EDA行业概况 - EDA行业由Synopsys、Cadence和西门子EDA三家垄断 合计占据全球70%市场份额 其中Synopsys占32% Cadence占30% 西门子EDA占13% [3] - EDA行业规模较小 Synopsys作为全球最大EDA公司2024年营收仅60亿美元 净利润20亿美元 市值700多亿美元 远小于半导体其他环节企业 [6] - EDA工具分为制造类和设计类 中国制造类EDA市场预计2028年达42.2亿元 年均复合增长率21.2% 高于全球水平 [9][13] 国际EDA龙头企业 - Synopsys通过持续并购实现全流程工具覆盖 正在收购Ansys以巩固龙头地位 [15][16][18] - Cadence市值反超Synopsys 市场认为因其前CEO加入Intel可能带来订单倾斜 [15] - 三巨头深度参与先进制程研发 如Synopsys与台积电合作集成英伟达cuLitho技术 将光学邻近矫正速度提升2倍 [3] 国产EDA发展现状 - 华大九天是国内EDA龙头 在模拟IC设计工具实现全覆盖 晶圆制造流程工具覆盖率达100% [20][21][22] - 概伦电子在模拟IC和晶圆制造领域具备竞争力 培风图南专注光学邻近修正等细分领域 [22][23] - 智芯、芯和、嘉立创在电路板设计工具较完善 芯和还覆盖封装环节工具 [24][25] - 思尔芯和芯华章聚焦数字IC前端设计和验证工具 包括仿真、原型验证等环节 [26][27] 国产EDA挑战与机遇 - 国产工具已覆盖EDA主要应用场景 但存在bug多、易用性差等问题 客户更倾向使用国际成熟产品 [28] - 美国EDA禁运促使部分企业转向国产工具 为国内厂商提供产品迭代机会 目前主要客户为被制裁企业 [28] - 行业呈现过度竞争态势 由于市场规模有限 预计未来将出现整合淘汰 [19]

存储器市场动态 - 三星与SK海力士预计2Q25 DRAM出货量环比增长小于10%，其中三星NAND Q2出货量环比增长约5%，SK海力士超过20% [2] - UBS预测2Q25 DDR定价环比增长5%，LPDDR5表现强于DDR5/DDR4，NAND均价预测从+5%下调至+3% [2] - 3Q25 NAND定价预计环比下降3%，DDR合同价3Q25环比涨2%，4Q25降5%，均于2Q26企稳 [2] - 1Q25客户内存库存下降快于预期：DRAM库存智能手机10周/PC代工厂12周/超大规模厂商13周，NAND智能手机代工厂9周/SSD 11周 [3] - 三星与SK海力士成品库存分化：三星NAND库存7.5周/DRAM 7.5周，SK海力士NAND 10.5周/DRAM 5.5周（含HBM）[3] HBM市场趋势 - 2025年HBM终端需求预测从203亿Gb下调至189亿Gb（同比+105%），2026年从303亿下调至291亿Gb（同比+54%）[3] - ASIC厂商2026年HBM需求占比将升至54%（2025年41%），英伟达占比从52%降至40% [3] - 三星2025年HBM出货量预计6.7亿Gb（占总DRAM 5.6%），SK海力士13亿Gb（占比14.9%），美光5.2亿Gb（占比7.5%）[9] - 2026年全球HBM总出货量预计37.5亿Gb，三星/SK海力士/美光分别贡献11.2/17.4/8.8亿Gb [9] - HBM3E 12-Hi供货提前：SK海力士2024Q4已向英伟达交付，美光计划4-5月启动供货，三星HBM4E 12Hi或于2Q25通过认证 [24] 晶圆产能与竞争格局 - 台积电CoWoS产能预测下调：2025年末7万片/月（原预测更高），2026年末10万片/月 [3] - 长鑫存储2024年底DDR4产能17万片/月（19nm制程），预计2025年底达23万片/月，已送样16nm DDR5产品 [24] - 长江存储2024年底NAND产能13万片/月（推进160层工艺），预计2025年底达16万片/月 [25] - 2024Q4 DRAM市场份额：三星38%/SK海力士30.4%/美光24.3%/长鑫存储6.1% [27] - 2026年DRAM晶圆总出货量预计187.9万片/月，三星/SK海力士/美光分别占38.9%/28.8%/23.1% [28] 服务器与云计算需求 - 2024年超大规模服务器采购Top8合计8,939千台（同比+19.6%），2025E预计9,394千台（+5.1%）[29] - 字节跳动2024年服务器采购761千台（同比+38.4%），2025E预计960千台（+26.1%）[29] - AWS 2024年采购量2,622千台（同比+23%），微软1,523千台（+19.5%），Meta 2,252千台（+11.1%）[29] - 2026年全球超大规模服务器采购量预计12,702千台，其中AWS/微软/Meta分别占2,750/1,620/2,240千台 [29] NAND市场数据 - 2024年NAND晶圆总出货量1,294千片/月，三星占33%（427千片），铠侠/西数32.5%（420千片）[30] - 长江存储2024年NAND出货量110千片/月（占比8.5%），预计2025年达145千片/月 [30] - 2025年NAND总出货量预测1,318千片/月，同比仅增长1.9% [30]

中国HBM技术发展 - 中国HBM3技术落后全球领先者3-4年 但差距正通过AI芯片生产规模能力缩小[2] - 长鑫存储计划2025年中期小批量生产HBM2 2026年开发HBM3 2027年生产HBM3/3E[1][14] - 中国在hybrid bonding封装技术领域占据强势地位 长江存储相关专利达119项远超三星(83项)和SK海力士(11项)[20][21] 半导体供应链国产化进展 - 中国前端半导体制造产能占全球20% 后端占40% 预计2027年37%成熟节点产能集中在中国[5] - 本土供应链已覆盖EDA设计(华大九天)、晶圆代工(中芯国际)、存储(长江/长鑫)、封装测试(通富微电)等全环节[6] - 长鑫存储DDR5技术差距从5年缩短至3年 2025年产能预计占全球DRAM市场的14%[18] AI芯片替代方案 - 英伟达计划推出GDDR7替代HBM的6000D GPU 预计2025年出货100万台 带来3.84亿美元收入[6][7] - 游戏GPU可满足中小型企业AI推理需求 预计2023-2027年中国游戏GPU市场CAGR从4%提升至10%[12] - 华为昇腾910C采用8颗HBM2E 壁仞/燧原等厂商也使用韩国HBM2/2E[13] 技术竞争格局 - 全球HBM产能2025年底预计34万片/月 长鑫存储2026年规划10万片/月 2028年扩至40万片/月[16] - hybrid bonding将成为16层以上HBM堆叠关键技术 三星/SK海力士/美光计划2027年HBM4e采用该工艺[27][28] - 长鑫存储在无EUV情况下开发15nm以下DRAM节点 面临良率和生产规模挑战[17] 产能扩张计划 - 长鑫存储2025年产能预计达540kwpm(8英寸等效) 合肥/北京工厂合计30万片/月12英寸晶圆产能[18][19] - 武汉新芯启动HBM专项 长电科技推出XDFOI封装方案 通富微电负责HBM2堆叠组装[22]

台积电全球晶圆厂布局与产能分析 核心观点 - 台积电在全球拥有17个晶圆厂，分布在新竹、台南、上海、南京、高雄及美国华盛顿、亚利桑那等地，覆盖6英寸、8英寸和12英寸晶圆生产 [2] - 2025年一季度各厂产能数据及未来季度预测显示，台南Fab18、台中Fab15等12英寸厂产能扩张显著，而高雄Fab22等新厂尚处建设阶段 [4][5][11][15][17] - 中国大陆的上海Fab10和南京Fab16专注于成熟工艺（28nm以上），产能相对稳定 [7][13] 新竹晶圆厂 - 新竹为台积电总部所在地，共有7个Fab，其中6英寸产能仅Fab2提供（3 KWPM），其余为8英寸和12英寸厂 [4] - 2025年一季度产能：Fab8（30 KWPM）、Fab3（60 KWPM）、Fab5（41 KWPM）、Fab12（93 KWPM）、Fab20（135 KWPM），全年产能预计持平，仅Fab20有较高提升率 [4] 台南晶圆厂 - 3个Fab分别生产8英寸（Fab6，102 KWPM）和12英寸（Fab14 338 KWPM、Fab18 242 KWPM）晶圆 [5] - 2025年后续季度Fab6/Fab14小幅减产，Fab18产能提升至263 KWPM（2025E）及275 KWPM（3025F） [5][6] 上海与南京晶圆厂 - 上海Fab10为12英寸厂，2025年一季度产能105 KWPM，全年波动较小（104-115 KWPM） [7][8] - 南京Fab16同样为12英寸厂，专注于28nm以上工艺，2025年产能稳定在54 KWPM [13][14] 美国晶圆厂 - 华盛顿Fab11为8英寸厂，2025年产能24-30 KWPM，波动较大 [9][10] - 亚利桑那Fab21为新建4nm厂，2024年末量产，2025年四季度产能仅10 KWPM [15][16] 台中与高雄晶圆厂 - 台中Fab15为12英寸厂，2025年一季度产能287 KWPM，全年预计在280-305 KWPM间波动 [11][12] - 高雄Fab22规划2nm工艺，五期厂房建设中，2025年尚无产能 [17]

中芯国际晶圆厂产能概况 - 公司在北京、天津、上海和深圳设有晶圆厂，涵盖8英寸和12英寸产能 [1] 北京 - 北京拥有3个12英寸晶圆厂，2025年一季度产能分别为56 KWPM、76 KWPM、25 KWPM - 预计2025年后两季度产能与上半年持平，略有下降 [2] 天津 - 天津设有一个8英寸晶圆厂，2025年一季度产能为148 KWPM - 预计后续季度产能小幅下降，2025E至4025F季度产能分别为140 KWPM、127 KWPM、130 KWPM [3][4] 上海 - 上海为重要基地，包含1个8英寸和2个12英寸晶圆厂 - 2025年一季度产能：8英寸厂120 KWPM，12英寸厂分别为23 KWPM和13 KWPM - 后续季度8英寸产能下降（2025E至4025F：128→110→100 KWPM），12英寸产能提升（23→25→未披露 KWPM；13→19→24 KWPM） [5][6] 深圳 - 深圳设有一个8英寸（67 KWPM）和一个12英寸（33 KWPM）晶圆厂 - 12英寸厂后续季度产能稳定在38-39 KWPM，8英寸厂数据部分缺失 [7][8] 其他信息 - 数据汇总以2025年一季度产能为主，未包含南海群岛区域 [8] - 文章提及GPU（H200/B200/RTX509）和FPGA（Xilinx及国产替代型号）产品推广 [10] - 科技行业研报资源涵盖SemiAnalysis、Seeking Alpha等平台，每日更新 [11][12]

HBM4价格预测 - Trendforce最新研究预计HBM4价格恐将上涨30% [1] DRAM厂商产能数据 三星(Samsung) - Line13(华城): Q1 23产能50K, Q4 24降至10K, Q3 25停产 [3] - Line15(非城): Q1 23产能190K, Q2 24回升至170K, Q4 25稳定在170K [3] - Line17(本泽): Q1 23产能170K, Q4 23降至70K后逐步恢复, Q4 25降至100K [3] - P2L(平泽): Q1 23产能130K, Q4 23降至45K后逐步提升,Q4 25达140K [3] - P3L(本港): Q2 23仅3K, Q4 24达110K并保持稳定 [3] - P4L(本泽): 2025年3Q投产, Q3 25仅5K,Q4 25达10K [3] - 总产能从Q1 23的513K降至Q4 23的455K,后逐步回升至Q4 24的670K [3] SK海力士(SK Hynix) - 无锡C2厂: Q1 23产能180K, Q2 23降至140K后逐步恢复,Q4 25达190K [4] - 总产能Q1 23为333K,Q2 23为378K [4] 美光(Micron) - Fab6(美国): 稳定保持20K产能 [5] - Fab15(日本): Q1 23产能190K,Q2 23降至80K,Q4 23恢复至190K [5] - OMT(中国): Q1 23产能188K,Q4 24达200K,Q4 25达220K [5] - 总产能从Q1 23的303K降至Q2 23的250K,Q4 23回升至300K [5] 力积电(PSMC) - PC DRAM: Q1 23产能8K,Q4 24达12K,Q4 25降至10K [7] - Foundry DRAM: 稳定保持30K产能 [7] - 总产能从Q1 23的26K逐步提升至Q4 25的45K [7] 华邦(Winbond) - Fab6: 稳定保持10K产能 [8] - KH厂: Q1 23产能17K,Q4 25达15K [8] - 总产能Q1 23为21K [8] 合肥晶合(JHICC) - 12英寸厂: 稳定保持10K产能至Q4 24,后逐步提升至Q4 25的20K [9] 其他信息 - 长鑫存储可能在上海建设封装厂 [1] - GPU产品包括H200/B200/RTX509 [10] - FPGA产品包括Xilinx全系及国产替代型号 [10]

英伟达中国市场策略调整 - 公司计划为中国市场推出新型AI芯片 价格较H20型号大幅降低至6500至8000美元(H20售价1万至1.2万美元) 最早6月启动量产 [2] - 新芯片基于Blackwell架构 采用RTX Pro 6000D服务器级处理器和常规GDDR7内存 未使用台积电CoWoS先进封装技术 性能参数因美国出口限制调整 带宽接近新规上限(1.7-1.8 TB/s) [2] - 公司计划9月量产另一款Blackwell架构芯片(或命名B40) 同样面向中国市场 [3] 美国出口管制影响 - 美国自2022年对AI芯片实施出口管制后 公司已三次为中国市场定制产品 此次新芯片是H20被禁后的替代方案 原计划改进H20的方案未通过审批 [2] - 受制裁影响 公司在华市场份额从95%暴跌至50% 竞争对手华为的昇腾910B芯片正加速抢占市场 [2] - H20停售导致公司计提55亿美元库存损失 并放弃150亿美元潜在订单 [3] 行业竞争格局变化 - 行业分析指出 美国新规通过限制内存带宽压制中国AI算力发展 而公司通过调整芯片配置在合规边缘寻找市场空间 [3] - 公司CEO警告 若美国持续限制 更多中国客户将转向华为 [2]

核心观点 - 提供外资顶尖投行研报资源 包括大摩 小摩 UBS 高盛 Jefferies HSBC 花旗 BARCLAYS等机构报告 [1] - 涵盖半导体行业深度分析 包含SemiAnalysis全部分析报告 [3] - 每日更新Seeking Alpha Substack Stratechery精选付费文章 [3] - 资源聚焦科技行业分析 每日上百篇研报更新 支持投资决策与行业研究 [3] 资源内容 - 每日上传数百篇外资顶尖投行原文研报 [1] - 包含SemiAnalysis半导体行业全部分析报告 [3] - 持续更新Seeking Alpha Substack Stratechery付费精选内容 [3] 服务价值 - 获取成本为390元（领券后） [3] - 每日提供上百篇科技行业分析报告与精选报告 [3] - 支持用户自主投资决策与行业深度研究需求 [3]

测试背景与目标 - 研究团队耗时6个月对比AMD与NVIDIA的AI服务器推理性能，验证AMD在总体拥有成本(TCO)下是否优于NVIDIA [2] - 结果显示不同任务类型(聊天、文档处理、推理)下两者性能差异显著：超大规模企业直接运营GPU时，NVIDIA在部分工作负载的perf/$更优，而AMD在另一些场景表现更佳 [2] - 中短期(不足6个月)租赁市场因AMD服务供应商稀缺导致价格高企，NVIDIA凭借超100家Neocloud提供商形成竞争市场，租赁成本优势显著 [2] 硬件性能对比 - MI325X(2025Q2出货)作为H200竞品面临时间劣势，比HGX B200晚一季度出货导致供应商偏好NVIDIA [5] - B200(2025Q1末出货)当前软件未完善，如FP8格式DeepSeek V3在TRT-LLM/vLLM/SGLang上运行不全 [5] - MI355X(2025Q3出货)比B200晚两季度，H200/H100在内存带宽(最高4.8TByte/s)和节点容量(1.152GByte)上弱于MI325X(6TByte/s, 2.048GByte) [6] 基准测试方法 - 采用在线吞吐量与端到端延迟结合的测试方法，模拟真实推理场景 [10] - 模型选择覆盖密集架构(Llama3 70B/405B)和稀疏MoE架构(DeepSeekV3 670B)，输入输出组合涵盖4K/1K(摘要)、1K/1K(翻译)、1K/4K(推理)三类典型场景 [10][11] - 推理引擎选择vLLM(Llama3)、TRT-LLM(H200)、SGLang(DeepSeek)，系统评估所有可行张量并行配置 [12][13] 关键测试结果 Llama3 70B FP16 - 1K/1K场景：低延迟时H100/H200+vLLM领先，高并发下MI325X反超 [15] - 1K/4K场景：H100性能稳定在900 tokens/GPU/s，MI325X在450秒延迟时吞吐量最高 [16] - 4K/1K场景：H200+TRT-LLM从20秒延迟起持续领先，MI325X的TP=1配置高并发表现突出 [16] Llama3 405B FP8 - 1K/1K场景：MI325X持续优于H200+vLLM，H200+TRT-LLM单GPU达1000 tokens/s [17] - 4K/1K场景：MI325X全延迟范围碾压竞品，MI300X在250秒延迟时超越H200+vLLM [19] DeepSeekV3 670B FP8 - 1K/1K场景：H200全延迟级别击败MI300X，MI325X仅在25-35秒延迟区间有竞争力 [20] - 4K/1K场景：H200低延迟优势明显，MI325X在>100秒延迟时性能比H200高20% [25] 总拥有成本(TCO)分析 - AMD硬件成本优势显著：MI300X单位每小时总成本1.34美元(资本占比70.5%)，低于H200的1.63美元(资本占比76.4%) [21] - Llama3 405B场景：MI325X服务成本持续低于H200+vLLM，但H200+TRT-LLM在>60秒延迟后凭借性能优势逆转 [24] - DeepSeekV3场景：MI325X在摘要任务中每美元性能比H200高20-30%，但低延迟场景仍属NVIDIA [25] 市场采用率差异原因 - 租赁市场结构失衡：NVIDIA有超100家Neocloud供应商竞争，AMD仅少数导致租金溢价 [26] - 价格敏感度测算：MI300X需降至1.9美元/小时(1K/1K场景)或2.1-2.4美元/小时(1K/4K场景)才具竞争力，当前实际租金超2.5美元/小时 [30] - 软件生态差距：AMD研发集群投入仅1300万美元(上季度)，远低于7.49亿美元股票回购，ROCm的CI覆盖率不足CUDA的10% [5][12] Blackwell(B200)初步表现 - 在Llama3 70B/405B的1K/4K测试中，B200-TRT全延迟范围碾压MI325X/MI300X，最高请求率下未现性能瓶颈 [28] - 当前软件支持局限：主流框架(vLLM/SGLang)对B200稳定支持不足，TRT-LLM优化仅覆盖少数模型 [27]

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