英伟达的竞争护城河分析 - 市场关于TPU和ASIC侵蚀英伟达护城河的观点被严重夸大[2] - 英伟达通过持续精进GB300及后续Vera Rubin架构，可维持领先出货并不断降低成本，成为迄今最具成本效益的平台[2] - 英伟达的护城河源于其端到端、为高频宽、大规模扩展与可持续利用率而打造的整体架构，这是迈向AI工厂最关键的决定因素[3] - 英伟达除了掌握一定先进封装产能外，还持续推进GB200、GB300到Rubin的架构，并改善交换技术与整体系统设计，更具优势[3] - 在供应受限环境下，超大规模云端业者势必采取混合架构策略，难以用TPU全面取代GPU[3] - 英伟达的护城河因出货量、经验曲线效应以及多年端到端系统工作，形成稳固护城河[7] TPU作为替代方案的局限性 - TPU核心问题不在是否为“好芯片”，而在于其架构能否适配AI下一阶段的发展需求[3] - TPU因频宽昂贵且稀少而诞生，适合低频宽需求的AI任务，但随着模型规模扩大与工作负载多样化，在扩展性等方面遇到限制[3] - 目前领先的AI训练走向为“高频宽与大规模扩展”而改善的系统架构，这需要让大量加速器彼此连接并长时间维持高效运转[3] - “TPU走向开放市场”更合理的解释是生态系伙伴及Meta等公司寻求优势带来的压力，而非Google有意成为真正的商用芯片供应商[4] - 像Google这样的主要超大规模业者，不太可能大规模对外销售自家专有加速器，以让直接竞争对手形成真正的外部市场[3] Google与OpenAI的竞争格局 - 市场关于Google通过Gemini击败OpenAI的观点被严重夸大[2] - Google在壮大的同时面临“创新者困境”，其搜寻业务与广告营收高度绑定[2] - 若Google将广告模式转向类似聊天机器人的体验，单次搜寻查询的服务成本将暴增至原来的100倍[2] - Google必须将商业模式转向更高度整合的购物体验，但即便Gemini近期取得一定成功，Google仍不具备这样的信任基础[2] - OpenAI核心在于强调可信资讯，而非推送广告，仍有其优势[2] - 就平台动能而言，现阶段仍是OpenAI“领先一大截”，平台建设、开发者采用、企业用户组合转变以及对稀缺运算资源的掌握都对OpenAI有利[6] - OpenAI因平台执行力及企业需求而保持领先，其先行者优势正逐步转化为更持久的竞争力[7] - 模型品质已成为基本门槛，真正的竞争焦点在于模型周边的软件与服务[7] Google面临的商业模式挑战 - Google的困境在于如何以不损害其获利引擎的前提下，让主导模式过渡到更完善的模式[5] - Google获利引擎建立在与搜寻行为挂钩的广告变现上，但互动模式转向ChatGPT式的体验会使成本结构发生巨大变化[5] - 从经典搜寻转向助手式的交互模式会改变单位经济效益，从而可能破坏其盈利引擎[5]

全球算力竞争整体格局 - 算力已成为驱动全球经济发展的核心引擎和衡量国家综合实力的关键指标，全球竞争呈现多维度综合博弈态势 [1][7] - 中美两国稳居全球算力竞争第一梯队，欧盟及东盟、中东、印度等新兴经济体各具特色，处于快速发展阶段 [1] - 全球算力产业呈现规模高速扩张、技术迭代升级、应用场景多元化、供应链重构、商业模式创新及绿色可持续发展等趋势 [1] 美国算力产业发展现状 - 美国凭借在芯片设计、AI基础软件、技术人才等领域的深厚积累，构建了完整产业链生态，政策侧重保护创新生态与国家安全 [1] - 科技巨头持续加大资本支出，微软计划2025财年投入约800亿美元，亚马逊相关投资计划高达1000亿美元，谷歌预计约750亿美元，Meta预期在640-720亿美元 [35] - 算力基础设施聚焦高性能计算与AI场景，在互联网科技、金融、医疗等领域应用成熟 [1] - 美国通过《芯片与科学法案》等措施掌控全球70%以上高端AI芯片产能，强化高性能计算设备出口管制 [30][37] 中国算力产业发展现状 - 中国算力规模位居全球第二，2023年全球算力总规模达1397 EFLOPS，中国占全球总算力规模的33% [1][30] - 通过“东数西算”工程构建全国一体化算力网络，政策体系系统化且支持力度强劲 [1][25] - 电力资源供给充足且绿色能源转型成效显著，在智能算力增长、行业应用创新等方面优势突出 [1] - 国产芯片（如昇腾、寒武纪、海光）与软件生态加速追赶，应用场景覆盖互联网、智慧城市、制造业等多个领域 [1][22] - 阿里巴巴宣布未来三年投入3800亿元人民币用于AI及云基础设施建设，投资规模超过过去十年总和 [35] 欧盟算力产业发展现状 - 欧盟以政策一体化为牵引，聚焦绿色低碳与数据安全，在汽车、工业互联网等领域形成差异化优势 [1] - 着力提升本土半导体产业自主能力，通过《欧洲芯片法案》争夺尖端制造主导权 [30] - 通过《通用数据保护条例》(GDPR)、《数字市场法案》(DMA)、《数字服务法案》(DSA)加强对数据隐私、平台治理与算力合规的监管 [37] 新兴经济体算力产业发展现状 - 东盟借力数字经济增长吸引国际布局，预计到2030年主要国家数字经济规模将持续增长 [1] - 中东依托资本优势打造绿色算力枢纽，正在推进多个典型算力建设项目 [1] - 印度凭借人口红利推动算力需求爆发式增长 [1] 全球算力产业规模与驱动因素 - 2023年全球算力总规模达1397 EFLOPS，同比增长54%，预计到2030年将超过16 ZFLOPS，年复合增长率达41.6% [31][33] - 以AI训练推理负载为主的智能算力是关键增长引擎，占总算力规模比重达30%以上，其爆发主要源于生成式AI的推动 [31] - 全球AI计算市场规模预计从2022年的195.0亿美元增长至2026年的346.6亿美元，其中生成式AI计算市场规模将从8.2亿美元大幅上升至109.9亿美元，份额由4.2%提升至31.7% [34] - 2025年全球数据总量将突破180 ZB，其中非结构化数据占比超过85%，对实时处理与边缘计算提出更高要求 [34] - 全球主要经济体数字经济占GDP比重持续提高，15个样本国家平均水平将从2022年的50.2%提升至2026年的54% [34] 算力产业链构成 - 上游硬件基础设施层是物理基石，核心在于芯片领域，英伟达GPU是AI训练主力，CPU代表厂商为英特尔和AMD，专用AI芯片包括谷歌TPU与华为昇腾等 [22] - 中游算力服务与软件平台层连接硬件与应用，包括操作系统、虚拟化容器技术、AI开发框架、云计算平台及资源调度技术 [25] - 下游应用层是关键价值转化环节，政府、金融、汽车、医疗、教育和工业等行业是当前大模型等智能应用丰富的垂直领域 [26] - 数据中心发展呈现超大规模化、绿色低碳化、智能化运维及边缘节点部署趋势，绿色化具体表现为广泛应用液冷、自然冷却技术并积极利用可再生能源 [25] 算力的战略与经济价值 - 算力是智能时代的“新电能”，成为驱动科技突破与经济增长最基础、最核心的战略性资源 [27] - 在全球数字经济规模突破55万亿美元的背景下，算力投入对全要素生产率(TFP)的贡献率高达17% [28] - 国家算力指数每提升1点，可撬动数字经济规模增长3.6‰、GDP增长1.7%，其乘数效应显著高于普通基础设施 [28] - 算力已演变为与石油、稀土同等关键的战略资产，其主导权直接关联国家在全球秩序中的话语权，大国间AI算力差距可能具有战略威慑意义 [30]

文章核心观点 全球晶圆代工行业正处于扩张阶段，AI和主流消费电子需求是核心驱动力，预计未来三年市场将保持两位数增长 [6] 先进制程受益于AI芯片复杂度提升和需求回流，成熟制程则通过本地化扩张和特色工艺寻找增量 [3] 中国本土晶圆制造产能快速扩张，国产AI芯片份额显著提升，供应链自主化趋势明显 [20][41] 先进制程：需求回流，AI和主流消费推动高增 - **全球代工市场高速增长**：得益于GPU/ASIC需求超预期及消费电子订单稳健，2025年全球晶圆代工市场收入预计同比增长27% [6] 2025年上半年表现较好，主因关税导致的提前拉货和中国补贴政策推动的消费品收入增长 [6] - **AI与EV是核心增长动力**：2026年，AI和电动汽车（EV）预计是半导体下游增长最强劲的领域，出货量预计分别增长24%和14% [9] 高端产品占比提升导致芯片结构更复杂，对晶圆的消耗量持续增加 [9] - **AI芯片消耗大量先进产能**：预计2025年AI芯片晶圆消耗量占先进工艺产能（16nm及以下）的7%，到2026年将增至10% [9] 若仅计算3nm/5nm，消耗比例预计在30%以上 [9] - **头部厂商引领技术升级**：以英伟达为例，其GPU产品线向多芯片封装路径拓展，2028年产品从双晶粒过渡到四晶粒，将大幅提升先进制程产能需求 [10] 2026年其Rubin架构开始大规模转向3nm，2027年Rubin Ultra每个封装可扩展至四个N3P GPU [15] - **先进制程客户需求明确**：台积电N3/N2节点已获得苹果、高通、联发科、AMD、英伟达、亚马逊、谷歌等主要客户的大量产品规划，覆盖从智能手机、PC到数据中心AI芯片的广泛领域 [17] - **中国高阶AI芯片市场快速成长**：中国AI芯片自2024年下半年进入爆发期，2025年上半年合计销售190.6万片，同比增长109.9% [20] 国产AI芯片份额从2022年不到15%提升至2025年上半年接近35% [20] 预计2026年中国整体高阶AI芯片市场总量有望成长超过60% [20] - **国产供应链取得突破**：寒武纪预告2025年营收50-70亿元，显示华为昇腾外的算力芯片公司开始起量 [24] 沐曦、摩尔线程等公司下一代产品采用本土供应链，华为昇腾、阿里平头哥等自研芯片进展迅速 [24] - **中国大陆在先进节点份额提升**：在7/6nm制程节点，中国大陆厂商的份额从2023年第一季度的3.2%提升至2026年第四季度预测的18.7% [23] 在5/4nm节点，中国大陆份额从2024年第一季度的2.5%开始逐步渗透 [23] 成熟制程：强势扩张，本地化和特色工艺寻找增量 - **供需转紧，价格企稳调涨**：成熟制程历经两年调整后已走出谷底，2025年下半年受关税避险与供应链预防性备货推动，稼动率明显企稳，部分晶圆制造价格已调涨 [31][33] 中国大陆Fab厂在成熟制程持续发力，受益于本土内需市场复苏，稼动率优于行业平均 [33] - **中国大陆产能扩张领先**：2026年前十大Fab厂商在成熟制程新增产能中，中国大陆占比超过3/4 [34] 预计到2030年，中国大陆成熟制程产能全球占比将超过一半 [34][38] - **本土制造规模庞大**：中国大陆目前拥有79座8英寸和12英寸晶圆厂，截至2025年6月，月产能达591.6万片（8英寸等效），占全球产能约20%，规划产能达986.5万片 [41] 预计2030年有望成为全球最大代工中心 [41] - **本土逻辑代工产能集中**：截至2025年底，12寸中国大陆逻辑晶圆代工产能约100万片/月，其中中芯国际、华虹集团、晶合集成三家合计份额超过2/3 [41] - **国际IDM加速本地化合作**：为确保市场份额，英飞凌、恩智浦、意法半导体等国际IDM通过外包代工或授权技术的方式与中芯国际、华虹集团等本土Fab厂合作，在汽车和工控领域尤为明显 [42][43] - **本土芯片设计公司加大国产供应链采购**：多家拟申报H股的芯片设计公司在射频、模拟、MCU等领域，对大陆Fab的采购额自2023年起逐年提升，国产供应链比重增加 [47][48] - **特色工艺消耗大量晶圆**：图像传感器（CIS）因堆叠技术发展，晶圆需求量是普通逻辑芯片的2-3倍，2024年全球需求产能折合12寸约638K/月，为本土Fab提供替代机会 [49] 显示驱动芯片（DDIC）预计2025年全球需求产能约280K/月，供应链向大陆转单趋势明显 [49] - **存储架构演进带来逻辑晶圆增量**：3D NAND（如长江存储的Xtacking架构）和未来3D DRAM架构的外围电路部分可外包给本土Fab厂使用成熟制程生产，成为逻辑晶圆的新增量 [50][51] 重点公司情况 - **中芯国际**：公司维持积极扩产节奏，中芯南方（SN2）工厂规划新增3.5万片/月产能，中芯北方（B2）工厂扩建后产能将达10万片/月，中芯东方三阶段产能规划共10万片/月 [55] 2025年第三季度营收达10.23亿美元 [56] 公司于2025年9月公告收购中芯北方剩余少数股权，实现100%控股 [57] - **华虹半导体**：公司通过收购上海华力微电子股权进一步扩充产能 [65] 华虹无锡制造项目第二阶段计划扩产至83K/月，2025年第三季度总产能折合8寸增至468K/月 [60] 公司产品线覆盖车规MCU、功率器件、模拟与电源管理、逻辑与射频等特色工艺平台 [61] - **晶合集成**：按营收计，公司在DDIC领域代工市占率26.6%排名第一，CIS领域代工市占率3.5%排名第五 [68] 公司持续拓展非显示领域，并已正式申报H股募资 [68] - **芯联集成**：公司提供MEMS、IGBT、MOSFET、模拟IC、MCU一站式集成服务 [72] 2023年其IGBT芯片出货量中国第一，2024年上半年SiC MOSFET全球出货量世界第六 [70] 2024年收入排名首次进入全球专属晶圆代工前十 [72] - **华润微**：公司采用“IDM+代工”双轮驱动模式，制造与服务板块营收占比已接近一半 [75] 目前拥有6英寸产能约230K/月，8英寸产能约140K/月，12英寸产线正在上量爬坡 [75] - **新芯股份**：公司是中国大陆规模最大的NOR Flash制造商，在数模混合和三维集成领域拥有领先工艺平台 [78] 截至2025年上半年，拥有两座12寸厂，产能约59.7K/月 [78] - **粤芯半导体**：公司是广东省及粤港澳大湾区首个量产的12英寸芯片生产平台，专注模拟芯片制造 [82] 三期项目全部投产后，将实现约80K/月的产能规模 [82]

核心观点 报告认为，2026年晶圆代工行业将受益于AI需求持续高增与供应链再全球化趋势，呈现“先进制程需求回流”与“成熟制程强势扩张”的双主线投资逻辑[3][6]。AI和主流消费电子是推动先进制程增长的核心动力，而成熟制程则通过本地化制造和特色工艺寻找增量市场[3][6]。 先进制程：需求回流，AI和主流消费推动高增 - **行业增长强劲**：得益于GPU/ASIC需求超预期及消费电子订单稳健，2025年全球晶圆代工市场收入有望同比增长27%[3][9]。预计未来三年市场将保持两位数年复合增长率[9]。 - **AI芯片驱动晶圆消耗**：AI和电动汽车是2026年增长最强劲的下游领域，出货量预计分别增长24%和14%[12]。预计2025年AI芯片晶圆消耗量占先进工艺（16nm及以下）产能的7%，2026年将提升至10%；若仅计算3nm/5nm，消耗比例预计超过30%[12]。 - **技术演进提升需求**：以英伟达为例，其GPU产品线向多芯片封装路径拓展，2028年产品将从双晶粒过渡到四晶粒，将显著增加先进制程晶圆消耗和封装复杂性[14][20]。 - **中国高阶AI芯片市场快速成长**：2025年上半年中国AI芯片合计销售190.6万片，同比增长109.9%[26]。国产AI芯片份额从2022年不到15%提升至2025年上半年接近35%[26]。预计2026年中国整体高阶AI芯片市场总量有望成长超过60%[3][26]。 - **本土供给侧有望突破**：2026年或是本土供给侧突破的一年，国产供应链逐步佐证[3]。例如，中芯南方（SN2）工厂计划新增产能3.5万片/月；上海华力集成康桥二期开始建设两个Fab[3][34]。在6/7nm节点，中国大陆产能份额预计从2025年第三季度的9.0%提升至2026年第四季度的18.7%[28]。 - **大基金三期提供资本开支增量**：国家大基金三期尚未进入大规模项目投资阶段，2026年有望成为晶圆代工行业资本开支的增量来源[3][39]。 成熟制程：强势扩张，本地化和特色工艺寻找增量 - **稼动率企稳回升**：成熟制程历经两年调整后已走出谷底，2025年下半年受关税避险与预防性备货影响，稼动率明显企稳[46]。中国大陆的晶圆厂受益于本土内需市场复苏，稼动率优于行业平均[3][46]。 - **中国大陆产能扩张主导**：在2026年全球成熟制程新增产能中，中系晶圆厂有望占比超过3/4[3][47]。预计到2030年，中国大陆成熟制程产能全球占比将超过一半[47]。 - **本土制造规模庞大**：中国大陆目前拥有79座8英寸和12英寸晶圆厂，截至2025年6月月产能达591.6万片（8英寸等效），占全球产能约20%，规划产能达986.5万片[53]。去除存储及外资逻辑产能后，12英寸本土逻辑晶圆代工产能约100万片/月，其中中芯国际、华虹集团、晶合集成的合计份额超过2/3[53]。 - **国际IDM本地化带来机遇**：为确保持续市场份额，国际IDM通过外包代工或技术授权方式与本地晶圆厂合作[54]。例如，英飞凌、恩智浦、意法半导体等均已与中国大陆晶圆厂展开合作，这在汽车和工控行业尤为明显[56]。 - **芯片设计领域国产替代率提升**：在成熟制程的射频、模拟、MCU、显示驱动芯片等领域，本土芯片设计公司采购国产晶圆的比例自2023年起逐年提升[61][62]。 - **特色工艺消耗大量晶圆**：部分特色制程实际晶圆消耗量大，取决于本土技术突破[63]。例如，图像传感器因堆叠技术发展，晶圆需求量是普通逻辑芯片的2-3倍，2024年全球需求产能折合12英寸约63.8万片/月[63]。显示驱动芯片因芯片形状特殊，预计2025年全球需求产能约28万片/月[63]。 - **3D存储架构带来逻辑晶圆增量**：随着NAND和DRAM向3D架构（如长江存储的Xtacking）发展，其外围电路可外包给本土逻辑晶圆代工厂，这部分需求使用22nm/28nm以上成熟制程，随着制程升级，外围电路面积占比增加，成为逻辑晶圆的增量市场[64][69]。 重点标的分析 - **中芯国际**：先进制程溢价优势持续，维持积极扩产节奏[3][71]。中芯南方（SN2）工厂规划新增3.5万片/月产能；中芯北方（B2）扩建后产能将达10万片/月；中芯东方工厂三阶段规划共10万片/月[71]。公司于2025年9月公告收购中芯北方剩余少数股权，实现100%控股[79]。 - **华虹半导体**：受益于本地化制造及特色工艺高增长[3][80]。模拟和电源管理板块受AI周边应用及国产替代驱动，持续强势高增[83]。公司拟通过发行股份及支付现金方式收购上海华力微电子股权，以进一步扩充产能[84][86]。 - **晶合集成**：在显示驱动芯片代工领域市占率26.6%，排名第一；在CIS代工领域市占率3.5%，排名第五[89]。公司持续拓展非显示领域，并已正式申报H股IPO[89]。 - **芯联集成**：提供MEMS、IGBT、MOSFET、模拟IC、MCU一站式集成代工服务[94]。根据Chip Insights排名，其收入首次进入全球专属晶圆代工前十，为中国大陆第四[94]。 - **华润微**：本土领先的功率半导体IDM企业，采用“IDM+代工”双轮驱动模式[3][95]。公司拥有6英寸产能约23万片/月，8英寸产能约14万片/月，12英寸产线正在上量爬坡[97]。 - **新芯股份**：聚焦特色存储、数模混合和三维集成工艺[3][98]。公司是中国大陆规模最大的NOR Flash制造商，并已构建四大三维集成工艺平台[102]。 - **粤芯半导体**：专注于模拟芯片制造的12英寸代工厂，在汽车电子领域形成差异化竞争优势[3][106]。三期项目全部投产后，将实现约8万片/月的产能规模[106]。

台积电CoWoS产能与竞争格局 - 台积电CoWoS先进封装产能持续吃紧，导致订单外溢至其他封测业者及英特尔EMIB封装制程[1] - 台积电正积极扩张CoWoS产能，预计今年产能达7~8万片，较去年约3万片翻倍增长，2026年产能目标上看11~12万片[1] - 尽管积极扩产，但产能缺口仍在扩大，英特尔EMIB因成本低、良率高，已吸引如Google及Meta等云端服务提供商评估转单[1][2] 台积电技术发展与资本支出策略 - 市场担忧的产能瓶颈主要在于N3先进制程而非CoWoS，因NVIDIA、AMD、Google明年新芯片均需使用N3，预计2026年下半年N3产能将最为紧缺[1] - 市场讨论台积电可能上修明年资本支出，主要用于将N3产能从约12万片提升至15~16万片，并为N2准备更多产能，CoWoS扩产属于配套布局[2] - 台积电未过度积极扩张当前CoWoS产能，是因正在发展下一代“面板级封装CoPoS”技术，以避免未来技术转换导致圆形晶圆设备浪费[2] 英特尔EMIB封装技术的竞争优势 - 英特尔EMIB封装无需使用大面积矽中介层，而是采用嵌入式小型桥接芯片，材料更少，成本结构比台积电CoWoS更具优势[2] - 英特尔EMIB封装的价格预计比台积电CoWoS便宜50%，且良率不差，对成本敏感或无法获得台积电产能的客户具有吸引力[2] 台积电营收增长与AI芯片市场动态 - 台积电今年AI相关营收已超越Apple，且供应给微软、NVIDIA等公司的AI芯片定价更优，带动平均销售单价上升[3] - 预估台积电2026年营收将增长26%，高于市场共识的15~20%[3] - 预测到2027年，客制化芯片市场规模将超越GPU，因AI模型使用量增大后，ASIC的运作成本将低于通用型GPU[3] - 为降低成本，大型企业更倾向转用ASIC，例如Google及AWS积极推广自研芯片搭配云端服务，Google向客户提供搭配TPU算力的资料中心租赁服务，每1MW算力抽成0.5美元[3]

涉及的行业与公司 * **行业**：AI算力硬件、半导体、ASIC设计、AI网络、PCB、液冷、电源管理 * **公司**：博通、谷歌、Anthropic、软银、X.AI、苹果、OpenAI、甲骨文、Lumentum、康宁、联发科、深南电路、胜宏科技、鹏鼎控股、东山精密、工业富联、生益科技 核心观点与论据 博通业绩与AI业务展望 * 博通2025财年第四财季营收180亿美元，同比增长28%，环比增长13%，超预期[4] * 当季AI相关收入65亿美元，占总营收59%，同比增长76%[1][4] * 公司AI积压订单高达730亿美元，其中500亿来自AI ASIC业务，预计大部分在半年到一年内交付，非线性交付节奏可能导致市场低估其2026财年AI收入[1][4] * 对2026财年第一财季指引为营收191亿美元，其中AI收入预计达82亿美元，同比增长100%[8] * Anthropic作为第四大客户，追加110亿美元TPU机柜订单，总贡献将超200亿美元[1][4] * 预计2026年将获得第五家客户10亿美元订单，市场认为大概率是软银[1][6] * 与OpenAI的合作预计在2027年及以后带来显著财务表现[1][6] 谷歌TPU架构演进与硬件价值 * 谷歌TPU V7单芯片算力达4,614 TFLOPS，功耗接近980瓦，支持9,216芯片集群，采用液冷设计，并增加CommDB和HBM 3 E组件[2][9] * 从TPU V8开始，将推出与博通合作的Sunfish（针对训练优化）和与联发科合作的Zebra Fish（针对推理优化）版本[9] * 新一代TPU机柜硬件总成本接近80万美元，其中AI芯片（TPU）成本占比60%以上[2][14] * 机柜成本拆分：64颗TPU芯片约50万美元，电源系统约7万美元，液冷系统约7万美元，PCB部分约4万美元[14] * TPU V7的PCB采用更高端材料，层数达36至38层，单价从624美元增加20%以上[12][13][14] AI算力硬件市场规模预测 * 预计2026年谷歌对PCB采购额将达20-30亿美元，2027年增至约40亿美元[2][15] * 预计2026年谷歌液冷市场需求达20亿美元，2027年增至60亿美元[2][15] * 整个AI领域的液冷市场预计在2026年达100亿美元，2027年增至200亿美元[15] * AI电源芯片市场（包括DCDC转换器、PDB、VRM等）预计2026年规模接近100亿美元，2027年增至180亿美元[2][16] 博通AI网络业务进展 * 博通AI交换芯片积压订单超过100亿美元[1][7] * 公司对DSP、光芯片等AI网络芯片需求持积极态度，与A股海外AI链头部光模块公司需求上调趋势一致[1][7][8] 其他重要内容 近期科技股市场波动原因分析 * 部分核心标的业绩及市场解读引发波动：甲骨文2026财年第二财季自由现金流为-100亿美元，同时上调资本开支计划至500亿美元，引发市场对AI投资回报和现金流的担忧[2] * 市场风格切换：消费和医疗健康等防御型板块上涨，而此前强势的科技股（如博通、Lumentum、康宁）出现回调，反映获利了结情绪[2] * 宏观经济因素：美联储降息路径可能不如预期顺畅，日本央行可能加息的预期导致日元套息交易逆转，加剧高收益美股科技资产价格下跌[2][3] 潜在受益厂商 * PCB领域受益厂商包括深南电路、胜宏科技、鹏鼎控股、东山精密、工业富联、生益科技等[17]

博通公司业绩与市场反应 - 公司公布业绩后股价下跌 主要原因是其订单积压未达市场预期 且来自Anthropic的部分AI服务器订单利润率较低[1][2] - 尽管股价受挫 但公司AI业务增长强劲 预计下一日历年AI收入将增长125% 同时收益同比增长超过45%[3] - 公司是谷歌整个硬件堆栈、Meta和Anthropic的主要供应商 OpenAI的合作也在推进中[4] AI业务增长前景与估值 - 公司AI收入增长正在加速 本财年预计增长50% 2026财年预计增长125% 且2027财年的AI总收入规模将超过2026财年[7] - 公司股价年初至今已上涨75%-80% 近期回调被视为买入机会 因为所有主要云服务提供商和超大规模用户都在其技术路线图中增加了ASIC[5] - 与英伟达相比 博通的增长更快 这已反映在其估值中 英伟达预计明年AI收入达2000亿至2600亿美元 以约20倍的预期市盈率交易 相对于其50%的营收增长存在折价[9] 行业竞争格局与投资策略 - 在芯片行业 投资者倾向于同时持有博通和英伟达 因为两者在各自领域都是最优选择[8][10] - 行业趋势显示 尽管存在“芯片中立”或“自带芯片”的讨论 但领先的专用芯片供应商地位依然稳固[8]

AI需求从训练向推理的转变 - AI需求焦点正从训练转向推理 推理是训练好的AI模型处理新数据以产生洞察、预测或支持决策的阶段 处理每个提示（推理）都会产生代币并带来成本 [1] - 2025年4月 Alphabet旗下产品及API处理了480万亿个代币 是去年同期同月的50倍 代币量的激增反映了AI模型使用率和采用度的增长 预示着对算力和芯片的更大需求 [1] - 推理需求的增长也因新推理模型的推出而加速 推理模型旨在通过显式逻辑推理将复杂问题分解为更小、可管理的步骤来解决 它们在推理过程中需要显著更多的计算资源 [3] 超大规模资本支出与数据中心扩张 - 尽管面临关税和经济阻力 超大规模企业的资本支出仍在上升 2025年第一季度全球数据中心资本支出同比增长53% 连续第六个季度实现两位数年度增长 [2] - 微软、亚马逊和谷歌报告称 AI工作负载的需求持续超过可用基础设施容量 预计额外容量将在全年持续扩张 [2] - 亚马逊计划投资至少200亿美元在宾夕法尼亚州和130亿美元在澳大利亚 以扩展其AI和云服务的数据中心基础设施 Meta的资本支出可能在2026年进一步增加 因其正在建设多个千兆瓦级数据中心集群来推动其AI雄心 [2] 全球半导体市场增长与销售 - 人工智能继续是当今时代最具变革性的技术 半导体公司引领潮流 全球半导体市场在2024年因逻辑和内存芯片需求强劲复苏后 预计今年将增长15% 总价值达到7280亿美元 美洲和亚太地区预计将引领增长 [2] - 数据中心扩张继续推动显著增长 2025年6月全球半导体销售额为600亿美元 同比增长20% [2] AI智能体与推理模型的兴起 - AI智能体有望彻底改变组织运作方式 在生产力与运营效率上实现突破 它们是能够通过理解目标、制定决策并采取行动以实现预定目标的智能系统 [4] - 客户服务、销售与营销以及IT和网络安全是未来六个月内最常部署或计划部署AI智能体的三大业务职能 [4] - 推理模型与传统AI模型不同 专为展示其工作过程并遵循更结构化的思维过程而训练 这导致用户查询的计算时间更长 对复杂问题进行推理需要显著更多的推理计算 [3] 定制AI芯片与ASIC基础设施 - 超大规模企业日益关注ASIC基础设施以满足激增的AI需求 ASIC专为特定工作负载定制构建 能比高性能GPU更高效、成本更低地执行这些任务 [5] - 例如 2025年4月谷歌发布了其第七代张量处理单元Ironwood 专为推理工作负载设计 谷歌正在扩大其内部TPU的外部访问权限 以推动其云业务更快增长 [5] - Marvell Technology预计 定制计算设备市场将在2028年激增至554亿美元 是2023年规模的八倍多 [5] 高带宽内存技术需求强劲 - HBM是一种尖端内存技术 旨在提供更快的数据访问并降低能耗 这对AI处理性能至关重要 HBM在DRAM细分市场中的份额预计将从2024年的18%跃升至2030年的50%以上 [6] - 从下一代HBM4开始 基础芯片将采用逻辑工艺生产 从而实现更低的功耗和根据客户需求定制的功能 [6] - 作为英伟达的主要HBM供应商 SK海力士在2025年第二季度占全球HBM出货量的62% 该公司预计全球HBM市场到2030年将以每年30%的速度扩张 [6] 半导体行业指数表现 - 涵盖30家最大的美国上市半导体公司股票及ADR的纳斯达克PHLX半导体指数在过去三年实现了96%的总回报 表现优于NYSE半导体指数12个百分点 几乎是标普半导体精选行业指数回报的两倍 [7] - 截至2025年7月底 前十大成分股占指数权重的61.5% 根据ICB分类 79.8%的指数权重在半导体子行业 其余在生产技术设备子行业 [9] - 前七大持仓股在过去12个月均录得正总回报 前10家公司平均一年总回报为21% 前10大成分股中表现最佳与最差股票的一年总回报差异高达102个百分点 [11] 主要半导体公司表现与动态 - **英伟达**：作为SOX指数最大成分股 过去12个月上涨52% 是表现第三佳的成分股 于2025年7月成为历史上首家市值达到4万亿美元的上市公司 其技术优势依然明显 Blackwell芯片出货加速 除了AI 公司将机器人技术视为其最大的可及增长机会 [13] - **博通**：作为SOX指数第二大成分股 是表现最佳的指数成分股 截至2025年7月的一年总回报为85% 公司继续主导AI ASIC和AI网络半导体市场 与七大超大规模企业就定制硅产品进行合作 其基础设施软件部门上季度营业利润率为76% 高于一年前的60% [14] - **台积电**：作为全球最大的半导体合同制造商 是SOX指数第三大成分股 过去十二个月总回报为47% 其高性能计算部门净收入占比从一年前的52%扩大至60% AI驱动的需求仍是主要增长催化剂 7纳米或更先进的芯片在2025年第二季度占其晶圆总收入的74% [15]

核心观点 - 汇丰银行重申对博通公司的“买入”评级，目标价535美元，认为市场低估了其专用集成电路的增长潜力 [1] - 自谷歌发布Gemini 3模型以来，博通股价已上涨约15%，市场情绪改善，因TPU被视为GPU的替代方案 [1][2] - 分析师认为，鉴于专用集成电路增长势头改善，管理层可能在2025财年第四季度财报电话会议上再次上调该业务收入指引 [3] 市场表现与评级 - 汇丰银行分析师Frank Lee重申“买入”评级，目标价535美元 [1] - 自11月18日谷歌发布Gemini 3模型以来，博通股价已上涨约15% [1] - 市场对博通的情绪改善，因TPU日益被视为GPU的替代品 [2] 业务与增长动力 - 博通在人工智能革命中具有独特地位，得益于其定制芯片产品和网络资产 [3] - Gemini 3模型完全在TPU上训练，而博通参与TPU的设计和供应 [1] - 这与早期模型使用GPU训练、TPU仅用于内部工作负载的情况形成对比 [2] 财务预测与市场预期 - 自Gemini 3发布以来，市场对博通2026财年和2027财年的专用集成电路收入预期分别上调了5%和14% [3] - 但汇丰银行的专用集成电路收入预测保持不变，仍比市场普遍预期高出38%（2026财年）和40%（2027财年） [3] - 鉴于专用集成电路增长势头改善，预计管理层可能在2025财年第四季度财报会上再次上调该业务收入指引 [3]

核心观点 - 受GPU与ASIC需求同步爆发驱动，台积电及其“非台积阵营”的合作伙伴（如日月光、Amkor、联电）双双大幅上调2026年先进封装CoWoS产能规划，行业进入高速扩张期 [2][3] - 市场需求结构呈现多元化，NVIDIA虽占据主导地位，但博通、AMD、联发科及各大云端服务商（Google、Meta、AWS、xAI）的ASIC需求共同推动产能增长，GPU与ASIC被视为共生共荣 [2][3] - 台积电在积极扩充当前CoWoS产能的同时，已提前部署下世代先进封装技术（如SoIC、CoPoS）与海外产能，以应对未来AI对更高集成度的需求，巩固其技术领导地位 [4] - 行业研究机构数据显示，先进制程（3nm/4-5nm）与先进封装（CoWoS）需求强劲，供不应求，推动晶圆代工产业向更高整合度的Foundry 2.0模式演进，而成熟制程需求有所放缓 [5][6] 产能扩张与需求驱动 - **台积电CoWoS产能大幅上调**：台积电2026年底CoWoS月产能目标上调至约12.7万片 [3] - **非台积阵营产能调升逾5成**：非台积阵营（日月光、Amkor、联电等）2026年底CoWoS月产能目标从原预期的2.6万片调升至4万片，增幅超过50% [2][3] - **研调机构产能预测**：Counterpoint预计台积电CoWoS-L产能至2026年底可达每月10万片晶圆 [5] - **核心客户需求分布**：NVIDIA持续预订台积电CoWoS全年过半产能，2026年估计达80万至85万片；博通取得逾24万片产能；联发科正式进入ASIC领域，取得近2万片产能 [2][3] - **需求同步爆发**：设备业者证实，GPU与ASIC需求同步爆发是产能上调的主因 [2] - **潜在增量需求**：美国批准NVIDIA向中国出口H200 AI GPU，若顺利销售，其未来一年的4纳米与CoWoS订单有望进一步上修 [3] 技术发展与未来布局 - **下世代封装技术部署**：台积电在嘉义AP7厂规划8座厂，布局WMCM（苹果专属）、SoIC、面板级封装CoPoS等技术，预计2026年中进机，2028年底全面量产 [4] - **海外产能建设**：美国亚利桑那州2座封装厂预计最快2028年陆续量产，分别聚焦SoIC/CoW和CoPoS技术 [4] - **技术持续精进**：台积电计划2027年量产9.5倍光罩尺寸的CoWoS，以整合12个或更多HBM堆叠，满足AI对更多逻辑和记忆体的需求 [4] - **先进制程需求旺盛**：第3季度3nm与4/5nm制程持续供不应求，主要受AI加速器与高阶手机带动 [6] 市场竞争与行业格局 - **GPU与ASIC关系**：行业认为拥有CUDA生态的NVIDIA仍是大型模型训练主导者，而ASIC以客制化、低功耗与推论效率见长，两者发展为“共生共荣非互斥” [2] - **封测业者受益**：日月光投控受惠于台积电CoWoS订单外溢，其封测领导地位稳固，预计第3季营收达50亿美元，年增9% [5] - **产业模式演进**：AI浪潮推动晶圆代工进入Foundry 2.0新时代，由晶圆代工厂、IDM及封测业者共同构成的高整合供应链逐渐成形 [5] - **其他代工厂动态**：英特尔18A制程已导入Panther Lake平台，2026年启动客户代工服务；三星电子2nm芯片出货成长为提升其先进制程稼动率的主要动能 [6] - **成熟制程需求放缓**：中阶与成熟制程需求略有放缓，产能利用率回落至75%至80% [6]