报告行业投资评级 - 行业评级为In-Line，即分析师预计该行业覆盖范围在未来12 - 18个月的表现与相关广泛市场基准一致 [2] 报告的核心观点 - 人工智能半导体是行业主要增长驱动力，预计全球半导体行业市场规模到2030年可能达到1万亿美元，2025年云人工智能半导体总潜在市场可能增长到2350亿美元 [81][83] - 人工智能半导体需求巨大，推理人工智能芯片增长将超过训练芯片，定制人工智能芯片增长将超过通用芯片，边缘人工智能半导体增长速度可能略快于云人工智能半导体 [94][100] - 台积电在先进技术节点上具有优势，预计人工智能半导体将占台积电2027年预计收入的约34% [154] - 中国人工智能半导体市场发展迅速，预计到2027年中国云人工智能总潜在市场将达到480亿美元，本地GPU几乎能满足中国人工智能需求 [30][31] 根据相关目录分别进行总结 估值比较 - 对代工、后端、内存、集成器件制造（IDM）和半导体设备等不同细分领域的多家公司进行了估值比较，包括市盈率、每股收益增长率、市净率等指标，并给出了目标价格和评级 [8][9] TSMC预览 - 台积电2025年第三季度以美元计算的收入可能环比增长约3%，但以新台币计算下降1.6%，同时给出了毛利率、营业利润率、每股收益等指标的预测 [12] 中国AI半导体供需 - 预计中国前6大公司的资本支出同比增长62%，达到3730亿元人民币 [19] - 对中国国产GPU进行了性能比较，预计到2027年中国GPU自给率将从2024年的34%提高到82%，本地GPU收入可能增长到2870亿元人民币 [25][28][33] 跟踪中国半导体设备进口 - 2025年3月中国半导体设备进口同比下降2%（3个月移动平均），来自大多数主要国家的半导体设备进口均出现下降 [36][38] EDA：中国半导体本地化的基础 - 预计2023 - 2030年中国EDA市场收入复合年增长率为12%，达到33亿美元，整体EDA自给率将提高到29% [42][45] 全球人工智能需求 - 云半导体方面，Trainium2预计到2026年降至50万台，Trainium3预计增长到65万台 [61] - 全球云资本支出呈上升趋势，预计2025 - 2026年云资本支出约为7890亿美元，英伟达CEO预计2028年全球云资本支出将达到1万亿美元 [76][78] AI半导体供应领先指标 - 台积电可能到2026年将CoWoS产能扩大到9.3万片/月，2025年人工智能计算晶圆消费可能达到147亿美元，HBM消费可能达到160亿Gb [103][108][112] AI服务器组装主要公司 - 介绍了英伟达AI服务器供应链以及GB200相关产品和机架系统组装情况 [117][120] GPU供需 - 台积电预计2025年生产510万片芯片，全年GB200 NVL72出货量预计达到3万台 [124] AI ASIC 2.0 - 即使英伟达提供强大的AI GPU，云服务提供商（CSP）仍需要定制芯片，总拥有成本分析显示ASIC与GPU相比仍具有竞争力 [129][135] CPO技术 - CPO有助于提高数据传输速度和降低功耗，是最节能的解决方案 [145][147] TSMC技术优势 - 台积电的节点扩展实现了更高的晶体管密度和更低的功耗，预计人工智能半导体将占台积电2027年预计收入的约34% [150][154] 边缘AI - 苹果智能可能成为杀手级应用，推动iPhone 16升级，中国智能手机原始设备制造商（OEM）也开发了自己的大语言模型（LLM） [162][164][167] - 预计AI+AR眼镜的LCOS总潜在市场从2026年开始增长，AI PC渗透率预计到2028年达到95% [173][191] 更广泛的半导体周期 - 逻辑半导体代工利用率在2025年上半年为70 - 80%，尚未完全恢复，非AI半导体增长缓慢 [203][205]

报告行业投资评级 - 行业评级为In-Line，即分析师预计该行业未来12 - 18个月的表现与相关广泛市场基准一致 [5][231] 报告的核心观点 - 随着AI重塑日常生活，半导体行业面临前所未有的需求和地缘政治紧张局势，报告对全球AI半导体市场进行概述，包括供应链关键动态和中国AI本地化加速推进情况 [1][3] - 全球AI需求持续增长，AI半导体是主要增长驱动力，预计2030年全球半导体行业市场规模可能达到1万亿美元，2025年云AI半导体总潜在市场规模可能增长至2350亿美元 [59][61] - 中国AI半导体市场发展迅速，预计2027年云AI总潜在市场规模将达480亿美元，本地GPU届时几乎能满足中国AI需求，2027年本地GPU收入有望增长至2870亿元人民币 [18][19][21] - 不同类型AI半导体增长情况各异，2023 - 2030年，边缘AI半导体复合年增长率为22%，推理AI半导体为55%，定制AI半导体为39% [77] 根据相关目录分别进行总结 中国AI半导体供需情况 - 预计中国前6大公司2025年资本支出同比增长62%，达到3730亿元人民币 [10] - 2024年中国GPU自给率为34%，预计到2027年将达到82% [16] - 2027年中国云AI总潜在市场规模预计达480亿美元，本地GPU届时几乎能满足中国AI需求 [18][19] - 受中芯国际领先节点产能推动，预计2027年本地GPU收入将增长至2870亿元人民币 [21] 中国半导体设备进口情况 - 2025年3月，中国半导体设备进口同比下降2%（3个月移动平均），多数主要国家的半导体设备进口量均有所下降 [23][25] 中国EDA市场情况 - 预计2023 - 2030年中国EDA市场收入复合年增长率为12%，到2030年将达到33亿美元 [29] - 预计到2030年，中国整体EDA自给率将提高到29% [32] 全球AI需求情况 - GPT计算需求呈指数级增长，从感知AI向物理AI发展，存在相应的扩展定律 [45][47] - 中国云资本支出呈上升趋势，2025 - 2026年主要云服务提供商的云资本支出预计近7890亿美元，英伟达CEO预计2028年全球云资本支出将达到1万亿美元 [50][53][55] - 预计2030年全球半导体行业市场规模可能达到1万亿美元，2025年云AI半导体总潜在市场规模可能增长至2350亿美元，AI半导体是主要增长驱动力 [59][61] AI半导体供应领先指标情况 - CoWoS是主流先进封装解决方案，台积电可能在2026年将CoWoS产能扩大到9万片/月 [80][83] - 2025年AI计算晶圆消费可能高达150亿美元，英伟达占大部分 [90] - 2025年HBM消费预计高达180亿Gb，英伟达消耗大部分HBM供应 [94][96] AI服务器组装主要公司情况 - 涉及英伟达AI服务器供应链、GB200相关产品及机架系统组装等内容 [101][103] AI ASIC 2.0情况 - 尽管英伟达提供强大的AI GPU，但云服务提供商仍需要定制芯片，如AWS Trainium3就是最新例证 [115] - 对多家公司的ASIC战略和效益进行分析，包括微软、谷歌、AWS、特斯拉和Meta等，总拥有成本分析显示ASIC与GPU相比仍具竞争力 [120][121] 新技术趋势 - CPO情况 - CPO解决方案可提高数据传输速度、降低功耗，是最节能的解决方案，台积电的节点扩展能实现更高晶体管密度和更低功耗 [134][136][140] - 预计AI半导体将占台积电2027年预计收入的约34% [146] 边缘AI情况 - 包括AI PC、AI眼镜、AI智能手机等应用，苹果智能可能成为杀手级应用，推动iPhone 16升级 [150][151][153] - 中国智能手机原始设备制造商已开发自己的大语言模型，联发科Dimensity 9400提升NPU性能并展示生成式AI应用 [156][161][163] - 预计2026年起AI + AR眼镜用LCOS总潜在市场规模将逐步扩大，本地AI计算可能成为关键市场趋势，预计2028年AI PC渗透率将达到95% [167][171][184] 更广泛的半导体周期情况 - 2025年上半年逻辑半导体代工厂利用率为70 - 80%，尚未完全恢复，除英伟达AI GPU收入外，2024年非AI半导体增长缓慢，仅为10% [193][194] - 成熟节点代工厂利用率和盈利能力仍面临挑战，特种DRAM价格DDR4正在反弹 [198][200][204]

文章核心观点 行业需从两年的服务器周期转变为一年的GPU周期以满足计算需求，OEM厂商要应对英伟达快速的AI芯片转型，在采购、库存管理等方面面临挑战，同时也需与客户和渠道合作伙伴做好沟通规划[1][10] 英伟达芯片发布节奏与市场影响 - 英伟达从约每两年发布一次AI芯片转变为一年一次节奏，2024年上半年推出基于Hopper的H200，今年1月基于Blackwell GPU的下一代平台开始出货，2025财年第四季度Blackwell收入达110亿美元[6] - 美国四大云服务提供商2025年购买360万个Blackwell GPU，去年购买130万个Hopper GPU，Blackwell性能在推理模型中是Hopper的40倍，使Hopper GPU面临过时风险[7] OEM厂商应对挑战 联想 - 需从传统服务器测试周期转变，应对英伟达周期压力，采购谨慎，看到市场对H200、L40S等产品需求，也有客户询问基于Blackwell和Blackwell Ultra的新产品[2][8] - 新平台电力和成本要求增加，英伟达GPU供应改善，联想关注库存消耗和采购量平衡，凭借全球业务优势有多种销售渠道[9][10] - 与渠道合作伙伴透明沟通，根据用例、技术和客户硬件使用时间确定重点[10] 戴尔 - 管理英伟达快速AI芯片转型表现不错，看到H200仍有强劲需求，Blackwell平台销售速度远超Hopper平台[10][11] - 预计今年第三季度Blackwell和Blackwell Ultra销量比例4比1，第四季度3比2，采购量谨慎，要求客户提前告知需求，市场需求信号比常规服务器好[11][12] - 与渠道合作伙伴沟通时，基于Hopper平台适合尽快建立运行新数据中心，最终根据需求选择平台上市时机[12] 超微 - 结合客户需求与英伟达平台取决于客户工作量，训练模型关注基于Blackwell和Blackwell Ultra平台，推论时根据工作负载精度选择不同GPU [13][14] - 认为英伟达提供详细路线图有助于各方规划投资[14] 英伟达对合作伙伴的期望 - 英伟达在产品路线图和需求信号上更坦率透明，与数据中心合作伙伴举行联合工程设计会议，鼓励合作伙伴随创新加大投入[14][15] - 英伟达正成为基础设施公司，对支持和准备合作伙伴包括人工智能模型开发人员负有更多责任，要让基础模型构建者了解路线图以创造需求[15][16]

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容 编译自koreajoongangdaily ，谢谢。 芯片巨头台积电正寻求对韩国芯片设计初创公司 FuriosaAI 进行战略投资。 这家韩国初创公司周四在一份声明中表示："与台积电的投资谈判自去年第四季度以来一直在进 行，这是 FuriosaAI 融资的一部分。" "这是一项独立于最新合并协议（与 Meta 达成）的交易。" 正在与台积电全球（TSMC Global，这家台湾芯片巨头的投资部门）讨论的投资规模和条件尚未 确定。 本月早些时候，《福布斯》报道称，FuriosaAI 将被 Meta 收购，因为这家美国科技巨头正寻求使 其数据中心芯片组合多元化，并挑战 Nvidia 的主导地位。该媒体称，这笔交易最早可能在本月完 成。FuriosaAI 是一家专门生产 AI 推理芯片的无晶圆厂初创公司。该公司由前 AMD 工程师 June Paik 于 2017 年创立，被视为韩国解决该国 AI 芯片设计能力不足的少数希望之一。 它于 2021 年推出了第一款产品 Warboy，采用三星电子的 14 纳米节点。它的第二款产品 RNGD （发音为"renegad ...