英伟达Q3营收及Q4营收展望均超出市场预期，英伟达股价收涨超2%
人工智能硬件竞价异动，权重中际旭创、新易盛、胜宏科技高开超5%，工业富联高开超4%
目前人工智能硬件领域已经形成了从底层芯片到上层应用的完整产业链。
AI芯片
GPU（图形处理器）：凭借强大的并行计算能力，在AI模型训练市场占据主导地位。英伟达是此领域的领导者，其构建的CUDA软件生态形成了很高的壁垒。
ASIC（专用集成电路）：为特定用途定制，在功耗、可靠性方面有优势。一旦量产，在特定任务上性能和能效最高。谷歌的TPU是典型代表。
FPGA（现场可编程门阵列）：具备硬件可编程特性，在算法需要频繁迭代或需要快速推向市场的场景下很有优势。
NPU（神经网络处理单元）：通常集成在手机、平板等终端设备的SoC（系统级芯片）中，专门用于加速设备端的AI推理任务。华为麒麟芯片中的NPU、苹果A系列芯片中的神经网络引擎皆是典型代表。
其他关键硬件
高带宽内存（HBM）：成为高端AI芯片的关键资源，对于提升数据吞吐量至关重要。
先进封装技术：如芯片级和3D封装技术，它们对于提升芯片整体性能和集成度越来越重要。
光通信部件：用于数据中心内部的高速数据传输。
散热部件：对高功耗的AI硬件至关重要。
竞争态势
国际厂商：英伟达在高端训练市场优势明显。英特尔、AMD、高通等传统芯片巨头也在凭借各自优势切入市场。
在GPU领域，有海光信息、沐曦集成等公司。
在ASIC领域，有华为海思、寒武纪、昆仑芯等公司。
AI硬件产业链可以划分为上游核心硬件、中游系统集成和下游应用场景。
上游：主要包括我们前面提到的各类AI芯片（如GPU、ASIC等）以及半导体材料与设备、传感器等。
中游：涵盖AI服务器、数据中心配套、光通信部件、芯片制造等环节。
下游：覆盖非常多元的应用场景，包括医疗健康、智能终端、工业领域、教育与办公、云计算与数据中心、智能驾驶等。
主要应用场景
数据中心与云计算：这是当前AI芯片最主要的应用场景。模型训练和复杂的推理任务大多在这里完成。
边缘计算与终端设备：随着物联网发展，越来越多的AI处理需求向网络边缘转移。这催生了小型化、低功耗的AI加速器需求，应用于智能驾驶、智能手机、智能摄像头等设备。
智能驾驶：对算力要求极高，从L3到L4级别自动驾驶，所需算力可能会有数量级的提升。
技术发展
软硬件协同优化：各大厂商不仅比拼硬件性能，也越来越重视软件栈和开发生态的建设。
边缘AI快速发展：边缘AI的发展突破了以往仅关注硬件的范畴，扩展到了从设计到跨云边部署的一系列ML硬件和软件。
先进存储与封装：HBM已成为高端AI芯片的关键资源，先进封装技术对提升芯片性能也愈发重要。
电子元器件
“基础被动”到“智能主动”
“基础支撑” 到 “功率控制” ，再到 “智能处理”
被动元件
电阻、电容、电感这“被动三巨头”。它们不进行放大或开关，却是所有电路不可或缺的“空气与水”，需求刚性，格局稳定。
核心逻辑：用量巨大、格局稳定、顺周期属性。它们是电子行业的“工业大米”，单机用量可观，其景气度与整个电子制造业的繁荣度紧密相连。
核心赛道剖析：
电感：顺络电子是国内电感行业的龙头，其产品在手机、汽车、通信等领域应用广泛。麦捷科技同样在电感及射频元器件领域深耕。
电阻与陶瓷材料：风华高科是国内阻容感领域的综合性龙头；三环集团则在陶瓷封装基座、MLCC介质材料等基础材料领域构筑了强大的技术壁垒。
晶体与频率元件：泰晶科技、惠伦晶体提供的石英晶体谐振器，是数字电路的“心跳”来源，为系统提供基准时钟信号。
能源控制
这一层级的器件开始具备开关、放大等主动功能，是电能转换与控制的“肌肉”与“阀门”，价值量和技术壁垒显著提升。
IGBT：斯达半导、时代电气、士兰微是其中的领军企业。IGBT被称为电力电子装置的“CPU”，是新能源汽车、光伏、工控等领域实现高效电能变换的绝对核心，技术壁垒极高。
MOSFET：华润微、新洁能、东微半导等在此领域竞争。MOSFET是一种基础的场效应晶体管，应用更为普遍，是功率半导体的基本盘。
晶闸管与二极管：捷捷微电、扬杰科技等公司在这些传统但不可或缺的功率器件领域占据重要地位。
尖端技术
GAA晶体管：这代表了半导体工艺的下一代前沿技术。新莱应材（高洁净材料）、柏诚股份（洁净室系统）等公司，是为GAA等先进制程提供关键基础设施和材料的“卖水人”，将受益于先进工艺的持续演进。
电子元器件分销：深圳华强、力源信息、雅创电子等分销商是连接原厂和制造终端的“毛细血管”，拥有强大的供应链价值和客户资源，业绩具备高弹性。
[证券通]李娜:A0330623100002
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