**行业与公司** * 会议聚焦于人工智能生态系统 特别是台湾和中国大陆的AI供应链[1] * 涉及半导体行业 重点关注AI芯片（AI Semis）及其相关产业链[4][5] * 主要讨论的公司包括台积电（TSMC）、英伟达（NVIDIA）以及中国的AI企业（如阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、DeepSeek、Moonshot AI等）[16][38][65] * 覆盖的领域包括AI芯片设计、制造、封装（如CoWoS）、高端内存（HBM）、电源能效（如GaN HVDC 800V）、冷却解决方案以及数据中心基础设施[5][93][96] **核心观点与论据** * **AI驱动半导体增长**：AI芯片是半导体市场规模达到1万亿美元的主要驱动力 预计到2027年AI芯片将占台积电（TSMC）收入的约34%[26][28] * **需求与限制因素**：生成式AI是需求触发点 但增长受限于预算、能源（尤其在美国）、芯片产能（尤其在中国）和法规[5] * **技术演进**：摩尔定律（Moore's Law）演进至系统集成和能效提升（摩尔定律2.0） 台积电每个制程节点迁移可提升能效15%-20%[16] * **算力投资回报**：AI代币输出开始证明强劲的云/AI资本支出合理性 预计未来十年还将有3-4万亿美元的AI资本支出[21][23] * **中国AI发展**：中国贡献了全球一半的顶尖SOTA（最先进）模型 是美国的 major competitor AI模型策略呈现“开放”的中国与“专有”的世界[52] * **推理需求驱动**：中国DeepSeek等公司的推理需求是未来资本支出的关键驱动因素 预计前六大公司资本支出将同比增长62%至3730亿元人民币[38][40] * **服务器增长与架构升级**：英伟达AI服务器出货量预计在2026年见顶 未来将向液冷解决方案和HVDC（高压直流）电源架构过渡 每AI服务器机架的电源解决方案价值预计将增长超过10倍[82][93][95] **其他重要内容** * **晶圆代工竞争**：展示了台积电、英特尔、三星和中芯国际的逻辑密度和制程路线图比较[43][44][45] * **AI应用生态**：详细列出了中国主要的2C（如微信、淘宝、DeepSeek、Kimi）和2B（如广告、金融、医疗、工业）AI应用及其使用场景和用户数据[61][65][73] * **供应链与合作伙伴**：列出了GB200/ASIC服务器机架的ODM合作伙伴（如富士康、广达、纬创）和液冷解决方案的供应商动态[91] * **投资辩论**：讨论了AI ASIC（专用集成电路）此次是否会成功 并比较了英伟达与其竞争对手及合作伙伴（如台积电）的市盈率（P/E）倍数[32][34]

Well, let's talk more about Nvidia and Open AI's partnership. Joining us now is Pat Morehead. Patrick Morehead from more insights and strategy.Patrick, uh, big investment, big day. Is it fair to think of this as kind of Nvidia helping OpenAI with the down payment on this infrastructure buildout that's going to include a lot more Nvidia technology. Yeah.So John, this reminds me a lot of Nvidia's investment into Cororeweave, Nebius, Lambda. And what makes this unique is that OpenAI isn't the actual service pr ...

答：尊敬的投资者您好，报告期内，受生物降解新材料市场、环保等多重因素影响，PBAT目前处于停 产状态，改性料及制品处于低负荷生产，感谢您对公司的关注。 问：一方面回答说PBAT目前停产，一方面又说该项目做大做强，你们不觉得这自相矛盾吗？ 生物降解新材料产业将结合行业发展规律统筹自身培育模式，不断调整业务节奏，努力实现市场突破， 争取订单，以销促产。结合市场需求，按照订单组织生产，全力提升产能利用率。感谢您的关注。 问：目前可降解塑料行业政策推进似乎放缓，公司如何看待PBAT业务的未来前景？ 答：尊敬的投资者，您好！近几年国内经济增长放缓，"禁塑"政策推进缓慢，对可降解塑料行业短期需 求造成一定影响。但是"绿水青山就是金山银山"，公司坚定看好可降解塑料行业的未来发展，将继续布 局打通可降解塑料上下游一体化产业链，降低生产成本，增强公司竞争优势，厚积薄发，打好治塑攻坚 战。 韦伯咨询获悉：近日，生物降解行业上市公司陆续举行半年度业绩说明会，或答投资者问，其中涉及对 PBAT、PLA后市的看法，以及该公司的未来布局，摘录如下，以供参考。 问：网上有消息说公司主营业务生物降解材料（PBAT停产），是否属实？ 答：目前 ...

行业与公司 * OCS（光线路交换机）行业 主要应用于数据中心 AI scale-up网络 DCI网络 故障恢复等场景[1][2][3][15] * 谷歌 是OCS交换机规模化应用的引领者 已将其用于TPU V7产品中支持9,216个TPU的组网[1][2] * 英伟达 探索将OCS用于提高数据中心故障恢复能力[1][3] * 微软 评估OCS方案并考虑在DCI网络中使用 在空心光纤及DCI互联设备建设方面进展迅速[1][3] * 无锡德科立 参与谷歌下一代OCS光机模组定制开发[2][8] * 中际旭创 正在客户试点LPO加OCS融合方案[9] * 天孚通讯 作为独家CW封装厂商及FAEU独家供应商进入英伟达CPU供应链体系[13] * 华工科技 发布了3.2T CPU光引擎产品[13] * 相干（Coherent） 硅基液晶方案提供商 其WSS产品累计发货超过10万台[6] * Momentum MEMs方案和Politician压电陶瓷方案 也是主流OCS技术路线[3][6] 核心观点与论据 * **谷歌的应用与需求**：谷歌基于AI scale-up网络使用OCS提升训练效率 其OCS采购规模2025年约1.2万套 占全球1.5万台的80% 预计2026年需求将达2.5万套 订单规模约10亿美元 2027年可能增长至16~18亿美元[2][11] * **技术优势与适配**：OCS通过深度适配算法与芯片设计规避了切换时延长、端口少等缺点 适用于流量相对固定、对频繁切换要求不高的场景 在scale-up网络中具有时延短、功耗低、故障隔离能力强等优势[1][4][16] * **市场规模与增长**：当前全球OCS市场规模约6亿美元 需求量约1.5万台 预计到2030年市场规模将超20亿美元 需求量至少增长至5万台以上[1][5] * **远期前景**：随着切换时延从毫秒级提升至微秒甚至纳秒级 OCS有望直接替换电交换机 其理论市场空间可达30万台（占现有电交换机市场规模80-100万台的30%左右）[5] * **技术路线**：主流成熟技术路线包括MEMs方案（谷歌采用 性能均衡但存在老化风险）Coherent硅基液晶方案（可靠性高成本低 计划2026年出货超1万台）Politician压电陶瓷方案（损耗最低切换最快但成本最高）[6] * **国内厂商参与**：国内有六七家公司直接参与部件供应 具备制造加工MEMs芯片能力 谷歌所用MEMs芯片由国内子公司代工 单片成本约3,000美元[8] * **CPU与OCS关系**：OCS属于全光交换机 CPU是光传输、电交换 两者都是未来发展方向 国内天孚通讯在英伟达CPU供应链中相对领先[13] * **应用场景渗透**：OCS最早用于传统云计算液体网络 当前主要增长来自AI scale-up网络（占50%应用份额 未来三年可能超80%）DCI领域规模预计不会特别大[15][16] * **CPU优先场景**：CPU交换机2025年已小批量出货 其最大应用场景是未来的scale-up网络 基于NVLink协议的CPU交换机带宽是Scale Out网络的9倍以上[17] 其他重要内容 * **谷歌下一代方案**：处于前期开发评估阶段 切换时延有优势但成熟度和良率未达量产要求[10] * **中际旭创方案**：LPO加OCS融合方案处于试点阶段 旨在优化性能并降低能耗[9] * **国内发展动态**：西智科技联合中兴通讯等发布了基于OCS的超节点互联方案 可实现2000卡互联 华为联合光迅科技推出MEMs OCS方案用于万卡互联[15][16] * **技术突破节奏**：若技术突破较快 OCS可能在2027年实现更大规模采购 若较慢则未来两年规模维持在两三万台[12][14] * **OCS设备价格**：当前128×128通道OCS设备价格在4~5万美元一台 下一代方案单价可能升级至7万美元以上[11]

聚焦于AI芯片的初创公司Groq在当地时间周三证实，该初创公司经历新融资后估值大约69亿美元，在 新一轮融资中筹集了7.5亿美元。该公司乃"AI芯片霸主"英伟达(NVDA.US)的最大竞争对手之一，论竞 争对手们AI芯片领域的市场规模，可能仅次于美国芯片巨头博通与AMD。 这一最新的融资数据可谓高于7月融资传闻流出时的数字。当时有不少媒体报道称，本轮融资约为6亿美 元，估值接近60亿美元。 PitchBook的预测数据显示，Groq今年迄今已累计融资超过30亿美元，融资规模堪比Anthropic等AI超级 独角兽。 LPU从技术路线角度来看，是为推理场景定制的 AI ASIC，而非通用GPU，该公司将系统形态 GroqCard/GroqNode/GroqRack，明确归类为定制推理ASIC。 Groq是何方神圣? Groq 之所以在全球资本市场炙手可热，主要因为其致力于打破份额高达90%的AI芯片超级霸主英伟达 对科技行业AI算力基础设施的强势控制。 Groq所开发的芯片并非通常为AI训练/推理系统提供动力的AI GPU。相反，Groq将其称为 LPU(language processing units，语言 ...

热点情报 1. 港股科技爆发，百度暴涨15% 港股科技全面爆发，恒生科技指数涨4.3%，站上6300点大关，创近4年新高。百度集团一度大涨近 20%，腾讯市值重回6万亿港元，阿里市值重回3万亿港元。 上个月有人说在港股躲牛市，我们让大家耐心，就像7月的芯片，在8月得到了回报。 解读： （来源：央视新闻） 港股科技为何爆发？ 一是阿里带动AI重估。 阿里云的capex超预期，云增长不再仅依赖于NVDA的芯片，围绕AI基建的叙事再度升温。大家担心的 闪购业务，也实现花小钱办大事，不仅拿到市场份额，还促进原有的电商业务。 二是自研AI芯片的宏大叙事。 谷歌自研芯片TPU做的很好，也开始租给其他公司，谷歌是一家集合AI软硬件为一体的科技股，这样的 逻辑很稀缺。 资金惊讶发现，阿里和百度也具备谷歌的逻辑。之前自研芯片是自己用，现在给其他企业供货，产生额 外营收。 阿里的自研芯片在新闻联播亮相，各项主要参数指标均超越了英伟达A800，与H20相当。 百度的昆仑芯，目标是未来两年取得百亿营收。这个营收接近寒武纪，寒武纪现在市值6000亿元，百度 今天暴涨，市值仅3600亿港元。 三是外资回补仓位。 据中金统计，截至上周，全 ...

AI半导体市场情绪提振 - 甲骨文订单优于预期 与博通财报共同提振整体AI半导体市场情绪 [2] - 大摩维持台积电加码评级并评为首选标的 同步上调京元电目标价至188元 [2] - 博通从第四大云端客户获得100亿美元客制化AI芯片订单 据报导可能是OpenAI [2] 台积电CoWoS产能与技术进步 - 台积电共同营运长侯永清表示半导体技术演进进入摩尔定律2.0时代 系统整合比芯片微缩更关键 [2] - 台积电2026年CoWoS产能预期达93 kpwm（千片/月） 其中OpenAI占比约1万片 [3] - NVIDIA的Rubin GPU芯片有望在2026年第二季如期量产 [3] 云端客户AI芯片订单与出货调整 - 博通在台积电的CoWoS订单上升至20.5万片 带动Google TPU v7出货量达300万颗 [3] - AWS的3纳米Trainium3出货量可能上调至100万颗 但世芯可能无法独揽所有Turnkey生产服务 [3] - Google与联发科合作的3纳米TPU v8因时程延后 2026年出货量下修至20-30万颗 [3] 测试服务需求与目标价调整 - 因台积电CoWoS的TPU放量 京元电2026年TPU测试量有上修空间 目标价从158元上调至188元 [5] - 世芯因AWS需维持毛利结构 目标价下调至4288元 [3] - 联发科因Google TPU专案时程延后 目标价下调至1800元 [3] 新兴技术趋势与专案进展 - 大摩确认CPO（共封装光学）采用趋势 Tenstorrent将提供更开放、成本更低的AI系统 [3] - Meta与联发科开发全新AI芯片Arke MTIA v3.5专案授标决策可能在1-2个月内出炉 [4]

近日，谷歌Gemini超越ChatGPT，强势登顶苹果美区App Store免费应用榜。 Gemini这一轮"逆袭"的最大功臣，是谷歌8月底推出的代号为Nano Banana（纳米香蕉）的AI图像生成与编辑模型。 它的火爆程度远超想象：谷歌实验室副总裁Josh Woodward透露，Nano Banana上线仅一周，就完成了超2亿次图像编辑，并吸引超1000万新 用户涌入Gemini应用。其火爆程度一度导致谷歌内部"TPU（张量处理单元）严重过载"。 《每日经济新闻》记者实测发现，Nano Banana的图像生成能力的确强大，实现了复杂图像编辑技术的"大众化"，让普通用户能用简单的 语言完成以往需要专业软件才能完成的任务。 Nano Banana"出圈"的背后是谷歌十年打磨自有算力芯片、整合全生态资源的努力。凭借谷歌"硬件自主+生态渗透"的双重护城河，一场关 于AI时代话语权的争夺战，正借一根"香蕉"正式打响。 Nano Banana一周"吸粉"千万，Gemini登顶多国榜单 一直以来，ChatGPT都是AI应用领域不可撼动的霸主。不过，这一格局正在被谷歌打破。 模型上线一周后，谷歌实验室副总裁Josh Wo ...

行业投资评级 - 看好美股云计算及芯片行业 [5] 核心观点 - 云计算厂商资本支出预期向2030年看齐，新老厂商投入激进程度出现显著分歧，AI云订单需求旺盛推动Capex高速增长 [5][9] - AI算力芯片中GPU与ASIC边界逐渐模糊，英伟达转向ASIC化战略，2026年将进入ASIC芯片密集验证期 [7][22][26] - OpenAI对未来AI算力需求预测激进，2030年收入目标达2000亿美元，推动合作云厂商资本开支扩张 [6][12][21] 云计算资本支出分析 - 四大云厂商（谷歌、META、微软、亚马逊）FY25 Capex总和预计超3500亿美元，同比增速达54%，单Q2 Capex合计958亿美元，同比+64% [9] - Oracle FY26Q1剩余履约义务（RPO）达4550亿美元，同比+359%，单季度新增3170亿美元，指引FY26-FY30云基础设施收入分别为180/320/730/1140/1440亿美元 [5][12] - Coreweave FY25Q2 RPO达301亿美元，同比+86%，年初至今实现翻倍增长 [5][12] - Oracle FY26Q1 Capex支出85亿美元，同比+269%，全年预算350亿美元，但自由现金流转负，存在融资需求 [6][14] 厂商资本支出指引 - 谷歌上调全年Capex指引100亿美元至850亿美元，2026年将进一步增长 [9] - META上修全年Capex指引中值10亿美元至690亿美元，2026年增幅与2025年相近 [9] - Microsoft FY26Q1 Capex将超300亿美元，较FY25Q4的242亿美元显著提升 [9] - Amazon指引FY25H2 Capex参考Q2水平，全年预期接近1100亿美元 [10] AI算力需求与芯片发展 - 英伟达预测到2030年末AI基础设施投入规模达3-4万亿美元 [22] - 博通FY25Q3新增第四个ASIC芯片客户签订100亿美元订单，业绩将于FY26Q3体现 [22] - 英伟达推出专用于AI推理的Rubin CPX芯片，采用P/D分离架构，标志GPU向ASIC化演进 [7][26] - 谷歌向第三方云厂商Fluidstack提供TPU芯片租赁，TPU生态成熟度提升，性价比优势显现 [7][26] - AMD MI400系列采用全机架级架构设计，具备数百亿美元市场机会 [22] 重点公司估值 - 微软总市值37902亿美元，FY25-27营收预期2790/3168/3627亿美元 [33] - 英伟达总市值43210亿美元，FY25-27营收预期2006/2520/2882亿美元 [33] - 博通总市值16994亿美元，FY25-27营收预期629/759/860亿美元 [33] - 亚马逊总市值24332亿美元，FY25-27营收预期6953/7634/8409亿美元 [33]

谷歌TPU商业化与市场竞争 - 谷歌开始向小型云服务提供商出售TPU芯片 部署于数据中心 并与Fluidstack达成协议在纽约数据中心部署TPU [1] - 谷歌同时寻求与Crusoe及CoreWeave等英伟达核心服务商合作 [1] - 花旗分析师因TPU竞争加剧将英伟达目标价下调至200美元 预计2026年GPU销售额减少120亿美元 [2] TPU技术优势与设计特点 - TPU采用脉动阵列架构实现高矩阵乘法吞吐量 通过数据复用减少内存访问延迟 [4] - 采用提前编译策略实现能效优化 无需复杂缓存机制 [4] - TPU算力成本仅为OpenAI使用GPU成本的1/5 性能功耗比优于同代GPU [6] - 第七代TPU Ironwood峰值算力达4614 TFLOPs 内存带宽7.2 Tbps 每瓦算力29.3 TFLOPs [9] - Ironwood最高集群达9216芯片 峰值算力42.5 ExaFLOPS 为El Capitan超算的24倍 [9] TPU产品演进与出货规划 - 第一代TPU于2015年推出 专注于能效优化 [7] - v2版本引入BF16格式支持训练 构建256芯片互联的TPU Pod系统 [7] - v4采用光学电路交换技术实现网络拓扑动态重构 [7] - v5/v6系列分化为性能导向的p系列与能效导向的e系列 [7] - 2025年TPU总出货量预计250万片 其中v5e占120万片 v5p占70万片 [8] - v6系列2025年出货60万片 v6p将于第四季度上市10-20万片 [8] - 2026年总出货量预计超300万片 [8] 生态系统建设与行业认可 - 谷歌构建JAX高性能计算库及Pathway模型流水线解决方案支持TPU生态 [10] - 过去半年Google Cloud TPU开发者活跃度增长96% [11] - Anthropic招聘TPU内核工程师 xAI对采购TPU表现兴趣 [12] - 谷歌内部已部署约150万颗TPU 2024年订购英伟达GPU16.9万台 为微软三分之一 [12] 市场竞争格局与行业趋势 - 野村证券预计2026年ASIC出货量首次超越GPU [13] - Meta计划2025年第四季度推出ASIC芯片MTIA T-V1 目标出货量100-150万件 [15][16] - 微软亚马逊均布局自研ASIC芯片 [17] - 英伟达推出NVLink Fusion允许混合使用第三方加速器 声称GPU更具性价比 [17] - AI计算市场规模达万亿美元级别 [2][17]