涉及的行业与公司 * 行业：人工智能（AI）计算芯片与加速器行业，特别是推理成本经济学[1] * 公司：英伟达（Nvidia, NVDA）、博通（Broadcom, AVGO）、超微半导体（AMD）、亚马逊（Amazon）的Trainium芯片、谷歌（Google）的TPU芯片、迈威尔科技（Marvell）[1][2][5][12][35] 核心观点与论据 * 推理成本曲线分析显示TPU正快速追赶英伟达 * 谷歌/博通的TPU在计算成本性能上正迅速缩小与英伟达GPU解决方案的差距[2][13] * 从TPU v6到TPU v7，每token成本降低了约70%，在绝对成本上与英伟达的GB200 NVL72相当或略优[2][15] * 这与谷歌内部工作负载（包括训练Gemini模型）增加TPU使用，以及Anthropic等具有强大软件能力的客户增加使用趋势一致，Anthropic已向博通下达价值210亿美元的订单[15] * 英伟达仍保持关键竞争优势 * 英伟达在“上市时间”上保持领先，其年度产品发布节奏最快[2][16] * CUDA软件及其丰富的开发者生态系统是其对企业客户的关键护城河[2][12][25] * 英伟达在研发上投入远超竞争对手，预计2026/27年运营支出将超过竞争对手总和，并持续高速增长[18][19][21] * 英伟达凭借在数据中心全栈（硬件加软件）的创新，预计将在中期保持加速器市场的领先地位[12][16][27] * AMD和亚马逊Trainium目前落后，但未来或有改善 * 根据分析，AMD和亚马逊解决方案的代际成本降低约为30%，在绝对推理成本上落后于英伟达和谷歌TPU[2][16] * 预计AMD基于MI455X的Helios机架解决方案在2026年下半年推出后，推理成本可能大幅下降约70%，更具成本竞争力[16][38] * 自AWS re:Invent后，渠道检查表明Trainium 3&4可能提供更强性能以纠正Trainium 2的一些挑战[2][16] * 网络、内存和封装技术成为新的成本降低关键驱动力 * 由于计算芯片已接近光罩尺寸极限，进一步的性能和成本改进将越来越依赖于网络、内存和先进封装等相邻技术的创新[3][12][16] * 具体创新包括：引入纵向和横向扩展以太网以增加系统带宽；持续集成高带宽内存和NAND闪存解决方案；台积电最新的CoWoS封装技术；机架级解决方案的密集化；共封装光学器件的引入[16] * 英伟达（通过Mellanox业务）和博通（凭借其行业领先的以太网网络和SERDES能力）被视为最能利用这些领域发展的公司[5][12] * 英伟达股票估值面临结构性压力 * 英伟达股票在过去两年相对于AI芯片设计同行中值有约25%的折价，而五年回顾期则有20%的溢价[22][23] * 其估值折价压力源于：ASIC（尤其是TPU）已实现显著成本降低并与英伟达方案趋同；英伟达毛利率仍远高于竞争对手；超大规模企业资本支出高企但核心大语言模型盈利能力仍不明朗[22] * 英伟达股票要缩小折价或再次获得溢价，可能需要看到以下因素的结合：基于Blackwell训练的模型显示出有吸引力的性能提升；每token成本显著低于竞争方案；AI在企业用例中的货币化[22] * 长期GPU与ASIC之争的四种潜在情景 * 情景一：企业和消费者AI应用有限。若AI大规模应用仅限于少数用例，行业资本支出可能放缓，这将更有利于ASIC的采用[25] * 情景二：消费者AI持续扩展，但企业AI应用有限。工作负载可能变得更静态并集中于超大规模企业用例，这将驱动更多ASIC采用[25] * 情景三：消费者AI持续扩展，企业AI获得适度发展。英伟达将继续主导训练市场，并从企业客户中获得更多增量收入机会[25] * 情景四：消费者和企业AI在越来越多的用例中强劲扩展。这是对英伟达最有利的情景，因其在训练市场的主导地位将得到巩固，但其“上市时间”和CUDA护城河将进一步加强，ASIC也将受益但市场份额增长可能较慢[26] 其他重要内容 * 分析方法的说明与局限 * 分析基于当前计算性能的瞬时快照，未完全考虑软件优化或网络、内存和封装进步带来的性能提升[4] * 方法论侧重于加速器计算性能，未完全考虑新网络、内存或封装的性能提升[4] * 关键假设包括：1GW AI数据中心资本支出约550亿美元，其中英伟达份额约300亿美元；GB200 NVL72整机架ASP为300万美元；机架利用率为70%；基于20万亿活跃参数模型进行推理；硬件折旧期4年；电力成本每千瓦时0.1368美元[39][40] * 对各公司的具体投资观点与目标 * 英伟达（买入，目标价250美元）：预计其中期保持领先，近期因超大规模企业和非传统客户需求强劲，基本面有上行潜力，股价较同行折价且NTM每股收益预期比Visible Alpha共识高18%，风险回报偏正面[27][28] * 博通（买入，关注名单）：被视为TPU使用增加趋势及行业领先以太网网络能力的主要受益者，市场低估了其AI网络业务的上升空间，预计未来几个季度Street预期将向上修正，将FY26每股收益预期上调至10.87美元，较Visible Alpha共识高6%[29][31][32] * AMD（中性，目标价210美元）：当前估计和股价已反映了OpenAI的按时部署，风险回报相对平衡，若看到OpenAI部署在2026年下半年推动基本面或赢得新超大规模企业客户，观点可转向更积极[33][34] * 迈威尔科技（中性，目标价90美元）：基于分析，亚马逊Trainium平台成本降幅较小，且对2027年新定制XPU及其附加项目爬坡形态的可见度有限，若看到Trainium 3/4项目有显著改进证据，观点可转向更积极[35][36]