文章核心观点 - 中国半导体行业近期在云端算力（GPU）领域迎来高光时刻，以沐曦股份、摩尔线程等公司上市为标志，反映了市场对算力自主和国产替代的热情 [1] - 行业价值重心正从“集中算力”向“无处不在的智能”迁移，物联网半导体行业即将迎来深刻变化，2026年将是关键的变革年份 [1][3][4][5] - 真正的增量市场在于数量级更庞大的物联网终端与边缘设备，而非仅限于GPU和服务器 [4] 行业背景与驱动因素 - 大模型、AI应用的快速落地使算力成为“基础设施级资源”，外部环境不确定性使“自主可控”和“供应链安全”成为刚性需求，资本因此重新评估中国芯片产业的长期价值 [2] - AI技术成熟和成本下降推动算力从数据中心向边缘和终端扩散，智能汽车、工业设备、可穿戴设备等场景更倾向于本地完成判断和决策 [3] 2026年物联网半导体行业六大预测 拐点一：边缘AI集成进程显著提速 - 2026年将开启搭载边缘AI加速功能的物联网设备大规模应用的首轮浪潮 [7] - 技术下沉：新型IoT SoC设计将引入轻量级NPU、矢量扩展指令集及类DSP的AI核心，不再是高端设备专属 [8] - 场景爆发：支持AI的芯片组将广泛渗透至传感器、IoT连接模组、工业PC及中端网关 [9] - 工具配套：市场对“AI-ready”的EDA工具和可复用IP（如低功耗NPU）的需求将全面爆发 [9] 拐点二：Chiplet与RISC-V份额激增 - 模块化设计（Chiplet）与开放架构（RISC-V）将在2026年迎来显著增长 [10] - Chiplet（芯粒）：将计算、存储和I/O功能解耦为更小的裸片，利用不同工艺节点生产，2026年该模式将从高端服务器下沉到IoT、汽车及AI芯片组中，显著降低一次性工程费用（NRE） [11] - RISC-V：其开放、模块化的指令集架构允许企业构建差异化处理器，预计2026年将在低功耗IoT边缘设备、边缘AI处理器及汽车子系统中进一步普及 [11] 拐点三：碳足迹成为设计“硬指标” - 碳追踪正日益被视为物联网的核心设计约束，与功耗、性能、面积和成本（PPAC）并列 [12] - 法规倒逼：欧盟《企业可持续发展报告指令》（CSRD）等法规落地，使碳透明度成为必然 [13] - 工具升级：2026年，EDA工具和IP供应商将把排放数据纳入PPAC的早期评估体系 [14] - 采购变革：OEM采购团队将开始横向对比芯片的“隐含碳”数据，“碳意识选型”将成为常态 [15] 拐点四：生产本地化 - 到2026年，更多物联网芯片将在区域生态系统内完成制造、封装和组装 [16] - 政策驱动：美、欧、中、日等国政府通过巨额补贴（如美国《芯片与科学法案》、中国“大基金”）推动半导体生产本地化 [17] - 产能释放：许多专注于物联网相关工艺（如成熟节点逻辑、模拟、嵌入式存储器）的新建晶圆厂将在2026年投产，旨在降低地缘政治风险并保障供应链安全与韧性 [17] 拐点五：AI Design AI——工程师的“硅基副驾驶” - 2026年，AI将不仅仅是辅助工具，而是开始作为工作流的“副驾驶”（Copilots） [18] - 全流程渗透：AI辅助验证、约束检查及布局优化将在物联网设计团队中得到广泛应用 [19] - 代理式AI（Agentic AI）：行业正从简单的代码生成向“自主设计代理”演进，这些代理将协调现有的EDA工具，自动化执行常规步骤 [19] 拐点六：安全设计成为“入场券” - 安全设计已从“最佳实践”转变为监管层面的“期望” [20] - 合规强制：《欧盟网络弹性法案》等法规要求设备在上市前必须具备可验证的硬件防护，硬件信任根、安全启动将在2026年成为高端IoT MCU的标配 [21] - 后量子密码学（PQC）：为应对未来量子威胁，NIST指导2035年前完成PQC迁移，受此驱动，2026年能源、车联网等长生命周期领域将出现内置PQC就绪安全模块的芯片试点 [21] 对不同市场参与者的建议 对于芯片设计公司 - 停止参数内卷，转向场景差异化，评估IP库中是否有轻量级NPU储备 [24] - 拥抱新架构：认真考虑RISC-V与Chiplet技术，这可能是打破巨头垄断、降低流片成本的机会 [25] - 建立碳数据模型：将碳足迹数据模型作为产品的差异化卖点 [26] 对于设备制造商（OEM） - 拒绝“假智能”：不再把“智能”完全寄托于云端，寻找支持端侧推理的SoC供应商是当务之急 [27] - 安全左移（Shift Left）：在产品定义阶段就引入安全合规审查（如SBOM管理），硬件级安全是进入欧洲或汽车市场的必答题 [28] 对于产业投资人 - 寻找“卖铲人”：关注能提供AI EDA插件、安全合规自动化工具以及Chiplet互联接口IP的企业 [29] 行业长期展望 - 价值重构：芯片的价值将从“单一的算力峰值”转向“单位能耗下的智能密度”和“全生命周期的安全合规” [31] - 生态重组：随着制造本地化和RISC-V的崛起，全球半导体供应链将从“单极主导”走向“多极共生”，区域性的芯片生态系统将变得更加重要 [32]

文章核心观点 2026年科技硬件行业（涵盖半导体、电信设备、IT硬件）依然是投资大年，行业将围绕七大核心主题展开，包括严重内存短缺推动半导体设备重估、AI投入挤占非AI组件供应、光学领域在AI数据中心发力、测试领域持续升温、氮化镓应用前景乐观、边缘AI取得适度进展以及中国半导体本土化进程出现实质性转折 [1] 严重内存短缺推动半导体设备标的重估 - DRAM现货价格在过去三个月飙升300%-400%，达到原来的4-5倍，具体型号DDR4现货价格为每GB 17美元，DDR5为每GB 13-14美元 [2] - 合约价格涨幅相对温和，Trendforce预测2025年第四季度PC DRAM合约价格环比上涨25%-30%，服务器DRAM环比上涨43%-48% [2] - 多数机构预计随着分销商库存耗尽，2026年上半年内存价格将至少再上涨30%-50% [2] - NAND闪存现货价格过去三个月上涨200%，11月晶圆级NAND合约价格环比上涨20%-60%，基准512Gb TLC合约价格环比涨幅超65%，预计2026年第一季度价格将继续实现两位数涨幅 [2] - 内存短缺可能持续至2027年，有望推动2027/2028年晶圆厂设备支出预期显著上调 [3] - 半导体设备标的如ASML，其2027年预期市盈率当前为25-30倍，未来有望突破至35倍，其当前相对其他五大半导体设备巨头的估值溢价处于10年区间底部，仅约20% [3] - 2027-2028年DRAM晶圆厂设备支出大幅增长的最敏感标的是ASML、VAT集团与SUSS MicroTec，若NAND闪存设备支出复苏则对Comet尤为有利 [4] AI投入挤占非AI领域组件供应 - 内存、被动元件及光学组件可能面临供应挑战，将在2026年对主流电子产品生产产生连锁影响，硬盘驱动器等领域也存在短缺问题 [4] - 最可能受负面影响的品类包括消费电子、智能手机、个人电脑及汽车电子产品 [4] - 供应链中最脆弱的环节是智能手机、消费电子、PC领域的中低端原始设备制造商，这些厂商议价能力较弱且依赖分销渠道 [4] - 内存成本上涨可能迫使中低端原始设备制造商要求无晶圆厂企业提供更大幅度的价格让步，短期内最可能出现的结果是厂商转向更低内存配置，或产品发布直接延迟 [4] - 汽车电子领域受到的相对影响较小，因为供应商通常会为汽车级产品维持独立的生产线以满足可靠性规格 [5] 光学领域在AI数据中心持续发力 - AI数据中心投入推动带宽需求飙升，数据中心内部及之间的流量呈爆炸式增长 [5] - 数据中心正逐步向更高速度的可插拔光学器件、线性可插拔光学器件演进，未来将实现数据中心内部的共封装光学器件，并搭配更广泛的相干链路 [5] - 线性可插拔光学器件采用线性驱动器替代完整的数字信号处理器，可降低功耗与延迟 [5] - 在共封装光学架构下，光学引擎紧邻交换机/xPU，这一设计更有利于硅光子集成芯片，光学组件的含量将大幅提升 [5] 测试领域持续升温 - 测试领域正经历由芯片复杂度提升与失效成本上升驱动的结构性转型，作为英伟达核心探针卡供应商的Technoprobe市场份额约100% [6] - 随着AI加速器封装成本日益高昂且每个封装集成的芯粒数量增加，报废成本呈指数级增长，这为测试预算提供了结构性支撑 [6] - 台积电计划在2022-2026年期间将其“AI测试产能”以80%的复合年增长率扩张，同时外包半导体封测厂商也计划在2026年大幅扩充产能以缓解产能瓶颈 [6] - 先进封装领域，台积电与外包半导体封测厂商持续投入2.5D CoWoS产能扩张，行业对从2.5D向3D封装转型的需求强烈 [6] - 2026年苹果将首次采用台积电的3D封装方案应用于高端笔记本电脑，可能实现CPU与GPU模块的分离设计 [6] - 2026-2027年期间更大的市场机遇来自DRAM领域：HBM4E与HBM5有望从热压键合转向无焊剂热压键合或晶圆对晶圆混合键合工艺，以实现16层及以上堆叠 [7] - 随着英特尔推出背侧供电技术，晶圆对晶圆混合键合趋势将进一步加速 [7] 氮化镓乐观预期 - 英伟达推动AI数据中心向800V架构转型是一项重大举措，需要供应链各方协同努力，涉及电网接口设备、功率半导体、磁性元件、冷却系统和机架结构等多个领域 [8] - 当前48V架构存在电流过大问题，导致严重的功率损耗和铜缆使用量过高，向800V架构转型势在必行 [8] - 英伟达对AI数据中心的推动正为氮化镓创造发展动力，堪比碳化硅在特斯拉身上的应用时刻 [8] - AI处理器功耗预计将从2023年的7GW增长至2030年的70GW以上，增长10倍 [9] - 向800V架构转型使工作电压提升15倍，将提高能效，同时使机架功率达到1MW或更高 [9] - 每GW供电对应的功率半导体含量将达到3000-5000万美元，到2030年氮化镓和碳化硅市场规模有望达到26亿美元 [9] 边缘AI主题取得适度进展 - 边缘AI指在终端用户设备上本地进行轻量级AI处理，或卸载至本地边缘节点的模式，其核心优势包括保护隐私、降低延迟，同时具备节省数据中心投入的潜力 [9] - 多家企业表示边缘AI已进入加速增长阶段，尽管目前基数较低，例如AMD指出“边缘AI爆发”“现已开启”，但也承认边缘解决方案“仍处于应用初期阶段”和“试验阶段” [9] - 安霸表示，其定义的“边缘AI”市场将在2025年占其总收入的80%，涵盖汽车高级驾驶辅助系统、视频监控、机器人和智能城市等应用领域 [10] - 工业领域，罗克韦尔自动化近期推出了基于英伟达Nemotron Nano的解决方案，这是一款专为罗克韦尔产品工作流程优化的小型语言模型，为工业环境提供基于边缘的生成式AI能力 [10] 中国半导体本土化进程实质性转折 - 根据专家访谈反馈，中国在成熟制程半导体以及约半数晶圆厂设备支出相关领域的能力已出现明显转折 [11] - 变化体现在两个层面：一是中国原始设备制造商与集成器件制造商/晶圆代工厂面临更大的本土采购压力；二是中国本土供应商在规模与质量上满足这些客户需求的能力显著提升 [11] - 2026年可能成为关键年份，市场将更清晰地认识到西方企业在半导体及设备领域于中国市场的潜在市场规模可能面临萎缩 [11] - 中国企业此前“低端市场渗透”的叙事可能升级为“中端市场渗透”，这将迫使西方企业选择相应的应对策略，包括加大创新投入、收缩业务、战略合作或被动承受 [11][13] - 众多中国半导体企业计划在香港上市的消息进一步加剧了这一担忧，2025年6月以来韦尔股份、通富微电、圣邦股份、中芯国际和纳芯微等企业已提交招股说明书 [12][14] - 半导体领域，预计部分品类（如功率模块、碳化硅、传感器、低端微控制单元）的竞争可能过于激烈，导致部分西方企业选择退出，这些领域积累的产能大多可转向AI数据中心相关应用 [14] - 半导体设备领域，预计中国本土企业将在更多细分领域形成实质性竞争，例如ASM国际在原子层沉积设备领域将面临先导集团、中微公司和华峰测控的竞争，华海清科有望在中国晶圆对晶圆混合键合设备领域获得更多关注 [14]

文章核心观点 德银报告认为，2026年欧洲科技硬件行业将由六大主题主导：内存短缺、AI挤压主流组件、光电子加速渗透、先进封测升级、800V电源架构改革及边缘AI回归增长 这些趋势正在重构行业竞争格局 直接影响消费电子、智能手机、数据中心等关键终端市场 并为半导体设备、功率器件、光模块等细分领域带来结构性投资机会 [1] 内存短缺与价格波动 - 过去三个月，DRAM现货价格暴涨300-400%，NAND闪存同步大涨200% 涨势正向合约价快速传导 [1] - DDR4现货价达到每GB 17美元，DDR5为13-14美元 NAND闪存关键标杆产品TLC 512Gb现货价上涨200% [2] - 2025年第四季度PC DRAM合约价环比上涨25-30%，服务器DRAM环比涨幅高达43-48% 11月晶圆级NAND合约价环比涨幅介于20-60%之间 [2] - 市场预期2026年上半年DRAM和NAND合约价将再涨30-50% 短缺态势将持续至2027年 [2] - 内存短缺推动晶圆制造设备支出超预期增长 德银预测ASML等半导体设备龙头估值可能突破常规25-30倍的2027年预期市盈率区间 ASML目标价已上调15%至1150欧元 对应35倍2027年预期市盈率 [2] AI支出对主流组件的挤压 - AI支出的爆发式增长加剧了关键组件的供应紧张 对低中端智能手机、PC等主流电子领域构成持续阻力 [3] - 内存、无源器件、光组件及硬盘驱动器的供应受限 使议价能力较弱的OEM厂商陷入被动 [3] - Realme相关负责人表示 内存成本的陡峭上涨可能迫使公司在2026年6月前将手机价格提高20-30% [3] - Dell首席运营官称当前成本上涨速度史无前例 [3] - 汽车行业因拥有独立产线受冲击较小 但Nokia和Ericsson等网络设备厂商可能面临无源器件等组件的供应压力 Raspberry Pi、Soitec等对智能手机行业暴露度较高的企业将直面经营压力 [3] 光电子/光子学技术加速渗透 - AI数据中心的带宽需求爆炸式增长 推动光电子/光子学技术成为行业增长的核心引擎 [4] - 技术将从当前的可插拔光模块 逐步向高速可插拔光模块、线性可插拔光学及共封装光学演进 以实现更低功耗和延迟 [4] - LPO通过线性驱动器替代完整DSP 显著降低功耗与延迟 CPO则将光引擎紧邻交换机/xPU部署 大幅提升能效 这两种技术均推动硅光子学的渗透率快速提升 [4] - Tower Semi计划在2025年底将硅光子产能翻倍 并在2026年中再扩大三倍 目标2026年硅光子销售额达到9亿美元 较2024年的1.05亿美元实现跨越式增长 [4] - Nokia通过Elenion交易获得自有SiPho平台 正在圣何塞扩建光子芯片工厂 产能将提升25倍 其AI数据中心相关订单年初至今已增长3倍 Soitec的SOI晶圆在低插入损耗单模波导领域占据主导地位 [4] 测试与先进封测升级 - AI加速器复杂度提升与产品价值增长 推动测试与先进封测成为半导体产业链的关键增长点 [7] - 随着AI加速器封装集成的芯粒数量增加 产品报废成本呈指数级上升 促使企业大幅增加测试预算 英伟达等客户正积极扩大测试覆盖范围 [7] - 台积电计划在2022-2026年间将AI测试产能以80%的复合年增长率扩张 OSATs也在2026年积极扩产以缓解产能约束 [7] - 先进封测领域 2.5D CoWoS产能持续紧张 行业正向3D封装积极迁移 苹果计划2026年在高端笔记本电脑中首次采用台积电的3D封装方案SolC-mH [7] - 2026-2027年HBM4E和HBM5有望从TCB工艺转向无焊剂TCB或D2W混合键合工艺 以支持16层及以上堆叠 Intel的PowerVia背侧供电技术则将推动W2W混合键合趋势加速 [7] - Technoprobe凭借在探针卡领域的优势直接受益于测试需求增长 Besi则在混合键合领域与台积电深度合作 有望在高堆叠HBM量产中获得更大市场份额 [7] 800V电源架构转型 - 英伟达推动AI数据中心从48V向800V电源架构转型 成为功率半导体领域的重要变革 氮化镓作为核心器件迎来发展机遇 [8] - 当前48V架构在高功率传输中存在严重功率损耗和铜缆成本问题 800V架构通过高压低电流传输 可显著提升效率并降低铜缆使用量 [8] - 转型涉及电网接口、机架级DC/DC转换和板级电源三个关键阶段 电网接口需升级为固态变压器 采用SiC开关和高频磁元件 机架级转换依赖高压GaN、SiC等器件 板级电源则面临传统横向VRM与垂直/共封装电源的技术路线竞争 [8] - 谷歌已在TPU中部署垂直电源 能耗较GPU降低60-65% [8] - AI处理器功耗预计将从2023年的7GW增长至2030年的70GW 为GaN和SiC创造巨大市场空间 Infineon预计到2030年其AI电源可寻址市场规模将达到80-120亿欧元 [8] - 德银警告 Aixtron股价自2025年11月3日以来已上涨28% 当前市场对GaN的乐观预期可能已过度 若800V架构部署延迟 相关企业将面临估值回调风险 Infineon凭借率先实现300mm GaN量产的优势 市场份额有望持续提升 [9] 边缘AI回归增长 - 边缘AI历经多年蛰伏后 2026年将迎来适度增长态势 成为科技硬件行业不可忽视的新增长点 [10] - 边缘AI是指在终端设备或本地边缘节点开展轻量化AI处理 其核心优势在于保障数据隐私、降低传输延迟 同时大幅节省数据中心建设与运营成本 [10] - 汽车ADAS系统、视频安防设备、工业控制终端成为核心应用场景 Rockwell近期推出基于英伟达Nemotron Nano的专用小型语言模型 为工业环境提供边缘生成式AI能力 Ambarella透露 其涉及设备端AI处理的边缘AI业务 2025年已占公司营收的80% [10] - 消费电子、可穿戴设备、智能家居等领域成为潜在增长极 合计占据边缘AI设备市场约70%的机会空间 [10] - SHDGroup预测 到2030年边缘AI设备收入将达到1030亿美元 2025-2030年复合年增长率高达21% CEVA预计 其物理AI与边缘AI的可寻址市场规模到2030年将突破1700亿美元 [11] - 轻量化蒸馏模型的迭代为行业增长提供关键支撑 HuggingFace榜单显示 Microsoft Phi-3.5-mini-Instruct、DeepSeek-R1-Distil-Owen-1.5B等参数小于30亿的模型已具备较强实用性 推动边缘AI在低算力设备上的普及 [11]

公司募集资金基本情况 - 公司于2020年完成非公开发行A股股票，共发行11,711,432股，每股发行价格65.00元，募集资金总额761,243,080.00元，扣除发行费用后募集资金净额为744,246,764.69元 [2] - 公司于2025年6月30日及8月25日通过相关会议，决议将首次公开发行募投项目“研发中心建设项目”的节余募集资金10,803.41万元，以及调减“智慧交通与智能驾驶研发及产业化项目”募集资金投入金额21,042.13万元，用于新增募投项目“边缘AI处理器产品及解决方案研发项目” [2] 募集资金监管协议签订情况 - 公司第三届董事会第十三次会议审议通过了开立募集资金专户并授权签订监管协议的议案 [3] - 公司为“边缘AI处理器产品及解决方案研发项目”在上海浦东发展银行张江科技支行开立了专用账户，账号为97160078801800006302 [3] - 公司于2025年12月2日与浦发银行张江科技支行、保荐机构天风证券股份有限公司共同签订了《募集资金三方监管协议》 [3] 三方监管协议核心内容 - 截至2025年12月2日，为边缘AI处理器项目新开立的募集资金专户余额为0万元，该专户资金仅用于指定项目，不得挪作他用 [3] - 保荐机构天风证券有权对募集资金使用情况进行监督，包括现场调查、书面问询等，并需每半年进行一次现场检查 [5] - 保荐代表人李林强、何朝丹可随时到银行查询、复印专户资料，银行需按月（每月15日前）向公司出具对账单并抄送保荐机构 [5] - 若公司一次性或十二个月内累计从专户支取金额超过5,000万元且达到募集资金净额的20%，银行需及时通知保荐机构并提供支出清单 [6] - 若银行连续三次未及时出具对账单或通知大额支取情况，或未配合调查，公司或保荐机构可单方面终止协议并注销专户 [6] - 协议自三方签章之日起生效，至专户资金全部支出完毕并销户之日起失效，保荐机构的持续督导义务至其责任完成之日解除 [6][7]

文章核心观点 - 当前AI行业存在结构性泡沫，但与2000年互联网泡沫有本质不同，其产业基础更扎实，已形成从芯片、算力、模型到应用的完整产业链，并在各行业产生真实价值 [4][10][27] - 英伟达的强劲业绩验证了AI革命的真实需求，但其自身也面临客户集中、库存上升等挑战，需从硬件提供商向全栈服务商转型 [2][12][13] - 中国在AI边缘计算与终端设备领域大有可为，国产AI芯片替代加速，多家公司在特定场景实现高速增长和商业化落地 [17][18][24] - AI行业的高亏损主要源于前期研发与基础设施的巨额投入，具有长期效益，领先企业有望通过技术壁垒和规模效应最终实现盈利 [26][28] 570亿美元的营收从哪里来 - 英伟达2025年第三财季营收达570亿美元，同比增长62%，净利润319亿美元，同比增长65%，并预期下一季度营收将达650亿美元 [2] - 数据中心业务是核心引擎，贡献512亿美元营收，同比增长66%，占总营收近90% [8] - 数据中心业务中，计算业务（GPU）营收430亿美元，网络业务营收82亿美元 [8] - 其他业务线协同增长：游戏业务营收43亿美元，同比增长30%；专业可视化营收7.6亿美元，同比增长56%；汽车与机器人业务营收5.9亿美元，同比增长32% [8] - 全球对AI算力需求爆发式增长，Blackwell架构芯片销量超预期，云厂商GPU资源几乎售罄 [8] 2000年互联网泡沫，这次真的不一样吗 - 近50%的基金经理认为AI股市存在泡沫，较三个月前上升超30个百分点 [9] - 部分资本对AI估值持审慎态度，彼得·蒂尔、桥水、软银等机构减持英伟达股份 [12] - 英伟达财报显示潜在风险：第三财季应收账款高达334亿美元，四大客户占比65%；库存总额升至198亿美元，周转天数从第一财季的59天翻倍至118天；前四大客户贡献总营收的61% [12] - 当前AI泡沫具有结构性特征，估值基于真实营收增长，与2000年互联网泡沫不同 [13] - 应用端企业面临“回报滞后”，例如谷歌Gemini大模型对广告业务营收增速提升不到3%，微软、亚马逊云业务因AI投入导致利润率承压 [13] - AI已直接参与改造生产流程和决策系统，需求大量来自制造业等实体行业，背后有成熟预算与效能考核，产业基础远比2000年扎实 [14] - AI资本开支集中在芯片、数据中心等硬科技，而2000年互联网资本大量用于营销和用户扩张 [14] - AI应用层如微软Copilot、谷歌Gemini、OpenAI的GPT已开始收费并产生现金流 [14] - 当前AI巨头拥有巨额现金流、多元化业务和全球客户网络，有能力平滑周期，与2000年仅靠融资存活的互联网企业形成鲜明对比 [15][16] AI消费电子，中国大有可为 - 边缘端、终端设备的AI化是主战场，中国在该领域将全球领先 [17] - 2024年中国AI芯片市场规模突破1500亿元，预计2030年将激增至近1.5万亿元，年均复合增长率超50% [18] - 国产AI芯片替代加速：出货量占比从2024年的20%提升至2025年的35%，2026年将进一步加速 [18] - 英伟占据约50%的国内市场份额，华为、寒武纪、海光等国内企业合计份额超40% [18] - 寒武纪2025年前三季度营收约46亿元，同比增幅接近2400%；扣非净利润约15亿元，实现扭亏为盈；第三季度营收17.27亿元，增长率达1333% [19] - 摩尔线程、燧原科技、壁仞科技、沐曦等一批大算力AI芯片初创企业正积极推进IPO [19] - 2025年GPU占据全球AI芯片八成以上市场份额 [20] - 定制芯片ASIC快速崛起：2024年全球市场规模约150亿美元，预计2030年将增长至900亿美元，年复合增长率显著高于GPU [20] - 多家国内AI SoC芯片企业2025年业绩亮眼 [21] - 全志科技：前三季度营收21.61亿元，同比增长28.21%；净利润2.78亿元，同比增长84.41% [21] - 瑞芯微：前三季度营收31.41亿元，同比增长45.46%；净利润7.80亿元，同比增长121.65% [21] - 晶晨股份：前三季度营收50.71亿元，同比增长9.29%；净利润6.98亿元，同比增长17.51% [21] - 乐鑫科技：前三季度营收19.12亿元，同比增长30.97%；净利润3.77亿元，同比增长50.04% [21] - 恒玄科技：前三季度营收29.33亿元，同比增长18.61%；净利润5.02亿元，同比增长73.50% [21] - 边缘AI需求在智能安防、工业控制、汽车电子、智能终端等场景集中释放 [24] - 星宸科技是全球最大的视觉AI SoC供应商，在安防视觉AI SoC领域全球市场份额近50%，在机器人视觉AI SoC领域全球第二 [24] 行业现状与未来展望 - OpenAI 2023年营收超16亿美元，2024年超40亿美元，2025年上半年营收43亿美元，但亏损135亿美元，主因是巨大的计算成本、研发及人力开支 [26] - OpenAI预计2030年以后才可能盈利，届时年营收需超1000亿美元才能覆盖累计资本开支，未来5年仍需持续依赖外部融资 [26] - Anthropic、Inflection AI等初创企业在营收规模仍很小的情况下获得高估值 [26] - AI市场的高亏损源于前期研发与基础设施投入，这些投入具有长期效益，随着模型成熟和算力效率提升，边际服务成本将显著降低 [28] - OpenAI预计，通过自研AI芯片与算力效率改进，其计算成本占总营收的比例将从现在的超过100%逐步降至50%以下 [28] - 2025年前三季度，OpenAI推理支出高达87亿美元，超过其同期约43亿美元的营收 [28]

AI产业趋势与边缘计算发展 - AI进入落地应用加速期，在云端训练、边缘推理、工业控制、智能终端等多元场景加速渗透[2] - 边缘AI正迎来规模化爆发关键阶段，成为终端实现本地智能运行与实时决策的核心支撑[2] - 不同AI场景对算力、功耗及灵活性的需求差异愈发明显[2] AMD公司战略与产品组合 - 自收购赛灵思后，公司已构建包含CPU、GPU、FPGA及自适应SoC的完整产品组合[4] - 公司正不断丰富自适应与嵌入式计算产品组合，基于性能、灵活适配与功耗优化优势为各行各业提供差异化价值[2] - 公司嵌入式业务不再局限于传统FPGA，旨在通过将FPGA、自适应SoC与CPU、NPU、GPU深度融合，打造面向边缘侧协同的产品组合[10] FPGA市场地位与技术优势 - FPGA已催生价值超过100亿美元的全球产业规模，公司是其中头部企业[4] - FPGA作为可重编程硬件，推动了无晶圆厂模式兴起并加快产品开发创新节奏[4] - 在边缘和物理AI发展中，FPGA能为高阶辅助驾驶、工业机器人、智慧医疗等领域提供低延时和高能效的推理能力[5] - FPGA成为连接CPU、GPU、AI引擎等各类计算单元的理想桥梁[5] 具体产品进展与市场覆盖 - 第二代AMD Versal AI Edge和Prime系列自适应SoC正加速迈向量产，集成AI引擎和可编程逻辑，适合边缘AI和实时响应场景[7] - 采用16nm FinFET技术的成本优化型FPGA首批三款器件已投入量产开放订购，开始面向中低端市场提供成熟的小型FPGA解决方案[9] - 发布多款基于Zen 5架构的嵌入式处理器，包括EPYC嵌入式9005系列、4005系列和锐龙嵌入式9000系列[9] - 最新产品AMD Spartan UltraScale+ FPGA专门为降低功耗、成本、保持高性能而设计[14] 客户价值主张与支持策略 - 提供成本优化型产品组合，涵盖多系列、多制程，使企业能找到适应各类应用的产品[11] - 宣布延长所有AMD 7系列器件生命周期至2040年，延长UltraScale+器件生命周期至2045年，届时仍有18个系列、150多款器件在产[16] - 对AMD Spartan 6 FPGA的支持将至少延长到2030年，最新锐龙嵌入式9000系列将提供长达10年的供货和可靠性保障[16] 生态建设与行业活动 - 公司持续举办AMD自适应和嵌入式计算技术日，向客户传递最新进展并展示与生态伙伴的创新成果[17] - 计划于12月举办多场技术日活动，为硬件软件算法开发人员、系统架构师等提供线下交流平台[18]

投资评级与目标价 - 报告对网宿科技维持“优于大市”评级 [4] - 基于可比公司估值，给予公司2025年市盈率为42倍，对应目标价为14.02元 [4] 核心财务表现 - 2025年第三季度归母净利润为2.44亿元，同比大幅增长84.77%，环比增长34.84% [4] - 2025年第三季度营收为11.41亿元，同比下降12.85%，但环比增长2.30% [4] - 2025年前三季度归母净利润为6.16亿元，同比增长43.60% [4] - 2025年第三季度毛利率为36.75%，环比提升0.56个百分点 [4] - 预计2025年全年归母净利润为8.21亿元，同比增长21.7% [3][4] 业务发展与企业战略 - 公司积极开拓海外市场，推进全线产品出海，重点布局东南亚、中东等区域 [1][4] - 产品线从网站、应用、API安全防护扩展到零信任解决方案，服务客户从互联网企业扩展到各产业领域的企业客户 [4] - 公司发布大模型安全深度评估服务，为大语言模型与AI应用提供一站式安全解决方案 [4] - 网宿安全在2025年IDC MarketScape中国智能安全访问服务边缘厂商评估中被定位于领导者类别 [4] - 公司升级新一代边缘AI平台，构建“模型接入-推理优化-场景落地”全链路能力体系 [4]

公司产品与解决方案 - 英特尔在2025行业解决方案大会上展示了基于酷睿Ultra平台的最新边缘AI产品及解决方案，并预览了面向具身智能和机器人应用的第三代酷睿Ultra处理器[2] - 公司通过集成AI加速能力的SoC和软硬一体AI解决方案，为客户提供更具成本效益的边缘算力，例如酷睿Ultra 200H系列处理器在同等功耗和尺寸下可提供99 TOPS的AI算力[3] - 基于Intel 18A制程的第三代酷睿Ultra处理器将集成近180 TOPS的强大AI算力，实现更快的AI推理速度、更精准的控制能力以及工业级可靠性[4] - 公司推出了全新的机器人AI软件套件和机器人参考主板，支持开放标准、VLA模型和先进视觉算法，允许在单个CPU上同时支持控制器和AI功能以优化TCO[4] 行业应用与市场前景 - 边缘计算凭借其极其丰富的应用场景为AI带来新的发展机遇，关键应用场景包括机器人、智慧教育、智慧交通、智能制造等[2] - 边缘计算正以前所未有的速度重塑企业运营和日常生活，应用范围从智能零售的自助结账系统、工业个人电脑到医疗影像设备和边缘服务器[3] - 边缘AI与具身智能技术推动机器人市场迎来新高潮，创新应用从工厂机械臂、协作机器人到自主移动机器人及人形机器人正走进真实生活场景[4] 生态系统与合作 - 英特尔携手普联技术、海石商用、海信医疗、阿丘科技等众多生态伙伴分享行业应用成果，共同勾勒端侧AI领域未来发展蓝图[2] - 公司通过广泛开放的边缘生态系统为上下游企业提供便利，包括面向OEM和ODM提供AI边缘系统并已合作认证超过40款边缘AI系统[5] - 公司面向ISV、系统集成商和解决方案开发商提供边缘AI套件，包含参考应用、示例代码和基准测试以加速AI应用开发和规模化[5]

产品发布与规划 - 公司在2025英特尔行业解决方案大会上展示了基于酷睿Ultra平台的新一代边缘AI产品与解决方案[1] - 公司预告了面向边缘场景的第三代酷睿Ultra处理器，该产品计划为具身智能及机器人应用提供更强算力支持[1] - 第三代酷睿Ultra处理器基于Intel 18A制程，预计将AI算力提升至近180 TOPS[2] 技术性能与特点 - 当前酷睿Ultra 200H系列处理器在相同功耗和尺寸限制下可实现99 TOPS的AI算力[1] - 第三代处理器AI计算性能较前代提升约1.8倍，采用混合CPU架构[2] - 处理器原生支持时序协调运算（TCC）与时间敏感网络（TSN），适用于工厂、物流等高要求场景[2] 生态系统与合作伙伴 - 公司正依托x86系统生态与AI PC领域的技术积累，通过集成度更高的软硬件解决方案为机器人、智慧教育、交通、智能制造等场景提供算力支持[1] - 公司通过其边缘生态系统与OEM、ODM、ISV及系统集成商展开合作，目前已认证超过40款边缘AI系统[2] - 公司提供包括参考应用、示例代码及优化工具在内的开发资源，以促进边缘AI技术的规模化普及[2] 软件与开发支持 - 公司同期发布了机器人AI软件套件与参考主板，支持ROS 2标准、视觉语言模型及多任务并行处理[2] - 发布的软件套件帮助开发者在单一CPU平台上集成控制与AI功能，旨在加速物理AI解决方案的早期开发[2]

公司概况与市场地位 - 公司是专注于智能制造领域、具备全球化视野与布局的创新驱动型公司[3] - 以2024年收入计，公司是全球第一大边缘AI设备PCB供应商、全球第二大软板供应商和全球前三大PCB供应商[3] - 公司是全球唯一同时具备PCB、光芯片和光模块能力的供应商，其产品合计约占AI服务器物料成本的9%至14%[3] - 公司的长期合作伙伴覆盖全球前五大消费电子品牌厂商中的四个、全球前五大纯电动汽车厂商和全球前五大云服务供应商中的四个[4] 业务与产品 - 产品组合多元化，包括PCB、精密组件、触控面板及液晶显示模块和光模块[3] - 产品广泛应用于消费电子、汽车、数据中心、通信设备、工业控制设备[3] - 公司在客户产品设计早期阶段便深度参与，与客户建立长期互信的合作关系[4] - 近期公司收购欧洲汽车零部件供应商GMD，以将制造专长融入本地化运营实践[4] 财务表现 - 收入从2022年的315.80亿元增长至2024年的367.70亿元[8] - 毛利从2022年的50.91亿元下降至2024年的42.17亿元，主要由于通信设备组件毛利减少及LED显示产品亏损增加[9] - 年内利润从2022年的23.68亿元下降至2024年的10.85亿元[10] - 截至2025年6月30日止六个月，公司在中国内地以外的客户收入贡献达77.7%[4] 全球运营与布局 - 公司在亚洲、北美、欧洲及非洲的15个国家和地区拥有生产设施[4] - 公司的境外员工占员工总数的比例约20%[4] 行业概览 - PCB - 2024年全球PCB行业市场规模中，数据中心PCB为125亿美元，通信PCB为93亿美元[14] - 预计到2029年，数据中心PCB市场规模将增长至210亿美元，2024年至2029年复合年增长率为10.9%[14] - 2024年消费电子PCB市场规模为359亿美元，汽车PCB为92亿美元[14] - 预计到2029年，消费电子PCB市场规模将达440亿美元，复合年增长率4.1%；汽车PCB将达115亿美元，复合年增长率4.5%[14] 行业概览 - 软板 - 2024年全球软板市场规模为128.0亿美元，预计2029年将增长至155亿美元，复合年增长率4.0%[19] - 消费电子是软板最大应用场景，2024年市场规模为97亿美元，占全球总量约75.8%[19] - 汽车电子是增长最快的应用领域，2024年市场规模为14亿美元，占比10.9%，预计2029年占比将升至14.2%[19] 行业概览 - 边缘AI设备PCB - 2024年全球边缘AI设备出货量达到约3.6亿台，预计2029年将达到[20]亿台，2024年至2029年复合年增长率为40.7%[20] - 2024年全球边缘AI设备PCB市场规模为98亿美元，预计2029年将增至317亿美元，2024年至2029年复合年增长率为26.4%[25] - AI功能机型渗透率迅速提升：智能手机从2024年13.2%升至2029年59.4%；平板计算机从20%升至67.0%；个人计算机从18.6%升至72.0%[23] 董事会与股权 - 董事会由十一名董事组成，包括五名执行董事、两名非执行董事及四名独立非执行董事[26] - 最大股东集团为袁永刚先生、袁永峰先生和袁富根先生，分别持股16.53%、13.51%和3.21%[29] - 其他A股股东合计持股66.74%[30]