📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告深度分析了全球 AI 算力革命背景下的芯片争霸赛，探讨了英伟达、博通、AMD 及超大规模云厂商的算力布局，指出算力需求正从“通用训练”向“专用推理”转变，竞争核心已从单一芯片性能转向整体生态构建。
行业主线：
- 算力需求爆发与结构演进：全球智能算力规模快速增长，预计 2030 年智能算力占比将超 90%。技术路径上，GPU 适合大规模并行训练，而 ASIC 在高能效推理场景中优势明显。
- 生态壁垒与竞争格局：英伟达通过“GPU+CUDA”构筑全栈封闭生态；博通聚焦 ASIC 定制化设计，成为专用芯片领域的关键玩家；AMD 通过提升 HBM 容量与完善 ROCm 软件栈寻求突围。
- 架构扩展趋势：算力竞争由机架内垂直扩展（Scale-Up）向机柜间水平扩展（Scale-Out）及跨区域扩展（Scale-Across）演进，开放标准（如 UEC、UALink）正挑战封闭体系。
关键变化与分歧：
- 通用向专用的转变：推理需求爆发促使云厂商（谷歌、亚马逊、微软等）加速自研 ASIC 芯片，以优化成本结构并降低外部依赖。
- 封闭生态 vs 开放标准：市场在英伟达的封闭生态与由 AMD、博通等推动的开放互联标准之间存在博弈。
受益方向与风险：
- 受益方向：高性能 AI 芯片设计、先进封装技术、高速光模块及国产算力自主化产业链。
- 核心风险：技术创新不及预期、行业竞争加剧、地缘政治风险。