关键要点总结 涉及的行业和公司 行业 * AI半导体供应链 * AI智能手机 * AI数据中心/算力工厂 * CoWoS先进封装 * HBM存储器 公司 * 核心公司：NVIDIA、AMD、TSMC、Google、MediaTek * 其他提及公司：Broadcom、Astera Labs、Samsung、Aspeed、Alchip、AWS、Microsoft、Meta、Tesla、华为、苹果、小米、百度、腾讯、阿里巴巴、字节跳动等[1][2][4][10][60] 核心观点和论据 对NVIDIA供应链的乐观看法 * 在8月28日季度业绩公布前，对NVIDIA在亚洲的半导体供应链持乐观态度[1][8] * 10月季度收入预览为525亿美元，并认为存在上行空间，部分卖方预测高达550亿美元[8] * 对股票的看好基于未来12个月的需求增长，但公司在供应和中国变量方面预计将保持保守[9] NVIDIA H20芯片动态 * 据CNBC报道，在中国限制采购后，NVIDIA寻求停止H20芯片生产[2] * NVIDIA CEO重申公司已获得美国政府批准恢复H20销售，并明确该芯片没有安全后门[2] * 亚洲供应链检查证实H20的CoWoS封装现已停止，H20 HGX服务器组装在1-2周前停止，H20 GPU模块预测近期被削减[2] * 部分中国客户对NVIDIA不带HBM但使用GDDR7的B40芯片表现出兴趣，预测今年需求200万颗，明年需求500万颗[2] AI推理需求强劲增长 * 主要云服务提供商处理的月度Token数量表明AI推理需求正在增长[11] * 截至2025年6月底，中国的Token消耗量达到每日30万亿（月度运行率为900万亿），较2024年初的每日0.1万亿增长300倍[11] * Google在2025年7月处理超过980万亿Token，较2025年5月的480万亿翻倍[11] * 截至2025年5月底，字节跳动的Token消耗量达到每日16.4万亿（月度运行率为508万亿），较2025年3月底的每日12.7万亿增长29%[11] * Microsoft在2025财年通过其Foundry API处理了超过500万亿Token，同比增长超过7倍[11] AI工厂经济性分析更新 * 引入了MoE（混合专家）架构到TPS（每秒Token数）计算中，以反映AI推理的增长趋势[3][26] * 澄清了稀疏性假设，这会影响解码时间（例如，AMD MI355采用稀疏性可比密集配置提高约5%的Token输出）[3][28] * 调整了网络带宽假设（例如，AMD MI355X采用其Infinity Fabric将网络带宽提高约20%至154GB/s，而MI300X使用PCIe Gen 5为128GB/s）[3][29] * 修正了对ASIC网络速度的高估[3] * 提供了Token价格的参考范围表，而非单一的0.2美元/百万Token价格点[3][35] * 结论：在0.3美元/百万Token的价格下，大多数运行Llama 4 400B with MoE的芯片都能产生利润（包括AMD旧一代芯片MI300）[3][35] AI智能手机的新希望：Google Pixel 10 * Google发布了Pixel 10手机系列，拥有市场上所有智能手机中最好的摄像头，支持高达100倍变焦的Pro Res Zoom[16] * Gemini在手机上提供全面个性化的AI体验，包括Magic Cue功能（可预测问题）、AI健康教练、实时翻译通话（使用通话者自然声音）[15][16] * Tensor G5芯片采用TSMC的3nm工艺制造，调制解调器可能由MediaTek供应[4][16] * 关键问题在于这些功能多快能普及到中国智能手机市场并引发2026年的换机周期[4][16] 财务预测与估值 * AI工厂盈利性：在0.2美元/百万Token假设下，100MW AI工厂年收入约11.6亿美元，年利润约6.08亿美元，平均利润率约47%；在0.3美元/百万Token假设下，年收入约17.4亿美元，年利润约11.9亿美元，平均利润率约65%[48] * TSMC AI收入：AI预计占TSMC 2024年总收入的mid-teens份额，占2025e总收入的25%[65] * 云资本支出：摩根士丹利预计2026年云资本支出将增至5820亿美元， implying 31% 同比增长（vs. 共识预期仅+16%），AI服务器资本支出可能在2026年同比增长约70%[68][69] * CoWoS需求：2025e全球CoWoS需求预计为68万片晶圆，同比增长84%；2026e预计为100.4万片晶圆，同比增长48%[94][95] * HBM需求：2025e HBM需求预计接近200万GB，几乎是2024年水平的两倍[104][105] * AI计算晶圆消费：2025e AI计算晶圆消费收入预计高达145亿美元[107][108] 其他重要内容 投资建议与看好的公司 * 美国半导体：超配NVIDIA、Broadcom、Astera Labs[10][60] * 亚洲半导体：超配TSMC、Samsung、Aspeed、Alchip、MediaTek[10][60] * 替代AI半导体组：AMD、Alchip、Andes、Marvell、Broadcom[61] * AI半导体赋能组：TSMC、Synopsys、Cadence、ASML、BESI、Ibiden、KYEC、Advantest[61] CoWoS产能与分配 * TSMC CoWoS产能：2025e年底预计达到93k wpm（千片晶圆/月），2026e年底预计达到120k wpm[84][85][91] * 非TSMC CoWoS产能：2025e年底预计达到13k wpm，2026e年底预计达到15k wpm[84][85][91] * 2026年CoWoS关键客户分配：NVIDIA (59%), Broadcom (15%), AMD (10%), AWS+Alchip (5%), Marvell (5%)[94][97] 风险与局限 * 中国监管风险：中国政府可能阻止中国客户购买美国芯片，对NVIDIA在中国的机会评估是指导中的一大变量[9] * AI工厂研究局限：理论与现实场景存在差距；实际推理工作负载更具动态性；延迟、并发、并行性、软件栈优化等因素难以量化；未考虑解码过程中计算和通信的重叠时间；评估和折旧人力资源成本仍存在挑战[55] * 定价模式差异：LLM可以创造竞争壁垒，可能实现更高定价和收入；计算未包含开发此类LLM的研发支出；许多数据中心仅作为AI硬件出租方运营，这可能显著降低整体收入和利润率[46]