July 7, 2025 产业洞察 根 据 TrendForce 集 邦 咨 询 最 新 调 查 ， 由 于 三 大 DRAM 原 厂 将 产 能 转 向 高 阶 产 品 ， 并 陆 续 宣 布 PC/Server用DDR4以及Mobile用LPDDR4X进入产品生命周期末期(EOL)，引发市场对旧世代产品积 极备货，叠加传统旺季备货动能，将推升 2025年第三季一般型DRAM(Conventional DRAM)价格季 增10%至15%，若纳入HBM，整体DRAM涨幅将季增15%至20% 。 | | 2Q25 | 3Q25E | | --- | --- | --- | | PC DRAM | DDR4: up 13~18% | DDR4: up 38~43% | | | DDR5: up 3~8% | DDR5: up 30% | | | Blended: up 30% | Blended: up 8013% | | Server DRAM | DDR4: up 18~23% | DDR4: up 28~33% | | | DDR5: up 3~8% | DDR5: up 30% | | | Blended ...

Nvidia Blackwell架构核心特点 - 采用750平方毫米巨型芯片设计，集成922亿个晶体管，拥有192个流多处理器(SM) [1] - GB202芯片的SM与GPC比例为1:16，相比前代Ada Lovelace的1:12比例可更低成本增加SM数量 [5] - 取消了子通道切换机制，允许在同一队列中混合不同类型工作负载，提高着色器阵列填充效率 [8] - 采用128位固定长度指令和两级指令缓存设计，L1指令缓存容量提升至约128KB [7][10] - 每个SM分区可跟踪12个波段，寄存器文件容量保持64KB/分区不变 [16] 性能参数对比 - RTX PRO 6000 Blackwell配置188个SM，96GB GDDR7显存，理论带宽1.8TB/s，功耗600W [2] - 相比RTX 5090(170个SM)和AMD RX 9070(28个WGP)，在核心数量和显存带宽上具有明显优势 [2][21] - FP32执行流水线重组为32位宽设计，可同时处理INT32和FP32操作避免卡顿 [18] - 每个SM分区每周期可执行16次INT32乘法，是AMD RDNA4的两倍 [18] - 光线追踪性能提升，每个SM的光线三角形相交测试速率提高一倍 [23] 内存子系统 - 采用128KB SM级存储块设计，可在L1缓存和共享内存间灵活分配 [25] - L2缓存延迟130ns，带宽8.7TB/s，相比前代Ada Lovelace有所增加 [49][53] - 显存延迟329ns，L2命中延迟约200ns，略逊于AMD RDNA4的254ns [52] - 总计拥有24MB L1/共享内存容量，是AMD RX 9070(6MB)的四倍 [35] - 地址生成效率优于AMD，单条指令即可完成数组索引转换 [37] 行业竞争格局 - 在高端消费市场缺乏直接竞争对手，AMD RDNA4和Intel Battlemage定位中端 [61] - RTX PRO 6000的FP32吞吐量接近AMD MI300X数据中心GPU [62] - 采用"大核心+高带宽"双重策略，同时增加SM数量和显存带宽 [62] - 芯片面积和功耗达到消费级GPU极限(750mm²/600W) [62] - 尽管面临L2性能等挑战，但凭借规模优势保持市场领先地位 [63][64]

产品发布 - 公司发布新一代ProLiant Compute Gen12服务器，搭载NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU [1] - 推出全新HPE Compute XD690高性能AI服务器，配备8个NVIDIA Blackwell Ultra GPU模块 [1] - 发布HPE Alletra Storage MP X10000高性能AI存储系统 [2] - 推出HPE OpsRamp Software人工智能算力平台，与NVIDIA Enterprise AI Factory服务配合使用 [2] 合作伙伴关系 - 公司与英伟达深化长期AI算力合作伙伴关系，共同打造"全栈AI工厂基础设施" [1][4] - 通过26家全新Unleash AI合作伙伴，加速实现AI价值创造 [2] - 与Veeam达成协议，帮助数据迁移和强化可移植性 [3] - 与CommVault扩大合作，抵御网络威胁并防止数据丢失 [3] 战略方向 - 公司从传统服务器商转型为"混合云计算订阅平台 + AI基础设施"提供者 [5] - 借助GreenLake混合云订阅模式与Cray超算技术，主攻"全栈AI工厂"解决方案 [4] - 公司CEO强调生成式AI、AI智能体及物理AI的潜力，认为构建正确的IT基石至关重要 [2] 市场表现 - 公司HPC & AI业务2023财年营收同比增长25% [5] - AI-高性能优化服务器在2024财年第四季创下单季9亿美元销售额纪录 [6] - 华尔街预计到2026财年该业务板块规模可望逼近60亿美元 [6] 行业竞争 - 公司与超微电脑、戴尔科技在AI服务器领域构成直接竞争关系 [4] - 三大AI服务器领军者均深度强化与英伟达合作，争夺优先获得新品AI GPU供给 [4]

小米汽车YU7发布 - 小米YU7与SU7共享Modena平台但90%零部件重新开发 驾驶风格更偏舒适[4] - YU7用户留资量达SU7同期3倍 雷军预计两款车型将同样火爆[4] - 多家新势力车企创始人互动祝贺 同时借机宣传自家新车[4] 泡泡玛特业务拓展 - 招聘家电领域人才 薪资范围12000-45000元 项目评级为A+级大投入[7] - 已布局独立珠宝品牌popop及影视业务 LABUBU成为首个拥有个人影视作品的IP[7] 阿里即时零售布局 - 马云现身饿了么工区 传递对即时零售战略重视[9][10] - 饿了么、飞猪并入阿里中国电商事业群 将强化资源协同[10] - 京东外卖骑手规模突破12万 一线城市人均收入近13000元[28] 苹果促销政策 - 官网首次支持国家补贴 北京线上/上海线下专属 最高优惠2000元[12][13] - iPhone/iPad立减15% Mac立减20% 单件补贴上限分别为500/2000元[13] 腾讯高管变动 - 王慧星晋升腾讯副总裁 分管多个云产品部门 直接向汤道生汇报[14] - 腾讯云核心产品TDSQL、TRTC等由其主导开发[14] 新能源汽车动态 - 蔚来萤火虫推BaaS服务 车价直降4万元 月租399元起[24] - 小鹏首款增程车型G01曝光 续航1400公里 预计Q4量产[25] - 哪吒汽车泰国产量仅达标21% 或需退还4.38亿元补贴[18] 科技行业动向 - 英伟达CEO黄仁勋启动减持计划 年内拟套现8.65亿美元[32] - 西门子CTO表示明年1/3 IT预算将投入DeepSeek[37] - 嘉楠科技终止边缘计算AI芯片业务 年收入仅90万美元[22][23] 人工智能应用 - DeepSeek获1569万元医院AI订单 打造智慧医疗系统[27] - 饿了么骑手AI助手"小饿"日均服务量突破2000万次[28][29] 国际科技新闻 - 特斯拉拒绝公开Robotaxi安全数据 称涉及商业机密[31] - 欧盟要求苹果App Store整改 否则面临全球日收入5%罚款[36] - 谷歌Chrome将停止支持安卓8/9系统 8月5日起生效[38]

硬件改装技术 - 采用Shunt Mod分流改装技术可绕过显卡内置的功耗和电流限制，通过修改电源接口附近的电阻值（将5毫欧分流电阻并联到GPU的2毫欧电阻上）欺骗控制电路，使系统低估实际功耗[2][12] - 改装后理论上可让显卡承受额外30%的功耗，实测功耗从660W提升至720W，GPU频率升至2,950MHz，FPS从146帧提高到152帧[14][17] - 该技术对液冷显卡（如华硕ROG Astral LC RTX 5090）更适用，因液冷系统能有效处理更高功耗产生的热量，而风冷系统可能无法应对[9][20] 性能表现 - 改装后的RTX 5090性能略微超越售价10,000美元的RTX Pro 6000专业显卡，但功耗显著高于未改装版本及96GB显存的专业显卡[1][21] - 长时间负载下GPU温度稳定在60°C，内存温度80°C，实际功耗达750-790W（比显卡显示值高约200W）[18] - 华硕Astral系列显卡配备16针电源接口的引脚传感功能，可实时监控输入功耗，改装后仍保持该功能[16] 改装条件与风险 - 需配合高效一体式液冷（AiO）系统，华硕GPU Tweak III软件提供关键参数调节和监控支持[9][10] - 16针电源连接器在800W功率下承受更高应变风险，操作不当可能导致GPU降级或快速损坏[7][8] - 改装需使用WireView监测真实功耗，并通过并联电阻方案调整板载电阻值[12][16]

NVIDIA RTX PRO 6000系列产品分析 - 市场对NVIDIA RTX PRO 6000系列产品需求预期较高 但受限于存储器供应紧张等因素 出货量存在不确定性 [1] - RTX PRO 6000特规版预计2025年下半年推出 采用多元化存储器供应商策略：HBM主要依赖SK hynix LPDDR以Micron为主 GDDR由Samsung独家供应 [1] - RTX PRO 6000将采用96GB GDDR7 定位中低端GPU市场 聚焦AI推理 边缘端深度学习训练及影像模拟等应用 [2] 存储器供应链现状 - HBM领域SK hynix为主要供应商 预计2025年Micron供应占比将达30% [2] - LPDDR5x目前由Micron主导供应NVIDIA Grace主板 2026年Micron或成为SOCAMM独家供应商 [2] - GDDR7由Samsung独家供应 导致供应链持续吃紧 可能影响RTX PRO 6000生产与供货能力 [2] 产品应用与市场推广 - NVIDIA在COMPUTEX展会上联合ODM/OEM厂商推广搭载RTX PRO 6000的MGX AI Server 采用PCIe Gen5接口 瞄准企业边缘AI应用场景 [3] - MGX模块化参考设计未来将延伸至特定市场供应 [3] 行业研究背景 - 研究机构覆盖存储器 AI服务器 半导体 晶圆代工等高科技领域 提供产业分析与前瞻性报告 [12]

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]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：AI芯片、服务器 - **公司**：OpenAI、Google、Jupiter、豆包公司、英伟达、微软、谷歌、甲骨文、亚马逊、Meta、小米、阿里、腾讯 纪要提到的核心观点和论据 - **AI芯片市场供需关系复杂且动态发展** - **需求侧存在不确定性**：全球经济不确定性和地缘政治冲突或使企业削减AI预算，2026年资本支出前景不明，新模型可能导致算力瓶颈，阿里、腾讯2025年Q1资本支出不及预期引发对国产规划落地的担忧[2] - **5月后出现积极变化**：各国政府互动使市场对谈判结果预期改善，地缘政治促使企业和工业加大AI投入，加速AI渗透，数据中心基础设施未出现算力紧缩[2] - **算力需求增长**：AI受众和应用范围扩大、复杂度提升推动算力需求提升，如OpenAI与Google合作、Jupiter公司TOKEN调用量指数级增长、豆包公司日均调用量同比增136倍体现推理需求投资紧迫性[1][4][5] - **国内情况**：H20禁令下，下半年RTX Pro预计交付，国产卡占比提高可填补算力需求，但RTX Pro只能推理、海湾资源建设集群有问题，不过训练算力基本足够，国内有独特方法论无需过虑训练算力差距[1][4][5] - **2025年全球服务器出货量增长**：TrendForce预测2025年全球服务器出货量达1461万台，同比增长7%，AI服务器占比15%，规模近220万台，同比增长30%，通用服务器复苏增长约4%[1][6] - **英伟达在芯片市场表现及预期**：Porsche预测2025年英伟达芯片出货量占市场六成，价值量接近七成，虽有投片削减和良率担忧，但未明显调整分配，预计投片量接近340 - 390k片[1][7] - **AI芯片和服务器产品路线图明确** - **英伟达芯片**：GB300芯片Q2陆续出货，Q3小批量生产，Q4量产，采用HBM3E技术；2026年下半年推出uBing 26,144，HBM升级到HBM4；2027年推出Ruby Ultra N1,576，HBM规格提升到16层，封装四个GPU[3][8][9] - **需求结构变化**：GB3等系列产品目前微软需求占四成，谷歌占两成，2026年科技龙头公司占比将提高[3][10] - **看好算力市场和国产算力产业链发展** - **算力市场**：供需两侧有边际改善和增长潜力，长期看好，海外硬件板块和A股对应基建板块长期表现乐观，但短期内可能整理[11] - **国产算力产业链**：下半年芯片供给改善，国产算力相关产业链板块有望迎来右侧布局窗口，缓解过去压力带来新机遇[12][13] 其他重要但可能被忽略的内容 - **AI芯片市场积极变化**：各国政府互动使关税冲突预期改善，中东地区签署协议推动产业发展，如阿联酋一年50万片出口放宽，黄仁勋商谈主权AI数据中心建设计划[5] - **股价投资层面**：海外算力情绪修复基本调整到位，市场对国内算力投资有疑虑，需等下半年RTX Pro及国产芯片出货量数据再布局[4][5]

报告核心观点 - 5月以来关税“脉冲”影响美国贸易、通胀和企业信心，虽“美丽大法案”或带来财政扩张使美国经济大概率避免衰退，但7月9日后贸易走势值得观察；5月全行业景气指数小幅回落但下行斜率放缓，大金融、TMT、先进制造等板块景气回升；英伟达GTC Paris大会体现其欧洲战略布局，股价近期回暖；车企承诺统一供应商支付账期促进行业健康发展；首次给予极米科技“买入”评级 [3][5][6][7] 宏观 - 5月以来关税“脉冲”轨迹显现，5月美国进口偏弱，预计6月有所修复但难回一季度较高水平 [3] - 5月底以来价格小幅上行，关税的价格压力仍在传导 [3] - 5月企业信心有所修复但仍处低位，后续修复速率或相对缓慢 [3] - “美丽大法案”或于7月通过带来新一轮财政扩张，美国经济大概率避免陷入衰退，7月9日后贸易走势值得观察 [3] 策略 - 5月全行业景气指数小幅回落，下行斜率放缓 [3] - 大金融、TMT、先进制造景气明显回升，部分品种景气改善或有持续性 [3] - TMT领域AI产业趋势方兴未艾，元件 - 存储链、通信设备、游戏景气爬坡，软件景气筑底 [3] - 部分先进制造产能出清或准出清且需求企稳，通用、自动化景气爬坡，风电、光伏、航空装备景气回升 [3] - 新消费和大众品率先改善，美护、饰品、啤酒、调味品、乳制品景气回升 [3] - 医药、保险、电力景气回升，贵金属维持高位 [3] 科技 - 英伟达GTC Paris大会体现其欧洲战略布局，主权AI驱动增量市场开启，AI超算将落地欧洲多国并构建生态护城河 [5] - 物理AI落地应用加速，以Omniverse为核心复制到欧洲工业和医药领域 [5] - 软件生态粘性成为关键 [5] - 英伟达股价近期回暖，投资者对中国芯片出口限制影响和产业链瓶颈的疑虑减轻 [5] 汽车 - 6月10 - 11日车企承诺将供应商支付账期统一为60天内，缓解市场对车企还款能力的担忧，促进行业健康发展 [6] - 24年零部件、整车厂、经销商平均资金周转率分别为4.5/2.2/8.9，账期缩短将使资金向产业上游转移 [6] - 整车厂短期或有现金流压力，但资金敞口影响可控 [6] - 零部件普遍受益于生态改善，此前“收现比”承压企业有望获货币补充 [6] - 经销商端或继续保持高付款率，维持相对稳定 [6] 评级变动 - 首次给予极米科技“买入”评级，目标价150元，预计2025 - 2027年EPS分别为5.00元、5.77元、6.39元 [7]

英伟达工业AI云战略 - 英伟达提出"双工厂"理念，物理工厂负责生产，AI工厂专注于创造驱动产品的智能，计划在德国建设全球首个工业人工智能云设施"AI工厂"，配备10000个Blackwell GPU [1][2][4] - 英伟达将传统数据中心转变为"AI工厂"，生产"智能通证"为各行各业提供动力，开启新工业革命 [2] - 德国工厂将运行英伟达CUDA库、RTX平台、Omniverse加速服务，与西门子、Ansys等软件厂商合作 [4] 技术优势与行业影响 - 国内企业评价英伟达算力配置为"顶配"，1万张GPU的算力基座规模远超国内现有水平，将推动流体仿真、软体结构仿真等工业仿真难题的突破 [5] - 英伟达构建覆盖制造全流程的"算法-仿真-验证"闭环生态，工程数字孪生与工业机器人算法演进频率从"年"级跃升至"日-周"级 [6] - 全球尚未有类似规模项目落地，体现"万卡级"AI集群在部署与调优层面的巨大工程门槛 [6] 欧洲市场布局 - 英伟达选择德国落地传递产业信号，德国计划2025年将AI资助从30亿欧元增至50亿欧元 [8] - 除德国项目外，英伟达计划在欧洲新建20座"AI超级工厂"，推动"算力两年增长10倍" [8] - 欧洲缺乏大型本土云计算服务商，英伟达在智算设备方面基础良好，适合开拓欧洲市场 [9] 中国市场对比 - 国内华为和阿里云具备万卡集群构建能力，华为依托昇腾AI平台和MindSpore框架，阿里云基于SCC超级计算集群 [10] - 中国已有超过200个智算中心，部分出现闲置现象，可能不会专门建设垂直领域云平台 [10] - 分析师建议中国走国产化生态+场景深耕路线，通过"普惠算力"模式降低中小企业使用成本 [10] 行业挑战与替代路径 - 英伟达工业AI云平台面临软件工作量巨大、持续升级和硬件配套改建等挑战 [11] - 中国厂商应探索降低算力需求的新路径，类似DeepSeek的技术路线 [1][11] - 制造业智能化深水区考验企业认知结构与人才储备的共同"进化" [7]