**：e-mfp技术客户兴趣高涨；Emit T技术订单积压持续增长，良率和可靠性已达目标，重点转向大规模量产以支持2027年客户需求[6] **四、 产品与战略动态** * **数据中心产品**：Z6系列成为公司历史上产能爬坡最快的产品之一[7]；推出了基于18A工艺的首款服务器级产品Zyon 6 Plus[7] * **客户端产品**：已针对消费级和商用市场推出超过400款基于第三代系列产品的设计[6]；集成的Arc显卡解决方案已推出超过40款相关设计[6] * **战略合作**：将异构AI战略拓展至与SambaNova的多年合作[7]；宣布与Fortinet在安全处理器上展开合作[8][17] **五、 市场展望与竞争格局** * **CPU市场**：CPU与GPU的需求比例正在上升，目前已接近持平[2][9]；公司认为CPU市场增长强劲，未来规模将显著扩大[9] * **服务器市场**：挑战在于扩大供应以满足客户需求[9]；公司通过Clearwater Forest、Diamond Rapids及Granite Rapids等产品提升竞争力，强调单线程性能的重要性[2][9] * **存储领域**：存储是主要的供应约束挑战[18]；公司有深厚技术积累，正在研究整合计算与存储、应用堆叠技术以提高内存利用率[18] **六、 资本支出与产能规划** * 2026年资本支出预计增加30亿美元，主要投向Intel 3/18A/14A及先进封装[2]；较2025年增长40%[14] * 2027年资本支出规模预计将进一步扩大[2][8] * 投资决策基于所有业务（内外部客户）的需求驱动，且通常在获得客户承诺后进行[8][16] * 供应瓶颈涉及内部生产晶圆、先进封装、基板材料、玻璃及内存等多个环节[13]；预计第三季度末部分积压问题将得到缓解，第四季度供应改善将驱动营收增长[2][13] **七、 财务目标与风险** * 毛利率目标为稳定在40%以上[2][12]；长期预计毛利率传导率维持在40%至60%区间[14] * 新产品如Panther Lake和Granite Rapids因处于生命周期早期，利润率低于公司平均水平，短期内会拖累整体利润率[12] * 资产负债表健康，拥有超过300亿美元现金储备和100亿美元循环信贷额度[15] * 客户端业务超预期表现主要由平均售价推动，部分源于成本转嫁[12]；终端市场基本面疲软，存储问题持续存在[12]