纪要涉及的行业或者公司 - 行业:美股半导体行业、AI 算力行业、晶圆代工行业、AI 产业、集成电路设计领域 - 公司:英伟达、台积电、博通、Intel、Carly、Marvell、腾讯、阿里、OPIXI、MOI、PCI、高通 纪要提到的核心观点和论据 1. 美股半导体行业 AI 算力表现及影响因素 - 表现相对较弱,财务报表数据不符合 2025 年美股 AI 叙事逻辑,收入端未加速增长 [2] - 压制算力创新高因素包括预训练见顶、Deepseek 致计算需求通缩、爆款应用商业化慢、关税影响大厂资本开支预期 [2] 2. 过去一年美股半导体行业 AI 算力变化 - 2024 年 6 月和 12 月 GPU 和 ASIC 创新高,后产量横盘半年多,2025 年 1 月开始下跌 [3] - 摩尔定律变缓,英伟达 GB200 节奏放缓影响市场预期 [3] 3. AI 应用与 AI 算力公司走势 - 2025 年一季度到 4 月底走势一致下跌,应用跌幅大,算力公司跌幅稍少 [5] - 龙头公司如英伟达、台积电、博通等反弹强劲 [5] 4. 未来美股半导体行业与 AI 相关领域发展预测 - 受宏观变量和企业业绩双重影响,目前财务报表增速放缓,训练和推理需求未提升或压制发展 [6] - 宏观经济稳定和企业业绩改善有望推动进一步增长,龙头公司反弹超预期 [6] 5. 过去两三周 AI 算力板块股价变化影响因素 - 宏观变量:美国科技企业在中国获大量订单,提升需求预期 [7][8] - 业绩指引:大厂资本开支和下游客户强劲指引使股价稳住反弹 [8] - 中观产业因素:相关公司获潜在订单,积极影响市场预期 [8] 6. AI 算力板块未来发展关注点 - 宏观变量:关注全球经济环境及政策对科技行业影响 [12] - 中观产业变化:关注科技巨头重要发布、季报,台积电和 Intel 先进制程进展 [9][12] 7. 市场对晶圆代工需求节奏关注点 - 关注未来两三个季度需求节奏,观察 NVIDIA 的 GP300 交付及 H20 供应受限影响 [4][13] - H20 供应受限预计损失 55 亿美元,影响 NVIDIA 今年收入 [4][13] 8. AI 产业资本开支及其增速 - 算力需求稳定,大厂资本开支同比增速预计仍达 30%以上,但增速回落 [4][16] - 受供给端因素、对中国特供产品等影响,下半年资本开支调整未确定 [16] 9. 大模型迭代路径对算力需求影响 - 参数量和数据集变大增加算力需求,推理时间和并行计算在推理或后训练环节增加算力要求 [17] 10. 深度学习并行计算方案现状及未来发展 - 现有专家并行和通信并行方案节省通信、提高效率,但非下一代模型所需 [19] - 预计 2025 年底前后找到预训练模型迭代路径,产业界未达成共识 [19] 11. 未来 2 - 3 个季度 AI 算力需求变化预期 - 训练需求可能出现向上拐点,国内大厂关注推理需求,算法优化降低算力依赖 [20] - OPIX、MOI 和 PCI 等公司模型迭代重要,2025 年四季度前后训练新技能发展影响算力需求 [20] 12. AI 算力公司股价走势及估值预期 - 受宏观变量、中观产业变化和微观企业业绩影响,中观产业变化更重要 [25] - 2025 年上半年估值提升压力大,下半年或改善并切换到 2026 年估值预期 [25] 13. 训练和推理算力需求及博通公司表现 - 2025 年下半年推理算力需求上升,训练算力需求不确定 [26] - 博通表现取决于训练和推理算力需求同步增长,信息明朗后股价或上涨 [26] 14. 美股 AI 算力领域未来关注变量 - 关注宏观、中观和微观企业业绩变量,未来一两个季度中观产业变化重要 [27] - 三季度难见新模型演绎路径,四季度前后或清晰 [27] 其他重要但是可能被忽略的内容 1. 台积电扩厂进展:2025 年预计增加九个新厂,下半年 2 纳米工艺量产,3 纳米工艺满产,显示对未来 AI 算力需求乐观 [9] 2. Intel 晶圆代工发展:新任 CEO 推动先进制程发展,2025 年 18A 制程量产,若突破未来表现值得期待,有潜在增长空间 [11] 3. 近期重要事件:华盛轩演讲、英伟达季报、谷歌 IO 大会、高通发布第四代骁龙产品、谷歌预计发布全新安卓系统等 [21] 4. 博通和 Marvell 季报影响:博通股价接近前高,Marvell 因市场格局和订单问题股价低,其季报指引影响股价反弹潜力 [22] 5. ComputeX 大会及 AI PC 发展:去年核心是 AI PC,发展未达预期,今年关注其发展方向,未来 1 - 2 个月端侧技术或有变化 [23] 6. 中东订单对 NVIDIA 影响:中东是全球算力分布前三区域,订单虽今年量不一定大但潜在量多,影响短期算力需求 [15]
美股半导体:AI算力能否创新高?