涉及的行业与公司 * **行业**：全球半导体行业，特别是存储芯片（包括高带宽内存HBM、DRAM、NAND Flash）和芯片制造设备领域 [1][2][10] * **公司**： * **全球存储芯片领导者**：三星、SK海力士、美光 [2][14] * **中国芯片制造商**：长江存储、长鑫存储、华为（昇腾芯片）、中芯国际 [24][40][41][57][58] * **芯片设计/供应商**：英伟达、AMD [21][26] * **芯片制造设备供应商**：ASML、东京电子、上海微电子装备 [5][57][58][62] * **代工厂**：台积电 [15][23][78] * **其他**：华为的合作伙伴（如SiCarrier, SwaySure） [43] 核心观点与论据 * **HBM对AI至关重要**：高带宽内存芯片因能高速存储和检索海量数据，对AI应用变得至关重要 [2][12] HBM通过堆叠DRAM单元并使用铜线互连，提供1024条数据传输路径，远高于传统DRAM的64条，满足AI的高内存需求 [13] 其为特定AI GPU定制，需提前一年下单，赋予内存公司显著的定价权和远高于传统DRAM的利润率 [13] * **美国对华芯片限制的演变**：美国对华半导体出口管制已从拜登政府的“小院高墙”策略，演变为特朗普政府的“大院矮墙”策略，限制范围更广但更具交易性 [9][19][20] 美国于2024年12月对HBM芯片实施出口管制 [3][17][22] 限制措施在收紧与放松间摇摆，例如2025年8月允许英伟达和AMD向中国销售特定先进芯片（H20和MI308），但需将15%的收入上交美国政府 [21] 2025年9月撤销了台积电、三星、SK海力士、英特尔向其中国工厂运送芯片制造设备的“经验证最终用户”许可 [23] 随后又因贸易休战暂停了针对关联实体的新规 [25] * **中国存储芯片产业的适应与挑战**： * **进口与获取**：过去一年，中国存储芯片进口额飙升，其中近一半来自韩国 [34][38] 中国企业恢复了英伟达H20等降规版芯片的获取 [39] * **自主发展努力**：华为在推动半导体自给自足方面发挥关键作用，其昇腾芯片产量和良率在提升 [40][41] 长鑫存储和长江存储正合作准备明年推出HBM产品 [57] 中国芯片制造商正在构建强大的本土供应商生态系统 [43] * **主要障碍**：中国芯片产业严重依赖外国先进芯片制造设备，尤其是光刻机，这是发展HBM的最大障碍 [4][5][57] 缺乏极紫外光刻机使得制造领先的3纳米芯片几乎不可能，使用旧设备则导致良率较低 [58] 中国设备制造商虽有进步，但仍落后于全球领导者 [5][58] * **长期优势与需求**：中国在人力资本（STEM毕业生、专利、科技期刊文章）和能源补贴方面具有优势 [49][51][56] AI推理阶段对低成本芯片的需求增长，可能利好中国本土芯片厂商 [42] * **中美紧张关系对亚洲存储芯片制造商的影响**： * **供应链重塑**：中美“芯片战”重塑了全球半导体格局，中国芯片制造设备进口来源从美国大幅转向东盟 [64][65][68] * **东盟地位提升**：新加坡和马来西亚正成为重要的生产和投资基地，美光在新加坡生产约98%的NAND闪存芯片，并投资70亿美元建设HBM封装设施 [66] 中国企业也利用马来西亚数据中心进行AI模型训练 [69] 东盟已成为亚洲第二大芯片出口地 [69] * **日韩台的持续角色**：日本仍是芯片制造设备的关键供应国 [6][74] 韩国是全球领先的存储芯片制造国，SK海力士是HBM技术先驱和英伟达的主要供应商 [6][77] 台积电也更多地参与到HBM领域 [78] * **全球存储芯片供应紧张与影响**： * **供应短缺**：中美技术竞争加剧了全球存储芯片供应短缺，中国厂商产量不足，同时AI对HBM的需求爆炸性增长，迫使厂商优先生产HBM，挤占了传统内存产品供应 [83][84][85] * **库存与价格**：DRAM供应商的平均库存水平从2024年底的13-17周降至2025年10月的2-4周 [86] 旧款DDR4芯片价格近期飙升 [85][90] * **成本传导**：供应受限导致全球电子行业投入价格上升，可能最终传导至终端电子设备价格上涨 [87][92][93] 报告认为，随着亚洲步入2026年，存储芯片挤压的前景似乎越来越不可避免 [7][88] 其他重要内容 * **历史类比**：报告以中国古代丝绸生产技术秘密的逐渐扩散为例，暗示技术封锁难以持久，且可能激发被封锁方的创新 [30][31][32][33] * **产业数据**： * 英伟达H20芯片的内存带宽为4TB/s，优于H100的3.4TB/s和华为昇腾910C的3.2TB/s [39] * 华为昇腾910C的良率在2025年2月已提升至近40%，而台积电生产英伟达H100的估计良率为60% [41] * 2024年，英伟达向中国销售了100万颗H20芯片；华为计划今年生产30万颗910B和10万颗910C处理器 [41] * 分析估计长鑫存储在HBM开发上落后全球领先者约3-4年 [57] * **市场情绪**：目前，蓬勃的AI需求似乎抵消了地缘政治困难，并提振了韩国和台湾的金融市场 [79][80][82] * **报告性质与来源**：本报告为汇丰银行亚洲经济研究部门关于“颠覆性技术”主题的最新报告，发布日期为2025年12月10日 [1][7][8]

文章核心观点 - 美国批准英伟达H200 AI处理器对华出口 预计将为中国提供急需的算力提升 而非对国产芯片构成直接威胁[1] - 分析师认为 中国巨大的AI算力需求将为美国及国产芯片同时提供增长机会 H200的销售对国产GPU影响“微乎其微”[6][7] 产品性能与市场定位 - 英伟达H200芯片的总处理性能为15,832 TPP 超越了目前市场上所有国产AI芯片以及此前获准对华出口的最先进英伟达处理器H20[2] - H200是Hopper系列最新一代芯片 是自2022年起被禁止对华出口的H100的进阶版本[3] - 国内竞争对手包括华为的昇腾910C和阿里巴巴的平头哥芯片 华为昇腾910C的TPP为12,800 阿里巴巴PPU 2.0估计达到相似水平[4][5] 对行业与主要客户的影响 - H200的出口绿灯预计将提振中国主要云服务提供商 包括阿里巴巴、腾讯和字节跳动 这些公司需要该芯片来建设云基础设施并支持其专有AI模型[4] - 英伟达芯片预计仍将是大型科技公司进行AI训练的首选[6] - 出口批准意味着中国客户将获得“更先进、更成熟的算力选择” 而国产芯片平台在与H200芯片一同被采用时将获得更多“发展机会”[8]

全球半导体行业与AI服务器供应链关键要点 涉及的行业与公司 * 行业聚焦于全球半导体行业 特别是AI服务器供应链 包括云端AI资本支出 CoWoS先进封装 HBM内存以及定制化AI芯片(ASIC) [1][10][57][97][134] * 核心公司包括NVIDIA(主导AI GPU市场) TSMC(关键CoWoS产能提供者) 以及云服务提供商(CSP)如AWS Google Meta Microsoft 还有中国AI芯片厂商如华为[42][97][110][143][171] * 供应链涉及多家台湾ODM厂商如富士康(Foxconn) 纬创(Wistron) 广达(Quanta) 纬颖(Wiwynn) 英业达(Inventec)[58][66] 核心观点与论据 云端AI资本支出与半导体市场增长 * 摩根士丹利云端资本支出追踪器预估2026年十大上市全球云服务提供商(CSP)资本支出将达到5820亿美元 不含主权AI支出[13] * NVIDIA首席执行官预估2028年全球云端资本支出(含主权AI)将达到1万亿美元[15] * 受益于云端AI 全球半导体行业市场规模可能在2030年达到1万亿美元 AI半导体是主要增长动力[25][27] * 云端AI半导体总目标市场(TAM)在2025年可能增长至2350亿美元[25] NVIDIA GPU供应与需求预测 * TSMC预计在2025年生产510万颗芯片 而NVL72机柜出货量应达到3万台[42] * 对2025年GB200/300机柜产量转向更加乐观 预计约3.4万台 2026年至少6万台[49] * 看到来自Oracle对纬颖/广达的机柜需求增加 从8月开始[49] * 相信2025年第三季度机柜产量有望达到1.1-1.2万台 GB300机柜产量将从2025年第三季度末/第四季度初开始[49] 先进封装与制造产能 * CoWoS是主流的先进封装解决方案 随后将是SoIC[100] * TSMC可能将CoWoS产能扩大到2026年的9.3万片/月(93kwpm) 鉴于NVL72服务器机柜的瓶颈[105] * 全球CoWoS需求从2023年的11.7万片增长到2026年的100.4万片[110] * NVIDIA在2025年占据CoWoS产能分配的63%[110] * AI计算晶圆消耗在2025年可能达到150亿美元 NVIDIA占大部分[115] HBM内存需求 * 2025年HBM消耗量可能达到160亿Gb(15,578 mn Gb)[119][122] * NVIDIA在2025年消耗大部分HBM供应[121] 定制化AI芯片(ASIC)发展趋势 * 定制化AI芯片增长将超过通用芯片 定制化AI ASIC在2025年代表约210亿美元[139] * 增长前景 定制化AI半导体2023-30年复合年增长率39%[84][224] * 互联网公司开发云端AI定制芯片 Google TPU进入第六代 AWS AI训练解决方案Trainium AWS AI推理解决方案Inferentia Meta MTIA v1采用RISC-V核心 Tesla推出Dojo芯片 Habana开发Gaudi芯片[143][145] * AWS Trainium3将很快进入TSMC 3nm生产[147] 中国AI半导体需求与供应 * 预测前六大公司资本支出同比增长62% 达到3730亿人民币[162] * 中国AI应用在增长 2030年来自中国AI提升的总消费者使用量达到5560亿人民币[167] * 中国GPU自给率在2024年为34% 预计到2027年达到39%[178] * 预计中国云端AI总目标市场(TAM)在2027年达到480亿美元[180] * 本地GPU收入可能增长到1360亿人民币(2027年) 由中芯国际领先节点产能推动[182] 技术发展与性能比较 * TSMC的3nm以下在逻辑晶体管密度方面领先行业同行 每个节点迁移的每瓦性能(能效)可提高15%-20%[127] * 从感知AI到物理AI的趋势 生成式AI的计算需求呈指数增长[88][92] * 提供了NVIDIA AI GPU与Google TPU性能(INT8 TOPS)比较 以及主要AI GPU和ASIC的规格和成本比较[153][155] 其他重要内容 供应链与设计变更 * AI GPU服务器主板级检查(纬创)与NVIDIA GPU收入相关 是NVIDIA季度收入的良好指标[44] * GB300设计变更 – 回归Bianca设计 对连接器厂商Lotes和FIT负面 对PCB厂商Unimicron正面 对组装厂商纬创轻微负面[51] 投资风险与限制因素 * 增长限制包括 预算 能源 产能 监管[71][233] * 半导体解决方案包括 摩尔定律 CoWoS/SoIC HBM CPO 定制芯片[71][233] * 美国行政命令14032和出口管制参考 美国人士可能被禁止购买本报告提及实体的某些证券[3][4] 市场周期与库存 * 逻辑半导体Foundry利用率在2025年上半年为70-80% 尚未完全恢复[226] * 半导体供应链库存天数在2025年第二季度下降[227] * 排除NVIDIA的AI GPU收入 非AI半导体增长缓慢 2024年仅同比增长10%[231] 性能对比与中国市场 * 华为CloudMatrix 384 A3 SuperPod与NVIDIA NVL72的对比[188] * NVIDIA可供中国市场的芯片规格 包括L40S RTX 6000 Ada H20 RTX Pro 6000[193] * RTX Pro 6000系列产品均具有更好的FP8性能 而H20拥有更大的内存带宽[190][191]

中美半导体竞争格局 - 美国限制中国获取先进AI芯片及关键技术 导致中国转向华为等本土替代方案 [1][2] - 中国已投入数百亿美元试图突破半导体产业链瓶颈 但在AI芯片生态构建上仍有差距 [3][4] - 美国出口管制既刺激中国发展替代方案 又增加了本土企业研发难度 [3] AI芯片设计领域 - 英伟达凭借GPU设计主导全球AI芯片市场 其受限版本H20仍领先中国本土产品 [5][6][7] - 华为海思Ascend 910B GPU量产中 下一代910C预计落后英伟达仅1年 性能差距缩小至不足一代 [9][10] - 中国涌现燧原科技、壁仞科技等初创企业 试图填补英伟达留下的市场需求 [8] AI芯片制造环节 - 台积电为英伟达主要代工厂 受美国禁令限制无法为华为等黑名单企业代工 [11] - 中芯国际可量产7纳米芯片 疑似突破5纳米工艺 但量产先进GPU仍面临良率与成本挑战 [12][13] - 华为自建晶圆厂计划推进中 但关键设备短缺制约发展 [14] 先进芯片设备瓶颈 - 荷兰ASML被禁向中国出售EUV光刻机 该设备对3纳米以下制程至关重要 [15][16] - 中芯国际采用DUV光刻机生产7纳米芯片 但良率低下且技术接近极限 [17] - 中国SiCarrier等企业研发替代光刻技术 但完全自主需数十年或转向创新路径 [18] AI内存组件现状 - HBM内存成为AI训练关键部件 韩国SK海力士、三星主导市场 美国限制其向中国出口 [19][20] - 中国长鑫存储与通富微电合作开发HBM 预计落后国际龙头3-4年 [21][22] - 华为Ascend 910C仍依赖三星HBM库存 显示中国在关键部件对外依存度高 [24]

纪要涉及的行业或者公司 行业：先进计算集成电路（IC）行业 公司：华为 纪要提到的核心观点和论据 - **核心观点**：使用中国先进计算集成电路（包括特定华为昇腾芯片）可能违反美国出口管制，未经授权使用“中国3A090 IC”会面临重大刑事和行政处罚 [1][2][5] - **论据** - 这些芯片可能是在违反美国出口管制的情况下开发或生产的 [1] - 所有由中国公司设计的3A090 IC，无论在国内还是国外生产，都可能受EAR约束，可能违反EAR并受GP10限制，可能使用了美国软件或技术或相关半导体制造设备，也可能涉及实体清单上的实体参与交易 [4] - 中国3A090 IC的出口、再出口、转让等很可能需要BIS授权，未获得授权的设计或生产可能涉及违反EAR [5] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 列出了可能受GP10限制的中国3A090 IC清单，包括华为昇腾910B、910C、910D [3] - 若一方对未获BIS授权的中国3A090 IC采取行动，应先与供应商确认生产技术和芯片本身的出口、再出口、转让等是否有授权 [6] - 明确了中国3A090 IC设计和生产过程中很可能需要BIS许可证的情况，如设计文件的出口、芯片的出口或转让、实体清单上实体参与交易等 [8] - BIS不会对仅为确定单个IC技术能力而获取中国3A090 IC进行技术分析或评估（如破坏性测试）的各方采取执法行动 [9]