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2025-2030年全球与中国抗水防冻油墨行业市场现状调研
2025-06-08
TMT崛起系列（三）：AI算力新周期：处理器、存储、网络带宽
- 2023-04-17 22:00:43上传人：遗忘**en
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一、AI基础层建设驱动半导体崛起 AI的发展离不开三个关键要素：数据、算法和算力，当前AI算力军备竞赛已经开启。处理器、存储和网络带宽是AI算力需求中最为重要的三个核心要素。1）处理器领域，ChatGPT大模型至少需要7k-1W颗英伟达A100的GPU，随着训练天数的缩短对GPU卡的需求量也将持续增加；2）存储领域，“算”与“存”分不开，算力基于数据，数据需求存储，随着算力的提升，数据量将呈
- 前言： AI 基础层建设驱动 TMT 崛起
- 一、自上而下看半导体行业：周期筑底、 AI 需求、估值回归
- 1.1 半导体产业周期正在筑底
- 1.2 AI 算力军备竞赛驱动增量 需求
- 1.3 基本面筑底，估值均值回归
- 二、半导体行业中观边际变化： AI 基础设施军备竞赛
- 2.1 算力芯片： AI 拉动 GPU/FPGA/ASIC 量价齐升
- 2.2 存储芯片：存储板块有望迎来拐点， DDR5 内存放量
- 2.3 光芯片：数通和电信市场水大鱼大，光芯片国产替代空间广阔
- 三、风险提示
- 图表 1： AI 产业链的基础层、技术层和应用层
- 图表 2： 海外大企业对 AI 大规模投资计划
- 图表 3： 国内大企业的 AI 大模型密集发布
- 图表 4： AI 的发展离不开三个关键要素：数据、算法和算力
- 图表 5： 全球半导体市场正走在 2021 年以来的下行周期，周期 底部渐行渐近
- 图表 6： AI 军备竞赛带来提升算力的边际需求
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- 图表 8： CPU 、 GPU 、 FPGA 、 ASIC 特点对比
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- 图表 10 ： CPU 采用低延迟设计架构
- 图表 11 ： 2026 年全球服务器市场规模 1665 亿美元
- 图表 12 ： Intel 主导全球 CPU 市场
- 图表 13 ： 国产 CPU 芯片对比
- 图表 14 ： X86 架构 CPU 国产替换空间测算
- 图表 15 ： GPU 采用串行计算架构
- 图表 16 ： GPU 采用高吞吐设计架构
- 图表 17 ： 2016 年 -2021 年数据中心负载任务量变化
- 图表 18 ： 2024 年全球超大规模数据中心超 1000 个
- 图表 19 ： 2030 年全球 GPU 市场规模有望达 4774 亿美元
- 图表 20 ： 英伟达主导独立 GPU 市场
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- 图表 22 ： 英特尔 FPGA 技术路线图
- 图表 23 ： 2030 年全球 FPGA 市场规模有望达 221 亿美元
- 图表 24 ： 2021 年中国 FPGA 芯片下竞争格局
- 图表 25 ： 谷歌历代 TPU 性能对比
- 图表 26 ： 机器数据量图表
- 图表 27 ： 2021 -2023E N AND 产能
- 图表 28 ： 2021 -2023E NAND 需求
- 图表 29 ： 2021 -2023E DRAM 产能
- 图表 30 ： 2021 -2023E DRAM 需求
- 图表 31 ： 2023 年 NAND 供需格局大幅缓解
- 图表 32 ： 2023 年 DRAM 供需格局小幅缓解
- 图表 33 ： 我们看好弹性最大的存储板块 2023 年止跌反弹
- 图表 34 ： 2028 年全球内存模组出货量有望达 6.5 亿
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- 图表 36 ： 光芯片在光通信中用于产生和接受光信号
- 图表 37 ： 激光器芯片和探测器芯片细分品类
- 图表 38 ： 2025 年全球光模块市场规模有望达 113 亿美元
- 图表 39 ： 光芯片竞争格局
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