芯片/IP 收费站
GPU、ASIC、HBM、EDA、先进制程和 CoWoS 封装一起决定 AI 算力能否交付，是美国 AI 资本开支最先变成收入的环节。
- 收费单位
- 加速卡 / HBM 堆栈 / ASIC NRE + 量产 wafer / EDA seat
- 核心买方
- Hyperscaler、GPU cloud、OEM/ODM、主权 AI 与大型企业集群
- 利润公式
- ASP × 交付量 + 网络/软件 attach - 晶圆、HBM、封装、基板、测试与研发摊销
AI INDUSTRY ATLAS
从矿山到模型，把 AI 产业链画成一张可交易地图。
这张总蓝图把上游原材料、半导体设备、先进封装、元器件、算力、电力、云、模型、应用和交付服务放在同一个动态产业地图里。
90%
rack 组装/交付定制产能功率密度利用率编译器护城河
云 capex 信号云厂商订单牵引 GPU/ASIC allocation
电网 + MW 供给电力、并网和母线决定 rack 上限
OEM 集成DELL/SMCI/HPE 把 GPU、网络、电源装成整 rack
HBM 配比内存带宽和 HBM 配比限制 token 吞吐
网络 fabricNVLink/IB/Ethernet + 800G 光互联
上市公司雷达12 nodes
行业笔记4 notes
- NVDA 的壁垒是硬件、网络、软件和生态同时存在。
- AMD 的机会是加速器份额提升，但要验证软件和客户部署。
- DELL/SMCI/HPE 是订单转收入弹性，治理和毛利风险不能忽略。
- ARM/QCOM 更偏架构 royalty 和边缘 AI 期权。
用途
- 训练和推理加速器承接模型需求。
- CPU/IP 决定系统架构和边缘部署。
- 服务器整机厂把芯片变成可交付 rack。
渠道
- 模型需求 -> 云厂商 Capex -> 加速器订单 -> 服务器/rack 出货 -> 云收入。
- 芯片短缺时看 allocation，供给放开时看价格和毛利。
全球分布
- 美国 fabless 和服务器厂商主导设计/平台。
- 台湾负责大量板卡、整机和 ODM。
- 东南亚和墨西哥承担部分系统组装转移。
瓶颈
- GPU/HBM/封装同步供应。
- rack-scale 交付、液冷和电源设计。
- 客户 Capex 消化速度和库存风险。
关键技术
- Blackwell-class rack systems
- MI-series accelerators
- Custom AI ASIC
- Arm server CPU
- Liquid-cooled rack design
公司潜力判断
- NVDA 是平台核心但预期高。
- AMD 是份额提升期权。
- ARM 是架构 royalty。
- DELL/SMCI/HPE 是订单转收入弹性层。
BUSINESS MODEL
从供应链到盈利模型：AI 钱最终怎么流动。
同一条 AI 产业链里，每一层的收入单位、成本栈和利润公式完全不同。这里把美国 AI 需求牵引下的关键利润池拆成可比较的商业模型。
成本栈
- 先进晶圆、掩膜、良率和测试成本
- HBM、interposer、CoWoS、基板与散热材料
- CUDA/驱动/编译器/生态支持的人才与研发成本
- 出口管制、产能锁单和客户集中风险
边际扩张抓手
- 平台标准化提高客户切换成本
- 供给紧张和产品代际升级维持 ASP
- 网络、软件和系统参考设计提高 attach rate
- ASIC 从 NRE 转向量产后摊薄设计成本
跟踪指标
- Data Center revenue / backlog
- HBM attach 与 CoWoS capacity
- gross margin 与 product mix
- 直接客户集中度和交付周期
Listed nodes106
High-score watch25
Bottleneck layer8
Matched now106
PRODUCT BLUEPRINT
这张地图是 WildBull 的总购买点。
用户先被产业全景吸引，再进入 Doubler 找候选，打开 DeepView 看因果链，用 StockFlow 验证价格行为，最后把标的放进 Watchlist 和 Time Machine。