每日經(jīng)濟新聞 2026-04-24 10:31:06
英特爾美股盤后漲幅擴大至20%。此前英特爾發(fā)布一季度報告,營收136億美元,同比增長7.2%,預估123.6億美元;一季度凈利潤虧損37億美元,上年同期虧損8億美元;一季度調整后每股收益0.29美元,上年同期0.13美元,預估0.01美元。
財報顯示,英特爾一季度數(shù)據(jù)中心、AI營收50.5億美元,一季度客戶計算營收77.3億美元,分析師預期70.96美元,一季度英特爾代工(Intel Foundry)營收54.2億美元。公司預計第二季度營收138億美元至148億美元,預估130.4億美元。
受此消息催化,科創(chuàng)芯片ETF(588290)早盤大幅高開,漲1.49%,后又小幅收斂。截至10:23,目前微漲0.04%。拉長時間看,截至10:23,科創(chuàng)芯片ETF(588290)近1周累計上漲2.29%。科創(chuàng)芯片ETF(588290)該ETF的管理費僅為0.15%,托管費0.05%,是全市場跟蹤同一指數(shù)中費率最低的產(chǎn)品。對于長期投資者而言,低費率意味著更多的收益留存,成本優(yōu)勢顯著。
熱點追蹤
AI芯片領域正經(jīng)歷從單一算力競爭向全棧生態(tài)構建的轉變,內存技術創(chuàng)新成為突破算力瓶頸的關鍵。面對大模型帶來的內存容量需求激增,行業(yè)正探索多元化解決方案:英偉達通過DPU管理高達150TB的共享內存池,動態(tài)分配上下文空間;閃迪與SK海力士合作開發(fā)的HBF技術,將3D NAND與高帶寬接口融合,容量較傳統(tǒng)HBM提升8-16倍,預計2027年商用;而OpenAI的新專利則通過嵌入式邏輯橋接器突破HBM封裝限制,提升內存堆棧集成度。與此同時,算力需求結構正從模型訓練轉向AI推理,催生爆發(fā)式算力缺口。市場格局呈現(xiàn)"差異化共存"態(tài)勢,英偉達憑借CUDA生態(tài)繼續(xù)主導中小規(guī)模訓練市場,谷歌通過TPU+Gemini+云服務的全棧能力構建競爭壁壘,而OpenAI則需平衡用戶習慣與商業(yè)模式。中國AI芯片企業(yè)加速崛起,寒武紀、摩爾線程等企業(yè)憑借全流程國產(chǎn)化技術躋身行業(yè)前列,推動高端芯片自主可控進程。這些創(chuàng)新共同推動AI技術從實驗室走向產(chǎn)業(yè)應用,加速通用人工智能落地進程。
熱點解讀
AI芯片內存技術革新,突破算力瓶頸新路徑:HBM4內存容量躍升至1TB,單封裝FP4推理算力達100PFLOPS,為超大模型推理提供極致性能支撐。內存帶寬從HBM的22TB/s提升至Groq3LPU的150TB/s,近7倍增幅精準契合AI解碼需求。嵌入式邏輯橋接器突破傳統(tǒng)HBM封裝距離限制,顯著提升內存堆棧集成度,解決大模型內存容量需求激增問題。
LPU與GPU協(xié)同架構,重塑AI算力生態(tài):英偉達將256個Groq3LPU整合為LPX機架,提供40PB/s推理帶寬,芯片間通過640TB/s擴展接口互聯(lián)。LPU與Rubin GPU結合后,推理吞吐量/功耗比提升35倍,有望重塑推理成本結構。這種差異化共存架構使英偉達在中小規(guī)模訓練市場保持主導地位,同時補全GPU短板,釋放整個AI工廠算力潛力。
存儲供需失衡持續(xù),HBM價格上行通道確立:SK海力士表示2026年HBM已全部售罄,DRAM和NAND庫存僅余約4周,且全年將持續(xù)下降。HBM4報價達700美元,較HBM3E高出20%-30%,較去年價格上漲近3成。需求端AI大模型對存儲器的真實需求持續(xù)井噴,供給端無塵室空間擴張緩慢,產(chǎn)能爬坡受限,形成顯著供需差距。
AI資本開支超預期:核心算力硬件持續(xù)受益:亞馬遜、谷歌、Meta對2026年資本支出展望均超預期,微軟雖未給出指引但表示GPU已被預定。英偉達GB300積極拉貨,Rubin產(chǎn)業(yè)鏈上半年進入拉貨階段,谷歌及亞馬遜新一代ASIC芯片也將進入拉貨階段。Token數(shù)量爆發(fā)式增長帶動ASIC需求,2026-2027年五大科技巨頭ASIC數(shù)量將迎來爆發(fā)式增長。
投資邏輯
AI芯片內存技術革新正成為突破算力瓶頸的關鍵路徑,從HBM4容量躍升至1TB、帶寬提升7倍,到嵌入式邏輯橋接器突破HBM封裝限制,解決大模型內存需求激增問題。英偉達通過LPU與GPU協(xié)同架構重塑算力生態(tài),推理吞吐量/功耗比提升35倍,維持市場主導地位。同時,存儲供需失衡導致HBM價格持續(xù)上行,而五大科技巨頭資本開支超預期將推動核心算力硬件持續(xù)受益,共同加速AI技術從實驗室走向產(chǎn)業(yè)應用,推動通用人工智能落地進程。(聲明:以上信息僅供參考,不構成投資建議。市場有風險,投資需謹慎。)
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