DeepSeek V4 “殺瘋了”：大大提升了國産算力的天花板？
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對話聚焦半導體設備ETF超預期表現，建議關注存儲擴産投資機會，同時提醒高漲幅板塊波動風險，倡導低位或分批佈局策略。演講深入探討國産與海外算力發展，特別是AI芯片市場，預測2026年全球AI資本開支達7939億美金，增速45%。分析台積電、英偉達及谷歌TPU角色，強調光模塊、半導體設備及存儲市場增長潛力，國産算力在政策支持下快速成長。推薦ETF産品作為投資工具，呼籲謹慎追高，把握AI大模型訓練與推理應用前景。
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台積電收入與全球AI Capex增長關聯分析通過分析台積電在英偉達GB200和Rubin NVL72機架中的收入，探討全球AI産業鏈中capex的增長趨勢。台積電作為代工廠商，其收入變化反映了AI芯片需求的波動，尤其是GPU和先進封裝技術的提升，預示着全球AI Capex將顯著增加。
英偉達與谷歌在AI芯片領域的技術演進與市場展望討論了英偉達芯片路綫圖，包括rubin及rubin ultra的技術細節，如四代和風封裝技術的挑戰與應用。同時，分析了谷歌TPU在AI領域的發展，強調其與英偉達的競爭態勢，以及AI芯片對台積電封裝技術的高要求，展望未來AI芯片的市場趨勢。
台積電AI芯片代工收入與全球資本開支關聯性分析討論了谷歌自研TPU的原因，包括硬件軟件協同與成本節省。重點分析了台積電AI芯片代工收入與全球資本開支的乘數效應，以及AI硬件在數據中心建設中的占比，揭示了台積電收入與全球AI投資的緊密聯系。
全球AI資本支出高速增長：2025至2027年預測與分析對話分析了全球AI資本支出的快速增長趨勢，預計2025年至2027年將分別達到5441億、7939億和11398億美元，增速維持在45%左右。台積電的AI芯片收入指引顯示，2024年至2029年將保持55%-60%的複合年增長率，預示2029年AI資本支出可能接近2萬億美元。谷歌等公司上調資本支出，反映市場需求旺盛，積壓訂單充足，支撐未來資本支出增長。
AI驅動下的光模塊與半導體産業前景分析對話深入探討了AI對光模塊和半導體産業的影響，指出光模塊因數據中心組網複雜性而成為不可或缺的元器件，市場規模預計快速增長。同時，半導體行業受AI催化，尤其是GPU和存儲領域表現強勁，國産算力市場也迎來利好。
半導體設備行業成長動能與國産化挑戰半導體設備行業受益於全球市場增長與自主可控需求，國內增速迅猛。晶圓制造設備中的光刻、刻蝕與薄膜沉積環節占據重要地位。先進制程的突破，尤其是消費電子與AI領域，成為推動行業長期成長的關鍵。國産設備廠商需提升技術，縮小與國際領先企業差距，以滿足日益增長的市場需求。
AI驅動存儲需求激增，國産GPU與算力發展探討討論了AI對存儲需求的推動作用，指出GPU計算依賴大量存儲資源，導致存儲價格上升及全球存儲擴展趨勢。提及國內存儲公司擴産將利好半導體設備企業，強調半導體設備作為存儲擴産直接受益者的投資價值。分析了國産GPU市場潛力與技術差距，提出通過電力充沛與投資動能優勢，采用‘以量取勝’策略發展國産算力，DeepSeek模型的成功實踐為國産GPU應用提供了可能性，但短期內需警惕市場漲幅過快的風險。
海外算力與半導體産業鏈ETF投資分析對話深入探討了海外算力與半導體産業鏈的投資機會，推薦了通信ETF515880、芯片ETF、半導體設備ETF159516及集成電路ETF，強調這些ETF能有效覆蓋光模塊、光纖、服務器、芯片産業鏈等核心環節，展現出強勁的景氣度與業績表現，建議投資者關注其在海外算力及半導體領域的發展潛力。
深度解析芯片ETF與科創芯片設計的投資策略及市場表現詳細討論了芯片ETF、集成電路ETF、半導體設備ETF以及科創芯片與科創芯片設計ETF的特點與投資價值，強調科創板上市半導體公司的重要性，建議投資者關注芯片設計、存儲、GPU、CPU等板塊，同時提醒在追高時需謹慎，低位或分批佈局更適合普通投資者。
要點回答
Q：在這一輪半導體行情中，海外算力何時開始複蘇並形成與國産算力的共振行情？
A：海外算力的複蘇始於四月份全球地緣政治緩釋以及權益市場風險投資偏好的上行，這之後與國産算力共同形成了一個大幅度的行情回升。
Q：為什麽中國台灣的台積電收入情況對全球AI産業鏈具有參考意義？
A：台積電作為全球大型半導體代工廠商，承擔了北美衆多公司如英偉達、AMD和谷歌等的GPU、TPU及其他AI芯片的代工任務，因此其收入狀況能較好地反映整個AI産業鏈的供給情況。
Q：目前主流的AI芯片廠商英偉達的哪一款芯片在台積電的代工收入中占比最大？
A：英偉達的Blackwell芯片在台積電的代工收入中占比較大，特別是其涉及的前道制程和先進封裝部分。
Q：台積電在英偉達GB200MVL72機架中的單卡收入大約是多少？
A：在GB200MVL72機架中，台積電通過代工相關業務可以獲得約2300美金左右的單卡收入，其中僅考慮GPU相關的前道制程和先進封裝時，單卡收入約為2000美金。
Q：英偉達新一代的Rubin機架預計會帶來怎樣的收入增長？
A：隨着英偉達下半年推出Rubin機架，台積電在其GPU相關收入上將迎來快速上升，預計一台Rubin機架能為台積電帶來約26萬美金的收入，單卡對應的收入約為3562美金。
Q：英偉達的芯片路綫圖顯示了怎樣的發展趨勢？
A：英偉達的路綫圖顯示今年下半年將推出Rubin機架，明年可能會推出Rubin Ultra芯片，其芯片面積比Rubin大約大一倍，並且將采用四代和風技術水平，以實現更高效的芯片間通信和更低功耗。
Q：對於台積電來說，多代和風技術的落地對其封裝技術有何挑戰？
A：如果明年Rubin Ultra芯片未能成功采用四代和風技術，可能會導致更多采用二代和風技術的AI芯片出貨。但無論怎樣，多代和風技術作為行業趨勢遲早會得到落地，這將對台積電的封裝技術提出更高要求。
Q：谷歌TPU在AI領域的發展中扮演了什麽角色？
A：谷歌的TPU是AI領域的重要推動力量之一，谷歌作為AI賽道的領軍企業，其提出的transformer架構被廣泛應用在當前的AI大模型中，對全球AI技術的發展産生了深遠影響。
Q：谷歌在大模型發展方面做了哪些調整，其TPU芯片的競爭力如何？谷歌研發TPU的原因是什麽？
A：谷歌在大模型快速發展時期迅速調整了公司路綫，其TPU芯片從早期推出至今取得了顯著成長，目前與英偉達在大模型領域的競爭力相當，今年市場預期出貨量接近400萬片，明年有望進一步提升。谷歌研發TPU主要有兩點原因：一是為了實現其硬件與軟件之間的研發協同，二是為了降低成本，通過自研芯片替代昂貴的英偉達GPU，從而節省成本。
Q：台積電在AI芯片領域的收入情況如何？台積電代工AI芯片後的收入如何影響全球AI硬件基礎設施的開支？
A：台積電今年AI芯片的收入預計約為350多億美金，去年約為240億美金，到2027年預計將達到528億美金左右，占其總收入的比例大約為23%至24%。台積電完成代工後將芯片交給下遊組裝廠商，這些廠商組裝完成後再交由英偉達銷售給客戶。其中，台積電代工收入對應AI芯片的價值量，而英偉達在此基礎上加價銷售，賺取更多利潤。此外，雲廠商購買AI GPU後還會投入更多資金購買交換機、組裝服務器等，形成規模的AI硬件基礎設施開支。
Q：AI芯片收入與全球AI資本開支之間的關系是什麽？
A：台積電的AI芯片代工收入乘以一個乘數效應（約70%至80%的數據中心資本開支用於硬件建設）以及硬件開支放大倍數（大約1/70至1/80），最終得出全球AI資本開支的預測數值。
Q：全球AI資本開支（CAPEX）的增長趨勢如何？
A：全球AI資本開支保持了高位增長，預計2025年將達到5441億美金，2026年為7939億美金，2027年可能達到11398億美金，增速維持在45%左右。之所以可見度高，是因為台積電芯片制造周期較長，能提前看到未來幾個季度的需求情況，而當前收入對應的是三個季度以後的資本開支。
Q：科技投資方面，特別是在半導體行業，未來的市場需求如何？
A：根據我們的測算，在2026年和2027年，全球的資本支出（capex）增長仍會維持在45%左右。此外，最近北美地區一些科技公司的業績會議中，它們的資本支出中值有所上調，例如谷歌將capex中值上調了100億美金至約1850億美金，這可能意味着我對今年和明年的需求預估有低估的情況，實際需求可能超出預期。
Q：從最近北美財報的情況來看，需求方面有哪些積極信號？
A：最近北美財報顯示，許多公司的未履行商業訂單增長非常快，比如谷歌在一個季度內就達到了4600億美金左右的訂單水平，其積壓訂單足以覆蓋未來幾年的資本支出，這強有力地支撐了他們的投資需求。因此，對於目前AI領域的投資沒有必要質疑，産業趨勢仍然強勁。
Q：為什麽光模塊在數據中心組網中如此重要？
A：光模塊在數據中心組網中至關重要，因為數據中心內部組網複雜且龐大，采用傳統銅纜傳輸會導致發熱、電信號損耗及數據丟失等問題。而光模塊具有高速率傳輸的優勢，尤其適合大規模數據中心組網需求，是不可或缺的器件。
Q：光模塊市場的增長情況如何？
A：光模塊市場規模隨着AI技術的發展以及資本開支增速的提高而不斷增長。預計2025年市場規模約為138億美金，而在2026年將達到340億美金，增速高達約150%。實際市場規模可能因備貨需求和損耗等因素比測算值更為樂觀，有望達到170%至200%的增長水平。
Q：對於半導體行業，尤其是半導體設備領域，有哪些主要驅動因素？
A：半導體行業受到AI催化，其中半導體設備的需求增長與芯片廠商如台積電擴産産能密切相關。半導體設備市場銷售規模穩步上升，國産半導體設備因自主可控及行業規模擴大等因素，其成長性尤為顯著。半導體設備的主要需求來自晶圓制造設備，如光刻、刻蝕和薄膜沉積環節，而先進制程技術的升級和消費電子、AI等領域的需求拉動是其成長動能的重要來源。
Q：蘋果公司的芯片制程目前處於什麽水平，國內的代工廠與之相比存在哪些差距？
A：蘋果公司的A18芯片采用的是中國台灣台積電的3納米制程，而國內的代工企業目前在先進制程上與台積電仍有較大差距。例如，國産手機廠商若在國內尋找半導體代工廠生産類似級別的芯片，可能還需要面臨較多挑戰。
Q：AI領域中，英偉達的GPU制程有何先進之處，國內GPU公司在制程方面處於什麽狀態？
A：英偉達的GPU制程較為先進，其GB200芯片使用的是4納米制程，預計今年下半年的 rubin可能會升級到3納米制程。相比之下，國內GPU公司的産品主要還在7到14納米左右的制程，顯示出與英偉達有明顯的代際差距。盡管如此，國內GPU産能依然稀缺，由於GPU需求增長迅速，先進制程對於半導體設備行業長期成長具有推動作用。
Q：存儲為何成為近期重要的關注點，AI的發展對其有何影響？
A：AI的發展對存儲需求産生了巨大影響，尤其是在數據中心和GPU應用中。AI模型運行過程中需要快速提取、計算和存儲大量數據，導致對高帶寬存儲（如HBM）和各類存儲器（如DDR）的需求劇增。AI GPU的快速放量帶動了配套存儲的同步增長，這也是存儲價格上漲的主要原因。AI需求的爆發促使全球範圍內的存儲擴展，不僅海外存儲公司擴産，國內存儲公司如兩層等也在上市和擴産，這將進一步為國內半導體設備企業帶來大量訂單。
Q：對於半導體設備的投資，有何推薦和理由？
A：當前半導體設備行業催化較強，尤其是受益於存儲市場的擴産。相較於含存儲內容較多的ETF，投資半導體設備ETF能夠獲取更高的受益程度和彈性。此外，國産GPU市場雖增速迅猛，但技術水平與北美地區存在差距。不過，國內電力充沛且投資動能強勁，可通過堆疊數量來發展國産算力。以深海系列GPU為例，它的發佈標志着基於國産芯片的大模型訓練與推理成為可能，為國産算力的快速崛起提供了實踐基礎。
Q：海外算力的代表産品以及為何推薦通信ETF515880？
A：如果想投資海外算力，通信ETF515880是一個重要的選擇。該ETF包含了光模塊、光纖和服務器等核心環節，其中光模塊占比超過50%，整體上能充分反映海外算力的發展情況。相較於QD類或其他ETF，通信ETF更能代表海外算力的基本面，並且從業績和景氣度來看，其表現強勁，因此值得投資者持續關注。
Q：自從2023年AI爆發以來，通信ETF的漲幅是多少？
A：截止到昨天，通信ETF的漲幅已經達到了400%多，即翻了四倍。在2025年，該ETF也有128%的漲幅，而在2025年到2026年的兩年時間內，漲幅大約有200%多。
Q：芯片ETF是如何覆蓋整個半導體産業鏈的？集成電路ETF的特點是什麽？
A：芯片ETF基本是對芯片産業鏈全覆蓋，包括設備、材料、設計、制造、封裝測試等環節都涉及到了，並且它選取的是全市場中優質的半導體公司，以確保該ETF能准確代表整個産業。集成電路ETF也是全市場選取芯片公司，但其中不包含半導體設備公司，主要關注的是全市場芯片設計公司的表現，雖然也包含部分制造公司，但含量較低。
Q：半導體設備ETF主要選取哪些公司？
A：半導體設備ETF專注於選取半導體設備和半導體材料相關的公司，能夠直接反映先進制程和存儲擴産兩條邏輯的産品景氣度，對於看好存儲且不熟悉個股的投資者來說，可以考慮這個ETF。
Q：科創芯片ETF和科創芯片設計ETF有何區別？
A：科創芯片ETF在科創板選取半導體企業，可以反映科創板上市半導體公司的景氣度；而科創芯片設計ETF（代碼589260）則專門選取科創板上市且專注於芯片設計環節的公司，若看好存儲、GPU、CPU等芯片設計板塊，科創芯片設計ETF是一個值得關注的産品。
Q：投資半導體相關ETF時應注意什麽？
A：雖然宏觀上利好消息較多，但部分板塊可能會出現波動。對於想要投資半導體行業的投資者，建議采取低位佈局或分批佈局的方式，謹慎對待追高操作，以更適合普通投資者的風險承受能力。
