大数跨境

8.74亿美元押注7家公司,没有一家做GPU:AI芯片竞争开始拼“算力漏斗”

8.74亿美元押注7家公司,没有一家做GPU:AI芯片竞争开始拼“算力漏斗” 纬迪资本
2026-08-04
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美国商务部下属 CHIPS 研发办公室于 7 月底与 7 家企业签署意向书,拟提供合计最高 8.74 亿美元的联邦研发激励,条件是政府取得各公司少数、非控股股权。资金全部指向 AI 基础设施的“连接层”瓶颈——光互连、存储架构和先进封装。与此同时,亚马逊将 2026 年资本开支指引从 2000 亿美元上调至 2200 亿美元;Alphabet 将指引上调至 1950 亿至 2050 亿美元。两家合计年度资本开支已达 4150 亿至 4250 亿美元。
资本开支没有降温,但资金正在从 GPU 向系统瓶颈迁移。这揭示出一个更深层的产业判断:AI 芯片的稀缺性,正在从“单颗算力”转向“整套系统能否释放算力”

算力漏斗:一个更有效的分析框架

评价 AI 硬件产业,已经不能只看 GPU 参数。更接近真实商业价值的框架,是一个由四层构成的算力漏斗
有效算力=计算芯片理论算力×内存供给效率×互联传输效率×封装集成效率
GPU、CPU 和 ASIC 负责生产算力;内存负责及时提供数据;互连负责在芯片和服务器之间搬运数据;先进封装负责把不同芯片可靠地组合起来。任何一层效率不足,都会使昂贵的理论算力停留在参数表上。
GPU 仍然是木桶中最昂贵的一块板,却未必始终是最短的一块板。当计算芯片快速进步,产业利润自然开始流向新的短板。

第一层瓶颈:光互连——从配套部件到系统核心

8.74 亿美元资金中,金额最大的一笔投向 GlobalFoundries——最高 3 亿美元,用于加速下一代硅光子技术研发,支持近封装光学(NPO)和共封装光学(CPO)的部署。美国政府将借此取得格芯约 1% 的股权。另一家 Aeluma 拟获得 3000 万美元,开发用于 AI 光互连的无磷化铟大尺寸衬底。

两笔投资共同指向一个问题:算力集群越大,数据搬运产生的功耗和延迟就越突出

传统可插拔光模块位于设备外部,技术成熟、维护方便,仍是 800G 和 1.6T 阶段的主流方案。CPO 则将光引擎进一步靠近交换芯片或计算芯片,缩短电信号传输距离,提升带宽密度并降低功耗。这意味着光通信的价值链可能出现一次迁移:短期利润仍集中在 800G、1.6T 高速光模块;中期增量可能向硅光芯片、激光器、光引擎和光电合封转移;长期竞争焦点则是热管理、可靠性、良率和规模化测试。

  • 中际旭创(300308) 

是全球领先的高速光互连解决方案提供商,产品覆盖 10G 至 1.6T 全系列,在 400G、800G 及 1.6T 等高速光模块领域保持全球领先。根据灼识咨询,自 2021 年起已连续五年位居全球光互连解决方案市场收入规模第一。2025 年实现营收 382.40 亿元,归母净利润 107.97 亿元。

  • 新易盛(300502) 

同样为光互联解决方案领域的全球领先企业,业务涵盖全系列光通信应用的光模块,已构建起覆盖传统可插拔光模块、LPO、NPO 及 CPO 等多种互联形态的技术体系。对上述企业而言,短期需求依然明确;但 CPO 规模化之后,产品形态和价值分配方式可能被重新定义。

真正的风险不是光通信需求消失,而是收入增长与产业链议价权未必同步。

第二层瓶颈:存储芯片——从周期品到算力资源

三星电子 2026 年第二季度合并营收达到 171.5 万亿韩元,营业利润达到 89.49 万亿韩元,均创季度新高。半导体部门受益于 AI 基础设施投资推高的服务器 DRAM、企业级 SSD 和 HBM 需求。公司明确表示,即使增加产量,供应紧张仍可能持续。

美国商务部此次拟向加州初创公司 Kepler 提供最高 2.45 亿美元,开发基于 3D 集成和铁电技术的新型 AI 存储架构。铁电存储器将信息存储在材料的极化状态而非传统电容电荷中。资金投向已经不只是扩大传统 DRAM 产能,而是试图改变存储与计算之间的结构关系。

国内市场也出现了相同方向的重估。 

  • 长鑫科技(688825)

于 2026 年 7 月 27 日在科创板上市,上市首日收报 49 元,较 8.66 元发行价上涨 465.82%,总市值达 3.28 万亿元;IPO 募资约 579 亿元,为科创板史上规模最大的 IPO 之一。2025 年营业收入为 617.99 亿元,按 2025 年二季度 DRAM 销售额计算,全球市占率约 3.97%。

但需保持清醒判断:普通 DRAM、服务器 DRAM 与 HBM 并不是同一种资产。长鑫科技的核心价值在于国产 DRAM 供给能力、服务器市场扩容和技术代际追赶,不能简单套用 HBM 的盈利能力和估值逻辑。存储行业仍具有明显周期性,资本开支集中释放后,供需关系可能再次反转。

产业链上更值得观察的反而是内存接口环节

  • 澜起科技(688008) 

是全球内存互连芯片龙头厂商,2024 年全球市占率约 36.8% 位列第一,客户涵盖三星电子、SK 海力士、美光等全球头部 DRAM 厂商。公司为 DDR2 至 DDR5 时代内存接口芯片核心供应商,在 DDR5 子代迭代中持续保持领先地位。2025 年互联类芯片收入达 51.39 亿元,同比增长 53.4%,毛利率达 65.6%。在存储扩容过程中,连接 CPU 与内存的“收费站”已经率先兑现利润。


第三层瓶颈:先进封装——接管摩尔定律

此次资金中,Multibeam 拟获得 1.4 亿美元,用于开发多芯片堆叠和高密度互连技术;Thintronics 拟获得 5000 万美元,开发先进封装所需的超低损耗层间介质。
芯片竞争正在从“谁能制造更小的晶体管”转向“谁能把更多不同芯片高效地组合在一起”。
英特尔 2026 年第二季度数据中心与 AI 业务收入达 63 亿美元,同比增长 59%;晶圆代工业务收入达 58 亿美元,同比增长 31%。公司同时宣布增加设备、洁净室和封装基板投入。这并非传统 CPU 业务的简单复苏——英特尔正在把 CPU、ASIC、先进封装和晶圆制造组合成一套系统级供给能力。
国内封测产业同样呈现结构性分化。
  • 长电科技(600584) 
全球第三、中国大陆第一的集成电路封测企业,已形成覆盖 2.5D/3D 封装在内的完整先进封装技术体系。公司 XDFOI 芯粒高密度多维异构集成系列工艺已进入量产阶段;CPO 硅光引擎已完成客户样品验证,是中国大陆唯二“点亮”CPO 的封测厂商之一。2025 年营业收入为 388.71 亿元,同比增长 8.09%,运算电子业务收入同比增长 42.6%;研发投入达 20.86 亿元,同比增长 21.37%。
  • 通富微电(002156) 
封测行业领先企业,2024 年营收规模在全球前十大 OSAT 厂商中排名第四、中国大陆第二。公司通过收购 AMD 苏州及 AMD 槟城各 85% 股权,与 AMD 建立了紧密的战略合作伙伴关系,截至 2024 年已成为 AMD 最大的封测供应商,占其订单总数的 80% 以上。公司在先进封装领域积极布局扇出型、圆片级、倒装焊等封装技术及 Chiplet、2D+ 等顶尖封装技术。
  • 华天科技(002185)
同为国内领先的集成电路封测企业,为客户提供封装设计、引线框封装、基板封装、晶圆级封装等一站式服务,拥有 FC、TSV 等先进封装技术。
传统封装产能不等于 AI 先进封装能力。 2.5D/3D 封装涉及高密度互连、硅中介层、先进基板、混合键合、散热材料和复杂测试。任何一个环节良率不足,都可能吞噬整套芯片的利润。先进封装的受益逻辑不是简单扩产,而是能否形成经过客户验证的系统级量产能力。

▎机会地图:寻找“瓶颈疏导者”,而不是概念映射

沿着“算力漏斗”观察,未来一至三年的硬科技机会可分为三类:
  • 疏导型机会——已形成明确需求,只等待产能和良率释放。主要包括高速光模块(中际旭创、新易盛)、服务器 DRAM(长鑫科技)、内存接口芯片(澜起科技)、先进封装(长电科技、通富微电、华天科技)、封装基板及测试设备。相关企业能较早兑现收入,但也最易受扩产和价格周期影响。

  • 替代型机会——通过新技术绕开现有瓶颈。主要包括 CPO、3D 存储、铁电存储、硅光、无磷化铟光电衬底和新型计算架构。技术弹性更高,但量产时间、客户验证和路线收敛仍存在较大不确定性。

  • 基础材料与设备机会——先进封装复杂度提升后,低损耗介质、底部填充材料、塑封料、混合键合设备、量检测设备和热管理材料的重要性同步上升。这类环节容易被“国产替代”叙事覆盖,但真正的筛选标准只有三个:是否进入先进工艺、是否通过头部客户验证、是否已形成批量收入。

风险恰恰藏在资本开支最旺盛的时候。 算力基础设施的高景气并不等于所有环节都能持续获得超额利润。亚马逊自由现金流已由正转负——过去 12 个月从流入 182 亿美元转为流出 76 亿美元——表明 AI 基础设施开始消耗越来越多现金。存储厂商、晶圆厂和封测企业同步扩产后,供需错配也可能从短缺迅速转向过剩。CPO、新型存储和先进封装都面临漫长的客户验证周期:实验室指标领先不等于能稳定量产;完成送样也不等于能形成高毛利订单。


▎GPU 之后,利润将沿着瓶颈向外扩散

未来一至三年,GPU 仍是 AI 基础设施的核心资产,但产业增量不会继续只停留在计算芯片。短期利润更可能集中在存储、内存互连和高速光模块;中期价值将进一步向 CPO、先进封装、封装材料和测试设备迁移;真正的转折点,是这些技术从送样和验证跨入规模化量产。
AI 硬件的下一阶段,不再只是制造更强的芯片,而是减少每一颗昂贵芯片被带宽、封装、功耗和良率浪费的部分。
值得争论的问题是:下一家具有全球竞争力的硬科技公司,究竟会诞生在更强的计算芯片,还是诞生在让现有芯片不再浪费算力的环节?



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