高盛对AI行业趋势的研判与投行业务重组 - 高盛、摩根士丹利、摩根大通等华尔街投行正在大规模重组其科技、媒体与电信投资银行业务团队[1] - 高盛整合电信与CoreTech团队，成立由Yasmine Coupal和Jason Tofsky领导的全球基础设施科技业务板块[1] - 高盛成立由Brandon Watkins和Alekhya Uppalapati领导的全球互联网与媒体新业务板块[2] - 华尔街投行自2023年初以来，一直在寻求把握AI科技行业的大型投资活动机会，包括并购与IPO[2] AI算力基础设施需求与供应链洞察 - 高盛调研显示，AI服务器集群需求预计将在2026年继续保持强劲增长[1] - 光学网络设备需求极为强劲，主要受益于速度升级和价格上涨[1][3] - DRAM存储芯片市场供应增长温和，需求持续大幅超过供应，传统DRAM定价预期将大幅上涨[1][3] - AI服务器需求持续强劲且预计延续至2026年，谷歌主导的AI ASIC算力集群出货增速预计快于AI GPU，但两者均保持强劲增长且无放缓迹象[2] - 英伟达Rubin架构系列AI GPU算力集群计划于2026年中期投产，并在下半年实现强劲产能爬坡[3] - 博通为谷歌提供的TPU AI芯片需求在算力基础设施中的增长速度最为强劲[3] AI投资规模与市场前景预测 - OpenAI承诺将为超大规模AI基础设施建设投入约1.4万亿美元[2] - 华尔街机构认为，在AI推理端算力需求推动下，持续至2030年的AI基础设施投资浪潮规模有望高达3万亿至4万亿美元[4] - 高盛预计标普500指数成分公司整体每股收益将在2026年跳升12%，并在2027年进一步增长10%[3] - 高盛重申标普500指数明年将在7600点左右交易的目标位，意味着美股较当前水平仍有约10%的上涨空间[3] - 人工智能驱动的生产力提升正在逐步转化为企业利润，AI核心技术的采用仍处于早期阶段[4] - 大型公司报告的AI在日常经营中的渗透进展明显快于小型企业[4] AI应用发展与需求验证 - 谷歌Gemini 3系列产品发布带来庞大的AI token处理量，迫使谷歌调低免费访问量并对Pro用户实施限制[4] - 韩国近期贸易出口数据显示HBM存储系统以及企业级SSD需求持续强劲[4] - 这进一步验证了AI热潮仍处于算力基础设施供不应求的早期建设阶段[4]

12月12日，美股三大指数开盘走势分化，截至北京时间22：45左右，道指高开0.2%刷新历史高位，纳指低开0.21%，标普500指数低开0.04%。 美国科技巨头涨跌不一，特斯拉涨超2%，英伟达涨0.7%，苹果涨0.1%，谷歌、亚马逊、脸书、微软均跌不足1%。 消息面上，据智通财经，英伟达将于下周举办一场闭门峰会，旨在破解AI时代日益严峻的电力短缺困局。高盛此前指出，AI服务器集群的耗电速度，远 远超过电网扩容的步伐，电力供应恐将成为AI时代最大的瓶颈。该行认为，决定谁能建成下一波数据中心的关键，不是更快的芯片，而是更具创意的电 力融资方案。 美国芯片巨头博通大跌超8%，消息面上，据证券时报，博通公布的人工智能（AI）市场销售前景未能满足投资者的高期望值，并预计2026财年第一财季 毛利润率将因AI产品而下降。 高盛分析指出，鉴于市场对2026财年指引上调缺乏上行空间，尽管博通的季度业绩强劲且指引高于市场预期，预计股价仍将出现回调。 商品方面，金价银价双双拉升，现货黄金向上触及4350美元，日内上涨1.66%，银价一度涨至64.5美元创新高。据智通财经，高盛报告显示，尽管黄金价 格屡创新高，美国私人投资者的黄 ...

知识产权与研发投入 - 2024年公司专利许可收入达6.3亿美元，同比增长约10% [2] - 公司年度专利申请量自2014年以来除2016年外均位居全球第一，共计拥有约15万项国际专利 [2][5] - 2024年根据《专利合作条约》（PCT）申请了6600项专利，较上年略有增长 [4] 技术创新成果 - 发布采用自主研发AI半导体的高性能AI服务器集群 [5] - 推出配备于自研智能手机等的操作系统“鸿蒙”（Harmony） [5] 研发投入强度 - 2024年研发费用投入约1800亿元，同比增长9%，相当于销售额的约21% [5] - 研发费用占销售额比例从过去约10%提升至近年20%以上 [5]

智算中心投资热度 - 截至2024年11月全国已投运智算中心项目近150个，在建及规划项目接近400个 [2] - 2024年8月全国智算中心项目总数超300个，公布算力规模超50万PFlops，其中约三分之一项目规划算力超500PFlops [3] - 2025年Q1全国29个省份165个智算中心项目有新进展，128个披露项目总投资超4300亿元，但仅16个处于已投产/试运行阶段 [3] - 2024年Q1智算中心相关招标公告达172条，同比增幅明显，百万级AI设备采购需求快速增长 [3] 算力供需结构性矛盾 - 行业出现"结构性错配"而非"过剩"，AI推理业务占比从10%提升至40%-50% [5] - 某运营商国产万卡池从闲置到爆满仅用1-2个月，反映需求快速变化 [5] - 企业囤积落后芯片（落后主流高端卡两代以上）导致"有卡用不起来"现象 [7] - 西部地区因电价和清洁能源优势更适合建设智算中心，部分地区盲目上马导致高运维成本 [7] 算力利用率现状 - 部分智算中心国产算力利用率不足20%，企业级通用算力中心利用率仅10%-15% [9] - 国产芯片闲置率可能高达70%-80%，生态不完善是主因 [11] - 英伟达卡智算中心也存在销售运营能力不足导致算力闲置问题 [11] - 部分设备因技术迭代无法满足新计算要求导致资源闲置 [11] 行业发展趋势 - AI基础设施呈现"集中+边缘"并行趋势：大模型训练依赖超大规模中心，推理集群向各行业场景扩散 [8] - 国产芯片厂商转向提供整套解决方案，某50PFlops智算中心利用率高正扩建至200PFlops [12] - 生成式AI热潮推动"智能体"开发，缓解算力与实际需求脱节 [12] - 行业进入精细化运营阶段，传统裸机租赁模式难盈利，并购整合后资源将重新规划 [14]