三、端側：巨頭加碼終端側AI算力，應用落地驅(qū)動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。生成式AIPC、汽車、XR以及物聯(lián)網(wǎng)等終端品類，提供全新的用戶體驗。端側最大的兩個流量入口——手機、PC的硬件AI化升級已經(jīng)持續(xù)三年，AIAgent年手機、PC的AI，對應的硬件、存儲、、電池、散熱等快速升級。2025年大模型嵌入硬件的方案百花齊放，其中智能眼鏡有望成為新的超級終端，全年銷量有望超過550萬部，同比+261%。此外，機器人、汽車、可穿戴、玩具、家電等AIoT終端也在快速AI化。四、相關標的1、AI硬件算力芯片：寒武紀、海光信息、龍芯中科；晶圓代工：中芯國際、華虹公司、晶合集成；先進封裝：長電科技、通富微電、匯成股份；存儲：兆易創(chuàng)新、瀾起科技、德明利、佰維存儲；PCB：深南電路、滬電股份、生益電子、廣合科技、生益科技；設備：中微公司、精測電子、精智達；零部件：富創(chuàng)精密、正帆科技、新萊應材、珂瑪科技；材料：安集科技、雅克科技、鼎龍股份、聯(lián)瑞新材。2、端側AIAI手機：（1）蘋果產(chǎn)業(yè)鏈：立訊精密、領益智造、鵬鼎控股、東山精密、高偉電子、水晶光電、藍特光學、藍思科技、瑞聲科技、中石科技；（2）安卓產(chǎn)業(yè)鏈：傳音控股、華勤技術、龍旗科技、豪威集團、思特威、舜宇光學科技、卓勝微、唯捷創(chuàng)芯、圣邦股份、順絡電子、隆利科技;AIPC：華勤技術，思泉新材，珠海冠宇，豪鵬科技，春秋電子，光大同創(chuàng)，芯?？萍?機器人）組裝代工：藍思科技、領益智造（）3）算力：瑞芯微、地平線、全志科技（）其他：峰岹科技、東山精密、福立旺、兆威機電；AIoT：樂鑫科技、瑞芯微、恒玄科技、炬芯科技、晶晨股份。五、風險提示1、未來中美貿(mào)易摩擦可能進一步加劇，存在美國政府將繼續(xù)加征關稅、設置進口限制條件或其他貿(mào)易壁壘風險；2、AI上游基礎設施投入了大量資金做研發(fā)和建設，端側尚未有殺手級應用和剛性需求出現(xiàn)，存在AI應用不及預期風險；3、宏觀環(huán)境的不利因素將可能使得全球經(jīng)濟增速放緩，居民收入、購買力及消費意愿將受到影響，存在下游需求不及預期風險；4、大宗商品價格仍未企穩(wěn)，不排除繼續(xù)上漲的可能，存在原材料成本提高的風險；5、全球政治局勢復雜，主要經(jīng)濟體爭端激化，國際貿(mào)易環(huán)境不確定性增大，可能使得全球經(jīng)濟增速放緩，從而影響市場需求結構，存在國際政治經(jīng)濟形勢風險。目錄一、模型側：大模型性能持續(xù)進化，端側模型趨勢正盛 7持續(xù)引領大模型演進，驅(qū)動邁向多模態(tài)與智能體融合新階段 7技術商業(yè)化進程加速，大模型進入應用變現(xiàn)與基礎設施競速時代 8端側模型趨勢正盛，關注大模型能力落地端側的進展 9二、硬件側高增拉動硬件需求，國產(chǎn)半導體持續(xù)追趕 10海外：英偉達機架持續(xù)迭代，先進制程和先進封裝供需緊10英偉達服務器機架持續(xù)迭代新玩家不斷涌現(xiàn) 10先進制程持續(xù)擴產(chǎn)，先進封裝接棒摩爾定律 12內(nèi)存帶寬成為算力卡口，存算架構持續(xù)迭代 15云廠資本開支高增，PCB廠商積極擴產(chǎn) 17國內(nèi)引領半導體周期，國產(chǎn)高端芯片亟需突破 23處理器：高端芯片進口受阻，國產(chǎn)替代節(jié)奏加快 23存儲I催動“超級周期，供需缺口推動價格上行 26設備制程與存儲升級，國產(chǎn)化需求打開空間 30材料：受益擴產(chǎn)與稼動率提升，半導體材料業(yè)績穩(wěn)定增長 33封測：封測商Q3業(yè)績表現(xiàn)強勁與存儲將持續(xù)驅(qū)動其增長 35三、端側：巨頭加碼終端側算力，應用落地驅(qū)動產(chǎn)業(yè)發(fā)展 37混合有望成趨勢，端側價值顯現(xiàn) 37手機：軟硬件生態(tài)落地，驅(qū)動換機周期 38PC：硬件算力與系統(tǒng)級功能逐步完善PC滲透率逐步提升 50機器人：產(chǎn)業(yè)政策大力扶持，臨近規(guī)模上量時點 56AIoT：多方玩家積極布局，期待爆品出現(xiàn) 60四、投資建議 66觀點總結 66相關標的 68五、風險提示 69圖表目錄圖表1：的編程能力比o3提升 7圖表2：的幻覺率相于o3明顯降低 7圖表3：網(wǎng)頁側邊交互界面 8圖表4：ChatGPT代理功能 8圖表5：周度月活用戶數(shù) 8圖表6：北美四大資本開支（十億美元） 8圖表7：Phi-4模型在多個基準測試中與大模型媲美 9圖表8：Qwen2.5?Omni?7B在多模態(tài)測試中取得優(yōu)異成績 9圖表9：英偉達產(chǎn)品方案迭代路線圖 10圖表10：RubinCPX機架和托盤 圖表機柜方案 圖表12：分離式推理模式示意圖 12圖表13：使與上下文生成工作負載一致的優(yōu)化推理 12圖表14：各大公司進行中的芯片計劃 12圖表15：高通機架式方案 12圖表16：2nm制比16nm功耗降低性能翻倍 13圖表17：數(shù)據(jù)中心對先進制程晶圓需求的占比不斷提升 13圖表18：CoPoS封裝結構示意圖 14圖表19：封裝向封裝演進 14圖表20：&封裝結構對比示意圖 15圖表21：三種先進封裝技術路線的對比 15圖表22：主流現(xiàn)貨報價（單位：美元） 16圖表23：迭代周期顯著縮短到兩年到兩年半一代 16圖表24：全球存儲廠商迭代路線圖（HBM3→HBM4） 16圖表25：海外云廠資本開支梳理 17圖表26：海外ASIC+GPU對應PCB市場空間 17圖表27：部分PCB企業(yè)國內(nèi)及海外擴產(chǎn)規(guī)劃 18圖表28：2024-2027年速復合增速高達50% 19圖表29：2024年全球端市場份額情況 19圖表30：不同領域用覆銅板參數(shù) 19圖表31：松下高速方案 19圖表32：用樹脂發(fā)展趨勢 19圖表33：樹脂性能體系（Df數(shù)值小，Dk數(shù)值大） 19圖表34：電子布在中的應用示意圖 20圖表35：低介電玻纖、石英纖維、普通玻纖的對比值很?。?20圖表36：不同粗糙度等級的銅箔輪廓示意圖 20圖表37：花園銅箔公司的超低輪廓銅箔技術路線 20圖表38：不同工藝的線寬線距對比 21圖表39：工藝流程圖 21圖表40：有機材料作為剝離層的生產(chǎn)工藝流程示意圖 21圖表41：有機材料作為剝離層的生產(chǎn)工藝流程示意圖 21圖表42：PCB鉆孔示意圖 22圖表43：背鉆示意圖 22圖表44：英偉達、、參數(shù)對比 23圖表45：華為昇騰解決方案 24圖表46：華為384超節(jié)點 24圖表47：寒武紀思元系列智能加速卡參數(shù) 25圖表48：思元系列板卡與主流GPU性能和能效對比 25圖表49：海光信息主要規(guī)格 25圖表50：海光信息提供完善軟件棧支持 25圖表51：現(xiàn)貨價、合約價、臺股月度營收同比增速對比 26圖表52：大模型訓練與推理對存儲器的需求 27圖表53：存儲器分層架構 27圖表54：與成本對比 27圖表55：存儲芯片主要廠商資本開支 28圖表56：存儲芯片（大容量）主要廠商毛利率 28圖表57：存儲芯片（小容量）主要廠商毛利率 29圖表58：Flash價格預測 29圖表59：價格預測 29圖表60：主流型號存儲器價格走勢 29圖表61：Flash市場規(guī)模與價格 30圖表62：市場規(guī)模與價格 30圖表63：Flash（左）和右）市場結構 30圖表64：臺積電收入與閃存2025Q4財報核心情況 31圖表65：半導體設備2025Q3收入情況以及估值對比 32圖表66：全球晶圓制造材料、封裝材料及半導體材料同比（%） 33圖表67：全球半導體材料銷售額及中國大陸占比（十億美元33圖表68：全球半導體硅片季度出貨面積 33圖表69：半導體材料2025Q3收入情況以及估值對比 34圖表70：封測廠商收入情況以及估值對比 35圖表71：封測廠商收入情況以及估值對比 36圖表72：混合式37圖表73：麒麟搭配的NPU大幅提升圖像識別速度 38圖表74：數(shù)量可觀的模型可從云端分流到終端運行 38圖表75：華為麒麟基于NPU的算力可快速識圖 39圖表76：蘋果的算力支撐圖庫的本地人臉識別 39圖表77：手機全棧革新及生態(tài)重構 39圖表78：手機本地運行大模型實現(xiàn)智能對話交互 39圖表79：端云混合實現(xiàn)不同場景下的算力調(diào)用最優(yōu)解 40圖表80：手機三星S24在云端和終端運行的功能對比 40圖表81：Intelligence架構 41圖表82：9系列實現(xiàn)的主要功能的端云劃分 41圖表83：不同的大模型壓縮技術 42圖表84：主要的輕量化端側模型 42圖表85：近兩年各廠商普遍提升旗艦手機的容量至12GB及以上 42圖表86：小米MiLM2-4B端側大模型對比Qwen2.5-3B/Llama3.2-3B的測試結果 43圖表87：OPPO安第斯大模型的技術特征與核心能力 43圖表88：藍心大模型實現(xiàn)的功能圖例 44圖表89：主要品牌廠商紛紛在操作系統(tǒng)中嵌入大模型 44圖表90：未來可能將嵌入系統(tǒng)內(nèi)核&框架層 45圖表91：OPPO基于SenseNow框架實現(xiàn)小布助手的深度執(zhí)行功能 45圖表92：中國智能手機廠商在大語言模型領域的進展 46圖表93：中國智能手機市場份額 46圖表94：智能手機創(chuàng)新周期復盤 46圖表95：全球智能手機年度出貨量及同比增速 47圖表96：中國智能手機年度出貨量及同比增速 47圖表97：全球智能手機季度出貨量及同比增速 47圖表98：中國智能手機季度出貨量及同比增速 47圖表99：全球新一代手機市場預測 48圖表100：蘋果手機銷量及增長復盤 48圖表101：歷代iPhone成本構成 49圖表102：、微軟對PC的定義 50圖表103：PC處理器的算力（TOPS/TFLOPS）變化 51圖表104：Intel的異構算力組成 51圖表105：PC中負載在各算力單元的執(zhí)行比例預測 51圖表106： ows可實現(xiàn)系統(tǒng)級的翻譯功能 52圖表107： ows在本地生成和優(yōu)化圖像 52圖表108：Intelligence為文檔編寫提供幫助 53圖表109：蘋果為專業(yè)軟件CutPro加入了功能 53圖表全球PC季度出貨量及份額變化 53圖表全球具備NPU的PC出貨量份額預測 53圖表聯(lián)想內(nèi)嵌的工作助手功能 54圖表華為鴻蒙筆記本電腦Pro 54圖表PC平均容量預測 55圖表PC平均Flash容量預測 55圖表國內(nèi)外已發(fā)布的人形機器人 56圖表人形機器人相比傳統(tǒng)機器人的差異 57圖表人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈全景 57圖表特斯拉人形機器人腳腕關節(jié)使用六維力傳感器 58圖表120：人形機器人主流視覺解決方案 58圖表121：人形機器人主流算力芯片架構對比 58圖表122：人形機器人算力芯片方案對比 59圖表123：智能手機出貨量復盤 60圖表124：不同終端對比 60圖表125：智能眼鏡銷量預測 61圖表126：智能眼鏡銷量 61圖表127：夸克眼鏡 62圖表128：小米眼鏡 62圖表129：智能眼鏡的生態(tài)應用 62圖表130：Display智能眼鏡 62圖表131：硬件渲染圖猜想 63圖表132：類似可穿戴渲染圖猜想 63圖表133：豆包Friend耳機 64圖表134：蘋果線歷代耳機功能及價格對比 64圖表135：融入大模型的智能音箱新品 64圖表136：顯眼包外表是藍白配色的毛絨玩具 65圖表137：顯眼包具有對話、中英文角色切換按鈕 65一、模型側：大模型性能持續(xù)進化，端側模型趨勢正盛引領大模型邁向統(tǒng)一智能階段。8月，OpenAI4o之后最具戰(zhàn)略意義的升級。與以往單一模型體系不同，GPT-5被定義為一個統(tǒng)一智能系統(tǒng)，不再區(qū)分推理、多模態(tài)與Agent模型，而是通過內(nèi)置的實時路由器在理解用戶Prompt態(tài)、跨任務的協(xié)同處理。在編程、文本創(chuàng)作及醫(yī)療健康問答等場景中的表現(xiàn)顯著提升，具備更低的幻覺在推理效率與成本控制上取得重大突破。其API美元/百萬tokens1.25美元/百萬tokens美元/百萬tokens。該降本優(yōu)化將進一步推動大模型的普及與商業(yè)化落地。圖表的編程能力相比o3提升 圖表的幻覺率相比于o3明顯降低penAI penAISora2推動視頻生成物理一致性大幅提升。9月，OpenAISoraSora，Sora2在時空一致性、角色連續(xù)性和物理模擬等方面實現(xiàn)大幅提升，能夠在單個視頻中保持場景、光影和人物動作的邏輯連貫，并同步生成對應的語音和環(huán)境音效。模型引入了世界建模（WorldModel）思路，使其在生成內(nèi)容時能推演物體運動與因果關系，而非僅進行像素層預測。Sora2大幅降低了普通用戶創(chuàng)作視頻的門檻，也為AI大模型找到了重要的商業(yè)化落地場景，被稱為視頻領域的GPT-3.5時刻。OpenAI同期上線的iOS應用Sora2APP，僅用5天時間達成百萬下載，顯示出強勁的用戶接受度與市場潛力。OpenAI打造從入口層即具備AI能力的產(chǎn)品形態(tài)，引領人機交互邁入智能協(xié)作的新階段。OpenAI又在10月發(fā)布了ChatGPTAtlas——一款以ChatGPT為核心構建的桌面智能瀏覽器。Atlas將GPT系統(tǒng)直接整合進瀏覽器／工具環(huán)境，使其能理解用戶所處的網(wǎng)頁情景、記憶歷史對話、主動選擇調(diào)用模型或工具，并在用戶界面內(nèi)完成復雜任務。這款產(chǎn)品不僅是對ChatGPT功能的擴展，更是一次對互聯(lián)網(wǎng)訪問方式的重塑。ChatGPT從問答式助手正式升級為覆蓋搜索、瀏覽與執(zhí)行任務的全方位超級入口。OpenAI期望通過Atlas讓ChatGPT成為用戶與互聯(lián)網(wǎng)世界的主通道，直接承擔網(wǎng)站訪問、社交媒體互動與在線服務操作等任務，預示著未來Web使用形態(tài)將逐步轉(zhuǎn)向AI代理式瀏覽——讓用戶專注于決策與創(chuàng)造，并將信息獲取與操作直接交由智能體完成對于產(chǎn)業(yè)來說，這既是對模型→API階段的延伸，也是模型→智能體／應用平臺階段的開端。圖表網(wǎng)頁側邊ChatGPTAtlas交互界面 圖表ChatGPTAtlas代理功能penAI penAI大模型廠商的用戶與收入規(guī)模仍處于快速擴張期。月初，Chat的全球周活躍用戶數(shù)83OpenAI整體商業(yè)化能力的躍升。根據(jù)TheInformation的報道，OpenAI在2024年底的年經(jīng)常性收入（ARR）約為55億美元，而到2025年前七個月，其ARR已達到約120億美元，實現(xiàn)收入翻番。與此同時，Anthropic的增長勢頭更為迅猛，其ARR在2025年初僅約10億美元，但至年中已攀升至50億美元，半年增長近五倍。兩家公司在規(guī)模與生態(tài)擴張上的競速，標志著AI大模型正進入應用變現(xiàn)階段——從以模型參數(shù)和性能為主導的競爭，轉(zhuǎn)向以用戶留存率、商業(yè)滲透率為核心的可持續(xù)增長。伴隨AI應用落地加速，CSP也在加快資本開支，押注AI基礎設施建設。全球幾大頭部CSP明顯感受到AI技術對收入和運營效率帶來的提升，并紛紛進行史上最大規(guī)模的基礎設施投資。以Google為例，其云業(yè)務營收在25Q3達到152億美元，同比增長34%，其中AI相關收入已達到每季度數(shù)十億美元的規(guī)模。同時，AI正在重塑谷歌核心搜索業(yè)務體驗，自推出以來實現(xiàn)了強勁的周環(huán)比增長，本季度搜索查詢量翻了一番，目前擁有超過7500萬日活躍用戶。Google每月處理的Token數(shù)量從7月的980萬億增長至超過1300萬億，一年內(nèi)增長超過20倍。受此推動，谷歌將2025年資本開支預期從850億美元上調(diào)至910-930億美元，并明確表示2026年的資本開支將顯著增加。圖表OpenAI周度月活用戶數(shù) 圖表北美四大CSP資本開支（十億美元）WeeklyActiveUsers（Million）

微軟 Meta Amazon Google0

2023.112024.82024.102024.112025.22025.32025.10

806040200penAI loomber端側模型在移動設備和物聯(lián)網(wǎng)設備上的應用正成為趨勢，其發(fā)展得益于幾個關鍵技術的進步。在用戶設備上本地運行的AI模型，是AI技術應用的一種趨勢。首先，移動設備的處理能力有了顯著提升，現(xiàn)代智能手機和平板電腦的處理器接近或達到了臺式機的性能水平。例如，高通、蘋果和華為等公司的最新芯片都具備處理復雜AI任務的能力。其次，AI模型的壓縮技術也在不斷進步，研究人員和工程師已經(jīng)開發(fā)出多種剪枝、低精度量化和知識蒸餾技術，這些技術可以顯著減少模型的大小，而不會過多影響其性能。隱私保護、低延時和成本優(yōu)勢都確定了端側模型的發(fā)展基礎。由于數(shù)據(jù)處理直接在本地完成，敏感信息無需上傳到云端，這減少了數(shù)據(jù)泄露的風險，并符合越來越嚴格的數(shù)據(jù)保護法規(guī)。此外，端側模型還能在沒有網(wǎng)絡連接的環(huán)境下工作，這對于那些網(wǎng)絡連接不穩(wěn)定或希望降低數(shù)據(jù)使用成本的用戶尤其有價值。在實際應用中端側AI模型已經(jīng)被應用于多種場景，如智能家居設備中的語音助手、智能手機上的面部識別解鎖、健康監(jiān)測設備中的實時數(shù)據(jù)分析等。這些應用不僅提升了用戶體驗，還推動了相關行業(yè)的技術革新。隨著端側計算能力的進一步增強和AI技術的持續(xù)發(fā)展，端側模型將在更多的領域中發(fā)揮重要作用，特別是在需要實時處理和高隱私要求的應用場景中。同時，跨設備的AI模型協(xié)同工作也將是未來發(fā)展的趨勢之一，這將進一步拓展端側模型的應用范圍和深度。微軟、阿里等廠商均推出了面向端側部署的小模型，模型的性能在部分測試中接近主流大參數(shù)模型。微軟在2024年12月發(fā)布了參數(shù)規(guī)模為14B的Phi?4模型，2025年又陸續(xù)推出了Phi?4系列的多種變體，包括Phi?4?multimodal、Phi?4?mini、Phi?4?reasoning、Phi?4?reasoning?plus以及Phi?4?mini?reasoning。其中，Phi?4?reasoning是在14B的Phi?4模型基礎上進行監(jiān)督微調(diào)得到的，而Phi?4?reasoning?plus則通過進一步一輪強化學習優(yōu)化。盡管這些模型的參數(shù)量仍為14B，但在數(shù)學、編程及科學問題等大多數(shù)基準測試中，它們的表現(xiàn)超過了OpenAI的o1?mini和DeepSeek?R1?Distill?Llama?70B，接近完整DeepSeek?R1模型的性能水平。阿里的Qwen?2.5?Omni?7B采用了創(chuàng)新的Thinker?Talker多模態(tài)架構，能夠同時理解和處理文字、圖片、音頻和視頻等多種信息類型，并在多模態(tài)測試基準中取得了優(yōu)異成績。圖表Phi-4模型在多個基準測試中與大模型媲美 圖表Qwen2.5?Omni?7B在多模態(tài)測試中取得優(yōu)異成績二、硬件側：CapEx高增拉動硬件需求，國產(chǎn)半導體持續(xù)追趕新玩家不斷涌現(xiàn)英偉達維持年迭代，GB300服務器方案目前進入量產(chǎn)期。進入放量期，成為繼之后AI服務器放量的新一輪關鍵驅(qū)動。GB30012-HiHBM3e、288顯存，整機網(wǎng)絡帶寬提1.6?Tbps，以滿足更高并發(fā)推理的通信需求。在性能表現(xiàn)上，GB300精度下的推理算力相較1.5Bianca板卡方案，并優(yōu)化了液冷系統(tǒng)與供電模塊。Rubin架構方案逐步顯現(xiàn)，Vera-RubinSuperChip蓄勢待發(fā)，RubinUltraNVL576(Kyper)等新機架設計亮相。在2025年10月27日-29日英偉達在華盛頓舉辦的GTC2025活動中，Vera-Rubin架構超級芯片（SuperChip）SuperChipRubinRubinHBM4HBM432LPDDR內(nèi)存通道；Arm176上的演講，臺積電Rubin26Q3~26Q4甚至更早的時點進入量產(chǎn)期，整的節(jié)奏。圖表9：英偉達產(chǎn)品方案迭代路線圖TC2025/10英偉達同步推出了兼顧成本的CPX及對應機柜方案。較Rubin專為AI推理中的預填充階段設計，強調(diào)計算性能（FLOPS）以優(yōu)化處理長上下文。Rubinpeta的128顯存、專用的視頻編解碼硬件支持，并在注意力機制加速3倍水平。Rubin經(jīng)過優(yōu)化，能夠高效處理長序列，與現(xiàn)有的分布式推理架構協(xié)同工作，提升吞吐量與響應速度，更適合軟件開發(fā)和高清視頻生成等高價值推理應用場景，同時顯著增強大AI工作負載的投資效益。英偉達累計推出三種機架配置，VR200NVL144（僅、VR200NVL144CPXCPX混合、以及CPX雙機架方案，提供了更大的靈活性。英偉達允許客戶根據(jù)Rubin純Rubin機架，以精確調(diào)整預填充與解碼的比例DatoCPXCPU協(xié)同工作，共同承擔生成階段的處理任務，為長上下文應用場景提供完整的高性能計算細分解決方案。RubinRubinCPX、Rubin，單機架即可提供8計算能力（較GB3002提升%，同時具備0TB高速內(nèi)存和7/s的內(nèi)存帶寬。圖表NvidiaRubinCPX機架和托盤 圖表NvidiaRubinUltra機柜方案vidia vidia對比前期架構，RubinCPX的另一個重要優(yōu)勢在于其對預填充流水線并行的優(yōu)化。根據(jù)SemiAnalysis，RubinCPX實現(xiàn)了降低網(wǎng)絡成本、更高的吞吐量和顯著節(jié)省TCO三個領先點：降低網(wǎng)絡成本：Rubin放棄了昂貴的快速橫向擴展網(wǎng)絡（如n。Peen66的帶寬（約Tbt/s）足以滿足現(xiàn)代MoEM的預填充需求。更高的吞吐量：token吞吐量，因為它涉及簡單的發(fā)送和接收操作，而不是專家并行（EP）中的所有到所有集體操作。顯著的節(jié)?。好涝?，占集群總成本的10以上。RubinCPX通過避免使用這些昂貴的網(wǎng)絡設備，為最終用戶帶來了巨大的成本節(jié)省。圖表分離式推理模式示意圖 圖表使與上下文生成工作負載一致的優(yōu)化推理 vidia vidia在英偉達之外，博通及谷歌/亞馬遜/特斯拉等廠商也積極推動AIASIC芯片發(fā)展，高通等新玩家不斷涌現(xiàn)自研ASIC芯片不僅能夠降低功耗，還能幫助CSP掌握AI基礎設施的成本與供應鏈，避免過度依賴英偉達，因此自研ASIC正成為CSP的競爭關鍵。谷歌曾獨占ASICAI芯片市場，目前AWS、Meta、微軟、高通等企業(yè)ASICAITrendForce預計，2025AWSASIC出貨量將增加一倍以上，是主要2026。AWS的ASICAI芯片Trainium2開始量產(chǎn)，搭載該芯片的服務器則在25Q1開始規(guī)?；鲐?；下一代Trainium326H1進入量產(chǎn)。高通也推出了下一代人工智能推理處理器AI20（206年發(fā)布）和A25（07年發(fā)布；兩款芯片均基于Hexagon的內(nèi)存，專門用于AI推理工作。圖表各大公司進行中的ASIC芯片計劃 圖表高通機架式方案公司ASIC代號谷歌TPUV8MetaMTIAV2i微軟MAIA200AWSTranium3高通AI200/AI250蘋果Baltravidia ualcomm先進制程持續(xù)擴產(chǎn)，先進封裝接棒摩爾定律服務器需求旺盛，AI引領先進制程發(fā)展。大會上，OpenAI宣布了與英偉達、博通、AMD10GWAI1000億美6GW的AMD算力。隨著大模型持續(xù)發(fā)展，AI對高算力的追求使得芯片整體對先進制程呈現(xiàn)出越來越高的需求。AI芯片的單片性能提升伴隨著且需要更小的尺寸，因此芯片對先進制程的迫切需求將推動服務器需求成為先進制程最大的驅(qū)動力。根據(jù)ETnews報道中援引KLAHPC節(jié)點平臺上開展芯片設計，AI成為引領先進制程發(fā)展的新動力。先進邏輯制程側，伴隨摩爾定律放緩，臺積電/三星/Rapidus/英特爾競逐2nm等工藝節(jié)點。目前歐美韓日等半導體領域傳統(tǒng)強國均在競逐2nm先進節(jié)點。其中美國、日韓主要立足于本土產(chǎn)能擴張，美國對外通過《芯TSMCFabFabIntelFab恢復；韓國、日本則是瞄準最先進制程，嘗試分別通過三星Rapidus2nm平臺來重新奪回全球技術領先地位。TSMC：臺積電的Q3財報會議上，CEO魏哲家表示N2（包括N2P/N2E/A16）將成為長期工藝節(jié)點，其中25H2量產(chǎn)、2026N2P26H2進入量產(chǎn)；A16SPR架構，專為高耗電的26H2進入量產(chǎn)。Samsung：Exynos2600SoC采用，目前已經(jīng)進入量產(chǎn)期。根據(jù)媒體報道，2nm平臺的能效表現(xiàn)較前期工藝節(jié)點顯著更優(yōu)，目前已經(jīng)收獲來自AI領域的訂單。在特斯拉最新財報會議上，馬斯克表示AI5芯片和未來迭代的AI6芯片均將由臺積電和三星共同代工。援引外媒報道，Rapidus25Q2已在北海道千歲的FabIIM-12nm測試片，目標年進入量產(chǎn)；Rapidus237.31MN2236.17基本持平。目前Rapidus正與IBM、Tenstorrent等公司接觸。Intel：工藝基于GAA技術，較Intel3工藝平臺的每瓦性能提高15%30%；集成了背部供電（PowerVia。目前，18APantherLake。圖表2nm制程比16nm功耗降低90%，性能翻倍 圖表數(shù)據(jù)中心對先進制程晶圓需求的占比不斷提升數(shù)據(jù)中心 電腦 智能手機70%60%50%40%30%20%10%0%SMC、MATAI高景氣浪潮持續(xù)下，先進封裝浪潮方興未艾。伴隨著AI算力需求的持續(xù)增長，與先進制程相配套的先進封裝需求同樣旺盛，CoWoS產(chǎn)能仍然緊缺，臺積電的自有產(chǎn)能和配套外包產(chǎn)能都處于持續(xù)擴張態(tài)勢之中。在短期和中期維度下，以英偉達、谷歌等為首的GPGPU和AIASIC廠商對CoWoS先進封裝的需求仍然高漲；臺積電在加速CoWoS商業(yè)化的同時，對新材料、新技術（如CoWoP、CoPoS等）的探索也仍在繼續(xù)：PS（ipnPelnSsre：結合ooS與P（anutanelevelacagng）的技術，在CoWoS基礎上，用方形的面板RDL層取代原本的圓形硅中介層，用互聯(lián)密度作為代價置換了更大的面板面積，提高了可利用率。CoPoS技術將主要聚焦于人工智能（AI）等高端芯片應用。根據(jù)媒體報道，采用CoWoS-R制程的版本將主要服務于博通，而CoWoS-L則主要面向英偉達及AMD。圖表18：CoPoS封裝結構示意圖智科與CoWoS相比，CoPoS的主要優(yōu)勢是低成本和低量產(chǎn)瓶頸，在有效解決了CoWoS產(chǎn)能緊缺的問題的同時降低了中介層成本，滿足大規(guī)模量產(chǎn)推廣的要求。同時CoPoS封裝結構更具靈活性，能更好地適應多樣化的芯片尺寸與應用需求。圖表19：CoWoS封裝向CoPoS封裝演進emiVisionP（ipnernPB：將hp通過微凸點倒裝到硅中介層上，完成芯片與硅基板的高密度互PCB的類載板（mSAP）PCBWoS的封裝基板載板）PCBHDIMSAP／SAP等工藝在板上形成精細的重分布層L，保證信號完整性與功率分配。相比，具備一體化與成本優(yōu)勢。CoWoP的一體化，具備更薄、PCBPCB替代了成本相對更高的ABF／BT載板封裝基板。這一技術一方面降低了材料與制造成本，另一方面縮短了整體交付周期。同時，通過PCB上直接集成芯片、硅中介層和多層HDI／MSAP重分布層來減少封裝層級，實現(xiàn)更薄更輕的板卡一體化設計，并在同一塊板上完成多至10余層、30μm級線寬／線距的高速互連，兼具高帶寬、低延遲與設計靈活性。圖表&封裝結構對比示意圖 圖表三種先進封裝技術路線的對比日半導 技新報、從產(chǎn)能及布局來看，先進封裝仍在加速擴張期，新建高端先進封測產(chǎn)能主要落地在美國和中國臺灣地區(qū)：臺積電加大在臺灣地區(qū)和美國兩地的先進封裝產(chǎn)能布局。根據(jù)Trendforce援引媒體報道，臺積電位于美國亞利桑那州的兩家先進封裝工廠（AP1和AP2）2025Q3已經(jīng)進入場地準備期，計劃于26H2開始建設、2028年正式投產(chǎn)。其中AP1將主要擴張SoIC（System-on-Integrated-Chips）CoW產(chǎn)能、后端的oS(即onSubstrate)階段由安靠負責；而AP2將前瞻布局CoPoS產(chǎn)能，以滿足對AI和HPC芯片封裝的需求。與此同時，臺積電位于臺灣嘉義的AP7也在同步建設之中，主要布局CoPoS產(chǎn)能。安靠位于亞利桑那州的封裝工廠追加投資，目前已進入破土動工階段。年8月，安靠宣布為亞利桑那2070英畝土地和建設第二封裝測試廠。根據(jù)安靠更新后的計劃表，亞利桑那州第一封裝工廠將于27H1竣工、2028正式投產(chǎn)，其定位是外包半導體封裝和測試中心，補充臺積電的封測能力、滿足人工智能、HPC、通信和汽車應用等需求。其他傳統(tǒng)OSAT廠商亦不斷加碼先進封裝測試技術，國內(nèi)外多廠商實現(xiàn)了技術邊際突破。除臺積電外，在FCMCM（倒裝多晶片模組、25D等五大先進封裝解決方案。國內(nèi)長電先進聚焦bumping，F(xiàn)an-out晶圓級等先進封裝，通富微電在/D先進封裝保持國內(nèi)領先，深科技專注存儲封測領域，并聚焦倒裝工藝Flpchp、Pt堆疊封裝技術的研發(fā)。內(nèi)存帶寬成為算力卡口，存算架構持續(xù)迭代內(nèi)存仍然是AI算力核心卡口，HBM需求持續(xù)高景氣。隨著英偉達GPU的發(fā)布周期固定在每年一次，算力提升對內(nèi)存容量和帶寬提出了接近每年翻倍的高要求；根據(jù)咨詢公司數(shù)據(jù)，GPU的計算能力在過去20年間增長了60000倍，但同期DRAM內(nèi)存帶寬僅提高了100倍——內(nèi)存墻仍將長期存在，通過HBM路線實現(xiàn)低功耗高帶寬趨勢明確。以位元計算，目前HBM占整個DRAM市場比重仍在個位數(shù)，滲透率存在較大提升空間；TrendForce預測到2026年HBM出貨量將超過300億Gb。DRAM產(chǎn)能供給緊缺趨勢不變，SK海力士等龍頭廠商加速擴產(chǎn)。從供給端看，HBM供應仍然緊缺，相應持續(xù)擠占DRAM產(chǎn)能，25Q2~Q3DRAM廠商現(xiàn)貨報價加速攀升；部分美國與國內(nèi)廠商已經(jīng)開始和晶圓廠簽訂2-3年的長期合同進行鎖價。根據(jù)Trendforce援引TheBell報道，SK海力士計劃通過清州DRAM工廠M15XM1626H2DRAM60萬片/DRAM晶圓產(chǎn)能處于同一水10000片/DRAM26Q45萬片/月。迭代周期隨之顯著縮短。GB3001224GBHBM3e，RubinAMDMI400HBM4/4e26Q1的最終資格測試。從更新周期來看，JEDEC20254JESD高帶寬存儲器M（接口寬度從HM/HMe的104位翻倍至208位；堆棧通道數(shù)從6個增加到2個，支持b或2b芯片的4到16層堆棧配置，較HM3規(guī)范發(fā)布約三年，計劃落地時間較HM3落地時點亦在三年左右。根據(jù)的預測，HBM的迭代周期從前期的每四年一代提高并穩(wěn)定到每兩年到兩年半一代。圖表主流現(xiàn)貨報價（單位：美元） 圖表HBM迭代周期顯著縮短到兩年到兩年半一代rendforc rendforc全球龍頭存儲廠商競逐HBM4，SK海力士仍居領先地位，三星美光加速追趕。Trendforce預測，SK59%HBM20%左右份額。從時點上看，SK312HBM4樣品、610月快速進入量產(chǎn)；42026HBM425Q2交付給英偉達，當前進入最終的預生產(chǎn)（PP）階段。從技術上看，SK海力士的2048個終端，帶寬翻倍，引腳速度在以上。美光目前交付樣品超過2.8TBps帶寬和超過Gbps引腳速度，計劃在年同時推出標準版和定制版的HBM4eHBM4e產(chǎn)品，目標引腳速度超過13Gbps3.25TB/s，較當前HBM2.5e快約3倍。圖表24：全球存儲廠商HBM迭代路線圖（HBM3→HBM4）rendforc遠期看，英偉達計劃自研BaseDie，意在進一步提高傳輸速率。除傳統(tǒng)晶圓廠外，為了進一步提高傳輸速率，AI算力芯片廠商也開始協(xié)同進行HBM設計。2025年8月，英偉達宣布計劃自研HBM內(nèi)存BaseDie，采3nm2027HBMBase的計劃，旨在優(yōu)化AI內(nèi)存有望采用內(nèi)存原廠DRAM與英偉達Base的組合模式，標志著其在高性能計算存儲架構領域的垂直整合進一步深化。（）2）設備：中微公司、中科飛測、盛美上海、精智達）材料：聯(lián)瑞新材、雅克科技（）封測：通富微電。云廠資本開支高增，PCB廠商積極擴產(chǎn)云廠商資本開支持續(xù)上修，拉動AI服務器、存儲設備、網(wǎng)絡設備采購。AI服務器、網(wǎng)絡設備、存儲設備拉動主板、交換板、存儲卡、電源板等PCB需求，常規(guī)消費電子產(chǎn)品中PCB成本占整體成本5-8%。根據(jù)我們GPU+ASICPCB400億，2026900其他AISC14.024.5 87.5 175.0圖表海外云廠資本開支梳理 圖表其他AISC14.024.5 87.5 175.0市場空間（億元）20242025E2026E2027ENV八卡機 58.7 57.6 46.8 46.2NV機柜2.888.2264.6423.4AWS14.0105.0294.0453.6GoogleTPU98.0126.0176.4260.1Meta7.021.075.6140.0AMD19.622.430.237.1合計214.1444.7975.21535.3530560增速（YOY）2024202520262027NV八卡機NV機柜-18.7%200.0%-1.3%60.0%AWS650.0%180.0%54.3%GoogleTPU28.6%40.0%47.4%Meta200.0%260.0%85.2%其他AISC75.0%257.1%100.0%AMD整體增速35.0%119.3%22.7%57.4%loomber 高階產(chǎn)能供不應求，中國企業(yè)積極擴產(chǎn)，但供需瓶頸難短期緩解?；仡欉^去，PCB產(chǎn)業(yè)也符合產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)移趨勢，也即是從日韓、臺灣逐漸轉(zhuǎn)移至中國大陸，當前中國大陸PCB行業(yè)產(chǎn)值占全球50%以上，也形成了渤海灣、珠三角、長三角等產(chǎn)業(yè)集群。我們認為，PCB行業(yè)轉(zhuǎn)移至中國大陸，主要因中國大陸有幾個明顯的優(yōu)勢：成本管理優(yōu)勢。a)大陸廠商憑借自身在原材料與人工成本上的優(yōu)勢，能以相比其他地區(qū)廠商更低的價格來獲取競爭優(yōu)勢。例如，海外材料成本更高，且難以更換原材料供應商。b)內(nèi)資的經(jīng)營管理效率水平顯著高于外資廠商。環(huán)保標準優(yōu)勢。在歐美日韓地區(qū)，政府對廠商的環(huán)保要求高于國內(nèi)，歐美日韓廠商投資新項目的速度受限。產(chǎn)業(yè)鏈配套優(yōu)勢：中國作為全球最大的消費電子產(chǎn)品市場，上游供給端能配套不斷增長的生產(chǎn)需求。大陸企業(yè)成本控制和服務能力更強，響應速度更快。AIPCBPCB（高多層、HDI）的產(chǎn)品供應以勝宏科技、生益電子、景旺電子、深南電路為代表的陸資板廠已經(jīng)在海外算力龍頭或云廠商處大批量供貨，未來份額仍有望提升。此外，需求確定背景下，PCB企業(yè)原先的擴產(chǎn)規(guī)劃也在有序落地，根據(jù)我們不完全統(tǒng)計企業(yè)海外建廠投資合計超過20億美金，大陸建廠資金超300億。圖表27：部分PCB企業(yè)國內(nèi)及海外擴產(chǎn)規(guī)劃，各公司公告、備注：時間截至2025年Q1我們認為，PCB企業(yè)擴產(chǎn)不是簡單進行資本開支，建設廠房，購買設備即可完成，涉及到供應鏈配套、環(huán)評、綜合成本等多方面因素。盡管現(xiàn)階段PCB企業(yè)均在大力投建產(chǎn)能，但從投建產(chǎn)能到真實產(chǎn)能中間需要AIPCB產(chǎn)能的供需格局并不會在短期內(nèi)發(fā)生逆轉(zhuǎn)，無需過度擔心。PCB材料全面升級，高速覆銅板材料拉動低介電玻璃布/石英布、低粗糙度銅箔與高性能樹脂需求。服務器及高速交換機推動高階市場快速成長，方案即將落地。從需求端看，根據(jù)臺光電法說CCL18%CCL40%CCL市場中，主要增量來自AI服務器領域，高速交換機領域。供給格局側，根據(jù)臺光電法說會報告，2023年全球高速28%19%16%11%5、生。202440%5.7%。隨著對電性能要求越來越高，覆銅板規(guī)格從傳統(tǒng)M2逐漸升級至M8，M8現(xiàn)階段已經(jīng)在NV體系服務器、海外AI服務器以及各M9材料方案，從電學原理角度，高頻高速覆銅板對電性能要求更嚴苛，其自身性能的提升，需要前端的樹脂材料、玻纖、銅箔共同迭代。圖表2024-2027年高速CCL復合增速高達50% 圖表2024年全球高端CCL市場份額情況光電法說 光電法說圖表不同領域用覆銅板參數(shù) 圖表松下高速方案光電法說 下電樹脂體系逐漸向碳氫、PTFE體系迭代。使用低介電常數(shù)和低損耗的基體樹脂材料，有利于減小高頻化和PPO因其本身內(nèi)部結構上的優(yōu)勢，具有很多優(yōu)異的性能，如較高的Tg、優(yōu)異的機械性能、抗沖擊性、低溫性和電氣絕緣性等，在PCB中得到了廣泛的應用，PPOM6、M、M7NCCL領域，PPO、PIBMIDf值滿M8領域，PPODfM9CCL領域，Df0.001以PTFE體系迭代。圖表CCL用樹脂發(fā)展趨勢 圖表樹脂性能體系（Df數(shù)值小數(shù)值大）電子玻纖布是覆銅板的基礎材料。電子級玻璃纖維布由電子級玻璃纖維紗織造而成，可提供雙向（或多向）增強效果，屬于重要的基礎性材料。電子布具有高強度、高耐熱性、耐化性佳、耐燃性佳、電氣特性佳及尺寸安定性佳等優(yōu)點，起絕緣、增強、抗脹縮、支撐等作用，使印刷電路板具備優(yōu)異的電氣特性及機械強度等性能。等新應用驅(qū)動電子布性能升級，低介電特種玻纖布需求爆發(fā)介電性能——高頻高速傳輸：玻纖覆銅板的關鍵決定性原材料之一。介質(zhì)損耗（DielectricLoss）主要由以下材料參數(shù)決定：介電常數(shù)、介電損耗因子（（2）從國外主要低DfE布相比，Low-DkE布的k與f分別下降了%（D、4.%（f圖表電子布在CCL中的應用示意圖 圖表低介電玻纖、石英纖維、普通玻纖的對比值很?。┻h新材招股 GY，Roger銅箔：高速場景下低值的超低輪廓銅箔需求激增。低輪廓銅箔包括反轉(zhuǎn)銅箔及銅箔粗化面上進行了低輪廓處理的各種不同程度的低輪廓銅箔（VLP、HVLP系列。為了追求高頻高速電路具有更好信號完整性（gnalntegty，縮寫，覆銅板要在高頻下實現(xiàn)更低的信號傳輸損耗性能。這需要覆銅板、多層PCB在制造中所采用的導體材料——銅箔，具有低輪廓度的特性，即覆銅板制造中采用銅箔是低Rz等品種。銅箔制造廠商通過改變、控制銅箔表面處理工藝，來控制銅箔的一側面或兩側面的表面粗糙度。目前，常規(guī)F和高級，主要應用于中損耗和低損耗類覆銅板中，HVLP（HVLP1）HVLP2銅箔用于極低損耗和超低損耗的覆銅板，目前M8\M9HVLP3/4/5級別的銅箔。大陸企業(yè)花園銅箔、德?？萍?、銅冠銅箔、隆揚電子等在低粗糙度銅箔領域均有不同程度的進展。圖表不同粗糙度等級的銅箔輪廓示意圖 圖表花園銅箔公司的超低輪廓銅箔技術路線河電 園銅PCB窄線寬線距趨勢明顯，mSAP工藝應用場景漸寬，可剝離銅箔需求可期。mSAP之所以比傳統(tǒng)減成法精細，是因為它初始的銅層極薄，所以后續(xù)蝕刻時的側蝕影響也極小。但相比SAP，它多了一個蝕刻掉多余薄銅的步驟，無論銅層多薄，蝕刻總會帶來一點點邊緣的損耗，這使得它在極限精細度上可能略遜于純粹的SAP。圖表不同工藝的線寬線距對比 圖表mS工藝流程圖河電 河電mSAP(ModifiedSemi-AddictiveProcess)改良型半加成工藝：將絕緣基材上的電解銅箔極薄化后，在其表面涂布光刻膠，經(jīng)過曝光顯影，露出導電圖案，在其表面進行鍍銅制程，后刻蝕其他在表面上的極薄電解銅箔，最小線寬可以做到30um以下，是類載板（SLP）當中的明星制程。超薄可剝銅通常是在具有一定厚度的載體箔上采用電沉積的方式形成幾微米的銅箔層，其關鍵在于如何解決載體箔與超薄銅箔剝離的問題，由于超薄銅箔的力學性能較差，制作時不易完整從陰極輥上剝離下來，采用傳統(tǒng)的工藝方法難以生產(chǎn)，而且在運輸過程中易出現(xiàn)引起卷曲、褶皺或撕裂等問題，影響到銅箔后續(xù)的使用。日本企業(yè)舍棄常規(guī)的銅箔制作工藝，發(fā)明了超薄載體銅箔的制作技術，采用具有一定厚度的金屬箔作為陰極，同時起著載體支撐的作用，并在其表面電沉積超薄銅箔，然后將沉積的超薄銅箔連同載體銅箔和基板材料一起熱壓，再采用化學蝕刻或者機械剝離方式去除載體銅箔。圖表有機材料作為剝離層的生產(chǎn)工藝流程示意圖 圖表有機材料作為剝離層的生產(chǎn)工藝流程示意圖揚電 載體超銅箔剝離研究狀PCB鉆針：PCB總量邏輯外，窄線寬趨勢+M9材料升級仍具有量價齊升邏輯。PCB鉆針主要用于PCB的內(nèi)層通孔工藝也需要用到鉆針，是典型的的PCB生產(chǎn)耗材。從量上看，除了自身市場的擴容，鉆針還有其更為獨特的量級邏輯，從量上看，PCB線寬線距持續(xù)收窄，單平米PCB的孔數(shù)會變多，由于單枚鉆針可使用的壽命AIPCB對于信號低損耗要求更高，對孔壁的形貌要求更高，通常會用到分段鉆孔的工序，單針可鉆孔數(shù)量下降；價格邏輯：AIPCB會用到涂層鉆針，PVD和TAC涂層針的價格會比傳統(tǒng)白針高20-30%，部分甚至會高40-50%。此外，未來覆銅板升級到M9規(guī)格，內(nèi)部用到的石英布本身硬度非常高，需要用到更為特殊的鉆針，鉆針整體ASP仍然會抬升，此外單針的壽命縮短后，進一步拉動單平米PCB的用量。因此，鉆針環(huán)節(jié)具有典型的量價雙升的邏輯，且受益于覆銅板升級。從行業(yè)格局來看，全球PCB鉆針較大企業(yè)有四家，分別為鼎泰高科、中鎢高新（金洲機電、日本佑能，臺灣尖點。PCB企業(yè)。我們認為，PCB行業(yè)市場份額進一步向中國大陸集中，大陸PCB鉆針企業(yè)如鼎泰高科、中鎢高新等將依托客戶份額提升繼續(xù)穩(wěn)固龍頭地位，未來產(chǎn)能釋放節(jié)奏占優(yōu)的企業(yè)將更為受益。圖表PCB鉆孔示意圖 圖表背鉆（backdrilling）示意圖子發(fā)燒 鵬電總結而言，我們認為此輪PCB大周期仍在上行，PCB全產(chǎn)業(yè)鏈均將受益，但需要持續(xù)跟蹤終端廠商在自身服務器、高速交換機的設計邏輯，觀察PCB價值量的變化。PCB板廠側可以持續(xù)跟蹤各家板廠擴產(chǎn)進度；CCL在海外客戶進展；上游環(huán)節(jié)關注覆銅板升級帶來的纖維布、銅箔、樹脂同步升級的機會，以及鉆針獨特的量價齊升邏輯。產(chǎn)業(yè)鏈相關公司：PCB板廠：深南電路、景旺電子、生益電子、滬電股份、廣合科技；覆銅板環(huán)節(jié)：生益科技、南亞新材；上游環(huán)節(jié)：德福科技、隆揚電子、菲利華、中材科技、宏和科技、鼎泰高科、大族數(shù)控、芯碁微裝。國內(nèi)：處理器：高端芯片進口受阻，自主開發(fā)節(jié)奏加快美國對華供應AI芯片管制強度持續(xù)升級，H20被納入管制范圍。2022年，美國BIS實施出口管制，英偉達和AMD的高端GPU產(chǎn)品出口受到限制。為滿足合規(guī)要求，英偉達隨后推出了面向中國市場的H800與A800互聯(lián)帶寬被下調(diào)。2023年，BIS公布的先進計算芯片出口管制新規(guī)進一步擴大限制范圍，以性能密度與總處理性能（TPP）成為新的標準，使得A100、A800、H100、H800、L40、L40S等多款產(chǎn)品遭到限制。雖然英偉達又推出了性能大幅下調(diào)，符合新規(guī)的H20，但H20也在今年4月被美國納入出口管制。圖表44：英偉達H100、H800、H20參數(shù)對比型號H100SXMH800SXMH20SXM架構HopperHopperHopper顯存顯存種類HBM3HBM3HBM3顯存容量80GB80GB96GB顯存帶寬3.35TB/s3.35TB/s4.0TB/s算力INT8Tensor3958TOPS3958TOPS296TOPSFP8Tensor3958TFLOPS3958TFLOPS296TFLOPSFP16Tensor1979TFLOPS1979TFLOPS148TFLOPSBF16Tensor1979TFLOPS1979TFLOPS148TFLOPSTF32Tensor989TFLOPS989TFLOPS74TFLOPSFP3267TFLOPS67TFLOPS44TFLOPSFP6434TFLOPS1TFLOPS1TFLOPSFP64Tensor67TFLOPS1TFLOPS互聯(lián)帶寬NVLink900GB/sPCIeGen5128GB/sNVLink400GB/sPCIeGen5128GB/sNVLink900GB/sPCIeGen5128GB/sTDP700W700W400WVIDIA 注：Withsparsity國際貿(mào)易關系不穩(wěn)定致使供應穩(wěn)定性出現(xiàn)波動，中國客戶對英偉達產(chǎn)品選擇更為謹慎。中美貿(mào)易關系不穩(wěn)定性增強背景下，雖然今年7月英偉達重新獲得H20芯片的對華銷售許可，但不久英偉達因安全漏洞問題被國家網(wǎng)信辦約談，對H206000D（顯存帶寬為8/s，但其性價比未能獲得中國客戶認可，中國客戶對于采購英偉達芯片更為謹慎，到10月英偉達95%。國產(chǎn)算力芯片迎來自主開發(fā)窗口期?？紤]到英偉達新品迎來大幅性能升級，并面向中國市場禁售，國產(chǎn)算力芯片發(fā)展刻不容緩。當前已經(jīng)涌現(xiàn)出一大批國產(chǎn)算力芯片廠商，昇騰、寒武紀相繼推出自研AI芯片，海光信息的DCU也逐漸打出知名度，其他配套環(huán)節(jié)的國產(chǎn)化進程也正在加速推進。310910基礎設施方案。均基于華為自研達芬奇Cube技術，集成了張量、矢量、標量等多種運算單元，支持多種混合精度計算。昇騰310是華為首款全棧全場景人工智能芯片，具備低功耗優(yōu)勢，昇騰910支持云邊端全棧全場景應用。昇騰已基于310和910形成了完善的解決方案，出貨形態(tài)包括：包括Atlas系列模塊、板卡、小站、服務器、集群等，打造面向端、邊、云的全場景AI基礎設施方案，覆蓋深度學習領域推理和訓練全流程。圖表45：華為昇騰AI解決方案華為384以超大集群提供算力，突破通信效率、內(nèi)存墻挑戰(zhàn)。AI開發(fā)CloudMatrix384BF16300PFlops，超過英偉達180PFlops。在互聯(lián)通信方面，CloudMatrix通過MatrixLink服務將單層網(wǎng)絡升級為兩層高速網(wǎng)絡，一層是超節(jié)點內(nèi)部的ScaleUp384卡全對等高速無阻塞互聯(lián)，卡間超大帶寬，納秒級時延；另一層是跨超節(jié)點間的ScaleOut網(wǎng)絡，可支持微秒級時延。在存力方面，華為云首創(chuàng)了彈性內(nèi)存存儲，打破傳統(tǒng)算力與顯存綁定的關鍵障礙，通過內(nèi)存池化技術，實現(xiàn)顯存和算力解綁。一方面，用替代NPU中的顯存，可使得首Token80%NPU的顯以獲得更多內(nèi)存。圖表46：華為CloudMatrix384超節(jié)點寒武紀專注AI領域核心處理器，思元590采用全新架構，性能相比在售旗艦有大幅提升。寒武紀目前已推出了思元系列智能加速卡，第三代產(chǎn)品思元370基于7nm制程工藝，是寒武紀首款采用chiplet技術的AI芯片，最高算力達到6T（T。思元30還搭載了ML-Ln多芯互聯(lián)技術，互聯(lián)帶寬相比Pe0提升91日舉辦的WAIC590，思元采用MLUarch05全新架構，實測訓練性能較在售旗艦產(chǎn)品有了大幅提升，能提供更大的內(nèi)存容量和更高和片間互聯(lián)接口也較上代實現(xiàn)大幅升級。圖表寒武紀思元系列智能加速卡參數(shù) 圖表思元370系列板卡與主流性能和能效對比武 武海光信息二代DCU升級規(guī)劃穩(wěn)步推進，海光DCU兼容類CUDA環(huán)境，適配性好。海光信息深算一號產(chǎn)品目前已實現(xiàn)商業(yè)化應用。20201DCUROCmROCmCUDA在生態(tài)、編程環(huán)境等方面具有高度的相似性，理論上講，市場上規(guī)模最大的GPGPU開發(fā)群體——CUDA用戶可用較低代價快速遷移DCUROCmAMD提出，AMDROCm生態(tài)的建設與推廣也將有助于開發(fā)者熟悉海光DCU。圖表海光信息8100主要規(guī)格 圖表海光信息提供完善軟件棧支持光信 光信摩爾線程、沐曦等AI芯片公司上市進程加快，資本市場助力下國產(chǎn)AI芯片行業(yè)將迎來快速發(fā)展階段。2025年9月26日，摩爾線程IPO成功過會，并于10月30日順利拿到上市批文。按照招股書內(nèi)容，摩爾線程擬募集80億元，用于新一代自主可控AI訓推一體芯片研發(fā)項目、新一代自主可控圖形芯片研發(fā)項目、自主可控AISoC芯片研發(fā)項目等。此外，10月24日，國內(nèi)高性能通用GPU核心企業(yè)沐曦股份成功過會。未來隨著眾多AI芯片公司上市，在資本市場助力下，國產(chǎn)AI芯片行業(yè)將迎來快速發(fā)展階段，自主開發(fā)的節(jié)奏將大大加快。存儲：AI催動超級周期，供需缺口推動價格上行4-5年，上行、下行周期大致2年上下。上輪周期起始于2020Q1，2023Q2持續(xù)7個季度。本輪周期，存儲器2023Q3開始漲價，因庫存問題，價格有所回落。2025Q1以來，不同品類存儲器啟動了新一輪漲價：1）HBMAI服務器強勁增長、傳統(tǒng)服務器復蘇，DDR5價格維持上升態(tài)勢，HBM因技術迭代單GB價格持續(xù)提高；2）DDR4DDR426H1DDR4DDR4出現(xiàn)階段性供需不平衡；3）NAND：HDD產(chǎn)能遇到瓶頸，北美對SSD的需求大幅增長，顆粒供應開始緊缺。圖表51：DDR3現(xiàn)貨價、DDR4合約價、臺股DRAM月度營收同比增速對比ind需求側，對于DRAM而言，單GPU配置的HBM、DDR規(guī)格和容量提升，2023年以來需求跟隨GPU持續(xù)強勁增長；對于NAND而言，推理側的爆發(fā)和QLCNAND成本的下降加強了對高速率、低延遲SSD對HDD的優(yōu)勢，SSD需求跟隨token爆發(fā)。催動本輪存儲上行的核心因素是，特別是推理需求的爆發(fā)。大模型訓練階段的存儲需求主要來自預訓練數(shù)據(jù)集和checpont（模型狀態(tài)快照，原始數(shù)據(jù)集規(guī)模約1-3T，而checpont存儲量與模型參數(shù)量線性相關（如0億參數(shù)模型每個checpont約T，00個總計約0TB，這些數(shù)據(jù)主要存儲在SD和HDD中，因容量不足而需從HBM經(jīng)DRAM逐步offload至SSD。推理階段的存儲需求則主要來自KVCache、AG等，其規(guī)模比原始數(shù)據(jù)大100倍左右（取決于向量維度，隨著思維鏈發(fā)展和用戶上下文增長，單次提問tokenCacheHBM存入SSD，后續(xù)提問時再加載回。推理階段的KVCache存儲策略采用精確匹配（用戶歷史對話）和向量空間模糊匹配（多用戶共享問題，通過共享相同問題的KVache和將長期未使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存至D來優(yōu)化存儲，而訓練階段的存儲需求則隨模型參數(shù)量增加而等比例上升。圖表52：大模型訓練與推理對存儲器的需求導體行業(yè)觀察，芯智慧，Trendforc其次是機械硬盤）供應短缺和成本競爭力的減弱，eSSD需求爆發(fā)。的核心優(yōu)勢在于顯著的讀寫速度和低延遲特性，SSDGBHDDAI推理HDDQLC4倍，隨著技術進年QLC成本有望進一步降低。替代的主要原因是AI應用爆發(fā)式增長，尤其是數(shù)據(jù)中心對高性能存儲的剛性需求，同時HDD產(chǎn)能面臨嚴重瓶頸，HDD廠商因行業(yè)處于"夕陽產(chǎn)業(yè)"狀態(tài)普遍不愿擴產(chǎn)，導致AIHDDSSD，特別是數(shù)據(jù)中心企業(yè)級存儲中，SSD1：5~1：61：12026QLCHDD的爆發(fā)式增長。圖表存儲器分層架構 圖表HDD與NAND成本對比ole ole供給側，存儲IDM資本開支計劃謹慎，且產(chǎn)能釋放速度較慢。2023-2025年上半年，大容量、小容量存儲廠商資本開支維持低增長或者負增長狀態(tài)，其中SK海力士資本開支增長較大，主要用于擴產(chǎn)前兩年開始持續(xù)緊缺的HBM、DRAM。存儲廠商的擴產(chǎn)意愿與供需缺口和盈利水平相關，目前各家DRAM的毛利率水平約40-50%，NAND的毛利率水平20-30%，特別是NAND盈利不穩(wěn)定，因此各家廠商的擴產(chǎn)意愿并不強。此外，存儲器的擴產(chǎn)周期從購買設備到產(chǎn)能釋放需要2年以上，因此新增的資本開支難以體現(xiàn)在2026年的供給上。圖表55：存儲芯片主要廠商資本開支capex（億美元）產(chǎn)品2017201820192020202120222023202425H1yoy1、大容量三星電子NAND、DRAM、Logic、panel3052132002813483714223751902%SK海力士NAND、DRAM6911810276941386111677103%MicronNAND、DRAM4789988210012177838665%閃迪NAND1.40.933%WesternDigitalNAND、HDD6.511.52.0-6%合計42742840944655464156858035627%yoy0%-5%9%24%16%-11%2%27%2、利基（臺廠）旺宏電子NAND、NOR-49%華邦電子NAND、DRAM、NOR2.83.51.0-73%南亞科技DRAM2.94.07.071%合計15.514.024.411.312.64.5-28%yoy-9%-27%-24%19%164%-54%12%-28%ind備注：西部數(shù)據(jù)曾經(jīng)生產(chǎn)HDD+NANDFlash，2025年3月西部數(shù)據(jù)分拆閃迪，閃迪獨立上市。自此，西部數(shù)據(jù)、閃迪各自獨立生產(chǎn)HDD和NANDFlash圖表56：存儲芯片（大容量）主要廠商毛利率60%40%20%0%-20%-40%三星電子 SK海力士 Micron WesternDigital 閃迪ind備注：西部數(shù)據(jù)曾經(jīng)生產(chǎn)HDD+NANDFlash，2025年3月西部數(shù)據(jù)分拆閃迪，閃迪獨立上市。自此，西部數(shù)據(jù)、閃迪各自獨立生產(chǎn)HDD和NANDFlash圖表57：存儲芯片（小容量）主要廠商毛利率0%

南亞科技 華邦電子 Powertech 旺宏電子ind我們預計2026年HBM、DRAM、NAND甚至小容量存儲均會出現(xiàn)不同程度的供給緊缺，并有可能演進成供需嚴重失衡的超級周期，因為AI爆發(fā)帶來大容量存儲供需失衡，并對小容量存儲產(chǎn)能產(chǎn)生擠占效應。供需缺口將催化價格大幅度上漲，根據(jù)Trendforce預測，NAND合約價在2025Q4將上漲5-10%，DRAM合約價則上漲8-13%，HBM合約價上漲12-18%。圖表NANDFlash價格預測 圖表價格預測rendforc rendforc圖表60：主流型號存儲器價格走勢FM2026年，預計NAND市場規(guī)模將增長至1080億美元，同比+59%，DRAM市場規(guī)模將增長至1800億美元，同比+36%，NAND、DRAM的單GB價格均有大幅度提升。從市場結構看，服務器在存儲市場的占比有望進一步提升。圖表NANDFlash市場規(guī)模與價格 圖表市場規(guī)模與價格全球NAND市場規(guī)模（十億美金） ASP(US$/GB) ） 806040200

2022 2023 2024 2025e 2026e 2027e

$0.10$0.09$0.08$0.07$0.06$0.05$0.04$0.03$0.02$0.01$0.00

500

2022 2023 2024 2025e 2026e 2027e

$4.5$4.0$3.5$3.0$2.5$2.0$1.5$1.0$0.5$0.0算 算圖表63：NANDFlash（左）和DRAM（右）市場結構手機 PC 服務器 其他 手機 PC 服務器 其他

2023

2024算

2025

25%26%25%26%37%16%30%31%15%14%13%32%31%30%

18%20%18%20%22%32%34%36%17%14%12%33%32%30%

2024

2025產(chǎn)業(yè)鏈相關公司：模組及經(jīng)銷（德明利、佰維存儲DR（瀾起科技、聚辰股份，利基存儲（兆易創(chuàng)新。設備：Fab制程與存儲升級，國產(chǎn)化需求打開空間先進制程與先進存儲需求強勁，資本開支持續(xù)投入先進制程、先進封裝、先進存儲（如、等我們選取Fab廠（臺積電）與存儲（閃迪）為代表進行分析，對應近期的季報都實現(xiàn)了超預期。臺積電收入環(huán)331億美元，略高于公司第三季度的預期。先進技術（7納米及以下工藝）占晶圓，公司持續(xù)推出更先進制程節(jié)點，N2芯片有望在本季度晚些時候?qū)崿F(xiàn)量產(chǎn)，A162026年下380420400億美元至%的資本預算將用于先進工藝技術，約%%將用于先進封裝、測試、批量生產(chǎn)等。公司已經(jīng)宣布了在亞利桑那州建設兩座先進封裝廠的計劃，以便為客戶提供支12.15%19億美元，超出之前給出的業(yè)績指引，BiCS8技術在各市場逐步推進，關鍵客戶認證進行中；HBF下一代平臺取得進展，將重新定義AI時代閃存存儲。公司在云企業(yè)級固態(tài)硬盤，推進與英偉達等企業(yè)的產(chǎn)品認證；客戶端：AIPC需求、智能手機更新周期推動增長，設備平均容量上升；BiCS8固態(tài)硬盤獲PC固態(tài)硬盤性能與成本優(yōu)勢。消費端：產(chǎn)品創(chuàng)新推動季節(jié)性渠道銷售增獲行業(yè)速度認可，持續(xù)投資高增長消費領域。圖表64：臺積電2025Q3收入與閃存2025Q4財報核心情況臺積電閃存市值（億美元）1558233140.80%10.10%59.50%制程：3nm23%，5nm37%,7nm14%,其他26%；業(yè)務：HPC占比+57%/同比+0%；智能手機占比+30%/同比+19%；物聯(lián)網(wǎng)占比+5%/同比+20%；汽車占比+5%/同比18%；大宗商品占比+1%/同比-20%2025?380?到400億美元到420億美元之間。322-334之間292198.01%12.15%26.40%2.13億美元/8%；11.03/環(huán)比5.85億美元/2%；20256技術2026Q121-2228.3%-29.2%25Q3營收同比環(huán)比毛利率25Q3營收業(yè)務結構資本支出25Q4業(yè)績展望告與說 備注閃迪2025Q4相于國財務市統(tǒng)計為月31日）中芯與華虹市場需求強勁，產(chǎn)能利用率維持高位以及毛利率逐步修復。中芯國際單季度實現(xiàn)營業(yè)收入16.2%1.3220.4%，收入與毛利率均好于之前的指5%~7%18%~20%5.66億美元、實現(xiàn)10.9%Q310%~12%。兩存擴產(chǎn)以及技術升級，資本開支增加驅(qū)動設備需求：長江存儲：9月5日，長存三期（武漢）集成電路有限責任公司成立，注冊資本207.2億元，長江存儲董事長陳南翔任法人。公司最新的Xtacking4.0技術應用于NAND7月，長鑫存儲正式啟動了IPO，到月，長鑫科技已發(fā)布輔導工作完成報告。據(jù)長鑫存儲官方網(wǎng)站信息更新，長鑫存儲已正式推出LPDDR5LPDDR5LPDDR5。受益邏輯與存儲技術升級與擴產(chǎn)，半導體設備廠商實現(xiàn)產(chǎn)品突破以及業(yè)績穩(wěn)定增長。在我們梳理的家半導體設備廠商中，截至10月31日，今年以來漲幅最好為存儲和SOC測試設備端（精智達、華峰測控、長川科技，其次為前道薄膜沉積（拓荊科技，在手訂單表現(xiàn)不錯（盛美上海。其中，精智達訂單與設備實現(xiàn)重大突破，9月日公告，合肥集成電路于近日與某客戶簽訂了半導體測試設備采購協(xié)議，合同總金額為人民幣3億元（不含稅，另外，9月5Q3業(yè)績22.66億元，同比+124.15%/81.94%產(chǎn)品競爭力持續(xù)提升，基于新型設備平臺PlusPF-300M）和新型反應腔（pXSupra-D）的Stack（ONO疊層、ACHMPECVDBianca、等先進制程的驗證機臺順利通過客戶認證進入規(guī)?；慨a(chǎn)階段，并實現(xiàn)收入轉(zhuǎn)化，營業(yè)收入持續(xù)大幅度增長；另外，在三維集成領域，公司晶圓對晶圓混合鍵合設備獲得重復訂單，同時，公司研發(fā)的新一代高速高精度晶圓對晶圓混合鍵合產(chǎn)品已發(fā)貨至客戶端驗2025929日，公司在手訂單總金額為34.10%。圖表65：半導體設備2025Q3收入情況以及估值對比代碼公司市值營收（億元）25Q3營收與毛利率同比環(huán)比毛利率（%）2025E凈利潤（億元）PE今年漲幅(%)002371.SZ北方華創(chuàng)2949111.6038.3140.6340.3173.744040.88688012.SH中微公司174931.0250.6211.2937.8922.247947.93688072.SH拓荊科技85822.66124.1581.9434.4210.068598.85688082.SH盛美上海85218.8119.61-4.0047.4815.205678.42688120.SH華海清科48512.4430.2819.9740.9713.533625.88688361.SH中科飛測3975.0043.3022.4348.692.0619329.54300567.SZ精測電子2108.9025.3728.6248.552.139916.87688147.SH微導納米2306.72-11.3124.4626.553.247185.71688652.SH京儀裝備1463.6837.96-7.1732.902.286477.31603690.SH至純科技1197.59-31.74-13.7635.072.415024.15688037.SH芯源微2422.81-31.59-35.1930.122.4010143.62600641.SH萬業(yè)企業(yè)1733.70246.80-27.0223.712.317527.67300604.SZ長川科技52716.1260.0419.2753.889.965389.86688200.SH華峰測控2714.0567.2120.2173.784.815692.38688627.SH精智達1623.0951.236.1433.511.7692136.78603283.SH賽騰股份13411.62-25.6480.6748.195.1026-2.22688630.SH芯碁微裝1652.793.98-32.2542.152.9955117.69300480.SZ光力科技641.7220.9627.4150.950.0040.86ind及一致預 備注：市值與漲幅統(tǒng)計截至時間為10月31日材料：受益擴產(chǎn)與稼動率提升，半導體材料業(yè)績穩(wěn)定增長全球半導體材料穩(wěn)定增長，硅片庫存消化逐步復蘇。半導體材料處于整個半導體產(chǎn)業(yè)鏈的上游環(huán)節(jié)，是半導體產(chǎn)業(yè)的基石和推動集成電路技術創(chuàng)新的引擎。根據(jù)，預計2028年全球半導體材料市場規(guī)模將超億美元。202533.27億平方英寸，環(huán)比+14.9%/同比+96，創(chuàng)下近兩年新高。市場正在逐步復蘇，主要受人工智能等領域?qū)π酒瑥妱判枨蟮耐苿印D表66：全球晶圓制造材料、封裝材料及半導體材料同比（%）晶圓制造材料(十億美元) 封裝材料(十億美元) 半導體材料YoY(%)50454035302520151050EMI

30%20%10%0%-10%-20%-30%圖表67：全球半導體材料銷售額及中國大陸占比（十億美元）

圖表68：全球半導體硅片季度出貨面積中國臺灣 韓國 日本 北美歐洲 中國大陸 其他 中國大陸占比80 25%7020%6050 15%4030 10%205%100 0%EMI EMI半導體材料復蘇放量顯著，業(yè)績相對穩(wěn)健成長。復蘇最末端硅片板塊業(yè)績觸底反彈明顯，滬硅產(chǎn)業(yè)收入同比環(huán)比+5.34%，立昂微收入同比+19.09%/環(huán)比+15.19%，TCL中環(huán)收入同比+28.34%/環(huán)比+15.19%神工股份收入同比環(huán)比+4.66%；其次受益Fab擴產(chǎn)及稼動率提升，拋光液、拋光墊、靶材、化學品/光Q3毛利率達到+10.59%/環(huán)比+15.15%。從公司下游行業(yè)來看，存儲芯片市場價格持續(xù)上行，行業(yè)回暖預期增強；大直徑硅材料業(yè)務保持平穩(wěn)向好態(tài)勢，開工率提升空間大，為硅零部件業(yè)務的穩(wěn)健擴張?zhí)峁﹫詫嵒A菲利華第三季度收入同比+18.82%/環(huán)比-5.56%，今年以來公司漲幅超過一倍，主要由于半導體材料放量以及超薄石英電子布在高頻高速覆銅板(CCL)突破。產(chǎn)業(yè)鏈相關公司：安集科技（拋光液國內(nèi)龍頭、雅克科技（前驅(qū)體在存儲廠商放量、鼎龍股份（CMP拋光墊唯一本土供應商、聯(lián)瑞新材（球硅—HBM核心標的。圖表69：半導體材料2025Q3收入情況以及估值對比代碼公司市值營收（億元）25Q3營收與毛利率同比環(huán)比毛利率（%）2025E凈利潤（億元）PE今年漲幅(%)688126.SH滬硅產(chǎn)業(yè)6289.443.795.34-17.540.5332021.47605358.SH立昂微2359.7419.0915.1911.980.3012241.30002129.SZTCL中環(huán)38281.7428.