行业趋势 - 2025年上海世界移动通信大会指出云计算、大数据等新兴业务收入占比已达25%，低空经济、AI智能体等场景成为重要增量 [1] - AI芯片进入"系统定制"阶段，定制化芯片是满足新型工作负载需求的关键，正在多个云端场景中运用 [1] - 工作负载呈现多样化趋势，专用芯片在成本和性能方面具有优势，XPU在AI计算市场占比约为25%，预计份额将随ASIC技术演进扩大 [1] - 2nm定制SRAM带宽密度为市售IP的17倍，待机功耗降低66%，自研HBM方案通过Die-to-Die互联增加1.7倍可用核心面积，功耗降低75% [1] 市场需求 - 多元客户结构推动定制芯片需求扩张，除传统云计算企业外，新型大型AI算力自建者开始自建AI集群并推动定制芯片开发 [2] - 本地AI基础设施Sovereign AI成为新增应用方向 [2] - 2028年数据中心潜在市场规模（TAM）预期从750亿美元上调至940亿美元，年复合增速达35% [2] - 定制计算（XPU）市场规模为400亿美元，复合增长率为47%，XPU配套组件市场规模为150亿美元，复合增长率为90% [2] 公司动态 - 吉大通信（300597）和唐源电气（300789）分别于7月3日和2日发布新版重大信息内部报告制度，强化公司治理和信息披露规范 [1] 产业链发展 - 海外算力产业链已形成相对完整的闭环，北美头部科技巨头在AI领域的投资持续加码 [2] - 通信ETF跟踪通信设备指数，该指数聚焦于通信技术、设备及解决方案提供商，反映通信设备行业的整体表现 [2]

纪要涉及的公司 金信诺，成立于 2002 年，2011 年挂牌上市，股票代码 300,252，是老牌制造业公司，产品涉及传统电线电缆及连接器、特种军工、高速项目、PCB 项目四个板块 [3] 纪要提到的核心观点和论据 1. **业务营收情况** - 传统电线电缆业务营收稳定，占比 50%-60%，约 10-12 亿元，为公司提供坚实基础 [2] - 高速项目营收快速增长，2024 年达 3.4 亿元，预计 2026 年持续上量，Marvell 的 AI 芯片可能成新增长点 [2] - PCB 业务 2024 年营收约 2 亿元，整合产能后亏损显著减少，预计 2025 年订单增长，营收达 3 亿元，2025 - 2026 年固定资产折旧完成，业务将迎拐点 [2][5] - 军工业务受周期性和审价影响，每年营收约 2 亿元 [3] 2. **高速项目发展** - 自 2019 年启动后稳步发展，已成为国内领先企业，主力产品 PEACE5.0，预研 6.0 版本 [6] - 已与浪潮、华三等合作，并向头部互联网企业送样测试 [6] 3. **市场需求与机遇** - AI 服务器内部线缆需求显著增长，尤其是 ASIC 服务器，推动整体价格上升，为高速线缆业务带来机遇 [2] - AEC 替代 DAC 方案可行，亚马逊和谷歌已大量使用，英伟达 Hopper 架构推出后，AEC 需求显著提升，预计 2025 年需求量达上亿美元，2026 年可能翻倍 [3][11] 4. **芯片市场情况** - 国内市场 H20 芯片仍将稳定供应，B20 芯片因功能阉割接受度不高 [3][12] - 国产算力芯片生态建设有改善，但性能和造价与 H20 存在差距 [3][13] 5. **产能与供需** - 行业供需紧张，满产甚至产能不足，原因是中国基础设施数字化建设需求增加、客户信任度提升及美资厂商断供 [3][17] - 企业网产能饱和，预计 8 月新增产能提升 30%左右 [3][16] 6. **公司发展前景** - 公司收入从 2023 年的 1.7 亿元增长至 2024 年的 33.4 亿元，对 2025 年持乐观态度，2026 年 AEC 和 XPU 爆发将进一步提升业绩 [28] - 正在部署新的产品系列，有望带来更多增长点，营业额和利润率预计显著提升 [28] 其他重要但可能被忽略的内容 1. **服务器相关情况** - 新一代 ASIC 服务器对 Kaleyra 数量需求无显著提升，但单品价值更高，性能从 PCIe 5.0 升级到 6.0，预计 2026 年第三季度大规模应用 [2][9] - 英伟达 GB200 和 GB300 服务器并行存在，散热问题已解决，两者价值量差异不大 [2][9] - H100 与 H200 机头通用，B200 与 GB 系列机头可共用，但 GB200 与 GB300 不通用，B 系列设备按终端客户要求配置 [15] 2. **成本与折旧** - 公司每年固定资产折旧费用约 5500 万 - 6000 万，随着折旧完成，压力将减轻 [7] - 内部线、外部线和连接器占服务器成本约 5%，内部线占比约 50% [19] 3. **市场竞争与合作** - MPO 和 MTT 需求随速率提升增加，国内厂商面临国外公司竞争压力，光模块与铜连接产品长期并存 [26] - 公司主要采用 Marvell 和 Credo 两家厂商的方案 [30] 4. **AEC 市场情况** - 预计 2026 年 AEC 市场海外和国内都乐观，国内可能滞后 1 - 2 个季度 [23] - 今年第四季度国内一家互联网厂商将采购 AEC，明年 T 公司计划采购，确定使用的客户总量预计在 100 万以内 [24] - T 客户已小批量采购，b 客户因光模块库存大，大规模采用 AEC 可能在明年二、三季度 [25] 5. **业务布局** - 2025 年开始部署泰国工厂，以解决 OOC 或 Cardno 问题，工厂已上线并量产 [34] - 2025 年核心网研发投入大，后续硬件投入少，营收持续增长且稳定，已中标一些大型合同 [35]

报告行业投资评级 - 行业评级为有吸引力（Attractive），股票评级为持股观望（Equal - weight），目标价格为73美元，2025年6月17日收盘价为69.99美元 [5] 报告的核心观点 - 报告认为Marvell是快速增长的定制AI总可寻址市场（TAM）的受益者，虽对其部分目标和观点持保留态度，但认可其长期前景，维持持股观望评级，认为短期内股价会上涨 [3][8][20] 根据相关目录分别进行总结 市场机会与目标 - Marvell目标是到2028财年实现约190亿美元的AI数据中心收入，其中110亿美元来自XPU计算/附加业务，数据中心TAM增至940亿美元，比去年AI日增长26%，预计到2025财年定制XPU和“定制XPU附加”业务达554亿美元 [3] - 新数据中心TAM为940亿美元，Marvell目标占20%份额，最终超50%的数据中心收入来自定制业务 [8] 项目进展与潜力 - 宣布两个新的XPU计算项目和四个面向新兴超大规模客户的XPU附加插槽，定制硅片总中标插槽达18个，定制管道有超50个项目，潜在终身收入达750亿美元 [8][10] - MSFT Maia项目进展顺利，有信心在AWS Trainium3项目中至少获得一个XPU附加插槽 [8] 竞争与风险 - Marvell虽有技术能力，但在XPU领域并非独家，AVGO、AMD等也有世界级半导体能力，且AVGO服务相关市场历史更久 [11] - 对Marvell重申的25%定制硅片份额目标持保守态度，认为定制硅片在AI领域的成功率参差不齐，不应假定每个AI项目都能成功 [12] 市场趋势与观点 - 认为AI工作负载碎片化和多样化的观点虽有可能，但目前推理和训练工作负载似乎都倾向于使用性能最高的硅片 [13] 股票分析与展望 - Marvell是AI基础设施的关键推动者，虽近期市场情绪消极，但新机会有推动股价上涨的潜力，更看好其光学业务的增长潜力 [18] - 认为增长比更高的预测更重要，此前分析师日常过度承诺，投资者期待增长潜力转化为实际增长，因风险回报在其他股票（如NVDA和AVGO）上更有利，所以维持持股观望评级，但此次活动短期内仍会推动股价上涨 [20] 财务数据 | 指标 | 2025 | 2026e | 2027e | 2028e | | --- | --- | --- | --- | --- | | GAAP收入（百万美元） | 5767 | 8204 | 9310 | 10141 | | MW毛利率（%） | 60.2 | 58.9 | 57.9 | 57.7 | | MW每股收益（美元） | 0.49 | 2.15 | 2.28 | 2.59 | | 库存（百万美元） | 1030 | 1239 | 1381 | 1463 | | DOI | 111.0 | 110.1 | 108.0 | 105.9 | [37] 其他公司相关 - 对Broadcom估值为2026财年ModelWare每股收益的40倍，与AI相关同行倍数一致；对NVIDIA估值约为2025财年MW每股收益的28倍，与大型AI同行AVGO大致相符，且在该领域有溢价 [43][44] - 列出了Broadcom和NVIDIA股价上涨和下跌的风险因素 [45][46]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：AI 行业、半导体行业、数据中心行业 - **公司**：Marvell、博通、英伟达、微软、谷歌、亚马逊、Meta、特斯拉、苹果、OpenAI、Cadence、Synopsys、Credo、字节跳动 纪要提到的核心观点和论据 全球 AI 算力需求趋势 - **观点**：今年下半年全球 AI 算力需求将进入推理和训练共振向上阶段，需求周期刚起步 [1][3] - **论据**：此前市场对海外算力及 AI 应用进展判断谨慎，现认知扭转，虽近期海外算力链回调但幅度有限 AI 基础设施建设关键环节 - **观点**：AI 基础设施建设关键环节为计算、存储和互联，互联问题突破难度大 [1][4] - **论据**：计算和存储芯片适用摩尔定律，互联涉及物理材料和连接介质，不完全依赖摩尔定律，如 SerDes 技术方案迭代受限 大厂对 AI 基础设施定制化需求增长原因 - **观点**：大厂对 AI 基础设施定制化需求增长迅速 [1][2][5] - **论据**：大厂业务场景复杂量大、模型架构各异、组网架构不同，推动全品类 AI 基础设施定制化开发 Marvell 公司业务发展情况 - **观点**：Marvell 业务空间提升，XPU 及相关配套产品需求增长 [1][8][9] - **论据**：可触达业务空间从 750 亿美元提升至 940 亿美元，市场空间至少提升 30%；XPU 及配套产品未来几年增速更快，客户数量从 4 个增加到 10 个以上 未来全球 AI 资本开支预测 - **观点**：未来几年全球 AI 资本开支将显著增加 [1][10] - **论据**：客群增加，今年算力需求含推理和训练，预计到 2028 年资本开支规模达 1 万亿至 1.22 万亿美元 数据中心市场规模变化 - **观点**：数据中心市场规模持续增长 [12] - **论据**：2023 年约 2600 亿美元，2024 年增长至 4350 亿美元，2025 年预计接近 6000 亿美元，2028 年预计达 1 万亿美元 定制化计算与配套服务产品增长情况 - **观点**：2024 - 2028 年配套服务产品复合增速更高 [16][17] - **论据**：尽管加速计算芯片增长快，但交换机芯片及其他互联解决方案复合增速更高 互联技术在计算集群中的增长趋势 - **观点**：互联技术在计算集群中增长趋势显著 [18] - **论据**：去年展示互联需求非线性增长，今年 XPU 架构中 interconnect 增长迅速，大集群对互联技术需求远超线性增长 大集群未来发展前景 - **观点**：大集群将重新回归市场，用于训练和推理 [18][19] - **论据**：模型参数量增加，对大规模集群需求增加，如 Meta 和 Deepseek 仍需更大集群 海外 AI 算力链公司估值变化 - **观点**：海外 AI 算力链公司估值可能显著变化 [43][44] - **论据**：过去被视为周期股，估值 10 - 20 倍 PE，若 AI 算力需求持续，收入增速和估值可能维持在 20 倍以上 推理需求对 AI 算力链公司业绩的影响 - **观点**：推理需求持续性决定 AI 算力链公司业绩释放周期 [45] - **论据**：若推理需求强劲，业绩释放周期可能延长，增速拐点可能出现在 2026 年、2027 年甚至更晚 自动化代理对 TOKEN 量和推理需求的影响 - **观点**：自动化代理推动 TOKEN 量加速增长，确保推理需求持续性 [2][46] - **论据**：Agent 任务执行准确率提升至 95%以上，可替代人工操作，在编程等场景显示潜力并渗透不同产品领域 其他重要但可能被忽略的内容 - **OpenAI 资本开支预测**：2023 年 OpenAI 表示 2030 年左右可能需 7 万亿美元资本开支 [11] - **大规模计算集群连接方案**：采用何种连接方案取决于场景和技术成熟度，CPU 方案进展缓慢，明年能否突破需观察台积电、博通等公司进展 [20] - **Marvell 客户订单情况**：拥有 18 个客户订单，包括三个大型 XOX 订单（几十亿美金，交付周期一年半到两年）和九个小型 XPU attached 项目订单（EB 级别，生命周期两到四年） [21] - **全球大型集群发展趋势**：Meta 在 2024 年建立 10 万卡集群，马斯克拥有 34.1 万卡集群，预计 2026 年下半年 XAI 和 OpenAI 率先达百万卡集群水平 [26] - **模型创新对大规模集群需求影响**：推理和预训练模型对大规模集群需求强劲，缩放定律至少支持到 2035 年，Transformer 架构继续使用，模型参数持续增加 [28] - **光模块连接速率作用**：与万卡级大型集群密切相关，去年预判增速基本兑现，市场对海外算力及光模块、PCB 等需求节奏和阶段存在分歧 [29] - **明年市场增速预期**：市场对明年增速回落预期可能过于悲观 [30] - **海外算力链上涨核心矛盾点**：集中在 TOKEN 量级上升原因分析，需研究海外与国内 TOKEN 量级差异及驱动因素 [42] - **中国市场与海外市场自动化代理应用差距影响**：中国市场对自动化代理接受度低，投资者预期保守，若跟上趋势提高渗透率，有助于提升国内相关企业价值 [49]

核心观点 - 定制化AI芯片正成为行业新趋势，通用GPU不再是唯一解决方案 [1] - 云巨头加速自研芯片推动行业多元化发展，博通与Marvell成为主要受益者 [2][3] - Marvell通过全栈能力和技术领先优势，在定制AI芯片市场占据重要地位 [3][9][16] - 定制AI芯片市场规模预计2028年达940亿美元，复合年增长率35% [6][8] - AI芯片竞争焦点从算力转向系统集成和平台优化 [20][21][23] 行业趋势 - 云计算四巨头资本支出2023年1500亿美元，2024年超2000亿美元，2025年预计超3000亿美元，主要投向定制芯片 [4] - 新兴超大规模云服务提供商和主权AI项目加速定制化需求 [4][6] - 数据中心资本支出预计2028年超1万亿美元，AI加速计算占比超一半 [10] - 定制计算市场2028年规模400亿美元（CAGR 47%），XPU附件市场150亿美元（CAGR 90%） [8][14] 公司战略 - Marvell采取端到端全服务模式，整合系统架构设计、IP技术、封装和制造支持 [9][16] - 已获得美国四大云巨头18个定制芯片订单（5个XPU核心+13个附件）和新兴客户6个订单，潜在终身收入750亿美元 [8][19] - 技术布局覆盖5nm/3nm/2nm工艺，并前瞻性研发A16/A14节点 [9][20] - 构建业内最广泛模拟混合信号IP组合，包括448Gbps SerDes等关键技术 [9][24] 技术优势 - 先进封装技术：3D IC、中介层和共封装光学实现系统级集成 [21][23] - D2D互联技术：单边带宽超10TBps/mm，延迟<1ns，功耗1pJ/bit [21][26] - 定制SRAM比行业快17倍，待机功耗降66% [30] - 模块化HBM架构使计算裸片利用率提升1.7倍，功耗降75% [31][32] 客户案例 - 微软合作案例显示定制芯片从3个项目发展到18个，覆盖云巨头和新兴AI公司 [34] - 通过D2D互联技术帮助客户实现系统功耗降40%，带宽提升3倍 [27] - 模块化设计使客户能按需组合互联单元，优化特定AI负载 [26][27] 市场预测 - 定制硅市场2028年规模从原预测750亿美元上调至940亿美元 [6][8] - XPU附件市场增速显著，2028年规模将相当于当前整个定制硅市场 [8][14] - 互连市场增长37%，成为第二大定制细分领域 [8][14]

AI芯片行业趋势 - AI芯片正从通用GPU转向高度定制的系统级协同，定制化成为满足新型工作负载需求的关键[1][2] - 定制计算（XPU）及其配套组件是增长最快的领域，过去一年定制计算市场增长30%，互连增长37%[1] - 云收入将全面转向AI收入，反映AI与云基础设施的深度融合，云成为AI的"工厂"[1][5] 市场规模与增长 - 2028年数据中心潜在市场规模（TAM）预期从750亿美元上修至940亿美元，年复合增速35%[1][3] - 定制XPU市场规模预计达400亿美元，复合年增长率47%[3] - XPU配套组件市场规模预计达150亿美元，复合年增长率高达90%[3] 客户结构变化 - 传统云计算四巨头仍是主力，但新兴大型AI算力自建者（如xAI、Tesla）开始自主建设AI集群并推进定制芯片[6] - 主权AI（国家推动的本地AI基础设施）成为新增长方向，推动全球AI芯片定制需求爆发[8] Marvell业务进展 - 已拿下18个定制Socket项目，其中5个为核心XPU项目，13个为配套组件项目[10][13] - 正在跟进50+新项目机会，覆盖10+家客户，潜在生命周期收入合计750亿美元[10] - 目标到2028年在定制计算市场获得20%市场份额，当前份额已从不足5%提升至13%[10] 技术突破 - 2nm定制SRAM带宽密度是主流IP的17倍，待机功耗降低66%[14] - 自研HBM方案通过Die-to-Die互联腾出1.7倍核心面积，功耗降低75%[14] - Die-to-Die通信带宽密度超10 Tbps/mm，功耗低至亚皮焦级别[14] - Co-Packaged Optics将光通信整合进封装，解决铜线远距离低能效问题[14]

博通AI业务增长 - 人工智能发展推动博通近期增长 公司很大一部分收入来自销售云服务提供商的定制处理器和网络芯片 [1] - 过去几个月博通股价飙升41% 市值超过1万亿美元 公司在AI芯片市场抓住巨大机遇 未来有望保持稳健增长 [1] 财务表现 - 2025财年Q2营收同比增长20%至150亿美元 调整后收益同比增长43% [3] - AI收入同比增长46%至44亿美元 占公司总营收近30% [3] - 预计下季度AI收入将达51亿美元 同比增长60% [3] 市场机会与客户动态 - 目前有三家客户在数据中心部署博通定制AI芯片用于训练 同时这些客户正加大推理业务投入 [3] - 预计XPU需求将在2026年下半年加速增长 以满足训练和推理需求 [3] - 到2027财年 AI芯片潜在市场规模达600亿至900亿美元 公司前三个季度已实现136亿美元AI收入 [4] - 另有四家超大规模厂商正与博通谈判生产定制AI处理器 可能进一步扩大潜在市场 [4] 管理层观点 - CEO陈福阳表示AI收入增长轨迹可持续 2025财年增长率预计将持续 [3] - 尽管存在经济不确定性 客户仍坚定执行基础设施投资计划 [3]

博通AI业务增长 - 公司股价在过去几个月飙升41% 市值超过1万亿美元 主要受益于AI芯片业务的强劲表现 [1] - 2025财年Q2营收同比增长20%至150亿美元 调整后收益同比增长43% 其中AI收入同比增长46%至44亿美元 占总收入近30% [3] - 预计下季度AI收入将达51亿美元 同比增长60% 管理层认为增长轨迹可持续 已有三家客户部署其定制XPU芯片用于AI训练和推理 [3] 市场潜力与客户拓展 - 公司服务的三家客户数据显示 到2027财年AI芯片潜在市场规模达600亿至900亿美元 目前前三个季度AI芯片销售收入已达136亿美元 [4] - 另有四家超大规模厂商正与公司谈判定制AI处理器业务 可能进一步扩大潜在市场规模 [4] - 预计2026年下半年XPU需求将加速增长 主要来自推理业务的迫切需求 [3] 技术优势与行业地位 - 公司定制处理器和网络芯片被主要云服务提供商广泛部署于数据中心 形成核心收入来源 [1] - 定制AI芯片(XPU)在推理领域需求增强 支撑管理层对持续增长的信心 [3] - 分析师因AI业务前景上调公司增长预期 反映其在AI芯片市场的领先地位 [4]

报告行业投资评级 - 行业投资评级为增持（维持） [5] 报告的核心观点 - ASIC需求全面爆发，应重视CSP自研芯片产业机遇，特别是亚马逊定制芯片与谷歌TPU产业链的投资机会，具备相关优势的ASIC定制服务厂商有望受益 [1][7] - 模拟芯片下游需求回暖，国产化需求迫切，国产替代空间大 [8] 根据相关目录分别进行总结 ASIC需求全面爆发，重视CSP自研芯片产业机遇 - 北美CSP加速自研ASIC布局，谷歌和亚马逊进展领先，2023年定制加速计算芯片市场规模为66亿美元，占加速芯片的16%，预计2028年达429亿美元，占25%，2023 - 2028年CAGR为45% [1][14] - 博通25Q2 AI半导体收入超44亿美元，同比增长46%，预计2026年下半年XPU需求加速，2027年至少3家客户各部署100万AI加速器集群 [2][21] - Marvell FY26Q1收入创纪录，2026年将启动3nm芯片生产，与另一家美国超大规模客户合作进展顺利，还与NVIDIA建立合作提升定制化能力 [3][23][25] - 纬创2025年5月营收2084亿新台币，同环比高速增长，ASIC需求全面爆发，中系CSP也在加速自研AI ASIC [4][30][36] 模拟芯片下游需求回暖，国产化需求迫在眉睫 - 预计2025年全球模拟芯片市场规模为843亿美元，2024年中国汽车模拟芯片国产化率仅5%左右，国产替代空间大 [8][40] - TI、ADI、Microchip均指引下游复苏趋势，各终端市场有不同程度的增长或变化 [8][47] 相关标的 - 谷歌产业链：胜宏技技、天弘技技、lumentum、FINISAR [50] - 海外AI：胜宏技技、工业富联、沪电股份、麦格米特 [51] - 国产算力底座：中芯国际、华虹半导体 [52] - 芯片：寒武纪、海光信息等；配套：深南电路、兴森技技等；封测：长电技技、通富微电等；模拟芯片：纳芯微、圣邦股份等 [53][54]

财务表现 - 二季度半导体收入84亿美元占总收入56%同比增17%由AI半导体收入驱动[1] - 基础设施软件收入66亿美元占收入44%同比增25%超出65亿美元指引[1] - 软件营业利润率同比提升16%得益于严格管控[1] - 库存环比增6%以支持未来收入增长[1] - 预计Q3收入158亿美元同比+21%调整后EBITDA%至少66%毛利率环比降1.3%因AI业务中XPU占比提升[1] AI业务增长 - 2026年AI收入预计延续60%年增速基于当前可见度但为趋势性指引非具体财务目标[1][6] - AI网络收入占比维持40%因超大规模客户转向scale-up架构对交换机密度要求达scale-out的5-10倍[3] - XPU部署增加带动网络需求两者共同推动AI业务增长[2] - 推理需求快速增长但未提供训练与推理业务具体比例[8] - 2026年AI业务增长由训练基建扩容和推理落地加速共同驱动[11] 技术发展 - 新一代Tomahawk交换机需求强劲但仅处于概念验证阶段未大规模发货[4] - scale-up架构快速转向以太网技术超大规模客户已主要基于以太网部署[5] - 铜缆向光互联转换预计1-2年内爆发集群规模突破72-100+GPU时将触发[9] - 共封装光学(CPO)是可选方案但非唯一路径博通已有布局[9] 客户与市场 - AI需求集中于少数已自建LLM的头部云厂商客户数量未增加[11] - 公司拒绝讨论潜在客户对2026年业绩的贡献[12] - 维持原有600-900亿美元SAM预期不调整2027年长期目标[8] 资本配置 - 每年将50%自由现金流用于股息分配[11] - 剩余资金优先降低负债目标债务/EBITDA比率≤2倍[11] - 满足前两项前提下可择机实施股票回购如本季度42亿美元回购[11] - 仅考虑显著且规模可观的并购交易如VMware级标的[11]