Bernstein觀察CPU的恢復, 海光資訊的目標價格也大有改善

2026/06/18 02:32
👤ODAILY
🌐zh-Hant

半导体投資的焦點需要轉換到CPU+GPU的叙事. 。

Bernstein觀察CPU的恢復, 海光資訊的目標價格也大有改善

當人工智能體體體被喚醒時, 它不會等待答案:它會检索資訊, 計劃步調, 呼叫工具, 這一套流程需要 CPU 微积分, 遠超於 ChatGPT 。

由Bernstein分析師David Dai領導的團隊於6月17日發表了一篇题为"全球半導體:CPU文艺復興?"的報告, 其核心判斷是AI正在從聊天機器人進入智慧AI的年代, CPU在数据中心的角色也從GPU组合轉為主要演員。

推論不再是「问答」

GPU/AI加速器自大語模式出現後, GPU- CPU 比率曾達到自訂推理群組的8:1, 例如 Google TPU v6e 和 Meta Grand Teton 。

但伯恩斯坦認為這個比例正與主流AI反轉。

Agentic AI的核心特征是"推理的回收":一個要求可能觸發搜尋,計劃,工具呼叫,中間推理,重塑呼叫,執行動作,GPU负责密集的數學計算,但CPU决定整个系統是否能够高效地组织工作流程,安排工作,管理內存,避免加速器. 如果CPU太軟弱和貴重,GPU將被迫空置,系統的整体效率會大大降低。

Bernstein預言到2029年,GPU:CPU在CSP推理群組中的比例将从2025年的8:1回落到1:1. CPU計算會從傳統LLM的14%跳到50%。

該報告指出, AMD 新一代 Vénice 計算出每台CPU有4 MI455X GPU和Vera Superchip有2 Rubin GPU,Google TPU v7x延伸器有4 TPU. CPU的物理比一直在上升,不是預測,而是正在發生。

你怎麼找到223億美元的市場的

BERNSTEIN將2030年伺服器CPU TAM的投影從先前的1,370億美元大幅提升到2,230億美元

  • 2030 AI基建支出為3.5萬亿美元
  • 1.6万亿美元,占AI DC资本支出的45%
  • 推理比例由35%升至70%,CPU:GPU比為1:1,訓練場景0.5:1
  • CPU 單价等于 GPU 的 13%

在這個框架之下, 2 230 億 TAM 包括1 740 億從預防AI 的工作负荷, 2025年全伺服器CPU市場只有370億美元, 這意味著在未來的五年中,CPU市場將以43%的年總速率進行6倍的擴展,在半導體部門的歷史上幾乎是史無前例的. Bernstein也給了公牛市場(3300億美元, 假設4萬亿美元AI資本支出+1.5:1推理比)和熊城(137億美元)的範圍。

一個有趣的交叉認證來自伺服器上的CPU核心數據: Arm資料顯示,Angentic AI每GW需要1.2億的CPU核心,是傳統數據中心的四倍. 依此推算, 2030年的70 GW AI部署需要84億CPU核心。

為什麼阿爾姆是最大的贏家? 它不只是一個IP。 它在做薯片

Arm被Bernstein列为CPU复兴的结构性受益者。 Arm架构在有能源效率比的AI數據中心日益吸引人. AWS Graviton比x86便宜40%,效率更低60%。

更嚴重的是, Arm於2026年3月宣佈了战略轉變:從只提供IP授權到自製CPU, Arm AGI CPU將Meta鎖定為它的第一個客戶端及共同開發者OpenAI, Cerebras和Cloudflare. Bernstein因此將2030财政年度的EPS增加到11.79美元(前9.83美元), 根據42倍PE。

這也提升了軟銀(SoftBank,持有Arm約90%的股份)的目標價格, Bernstein對軟銀的估值基于其NAV持有量的30%的折扣,它比以前更窄,反映了Arm股價的上升和軟銀自身運作的改善。

AMD、Intel、Hairay:誰受益

AMD( 超匹配, 目標 600 ): 這項產品仍排在x86營地前, CPU的目前模式是暗含的。

英特爾(市場平面,目標100美元): 服務器CPU需求更強、更持續, 伯恩斯坦將英特爾模型從保守的假設移到工業,目標價格從65美元上升到100美元。

Sealight Information Hygon:Bernstein認為中國的x86CPU需求將超過全球增長速度, 中國CPU市場在中國伺服器中的份额將從目前的水平持續擴展至2030年的35%以上, 目標價格從280美元大幅提升至450美元。

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资料来源:伯恩斯坦

潮汐解析

伯恩斯坦言論中最薄弱的环节 可能不是需求方 而是供應方。

該報告在脚注中承認, “對代用植物和記憶體能力是否足以支持CPU增長的評估, 讓CPU TAM從370億到2230億。

3nm/5nm的发电能力正被AI加速器和手機芯片挤壓, 此外, 以In Weida為導導導的「2027年AI年度基建支出超過1萬亿美元」為基礎的報告核心假設。

Ingweida Vera CPU使用自學Arm架构, 表示魏達可能同時是CPU領域Arm的搭檔與競爭者。

這份報告對投資者最有價值的重點不只是目標價格如果您相信代理AI是真正的下一個階段,CPU配置必須從"足夠的"重新調整,表示整個半导體投資描述的焦點需要從GPU轉移到更平衡的CPU+GPU描述。

風險提示

全国人大代表信息-王 This. 本文引用的收視率、目標價格、利得預測以及相關判斷代表了券分析師的看法。

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