关键要点总结 涉及的行业和公司 **行业** * AI半导体供应链 * AI智能手机 * AI数据中心/算力工厂 * CoWoS先进封装 * HBM存储器 **公司** * **核心公司**：NVIDIA、AMD、TSMC、Google、MediaTek * **其他提及公司**：Broadcom、Astera Labs、Samsung、Aspeed、Alchip、AWS、Microsoft、Meta、Tesla、华为、苹果、小米、百度、腾讯、阿里巴巴、字节跳动等[1][2][4][10][60] 核心观点和论据 **对NVIDIA供应链的乐观看法** * 在8月28日季度业绩公布前，对NVIDIA在亚洲的半导体供应链持乐观态度[1][8] * 10月季度收入预览为525亿美元，并认为存在上行空间，部分卖方预测高达550亿美元[8] * 对股票的看好基于未来12个月的需求增长，但公司在供应和中国变量方面预计将保持保守[9] **NVIDIA H20芯片动态** * 据CNBC报道，在中国限制采购后，NVIDIA寻求停止H20芯片生产[2] * NVIDIA CEO重申公司已获得美国政府批准恢复H20销售，并明确该芯片没有安全后门[2] * 亚洲供应链检查证实H20的CoWoS封装现已停止，H20 HGX服务器组装在1-2周前停止，H20 GPU模块预测近期被削减[2] * 部分中国客户对NVIDIA不带HBM但使用GDDR7的B40芯片表现出兴趣，预测今年需求200万颗，明年需求500万颗[2] **AI推理需求强劲增长** * 主要云服务提供商处理的月度Token数量表明AI推理需求正在增长[11] * 截至2025年6月底，中国的Token消耗量达到每日30万亿（月度运行率为900万亿），较2024年初的每日0.1万亿增长300倍[11] * Google在2025年7月处理超过980万亿Token，较2025年5月的480万亿翻倍[11] * 截至2025年5月底，字节跳动的Token消耗量达到每日16.4万亿（月度运行率为508万亿），较2025年3月底的每日12.7万亿增长29%[11] * Microsoft在2025财年通过其Foundry API处理了超过500万亿Token，同比增长超过7倍[11] **AI工厂经济性分析更新** * 引入了MoE（混合专家）架构到TPS（每秒Token数）计算中，以反映AI推理的增长趋势[3][26] * 澄清了稀疏性假设，这会影响解码时间（例如，AMD MI355采用稀疏性可比密集配置提高约5%的Token输出）[3][28] * 调整了网络带宽假设（例如，AMD MI355X采用其Infinity Fabric将网络带宽提高约20%至154GB/s，而MI300X使用PCIe Gen 5为128GB/s）[3][29] * 修正了对ASIC网络速度的高估[3] * 提供了Token价格的参考范围表，而非单一的0.2美元/百万Token价格点[3][35] * 结论：在0.3美元/百万Token的价格下，大多数运行Llama 4 400B with MoE的芯片都能产生利润（包括AMD旧一代芯片MI300）[3][35] **AI智能手机的新希望：Google Pixel 10** * Google发布了Pixel 10手机系列，拥有市场上所有智能手机中最好的摄像头，支持高达100倍变焦的Pro Res Zoom[16] * Gemini在手机上提供全面个性化的AI体验，包括Magic Cue功能（可预测问题）、AI健康教练、实时翻译通话（使用通话者自然声音）[15][16] * Tensor G5芯片采用TSMC的3nm工艺制造，调制解调器可能由MediaTek供应[4][16] * 关键问题在于这些功能多快能普及到中国智能手机市场并引发2026年的换机周期[4][16] **财务预测与估值** * **AI工厂盈利性**：在0.2美元/百万Token假设下，100MW AI工厂年收入约11.6亿美元，年利润约6.08亿美元，平均利润率约47%；在0.3美元/百万Token假设下，年收入约17.4亿美元，年利润约11.9亿美元，平均利润率约65%[48] * **TSMC AI收入**：AI预计占TSMC 2024年总收入的mid-teens份额，占2025e总收入的25%[65] * **云资本支出**：摩根士丹利预计2026年云资本支出将增至5820亿美元， implying 31% 同比增长（vs. 共识预期仅+16%），AI服务器资本支出可能在2026年同比增长约70%[68][69] * **CoWoS需求**：2025e全球CoWoS需求预计为68万片晶圆，同比增长84%；2026e预计为100.4万片晶圆，同比增长48%[94][95] * **HBM需求**：2025e HBM需求预计接近200万GB，几乎是2024年水平的两倍[104][105] * **AI计算晶圆消费**：2025e AI计算晶圆消费收入预计高达145亿美元[107][108] 其他重要内容 **投资建议与看好的公司** * **美国半导体**：超配NVIDIA、Broadcom、Astera Labs[10][60] * **亚洲半导体**：超配TSMC、Samsung、Aspeed、Alchip、MediaTek[10][60] * **替代AI半导体组**：AMD、Alchip、Andes、Marvell、Broadcom[61] * **AI半导体赋能组**：TSMC、Synopsys、Cadence、ASML、BESI、Ibiden、KYEC、Advantest[61] **CoWoS产能与分配** * **TSMC CoWoS产能**：2025e年底预计达到93k wpm（千片晶圆/月），2026e年底预计达到120k wpm[84][85][91] * **非TSMC CoWoS产能**：2025e年底预计达到13k wpm，2026e年底预计达到15k wpm[84][85][91] * **2026年CoWoS关键客户分配**：NVIDIA (59%), Broadcom (15%), AMD (10%), AWS+Alchip (5%), Marvell (5%)[94][97] **风险与局限** * **中国监管风险**：中国政府可能阻止中国客户购买美国芯片，对NVIDIA在中国的机会评估是指导中的一大变量[9] * **AI工厂研究局限**：理论与现实场景存在差距；实际推理工作负载更具动态性；延迟、并发、并行性、软件栈优化等因素难以量化；未考虑解码过程中计算和通信的重叠时间；评估和折旧人力资源成本仍存在挑战[55] * **定价模式差异**：LLM可以创造竞争壁垒，可能实现更高定价和收入；计算未包含开发此类LLM的研发支出；许多数据中心仅作为AI硬件出租方运营，这可能显著降低整体收入和利润率[46]

报告行业投资评级 - 行业评级为In-Line，即分析师预计其行业覆盖范围在未来12 - 18个月的表现将与相关广泛市场基准保持一致 [8] 报告的核心观点 - 英伟达在GPU领域仍是美国半导体行业首选，但AI ASIC供应链存在投资机会，重申对下游系统和上游半导体部分公司的买入评级 [1][7] - 全球半导体行业市场规模2030年或达1万亿美元，AI半导体是主要增长驱动力，预计AI半导体市场规模届时达4800亿美元，云AI ASIC市场或增长至500亿美元 [21] - 大型云服务提供商有能力持续投资AI数据中心，预计2025年美国前四大超大规模企业运营现金流达5500亿美元，折旧占总费用比例上升，平均AI资本支出/息税折旧摊销前利润约为50% [58][59] 根据相关目录分别进行总结 识别AI ASIC供应链潜在机会 - 上游半导体中，台积电、爱德万测试、京元电子和日月光是关键代表；AWS Trainium 2由力成科技子公司测试，Trainium 3测试预计转至京元电子，测试解决方案由爱德万测试和泰瑞达竞争 [10] - 全球ASIC关键买入评级公司包括下游系统硬件的亚旭电子、纬颖科技、 Bizlink和金器工业，以及上游半导体的台积电、博通、阿尔卑斯、联发科、爱德万测试、京元电子、超微半导体和日月光 [11] 英伟达GPU竞争下的AI ASIC设计活动 - AWS Trainium方面，阿尔卑斯2月完成Trainium 3设计流片，5月晶圆产出，有较高机会赢得2nm Trainium 4；阿斯泰拉实验室和阿尔卑斯在连接芯片设计上合作，有助于其竞争下一代XPU ASIC项目 [3][7] - Google TPU方面，铁杉（TPU v7p）2025年上半年量产，博通可能流片另一款3nm TPU（可能是v7e），部分芯片产出在2025年底；联发科可能在8月中旬流片3nm TPU（可能是v8p），2026年下半年量产 [4][7] - Meta MTIA方面，7月或有MTIAv3初步销量预测，台湾供应链考虑为MTIAv4采用更大封装用于多个计算芯片 [5] 全球AI ASIC市场规模分析 - 全球半导体行业市场规模2030年或达1万亿美元，AI半导体是主要增长驱动力，预计AI半导体市场规模达4800亿美元，其中云AI半导体3400亿美元，边缘AI半导体1200亿美元，云AI ASIC市场或增长至500亿美元 [21] - 2025年AI服务器总可寻址市场约1990亿美元，英伟达CEO预计2028年全球云资本支出达1万亿美元，这是云AI半导体的关键潜在市场 [26] AI芯片供应指标：台积电CoWoS分配假设 - 供应链服务器机架产出逐渐改善，预计台积电2025年Blackwell芯片产出（按CoWoS - L产能计算）与AI资本支出衡量的“需求”更匹配，但在产品周期前几个季度芯片产出会超过NVL72服务器机架组装，产生芯片库存 [34] - 维持2025年台积电39万片CoWoS - L的预测，预计2026年云AI半导体同比增长31%，假设下游原始设备制造商在2026年上半年消化芯片产出，年底CoWoS估计为9万片/月 [35] 全球AI资本支出更新 - 现金流分析支持大型云服务提供商资本支出持续上升的预期，摩根士丹利预测2025年美国前四大超大规模企业运营现金流达5500亿美元，有能力持续投资AI数据中心 [58] - 预计折旧占数据中心客户总费用的比例将继续上升，2025年达到10 - 14%，2025年平均AI资本支出/息税折旧摊销前利润约为50% [59] AI GPU和ASIC租赁价格跟踪 - 英伟达4090和5090显卡零售价略有下降，但中国AI推理需求仍然强劲 [73] AI半导体 - 市盈率倍数、收入敞口、销售跟踪 - AI半导体市盈率倍数趋势显示，GP GPU（英伟达）、替代AI半导体和AI半导体推动者的市盈率倍数有所变化 [82] - AI芯片季度收入持续增加，英伟达和AMD的数据中心/高性能计算半导体收入呈上升趋势 [83][84] 关键特色报告 - 涵盖多篇关于AI供应链的报告，涉及服务器机架、订单情况、需求与供应、CoWoS预测等方面 [94][95] 关键上游AI供应链公司 - 台积电2026年晶圆价格上涨和强劲AI需求可能抵消外汇影响，评级为买入 [96] - 联发科TPU需求和进度应好于担忧，评级为买入，目标价维持在新台币1888元 [96][97] 联发科分析 - 预计联发科凭借天玑9400旗舰片上系统在高端智能手机市场获得份额，2025 - 2027年前景好于担忧，库存天数下降，表明水平健康 [110] - 考虑到联发科有很高可能性赢得2nm TPU项目，将其剩余收益模型中的中期增长率从8%提高到8.5%，目标价维持在新台币1888元 [97] - 因新台币近期大幅升值，下调2025和2026年营收预测6 - 7%，2027年营收预测下调3%，每股收益下调幅度大于营收 [100][101]