The chipmaker just got a huge vote of confidence from the creator of ChatGPT.Since the advent of artificial intelligence (AI) in early 2023, Advanced Micro Devices (AMD 25.65%) has been something of a wild card. The increasing demand for graphics processing units (GPUs) that can handle the rigors of AI has been unparalleled, but not all AI chipmakers are created equal.There's no denying that Nvidia (NVDA -1.08%) has been the biggest beneficiary of the accelerating adoption of AI, given its status as a marke ...

涉及的行业或公司 * 人工智能基础设施与加速器行业 包括GPU XPU ASIC TPU等异构计算领域[1] * 英伟达公司 股票代码NVDA O 市值约4149 468亿美元[6] * 超大规模云计算厂商 包括Meta 亚马逊AWS 谷歌[1] 核心观点和论据 **超大规模厂商的AI基础设施战略** * 所有主要超大规模厂商均已大规模部署英伟达GB200 GB300系统 但同时也在与AMD等其他GPU制造商合作 并开发内部定制芯片 以支持AI工作负载多样性并驱动每瓦最低价格性能[1] * 运行GPU集群与CPU集群是不同的挑战 GPU集群是由许多GPU协同处理单个长时间运行作业的超级计算机[3] * 跨AI工作负载 如LLM训练 LLM推理预填充 LLM推理解码 排名和推荐训练 R&R推理 一种计算尺寸无法满足所有需求 模型尺寸快速演变 基础设施需要在规模 计算 内存和网络元素上进行优化[3] **Meta的AI部署与规划** * AI复杂性日益增长 短视频驱动了对AI排名和推荐的需求 导致集群扩展[2] * 生成式AI模型规模急剧扩大 Llama 3使用了24,000个GPU Llama 4使用了约100,000个GPU 未来生成式AI集群预计将驱动巨大的吉瓦级数据中心 例如2026年的Prometheus 1GW+集群和未来几年的Hyperion 5GW集群[2] * Meta已大规模部署GB200和GB300 并与AMD MI300X合作 内部定制ASIC MTIA系列加速器使其能够专注于AI工作负载多样性 并推动强大的路线图以实现其在R&R推理 训练和生成式推理 训练方面的雄心[4] * Meta是开放系统的支持者 如Llama和deepseek模型 Pytorch Ultra Ethernet和Ultra Accelerator Link UAL[4] **AWS的AI基础设施重点** * 延迟 计算性能和规模弹性是AI基础设施中最重要的基础[5] * AWS自称是运行GPU的最佳位置 Amazon EC2 P6 B200实例适用于中大型训练和推理 P6e GB200 ultraservers是AWS最强大的GPU产品[5] * AWS Trainium是专为在降低成本的同时提供高性能而构建的 AWS Trn2 Ultraservers为AWS上的生成式AI提供最佳价格性能[5] * AWS将为Anthropic项目Rainier使用Ec2 ultraclusters 以提供520 FP8 exaflops的算力 AWS拥有定制冷板设计以支持Trainium集群[8] **谷歌的AI计算方法与技术** * 随着在更大数据集上训练更强大模型且能力更多 强大的AI爆炸性成本驱动了更高的计算成本[9] * 定制ASIC或TPU是谷歌设计的超级计算基础设施的基础 专为机器学习和AI而设计 以驱动高性能 成本 功率效率和无缝扩展[9] * 谷歌今年推出了第七代Ironwood TPU 其最大pod为9,216个芯片 pod 并且比2024年的Trillium多6倍的HBM 它被用于谷歌内部工作负载 如Gemini AlphaFold Imagen Veo AlphaGo Zero和AlphaChip 芯片设计代理 帮助其设计未来TPU版本 以及GCP中[10] * 谷歌拥有配备TPU的专用数据中心 垂直供电以提高能效 同步高带宽片间互连 ICI 以提高吞吐量 光路交换 OCS 以实现容错和高效调度 以及液冷以最大化系统效率 专用TPU硬件实现了大规模扩展 大量共享内存 成本和功率效率 可靠性 灵活性和弹性[11] **英伟达的投资观点与风险** * 投资评级为买入 目标股价200美元 基于约30倍C26E市盈率 该倍数与3-5年平均水平一致 预期股价回报率为17 1%[6][13] * 下行风险包括 1 游戏领域的竞争可能导致英伟达市场份额流失 进而打压股价 2 新平台采用速度慢于预期可能导致数据中心和游戏销售额下降 3 汽车和数据中心市场的波动性可能增加股票 倍数的波动 4 加密挖矿对游戏销售的影响[14] 其他重要内容 * 花旗环球市场公司持有英伟达100万美元或以上的债务头寸 并在过去12个月内因向英伟达提供投资银行服务而获得报酬 目前或过去12个月内与英伟达存在投资银行业务 证券相关和非证券相关业务关系[18][19][20] * 研究分析师的薪酬由花旗研究管理层和花旗集团高级管理层确定 基于旨在惠及花旗环球市场公司及其关联公司投资者客户的活动和服务 薪酬不与具体交易或建议挂钩[21]

AI推理解决方案运营表现 - 英伟达GB200 NVL72平台在100兆瓦AI工厂中实现最高利润率77.6%，预计利润达35亿美元 [3] - 谷歌TPU v6e pod以74.9%利润率排名第二，AWS Trn2 UltraServer利润率为62.5%，华为昇腾CloudMatrix 384平台利润率为47.9% [3] - AMD MI355X平台利润率为-28.2%，MI300X平台低至-64.0%，表现显著落后 [4] 芯片每小时收入对比 - 英伟达GB200 NVL72芯片每小时收入达7.5美元，HGX H200芯片为3.7美元，显著高于行业平均水平 [4] - 华为昇腾CloudMatrix 384平台GPU每小时收入1.9美元，AMD MI355X平台仅1.7美元 [4] - 其他芯片每小时收入集中在0.5至2.0美元区间，英伟达GB200 NVL72收入为行业平均值的3-15倍 [4][7] 供应商竞争力分析 - 英伟达在利润率与芯片收入两项指标均占据绝对领先地位 [3][4] - 谷歌自研TPU与AWS定制服务器表现优于多数第三方解决方案 [3] - AMD在AI推理领域面临严重亏损，技术或成本控制存在明显短板 [4]

数据中心业务 - 公司预计2025年第二季度数据中心收入将显著增长，主要受支持超大规模数据中心及AI应用的芯片销售推动，Zacks一致预期数据中心收入为33.1亿美元，同比增长16.7% [3] - 第四代EPYC CPU的采用以及Instinct MI300系列AI加速器需求增长（尤其是来自Meta、微软、IBM等云合作伙伴）进一步推动数据中心业务 [1][2] 客户端与游戏业务 - 客户端业务收入预计同比增长69.3%，Zacks一致预期为25.2亿美元，增长动力来自AMD Ryzen处理器在桌面和移动平台的强劲需求 [4] - 游戏和客户端业务预计实现两位数百分比增长，主要受益于桌面性能提升、游戏产品需求持续以及笔记本和商用PC市场的商业化起步 [5] 嵌入式业务 - 嵌入式业务收入预计同比持平，Zacks一致预期为8.18亿美元，同比下降4.9%，主要受工业市场疲软影响 [6] 其他公司表现 - Arista Networks（ANET）2025年第二季度预计表现强劲，年内股价回报率6.3%，Zacks评级为1 [10] - Bumble（BMBL）年内股价下跌6.8%，但Zacks评级为1，Yum Brands（YUM）年内股价上涨8.3%，Zacks评级为2 [11]

芯片厂商及产品 - 英伟达、英特尔、AMD及美国互联网大厂是主要芯片厂商 [1] - 国产芯片厂商包括寒武纪、昆仑芯、燧原科技、摩尔线程、沐曦科技、壁仞科技、天数智芯等 [3] 芯片制程及性能 - 英伟达B200采用4NP制程 晶体管数量2080亿 芯片面积1600mm² 晶体管密度130万/mm² [5] - 英伟达H100-SXM采用4nm制程 晶体管数量800亿 芯片面积814mm² 晶体管密度98万/mm² [5] - AMD MI300X采用5nm制程 晶体管数量1530亿 芯片面积1017mm² 晶体管密度15万/mm² [5] - 谷歌TPU v7p采用3nm制程 晶体管数量2744亿 芯片面积890mm² 晶体管密度308万/mm² [5] - 寒武纪MLU370-X4采用7nm制程 晶体管数量390亿 [5] 芯片能效比及算力 - 英伟达GB200 BF16算力5000 TFLOPS INT8算力10000 TFLOPS FP4算力20000 TFLOPS [7] - 英伟达B100 BF16算力30 TFLOPS INT8算力60 TFLOPS FP16算力900 TFLOPS [7] - AMD MI300X BF16算力490 TFLOPS FP16算力980 TFLOPS FP32算力1961 TFLOPS [7] - 谷歌TPU v7p BF16算力4614 TFLOPS FP16算力4614 TFLOPS FP32算力2307 TFLOPS [7] - 寒武纪MLU370-X4 BF16算力150 TFLOPS INT8算力256 TFLOPS [7] 显存技术及带宽 - 英伟达B200采用HBM3e显存 显存带宽16TB/s 显存容量384GB [8] - 英伟达H100-SXM采用HBM3显存 显存带宽3.35TB/s 显存容量80GB [8] - AMD MI300X采用HBM3显存 显存带宽5.3TB/s 显存容量192GB [8] - 谷歌TPU v7p采用HBM3e显存 显存带宽7.3TB/s 显存容量192GB [8] - 寒武纪MLU370-X4采用LPDDR5显存 显存带宽0.3TB/s 显存容量24GB [8] 国产芯片进展 - 寒武纪MLU370-X4于2022年发布 采用7nm制程 晶体管数量390亿 [5] - 昆仑芯R200于2021年发布 采用7nm制程 芯片面积504mm² [5] - 燧原科技邃思1.0于2019年发布 晶体管数量141亿 芯片面积480mm² [5] - 壁仞科技BR100于2022年发布 晶体管数量770亿 芯片面积1074mm² [5] - 天数智芯天垓100于2021年发布 晶体管数量240亿 [5]

公司动态 - OpenAI首席执行官Sam Altman表示公司将采用AMD的MI300X和MI450人工智能芯片 [1]

市场环境与指数表现 - 三大基准指数年初因投资者担忧经济形势而表现挣扎 关税政策可能抑制增长并推高企业和消费者成本 进而影响企业盈利 [1] - 近期标普500指数上涨041% 道琼斯工业平均指数上涨008% 纳斯达克综合指数上涨067% 因美国与英国和中国达成初步贸易协议 且电子等高增长领域获关税临时豁免 [2] - 关税政策仍存不确定性 联邦法院裁决暂停关税但上诉法院允许继续征收 美中贸易紧张局势因美国指控中国违反协议而再度升级 [3] - 人工智能股票可能率先受益 该市场预计在2030年代初突破2万亿美元 [4] 人工智能芯片行业 - 英伟达主导AI芯片市场 但其他参与者仍有发展空间 [6] - 数据中心需求推动增长 云计算服务提供商加大连接解决方案投入 [11] 超威半导体(AMD) - 推出MI300X AI芯片 虽未超越英伟达顶级产品 但提供优质性能 [6] - 数据中心收入近期增长57% 连续四个季度加速同比增长 非GAAP毛利率从52%扩大至54% [7] - 在中央处理器市场占有率提升超过16% 接近超越英特尔 估值从54倍前瞻盈利下降至27倍 [8] 博通(Broadcom) - 为网络专家 产品涵盖智能手机至数据中心 AI收入增长77%至41亿美元 [10][11] - 调整后EBITDA和综合收入创纪录 预计第二季度AI半导体收入达44亿美元 [11] - 三大云客户预计在2027财年带来600亿至900亿美元可服务市场 另与四大客户合作开发AI加速器 估值36倍前瞻盈利 [12] 甲骨文(Oracle) - 从数据库管理平台转型为AI领域重要参与者 提供广泛灵活的云解决方案 [13] - AI云基础设施收入增长近50% 季度销售合同达480亿美元 推动未履行义务收入增长63%至1300亿美元 [14] - 参与美国Stargate AI基础设施建设项目 并与英伟达等合作伙伴在阿联酋建设Stargate园区 估值27倍前瞻盈利 [15][16]

公司业务与市场定位 - 公司是全球领先的芯片供应商，产品覆盖计算机、汽车、游戏主机和数据中心领域，数据中心业务是当前投资者关注焦点，因其GPU需求激增，专为AI开发设计[1] - 在AI数据中心市场仍落后于英伟达，但最新GPU有望缩小差距，同时公司已是PC端AI芯片的主要供应商，可能成为下一个增长点[2] - MI300X数据中心GPU已赢得微软、Meta和甲骨文等英伟达核心客户，正加速推出基于CDNA 4架构的MI350系列[4] 产品与技术进展 - 即将推出的MI355X GPU性能较MI300X提升35倍，对英伟达Blackwell芯片构成实质性竞争威胁，甲骨文已下单3万片，涉及数十亿美元订单[5] - 正在开发2026年发布的MI400系列，性能或对标英伟达Blackwell Ultra GPU，显示公司正通过代际迭代缩小与英伟达的性能差距[6] - 针对AI工作负载向PC端转移的趋势，推出Ryzen AI系列APU芯片，集成GPU、CPU和NPU，2023年以来已向微软、惠普和戴尔等厂商出货数百万台[7][8][9] 财务表现与业务结构 - 2025年第一季度总营收74亿美元，同比增长36%，超出华尔街71亿美元的预期，数据中心和客户端业务（AI芯片相关）合计占比达81%[10][11] - 数据中心收入37亿美元（同比+57%），客户端收入23亿美元（同比+68%），游戏业务收入6.47亿美元（同比-30%但环比增长），嵌入式业务收入8.23亿美元（同比-3%）[11][12][13] 估值与行业前景 - 当前非GAAP每股收益3.66美元，市盈率29.5倍，较英伟达41.1倍市盈率低28%，估值更具吸引力[16] - 华尔街预计2026年每股收益达5.74美元，对应前瞻市盈率18.8倍，若维持当前市盈率需股价上涨57%，若匹配英伟达市盈率需涨118%[17] - 微软、Meta等科技巨头计划2024年合计投入3280亿美元用于AI数据中心基础设施，行业年支出预计2028年达1万亿美元，公司MI350/MI400系列有望抢占更大市场份额[18][19]

文章核心观点 在当前充满挑战的宏观经济背景下，分析AMD和博通（AVGO）两家半导体公司的投资价值，认为博通是更好的买入选择 [1][2][5] 行业趋势 - 半导体行业协会预计2025年行业将实现两位数增长，2024年半导体销售额飙升19.1%，达到6276亿美元 [1] 公司股价表现 - 受特朗普征收关税引发贸易战担忧及科技股抛售影响，AMD和博通股价年初至今下跌，AMD股价下跌35.3%，博通下跌32.1% [2] AMD公司情况 业务亮点 - 凭借第五代、第四代和第三代EPYC处理器、Instinct加速器和ROCm软件套件，在云数据中心和AI芯片市场获得发展 [6] - 2024年数据中心AI收入超50亿美元，受Meta和微软部署MI300X推动，2024年EPYC实例增加27%超1000个，多家云服务提供商对Instinct加速器需求强劲 [7] - 正在生产MI325X，基于CDNA 4架构的下一代MI350系列AI计算性能将提升35倍，计划本季度向主要客户交付样品并年中加速生产发货，MI400系列预计2026年推出 [8] - 通过收购ZT Systems、Silo AI、Nod.ai和Mipsology等加强AI生态系统 [9] 盈利预测 - 过去30天，2025年盈利共识预期稳定在每股4.59美元，较2024年增长38.67% [15] - 过去四个季度盈利均超Zacks共识预期，平均超预期幅度为2.32% [16] 估值情况 - 估值方面，价值评分均为D，显示被高估，但AMD未来12个月的市销率为3.77倍，低于博通的10.99倍 [17] 博通公司情况 业务亮点 - 特定应用集成电路（ASIC）需求强劲，有助于营收增长，定制AI加速器（XPU）是训练生成式AI模型的必要设备 [10] - 下一代3纳米XPU是该制程节点首个推向市场的产品，计划2025财年下半年向超大规模客户批量发货，还计划开发行业首个2纳米AI XPU封装3.5D，并为超大规模客户扩展50万个加速器集群 [11] - 预计到2027年，三大超大规模客户每家将在单一架构上部署100万个XPU集群，2027财年XPU和网络的潜在市场规模预计在600亿至900亿美元之间，丰富的合作伙伴关系是关键催化剂 [12] - 预计2025财年第二季度AI收入同比增长44%至44亿美元，半导体收入同比增长17%至149亿美元 [13] 盈利预测 - Zacks对博通2025财年盈利的共识预期为每股6.60美元，较过去30天上涨4美分，较2024财年报告数据增长35.52% [14] - 过去四个季度盈利均超Zacks共识预期，平均超预期幅度为3.44%，优于AMD [16] 估值情况 - 估值方面，价值评分均为D，显示被高估，未来12个月的市销率为10.99倍，高于AMD [17] 投资建议 - 博通AI产品组合不断扩大，合作伙伴丰富，营收增长潜力大，而AMD近期因游戏和嵌入式业务疲软以及数据中心领域竞争激烈，前景黯淡，博通目前Zacks评级为1（强烈买入），AMD为3（持有），博通是更好的买入选择 [19]

文章核心观点 公司宣布将Rapt.AI集成到GPU产品线，有望提升其AI市场地位和市场份额；完成对ZT Systems的收购，打通AI基础设施收入流；分析师虽有价格目标下调和评级调整，但公司股票处于深值水平，有潜在上涨机会 [1][6][10] 产品技术 - 公司将Rapt.AI集成到MI300X、MI325X和即将发布的MI350 GPU产品线，有助于释放其AI半导体技术潜力，加速增长和提升市场份额 [1] - Rapt.AI是GPU、GPU集群和GPU云的工作负载自动化和优化平台，可帮助数据科学家利用AI最大化GPU计算能力，具有分配资源、防止瓶颈、缩短训练时间、降低成本和自动化繁琐任务等功能 [2] 市场表现 - 公司在CPU市场Q1首次超过英特尔，2024年市场份额增长4.5%，关键产品线包括数据中心的Epyc系列和PC的Ryzen系列 [4] - 公司GPU虽仍落后于英伟达的先发地位，但正在迅速追赶，CPU和PC业务正在抢占市场份额 [4] 公司收购 - 公司在2025年第一季度完成对ZT Systems的收购，预计到年底对股东有增值作用，该收购对数据中心、可扩展性和上市时间至关重要 [6] - 收购使公司AI基础设施收入流完全畅通，提供从芯片到软件再到大规模部署专业知识的端到端AI基础设施解决方案 [7] 股价分析 - 分析师对公司股票持乐观态度，但2025年初出现价格重置，有多次价格目标下调和评级调整，形成“适度买入”共识，但市场反应可能过度修正 [8][9] - 公司股票在第二季度初处于深值水平，较分析师最低价格目标低10%，较共识价格低50%，仅为2028年收益的10倍，有强劲增长预期，潜在催化剂包括季度业绩超预期、加速增长、市场份额增加和分析师情绪转变 [10] - 公司股价从2024年高点到2025年低点下跌超55%，在接近100美元处获得支撑，市场未考虑AI溢价和增长，存在定价错误 [11] - 随机指标和MACD指标显示与新低背离，随机指标出现看涨交叉，MACD可能在4月开始看涨摆动，公司定于月底公布财报 [12]