11月12日-13日，上交所国际投资者大会举行。芯原股份董事长兼总裁戴伟民围绕AI芯片行业趋势、公司技术布局及应用场景拓展等核心话题展开分享，既解析了公司在AI ASIC芯片领域的竞 针对市场关注的"如何满足国内外客户AI ASIC芯片需求及技术储备"问题，戴伟民首先澄清了行业对通用GPU芯片和AI ASIC在技术布局和应用方向上的认知偏差。他表示，大模型持续更新发 从技术落地来看，芯原的定制化能力已获得市场验证。作为国内半导体IP领域的资深企业，公司上市时被誉为"中国半导体IP第一股"，随着公司业务在业界获得更广泛的关注度和更深的认知度 在行业趋势判断上，戴伟民明确提出"端侧AI至关重要"的观点。他指出，当前市场非常关注云上训练芯片，但端侧市场正孕育巨大增量。以消费电子领域为例，国内手机领域的头部企业已在手 责任编辑：常福强 专题：专题|2025上海证券交易所国际投资者大会 ...

专题：专题|2025上海证券交易所国际投资者大会 炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 11月12日-13日，上交所国际投资者大会举行。芯原股份董事长兼总裁戴伟民围绕AI芯片行业趋势、公 司技术布局及应用场景拓展等核心话题展开分享，既解析了公司在AI ASIC芯片领域的竞争优势，也抛 出了对端侧AI、小模型应用及行业变革的独到判断，为市场透视AI芯片产业发展路径提供了重要视 角。 责任编辑：常福强 在行业趋势判断上，戴伟民明确提出"端侧AI至关重要"的观点。他指出，当前市场非常关注云上训练芯 片，但端侧市场正孕育巨大增量。以消费电子领域为例，国内手机领域的头部企业已在手机画质优化等 方面与芯原展开合作。微软提出"AI PC若小于40TOPS算力则难以达标"的标准，更印证了端侧算力升级 的紧迫性，而芯原已在这一领域提前布局。 针对市场关注的"如何满足国内外客户AI ASIC芯片需求及技术储备"问题，戴伟民首先澄清了行业对通 用GPU芯片和AI ASIC在技术布局和应用方向上的认知偏差。他表示，大模型持续更新发展，在部署相 对固定的领域，如云端，需要通用灵活的GPU来支撑这一部 ...

微软与OpenAI的芯片合作 - 微软计划利用其从OpenAI定制AI半导体研发工作中获得的访问权限来助力自身的芯片研发工作 [1] - 微软首席执行官表示公司将首先复制OpenAI的开发成果，之后会进行拓展，并强调在系统层面创新方面已全面掌握相关技术 [1] - 根据修订协议，微软可在2032年之前使用OpenAI的模型，并可在2030年之前进行相关研究，或直到专家小组认定通用人工智能已实现 [1] 合作的具体条款与知识产权 - 微软与OpenAI的合作协议允许微软使用OpenAI的模型进行研发，但微软的知识产权不包括OpenAI的消费级硬件 [1] - 微软将与OpenAI的设计团队以及自身的团队合作，因为公司拥有相关的知识产权 [1] 行业竞争格局与技术路线 - AI ASIC与英伟达AI GPU是AI芯片的两种不同技术路线，两者互为市场竞争对手 [1] - AI ASIC对于超大规模云计算巨头和AI领军企业在AI训练和推理领域具备明显的性价比与能效比优势 [1] - 博通公司正在帮助OpenAI设计并生产一款定制化AI加速芯片，计划最早从明年开始交付首批芯片 [2] 对英伟达的竞争影响 - 博通与OpenAI的合作将使得英伟达面临来自博通在AI芯片领域最直接且最强大的长期竞争压力 [2] - 微软此前在自行开发芯片方面的努力成果不如云服务竞争对手Alphabet旗下的谷歌显著 [1]

行业与公司 * 纪要涉及的行业主要为人工智能产业链，包括云端算力（如光模块、AI芯片、交换机、PCB）和端侧AI（如消费电子、AI硬件）[1][3][12] * 涉及的公司包括海外科技巨头（如英伟达、亚马逊、谷歌、苹果、Meta、OpenAI、博通）以及A股和美股的相关产业链公司（如旭创、新易盛、工业富联、生益科技、苹果）[2][11][23][24] 核心观点与论据：云端算力 * **光模块需求激增且供不应求**：亚马逊和谷歌大幅上修2026年800G和1.6T光模块订单，均超过1,000万支[1][2] 英伟达将其1.6T光模块订单需求上修至约1,500万支[2] 预计2026年全球市场对1.6T和800G光模块的总需求分别达到2,500万只和4,800万只以上，但实际出货量预计仅为1,700万只和4,400万只，供不应求状态将延续至2027年[1][4] * **行业竞争格局稳固，头部公司受益**：在供不应求背景下，核心供应商价格稳定，盈利能力维持高位[1][6] 上游器件供应瓶颈巩固了龙头企业与核心供应商的合作关系，使其在采购端具备优势，份额有望稳定提升[1][6][7] * **AI ASIC芯片市场高速增长**：随着AI推理落地，低成本、低功耗的AI定制化芯片市场规模有望持续增长[1][8] 预计2026年全球AI ASIC芯片出货量将实现同比翻倍及以上的增长[1][8] 博通作为产业链龙头有望受益[11] * **AI数据中心网络架构演进带来新机会**：以太网在AI数据中心训练集群中的渗透率有望持续提升，利好交换芯片及交换机厂商（如Arista）[3][9] Arista的AI交换机收入在2026年有望实现同比60%至80%的较高增速[9] 不同云厂商采用的Scale Up互联分化方案（如谷歌OCS、亚马逊PCIe）将为各自硬件供应商带来机会[9][10] * **PCB与服务器组装环节受益**：PCB公司（如生益科技）三季度业绩超预期，未来将受益于ASP提升、材料升级及结构复杂化[12] 服务器组装龙头工业富联将受益于机柜方案复杂度提高带来的单机柜ASP或利润提升[12][23] 核心观点与论据：端侧AI * **端侧AI处于加速落地阶段，商业化闭环可期**：以3C产品为基础的移动互联网生态是实现2C端AI商业化闭环的重要逻辑[3][14] 苹果等公司加速端侧AI模型和应用落地，市场对未来发展充满期待[3][14] * **端侧AI重塑消费电子行业**：端侧AI重新打开了AR/VR眼镜等创新性产品的空间[15] 并改变了人机交互方式，可能打破智能手机固化的终端品牌格局[15] AI功能已成为创新消费电子终端产品的核心卖点[16] * **消费电子行业现状与趋势**：2025年智能手机市场出货量同比增长仅为3.58%，中国市场增长约0.38%[17] 龙头公司股价上涨主要源于对端侧AI长期发展的估值提升[17][18] 消费电子产品形态呈现百花齐放趋势，如全景相机、运动相机、无人机等[20] * **中国供应链地位稳固**：中国在全球消费电子产业链中的龙头地位无法撼动，全球80%以上手机在中国生产[19] 即使面对关税影响，果链头部公司明确表示迁移不现实[19] 其他重要内容：投资建议与标的 * **A股市场推荐**：在云端算力链，建议关注光通信核心个股如旭创、新易盛、源杰、天孚[11] 以及服务器组装龙头工业富联和PCB相关公司[23] 在端侧AI方面，首推果链龙头公司，并关注平台型公司或卡位关键环节的公司（如光学、组装）以及非手机创新产品产业链[21][23] * **美股市场推荐**：首要推荐苹果，预计其将在2026年推出多个创新产品并引领消费电子新周期[24]

文章核心观点 - 全球主要云端服务提供商正进行一场由AI驱动的资本支出狂潮，预计2025年八大CSP资本支出将突破4200亿美元，2026年有望达到5200亿美元以上，年增幅高达61% [1] - 这场“AI军备竞赛”正催生前所未有的投资机会，直接影响AI服务器、半导体、数据中心、散热技术及AI ASIC芯片等多个产业链 [1][2] 云巨头资本支出狂潮 - 2025年上半年，亚马逊、Alphabet、微软和Meta四家公司的合计资本支出达到约1715亿美元，并同步上修全年合计资本支出至3500亿美元以上 [2] - 资本支出主要集中在采购英伟达GPU整柜式解决方案、扩建数据中心基础设施以及加速自研AI ASIC芯片 [2] - 摩根士丹利分析指出，2026年全球云资本支出可能达到8200亿美元，同比增长31%，AI服务器的资本支出同比或增长70% [2] AI服务器产业链 - 2024年全球AI算力服务器市场规模约为399.7亿美元，预计到2031年将达到1139.6亿美元，2025-2031期间年复合增长率为16.4% [3] - 高盛科技团队预测，2025-2026年高功率AI服务器出货量将较此前预期分别提升21%、39%，推理型AI服务器出货量同期分别上调3%、5% [3] - 液冷技术成为AI服务器升级的关键环节，具备英伟达/英特尔液冷组件认证的企业将直接受益 [3][4] 半导体产业 - 英伟达在AI GPU市场占据主导地位，2025年市场份额达86%，其Blackwell系列GPU被广泛使用 [5] - 摩根士丹利预计，英伟达Blackwell GPU在2025年下半年中国市场的销量将达到150-200万颗 [6] - 国产替代逻辑强劲，中芯国际正积极扩建28nm产能以满足国内GPU与AI ASIC的本土需求，美国对EDA工具的出口管制催生了国产替代的迫切需求 [6][7] 数据中心与散热产业链 - 高盛互联网团队预计，2025年中国数据中心总运营容量将达30GW，其中互联网、云及AI合计占比约70%（13GW） [8] - 阿里云在2025年9月宣布新一轮全球基础设施扩建计划，将在巴西、法国和荷兰首次设立节点，并扩建墨西哥、日本等多地数据中心 [8] - UPS龙头企业如科士达、科华数据等凭借客户优势持续捕捉国内云开支红利，液冷技术需求爆发，预计头部供应商在2027年、2030年将分别占据全球服务器液冷市场5%、10%的份额 [8] AI ASIC芯片赛道 - ASIC芯片正成为CSP打破英伟达垄断的重要赛道，各大云巨头纷纷开始自研AI芯片以应对能源消耗、GPU短缺和投资回报压力 [9] - 摩根士丹利预测，2027年全球AI ASIC芯片销量有望接近800万颗，2026年约570万颗，谷歌、亚马逊为核心玩家，Meta凭借MTIA v3芯片快速追赶 [9] - 这一趋势为AI ASIC设计服务企业带来巨大机遇，在亚太半导体领域，机构维持对Alchip、GUC等ASIC设计服务企业的“增持”评级 [9] 市场投资逻辑 - 当前A股市场存在“老登”与“小登”的投资理念碰撞，“老登”投资者偏爱传统行业龙头蓝筹，“小登”投资者热衷追逐AI、算力等前沿科技赛道 [12] - 本轮CSP资本支出狂潮明显偏向“小登”的投资偏好，但“老登”看重的估值和安全边际同样重要 [12] - 市场分析认为国产替代赛道是长期确定性方向，尤其半导体、AI芯片领域，投资机会在于找到能享受AI浪潮红利且具备合理估值和坚实业绩支撑的优质企业 [11][13]

公司2025年第三季度经营业绩 - 2025年第三季度预计实现营业收入12.84亿元，创公司单季度历史新高，环比大幅增长119.74%，同比增长78.77% [4] - 第三季度单季度亏损同比、环比均实现大幅收窄，盈利能力大幅提升 [4] - 芯片设计业务收入4.29亿元，环比增长291.76%，同比增长80.67%；量产业务收入6.09亿元，环比增长133.02%，同比增长158.12%；知识产权授权使用费收入2.13亿元，环比增长14.14%，同比基本持平 [4] 业务增长驱动因素 - 一站式芯片定制业务爆发，尤其是AI ASIC业务的增长，是单季度营收创历史新高的主要原因 [4] - 公司已从“中国半导体IP第一股”成长为“AI ASIC龙头企业”，受益于AI算力发展的推动 [3] - 公司服务的客户包括三星、谷歌、亚马逊、微软、百度、腾讯、阿里巴巴等多家大厂，并已达成深度战略合作 [4] 新签订单与在手订单情况 - 2025年第三季度新签订单15.93亿元，同比大幅增长145.80%，其中AI算力相关订单占比约65% [7] - 2025年前三季度新签订单32.49亿元，已超过2024年全年新签订单水平 [7] - 截至2025年第三季度末，预计在手订单金额为32.86亿元，持续创历史新高，且已连续八个季度保持高位 [8] 未来收入保障 - 一站式芯片定制业务在手订单占比近90%，且预计一年内转化为收入的比例约为80%，为未来营业收入增长提供了有力保障 [8] - 得益于近两年在手订单持续保持高位，随着订单的不断转化，公司研发资源陆续投入客户项目 [4]

文章核心观点 - AI ASIC作为专用芯片，在AI推理时代凭借高能效、低成本和软硬件协同优势，成为大厂应对算力需求爆发和降低TCO的关键路径 [2][4][5][6] - AI推理需求随模型能力提升和Token消耗快速增长而爆发，推动AI ASIC市场进入高速增长期，AMD预计2028年全球市场规模达1250亿美元 [9][10][11] - 海外云服务厂商自研AI ASIC已形成成熟模式，以谷歌TPU为代表，通过与博通等设计服务商合作实现快速迭代和商业化 [16][17][20][21] - 国内AI云市场集中度提升推动头部云厂商自研AI ASIC需求，百度、阿里等公司产品已进入规模化应用阶段，国产ASIC产业链迎来战略机遇 [24][25][26][27][28] ASIC与GPU技术对比 - ASIC与GPU架构相似但定位不同：ASIC为特定场景定制，采用脉动阵列等架构优化矩阵运算，实现高能效和低功耗；GPU需兼顾图形渲染等通用场景，基于冯诺依曼架构存在存储瓶颈 [4] - 谷歌TPU v5能效比为英伟达H200的1.46倍，在BERT推理中每瓦性能提升3.2倍；亚马逊Trainium2训练成本降40%，推理降55%，10万卡集群可节省12亿美元初始投资 [4] - ASIC优势源于3D堆叠优化算力密度、DVFS降低闲置功耗、HBM3e内存突破带宽瓶颈（达1.2TB/s） [4] 大厂自研ASIC动因 - 核心驱动力为降低TCO：自研可规避外采芯片的厂商利润，英伟达FY2025毛利率75.5%、净利率57%，数据中心芯片利润约582亿美元 [6][8] - 应对内部AI需求爆发，实现软硬件协同优化，如谷歌TPU整合TensorFlow实现极致性能 [5] - 减少外部依赖，保障供应链安全 [5] - 自研投入包括设计团队收购（如亚马逊3.5亿美元收购Annapurna Labs）、外部服务商NRE费用及IP采购，规模起量后单颗芯片研发成本显著摊薄，谷歌2023年TPU超200万颗，年研发20亿美元，单颗摊薄1000美元 [7][8] AI推理需求增长 - 推理收入模型为（价格/token）×（吞吐量, tokens/秒），硬件性能直接决定token生成速度，低成本高效的AI ASIC在推理场景优势显著 [9] - ChatGPT C端周活跃用户截至2025年7月达7亿，占全球成年人10%，OpenRouter统计显示API Token日消耗量从2024年9月不足0.5T升至2025年8月近5T，一年内翻近10倍 [10] - OpenAI于2025年9月成为博通定制AI ASIC第四位客户，订单近百亿美元 [10] AI ASIC产业链环节 - 产业链分为前端（需求定义、架构设计）和后端（设计实现），云厂商多与设计服务商合作，定制芯片包括计算、存储、网络IO和封装四部分IP [13] - 国际设计服务商以博通、Marvell为主导，提供完整IP解决方案；国内主要参与者包括芯原股份、翱捷科技、灿芯股份 [14][16][28] - 关键IP包括处理器IP（如CPU/GPU）、接口IP（如SerDes）、内存IP（如HBM），SerDes技术直接影响Die-to-Die及芯片间通信效率，是AI算力关键瓶颈 [14][33] 海外云厂商自研案例 - 谷歌TPU迭代至第七代Ironwood，支持主动检索和协作推理，提供4614 TFLOPS FP8算力、192GB HBM3e内存、7.3TB/s带宽，SuperPod支持9216颗芯片互联 [18][20] - 博通作为核心服务商，2024年AI ASIC收入122亿美元，2025前三季137亿美元，其优势包括完整IP体系（21000专利）、多代TPU设计经验、3.5D SOIC封装技术、高速互连与CPO技术 [21][23] - 谷歌TPU成功源于架构创新（脉动阵列）、系统级思维（TPU Pod集群）、与博通合作降低风险和成本 [20] 国内ASIC发展现状 - 2025年上半年中国企业级大模型日均总Token消耗达10.2万亿，环比增长363%；中国AI云市场2025年规模预计518亿元，2025-2030年CAGR 26.8% [24] - 市场格局集中，CR5超75%，头部云厂商阿里云（占比35.8%）、火山引擎（14.8%）、华为云（13.1%）等均布局自研AI ASIC [24] - 百度昆仑芯第三代P800已部署万卡集群，中标中国移动10亿元集采大单；阿里平头哥PPU关键指标超英伟达A800，签获16384张卡订单；字节自研训练+推理芯片预计2026年前量产 [25][26] 国内ASIC服务商分析 - 芯原股份为国内第一设计IP厂商，拥有6类处理器IP及1600+数模混合IP，5nm系统级芯片一次成功，未来增长点来自AI ASIC、AIGC芯片等 [29][31] - 翱捷科技第一大股东为阿里巴巴，2025上半年芯片定制及IP授权服务收入约1.44亿元，通过创新架构为系统厂商提供合规ASIC [29][32] - 灿芯股份第一大股东为中芯国际，主打28nm及以上成熟制程，优化高速接口IP以适配AI推理场景 [29][32]

华尔街对全球股市的看涨观点 - 高盛建议投资者采取负责任且稳健的看多策略，不应对抗由AI投资热潮主导的牛市行情 [1] - 华尔街顶级分析师普遍转向乐观看涨立场，并争相上调对标普500指数的年底及明年展望 [1] - 自4月以来，标普500指数和MSCI全球指数在大型科技巨头及AI领军者带动下屡创历史新高 [1][6] 标普500指数目标点位预测 - 多数华尔街顶级分析师预测标普500指数到今年年末或明年年初可能大幅上涨至7000点左右 [2] - 高盛将标普500指数6个月和12个月目标点位分别上调至7000点和7200点，预期回报率为5%和8% [7] - 德意志银行将标普500指数年末目标上调至7000点，较当前水平还有逾7%的涨幅 [7] - Evercore ISI分析师预测在AI技术推动下，标普500指数到2026年底将攀升至7750点，潜在涨幅约20% [8] AI投资热潮的市场驱动力 - 英伟达、Meta、谷歌、甲骨文、台积电及博通等AI算力产业链领军者股价出现史诗级涨势 [6] - 全球DRAM和NAND存储产品价格大涨，以及甲骨文4550亿美元合同储备强化了AI算力基础设施的长期牛市叙事 [5] - 生成式AI与AI智能体主导的推理端需求推动人工智能算力基础设施市场呈指数级增长 [6] 高盛对市场趋势的具体分析 - 高盛对冲基金主管指出，当美联储在经济增长具备韧性之际转向降息周期且股市位于高位时，市场表现非常有利 [3] - 高盛偏好纳斯达克100指数而非罗素2000指数，并建议利用期权市场管理尾部风险 [3] - 高盛主要经纪业务数据显示，对冲基金总敞口提升但净敞口仍受限，表明追高意愿犹豫但市场仍有吸纳新资金的能力 [5] 高风险投资领域的强劲表现 - 量子计算领域相关投资在过去一段时间内涨幅达80.8% [4] - 高盛高贝塔动量策略涨幅达36.0% [4] - 比特币相关敏感投资涨幅达33.9% [4] - 非盈利科技公司投资涨幅达40.6% [4] - AI半导体领域投资涨幅达34.6% [4] 华尔街机构对牛市延续性的判断 - 富国银行分析师预测到明年年底标普500指数将上涨11%，并认为只要科技巨头AI资本开支保持扩张，牛市就应延续 [7] - 尽管可能出现10%或以上的回调，但Evercore ISI分析师认为在结构性牛市背景下这类回调均属买入良机 [8] - 在AI驱动资产泡沫情景下，标普500指数甚至可能攀升至9000点 [8]

美国国会调查 - 美国共和党关键参议员乔什·霍利要求OpenAI首席执行官萨姆·阿尔特曼在10月17日前提交有关ChatGPT对儿童和青少年构成风险的核心文件与信息[1] - 参议员霍利指出有越来越多的证据表明AI聊天机器人对儿童造成严重伤害且OpenAI的产品难辞其咎[1] - 调查涉及OpenAI产品的研究与最终设计以及对青少年用户造成伤害的重要事件[1] 公司重组计划 - OpenAI计划由现有非营利母体继续控股同时在经营实体层面组建公益性公司以保持使命约束并便于筹资及确保未来千亿美元级别IPO上市路径[2] - 非营利母体将获超过1000亿美元的股权OpenAI与微软签署非约束性谅解备忘录以延展合作与重订条款[2] - 重组方案采用非营利控股加公益性公司经营的双层结构目前方案仍在加州和特拉华监管审查之中[2][3] 用户增长与财务数据 - ChatGPT在全球范围内每周拥有超过7亿活跃用户远高于3月份的5亿[4] - OpenAI员工计划向由Thrive Capital软银和Dragoneer等组成的投资者团体出售价值约60亿美元的股票此次交易将使公司估值达到5000亿美元[4] - 公司管理层预计2024年营收将增长两倍达到130亿美元而2023年营收约为37亿美元[4] 算力基础设施投资 - OpenAI计划与美国芯片巨头博通合作于明年推出首款定制化人工智能芯片预计双方合作订单规模超100亿美元[4] - 公司在训练和运行人工智能系统时依赖天量算力资源持续斥巨资购买英伟达H100/H200及Blackwell架构AI GPU[5] - 首席执行官阿尔特曼表示公司将在不远的将来投入数万亿美元资金用于AI核心基础设施包括AI芯片数据中心网络设备和电力系统等[6]

OpenAI与博通合作开发AI芯片 - OpenAI计划与博通合作于明年推出首款定制化AI ASIC芯片 该芯片将首先用于内部而非对外提供 [1] - OpenAI在训练和运行AI系统时依赖天量算力资源 估值高达5000亿美元 近年来持续购买英伟达H100/H200及Blackwell架构AI GPU [1] - 定制化AI芯片路径相比纯粹堆积英伟达GPU性价比更高 [1] OpenAI的AI基础设施战略 - CEO Sam Altman表示将在"不远的将来"投入数万亿美元用于AI核心基础设施 包括AI芯片、数据中心网络设备和电力系统 [2] - 去年OpenAI正与博通及台积电联合开发首款自研AI ASIC 同时引入AMD AI算力以实现算力资源多元化并降低成本 [2] - 今年2月OpenAI推进开发第一代AI ASIC以减少对英伟达的依赖 [2] 合作细节与行业趋势 - OpenAI将在未来几个月敲定与博通合作的AI ASIC设计架构 并交由台积电代工制造 [3] - OpenAI追随谷歌、亚马逊和Meta的步伐 这些科技巨头都已打造定制化AI芯片处理庞大AI工作负载 [3] - 博通是超大规模云服务提供商AI ASIC需求的"早期领导者" [3] 博通业绩与AI需求 - 博通从未具名新超大规模客户(后被曝为OpenAI)获得逾100亿美元AI基础设施订单 [4] - 博通预计2026财年AI相关营收增速将比此前预期更强劲 此前预期增速为50%至60% [4] - 除现有三家超大规模客户外 还有四家新大规模潜在客户寻求与博通深度合作开发定制化AI芯片 [4] 博通财务表现 - 自4月年内低点以来博通股价翻倍有余 市值增加约7300亿美元 成为纳斯达克100指数表现第三好的个股 涨势强于英伟达 [5] - 预计第四财季整体营收约174亿美元 高于华尔街预期的170.5亿美元 同比增长约25% [5] - 第三财季整体营收增长22%至接近160亿美元 调整后每股收益1.69美元高于预期的1.67美元 [5] - 第三财季AI基建相关半导体营收约52亿美元 同比增速高达63% 高于51.1亿美元预期 [5] - 预计第四财季AI基建营收约62亿美元 高于58.2亿美元预期 [5] 行业影响与市场地位 - 博通强劲业绩重振美股科技股投资者对AI的信仰 带动芯片股上行 [7] - 全球AI算力需求呈现炸裂增长趋势 AI ASIC和高性能以太网芯片需求增速比肩2023-2024年英伟达GPU需求增速 [7] - 博通在芯片互联通信和数据传输领域具有绝对技术领导地位 是AI ASIC最重要参与力量 [8] - 科技巨头包括微软、亚马逊、谷歌、Meta和OpenAI都在联手博通更新迭代AI ASIC芯片 [8] - AI ASIC未来市场份额扩张势头有望强于AI GPU 趋于份额对等 而非当前英伟达占据90%份额的局面 [8] 技术进展与性能对比 - 谷歌Ironwood TPU(TPU v6)与TPU v5p相比峰值FLOPS性能提升10倍 功效比提升5.6倍 [9] - 与TPU v4相比Ironwood单芯片算力提升超过16倍 [9] - Ironwood的4.2 TFLOPS/瓦功效比略低于英伟达B200/300 GPU的4.5 TFLOPS/瓦 [9] - 专用AI ASIC芯片正快速缩小与领先AI GPU的性能差距 [9] - 采用与博通合作的3nm制程工艺 Ironwood将在2025年下半年大规模量产 [9] - 预计Ironwood在未来6-7个月为博通带来约100亿美元营收 [9] 市场拓展与部署 - 谷歌接洽以租赁英伟达GPU服务器为主的云服务商 希望其数据中心部署谷歌TPU算力集群 [10] - 已与至少一家云服务商达成协议 包括伦敦的Fluidstack将在纽约数据中心部署谷歌TPU算力集群 [10] 股价表现与华尔街观点 - 自1月底以来博通股价涨势比英伟达更强劲 [11] - 华尔街普遍看涨博通股价前景 在业绩公布后大幅上调目标价 [14] - Oppenheimer将目标价从325美元上调至360美元 TD Cowen从355美元上调至370美元 [15] - 瑞穗将目标价从320美元上调至355美元 Piper Sandler从315美元大幅上调至375美元 [15] - 截至周四美股收盘博通股价收涨于306美元 [14]