人工智能芯片市场格局 - 人工智能发展推动公司面临性能优化与未来模型适配的难题，目前市场提供针对高端手机、数据中心及边缘设备的多样化方案，包括GPU、ASIC、NPU、MPU和FPGA [1] - 云端与边缘设备存在明显区分，边缘设备涵盖手机、汽车等多样化形态，各自具有不同的散热和功耗特性 [1] - 人工智能训练主要在云端进行，而推理在边缘设备中占比较大，边缘设备更注重隐私保护、本地数据处理及响应效率 [1] 处理器架构比较 - CPU具有极高灵活性和可编程性，但并行处理能力不足，适合作为备用引擎运行通用代码 [2] - GPU功能强大且用途广泛，是数据中心首选处理器，但高功耗限制其在移动设备中的应用 [2] - NPU针对人工智能任务优化，具备低功耗和低延迟特点，适合移动和边缘设备，在性能与效率间取得平衡 [2] - DSP介于GPU和NPU之间，为人工智能及其他工作负载提供更高能效，可作为NPU的备用和卸载机制 [2] - ASIC为特定推理任务提供最高效率和性能，适合大规模部署，但缺乏灵活性且开发成本高 [2][3] 定制化芯片趋势 - 大型系统公司如谷歌、微软、亚马逊等开始涉足芯片制造，推动定制化硅发展，以满足特定功耗和软件优化需求 [4] - 高端定制芯片在移动设备中存在软件所有权维护难题，需要广泛开发者生态支持 [4] - ASIC难以适应快速变化的人工智能模型，GPU因其架构灵活性更具优势 [4] - 人工智能算法快速发展推动硬件对灵活性和适应性的需求，并行计算引擎更适合人工智能工作负载 [4] DSP与人工智能融合 - 传统DSP处理领域如音频和相机接口正被人工智能算法取代，实现更高精度和复杂功能 [6][7] - 手机中NPU可能由DSP演变而来，例如高通Hexagon DSP通过扩展成为低功耗人工智能加速器 [7] - 人工智能推动DSP角色转变，在移动领域渗透到特定处理领域如相机接口和音频处理 [6][7] FPGA应用前景 - FPGA提供算法上的灵活性和可管理性，适合不断变化的算法如稀疏度算法 [8] - 嵌入式FPGA(eFPGA)结合ASIC的低功耗和FPGA的计算能力，适合需要更新算法的场景 [8] - FPGA擅长确定性结果和宽并行处理，在信号处理类型任务中表现优异 [8] 边缘设备处理器选择 - 低功耗边缘设备通常配备MCU和NPU，运行轻量级实时操作系统如FreeRTOS或Zephyr [10] - 手机和高端设备运行完整操作系统如Linux或iOS，并配备GPU和NPU [10] - 神经形态计算作为手机人工智能处理的备选方案，可降低功耗但生态系统尚不完善 [11] 边缘计算市场趋势 - 边缘领域不存在一刀切的解决方案，应用范围从企业数据中心到移动设备不等 [12] - 市场趋势朝向更多定制化和细粒度优化发展，特定领域和工作负载需求推动多样化解决方案 [12] - 功耗、性能和面积/成本是主要考虑因素，其重要性因应用领域和供电方式而异 [12]

（原标题：小摩邀三巨头共论AI硬件：超大规模企业资本支出料持续 定制ASIC领域持续增长） 智通财经APP获悉，上周五，摩根大通在旧金山举办第四届年度硬件与半导体管理论坛，邀请 Arista(ANET.US)、超微电脑(SMCI.US)、高通(QCOM.US)等企业管理层参与，并与市场情报研究机构 650 Group开展AI专题讨论，核心聚焦AI驱动下硬件与半导体领域的发展动态与战略布局。 Arista在论坛中重点阐述了云与AI基础设施部署及技术优势。云巨头客户正按计划推进10万+GPU集群 部署，且随着资本支出增加，此类大规模部署将持续增长;企业与Neocloud客户则从试点阶段转向全面 生产，2026年客户数量有望进一步扩展，小型集群客户多采用分阶段部署模式。 技术层面，其非聚合调度架构(DSF)通过固定配置设备与模块化机箱结合，突破传统架构物理限制，支 持更高端口数并降低大型交换机物流挑战，具备成本效益优势。产品策略上，尽管1.6T网络产品即将推 出，400G和800G产品线仍保持强劲出货，多代产品共存满足多样化需求。 竞争优势源于顶级硬件与EOS软件中间件的结合，保障复杂部署下的稳定性能，支撑溢价定价 ...

Wi-Fi 8 技术前瞻与标准演进 - IEEE 802.11bn 标准预计于 2028 年完成，将成为 Wi-Fi 8 的基础 [1] - Wi-Fi 8 的核心目标是在复杂现实环境中优先保障可靠性能，尤其在网络拥塞、易受干扰和高移动性场景中提供出色连接 [1] - 与前代技术聚焦网速和带宽不同，Wi-Fi 8 首次将技术重点转向稳定性与可靠性 [2] Wi-Fi 技术代际演进历史 - 无线网络技术自 1997 年首次标准化以来已历经七代重大更新，命名对应 IEEE 802.11 系列协议 [2] - Wi-Fi 4 (802.11n) 首次引入 MIMO 技术，理论速率达 600 Mbps，支持双频段工作 [5] - Wi-Fi 5 (802.11ac) 理论速率达 6.9 Gbps，引入 MU-MIMO 技术改善多设备连接效率 [5] - Wi-Fi 6 (802.11ax) 重点优化网络效率和容量，采用 OFDMA 和 TWT 技术降低延迟与功耗 [6] - Wi-Fi 7 (802.11be) 支持 320MHz 信道、4096-QAM 调制及 MLO 技术，理论速率达 46 Gbps，面向 8K 视频、AR/VR 及工业自动化场景 [6] Wi-Fi 7 市场现状与挑战 - 截至 2025 年第一季度，全球 23% 的电信运营商已推出 Wi-Fi 7 产品和服务 [7] - 2025 年全球 Wi-Fi 芯片市场规模预计同比增长 12%，其中 Wi-Fi 6/6E/7 设备占比达 43% [7] - 中国市场未开放 6GHz 频段，导致 Wi-Fi 7 的 320MHz 超宽信道无法启用，性能提升有限 [9] - MLO 技术存在终端兼容性问题，4096-QAM 对信号质量要求极高，实际效果受距离限制 [9] - 企业级部署面临有线骨干网升级、供电需求及工业射频环境干扰三大实际挑战 [10] Wi-Fi 8 技术特性与性能目标 - 目标在复杂信号环境下提升吞吐量至少 25% [11] - 延迟分布第 95 百分位处延迟降低 25% [11] - 丢包数量减少 25%，尤其在接入点间漫游时 [12] - 通过多接入点协调技术减少干扰，提升全网吞吐量 [12] - 引入精细调度机制保障高优先级任务，避免低优先级应用卡顿 [12] Wi-Fi 8 应用场景与行业潜力 - 工业自动化领域：支持协作机器人、AGV 及 AI 质检系统实现低时延协同作业 [12] - 智慧医疗场景：保障远程手术机器人指令传输、高清医学影像实时调阅及物联网医疗设备数据汇集 [12] - 扩展现实（XR）应用：通过超高可靠性和低延迟支持云化渲染，推动轻便化、低成本 XR 设备普及 [13] - 高密度公共场所：智能协调机制改善机场、体育馆等场景下数千人同时接入的网络拥堵问题 [13] 技术发展路径与市场定位转变 - Wi-Fi 8 与 Wi-Fi 7 在最大信道带宽、频段、物理速率及调制方式上基本一致，但更强调复杂环境下的高效稳定连接 [14] - Wi-Fi 7 因性能提升受限和成本问题面临市场争议，Wi-Fi 8 转向以稳定性驱动新应用场景诞生 [14] - 技术演进方向从参数"堆料"转向解决实际环境中的可靠性挑战，以匹配 AI、XR 等未来趋势需求 [14]

产品发布 - 公司于上海车展期间发布基于高通SA8620/SA8650平台的两款中高阶新品[1] - 新产品可实现城市NOA（自动辅助导航驾驶）功能[1] 技术特性 - 产品通过车速控制、跟车距离控制、横向精度控制等多维度技术优化提升稳定性[1] - 具备碰撞防御、静止障碍物识别避撞、VRU（弱势道路使用者）识别避撞功能[1] - 支持ODD（运行设计域）内左右转向避撞能力[1] - 结合高精度地图赋能增强复杂场景安全度[1]

半导体市场规模与增长 - 2025年第二季度全球半导体市场规模达1800亿美元，环比增长7.8%，同比增长19.6% [2] - 2025年第二季度为连续第六个季度同比增长超18% [2] - 2025年上半年强劲增长推动全年预测上调至13%-16% [8] 头部半导体公司排名与表现 - 英伟达以450亿美元营收位居榜首，三星和SK海力士分列二三位 [5] - 存储器公司增长显著：SK海力士环比增26%，美光增16%，三星增11% [5] - 非存储器公司中微芯片科技（11%）、意法半导体（10%）和德州仪器（9.3%）增幅领先 [5] - 五家公司收入环比下降，包括高通（-5%）和联发科（-1.9%） [5][6] 季度业绩与未来指引 - 前20大半导体公司加权平均收入环比增长7% [6] - 美光预计第三季度增长20%，铠侠预计30%，主要受AI需求驱动 [7] - 意法半导体预计增长15%，AMD预计13%，联发科因移动市场疲软预计下降10% [7] 行业驱动因素与挑战 - AI成为核心增长动力，多公司提及数据中心和内存需求强劲 [7] - 汽车市场表现分化：部分公司增长（如恩智浦），部分疲软（如英飞凌） [6][7] - 关税和全球贸易不确定性被频繁提及，尤其影响智能手机进口（美国进口量下降58%） [11] 关税与贸易政策影响 - 美国对华半导体关税政策频繁变动，当前税率30%，部分企业获出口许可（如英伟达、AMD需缴纳15%收入） [10] - 智能手机供应链受冲击：中国对美出口量降85%，美国市场销量预计下半年大幅下滑 [11][12] - 中国半导体制造仍强劲，2025年第二季度智能手机产量环比增5% [12]

核心持仓调整 - 大幅增持英伟达439万股至723万股 环比增长154% 持仓占比从1.43%升至4.61%成为第三大持仓 [1] - 增持微软90.56万股至172万股 增幅111.9% 持仓占比从1.41%升至3.44%成为第六大持仓 [2] - 增持Alphabet 256万股至560万股 增幅84.1% 持仓占比从2.18%升至3.98%成为第五大持仓 [2] - 增持Meta 38.1万股至80.7万股 增幅89.6% 持仓占比从1.14%升至2.4%成为第七大持仓 [2] - 减持亚马逊79.55万股 降幅6% 持仓占比从1.17%降至1.10% [3] - 减持AMD 40.89万股 降幅18.9% 持仓占比从1.03%降至1.0% [3] 非科技股操作 - 增持Uber 314万股 增幅531% 持仓占比从0.2%升至1.41%成为第12大持仓 [3] - 增持强生199万股 增幅667.8% 持仓占比从0.23%升至1.41% [3] - 减持PayPal 44.8万股 降幅12% [3] - 减持高通32.6万股 降幅30% 持仓占比低于0.5% [3] 中概股与新股布局 - 清仓阿里巴巴（原持股566万股）、百度（原增持188万股）及京东（原新进279万股） [4] - 新进芯片公司Arm 47.4万股 持仓占比0.31% [4] - 新进Intuit 5.9万股（占比0.19%）、EQT能源股78.7万股（占比0.19%）、Lyft 247.9万股（占比0.16%）、Ulta Beauty 5.8万股（占比0.11%） [4] ETF持仓变动 - 减持SPDR标普500 ETF（SPY）73.2万股 降幅21.9% 持仓占比从8.67%降至6.51%仍为第一大持仓 [5] - 维持SPDR黄金ETF（GLD）111万股不变 持仓占比从1.48%降至1.36%为第十三大持仓 [5] - 减持新兴市场ETF（IEMG）9.4%至171.8万股 [5] - 增持iShares Core S&P 500 ETF（IVV）6.2%至231万股 [5]

财务表现与目标 - 公司预计在2026财年实现约40亿美元收入目标 目前2025财年已非常接近该目标 [4] - 当前运营速率表明公司将超额完成2026财年既定目标 [4] - 公司设定2029财年80亿美元收入目标 对应约20%的年复合增长率 [4] 汽车业务发展 - 汽车业务未来四年累计收入中超过80%已被现有设计订单覆盖 [4] - 汽车市场具备高度可预测性 行业特性决定订单稳定性 [4] - 公司正按计划执行汽车业务发展战略 [4] 市场地位与可见度 - 设计订单为市场份额可见度提供强有力支撑 [4] - 汽车行业订单一旦获得将保持长期稳定性 [4] - 公司通过既定设计订单确保业务增长路径清晰 [4]

**高通（QCOM）2025年8月13日电话会议纪要关键要点** **1 公司及行业概述** - 会议聚焦高通在汽车、物联网（IoT）、数据中心和手机市场的业务进展 [1] - 汽车业务是核心讨论领域，涉及自动驾驶（ADAS）、数字座舱和车联网 [2][3][4] --- **2 汽车业务** **财务目标与增长** - 2025财年汽车收入接近40亿美元目标，2026财年将超额完成 [2] - 2029财年目标80亿美元，年复合增长率（CAGR）约20% [2][3] - 未来四年80%以上收入来自已确认的设计订单（design wins），市场可预测性强 [3] **市场定位与增长驱动** - 高通参与汽车市场中高增长领域：车联网（15% SAM增速）、数字座舱和自动驾驶 [4] - 在数字座舱市场占据领先地位，内容价值（content per vehicle）显著提升 [8][9] - ADAS内容增长加速，高端功能向中低端车型渗透 [10][11] **关键客户与战略** - 宝马（BMW）合作是重要里程碑：联合开发ADAS堆栈（stack），可全球推广 [12][14] - ADAS芯片已获20家OEM采用，覆盖不同技术堆栈（自研、第三方或高通堆栈） [12][13] - ADAS技术可扩展至机器人、无人机等物理AI领域 [16][17] **竞争格局** - 与英伟达（NVIDIA）和Mobileye的竞争集中在ADAS领域 [23] - Ride Flex SoC差异化：同一芯片支持数字座舱和ADAS，实现软硬件兼容性 [24][25] --- **3 物联网（IoT）业务** **增长驱动** - IoT收入多元化：XR眼镜、PC、工业和网络设备 [38][39] - XR设备成为个人AI代理的关键载体，高通芯片是底层技术核心 [41][43] - 工业AI市场从微控制器转向边缘AI处理器，高通占据优势 [45][46] **PC市场进展** - 在Windows生态中确立性能领先地位，目标高端市场（500美元以上机型） [47][53] - 当前份额9%（排除新兴市场和低端机型），未来增长潜力大 [49][52] --- **4 数据中心业务** **战略方向** - 基于ARM架构的自研CPU（Nuvia技术）和NPU切入数据中心市场 [54][55] - 聚焦推理（inference）市场，利用低功耗和连接技术优势 [58][59] - 与AlphaWave合作增强高速连接能力，预计2026财年完成收购 [71][72] **客户与时间线** - 主要客户为大型云服务商，收入预计2028财年落地 [67][70] - 不依赖训练市场，直接切入推理领域（类似边缘设备策略） [74][75] --- **5 手机业务** **增长驱动** - 安卓市场三大优势：内容增长、高端化趋势、中国份额提升 [78][79] - 与小米、三星签订长期协议，稳定高端芯片份额 [81][82] - OEM自研芯片主要覆盖低端市场，高通仍主导高端 [84][85] **财务展望** - 苹果收入流失影响被IoT和汽车增长抵消，长期利润率目标30%可持续 [87][88] - AlphaWave相关成本可控，通过成熟市场投资转移平衡 [89] --- **6 其他重要信息** - 发布ADAS白皮书，详述技术优势和市场定位 [26] - 生成式AI（如AgenTek）将推动车联网和数字座舱创新 [9][33] - 工业AI和数据中心是未来十年关键趋势 [45][57] --- **数据引用** - 汽车收入目标：40亿美元（2026）、80亿美元（2029） [2][3] - ADAS占设计订单三分之一，数字座舱和连接占其余部分 [5] - XR设备支持10亿参数模型运行 [43] - PC市场份额9%（高端市场） [49]

公司背景 - 高通公司高级副总裁兼汽车与云计算总经理Nakul Duggal拥有30年公司任职经历 自1995年加入以来历任多个领导职位 [2][4] - 公司早期处于数字通信技术发展初期 专注于CDMA技术 见证了移动互联网生态系统的形成过程 [4] 业务发展 - 汽车业务布局始于10年前 属于智能手机业务之外的战略性新市场开拓方向 [4] - 当前业务板块涵盖汽车 物联网和云计算三大领域 由Nakul Duggal统一管理 [2] 技术演进 - 公司发展历程贯穿从CDMA技术到移动互联网的技术迭代周期 [4] - 汽车业务被视为技术生态扩展的重要里程碑 已持续发展超过10年 [4]

公司表现与市场对比 - 公司股价年内下跌3% 而标普500指数上涨8% 行业龙头英伟达上涨35% [2] - 7月底股价下跌10% 打破自春季以来的上升趋势 引发投资者对后续走势的疑虑 [2] - 当前股价153 73美元 较分析师平均目标价181 10美元存在17 8%上行空间 [7] 行业与业务基本面 - 半导体行业表现强劲 iShares半导体ETF自4月以来上涨50% 公司是该ETF第五大成分股 [5] - 公司已摆脱失去苹果业务的担忧 在移动和汽车等核心市场展现韧性 [4] - 半导体行业整体处于高速增长阶段 公司表现落后可能属于异常现象 [5] 估值与技术面分析 - 公司市盈率仅14倍 显著低于大盘及同业（部分同业市盈率达三位数） [7] - 近期股价虽下跌但未创出新低 显示卖压减弱 若站稳145美元并突破150美元可能触发反转至160美元 [9][10] - 多家机构（包括Piper Sandler、摩根大通等）近期重申买入评级 目标价最高达225美元 [8] 投资机会与挑战 - 当前估值和行业地位使其成为潜在短期至中期交易机会 [3] - 公司长期存在跑输大盘的特性 近期上升趋势破位再次考验投资者耐心 [11] - 动量交易者需等待股价明确突破150美元 长线投资者需确认业务优势能转化为股价持续表现 [12]