本文系基于公开资料撰写,仅作为信息交流之用,不构成任何投资建议 1.AI服务器功率仍在飙升通道中。 单 GPU 芯片功率从 1kW 提升至 1.4kW,单服务器功率从 5-6kW 增至 10kW(相当于传统数据中心一整个机架功率),单机架功率普遍达到50kW,并逐步向 135kW 逐步向 180kW、220-240kW 升级,核心挑战聚焦功率供给与高效散热,也带动功率/模拟/MCU芯片需求爆发。 2.继HBM之后,基板已成为供应链的下一个主要瓶颈。 AI芯片对基板的消耗是非线性的,单颗AI芯片需要4个基板,而传统芯片通常只需1个。与HBM厂商可以从DRAM转产不同,基板供应商扩产面临巨大的资本支出压力,且无法像内存厂商那样可快速调整产能,扩产困难,尤其高端基板还由日本Ibiden主导。 3.硅光与CPO技术前景光明但曲折 传统芯片受物理接口数量限制,单芯片仅可直连 6 颗周边芯片,大规模算力集群跨芯片通信跳转次数多、延迟与功耗大幅上升;而硅光与 CPO 技术能将单芯片直连光接口提升至 50-64 个,集群内芯片通信跳转可压缩至 2 跳,扩容性能提升超 3.5 倍。 Ayar Labs、Marvell是核心技术厂商,Lumentum、Coherent 仅优化光模块带宽。虽然该技术2-3 年内暂无法大规模商用,但长期仍是突破算力集群扩容瓶颈的核心方案。 4.欧盟 2050 碳排放净零目标虽立法落地,各成员国签订强制发展规划,但有松动的迹象。 比如德、法、意等多国领导人因能源成本推高民生负担、削弱本土产业竞争力,纷纷呼吁延后或放宽减排约。综合判断,2050 年达成完全净零可行性很低,不过整体脱碳长期方向不会改变,最终各国大概率将刚性减排指标调整为柔性发展愿景,趋近净零水平。 5.SpaceX的直连手机业务变化。 依托V3 卫星平台+第二代直连手机卫星实现单星 20 倍吞吐量、总容