电话会议纪要关键要点总结 一、 涉及的行业与公司 * **行业**: AI算力产业链、边缘计算、存储器、光模块/光通信、消费电子(苹果链/安卓链)、先进封装与封测[1][2][3][4][7][16][17] * **公司**: 工业富联、苹果、VeriSilicon、NVIDIA (NV)、旭创、新易盛、豆包、Deepseek[1][2][8][9][10][11][12][16] 二、 核心观点与论据 1. 关于Agent新形态及其对硬件的影响 * **市场关注度提升**: CloudBot/MultiBot等本地运行模式激发了市场对Agent的关注，可能推动大厂加速推出更强大的Agent功能[1][2] * **算力需求增加**: Agent功能竞争将增加API调用，进而增加对算力资源的投资需求[2][3] * **边缘计算与存储器需求增长**: MultiBot采用本地运行模式，强调数据存储在用户自有硬件，带来零延迟访问和数据控制优势，这将增加对边缘计算设备和本地存储器的需求[1][3][4] * **硬件形态变化**: 未来个人可能普及24小时不关机的小型边缘服务器，用于构建个人知识库，带来显著的独立增量需求，云端存储与本地存储将并存[1][4] 2. 关于国产算力的现状与前景 * **短期差距**: 国产算力配套的大模型能力相对海外落后约半年，导致国内Agent部署进度略微滞后[1][5] * **长期替代趋势**: 长期来看，国产算力将在中国本土市场逐步替代海外算力[1][5] * **发展动能充足**: 国内模型(如豆包、Deepseek)迭代速度不逊于海外，显示出中长期充足动能[7] * **业绩与产能**: 随着产能问题逐步解决，预计2026年业绩将集中释放；若大模型能力差距缩小，国产算力将在全球竞争中占据更有利位置[1][5][6] * **产业链机会**: 国产算力放量认可了代工投资逻辑，需关注封测端变化，芯片量增加将流向封测厂，先进封装占比提升及封测设备投资逻辑值得关注[7] 3. 关于工业富联的业务表现与地位 * **整体业绩超预期**: 2025年四季度归母净利润为126-132亿元，同比增长56%-63%；全年利润为351-357亿元，同比增长51%-54%，业绩符合甚至略超市场预期[8] * **AI数据中心业务亮点**: * **高速交换机**: 四季度800G以上高速交换机收入同比增长超过4.5倍[10] * **AI服务器组装**: 作为全球龙头，受益于算力需求增长；从传统8卡到GD200的72卡，再到未来144、288、576卡方案，单机柜价值量因复杂度提升而不断增加[10] * **非AI服务器业务**: 主要来自苹果，受益于苹果2025年业绩超预期及2026年产品大年(如带摄像头的AirPods、折叠屏等创新产品)，预计将有不错增长[1][9] * **竞争地位稳固**: 作为唯一一家NVIDIA链合金ODM组装供应商，具备较强稀缺性，在海外算力链中地位稳固且重要[2][11] * **未来增长动力**: 2026年上半年GB200和300持续放量，下半年VeriSilicon业务增长显著，公司将继续受益于AI大趋势[1][8] 4. 关于苹果及消费电子市场 * **苹果财报超预期**: iPhone 17表现强劲，大中华区收入创历史新高；存储成本上涨对毛利率影响有限[1][12] * **产品创新大年**: 2026年是苹果产品大年，包括折叠屏等创新产品备受期待，WWDC大会及iOS升级可能带来新变化(如与谷歌合作)[12] * **端侧AI潜力**: 苹果后续超预期点主要来自端侧AI领域的发展，可能推动果链公司估值提高[1][12] * **果链前景乐观**: 在苹果销量和业绩超预期及产品创新支撑下，果链公司业绩增长稳健；存储涨价带来的供应压力迹象尚未显现，果链龙头公司因存储压制导致估值低的问题可能得到缓解[1][13] * **安卓链面临压力与机会**: 自2025年9月以来存储价格暴涨给安卓链公司带来压力，2026年全年全球智能手机等产品出货量疲软；预计2026年第二季度或下半年存储价格可能企稳，头部公司通过价格调整和份额优势将维持领先地位；股价已跌至历史低位，建议在存储影响逐渐体现在报表后择机抄底，关注底部反转机会[14][15] 5. 关于光模块/光通信行业 * **业绩亮眼反映需求旺盛**: 两家头部公司2025年业绩预告亮眼，旭创归母净利润36.68亿元(同比增长159%)，新易盛归母净利润33.23亿元(同比增长179%)，反映下游需求旺盛，高速光模块出货逐季增长[1][16] * **上游供应与规模优势**: 上游物料供应紧张，但头部厂商凭借规模优势提前锁定关键物料产能，从而降低实际出货影响[16] * **下游需求高度明确**: 预计2026年下游需求高度明确且景气度高，AI投资氛围持续向上；Meta和微软预计2026年资本开支大幅增加至1150-1350亿美元(同比增73%)和375亿美元(同比增66%)；部分北美客户已对光模块下单覆盖到2026全年，并着手准备2027年需求订单[17] * **技术发展与估值**: 硅光技术占比提升、光进Skill Up方案有望打开更大空间；目前整体估值处于较低水平，有望随着需求明朗进一步提升[1][17] * **光纤散纤市场**: 1月上旬光纤散纤市场价格继续上涨，反映供需紧张状态持续，涨价持续性有望继续保持，对相关公司业绩影响相对有限[18]

英伟达供应链兆元宴核心事件 - 英伟达执行长黄仁勋在台北举办供应链晚宴，出席者包括电子五哥（鸿海、和硕、广达、纬创、英业达）及仁宝的董事长，以及新加入的奇鋐董事长沈庆行等众多台湾科技公司高层 [1] - 黄仁勋表示该聚会旨在慰劳辛苦工作的供应链伙伴，建议每6个月应聚一次 [1] 英伟达产品进展与供应链挑战 - Grace Blackwell (GB) 产品在2025年面临重大挑战，其复杂程度远超上一代Hopper架构，导致量产困难并被迫修改设计，引发供应链混乱 [2] - 黄仁勋对供应链在过去一年的合作成果表示满意与感谢，并就设计变更带来的挑战向合作伙伴致歉 [2] - GB300机柜已进入量产初期阶段，GB200量产顺利，第三代产品Vera Rubin希望量产能更简单，供应链运作速度将比以往更快 [2] AI产业趋势与商业模式 - 黄仁勋观察到AI产业出现重大改变，AI和大语言模型已变得有用，并能为产业创造价值 [3] - 2024年生成的Token（符元）因AI不够聪明而获利有限，现在AI变聪明后已能建立获利模式 [3] 供应链合作伙伴阵容与动态 - 晚宴合影第一排就坐者包括华硕董事长施崇棠、联发科副董事长蔡力行、台积电董事长魏哲家、广达董事长林百里与副董事长梁次震、纬创董事长林宪铭等核心伙伴 [3] - 其他重要出席者包括鸿海、和硕、英业达、仁宝、技嘉、纬颖、微星、光宝、台达电等公司高层，以及中国大陆PCB供应商胜宏科技董事长陈涛 [3][4] - 工业电脑厂商研华表示与英伟达合作超过20年，正从工业电脑转型为边缘AI公司，计划将英伟达算力整合进工厂自动化、智慧医疗及机器人等领域 [4] 对供应链的展望与评价 - 黄仁勋强调2025年将是“非常关键/盛大”的一年，供应链工作将非常辛苦 [5] - 黄仁勋肯定台湾供应链具备独一无二的优秀条件 [5]

核心观点 - 英伟达CEO黄仁勋在台北宴请近40位供应链合作伙伴高管 强调台湾供应链对公司的不可或缺性 并展望了AI产业的巨大需求与技术挑战 [1][3][10][12] 供应链生态与合作伙伴 - 宴会汇集了英伟达在台湾的核心供应链伙伴 包括台积电、鸿海、广达、纬创、和硕、仁宝、英业达、华硕、微星、技嘉等公司的高管 仅有一位来自大陆的胜宏科技高管出席 [1][3] - 研华与英伟达合作已超过20年 正从工业计算机公司转型为边缘AI公司 计划将英伟达算力整合至工厂自动化、智能医疗及机器人等领域 [4] - 黄仁勋盛赞台湾企业的技术实力与工程文化 直言“没有台湾 英伟达就不可能存在” 并点名台积电在先进制程上的关键地位 [10][12] 产品进展与技术挑战 - Grace Blackwell (GB) 架构产品在量产时遭遇困难并被迫修改设计 导致供应链面临挑战 黄仁勋为此向合作伙伴致谢并道歉 [7] - 目前GB300机柜已进入量产初期阶段 GB200量产非常顺利 第三代Vera Rubin平台希望量产能变得更简单 [8] - Vera Rubin平台由六颗全球最先进芯片组成 制程与整合复杂度极高 对晶圆代工与先进封装都是巨大挑战 [9] - 从Hopper到Blackwell再到Rubin 技术难度已从“困难变成不可能” [12] AI行业趋势与需求展望 - AI已变得有用 大语言模型变得非常有用且能产生获利模式 因为生成的Token现在更聪明了 [8] - 2026年将是AI产业“极度吃紧的一年” 对高带宽内存与LPDDR的需求将大幅爆发 整体供应链面临前所未有的压力 [8] - 尽管全球半导体供给每年以约一倍速度成长 但AI需求增长更快 导致从芯片制造、封装到存储的每个环节都极度紧张 [9] - 黄仁勋预期 未来十年台积电产能将“远超过倍数成长” 这将是人类史上最大规模的科技基础建设扩张之一 [10] 公司战略与竞争格局 - 英伟达将参与OpenAI下一轮融资 且金额可能是公司史上最大的一笔战略投资 [9] - 针对AI专用芯片ASIC将取代GPU的担忧 黄仁勋认为这不合理也不现实 强调英伟达打造的是涵盖CPU、GPU、网络芯片、交换器与数据处理系统的整个AI基础架构 其规模与研发强度非单一ASIC团队可追上 [9] - 英伟达目前每年研发预算已达200亿美元 未来仍将以每年约50%的速度成长 [12]

核心观点 - 报告认为，2026年电子行业投资应把握AI创新主线，核心在于观察云服务提供商及大模型厂商的商业闭环节奏，以把握行业整体β，同时积极寻找价值量扩张、资本开支增量倾斜的细分赛道，投资主线延续“速率+功率” [1][9][10] - 报告提出，算力需求的核心变量在于Token数量与资本开支，其中Token反映实时算力需求，资本开支反映未来算力预期，部分厂商如谷歌已形成“开支→算力→Token→收入→再开支”的正向商业循环 [1][10][15] - 报告建议，在当前市场对AI远期增量有所担忧之际，应重点关注国产算力、半导体设备、存储、AI终端的投资机遇 [2][12] 行业趋势与市场分析 - **资本开支高速增长**：AI投资驱动下，北美五大云厂商资本开支进入加速扩张周期，2025年前三季度合计达3081亿美元，同比增长75% [24][27] - **Token成为核心商业单位**：大模型的主流商业模式均以Token为核心定价单位，实现了“智能”与“算力”的标准化货币兑换，OpenRouter数据显示，在2025年12月22日至29日期间，谷歌的Token使用量市场份额占比达23.1% [15][16] - **主权AI成为重要增量**：全球多国启动主权AI项目以保障技术自主可控，例如美国“星际之门”项目总投资规划达5000亿美元，欧盟“人工智能大陆行动计划”拟投入2000亿欧元，沙特阿拉伯计划打造500兆瓦的超级算力集群 [25][76][80] 海外算力投资主线：“速率+功率” - **速率赛道**：聚焦解决互联瓶颈，包括光通信和PCB的升级 [2][116] - **光通信**：需把握光入柜内趋势，关注光模块业绩、光芯片缺货潮、硅光渗透率提升，以及超节点技术带来的光交换等产业趋势 [2][120] - **PCB**：技术升级是核心焦点，英伟达推出的全新PCB解决方案采用M9等级基材、HVLP4铜箔与石英纤维布构建的正交背板方案成为趋势，将同步拉动材料和设备升级 [2][4][120] - **功率赛道**：应对功耗提升带来的供电及温控挑战 [2][116] - **电源**：单卡和机柜功率密度持续提升，对电力架构提出新要求，高压直流成为未来柜外电源的趋势 [2][5][121] - **液冷**：伴随芯片功率提高，液冷成为数据中心标配，正实现从0到1的产业趋势突破 [2][5][121] 主要云厂商与算力芯片发展 - **谷歌**：在商业闭环上表现领先，其自研TPU显著降低了AI投资成本，3Q25资本开支/经营现金流比率为49%，投入产出效率高，已形成资本开支、Token增长与业绩兑现的正循环 [27][40][69][71] - **微软**：依托Office、Windows等原生应用生态，将AI算力投入转化为生态粘性与用户平均收入提升，形成了“应用生态→算力需求→资本开支→生态强化”的飞轮式正循环 [48] - **亚马逊**：作为全球最大云厂商，正通过自研Trainium系列芯片加速追赶，Trainium3采用3纳米工艺，FP8算力达2.52 PFLOPs，性能较Trainium2提升约4.4倍 [55][56][102] - **Meta**：资本开支专注于内部项目，2025年前三季度增速达112%，在五大厂商中最快，通过开源模型与自研MTIA ASIC芯片，旨在重塑行业推理成本体系 [28][57] - **英伟达产品迭代**：加速卡从H系列向B系列和R系列升级，服务器机柜从8卡向72卡、576卡升级，带动算力密度快速提升，Rubin系列预计于2026年下半年开始出货 [87][89] - **ASIC自研趋势**：云厂商为降低成本并提升灵活性，加速自研AI芯片，预计将成为未来AI芯片增量的核心来源，谷歌TPU v7、亚马逊Trainium3、Meta MTIA v2、微软Maia 100等产品持续迭代 [97][98] 国产算力发展 - **迎来破局元年**：2025年为国产算力破局之年，2026年有望高速成长，行业呈现供需两强的格局 [2] - **需求侧积极**：国产大模型加速追赶，云厂商资本开支展望积极 [2][6] - **供给侧突破**：国产先进制程从单点突破走向多点开花，在晶圆厂、先进封装、算力芯片等领域技术迭代加速，国产替代格局明晰 [2][7] 其他细分赛道机遇 - **半导体存储**：AI驱动存储行业迎来超级周期 [2][8] - **半导体设备**：受益于存储上行周期及原厂扩产 [2][8] - **消费电子与AI终端**：关注AI手机及华米OV、OpenAI、Meta等行业龙头在新型AI终端上的探索 [2][9] 重点公司分析 (工业富联) - **行业地位**：作为AI算力垂直整合领军者，是英伟达GB200的机柜级集成供应商，并与OpenAI达成合作，共同打造AI数据中心机架 [111] - **业绩表现**：深度参与全球AI算力产业链，2025年前三季度营收突破6000亿元人民币，同比增长38%；净利润同比增长48%，其中云计算业务营收同比增长65%，云服务商业务营收同比增速超过150%，GPU AI服务器同比增速超过300% [114]

报告行业投资评级 - 增持（维持）[1] 报告的核心观点 - 报告认为，随着AI从对话模型转向执行任务的智能体（Agent），算力需求发生结构性变化，CPU的角色将从传统的调度附属演变为承载高并发、长任务执行与海量记忆（KV Cache）的核心算力，价值回归[1][2][5] - 在Agentic AI时代，CPU因其对复杂控制流、高并发调度和大容量内存承载的天然优势而变得不可替代，行业正朝着超多核、高内存带宽的架构方向演进，需求将确定性放量[2][5][17][25][31] 根据相关目录分别进行总结 1. 从对话模型到行动智能体：Agent架构重塑CPU与GPU分工 - **Agent形态转变**：主流Agent形态从模型推理转向“浏览器+代码执行”，其本质是运行在具备完整操作系统能力的云端沙盒计算环境中，GPU仅作为被调度的加速器[11] - **CPU的不可替代性（控制流）**：Agent执行阶段涉及大量if/else判断与系统调用，控制流高度异构和发散，这会导致GPU算力利用率急剧下降（在32路完全发散时性能下降可达27-125倍），而CPU的MIMD架构及长期优化的分支预测机制（预测准确率需达95%+）天然适配此类任务[5][17][18] - **CPU的不可替代性（内存需求）**：长上下文推理产生巨大的KV Cache，其占用随对话轮次线性增长，快速耗尽GPU HBM容量，CPU搭配大容量DDR5/LPDDR5（并通过CXL扩展）承载KV Cache成为兼顾成本与效率的主流架构，HBM3e单位容量价格曾是DDR5的4–5倍[5][23][24] 2. Agent软件基础设施加速落地，CPU多核化与需求放量进入确定性通道 - **系统瓶颈转移**：研究显示，在完整Agent执行链路中，工具处理环节（检索、代码执行等）在CPU上消耗的时间占端到端延迟的比例最高可达**90.6%**，高并发下（Batch Size=128），CPU端到端延迟从**2.9秒跃升至6.3秒以上**，系统瓶颈已从GPU计算转向CPU并发调度[5][25] - **产业端推进**：AWS、Google Cloud等头部CSP正在加速建设面向Agent的沙盒环境，通过软件层强化隔离与编排能力，为CPU侧基础设施的规模化部署奠定基础[2][30] - **CPU架构演进**：为支撑大规模、长期运行的Agent环境并降低单任务成本，CPU向超多核架构演进，例如AMD Turin最高达**192核**，Intel Sierra Forest核心数可达**144甚至288核**[2][31] - **行业巨头验证**：英伟达在新GB200架构中将CPU:GPU配比维持在**1:2**（传统架构约为1:4），并通过统一内存让GPU直接访问CPU内存，这系统性地确认了大内存CPU是承载海量KV Cache的最优容器[2][37]；DeepSeek的Engram架构也将部分参数外置并由CPU调度，进一步强化了CPU作为AI系统记忆管理中枢的角色[40][41] 3. 相关公司 - **英特尔**：管理层表示，为AI芯片配套的服务器CPU需求已供不应求，供给约束成为主要掣肘，若供给充足，数据中心收入将显著高于已披露水平[43] - **AMD**：数据中心业务增长强劲，由EPYC服务器CPU与Instinct AI GPU共同驱动，第五代EPYC（Turin）市场需求“非常强”[43] - **海光信息**：产品路线向多核演进，在研的海光C86-5G迈入**128核/512线程**，并升级DDR5与CXL 2.0，设计对齐Agent时代“高并发、长任务、强隔离”的需求[45] - **澜起科技**：受益于CPU平台迭代与带宽需求，其第二子代MRCD/MDB芯片（支持速率**12800MT/s**，比第一子代提升**45%**）在手订单金额已超过**人民币1.4亿元**，将推动MRDIMM渗透率提升[49][50]

涉及的行业与公司 * **行业**：人工智能数据中心（AIDC）液冷散热行业，特别是冷却系统（一次侧）[1] * **公司**：专家所在公司（未具名，但从业务描述推断为数据中心冷却设备供应商），提及的业内公司包括英维克、伊维蒂、格力、美的、申菱、特灵、开利、江森、约克、克莱门特、丹佛斯等[2][22][33][34] 核心观点与论据 1. 数据中心液冷安全与备用制冷需求 * 数据中心安全是永恒主题，任何宕机或热点都会直接影响数据或计算过程，因此必须确保液冷架构全年稳定工作[2] * 即使英伟达平台支持45度高温冷却液，也不能保证全年环境温度都足够低，在东南亚、美国东南部等低纬度地区，夏季环境温度可能超过40度，干冷器无法满足需求，需要冷水机组作为备用[2] * 黄仁勋宣称的45度高温冷却液是最佳工况，实际运行温度通常较低，中国液冷技术规程中，二次侧常规安全温度为30-35度，对应一次侧为25-30度，需要机械补充制冷来确保温控范围[1][3] * 新产品VeriWAVE平台刚发布，量产和市场接受度存在不确定性，短期内GB300仍是主流，其二次侧常规运行在30-40度，对应一次侧不超过30度，需要大量补充制冷[1][3] 2. 冷却设备配置与地域差异 * **北美AIDC冷却设备配比**：因气候而异，北方寒冷地区可减少冷水机组配置，南方炎热地区（如阿拉巴马州或佛罗里达州）需配置80%-90%的冷水机组，以确保极端高温下的备用能力[1][6] * **具体配置案例**：对于一个100兆瓦功率的AIDC，N+1冗余设计意味着需要配置110兆瓦的总功率，自然干冷器按100兆瓦配置，高热地区需增加冷水机组比例[1][7] * **平衡配比**：在冬季特别寒冷的北方地区，可按100兆瓦干冷器加部分水冷机配置，不需完全满配；南方炎热地区则基本上是100兆瓦干冷器加上100兆瓦水冷机[8] * **国内发展趋势**：因地制宜，缺水地区（如内蒙古、宁夏、新疆）倾向无水方案（风冷），富水地区（如长江中下游、东南沿海）倾向液冷方案，目前很多项目采用风液同源的大融合架构设计[13] 3. 技术、产品与成本分析 * **冷板式二次侧系统要求**：一次侧进出水温对二次侧效率和成本有直接影响，例如使用15度进出水可比45度进出水降低二次侧成本[10] * **压缩机技术趋势**：磁悬浮式压缩机比螺杆式贵20%左右，但其全年电费消耗仅为螺杆式的60%，长期节省的电费可弥补初期投资差价，因此在高端项目中更受青睐[16] * **设备价格与毛利率**： * 北美市场冷水机组毛利率约为45%-50%，国内市场约为30%，主要因定价和非标因素差异[2] * 国内同样配置的设备价格约为海外价格的75%-80%，因关税和认证费用不同[2][11] * 一台2兆瓦设备的大致价格为几百万元人民币[32] * 北美市场，一台1兆瓦功率的水冷热泵大约为270至300万元人民币[9] 4. 市场竞争与公司业务 * **北美市场挑战**：中国公司面临品牌认知度低的挑战，美国客户对特灵、开利等百年老店有惯性偏好[17]，通过代理商或贴牌方式进入市场存在较大挑战[18] * **进入北美市场途径**：国内冷水机组企业可通过绑定二次侧公司（如英维克、伊维蒂）做液冷系统总包的方式进入北美市场[22] * **产能与供应**：各大品牌在产能上面临一定压力，开利因有中国、美国和马来西亚工厂可灵活支援，相对较好；江森和特灵可能面临更大生产压力[19] * **公司订单与交付**： * 截至2025年底，公司在北美地区订单总额预计为5至6亿元人民币，预计2025年实际交付金额约为4亿多元[24] * 2026年公司全球数据中心业务目标订单量为21亿元人民币，其中北美地区预计约5至6亿元，中国及亚太地区为4亿多元[26] * 2025年发货总额大约为9亿元[29]，2026年计划达到20亿左右的发货目标，当前有效产能峰值接近40亿元，基本接近产能峰值[30] * **生产周期**：水冷冷水机组交付周期通常不超过3个月，风冷冷水机组一般需3至4个月左右，磁悬浮离心压缩机的生产周期约为2.5至3个月[20][25] 其他重要内容 * **冷冻水系统应用**：作为一次冷源，可以同时服务于风冷和液冷两种方式，确保极端条件下的散热需求[14] * **数据中心内部散热差异**：数据中心内存在不同密度服务器，高密部分用液体散热，低密部分仍需传统空调支持，整体散热系统必须综合考量[8] * **国内市场竞争**：国内市场主要由格力、美的等品牌占据，常通过压低价格策略赢得项目，美系品牌因成本较高难以采用此策略[33] * **压缩机竞争格局**：压缩机领域主要由美系公司和丹佛斯主导，格力、美的等自研产品在国际IDC市场上认知度较低[34] * **北美市场产品**：公司在美国市场主要提供冷水机组和风墙解决方案[35] * **价格趋势**：北美市场冷水机组价格因原材料（如铜价）上涨略有上涨，但涨幅不明显[21]

文章核心观点 全球半导体市场在2024-2025年几乎完全被AI需求主导，且高度集中于数据中心领域，而PC、智能手机、汽车等消费电子需求持续疲软，预计这一格局在2026年不会发生根本性变化，但行业内部将出现一系列值得关注的积极变化与潜在风险 [2][3] 根据相关目录分别进行总结 【1】 NVIDIA的领先优势仍在延续，Rubin即将投入市场 - NVIDIA在CES 2026上将汽车作为核心主题，强调“物理AI”世界即将到来，与2025年聚焦机器人形成对比 [4] - 物理AI（如自动驾驶、机器人）是AI真正普及的关键，NVIDIA作为AI浪潮第一推动者，其战略动向值得关注 [6] - NVIDIA计划于2026年出货新一代AI芯片“Rubin”，市场预测其单价可能在10万至12万美元之间，高于2024年H100的3万至3.5万美元和2025年GB200的6万至7万美元 [6] 【2】 台积电启动2nm工艺量产 - 台积电在晶圆代工市场的市占率持续攀升，从2023年前的超过50%提升至2024年的超过60%，2025年甚至有声音认为超过70% [7] - 在3nm、5nm、7nm等先进制程节点上，台积电的市占率实际上已大幅超过90% [7] - 台积电已于2025年第四季度启动2nm工艺量产，首位客户预计是苹果，大规模应用预计从2026年开始 [7] 【3】 英特尔制造部门：谁来出资？谁来经营？讨论持续升温 - 英特尔在2024年9月宣布将制造部门分拆独立运营，但计划始终无具体进展 [8] - 英特尔制造部门在2024财年录得约200亿美元亏损，公司净资产约为1000亿美元，若持续亏损将难以长期支撑 [8] - 围绕“由谁出资、由谁经营制造业务”的讨论在2026年可能进一步白热化 [8] 【4】 向Rapidus提出试产需求的芯片厂商是否会出现 - Rapidus于2025年6月宣布成功完成2nm工艺试作，但仅相当于目标量产版本的“Version 0.2 - 0.3” [10] - 公司计划在2026年3月前推进至“Version 0.5”，并在2026年下半年达到“Version 0.7 - 0.8”，届时才能首次向潜在客户提出试作建议 [10] - 2026年的研发进展将对Rapidus的未来走向产生决定性影响 [10] 【5】 2026年全球半导体市场规模或接近150万亿日元 - 根据WSTS预测，2025年全球半导体市场规模预计为7722亿美元（约119.7万亿日元），2026年将增长至9755亿美元（约151.2万亿日元），按1美元兑155日元换算 [11] - 日本政府目标在2030年将国内半导体生产规模从约5万亿日元提升至15万亿日元，以维持全球市占率 [11] - 但由于全球市场增长远超预期，日本半导体制造全球市占率几乎确定会跌破5%，需重新审视其半导体战略 [11] 【6】 逻辑芯片与存储器市场维持30%以上的高增长 - 当前半导体市场中，真正保持高增长的只有服务于AI需求的逻辑芯片（如GPU）与存储器（如HBM），其余领域持续低迷 [13] - 根据WSTS数据，2026年逻辑芯片市场规模预计增长至3908.63亿美元，存储器市场预计增长至2948.21亿美元 [15] - 日本半导体产业衰退部分原因在于未能在逻辑芯片领域适应“Fabless + 代工”模式 [14] 【7】 DRAM市场陷入混乱，过度投资或导致下半年失速 - 自2025年11月下旬起，因AI需求激增导致DRAM短缺，合约价格甚至出现单月上涨20%以上的剧烈波动 [16] - 短缺涉及HBM、GDDR和LPDDR等多种产品，影响了PC与智能手机厂商为年末旺季扩大生产的计划 [16] - 由于争夺战过热及厂商激进投资，2026年下半年DRAM市场局势可能出现急转直下的可能 [16] 【8】 中国功率器件崛起，供给过剩风险显现 - 具备成本竞争力的中国功率器件进入全球市场的影响可能在2026年开始显现 [17] - 目前数据中心相关需求在整个功率器件市场中占比不足5%，而车载应用占比接近50%，规模相差约10倍 [17] 【9】 Nexperia问题或再度浮现 - Nexperia在小信号晶体管市场中约占20%的份额，其收入超50%来自车载领域 [19] - 2026年类似“安世事件”的摩擦再次出现的可能性依然很高 [19] 【10】 台积电海外布局中，日本的重要性持续上升 - 台积电熊本第一工厂（生产22nm及以上成熟制程）投产顺利，但传闻其产能利用率仅约50% [20] - 熊本第二工厂的工艺节点计划已从最初规划的6-40nm调整为引入4nm工艺，甚至还有引入2nm产线的传闻 [20] - 相比美国，日本在建厂与运营成本方面更具优势，使台积电对在日本布局先进制程表现出更高积极性 [20]

文章核心观点 公司宣布了2025年12月的运营和挖矿数据，展示了自研矿机SEALMINER的加速部署如何推动其自挖矿业务规模与比特币产量实现显著增长，同时公司正在积极拓展AI云和高性能计算基础设施，以把握数字算力需求 [1][7][15] 运营数据更新 - **SEALMINER制造与销售**：2025年12月，公司向外部出售了约1.4 EH/s的SEALMINER A2矿机 [3] - **SEALMINER部署进展**： - SEALMINER A3：累计部署量从11月的0.6 EH/s大幅增至5.9 EH/s [4] - SEALMINER A2：累计部署量从11月的34.3 EH/s增至39.7 EH/s，外部累计销量从6.4 EH/s增至7.9 EH/s [4] - 总自研算力部署量从11月的47.3 EH/s增至58.0 EH/s [4] - **自挖矿业务**： - 2025年12月产出636个比特币，同比增长约339%，环比11月增长21% [7][13] - 自挖矿算力达到55.2 EH/s，较11月的45.7 EH/s有所增长 [7][11] - 公司计划继续部署自研矿机以增长自挖矿能力，同时淘汰第三方老旧矿机 [7] 生产与运营总结 - **管理总算力**：截至2025年12月31日，公司管理总算力为71.0 EH/s，高于11月的60.3 EH/s和2024年12月的21.6 EH/s [11] - 其中自研算力为58.0 EH/s [11] - 托管算力为13.0 EH/s [13] - **管理矿机数量**：总计293,000台，其中自有211,000台，托管82,000台 [13] - **比特币持有**：截至2025年12月31日，公司持有2,017个比特币（不包括客户存款及作为抵押品的比特币）[13][14] 技术研发与AI云业务 - **SEALMINER芯片研发**：SEAL04芯片有两个设计版本 [8] - SEAL04-1芯片在低压超节能模式下，芯片级能效约为6-7 J/TH，计划于2026年第一季度量产 [8] - SEAL04-2芯片开发中 [8] - **GPU云部署**： - 部署了1,152个GPU（H100, H200, B200），利用率为61%，其中538个已获外部订阅，产生约1000万美元的年度经常性收入 [6] - 2025年12月在马来西亚部署并测试了8套GB200系统，潜在客户已开始概念验证，云服务预计于2026年1月正式上线 [6] - **云平台功能**：平台已推出身份与访问管理及单点登录功能，以加强安全并支持可扩展的AI工作负载 [12] - **高性能计算托管**：公司正在评估多个地点的额外托管安排，并与多个潜在客户进行积极讨论 [9] 基础设施与数据中心 - **总电力容量**：公司全球总电力容量为3,002兆瓦，包括1,658兆瓦已上线容量和1,344兆瓦管道容量 [10] - **数据中心转换计划**：多个数据中心正从加密货币挖矿转换为AI数据中心，目标在2026年第四季度完成，涉及地点包括田纳西州诺克斯维尔（一期）、华盛顿州韦纳奇、挪威泰达尔（2期）[10][16][17] - **在建与规划项目**： - 俄亥俄州克莱灵顿：570兆瓦HPC/AI数据中心，电力预计2026年第三季度末可用，目标2027年第二季度上线 [10][18] - 俄亥俄州奈尔斯：300兆瓦HPC/AI互联开发站点，目标2028年第四季度上线 [10][21] - 阿尔伯塔省福克斯克里克：101兆瓦站点，已修订设计方案以适应未来AI数据中心需求，目标上线时间调整为2027年第二季度 [10][18] - 俄亥俄州马西隆：47兆瓦已上线，约26兆瓦因火灾受损建筑推迟通电，剩余148兆瓦预计2026年第二季度分阶段通电 [10][17] - 埃塞俄比亚奥罗米亚地区：60兆瓦站点建设已完成，其中20兆瓦尚未通电，40兆瓦正根据SEALMINER交付情况分阶段通电 [10][19] - **美国制造**：美国工厂的筹备工作仍在进行中 [8] - **美国AI云服务**：公司正积极评估美国数据中心租赁机会，以期最早在2026年第一季度为美国客户部署GPU并上线AI云服务 [12]

文章核心观点 - 人工智能是过去三年股市的最大推动力 英伟达是其中最具影响力的公司 其股价在AI革命期间上涨近1000% 但公司的故事才刚刚开始 现在是投资英伟达股票的好时机 [1] AI基础设施支出趋势 - 大型科技公司过去三年持续采购GPU以装备下一代数据中心 图表显示AI超大规模企业的资本支出季度趋势 这种支出活动并未放缓 反而在主要参与者中正在加速 [4] - 尽管亚马逊AWS、谷歌云平台和微软Azure正在设计自己的定制硬件 但这些云基础设施巨头仍与英伟达深度合作 [5] 主要客户合作与合同 - OpenAI与AWS签署了价值380亿美元的合同 租赁英伟达GB200和GB300 GPU集群 目标是在2026年底前部署所有算力 并可能进一步扩大 [5] - Anthropic同意从Azure购买价值300亿美元的计算能力 交易涉及英伟达的Grace Blackwell和即将推出的Vera Rubin芯片架构 [6] - 英伟达正在成为整体AI基础设施基础的关键层 是这些协议背后的隐藏赢家 [6] 增长前景与定位 - 随着这些建设在2026年及以后投入使用 英伟达有望在今年及本十年剩余时间持续经历强劲的收入和利润加速增长 [7] - 英伟达是生成式AI芯片领域的 dominant player [9] 未来收入来源 - 英伟达在GPU和数据中心之外拥有众多机会 [9] - 预计数据中心部门今年将继续成为增长的最重要驱动力 但投资者应密切关注CEO黄仁勋关于2026年新收入流的言论 以及这些业务如何重塑公司未来路线图 [10] 估值水平 - 英伟达的股价目前处于AI革命期间最便宜的水平之一 [9]

文章核心观点 - 投资中的稀缺性是指在特定时间段内，某种商品需求稳定或增长而供应无法同步增长甚至减少，且缺乏充分替代品的特性，这是获取高盈利的捷径 [2][3][4] - 时间是影响稀缺性的关键因素，它既能成就也能摧毁稀缺性，因此投资必须考虑时间限定，稀缺性并非永恒 [2][4] - 稀缺性可以被供应增长、技术进步、消费趋势改变等因素改变，投资需动态评估 [12][10][16] 稀缺性的定义与分类 - 投资角度的稀缺性定义强调四点：供给有限、缺少替代品、需求稳定或增长、存在于特定时间段内 [2][3][4] - 稀缺性可分为地域稀缺性、技术稀缺性和不可再生稀缺性等几大类 [4][5][11] 地域稀缺性案例：贵州茅台 - 茅台酒具有地域稀缺性特点，其生产依赖于贵州茅台镇的特殊环境 [4] - 茅台酒产量从早期的极低水平（如1947年仅60吨）持续增长，1977年达750吨，1996年达5000吨，2023年达5.72万吨 [16] - 产量急剧增长稀释了稀缺性，加之新冠疫情后消费降级、反腐等因素导致需求锐减，飞天茅台价格从2024年初高点2700元/瓶跌至年底的逼近2100元/瓶 [16][17] - 2023年末，贵州茅台存货余额超过464亿元，A股及港股22家白酒上市公司存货总额高达1558亿元，成品酒和半成品酒库存合计超过362万千升 [17] 技术稀缺性案例：科技公司对比 - 技术稀缺性具有垄断特色，但会不断受到后起之秀的挑战 [5][8] - **英伟达**：2017年第三季度其GPU销量环比增长29.53%，远超AMD（7.63%）和英特尔（5.01%），开始飞速发展 [5]；2024年6月5日收盘市值突破3万亿美元，超越苹果成为美股市值第二高企业，早期投资者获得超百倍收益 [6]；尽管面临中国AI公司冲击，但在人工智能领域的优势依然显著稳固 [8] - **英特尔**：因战略失误陷入“创新者困境”，在移动业务上输给高通，在AI芯片业务上输给英伟达 [6][7]；2017年第二季度被三星超越，失去自1993年保持的全球第一大芯片厂商地位 [5]；2024财年第二季度营收128亿美元，同比下降1%，净亏损16亿美元（上年同期净利润15亿美元），宣布裁员1.7万人以上，市值跌破千亿美元 [6] - **微软**：其操作系统无可取代，收益和股价稳定，并通过投资有前途的高科技企业（如OpenAI）保持竞争力 [6] - **深度求索(DeepSeek)**：2025年1月发布开源模型DeepSeek-R1，以较低成本接近GPT-o1性能，迅速登顶中美苹果应用市场免费榜，获得亚马逊、微软等巨头接入，其冲击导致2025年1月27日纳斯达克股指下跌3% [8] 不可再生稀缺性案例：铟、稀土与可可 - **铟**：全球可开采储量不足2.5万吨，中国储量居世界第一，保有储量13014吨，全球80%供应量曾来自中国 [11]；2005年中国年产量达410吨，但自2006年以来产量持续下降，过度开采导致稀缺性未能在价格上充分体现 [11] - **稀土**：长期大量开采导致其稀缺性无法在市场中体现，价格下跌，资源被贱卖 [12] - **可可**：是稀缺性被强化的典型案例，其产量低但需求持续增长，供应缺口扩大 [13] - 全球约60%以上产量集中在科特迪瓦和加纳，产地集中导致价格易受扰动 [13] - 可可树对环境敏感，2023年底至2024年产区遭遇暴雨和高温干旱，科特迪瓦和加纳可可豆连续3年收成不佳，2023-2024年收成创22年新低 [14] - 2022-2023年全球可可产量仅493.8万吨，2024年进一步下降，出现60多年来最大供应短缺 [14] - 2024年1月初至11月底，伦敦交易所可可豆库存下降20%（从26010吨降至20770吨），美国交易所库存下降11%（从114197吨降至101639吨） [14] - 可可树种植4-5年才结果，10年后收获量才大幅增加，且易受病虫害影响（如哥斯达黎加曾因病害致产量锐减96%） [15] 技术进步对稀缺性的双重影响 - 技术进步可以创造稀缺性（如AI芯片），也可以摧毁稀缺性（如合成钻石对天然钻石的冲击） [10] - 人工智能革命影响深远，将改变产业转移逻辑（如劳动密集型产业可能回流发达国家），并锁定国家间差距，是一次“大决战”意义的科技革命 [9] - 人工智能及其应用、3D打印等领域的投资机会将是长期的 [10] - 合成钻石技术的进步彻底摧毁了天然钻石的稀缺性，2018年美国FTC修改钻石定义，删除“天然”二字，标志着其投资价值湮灭 [10]