AWS Trainium芯片系列发展概述 - AWS自研AI加速芯片Trainium系列持续迭代，最新一代Trainium3已开始批量交付，而Trainium4预计将于2026年底或2027年初推出，性能有望实现显著跃升[1] - Trainium4预计将采用2纳米制程工艺，性能达到Trainium3的6倍，FP8处理能力提升3倍，HBM内存容量翻倍，带宽提升4倍[18] - 行业竞争加剧，Trainium系列作为英伟达Blackwell GPU和谷歌TPU加速器的替代方案，旨在降低AI训练和推理成本，推动GenAI商业化[1] Trainium3技术规格与性能 - Trainium3采用台积电3纳米制程，相比Trainium2的5纳米工艺有所升级，计算能力提升2倍，能效提升40%[4] - Trainium3 UltraServer集群配备64个XPU插槽，整体计算能力较Trn2 UltraServer提升4.4倍，HBM内存带宽提升3.9倍，每兆瓦计算能力产生的token数量增加5倍[6] - NeuronCore-v4架构优化向量引擎的指数函数计算性能，支持MXFP8数据格式量化，SRAM容量提升至每核心32MB，HBM内存容量达144GB，带宽4.9 TB/秒[15] Trainium芯片架构演进 - NeuronCore架构从v1到v5持续升级，v4版本集成标量、向量、张量及集体通信核心，针对GenAI工作负载优化[9] - Trainium2采用NeuronCore-v3架构，支持多种稀疏度模式（如1:4、2:4），FP16/BF16精度下有效吞吐量较Trainium1提升3.5倍[13] - Trainium4预计采用NeuronCore-v5架构，新增原生FP4支持，可能集成NVLink或UALink互连技术，提升跨设备协同效率[18][19] 实例配置与集群扩展 - Trn3 Gen2 UltraServer内存域扩展至144个插槽，核心数量增加2.25倍，集群最大规模可达1,000,512台设备，峰值性能达671.3 exaflops（FP16/BF16）[15][21] - Trainium4 UltraServer集群设计可能支持288个插槽，NeuronCore总数达6,912个，HBM内存容量1,944 TB，较Trn2 Gen2集群性能提升13.5倍[21] - AWS通过Elastic Fabric Adapter升级网络带宽，Trn3实例EFA-v3带宽达28.8 Tb/秒，支撑大规模AI训练与推理任务[15] 市场应用与生态影响 - Trainium2已被Anthropic用于模型开发与推理，AWS Bedrock模型服务大量依赖Trainium芯片，显示其在实际业务中的成熟度[14] - AWS可能通过Trainium4支持NVLink技术，实现定制CPU与XPU的高速互联，增强与英伟达GPU的兼容性，降低用户迁移成本[19] - 芯片制程微缩（从3纳米向2纳米演进）成为提升性能的关键路径，同时需平衡功耗、成本与散热设计[18][20]

报告行业投资评级 报告对行业的评级为In-Line（与市场表现一致）[6] 报告的核心观点 - TSMC 2026年CoWoS产能同比增长超30%，对英伟达和AI ASIC供应链均有利；B30 GPU运往中国情况是中国AI资本支出的不确定因素 [1][5] - 2026年云半导体初步增长强劲，中国AI应用/推理需求旺盛但硬件供应是瓶颈，看好亚洲ASIC设计服务提供商 [2][3][4] 根据相关目录分别进行总结 2026 TSMC CoWoS产能及需求情况 - TSMC 2026年CoWoS总产能预计达90 - 95k，较2025年末的70k增长33%，CoWoS - L可能扩至68k，上调2026年末TSMC CoWoS产能预测至93kwpm [2][8] - 客户CoWoS需求方面有多项调整，最终产能仍可能变化，预计TSMC 7月底公布最终2026客户需求预测和具体产能建设计划 [9] 全球CoWoS容量需求及增长情况 - 2026年全球CoWoS总需求预计达877k wafers，较2025年增长31%，其中英伟达、博通、AWS + Alchip等需求有不同变化 [17][20] 2025年AI半导体晶圆收入和HBM需求计算 - 2025年AI计算晶圆消费预计带来高达148亿美元收入，HBM需求预计接近2024年的两倍，达170亿GB [28][30] 全球AI资本支出情况 - 预计2025年美国前四大超大规模云计算服务提供商运营现金流达5500亿美元，有能力持续投资AI数据中心；预计折旧占总费用比例升至10 - 14%，2025年平均AI资本支出/EBITDA约为50% [31][32] - 云资本支出追踪器显示2025年同比增长43%，高于此前预测的39% [41] AI GPU和ASIC租赁价格追踪 - 中国AI推理需求强劲，但英伟达4090和5090显卡零售价略有下降 [46] AI半导体相关指标情况 - 展示了AI半导体P/E倍数趋势、大中华区AI半导体收入敞口、主要AI GPU供应商英伟达销售和库存趋势等 [54] 关键特色报告及相关公司评级 - 列出多篇关于AI供应链的关键特色报告 [67][68] - 给出多家关键上游AI供应链公司评级，如Aspeed Technology、Montage Technology Co Ltd、TSMC等 [69] 公司估值方法及相关假设 - 给出TSMC、King Yuan Electronics Co Ltd、MediaTek、Alchip Technologies Ltd等公司的估值方法和关键假设 [70][71][72][75] 行业覆盖公司评级及价格 - 列出Greater China Technology Semiconductors行业覆盖公司的评级和价格，如ACM Research Inc、Advanced Micro - Fabrication Equipment Inc等 [140][142]

报告行业投资评级 行业评级为In-Line（与相关广泛市场基准表现一致）[6] 报告的核心观点 - TSMC 2026年CoWoS产能同比增长超30%，对英伟达和AI ASIC供应链均有利；B30 GPU运往中国情况是中国AI资本支出的不确定因素 [1][5] - 从亚洲视角看，2026年云半导体初步增长强劲，中国AI应用/推理需求旺盛但硬件供应成瓶颈，看好亚洲ASIC设计服务提供商 [2] 根据相关目录分别进行总结 2026 TSMC CoWoS产能分配 - TSMC 2026年CoWoS总产能约90 - 95k，较2025年末的70k增长33%，CoWoS - L可能扩大到68k，适度上调2026年末TSMC CoWoS产能预测至93kwpm [2][8] - 客户CoWoS需求方面有多项变化，最终CoWoS产能仍可能变动，预计TSMC在7月底公布最终2026客户需求预测和具体产能建设计划 [9] 全球CoWoS容量扩张及需求 - 全球CoWoS容量扩张，TSMC到2026年将扩张至93kwpm，非TSMC CoWoS容量同期为12kwpm [8][10] - 不同客户2026年CoWoS需求有调整，如英伟达总需求不变但CoWoS - L需求增加，博通需求增加，AWS + Alchip需求从30k提升到40k [13] - 2023 - 2026年各客户CoWoS需求及同比增长情况不同，总需求同比增长分别为95%、216%、81%、31% [17][20] 2025 AI半导体代工晶圆收入和HBM需求计算 - 2025年AI计算晶圆消费预计带来高达148亿美元收入，不同AI芯片供应商的晶圆消费和收入不同 [28][29] - 2025年HBM需求预计接近2024年的两倍，不同AI芯片供应商的HBM需求不同，总计需求达20.45422亿GB [25][30] 全球AI资本支出更新 - 摩根士丹利预测2025年美国前四大超大规模云计算服务提供商将产生5500亿美元运营现金流，有能力持续投资AI数据中心 [31] - 预计2025年折旧在数据中心客户总支出中的占比将升至10 - 14%，2025年平均AI资本支出/息税折旧摊销前利润约为50% [32] - 云资本支出追踪显示2025年同比增长43%，高于此前预测的39% [41] 其他方面 - NVIDIA 4090和5090显卡零售价略有下降，但中国AI推理需求仍强劲 [46] - AI芯片季度收入持续增加，AI占TSMC 2024年总收入的中个位数比例，2025年预计达25% [56][63] - 列出了AI供应链的关键报告、上游公司及相关评级 [68][70] - 给出了部分公司的估值方法和关键假设 [71][72] - 展示了行业覆盖公司的评级、价格等信息 [141][142]