报告行业投资评级 - 行业投资评级为“看好” [2] 报告的核心观点 - 报告核心观点围绕英伟达通过收购Groq核心资产以补齐其算力芯片架构版图，以及AI芯片市场的最新动态展开 [2] - 报告认为英伟达收购Groq的LPU架构将增强其在AI推理环节的能力，并开拓新的市场领域 [2] - 报告同时关注了英伟达新一代AI芯片H200的出货计划及其在中国市场的潜在影响 [2][3] 行情追踪：本周电子细分行业大幅回升 - 本周申万电子二级细分行业指数普遍上涨，年初以来累计涨幅显著 [2][9] - 年初以来涨跌幅：半导体 (+46.46%)、其他电子Ⅱ (+53.70%)、元件 (+106.98%)、光学光电子 (+9.42%)、消费电子 (+47.50%)、电子化学品Ⅱ (+53.90%) [2][9] - 本周涨跌幅：半导体 (+4.84%)、其他电子Ⅱ (+7.46%)、元件 (+7.40%)、光学光电子 (+0.86%)、消费电子 (+5.14%)、电子化学品Ⅱ (+6.19%) [2][9] - 本周北美重要科技股涨跌不一 [2][10] - 年初以来涨幅居前的包括：美光科技 (+238.39%)、英特尔 (+80.55%)、超威半导体 (+77.99%)、谷歌 A (+65.62%)、博通 (+51.88%)、台积电 (+53.34%) [10] - 本周涨幅居前的包括：应用光电 (+18.68%)、美光科技 (+7.10%)、英伟达 (+5.27%)、台积电 (+4.81%) [2][10] - A股电子各细分板块个股表现分化，列出了涨幅与跌幅前五的个股 [17][18][19][20][21][22][23] 英伟达收购 Groq 核心资产 - 英伟达以200亿美元现金达成“非排他性授权协议”，收购Groq核心资产与技术授权，这是英伟达有史以来最大规模的“投资” [2] - 交易主要内容包括 [2]： 1. 业务分割：英伟达获得Groq所有资产与技术授权，但GroqCloud云端业务维持独立 2. 人才吸纳：Groq创始人Jonathan Ross、总裁Sunny Madra及团队其他成员将加入英伟达 3. 公司独立性：Groq将继续作为独立公司运营，由原CFO出任新CEO，GroqCloud业务不受影响 - Groq主攻独创的LPU（语言处理单元）架构，采用软件定义硬件的可重构数据流架构，消除了内存带宽瓶颈 [2] - LPU在处理大语言模型时能实现每秒数百个Token的“瞬时”吐字，在推理环节具备独特优势，是TPU和传统GPU无法企及的物理极限 [2] - 英伟达表示，Groq的低延迟芯片响应速度极快，将为英伟达产品带来新能力，帮助开拓新市场 [2] 英伟达 H200 芯片动态 - 英伟达计划于2026年2月中旬开始向中国出口H200芯片 [2] - 首批预计出货总量为5000-10000套模组，约合4-8万颗H200芯片 [2] - 若性能不被阉割，H200的性能或将达到H20的6倍以上 [2] - H200配备141GB的HBM3e显存，内存带宽高达4.8TB/s，性能较前代H100有显著提升 [2][3] - 根据TrendForce预估，在可输入中国市场的情况下，NVIDIA H200或AMD MI325等海外高端AI芯片在2026年中国市场有望维持近30%的供应占比 [3][32] 建议关注的标的 - 报告建议关注以下投资方向及相关公司 [3]： - **海外AI**：工业富联、沪电股份、鹏鼎控股、胜宏科技、生益科技、生益电子等 - **国产AI**：寒武纪、芯原股份、海光信息、中芯国际、深南电路等 - **存储**：德明利、江波龙、兆易创新、聚辰股份、普冉股份等 - **SoC**：瑞芯微、乐鑫科技、恒玄科技、晶晨股份、中科蓝讯等

文章核心观点 - 英伟达正利用其由AI浪潮带来的巨额现金储备，通过一系列战略性投资、许可协议和联盟，系统性地巩固并扩展其在AI全产业链的影响力，从消除潜在竞争威胁到控制上游设计工具、绑定下游关键客户与应用场景，旨在将其技术标准深度嵌入未来计算的每一个环节 [1][24] 内化变量：通过许可协议与人才并购消除威胁并补全能力 - 公司与AI推理芯片初创公司Groq达成一项价值约200亿美元的技术许可协议，实质上是将其联合创始人、CEO及核心技术团队整体并入，从而将Groq的颠覆性LPU架构技术内化 [3] - Groq的LPU架构通过将模型权重存储在SRAM而非HBM中，实现了极致的推理速度，有时甚至比GPU快10倍，直接威胁到公司在AI推理市场的优势 [5] - 交易后，Groq的云服务业务GroqCloud被剥离并保持独立，但市场观点认为其失去了核心团队和芯片路线图支持后前景堪忧 [6] - 这种“掏空式收购”或“人才并购”模式，在规避严格反垄断审查的同时，实现了对关键技术与人才的锁定，正成为科技巨头消除威胁、巩固护城河的常态策略 [7] - 类似案例包括Meta与Scale AI、谷歌与Windsurf的交易，共同趋势显示：当某项能力被证明不可替代，平台倾向于将其内化为自身可控、可长期积累的内部能力 [8] 向上筑墙：通过资本渗透AI计算价值链关键节点 - 公司向上游芯片设计软件龙头新思科技投入20亿美元，旨在将其加速计算能力直接植入未来所有芯片的设计工具中，从而缩短各类芯片的设计周期并将自身硬件标准更深地嵌入半导体产业研发流程 [10][12] - 公司向传统宿敌英特尔投资50亿美元，达成战略和解与技术联盟，英特尔将为公司数据中心开发定制x86 CPU，同时将公司GPU核心集成到下一代个人电脑芯片中，为公司打开庞大的消费级市场通道 [13][15] - 公司向电信设备巨头诺基亚投资10亿美元，共同瞄准AI原生的5G与未来的6G网络，以应对AI对低延迟、高带宽网络的需求 [15] - 公司对Anthropic高达100亿美元的投资承诺，与后者未来300亿美元的公司系统采购承诺紧密捆绑，形成了一个“投资-采购”资本闭环，锁定了巨额订单并将顶尖AI实验室的研发方向与公司硬件进化路径深度耦合 [17] - 这些投资共同目标是让公司的技术成为驱动从芯片设计、个人电脑、通信网络到人工智能的底层脉搏 [17] 向下铺路：构建覆盖AI全产业链的体系化投资网络 - 公司的投资版图是一套高度成体系的长期布局，旨在搭建一张覆盖AI全产业链的网络，确保未来任何可能爆发的AI场景都离不开其硬件与软件体系 [18] - 在决定AI能力边界的模型层，公司几乎不计成本地押注顶级模型公司，如向OpenAI提供高达千亿美元级别的支持，并参与xAI、Mistral AI等融资，目的是让最先进的大模型在训练和运行阶段都深度绑定公司硬件架构 [19] - 在算力基础设施层，公司通过增持CoreWeave等专用AI云服务商，为自家最先进的芯片建立规模庞大且高度配合的落地渠道，并通过投资Crusoe等数据中心开发商直接参与“算力工厂”建设，用资本打通从芯片制造到最终用户的直通路径 [21] - 在应用场景层，公司将资金投向自动驾驶、人形机器人、生命科学、智能体及核聚变等多个前沿领域，逻辑是凡是最依赖大规模算力、最可能诞生下一代平台级产品的方向，都提前介入以嵌入自身的硬件标准和CUDA软件生态 [21] - 公司的核心目标是扩展CUDA的生态边界，其出售的是一整套从底层算力、中间层软件到上层应用标准的系统 [22] 财务实力与战略动机：现金转化为竞争壁垒 - 截至2025年10月底，公司现金及短期投资储备高达606亿美元，是2023年初133亿美元的4.5倍 [24] - 分析师预计，仅2025年其自由现金流就将达968.5亿美元，未来三年总计可能超过5760亿美元 [24] - 面对巨额现金，公司将大规模战略投资置于最高优先级之一，认为投资生态是“非常重要的工作”，能直接驱动对AI和公司芯片的额外消费 [24] - 庞大的现金正被转化为竞争壁垒，使公司能够以“预付款”或“投资换承诺”的方式锁定核心客户、绑定关键伙伴并提前“招安”潜在对手，这已远非单纯的财务投资，而是一场用资本为技术帝国构建“能量护盾”的战略行动 [24]