AI推理芯片市场爆发 - AI推理芯片市场2023年规模为158亿美元，预计2030年将达到906亿美元，呈现爆发式增长[6] - 推理成本在18个月内从每百万token 20美元暴跌至0.07美元，下降280倍[6] - 企业AI硬件成本每年下降30%，能源效率每年提高40%[6] 训练与推理的差异 - 训练是AI系统的"启蒙教育"阶段，成本高昂且耗时漫长，具有一次性特征[4] - 推理是AI技术的"实战应用"环节，将训练好的模型知识转化为实际生产力[4] - 生成式AI时代技术架构变革使基础模型训练趋向稳定，推理成为持续创造价值的关键[5] 推理市场的商业价值 - AI推理工厂平均利润率普遍突破50%，英伟达GB200利润率高达77.6%[8] - 推理阶段是AI产业的"现金印钞机"，通过向用户收取推理服务费实现盈利[6] - 英伟达数据中心40%的收入源自推理业务[6] 科技巨头布局推理市场 - AWS向客户推销自研推理芯片Trainium，并提供25%折扣[10] - OpenAI通过租用谷歌TPU降低推理成本和对英伟达的依赖[11] - 亚马逊向Anthropic投资40亿美元，后者使用AWS的推理芯片服务[11] 初创公司挑战英伟达 - Rivos寻求4-5亿美元融资，成立以来融资总额将超8.7亿美元[3] - 25家AI芯片初创公司共筹集超70亿美元，总估值达290亿美元[13] - Groq累计融资超10亿美元，与沙特达成15亿美元芯片合作协议[13] 技术差异化路径 - 初创公司聚焦AI专用芯片(ASIC)研发，以更低成本实现高效运算[12] - Rivos开发软件可将英伟达CUDA代码翻译成其芯片语言[12] - Groq开发独特语言处理单元架构，号称提供"世界最快推理"性能[13] 边缘推理市场机会 - 智能家居和穿戴设备催生海量边缘推理场景[14] - 小型分散的推理需求在英伟达视线未及的角落悄然爆发[14] - 新型算法架构与专用芯片结合正在诞生[14]

AI推理的商业价值 - AI推理不仅是一场技术革命，更是一门可以被精确计算且回报丰厚的生意 [1] - 摩根士丹利报告显示，标准的"AI推理工厂"平均利润率普遍超过50% [2] - 英伟达GB200以77.6%的利润率领先，谷歌TPU v6e pod以74.9%紧随其后，AWS Trn2 UltraServer和华为昇腾CloudMatrix 384分别达到62.5%和47.9% [6][10][11] - AMD在推理场景下表现不佳，MI300X和MI355X平台利润率分别为-28.2%和-64.0% [12] 盈利榜单分析 - 英伟达GB200 NVL72的盈利能力达到77.6%，得益于计算、内存和网络性能优势以及CUDA软件生态 [6] - 谷歌TPU v6e pod的74.9%利润率证明云厂商通过软硬件协同优化可构建高效益AI基础设施 [10] - AMD亏损源于高昂成本与产出效率失衡，MI300X平台年度TCO达7.74亿美元，与英伟达GB200的8.06亿美元接近，但token产出效率不足 [12] 100MW AI工厂模型 - 摩根士丹利首创"100MW AI工厂模型"，以100兆瓦电力消耗为基准单位，驱动约750个高密度AI服务器机架 [15] - 模型全面核算TCO，包括基建成本（每100MW约6.6亿美元）、硬件成本（3.67亿至22.73亿美元）和运营成本 [18] - 收入与token产出挂钩，参考每百万token 0.2美元的公允价格，并考虑70%的设备利用率 [16] 未来AI战场趋势 - 未来AI战场焦点集中在技术生态构建和下一代产品布局 [17] - 非英伟达阵营围绕"连接标准"展开竞争，AMD力推UALink，博通主张以太网方案 [19] - 英伟达下一代平台"Rubin"预计2026年Q2量产，Q3服务器放量，进一步巩固领先地位 [19]

AI推理工厂的盈利能力 - 标准AI推理工厂的平均利润率普遍超过50% [1] - 英伟达GB200以77.6%的利润率领先行业 谷歌TPU v6e pod以74.9%紧随其后 [5][7] - AWS Trn2 UltraServer利润率62.5% 华为昇腾CloudMatrix 384利润率47.9% [7] - AMD MI300X和MI355X平台分别亏损28.2%和64.0% [7] 技术路径与成本结构 - 100MW AI工厂模型标准化评估框架包含算力单元 成本账本 收入公式三大支柱 [9] - 100MW工厂年均TCO范围3.3亿至8.07亿美元 其中英伟达GB200平台TCO达8.06亿美元 AMD MI300X为7.74亿美元 [7][9] - 收入模型基于每百万token 0.2美元定价 设备利用率假设70% [9] - 基建成本每100MW约6.6亿美元资本开支 硬件成本跨度3.67亿至22.73亿美元 [11] 行业竞争格局与未来趋势 - 英伟达凭借CUDA生态和FP4精度创新建立市场统治力 [5] - AMD亏损主因是token产出效率无法覆盖高昂TCO 其成本与英伟达同级但收入能力不足 [7] - 下一代技术竞争聚焦连接标准 UALink与以太网方案之争将影响生态构建 [10] - 英伟达Rubin平台计划2026年Q2量产 持续拉高行业竞争门槛 [10] 商业模型核心参数 - 100MW电力可驱动750个高密度AI服务器机架 [9] - 硬件折旧周期4年 基建折旧周期10年 [11] - 运营成本计算包含PUE和全球平均电价变量 [11]

台积电Q2业绩表现 - 台积电Q2营收和净利润均创历史新高 超出市场预期 [1] - HPC和Smartphone业务分别占比60%和27% 环比增长14%和7% [1] - HPC业务增长14% 占比进一步提升 反映GPU及ASIC需求旺盛 [1] - 消费电子Q2收入环比增加7% 反映下半年旺季备货需求 [1] 英伟达动态与行业影响 - 英伟达H20恢复对华供应 黄仁勋称中国开源AI是全球AI革命催化剂 [5] - 苹果MLX框架增加CUDA支持 显示英伟达CUDA生态在AI开发领域主导地位 [5] - 苹果从封闭转向拥抱英伟达 反映其AI进展缓慢 [5] AI算力发展趋势 - 2025年北美及国内云厂商资本开支维持高增速 全球AI算力基建处于上升期 [6] - Grok4训练量达Grok2的100倍 推理训练量提升10倍 [6] - 互联网厂商将AI与传统业务结合 推理算力增速快且中期有望保持高增速 [6] 英伟达产业链机会 - 英伟达B系列芯片放量带动产业链Q2业绩高增速 [6] - 主权AI发展为英伟达产业链提供额外助力 [6] - 通信ETF(515880)光模块含量超40% 有望受益AI算力需求爆发 [6]

核心观点 - 华为昇腾CloudMatrix 384超节点在部分性能上超越英伟达GB200机柜，整体计算能力达后者的1.6倍[1][13] - 昇腾通过集群化设计弥补单芯片性能差距，实现从"备胎"到"主力"的转变，成功训练出千亿参数大模型[3][6][32] - 昇腾在算力利用率（MFU）上达到全球一流水平，稠密模型MFU超50%，MoE模型达41%-45%[9][10] - 昇腾384超节点采用光互联等系统性工程突破，实现384芯片高效协同，技术路径与英伟达差异化[16][21][29] 技术性能对比 - 单芯片性能为英伟达Blackwell的三分之一，但384超节点通过5倍芯片数量实现系统算力反超[13] - 推理性能对标英伟达H100，在DeepSeek-R1模型测试中算力利用率获全场最佳[11] - 英伟达GB200机柜仅集成72块GPU（下一代144块），华为突破384芯片互联技术[19][20] 技术路径创新 - 采用全对等互联架构与光缆连接，传输效率优于英伟达NVLink铜缆方案[27][29] - 结合鲲鹏CPU与昇腾NPU协同优化，实现"数学补物理"的系统级创新[24][32] - 自研CANN软件栈替代CUDA生态，支持分钟级故障恢复等工程优化[32] 行业竞争格局 - 国内AI芯片形成三大派系：科技巨头（华为/百度/阿里）、纯芯片厂商（寒武纪/燧原等）、细分领域企业（地平线等）[36] - 英伟达仍保持3nm工艺领先优势，CUDA生态历史积淀深厚[33][34] - 美国制裁背景下，昇腾在中国市场加速替代英伟达H20受限产品[36][37] 发展前景 - 华为通过"面积换性能"策略开辟中国特色技术曲线，实现弯道超车[38][39] - 昇腾已验证国产芯片训练千亿参数模型能力，标志国产算力进入实用阶段[6][40]

纪要涉及的行业或公司 涉及行业包括虚拟资产、TMT（含通信、算力、游戏等）、潮玩、消费电子等；涉及公司众多，如朗新集团、新大陆、恒生电子、立讯精密、英伟达、Oracle、英维克、泡泡玛特、网易、三七互娱、阅文集团、心动公司、IGG、友谊时光、百奥家庭互动、祖龙等 纪要提到的核心观点和论据 虚拟资产行业 - **美股代币化**：6月以来发展迅速，因美国天才法案和香港稳定币法案落地，监管完善吸引传统金融机构参与 [2] - **技术路线**：有第三方发行加多交易所接入、持牌券商自建链加自营发行、差价合约三种，分别适应不同合规要求和市场参与者 [1][5] - **香港金融机构布局**：超40家资管机构升级9号牌，41家完成1号牌升级，虚拟资产交易系统IT改造空间30 - 180亿人民币 [1][4][6] - **受益公司**：稳定币发行方、加密货币交易所、RWA业务服务方（如朗新集团）、跨境支付和证券IT相关标的（如新大陆、恒生电子）将受益 [1][7] 算力与通信行业 - **英伟达**：GB200量产高峰，GB300增量可期，ODM厂商三季度推GB300系统 [1][9] - **Oracle**：过去四季基础设施业务收入约100亿美元，新服务协议表明CSP厂商大力投入基建 [9] - **液冷技术**：海外2025年英伟达B系列应用液冷达高渗透率，国内2026 - 2027年达高渗透率，相关公司有望增收提利 [1][11][12] - **算力产业链**：建设力度加强，推荐算力板块，关注上游紧缺环节 [10] 消费电子行业 - **美国与越南关税协议**：对在越或东南亚建厂的消费电子公司如立讯精密构成利好 [3] - **果链公司**：市场预期低，估值普遍低，建议关注立讯精密等，苹果四季度明确折叠屏手机供应链情况 [15][16] 潮玩行业（泡泡玛特） - **市场表现**：短期股价横盘，长期关注一手市场，维护品牌与IP价值 [18] - **畅销款**：部分畅销款走向长青，公司多元化运营IP，保持长线运营信心 [19] - **IP发展**：头部与二线IP势能提升，通过多元举措增强品牌影响力 [20] - **海外市场**：拓展处于早期，各地区有不同发展态势和增量机会 [21][22][23] - **国内市场**：消费群体渗透初期，有扩张空间，上修业绩预期 [24] 游戏行业 - **行业表现**：今年大幅跑赢指数，受EPS和PE双重驱动，推荐网易、三七互娱、心动公司 [25] - **三七互娱**：7月11日上线斗罗大陆游戏，预计首年流水40 - 50亿，计划出海 [26] - **阅文集团**：今明两年业绩或改善，利润弹性在游戏流水分成、衍生品和短剧 [27] - **心动公司**：PE约20倍有增长空间，TapTap平台等带来潜在催化 [28] - **港股破净小市值公司**：如IGG等具高安全边际，进入新增长周期 [29][30] 算力领域发展趋势 - **产品迭代**：GB200产量下修，GB300成主流，电源、液冷、BBU升级放量，BBU成标配 [38] - **高压直流方案**：2026下半年单机柜功耗超600千瓦后，HVDC成主流，国内公司有优势 [37] 其他重要但可能被忽略的内容 - 泡泡玛特部分畅销款销售周期远超行业平均，如Molly一天系列达34个月 [19] - Oracle新服务协议虽未明确客户，但有报道OpenAI和字节跳动相关合作情况 [9] - 游戏行业一季度网易营销费用降，利润率从33%升至39% [25] - IGG市值40亿，年经营现金流10亿，账上现金20亿左右，PE 6 - 7倍 [29]

报告行业投资评级 - 行业评级为推荐 [6] 报告的核心观点 - 海外AI需求增长推动AI Capex高投入，光模块行业有高增长能力，ASIC与GPU替代竞争拉动PCB产业链受益，推荐算力产业链及相关标的；海洋经济板块受益政策，关注海风海缆板块及相关标的 [3][14][15] - 当前通信板块内外环境波动，算力领域业绩支撑强，部分行业底部订单恢复，推荐算力相关领域及贴合趋势热点、有订单催化、估值性价比高的板块 [16] 根据相关目录分别进行总结 GB300相关情况 - 美东时间7月3日，CoreWeave公司宣布收到首个英伟达GB300 NVL72，该系统性能优越，戴尔提供服务器组装，还将获液冷式机架可扩展系统 [8] - 伴随GB200量产高峰，GB300下半年有望起量，英伟达GB300 AI服务器预计下半年出货，富士康获最大订单，多家代工制造商预计9月出货 [8] 海洋经济相关情况 - 7月1日中央财经委员会第六次会议研究推动海洋经济高质量发展，要加强顶层设计、提高创新能力、做强海洋产业等 [10] - 今年我国风电装机快速增长，截至4月，风电累计并网装机量占比15.5%，前4个月风电发电量3814.3亿千瓦时，占总发电量12.78%，预计2030年全球海上风电装机容量有望突破230吉瓦，我国深远海项目成国际合作核心增长点 [10] 投资逻辑及产业链受益标的 - 海外AI需求增长推动AI Capex高投入，光模块行业有高增长能力，ASIC与GPU替代竞争拉动PCB产业链受益，推荐高速光模块、液冷等算力产业链及相关标的 [14] - 海洋经济板块受益政策和海风板块改善趋势，关注海风海缆板块及相关标的 [15] 近期通信板块观点及推荐逻辑 算力&通信基础设施 - 推荐运营商中国移动、中国电信、中国联通等；无线通信&服务器等设备商中兴通讯、紫光股份等；相关配套服务商英维克、新雷能等；算力第三方租赁光环新网、奥飞数据等及相关受益标的 [16][17] 光网络升级 - 推荐光模块及光放大器光迅科技、华工科技等；激光器受益标的源杰科技、长光华芯 [18] 边缘算力 - 推荐边缘安全厂商网宿科技，边缘节点厂商优刻得、首都在线等及边缘计算高算力SoC类芯片厂商 [19] 卫星互联网&低空经济相关受益标的 - 推荐5G - A通感一体化中天线及毫米波产业链中兴通讯、通宇通信等；短波超短波、无线中继产业链相关厂商海格通信、烽火电子等；低轨卫星通信产业链海格通信、上海瀚迅等；北斗产业链华测导航、海格通信等；IMU产业链华依科技、芯动联科等；激光雷达产业链炬光科技等 [19] 产业智能制造相关受益标的 - 推荐数字孪生相关厂商能科科技、赛意信息等；工业交换机厂商三旺通信、映翰通等；能源互联网相关厂商金卡智能、威胜信息等；控制器相关企业拓邦股份，云会议相关企业亿联网络等 [20] 信息安全相关受益标的 - 推荐综合型安全厂商紫光股份、奇安信等；硬件厂商星网锐捷等；专网领域海能达、海格通信等；铁路领域佳讯飞鸿等 [20] 液晶面板 - 推荐TCL科技 [20]

市值表现 - 英伟达市值逼近4万亿美元 周四盘中一度突破3 92万亿美元 短暂超过苹果2024年底创下的3 915万亿美元全球最高市值记录 [1] - 截至周四收盘 公司股价上涨1 33%至159 34美元/股 创下"1拆10"后新高 市值达3 89万亿美元 [1] - 6月以来股价累计上涨17 92% 年初至7月3日累计上涨18 67% 有望创下史上最高市值纪录 [2] 财务业绩 - 2026财年第一季度营收440 62亿美元 同比增长69% 净利润187 75亿美元 同比增长26% [3] - 数据中心业务收入391亿美元 同比增长73% Blackwell架构芯片占比达70% 显示AI芯片架构已成功过渡 [3] - 下半年Blackwell架构GB300芯片将进入出货高峰期 CoreWeave成为首家部署GB300 NVL72系统的云服务商 [3] 行业前景 - CEO黄仁勋指出市场算力需求激增 tokens生成量过去一年增长50-100倍 微软上季度处理超100万亿tokens 为一年前5倍 [3] - 人工智能和机器人技术被视作数万亿美元级增长机会 预计未来将有数十亿台机器人 数亿辆自动驾驶汽车和数十万个机器人工厂采用公司技术 [4] - TrendForce数据显示 2024年英伟达营收增长率达125% 远超同行最高21%的增速 预计2025年全球半导体IC产业规模将增长19% [4] 竞争环境 - AMD于6月发布MI350系列AI芯片 宣称性能优于英伟达 Marvell也上调AI定制芯片市场目标 [5] - 谷歌TPU芯片峰值算力达4614TOPs 预计串联数将达9200颗 客户对英伟达60%以上毛利率不满 正积极开发自主芯片方案 [5] 高管动向 - 黄仁勋6月20日以来累计减持22 5万股 套现3320万美元 为600万股减持计划的一部分 其他董事会成员也有减持动作 [5]

股价表现与市值 - 截至周四收盘，英伟达股价上涨1.33%至159.34美元/股，创去年股票"1拆10"后的新高，市值达3.89万亿美元 [1] - 周四盘中市值一度突破3.92万亿美元，短暂超过苹果在2024年年底创下的3.915万亿美元全球最高市值纪录 [1] - 6月以来股价累计上涨17.92%，年初至7月3日累计上涨18.67%，延续上涨趋势可能创史上最高市值纪录 [1] 财务业绩与业务表现 - 2026财年第一季度营收440.62亿美元(同比增长69%)，净利润187.75亿美元(同比增长26%) [3] - 数据中心业务收入391亿美元(同比增长73%)，Blackwell架构芯片占数据中心收入近70% [3] - 云服务公司CoreWeave成为首家部署GB300 NVL72系统的AI云服务提供商，并计划扩大部署 [3] 行业前景与增长机会 - CEO黄仁勋表示市场对算力需求持续增长，推理计算需求激增，tokens生成在过去一年增长50-100倍 [3] - 人工智能和机器人技术被视作数万亿美元级别的增长机会，未来将有数十亿台机器人、数亿辆自动驾驶汽车和数十万个机器人工厂由英伟达技术驱动 [4] - TrendForce数据显示英伟达2023年营收增长率达125%，远高于同行最高21%的增长率，预计将推动2025年全球半导体IC产业规模增长19% [4] 竞争环境与挑战 - AMD发布新系列AI芯片MI350，称性能优于英伟达产品 [5] - Marvell上调AI定制芯片市场目标，谷歌TPU芯片峰值算力达4614TOPs，预计串联数可达9200颗 [5] - 客户对英伟达60%以上的毛利率不满，纷纷寻求在训练端和推理端推出自研芯片方案 [5] 高管动向 - 黄仁勋6月20日以来累计减持22.5万股(套现3320万美元)，是其减持600万股计划的一部分 [5] - 董事会成员Mark Stevens、Tench Coxe等近期也有减持动作 [5]

Grok4发布进展 - 马斯克与xAI团队正在打磨Grok4 计划在7月4日之后发布 [1] - Grok4可能在代码生成和理解方面有重大突破 因需进行专门编码模型的大规模训练 [1][2] AI芯片发展动态 - OpenAI开始租用谷歌AI芯片为ChatGPT等产品提供算力支持 [2] - 谷歌、亚马逊ASIC芯片数量今年大幅增长 明年有望持续 [2] - Meta计划2025年Q4发布博通设计的ASIC芯片MTIA T-V1 2026年中推出MTIA T-V1.5 2027年发布MTIA T-V2 [2] - Meta目标2025年底至2026年前出货100-150万颗ASIC [2] - 预计2026年三家公司ASIC芯片总量将超700万颗 [2] AI-PCB产业链 - 多家AI-PCB公司订单强劲 满产满销 正在大力扩产 [2][3] - 二、三季度业绩高增长有望持续 [2][3] - AI覆铜板需求旺盛 随英伟达GB200及ASIC放量 AI服务器及交换机转向采用M8材料 未来可能向M9演进 [2][3] - 技术升级带来价值量持续提升 [2][3] - 海外覆铜板扩产缓慢 大陆龙头厂商有望受益 [2][3] 半导体行业景气度 - 消费电子、PCB、半导体芯片、半导体代工/设备/材料/零部件、被动元件、封测行业均呈现稳健向上态势 [4] - PCB行业加速向上 [4] - 显示行业底部企稳 [4] 业绩预期 - 二季度AI-PCB产业链、SOC芯片、CIS芯片、存储芯片、半导体材料等方向部分公司业绩有望超预期 [2] - 建议关注上半年业绩增长确定性方向 [2][3]