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“在互聯(lián)網(wǎng)泡沫之前，我們也相信思科會一直漲下去。”這就是當年華爾街投資人對思科的評價。或許是思科帶來的PTSD實在太大了，在英偉達發(fā)布了2025年財年第二季度財務數(shù)據(jù)（自然年截至2024年7月）后，即使各個業(yè)務都在增長，投資人還是紛紛離場。因為，英偉達的增速在極大放緩。本季度英偉達實現(xiàn)營收300.4億美元，同比增長為122.4%，這個增速已經(jīng)是很多企業(yè)遙不可及的了，但是比起前幾個季度英偉達超過200%的同比增速還是有明顯放緩。而恐怕讓投資人們更悲觀的，是英偉達給第三季度的指引。下季度，英偉達預計營收325億美元，雖然高于市場預期，但是這就相當于下季度只有不到80%的同比增速，讓投資人們大呼“不好，快潤”。財報發(fā)布后，第二天交易日開盤前，英偉達股價跌幅一度超過7%。實際上，從英偉達增速狂飆開始，市場對于英偉達什么時候開始泡沫的討論就沒有停止過，這次投資人的集體撤離也能體現(xiàn)華爾街對于這類上游科技企業(yè)的謹慎。不過，從目前的情況來看，AI產(chǎn)業(yè)仍處于發(fā)展初期，英偉達的大客戶們都在加大AI芯片以及云部署相關的資本開支，下游需求還是非常強勁的，投資人們因為短期內(nèi)增速不及預期離場是正常的，但不代表英偉達眼前就會出現(xiàn)問題。英偉達真正的問題可能會在未來，當同行、下游都在想辦法打斷自己的壟斷，以及AI商業(yè)化進入放緩時期的時候，英偉達還如何保持增長慣性，才是真正的挑戰(zhàn)。01?增長了，但也放緩了英偉達交出了一份意料之中的財報。營收持續(xù)增長，本季度英偉達實現(xiàn)營收300.4億美元，同比增速達到了122.4%，實現(xiàn)了高于市場預期的營收。從各個主要業(yè)務來看，隨著AI需求的提升，數(shù)據(jù)中心業(yè)務成了英偉達收入貢獻的主力軍。本季度數(shù)據(jù)中心業(yè)務實現(xiàn)營收263億美元，同比增速達到154%，占比整體營收的87.55%。其中計算收入226億美元，同比增長162%，網(wǎng)絡收入37億美元，主要得益于InfiniBand和以太網(wǎng)的收入。本季度英偉達游戲業(yè)務營收也持續(xù)回暖，實現(xiàn)營收28.8億美元，同比增長15.8%。游戲業(yè)務的回暖和下游硬件銷量的上漲脫不開關系，IDC數(shù)據(jù)就顯示今年第二季度全球PC市場出貨量同比增長了5.4%，再加上GeForce RTX 40系列GPU和SOC游戲機銷量的增加，讓英偉達游戲業(yè)務保持增長水平。不過從整體增速來看，比起2023年第四季度超過80%的同比增速游戲增速仍在明顯大幅度放緩。海豚投研汽車業(yè)務本季度也實現(xiàn)了3.46億美元的營收以及36.8%的同比增速，這主要也是來源于AI Cockpit解決方案，汽車業(yè)務在整體營收中占比非常小，只有不到2%的空間。理所當然的，英偉達也把下季度的主要增長希望寄托在表現(xiàn)突出的數(shù)據(jù)中心業(yè)務上。對于下季度營收預期，英偉達給出了325億美元的指引，這也高于市場預期。在一切都是增長和高于市場預期的情況下，英偉達財報發(fā)布后，股價卻沒有應聲上漲。反而在財報發(fā)出的盤后股價跌了將近7%。其實原因也很簡單，大家對英偉達的期待更高。122.4%的同比增速確實＊＊＊＊，但是和英偉達自己比，增速還是放緩，畢竟英偉達已經(jīng)連續(xù)三個季度實現(xiàn)同比增長超過200%的狂飆。而且比起本季度放緩的增速，下個季度79.4%的預期的增速更是讓投資人大感不妙，要知道英偉達的投資人當中很多都經(jīng)歷過思科的退潮，互聯(lián)網(wǎng)泡沫讓他們大呼PTSD，所以見到增速放緩有人離場也很正常。除了增速放緩，英偉達的毛利率表現(xiàn)也并不及預期。本季度，英偉達毛利率75.1%是低于市場預期的75.4%的，低于英偉達自己前幾個季度的表現(xiàn)。對此，英偉達給出的解釋是由于"數(shù)據(jù)中心業(yè)務中新產(chǎn)品比例的提升。"眾所周知這個新產(chǎn)品就是英偉達表示要在第四季度量產(chǎn)交付的Blackwell，在新品實現(xiàn)量產(chǎn)之前成本的上升也屬于正常現(xiàn)象。對于英偉達增速放緩、毛利率也下跌，投資人都給出了負面的預期。不過這件事情也得辯證來看。從本季財報的表現(xiàn)來看，英偉達仍然有非常大的競爭優(yōu)勢。本季度英偉達存貨周轉是1.19次，環(huán)比上季度的1.01次還是有所提升，說明產(chǎn)品仍然處于供不應求的階段，相比之下老對手AMD的存貨周轉次數(shù)只有0.62次。而英偉達本季度的應收賬款周轉次數(shù)則在2.26次，一個季度90天能把賬款收回本兩次還多，這在其上下游的話語權是相當大的，作為對比AMD只有0.62次。基于非常強勁的上下游優(yōu)勢，英偉達的現(xiàn)金流表現(xiàn)也是相當強勁，本季度英偉達經(jīng)營活動現(xiàn)金流入144.89億美元，而投資和籌資現(xiàn)金流都在流出，這就代表英偉達對于未來也非常有信心，在用賺來的錢擴張、還借款或者分紅，總之就仍然是一個"印鈔機"的存在。除此之外，在毛利率不及預期的情況下，英偉達的費用控制表現(xiàn)得還算不錯。營銷費用即使有35%的增長，但從占比來看，本季度英偉達營銷費用為8.42億美元，僅僅占比總營收的2%，即使在宣傳Blackwell的前提下，營銷費用仍占比非常小，這說明英偉達在業(yè)內(nèi)的口碑基本還是不怎么需要維護的。海豚投研研發(fā)費用有51.47%的同比增長達30.9億美元，基本占比總營收的10%，也是比較健康的水平。在費用控制較好的情況下，本季度英偉達凈利潤實現(xiàn)166億美元，同比增長了168%，也實現(xiàn)了大幅增長。整體來說，英偉達給出了一份符合預期的財報，但是投資人的撤退背后所顧忌的是往日的增長不會持續(xù)，超高的毛利率也不可持續(xù)，隨著營收增速放緩、毛利率水平降低，尤其是在Blackwell還沒實現(xiàn)量產(chǎn)交付的第三季度，投資人們短期內(nèi)看不到大漲的趨勢。?02?離“泡沫”還遠自從英偉達搭上AI爆發(fā)的東風，關于英偉達到底是不是泡沫的討論就沒有停止過。這次投資人們迅速地"閃退"也能看出來，互聯(lián)網(wǎng)泡沫給了他們多大的傷害——不過，英偉達并不是思科，至少現(xiàn)在還不是。回溯思科的泡沫，我們不難發(fā)現(xiàn)，隨著1994年美國政府開放了許多互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)的限制開始，互聯(lián)網(wǎng)浪潮就已經(jīng)開始了，在線廣告、電子商務，各種商業(yè)化活動紛紛迎來了互聯(lián)網(wǎng)時代。而到了2000年思科股價大跳水的時候，整個互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已經(jīng)發(fā)展了6年，整個行業(yè)已經(jīng)迎來了增速天花板。回頭看AI行業(yè)，從GPT爆火到現(xiàn)在也就2年多的時間，而GPT之后帶動的整個AI大模型需求的發(fā)展也都處于行業(yè)的初期，英偉達的爆發(fā)式增長持續(xù)的時間還不到一年。而且，AI行業(yè)的商業(yè)化甚至還沒有開始呢。中美互聯(lián)網(wǎng)大廠對大模型的態(tài)度都是"擁抱""布局""探索"還沒有哪家把AI商業(yè)化路徑搞透呢，而英偉達作為一個賣鏟子給掘金者的存在，行業(yè)的商業(yè)化初期正是他的話語權＊大的時候。行業(yè)的發(fā)展從英偉達下游客戶的資本開支預算中也能看出。我們可以看看互聯(lián)網(wǎng)巨頭的資本開支，Meta、微軟、亞馬遜、谷歌四大巨頭的合計資本開支在本季度達到了582億美元，同比增長70%。亞馬遜云官網(wǎng)這其中，亞馬遜表示今年上半年網(wǎng)絡服務云部門的數(shù)據(jù)中心等資本支出已經(jīng)花了350億美元，預計下半年資本支出會高于上半年; META也上調(diào)了2024年資本支出的中值，預計資本支出在370-400億美元。下游企業(yè)不斷增加的對云業(yè)務的開支預算，正是英偉達＊未來可期的收入。行業(yè)增長，不代表行業(yè)所有的收入都會進入英偉達的兜里，所以除了看行業(yè)，競爭也得看。行業(yè)不再高速增長的時候，慘烈的內(nèi)卷就會開始，這個時候即使是之前坐穩(wěn)行業(yè)老大的角色，也會因為競爭對手的出現(xiàn)也變得危險。思科就是如此，2000年前后思科確實還是行業(yè)老大，但是逐漸競爭的激烈一直都在讓思科備受挑戰(zhàn)，比如瞻博網(wǎng)絡2000年推出了加強型路由器M-160，這就直接挑戰(zhàn)了思科此前一直在路由器市場幾乎是壟斷的位置。那一年華為也發(fā)布了高端路由器NetEngine，兩三年之后，思科一直＊＊的市場份額就被逐漸吞噬了。不過從目前的AI芯片行業(yè)來看，英偉達還是難逢敵手。行業(yè)＊直接的競爭對手AMD這兩年也有所增長，但是其收入規(guī)模和英偉達還是有較大差距的，2024年第二季度AMD營收是58.35億美元，是同期英偉達營收的約20%左右。而且上文我們也對比了存貨周轉率、營收占款周轉率等數(shù)據(jù)，也能看出在英偉達產(chǎn)品供不應求的情況下，AMD的一個季度的存貨實際上已經(jīng)需要超出一個季度的時間才能賣完了，而且對于下游買家的話語權也沒那么大。在產(chǎn)品方面，AMD高端產(chǎn)品MI300芯片對標的主要是英偉達的H100，而英偉已經(jīng)Next level了，第四季度預計量產(chǎn)交付的Blackwell芯片GB200，包括2個B200GPU+1個ARM Grace CPU，較相同數(shù)量的H100性能提升30倍，成本和能耗降低25倍，在性能方面，暫時沒有對手可以超越。英偉達能夠如此強大，得益于黃仁勛打造的一個被稱之為"圍墻花園"的體系。英偉達的"圍墻花園"體系和蘋果的自研系統(tǒng)意思差不多，只不過蘋果是ToC的，英偉達是ToB的。英偉達的"圍墻花園"體系背后的關鍵就是2007年推出的一個叫做CUDA的軟件平臺，這個平臺＊初主要解決的問題是，使用英偉達GPU運行非圖形軟件，比如一些加密貨幣挖礦的算法，再比如＊近大火的AI軟件。后來英偉達推出了專門的代碼庫來響應軟件開發(fā)人員的需求，啥叫代碼庫呢？就是先人已經(jīng)寫好的，經(jīng)過大量實踐檢驗效率非常靠譜的軟件，你通過CUDA就可以直接拿來用。到今年6月份，英偉達在股東大會上表示CUDA現(xiàn)在包含300多個代碼庫和600個AI模型，支持3700個GPU加速應用程序，大約4萬家公司的500多萬開發(fā)人員都在使用這些應用程序。（金融界）也就是說，英偉達實現(xiàn)了一個非常強大的生態(tài)壁壘，任何外來者的挑戰(zhàn)都得面對一個問題，怎么把這些工程師過去將近15年在CUDA上建立的代碼系統(tǒng)轉移到自己的系統(tǒng)之下。不論從市場需求還是競爭來看，目前的英偉達離"泡沫"還遠。03 真的超越不了嗎？人怕出名，企業(yè)怕壯。AI這塊蛋糕太大，誰也不能甘心就被英偉達獨吞。同行競爭，在所難免。直接競爭對手AMD在不久前的財報會議上也表示，今年第四季度將推出 MI325X，2025 年推出 MI350，2026 年則計劃推出 MI400，并稱MI350 應與英偉達的 Blackwell 相比將＊＊競爭力；除此之外，英特爾的 Gaudi3 AI 加速器處理器和 Lunar Lake 處理器等產(chǎn)品在市場上也有著不錯的表現(xiàn)。除了AMD和英特爾這兩個眾所周知的對手，英偉達的下游買家也會成為自己的競爭對手。谷歌、亞馬遜以及微軟都在自研芯片來部署和訓練AI。META、微軟兩個英偉達的大客戶也會購買AMD的AI芯片...自研芯片耗時耗力，為什么下游寧愿搭進去錢和時間也要做這件事情？很簡單，比起同行競對，下游客戶更不希望英偉達在行業(yè)里實現(xiàn)壟斷，因為這就代表下游買家的話語權會越來越低，不論是對采購成本還是賒賬時間，下游都會變得沒有話語權，所以下游玩家更是抱著"看熱鬧不嫌事大"的態(tài)度來采買英偉達對家的AI芯片變相去鼓勵競爭，或者干脆自研。而英偉達的對手不僅于此，就在8月15日，AI新銳企業(yè)Groq完成了新一輪融資，融資金額6.4億美元，估值達到了28億美元。Groq官網(wǎng)Groq做的就是構建快速AI推理技術。Groq? LPU? AI 推理技術是一個硬件和軟件平臺，可提供卓越的 AI 計算速度、質(zhì)量和能源效率。（雷遞）其投資人更是明星云集，PE巨頭貝萊德、產(chǎn)業(yè)基金三星、思科均是其投資人。這些產(chǎn)業(yè)和VC/PE投資人涌向賽道上的創(chuàng)新企業(yè)，背后的邏輯就是看透了英偉達的客戶們想要打破起壟斷地位。賣鏟子的人永遠比挖金子的人更賺錢，這話確實不錯，但是當挖金子的人紛紛發(fā)現(xiàn)自己在給賣鏟子的人"打工"的時候，可就要叛逆了。除了眼前的競爭，往更長遠來看，AI的商業(yè)化進展也會影響英偉達的市場地位，畢竟現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)大廠對AI都是愛不釋手，紛紛下血本布局，但是過了幾年大家如果發(fā)現(xiàn)AI沒法給自己大幅度增收，而作為上游的英偉達又有極高的定價權，那么對英偉達采買的減少也不是不可能。這些危機確實存在，也是英偉達不得不時刻思考的，但這并不是短期內(nèi)就能影響英偉達的因素。短期內(nèi)，英偉達的關鍵還是是否能保證Blackwell的按時量產(chǎn)，在本季度財報上英偉達表示預計在第四季度，Blackwell將會給企業(yè)帶來十億美元的收入。并且，英偉達表示對于Hopper框架的GPU，市場需求也非常強勁。他們表示，現(xiàn)在全球云服務提供商可用的GPU容量基本為零，他們不希望再建立更多的通用計算基礎設施，而是想要加速計算，Hopper仍是企業(yè)＊佳選擇。縱觀全局，英偉達的＊＊是事實，但不論多偉大的企業(yè)也不可能始終保持極大的增速，當業(yè)務慣性放緩，競爭對手四面八方圍剿，英偉達還能不能保持＊＊，這問題還得讓時間來給出回答。

半導體產(chǎn)業(yè)鏈過于龐大，半導體巨頭公司通常都是通過不斷的收購或合并來豐富自己的產(chǎn)品線，從而為客戶提供一套完整的解決方案。AMAT（美國應用材料）：1967：Applied Materials成立1972：美國納斯達克上市1974：收購Galamar Industries（硅片制造）1979：日本分公司成立，正式進軍亞洲1980：收購英國Lintott Engineering（離子注入）1984：成為第一家進入中國的外資半導體設備供應商1992：超越東京電子成為全球＊大半導體設備制造商1997：收購Opal Technologies（IC設計高速計量系統(tǒng)）；收購Orbot Instruments（成品率提高系統(tǒng)）1998：收購Consilium（MES系統(tǒng)）1999：收購Obsidian Inc（CMP技術）；收購Applied Komatsu Technology（FPD領域的CVD系統(tǒng)）2000：收購Etec Systems（光罩圖案生產(chǎn)解決方案）2001：在上海成立中國總部；收購Schlumberger（電子束晶圓檢測業(yè)務）；收購Oramir（晶片檢測控制系統(tǒng)）2004：收購Metron Technology（原料管理、廠房維護等）2005：收購SCP Global Techbologies的濕法工藝及硅片清洗業(yè)務2006：收購Applied Films公司，進入太陽能設備市場2007：收購Brooks Software（半導體和平板顯示工廠管理和控制軟件）；收購HCT Shaping Systems SA（生產(chǎn)光伏電池結晶硅底層的晶片系統(tǒng)）；收購Baccini（晶硅電池制造領域的金屬鍍膜和檢測系統(tǒng)）2009：收購Semitool（芯片包裝及制作）；在西安成立全球＊大太陽能技術中心；關閉thin film solar事業(yè)部2011：收購Varian Semiconductor（離子注入、晶圓制造）2013：收購東京電子。（2015.4取消合并）2019：收購國際電氣。（2021.3終止合作）2021：材料工程技術推動中心揭幕2022：收購Picosun（ALD業(yè)務）KLA（科磊）：1975：KLA成立1980：公司上市1997：收購Tencor（薄膜測量技術）1998：收購Amray（掃描電子顯微鏡）；收購Uniphase's Ultirapointe（硅片缺陷分析）；收購Nanopro GmbH（干涉測量）；收購VARS（產(chǎn)線圖像管理）1999：收購ACME Systems Inc（產(chǎn)量軟件分析）2000：收購Fab Solutions（過程控制軟件）；收購FINLE Technologies（光刻建模及數(shù)據(jù)分析）2001：收購Phase Metrics（數(shù)據(jù)存儲檢驗認證）2002：收購QC Optics（半導體制造激光檢測系統(tǒng)）2004：收購Candela Instruments（表面檢測）2006：收購Inset（晶圓監(jiān)測系統(tǒng)）2007：收購OnWafer Technologies（等離子刻蝕）；收購SensArray（即時溫度測量技術）；收購Wherma-Wave（即時設備服務）2008：收購ICOS Vision Systems（晶圓檢測）；收購Vistec Semiconductor（掩膜測量）2009：收購Ambios Technologies（光學輪廓儀）2014：收購Luminescent Technologies（發(fā)光器）；收購SPTS Technologies（制造半導體、MEMS和其他微電子設備）2017：收購Zeta Technologies（非接觸式探查器）2018：收購Keysight Technologies's Nano Indenter（力學測試系統(tǒng)）；收購Nanomechanics（納米壓痕儀）2019：收購Filmetrics（薄膜厚度測量系統(tǒng)）；收購Capres A/S（電阻率測量技術）；收購Orbotech（半導體檢測）2021：收購ECI Technologies（CVS、CPV）ASML（荷蘭阿斯麥）：1984：荷蘭＊＊飛利浦與Advanced Semicondutor Materials合資成立ASML1986：PAS2500步進機推向市場；與卡爾蔡司建立密切合作1988：建立亞洲分部1991：推出PAS5500系統(tǒng)1995：紐交所上市1999：收購MicroUnity Systems Engineering Inc業(yè)務部門MaskTools,改善光刻機的掃描和成像能力；加入Applied Materials，一起研發(fā)EPL（離子束光刻）項目2000：首臺TwinSCAN系統(tǒng)光刻機出貨2001：收購SVG，獲得投影掩罩瞄準技術2007：收購Brion Technologies（計算光刻集成電路）2008：第一臺YielsStar（250D）出貨2010：交付極紫外（EUV）光刻工具（NXE：3100），標志光刻新時代來臨2012：收購Wijdeven Motion（晶圓和光罩平臺制造組件），直接影響納米精度2013：收購Cymer（光刻光源制造商）2016：收購HMI（電子束計量工具）；收購蔡司SMT（24.9%股權），強化雙方在半導體微影技術方面的合作2019：收購Mapper（光束電子光刻機）2020：收購Berliner Glas（陶瓷和光學模塊制造商）TEL（東京電子）：1963：Tokyo Electron成立1965：代理美國仙童半導體IC測試設備1967：泛電子株式會社成立，日本首家進口電子分銷商1968：與擴散爐廠商美國Thermco成立合資公司TEL-Thermco Engineering1973：與美國computervision公司簽訂代理協(xié)議，開始進口CAD/CAM系統(tǒng)1975：退出消費電子產(chǎn)品的生產(chǎn)和出口1978：成立日本＊＊IC測試中心1980：東京上市1981：成立TEL-GenRad拓展測試設備領域1982：成立TEL-Varian，開始研發(fā)離子注入設備1995：收購Tokyo Electron FE Korea，成立Tokyo Electron Korea2000：收購Supercritical System（晶圓清洗設備）2001：收購Timbre Technologies（半導體測量軟件）2006：收購Epion（氣體離子束）2009：進入光伏設備市場2012：收購NEXX System（WLP和3D封裝設備）；收購FSI International（清潔和表面處理）；收購Magnetic Solutions（磁性材料和解決方案）；收購Swiss Oerlikon Solar（光伏板生產(chǎn)設備）2013：與AMAT簽署合并協(xié)議（2015年解除協(xié)議）2019：與Bridg建立合作2020：TEL Manufacturing and Engineering of America成立2022：上市轉移到東京證券所的Prime市場LAM（泛林半導體）：1980：公司成立1991：在東京成立全資子公司泛林技術中心1993：在日本開設工藝研發(fā)中心1997：收購Ontrak System（CMP設備）2006：收購Bullen Semiconductor（高純度硅元件和組件）2008：收購SEZ AG（晶圓清潔和干刻設備）2009：成立silfex公司（半導體精密元器件）2011：成立Corus（泛林韓國）2012：與Novellus Systems合并（CVD、PVD、CMP、ECD等設備）2015：宣布收購KLA-Tencor。（2016年宣布合并失敗）2017：收購Coventor（半導體制造和MEMS設計）2021：成立馬來西亞制造工廠2022：收購SEMSYSCO GmbH（高性能計算，人工智能領域）

5月22日，全球資本市場的“大網(wǎng)紅”英偉達發(fā)布了2025財年第一財季（截至2024年4月28日）的報告。數(shù)據(jù)顯示，本季度英偉達業(yè)績?nèi)娲蟪A期，尤其是在AI加速擴張的驅(qū)動下，數(shù)據(jù)中心業(yè)務更是表現(xiàn)亮眼。具體來看，報告期內(nèi)英偉達錄得營收260.4億美元，同比增長262%，其中數(shù)據(jù)中心業(yè)務營收226億美元，同比增長427%，營收占比87%；與此同時，受益于數(shù)據(jù)中心業(yè)務的高利潤驅(qū)動，報告期內(nèi)公司錄得凈利潤148.8億美元，同比增長628%。在財報發(fā)布前，市場對英偉達本季度業(yè)績飆升已經(jīng)有了較為明確的預期，受此影響，公司股價在美股盤前僅小幅上漲了0.02%；但在業(yè)績公布后，全面超預期的財務數(shù)據(jù)還是給投資者帶來了不小的驚喜，美股盤后，公司股價突破1000美元，大幅上漲6.05%。對游戲愛好者而言，英偉達并不陌生，其是全球游戲顯卡的龍頭。事實上，在很長一段時間里，游戲GPU及相關產(chǎn)品也確實是英偉達的主要收入來源。2016財年，公司總營收50.1億美元，其中游戲GPU業(yè)務達到28.18億美元，數(shù)據(jù)中心業(yè)務則為3.39億元。但近幾年，隨著云計算的逐漸興起，遠程辦公、挖礦熱潮等推動英偉達數(shù)據(jù)中心GPU業(yè)務相關的收入快速增長。2023財年（2022年2月-2023年1月），英偉達數(shù)據(jù)中心業(yè)務首度營收超過游戲，成為公司的第一大業(yè)務，當年英偉達總營收269.74億美元，數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品150.05億美元。自此，英偉達數(shù)據(jù)中心業(yè)務開啟狂飆模式。2024財年，在大模型對GPU需求暴漲的大背景下，英偉達總營收暴漲126%至609.22億美元，而數(shù)據(jù)中心業(yè)務的營收同比則激增217%至475.25億美元，在營收結構中的占比接近80%；而在＊新一季的財報中，其數(shù)據(jù)中心業(yè)務更是同比大幅增長了427%，營收占比進一步增加至87%。圖：英偉達數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品營收增長數(shù)據(jù)來源：wind、36氪整理數(shù)據(jù)中心GPU業(yè)務的持續(xù)放量，推動英偉達身份屬性從硬件廠商向AI算力龍頭轉變。新的定位為其在資本市場帶來了巨大的估值想象空間，推升公司股價創(chuàng)下兩年五倍的神話，總市值更是躍升到2萬億美元之上。英偉達的崛起成為了AI浪潮下＊真實的寫照——緊握AI時代的鑰匙，帶來意想不到的機會空間。那么，英偉達為何可以成為這一波AI浪潮下的＊大受益者？英偉達崛起背后：算力需求的激增我們認為，英偉達業(yè)績的爆發(fā)主要受益于AI行業(yè)對算力需求的激增。2022年底，ChatGPT的面世，正式將AI帶入大模型時代。海內(nèi)外大語言模型的快速涌現(xiàn)和迭代、模型性能的提升，使得訓練和推理持續(xù)擴張，帶動算力需求呈現(xiàn)出指數(shù)級增長趨勢。海通證券指出，以OpenAI為例，訓練一次1750億參數(shù)的GPT-3大約需要的算力約為3640PFlops-day，共使用了1024塊A100（GPU）訓練了34天。而GPT-4參數(shù)量達到了GPT-3的500倍，使用約2-3萬張A100，訓練1個月左右時間。在英偉達GTC大會上，黃仁勛也講到，如果要訓練一個1.8萬億參數(shù)量的GPT模型，需要8000張H100 GPU，消耗15兆瓦的電力，連續(xù)跑上90天。東吳證券預計，推理算力需求將是訓練的數(shù)倍，高達幾十萬張H100，隨著模型繼續(xù)迭代，算力需求只會越來越大。根據(jù)IDC預計，數(shù)據(jù)中心GPU市場預計將從2022年的103億美元增長至2027年的654億美元，CAGR達到44.55%。算力的實現(xiàn)需要以AI服務器為載體，而AI服務器則是包含GPU、CPU、存儲、通信技術等在內(nèi)的龐大產(chǎn)業(yè)鏈。根據(jù)TrendForce數(shù)據(jù)，2022年全球AI服務器出貨量達到85.5萬臺，預計2026年全球AI服務器出貨量為236.9萬臺，2022-2026年CAGR高達29.02%，遠超全球整體服務器市場增速。就中國市場而言，根據(jù) IDC 和浪潮信息聯(lián)合發(fā)布的《2022-2023年中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》，2021年中國AI服務器市場規(guī)模59.2億美元，預計到2026年將達到123.4億美元，2021-2026年CAGR達15.82%。因此，AI服務器需求的激增，使得市場對英偉達數(shù)據(jù)中心GPU的需求高增，而英偉達從GPU向AI服務器整機的業(yè)務衍生，也給公司的營收帶來了巨大的增量。了解英偉達，要關注哪些產(chǎn)品？根據(jù)英偉達官網(wǎng)披露，在每一代的GPU架構下，公司會將旗下的GPU按品牌分類進入GeForce、NVIDIA RTX/Quadro、數(shù)據(jù)中心三個品類。其中，GeForce系列主要應用于游戲行業(yè)，屬于消費級GPU；NVIDIA RTX/Quadro主要應用于工業(yè)設計、媒體開發(fā)等專業(yè)級別領域；從GPU的性能橫向?qū)Ρ葋砜矗诸愡M入數(shù)據(jù)中心相關的GPU往往是英偉達的＊＊產(chǎn)品。前文提到，AI服務器需求的大爆發(fā)，已經(jīng)使得數(shù)據(jù)中心GPU相關產(chǎn)品成為英偉達＊大的收入來源，且相關產(chǎn)品收入增速驚人。基于此，本文我們討論英偉達供應鏈時，＊大的增量即來自數(shù)據(jù)中心的GPU相關業(yè)務。那么，數(shù)據(jù)中心主要需要哪些GPU芯片？我們可以根據(jù)英偉達的命名規(guī)則，來大致推測其一款GPU芯片的主要應用方向。一般來說。名稱前綴帶GeForce的即主要應用于游戲等消費領域；名稱中沒有GeForce但有RTX、Quadro的，主要應用于專業(yè)設計領域，其中RTX表明GPU具備光追功能；名稱中沒有前述所有字樣，但直接以GPU架構開頭字母命名的，如A100（Ampere）、H100（Hopper）、L4（Ada Lovelace）、B200（Blackwell）則主要應用于數(shù)據(jù)中心。從GPU性能對比來看，2023年底AMD發(fā)布的MI300X，在浮點運算能力方面曾短暫超過英偉達當時的＊新產(chǎn)品H200。但在2024年英偉達Blackwell架構下的B200發(fā)布后，B200的低精度運算能力又反超AMD。在終端需求，由于大模型的訓練、推理往往以低精度運算為主，因此英偉達的＊新GPU依然相較AMD有明顯優(yōu)勢。此外，英偉達耗時十余年打造的CUDA軟件生態(tài)，也讓英偉達在軟件層面建立了獨特的護城河，大大提高了市場對其GPU產(chǎn)品的認可度。圖：英偉達數(shù)據(jù)中心GPU產(chǎn)品性能數(shù)據(jù)來源：招銀國際、36氪整理不過，英偉達的野心并不只單純局限于GPU芯片。近年來，其不斷圍繞GPU拓展數(shù)據(jù)中心相關的衍生業(yè)務，力圖為數(shù)據(jù)中心提供一站式的產(chǎn)品服務與綜合解決方案。其中＊典型的產(chǎn)品有兩款，一是英偉達利用多塊GPU構建的DGX系列服務器，以及多個DGX服務器組成的機架級服務器。二是可滿足客戶定制化需求的HGX服務器平臺。例如，在2024的GTC大會上，英偉達就發(fā)布了DGX GB200服務器，以及DGX GB200 SuperPod機架級液冷服務器。具體來看，DGX GB200 SuperPod由8臺DGX GB200服務器組成，一臺DGX GB200服務器由36個GB200組成，一個GB200又由2個B200 GPU和一個Grace CPU組成。英偉達映射的投資機會有哪些？前文所述，我們提到當下大模型的快速迭代對算力支持提出了更高的要求，而英偉達在AI服務器方面的＊＊優(yōu)勢使得其對應業(yè)務呈現(xiàn)跨越式的擴張，同時，受益于行業(yè)前景樂觀預期疊加供不應求背景下公司業(yè)績的強確定性，2022年10月至今，英偉達股價也實現(xiàn)了超7倍的增長，不僅如此，與其數(shù)據(jù)中心業(yè)務相關的供應鏈公司，也同步實現(xiàn)了飛躍。英偉達概念投資，主要是圍繞英偉達＊＊產(chǎn)品如DGX GB200 SuperPod機架級液冷服務器等的產(chǎn)業(yè)鏈構成以及對應供應鏈公司展開。從產(chǎn)業(yè)鏈構成上來看，我們常說的H100、A100實際上是GPU板卡，主要包括GPU芯片、HBM等電子元器件，在此基礎上，多個GPU+CPU+SSD組成AI服務器，多個AI服務器+交換機+機架，又組成服務器集群。具體到AI服務器，根據(jù)提供的功能不同，可以分為計算、存儲、互聯(lián)接口、I/O、功率、固件和其它配套等板塊，具體又包括GPU、CPU、顯存HBM、DRAM、硬盤SSD+RAID、板內(nèi)芯片互聯(lián)、服務器互聯(lián)、網(wǎng)卡、電源管理、BMS/BIOS、PCB、電源模塊、散熱模塊、其他元器件/線纜、代工等。在各環(huán)節(jié)的BOM占比方面，以英偉達DGX A100系統(tǒng)為例，根據(jù)中金證券的數(shù)據(jù)，單環(huán)節(jié)價值量占比由高到低分別為GPU（48%）、代工（15%）、SSD（10%）、顯存HBM（9%）、DRAM（9%）、CPU（7%）、網(wǎng)卡（1%）、互聯(lián)接口（0.7%）、PCB（0.6%）、散熱（0.3%）、電源模塊（0.3%）、其他元器件（0.1%）、電源管理（0.09%）、BIOS/BMS（0.02%）。考慮到DGX B200系統(tǒng)在內(nèi)部采用了銅纜連接，并配合液冷系統(tǒng)，因此，相對DGX100而言，預計銅纜、散熱模塊的價值量有望提升。根據(jù)市場數(shù)據(jù)，預計銅纜在單服務器的BOM占比有望達到5-7%。具體到各環(huán)節(jié)的公司構成上，詳細數(shù)據(jù)在下邊逐一展開：|?GPUGPU芯片產(chǎn)業(yè)鏈上中下游分別為芯片設計、芯片制造及芯片封裝與測試。英偉達處于上游的芯片設計環(huán)節(jié)，在中下游的芯片制造環(huán)節(jié)，臺積電憑借先進的4nm、7nm工藝及CoWoS封裝技術，成為英偉達GPU芯片制造，以及GPU芯片+HBM封裝的主要廠家。簡單來說，臺積電在為英偉達制造出GPU芯片后，又將這塊GPU芯片與海力士的HBM芯片進行封裝，然后再將封裝后的產(chǎn)品交給其他廠商（如工業(yè)富聯(lián)）進行組裝，＊終形成GPU板卡。目前國內(nèi)企業(yè)可以參與的，主要集中在封測環(huán)節(jié)。|?CPUAI服務器中，CPU同樣是不可或缺的芯片。如果說GPU的主要功能是運算，那么CPU就是控制GPU運算的的“大腦”。例如，英偉達DGX H100中就包括2塊CPU和8塊GPU芯片。此前，英偉達DGX H100服務器中曾采用英特爾的CPU，但在其＊新發(fā)布的GB200超級GPU上，英偉達采用了自研的Grace CPU。另外，英偉達發(fā)布的DGX B200和DGX GB200服務器中，還搭載了專用于加速計算的DPU芯片。|?顯存目前，顯存主要包括GDDR、HBM（高帶寬存儲器）兩種類型，由于HBM擁有高帶寬優(yōu)勢，因此成為英偉達中高端數(shù)據(jù)中心GPU（如A100、H100、H200）的標配。HBM是一款新型的高帶寬、高附加值DRAM產(chǎn)品。憑借獨特的TSV信號縱向連接技術，HBM內(nèi)部將數(shù)個DRAM芯片在緩沖芯片上進行立體堆疊，其內(nèi)部堆疊的DDR層數(shù)可達4層、8層以至12層，從而形成大容量、高位寬的DDR組合陣列。除此之外，HBM堆棧不通過外部互連線的方式與GPU/CPU/Soc連接，而是通過中間介質(zhì)層緊湊快速地連接信號處理器芯片。HBM通過3D堆疊多層DDR提供海量并行處理能力、通過集成型HBM提供極高的存儲器帶寬，并使得數(shù)據(jù)參數(shù)距離核心計算單元更近，從而有效降低數(shù)據(jù)搬運的延遲和功耗。在系統(tǒng)集成方面，HBM將原本在PCB板上的DDR內(nèi)存顆粒和計算芯片一起集成到SiP，有效利用空間、縮小面積。以英偉達A100 80GB配置4或8張GPU卡來計算，其HBM用量約為320-640GB，根據(jù)SK海力士預計，中長期內(nèi)HBM需求的年增長率將達到約60%。不過，目前供給層面HBM幾乎被海力士、三星、美光三家企業(yè)壟斷，其中，SK海力士是英偉達HBM第一大供應商，而香農(nóng)芯創(chuàng)等則通過供貨SK海力士間接綁定英偉達。|?SSDAI服務器中，SSD是繼顯存外的另一大儲存芯片。值得注意的是，HBM是DRAM，類似于手機俗稱的運存，適用于短期儲存，而SSD是NAND，類似于手機俗稱的內(nèi)存，適用于長期儲存。SSD上游參與者主要包括閃存芯片、主控芯片廠商，中下游則主要為模組廠商。一般來說，IDM廠商（又稱原廠）不僅掌握核心閃存芯片的設計，還可以一體化完成SSD所有設計和生產(chǎn)流程，在SSD和SSD主控芯片領域都占有主導地位。模組廠商則主要做組裝，部分模組廠商也在拓展主控芯片技術。從行業(yè)格局來看，SSD實際上與HBM類似，海力士和三星同樣占據(jù)較高的市場份額。|?互聯(lián)接口：芯片互聯(lián)和服務器互聯(lián)AI算力的提升方式，除了依靠單GPU性能升級外，還需要高速的芯片互聯(lián)技術、系統(tǒng)互聯(lián)技術作為支撐，從而提升GPU算力的可擴展性，形成強大的集群算力。就英偉達而言，目前使用的互聯(lián)技術主要包括：PCIe Switch、NVLink、NVSwitch等。PCIe的特點是兼容性強，主要應用于不同制造商和設備類型之間的高效通信。目前，PCIe技術已經(jīng)發(fā)展至第六代，且第七代標準已于2024年公布，預計將在2025年正式推行。民生證券統(tǒng)計，PCIe Switch核心的芯片技術，主要被博通、微芯科技和祥碩科技三家壟斷，合計占有全球約58%的份額，國內(nèi)僅邊緣智芯等上市企業(yè)擁有相關技術。此外，為了解決PCIe總線的信號衰減問題，PCIe Retimer芯片作為為信號中繼器，需求量也越來越高。目前，全球量產(chǎn)PCIe 5.0 Retimer芯片的企業(yè)主要是兩家，除了瀾起之外，另一家是Astera Labs。英偉達自研的NVLink是一種高速、低延遲的互聯(lián)技術，旨在連接多個GPU以實現(xiàn)高性能并行計算。與傳統(tǒng)的PCIe總線相比，NVLink提供了更高的帶寬和更低的延遲，使得GPU之間可以更加高效地共享數(shù)據(jù)和通信。目前＊新的第五代NVLink下，單個Blackwell架構的GPU可實現(xiàn)1.8TB/s的傳輸帶寬，超過PCle Gen 5.0帶寬的14倍。此外，英偉達自研的NVLink-C2C技術，還支持定制裸片與英偉達GPU、CPU、DPU、NIC和SOC之間的互聯(lián)，其GB200超級芯片中，CPU與GPU的連接即采用了該技術。而只要提及NVLink，NVSwitch也會伴隨出現(xiàn)，那么二者到底是什么關系？NVIDIA中國區(qū)工程及解決方案總監(jiān)賴俊杰在官方社區(qū)中指出，NVLink可以認為是一個網(wǎng)線，NVSwitch認為是交換機，但NVSwitch并不是一般意義上網(wǎng)絡交換的設備，NVLink由一些差分的信號線所構成，然后NVSwitch可以接多個NVLink的端口，內(nèi)部通過跨組完成數(shù)據(jù)在多個端口的轉發(fā)。以GB200 NVL72為例，目前英偉達使用了定制化的銅纜實現(xiàn)機柜內(nèi)9個NV Switch和18個計算節(jié)點的NVLink連接。英偉達介紹NVIDIA GB200 NVL72可以在一個NVLink domain內(nèi)連接576個GPU，總帶寬超過1PB/S和240TB的閃存。而＊大的變化是NV Switch從服務器PCB板載芯片的形式調(diào)整為機柜內(nèi)的9臺交換機，連接能力提升至72個GPU，這就需要使用銅纜實現(xiàn)機柜內(nèi)的NVLink連接。|?網(wǎng)卡服務器通過網(wǎng)卡與交換機互聯(lián)，將數(shù)據(jù)流通過數(shù)據(jù)幀交換方式傳輸?shù)侥康牡亍＞W(wǎng)絡互聯(lián)技術包括以太網(wǎng)、InfiniBand和Omnipath等。其中InfiniBand憑借高帶寬、低延時的優(yōu)勢在AI數(shù)據(jù)中心和AI服務器中廣泛應用。目前InfiniBand產(chǎn)品為英偉達旗下Mellanox生產(chǎn)的HDR，可以提供端到端200Gbps帶寬，英偉達相關服務器使用的網(wǎng)卡均為Mellanox產(chǎn)品。|?PCBPCB是顯卡以及服務器中起支撐作用的不可或缺部件，一向有“電子產(chǎn)品之母”的稱號。按產(chǎn)品類型劃分，主要分為單/雙面板、多層板、HDI、柔性板、IC 載板等，上游原材料主要包括覆銅板（CCL）、銅箔、半固化片及油墨等。GPU中使用的PCB一般是多層數(shù)的高端PCB，主要應用于服務器CPU、主板、電源背板、硬盤背板、網(wǎng)卡以及Riser卡等部分。平安證券統(tǒng)計，隨著當前服務器平臺持續(xù)迭代，對于服務器PCB層數(shù)以及材料的要求也越來越高，PCB所需層數(shù)不僅從Purley平臺的10-12層提升至Eagle Stream的14-20層，而且用料方面也要對CCL損耗等級有著更高的要求，相應帶來單機PCB價值量的提升。目前，我國在全球PCB市場的份額超過50%。國金證券指出，從格局上來看，大陸PCB廠商因配合國內(nèi)服務器廠商研發(fā)和供應，已經(jīng)在全球服務器PCB競爭中占有一席之地。|?散熱模塊服務器散熱系統(tǒng)的作用是將服務器內(nèi)部產(chǎn)生的熱量以及外界傳遞的熱量吸收并發(fā)散到機柜之外，從而保證內(nèi)部集成電路的正常溫度，防止高溫損傷。主流散熱技術包括風冷和液冷兩大類。人工智能的快速發(fā)展帶來了大量的算力和機柜需求。但受限于數(shù)據(jù)中心建設面積及環(huán)保要求，傳統(tǒng)風冷越來越難以滿足散熱需求，需要液冷的不斷升級彌補。在（1）芯片單點冷卻方面：芯片功率密度的不斷提升直接影響著芯片的散熱和可靠性，逼近風冷散熱上限800W左右，而液冷能有效滿足芯片的散熱需求;（2）機柜整體冷卻方面：芯片功率的增加也導致整機柜功率的增長，采用傳統(tǒng)風冷的數(shù)據(jù)中心通常可以解決12kW以內(nèi)的機柜制冷。隨著服務器單位功耗增大，同樣尺寸的普通服務器機柜可容納的服務器功率往往超過15kW，相對于現(xiàn)有的風冷數(shù)據(jù)中心，已逼近空氣對流散熱能力天花板，液冷或?qū)⒊蔀椋堰x擇。目前英偉達DGX GB200服務器使用的就是液冷技術。|?銅纜如前文所述，目前在第五代NVLink技術下，GB200服務器內(nèi)部使用了約5000根銅纜（共計2英里）進行交換機和GPU之間的連接。DAC（高速銅纜，速率>10GB的短距離傳輸）是成本相對較低的的高速互聯(lián)方式，不包含電子元件，成本僅為光模塊的1/5，且功耗低、延遲和插入損耗低，可以替代電子或光學連接器用于短距離的高速傳輸網(wǎng)絡。|?光模塊目前，英偉達用第五代NVLink和第四代NVSwitch構建多層NVLink網(wǎng)絡，實現(xiàn)576個GPU的直接互聯(lián)和共同訪存。在這種互聯(lián)方案中，GPU與機柜內(nèi)部NVSwitch之間采用銅纜連接，而不同層級的NVSwitch之間則仍然采用光互聯(lián)，因此光模塊的數(shù)量仍然是穩(wěn)中有升的。根據(jù)SemiAnalysis的測算，鑒于DGX GB200 NVL72擁有72個OSFP端口，每個端口對應于1個400G或800G光模塊，隨著GB200數(shù)量的增加，網(wǎng)絡拓撲結構發(fā)生變化，＊終GB200對應于800G光模塊的數(shù)量關系將介于1：2.5到1：3.5之間。|?交換機如果將多臺DGX服務器組合成為一個集群，那么就需要用到交換機。交換機是用于電光信號轉發(fā)的網(wǎng)絡設備，可以為接入交換機的任意兩個網(wǎng)絡節(jié)點提供獨享的電信號通路。例如，英偉達DGX H100 SuperPOD中就包含32臺服務器，以及12臺交換機。2019和2020年，英偉達相繼收購交換機企業(yè)Mellanox和Cumulus，親自下場生產(chǎn)交換機產(chǎn)品。從硬件結構來看，交換機由機殼、電源、風扇、背板、管理引擎、系統(tǒng)控制器、交換模塊、線卡構成。目前，在交換機板塊，英偉達主要是使用了自研的Spectrum-X800以太網(wǎng)交換機。|?ODM代工在ODM/OEM代工方面，鴻海精密目前是英偉達AI服務器＊主要的代工廠商，同時也是英偉達AI服務器芯片基板＊大供應商（超50%），也是英偉達＊新的GH200芯片模組唯一的供應商，主要通過旗下工業(yè)富聯(lián)和鴻佰科技進行AI服務器業(yè)務，同時，緯創(chuàng)、超微電腦等也有合作。|?其他合作商除了以上核心環(huán)節(jié)的供應鏈公司外，部分A股上市公司通過其他合作方式也進入了英偉達概念名單。例如，在算力合作方面，鴻博股份、浪潮信息均有合作；在境內(nèi)智算場景方面，順網(wǎng)科技與英偉達有合作；千方科技子公司則與英偉達聯(lián)合開發(fā)服務器；中電港則是英偉達的授權分銷商；鼎陽科技為英偉達提供電子測試測量儀器。

1月20日消息，據(jù)彭博社報道，OpenAI ＊＊執(zhí)行官山姆·奧爾特曼 (Sam Altman) 正在籌集資金建設半導體生產(chǎn)設施，生產(chǎn)用于人工智能 (AI) 應用的處理器 。他相信人工智能技術將在未來幾年變得足夠普遍以支持他們自己的半導體供應鏈。報道稱，這家合資企業(yè)未來可能將與英特爾、臺積電和三星代工等公司競爭。根據(jù)2023年10月份發(fā)布的一份報告顯示，OpenAI 目前在其流行的 Chat GPT 服務中主要使用的是 英偉達（Nvidia） 的 A100 和 H100 GPU。英偉達占據(jù)全球人工智能處理器市場 80% 以上的份額。一段時間以來，OpenAI也一直在探索開發(fā)自己的 AI 處理器的方法。而OpenAI設計自己的人工智能芯片，也將符合亞馬遜AWS、谷歌、微軟和許多其他超大規(guī)模企業(yè)自研AI芯片的趨勢，除了購買現(xiàn)成的產(chǎn)品外，巨頭們更喜歡構建符合自身需求的定制處理器。另一個好處是，自研芯片將可以幫助巨頭們擺脫對于英偉達等少數(shù)AI芯片供應商的依賴，提升供應鏈安全。Altman此前也曾表達了他對 GPU 短缺以及在此類平臺上運行人工智能軟件所需的巨額費用的擔憂。因為僅 ChatGPT 的運營成本就非常巨大。根據(jù)Bernstein Research資深分析師Stacy Rasgon分析，ChatGPT每次查詢的成本約為0.04美元，如果ChatGPT查詢量成長至谷歌搜索規(guī)模的十分之一，＊初需要部署價值約481億美元的AI芯片投入運算，每年還需要價值約160億美元的芯片才能維持運作。顯然，如此巨額的芯片采購成本投入，完全能夠支撐OpenAI自研芯片的需求。但是，Altman似乎想做一些不同的事情，正如 彭博社 所描述的那樣，建立一個“人工智能芯片工廠網(wǎng)絡”。據(jù)悉，OpenAI擬籌建的合資企業(yè)與總部位于阿布扎比的 G42 和軟銀集團等潛在投資者進行了討論，旨在解決當前和預期的人工智能相關芯片供應短缺問題。顯然，Altman 認為臺積電、三星代工和英特爾代工服務等老牌代工廠將無法滿足未來幾年對人工智能芯片的需求。不過，該項目的財務和運營規(guī)模顯然是巨大的。報道稱，Altman僅與 G42 的討論就集中在籌集 80 億至 100 億美元之間。該項目的全部范圍和合作伙伴名單仍處于早期階段，這表明建立此類設施網(wǎng)絡需要大量投資和時間。該報告沒有詳細說明 Altman 是否計劃購買一家成熟的代工廠來生產(chǎn) AI 芯片，或建立一個全新的晶圓廠網(wǎng)絡來滿足 OpenAI 及其潛在合作伙伴的需求。另外需要指出的是，先進的2nm或3nm級工藝技術的開發(fā)成本就高達數(shù)十億美元，并且隨著制造節(jié)點變得更小，成本將會不斷上升。與此同時，一家能夠在 3nm 或 2nm 級節(jié)點上大批量生產(chǎn)芯片的現(xiàn)代化晶圓廠如今的投資成本可能也將高達 300 億美元。晶圓廠成本也在迅速上升，單個Low-NA EUV 光刻工具的成本約為 2 億美元，而High-NA EUV光刻機的成本預計為 3 億至 4 億美元。未來幾年，人們將需要在＊＊的晶圓廠中配備更多的High-NA EUV光刻機來制造用于人工智能和高性能計算應用的＊＊芯片。Altman 能否為其建造自有晶圓廠計劃籌集數(shù)百或數(shù)千億美元，然后維護它們并確保它們在＊先進的節(jié)點上生產(chǎn)芯片，只有時間才能證明。然而，毫無疑問，他的努力可能會擾亂代工市場。

近日，上海積塔半導體有限公司發(fā)生工商變更，農(nóng)銀金融資產(chǎn)投資有限公司、中國國有企業(yè)結構調(diào)整基金二期股份有限公司（以下簡稱“國調(diào)二期”）、無錫上汽金石創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)基金合伙企業(yè)（有限合伙）、上海國資國企綜改試驗私募基金合伙企業(yè)（有限合伙）、廣發(fā)乾和投資有限公司等成為新股東。注冊資本也由101.5億元猛增至169億元，增幅高達66.5%。公開消息顯示，在此之前，2021年11月，積塔半導體宣布完成80億元人民幣戰(zhàn)略融資；2023年9月，積塔半導體完成135億元人民幣融資。這兩輪融資額累計已經(jīng)超過了215億元。資料顯示，積塔半導體成立于2017年，注冊地位于上海臨港，是一家特色工藝集成電路芯片制造企業(yè)，專注模擬電路、功率器件所需的特色生產(chǎn)工藝研發(fā)與制造，所生產(chǎn)的BCD、IGBT/FRD、SGT/MOSFET、TVS、SiC 器件等芯片廣泛服務于汽車電子、工業(yè)控制、電源管理、智能終端，乃至軌道交通、智能電網(wǎng)等高端應用市場。公司通過了ISO9001、VDA 6.3 (Grade A)、IATF 16949、ISO 14001、ISO/IEC 27001等質(zhì)量、環(huán)境及信息安全管理體系認證，是國內(nèi)＊早從事汽車電子芯片、IGBT芯片制造企業(yè)，在模擬電路、功率器件芯片代工領域具有＊＊地位。2018年1月，上海積塔半導體特色工藝生產(chǎn)線項目正式立項，總投資359億元，分兩期完成。2018年4月，該項目被認定為上海市重大產(chǎn)業(yè)項目，2018年8月正式開工，2019年5月項目主體結構封頂，2019年12月設備搬入，2020年3月30日，正式投片。按照計劃，項目一期投資 89 億元，規(guī)劃建設月產(chǎn)能6萬片8英寸晶圓的0.11μm/0.13μm/0.18μm（微米）工藝生產(chǎn)線，月產(chǎn)能3000片12英寸特色工藝晶圓的55nm/65nm（納米）工藝先導生產(chǎn)線，以及月產(chǎn)能5000片6英寸晶圓的SiC（碳化硅）化合物半導體生產(chǎn)線，已在2020年實現(xiàn)全面量產(chǎn)。2022年8月，積塔半導體擴產(chǎn)項目開工，將在8英寸產(chǎn)線上續(xù)建4.8萬片/月先進車規(guī)級芯片項目，進一步提升規(guī)模化，實現(xiàn)功率器件、模擬IC、MCU產(chǎn)品等汽車芯片量產(chǎn)。積塔半導體總經(jīng)理周華當時曾表示，該項目是為臨港新片區(qū)新能源汽車、集成電路產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃的大項目，聚焦新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈安全技術的提高，打造自主可控的國產(chǎn)集成電路汽車芯片。“項目建設周期2年，建成后將有助于產(chǎn)能大幅提升、技術平臺升級，提供車規(guī)級芯片系統(tǒng)化制造方案，解決國產(chǎn)汽車芯片制造技術瓶頸。預計到2025年將達到30萬片8吋等效產(chǎn)能。”隨后，上海積塔半導體還宣布在上海臨港投資二期項目，計劃投資270億元，將規(guī)劃擴建12英寸特色工藝生產(chǎn)線至月產(chǎn)能5萬片。新增固定資產(chǎn)投資預計超過260億元。據(jù)積塔半導體于2023年6月24日公布消息顯示，該公司12英寸汽車芯片先導線于2023年6月2日順利建成通線，標志著積塔12英寸汽車芯片項目取得重大進展，是積塔半導體實現(xiàn)12吋汽車芯片戰(zhàn)略的重要里程碑。12英寸BCD產(chǎn)品于2023年2月正式投片，2023年6月2日流片完成，元器件電性（WAT）測試結果全部達標。積塔12英寸汽車芯片工藝線項目著力90nm到40nm車規(guī)級微處理器（MCU）、模擬IC、CIS等高端芯片制造，將填補公司在12英寸工藝半導體芯片制造能力的空白。△2023年6月2日，積塔半導體12英寸汽車芯片先導線順利建成通線整體產(chǎn)能方面，積塔半導體在臨港新片區(qū)和徐匯區(qū)建有兩個廠區(qū)，目前已建和在建產(chǎn)能共計28萬片/月（折合8英寸計算），其中6英寸7萬片/月、8英寸11萬片/月、12英寸5萬片/月、碳化硅3萬片/月，為汽車電子、工業(yè)控制和高端消費電子領域提供微控制器、模擬電路、功率器件、傳感器等核心芯片特色工藝制造平臺和技術服務。客戶方面，目前積塔半導體已成為多個頭部企業(yè)的供應商。據(jù)悉，MPS、英飛凌和比亞迪半導體、斯達半導體等均是積塔半導體的客戶。而且積塔半導體還是英飛凌在中國大陸的唯一代工合作廠商。在產(chǎn)業(yè)鏈合作方面，積塔半導體也與華大九天和吉利汽有著深入的合作。其中，華大九天有EDA和半導體IP的技術優(yōu)勢，而半導體設計IP對芯片的性能提升有很大的貢獻。吉利則作為國內(nèi)頭部的汽車主機廠，在汽車芯片上也有很大需求。融資數(shù)據(jù)顯示，積塔半導體已先后完成5輪融資，此次國調(diào)二期基金等入股的為D輪融資。2023年8月，積塔半導體曾完成過一筆135億元融資，該輪融資匯聚多家國家基金、產(chǎn)業(yè)投資人、地方基金、知名財務投資人等。有數(shù)據(jù)顯示，該輪融資完成后，積塔半導體估值已高達43.08億美元，約306億人民幣。在眾多投資方中，包括中電智慧基金、國改雙百基金、國調(diào)基金、中國互聯(lián)網(wǎng)投資基金、上汽集團旗下尚頎資本、匯川技術、創(chuàng)維投資、小米長江基金、交銀投資、上海自貿(mào)區(qū)基金和臨港新片區(qū)科創(chuàng)基金、浦東科創(chuàng)及旗下海望資本、上海浦科投資、中信產(chǎn)業(yè)基金、中金資本旗下基金、國策投資、中航產(chǎn)投、中保投資、凱輝基金、中信建投資本、國泰君安證裕、深投控、上海國盛、臨港科創(chuàng)投等眾多知名投資機構。有市場傳聞稱，積塔半導體后續(xù)還將展開新一輪融資。有投資人表示，新一輪融資很可能是上市前的＊后一輪融資，積塔半導體隨后或?qū)⒃?025年左右啟動上市進程。如有侵權，請聯(lián)系刪除