纪要涉及的行业和公司 - **行业**：北美算力供应链、光通信、ASIC、PCB、光模块、CPU交换机 - **公司**：英伟达、新易盛、盛宏、太辰光、旭创、江海、麦克米特、胜宏科技、景旺电子、亚马逊、谷歌、微软、Meta、AWS、Broadcom、甲骨文、马斯克xAI公司、台积电、博通、康宁、天孚科技、仕佳光子、博创科技 纪要提到的核心观点和论据 北美算力供应链现状 - **需求强劲**：英伟达2025年Q1业绩超预期，营收441亿美元高于预期的430亿美元；北美几大云计算公司资本开支符合或超出预期；英伟达股价自4月7日以来上涨近40%，A股相关产业链公司如新易盛和盛宏有超额收益[1][2] - **数据中心业务**：2025年Q1营收390亿，计算相关340亿，Blackwell芯片贡献240亿；一季度机柜最终出货约1000多台，下个季度可能达八九十万；GB300预计二季度末送样并可能出货[1][4][5] - **网络业务**：2025年Q1营收50亿美元，同比显著增长；受益于Blackwell拉动，Spectrum以太网被谷歌GCP、Meta等采用；预计二季度CAP侧出货环比显著增长[1][8] 英伟达业绩关键因素 - **H20禁令**：发布前H20收入46亿美元，禁令致25亿美元无法出货，对库存计提45亿美元；二季度预计收入450亿，受H20影响约80亿美元，加上这部分总体同比增速超70%[4] - **Blackwell芯片**：在数据中心业务计算相关部分占240亿，相当于六七十万量级芯片销售额，增长强劲[1][4][5] 英伟达产品线及发展方向 - **现有产品线**：今年主要是Blackwell GB200和GB300产品线；GTC大会发布GPU、Rubicon计算平台以及下一代Whitehaven和Whitley架构机柜[6] - **未来规划**：2026年有望推出K8架构机柜，对应Rubicon芯片及NVH144、NVH576等相应架构[7] 芯片性能提升亮点 - **GB300芯片**：制程不变，FP4算力相比GB200提升50%，通过减少非FP4算力单元实现；推理层面性能显著增强，HBM存储改进[10] - **VR200芯片**：采用从4纳米到N3P的制程升级，计算单元数量增加，通过独立IO带宽提升算力；整体算力相比GV200有五倍增长[10] - **Rubicon系列芯片**：制程升级至N3P，计算单元数量增加；通过独立IO带宽提升整体算力；VR200和VR300分别实现五倍和更高的推理性能增长，SerDes速率显著提高[12] 英伟达服务器架构变化 - **架构命名变化**：Blackwell一代以NVL72或NVL16为主，Rubicon一代出现NVL144和NVL576，反映chiplet数量变化[13] - **供电需求变化**：新架构中高速率SerDes和光模块使功耗大幅增加，需采用HVDC等新技术进行供电改革[13] 北美云厂商资本开支影响 - **开支情况**：2025年微软Capex达214亿美元，谷歌约170亿美元，亚马逊符合预期，Meta将全年Capex从600 - 650亿上调至640 - 720亿[3][14] - **对产业链影响**：利好英伟达产业链，预计2025年Clovis产能约60 - 70万片，Blackwell系列占34.5万片，对应机柜生产数量约4万个，对太辰光等产业链公司需求大[3][14] 各行业发展趋势 - **ASIC行业**：2025年预计显著增长，谷歌TPU出货量可能超200万甚至接近300万[15] - **光通信行业**：2025年800G预计出货1800 - 2000万支，2026年北美客户需求预计增长50%以上；1.6T在2025年下半年集中放量，2026年是核心增长年，产业链头部公司业绩将持续增长[3][27] - **PCB板块**：随着英伟达产品迭代，新公司业务拓展并实现利润增长；PCB供应商格局变化；单价值量每个tray达1000美金水平[19] 部分公司情况 - **Meta**：2025年芯片需求量几十万颗甚至更少，2026年预计暴增至110 - 150万颗[16] - **AWS**：AI芯片自研布局久，2025年产量预计150万颗，2026年预期超200万颗[17] - **Broadcom**：2025年TUCOWS接近90K，2026年预计增长50%以上[18] - **胜宏科技**：预计2025年实现近50亿净利润，200亿营收；在GDP200中份额超35%，目标净利润率超20%；单英伟达HDI业务2025年收入超50亿[23] - **景旺电子**：预计2026年净利润接近20亿，营收500亿；汽车业务确定性高；英伟达业务布局带来收入和利润弹性；2026 - 2027年整体业绩增速20%以上，净利润增速30%[26] - **旭创**：2025年二季度开始出货1.6T产品，下半年集中放量；800G领域预计出货量接近600万支以上；1.6T方面占据英伟达Mellanox链条外约60 - 70%的市场份额；2025年业绩增速在Q3和Q4释放，明年增速35 - 40%，伴随每年约15%价格降幅[28][31] - **新易盛**：2025年在北美光模块市场表现突出，800G领域承接亚马逊核心客户大部分订单；1.6T领域进展迅速，今年预计至少出货20万支光模块，业绩保守估计65亿人民币，乐观估计70亿以上；明年维持40%以上增速[32] 其他重要但可能被忽略的内容 - **景旺GB300切换方案**：提出将未来方案退回到高多层成熟方案，诞生PTFE正交方案；PTFE是GB300最佳PCB板基材，但工艺壁垒高，对制造工艺能力提出挑战[20][21] - **AI服务器新增GPU板组要求**：对连接带宽要求更高，PCB和覆铜板层数持续提升，覆铜板等级从very low loss提升到Ultra low loss，带动PCB量价提升[22] - **光模块行业出口情况**：全国月度出口额同比基本无太大增长，四川省同比增长显著但环比去年年底变化不大，主要产能集中在海外工厂，海外出口数据不能完全代表整体行业需求紧密度[30] - **CPO发展趋势**：可能成为未来3.2T方案主流；今年英伟达发布三款基于1.6T光引擎的CPU交换机产品，下半年预计小批量出货，明年增长更显著[33] - **台积电与博通**：台积电自主研发3D光学引擎封装；博通基于托马霍克5芯片推出第二代CPU交换机，今年年底推出TH 6，将对标英伟达，更早进入主流以太网市场[34] - **高速率CPU交换机需求**：内部需要大量光纤，太辰光提供柔性背板解决方案；对高密度连接器需求巨大，各环节增速未来几年可能达500%左右并持续至至少2028年[35][36] - **天孚科技**：2025年预计出货量约4000台，2027年预计达75000台，占30%市场份额；2027年收入增量可能达26 - 27亿元人民币，对应利润6.65 - 7亿元人民币[37]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：AI 行业 - **公司**：英伟达、中金公司、Deepseek、Minimax、谷歌、OpenAI、台积电、海力士 纪要提到的核心观点和论据 - **AI 技术发展与投资机会**：未来两到三年 AI 技术将快速迭代，由产业需求和开源大模型驱动算力需求增长 ，有望为中国 GDP 带来超 12.4 万亿人民币增量，对应每年约 0.8%额外增长率 ，云厂商和第三方算力提供商加大基础设施建设，AI agent 加速实现和智能终端应用涌现是商业闭环关键[1][2] - **英伟达对行业的影响**：英伟达是 AI 领域产业推动者，过去六年芯片算力增长 4000 倍 ，总裁强调硬件半定制化、架构升级和内存带宽提升是投资热点，高吞吐、低延时互联架构支持云端应用[1][3][4] - **算力需求影响**：云端算力需求增速旺盛，依赖算法支持；端侧算力直接影响消费者体验 ，未来具身智能时代端侧算力需求或超每秒 1000 个 TOKEN，核心芯片或 SoC 芯片领域成长空间大[1][5] - **AI 基础设施建设方向**：从堆叠服务器芯片转向系统优化与效率提升，涵盖算法模型、软件系统、硬件架构及跨区域数据调动整合能力 ，全产业链条工程优化与系统效率提升成主流共识[1][6] - **中国 AI 发展挑战与机遇**：中国 AI 发展迅速但有薄弱环节，国内算力能力提升及系统扎根后，生成式 AI 行业有望全球引领 ，美国出口管制促使加快自主研发，内循环打通后将在多方面领先[1][7][8] - **国内资本开支潜力**：2023 - 2025 年 AI 资本开支总量接近 300 亿美元 ，预计 2026 - 2027 年头部云厂商资本开支迎来上行周期[3][9] - **AI 对端侧设备影响**：英伟达优化蒸馏技术使更多模型可在端侧部署，国内 SoC 厂商制程进步 ，端侧算力需求 10 个 TOPS 以内可满足初步运行，工程优化使模型参数与体验关联减弱，端侧 SoC 迭代提升消费者认可度[10][11] - **AI agent 市场前景**：AI agent 分自主和生成式智能体，已形成较好闭环 ，未来两到三年可能快速普及，2030 年市场规模或达 400 亿美元 ，任务执行单元价值显现[12] - **AI agent 替代传统 APP 可能性**：AI agent 有可能替代传统 APP 成为新内容分发入口 ，C 端和 B 端都有应用优势，B 端付费场景或形成新生产变革[13] - **人工智能与移动互联网生态差异**：人工智能生态形成网状共生模式 ，大模型基础设施开发商涉足多领域，促进应用性能和交互体验提升，整合算力和数据资产[14] - **英伟达大会信息**：展示个人端小型化算力基础设施和 B 端半定制化硬件架构 ，推动 AI 进化加速，驱动 C 端商业模式闭环，解决伦理与安全问题是重要方向[15] - **英伟达技术创新体现**：半导体先进制程快速迭代，存储能力提升 ，保持 FP4 重密算力三年翻 10 倍迭代能力 ，系统端算力能力显著提升，未来或推出高集成度机架[16][17] - **英伟达数据传输进展**：推出 GPU 交换机，2025 下半年至 2026 年规模交付 ，光电合封及硅光引擎优化网络架构，提高传输速度和带宽[18] - **AI 应用发展方向**：从生成式 AI 走向代理 AI 再到物理世界模拟 ，国内有望快速进入 Federated AI 阶段，目标是实现硅基与碳基生命互动释放生产力[19] - **全球算力基础设施发展**：过去三年全球算力基础设施发展迅速 ，新生态形成推动商业闭环，AI 技术迭代促进社会生产力进步与变革[20] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 2018 年以前国内 3G 和 4G 在移动互联网发展周期中迭代快，2018 年后迎来 5G 建设浪潮带动互联网应用迭代[9] - Minimax 从模型快速应用普及过程中，将不同能力分层，任务执行单元价值显现[12] - 英伟达 GB300 芯片是技术迭代路径清晰的重要体现[15]