DeepSeek V4 “杀疯了”：大大提升了国产算力的天花板？
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纪要
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会议摘要
对话聚焦半导体设备ETF超预期表现，建议关注存储扩产投资机会，同时提醒高涨幅板块波动风险，倡导低位或分批布局策略。演讲深入探讨国产与海外算力发展，特别是AI芯片市场，预测2026年全球AI资本开支达7939亿美金，增速45%。分析台积电、英伟达及谷歌TPU角色，强调光模块、半导体设备及存储市场增长潜力，国产算力在政策支持下快速成长。推荐ETF产品作为投资工具，呼吁谨慎追高，把握AI大模型训练与推理应用前景。
会议速览
台积电收入与全球AI Capex增长关联分析通过分析台积电在英伟达GB200和Rubin NVL72机架中的收入，探讨全球AI产业链中capex的增长趋势。台积电作为代工厂商，其收入变化反映了AI芯片需求的波动，尤其是GPU和先进封装技术的提升，预示着全球AI Capex将显著增加。
英伟达与谷歌在AI芯片领域的技术演进与市场展望讨论了英伟达芯片路线图，包括rubin及rubin ultra的技术细节，如四代和风封装技术的挑战与应用。同时，分析了谷歌TPU在AI领域的发展，强调其与英伟达的竞争态势，以及AI芯片对台积电封装技术的高要求，展望未来AI芯片的市场趋势。
台积电AI芯片代工收入与全球资本开支关联性分析讨论了谷歌自研TPU的原因，包括硬件软件协同与成本节省。重点分析了台积电AI芯片代工收入与全球资本开支的乘数效应，以及AI硬件在数据中心建设中的占比，揭示了台积电收入与全球AI投资的紧密联系。
全球AI资本支出高速增长：2025至2027年预测与分析对话分析了全球AI资本支出的快速增长趋势，预计2025年至2027年将分别达到5441亿、7939亿和11398亿美元，增速维持在45%左右。台积电的AI芯片收入指引显示，2024年至2029年将保持55%-60%的复合年增长率，预示2029年AI资本支出可能接近2万亿美元。谷歌等公司上调资本支出，反映市场需求旺盛，积压订单充足，支撑未来资本支出增长。
AI驱动下的光模块与半导体产业前景分析对话深入探讨了AI对光模块和半导体产业的影响，指出光模块因数据中心组网复杂性而成为不可或缺的元器件，市场规模预计快速增长。同时，半导体行业受AI催化，尤其是GPU和存储领域表现强劲，国产算力市场也迎来利好。
半导体设备行业成长动能与国产化挑战半导体设备行业受益于全球市场增长与自主可控需求，国内增速迅猛。晶圆制造设备中的光刻、刻蚀与薄膜沉积环节占据重要地位。先进制程的突破，尤其是消费电子与AI领域，成为推动行业长期成长的关键。国产设备厂商需提升技术，缩小与国际领先企业差距，以满足日益增长的市场需求。
AI驱动存储需求激增，国产GPU与算力发展探讨讨论了AI对存储需求的推动作用，指出GPU计算依赖大量存储资源，导致存储价格上升及全球存储扩展趋势。提及国内存储公司扩产将利好半导体设备企业，强调半导体设备作为存储扩产直接受益者的投资价值。分析了国产GPU市场潜力与技术差距，提出通过电力充沛与投资动能优势，采用‘以量取胜’策略发展国产算力，DeepSeek模型的成功实践为国产GPU应用提供了可能性，但短期内需警惕市场涨幅过快的风险。
海外算力与半导体产业链ETF投资分析对话深入探讨了海外算力与半导体产业链的投资机会，推荐了通信ETF515880、芯片ETF、半导体设备ETF159516及集成电路ETF，强调这些ETF能有效覆盖光模块、光纤、服务器、芯片产业链等核心环节，展现出强劲的景气度与业绩表现，建议投资者关注其在海外算力及半导体领域的发展潜力。
深度解析芯片ETF与科创芯片设计的投资策略及市场表现详细讨论了芯片ETF、集成电路ETF、半导体设备ETF以及科创芯片与科创芯片设计ETF的特点与投资价值，强调科创板上市半导体公司的重要性，建议投资者关注芯片设计、存储、GPU、CPU等板块，同时提醒在追高时需谨慎，低位或分批布局更适合普通投资者。
要点回答
Q：在这一轮半导体行情中，海外算力何时开始复苏并形成与国产算力的共振行情？
A：海外算力的复苏始于四月份全球地缘政治缓释以及权益市场风险投资偏好的上行，这之后与国产算力共同形成了一个大幅度的行情回升。
Q：为什么中国台湾的台积电收入情况对全球AI产业链具有参考意义？
A：台积电作为全球大型半导体代工厂商，承担了北美众多公司如英伟达、AMD和谷歌等的GPU、TPU及其他AI芯片的代工任务，因此其收入状况能较好地反映整个AI产业链的供给情况。
Q：目前主流的AI芯片厂商英伟达的哪一款芯片在台积电的代工收入中占比最大？
A：英伟达的Blackwell芯片在台积电的代工收入中占比较大，特别是其涉及的前道制程和先进封装部分。
Q：台积电在英伟达GB200MVL72机架中的单卡收入大约是多少？
A：在GB200MVL72机架中，台积电通过代工相关业务可以获得约2300美金左右的单卡收入，其中仅考虑GPU相关的前道制程和先进封装时，单卡收入约为2000美金。
Q：英伟达新一代的Rubin机架预计会带来怎样的收入增长？
A：随着英伟达下半年推出Rubin机架，台积电在其GPU相关收入上将迎来快速上升，预计一台Rubin机架能为台积电带来约26万美金的收入，单卡对应的收入约为3562美金。
Q：英伟达的芯片路线图显示了怎样的发展趋势？
A：英伟达的路线图显示今年下半年将推出Rubin机架，明年可能会推出Rubin Ultra芯片，其芯片面积比Rubin大约大一倍，并且将采用四代和风技术水平，以实现更高效的芯片间通信和更低功耗。
Q：对于台积电来说，多代和风技术的落地对其封装技术有何挑战？
A：如果明年Rubin Ultra芯片未能成功采用四代和风技术，可能会导致更多采用二代和风技术的AI芯片出货。但无论怎样，多代和风技术作为行业趋势迟早会得到落地，这将对台积电的封装技术提出更高要求。
Q：谷歌TPU在AI领域的发展中扮演了什么角色？
A：谷歌的TPU是AI领域的重要推动力量之一，谷歌作为AI赛道的领军企业，其提出的transformer架构被广泛应用在当前的AI大模型中，对全球AI技术的发展产生了深远影响。
Q：谷歌在大模型发展方面做了哪些调整，其TPU芯片的竞争力如何？谷歌研发TPU的原因是什么？
A：谷歌在大模型快速发展时期迅速调整了公司路线，其TPU芯片从早期推出至今取得了显著成长，目前与英伟达在大模型领域的竞争力相当，今年市场预期出货量接近400万片，明年有望进一步提升。谷歌研发TPU主要有两点原因：一是为了实现其硬件与软件之间的研发协同，二是为了降低成本，通过自研芯片替代昂贵的英伟达GPU，从而节省成本。
Q：台积电在AI芯片领域的收入情况如何？台积电代工AI芯片后的收入如何影响全球AI硬件基础设施的开支？
A：台积电今年AI芯片的收入预计约为350多亿美金，去年约为240亿美金，到2027年预计将达到528亿美金左右，占其总收入的比例大约为23%至24%。台积电完成代工后将芯片交给下游组装厂商，这些厂商组装完成后再交由英伟达销售给客户。其中，台积电代工收入对应AI芯片的价值量，而英伟达在此基础上加价销售，赚取更多利润。此外，云厂商购买AI GPU后还会投入更多资金购买交换机、组装服务器等，形成规模的AI硬件基础设施开支。
Q：AI芯片收入与全球AI资本开支之间的关系是什么？
A：台积电的AI芯片代工收入乘以一个乘数效应（约70%至80%的数据中心资本开支用于硬件建设）以及硬件开支放大倍数（大约1/70至1/80），最终得出全球AI资本开支的预测数值。
Q：全球AI资本开支（CAPEX）的增长趋势如何？
A：全球AI资本开支保持了高位增长，预计2025年将达到5441亿美金，2026年为7939亿美金，2027年可能达到11398亿美金，增速维持在45%左右。之所以可见度高，是因为台积电芯片制造周期较长，能提前看到未来几个季度的需求情况，而当前收入对应的是三个季度以后的资本开支。
Q：科技投资方面，特别是在半导体行业，未来的市场需求如何？
A：根据我们的测算，在2026年和2027年，全球的资本支出（capex）增长仍会维持在45%左右。此外，最近北美地区一些科技公司的业绩会议中，它们的资本支出中值有所上调，例如谷歌将capex中值上调了100亿美金至约1850亿美金，这可能意味着我对今年和明年的需求预估有低估的情况，实际需求可能超出预期。
Q：从最近北美财报的情况来看，需求方面有哪些积极信号？
A：最近北美财报显示，许多公司的未履行商业订单增长非常快，比如谷歌在一个季度内就达到了4600亿美金左右的订单水平，其积压订单足以覆盖未来几年的资本支出，这强有力地支撑了他们的投资需求。因此，对于目前AI领域的投资没有必要质疑，产业趋势仍然强劲。
Q：为什么光模块在数据中心组网中如此重要？
A：光模块在数据中心组网中至关重要，因为数据中心内部组网复杂且庞大，采用传统铜缆传输会导致发热、电信号损耗及数据丢失等问题。而光模块具有高速率传输的优势，尤其适合大规模数据中心组网需求，是不可或缺的器件。
Q：光模块市场的增长情况如何？
A：光模块市场规模随着AI技术的发展以及资本开支增速的提高而不断增长。预计2025年市场规模约为138亿美金，而在2026年将达到340亿美金，增速高达约150%。实际市场规模可能因备货需求和损耗等因素比测算值更为乐观，有望达到170%至200%的增长水平。
Q：对于半导体行业，尤其是半导体设备领域，有哪些主要驱动因素？
A：半导体行业受到AI催化，其中半导体设备的需求增长与芯片厂商如台积电扩产产能密切相关。半导体设备市场销售规模稳步上升，国产半导体设备因自主可控及行业规模扩大等因素，其成长性尤为显著。半导体设备的主要需求来自晶圆制造设备，如光刻、刻蚀和薄膜沉积环节，而先进制程技术的升级和消费电子、AI等领域的需求拉动是其成长动能的重要来源。
Q：苹果公司的芯片制程目前处于什么水平，国内的代工厂与之相比存在哪些差距？
A：苹果公司的A18芯片采用的是中国台湾台积电的3纳米制程，而国内的代工企业目前在先进制程上与台积电仍有较大差距。例如，国产手机厂商若在国内寻找半导体代工厂生产类似级别的芯片，可能还需要面临较多挑战。
Q：AI领域中，英伟达的GPU制程有何先进之处，国内GPU公司在制程方面处于什么状态？
A：英伟达的GPU制程较为先进，其GB200芯片使用的是4纳米制程，预计今年下半年的 rubin可能会升级到3纳米制程。相比之下，国内GPU公司的产品主要还在7到14纳米左右的制程，显示出与英伟达有明显的代际差距。尽管如此，国内GPU产能依然稀缺，由于GPU需求增长迅速，先进制程对于半导体设备行业长期成长具有推动作用。
Q：存储为何成为近期重要的关注点，AI的发展对其有何影响？
A：AI的发展对存储需求产生了巨大影响，尤其是在数据中心和GPU应用中。AI模型运行过程中需要快速提取、计算和存储大量数据，导致对高带宽存储（如HBM）和各类存储器（如DDR）的需求剧增。AI GPU的快速放量带动了配套存储的同步增长，这也是存储价格上涨的主要原因。AI需求的爆发促使全球范围内的存储扩展，不仅海外存储公司扩产，国内存储公司如两层等也在上市和扩产，这将进一步为国内半导体设备企业带来大量订单。
Q：对于半导体设备的投资，有何推荐和理由？
A：当前半导体设备行业催化较强，尤其是受益于存储市场的扩产。相较于含存储内容较多的ETF，投资半导体设备ETF能够获取更高的受益程度和弹性。此外，国产GPU市场虽增速迅猛，但技术水平与北美地区存在差距。不过，国内电力充沛且投资动能强劲，可通过堆叠数量来发展国产算力。以深海系列GPU为例，它的发布标志着基于国产芯片的大模型训练与推理成为可能，为国产算力的快速崛起提供了实践基础。
Q：海外算力的代表产品以及为何推荐通信ETF515880？
A：如果想投资海外算力，通信ETF515880是一个重要的选择。该ETF包含了光模块、光纤和服务器等核心环节，其中光模块占比超过50%，整体上能充分反映海外算力的发展情况。相较于QD类或其他ETF，通信ETF更能代表海外算力的基本面，并且从业绩和景气度来看，其表现强劲，因此值得投资者持续关注。
Q：自从2023年AI爆发以来，通信ETF的涨幅是多少？
A：截止到昨天，通信ETF的涨幅已经达到了400%多，即翻了四倍。在2025年，该ETF也有128%的涨幅，而在2025年到2026年的两年时间内，涨幅大约有200%多。
Q：芯片ETF是如何覆盖整个半导体产业链的？集成电路ETF的特点是什么？
A：芯片ETF基本是对芯片产业链全覆盖，包括设备、材料、设计、制造、封装测试等环节都涉及到了，并且它选取的是全市场中优质的半导体公司，以确保该ETF能准确代表整个产业。集成电路ETF也是全市场选取芯片公司，但其中不包含半导体设备公司，主要关注的是全市场芯片设计公司的表现，虽然也包含部分制造公司，但含量较低。
Q：半导体设备ETF主要选取哪些公司？
A：半导体设备ETF专注于选取半导体设备和半导体材料相关的公司，能够直接反映先进制程和存储扩产两条逻辑的产品景气度，对于看好存储且不熟悉个股的投资者来说，可以考虑这个ETF。
Q：科创芯片ETF和科创芯片设计ETF有何区别？
A：科创芯片ETF在科创板选取半导体企业，可以反映科创板上市半导体公司的景气度；而科创芯片设计ETF（代码589260）则专门选取科创板上市且专注于芯片设计环节的公司，若看好存储、GPU、CPU等芯片设计板块，科创芯片设计ETF是一个值得关注的产品。
Q：投资半导体相关ETF时应注意什么？
A：虽然宏观上利好消息较多，但部分板块可能会出现波动。对于想要投资半导体行业的投资者，建议采取低位布局或分批布局的方式，谨慎对待追高操作，以更适合普通投资者的风险承受能力。
