华为昇腾芯片路线图 - 华为发布Ascend系列芯片路线图，涵盖2025年至2028年多款产品，包括Ascend 910C（2025 Q1）、Ascend 950PR（2026 Q1）、Ascend 950DT（2026 Q4）、Ascend 960（2027 Q4）和Ascend 970（2028 Q4）[3] - 芯片微架构从SIMD逐步升级至SIMD/SIMT混合架构，支持数据格式包括FP32、HF32、FP16、BF16、FP8、MXFP8、HiF8、MXFP4和HiF4[3] - 互联带宽从784 GB/s（Ascend 910C）提升至4 TB/s（Ascend 970），计算能力从800 TFLOPS FP16（Ascend 910C）提升至4 PFLOPS FP8和8 PFLOPS FP4（Ascend 970）[3] - 内存容量从128 GB（Ascend 910C）增至288 GB（Ascend 960和970），内存带宽从3.2 TB/s（Ascend 910C）提升至14.4 TB/s（Ascend 970）[3] 华为超节点产品 - Atlas 900超节点支持384颗Ascend 910C芯片，总算力达300 PFLOPS，已部署超300套CloudMatrix384服务实例[6] - Atlas 950超节点基于Ascend 950DT，支持8192张卡（为Atlas 900的20多倍），由160个机柜组成，占地1000平方米，FP8算力达8 EFLOPS，FP4算力达16 EFLOPS，互联带宽16 PB/s（超全球互联网峰值带宽10倍）[7] - Atlas 950超节点相比英伟达NVL144（2025下半年上市）卡规模为其56.8倍，总算力为其6.7倍，内存容量1152 TB为其15倍，互联带宽16.3 PB/s为其62倍[7][8] - Atlas 960超节点基于Ascend 960，支持15488张卡，由220个机柜组成，占地2200平方米，FP8算力30 EFLOPS，FP4算力60 EFLOPS，内存容量4460 TB，互联带宽34 PB/s，训练和推理性能较Atlas 950提升3倍和4倍[8] 光模块需求与市场 - 2024年全球光模块需求约800万只，英伟达需求超300万只，谷歌需求超200万只[12] - 2025年需求预计1800-2100万只，英伟达需求超500万只，谷歌需求约350万只，Meta需求250-300万只，AWS需求约300万只[12] - 2026年需求预计3000-3200万只，英伟达需求350-400万只，谷歌需求400-500万只，Meta需求约600万只，AWS需求约550万只[12] - 2026年800G光模块需求可能超预期，主因微软需求未被充分统计，实际需求或远超250万只[12] 1.6T光模块需求 - 2025年1.6T光模块需求主要来自英伟达，规模250-350万只（其中100万只给代工链），谷歌需求20-30万只，Meta和AWS需求可忽略[13] - 2026年1.6T光模块保守需求约860万只，英伟达需求至少500万只（其中100-150万只给代工链），谷歌需求约150万只，Meta和AWS需求各约80万只[14] 光模块产能与供需 - 头部三家厂商2026年产能合计3500-4000万只，产能利用率约80%，可生产数量约2800-3200万只[16] - 2026年800G+1.6T乐观需求近5000万只，存在1000-1500万只供需缺口[16] GPU与光模块配比 - 英伟达GPU与光模块配比为1:3至1:4.5，主要针对三层架构和800G光模块[17] - 谷歌配比约1:14，2026年需求较可观[17] - AWS当前配比1:4，自研ASIC后预计提升至1:8[17] - Meta实际配比1:12至1:14（含多规格光模块），自研ASIC后用量上升[17] 光模块供应商份额 - Meta供应商中菲尼萨份额30%-40%，新易盛份额20%-30%，旭创份额约20%[18] - 谷歌2025年供应商中旭创份额约70%，CloudLight份额约20%，菲尼萨份额约10%[18] - AWS供应商中新易盛份额60%-70%，菲尼萨份额约15%，旭创份额超20%，CloudLight份额5%-10%[18] - 微软供应商较杂，旭创份额20%-30%，新易盛份额10%-20%，菲尼萨份额10%-20%，设备厂商订单占比30%-40%[18] - 英伟达800G市场以旭创和菲尼萨为主，1.6T市场为旭创、菲尼萨和新易盛[18]

核心观点 - 华为发布全球最强算力超节点及集群 并公布昇腾芯片未来规划 彰显公司在AI算力基础设施领域的技术领先地位和对可持续算力供应的信心 [1][2][6] 产品发布 - 推出Atlas 950 SuperPoD超节点 支持8192张昇腾卡 [1] - 推出Atlas 960 SuperPoD超节点 支持15488张昇腾卡 [1] - 发布Atlas 950 SuperCluster集群 算力规模超50万卡 [1] - 发布Atlas 960 SuperCluster集群 算力规模达百万卡 [1] - 推出全球首个通用计算超节点TaiShan 950 SuperPoD 可取代大型机和小型机 [2] - Atlas 900超节点保持全球算力最大 满配支持384卡 最大算力300 PFLOPS [2] 技术突破 - 通过系统性创新实现光互联可靠性提升100倍 互联距离超过200米 [4][5] - 突破多端口聚合与高密封装技术 实现TB级超大带宽和2.1微秒超低时延 [5] - 开创超节点架构及新型互联协议 支持万卡级规模像单台计算机一样工作 [5] - 解决长距离高可靠互联挑战 在协议各层引入高可靠机制 [4][5] - 解决大带宽低时延挑战 将跨柜时延从3微秒降至2.1微秒 提升24% [4][5] 芯片规划 - 昇腾芯片将持续演进 未来三年规划三个系列：Ascend 950/960/970 [6] - Ascend 950系列包含两颗芯片：950PR和950DT [6] - Ascend 950PR芯片将于2026年第一季度推出 采用自研HBM [6] 战略意义 - 超节点技术重新定义AI基础设施范式 成为主导性产品形态 [3] - 混合超节点为下一代生成式推荐系统提供全新架构选择 [3] - 昇腾芯片为AI算力战略基础 自2018年以来持续迭代升级 [2][6] - 万卡超节点架构实现"一台计算机"的逻辑统一性 [5]

Key TakeawaysHuawei (HWT.UL – unofficial, as Huawei is not publicly traded) announced an aggressive roadmap for its Ascend and Atlas AI chips, with the Ascend 910C launched in Q1 2025 and new Ascend 950PR/950DT chips slated for 2026, alongside the Atlas 950 Supercluster in late 2025, aiming to bolster China's domestic AI computing power amidst U.S. restrictions.The UAE Central Bank cut its benchmark interest rate by 25 basis points to 4.15% on Wednesday, mirroring a move by the U.S. Federal Reserve and mark ...

**行业与公司** * 行业聚焦中国半导体本土化进程 特别是AI GPU领域[1] * 涉及公司包括中芯国际(SMIC) 台积电(TSMC) 华为 寒武纪 昆仑芯 海光 沐曦 阿里巴巴等本土AI芯片厂商[2][4][12] * 摩根士丹利对中芯国际给予增持评级(EW) 对台积电给予 overweight评级(OW)[1] **核心观点与论据** * 中国本土AI GPU发展的四大关键驱动因素包括中芯国际7nm工艺产能与良率 中国云服务商(CSP)的AI芯片采购策略 英伟达B40芯片性能价格比 中国AI资本支出扩张[1] * 中国AI软件生态取得进展 深度求索(DeepSeek)的V3.1模型采用UE8M0 FP8新精度参数 可与多种本土AI芯片兼容 相比传统E4M3和E5M2格式能实现更高效动态计算[2][3] * 阿里巴巴开发新型AI芯片 由本土代工厂生产 而此前版本由台积电制造 上海等城市设定目标 计划到2027年实现70%数据中心芯片本土设计或生产[4] * 中国半导体设备进口额在2025年7月达34亿美元 同比增长14% 三个月移动平均同比增长10% 较2025年6月的2%显著反弹[15] * 2024年中国半导体自给率从2023年的20%显著提升至24% 预计到2027年将进一步达到30% 主要驱动因素包括存储芯片产量提升 先进逻辑芯片突破以及汽车等需求稳定增长[34][37] **其他重要内容** * 寒武纪(688256.SS)公布全年销售指引50-70亿元人民币 中值低于彭博共识671亿元人民币11% 库存水平环比下降2%至27亿元人民币[9] * 本土AI芯片规格详情见附表 华为昇腾910C的FP16算力达800 TFLOPS FP8/Int8算力达1600 TFLOPS[12] * 较小规模的中国AI开发者仍偏好英伟达H20而非本土GPU进行训练 原因在于更好的软件支持和集群性能[9] * 英伟达表示可能为中国市场提供Blackwell架构产品 B40芯片因未使用HBM且主要用于推理而非训练 无需额外许可即可向中国销售[9] * 2025年前7个月 中国从美国 荷兰 韩国和日本的半导体设备进口额分别同比下降25% 21% 1%和2% 而从新加坡的进口额同比增长11%[16] * 个股表现方面 乐鑫科技(688018.SS)受益于国务院AI指南 兆易创新(603986.SS)和华虹半导体因涨价和高利用率等因素表现强劲[22]

关键要点总结 行业与公司 - **行业**：中国人工智能半导体技术[1][2][3][4] - **重点公司**：华为（CloudMatrix 384）、MetaX、Moore Threads、阿里巴巴T-Head[3][4][8][14] --- 核心观点与论据 中国AI半导体技术进展 - **华为CloudMatrix 384 (CM384)** - 性能：集成384颗Ascend 910C加速器，FP16算力215-307 PFLOPS，超越NVIDIA NVL72的180 PFLOPS[8][11][12] - 创新：采用UBLink技术（784GB/s带宽）和HBM内存共享，缓解LLM训练瓶颈[8] - 下一代计划：CM384 A5将搭载Ascend 910D处理器[8] - **其他本土AI芯片** - MetaX C600：SMIC n+2工艺（7nm），支持FP8精度，HBM3e内存144GB[8] - Moore Threads：支持FP8精度的LLM训练[8] - 阿里巴巴T-Head：5nm芯片搭配HBM，预装DeepSeek/Qwen3模型，专注领域特定LLM训练[14] - **市场需求**：中国AI推理需求强劲，应用扩展至AI代理、编程和多模态产品[2] --- 半导体设备与供应链 - **进口数据**： - 2025年6月中国半导体设备进口额30亿美元（同比+14%），但美国、荷兰、韩国进口额分别下降31%、17%、4%[24][25] - 2025年全球设备支出预测上调至1090亿美元（原1040亿）[24] - **自给率**： - 2024年中国半导体自给率24%（2023年为20%），预计2027年达30%[42][44] - 细分领域：GPU自给率34%（2024年），HBM领域仍受限[45][46] --- 投资机会与风险 - **机会**： - SMIC（中芯国际）受益于本土AI芯片需求，但市场对其先进节点ROI存疑[10] - 设备商（如ASMPT、NAURA）因产能扩张需求表现优异[29] - **风险**： - 中国开发者仍偏好NVIDIA H20（软件生态优势），本土GPU训练市场接受度低[10] - EDA工具本土化不足（如Empyrean股价因美国限制解除下跌）[30] --- 其他重要内容 - **股价表现**： - 1个月涨幅：ASMPT +25.3%，SMIC +19.8%，华虹半导体 +19.8%[29] - 12个月涨幅：SMIC +216.6%，华虹半导体 +110.9%[31][36] - **技术对比**： - NVIDIA NVL72 vs. 华为CM384：后者算力更高但网络带宽（1.8TB/s vs. 784GB/s）仍有差距[11][12] - **政策驱动**：中国推动成熟制程芯片（如图像传感器、功率半导体）自给率提升[45]

关键要点总结 行业与公司 - **行业**: 大中华区科技半导体行业 [2][5] - **公司**: 台积电(TSMC) [6][8][9][12][17][22][24][27][32][48] 核心观点与论据 台积电(TSMC)业绩与展望 - **2Q25业绩超预期**: - 营收9338亿新台币(环比+11.3% 同比+38.6%) 超摩根士丹利和共识预期 [7] - 毛利率58.6%(同比+545bps) 营业利润率49.6%(同比+708bps) [7] - EPS 15.36新台币(同比+60.7%) [7] - **3Q25指引强劲**: - 营收指引31.8-33.0亿美元(中值环比+8%) [10] - 毛利率指引55.5%-57.5% [10] - **AI相关收入增长**: - 预计2027年AI半导体收入占比达34% [22] - 2025年预计生产510万颗芯片 GB200 NVL72全年出货量达3万 [24] - **产能扩张**: - CoWoS产能预计2026年扩至93kwpm [17] - 2nm产能2026年可能翻倍 受智能手机和HPC驱动 [27] 中国市场AI半导体 - **资本支出增长**: - 预计前6大公司capex同比增长62%至3730亿人民币 [40] - **H20芯片供应风险**: - H20供应是中国AI资本支出的关键风险 [42] - 预计2027年中国云AI市场规模480亿美元 [44] - **国内GPU发展**: - 华为Ascend 910C性能达800 TFLOPS(FP16) [58][63] - 国内厂商(华为/寒武纪等)技术参数对比 [63] 半导体设备 - **DISCO业绩**: - 1Q26出货1111亿日元(+9.9% YoY) [81] - 2Q指引出货836亿日元(-24.8% QoQ) 但可能超预期 [81] - 3Q出货预计环比增长 受AI驱动 [81] - **设备市场复苏**: - WFE市场显现复苏迹象 中国厂商恢复资本支出 [84] - 推荐Screen Holdings(前端设备) [84] 其他重要信息 - **KYEC测试业务**: - 2025年预计测试500万颗Blackwell芯片 [68] - 测试业务收入占比2025年达23% [69] - **FII(H20/B30服务器)**: - 每100万颗H20/RTX Pro 6000出货可增加FII收入2% [74] - **估值**: - 台积电新目标价1388港元 对应20x 2026e EPS [32] ``` 注：根据要求，所有要点后标注了原始文档ID(不超过3个)，使用中文且无句号，按公司和行业分类整理，包含具体数据引用。

报告行业投资评级 - 行业评级为In-Line，即分析师预计该行业覆盖范围在未来12 - 18个月的表现与相关广泛市场基准一致 [2] 报告的核心观点 - 人工智能半导体是行业主要增长驱动力，预计全球半导体行业市场规模到2030年可能达到1万亿美元，2025年云人工智能半导体总潜在市场可能增长到2350亿美元 [81][83] - 人工智能半导体需求巨大，推理人工智能芯片增长将超过训练芯片，定制人工智能芯片增长将超过通用芯片，边缘人工智能半导体增长速度可能略快于云人工智能半导体 [94][100] - 台积电在先进技术节点上具有优势，预计人工智能半导体将占台积电2027年预计收入的约34% [154] - 中国人工智能半导体市场发展迅速，预计到2027年中国云人工智能总潜在市场将达到480亿美元，本地GPU几乎能满足中国人工智能需求 [30][31] 根据相关目录分别进行总结 估值比较 - 对代工、后端、内存、集成器件制造（IDM）和半导体设备等不同细分领域的多家公司进行了估值比较，包括市盈率、每股收益增长率、市净率等指标，并给出了目标价格和评级 [8][9] TSMC预览 - 台积电2025年第三季度以美元计算的收入可能环比增长约3%，但以新台币计算下降1.6%，同时给出了毛利率、营业利润率、每股收益等指标的预测 [12] 中国AI半导体供需 - 预计中国前6大公司的资本支出同比增长62%，达到3730亿元人民币 [19] - 对中国国产GPU进行了性能比较，预计到2027年中国GPU自给率将从2024年的34%提高到82%，本地GPU收入可能增长到2870亿元人民币 [25][28][33] 跟踪中国半导体设备进口 - 2025年3月中国半导体设备进口同比下降2%（3个月移动平均），来自大多数主要国家的半导体设备进口均出现下降 [36][38] EDA：中国半导体本地化的基础 - 预计2023 - 2030年中国EDA市场收入复合年增长率为12%，达到33亿美元，整体EDA自给率将提高到29% [42][45] 全球人工智能需求 - 云半导体方面，Trainium2预计到2026年降至50万台，Trainium3预计增长到65万台 [61] - 全球云资本支出呈上升趋势，预计2025 - 2026年云资本支出约为7890亿美元，英伟达CEO预计2028年全球云资本支出将达到1万亿美元 [76][78] AI半导体供应领先指标 - 台积电可能到2026年将CoWoS产能扩大到9.3万片/月，2025年人工智能计算晶圆消费可能达到147亿美元，HBM消费可能达到160亿Gb [103][108][112] AI服务器组装主要公司 - 介绍了英伟达AI服务器供应链以及GB200相关产品和机架系统组装情况 [117][120] GPU供需 - 台积电预计2025年生产510万片芯片，全年GB200 NVL72出货量预计达到3万台 [124] AI ASIC 2.0 - 即使英伟达提供强大的AI GPU，云服务提供商（CSP）仍需要定制芯片，总拥有成本分析显示ASIC与GPU相比仍具有竞争力 [129][135] CPO技术 - CPO有助于提高数据传输速度和降低功耗，是最节能的解决方案 [145][147] TSMC技术优势 - 台积电的节点扩展实现了更高的晶体管密度和更低的功耗，预计人工智能半导体将占台积电2027年预计收入的约34% [150][154] 边缘AI - 苹果智能可能成为杀手级应用，推动iPhone 16升级，中国智能手机原始设备制造商（OEM）也开发了自己的大语言模型（LLM） [162][164][167] - 预计AI+AR眼镜的LCOS总潜在市场从2026年开始增长，AI PC渗透率预计到2028年达到95% [173][191] 更广泛的半导体周期 - 逻辑半导体代工利用率在2025年上半年为70 - 80%，尚未完全恢复，非AI半导体增长缓慢 [203][205]

报告行业投资评级 - 行业评级为In-Line，即分析师预计该行业未来12 - 18个月的表现与相关广泛市场基准一致 [5][231] 报告的核心观点 - 随着AI重塑日常生活，半导体行业面临前所未有的需求和地缘政治紧张局势，报告对全球AI半导体市场进行概述，包括供应链关键动态和中国AI本地化加速推进情况 [1][3] - 全球AI需求持续增长，AI半导体是主要增长驱动力，预计2030年全球半导体行业市场规模可能达到1万亿美元，2025年云AI半导体总潜在市场规模可能增长至2350亿美元 [59][61] - 中国AI半导体市场发展迅速，预计2027年云AI总潜在市场规模将达480亿美元，本地GPU届时几乎能满足中国AI需求，2027年本地GPU收入有望增长至2870亿元人民币 [18][19][21] - 不同类型AI半导体增长情况各异，2023 - 2030年，边缘AI半导体复合年增长率为22%，推理AI半导体为55%，定制AI半导体为39% [77] 根据相关目录分别进行总结 中国AI半导体供需情况 - 预计中国前6大公司2025年资本支出同比增长62%，达到3730亿元人民币 [10] - 2024年中国GPU自给率为34%，预计到2027年将达到82% [16] - 2027年中国云AI总潜在市场规模预计达480亿美元，本地GPU届时几乎能满足中国AI需求 [18][19] - 受中芯国际领先节点产能推动，预计2027年本地GPU收入将增长至2870亿元人民币 [21] 中国半导体设备进口情况 - 2025年3月，中国半导体设备进口同比下降2%（3个月移动平均），多数主要国家的半导体设备进口量均有所下降 [23][25] 中国EDA市场情况 - 预计2023 - 2030年中国EDA市场收入复合年增长率为12%，到2030年将达到33亿美元 [29] - 预计到2030年，中国整体EDA自给率将提高到29% [32] 全球AI需求情况 - GPT计算需求呈指数级增长，从感知AI向物理AI发展，存在相应的扩展定律 [45][47] - 中国云资本支出呈上升趋势，2025 - 2026年主要云服务提供商的云资本支出预计近7890亿美元，英伟达CEO预计2028年全球云资本支出将达到1万亿美元 [50][53][55] - 预计2030年全球半导体行业市场规模可能达到1万亿美元，2025年云AI半导体总潜在市场规模可能增长至2350亿美元，AI半导体是主要增长驱动力 [59][61] AI半导体供应领先指标情况 - CoWoS是主流先进封装解决方案，台积电可能在2026年将CoWoS产能扩大到9万片/月 [80][83] - 2025年AI计算晶圆消费可能高达150亿美元，英伟达占大部分 [90] - 2025年HBM消费预计高达180亿Gb，英伟达消耗大部分HBM供应 [94][96] AI服务器组装主要公司情况 - 涉及英伟达AI服务器供应链、GB200相关产品及机架系统组装等内容 [101][103] AI ASIC 2.0情况 - 尽管英伟达提供强大的AI GPU，但云服务提供商仍需要定制芯片，如AWS Trainium3就是最新例证 [115] - 对多家公司的ASIC战略和效益进行分析，包括微软、谷歌、AWS、特斯拉和Meta等，总拥有成本分析显示ASIC与GPU相比仍具竞争力 [120][121] 新技术趋势 - CPO情况 - CPO解决方案可提高数据传输速度、降低功耗，是最节能的解决方案，台积电的节点扩展能实现更高晶体管密度和更低功耗 [134][136][140] - 预计AI半导体将占台积电2027年预计收入的约34% [146] 边缘AI情况 - 包括AI PC、AI眼镜、AI智能手机等应用，苹果智能可能成为杀手级应用，推动iPhone 16升级 [150][151][153] - 中国智能手机原始设备制造商已开发自己的大语言模型，联发科Dimensity 9400提升NPU性能并展示生成式AI应用 [156][161][163] - 预计2026年起AI + AR眼镜用LCOS总潜在市场规模将逐步扩大，本地AI计算可能成为关键市场趋势，预计2028年AI PC渗透率将达到95% [167][171][184] 更广泛的半导体周期情况 - 2025年上半年逻辑半导体代工厂利用率为70 - 80%，尚未完全恢复，除英伟达AI GPU收入外，2024年非AI半导体增长缓慢，仅为10% [193][194] - 成熟节点代工厂利用率和盈利能力仍面临挑战，特种DRAM价格DDR4正在反弹 [198][200][204]

报告行业投资评级 - 行业投资评级为In-Line，即分析师预计该行业覆盖范围在未来12 - 18个月的表现与相关广泛市场基准一致 [7][209] 报告的核心观点 - 随着AI重塑日常生活，半导体行业面临前所未有的需求和地缘政治紧张局势，报告将对全球AI半导体市场进行概述，包括供应链的关键动态和中国加速AI本地化的推动 [1][4] 根据相关目录分别进行总结 半导体行业整体情况 - 2025年上半年逻辑半导体代工厂利用率为70 - 80%，仍未完全恢复；2024年增长缓慢，仅同比增长10%；2025年第一季度半导体供应链库存天数增加 [9][10] - 持续看到来自AI的巨大需求，NVIDIA需求旺盛，库存天数达到历史低点 [13][15] - 成熟节点代工厂利用率和盈利能力仍具挑战，毛利率仍较低，但2025年第一季度平均成熟节点代工厂利用率略有提高 [18][20][23] 细分市场情况 中国市场 - 预计中国前6大公司2025年资本支出将同比增长62%，达到3730亿元人民币；2024年中国GPU自给率为34%，预计到2027年将达到82%；预计2027年中国云AI总潜在市场规模将达到480亿美元；到2027年，中国本地GPU几乎可以满足中国AI需求，本地GPU收入可能增长到2870亿元人民币 [30][32][34] - 2025年3月中国半导体设备进口同比下降2%（3个月移动平均），来自大多数主要国家的半导体设备进口均下降 [39][41] - 主要云服务提供商的云资本支出依然强劲，2025 - 2026年云资本支出预计近7890亿美元；基于供应链数据的乐观假设下，2025年云AI半导体总潜在市场规模可能增长到2350亿美元 [49][51] 全球市场 - 预计到2030年，边缘AI半导体增长可能略快于云AI半导体；在云AI中，推理AI芯片增长将超过训练芯片，定制AI芯片增长将超过通用芯片 [54][55] - TSMC预计到2026年将CoWoS产能扩大到9万片/月；2025年将CoWoS和SoIC产能翻倍，但预计2026年扩张将减速 [61][66] - GPU供需需要时间来平衡，TSMC预计2025年生产510万片芯片，全年GB200 NVL72出货量预计达到3万片；2025年AI计算晶圆消费可能达到150亿美元，NVIDIA占大部分 [70][71][73] 技术与产品情况 - CPO有助于提高数据传输速度和降低功耗，是最节能的解决方案，正从收发器向CPO架构迁移 [76][78][81] - 关键投资辩论：AI ASIC此次能否成功；CSP即使有NVIDIA强大的AI GPU，仍需要定制芯片；总拥有成本分析显示ASIC与GPU相比仍具竞争力 [83][89][92] 市场趋势与应用情况 - 现场AI计算（NVIDIA GB10与MediaTek联合设计）可能成为关键市场趋势，DGX Spark可提供1PFLOPS的现场计算能力 [103] - 预计从2026年起，AI + AR眼镜用LCOS总潜在市场规模将逐步扩大 [112] - WoA（Windows on Arm）组合将是未来AI PC的理想选择，预计2028年AI PC渗透率将达到95%，从“Wintel”向“WoA”转变，WoA AI PC芯片将从x86手中夺取市场份额 [116][121][122] - 中国智能手机OEM厂商也开发了自己的大语言模型，如阿里巴巴Qwen、OPPO AndesGTP、小米MiLM AI助理、Vivo BlueLM AI助理 [123][124][125] 各细分领域情况 云半导体 - 进入2025年下半年，服务器相关公司月收入平均同比增长；2025年第一季度，前4大CSP（亚马逊、谷歌、微软和Meta）资本支出同比增长64% [131][133][135] DRAM - DRAM处于周期性底部，有新机会；Winbond为边缘计算提供可扩展CUBE解决方案，采用微凸块的CUBE 3D堆叠解决方案 [136][138][143] PC半导体 - 预计AI笔记本电脑迁移趋势将推动总潜在市场规模扩张27%；PC OEM平均库存天数仍处于较高水平 [150][152] EDA - 预计2023 - 2030年中国EDA市场收入复合年增长率为12%，达到33亿美元；中国EDA市场由美国公司主导，预计到2030年整体EDA自给率将提高到29% [159][161] FPGA - FPGA行业在2024年年中触底，尽管周期性复苏，但中国通信需求仍然疲软 [165] 功率半导体 - IGBT和MOSFET定价均已稳定，MOSFET定价恢复年度价格调整，IGBT定价同比趋势触底；扬杰科技在国内功率半导体领域独特，四分之一收入来自海外，2025年第一季度毛利率高于国内同行 [166][167][170] SiC - 2024年中国SiC衬底占全球市场份额的36%，而器件仅占全球市场份额的约9% [173] OSAT和后端设备 - JCET在国内OSAT中海外收入占比最高；受先进封装驱动，OSAT资本支出占销售额的比例回到历史高位；过去五年JCET本地收入增长低于同行 [176][177][179] MCU - MCU供应仍超过需求，汽车MCU更具机会；中国汽车MCU自给率较低，2025年第一季度生产商库存天数略有上升 [183][184][185] 公司评级情况 报告对众多公司给出了股票评级，如ACM Research Inc评级为O（Overweight），Advanced Wireless Semiconductor Co评级为E（Equal - weight）等，具体评级可参考报告表格内容，且股票评级可能会发生变化 [234][236]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：AI芯片、半导体 - **公司**：华为、英伟达、中芯国际（SMIC）、北方华创（Naura）、中微公司（AMEC）、盛美上海（ACMR）、华大九天（Empyrean Technology）、长电科技（JCET）、通富微电（Tongfu Microelectronics）、华海清科（HHCK Advanced Materials）、四川华丰科技（SichuanHuafengTech）、方正科技（ChinaFastPrint）、神州数码（Digital China Group）、比克动力（Bichamp）、申菱环境（Shenling）、飞荣达（FRD）、川润股份（Chuanrun）、SK海力士（SK hynix）、Ecopro BM、HD现代电气（HD Hyundai Electric Co Ltd）、L&F Co Ltd、LG Display、LG电子（LG Electronics）、三星电子（Samsung Electronics）、三星SDI（Samsung SDI）、瑞安金（Ryan Kim）、法杜公司（Fadu Inc）、汉美半导体（Hanmi Semiconductor Co. Ltd.）、伊苏佩塔西斯（Isu Petasys Co. Ltd.）、利诺工业（Leeno Industrial Inc.）、乐天能源材料（Lotte Energy Materials Corp）、LS电气（LS Electric）、浦项制铁未来M（POSCO FUTURE M）、SK IE Technology、沃尼克IPS（Wonik IPS Co Ltd）、LG Innotek、三星电机（Samsung Electro-Mechanics）、首尔半导体（Seoul Semiconductor） 纪要提到的核心观点和论据 华为CloudMatrix 384 Supernode系统 - **核心观点**：华为推出的CloudMatrix 384 Supernode系统可解决中国计算能力瓶颈，推动AI创新，挑战美国AI硬件主导地位，重塑AI市场[1][7][9] - **论据**：该系统基于384颗华为昇腾910C AI芯片，系统性能与英伟达GB200 NVL72相当，计算能力达300 PFLOPS，超英伟达NVL72系统的180 PFLOPS；已用于支持DeepSeek - R1；华为AI解决方案已在超60个国家部署，服务超1500个客户，云解决方案有140家运营商和500家金融机构客户[1][9] 中美AI芯片发展策略差异 - **核心观点**：中美在AI芯片发展上采取不同策略，未来AI计算更注重系统工程[13] - **论据**：英伟达追求计算极限、铜互连和统一内存模型，优化每瓦功耗；华为因受限无法拥有最先进芯片，采用大量昇腾处理器扩展规模，利用光网络和大内存池，发挥国内电力和网络资源优势 中国AI芯片发展潜力 - **核心观点**：中国企业不依赖西方最先进技术也能实现可比芯片竞争力，未来发展前景好[2][30] - **论据**：中国在芯片设计和生产方面的研究论文数量是美国的两倍；华为虽当前效率不高，但产品能满足中国需求，获取市场份额和收入以支持进一步投资 相关公司发展情况 - **核心观点**：中芯国际产能有望提升，华为昇腾芯片产量和性能有发展空间[24][25][23] - **论据**：中芯国际预计到2025年底将先进节点产能提升至70k wafers per month，若7nm产能翻倍，可生产3 - 400万颗国产GPU；假设中芯国际为华为分配15k wafers per month先进节点产能，每年可生产360万颗AI GPU；华为新的昇腾920 AI芯片将采用中芯国际6nm工艺，性能提升30 - 40% 其他重要但是可能被忽略的内容 - **华为CloudMatrix 384系统不足**：该系统功耗是GB200 NVL72的3.9倍，每FLOP功耗高2.3倍，每TB/s内存带宽功耗高1.8倍，每TB HBM内存容量功耗高1.1倍，但中国电力资源丰富、成本低，可弥补效率不足[10][19] - **华为芯片供应挑战**：华为910C芯片设计在中国，由台积电代工，使用韩国HBM和多国设备；中芯国际虽能生产部分昇腾910B/C，但产能有限；国内DRAM生产商长鑫存储至少一年后才能生产旧款HBM2E；当前对中国HBM出口禁令针对裸HBM封装，含HBM的GPU/ASIC芯片只要不超FLOPS规定仍可发货[22] - **中国半导体其他突破**：2024年9月上海交通大学无锡光子芯片研究院启动国内首个光子芯片中试线，计划2025年第一季度发布首个PDK，年产能1万片晶圆；北京大学团队2024年宣布世界首个基于碳纳米管的张量处理器芯片；2025年2月北京大学团队发布世界首个基于Bi₂O₂Se的2D低功耗GAAFET晶体管[33][34]