全球半导体行业——人工智能价值链：美国有芯片但电力不足，中国有电力但芯片短缺……谁在真正推动算力落地？

人工智能价值链：美国有芯片但无电力，中国有电力但无芯片……谁实际上正在将更多计算力上线？ 在比较中美人工智能竞赛时，人们常常观察到美国有芯片但无动力，而中国有动力但无芯片，这就引发了这样一个问题：哪个国家实际上正在将更多的计算能力上线。 斯泰西·A·拉斯冈，博士+1 213 559 5917 stacy.rasgon@bernsteinsg.com 然而，仔细查看后，显然是美国，中国并不特别接近。我们估计，到2025年，美国及其盟友正在增加>25 ZFLOPs的人工智能加速计算能力（FP16稀疏），而中国则少于<1 ZFLOPs。这里的简单数学是，我们预计中国将在2025年发货约150万片本地AI芯片——以华为昇腾910B为基准，该芯片提供0.4 FP16 PFLOPS性能，这意味着中国将在增量计算能力中新增0.6 ZFLOPS。除此之外，2025年中国还收到了一些来自Nvidia/AMD的低端芯片（我们估计这新增了0.2-0.3 ZFLOPS），但可以说中国2025年的总新增计算能力小于1 ZFLOPS。相比之下，400万个每个性能为4.5 PFLOPS的Nvidia Blackwell芯片将增加18 ZFLOPS的计算能力。考虑到TPU和AI ASIC，总计算能力至少应为25 ZFLOPS。 朱丹尼尔+1 917 344 8309 daniel.zhu@bernsteinsg.com 青原林，博士+852 2123 2654 qingyuan.lin@bernsteinsg.com 尼尔·贝弗里奇，博士+852 2123 2648 neil.beveridge@bernsteinsg.com 查德·迪拉德+1 917 344 8469 chad.dillard@bernsteinsg.com 缩小视图后，尽管中国新增的总发电容量更多，但美国新增的数据中心容量更多，无论是在总体容量方面还是专门的AI方面。虽然中国的总装机容量远超美国：2025年总装机容量将达500吉瓦当量以上，而美国约为30吉瓦。但对于数据中心而言，中国2024年新增3.9吉瓦，美国新增5.3吉瓦，而对于人工智能领域，我们认为差距更大。同样地，我们观察到中国的太阳能热发电企业（CSPs）在人工智能投资上比美国更为保守——我们估计中国人工智能资本支出（capex）仅占美国的20%。 阿尔里克·肖+1 917 344 8454 alrick.shaw@bernsteinsg.com 阿帕德·冯·内梅斯+1 917 344 8461 arpad.vonnemes@bernsteinsg.com 在供应受限的建设中，总会有瓶颈，而中国芯片产能的不足使其瓶颈出现在远低于美国的产能水平上。虽然中国在芯片晶圆的总产能方面惊人地占全球总量的30%，但其中大部分是落后产能，该国缺乏逻辑 (~20%的全球产能) 或特别先进的逻辑 (7纳米或更小7%的产能)，由于良率较低和节点不够先进，其实际先进逻辑产量份额远低于此。 郑翠+852 2123 2694 zheng.cui@bernsteinsg.com 弗朗西斯·马+852 2123 2626 francis.ma@bernsteinsg.com 中国正在迅速增加产能，但你预期到2030年7纳米等效AI芯片出货量以100%的复合年增长率增长，仍然表明中国将在2030年达到190 PFLOPS，低于今天的美国。俗话说，距离通用人工智能（AGI）的最终目标越远，人工智能竞赛持续的时间越长，中国相对于美国及其盟友缩小差距的机会就越多。 布莱恩·霍，CFA+852 2123 2615 brian.ho@bernsteinsg.com 张恒良+852 2123 2629 hengliang.zhang@bernsteinsg.com 最大的隐患在于，严格来说，与美国相比，中国实际上（主要）既没有芯片也没有电力。此时拥有芯片的是美国的盟友，尤其是韩国和台湾。这使美国的禁令（涵盖人工智能和半资本两方面）处于正确的位置（中国有剩余的实力，所以限制他们购买或建造人工智能似乎是合适的），同时也证明了美国本土化努力的合理性。从长远来看，美国在人工智能领域取得领先似乎也可能进一步加剧紧张局势，因为中国可能感到压力而采取更激进的行动（台湾？）或面临输掉比赛的风险。 米格尔·马奎斯，CFA+1 917 344 8432 miguel.marques@bernsteinsg.com 投资影响 NVDA ( OP, 275 PT ): 数据中心的机会巨大，且仍处于早期阶段，仍有实质性上涨的可能。 AVGO（跑赢，$400目标价）：一个强劲的2025年AI发展轨迹似乎即将加速进入2026年，得益于软件、资金部署和优异的利润率与自由现金流 AMD（MP，200美元PT）人工智能的期望仍然很高，但与OpenAI的新协议有望推动进一步（可能实质性的）增长。 Hygon (688041 CH) : 我们给予Hygon跑赢评级，目标价220元。 剑桥科技（688256 CH）：我们给剑桥科技评级为市场表现，目标价1100人民币。 详情 在比较中美人工智能竞赛时，人们常常观察到美国有芯片但无动力，而中国有动力但无芯片，这就引发了这样一个问题：哪个国家实际上正在将更多的计算能力上线。 然而，仔细观察后，很明显是美国，中国并不特别接近。我们估计，到2025年，美国及其盟友正在增加至少25 ZFLOPS的人工智能加速计算能力，而中国则不到1 ZFLOPS。这里的简单数学是，我们预计中国将在2025年出货150万片本地人工智能芯片——以华为昇腾910B为基准，昇腾提供了0.4 FP16 PFLOPS，这意味着中国增加了0.6 ZFLOPS的增量计算能力。虽然还有其他一些能力，比如2025年卖给中国的英伟达/AMD芯片，但可以肯定地说总<1 ZFLOPS，因为我们估计这是另外0.2-0.3 ZFLOPS。相比之下，大约400万片英伟达B100/200芯片，每片4.5 PFLOPS，将增加18 ZFLOPS的计算能力（表1考虑到 TPU 和 AI ASIC，总数至少应为 25 ZFLOPS (图2 ). 缩小视图后，尽管中国新增的总发电容量更多，但美国新增的数据中心容量更多，无论是在总体容量方面还是专门的AI方面。 •中国可能拥有更多的总功率增加……但它并没有转化为更高数据中心容量的增加。虽然中国新增的总电量远超美国：到2025年总装机容量将达500 GW以上，而美国约为30 GW（图3- 查看更多详情：电力中国：如果电力是人工智能的瓶颈，中国是否在胜出？然而，对于数据中心而言，中国2024年仅增加了3.9吉瓦，而美国则为5.3吉瓦（图4与领先中国芯片在功耗性能方面落后于领先美国芯片这一事实相结合表1,再次), 这在实际产能方面相当于一个相当大的产能。 ),或者•中方的CSPs在支出方面比美国的同行更为保守。同样地，我们观察到中国的CSP在人工智能投资上比美国保守得多 - 我们估计中国人工智能资本支出在2025年约为90亿美元(图5~20%的美国/欧洲超大规模和超云资本支出为~$400B (第六张展品- 请参阅 Alex Wang 的季度 AI 服务器脉搏，了解更多细节：3 q25 人工智能服务器与边缘人工智能脉搏：奋勇前进，以及我们对中国的分析：中国AI：衡量中国AI芯片的供需). 在供应受限的建设中，始终会有瓶颈，中国缺乏尖端芯片产能的瓶颈使其产能水平远低于美国电力受限的建设。 ).•虽然中国拥有令人惊讶的芯片晶圆总产能，但缺乏尖端或逻辑产能。虽然中国在全球总硅片代工产能中占比高达约30%（图7),这很大程度上是由滞后边/模拟/分立器件推动的。仅看逻辑部分，其占比要小得多，约为20%（第八 exhibit即便如此，中国在最重要的产能方面仍然非常有限。数据中心加速器通常处于领先一代之后。例如，Nvidia Blackwell 是基于 4NP（4纳米级别）制造的，落后于领先一代的 3 纳米工艺节点。然而，就 7 纳米或更少产能而言，中国仅占 7%（其中超过 50% 位于台湾 -图9). •这张图片对中国来说可能比数据显示的更具挑战性。该数据未能考虑到由于当前出口管制对半导体设备的影响，被认为中国大部分7纳米或更小产能是使用14纳米设备进行多图案化技术生产的7纳米产能所导致的产能和良率问题。此外，目前大部分7纳米产能已分配给手机芯片而非人工智能芯片。使用晶圆份额也不公平，因为台积电已经生产2纳米芯片，而中国仍停留在7纳米生产，晶体管密度远低，且每个晶体管的计算性能更差。 •因此，我们认为人工智能芯片的产出差距甚至比整体逻辑代工产能所暗示的要更宽。以至于尽管中国的总可用功率比美国多，但由于缺乏足够的芯片来利用这些功率，它实际上增加的数据中心功率负荷要少。 中国正在迅速增加产能，但即使你预计到2030年7纳米等效AI芯片的出货量将以100%的复合年均增长率增长，这也仍然表明中国到2030年会达到19 ZFLOPS，远低于目前的美国。既然如此，离通用人工智能的目标越远，人工智能竞赛持续的时间越长，中国获得的机会就越多 缩小与美国的及其盟友的差距。据传闻，与美国的 AI 实验室相比，中国决策者似乎对接下来几年 AGI 的前景要谨慎得多。除了供应限制之外，我们还想知道，中国计算设施建设的更谨慎步伐是否反映了这种观点。中国科技公司可能更愿意接受前沿模型性能方面的某些滞后，以利用巨大的成本通货紧缩，并以几分之一的价格构建“足够好”的模型。 计算并美元成本（我们都不记得一月份的DeepSeek崩盘……） 最大的隐患在于，严格来说，与美国相比，中国实际上（主要）既没有芯片也没有电力。此时拥有芯片的是美国的盟友，尤其是韩国和台湾。这使得美国的禁令（涵盖人工智能和半资本）处于正确的位置（中国有剩余的实力，因此限制其购买人工智能或建造它的能力似乎是适当的），同时还证明了美国近期的离岸制造努力增加（包括英伟达开始在亚利桑那州制造一些黑钻芯片）。从长远来看，美国在人工智能方面领先中国也可能进一步加剧紧张局势，因为中国可能感到更大的压力采取更积极的行动（台湾？）或面临输掉人工智能竞赛的风险。 附表9：中国产能足迹大部分落后（>14nm）。对于7nm或更小，>50%位于台湾，中国只有7%（并且这部分产能本身可能因当前出口管制状态而受损） 一、强制披露信息 “Bernstein”或“Firm”在这些披露中指的是以下实体：Bernstein Institutional Services LLC（2024年4月1日起），Sanford C. Bernstein& Co., LLC（2024年4月1日前），Bernstein Autonomous LLP，BSG France S.A.（2024年4月1日起），Sanford C. Bernstein (Hong Kong) Limited 盛博香港有限公司，Sanford C. Bernstein (Canada) Limited，Sanford C. Bernstein (India) Private Limited (SEBI注册号INH000006378)，Sanford C. Bernstein (Singapore) Private Limited和Sanford C. Bernstein Japan KK (サンフォード・C・バーンスタイン株式会社)。 2024年4月1日，法国兴业银行（SG）与同盟伯恩斯坦有限责任公司（AB）完成了一项交易，组建了一个新的合资企业，其在各自的现金股权和研究业务将在一个新的业务组合中运营。尽管其在合资企业中的各自持股比例在北美和除北美以外的其他地区有所不同，但研究、生产及发布均由两家研究品牌“伯恩斯坦”与“自主”在全球范围内合作处理。除非另有注明，就这些披露而言，对伯恩斯坦“附属公司”的提及均关联SG与AB及其各自关联公司。