📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告探讨了 AI 从“生成式 (Generative AI)”向“智能体 (Agentic AI)”转变的结构性趋势。Agentic AI 要求系统具备计划、推理、记忆及调用工具的能力，这将导致计算瓶颈从单纯的 GPU 算力转向 CPU 的编排能力和内存的持久化存储，从而扩大 AI 基础设施的投资范围。
行业主线：
- 从计算转向编排：Agentic AI 增加了多步工作流，使得 CPU 在系统编排、工具调用和内存管理中的作用增强。预计到 2030 年，编排类 CPU 将带来 325-600 亿美元的增量 TAM。
- 内存成为核心瓶颈：持久化存储是智能体实现连续思考的关键。预计 Agentic AI 将驱动 15-45EB 的增量 DRAM 需求，相当于 2027 年全球 DRAM 供应量的 26-77%。
- 硬件价值链延伸：受益范围从加速器扩展至全栈基础设施，包括 CPU、DRAM、ABF 基板、先进封装、晶圆代工及相关半导体设备。
关键变化与分歧：
- CPU 与 GPU 比例提升：集群层面的 CPU:GPU 比例将显著上升（例如从 1:12 移向 1:2 或更高），以应对复杂的任务编排。
- ABF 基板周期升级：受 AI 芯片尺寸增大和层数增加驱动，ABF 基板进入一个由 AI 主导的长期上行周期，预计 2025-2030 年 CAGR 达 16.1%。
受益方向与风险：
- 受益方向：高性能 CPU 供应商（AMD、Arm 等）、内存巨头（SK hynix、三星电子）、ABF 基板供应商（三星电机、欣兴电子）、先进代工（TSMC）及相关半导体设备商。
- 核心风险：宏观经济低迷导致云服务商资本开支低于预期、HBM 竞争加剧导致利润率受损、中国本土内存产业竞争压力。