算力产业研究系列(三):AI将成为芯片国产化的最大机会
1.HBM对解决带宽墙、内存墙非常关键HBM(High Bandwidth Memory)是一种以高带宽、低功耗为特点的存储技术。相比于传统的平面排列,HBM 运用独特的3D 堆叠设计,垂直堆叠多层DRAM 芯片,通过硅通孔(TSV)技术进行连接,使各层内存实现高速连接与数据传输。
2. AI 将成为芯片国产化最大机会
AI 将成为芯片国产化的最大机会。我们认为,AI 时代对芯片需求的变化,也为国产化提供了更多的机会。先进制程想追赶头部厂商及其困难,但封装技术持续迭代更新的过程中,鉴于其更低的初始及累计投资门槛,国产设备和工艺可保持较高ROI(CoWoS 毛利- onsubstrate),从而获得追赶的机会。chiplet 和更大尺寸封装,没有头部厂商核心工艺的硬约束,国产成功率很高。
未来AI 将有更多需求来自推理,这将利好国产化芯片。目前对AI 的争议在于AGI 是加快还是放慢了。O1 除了强化学习和思维链,还在test-time compute 或者inferencetimecompute,也就是在推理阶段分配了更多计算资源。最终结果显示,o1 在科学、数学和编程等需要更多逻辑能力的任务上都有很大提升。因此,我们认为,不论预训练是否真的到瓶颈了,inference-time compute 中出现了推理计算scaling,这会让AGI 更快到来。我们认为,未来推理卡能落地的商业场景,远比训练多。推理场景也给国产芯片提供了更多机会。
长期看来,芯片定义应用将转向应用定义芯片。原来是芯片定义一切,但未来会转向AI、手机定义芯片,用户需求高于一切,体验是核心,当硬件难以持续更新迭代,软硬结合和生态建设将形成竞争优势护城河。
风险提示
算力场景落地不及预期,政策变动,产品研发不及预期等。
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