2025年AI芯片行业格局与趋势 - 英伟达在AI芯片领域的绝对霸主地位正面临多方挑战，其“一英独大”的局面已一去不复返[5][41][73] - 根据JP摩根研报，2025年全球AI芯片出货预计超过千万张卡，英伟达虽仍坐拥半壁江山，但背后格局已在改变[7][42][75] - 行业竞争从产品供货走向生态捆绑，技术路线分化从架构之争升级为追求系统级效率与总拥有成本优化的系统之战[11][45][78] 主要竞争者动态 - **英伟达**：2025年成为全球首个市值突破4万亿美元和5万亿美元的企业，主力产品Blackwell进入大规模量产，下一代Rubin超级芯片完成首次流片[17][51][84]；公司通过大规模投资（如对Anthropic投资达百亿美元，对OpenAI未来投资总额可能累计达千亿美元）和发布GB300 NVL72系统、开源推理软件Dynamo来巩固生态[19][53][86] - **AMD**：作为GPU领域“亚军”，其与英伟达的市占比约为1:9[20][54][87]；公司发布基于3纳米工艺的MI350系列AI芯片，宣称在运行AI软件方面超越英伟达B200且价格更低[20][54][87]；与OpenAI达成战略合作，OpenAI计划未来数年内采购总算力达6吉瓦的AI芯片，硬件采购金额超过数百亿美元，并可能获得AMD超过10%的股份[20][54][87]；推出开源开发平台ROCm 7以打破英伟达软件生态壁垒[20][54][87] - **博通**：作为AI定制芯片重要玩家，2025年业绩快速增长，市值突破1.5万亿美元，股价年涨幅一度超过75%[21][55][88]；摩根士丹利预计到2027年全球定制AI芯片市场规模将达到约300亿美元，三年内几乎翻了三倍，博通被视为重要得利者[21][55][88] - **谷歌**：自研ASIC芯片TPU取得进展，Meta计划于2027年在其数据中心部署谷歌TPU，潜在交易规模达数十亿美元[23][57][90]；根据Semi Analysis报告，TPUv7服务器的总拥有成本比英伟达GB200低约44%，通过云租赁的成本仍低约30%[23][57][90]；谷歌高管表示随着TPU采用率扩大，公司有能力从英伟达手中夺走约10%的年收入份额[23][57][90]；谷歌意图构建与“英伟达链”分庭抗礼的“谷歌链”，其核心是与博通的深度绑定[23][57][90] 中国市场与国产替代 - 受地缘政治影响，英伟达等国际巨头淡出中国市场，“一英独大”时代终结，国产替代加速，本土AI芯片渗透率不断提升[8][43][76] - 根据弗若斯特沙利文预测，从2025年至2029年，中国AI芯片市场年均复合增长率将达到53.7%，市场规模将从2024年的1425.37亿元激增至2029年的1.34万亿元[8][43][76] - 国家智算中心和信创领域AI的国产化率几乎都超过90%，新建项目多为全国产[24][58][91]；2025年上半年国内半导体设备国产化率超过20%，先进封装替代率升至接近40%水平，中科院计算所预计2027年国产芯片市占率将突破45%[25][59][92] - **华为**：公布昇腾AI芯片2026-2028年路线图，将推出昇腾950、960及970系列，算力持续翻倍[26][60][93]；推出“超节点”集群架构，开源硬件使能套件CANN，旨在构建独立于英伟达的AI算力基础设施新范式[26][60][93] - **寒武纪**：截至2025年三季度，营收同比暴增近24倍，并首次实现盈利[26][60][93] - **初创企业**：“国产GPU四小龙”摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、燧原科技走向公开市场融资，壁仞科技登陆港股[26][60][93]；摩尔线程发布对标英伟达CUDA的架构“花港”（MUSA）[28][62][95] 2026年行业展望与关键趋势 - 世界半导体贸易统计组织（WSTS）预测，2026年全球AI大模型训练量同比或将暴增300%，受此推动，全球AI芯片市场规模或将同比增长45%，突破800亿美元[29][63][96] - **趋势一**：AI大模型发展重心从训练转向应用推理阶段，市场对高能效、低成本ASIC芯片的需求将爆发式增长[31][64][98]；野村证券预测2026年ASIC芯片总出货量可能首次超过GPU[32][64][99] - **趋势二**：GPU与ASIC的竞争升级为“生态大战”，谷歌正与Meta合作推进“Torch TPU”计划，旨在通过开源等策略打造媲美英伟达CUDA的生态[33][65][100] - **趋势三**：供应链（如台积电CoWoS先进封装产能、美国电力基础设施）成为争夺对象，可能制约市场增长并引发新博弈[35][67][102] - **趋势四**：2026年是中国AI芯片生态构建的关键年，重点从“可用”迈向“好用”，推动开发者从“能用”变成“想用”[36][68][103]

公司战略与投资 - 富士康计划打造中国台湾最大的GPU集群 并部署其首个基于英伟达GB300 NVL72系统的超级计算中心[1] - 该GB300 NVL72系统计划于2025年上半年投入使用 标志着台湾本土AI基础设施发展的加速[1] - 新的AI工厂基础设施支持可扩展的企业级计算能力 数据中心规模达27兆瓦 价值约14亿美元[1] - 富士康母公司鸿海精密已成立专注于AI超级计算和云运营的业务部门Visionbay.ai[1] 业务模式与生态系统 - Visionbay.ai的业务模式以AI工厂生态系统为中心 提供GPU即服务、计算租赁、英伟达原生软件解决方案以及基于云的AI应用商店[1] - 通过即时获取高性能的训练、微调、开发和推理能力 企业可在英伟达下一代加速计算架构支持下以最低障碍采用AI[1] 合作伙伴关系与增长展望 - 富士康宣布与OpenAI建立合作伙伴关系 将在美国境内为OpenAI数据中心生产关键部件[2] - 公司在第三季度财报中对2026年给出乐观展望 指出AI相关需求将成为2026年增长的主要驱动力[2]

行业核心观点 - 2025年第三季度半导体与AI行业呈现技术迭代加速、需求结构升级、资本开支加码三重共振 [2] - 行业核心矛盾从供给约束转向需求分层，短期关注AI芯片迭代与地缘政策，长期锚定技术壁垒与需求韧性标的 [2] - 投资策略建议配置中高个位数百分比的半导体龙头与AI算力链资产，采用金字塔加仓与倒金字塔卖出策略应对波动 [2] 半导体板块 设备端 - 阿斯麦为全球光刻机绝对龙头，第二季度营收76.9亿欧元，同比增长23%，毛利率53.7%，同比增长2.2个百分点 [3] - 阿斯麦第二季度出货首台下一代高数值孔径EUV系统，巩固2纳米及以下制程垄断地位，每年研发投入超30亿欧元，支撑全球超70%的EUV市场份额 [3] - 阿斯麦第三季度营收指引74-79亿欧元，低于市场预期，管理层警告2026年或受宏观与地缘因素影响难以实现增长 [3] 制造端 - 台积电第二季度净利润3983亿新台币，同比增长61%，高性能计算业务收入环比增长14%，上修2025年营收增速至30% [3] - 台积电2纳米制程预计2025年下半年量产，30%产能落地美国亚利桑那州，日本第二座晶圆厂与德国德累斯顿工厂进展顺利 [4] - 台积电第三季度毛利率指引55.5%-57.5%，低于市场预期，系新台币升值与海外工厂初期毛利率稀释影响，但长期毛利率目标维持53%以上 [4] 存储端 - SK海力士第二季度营收22.23万亿韩元，同比增长35%，营业利润9.21万亿韩元，同比增长68%，创季度新高 [5] - SK海力士DRAM业务收入占比77%，HBM需求强劲，维持2025年HBM销量同比翻倍计划，M15X晶圆厂将于2025年第四季度投产 [5][6] - 全球HBM市场呈现SK海力士、美光、三星三足鼎立格局，第二季度SK海力士HBM市占率超40% [6] 设计端 - 英伟达第二季度数据中心业务营收411亿美元，同比增长56%，GB300NVL72系统能效较Hopper提升10倍，推理性能达H100的10倍 [6] - 大行预测2028年AI加速器总潜在市场规模达5630亿美元，英伟达市占率维持85%以上 [6] - AMD聚焦推理场景差异化竞争，MI350 AI芯片均价提至2.5万美元，同比增长67%，2026年AI芯片销售额预计达151亿美元 [6] AI板块 算力基建 - 2025年五大云厂商资本开支合计超3600亿美元，较2024年增长45%，2026年增速预计超30% [2][7] - 谷歌上修2025年资本开支至850亿美元，第二季度单季支出224.5亿美元，同比增长70% [7] - 资本开支结构上，70%投向AI服务器与数据中心，20%投向网络设备，10%投向软件生态 [7] 需求结构 - 智能体AI推动计算量百倍级增长，推理计算量实现量级突破，单设备日均推理请求超1000次，较传统手机应用增长10倍 [7] - 欧盟计划投资200亿欧元建设20个AI工厂，英伟达2025年主权AI收入预计超200亿美元，同比翻倍 [8] - 企业端需求强劲，微软Copilot月活跃用户超8亿，覆盖70%财富100强企业 [8] 应用落地 - AI应用向产业端渗透，Meta雷朋AI眼镜销售加速，WhatsApp企业版测试中，助企业触达15亿日活跃用户 [8] - 微软在医疗领域应用Dragon Copilot，第二季度记录1300万次医患交互，同比增长7倍，节省10万小时 [8] - 制造业客户通过Azure AI优化产线，设备利用率提升20% [8] 企业级AI - Palantir AIP平台实现跨域渗透，与李尔延长五年合作，助其全球工厂协同，2025年已节省超3000万美元 [9] - Palantir第三季度营收指引10.83-10.87亿美元，同比增长50%，美国商业营收增速预计超85% [9] - AppLovin依托AXON 2.0机器学习引擎构建生态闭环，第三季度营收指引13.2-13.4亿美元，经调整EBITDA率超81% [9] 2030年巨头展望 英伟达 - 英伟达2030年战略聚焦AI工厂，预计全球AI基础设施年度支出将达3-4万亿美元 [11] - 每1吉瓦AI工厂需50万个GPU，英伟达产品覆盖60%-70%市场份额，单场景对应350亿美元硬件需求 [11] - Susquehanna预测2030年英伟达AI显卡市占率仍维持67% [11] 博通 - 博通2030年锚定AI定制化算力与超高速网络，2030财年AI收入目标1200亿美元，较2025年增长五倍 [12] - 策略上为七家核心大语言模型创建者供应定制化ASIC芯片，企业级推理需求交由通用GPU [12] - 网络端以以太网为AI集群标准，2030年带宽需求达100太比特，计划2026-2027年部署光学解决方案 [12] 甲骨文 - 甲骨文2030年瞄准AI云基础设施与推理市场主导权，2030财年OCI收入目标1440亿美元，较2025年增长七倍 [13] - 甲骨文依托与OpenAI等超4500亿美元剩余履约义务锁定训练市场，押注推理市场规模将超越训练市场 [13] - 2026-2030年累计资本开支4050亿美元，建设液冷数据中心与全球算力节点 [13] 投资逻辑与策略 核心投资逻辑 - 技术壁垒确定性标的包括阿斯麦、台积电、英伟达，其市场份额分别超70%、60%、80% [14] - 需求韧性确定性标的包括SK海力士、微软，HBM需求同比增长100%，Azure AI增速达39% [14] - 现金流确定性关注台积电与微软，第二季度自由现金流分别为135亿美元与超800亿美元 [14] 具体操作策略 - 金字塔加仓策略建议在半导体龙头股价回调2%时加仓2份，回调4%时加仓4份，回调6%时加仓6份 [15] - 倒金字塔卖出策略建议标的从底部上涨30%时卖出10%，上涨40%时卖出20%，上涨50%时卖出30% [15]

报告行业投资评级 - 领先大市 - A（维持）[1] 报告的核心观点 - CoreWeave开启GB300首批出货部署，有望接力GB200开启资本开支新浪潮，带来AI算力链新一轮投资机会，行业预计供需两旺并开启补涨行情[5][16] - ORACLE签署300亿美金算力大单，新云和主权AI投资需求不容忽视，新兴AI云期望打破竞争格局，主权AI寻求增加算力[6][17] - 中国星网新领导班子就位，国内低轨卫星互联网有望加速建网和商用，投资将从预期到订单转变，关注地面基建等方向[7][18][19] 根据相关目录分别进行总结 周观点和投资建议 周观点 - CoreWeave成首家部署GB300 NVL72系统的AI云提供商，GB300较上一代性能提升，预计25Q4放量，其出货将带来新投资机会和变化，行业供需两旺并开启补涨行情[5][16] - ORACLE签署巨额云计算协议，订单或支持OPENAI或阿联酋项目，新兴AI云和主权AI有投资需求[6][17] - 中国星网管理层调整，新领导班子背景多元，有助于加速试商用和实现新突破，卫星互联网投资逻辑将转变[7][18][19] 建议关注 - 海外算力：中际旭创、新易盛等[8][20] - 卫星互联网：上海瀚讯、信科移动等[8][20] - AI物联网：广和通、移远通信等[8][20] 行情回顾 市场整体行情 - 本周（2025.06.30 - 2025.07.06）沪深300、创业板等指数有涨有跌，申万通信指数和科创板指数下跌，细分板块中设备商、光模块、IDC涨幅前三[9][20] 细分板块行情 - 涨跌幅：周涨幅前三为设备商、光模块、IDC；月涨幅光模块、液冷领先；年涨幅工业互联网等年初至今领先[9][23][25] - 估值：多数板块当前P/E低于历史平均水平，各板块当前P/B与历史平均水平有对比[32] 个股公司行情 - 源杰科技、新易盛等涨幅领先，震有科技、瑞可达等跌幅居前[34] 海外动向 - 西门子解除对中国芯片设计所需EDA软件出口管制，尚不清楚Synopsys和Cadence情况[37] - OpenAI回应未使用谷歌自研芯片驱动产品，仅初步测试部分TPU且无大规模采用计划[37] - 英伟达GB300下半年上市，鸿海预计订单份额最大，光模块厂商迎来1.6T光模块商机[39]

全球AI算力竞争里程碑 - 英伟达最新一代Blackwell Ultra AI GPU正式商用，首批部署在CoreWeave与戴尔联合推出的云服务中 [1] - 部署系统采用戴尔液冷服务器，包含72个Blackwell Ultra GPU和36个Grace CPU [1] - CoreWeave计划年内持续扩大Blackwell Ultra服务器部署规模以满足客户AI计算需求 [1] 技术性能与行业影响 - Blackwell Ultra性能相比前代提升50%，采用72 GPU配置，架构与Blackwell高度相似，迁移过程更平稳 [2] - 戴尔成为首个交付英伟达GB300 NVL72系统的厂商，彰显其在AI基础设施领域的领先地位 [2] - 戴尔客户包括CoreWeave和xAI，后者正加速建设AI模型训练平台 [2] 市场反应 - 英伟达股价上涨1.33%，盘中创历史新高 [3] - CoreWeave股价上涨8.85%，戴尔股价上涨1.41% [3] 公司动态 - CoreWeave成立于2017年，专注于云端GPU服务，已成为AI算力需求激增下的关键资源通道 [1] - 英伟达CFO此前透露Blackwell Ultra已向部分客户发送测试样品，预计本季度正式出货 [2]