行业核心观点 - 量子计算领域的早期和最具持续性的价值创造，很少仅由纯量子计算系统制造商独享，在中短期内，量子工作负载将高度依赖经典基础设施、先进半导体制造、精密测试与封装以及安全的企业级IT环境 [1] - 对投资者而言，2026年的重点不在于挑选单一的量子计算赢家，而在于识别那些能够随着量子技术从实验室实验转向早期商业部署而获得实际收入的赋能者 [2] 量子计算市场前景 - 据Grand View Research分析，量子计算市场预计将从2024年的约14亿美元增长至2030年的超过42亿美元，年复合增长率为20.5% [4] - 后量子密码学市场预计将从2025年的4.2亿美元增长至2030年的28.4亿美元，年复合增长率高达46% [4] - 对混合经典-量子工作负载至关重要的更广泛的量子高性能计算市场预计也将显著增长 [4] 关键赋能技术与公司 - 投资者应关注核心业务并非量子计算机本身，但提供使量子技术进步成为可能的技术的公司，包括图形处理器和高性能计算引擎、半导体测试与封装设备、材料与制造专家以及量子安全供应商 [3] - 量子比特保真度和规模扩展的进步，正推动对精密测试、测量和自动化系统，以及能够实现可重复、低缺陷大规模制造的先进材料、沉积和蚀刻技术的需求 [3] - 文中提及值得关注的公司包括：超威半导体、泰瑞达、博通、应用材料和甲骨文 [2] 超威半导体 - 公司与IBM建立战略合作伙伴关系，共同开发以量子为中心的超算架构，旨在将量子计算机与经典高性能计算技术（如中央处理器、图形处理器和现场可编程门阵列）集成 [5] - 双方正在共同设计概念验证系统，将IBM的量子系统与超威半导体的高性能计算和人工智能加速器连接，以探索经典与量子组件协同工作的混合工作流程 [5] - 公司预计2026年盈利增长26.8%，营收增长57.8% [6] 泰瑞达 - 公司已宣布收购Quantifi Photonics，一家专注于测试光子集成电路、共封装光学器件及相关光学模块的专家 [7] - 光子技术和共封装光学器件不仅对经典高性能计算和数据中心日益重要，对于使用光链路进行超高速数据传输的下一代量子和混合系统也至关重要 [7] - 公司预计2026年盈利增长44.6%，营收增长22% [8] 博通 - 公司推出了其Brocade Gen 8光纤通道网络平台，该平台嵌入了量子安全加密和后量子密码学算法，旨在保护企业存储网络和关键基础设施免受新兴量子时代威胁 [10] - 这表明基础设施供应商正在大规模量子优势到来之前，开始将量子弹性安全能力的需求货币化 [10] - 公司预计2026财年盈利增长34.9%，营收增长34.1% [11] 应用材料 - 公司处于材料和工艺层面，对推进量子硬件制造至关重要 [12] - 通过与光量子计算领导者Xanadu等合作，开发用于超导传感器的可扩展、大批量制造工艺，以及对量子比特开发商Qolab进行战略投资和联合路线图规划，公司将先进的材料工程专业知识引入量子设备制造的核心环节 [12] - 公司预计2026财年盈利增长1.3%，营收增长2% [13] 甲骨文 - 甲骨文云基础设施正被用作美国Binary公司开发的后量子密码学企业虚拟专用网络的托管平台 [13] - 公司推出了甲骨文国防生态系统计划，旨在促进国防和政府技术创新，量子安全加密公司Arqit Quantum Inc. 被选为生态系统成员，以在预见量子威胁的传统密码学安全基础设施解决方案上开展更紧密的合作 [14] - 公司预计2026财年盈利增长15.4%，营收增长16.6% [14]

公司近期表现与市场担忧 - 公司股价在21个交易日内下跌了18.6% 此次下跌源于市场对人工智能领域激烈竞争以及甲骨文资本支出问题的担忧重新抬头 [2] - 公司当前市值为3430亿美元 营收为320亿美元 股价为210.78美元 [2] - 公司过去12个月营收增长31.8% 营业利润率为9.4% 债务权益比为0.01 现金资产比为0.09 [2] 公司估值与基本面 - 公司运营表现强劲 但估值非常高 股票相对昂贵 [3] - 公司股票的市盈率为79.6倍 EBIT倍数为85.7倍 [5] 历史下跌周期中的表现 - 在2022年通胀冲击中 公司股价从2021年11月29日的高点161.91美元跌至2022年10月14日的55.94美元 跌幅达65.4% 同期标普500指数跌幅为25.4% 股价于2024年1月18日完全恢复至危机前高点 后于2025年10月29日升至264.33美元的高点 [6] - 在2020年新冠疫情期间 公司股价从2020年2月19日的高点58.90美元跌至2020年3月16日的38.71美元 跌幅为34.3% 同期标普500指数跌幅为33.9% 股价于2020年7月22日完全恢复至危机前高点 [6] - 在2018年市场调整中 公司股价从2018年9月14日的高点32.72美元跌至2018年12月24日的16.65美元 跌幅达49.1% 同期标普500指数跌幅为19.8% 股价于2019年6月10日完全恢复至危机前高点 [7] - 在2008年全球金融危机中 公司股价从2007年1月1日的高点20.35美元跌至2008年11月25日的1.80美元 跌幅高达91.2% 同期标普500指数跌幅为56.8% 股价于2018年8月21日完全恢复至危机前高点 [7] 历史表现规律与当前情境 - 自2010年以来 在经历大幅下跌后的一年内 公司股票显示出17.4%的中位数回报率 [5] - 历史证据表明 在不同经济下行期间 基于下跌幅度和恢复速度 公司股票的表现均逊于标普500指数 [4] - 当前市场关注点在于 若公司股价再下跌20-30%至148美元 其下跌韧性如何 [4]

行业核心驱动力 - 人工智能是推动股市牛市的关键因素 投资者看好其增长前景 [1] - AI系统需要先进的半导体芯片来实现高性能 计算需求激增推动半导体生产需求 [1] - 美国政府通过《2022年芯片法案》提供390亿美元直接拨款和750亿美元贷款及贷款担保 以重振国内半导体生产 [1] - 《一揽子美丽法案》将半导体公司国内制造产能扩张的税收抵免从25%提高至35% 以刺激2026年底前的芯片生产 [2] 下游需求增长 - 视频等带宽密集型应用因智能手机普及和5G技术部署而呈指数级增长 电信公司大力投资LTE、宽带和光纤以扩容网络 [3] - 向云端的无缝过渡、网络调优和优化持续需要先进的无线产品和服务 [3] - 5G部署加速有望增强电信行业的可扩展性、安全性和普遍移动性 并推动物联网设备、智能手机、可穿戴设备和平板电脑的广泛普及 [3] - 运营商向融合或多用途网络结构发展 将语音、视频和数据通信合并到单一网络中 支持有线与无线网络融合 [4] - 云网络解决方案的广泛普及导致虚拟层面的存储和计算需求增加 消费者和企业对高质量网络设备的需求推高了芯片需求 [5] - 先进技术的采用 如AI、ML、DOCSIS、DSL和下一代PON平台 推高了半导体芯片需求 [6] - 基于网络的视频转码、封装、存储和压缩技术组合 以及用于家庭内外连接设备的家庭网关 正推动行业增长 [6] 重点公司分析 英伟达 - 公司是全球视觉计算技术领导者及GPU发明者 业务重点已从PC图形转向支持高性能计算、游戏和虚拟现实平台的AI解决方案 [10] - 正在企业AI领域快速获得发展势头 超越云服务提供商市场 各行业主要公司正整合其AI平台以实现工作流自动化、提高生产力和改进决策 [11] - DGX Cloud AI基础设施采用率增加 该设施允许企业大规模训练和部署AI模型 CUDA软件和AI框架的扩展加强了其生态系统 [11] - 生成式AI革命持续成为顺风 其Hopper 200和即将推出的Blackwell GPU专为训练和推理大语言模型、推荐引擎及生成式AI应用而设计 [11] - 过去一年股价上涨32.5% 当前及下一财年盈利预测自2024年12月以来分别上调11.5%和34.7% 长期盈利增长预期为46.3% [12] MACOM科技解决方案 - 公司为多个市场提供功率模拟半导体解决方案 开发和生产用于光、无线及卫星网络的模拟射频、微波和毫米波半导体器件及组件 [14] - 数据消费模式变化及通过IP消费视频内容的倾向增强 催生了对更快数据传输速率的需求 [15] - 对云服务的强劲需求以及数据中心架构向100G、200G、400G和800G互连升级 预计将推动其更高速光子和光子元件的采用 [15] - 在数据中心和服务提供商市场中对实现100GB连接的组件需求强劲 [15] - 其半导体芯片也越来越多地用于需要先进电子系统的军事应用 如雷达预警接收器、通信数据链、战术无线电、无人机、射频干扰器、电子对抗措施和智能弹药 [16] - 过去一年股价上涨25.9% 当前及下一财年盈利预测自2024年12月以来分别上调6.9%和36.8% 长期盈利增长预期为21.8% [17] 超威半导体 - 凭借强大的产品组合加强了在半导体市场的地位 产品包括Virtex、Kintex、Artix和Spartan系列FPGA 以及Zynq、Zynq UltraScale+ MPSoC、Versal自适应SoC、Alveo加速卡和Pensando数据处理单元等SoC [18] - 最新的MI300系列加速器家族增强了其在生成式AI领域的竞争地位 该加速器基于AMD CDNA 3架构 支持高达192 GB的HBM3内存 能高效运行大语言模型训练和生成式AI工作负载推理 [19] - 正受益于强劲的企业采用和扩大的云部署 [19] - 基于7纳米处理器的优势有望加强其在商业和服务器市场的竞争地位 目前正利用台积电的7纳米工艺技术 以更快地将先进7纳米芯片推向市场 [19] - 其Radeon RX 7900系列芯片组设计结合了5纳米和6纳米工艺节点 各自针对GPU中的特定芯片进行了优化 [19] - 过去一年股价上涨66.3% 长期盈利增长预期为43.3% [20]

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报告行业投资评级 - 报告维持对半导体行业的积极展望，并推荐四大核心投资主线 [2][3][4] 报告核心观点 - 展望2026年，全球半导体市场预计将同比增长26%至9750亿美元，增长主要由人工智能相关领域驱动，其中逻辑芯片预计增长32%，存储芯片预计增长39% [2][4][48] - 中国本土半导体板块有望继续跑赢其他板块及大盘指数 [2][4] - 自2024年以来，人工智能驱动投资与科技自主可控两大主题已为首推标的带来显著回报，例如中际旭创年内涨幅达407%，生益科技上涨172%，北方华创上涨64.9% [2][4] 四大核心投资主线总结 主题一：人工智能驱动的结构性增长 - 人工智能基础设施建设需求动力强劲，并非短期热潮，将支撑产业链长期持续增长 [3][5] - 下游资本支出增长动能延续：美国四大云厂商（谷歌、微软、亚马逊、Meta）2024年资本开支达2300亿美元（同比增长55%），2025年预计增至3670亿美元（同比增长59%），2026年预计进一步攀升至4950亿美元（同比增长35%）[5][7] - 需求群体持续扩容：人工智能需求已从超大规模云服务商拓展至国家主权基金与企业级客户 [5] - 创新技术快速迭代：算力、存储及网络连接技术的持续突破为硬件生态构筑根基 [5] - 应用规模化落地：企业人工智能技术采用率已攀升至88%，74%的企业在部署后12个月内实现了正向投资回报率 [5] - **人工智能供应链各环节投资机遇**： - **算力**：图形处理器（GPU）主导人工智能训练与推理；专用集成电路（ASIC）针对特定负载优化总成本 [10] - **存储**：高带宽内存（HBM）市场预计在2026-27年向第四代技术过渡，2026年和2027年需求预计同比分别增长77%和68%，市场供应缺口显著 [10][16][17] - **光模块**：加速从800G向1.6T升级，2026年硅光技术渗透率预计突破50%，1.6T光模块需求缺口预计达数百万只 [10][20][23] - **印制电路板（PCB）/覆铜板（CCL）**：人工智能服务器部署推动高端产品（如18层以上PCB、M7/M8级CCL）需求，2024年特种覆铜板价格同比上涨52% [10][25] - **晶圆代工与设备**：先进制程（7纳米以下）需求旺盛，成熟制程迎来需求外溢；2025年纯晶圆代工市场规模预计达1710亿美元，同比增长26% [10][32] - **宽禁带半导体**：碳化硅（SiC）与氮化镓（GaN）应用于数据中心电源架构革新，可提升能效并降低总持有成本30% [10][34] - **首推公司**：中际旭创（全球光模块龙头，目标价707元）、生益科技（领先覆铜板供应商，目标价90元）[3][20][25] 主题二：中国半导体自主可控趋势 - 半导体供应链自主可控是中国硬科技领域确定性最高、具备长期投资价值的核心主题 [3][37] - 政策支持与强劲内需推动技术突破、加速进口替代，促使本土半导体市场规模结构性扩张 [3][37] - 2024年中国半导体设备国产化率为13.6%，在刻蚀、清洗设备领域进展显著 [40][90] - **国产供应链各层级投资机遇**： - **半导体设备**：2024年全球半导体设备市场规模为1170亿美元，同比增长10%；2025年第三季度中国内地设备订单金额占比反弹至44%，9月设备进口额同比增长35%、环比增长80% [40][89][90] - **AI加速芯片**：海外先进制程GPU供应受限加剧，中国大型云厂商正优先考虑本土方案，推动国产算力产业链发展 [40] - **晶圆代工**：中芯国际与华虹半导体成为供应链本土化核心受益者；华虹半导体2025年第三季度营收创6.4亿美元新高，产能利用率超100% [41][62][86] - **模拟芯片**：2025年、2026年中国模拟芯片市场规模预计同比增长13%、11% [41] - **首推公司**：北方华创（中国领先平台型设备厂商，目标价460元）、贝克微（工业级模拟芯片标的，目标价93港元）[3][39][41] 主题三：高股息防御性配置 - 在长期利率趋平的背景下，高股息、现金流充裕的权益类资产（如中国主要电信运营商）可作为传统固定收益的替代 [3][43] - 中国主要电信运营商股息率具吸引力，截至2025年12月5日，中国移动为6.0%，中国联通为5.4%，中国电信为5.0% [43] - 中国移动、中国电信计划到2026年将派息率提升至75% [43] - **提及公司**：中国铁塔（目标价13.1港元，2025年上半年收入同比增长2.8%，净利润同比增长8.0%）[43][44] 主题四：行业整合并购 - 半导体行业并购活动在2025年保持活跃，预计2026年将进一步加速和深化 [3][46] - 半导体设备、功率及模拟芯片、光器件领域的平台型企业有望成为活跃收购方，以加速技术落地并强化本土供应链韧性 [3][46] - 2025年企业上市热潮叠加市场融资放缓，可能促使更多公司通过二级市场交易实现退出或业务拓展 [3][46] - **2025年并购案例**：包括北方华创收购芯源微（约2.35亿美元）、南芯科技收购珠海昇生微（1.6亿元）、富创精密收购Compart（30亿元收购80.8%股权）等 [47] 全球及中国半导体市场表现 全球市场展望 - 据WSTS 2025年秋季预测，2025年全球半导体销售额预计同比增长22%至7720亿美元，2026年预计同比增长26%至9750亿美元 [48] - 2026年增长动能高度集中于人工智能相关领域：逻辑芯片（占集成电路销售额45%）预计同比增长32%，存储芯片（占34%）预计同比增长39% [49] - 分区域看，2026年美洲地区预计以34%同比增幅领跑，亚太地区预计增长25% [52] 中国市场表现 - 2025年以来，中国半导体板块表现显著优于境内外主要股指，Wind半导体指数于2025年前11个月上涨47.1% [54][57] - 行业ETF表现突出：半导体设备ETF年初至今上涨约59%，半导体材料ETF上涨49%，半导体ETF上涨47% [57][61] - 自2025年年中以来，在政策支持、AI服务器需求攀升及科技自主可控进程加速推动下，半导体板块涨势进一步扩大，其中设备和材料子板块领涨 [58] 晶圆代工行业深度分析 市场格局与趋势 - 全球晶圆代工行业已从周期性增长转向人工智能驱动的结构性超级周期，2025年纯晶圆代工市场规模预计达1710亿美元，同比增长25.6% [32][62][63] - 行业增长日益集中于人工智能领域，台积电高性能计算业务营收占比从2023年第三季度的42%升至2025年第三季度的60% [67][69] - 技术持续迭代，2025年7纳米以下制程预计占据约56%的晶圆代工市场收入，台积电计划在2025年底启动N2制程量产 [67] - 地缘政治推动全球供应链重构，各国政府补贴支持本土制造产能投资 [70][73] 竞争格局与公司表现 - 市场高度集中，台积电2025年第二季度市场份额达71%，较2024年第一季度的63%显著提升 [62][83][84] - 平均售价走势分化：2025年第三季度，台积电综合平均售价同比增长15%，而中芯国际、格芯、联电、华虹半导体的晶圆平均售价同期有所下降 [77][79] - 华虹半导体2025年第三季度营收6.4亿美元创历史新高，晶圆平均售价环比上涨5%，产能利用率达109.5% [86] - 报告对华虹半导体维持“持有”评级，目标价68港元 [62][86]

文章核心观点 人工智能正从技术爆发向产业应用深水区迈进，企业高管们围绕算力成本、垂直模型构建及具身智能落地等核心议题，勾勒出AI下沉的产业全景图，并探讨了软硬结合、行业理解力及企业战略转型等关键落地范式 [1] AI算力发展趋势与成本挑战 - AI大模型能力正加速从云端数据中心向终端设备下沉，端侧AI智能体需承载千亿级参数和海量知识库，至少需要50GB以上的内存或显存支撑 [2] - AMD推出配备96GB超大显存的端侧解决方案，将多智能体方案成本从十多万元压缩至两万元以内，通过“高算力、低门槛、本地化”模式改变教育、医疗、内容创作等行业 [2] - AI推理成本偏高限制大规模应用，大模型训练所需的算力、电力等成本推高企业研发投入，给商业化带来压力 [3] - AI浪潮驱动算力爆发式增长，强力驱动印制电路板产业进入需求远超以往的新阶段，AI对PCB产品需求的拉动“一定是超过以往任何一个时代” [3] - AI服务器对PCB要求极高，层数从传统服务器的十数层跃升至70多层甚至100多层，HDI产品也需达到6阶以上 [4] - 鹏鼎控股AI相关产品收入占比预计将从去年的45%提升至今年70%以上 [4] - 哈啰的AI相关Tokens消耗呈指数级增长，2024年月均消费为10万级，如今已增至百万级，每个Tokens都对应着算力与存储成本 [8] 软硬结合与机器人产业落地 - AI“软硬结合”成为落地新范式，在机器人与智能出行赛道尤为显著 [5] - 工业机器人与AI深度融合是大势所趋，家电机器人化是家电领域新的驱动方向，人形机器人商业化是重点推进方向 [5] - 美的集团已布局90%的人形机器人核心部件自研，并首次披露六臂轮足式人形机器人“美罗U”，遵循“工业先行、商业跟进、家庭探索”的落地路径 [6] - 工业机器人未来趋势：从固定自动化到柔性化操作、从单机操作到多机器协作、从预先编程到自主决策和任务生成 [6] - 外骨骼机器人行业从早期专用场景转向通用化发展，结合AI技术与政策支持，正迎来市场增量机遇，未来3至5年将重点深耕消费级领域 [7][8] - 哈啰选择切入Robotaxi赛道，认为其商业价值大、服务用户宽度广，是“出行+物理智能”的绝佳结合点，计划花3到5年做好Robotaxi [9] 行业应用深化与核心竞争力构建 - 当前AI行业面临的核心挑战是商业化落地与成本控制，行业尚未找到支撑庞大市值的C端付费场景，商业化闭环尚未形成 [8] - 企业拥抱AI普遍面临从战略到落地的系统性挑战，核心是应用尚未深入核心生产环节，存在战略规划缺失、基础架构薄弱、数据与服务治理难题及客户认知偏差等制约 [10] - 彩讯股份形成“1+1+N”企服AI交付体系：顶层方法论、工具平台及聚焦高可复制性场景的行业解决方案 [11] - 在通用大模型技术趋同的背景下，真正的核心竞争力在于“行业AI理解力”，包含沉淀高质量行业数据集和实现AI技术与行业深度融合两大关键维度 [11] - 未来三到五年“AI+新经济”重点方向：高质量数据、具身智能、做企业的业务合作伙伴以赋能运营效率提升 [11] - Unity中国通过AI Graph智能创作平台接入头部大模型能力，在文生图、3D生成等领域赋能开发者，助力中国开发者用中国引擎讲中国故事走向全球 [10] 企业战略转型与产业机遇 - 传统企业将AI与新技术的引入视为关乎生存与发展的战略重塑，需聚焦科技以重塑公司价值 [12] - 辽宁成大采取“做减法、聚核心”战略，退出非核心业务，将资源向科技新兴产业倾斜，并将生物医药列为核心发展领域 [12] - 中国创新药产业在CMC工艺水平、药物发现速度及临床入组速度等方面已具备全球竞争优势 [12] - 中国AI芯片企业正迎来非常好的时机，国内集成电路发展进入快车道，更有自信推动全链条国产化技术的全面升级 [3] - 游戏产业早期对高性能计算的渴求催生了算力硬件突破，如今成熟的AI技术正反向赋能，成为推动游戏行业革新的新引擎 [10]

文章核心观点 - PC OEM和芯片供应商正指望消费者对人工智能(AI)的兴趣来推动PC出货量增长，这种增长在几年来从未见过 [3] - 人工智能PC和集成的NPU仍处于早期阶段，但MPR预计NPU将在AI PC中承担大部分AI工作负载 [3] - 硬件加速器的兴起是不可否认的，NPU已经与CPU和GPU一起巩固了其作为现代计算基础设施必不可少的组成部分的地位 [15] - 随着NPU部署越来越广泛，MPR预计PC上运行的大多数AI相关工作负载将转移到NPU，最终GPU上只剩下很少一部分 [19] NPU的兴起与定义 - 神经处理单元(NPU)是一种专门为加速人工智能任务而设计的新型专用计算硬件 [3] - 与其更成熟的前身GPU一样，NPU提供了一个专门优化的专用硬件平台，可以高效执行某些类型的计算 [3] - NPU拥有专为AI工作负载量身定制的专用体系结构，具有专用的乘累加(MAC)单元，通常将MAC单元排列成MAC阵列以匹配大型神经网络的矩阵结构 [6] - 例如，Intel Lunar Lake处理器中的集成NPU具有12,000个MAC单元 [6] - 大多数NPU还具有其他AI专用硬件，例如小数据类型（如：FP8和INT4）的加速以及ReLU、sigmoid和tanh等激活函数 [6] NPU的发展历程 - NVIDIA于2017年推出了第一款独立的NPU，即V100，引入了专用Tensor Core [5] - Apple在2017年推出了第一款集成式NPU，即A11 Bionic SoC中的神经引擎 [5] - 直到2020年Apple的M1，集成式NPU才出现在PC中 [5] - 在智能手机领域，Apple、高通、华为等SoC提供商已将NPU集成到其产品中好几个代次 [8] - 2023年，AMD和Intel分别推出了首款集成NPU的x86 PC处理器Phoenix和Meteor Lake [8] AI PC的竞争与标准 - 为了支持人工智能PC，处理器供应商一直在其异构PC处理器中添加集成的NPU [3] - Intel、AMD和高通都推出了符合微软要求的产品，即集成的NPU提供每秒至少40万亿次运算(TOPS)，以支持Copilot+ AI助手 [3] - 微软设定了集成NPU的最低要求，至少要有40TOPS，以确保Copilot+品牌的PC能够高效处理AI任务 [9] - 高通率先推出了骁龙 X Elite和骁龙X Plus处理器，NPU能够达到45TOPS [9] - AMD和Intel紧随其后，分别推出了Strix Point和Lunar Lake处理器 [9] - 整个PC生态系统都高度依赖AI PC的成功；Copilot+ 品牌被认为对于假期前推出的PC的成功至关重要 [9] NPU的技术演变 - 当今的许多NPU本质上都是数字信号处理器(DSP)的进化演变版本，DSP具有专门用于处理计算密集型任务的体系结构 [10] - NPU通常具有一个或多个小型DSP来处理向量运算，而矩阵运算则被卸载到更大的MAC阵列上 [11] - 集成到AMD Strix Point处理器中的XDNA 2 NPU代表了赛灵思XDNA AI引擎的演变，后者本身是从赛灵思DSP演变而来的 [14] - 高通基于Arm平台的Hexagon NPU直接从该公司的Hexagon DSP进行了更直接的演变 [14] - Intel的NPU 4首次集成到Lunar Lake处理器中，其演变源于2016年从Movidius收购的技术，从支持神经网络硬件加速的第一代Movidius IP发展而来 [14] NPU在AI工作负载中的角色与展望 - 目前，机器学习工作负载以及深度学习活动正在以大致相等的比例利用NPU、GPU和CPU，但这种相对平衡将迅速改变 [3] - NPU不会完全取代所有人工智能工作负载的CPU和GPU，LLM训练和推理需要结合CPU密集型任务和NPU密集型任务 [15] - 优化LLM的性能需要仔细考虑load阶段（依赖CPU）、预填充阶段（依赖NPU）和token阶段（依赖NPU和DRAM带宽） [16] - 需要一种利用每个主要处理组件优势的协同方法：NPU针对矩阵乘法，GPU处理并行任务，CPU处理顺序任务 [16] - Intel内部研究表明，独立软件供应商(ISV)计划在2025年将约30%的AI工作负载编写为在NPU上执行，高于今年的25% [18] - 为CPU编写的AI工作负载百分比预计将从今年的约35%下降到明年的约30%，而为GPU编写的AI工作负载百分比预计将在两年内保持在约40%的水平 [18] - AMD预计到今年年底，将有超过150家软件供应商的产品可以利用集成到其Ryzen AI产品中的NPU [18] - 随着NPU的部署越来越广泛，越来越多的软件被编写来利用它们，平衡将发生倾斜，更多的AI工作负载将转移到最优化的计算元素上 [19]

文章核心观点 - 人工智能基础设施建设正驱动半导体行业进入一个前所未有的“千兆周期”，其扩张规模远超历史上的个人电脑、智能手机和云计算时代，预计将在2028-2029年推动全球半导体市场规模突破1万亿美元 [2][5] - 此次扩张的根本驱动力是人工智能训练和推理工作负载的架构要求，它同时在计算、内存、网络和存储等所有主要半导体技术类别中造成瓶颈并推动增长，而非由单一产品驱动 [6][7] - 市场扩张的规模巨大且广泛，预计将为整个半导体价值链的每个环节创造全新的发展机遇，使新老参与者普遍受益，打破了传统零和博弈的增长模式 [5][21][22] 半导体市场整体规模预测 - 2024年全球半导体收入约为6500亿美元，多项预测显示将在2028或2029年突破1万亿美元大关 [2][5] - AMD首席执行官预测，到2030年涵盖CPU、GPU、ASIC和网络的人工智能硬件市场规模将达到1万亿美元 [2][8] - 英伟达给出了更宏大的预期，认为未来五年人工智能基础设施市场规模将达到3万亿至4万亿美元 [3][10] - 到2030年，数据中心累计资本支出预计将达到约6.7万亿美元，其中约5万亿美元将用于建设人工智能就绪型设施，年度支出峰值将达到9000亿美元 [21] 计算芯片市场动态 - **GPU市场**：英伟达预计其2025年GPU出货量增长约85%，2026年再增长50%至60%，并预计到2030年公司年收入将超过6000亿美元 [11] - **定制芯片(ASIC)市场**：预计到2029-2030年，专用人工智能加速器市场规模将达到3000亿至3500亿美元，高于2024年的不足1000亿美元 [3][8] - 定制芯片市场增长迅猛，领导者的收入复合年增长率预计达119%，远超AI GPU 82%的预期增长率，其在超大规模数据中心资本支出中的占比预计从2023年的2%升至2027年的13% [12] - 博通公司设定了到本十年末将定制芯片业务规模提升至1000亿美元以上的目标，其人工智能销售额预计在2030财年达到900亿至1200亿美元，并已披露一份价值100亿美元的AI基础设施订单（据信来自OpenAI） [3][12] - **CPU市场**：正经历人工智能驱动的复兴，服务器CPU市场规模预计以18%的复合年增长率，从2025年的260亿美元增长至2030年的约600亿美元 [15] - 仅人工智能的兴起就预计在2030年前带来约300亿美元的CPU增量收入，AMD目标是在此期间占据数据中心CPU市场50%以上的份额 [15] 内存与存储市场 - **高带宽内存(HBM)**：市场规模预计从2024年的约160亿美元增长到2030年的超过1000亿美元，增长近四倍 [4][17] - 预计到2025年，全球HBM产业收入将翻番至约300亿美元，到2030年HBM将贡献DRAM行业总收入的一半左右（目前不足20%） [17] - HBM生产消耗更多晶圆，HBM3E生产相同位数内存的晶圆消耗量约为标准DDR5的三倍，HBM4预计将升至4:1，这限制了非HBM产品的供应并加剧全市场紧张 [17] - **企业存储**：人工智能服务器需求将推动企业级服务器固态硬盘(SSD)需求在2030年前增长7到11倍，预计到2030年其市场规模将接近400亿美元中段（目前为十几亿美元） [18] - 到2026年，服务器SSD预计将超越智能手机，成为NAND闪存最大的应用领域 [18] - **系统级内存**：超大规模数据中心预测到2026年服务器DRAM增长率将达到约50%，DRAM和NAND闪存的供应紧张状况可能持续到2027年 [19] 网络与互连市场 - 预计到2030年，不包括存储的网络硅芯片市场规模将达到约750亿美元 [16] - 仅人工智能数据中心交换机市场规模就将从2024年的约40亿美元增长到2030年的约190亿美元，复合年增长率接近30% [16] - 光互连市场方面，预计到2030年光收发器市场规模将达到220亿至270亿美元，更乐观预测认为在2030年代初将超过300亿美元 [16] - 预计到2029年，人工智能网络端口数量将增长至约1.5亿个，年复合增长率约为40-50%，尖端光学组件供应紧张，已售罄至2026年 [16] 制造、封装与设备投资 - 预计到2025年，300毫米晶圆制造设备投资将首次超过1000亿美元，到2028年将攀升至约1400亿美元，2026年至2028年累计支出将超过3000亿美元 [20] - 到2028年，先进工艺产能（7纳米及以下）有望增长近70%，仅先进节点工艺设备的年支出预计到2028年就将超过500亿美元 [20] - 台积电的CoWoS（芯片封装）产能预计将从2025年底到2026年底增长超过60% [5][20] - 全球半导体公司计划到2030年新建价值约1万亿美元的制造工厂，仅美国半导体生态系统已宣布超过5000亿美元的私人部门投资用于提升国内产能 [20] 系统与服务器市场 - 人工智能服务器市场预计将从2024年的约1400亿美元增长到2030年的8000亿至8500亿美元，复合年增长率超过30% [3][11] - 人工智能芯片在2024年晶圆开工量中占比不到0.2%，却贡献了约20%的半导体收入，硅片价值密度达到前所未有的水平 [11] - 如果将加速器、CPU、网络和HBM加起来，到本十年末，数据中心硅芯片的总支出将接近9000亿美元至1万亿美元 [8]

美股科技股及AI概念板块近期大幅下跌 - 当地时间12月12日，美股科技巨头集体下跌，纳斯达克指数创下两周新低[1] - 市场对AI商业化前景进行重新审视，下跌是多重宏观因素交织的必然结果[1] AI概念股遭遇抛售 - 过去一年与OpenAI绑定是美股市场稳妥的上涨密码，但此联动效应在12月失效[2] - 甲骨文在12月11日暴跌近11%后，12日再跌4.5%，两天内市值蒸发规模巨大[2] - 博通第四季度销售额和利润均超预期且上调下季度收入预期，但12日股价仍暴跌11.4%，市值蒸发约2200亿美元[4] - 市场抛售源于对AI业务盈利逻辑的深层担忧，博通CEO透露的信息点燃了抛售潮[4] AI业务盈利面临挑战 - AI业务的毛利率低于非AI业务[6] - 与OpenAI的巨额合同在2026年难以贡献显著收益，大部分回报要等到2027年之后[6] - AI领域的巨额基建投入需要数年才能转化为稳定利润，盈利周期漫长[8] - 此前市场的狂热追捧忽略了投入产出滞后性，乐观预期回归理性导致估值回调[8] 宏观政策加剧市场波动 - 美联储于12月10日宣布降息25个基点，但内部存在严重分歧（9票赞成、3票反对）[10] - 部分官员因通胀仍高于2%的目标而反对降息，主张保持限制性货币政策[10] - 另一些官员担忧劳动力市场降温，主张适度宽松[12] - 政策不确定性加剧市场波动，对利率敏感的科技板块影响显著[12] - 降息后，美国10年期国债收益率反而上涨至4.18%，创下两个半月新高[12] - 美债收益率上行压缩风险资产估值空间，推动资金从股市流向债市[14] - 华尔街投行对明年降息节奏预测存在分歧，多数认为有两次降息但时点不同，少数预测仅降息一次[14] - 即将公布的非农就业和通胀数据将成为判断美联储下一步动作的关键依据[16] AI监管不确定性增加行业担忧 - 特朗普签署统一AI监管规则的行政令，试图在联邦层面建立单一规则[17] - 市场对此反应平淡，分析人士认为各州不太可能轻易放弃制定规则的权力，未来监管格局存在较大不确定性[19] - 监管风险与盈利不确定性叠加，导致市场风险偏好下降[19] - 费城半导体指数12日下跌5.1%，AMD、英伟达、英特尔等芯片巨头纷纷走低[19] - 英伟达市值一夜蒸发超1400亿美元，这是市场对整个AI产业链盈利前景的集体重估[21] 市场下跌是多重因素共振结果 - 此次巨震是市场情绪、政策导向与行业周期三重因素共振的结果[21] - AI概念的泡沫化此前存在非理性成分，博通、甲骨文的业绩预警只是导火索[21] - 任何脱离盈利基本面的估值炒作终究会回归理性[23] - 仅靠概念炒作、缺乏核心盈利能力的公司可能面临更大回调压力[23] - AI作为新兴领域，正经历从狂热到理性的阵痛，此次下跌或许是行业走向成熟的必经阶段[25][26] - 未来只有真正能将技术转化为稳定盈利的公司才能在市场波动中站稳脚跟[26]

公司业务进展 - 公司已为AMD等国际客户批量出货液冷散热模组 [1] 行业技术趋势 - 液冷散热模组是服务于高性能计算领域（如AMD客户）的关键散热解决方案 [1]