AI数据中心增长，SiC和GaN需求看涨
ETRI研究员Bae Sung-beom指出，AI数据中心增长导致全球电力短缺，需采用高电压网络。NVIDIA的800V直流架构推动数据中心采用SiC和GaN等化合物半导体以提升效率。
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SiC和GaN在高压高功率场景的应用趋势，长期利好功率半导体需求。
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ETRI研究员Bae Sung-beom指出，AI数据中心增长导致全球电力短缺，需采用高电压网络。NVIDIA的800V直流架构推动数据中心采用SiC和GaN等化合物半导体以提升效率。
SiC和GaN在高压高功率场景的应用趋势，长期利好功率半导体需求。
全球代工2.0市场2Q 2026收入创纪录达966亿美元，同比增长25%。增长主要由AI GPU持续需求驱动。
表明市场需求强劲且价格支撑稳固。
推理占大多数数据中心AI工作负载，但与训练不同，它需要低延迟和可预测性。现有训练芯片侧重于峰值FLOPS，可能无法满足推理的严格限制。
这种转变凸显了对专门为推理设计的芯片的需求。
SK海力士提出构建下一代AI内存生态愿景。随着AI从训练转向推理，数据移动效率成为瓶颈，架构正从处理器中心向内存中心转变。
该战略定位强化了HBM及高速内存在AI基础设施中的核心地位，长期需求前景向好。
SemiAnalysis 创始人 Dylan Patel 预测云厂商将从单纯出租 GPU 转向按 Token 收费。随着底层软件标准化，单纯卖 GPU 算力的市场将死掉。
只有死磕推理效率的厂商才能在未来生存，这改变了 GPU 算力的商业模式。
Yole预测数据中心半导体市场2031年将超1.5万亿美元，Capex达1.8万亿美元。AI性能销售重心转向机架级，HBM、先进封装及功率器件成为核心驱动力。
HBM与功率器件需求激增，推动相关供应链价值重估。
北美四大云厂商2026年Q2资本开支达1712亿美元，同比增长78.6%，主要受AI算力需求旺盛驱动。这直接利好光模块、GPU及光纤光缆等细分板块。
预计2026年及2027年北美及国产AI算力产业链将持续扩产。
TrendForce预测中国高端AI芯片2026年将主导市场，北京政策推动及本土供应链成熟加速替代外GPU。
国产AI芯片，利空外GPU需求。
Anthropic组建内部芯片团队，AI芯片需求多元化。此举旨在降低对现有供应商依赖。
长期供应链多元化可能影响未来AI芯片需求结构。
Epoch AI报告全球超60个超大规模AI数据中心，总算力相当于1200万颗H100。该数据占全球已部署AI算力的27%，美国占据主导地位。
虽然反映需求强劲，但缺乏具体供应链或价格数据，暂无直接交易信号。
存储芯片营收暴涨5倍，利润增长10倍，主要源于价格上涨而非出货量增加。文章指出客户愿意为每比特数据支付3-5倍的高价，且HBM与DDR5利润率持平，NAND价格同步飙升。
尽管市场存在周期性波动，但供需强劲支撑价格维持高位，预计短期内难以大幅回落。
德勤预测2026年全球半导体营收将达9750亿美元，同比增长22%。主要驱动力为AI基础设施投资及数据中心扩张。
AI需求激增将推高先进制程产能利用率。
NVIDIA Vera Rubin与Google率先采用800V HVDC架构，Delta电子预计将受益于机架电源系统及液冷需求。随着AI数据中心功耗激增至每机架1MW，800V高压直流成为关键升级方向。
HVDC及液冷基础设施供应商将迎来产能扩张机遇。
ABI Research指出，在轨数据中心运行GPU一年的成本至少比地面数据中心高一个数量级。文章分析了散热、辐射及太阳能收集等物理难题，导致SpaceX、Google等巨头推进太空计算面临巨大挑战。
短期太空计算商业化进程，但利好地面数据中心GPU需求及供应链稳定性。
V-Color与G.Skill披露中国市场出现使用同款PCB与散热片的高仿DDR5内存模块。由于当前内存价格高企，伪造高端内存并低价抛售已成为灰色市场牟利手段。
正品渠道商，关注相关品牌DDR5现货市场窜货及价格扰动风险。
RUSI报告指出朝鲜和伊朗利用AI生成虚假证件并自动化洗钱，瞄准GPU租赁市场。生成式AI能批量生产高质量欺诈文件，传统合规手段失效。
AI助长制裁规避可能推高高端GPU需求，需警惕非传统渠道的供应链风险。
Alchip董事长Johnny Shen认为ASIC增长将超过GPU市场。文章指出通用GPU主导AI市场三年后，市场重心可能转向专业化ASIC。
ASIC需求结构或迎变，需警惕GPU产能转移风险。
AMD CEO Lisa Su在财报中称，随着Agentic AI普及，AI算力节点CPU与GPU配比正从1:4或1:8向1:1转变。传统AI算力节点中CPU仅作为主机，现需承担大模型持续更新与编排任务，角色重要性提升。
CPU需求，预计CPU价格及产能利用率将受提振。
韩国学术界与产业界计划构建以内存为主导的AI框架，试图以此挑战Nvidia在GPU领域的长期主导地位。随着AI从训练转向推理及多智能体协作，这一战略转型值得关注。
xAI拥有55万张GPU但利用率仅11%，远低于Meta和谷歌。业内人士指出，软件优化滞后及囤积硬件导致资源浪费。
GPU需求预期，暗示算力闲置风险增加。
爆款新品里，到底装了谁的芯片？拆开，一颗一颗给你看。
全部拆解| Analog | $0.68 | −5.9% |
|---|---|---|
| 连接器 | $0.75 | +0.2% |
| CPU | $386.74 | −21.3% |
| DDR4 | $88.40 | −0.2% |
| DDR52026-W13 | $14.89 | −11.2% |
| GPU | $478.20 | +8.2% |
| MCU | $0.68 | −61.7%异常波动 |
| MLCC | $0.01 | +54.0%异常波动 |
| MOSFET | $0.12 | −82.8%异常波动 |
| PMIC2026-W13 | $0.44 | −12.5% |
| SSD/HDD | $288.43 | 暂无 |