今日港股行情震荡走弱，但半导体板块逆势走强。 截至发稿，华虹半导体(01347.HK)涨超2%，ASMPT(00522.HK)涨约1%，上海复旦(01385.HK)、贝克微(02149.HK)等纷纷跟涨。 消息面上，受AI服务器、算力芯片等需求旺盛带动，半导体行业景气度持续提升，近期行业涨价越发密集。 据供应链访查，台积电多数客户已同意其上调代工价格换取可靠的供应。此外，高通、华虹、三星等厂商也出现调价动作，覆盖IC设计、芯片代工、存储芯片等环节。 摩根士丹利在近日报告中将台积电目标价上调9.3%，理由是对AI半导体需求可持续性的预期以及晶圆价格上涨的趋势。该机构还预计2025年晶圆价格将上涨5%，之前的假设为2%。 更为值得注意的是，近期半导体行业的高景气开始由芯片制造环节向产业链上下游扩散。 日本半导体制造设备协会(SEAJ)预测，2024年日本制半导体设备销售额将史上首度冲破4兆日元大关、创下历史新高纪录，且2026年度销售额将进一步冲破5兆日元。 另据美国半导体产业协会(SIA)的报告，5月全球半导体产业销售额达491亿美元，环比增长4.1%，同比增长19.3%， 单月同比增速创下近两年最大增幅。 平安证券分析师付强、徐勇在7月7日的报告中表示，当前，半导体制造出现改善迹象，半导体设备企业订单充裕，行业景气向上趋势得以维持。此外，各大厂在AI终端方面持续投入，具备AI性能的芯片不断推陈出新，有望驱动新一轮换机需求。 此外，五矿证券分析师杨诚笑近期发布的研究显示， 当前全球和中国半导体周期处于被动去库向主动补库的转折期。 五矿证券指出，半导体周期的持续时长通常为3-5 年，目前正处于2008年以来第5轮周期的上行期间，AI是本轮周期的新技术驱动，进入主动补库阶段，有望继续提升市场景气度。

当地时间周一，韩国科技巨头三星集团预计将迎来该企业成立半个世纪以来的最大规模罢工活动——三星电子的数千名工人将走出装配线，进行为其三天的大规模罢工。 这一场前所未有的大规模罢工，可能会损害三星的声誉，在整个科技产业引发类似的活动，同时也可能会影响整个芯片供应链的正常运转。 三星将出现公司史上最大规模罢工 在上个月关于涨薪的谈判破裂后，三星最大工会之一——三星全国电子工会在过去几周内一直在为罢工活动做准备。 三星全国电子工会拥有28000多名工人，约占三星电子员工总数的20%左右。他们向三星公司提出的诉求包括希望三星提高薪资涨幅，并调整绩效奖金制度。 三星全国电子工会领导人说，罢工行动意在通过扰乱该公司最先进的芯片工厂的生产，来传递一个信息：“不涨薪就不上班”。 当地时间上周五，三星工会已经宣布，该工会计划于当地时间本周一上午11点（北京时间10点），在首尔以南约38公里的华城三星半导体工厂外召集多达5000人集会。 工会代表表示：“罢工的目的是中断生产。” 或将产生连锁反应 对三星来说，现在正是其芯片业务发展的关键时刻，它承受不起任何内部动荡或生产混乱。 该公司现在正竭尽全力说服英伟使用其HBM存储芯片，从而在蓬勃发展的人工智能市场上占据更大份额。自2023年以来，SK海力士一直主导着关键的HBM芯片领域市场。 为了赢回市场，今年5月，三星突然撤换了其半导体部门的负责人，以表明其提振自身芯片产业的决心。 未来资产金融集团投资策略师Billy Leung表示：“这次罢工的时机尤其关键，因为它恰逢全球半导体供应链面临挑战。” 目前，三星在全球DRAM市场的份额约为20%，在NAND闪存市场的份额约为40%。 Billy Leung认为：“三星业务一旦出现任何中断，都可能产生连锁反应。” “不涨薪就不上班” 多年以来，三星一直鲜少发生劳工纠纷骚乱，甚至公司到2019年才开始成立工会。分析人士认为，三星对劳工维权活动的严格控制是其成功的一个原因，这帮助该公司能够强势主导全球电子行业长达十多年。 但现在情况显然已经发生了改变。 近日，三星全国电子工会已经表示，由于工资谈判破裂，抗议活动将会升级。该工会领导人已经花了数周时间，鼓励成员加入即将到来的罢工活动。 今年6月初，三星电子出现其55年来首次罢工，而今天开启的这场罢工是6月初罢工活动的升级。

麦格理证券在最新发布的报告中指出，根据供应链访查， 台积电多数客户已同意上调代工价格换取可靠的供应 ，这将带动台积电的毛利率进一步攀升。据麦格理分析师测算，台积电的毛利率将于2025年攀升至55.1%；2026年将逼近六成，达到59.3%。而其今年毛利率在生产效率提升下，已调升至52.6%。 另外， 随AI长期趋势推动，加上毛利率上扬，使台积电2023-2026年获利年复合成长率（CAGR）将达26%， 该机构将台积电2024-2026年每股税后纯益（EPS）分别上调5%、2%、1%，调整后EPS各达39.2新台币、51.2新台币、及65.3新台币。 基于获利强劲成长，且市盈率相对偏低（仅19.6倍，远低于英伟达的34.9倍、阿斯麦的32.9倍等），在维持台积电“优于大盘”评级外，麦格理还上调其目标价至1280新台币，较前一目标价上涨28%， 一举成为华尔街第二高目标价位。 目前台积电股价为1005新台币/股， 对于台积电目标价，华尔街几乎已达成“破千”共识 ——主流机构给出的目标价由高至低依次为汇丰1370新台币、麦格理1280新台币、高盛1160新台币、花旗1150新台币、巴克莱1096新台币、摩根士丹利与摩根大通均为1080新台币、瑞银1070新台币、美银1040新台币。 ▌受益于AI浪潮 先进制程需求旺盛 AI浪潮下先进制程产品供不应求，是台积电此轮涨价被客户接受的基础。 今年6月便有消息称，在AI应用、PC新平台等HPC应用及智能手机高端新品推动下，台积电5nm、4nm及3nm满载，基于此台积电将在下半年启动新的价格调涨谈判，主要是针对5nm和3nm，以及未来的2nm制程等，预计涨价的决策最快会在2025年正式生效。 据台湾经济日报最新报道， 苹果、高通、英伟达与AMD等四大厂大举包下台积电3nm家族制程产能，并涌现客户排队潮，一路排到2026年 。其中，联发科、高通新一波5G手机旗舰芯片大战将于四季度开打，两大厂新芯片都以台积电3nm制程生产，近期进入投片阶段；苹果有望在2025年下半年采用台积电N2制程及SoIC-X技术。 3nm制程是目前最先进的节点技术，台积电之前提到，其3nm制程产能今年将扩增三倍，但仍呈现供不应求。 麦格理认为，基于持续不断投资先进制程，特别是3纳米与2纳米，将台积电2025、2026年的资本支出预测值调高至350亿美元与370亿美元。 台湾经济日报此前也援引业内消息称，因持续加码2nm等最先进制程相关研发，加上2nm后续需求超乎预期强劲，台积电2025年资本支出有望达320亿美元至360亿美元区间，为历年次高，同比增长12.5%至14.3%。 国金证券此前在研报中表示，台积电2023年资本支出为304亿美元，预计2024年为280-320亿美元，其中70%-80%用于先进制程扩产，10%-20%用于成熟制程特色工艺，其余10%用于先进封装、测试、光罩生产等。

“以共商促共享，以善治促善智”，2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）7月4日-7月6日在上海举行。爱芯元智半导体股份有限公司（以下简称“爱芯元智”）专注探索人工智能感知与边缘计算芯片，以产品赋能智慧城市、智慧驾驶、机器人等等领域。爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟在大会期间做客财联社直播间接受了《科创板日报》记者的专访，探讨AI芯片的发展问题。 与英伟达相同，爱芯元智坚信AI计算，认为特定领域的计算加速代表了未来的发展方向。在不同之处上，刘建伟提到：“当前的行业领导者起步较早，当时AI计算或加速计算的形式并没有完全确定；而爱芯元智入局AI计算时，它的形式已经逐渐清晰且更加具体。比如英伟达起初主要以图象、图形的程序为主，它的整体架构并不是为AI计算原生的；而爱芯元智从AI计算原生处理器的思路出发，产品架构会更加适配AI计算垂直领域，而前者主要是通用领域的计算方式。” 同时刘建伟强调：“客户需求在英伟达平台上完成原型开发，到规模化量产、需要降成本时可由爱芯元智承接。我们应该更类似于生态合作的关系，从客户的角度来讲是合作大于竞争的。” 而对于技术上取得的进展，刘建伟认为，取得今天的成绩，首先是爱芯元智坚持做AI原生处理器，并且起步较早，早在五年前就已经开始聚焦于AI处理器；其次，从生产力和生产关系的角度看，一个新的技术架构的出现，需要相应的组织架构来匹配。大公司在面对新技术架构，需要的转型成本较高，而爱芯元智整个公司的组织架构，更加匹配AI计算所要求的技术架构。 AI应用的快速发展，对爱芯元智提出了更快发展的要求。在未来的生态发展中，爱芯元智希望能够推进战略合作，让各行各业能够更轻松方便地接入。 对于当下讨论的科技自主可控问题，刘建伟认为：“自主可控应该是我们的结果，而不是目标。” 科技公司的目标理应是打磨技术、做好应用、服务客户，让AI更普惠，让产业链完成本土化的自循环。将竞争放到全球化的背景下，通过硬实力的完善，达到自主可控的结果。 在7月5日上午爱芯元智主办的“智能芯片及多模态大模型论坛”论坛上，爱芯及合作伙伴共同分享AI芯片行业应用的案例，并正式发布了“爱芯通元AI处理器”。智慧城市、智能驾驶已是目前成熟的赛道，并正在向边缘计算拓展。通过AI芯片，改变原先对多路视频流分析从单纯的“感知”进化到“认知”，从事后回溯到事中预警，有效提高城市智慧管理的水平。 而在智能驾驶领域，爱芯元智能够帮助客户有效降低L2级别的辅助驾驶系统的成本，从上千元降到几百元，实现AEB自动刹车、自动跟车等智驾功能在五万元级别的车上搭载，有效提高国内智驾行驶车辆的安全性。

近期，海内外多家半导体上市公司披露上半年业绩预告，纷纷传来业绩高增长的“喜报”。韦尔股份公告，预计2024年半年度实现归母净利润为13.08亿元-14.08亿元，同比增加754.11%到819.42%；澜起科技公告，预计2024年半年度实现归母净利润5.83亿元~6.23亿元，同比增长612.73%~661.59%。此外，三星电子第二季度销售额74.00万亿韩元，预估73.05万亿韩元；第二季度营业利润10.40万亿韩元，市场预估8.34万亿韩元。 全球芯片市场逐步回暖，供需关系改善，多类芯片价格迎来全面上涨。国泰君安研报指出，一方面，AI+驱动行业新创新周期，相关逻辑芯片、新型存储芯片市场需求放量；另一方面，半导体行业迎来周期性复苏，传统大宗存储控产保价后迎来价格修复，消费类、工业类乃至车载芯片渠道库存自然去化，下游客户拉货节奏正常化。 据财联社主题库显示，相关上市公司中： 寒武纪 作为国产AI芯片龙头，智能处理器IP产品已集成于超过1亿台智能手机及其他智能终端设备中。 中芯国际 是全球领先的集成电路晶圆代工企业之一，也是中国大陆技术最先进，规模最大，配套服务最完善，跨国经营的专业晶圆代工企业。

在传出法国将对英伟达发起反垄断调查后不久，又有新的不好消息传出。 据彭博社引述欧盟竞争事务负责人玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 的警告称，英伟达公司的 AI 芯片供应存在“巨大瓶颈”，但表示监管机构仍在考虑如何解决这个问题。 “我们一直在向他们询问问题，但这还只是初步问题，”她在新加坡之行中告诉彭博社。到目前为止，这“还不具备监管行动的条件”。 自从英伟达成为人工智能支出热潮的最大受益者以来，监管机构就一直关注着它。它的图形处理单元（简称 GPU）因其能够处理开发 AI 模型所需的大量信息的能力而受到数据中心运营商的青睐。 芯片已成为科技界最热门的商品之一，云计算提供商相互竞争以获取这些芯片。据估计，Nvidia 的 H100 处理器需求旺盛，已帮助他们获得 80% 以上的市场份额，领先于竞争对手英特尔公司和超微半导体公司。 尽管供应紧张，但 Vestager 表示，人工智能芯片供应的二级市场可能有助于激发创新和公平竞争。 但她表示，占主导地位的公司未来可能会面临某些行为限制。 “如果你在市场上拥有这种主导地位，那么有些事情你不能做，而小公司可以做，”她说。“但除此之外，只要你做你的生意并尊重这一点，你就很好。” 6000亿美元的“大难题” 尽管高科技巨头在人工智能基础设施方面投入了大量资金，但人工智能带来的收入增长尚未实现，这表明生态系统的最终用户价值存在巨大差距。事实上， 红杉资本分析师戴维·卡恩（ David Cahn）认为，人工智能公司每年必须赚取约 6000 亿美元才能支付其人工智能基础设施（例如数据中心）的费用。 去年，Nvidia 的数据中心硬件收入达到 475 亿美元（其中大部分硬件是用于 AI 和 HPC 应用的计算 GPU）。AWS、Google、Meta、Microsoft等公司在 2023 年为 OpenAI 的 ChatGPT 等应用在其 AI 基础设施上投入了巨额资金。然而，他们能赚回这笔投资吗？David Cahn 认为，这可能意味着我们正在目睹金融泡沫的增长。 按照David Cahn的算法，6000亿美元这个数字，可以通过一些简单的数学的运算来得出。 你所要做的就是将 Nvidia 的运行率收入预测乘以 2 倍，以反映 AI 数据中心的总成本（GPU 占总拥有成本的一半，另一半包括能源、建筑物、备用发电机等）。然后你再乘以 2 倍，以反映 GPU 最终用户的 50% 毛利率（例如，从 Azure 或 AWS 或 GCP 购买 AI 计算的初创公司或企业，他们也需要赚钱）。 我们看看，自 2023 年 9 月 （在当时，他认为人工智能是2000亿美元难题） 以来发生了什么变化？ 一、供应短缺已经消退： 2023 年末是 GPU 供应短缺的高峰期。初创公司正在给风险投资公司打电话，给任何愿意与他们交谈的人打电话，寻求帮助以获得 GPU。如今，这种担忧几乎完全消除了。对于我交谈过的大多数人来说，现在以合理的交货时间获得 GPU 相对容易。 二、GPU 库存不断增长： Nvidia 在第四季度报告称，其数据中心收入的一半左右来自大型云提供商。仅微软一家就可能占Nvidia 第四季度收入的约 22%。超大规模资本支出正在达到历史水平。这些投资是大型科技公司 2024 年第一季度收益的主要主题，首席执行官们有效地告诉市场：“无论你喜不喜欢，我们都会投资 GPU。”囤积硬件并不是一个新现象，一旦库存足够大以至于需求下降，就会成为重置的催化剂。 三、OpenAI 仍然占据着 AI 收入的最大份额： The Information 最近报道称，OpenAI 的收入现在为34 亿美元，高于 2023 年底的 16 亿美元。虽然我们已经看到少数初创公司的收入规模达到不到 1 亿美元，但 OpenAI 与其他公司之间的差距仍然很大。除了 ChatGPT，消费者今天真正使用了多少 AI 产品？想想你每月花 15.49 美元从 Netflix 或每月花 11.99 美元从 Spotify 获得多少价值。从长远来看，AI 公司需要为消费者提供巨大的价值，才能继续掏钱。 四、1250 亿美元的缺口现在变成了 5000 亿美元的缺口： 在最后的分析中，我慷慨地假设谷歌、微软、苹果和 Meta 每年都能从新的 AI 相关收入中产生 100 亿美元。我还假设甲骨文、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、X 和特斯拉每年都有 50 亿美元的新 AI 收入。即使这仍然是正确的，并且我们在名单上再添加几家公司，1250 亿美元的缺口现在也会变成 5000 亿美元的缺口。 这还没完——B100 即将问世： 今年早些时候，Nvidia 宣布推出 B100 芯片，其性能提升了 2.5 倍，而成本仅增加了 25%。我预计这将导致 NVDA 芯片需求的最终激增。与 H100 相比，B100 的成本与性能相比有了显著的改善，而且由于每个人都想在今年晚些时候买到 B100，因此很可能再次出现供应短缺。 在之前提出关于GPU的问题时，David Cahn收到的最主要反驳之一是“GPU 资本支出就像修建铁路”，最终火车会开过来，目的地也会到来——新的农业出口、游乐园、购物中心等。 David Cahn表示，其实他也同意这一点，但他认为这个论调忽略了几点： 一、缺乏定价权： 在物理基础设施建设的情况下，您正在建设的基础设施具有一些内在价值。如果您拥有旧金山和洛杉矶之间的轨道，那么您可能拥有某种垄断定价权，因为 A 地和 B 地之间只能铺设这么多轨道。在 GPU 数据中心的情况下，定价权要小得多。GPU 计算正日益成为一种按小时计量的商品。与成为寡头垄断的 CPU 云不同，构建专用 AI 云的新进入者继续涌入市场。在没有垄断或寡头垄断的情况下，高固定成本 + 低边际成本的企业几乎总是会看到价格竞争到边际成本（例如航空公司）。 二、投资浪费： 即使是铁路行业，以及许多新技术行业，投机性投资狂潮也常常导致高额的资本浪费。《The Engines that Moves Markets 》是一本关于技术投资的最佳教科书，其主要观点（确实，重点关注铁路行业）是，许多人在投机性技术浪潮中损失惨重。挑选赢家很难，但挑选输家（就铁路行业而言，运河）要容易得多。 三、折旧： 从技术发展史中我们得知，半导体趋于越来越好。Nvidia 将继续生产更好的下一代芯片，如 B100。这将导致上一代芯片的折旧速度加快。由于市场低估了 B100 和下一代芯片的改进速度，因此它高估了今天购买的 H100 在 3-4 年后的价值。同样，物理基础设施不存在这种相似性，它不遵循任何“摩尔定律”类型的曲线，因此成本与性能的关系不断改善。 四、赢家与输家： 我认为我们需要仔细研究赢家和输家——在基础设施建设过剩的时期，总会有赢家。人工智能很可能是下一波变革性技术浪潮，GPU 计算价格的下降实际上也有利于长期创新，也有利于初创企业。如果David Cahn的预测成真，它将主要对投资者造成伤害。创始人和公司建设者将继续在人工智能领域发展——他们将更有可能取得成功，因为他们将受益于较低的成本和在这一试验期间积累的经验。 五、人工智能将创造巨大的经济价值。 专注于为最终用户提供价值的公司创建者将获得丰厚的回报。我们正在经历一场可能定义一代人的技术浪潮。像 Nvidia 这样的公司在推动这一转变方面发挥了重要作用，值得称赞，并且很可能在未来很长一段时间内在生态系统中发挥关键作用。 不过David Cahn也重申，投机狂潮是技术的一部分，所以没什么好害怕的。那些在这一刻保持头脑清醒的人有机会创建极其重要的公司。但我们必须确保不要相信现在已经从硅谷蔓延到全国乃至全世界的妄想。这种妄想认为我们都会快速致富，因为 AGI 明天就会到来，我们都需要储存唯一有价值的资源，那就是 GPU。 “事实上，前面的道路将是漫长的。它会有起有落。但几乎可以肯定，它是值得的。”David Cahn强调。 潜在的挑战者 虽然这是一个谈了很多次，但似乎也有了结果的论调。如Futurum Group 首席执行官丹尼尔·纽曼所说，“目前，世界上没有英伟达的天敌。” 原因如下：Nvidia 的图形处理单元 (GPU) 最初于 1999 年为 PC 视频游戏中的超快 3D 图形而创建，后来被证明非常适合训练大规模生成式 AI 模型，来自 OpenAI、Google、Meta、Anthropic 和 Cohere 等公司推动的模型的规模越来越大，进而需要使用大量 AI 芯片来做训练。多年来，Nvidia 的 GPU 一直被认为是最强大的，也是最抢手的。 这些成本当然不菲：训练顶级生成式 AI 模型需要数万个最高端的 GPU，每个 GPU 的价格为 3 万至 4 万美元。例如，埃隆·马斯克 (Elon Musk)最近表示，他的公司 xAI 的 Grok 3 模型需要在 10 万个 Nvidia 顶级 GPU 上进行训练才能成为“特别的东西”，这将为 Nvidia 带来超过 30 亿美元的芯片收入。 然而，Nvidia 的成功不仅仅是芯片的产物，还有让芯片变得易于使用的软件。Nvidia 的软件生态系统已经成为大量专注于 AI 的开发人员的首选，他们几乎没有动力去转换。在上周的年度股东大会上，Nvidia 首席执行官黄仁勋称该公司的软件平台 CUDA（计算统一设备架构）是一个“良性循环”。随着用户的增多，Nvidia 有能力投入更多资金升级该生态系统，从而吸引更多用户。 相比之下，Nvidia 的半导体竞争对手AMD控制着全球 GPU 市场约 12% 的份额，该公司确实拥有具有竞争力的 GPU，并且正在改进其软件，纽曼说。但是，虽然它可以为不想被 Nvidia 束缚的公司提供另一种选择，但它没有现有的开发者用户群，这些开发者认为 CUDA 易于使用。 此外，虽然亚马逊的 AWS、微软Azure 和谷歌云等大型云服务提供商都生产自己的专有芯片，但他们并不打算取代 Nvidia。相反，他们希望有多种 AI 芯片可供选择，以优化自己的数据中心基础设施，降低价格，并向最广泛的潜在客户群销售他们的云服务。 J. Gold Associates 分析师杰克·戈尔德 (Jack Gold) 解释说：“Nvidia 拥有早期发展势头，当你建立一个快速增长的市场时，其他人很难赶上。”他表示 Nvidia 在创建其他人所没有的独特生态系统方面做得很好。 Wedbush 股票研究高级副总裁 Matt Bryson 补充说，要取代 Nvidia 用于训练大规模 AI 模型的芯片将特别困难，他解释说，目前计算能力的大部分支出都流向了这一领域。“我认为这种动态在未来一段时间内不会发生变化，”他说。 然而，越来越多的人工智能芯片初创公司，包括 Cerebras、SambaNova、Groq 以及最新的 Etched和 Axelera ，都看到了从英伟达人工智能芯片业务中分一杯羹的机会。他们专注于满足人工智能公司的特殊需求，尤其是所谓的“推理”，即通过已经训练过的人工智能模型运行数据，让模型输出信息（例如，ChatGPT 的每个答案都需要推理）。 例如，就在上周，Etched筹集了1.2 亿美元，用于开发一种专门用于运行 transformer 模型的专用芯片Sohu，Transformer 模型是 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 使用的一种 AI 模型架构。据介绍，该芯片将由台积电采用其 4nm 工艺生产，该公司表示还已从“顶级供应商”那里获得高带宽内存和服务器供应，但没有透露这些公司的名字。Etched 还声称，Sohu 的速度比 Nvidia 即将推出的 Blackwell GPU“快一个数量级，而且更便宜”，八芯片 Sohu 服务器每秒可处理超过 500,000 个 Llama 70B token。该公司通过推断已发布的 Nvidia H100 服务器 MLperf 基准测试数据做出了这一判断，该基准测试显示，八 GPU 服务器每秒可处理 23,000 个 Llama 70B token。Etched 首席执行官 Uberti在接受采访时表示，一台Sohu服务器将取代 160 块 H100 GPU。 荷兰初创公司 Axelera AI 正在开发用于人工智能应用的芯片，该公司上周宣称也已获得6800万美元美元融资，该公司正在筹集资金以支持其雄心勃勃的增长计划。这家总部位于埃因霍温的公司旨在成为欧洲版的 Nvidia，提供据称比竞争对手节能 10 倍、价格便宜 5 倍的 AI 芯片。Axelera 创新的核心是 Thetis Core 芯片，它在一个周期内可以执行惊人的 260,000 次计算，而普通计算机只能执行 16 次或 32 次计算。这种能力使其非常适合 AI 神经网络计算，主要是矢量矩阵乘法。他们的芯片提供了高性能和可用性，而成本仅为现有市场解决方案的一小部分。这可以使 AI 普及，让更广泛的应用程序和用户能够使用它。 与此同时，据报道，专注于以闪电般的速度运行模型的 Groq 正在以25 亿美元的估值筹集新资金，而 Cerebras据称在发布其最新芯片仅几个月后就秘密提交了首次公开募股申请，该公司声称该芯片可以训练比 GPT-4 或 Gemini 大 10 倍的 AI 模型。 所有这些初创公司一开始都可能专注于一个小市场，比如为某些任务提供更高效、更快或更便宜的芯片。他们也可能更专注于特定行业的专用芯片或个人电脑和智能手机等人工智能设备。“最好的策略是开拓一个小众市场，而不是试图征服世界，而这正是他们大多数人正在尝试做的，”Tirias Research 首席分析师 Jim McGregor 说。 因此，也许更切题的问题是：这些初创公司与云提供商以及 AMD 和英特尔等半导体巨头一起能够占领多少市场份额？这还有待观察，尤其是因为运行 AI 模型或推理的芯片市场仍然很新。 参考链接 https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-07-05/nvidia-ai-chips-are-huge-bottleneck-eu-s-vestager-warns https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/ https://fortune.com/2024/07/02/nvidia-competition-ai-chip-gpu-startups-analysts/ 本文来源：半导体行业观察 (ID:icbank)，原文标题：《英伟达GPU，警钟敲响》

麦格理证券在最新出具的个股报告中指出，根据供应链访查， 台积电多数客户均已同意调升代工价格，带动台积电毛利率、获利表现优于预期并逐年攀升，特别是毛利率表现，2026年将上看逼近六成水准。 有鉴于获利前景逐年成长，麦格理除维持台积电「优于大盘」评级外， 并上调目标价至1,280元，一举冲上外资圈第二高价。 统计目前外资圈给予台积电的目标价，千元以上几乎已达共识，由高至低依次为： 汇丰1,370元、麦格理1,280元、高盛1,160元、花旗1,150元、巴克莱1,096元、摩根士丹利与摩根大通均为1,080元、瑞银1,070元、美银1,040元。 事实上，台积电股价在登上千元大关后，全球市场关注度大为增温；而麦格理半导体产业分析师赖昱璋指出，由于台积电多数客户均已同意调升代工价格以换取稳定可靠的供货，带动未来毛利率将逐年攀升。 根据赖昱璋估算，台积电毛利率将于2025年攀升至55.1%， 2026年更将逼近六成、达59.3%；而今年毛利率在生产效率提升下，已调升至52.6%。 随AI长期趋势推动，加上毛利率上扬，使台积电2023-2026年获利年复合成长率（CAGR）将达26%，赖昱璋并将台积电2024-2026年每股税后纯益（EPS）分别上调5%、2%、1%，调整后EPS各达39.2元、51.2元、及65.3元。 基于获利强劲成长，且本益比相对偏低（仅19.6倍，远低于辉达的34.9倍、艾司摩尔的32.9倍等），因此赖昱璋调高台积电适用本益比至25倍，给予「优于大盘」评级，目标价由1,000元大升至1,280元，调幅28%，一举冲上外资圈第二高价。 此外，有关于市场关心的资本支出方面，赖昱璋认为， 基于持续不断投资先进制程，特别是3纳米与2纳米，因此将台积电2025、2026年的资本支出预测值调高至350亿美元与370亿美元。 赖昱璋并预期，台积电今（2024）年底前，将完成每年5,000片的2纳米产能，到了2027年年底前，产能将大幅扩张至9万片。 本文来源：半导体行业观察，原文标题：《台积电客户，同意涨价？》

近年来，金川集团紧紧围绕新能源汽车、信息技术、航空航天等领域，持续加大技术改造和设备投入，研发生产出“高精尖特新”异型铜带、白铜管、锂电铜箔等新产品，不断满足下游产业对铜材的需求。 走进金川集团镍都实业有限公司半导体封装事业部生产车间，一条条手指粗细的金红色铜丝进入锻打一体化生产线后，经过每分钟上千次地锻打，异型铜带逐渐成型。“之所以被称为异型铜带，是因为它的表面并不是平整的，而是有一个高约1毫米、宽约1厘米的凸起，这个凸起的部位是T台，手机里的芯片就安装在这个部位。”金川集团镍都实业公司半导体封装事业部副经理刘建斌介绍，异型铜带在5G通信装备、新能源汽车以及消费类电子产品当中运用十分广泛。 异型铜带主要用作半导体引线框架，起稳固芯片、传导信号、传输热量的作用，需要具有较高的耐热性、耐腐蚀性、导电性、导热性等性能。随着集成电路向小型化、薄型化、轻量化和多功能化发展，高强高导型引线框架材料逐步成为市场主流。 在2018年以前，异型铜带生产技术只掌握在日本、法国等国家手中，国内生产一片空白。面对技术封锁，金川集团通过与国内科研院所合作，利用近两年时间，在原有轧制异型铜带生产线的基础上探索创新，成功研发出了锻打一体化核心生产设备，让原本需要12道轧制工序才能生产出来的异型铜带，在锻打一体化生产线上一次就能成型，产品的质量、精度有了明显提升。 经过近几年的技术开发，该事业部已经开发轧制T型带产品规格40余种、轧制M型带产品规格4种、锻打产品规格6种，随着产量和客户群体的增加，将进一步丰富产品种类。目前，该事业部拥有2条轧制生产线、6条锻打生产线，生产的异型铜带综合性能优于市场所用轧制铜带，在技术和工艺方面属于国内领先，年产能达到7000吨。

欧盟委员会执行副主席、竞争专员玛格丽特·维斯塔格（Margrethe Vestager）警告称，英伟达公司的人工智能（AI）芯片供应存在“巨大瓶颈”。 维斯塔格在新加坡之行期间告诉媒体，欧盟监管机构还在考虑是否采取行动以及采取什么行动，“我们一直在向他们提问，但这还只是初步的举措。到目前为止，这还不能算作是监管行动。” 根据维斯塔格的社交媒体账号，她到新加坡进行了三天的访问交流，参加了新加坡全国人工智能核心（AI Singapore）举办的会议，探讨如何提升AI项目水平，以及加快从研究到部署、从模拟问题到解决方案的进程。 自从成为AI支出热潮的最大受益者以来，英伟达就一直在多国监管机构的关注名单中，因为AI模型在其生产的图形处理单元（GPU）上运行效果较好，被各大数据中心运营公司视为最佳选择。 目前，英伟达的GPU已经成为科技界最炙手可热的商品，引得许多科技巨头豪掷重金疯抢。据估计，英伟达的旗舰产品H100帮助公司获得了超过80%的市场份额，显著领先主要竞争对手英特尔和AMD。 维斯塔格提到，AI芯片面临供应紧张，二级市场可能有助于激发创新和公平竞争。但她指出，占据主导地位的公司未来可能会面临一定的行为限制。 “如果你在市场上拥有那种主导地位，那么有些事情是小公司可以做，但你是不允许做的，”维斯塔格说道，“但只要你专注于自己的业务，并且尊重这一点，那就不会有任何问题。” 本周早些时候有消息称，法国将对英伟达提起反垄断诉讼。报道称，法国监管机构提到了其滥用市场主导地位的风险，还对AI行业过度依赖英伟达编程工具CUDA表示担忧。 据了解，英伟达花费近20年打造了并行计算平台和编程模型“CUDA”，其与GPU的高效结合吸引了数百万开发者，现还涵盖软件开发工具、多种服务以及基于合作伙伴的解决方案，成为深厚的生态壁垒。 去年11月，法国经济、财政及工业、数字主权部长布鲁诺·勒梅尔表示，英伟达在AI芯片领域的主导地位导致各国之间的不平等日益加剧，同时扼杀了公平竞争。 根据勒梅尔援引的数据，92%的GPU都来自英伟达。他说：“如果你想要公平竞争，就需要有很多家私营公司，而不是一家公司有可能销售所有设备。” 但有分析认为，欧盟近期的许多反垄断举措反映了他们对美国科技巨头们在新技术领域的主导地位感到不安。长期以来，欧洲企业投资和研发经费较少，因此增长速度自然低于美国同行。 正如国际货币基金组织（IMF）总裁格奥尔基耶娃先前提到的，“我们希望看到对创新的更多关注，尤其对研发的投资，让基于欧洲创新的业务能够在欧洲实现。如今欧洲看起来像是美国的‘创意大卖场’。”