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伯恩斯坦:全球半导体与亚洲硬件:人工智能……迟早——为AI数据中心注入活力

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原标题:Global Semis & Asia Hardware: Artificial Intelligence... Sooner or Later - Energizing the Future of AI Data Centers

摘要

伯恩斯坦预计AI加速器功率(GW)在3年内增长2.7倍,从2025年的18.6 GW增至2028年的49.5 GW,主要受每加速器功耗(TDP)指数级上升驱动:Nvidia H100(2022)TDP为700W,而Rubin Ultra(2027)将达约3500W,5年增长5倍。AI功率半导体市场规模预计从2025年的19亿美元增至2028年的77亿美元,增长4倍,超过GW增速。Infineon(评级Outperform,目标价52欧元)以约45%份额领先,Renesas(Outperform,目标价3300日元)占约11%,Delta(Outperform,目标价1830新台币)是服务器电源组件领导者。报告还上调了Nvidia服务器电源组件TAM,预计2026-27年每年同比增长60-70%,2028年再增约45%,达140亿美元;加上ASIC和中国市场,整体AI电源组件TAM三年后达230亿美元。

主要观点

  • AI加速器功率(GW)2028年达49.5 GW,较2025年18.6 GW增长2.7倍,主要受TDP提升驱动。
  • Nvidia Rubin Ultra TDP预计达约3500W,较H100的700W增长5倍;Feynman TDP预计约5.2 kW。
  • Google TPU v9 TDP预计近2.6 kW,TPU v10增至约3.6 kW。
  • AMD MI500X/MI550X TDP预计约3,136W。
  • AWS Trainium4 TDP预计达约1,050W。
  • AI功率半导体市场2028年达77亿美元,较2025年19亿美元增长4倍(60% CAGR)。
  • 功率半导体每瓦成本从2025年0.10美元升至2028年0.16美元,增长50%,受800V架构、SiC/GaN材料、SST等升级推动。
  • Infineon在AI功率半导体中占约45%份额,提供最完整产品组合。
  • Renesas占约11%份额,Nvidia为主要客户,AI收入贡献今年翻倍至8%。
  • Delta是服务器电源组件领导者,市场向电源机架架构转移。
  • Nvidia仍是AI功率半导体最大客户,但份额从2025年73%降至2028年56%,ASIC(尤其Google TPU)增长更快。

论述逻辑

报告从AI加速器TDP快速上升出发,推导出AI加速器总功率需求增长(2025-2028年43% CAGR),进而带动功率半导体市场规模扩张(60% CAGR)。功率半导体每瓦成本因技术升级(800V、SiC/GaN、SST)而提升,进一步放大市场。供应链中,Infineon、Renesas、Delta等公司凭借产品组合和客户关系受益。

关键展望

  • 2028年AI功率半导体市场达77亿美元,2027年预测上调至55亿美元(原50亿美元)。
  • AI加速器单位出货量预计2027年见顶,2028年放缓,但TDP增长抵消影响。
  • 功率半导体每瓦成本仍有上行潜力,因技术转型在2020年代末才加速。
  • 实际数据中心GW部署滞后约6个月。

推荐标的

  • Infineon (IFX.GR):评级Outperform,目标价EUR 52.00,AI功率半导体份额约45%。
  • Renesas (6723.JP):评级Outperform,目标价JPY 3,300,AI收入贡献翻倍至8%。
  • Delta (2308.TT):评级Outperform,目标价TWD 1,830.00,服务器电源组件领导者。
  • Analog Devices (ADI):评级Market-Perform,目标价USD 375.00,数据中心业务约20亿美元(2025),功率部分约6亿美元。
  • Texas Instruments (TXN):评级Market-Perform,目标价USD 205.00,数据中心收入约15亿美元,增长>60% YoY。
  • NVIDIA (NVDA):评级Outperform,目标价USD 300.00,数据中心机会巨大。
  • AMD (AMD):评级Market-Perform,目标价USD 265.00,AI预期高,Meta交易支持FY27。

关键图表

Exhibit 1: AI功率半导体市场规模预测(新旧对比)

Exhibit 2: AI功率半导体市场按客户划分

Exhibit 3: AI加速器出货量预测

Exhibit 4: AI加速器热设计功耗(TDP)演进

Exhibit 5: AI加速器功率(GW)预测

Exhibit 6: AI数据中心功率需求

Exhibit 7: 每服务器功率半导体内容占比

Exhibit 8: 功率半导体每瓦成本预测

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